(57)【要約】  工業的生産方法であって、必要とされる操業手段及び／又はエネルギの準備に向けて時間的負荷推移を、予期される周囲パラメータと計画された生産パラメータから出発して、  ａ）いくつかの負荷曲線（ｙ（ｔ）0，ｙ（ｔ）1，．．．ｙ（ｔ）n）をそれぞれ割り当てるためのいくつかの規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を持つＮ個の周囲パラメータと生産パラメータからいくつかのパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を準備するステップ、  ｂ）前記予期される周囲パラメータと計画された生産パラメータから１個の予期されるパラメータセット（ｚ）を求めるステップ、  ｃ）前記予期されるパラメータセット（ｚ）に最も近い位置にあるＮ＋１のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を選択するステップ、  ｄ）Ｎ個の基礎ベクトル（ｋ1，ｋ2，．．．ｋn）を持つ１つのベクトル空間を作り、そのために、前記基礎ベクトル（ｋ1，ｋ2，．．．ｋn）を前記パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）からｋi＝ｐi−ｐi-1に準じるエッジベクトルとして求めるステップ、  ｅ）基礎ベクトルｋｉに関するベクトル空間におけるパラメータセットｐｉのファクタとしてウェイトλｉを求めるステップ、  ｆ）前記予期されるパラメータセット（ｚ）が、前記選択されたＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）により包囲されているか否か調べ、ここで、肯定の結果が出た時はステップｇ）に進み、否定の結果が出た時は、前記選択されたＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）の１個をより離れた位置に置かれたパラメータセットと交換した上でステップｃ）〜ｅ）を繰り返すステップ、  ｇ）前記予測された負荷推移（ｙ(ｔ）)を、前記規則により前記Ｎ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）に割り当てられた負荷曲線（（ｙ(ｔ)0，ｙ(ｔ)1，．．．ｙ(ｔ)N）の継続時間全体にわたっても推移全体にわたっても、ウェイトλｉで重み付けされた直線的補間によって求めるステップにより自動化された形で予測する生産方法。【特許請求の範囲】
【請求項１】
工業的生産方法であって、必要とされる操業手段及び／又はエネルギの準備に向けて時間的負荷推移を、予期される周囲パラメータと計画された生産パラメータから出発して、
ａ）いくつかの負荷曲線（ｙ（ｔ）0，ｙ（ｔ）1，．．．ｙ（ｔ）n）をそれぞれ割り当てるためのいくつかの規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を持つＮ個の周囲パラメータと生産パラメータからいくつかのパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を準備するステップ、
ｂ）前記予期される周囲パラメータと計画された生産パラメータから１個の予期されるパラメータセット（ｚ）を求めるステップ、
ｃ）前記予期されるパラメータセット（ｚ）に最も近い位置にあるＮ＋１のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を選択するステップ、
ｄ）Ｎ個の基礎ベクトル（ｋ1，ｋ2，．．．ｋn）を持つ１つのベクトル空間を作り、そのために、前記基礎ベクトル（ｋ1，ｋ2，．．．ｋn）を前記パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）からｋi＝ｐi−ｐi-1に準じるエッジベクトルとして求めるステップ、
ｅ）基礎ベクトルｋｉに関するベクトル空間におけるパラメータセットｐｉのファクタとしてウェイトλｉを求めるステップ、
ｆ）前記予期されるパラメータセット（ｚ）が、前記選択されたＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）により包囲されているか否か調べ、ここで、肯定の結果が出た時はステップｇ）に進み、否定の結果が出た時は、前記選択されたＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）の１個をより離れた位置に置かれたパラメータセットと交換した上でステップｃ）〜ｅ）を繰り返すステップ、
ｇ）前記予測された負荷推移（ｙ(ｔ）)を、前記規則により前記Ｎ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）に割り当てられた負荷曲線（（ｙ(ｔ)0，ｙ(ｔ)1，．．．ｙ(ｔ)N）の継続時間全体にわたっても推移全体にわたっても、ウェイトλｉで重み付けされた直線的補間によって求めるステップ
により自動化された形で予測する生産方法。
【請求項２】
ステップｅ）において方程式
【数１】
2009510569.tif 000010
を解くことによって前記ウェイトλiが求められ、これらウェイトλiのどれも１より大きくなく、これらウェイトが単調に減少した時、ステップｆ）において前記パラメータセット（ｚ）が前記パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）で包囲されているとみなす、請求項１に記載の生産方法。
【請求項３】
ステップｃ）において、前記規則を付けたパラメータセットから前記予期されるパラメータセット（ｚ）までのそれぞれのユークリッド距離を求め、前記パラメータセットを、その求められたユークリッド距離に従い、最も近い位置にあるパラメータセット（ｐ0）から出発して分別する、請求項１又は２に記載の生産方法。
【請求項４】
前記規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を付けたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）をステップａ）において、生産プラニングシステム及び／又は消費測定点からデータの処理により準備する、先行請求項の１項に記載の生産方法。
【請求項５】
前記規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を付けたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を自己学習形式で作成する、請求項４に記載の生産方法。
【請求項６】
１個のパラメータセット（ｚ）について測定された実際の負荷推移（ｙM(ｔ)）を１つの学習規則としてプリセットし、同じパラメータセット（ｚ）について予測された負荷推移（ｙ(ｔ)）をステップａ）〜ｇ）に従って求め、この予測された負荷推移（ｙ(ｔ)）を前記測定された負荷推移（ｙM(ｔ)）と比較し、その類似度が所定のレベルを下回る時、前記学習規則を前記パラメータセット（ｚ）のために引き継ぐことによって前記自己学習が行われる、請求項５に記載の生産方法。
【請求項７】
前記類似性を求めるために、前記測定された負荷推移（ｙM(ｔ)）と前記予測された負荷推移（ｙ(ｔ)）を所与の数の走査点（ｍ）で走査し、各走査点について曲線値の差を求め、その差が所与の最小差を下回る値を呈するような走査点の数をカウントし、ここで追加的に、前記測定された負荷推移（ｙM(ｔ)）の時間的長さの、前記予測された負荷推移（（ｙ(ｔ)）の時間的長さに対する比を考慮する、請求項６に記載の生産方法。
【請求項８】
ステップｇ）において、前記予測された負荷推移（ｙ(ｔ)）の時間長さ（ｄ）が、最も近い位置にあるパラメータセット（ｐ0）の負荷曲線（ｙ(ｔ)0）の時間長さ（ｄ0）から出発して、前記負荷曲線（ｙ(ｔ)0，ｙ(ｔ)1，．．．ｙ(ｔ)n）の時間長さ（ｄ0，ｄ1，．．．ｄn）の、それぞれ隣接する選択されたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）からの差に前記ウェイトλｉを掛けた値を加えることによって求められる、先行請求項の１項に記載の生産方法。
【請求項９】
ステップｇ）において、所与の時点（ｔ）について、前記予測された負荷推移（ｙ(ｔ)）の値を、最も近い位置にあるパラメータセット（ｐ0）の負荷曲線（ｙ(ｔ)0）から出発して、前記負荷曲線（ｙ(ｔ)0，ｙ(ｔ)1，．．．ｙ(ｔ)n）の値の、それぞれ隣接する選択されたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）からの差に前記ウェイトλｉを掛けた値を加えることによって求め、それによって前記予測された負荷推移（ｙ(ｔ)）の推移が求められ、ここで、前記それぞれの値を求めるために標準化された時間に依拠する、先行請求項の１項に記載の生産方法。
【請求項１０】
生産方法を実行するための生産装置であって、先行請求項の１項に従って予測された負荷推移を求め、出力する予測モジュールが形作られている生産装置。
【請求項１１】
前記予測モジュールが生産プラニングシステム及び消費測定点とネットワーク化されている、請求項１０に記載の生産装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ありとあらゆる種類の生産材を製造する工業生産方法ならびに生産装置に関する。ここで言う生産材は、ちょうど、工業的に製造された食料品のような日常生活の消費対象物であってよい。
【背景技術】
【０００２】
工業的生産方法を技術的に実現させる場合、時間的負荷推移を知ることが不可欠となる。ここで、"時間的負荷推移"という概念でもって説明されるのは、生産に必要とされるエネルギの時間的推移だけでなく、まったく一般的に、エネルギを含めて生産に必要とされる操業手段の数量の時間的推移も説明される。操業手段とは、例えば、製造コンポーネント等の消費材料、付属品、ねじ又はナット等の小部品であってよい。一方で、生産に必要とされる工業用ガスも操業手段である。
【０００３】
生産方法における時間的負荷推移は、大体、生産プランと環境条件によって予め設定されている。生産プランは、何時どれだけの量の生産材を生産すべきかを決めるもので、従って、計画された生産パラメータを含む。環境条件に属するのは、屋外温度、屋内温度、空気圧、空気湿度、降水量、日射量等のパラメータである。この種の環境パラメータ又は周囲パラメータは、生産方法に影響を及ぼし、それゆえ、生産プランを組むにあたって考慮されなければならない。それゆえ、生産方法のために必要とされるエネルギ又は必要とされる操業手段を適時に都合よく準備できるようにするためには、時間的負荷推移の的確な予測に向けて、計画された生産パラメータも予期される周囲パラメータも考慮しなければならない。
【０００４】
工業的生産方法における時間的負荷推移に関して、従ってまた、エネルギ供給又は操業手段供給のコントロールに関して予測を立てるについては、手間のかかる仕方で生産方法のモデルを作成する一連の手順が知られている。この種のモデルをベースにした手順を整えるためにも推し進めるためにも、不利なことにかなりの手間が必要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の課題は、必要とされる操業手段及び／又はエネルギの準備に向けて時間的負荷推移を、できる限り単純な手段でもって、ユーザにとって概観可能かつ解釈可能な仕方で予測する１つの工業的生産方法を提供することである。更に、本発明の課題は、その生産方法を実行するための相応の生産装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
最初に述べた課題は、この発明によれば、必要とされる操業手段及び／又はエネルギの準備に向けて時間的負荷推移を、予期される周囲パラメータと計画された生産パラメータから出発して下記ステップにより自動化された形で予測する工業的生産方法によって解決される。
ａ）いくつかの負荷曲線（ｙ（ｔ）0，ｙ（ｔ）1，．．．ｙ（ｔ）n）をそれぞれ割り当てるためのいくつかの規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を持つＮ個の周囲パラメータと生産パラメータからいくつかのパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を準備する。
ｂ）予期される周囲パラメータと計画された生産パラメータから１個の予期されるパラメータセットｚを求める。
ｃ）予期されるパラメータセットｚに最も近い位置にあるＮ＋１のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を選択する。
ｄ）Ｎ個の基礎ベクトル（ｋ1，ｋ2，．．．ｋn）を持つ１つのベクトル空間を作る。そのために、基礎ベクトル（ｋ1，ｋ2，．．．ｋn）をパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）からｋi＝ｐi−ｐi-1に準じるエッジベクトルとして求める。
ｅ）基礎ベクトルｋｉに関するベクトル空間におけるパラメータセットｐｉのファクタとしてウェイトλｉを求める。
ｆ）予期されるパラメータセットｚが、選択されたＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）により包囲されているか否か調べる。ここで、肯定の結果が出た時はステップｇ）に進み、否定の結果が出た時は、選択されたＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）の１個をより離れた位置に置かれたパラメータセットと交換した上でステップｃ）〜ｅ）を繰り返す。
ｇ）予測された負荷推移ｙ(ｔ）を、規則によりＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）に割り当てられた負荷曲線（（ｙ(ｔ)0，ｙ(ｔ)1，．．．ｙ(ｔ)N）の継続時間全体にわたっても推移全体にわたっても、ウェイトλｉで重み付けされた直線的補間によって求める。
【０００７】
本発明は、ここで第１のステップにおいて、モデルをベースにした予測手順による予測が、ユーザにとって一見しただけでは看取し得ない仕方で立てられ、ただちには理解できない、明快なデータバンクの内部的つながりを介して立てられるという考えから出発している。例えば、時間的負荷推移の予測がニューラルネットワークを使って立てられる場合がそのケースである。生産方法のモデルを含む、基礎にあるデータバンク、そして、このデータバンクの個々のエレメントの間の変化するつながりは、ユーザには接近することも理解することもできない。この予測手順は生産方法の１つのモデルをベースにしているので、これを推し進めるにも、変えられた生産条件に適合させるのも、かなりの手間がかかる。
【０００８】
第２のステップにおいて、本発明は、いくつかの規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を介してそれぞれいくつかの既知の、又は測定された負荷曲線（（ｙ（ｔ）0，ｙ（ｔ）1，．．．ｙ（ｔ）n）が割り当てられた周囲パラメータと計画された生産パラメータからなる手持ちのパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を考慮した上で、予期されるパラメータセットｚについて時間的負荷推移の予測が相応の補間により、先の既知パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）から思考上展開される空間の内部で求められるという考えから出発している。負荷曲線は、時間全体にわたっての負荷の推移を表し、本発明では、パラメータセットｚの予測される負荷推移と異なり、既知の負荷推移のために使用される。
【０００９】
このようにして、計画された生産パラメータと予期された周囲パラメータによって限定された予期されるパラメータセットｚが、すでに規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を介して時間的負荷曲線（（ｙ（ｔ）0，ｙ（ｔ）1，．．．ｙ（ｔ）n）を割り当てられているパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）との関係の中に置かれる。これにより、生産方法の時間的負荷推移について、もっぱらユーザの熟知した情報に基づく予測を立てることが可能となる。つまり、初期パラメータは、何がしかの所与の周囲パラメータと生産パラメータに関する既知の負荷曲線ということになる。
【００１０】
補間を解くために、既知パラメータセットに関して、基礎ベクトルとして１つのベクトル空間を展開するエッジベクトルｋｉを作る。そこで、予期されるパラメータセットｚをこのベクトル空間の基礎ベクトルで説明することにより、既知の負荷曲線のウェイトλiを求め、相応に重み付けした上で、パラメータセットｚの予測された時間的負荷推移に対して直線的補間を行うことができる。補間に引用される既知パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）の数は、パラメータの数Ｎより１だけ増やされた数に制限されるので、パラメータのＮ次元空間の中のパラメータセットｚをこのＮ＋１個のパラメータセットで包囲することができる。パラメータセットｚに最も近い位置に置かれたＮ＋１個の既知パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）は、次に、時間的負荷推移の予測の直線的補間のために考慮される。
【００１１】
直線的補間に関与するＮ＋１個の既知パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）は、従って、一方でパラメータセットｚを包囲しなければならず、他方で更なる既知パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を基準にしてパラメータセットｚに最も近い位置になければならない。負荷曲線が時間全体にわたってかけられた負荷の値として説明されているので、直線的補間は、継続時間を基準にしても負荷推移を基準にしてもそのようなものとして引用される。
【００１２】
本発明は、関連の既知パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）の選択の後、操業開始時のパラメータ化に僅かの手間しか要らないという利点を持つ。特に、生産方法をモデル化する必要がない。既知パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）、ならびに、負荷曲線（ｙ0(ｔ），ｙ1(ｔ）．．．ｙn(ｔ））を割り当てる規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）の基礎にある知識ベースは、ユーザのプラニングからの測定された曲線とパラメータセットしか含まない。ニューラルネットワーク使用時のウェイトパラメータと異なり、これらのデータは全部、ユーザが熟知しており、ユーザにとって解釈可能である。
【００１３】
更に、行渡っている大抵の方法は、負荷曲線の基本形がほぼ知られた形でプリセットされており、所与のパラメータに基づいて変えられるだけとなるように設計されている。加えて、そのためにしばしば、或る一定の時間的リズム、例えば日間リズム又は週間リズムが存在することを前提にしなければならない。ここで述べる方法は、この種の前提を断じて持たない。予測された時間的負荷推移は、何がしかのパラメータセットにおいて周囲パラメータと生産パラメータからなるパラメータ空間の中で記録された既知の負荷曲線を特にポイントごとに直線的に補間することから明らかになる。これにより、特に、予測された時間的負荷推移の生まれ方もユーザにとって良く看取し得るようになる。
【００１４】
更なる利点は従属請求項から明らかになる。
【００１５】
ここで特に強調すべきは、方程式
【数２】
2009510569.tif 000002
を解くことによってウェイトλiが有利な仕方で獲得されることであり、ここでは、予期されるパラメータセットｚの包囲の基準を確認することに加えて、ウェイトλ1が１より小さく、ｉの増大につれてウェイトが単調に減少するが、ゼロより大きいという条件を付ける。Ｎ個のパラメータにおいて先ず、パラメータセットｚに最も近い位置にあるＮ＋１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）を選択し、その後、述べた精査により、その選択されたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐN）がパラメータセットｚを包囲しないことが判明した場合は、その選び出されたパラメータセットの１個、例えばｐNを他のパラメータセットと入れ替え、ウェイトλiが全部ひっくるめて＜１になり、単調に減少し、＞０になるまで、選択手順を繰り返す。ここで可能な選択手順は次の通り進行する。
１）規則ベースの全部のパラメータセットを、そこからパラメータセットｚまでのユークリッド距離に従って分別する。
２）０からＮまでの数を指数ｉ０〜ｉＮと置き換え、これで、パラメータセットの分別された全体集合の中から第１のＮ＋１個のパラメータセット（ｐi0，．．．ｐiN）を選択する。
３）選択されたパラメータセット（ｐi0，．．．ｐiN）がパラメータセットｚを包囲するか否かチェックする。
４）イエスの場合、直線的補間を行う。ノーの場合、最小の指数ｉを特定する。これには次のことが成り立つ。ｐiは、選択されたパラメータセット（ｐi0，．．．ｐiN）の集合の中に存在するが、ｐi+1は存在しない。また、選択されたパラメータセット（ｐi0，．．．ｐiN）の内部で指数ｊはパラメータセットｐiの範囲［０．．Ｎ］から特定される。
５）ｉ＋１が全体で存在するパラメータセットの数より大きい場合、この存在するパラメータセットからＮ＋１個を選択することは不可能であり、従って、それはパラメータセットｚを包囲する。なぜなら、例えば、ｚは、これまでに現われた全部のパラメータセットの外部にあるからである。この場合、ｚに属する負荷推移は、例えば専門家情報提供又は測定によって確かめられ、規則ベースの中に記録される。予測は不可能である。ｉ＋１が存在するパラメータセットの総数より小さい場合は、選択されたＮ＋１個のパラメータセットの集合の中で［０．．Ｎ］からの場所ｊにおいてパラメータセットｐiをパラメータセットｐi+1と入れ替える。また、ｊがゼロより大きい時は、最初の選択されたｊ個のパラメータセットをパラメータセット（ｐ０，．．．ｐｊ−１）と入れ替える。このようにＮ＋１個のパラメータセットの選択を修正した後、ステップ３に戻る。
【００１６】
Ｎ＋１個のパラメータセットを直線的補間のためのベースとして選択するこの例示的手順は、選択されたパラメータセットにより展開されたＮ次元空間が最小であり、従って、補間の精度が最大であることを確実にする。
【００１７】
パラメータセットｚを包囲するＮ＋１個のパラメータセットが見つけられたならば、見つけ出したウェイトλiを直線的補間に引用する。
【００１８】
更なる有利な形態では、パラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）から予期されるパラメータセットｚまでの距離が、パラメータのＮ次元空間の中でユークリッド距離を算出することによって求められる。
【００１９】
本発明の特に有利な形態では、手順を自己学習形式、すなわち、１個のパラメータセットｚについて測定された実際の負荷推移ｙM(ｔ）を１つの学習規則としてプリセットし、同じパラメータセットｚについて予測された負荷推移ｙ(ｔ）を求め、この予測された負荷推移ｙ(ｔ）を先の測定された負荷推移ｙM(ｔ）と比較し、その類似度が所定のレベルを下回る時、学習規則をパラメータセットｚのために引き継ぐという自己学習形式で行う。
【００２０】
この形態により、生産方法を実現させる際、既知のパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）に頼らずに時間的負荷推移の予測を立てることが可能である。予期されたパラメータセットｚをシステムに委ねると、最初は、規則を割り当てられたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）が無いので、システムは予測を立てられない。そこで、パラメータセットｚにおいて実際に現われる負荷曲線を測定することにより、この負荷曲線を存在しない予測と比較し、――そこに類似性は無いが――既知のパラメータセット、例えば規則Ｒ1を割り当てられたパラメータセットｐ1と置き換える。このようにすれば、知識ベースは自動的に満たされるので、見極め可能な時間内に合理的な予測を立てることができる。この形態のために必要であるのは、僅かに、現われる負荷曲線を生産プラニングシステム及び／又は消費測定点からデータの形で準備することだけである。そうすれば、これらのデータから、規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を付けたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を自動的に求めることができる。
【００２１】
２番目に挙げた課題は、生産装置によって、この発明によれば、先行請求項の１項に従って予測された負荷推移を求め、出力する予測モジュールを形作ることによって解決される。予測モジュールは、例えば制御ユニット、コンピュータ、又はマイクロチップであってよい。
【００２２】
有利な仕方で、予測モジュールは生産プラニングシステム及び消費測定点とネットワーク化されている。このようにして、予測モジュールにより自己学習形式で、規則（Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn）を付けたパラメータセット（ｐ0，ｐ1，．．．ｐn）を知ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図１には、生産方法を見て分かるようにするために二次元パラメータ空間が座標系によりグラフで描かれている。ここでは、例えば屋外温度等の周囲パラメータ２がＸ軸に沿って、また、例えば生産量等の生産パラメータ４がＹ軸に沿って記されている。更に、座標系には、５個の既知パラメータセットｐ0〜ｐ4が描き入れられている。これらのパラメータセットの各々に一義的に周囲パラメータ２と生産パラメータ４が割り当てられている。これら５個全部のパラメータセットの各々について測定された負荷曲線が知られている。負荷曲線はここで、どれだけの時間にわたって所要のエネルギを生産方法に供給しなければならないかを表す。
【００２４】
図１の座標系には更に、時間的負荷推移について予測を立てるべき予期されるパラメータセットｚが記入されている。予期されたパラメータセットｚは、生産プランから計画された生産材の量、ならびに、そのとき生産の時点で予期される周囲パラメータ２の予想を含む。
【００２５】
時間的負荷推移の予測を立てるために所与のパラメータセットｚにとって重要な規則を探し求めることは、そのパラメータセットＺを包含する物体を作る、規則を付けた既知パラメータセットの最小数をＮ次元空間の中で探し求めることと解する。すると、Ｎ次元ベクトル空間の中でそのような物体を作るパラメータセットの最小数は常にＮ＋１に等しいことが分かる。
【００２６】
見分けられる通り、予期されたパラメータセットｚは、これを包囲する既知パラメータセットｐ0からｐ2までの間にある。分かり易くするため、物体包絡曲線５が描き入れられている。図示された例では、既知パラメータセットｐ0〜ｐ2は５個全部のパラメータセットの中で最も近い位置にある３個のパラメータセットであることが容易に分かる。描き入れられたパラメータセットｐ0〜ｐ2は、Ｎ次元パラメータ空間の中で、最も近い位置にあって包囲する形で条件を満たすＮ＋１個のパラメータセットであることが明らかになる。ここでは、距離の考察にユークリッド距離を使用する。
【００２７】
予期されたパラメータセットｚに関する求められる規則を見つけ出すために、今や、既知の負荷曲線を重ね合わせる時の基準となる重み付け、ウェイトを特定しなければならない。そのために、規則を付けた既知パラメータセットｐ0〜ｐnと予期されたパラメータセットｚからなる星列を1つの構築問題、すなわち、パラメータセットｚを、スタート規則によりプリセットされたスタートパラメータセットと、包絡物体のベクトル的記述とから構築しなければならない構築問題と解する。この種の構築問題の解は、付属する規則についてＮ個のウェイトを提供する。これを図２に分かり易く示す。
【００２８】
図２にも、図１に示した二次元パラメータ空間が描かれている。Ｘ軸に沿って記された周囲パラメータ２と、Ｙ軸に沿って記された生産パラメータ４が見える。新たに描き入れられたのは、図１に示した通りパラメータセットｚに最も近い位置にあって、これを1つの物体として包囲するＮ＋１個のパラメータセットｐ0〜ｐ2だけである。では、投じられた構築問題を解くため、エッジベクトル（ｋ1，．．．ｋn）、ｋi＝ｐi−ｐi-1をＮ次元ベクトル空間のベースと解する。ここでは、パラメータセットｚに最も近い位置にあるパラメータセットｐ0を始点として使用する。ウェイトλiは、方程式
【数３】
2009510569.tif 000003
を解くことによって得られる。その際、パラメータセットｚが既知パラメータセットｐ0〜ｐnにより展開された範囲の内側にあるか縁辺にあるか精査する。これが成り立つのは、λi≦１及びλi≦λi-1  ∀ｉ∈［２；ｎ］及びλi≧０が成り立つ時、すなわち、どのウェイトλiも１より大きくなく、ｉの増大につれてウェイトが単調に減少した時である。この条件が満たされていれば、パラメータセットｚは、選択されたパラメータセットｐ0〜ｐNの範囲の内側にあり、従って、その時、時間的負荷推移の予測を立てるのに適した選択すべき規則が見つけ出されたことになる。この条件が満たされていなければ、新しいパラメータセットを選択する。その場合、最も近い位置にあったパラメータセットｐ0を保持し続けてよい。
【００２９】
図２では、二次元パラメータ空間の中に両方のエッジベクトルｋ1及びｋ2が見て取れる。エッジベクトルｋ1は、パラメータセットｐ0をパラメータセットｐ1と結合させる。第２のエッジベクトルｋ2は、パラメータセットｐ1をパラメータセットｐ2と結合させる。基礎ベクトルとしてのエッジベクトルｋ1及びｋ2により展開されたベクトル空間７において、今やパラメータセットｚはλ1・ｋ1＋λ2・ｋ2として説明できる。これで、パラメータセットｚにおける時間的負荷推移の予測の補間を行うためのパラメータセットｐ1及びｐ2の既知の規則に関するウェイトλ1及びλ2は、パラメータセットｐ1及びｐ2に割り当てられた負荷曲線ｙ1(ｔ）及びｙ2(ｔ）から知られたことになる。
【００３０】
負荷曲線ｙn(ｔ）のパラメータセットｐnへの割り当て方は、図３から分かる通りである。そこには、概略的に三次元でパラメータセットｐnに割り当てられた負荷曲線ｙn(ｔ）が描かれ、例示的に特定の時点ｔにおける負荷値で表されている。例えば、規則Ｒ0によりパラメータセットｐ0に既知の負荷曲線ｙ0(ｔ）が割り当てられる。同じことはパラメータセットｐ2に当てはまり、これには、相応の負荷曲線ｙ2(ｔ）が規則Ｒ2を介して割り当てられている。問題は今や、見つけ出されたウェイトλiからパラメータセットｚに割り当てられた負荷曲線を時間的負荷推移の予測として求めることである。これは、図４により詳細に分かる。
【００３１】
選択された後、規則Ｒ0〜Ｒ2を介して負荷曲線ｙ0(ｔ）〜ｙ2(ｔ）を割り当てられたパラメータセットｐ0〜ｐ2に応じて、今や直線的補間によりパラメータセットｚについて時間的負荷推移の予測が得られる。この手順を分かり易くするため、図４に負荷曲線ｙ0(ｔ）、ｙ1(ｔ）及びｙ2(ｔ）が概略的にそれぞれ第１、第２及び第３の負荷曲線１０、１１及び１２として描かれている。第１の負荷曲線１０が正の三角形推移を示すのに対し、負荷曲線１１はむしろ矩形推移を示す。第３の負荷曲線１２は、直線推移を示した後に三角形の窪みを見せて終わる。では、手順を理解するため、パラメータセットｚにおける時間的負荷推移の直線的補間を、第１のエッジベクトルｋ1に沿った補間と、エッジベクトルｋ2に沿った第２の補間とに分解する。
【００３２】
最も近い位置に置かれたパラメータセットｐ0から出発し、第１のウェイトλ1を使って、ｙ0(ｔ）に相当する第１の負荷曲線１０とｙ1(ｔ）に相当する第２の負荷曲線１１の間に直線的補間を施す。ウェイトλ1は、ここで或る程度、パラメータセットｐ1方向への距程と解してよい。この距程に沿って、時間的長さは第１の負荷曲線１０の継続時間ｄ0から第２の負荷曲線１１の継続時間ｄ1に向かって直線的に変化する。これに呼応して、負荷推移１６の第１の補間の時間的長さは、第１の負荷曲線１０と第２の負荷曲線１１のそれぞれの始点と終点をつなぐ図示された線１４の間の、λ1で表された隔たりの中にある。加えて、この曲線推移に直線的補間を施す。すると、第１の負荷曲線１０の三角形の山は、第２の負荷曲線１１に近づくにつれて平坦化し、これに対し、続く第２の負荷曲線１１の示された矩形部分が次第に大きくなる。これに呼応して、具象的に描かれた通り、負荷推移１６の第１の補間は、直線的に補間された時間的長さと、直線的に補間された曲線推移を持つことが明らかになる。
【００３３】
次のステップではウェイトλ2を考慮する。これは、時間的負荷推移の予測に占める第３の負荷曲線１２の割合を表す。ｙ2(ｔ）に相当する第３の負荷曲線１２の時間的長さｄ2と時間的推移を考慮した上で相応の直線的補間を施すことにより、最終的に、時間的長さｄを記入した時間的負荷推移１７の予測が得られる。時間的負荷推移は、別々に重み付けされた上で計算に入れられた３つ全部の負荷曲線１０、１１及び１２の要素を全部含む。
【００３４】
数学的に、時間的負荷推移の予測の時間長さｄは、規則（Ｒ0，Ｒ1．．．Ｒn）を付けたパラメータセット（ｐ0，ｐ1．．．ｐn）の時間長さ（ｄ0，ｄ1．．．ｄn）から方程式
【数４】
2009510569.tif 000004
により計算される。予測された時間推移ｙ(ｔ）は、規則（Ｒ0，Ｒ1．．．Ｒn）の負荷曲線（ｙ0，ｙ1，．．．，ｙn）から、どの時点についても
【数５】
2009510569.tif 000005
が成り立つように作られる。ここで、
【数６】
2009510569.tif 000006
である。
【００３５】
述べた手順は、１つの学習段階、すなわち、基礎にあるシステムにそれぞれ１個のパラメータセット（ｐ0，ｐ1．．．ｐn）とこれに属する測定された負荷曲線ｙM(ｔ）を対にして委ねる学習段階により補完される。ここで、対ごとに下記の学習アルゴリズムが進行することになる。
１．パラメータセットについて予測された負荷曲線ｙP(ｔ）を上記の手順に従って作成する。
２．測定された負荷曲線と予測された負荷曲線の間の類似性を求める。そのためには、曲線間の類似度を使用しなければならない。類似度とは、両方の曲線の長さの差異、及び、共通の長さの内部の曲線推移の類似とみなす。類似度は下記の計算規則により定義されている。
ａ．共通の長さはｄ＝ｍｉｎ(ｄP，ｄM）である。曲線推移の比較のため、ｍ個の走査点を持つ時間走査格子を決める。すると、走査点にはｔk＝ｋ・ｄ／ｍが成り立つ。実際、曲線は通例、走査された個別測定により獲得され、格子は測定装置から明らかになる。
ｂ．２個の走査点ｙM(ｔk）とｙP(ｔk）は、
【数７】
2009510569.tif 000007
が成り立つ時、所与の公差εの範囲内で同等とみなされる。
ｃ．全部の走査点についてこの比較を行う。公差の範囲内にない点の数ｑをカウントする。曲線推移の類似度は
【数８】
2009510569.tif 000008
である。
ｄ．曲線の時間的類似度は
【数９】
2009510569.tif 000009
である。
ｅ．曲線の類似性はｓ＝ｓV・ｓT。
３．類似度が表記可能な閾値（例えば５％）より小さい場合は、提供された学習データセットを知識ベースの中に追加記録する。そうでない場合、更なる学習工程は行われない。
【００３６】
手順ないしは基礎にあるシステムは、パラメータ空間の領域が測定によって十分高い密度で把握された時、学習を止める。すると、時間的負荷推移の予測が、測定された負荷推移からもはや大きく逸脱しなくなる。システムは確実な予測を立てたことになる。
【００３７】
図５には、生産方法を実行する生産装置２０が概略的に描かれている。生産装置２０は、生産方法を制御する中央処理装置２２を包含する。生産方法は、仕上げベルト２４と熱浴２５によって概略的に描かれている。仕上げベルト２４と熱浴２５を制御するため、中央処理装置２２は第１の制御装置２７と第２の制御装置２８を包含する。
【００３８】
更に、中央処理装置２２は予測モジュール３０を包含し、これが、エネルギ又は消費材料等の操業手段を適時に手配すべく、接続された表示装置３２を介してユーザに生産方法の時間的推移に関する予測を出す。この予測を獲得するため、予測モジュール３０は第１の結合回線３４を介して生産プラニングシステム３６と結合しており、これを介して自動的に、計画された生産パラメータと予期された周囲パラメータを包含するパラメータセット３７を呼び出す。更に、予測モジュール３０は、第２の結合回線３９を介して測定点４０と結合しており、これを介して、測定された負荷曲線を自己学習の目的のために、また、自ら立てた予測との整合の目的のために呼び出すことができる。
【００３９】
パラメータセット３７から、評価モジュールは、述べた手順に従って生産方法の時間的負荷推移に関する予測を立てる。測定された負荷曲線の呼び出しにより、評価モジュール３０は、より確実な予測を出すために自己学習形式で独自の知識ベースを改善し得る状態にある。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】既知パラメータセットｐならびに予期されるパラメータセットｚを二次元パラメータ空間で示す。
【図２】エッジベクトルｋの求め方を二次元パラメータ空間で示す。
【図３】特定の時点ｔにおける規則Ｒ及び負荷値ｙ(ｔ）の既知パラメータセットｐへの割り当て方を三次元空間で示す。
【図４】時間的負荷推移ｙ(ｔ)の予測を目的とする既知負荷曲線ｙn(ｔ)の直線的補間を概略的に示す。
【図５】時間的負荷推移を求める予測モジュールを備えた生産装置の概略図である。
【符号の説明】
【００４１】
２  周囲パラメータ
４  生産パラメータ
５  物体包絡曲線
７  ベクトル空間
１０  第１の負荷曲線
１１  第２の負荷曲線
１２  第３の負荷曲線
１６  負荷推移
１７  負荷推移
２０  生産装置
２２  中央処理装置
２４  仕上げベルト
２５  熱浴
２７  第１の制御装置
２８  第２の制御装置
３０  予測モジュール
３２  表示装置
３４  第１の結合回線
３６  生産プラニングシステム
３７  パラメータセット
３９  第２の結合回線
４０  測定点
ｋ1，ｋ2，．．．ｋn  基礎ベクトル
ｐ0，ｐ1，．．．ｐn  パラメータセット
Ｒ0，Ｒ1，．．．Ｒn  負荷曲線を割り当てる規則
ｙ(ｔ)  負荷推移
ｙ0(ｔ)，ｙ1(ｔ)，．．．ｙn(ｔ)  負荷曲線
【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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