(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を製造する際に必要な設定値を設定する設定方法であって、
過去に前記対象物を製造した際に収集された少なくとも設定対象の変数、設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数、および操業の優劣の指標となる変数の実績値を含む複数の実績データを読み込む読込ステップと、
前記読み込んだ実績データの前記操業の優劣の指標となる変数を用いて前記実績データの総合成績を算出する成績算出ステップと、
前記算出した総合成績に従って前記実績データの中から所定数の実績データを選出するデータ選出ステップと、
前記選出した実績データの前記設定対象の変数を目的変数とし、前記設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数を説明変数として用いて前記目的変数と前記説明変数との関係を表す予測モデルを作成し、該予測モデルを用いて前記目的変数の値を算出する予測ステップと、
前記算出した目的変数の値を前記設定値として出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする設定方法。
【請求項２】
前記操業の優劣の指標となる変数の目標値を決定する決定ステップを含み、
前記成績算出ステップは、前記実績データの前記操業の優劣の指標となる変数の値をもとに該操業の優劣の指標となる変数によって定まる変数空間内における前記実績データと前記目標値との距離を算出し、該距離に応じて前記実績データの前記総合成績を算出することを特徴とする請求項１に記載の設定方法。
【請求項３】
前記実績データは、操業トラブルの有無の指標となる変数を含み、
前記読み込んだ実績データのうち、前記操業トラブルの有無の指標となる変数の値が所定の閾値条件を満たす実績データを除去する除去ステップを含み、
前記成績算出ステップは、前記除去ステップで残った実績データの総合成績を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の設定方法。
【請求項４】
前記データ選出ステップは、前記実績データの総合成績をもとに上位所定数の実績データを選出し、あるいは、所定の選出率をもとに決定される数に従って前記実績データの総合成績をもとに上位所定数の実績データを選出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の設定方法。
【請求項５】
前記説明変数とする変数と前記総合成績との関係をもとに前記総合成績を平準化する総合成績平準化ステップを含み、
前記データ選出ステップは、前記平準化後の総合成績に従って前記実績データを選出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の設定方法。
【請求項６】
前記総合成績平準化ステップは、前記説明変数により前記総合成績を回帰し、回帰曲線に応じて補正値を求め、該補正値を前記総合成績から差し引くことで前記総合成績を平準化することを特徴とする請求項５に記載の設定方法。
【請求項７】
対象物を製造する際に必要な設定値を設定する設定装置であって、
過去に前記対象物を製造した際に収集された少なくとも設定対象の変数、設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数、および操業の優劣の指標となる変数の実績値を含む複数の実績データを読み込む読込手段と、
前記読み込んだ実績データの前記操業の優劣の指標となる変数を用いて前記実績データの総合成績を算出する成績算出手段と、
前記算出した総合成績に従って前記実績データの中から所定数の実績データを選出するデータ選出手段と、
前記選出した実績データの前記設定対象の変数を目的変数とし、前記設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数を説明変数として用いて前記目的変数と前記説明変数との関係を表す予測モデルを作成し、該予測モデルを用いて前記目的変数の値を算出する予測手段と、
前記算出した目的変数の値を前記設定値として出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする設定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物を製造する際に必要な設定値を設定する設定方法および設定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製造プラントにおいて対象物を製造するのに必要な設定値を設定するものとして、従来から、過去の操業実績をもとにその設定項目に応じたモデル予測を行うことで設定値として適正な値を設定する技術が開示されている。例えば、特許文献１では、圧延終了後の平面形状のモデル推定値を算出し、この推定値を用いることで厚鋼板の圧延プロセスに関する設定項目の一つである圧延ロールの圧下位置を設定している。また、特許文献２では、薄鋼板の熱間仕上圧延プロセスにおける鋼板の仕上幅変化量をモデル予測し、目標の幅が実現できるように粗圧延プロセスに関する設定項目の一つである垂直ロールの圧下位置を設定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０７２８０７号公報
【特許文献２】特開２００７−０５０４１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記した特許文献１，２の手法では、モデル予測の際に説明変数および目的変数の間の関係が物理現象である事象を扱う。しかしながら、オペレータの手動操作により設定された値をモデル予測に用いる場合、その値は個人差等によるばらつきを含むため、特許文献１，２の手法では、このばらつきの影響を受けて適正な値を設定できない場合が生じ得る。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物の製造に際し設定される設定値として適正な値を設定することができる設定方法および設定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記した課題を解決し、目的を達成するため、本発明にかかる設定方法は、対象物を製造する際に必要な設定値を設定する設定方法であって、過去に前記対象物を製造した際に収集された少なくとも設定対象の変数、設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数、および操業の優劣の指標となる変数の実績値を含む複数の実績データを読み込む読込ステップと、前記読み込んだ実績データの前記操業の優劣の指標となる変数を用いて前記実績データの総合成績を算出する成績算出ステップと、前記算出した総合成績に従って前記実績データの中から所定数の実績データを選出するデータ圧縮ステップと、前記選出した実績データの前記設定対象の変数を目的変数とし、前記設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数を説明変数として用いて前記目的変数と前記説明変数との関係を表す予測モデルを作成し、該予測モデルを用いて前記目的変数の値を算出する予測ステップと、前記算出した目的変数の値を前記設定値として出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明にかかる設定装置は、対象物を製造する際に必要な設定値を設定する設定装置であって、過去に前記対象物を製造した際に収集された少なくとも設定対象の変数、設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数、および操業の優劣の指標となる変数の実績値を含む複数の実績データを読み込む読込手段と、前記読み込んだ実績データの前記操業の優劣の指標となる変数を用いて前記実績データの総合成績を算出する成績算出手段と、前記算出した総合成績に従って前記実績データの中から所定数の実績データを選出するデータ圧縮手段と、前記選出した実績データの前記設定対象の変数を目的変数とし、前記設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数を説明変数として用いて前記目的変数と前記説明変数との関係を表す予測モデルを作成し、該予測モデルを用いて前記目的変数の値を算出する予測手段と、前記算出した目的変数の値を前記設定値として出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、対象物の製造に際し設定される設定値として適正な値を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態１の設定装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１の設定値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図３は、実績データ収集処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、高リスクデータ除去処理を説明する図である。
【図５】図５は、総合成績算出処理およびデータ圧縮処理を説明する図である。
【図６】図６は、総合成績算出処理を説明する図である。
【図７】図７は、予測処理を説明する図である。
【図８】図８は、実施の形態１の適用例を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態２の設定装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施の形態２の設定値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、説明変数１と総合成績との関係の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、説明変数１，２と総合成績との関係の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、非線形性を有する説明変数１と総合成績との関係の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２で用いた実績データの説明変数１と総合成績との関係を示す図である。
【図１５】図１５は、総合成績を用いた圧縮結果を示す図である。
【図１６】図１６は、平準化総合成績を用いた圧縮結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の設定方法を実施するための形態について説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１１】
（実施の形態１）
図１は、実施の形態１の設定装置１の構成例を示すブロック図である。実施の形態１では、設定装置１は、例えば鉄鋼製品を対象物として製造する製造プロセスにおいて対象物を製造する際に設定が必要な設定対象の変数の値（設定値）をモデル予測して算出し、設定するものである。なお、本発明が適用可能な設定対象の種類は特に限定されるものではないが、以下では、過去の操業時にオペレータの手動操作によって設定されていた変数を設定対象とする場合を例示する。
【００１２】
設定装置１は、例えばプロセスコンピュータ、ワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータを用いて実現され、過去実績ＤＢ２との間が互いにデータを送受可能に接続されて構成されている。なお、過去実績ＤＢ２は、設定装置１が備える記憶部１５に保存された構成としてもよい。この設定装置１は、図１に示すように、入力部１１と、出力手段としての出力部１３と、記憶部１５と、各部を制御する読込手段としての制御部１７とを含む。
【００１３】
入力部１１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の各種入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた入力信号を制御部１７に出力する。出力部１３は、各種画面を表示するＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、制御部１７から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。なお、出力部１３は、適宜プリンタやスピーカ等の出力装置を含む構成としてよい。
【００１４】
記憶部１５は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体およびその読取装置等によって実現されるものである。この記憶部１５には、設定装置１を動作させ、この設定装置１が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め保存され、あるいは処理の都度一時的に保存される。
【００１５】
制御部１７は、ＣＰＵ等で実現され、入力部１１から入力される入力信号、記憶部１５に保存されるプログラムやデータ等をもとに、設定装置１を構成する各部への指示やデータの転送等を行って設定装置１の動作を制御する。この制御部１７は、高リスクデータ除去部１７１と、成績算出手段としての総合成績算出部１７３と、データ圧縮手段としてのデータ圧縮部１７５と、予測手段としての予測部１７７とを含む。
【００１６】
過去実績ＤＢ２は、過去の操業時に取得した実績データを蓄積したデータベース（ＤＢ）である。個々の実績データは、対象物の種別（対象物種別）と、その対象物を製造した際に実績値として取得した各種変数の値が関連付けられて構成される。これら変数の種類は特に限定されるものではないが、少なくとも設定対象の変数、この設定対象の変数の値を手動設定する際に判断材料となる変数、操業トラブルの有無の指標となる変数、および操業の優劣の指標となる変数である成績変数を含む。これら変数のうち、設定対象の変数の値は、該当する操業前においてオペレータが経験等をもとに手動で設定した値である。また、対象物である鉄鋼製品にはいくつかの種類が存在し、対象物種別はその種類を識別する識別情報である。
【００１７】
図２は、実施の形態１において設定装置１が行う設定値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。また、図３は、実績データ収集処理の処理手順を示すフローチャートである。実施の形態１の設定装置１は、図２および図３の処理手順に従って処理を行うことで設定方法を実施する。なお、ここで説明する処理は、図２および図３の各処理手順を実現するためのプログラムを記憶部１５に保存しておき、制御部１７がこのプログラムを読み出して実行することで実現できる。
【００１８】
先ず、設定値算出処理について説明する。この設定値算出処理では、図２に示すように、入力部１１等を介して設定計算要求が通知されるまでの間待機状態となる（ステップＳ１：Ｎｏ）。そして、制御部１７は、設定計算要求が通知されると（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、過去実績ＤＢ２に蓄積されている実績データを読み込む（読込ステップ；ステップＳ３）。詳細には、この設定計算要求の通知には、製造対象の対象物種別が含まれ、制御部１７は、過去実績ＤＢ２の中から対象物種別が一致する実績データを読み込む。
【００１９】
続いて、高リスクデータ除去部１７１が高リスクデータ除去処理を行い、ステップＳ３で読み込んだ実績データの中から、操業トラブルのリスクが高い実績データ（高リスクデータ）を除去する（除去ステップ；ステップＳ５）。
【００２０】
図４は、実績データを構成する変数１および変数２の値をもとに、読み込んだ各実績データをこれら変数１，２によって定まる変数空間内の１点Ｐ１１，Ｐ１３として表したものであり、「○」で示す各プロットＰ１１は操業トラブルが生じなかった操業（安定操業）で得られた実績データを示し、「×」で示す各プロットＰ１３は実際に操業トラブルが生じた操業（トラブル発生操業）で得られた実績データを示している。
【００２１】
ここで、変数１および変数２は、操業トラブルの有無の指標となる変数として予め指定される変数であり、操業トラブルに直接関連する値が適宜選ばれる。図４では、変数２の値が、変数１の値に対して定まる変数２の上下限値内であれば操業トラブルのリスクは低く、上下限値を超えると操業トラブルのリスクが高くなる場合を例示している。図４中において、操業トラブルを回避するための限界上下限値Ａ２３，Ａ２１を破線で示し、この限界上下限値に対して例えば所定の安全率を乗じることで得られる安全上下限値Ａ１３，Ａ１１を実線により示している。
【００２２】
操業トラブルのリスクが高くなるデータを用いて後段の処理を行ってモデル予測を行うと、予測結果のリスクも高まる。そこで、高リスクデータ除去処理では、高リスクデータ除去部１７１は、図２のステップＳ３で読み込んだ実績データのうち、図４の安全下限値Ａ１１を下回る各プロットの実績データおよび安全上限値Ａ１３を上回る各プロット（すなわち、図４中に「×」で示す各プロットＰ１３）の実績データを高リスクデータとして除去することで、前述のような実績データを後段の処理に用いないようにする。
【００２３】
安全上下限値Ａ１３，Ａ１１を決めて高リスクデータを除去する理由は、実績データは、図４に示す変数空間内において安全上下限Ａ１３，Ａ１１内であれば安全圏であり、オペレータは、安全上下限を超えない範囲で変数１，２の各値を手動設定するためである。すなわち、安全圏の中心部が必ずしも理想的な操業であるとは限らず、安全上下限Ａ１３，Ａ１１のぎりぎりの値を設定する場合もあるからである。換言すると、操業トラブルの有無の指標となる変数である変数１および変数２の各値は、安全上下限Ａ１３，Ａ１１内であればリスクのないことが保障されている値である。具体的な安全上下限Ａ１３，Ａ１１の値は、過去の安定操業とトラブル発生操業とを比較することで適正な安全率を調整して決めるようにしてもよいし、オペレータのノウハウとして決められるものであってもよい。
【００２４】
なお、ここでの処理に替えて、過去実績ＤＢ２に実績データを新規登録する際にその実績データを得た操業が安全操業なのかトラブル発生操業なのかを判断するようにしてもよい。そして、安全操業で得られた実績データのみを過去実績ＤＢ２に登録し、トラブル発生操業で得られた実績データは過去実績ＤＢ２に登録しないようにしてもよい。具体的には、例えば後述する図３に示すステップＳ２３の後段で前述の処理を行うようにしてもよい。
【００２５】
続いて、図２に示すように、総合成績算出部１７３が総合成績算出処理を行い、高リスクデータを除去することで残った各実績データの総合成績を算出する（成績算出ステップ；ステップＳ７）。
【００２６】
図５は、実績データを構成する２つの説明変数１，２および目的変数の値をもとに、高リスクデータを除去した後の各実績データをこれら説明変数１，２および目的変数によって定まる変数空間内の１点Ｐ３１，Ｐ３３として表したものである。目的変数は、設定対象の変数である。そして、説明変数１および説明変数２は、オペレータが目的変数の値（設定値）を手動設定する際に判断材料となる変数である。すなわち、手動で設定する場合には、オペレータは、説明変数１，２の値を参照し、これらの値を判断材料にして経験等をもとに値を決めている。なお、図５では、説明変数を２つとして３次元の変数空間を例示しているが、説明変数の数は２つに限定されるものではなく、ある設定対象の変数に対する説明変数がＭ個あるとすれば、図５はＭ＋１次元の変数空間となる。
【００２７】
ところで、目的変数とする設定対象の変数の値は、上記したように、該当する操業前においてオペレータが手動設定した値であるが、このようにオペレータが目的変数の値を手動設定する場合、その値には、オペレータの経験の程度等に起因する個人差が生じる。また、同じオペレータであっても日によって誤差が生じる場合がある。操業で得られた実績データ（図５に示す各プロットＰ３１，Ｐ３３）は、前述の個人差等に起因して大きくばらつく。そこで、総合成績算出処理では、総合成績算出部１７３は、実績データを構成する成績変数ｒ1，ｒ2，・・・，ｒmを用い、高リスクデータを除去した後の各操業データそれぞれについて次式（１）に従って総合成績を算出する。次式（１）において、ｍは成績変数の個数を表し、ｗ1，ｗ2，・・・，ｗmは重みパラメータを表す。
【数１】
0005966984.tif 000002
【００２８】
ここで、成績変数は、例えば、コストや稼動能率等に影響する値が適宜選ばれて予め指定される。したがって、以上のようにして求まる総合成績はコストや稼動能率等の評価値として得られ、各実績データは、その評価の高いものほど総合成績が上位になるように順位付けられる。
【００２９】
その後、図２に示すように、データ圧縮部１７５がデータ圧縮処理を行い、算出した総合成績をもとにモデル予測に用いる実績データを選出してデータ圧縮を行う（データ圧縮ステップ；ステップＳ９）。このデータの圧縮は、例えば、高リスクデータを除去した後の各実績データを総合成績の上位から順番に並べ替えた後、予め指定される上位所定数の実績データを選出して行う。あるいは、予め指定される圧縮率をもとに選出する実績データの数を決定し、総合成績の上位から順番に決定した数の実績データを選出して行ってもよい。
【００３０】
ここで、図５中に「○」で示す各プロットＰ３１はデータ圧縮処理の結果残った総合成績が上位の優良操業の実績データを示し、「△」で示す各プロットＰ３３は総合成績が低くデータ圧縮処理で選出されなかった劣位操業の実績データを示している。なお、データ圧縮処理の結果残った実績データがデータ圧縮処理前と同様にばらついているとすれば、その原因は、説明変数が不足しているか、成績変数が不足しているかのいずれかである。
【００３１】
なお、総合成績の算出方法は、上記したものに限定されるものではない。図６は、実績データを構成する３つの成績変数１，２，３の値をもとに、高リスクデータを除去した後の各実績データをこれら成績変数１，２，３によって定まる変数空間内の１点Ｐ４１，Ｐ４３として表すとともに、成績変数１，２，３の目標値Ｂ1，Ｂ2，Ｂ3によって定まる変数空間内の目標点Ｂを併せて示したものである。本変形例では、総合成績算出部１７３は、決定ステップを実施して各実績データ（図６に示す各プロットＰ４１，Ｐ４３）と目標点Ｂとの距離を算出し、各実績データの総合成績とする。
【００３２】
各実績データの操業は、目標点Ｂとの距離が近ければ優良操業、遠ければ劣位操業と判断できる。したがって、算出した距離を各実績データの総合成績とすることで、各実績データは、算出した距離が短く優良操業であるほど総合成績が上位となるように順位付けられる。その後は、データ圧縮部１７５が、図２のステップＳ９と同様にデータ圧縮処理を行えばよい。例えば、図６に示すように、目標値Ｂからの距離が短く図６中に示す破線Ｃ４で区画した範囲内に属する「○」で示す各プロットＰ４１をモデル予測に用いる実績データとして選出する一方、範囲外の「△」で示す各プロットＰ４３はモデル予測に用いないこととして選出しない。
【００３３】
ここで、操業の優劣を決める基準（操業方針）は状況によってその都度変わる。目標点Ｂ、すなわち、成績変数１，２，３の目標値Ｂ1，Ｂ2，Ｂ3は、操業方針に応じて適宜決定できる。例えば、コストに影響する変数と稼動能率に影響する変数の２種類を成績変数として用いる場合を例に挙げれば、稼動能率よりもコストを優先する操業時には、コストに影響する方の成績変数の目標値を高くして目標点Ｂを決定すればよいし、コストよりも稼動能率を優先する操業時には、稼動能率に影響する方の成績変数の目標値を高くして目標点Ｂを決定すればよい。これによれば、成績変数の目標値を決めるだけで、各実績データの操業方針に応じた妥当な総合成績を容易に求めることが可能となる。操業方針を変える場合も、目標値を変更するだけでよい。したがって、操業方針に柔軟に対応して後段のモデル予測に用いる実績データを適切に選出することが可能となる。
【００３４】
続いて、図２に示すように、予測部１７７が予測処理を行い、圧縮で残った各実績データをもとに予測モデルを作成して設定値を算出する（予測ステップ；ステップＳ１１）。図７は、実績データを構成する２つの説明変数１，２および目的変数の値をもとに、圧縮で残った各実績データを、これら説明変数１，２および目的変数によって定まる変数空間内の１点Ｐ３１として表したものである。予測処理では、圧縮で残った各実績データの説明変数１，２および目的変数の値をもとに回帰計算を行い、得られた回帰式、例えば図７中に実線で表される回帰曲線Ｄ５を用いて目的変数の値（設定値）を算出する。
【００３５】
より具体的な処理としては、例えば、図７に示すように各プロットＰ３１の非線形性が強い場合には、次式（２），（３），（４）に示す数式モデルを用いて目的変数の値を予測する手法が挙げられる。次式（２），（３），（４）において、ｙ＾は目的変数の値、ｑは説明変数の値、ｘは説明変数の実測値、ａ＾は係数、ｗは重みを表す。ｙ＾，ａ＾は、ｙ，ａの上に予測値を表すハット「＾」が付いていることを示す。ここで、重みｗは、距離ｄが近い程大きく、遠いほど小さい値を示す距離ｄの関数として設定される。この関数としては、例えば、ガウス関数や、トリキューブ（triqube）関数等、距離ｄの増加に伴い減少する関数を用いることができる。
【数２】
0005966984.tif 000003
【００３６】
以上のようにして算出した設定値は、図２に示すように出力部１３に出力され（出力ステップ；ステップＳ１３）、例えば画面表示してオペレータに提示される。なお、実際の設定値の設定は、ステップＳ１１で算出した目的変数の値を自動的に設定する構成としてもよいし、ステップＳ１３の後段でオペレータの手動操作を受け付けるようにし、オペレータがステップＳ１３で提示された値を参考にして最終的な値を手入力することで手動で設定する構成としてもよい。
【００３７】
次に、実績データ収集処理について説明する。この実績データ収集処理では、図３に示すように、実績データ収集要求が通知されるまでの間待機状態となる（ステップＳ２１：Ｎｏ）。この実績データ収集要求の通知は、例えば製造対象の対象物についての操業が行われて製造を終えた時点で制御部１７に通知されるようになっている。そして、制御部１７は、実績データ収集要求が通知されると（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、該当する操業の結果得られた各種変数の実績値を入力部１１を介してあるいは外部装置等から収集し（ステップＳ２３）、収集した値を関連付けた新規の実績データを過去実績ＤＢ２に登録・保存する（ステップＳ２５）。
【００３８】
以上説明したように、実施の形態１の設定装置１によれば、操業トラブルの有無の指標となる変数を用い、過去実績ＤＢ２に蓄積されている実績データの中から操業トラブルのリスクが高い実績データを高リスクデータとして除去することができる。そして、前述のようにして高リスクデータを除いた上で、各実績データの総合成績を所望の成績指標の評価値として算出することで、その評価の高い優良操業の実績データをモデル予測に用いる実績データとして選出することができる。そして、以上のようにして選出した実績データを用い、設定対象の変数を目的変数、オペレータが目的変数の値（設定値）を手動設定する際に判断材料となる変数を説明変数としてモデル予測を行うことができる。これによれば、今までオペレータの手動操作によって設定されていた設定項目を目的変数とする場合であっても、手動操作に起因する実績データのばらつきの影響を受けることなく、優良操業における目的変数の値（設定値）を高精度に予測することが可能となる。したがって、対象物の製造に際し設定される所定の設定項目の設定値として、適正な値を設定することができる。
【００３９】
（実施例１）
実施の形態１として説明した図２の処理手順に従って設定値算出処理を行い、予測値を検証した。図８は、目的変数の予測値（設定値）と実測値との関係を示す図である。図８中に「×」で示すプロットは、実際の優良操業で得た実績値と、この操業に対して実施の形態１を適用して得た予測値、すなわち、図２の処理手順に従って過去実績ＤＢ２から読み込んだ高リスクデータを除去し、総合成績をもとにデータ圧縮して残った実績データを用いて算出した予測値との関係をプロットしたものである。一方、「○」で示すプロットは、同様の実績値と、高リスクデータを除去およびデータ圧縮を行わずに過去実績ＤＢ２から読み込んだ全ての実績データを用いて算出した予測値との関係を示している。図８に示すように、図２の処理手順に従って設定値を算出した場合、すなわち、高リスクデータを除去し、且つ優良操業の実績データを選んで用いた場合、高リスクデータや劣位操業の実績データを含む全ての実績データを用いた場合と比べて、優良操業での設定値を高精度に予測できることがわかった。また、実施の形態１を適用してモデル予測に用いる実績データを選出した場合、全ての実績データを用いた場合と比較してその予測誤差がＲＭＳＥで４６％改善した。
【００４０】
（実施の形態２）
図９は、実施の形態２の設定装置１ａの構成例を示すブロック図である。なお、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。図９に示すように、設定装置１ａは、入力部１１と、出力部１３と、記憶部１５ａと、制御部１７ａとを含む。
【００４１】
記憶部１５ａには、設定装置１ａが行う設定値算出処理の処理手順を実現するためのプログラム等が保存される。
【００４２】
また、制御部１７ａは、高リスクデータ除去部１７１と、総合成績算出部１７３と、総合成績平準化部１７４ａと、データ圧縮部１７５ａと、予測部１７７とを含む。
【００４３】
図１０は、実施の形態２において設定装置１ａが行う設定値算出処理の処理手順を示すフローチャートである。実施の形態２の設定装置１ａは、図１０の処理手順に従って処理を行うことで設定方法を実施する。なお、ここで説明する処理は、図１０の処理手順を実現するためのプログラムを記憶部１５ａに保存しておき、制御部１７ａがこのプログラムを読み出して実行することで実現できる。また、図１０において、実施の形態１と同一の処理工程には、同一の符号を付する。
【００４４】
実施の形態２の設定値算出処理では、ステップＳ７の総合成績算出処理の後、総合成績平準化部１７４ａが総合成績平準化処理を行い、算出した総合成績を平準化して各実績データの平準化総合成績を算出する（総合成績平準化ステップ；ステップＳ８）。
【００４５】
図１１は、実施の形態１の要領で実績データ毎に算出した総合成績と、該当する実績データの説明変数１との関係の一例を示す図であり、横軸を説明変数１の値とし、縦軸を総合成績としてこれらの関係を実績データ毎のプロットＰ６１によって表したものである。図１１に示す例では、各プロットＰ６１が示す実績データは、説明変数１の値が大きくなるにつれて総合成績が上がる傾向を示している。このように説明変数１の値によって総合成績が変動するのは、説明変数１の値によって操業の難しさが異なるためであり、本例では、説明変数１の値が小さい場合に操業が難しく、この説明変数１の値が小さい領域で総合成績を相対的に悪化させている。ここで、一般に、操業の難しさは、対象物（例えば鉄鋼製品）の材質や、対象物の製造に使用される設備の状況等によって変化する。
【００４６】
ところで、実施の形態１では、総合成績算出処理の後、データ圧縮処理（図２のステップＳ９）において総合成績が上位の実績データを選出し、続く予測処理（ステップＳ１１）において圧縮で残った各実績データをもとにモデル予測を行い、目的変数の値（設定値）を算出することとした。このため、難しい操業で得られた説明変数１の値が小さい実績データよりも、易しい操業で得られた説明変数１の値が大きい実績データの方が優先的に選出され、予測処理に用いられることとなる。したがって、説明変数１と総合成績との間に前述のような関係が生じる操業条件下では、説明変数１の値が小さく操業が難しい場合のモデル予測の精度（目的変数の値（設定値）の予測精度）が低下する場合があった。
【００４７】
そこで、実施の形態２では、総合成績平準化処理として総合成績を平準化する処理を行って平準化総合成績を算出し、この平準化総合成績をもとにモデル予測に用いる実績データを選出する。具体的には、総合成績平準化部１７４ａは、図１１に示すように１つの説明変数（説明変数１）の値に対して総合成績が線形的に変化する場合には、各プロットＰ６１が表す説明変数１の値および総合成績をもとに単回帰を行う。そして、総合成績平準化部１７４ａは、得られた回帰式、例えば図１中に表される単回帰曲線Ｄ６１に従い、各実績データの説明変数１の値に対応する総合成績の値（予測値）を補正値として算出する。そして、総合成績平準化部１７４ａは、算出した補正値と、図１０のステップＳ７で算出した総合成績とをもとに、次式（５）に従って平準化総合成績を算出する。
平準化総合成績＝総合成績−単回帰で算出した補正値  ・・・（５）
【００４８】
また、複数の説明変数と総合成績との間に関係が生じる場合もある。図１２は、２つの説明変数１，２と総合成績との関係の一例を示す図である。総合成績平準化部１７４ａは、図１２に示すように２つ以上の説明変数（本例では説明変数１，２）の各値に対して総合成績が線形的に変化する場合には、各プロットＰ６３が表す説明変数１，２の各値および総合成績をもとに重回帰を行う。そして、総合成績平準化部１７４ａは、得られた回帰式、例えば図１２中に表される重回帰直線Ｄ６３に従い、各実績データの説明変数１，２の各値に対応する総合成績の値（予測値）を補正値として算出する。そして、総合成績平準化部１７４ａは、算出した補正値と総合成績とをもとに、次式（６）に従って平準化総合成績を算出する。
平準化総合成績＝総合成績−重回帰で算出した補正値  ・・・（６）
【００４９】
あるいは、１つ以上の説明変数の値に対して総合成績が非線形で変化する場合もある。図１３は、非線形性を有する説明変数１と総合成績との関係の一例を示す図である。総合成績平準化部１７４ａは、図１３に示すように１つ以上の説明変数（本例では説明変数１）の値に対して総合成績が非線形で変化する場合には、各プロットＰ７が表す説明変数１の値および総合成績をもとに、その非線形性に応じた関数（例えば図１３の指数関数）Ｄ７でフィッティングする。そして、総合成績平準化部１７４ａは、フィッティングした関数Ｄ７に従い、各実績データの説明変数１の値に対応する総合成績の値を補正値として算出する。その後は、総合成績平準化部１７４ａは、線形変化する場合と同様に、総合成績から算出した補正値を減算して平準化総合成績を算出する。
【００５０】
以上のようにして総合成績平準化処理を行ったならば、図１０に示すように、データ圧縮部１７５ａがデータ圧縮処理を行い、算出した平準化総合成績をもとにモデル予測に用いる実績データを選出してデータ圧縮を行う（データ圧縮ステップ；ステップＳ９１）。ここでの処理は、実施の形態１で用いた総合成績にかえて平準化総合成績を用いる以外は、実施の形態１で説明した図２のステップＳ９と同様に行うことで実現できる。データ圧縮処理の後は、ステップＳ１１に移行する。
【００５１】
以上説明したように、実施の形態２の設定装置１ａによれば、実施の形態１と同様の効果を奏することができるとともに、総合成績を平準化することができ、操業が難しく総合成績が相対的に悪化する説明変数の値の領域からも総合成績が比較的上位の実績データをモデル予測に用いる実績データとして選出することができる。したがって、どのような操業条件下においても目的変数の値（設定値）を精度良く予測することができる。
【００５２】
（実施例２）
実施の形態１の要領で実績データの圧縮を行うとともに、実施の形態２の要領で実績データを圧縮して結果を比較・検証した。図１４は、過去実績ＤＢ２から実績データを読み込んで算出した総合成績と、該当する実績データの説明変数１との関係を示す図であり、各実績データの説明変数１の値および総合成績をもとに単回帰を行って得た単回帰直線Ｄ８を併せて示している。図１４に示すように、実施例２で用いた実績データは、図１１と同様に、説明変数１の値が大きい領域Ｅ８１で操業が易しいために相対的に総合成績が良く、説明変数１の値が小さい領域Ｅ８３で操業が難しいために相対的に総合成績が悪くなっている。
【００５３】
また、図１５は、総合成績を用いた圧縮結果を示す図であり、圧縮前の実績データについてのプロットを「○」で示し、圧縮によって選出された実績データについてのプロットを「×」で示している。一方、図１６は、平準化総合成績を用いた圧縮結果を示す図であり、圧縮前の実績データについてのプロットを「○」で示し、圧縮によって選出された実績データについてのプロットを「×」で示している。この結果、総合成績を用いたデータの圧縮では、図１５中に破線で囲って示すように、説明変数１の値が小さい領域Ｅ９１で選出された実績データが少なくデータ落ちが生じた状態となっている。これに対し、平準化総合成績を用いたデータの圧縮では、図１６中に破線で囲って示すように、説明変数１の値が小さい領域Ｅ９３においても実績データが選出されており、総合成績にかえて平準化総合成績を用いることで、データ落ちの改善が図れることがわかった。
【００５４】
なお、本実施の形態では、鉄鋼製品を対象物とする場合について説明したが、鉄鋼製品に限らず、各種製品を製造する際に必要な値を設定する場合に同様に適用できる。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
以上のように、本発明の設定方法および設定装置は、対象物の製造に際し設定される設定値として適正な値を設定するのに適している。
【符号の説明】
【００５６】
１，１ａ      設定装置
１１      入力部
１３      出力部
１５，１５ａ      記憶部
１７，１７ａ      制御部
１７１      高リスクデータ除去部
１７３      総合成績算出部
１７５，１７５ａ      データ圧縮部
１７４ａ      総合成績平準化部
１７７      予測部
２      過去実績ＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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