(57)【要約】【課題】製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定可能な製造プロセスの異常状態診断方法及び異常状態診断装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る製造プロセスの異常状態診断装置１は、正常操業時に得られた製造プロセスにおける複数種類の変数の実績値を用いて製造プロセス及び／又は製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を予測する複数のサブモデルを作成し、サブモデルの予測誤差からサブモデル毎に算出される製造プロセスの正常状態からの逸脱指標を用いて製造プロセスの異常状態を診断する製造プロセスの異常状態診断装置であって、サブモデル毎に信頼度及び属性を定義し、逸脱指標の大きさが所定値以上であるサブモデルが１つ以上ある場合、サブモデルの信頼度及び属性から製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定する原因推定部１５ｂを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常操業時に得られた製造プロセスにおける複数種類の変数の実績値を用いて前記製造プロセス及び／又は該製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を予測する複数のサブモデルを作成し、前記サブモデルの予測誤差から該サブモデル毎に算出される前記製造プロセスの正常状態からの逸脱指標を用いて前記製造プロセスの異常状態を診断する製造プロセスの異常状態診断方法であって、
前記サブモデル毎に信頼度及び属性を定義し、前記逸脱指標の大きさが所定値以上であるサブモデルが１つ以上ある場合、該サブモデルの信頼度及び属性から製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定するステップを含むことを特徴とする製造プロセスの異常状態診断方法。
【請求項２】
前記サブモデルの信頼度の大きさに応じて前記サブモデルの逸脱指標に重みを付けて修正逸脱指標を算出し、前記修正逸脱指標の大きさの順に前記サブモデルを配列した逸脱ランキングを作成し、前記逸脱ランキングに基づいて製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の製造プロセスの異常状態診断方法。
【請求項３】
前記サブモデルには、１つ目の属性として、製造プロセスにおける処理前の材料の状態の実績値関連、製造プロセスに含まれる設備の設定値関連、製造プロセスに含まれる設備の状態の実績値関連、製造プロセスに含まれる設備におけるオペレータの操作量の実績値関連、製造プロセスにおける処理中の中間製品の状態の実績値関連、及び製造プロセスにおける処理後の製品の状態の実績値関連が定義され、２つ目の属性として、製造プロセスに含まれる設備の区分が定義されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の製造プロセスの異常状態診断方法。
【請求項４】
製造プロセスが複数の圧延機を含む鉄鋼プロセスである場合、前記サブモデルには、２つ目の属性として、圧延機の操作側関連、圧延機の駆動側関連、及び圧延機の操作側及び駆動側の両側関連が定義されていることを特徴とする請求項３に記載の製造プロセスの異常状態診断方法。
【請求項５】
正常操業時に得られた製造プロセスにおける複数種類の変数の実績値を用いて前記製造プロセス及び／又は該製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を予測する複数のサブモデルを作成し、前記サブモデルの予測誤差から該サブモデル毎に算出される前記製造プロセスの正常状態からの逸脱指標を用いて前記製造プロセスの異常状態を診断する製造プロセスの異常状態診断装置であって、
前記サブモデル毎に信頼度及び属性を定義し、前記逸脱指標の大きさが所定値以上であるサブモデルが１つ以上ある場合、該サブモデルの信頼度及び属性から製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定する原因推定部を備えることを特徴とする製造プロセスの異常状態診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄鋼プロセス等の製造プロセスの異常状態診断方法及び異常状態診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造プロセスの異常状態を診断する方法としては、モデルベースアプローチとデータベースアプローチとがある。モデルベースアプローチは、製造プロセスにおける物理的又は化学的な現象を数式で表現したモデルを構築し、構築したモデルを用いて製造プロセスの異常状態を診断するアプローチである。一方、データベースアプローチは、製造プロセスで得られた操業データから統計解析的なモデルを構築し、構築したモデルを用いて製造プロセスの異常状態を診断するアプローチである。
【０００３】
鉄鋼プロセスのような製造プロセスでは、１つの製造ラインで多品種、多サイズの製品が製造されるため、操業パターンが無数に存在する。また、高炉のような製造プロセスでは、鉄鉱石やコークス等のような自然物を原材料として用いるために、製造プロセスのばらつきが大きい。このため、鉄鋼プロセスのような製造プロセスの異常状態を診断する場合、モデルベースアプローチのみによるアプローチでは限界がある。
【０００４】
データベースアプローチとしては、過去の異常発生時の操業データをデータベース化して現在の操業データとの類似性を判定する診断方法や、逆に正常時の操業データをデータベース化して現在の操業データとの違いを判定する診断方法がある。ところが、鉄鋼プロセスのような製造プロセスでは、製造に用いられる設備点数が多い上に、特に日本のように老朽化が進んだ設備が多い場合、過去に前例のないトラブルが発生することが少なくない。このため、過去のトラブル事例をベースとする前者のような診断方法では異常状態の予知に限界がある。
【０００５】
一方、後者の診断方法としては、特許文献１，２に記載されているものがある。具体的には、特許文献１，２には、正常時の操業データを用いて作成されたモデルによる予測に基づき製造プロセスの異常状態を予知又は検知する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１３／０１１７４５号
【特許文献２】特許第４９２２２６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１，２記載の方法は、製造プロセスの異常状態を予知又は検知するのに留まっており、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定することができない。このため、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定可能な技術の提供が期待されていた。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定可能な製造プロセスの異常状態診断方法及び異常状態診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る製造プロセスの異常状態診断方法は、正常操業時に得られた製造プロセスにおける複数種類の変数の実績値を用いて前記製造プロセス及び／又は該製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を予測する複数のサブモデルを作成し、前記サブモデルの予測誤差から該サブモデル毎に算出される前記製造プロセスの正常状態からの逸脱指標を用いて前記製造プロセスの異常状態を診断する製造プロセスの異常状態診断方法であって、前記サブモデル毎に信頼度及び属性を定義し、前記逸脱指標の大きさが所定値以上であるサブモデルが１つ以上ある場合、該サブモデルの信頼度及び属性から製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定するステップを含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る製造プロセスの異常状態診断方法は、上記発明において、前記サブモデルの信頼度の大きさに応じて前記サブモデルの逸脱指標に重みを付けて修正逸脱指標を算出し、前記修正逸脱指標の大きさの順に前記サブモデルを配列した逸脱ランキングを作成し、前記逸脱ランキングに基づいて製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定するステップを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る製造プロセスの異常状態診断方法は、上記発明において、前記サブモデルには、１つ目の属性として、製造プロセスにおける処理前の材料の状態の実績値関連、製造プロセスに含まれる設備の設定値関連、製造プロセスに含まれる設備の状態の実績値関連、製造プロセスに含まれる設備におけるオペレータの操作量の実績値関連、製造プロセスにおける処理中の中間製品の状態の実績値関連、及び製造プロセスにおける処理後の製品の状態の実績値関連が定義され、２つ目の属性として、製造プロセスに含まれる設備の区分が定義されていることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る製造プロセスの異常状態診断方法は、上記発明において、製造プロセスが複数の圧延機を含む鉄鋼プロセスである場合、前記サブモデルには、２つ目の属性として、圧延機の操作側関連、圧延機の駆動側関連、及び圧延機の操作側及び駆動側の両側関連が定義されていることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る製造プロセスの異常状態診断装置は、正常操業時に得られた製造プロセスにおける複数種類の変数の実績値を用いて前記製造プロセス及び／又は該製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を予測する複数のサブモデルを作成し、前記サブモデルの予測誤差から該サブモデル毎に算出される前記製造プロセスの正常状態からの逸脱指標を用いて前記製造プロセスの異常状態を診断する製造プロセスの異常状態診断装置であって、前記サブモデル毎に信頼度及び属性を定義し、前記逸脱指標の大きさが所定値以上であるサブモデルが１つ以上ある場合、該サブモデルの信頼度及び属性から製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定する原因推定部を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る製造プロセスの異常状態診断方法及び異常状態診断装置によれば、各サブモデルに信頼度及び属性が定義されているので、逸脱指標の大きさが所定値以上であるサブモデルの信頼度及び属性に基づいて、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、サブモデルＤＢに格納されているサブモデルの構成を示す概念図である。
【図３】図３は、シナリオ推論リストＤＢに格納されているシナリオ推論リストの一例を示す図である。
【図４】図４は、シナリオ推論リストＤＢに格納されているシナリオ推論リストの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、サブモデルの逸脱ランキングの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断装置について説明する。
【００１７】
〔装置構成〕
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断装置の構成について説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断装置１は、鉄鋼プロセス等の製造プロセスの異常状態を診断する装置であり、入力部１１、出力部１２、外部装置１３、記憶部１４、及び制御部１５を主な構成要素として備えている。
【００１９】
入力部１１は、後述するサブモデルによる予測や原因推定を行う診断対象の実操業データを情報・制御系ネットワークを介して受信する装置である。入力部１１は、受信した診断対象の実操業データを制御部１５に入力する。
【００２０】
出力部１２は、表示装置や印刷装置等の出力装置によって構成され、制御部１５の各種処理情報を出力する。
【００２１】
外部装置１３は、電気通信回線を介して情報通信可能な形態で制御部１５に接続されている。外部装置１３は、操業データベース（操業ＤＢ）１３ａを備えている。操業ＤＢ１３ａには、製造プロセスの過去の操業時に取得された複数種類の変数の時系列データのうち、正常操業時に取得された複数種類の変数の時系列データが電気通信回線を介して読み取り可能な形態で格納されている。
【００２２】
記憶部１４は、ハードディスク装置等の記憶装置によって構成され、制御部１５に接続されている。記憶部１４には、サブモデルデータベース（サブモデルＤＢ）１４ａ及びシナリオ推論リストデータベース（シナリオ推論リストＤＢ）１４ｂが記憶されている。サブモデルＤＢ１４ａは、製造プロセス及び／又は製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を示す時系列の予測値を算出する数式をサブモデルとして格納している。シナリオ推論リストＤＢ１４ｂは、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定する際に用いられるシナリオ推論リストを格納している。サブモデル及びシナリオ推論リストの詳細については後述する。
【００２３】
制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置によって構成され、製造プロセスの異常状態診断装置１全体の動作を制御する。制御部１５は、演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することによって、逸脱指標算出部１５ａ及び原因推定部１５ｂとして機能する。これら各部の機能については後述する。
【００２４】
〔サブモデルの構成〕
次に、図２を参照して、サブモデルＤＢ１４ａに格納されているサブモデルの構成について説明する。
【００２５】
図２は、サブモデルＤＢ１４ａに格納されているサブモデルの構成を示す概念図である。本発明において、サブモデルとは、製造プロセス及び／又製造プロセスにおいて製造中の製品の状態を示す時系列の予測値を算出する数式のことを意味する。複数種類のサブモデルを構築することにより、製造プロセス全体で１つのモデルを構築するよりも異常状態の早期検知及び原因推定が容易になる。図２では、全てのブロックに複数のサブモデルが定義されているが、数は任意であり、ブロック毎に異なってもいいし、なくてもよい。また、製造プロセスでは、目標通りの品質や寸法で製品を作り込むため、様々なモデルが構築されており、製造プロセスの状態や製造中の製品の状態を予測することがなされているが、このような既存のモデルをサブモデルとして用いてもよい。サブモデルが不足している場合は、統計的な処理によって新たなサブモデルを追加することもできる。例えば製造プロセスの正常操業時に取得した自身以外の複数の変数を用いて回帰式を求め、サブモデルとして用いることができる。また、各サブモデルには、所定の評価期間におけるサブモデルの予測誤差に応じて信頼度（予測誤差が小さくなるのに応じて大きくなる値）が付与されている。なお、算出された信頼度が低い場合には、サブモデルの構成を見直すことが望ましい。
【００２６】
各サブモデルには、製造プロセスにおける属性が定義されている。詳しくは、本実施形態では、図２に示すように、各サブモデルには、１つ目の属性として、製造プロセスにおける処理前の材料の状態（例えば温度、厚さ、形状等）の実績値（製造前の材料実績）関連、製造プロセスに含まれる設備の設定値（設備の設定）関連、製造プロセスに含まれる設備から取得した実績値（設備の実績）関連、製造プロセスに含まれる設備におけるオペレータの操作量の実績値（手介入の実績）関連、製造プロセスにおける処理中の中間製品の状態の実績値（中間製品の状態実績）関連、及び製造プロセスにおける処理後の製品の状態の実績値（製造後の製品実績）関連が予め定義されている。なお、本実施形態では、１つ目の属性として６つの属性を定義したが、必ずしもこれら６つの属性全てを定義する必要はなく、６つの属性のうちの少なくとも２つ以上の属性を定義してもよい。ただし、より詳細な原因推定を行うためには、可能な限り多く定義する方が望ましい。
【００２７】
また、各サブモデルには、２つ目の属性として、設備の区分、具体的には、製造プロセスの上流側から下流側に向かって順に配列されたＮ（Ｎ＝１〜ｎ）個の設備の区分が定義されている。また、製造プロセスが複数の圧延機を含む鉄鋼プロセスである場合には、２つ目の属性として、圧延機の操作側関連、圧延機の駆動側関連、及び圧延機の操作側及び駆動側の両側関連が含まれている。なお、圧延機の操作側とは、圧延機を駆動するモータが設置されていない圧延機の幅方向端部側を意味する。また、圧延機の駆動側とは、圧延機を駆動するモータが設置されている圧延機の幅方向端部側を意味している。
【００２８】
〔シナリオ推論リストの構成〕
次に、図３，図４を参照して、シナリオ推論リストＤＢ１４ｂに格納されているシナリオ推論リストの構成について説明する。
【００２９】
図３，図４は、シナリオ推論リストＤＢ１４ｂに格納されているシナリオ推論リストの一例を示す図である。本発明において、シナリオ推論リストとは、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定する際に用いられるルールを規定した電子データを意味し、例えばif-then文等により記述されている。詳しくは、図３に示すシナリオ推論リストは、製造プロセスの異常状態の主因子が属する設備の区分と製造プロセスの異常状態の副因子が属する設備の区分とが同じである場合におけるシナリオ推論リストであり、図４に示すシナリオ推論リストは、製造プロセスの異常状態の主因子が属する設備の区分と異常状態の副因子が属する設備の区分とが異なる場合におけるシナリオ推論リストである。例えば図３に示すシナリオ推論リストでは、ある設備ｉにおいて、製造プロセスの異常状態の主因子が「設備実績」であり、製造プロセスの異常状態の副因子が「手介入実績」である場合、「設備ｉにおいて設備異常が発生し、設備異常を補うためにオペレータが設備ｉを操作したがミスが発生したこと」を製造プロセスの異常状態の原因と推定する。また、図４に示すシナリオ推論リストでは、設備ｉにおける製造プロセスの異常状態の主因子（上流側因子）が「設備実績」であり、設備ｋにおける製造プロセスの異常状態の副因子（下流側因子）が「手介入実績」である場合、「設備ｉにおいて設備異常が発生し、設備異常を補うためにオペレータが設備ｋを操作したがミスが発生したこと」を製造プロセスの異常状態の原因と推定する。
【００３０】
〔異常状態診断処理〕
次に、図５を参照して、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断装置１による製造プロセスの異常状態診断方法について説明する。
【００３１】
図５は、本発明の一実施形態である製造プロセスの異常状態診断処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すフローチャートは、入力部１１が制御部１５に実操業データを入力したタイミングで開始となり、異常状態診断処理はステップＳ１の処理に進む。
【００３２】
ステップＳ１の処理では、逸脱指標算出部１５ａが、操業ＤＢ１３ａから処理対象時刻において製造プロセスから取得された複数種類の変数のデータを読み込む。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、異常状態診断処理はステップＳ２の処理に進む。
【００３３】
ステップＳ２の処理では、逸脱指標算出部１５ａが、ステップＳ１の処理において読み込まれた複数種類の変数のデータを用いて、処理対象時刻における製造プロセスの製造状態が正常操業時における製造プロセスの製造状態とどの程度異なるかを示す値を逸脱指標としてサブモデル毎に算出する。具体的には、まず、逸脱指標算出部１５ａは、サブモデルＤＢ１４ａからサブモデルのデータを読み出し、変数の実績値のデータを対応するサブモデルに代入することによって変数毎に処理対象時刻における予測値を算出する。次に、逸脱指標算出部１５ａは、変数間の絶対量や単位の違いを規格化するために複数種類の変数の実績値及び予測値のデータを正規化する。次に、逸脱指標算出部１５ａは、処理対象時刻における変数の正規化された予測値と正規化された実績値との差分値を逸脱指標としてサブモデル毎に算出する。そして、逸脱指標算出部１５ｂは、サブモデルの信頼度（例えば１／（直近区間の正規化予測誤差＋１）。なお、現時点の正規化予測誤差（逸脱指標）＝（現時点の予測誤差−モデル作成時の予測誤差平均値）／モデル作成時の予測誤差標準偏差））の大きさに応じてサブモデルの逸脱指標に重みを付けて修正逸脱指標を算出する。図３，４に示すテーブルや逸脱指標や信頼度の計算式は、一例であって、シナリオの内容や計算式は製造プロセスに応じて適宜変えてもよい。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、異常状態診断処理はステップＳ３の処理に進む。
【００３４】
ステップＳ３の処理では、逸脱指標算出部１５ａが、ステップＳ２の処理において算出された修正逸脱指標の大きさが所定値（足切ライン）以上であるサブモデルを抽出し、抽出されたサブモデルを修正逸脱指標の大きさの順に配列した逸脱ランキングを作成する（図６参照）。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、異常状態診断処理はステップＳ４の処理に進む。
【００３５】
ステップＳ４の処理では、原因推定部１５ｂが、シナリオ推論リストＤＢ１４ｂからシナリオ推論リストを読み込む。そして、原因推定部１５ｂは、ステップＳ３の処理において作成された逸脱ランキングとシナリオ推論リストとを用いて異常状態の原因を推定する。例えば逸脱ランキングが１位及び２位であるサブモデルをそれぞれ異常状態の主因子及び副因子とする場合、原因推定部１５ｂは、図６に示す逸脱ランキングの１位である「圧延機Ｎｏ．５」の「設備実績」が異常状態の主因子であると推定し、図６に示す逸脱ランキングの２位である「圧延機Ｎｏ．６」の「設備実績」が異常状態の副因子であると推定する。そして、この場合、異常状態の主因子に対応する設備の区分と異常状態の副因子に対応する設備の区分とが異なるので、原因推定部１５ｂは、図４に示すシナリオ推論リストを参照して、主因子（上流側因子）が設備実績であり、且つ、副因子（下流側因子）が設備実績である時のシナリオである「圧延機Ｎｏ．５又は圧延機Ｎｏ．６の設備異常」を異常状態の原因として推定する。
【００３６】
同様に、例えば逸脱ランキングが１位であるサブモデルを異常状態の主因子とし、主因子が属する設備の区分と同じ設備の区分の中で逸脱ランキングが２番目のサブモデルを異常状態の副因子とする場合、原因推定部１５ｂは、図６に示す逸脱ランキングの１位である「圧延機Ｎｏ．５」の「設備実績」が異常状態の主因子であると推定し、図６に示す逸脱ランキングの４位である「圧延機Ｎｏ．５」の「手介入実績」が異常状態の副因子であると推定する。そして、この場合、異常状態の主因子が属する設備の区分と異常状態の副因子が属する設備の区分とが同じであるので、原因推定部１５ｂは、図３に示すシナリオ推論リストを参照して、主因子が設備実績であり、且つ、副因子が手介入実績である時のシナリオである「圧延機Ｎｏ．５の設備異常が発生し、設備異常を補うためにオペレータが圧延機Ｎｏ．５を操作したがミスが発生したこと」を異常状態の原因として推定する。
【００３７】
同様に、例えば逸脱ランキングの中で最も多い設備の区分に属する１番目及び２番目のサブモデルをそれぞれ異常状態の主因子及び副因子とする場合、原因推定部１５ｂは、図６に示す逸脱ランキングの２位である「圧延機Ｎｏ．６」の「設備実績」が異常状態の主因子であると推定し、図６に示す逸脱ランキングの３位である「圧延機Ｎｏ．６」の「設備設定」が異常状態の副因子であると推定する。そして、この場合、異常状態の主因子が属する設備の区分と異常状態の副因子が属する設備の区分とが同じであるので、原因推定部１５ｂは、図３に示すシナリオ推論リストを参照して、主因子が設備実績であり、且つ、副因子が設備設定である時のシナリオである「圧延機Ｎｏ．６の設備異常」を異常状態の原因として推定する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、一連の異常状態診断処理は終了する。
【００３８】
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である異常状態診断処理では、原因推定部１５ｂが、逸脱指標の大きさが所定値以上であるサブモデルが１つ以上ある場合、そのサブモデルの信頼度及び属性から製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定するので、製造プロセスにおいて発生した異常状態の原因を推定することができる。
【００３９】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００４０】
１  製造プロセスの異常状態診断装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  外部装置
１３ａ  操業データベース（操業ＤＢ）
１４  記憶部
１４ａ  サブモデルデータベース（サブモデルＤＢ）
１４ｂ  シナリオ推論リストデータベース（シナリオ推論リストＤＢ）
１５  制御部
１５ａ  逸脱指標算出部
１５ｂ  原因推定部
【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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