(57)【要約】【課題】操業条件を考慮して指標の信頼度を適切に評価することができる指標提示システム及び指標提示方法を提供する。【解決手段】  指標提示システムは、プラントの状態に関する物理量についての指標を提示するものである。指標提示システムは、記憶部を含み、この記憶部がプラントについての一の物理量を計測又は推定して得られる複数の指標それぞれの信頼度と、プラントの操業条件との関係を記憶する。指標提示システムは、記憶部に記憶された関係における特定の操業条件での指標の信頼度に基づいて、複数の指標の中から一の指標を選択し、選択された前記一の指標を出力する。【選択図】図８
2018139050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの状態に関する物理量についての指標を提示する指標提示システムであって、
前記プラントについての一の物理量を計測又は推定して得られる複数の指標それぞれの信頼度と、前記プラントの操業条件との関係を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記関係における特定の操業条件での前記指標の信頼度に基づいて、前記複数の指標の中から一の指標を選択する選択手段と、
前記選択手段によって選択された前記一の指標を出力する出力部と
を備える、
指標提示システム。
【請求項２】
前記出力部は、前記関係において、前記特定の操業条件では前記複数の指標の何れも信頼できない場合に、エラー情報を出力するように構成されている、
請求項１に記載の指標提示システム。
【請求項３】
前記記憶部は、複数の評価基準のそれぞれについての前記関係を記憶している、
請求項１又は２に記載の指標提示システム。
【請求項４】
前記複数の評価基準は、前記指標と前記指標によって示される前記物理量の真値との差である絶対値誤差と、前記指標の時間的変化量と前記真値の時間的変化量との差である相対値誤差と、前記指標が時間的に変化する方向と前記真値が時間的に変化する方向との関係である変化方向と、前記指標の時間的変化量の絶対値と前記真値の時間的変化量の絶対値との関係である変化点検出とを含む、
請求項３に記載の指標提示システム。
【請求項５】
前記複数の評価基準のそれぞれには、優先度が割り当てられており、
前記選択手段は、前記関係のそれぞれにおける前記特定の操業条件での前記指標の信頼度に基づいて、前記評価基準のそれぞれについて前記複数の指標の中から一の指標を各別に選択し、前記優先度に基づいて、前記複数の評価基準の中の一の評価基準について選択された前記一の指標を選択するように構成されている、
請求項３又は４に記載の指標提示システム。
【請求項６】
前記複数の指標のそれぞれと、前記複数の指標が計測又は推定された時点における前記プラントの操業条件と、前記複数の指標によって示される前記物理量の真値とを含む複数のレコードを格納するデータベースと、
前記データベースに格納される前記レコードに基づいて、操業条件を入力とし、信頼度に基づいて決定される前記一の指標を出力とするモデルを生成するモデル生成手段と
をさらに備え、
前記記憶部は、前記モデル生成手段によって生成された前記モデルを、前記関係として記憶する、
請求項１乃至５の何れかに記載の指標提示システム。
【請求項７】
前記モデル生成手段は、
前記レコード毎に、前記複数の指標と前記真値とによって定義される信頼度に関する評価基準に基づいて、前記複数の指標の中から一の指標を決定する決定手段と、
前記決定手段によって決定された前記一の指標と、前記操業条件とに基づいて、機械学習により前記モデルを構築する構築手段と
を含む、
請求項６に記載の指標提示システム。
【請求項８】
前記決定手段は、前記評価基準に基づいて前記複数の指標の何れも信頼できないと評価する場合、前記一の指標を決定しないように構成されており、
前記構築手段は、前記特定の操業条件では前記複数の指標の何れも信頼できない場合、何れの指標も信頼できないことを示す信頼不可情報を出力する前記モデルを構築するように構成されており、
前記出力部は、前記モデルによって前記信頼不可情報が出力された場合に、エラー情報を出力するように構成されている、
請求項７に記載の指標提示システム。
【請求項９】
前記モデル生成手段は、複数の評価基準のそれぞれについて、前記モデルを生成するように構成されている、
請求項７又は８に記載の指標提示システム。
【請求項１０】
前記複数の評価基準は、前記指標と前記指標によって示される前記物理量の真値との差である絶対値誤差と、前記指標の時間的変化量と前記真値の時間的変化量との差である相対値誤差と、前記指標が時間的に変化する方向と前記真値が時間的に変化する方向との関係である変化方向と、前記指標の時間的変化量の絶対値と前記真値の時間的変化量の絶対値との関係である変化点検出とを含む、
請求項９に記載の指標提示システム。
【請求項１１】
前記出力部は、前記一の指標と共に、前記複数の評価基準のうち、前記一の指標を選択する根拠となった評価基準を示す情報を出力するように構成されている、
請求項９又は１０に記載の指標提示システム。
【請求項１２】
プラントの状態に関する物理量についての指標を提示する指標提示方法であって、
前記プラントについての一の物理量を計測又は推定して得られる複数の指標それぞれの信頼度と前記プラントの操業条件との関係における特定の操業条件での前記指標の信頼度に基づいて、前記複数の指標の中から一の指標を選択するステップと、
選択された前記一の指標を出力するステップと
を有する、
指標提示方法。
【請求項１３】
前記複数の指標のそれぞれと、前記複数の指標が計測又は推定された時点における前記プラントの操業条件と、前記複数の指標によって示される前記物理量の真値とに基づいて、操業条件を入力とし、信頼度に基づいて決定される前記一の指標を出力とするモデルを、前記関係として生成するステップをさらに有する、
請求項１２に記載の指標提示方法。
【請求項１４】
前記プラントの操業中に、前記複数の指標のそれぞれを取得するステップと、
（１）前記プラントの操業を停止し、前記物理量を計測する、
（２）使い捨ての計測器を前記プラントに設置し、前記計測器によって前記物理量を計測する、
（３）製品、半製品、又は試験片を前記プラントから取り出し、取り出された前記製品、半製品、又は試験片の前記物理量を計測する、
の何れかの方法により、前記真値を取得するステップと
をさらに有する、
請求項１３に記載の指標提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントの状態に関する物理量についての指標を提示する指標提示システム及び指標提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場などのプラントにおける操業判断は、温度、形状、圧力、機械的特性等の物理量を計測又は推定して得られた指標（計測値又は推定値）を用いて行われる。しかし、計測手段によっては誤差が大きいものがあり、また、物理量を推定するモデルが正確でなく、推定結果に誤差が含まれることもある。このため、得られた指標の信頼度を評価する方法が提案されている。例えば特許文献１には、複数のセンサそれぞれの計測値を、過去の計測値に基づく期待値と比較することで、各計測値の信頼度を評価する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４９３１３９４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、加熱炉に投入する鋼材は、鋼材の成分、炉内の酸素及び水蒸気量の雰囲気、燃焼条件等の操業条件により、炉を出たときの鋼材表面の酸化状態が変化する。このため、操業条件によって鋼材表面の放射率が変わり、放射温度計にて計測した温度に誤差が生じる。また、鋼材の伝熱現象を模擬した数理モデルによって鋼材温度を推定する場合も、操業条件によって伝熱に関するパラメータが変化するため、推定結果に誤差が生じる。上記の特許文献１の方法では、指標の信頼度の評価に操業条件を考慮しておらず、操業条件によっては正確な信頼度を得ることができない。
【０００５】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、操業条件を考慮して指標の信頼度を適切に評価することができる指標提示システム及び指標提示方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明の一の態様の指標提示システムは、プラントの状態に関する物理量についての指標を提示する指標提示システムであって、前記プラントについての一の物理量を計測又は推定して得られる複数の指標それぞれの信頼度と、前記プラントの操業条件との関係を記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記関係における特定の操業条件での前記指標の信頼度に基づいて、前記複数の指標の中から一の指標を選択する選択手段と、前記選択手段によって選択された前記一の指標を出力する出力部とを備える。
【０００７】
この態様において、前記出力部は、前記関係において、前記特定の操業条件では前記複数の指標の何れも信頼できない場合に、エラー情報を出力するように構成されていてもよい。
【０００８】
また、上記態様において、前記記憶部は、複数の評価基準のそれぞれについての前記関係を記憶していてもよい。
【０００９】
また、上記態様において、前記複数の評価基準は、前記指標と前記指標によって示される前記物理量の真値との差である絶対値誤差と、前記指標の時間的変化量と前記真値の時間的変化量との差である相対値誤差と、前記指標が時間的に変化する方向と前記真値が時間的に変化する方向との関係である変化方向と、前記指標の時間的変化量の絶対値と前記真値の時間的変化量の絶対値との関係である変化点検出とを含んでいてもよい。
【００１０】
また、上記態様において、前記複数の評価基準のそれぞれには、優先度が割り当てられており、前記選択手段は、前記関係のそれぞれにおける前記特定の操業条件での前記指標の信頼度に基づいて、前記評価基準のそれぞれについて前記複数の指標の中から一の指標を各別に選択し、前記優先度に基づいて、前記複数の評価基準の中の一の評価基準について選択された前記一の指標を選択するように構成されていてもよい。
【００１１】
また、上記態様において、前記指標提示システムは、前記複数の指標のそれぞれと、前記複数の指標が計測又は推定された時点における前記プラントの操業条件と、前記複数の指標によって示される前記物理量の真値とを含む複数のレコードを格納するデータベースと、前記データベースに格納される前記レコードに基づいて、操業条件を入力とし、信頼度に基づいて決定される前記一の指標を出力とするモデルを生成するモデル生成手段とをさらに備え、前記記憶部は、前記モデル生成手段によって生成された前記モデルを、前記関係として記憶していてもよい。
【００１２】
また、上記態様において、前記モデル生成手段は、前記レコード毎に、前記複数の指標と前記真値とによって定義される信頼度に関する評価基準に基づいて、前記複数の指標の中から一の指標を決定する決定手段と、前記決定手段によって決定された前記一の指標と、前記操業条件とに基づいて、機械学習により前記モデルを構築する構築手段とを含んでいてもよい。
【００１３】
また、上記態様において、前記決定手段は、前記評価基準に基づいて前記複数の指標の何れも信頼できないと評価する場合、前記一の指標を決定しないように構成されており、前記構築手段は、前記特定の操業条件では前記複数の指標の何れも信頼できない場合、何れの指標も信頼できないことを示す信頼不可情報を出力する前記モデルを構築するように構成されており、前記出力部は、前記モデルによって前記信頼不可情報が出力された場合に、エラー情報を出力するように構成されていてもよい。
【００１４】
また、上記態様において、前記モデル生成手段は、複数の評価基準のそれぞれについて、前記モデルを生成するように構成されていてもよい。
【００１５】
また、上記態様において、前記複数の評価基準は、前記指標と前記指標によって示される前記物理量の真値との差である絶対値誤差と、前記指標の時間的変化量と前記真値の時間的変化量との差である相対値誤差と、前記指標が時間的に変化する方向と前記真値が時間的に変化する方向との関係である変化方向と、前記指標の時間的変化量の絶対値と前記真値の時間的変化量の絶対値との関係である変化点検出とを含んでいてもよい。
【００１６】
また、上記態様において、前記出力部は、前記一の指標と共に、前記複数の評価基準のうち、前記一の指標を選択する根拠となった評価基準を示す情報を出力するように構成されていてもよい。
【００１７】
また、本発明の他の態様の指標提示方法は、プラントの状態に関する物理量についての指標を提示する指標提示方法であって、前記プラントについての一の物理量を計測又は推定して得られる複数の指標それぞれの信頼度と前記プラントの操業条件との関係における特定の操業条件での前記指標の信頼度に基づいて、前記複数の指標の中から一の指標を選択するステップと、選択された前記一の指標を出力するステップとを有する。
【００１８】
上記態様において、前記指標提示方法は、前記複数の指標のそれぞれと、前記複数の指標が計測又は推定された時点における前記プラントの操業条件と、前記複数の指標によって示される前記物理量の真値とに基づいて、操業条件を入力とし、信頼度に基づいて決定される前記一の指標を出力とするモデルを、前記関係として生成するステップをさらに有してもよい。
【００１９】
また、上記態様において、前記指標提示方法は、前記プラントの操業中に、前記複数の指標のそれぞれを取得するステップと、
（１）前記プラントの操業を停止し、前記物理量を計測する、
（２）使い捨ての計測器を前記プラントに設置し、前記計測器によって前記物理量を計測する、
（３）製品、半製品、又は試験片を前記プラントから取り出し、取り出された前記製品、半製品、又は試験片の前記物理量を計測する、
の何れかの方法により、前記真値を取得するステップとをさらに有してもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明に係る指標提示システム及び指標提示方法によれば、操業条件を考慮して指標の信頼度を適切に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施の形態１に係る焼鈍炉における操業判断プロセスを説明するための概念図。
【図２】実施の形態１に係る指標提示システムの構成を示すブロック図。
【図３】指標データベースの構成を示す概念図。
【図４】実施の形態１に係る指標提示システムの動作の手順を示すフローチャート。
【図５】指標算出処理の手順を示すフローチャート。
【図６】評価モデル生成処理の手順を示すフローチャート。
【図７】評価モデルの一例を示す概念図。
【図８】指標評価処理の手順を示すフローチャート。
【図９】実施の形態２に係る加熱炉における操業判断プロセスを説明するための概念図。
【図１０】実施の形態２に係る指標提示システムの構成を示すブロック図。
【図１１】指標データベースの構成を示す概念図。
【図１２】実施の形態２に係る指標提示システムの動作の手順を示すフローチャート。
【図１３】指標取得処理の手順を示すフローチャート。
【図１４Ａ】評価モデル生成処理の手順を示すフローチャート（前半）。
【図１４Ｂ】評価モデル生成処理の手順を示すフローチャート（後半）。
【図１５】指標評価処理の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。また、以下に示す各実施の形態では焼鈍炉及び鋼材の加熱炉を例に挙げて説明するが、本発明の適用対象はこれらに限定されるわけではなく、その他のプラントを適用対象とすることが可能である。
【００２３】
（実施の形態１）
本実施の形態では、指標提示システムが、焼鈍炉での金属材の焼鈍工程における成品の材質（引張強度、ヤング率等）についての物理量を複数の推定モデルによって推定した推定値（指標）の信頼度を操業条件に基づいて評価し、最も信頼度が高い指標を提示する。
【００２４】
焼鈍工程では、炭素鋼等の金属材に熱処理を施すことにより、強度、伸びやすさ等の材質を狙いどおりのものへと調整する。金属材の材質は、金属の成分、加熱冷却条件、圧延条件等の操業条件についての多くの因子が複雑に関係し合って決まるため、金属の成分及び圧延条件等のばらつきに合わせて焼鈍工程での加熱冷却条件を変更しなければ、狙いどおりの材質を得ることはできない。このため、事前に焼鈍工程の実施条件を画一的に決めることは難しい。
【００２５】
焼鈍工程を実施した後の成品に対しては、焼鈍工程外（オフライン）において行う精密な材質試験によって高精度な測定値（以下、「真値」という）を得ることができる。その一方で、焼鈍炉の内部は高温となるため計測器の設置が難しく、焼鈍工程内（オンライン）では材質の計測値を得ることができない。オンラインでの材質が分からなければ、焼鈍工程において異常が発生した場合にその異常を検出することができず、不良品を連続して発生させる虞がある。このため、オンラインで金属材の材質を推定することが行われる。
【００２６】
図１は、本実施の形態に係る焼鈍炉における操業判断プロセスを説明するための概念図である。本実施の形態では、焼鈍工程における物理現象をコンピュータによって模倣した物理モデルと、焼鈍工程の過去の実績データをコンピュータで統計処理する統計モデルとのそれぞれによって材質についての物理量を推定し、推定結果を操業判断の指標として用いる。図１に示すように、焼鈍工程及びその前工程における操業条件並びに原料の成分等が物理モデル及び統計モデルのそれぞれに入力され、物理モデル及び統計モデルのそれぞれから材質の推定値が得られる。これらのモデルのそれぞれには、次のような問題がある。
（１）物理モデル
材質を決定する冶金現象にかかわる因子は、上述のとおり非常に多く、これらの因子の全てを特定することは難しい。また、これらの因子が相互に非線形性の関係性を有するため、その複雑な関係性を精密に同定することも難しい。したがって、操業条件により大きな推定誤差が生じてしまう。
（２）統計モデル
材質を決定する因子が多いこともあり、現在と操業条件が完全に同一の（又は完全に同一と同視できる）過去実績が存在しない場合がある。このような場合には、統計処理を行うために必要なデータが不足し、大きな推定誤差が生じてしまう。
【００２７】
そこで、本実施の形態では、指標提示システムが、操業条件に基づき、物理モデル及び統計モデルのそれぞれによって得られる指標の信頼度を評価し、最も信頼度が高い指標を選択し、これをオペレータに提示する。オペレータは、提示された指標に基づいて操業状態が正常であるか異常であるか、操業条件が適切であるか否かを判断し、操業状態を正常化するように操業条件を決定する。
【００２８】
＜指標提示システムの構成＞
図２は、本実施の形態に係る指標提示システム１００の構成を示すブロック図である。指標提示システム１００は、コンピュータ１１０によって実現される。図２に示すように、コンピュータ１１０は、本体１２０と、入力部１３０と、表示部１４０とを備えている。本体１２０は、ＣＰＵ１２１、ＲＯＭ１２２、ＲＡＭ１２３、読出装置１２４、ハードディスク１２５、入出力インタフェース１２６、及び画像出力インタフェース１２７を備えており、ＣＰＵ１２１、ＲＯＭ１２２、ＲＡＭ１２３、読出装置１２４、ハードディスク１２５、入出力インタフェース１２６、及び画像出力インタフェース１２７は、バスによって接続されている。
【００２９】
ＣＰＵ１２１は、ＲＡＭ１２３にロードされたコンピュータプログラムを実行する。そして、指標提示用のコンピュータプログラムである指標提示プログラム１５０を当該ＣＰＵ１２１が実行することにより、コンピュータ１１０が指標提示システム１００として機能する。
【００３０】
ＲＯＭ１２２には、ＣＰＵ１２１に実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。ＲＡＭ１２３は、ハードディスク１２５に記録されている指標提示プログラム１５０の読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ１２３は、ＣＰＵ１２１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１２１の作業領域として利用される。
【００３１】
ハードディスク１２５は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１２１に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。指標提示プログラム１５０も、このハードディスク１２５にインストールされている。
【００３２】
また、ハードディスク１２５には、指標データベース（指標ＤＢ）１５１が設けられている。図３は、指標ＤＢ１５１の構成を示す概念図である。指標ＤＢ１５１は、成品ＩＤを格納するためのフィールドと、物理モデルによる物理量の推定値（以下、「第１指標」という）を格納するためのフィールドと、統計モデルによる物理量の推定値（以下、「第２指標」という）を格納するためのフィールドと、オフライン測定によって得られた物理量の真値を格納するためのフィールドと、操業条件を格納するためのフィールドとを含む。つまり、指標ＤＢ１５１における１つのレコードは、成品ＩＤと、第１指標と、第２指標と、真値と、操業条件とのそれぞれを含む。なお、指標ＤＢ１５１は複数のテーブルから構成されていてもよい。例えば、成品ＩＤのフィールド及び第１指標のフィールドを含む第１テーブルと、成品ＩＤのフィールド及び第２指標のフィールドを含む第２テーブルと、成品ＩＤのフィールド及び真値のフィールドを含む第３テーブルと、成品ＩＤのフィールド及び操業条件のフィールドを含む第４テーブルとを、指標ＤＢ１５１が含んでいてもよい。この場合、成品ＩＤを介して、第１指標と、第２指標と、真値と、操業条件とが関連づけられる。なお、ここでいう「操業条件」には、焼鈍工程の実施条件（加熱冷却条件等）の他、原料の成分、圧延工程等の前工程の実施条件（圧延条件等）も含まれる。
【００３３】
また、ハードディスク１２５には、第１指標を算出するための物理モデル１５２と、第２指標を算出するための統計モデル１５３とが記憶される。さらに、ハードディスク１２５には、指標の信頼度を評価するための評価モデル１５４が記憶される。この評価モデル１５４は、第１及び第２指標それぞれの信頼度と、操業条件との関係を規定する。なお、評価モデル１５４の詳細については後述する。
【００３４】
入出力インタフェース１２６には、キーボード及びマウスからなる入力部１３０が接続されている。画像出力インタフェース１２７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成された表示部１４０に接続されており、ＣＰＵ１２１から与えられた画像データに応じた映像信号を表示部１４０に出力するようになっている。表示部１４０は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００３５】
＜指標提示システムの動作＞
次に、本実施の形態に係る指標提示システム１００の動作について説明する。図４は、指標提示システム１００の動作の手順を示すフローチャートである。指標提示システム１００のＣＰＵ１２１は、指標算出処理Ｓ１００と、評価モデル生成処理Ｓ１２０と、指標評価処理Ｓ１４０とを実行する。
【００３６】
指標算出処理Ｓ１００について詳細に説明する。図５は、指標算出処理Ｓ１００の手順を示すフローチャートである。指標算出処理Ｓ１００において、まず、ＣＰＵ１２１は、物理モデル１５２を用いて第１指標を算出する（ステップＳ１０１）。この処理では、操業条件が入力として物理モデルに与えられ、ＣＰＵ１２１が物理モデルを駆動して、物理量の推定値である第１指標が出力される。ＣＰＵ１２１は、算出された第１指標と、成品ＩＤと、操業条件とを互いに対応付けて指標ＤＢ１５１に格納する（ステップＳ１０２）。
【００３７】
次に、ＣＰＵ１２１は、統計モデル１５３を用いて第２指標を算出する（ステップＳ１０３）。この処理では、操業条件が入力として統計モデルに与えられ、ＣＰＵ１２１が統計モデルを駆動して、物理量の推定値である第２指標が出力される。ＣＰＵ１２１は、算出された第２指標を、成品ＩＤに対応付けて指標ＤＢ１５１に格納する（ステップＳ１０４）。
【００３８】
オペレータは、オフライン計測を実施し、物理量の計測値である真値を得る。なお、オフライン計測は、以下の何れかの方法によって行われる。
（１）プラントの操業を停止し、対象の物理量を計測する。
（２）使い捨ての計測器をプラントに設置し、計測器によって物理量を計測する。
（３）製品、半製品、又は試験片をプラントから取り出し、取り出された製品、半製品、又は試験片の物理量を計測する。
本実施の形態では、上記の（３）の方法により、焼鈍工程を終了した成品に対してオフライン計測が行われる。
【００３９】
オペレータは、上記のようにして得られた真値と成品ＩＤとを入力部１３０により指標提示システム１００に入力する。ＣＰＵ１２１は、成品ＩＤ及び真値の入力を受け付け（ステップＳ１０５）、入力された真値を成品ＩＤに対応付けて指標ＤＢ１５１に格納する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ１２１は、別の成品について第１及び第２指標を算出するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。例えばオペレータが次の成品についての第１及び第２指標の算出を指標提示システム１００に指示すると、ＣＰＵ１２１は、別の成品について第１及び第２指標を算出すると判定し（ステップＳ１０７においてＹＥＳ）、ステップＳ１０１に処理を戻す。これにより、ＣＰＵ１２１がステップＳ１０１乃至Ｓ１０７の処理を繰り返し実行することで、指標ＤＢ１５１に複数件のレコードが蓄積される。他方、例えばオペレータが指標算出処理Ｓ１００の終了を指標提示システム１００に指示すると、ＣＰＵ１２１は、別の成品について第１及び第２指標を算出しないと判定し（ステップＳ１０７においてＮＯ）、指標算出処理Ｓ１００を終了する。
【００４０】
次に、評価モデル生成処理Ｓ１２０について詳細に説明する。図６は、評価モデル生成処理Ｓ１２０の手順を示すフローチャートである。評価モデル生成処理Ｓ１２０において、まず、ＣＰＵ１２１は、指標ＤＢ１５１から第１及び第２指標、真値、及び操業条件を含む１件のレコードを取得する（ステップＳ１２１）。
【００４１】
ＣＰＵ１２１は、取得された第１及び第２指標のそれぞれについて、評価基準として絶対値誤差を算出する（ステップＳ１２２）。絶対値誤差は、指標とこの指標によって示される物理量の真値との差として定義される。第１指標についての絶対値誤差ΔＡ１と第２指標についての絶対値誤差ΔＡ２とは、下式（１）及び（２）によって与えられる。但し、Ｉｄ１は第１指標を、Ｉｄ２は第２指標を、ＴＲは真値をそれぞれ示す。
ΔＡ１＝Ｉｄ１−ＴＲ    …（１）
ΔＡ２＝Ｉｄ２−ＴＲ    …（２）
絶対値誤差が小さいほどその指標の信頼度は高いと評価され、絶対値誤差が大きいほどその指標の信頼度は低いと評価される。
【００４２】
ＣＰＵ１２１は、第１及び第２指標についての絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２の両方が、予め設定された許容限界値Ｐより大きいか否かを判定する（ステップＳ１２３）。絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２の両方が許容限界値Ｐより大きい場合（ステップＳ１２３においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１２１は、「最も信頼度が高い指標がない」と判断する（ステップＳ１２４）。他方、絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２の何れかが許容限界値Ｐ以下である場合（ステップＳ１２３においてＮＯ）、ＣＰＵ１２１は、絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２を比較し、これらのうちの小さい方の指標を「最も信頼度が高い指標」に決定する（ステップＳ１２５）。ステップＳ１２４又はＳ１２５の後、ＣＰＵ１２１は、指標ＤＢ１５１の全てのレコードについてステップＳ１２２乃至Ｓ１２５の信頼度の評価を実施したか否かを判定し（ステップＳ１２６）、まだ信頼度評価を実施していないレコードが残っている場合には（ステップＳ１２６においてＮＯ）、ステップＳ１２１へと処理を戻し、他のレコードを指標ＤＢ１５１から取得して（ステップＳ１２１）、ステップＳ１２２乃至Ｓ１２５の処理を実行する。
【００４３】
指標ＤＢ１５１の全てのレコードについて信頼度評価を実施した場合（ステップＳ１２６においてＹＥＳ）、ＣＰＵ１２１は、操業条件を入力信号とし、「最も信頼度が高い指標」を教師信号として、教師有り機械学習法を用いて評価モデル１５４を生成する（ステップＳ１２７）。図７は、評価モデル１５４の一例を示す概念図である。評価モデル１５４は、第１指標が「最も信頼度が高い指標」である第１領域と、第２指標が「最も信頼度が高い指標」である第２領域と、「最も信頼度が高い指標」がない第３領域とに分割された多次元空間に相当する。当該多次元空間の各軸は、操業条件の各項目となる。なお、図７では、説明を簡単にするために、２次元空間としている。ステップＳ１２７における評価モデル１５４の生成処理は、この多次元空間における第１乃至第３領域の境界１０を決定することに相当する。この処理においては、決定木、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、バギング、ブースティング、ニューラルネットワーク等の公知の機械学習法を使用できる。ＣＰＵ１２１は、生成された評価モデル１５４をハードディスク１２５に記憶させ（ステップＳ１２８）、評価モデル生成処理Ｓ１２０を終了する。
【００４４】
次に、指標評価処理Ｓ１４０について詳細に説明する。図８は、指標評価処理Ｓ１４０の手順を示すフローチャートである。指標評価処理Ｓ１４０において、まず、オペレータは、指標の評価をしたい時点（以下、「注目時点」という）における操業条件を、入力部１３０から指標提示システム１００に入力する。例えば現在時点における焼鈍炉の物理量についての指標を評価したい場合、注目時点は現在時点となる。ＣＰＵ１２１は、入力された操業条件を受け付け、この操業条件を評価モデル１５４に入力し、出力を得る（ステップＳ１４１）。
【００４５】
操業条件を評価モデル１５４に入力すると、「最も信頼度が高い指標」として、第１指標、第２指標、及び何れの指標も信頼できないことを示す信頼不可情報である「指標なし」の何れかの出力が得られる。このことを、図７を用いて説明する。多次元空間において、入力された操業条件（図７において星印の点に相当する）が、第１乃至第３領域の何れかに属する。この操業条件が属する領域によって、「最も信頼度が高い指標」が決定される。つまり、操業条件が第１領域に属する場合は「最も信頼度が高い指標」として第１指標が選択され、操業条件が第２領域に属する場合は「最も信頼度が高い指標」として第２指標が選択される。また、操業条件が第３領域に属する場合は「最も信頼度が高い指標」が「指標なし」となり、第１及び第２指標の何れも選択されない。
【００４６】
次にＣＰＵ１２１は、評価モデル１５４から得られた出力が「指標なし」であるか否かを判定する（ステップＳ１４２）。出力が「指標なし」である場合（ステップＳ１４２においてＹＥＳ）、信頼できる指標が得られないことになるため、注目時点における操業条件が適切であるか否か、また操業条件をどのように変更すればよいかを正しく判断することができない。したがって、ＣＰＵ１２１は、表示部１４０にエラー情報を表示させる（ステップＳ１４３）。
【００４７】
他方、評価モデル１５４から得られた出力が「指標なし」ではない場合（ステップＳ１４２においてＮＯ）、ＣＰＵ１２１は、評価モデル１５４から出力された指標を表示部１４０に表示させる（ステップＳ１４４）。オペレータは、「最も信頼度が高い指標」として第１指標が出力された場合には、物理モデル１５２により得られた第１指標を用いて、注目時点における操業条件の適否及び操業条件の変更を判断し、「最も信頼度が高い指標」として第２指標が出力された場合には、統計モデル１５３により得られた第２指標を用いて、同様の判断を行う。ステップＳ１４３又はＳ１４４の処理の後、ＣＰＵ１２１は、指標評価処理Ｓ１４０を終了する。
【００４８】
以上のように、本実施の形態に係る指標提示システム１００は、複数の指標のそれぞれと操業条件との関係を規定する評価モデル１５４を用いて、複数の指標のうち最も信頼度が高いものを選択する。このように操業条件を考慮することで、指標の信頼度を適切に評価することができる。また、評価基準を用いて信頼度を評価し、何れの指標についても信頼度が一定程度よりも低いと判断した場合に、最も信頼度が高い指標はないと判断し、「最も信頼度が高い指標」を選択しない構成とした。これにより、オペレータが信頼度の低い指標を用いて操業判断を行うことを防止できる。
【００４９】
また、第１及び第２指標、真値、及び操業条件の過去実績を指標ＤＢ１５１に蓄積し、過去実績のデータを用いて機械学習により評価モデル１５４を生成する構成としたので、過去実績に基づいた高精度な評価モデル１５４を構築することができる。
【００５０】
（実施の形態２）
本実施の形態では、指標提示システムが、加熱炉での鋼材の加熱工程における成品の表面温度について、放射温度計による計測値及び推定モデルによる推定値のそれぞれの指標の信頼度を操業条件に基づいて評価し、最も信頼度が高い指標を提示する。信頼度の評価にあたっては、複数の評価基準のそれぞれについての評価モデルを用いて、評価基準毎に「最も信頼度が高い指標」を選択し、各評価基準の優先度に基づいて、１つの「最も信頼度が高い指標」を決定する。
【００５１】
図９は、本実施の形態に係る加熱炉における操業判断プロセスを説明するための概念図である。加熱炉において鋼材をバッチ式で加熱する加熱工程では、操業判断に、加熱炉出口での成品表面温度が利用される。本実施の形態では、加熱炉出口での成品の表面温度を、放射温度計によって計測した計測値と、加熱工程における物理現象をコンピュータによって模倣した推定モデルによって推定した推定値とを、操業判断の指標として用いる。
【００５２】
加熱工程では、炉を出たときの成品表面の酸化状態は、加熱炉に装入したときの鋼材表面の酸化度合い、鋼材の成分、炉内の雰囲気（酸素量、水蒸気量等）、燃焼条件（加熱時の設定温度）等の操業条件に影響を受ける。このことは、放射温度計及び推定モデルのそれぞれで、次のような問題をもたらす。
（１）放射温度計
成品表面の酸化状態によって、その放射率が変化する。成品表面の放射率が想定の値からずれると、放射温度計による計測値に誤差が生じてしまう。
（２）推定モデル
推定モデル構築の際の物理現象の前提条件、及び推定モデルの構築に使用したデータの偏りによって、構築された推定モデルに不正確さが含まれる。このため、入力される操業条件により大きな推定誤差が生じてしまう。
【００５３】
そこで、本実施の形態では、指標提示システムが、操業条件に基づき、放射温度計及び推定モデルのそれぞれによって得られる指標の信頼度を評価し、最も信頼度が高い指標を選択し、これをオペレータに提示する。オペレータは、提示された指標に基づいて操業条件を決定する。
【００５４】
＜指標提示システムの構成＞
図１０は、本実施の形態に係る指標提示システム２００の構成を示すブロック図である。指標提示システム２００は、コンピュータ２１０によって実現される。図１０に示すように、コンピュータ２１０は、本体２２０と、入力部２３０と、表示部２４０とを備えている。本体２２０は、ＣＰＵ２２１、ＲＯＭ２２２、ＲＡＭ２２３、読出装置２２４、ハードディスク２２５、入出力インタフェース２２６、及び画像出力インタフェース２２７を備えており、ＣＰＵ２２１、ＲＯＭ２２２、ＲＡＭ２２３、読出装置２２４、ハードディスク２２５、入出力インタフェース２２６、及び画像出力インタフェース２２７は、バスによって接続されている。
【００５５】
ＣＰＵ２２１は、指標提示用のコンピュータプログラムである指標提示プログラム２５０を実行することにより、コンピュータ２１０が指標提示システム２００として機能する。ハードディスク２２５には、指標提示プログラム２５０がインストールされており、ＲＡＭ２２３には、指標提示プログラム２５０の実行時にこれがロードされる。
【００５６】
また、ハードディスク２２５には、指標データベース（指標ＤＢ）２５１が設けられている。図１１は、指標ＤＢ２５１の構成を示す概念図である。指標ＤＢ２５１は、成品ＩＤを格納するためのフィールドと、放射温度計による計測時刻を格納するためのフィールドと、放射温度計による成品の表面温度の計測値（以下、「第１指標」という）を格納するためのフィールドと、推定モデルによる成品の表面温度の推定値（以下、「第２指標」という）を格納するためのフィールドと、オフライン測定によって得られた成品の表面温度の真値を格納するためのフィールドと、操業条件を格納するためのフィールドとを含む。つまり、指標ＤＢ２５１における１つのレコードは、成品ＩＤと、第１指標と、第２指標と、真値と、操業条件とのそれぞれを含む。なお、指標ＤＢ２５１は複数のテーブルから構成されていてもよい。例えば、成品ＩＤのフィールド及び第１指標のフィールドを含む第１テーブルと、成品ＩＤのフィールド及び第２指標のフィールドを含む第２テーブルと、成品ＩＤのフィールド及び真値のフィールドを含む第３テーブルと、成品ＩＤのフィールド及び操業条件のフィールドを含む第４テーブルとを、指標ＤＢ２５１が含んでいてもよい。この場合、成品ＩＤを介して、第１指標と、第２指標と、真値と、操業条件とが関連づけられる。なお、ここでいう「操業条件」には、加熱工程の燃焼条件の他、加熱炉に装入したときの鋼材表面の酸化度合い、鋼材の成分、炉内の雰囲気も含まれる。
【００５７】
また、ハードディスク２２５には、第２指標を算出するための推定モデル２５２が記憶される。さらに、ハードディスク２２５には、指標の信頼度を評価するための評価モデル２５４ａ〜２５４ｄが記憶される。これらの評価モデル２５４ａ〜２５４ｄのそれぞれは、第１及び第２指標それぞれの信頼度と、操業条件との関係を規定する。なお、評価モデル２５４ａ〜２５４ｄの詳細については後述する。
【００５８】
コンピュータ２１０のその他の構成については、実施の形態１で説明したコンピュータ１１０の構成と同様であるので、その説明を省略する。
【００５９】
＜指標提示システムの動作＞
次に、本実施の形態に係る指標提示システム２００の動作について説明する。図１２は、指標提示システム２００の動作の手順を示すフローチャートである。指標提示システム２００のＣＰＵ２２１は、指標取得処理Ｓ２００と、評価モデル生成処理Ｓ２２０と、指標評価処理Ｓ２５０とを実行する。
【００６０】
指標取得処理Ｓ２００について詳細に説明する。図１３は、指標取得処理Ｓ２００の手順を示すフローチャートである。オペレータは、加熱炉出口から成品が出た時点で、放射温度計にて成品の表面温度を計測し、計測値である第１指標を得て、これと成品ＩＤと計測時刻と操業条件とを入力部２３０により指標提示システム２００に入力する。ＣＰＵ２２１は、成品ＩＤ、時刻、第１指標、及び操業条件の入力を受け付け（ステップＳ２０１）、成品ＩＤと、時刻と、第１指標と、操業条件とを互いに対応付けて指標ＤＢ２５１に格納する（ステップＳ２０２）。
【００６１】
次に、ＣＰＵ２２１は、推定モデル２５２を用いて第２指標を算出する（ステップＳ２０３）。この処理では、操業条件が入力として推定モデル２５２に与えられ、ＣＰＵ２２１が推定モデル２５２を駆動して、成品の表面温度の推定値である第２指標が出力される。ＣＰＵ２２１は、算出された第２指標を、成品ＩＤに対応付けて指標ＤＢ２５１に格納する（ステップＳ２０４）。
【００６２】
オペレータは、加熱工程を中断し、成品表面に熱電対を取り付け、表面温度をオフライン計測する。つまり、本実施の形態では、上記の（１）のオフライン計測方法が用いられる。成品における熱電対の取付位置は、放射温度計による計測位置に一致させる。これにより、オペレータは成品の表面温度の真値を得て、これと成品ＩＤとを入力部２３０により指標提示システム２００に入力する。ＣＰＵ２２１は、成品ＩＤ及び真値の入力を受け付け（ステップＳ２０５）、入力された真値を成品ＩＤに対応付けて指標ＤＢ２５１に格納する（ステップＳ２０６）。ＣＰＵ２２１は、別の成品について第１及び第２指標を取得するか否かを判定する（ステップＳ２０７）。例えばオペレータが次の成品についての第１及び第２指標の取得を指標提示システム２００に指示すると、ＣＰＵ２２１は、別の成品について第１及び第２指標を取得すると判定し（ステップＳ２０７においてＹＥＳ）、ステップＳ２０１に処理を戻す。これにより、ＣＰＵ２２１がステップＳ２０１乃至Ｓ２０７の処理を繰り返し実行することで、指標ＤＢ２５１に複数件のレコードが蓄積される。他方、例えばオペレータが指標取得処理Ｓ２００の終了を指標提示システム２００に指示すると、ＣＰＵ２２１は、別の成品について第１及び第２指標を取得しないと判定し（ステップＳ２０７においてＮＯ）、指標取得処理Ｓ２００を終了する。
【００６３】
次に、評価モデル生成処理Ｓ２２０について詳細に説明する。図１４Ａ及び図１４Ｂは、評価モデル生成処理Ｓ２２０の手順を示すフローチャートである。本実施の形態に係る評価モデル生成処理Ｓ２２０では、絶対値誤差、相対値誤差、変化方向、及び変化点検出の４つの評価基準のそれぞれについての４つの評価モデルを生成する。
【００６４】
評価モデル生成処理Ｓ２２０において、まず、ＣＰＵ２２１は、指標ＤＢ２５１から第１及び第２指標、真値、及び操業条件を含む１件のレコードを取得する（ステップＳ２２１）。
【００６５】
ＣＰＵ２２１は、取得された第１及び第２指標のそれぞれについて、第１評価基準として絶対値誤差を算出する（ステップＳ２２２）。実施の形態１と同様に、絶対値誤差は、指標とこの指標によって示される物理量の真値との差として定義される。つまり、本実施の形態において、第１指標についての絶対値誤差は、放射温度計の計測値と熱電対の計測値との差であり、第２指標についての絶対値誤差は、推定モデル２５２による表面温度の推定値と熱電対の計測値との差である。つまり、絶対値誤差の算出方法は、実施の形態１における算出方法と同様である。絶対値誤差が小さいほどその指標の信頼度は高いと評価され、絶対値誤差が大きいほどその指標の信頼度は低いと評価される。
【００６６】
次にＣＰＵ２２１は、第１及び第２指標のそれぞれについて、第２評価基準として相対値誤差を算出する（ステップＳ２２３）。相対値誤差は、指標の時間的変化量と真値の時間的変化量との差として定義される。第１指標についての相対値誤差ΔＲ１と第２指標についての相対値誤差ΔＲ２とは、下式（３）及び（４）によって与えられる。但し、Ｉｄ１ｔは時刻ｔにおける第１指標を、Ｉｄ１ｔ−１は時刻ｔ−１における第１指標を、Ｉｄ２ｔは時刻ｔにおける第２指標を、Ｉｄ２ｔ−１は時刻ｔ−１における第２指標を、ＴＲｔは時刻ｔにおける真値を、ＴＲｔ−１は時刻ｔ−１における真値をそれぞれ示す。
ΔＲ１＝（Ｉｄ１ｔ−Ｉｄ１ｔ−１）−（ＴＲｔ−ＴＲｔ−１）    …（３）
ΔＲ２＝（Ｉｄ２ｔ−Ｉｄ２ｔ−１）−（ＴＲｔ−ＴＲｔ−１）    …（４）
相対値誤差が小さいほどその指標の信頼度は高いと評価され、相対値誤差が大きいほどその指標の信頼度は低いと評価される。
【００６７】
次にＣＰＵ２２１は、第１及び第２指標のそれぞれについて、第３評価基準として変化方向を導出する（ステップＳ２２４）。変化方向は、指標が時間的に変化する方向と真値が時間的に変化する方向との関係として定義される。第１指標についての変化方向Ｄ１と第２指標についての変化方向Ｄ２とは、次のルールによって与えられる。
ＩＦ（Ｉｄ１ｔ−Ｉｄ１ｔ−１）×（ＴＲｔ−ＴＲｔ−１）＞０
Ｔｈｅｎ  Ｄ１＝“一致”
Ｅｌｓｅ  Ｄ１＝“不一致”
ＩＦ（Ｉｄ２ｔ−Ｉｄ２ｔ−１）×（ＴＲｔ−ＴＲｔ−１）＞０
Ｔｈｅｎ  Ｄ２＝“一致”
Ｅｌｓｅ  Ｄ２＝“不一致”
変化方向が「一致」であればその指標の信頼度は高いと評価され、変化方向が「不一致」であればその指標の信頼度は低いと評価される。
【００６８】
次にＣＰＵ２２１は、第１及び第２指標のそれぞれについて、第４評価基準として変化点検出を導出する（ステップＳ２２５）。変化点検出は、指標の時間的変化量の絶対値と真値の時間的変化量の絶対値との関係として定義される。第１指標についての変化点検出ＶＰ１と第２指標についての変化点検出ＶＰ２とは、次のルールによって与えられる。但し、Ｔ１及びＴ２は予め設定された閾値である。
ＩＦ  ｜Ｉｄ１ｔ−Ｉｄ１ｔ−１｜＞Ｔ１  ａｎｄ  ｜ＴＲｔ−ＴＲｔ−１｜＞Ｔ２
Ｔｈｅｎ  ＶＰ１＝“一致”
Ｅｌｓｅ  ＶＰ１＝“不一致”
ＩＦ  ｜Ｉｄ２ｔ−Ｉｄ２ｔ−１｜＞Ｔ１  ａｎｄ  ｜ＴＲｔ−ＴＲｔ−１｜＞Ｔ２
Ｔｈｅｎ  ＶＰ２＝“一致”
Ｅｌｓｅ  ＶＰ２＝“不一致”
変化点検出が「一致」である場合、その指標について真値と同じタイミングで時間的な変化点が検出されており、変化点が「不一致」である場合、その指標について真値と同じタイミングで時間的な変化点が検出されていないと判断できる。かかる変化点検出が「一致」であればその指標の信頼度は高いと評価され、変化点検出が「不一致」であればその指標の信頼度は低いと評価される。
【００６９】
ＣＰＵ２２１は、第１及び第２指標についての絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２の両方が、予め設定された第１許容限界値Ｐ１より大きいか否かを判定する（ステップＳ２２６）。絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２の両方が第１許容限界値Ｐ１より大きい場合（ステップＳ２２６においてＹＥＳ）、ＣＰＵ２２１は、第１評価基準において「最も信頼度が高い指標がない」と判断する（ステップＳ２２７）。他方、絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２の何れかが第１許容限界値Ｐ１以下である場合（ステップＳ２２６においてＮＯ）、ＣＰＵ２２１は、絶対値誤差ΔＡ１及びΔＡ２を比較し、これらのうちの小さい方の指標を第１評価基準における「最も信頼度が高い指標」に決定する（ステップＳ２２８）。
【００７０】
ステップＳ２２７又はＳ２２８の後、ＣＰＵ２２１は、第１及び第２指標についての相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の両方が、予め設定された第２許容限界値Ｐ２より大きいか否かを判定する（ステップＳ２２９）。相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の両方が第２許容限界値Ｐ２より大きい場合（ステップＳ２２９においてＹＥＳ）、ＣＰＵ２２１は、第２評価基準において「最も信頼度が高い指標がない」と判断する（ステップＳ２３０）。他方、相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の何れかが第２許容限界値Ｐ２以下である場合（ステップＳ２２９においてＮＯ）、ＣＰＵ２２１は、相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２を比較し、これらのうちの小さい方の指標を第２評価基準における「最も信頼度が高い指標」に決定する（ステップＳ２３１）。
【００７１】
ステップＳ２３０又はＳ２３１の後、ＣＰＵ２２１は、第１及び第２指標についての相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の両方が、予め設定された第３許容限界値Ｐ３より大きいか否かを判定する（ステップＳ２３２）。相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の両方が第３許容限界値Ｐ３より大きい場合（ステップＳ２３２においてＹＥＳ）、ＣＰＵ２２１は、第３評価基準において「最も信頼度が高い指標がない」と判断する（ステップＳ２３３）。他方、相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の何れかが第３許容限界値Ｐ３以下である場合（ステップＳ２３２においてＮＯ）、ＣＰＵ２２１は、変化方向Ｄ１及びＤ２のうち、「一致」である指標を第３評価基準における「最も信頼度が高い指標」に決定する（ステップＳ２３４）。ステップＳ２３４において、変化方向Ｄ１及びＤ２の両方が「一致」である場合、第１及び第２指標の何れを「最も信頼度が高い指標」に決定してもよい。例えば、絶対値誤差が小さい方の指標を第３評価基準における「最も信頼度が高い指標」に決定することができる。
【００７２】
ステップＳ２３３又はＳ２３４の後、ＣＰＵ２２１は、第１及び第２指標についての相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の両方が、予め設定された第４許容限界値Ｐ４より大きいか否かを判定する（ステップＳ２３５）。相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の両方が第４許容限界値Ｐ４より大きい場合（ステップＳ２３５においてＹＥＳ）、ＣＰＵ２２１は、第４評価基準において「最も信頼度が高い指標がない」と判断する（ステップＳ２３６）。他方、相対値誤差ΔＲ１及びΔＲ２の何れかが第４許容限界値Ｐ４以下である場合（ステップＳ２３５においてＮＯ）、ＣＰＵ２２１は、変化点検出ＶＰ１及びＶＰ２のうち、「一致」である指標を第４評価基準における「最も信頼度が高い指標」に決定する（ステップＳ２３７）。ステップＳ２３７において、変化点検出ＶＰ１及びＶＰ２の両方が「一致」である場合、第１及び第２指標の何れを「最も信頼度が高い指標」に決定してもよい。例えば、絶対値誤差が小さい方の指標を第４評価基準における「最も信頼度が高い指標」に決定することができる。
【００７３】
ステップＳ２３６又はＳ２３７の後、ＣＰＵ２２１は、指標ＤＢ２５１の全てのレコードについてステップＳ２２２乃至Ｓ２３７の信頼度の評価を実施したか否かを判定し（ステップＳ２３８）、まだ信頼度評価を実施していないレコードが残っている場合には（ステップＳ２３８においてＮＯ）、ステップＳ２２１へと処理を戻し、他のレコードを指標ＤＢ２５１から取得して（ステップＳ２２１）、ステップＳ２２２乃至Ｓ２３８の処理を実行する。
【００７４】
指標ＤＢ２５１の全てのレコードについて信頼度評価を実施した場合（ステップＳ２３８においてＹＥＳ）、ＣＰＵ２２１は、操業条件を入力信号とし、第１乃至第４評価基準のそれぞれについて、「最も信頼度が高い指標」を教師信号として、教師有り機械学習法を用いて評価モデル２５４ａ乃至２５４ｄを生成する（ステップＳ２３９）。この処理においては、実施の形態１と同様に、公知の機械学習法を使用できる。ＣＰＵ２２１は、生成された評価モデル２５４ａ乃至２５４ｄをハードディスク２２５に記憶させ（ステップＳ２４０）、評価モデル生成処理Ｓ２２０を終了する。
【００７５】
次に、指標評価処理Ｓ２５０について詳細に説明する。図１５は、指標評価処理Ｓ２５０の手順を示すフローチャートである。指標評価処理Ｓ２５０において、まず、オペレータは、注目時点における操業条件を、入力部２３０から指標提示システム２００に入力する。例えば現在時点における加熱炉の出口における成品の表面温度についての指標を評価したい場合、注目時点は現在時点となる。ＣＰＵ２２１は、入力された操業条件を受け付け、この操業条件を４つの評価モデル２５４ａ乃至２５４ｄのそれぞれに入力し、それぞれから出力を得る（ステップＳ２５１）。
【００７６】
次にＣＰＵ２２１は、第１乃至第４評価基準の評価モデル２５４ａ乃至２５４ｄから得られた出力の全てが「指標なし」であるか否かを判定する（ステップＳ２５２）。全ての評価モデル２５４ａ乃至２５４ｄの出力が「指標なし」である場合（ステップＳ２５２においてＹＥＳ）、信頼できる指標が得られないことになるため、注目時点における操業状態が適切であるか否か、また操業条件をどのように変更すればよいかを正しく判断することができない。したがって、ＣＰＵ２２１は、表示部２４０にエラー情報を出力させる（ステップＳ２５３）。
【００７７】
他方、評価モデル２５４ａ乃至２５４ｄから得られた出力のうちの１つ以上が「指標なし」ではない場合（ステップＳ２５２においてＮＯ）、ＣＰＵ２２１は、評価モデル２５４ａ乃至２５４ｄから出力された「最も信頼度が高い指標」のうちの１つを選択し（ステップＳ２５４）、これを表示部２４０に表示させる（ステップＳ２５５）。本実施の形態では、ステップＳ２５４の処理において、評価モデルが「指標なし」を出力しなかった評価基準のうち、予め設定された優先度が最も高い評価基準によって得られた「最も信頼度が高い指標」が選択される。かかる優先度は、適宜設定されるが、本実施の形態では、高いものから低いものの順番で第１評価基準、第２評価基準、第３評価基準、第４評価基準となるように設定される。例えば、第１評価基準での評価モデル２５４ａの出力が「指標なし」であり、第２評価基準での評価モデル２５４ｂの出力が「第１指標」であり、第３及び第４評価基準での評価モデル２５４ｃ及び２５４ｄの出力のそれぞれが「第２指標」である場合には、評価モデルの出力が「指標なし」ではない第２乃至第４評価基準の中から最も優先度が高い第２評価基準によって得られた「第１指標」が選択される。また、ステップＳ２５５では、「最も信頼度が高い指標」に選択された１つの指標と、この指標を出力した評価基準（つまり、評価モデルの出力が「指標なし」ではない評価基準の中から最も優先度が高かった評価基準。指標が選択される根拠となる評価基準。）の情報とが出力される。上記の例では、第１指標と、第１指標が選択される根拠となった評価基準である第２評価基準の情報（例えば、「第２評価基準」又は「相対値誤差」の文字情報）とが表示される。ステップＳ２５３又はＳ２５５の処理の後、ＣＰＵ２２１は、指標評価処理Ｓ２５０を終了する。
【００７８】
オペレータは、「最も信頼度が高い指標」として第１指標が出力された場合には、放射温度計により得られた第１指標を用いて、注目時点における操業状態の正常／異常及び操業条件の変更を判断し、「最も信頼度が高い指標」として第２指標が出力された場合には、推定モデル２５２により得られた第２指標を用いて、同様の判断を行う。この際、オペレータは、「最も信頼度が高い指標」が選択された根拠となる評価基準を考慮して、操業条件の調整を行う。具体的には、第１評価基準が指標選択の根拠である場合、オペレータは、「最も信頼度が高い指標」として表示された指標が予め設けられた管理範囲の中央値に近づくよう、操業条件を調整する。第２評価基準が指標選択の根拠である場合、オペレータは、表面温度が管理範囲に入った鋼材を基準として、そこからの温度変動（基準とする表面温度と「最も信頼度が高い指標」として表示された指標との差）が０となるように操業条件を調整する。また、第３評価基準が指標選択の根拠である場合、オペレータは、「最も信頼度が高い指標」として表示された指標を用いて表面温度の変化の方向を導出し、この変化の方向が、管理範囲に収まる方向になるように操業条件を調整する。但し、この操業条件の調整は、表面温度が管理範囲から外れていることが分かっている場合にのみ行われる。例えば、表面温度が管理範囲の上限を超えている場合、オペレータは、表面温度の変化が下降傾向となるように操業条件を調整する。また、第４評価基準が指標選択の根拠である場合、オペレータは、「最も信頼度が高い指標」として表示された指標を用いて表面温度が前材（１つ前に加熱炉から出てきた成品）から急変しているかどうかを判断し、急変しているときには、成品が狙いどおり製造できていないと判断して、後工程に回さないようにする。
【００７９】
以上のように、本実施の形態に係る指標提示システム２００は、複数の評価基準によって各指標を評価し、各評価基準によって「最も信頼度が高い指標」と判断されたものの中から１つの指標を選択する構成とした。これにより、１つの評価基準では最も信頼度が高い指標がないと判断されても、他の評価基準では最も信頼度が高い指標を選択できる場合があり、選択された指標を操業判断に用いることができる。
【００８０】
（その他の実施の形態）
上述した実施の形態１及び２では、評価モデルによって第１及び第２指標の中から「最も信頼度が高い指標」を選択し、これを表示する構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば、複数の指標のうち、操業条件の判断に使用できる程度に信頼度が高い１つの指標を表示する構成とすることもでき、この場合、表示される指標は「最も信頼度が高い指標」には限られない。例えば、操業条件の判断の都度、「最も信頼度が高い指標」として選択された１つの指標を使用するよりも、１つの指標を継続して使用することが望ましい場合がある。このような場合、前回まで継続して使用した指標の信頼度が他の指標の信頼度より低いものの、操業条件の判断に使用できる程度に高ければ、この指標を表示させることができる。これは、例えば各指標に優先度を設定しておき、一定以上に信頼度が高い指標のうち、優先度が最も高いものを表示させる等の構成により実現できる。
【００８１】
また、上述した実施の形態１では、指標の評価に１つの評価基準を使用する構成について述べ、実施の形態２では、４つの評価基準を使用する構成について述べたが、これらに限定されるものではない。使用される評価基準の数は問わない。上記の実施形態１及び２において説明した評価基準の他の評価基準を使用してもよい。例えば、一定時間（例えば、２時間）内での指標値の標準偏差を指標毎に求め、また、同一の一定時間内での真値の標準偏差を求め、全ての指標値のうちで標準偏差が真値の標準偏差に最も近いものを「最も信頼度が高い指標」として選択する評価基準を使用することが考えられる。
【００８２】
また、実施の形態２では、４つの評価基準によって選択された指標の中から１つの指標を選択し、これを出力する構成について述べたが、これに限定されるものではない。複数の評価基準によって選択された指標の一部を出力してもよいし、全てを出力してもよい。例えば、評価基準の優先度の情報に対応付けて、それぞれの評価基準によって選択された複数の指標を出力する構成とすることもできる。この場合、オペレータは優先度を考慮して、操業判断に使用する指標を決定することができる。例えば、第１指標を選択した評価基準の方が、第２指標を選択した評価基準よりも優先度が高い場合、第１指標を重視しつつ、第２指標も考慮して操業判断を行うことができる。
【００８３】
また、上述した実施の形態１及び２では、第１及び第２指標の２つの指標を評価対象とする構成について述べたが、これに限定されるものではない。評価対象とする指標は複数であればその数は問わない。
【００８４】
また、上述した実施の形態１及び２では、第１及び第２指標の何れも信頼できないと評価される場合に、「最も信頼度が高い指標」を選択しない構成について述べたが、これに限定されるものではない。操業条件の入力に応じて、必ず複数の指標の何れかを「最も信頼度が高い指標」として評価モデルが出力する構成とすることもできる。
【００８５】
また、上述した実施の形態２では、評価基準を絶対値誤差、相対値誤差、変化方向、及び変化点検出とする構成について述べたが、これに限定されるものではない。各指標と真値との関係により、指標の信頼度を評価できる基準であれば、これらの評価基準以外を用いることもできる。
【００８６】
また、上述した実施の形態１及び２では、単一のコンピュータ１１０、２１０によって指標提示プログラム１５０、２５０のすべての処理が実行される構成について述べたが、本発明はこれに限定されるものではなく、指標提示プログラム１５０、２５０と同様の処理を、複数の装置（コンピュータ）により分散して実行する分散システムとすることも可能である。例えば、実施の形態１における指標算出処理Ｓ１００と、評価モデル生成処理Ｓ１２０と、指標評価処理Ｓ１４０とを３つの装置によって各別に実行する構成とすることもできるし、これらの３つの処理のうちの２つを１つの装置によって実行し、他の１つを別の１つの装置によって実行する構成とすることもできる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明の指標提示システム及び指標提示方法は、プラントの状態に関する物理量についての指標を提示する指標提示システム及び指標提示方法等として有用である。
【符号の説明】
【００８８】
１００，２００  指標提示システム
１１０，２１０  コンピュータ
１２１，２２１  ＣＰＵ
１２３，２２３  ＲＡＭ
１２５，２２５  ハードディスク
１２７，２２７  画像出力インタフェース
１４０，２４０  表示部
１５０，２５０  指標提示プログラム
１５１，２５１  指標データベース
１５２  物理モデル
１５３  統計モデル
１５４，２５４ａ〜２５４ｄ  評価モデル
２５２  推定モデル
【図１】
2018139050.tif 000003
【図２】
2018139050.tif 000004
【図３】
2018139050.tif 000005
【図４】
2018139050.tif 000006
【図５】
2018139050.tif 000007
【図６】
2018139050.tif 000008
【図７】
2018139050.tif 000009
【図８】
2018139050.tif 000010
【図９】
2018139050.tif 000011
【図１０】
2018139050.tif 000012
【図１１】
2018139050.tif 000013
【図１２】
2018139050.tif 000014
【図１３】
2018139050.tif 000015
【図１４Ａ】
2018139050.tif 000016
【図１４Ｂ】
2018139050.tif 000017
【図１５】
2018139050.tif 000018