(57)【要約】【課題】ビジュアルプログラミングを可能として、材質予測モデルのメンテナンス負荷を軽減し、予測精度を維持可能とする。【解決手段】複数の工程に跨って製造される鉄鋼製品の材質を、材質予測モデルを用いて予測する鉄鋼製品の材質予測装置において、前記材質予測モデルの、データ入力、クリーニング、編集等の各機能をアイコンで表現すると共に、データ処理フローを矢印で表現する手段と、前記アイコンのクリック又はダブルクリックにより各機能を変更したり、コピーアンドペーストにより機能を追加する手段と、前記矢印の付け替えや追加によりフローを変更又は追加する手段と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工程に跨って製造される鉄鋼製品の材質を、材質予測モデルを用いて予測する鉄鋼製品の材質予測装置において、
前記材質予測モデルの、データ入力、クリーニング、編集等の各機能をアイコンで表現すると共に、データ処理フローを矢印で表現する手段と、
前記アイコンのクリック又はダブルクリックにより各機能を変更したり、コピーアンドペーストにより機能を追加する手段と、
前記矢印の付け替えや追加によりフローを変更又は追加する手段と、
を備えたことを特徴とする鉄鋼製品の材質予測装置。
【請求項２】
過去データをヒストグラムで表示する手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の鉄鋼製品の材質予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄鋼製品の材質予測装置に係り、特に、素材の鋳造、加熱、圧延、冷却等複数の工程に跨って材質が作り込まれる鉄鋼製品の材質を、材質予測モデルを用いて予測する鉄鋼製品の材質予測装置の改良に関する。
【背景技術】
【０００２】
鋼材の材質を予測する方法としては、特許文献１や２等に記載されているように、（１）製造過程の物理現象を解明し、それを模倣した数式モデル（物理モデル）を用いる方法と、（２）対象の物理現象に関係なく、入出力の履歴データからモデル（ブラックボックスモデル）を作成する方法がある。
【０００３】
後者には、更に、ａ）鋼材の材質に大きく影響があると考えられる要因を幾つか選定し、その要因により重回帰を行なって同定した回帰モデルを用いる方法、ｂ）特許文献３に記載されているように、階層型ニューラルネットワークモデルを用いる方法、ｃ）特許文献３や４に記載されているように、図１に例示する如く、過去の入出力データ（製造条件とその結果）を大量に蓄積したデータベース１０から、データマイニング技術を利用して直接的に要求点（出力を予測したい入力値）の近傍のデータを抽出し、それらのデータからフィッティングするモデル（データベース型モデル）を作成し、出力予測値を計算する方法がある。
【０００４】
このデータベース型モデルは、モデルの構造が限定されないため、冶金プロセスのように、複雑で非線形な対象（材質）のモデリングに適している。
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２７９７３７号公報
【特許文献２】特開平１１−２１６２６号公報
【特許文献３】特開平８−２４０５８７号公報
【特許文献４】特開２００２−２３６１１９号公報
【特許文献５】特開２００４−３５５１８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、鉄鋼製品は複数の工程を経て生産され、製品の材質を決定する要因は非常に多い。
【０００７】
更に、鉄鋼生産プロセスは、日進月歩の技術革新による製造設備のレベルアップ、あるいは経年変化等により、製造条件と材質との因果関係が変化するので、その変化に追従するため、材質予測モデルを定期的あるいは設備改造毎にメンテナンスする必要がある。
【０００８】
材質予測モデルのメンテナンスにおいては、様々な製品の各工程の材質に影響する要因の膨大なデータを取り出し、フィッティングする必要がある。データは、各工程に保存されており、材質予測モデルをフィッティングするためのデータを取得するには、各工程毎に保存されている膨大なデータをクリーニング、編集、マージする必要がある。
【０００９】
又、材質に対して影響のある要因の設備改造による変更等により、作業フローの変更や、データのクリーニング、編集、複数工程間データのマージ作業負荷が高く、材質予測モデルのメンテナンス負荷が高いため、そのモデル精度の維持が困難であった。
【００１０】
本発明は、前記従来の問題点を解消するべくなされたもので、ビジュアルプログラミングを可能として、材質予測モデルのメンテナンスを容易とし、予測精度を維持できるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、複数の工程に跨って製造される鉄鋼製品の材質を、材質予測モデルを用いて予測する鉄鋼製品の材質予測装置において、前記材質予測モデルの、データ入力、クリーニング、編集等の各機能をアイコンで表現すると共に、データ処理フローを矢印で表現する手段と、前記アイコンのクリック又はダブルクリックにより各機能を変更したり、コピーアンドペーストにより機能を追加する手段と、前記矢印の付け替えや追加によりフローを変更又は追加する手段とを備えることにより、前記課題を解決したものである。
【００１２】
又、過去データをヒストグラムで表示する手段を更に備えることにより、異常データの認識を容易にしたものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、複数工程間の複雑なデータ処理フローが一見して分かるので、改造部分の特定が容易になる。又、改造対象の工程に対応するアイコン及び矢印群の変更のみで材質予測モデルのメンテナンスが可能になる。これにより、メンテナンス負荷が軽減され、予測精度を維持できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１５】
本実施形態にかかる品質設計支援システムの構成を図２に、表示画面の例を図３に示す。
【００１６】
図２において、２０は、品質管理データベース（ＤＢ）、３０は、データマイニングツール、材質予測モデル１２、及び、本発明を実施するための各手段を含むパソコン、４０は設計者であり、品質管理ＤＢ３０より、入力項目に応じデータマイニングを行って、材質予測モデル１２により材質を予測する。
【００１７】
図３において、上半分はモデル作成フロー、下半分は品質設計フローである。
【００１８】
前記モデル作成フローには、例えば引張試験実績、熱延条件、型チェック、引張試験実績フィルタリング、熱延条件フィルタリング、ヒストグラム作成、グラフ表示、テーブル表示、マージ、ダミー、ＴＳ（引張強さ）予測モデルデータ、ＹＰ（降伏点）予測モデルデータ、ＥＬ（全伸び）予測モデルデータ、モデルデータ作成等の各アイコンが設けられる。
【００１９】
前記品質設計フローには、例えば、製造条件、型チェック、テーブル表示、製造条件変更、ＴＳ予測、ＹＰ予測、ＥＬ予測、予測結果まとめ、ＪＩＴ（ジャストインタイム）近傍回帰係数作成、ＪＩＴガイダンス作成、グラフ表示等の各アイコンが設けられる。
【００２０】
更にデータ処理フローは、矢印で表現される。
【００２１】
各機能は、アイコンをクリック又はダブルクリックして、変更できるようにし、更に、図４に示す如く、コピーアンドペーストで機能の追加もできるようにする。
【００２２】
又、フローを変更／追加する場合には、矢印を付け替えたり追加することができるようにする。
【００２３】
このようにして、アイコンと矢印を用いて、処理の流れを定義することにより、ビジュアルプログラミングが可能となり、直感的で使い易く、難しいプログラミング作業が不要となる。
【００２４】
従来、材質予測モデルは説明変数及び目的変数が変わる毎に改造が必要で、モデル開発者（熟練者）がいなくなると改造が困難であったが、本発明によれば、どの目的変数でも対応でき、説明変数の増減にも対応できる。即ち、図４に例示した如く、ＹＰ予測用のデータベース型モデル予測機能を１つアイコンとして構築しておけば、そのアイコンをＴＳ予測用、ＥＬ予測用、ｖＥ（シャルピー吸収エネルギー）予測用・・・にコピーして使用できる。このように、ユーザは中の予測ロジックを意識する必要がなく、モデル用出力の各データをメンテナンスするだけでよい。その過去データも、例えば図４中に示したヒストグラム表示機能により、データの分布、最大値、最小値が分かるようにして、異常データの認識を容易とすることができる。
【００２５】
なお、前記実施形態においては、本発明が、データベース型の材質予測モデルに適用されていたが、本発明の適用対象は、これに限定されない。
【実施例】
【００２６】
本発明を、ＥＲＷ（電縫鋼管）素材品質支援システム、Ｄ（厚さ）方向材質予測への拡張、ＣＴ設備改造への対応に適用して、良好な結果を得ることができた。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】データベース型材質予測モデルの概念を示す線図
【図２】本発明にかかる品質設計支援システムの実施形態を示す構成図
【図３】同じくコンピュータ画面の一例を示す図
【図４】同じく使用状態の例を示す図
【符号の説明】
【００２８】
１０…データベース
２０…品質管理データベース（ＤＢ）
３０…パソコン
４０…設計者
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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