(57)【要約】【課題】製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する際に、外れ予測値の発生を抑える。【解決手段】データ抽出部３２は、予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、データベース３１から距離関数に基づいて近傍教師データを抽出する。近傍教師データ修正部３３は、予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、データ抽出部３２で抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、データベース３１から近傍教師データを追加で抽出することにより、前記範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する。局所回帰モデル生成部３４は、データ抽出部３２で抽出し、修正したときは当該修正した近傍教師データに基づいて、目的変数の予測値を求める局所回帰モデルを生成し、生成した局所回帰モデル及び予測対象材の製造条件を用いて目的変数の予測値を計算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する製品の状態予測装置であって、
予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、実操業における製造条件及び前記目的変数の実績値を含む実績データを蓄積したデータベースから、製造条件の類似度を表わす距離関数に基づいて、前記予測対象材の複数種の製造条件に類似する実績データを近傍教師データとして抽出する抽出手段と、
前記予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、前記抽出手段で抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、前記データベースから近傍教師データを追加で抽出することにより、前記範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する修正手段と、
前記抽出手段で抽出し、前記修正手段で近傍教師データを修正したときは当該修正した近傍教師データに基づいて、前記目的変数の予測値を求める回帰モデルを生成し、生成した回帰モデル及び前記予測対象材の製造条件を用いて前記目的変数の予測値を計算する計算手段とを備えたことを特徴とする製品の状態予測装置。
【請求項２】
前記修正手段は、近傍教師データを追加で抽出するときは、製造条件の類似度を表わす距離関数、実績データの新しさ、及び所定の条件が一致することのうち少なくともいずれかを基準として、近傍教師データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の製品の状態予測装置。
【請求項３】
前記修正手段で近傍教師データを追加で抽出する場合、前記予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて前記抽出手段で抽出した近傍教師データの少なくとも一部をキャンセルするキャンセル手段を備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の製品の状態予測装置。
【請求項４】
前記キャンセル手段は、製造条件の類似度を表わす距離関数、及び前記予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて前記抽出手段で抽出した近傍教師データの古さのうち少なくともいずれかを基準として、前記予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて前記抽出手段で抽出した近傍教師データの少なくとも一部をキャンセルすることを特徴とする請求項３に記載の製品の状態予測装置。
【請求項５】
前記製品は鋼板であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の製品の状態予測装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の製品の状態予測装置と、
前記計算手段で計算した目的変数の予測値に基づいて、前記製造プロセスに用いられる設備を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする製造プロセスの制御システム。
【請求項７】
製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する製品の状態予測方法であって、
予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、実操業における製造条件及び前記目的変数の実績値を含む実績データを蓄積したデータベースから、製造条件の類似度を表わす距離関数に基づいて、前記予測対象材の複数種の製造条件に類似する実績データを近傍教師データとして抽出する抽出ステップと、
前記予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、前記抽出ステップで抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、前記データベースから近傍教師データを追加で抽出することにより、前記範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する修正ステップと、
前記抽出ステップで抽出し、前記修正ステップで近傍教師データを修正したときは当該修正した近傍教師データに基づいて、前記目的変数の予測値を求める回帰モデルを生成し、生成した回帰モデル及び前記予測対象材の製造条件を用いて前記目的変数の予測値を計算する計算ステップとを有することを特徴とする製品の状態予測方法。
【請求項８】
製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測するためのプログラムであって、
予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、実操業における製造条件及び前記目的変数の実績値を含む実績データを蓄積したデータベースから、製造条件の類似度を表わす距離関数に基づいて、前記予測対象材の複数種の製造条件に類似する実績データを近傍教師データとして抽出する抽出手段と、
前記予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、前記抽出手段で抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、前記データベースから近傍教師データを追加で抽出することにより、前記範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する修正手段と、
前記抽出手段で抽出し、前記修正手段で近傍教師データを修正したときは当該修正した近傍教師データに基づいて、前記目的変数の予測値を求める回帰モデルを生成し、生成した回帰モデル及び前記予測対象材の製造条件を用いて前記目的変数の予測値を計算する計算手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造プロセスにより製造される製品の状態を予測する製品の状態予測装置及び方法、製造プロセスの制御システム、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品を製造する製造プロセスにおいて、製品の状態が所望の状態となるように制御することが求められる。
これを実現するために、過去における製品の状態や製造条件の実績を学習して、学習結果を製造プロセスの制御に加える機械学習の手法が広く用いられている。
例えば鋼板の熱間圧延の冷却では、伝熱理論に基づくモデルで鋼板温度を計算し、冷却装置出側の温度（冷却停止温度）が所望の値となるように操作量である冷却水量や搬送速度を設定する。しかしながら、鋼種毎の表面性状に起因する熱伝達率の違いや設備の経時変化等、モデルで表現しきれない部分があり、誤差が生じることがある。これらの誤差を実績から経験的に予測し、補償するのに機械学習が用いられている。
また、鋼板の熱間圧延の幅制御では、製品幅が所望の値になるように操作量である粗圧延機出側の幅（粗出側幅）狙い値を設定する。ただし、その後の仕上圧延工程で、圧延機間の張力や熱収縮に起因する「幅縮み」が起きる。所望の製品幅となる粗出側幅を得るためには、この幅縮み量を予測する必要があるが、鋼種や張力と幅縮み量の関係を表わした一般的なモデルはいまだに確立していない。そこで、幅縮み量を実績から経験的に予測し、製品幅に反映させるのに機械学習が用いられている。
【０００３】
機械学習の方式として、層別学習が知られている。層別学習では、製造条件（例えば鋼板のサイズ、成分、温度等）によって区分された層別テーブルに値を保存しておく。そして、予測対象材が該当する区分の値を目的変数の予測値として出力し、また、実圧延を行った製品が該当する区分の値を目的変数の実績値で更新する。
しかしながら、層別学習では下記のような問題があり、予測精度には限界がある。
・層別が粗すぎると、目的変数の傾向の異なる製品を同じ区分で学習することになり、予測精度が上がらない。
・層別が細かすぎると、１区分に入ってくる実績が少なくなり、学習が進まず、予測精度が上がらない。
・考慮する製造条件数を増やすと、層別が細かくなりすぎ学習が進まないため、考慮可能な製造条件数は高々４条件程度である。そのため、他にも目的変数の変動の要因となりそうな製造条件があっても考慮できず、予測精度が上がらない。
・同一区分内では製造条件によらず目的変数は一値として扱うため、製造条件と目的変数間の関係性を表現できず、予測精度が上がらない。
【０００４】
そこで、実績データに基づいて回帰モデルを生成することにより、目的変数の予測精度の向上を図る手法が知られている。
特許文献１には、厚鋼板の冷却停止時における温度制御の精度を向上させるため、過去の操業実績をデータベースに保存しておき、次回以降の冷却制御を行う前に、圧延実績や冷却条件等の製造条件が当該厚鋼板と類似した実績データを抽出し、抽出した過去データから、当該厚鋼板の冷却停止温度予測モデルに係る誤差や熱伝達係数補正量を推定し、この誤差や熱伝達係数補正量と温度予測モデルとを組み合わせて、冷却ゾーンの水冷装置の水量や鋼板搬送速度の決定を行う構成が開示されている。
【０００５】
特許文献１では、製造条件が類似した実績データ（近傍教師データと呼ばれる）を抽出するときに、その類似度を式（１）で表わされるような重み付きユークリッド距離ｄiで定義する。ここで、ｘi＝（ｘi,1，・・・，ｘi,j，・・・，ｘi,m）Tは過去データの説明変数（製造条件）、ｉはデータＮｏを示す添字（ｉ＝０：予測対象材)、ｊは説明変数Ｎｏを示す添字、ｍは製造条件の種類数、ｑjは重みである。
【０００６】
【数１】
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【０００７】
そして、近傍教師データに基づいて、目的変数の予測値を求める局所回帰モデルを生成する。特許文献１では、局所回帰法として、目的変数の予測値ｙ＾（＾はｙの上に付されているものとする）を回帰係数βとｘの線形結合で表わし、実績値ｙとの誤差二乗和を最小化する線形重回帰（式（２）、式（３）)や、製造条件同士の相関関係を排除した新しい変数を生成するＰＬＳ（Partial Least Squares）が示されている。ｙiはデータＮｏ.ｉの目的変数、βregは誤差二乗和を最小化する回帰係数、ｎは近傍教師データ数である。
【０００８】
【数２】
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【０００９】
このように近傍教師データに基づいて、目的変数と製造条件との関係性を表現する回帰モデルを生成する手法では、層別学習のように固定の区分が存在せず、製造条件空間内に存在する操業実績の密度に応じて区分の大きさが変わることと同義であるといえる。したがって、層別が粗すぎて目的変数の傾向の異なる製品を同じ区分で学習してしまったり、層別が細かすぎて学習が進まなかったりするというケースが発生しがたい。また、考慮可能な製造条件は理論上無限である。以上の理由から、層別学習よりも良好な目的変数の予測精度が得られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特許第５６８２４８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上述したように回帰モデルを生成して目的変数の予測値を求める場合に、目的変数の実績値に対して外れた値を予測値として出力することがある（以下、外れ予測値と呼ぶ）。
本発明者は、外れ予測値が出力されるのは、図６に示すように、ある製造条件において、予測対象材の値（図中の☆）が、近傍教師データ群がとる範囲Ｒ外にある外挿の状態になっているケースであることを見出した。図６は、説明変数（製造条件）と目的変数との関係を示す。図６に示すように、計測誤差や操業外乱等のノイズの影響を受けて、局所回帰モデル（図中の実線）が真のモデル（図中の点線）とずれることがある。この場合に、予測対象材の製造条件が近傍教師データに対して外挿の状態（予測対象材の製造条件が、近傍教師データの製造条件の最大値よりも大きい又は最小値より小さい状態）であると、ノイズの影響が大きくなって、目的変数の予測値が真のモデルから大きくかけ離れたものとなることがある。
【００１２】
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する際に、外れ予測値の発生を抑えることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の課題を解決するための本発明の要旨は、以下のとおりである。
［１］  製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する製品の状態予測装置であって、
予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、実操業における製造条件及び前記目的変数の実績値を含む実績データを蓄積したデータベースから、製造条件の類似度を表わす距離関数に基づいて、前記予測対象材の複数種の製造条件に類似する実績データを近傍教師データとして抽出する抽出手段と、
前記予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、前記抽出手段で抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、前記データベースから近傍教師データを追加で抽出することにより、前記範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する修正手段と、
前記抽出手段で抽出し、前記修正手段で近傍教師データを修正したときは当該修正した近傍教師データに基づいて、前記目的変数の予測値を求める回帰モデルを生成し、生成した回帰モデル及び前記予測対象材の製造条件を用いて前記目的変数の予測値を計算する計算手段とを備えたことを特徴とする製品の状態予測装置。
［２］  前記修正手段は、近傍教師データを追加で抽出するときは、製造条件の類似度を表わす距離関数、実績データの新しさ、及び所定の条件が一致することのうち少なくともいずれかを基準として、近傍教師データを抽出することを特徴とする［１］に記載の製品の状態予測装置。
［３］  前記修正手段で近傍教師データを追加で抽出する場合、前記予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて前記抽出手段で抽出した近傍教師データの少なくとも一部をキャンセルするキャンセル手段を備えたことを特徴とする［１］又は［２］に記載の製品の状態予測装置。
［４］  前記キャンセル手段は、製造条件の類似度を表わす距離関数、及び前記予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて前記抽出手段で抽出した近傍教師データの古さのうち少なくともいずれかを基準として、前記予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて前記抽出手段で抽出した近傍教師データの少なくとも一部をキャンセルすることを特徴とする［３］に記載の製品の状態予測装置。
［５］  前記製品は鋼板であることを特徴とする［１］乃至［４］のいずれか一つに記載の製品の状態予測装置。
［６］  ［１］乃至［５］のいずれか一つに記載の製品の状態予測装置と、
前記計算手段で計算した目的変数の予測値に基づいて、前記製造プロセスに用いられる設備を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする製造プロセスの制御システム。
［７］  製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する製品の状態予測方法であって、
予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、実操業における製造条件及び前記目的変数の実績値を含む実績データを蓄積したデータベースから、製造条件の類似度を表わす距離関数に基づいて、前記予測対象材の複数種の製造条件に類似する実績データを近傍教師データとして抽出する抽出ステップと、
前記予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、前記抽出ステップで抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、前記データベースから近傍教師データを追加で抽出することにより、前記範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する修正ステップと、
前記抽出ステップで抽出し、前記修正ステップで近傍教師データを修正したときは当該修正した近傍教師データに基づいて、前記目的変数の予測値を求める回帰モデルを生成し、生成した回帰モデル及び前記予測対象材の製造条件を用いて前記目的変数の予測値を計算する計算ステップとを有することを特徴とする製品の状態予測方法。
［８］  製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測するためのプログラムであって、
予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、実操業における製造条件及び前記目的変数の実績値を含む実績データを蓄積したデータベースから、製造条件の類似度を表わす距離関数に基づいて、前記予測対象材の複数種の製造条件に類似する実績データを近傍教師データとして抽出する抽出手段と、
前記予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、前記抽出手段で抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、前記データベースから近傍教師データを追加で抽出することにより、前記範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する修正手段と、
前記抽出手段で抽出し、前記修正手段で近傍教師データを修正したときは当該修正した近傍教師データに基づいて、前記目的変数の予測値を求める回帰モデルを生成し、生成した回帰モデル及び前記予測対象材の製造条件を用いて前記目的変数の予測値を計算する計算手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する際に、外れ予測値の発生を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態に係る製造プロセスの制御システムの構成例を示す図である。
【図２】近傍教師データを修正したときの説明変数と目的変数との関係の例を示す図である。
【図３】近傍教師データ修正部による処理例を示すフローチャートである。
【図４】数値実験のための機能構成例を示す図である。
【図５】実施例及び比較例における実績値と予測値との関係の例を示す図である。
【図６】予測対象材の値が外挿の状態になっているときの説明変数と目的変数との関係の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図１に、本実施形態に係る製造プロセスの制御システムの構成例を示す。本実施形態では、製造プロセスにおける製造条件を用いて製品の状態を目的変数として予測する例を説明する。
本実施形態に係る製造プロセスの制御システムは、図１に示すように、設備１、上位コンピュータ２、コンピュータ３、及びプロセスコンピュータ４を備える。
設備１は、製造プロセスに用いられ、例えば鋼板の冷却装置や粗圧延機である。設備１は、プロセスコンピュータ４から入力される操作量に基づいて操業を実施する。
【００１７】
上位コンピュータ２は、プロセスコンピュータ４の上位にあるビジネスコンピュータであり、予測対象材の製造条件を出力する。鋼板の冷却や幅制御であれば、予測対象材の製造条件は、予測対象の鋼板のサイズ、成分、及び温度等の、冷却や幅制御に影響を与える要素となる。なお、予測対象材の製造条件は、製品の生産計画用のコンピュータから出力されるようにしてもよい。
【００１８】
コンピュータ３は、製品の状態予測装置として機能し、製造プロセスにより製造される鋼板の状態を目的変数、製造条件を説明変数とする局所回帰モデルを生成し、その局所回帰モデルを用いて目的変数を予測する。目的変数は、鋼板の冷却であれば例えば冷却停止温度のモデル誤差、幅制御であれば例えば幅縮み量である。コンピュータ３は、詳細は後述するが、データベース３１と、データ抽出部３２と、近傍教師データ修正部３３と、局所回帰モデル生成部３４とを備える。なお、本実施形態では、データベース３１、データ抽出部３２、近傍教師データ修正部３３、及び局所回帰モデル生成部３４が、それぞれ本発明でいうデータベース、抽出手段、修正手段、及び計算手段として機能する。
【００１９】
プロセスコンピュータ４は、設備１を制御する制御手段として機能する。プロセスコンピュータ４は、予測対象材の製造条件と、コンピュータ３の局所回帰モデル生成部３４から入力される目的変数の予測値とに基づいて、設備１の操作量を設定する設定計算部として機能する。設備１の操作量は、鋼板の冷却であれば冷却水量や搬送速度等、鋼板の幅制御であれば粗出側幅狙い値等である。
【００２０】
次に、コンピュータ３の詳細を説明する。
データベース３１は、実操業における製造条件及び目的変数の実績値を含む実績データを蓄積する。実績データには、操業日時の情報が関連付けられる。
【００２１】
データ抽出部３２は、データベース３１から近傍教師データを抽出する。
データ抽出部３２は、上位コンピュータ２から予測対象材の複数種の製造条件が入力されたことを受けて、製造条件の類似度を表わす距離関数に基づいて、予測対象材の複数種の製造条件に類似する実績データを近傍教師データとして抽出し、近傍教師データ修正部３３に出力する。ここで、距離関数としては、変数空間における２点間の距離を示す関数を広く用いることができる。一般に、距離関数は２点間の距離が小さいほど小さな値を示す関数であり、データ抽出部３２は、距離関数の値が小さい順にデータベース３１から所定の数の実績データを近傍教師データとして抽出する。なお、距離関数を２点間の距離が小さいほど大きな値を示す関数とすることも可能であり、その場合には、距離関数の値が大きい順にデータベース３１から所定の数の実績データを抽出すればよい。距離関数は、特許文献１にあるようなユークリッド距離に限られず、例えばマハラビノス距離等、製造条件の類似度を表現する尺度となるものであれば適用できる。以下では、予測対象材の製造条件が入力されたことを受けて抽出した近傍教師データを、「はじめに抽出した近傍教師データ」という。
【００２２】
また、データ抽出部３２は、次に述べるように、近傍教師データ修正部３３による指示を受けて、近傍教師データを追加で抽出し、近傍教師データ修正部３３に出力する。
【００２３】
近傍教師データ修正部３３は、予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、はじめに抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するか否か（すなわち、予測対象材の製造条件がはじめに抽出した近傍教師データに対して外挿の状態であるか否か）を判定する。そして、近傍教師データ修正部３３は、はじめに抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、近傍教師データを追加で抽出するようにデータ抽出部３２に指示して、前記範囲内に含まれるように（すなわち、予測対象材の製造条件が近傍教師データに対して内挿の状態になるように）近傍教師データを修正する。
【００２４】
データ抽出部３２は、近傍教師データ修正部３３による指示を受けて近傍教師データを追加で抽出するときは、製造条件の類似度を表わす距離関数、実績データの新しさ、及び所定の条件が一致することのうち少なくともいずれかを基準として、近傍教師データを追加で抽出する。
距離関数を基準とする場合、できるだけ類似度が高いとされる実績データを優先的に追加で抽出する。できるだけ類似度が高い実績データを近傍教師データとすることにより、目的変数の予測精度を向上させることができる。ここで使用する距離関数は、はじめに近傍教師データを抽出したときに使用する距離関数と同じものでもよいし、異なるものとしてもよい。
また、実績データの新しさを基準とする場合、操業日時の時間軸でみて新しい実績データを優先的に追加で抽出する。設備１には経年変化があり、新しい実績データを近傍教師データとするほうが、目的変数の予測精度を向上させることができる。
また、所定の条件が一致することを基準とする場合、例えば予測対象材と同一鋼種の実績データを優先的に追加で抽出する。同一鋼種の実績データに絞って近傍教師データとすることにより、製品の特性ばらつきを低減し、目的変数の予測精度を向上させることができる。
なお、近傍教師データを追加で抽出するための基準は、ここで挙げたもののうちいずれか一つでも、複数の組み合わせでもよく、さらには他の基準を追加するようにしてもよい。また、追加で抽出する近傍教師データの個数は、例えば予め設定された数としてもよいし、データ抽出部３２又は近傍教師データ修正部３３が予め定義されたアルゴリズムに従ってその都度決定するようにしてもよい。
【００２５】
このように近傍教師データを追加で抽出する場合、はじめに抽出した近傍教師データの少なくとも一部をキャンセル（削除）するようにしてもよい。
近傍教師データ修正部３３は、製造条件の類似度を表わす距離関数、及びはじめに抽出した近傍教師データの古さのうち少なくともいずれかを基準として、はじめに抽出した近傍教師データの少なくとも一部をキャンセルする。この場合、近傍教師データ修正部３３が、それぞれ本発明でいうキャンセル手段として機能する。
距離関数を基準とする場合、できるだけ類似度が低いとされる近傍教師データをキャンセルする。予測対象材の製造条件から離れた製造条件の近傍教師データは予測対象材とデータ傾向が異なる可能性が高く、そのように類似度が低い実績データに基づいて局所回帰モデルを生成すると、予測誤差を生むおそれがあるからである。ここで使用する距離関数は、はじめに近傍教師データを抽出したときに使用する距離関数や、近傍教師データを追加で抽出するときに使用する距離関数と同じものでもよいし、異なるものとしてもよい。
また、はじめに抽出した近傍教師データの古さを基準とする場合、操業日時の時間軸でみて古い近傍教師データをキャンセルする。設備１には経年変化があり、近傍教師データに古い実績データが含まれていると、それが原因となって予測誤差を生むおそれがあるからである。
なお、近傍教師データをキャンセルするための基準は、ここで挙げたもののうちいずれか一つでも、複数の組み合わせでもよく、さらには他の基準を追加するようにしてもよい。また、キャンセルする近傍教師データの個数は、例えば予め設定された数としてもよいし、データ抽出部３２又は近傍教師データ修正部３３が予め定義されたアルゴリズムに従ってその都度決定するようにしてもよい。
【００２６】
図２は、近傍教師データを修正したときの説明変数と目的変数との関係の例を示す図である。図２には、追加で抽出された近傍教師データ３０１と、キャンセルされた近傍教師データ３０２とが示されている。図２に示すように、近傍教師データを修正した結果、予測対象材の製造条件（図中の☆）が範囲Ｒ内に含まれるように、すなわち予測対象材の製造条件が近傍教師データに対して内挿の状態になるようにすることができる。
【００２７】
局所回帰モデル生成部３４は、近傍教師データに基づいて、製造条件を説明変数として目的変数の予測値を求める局所回帰モデルを生成する。ここでいう近傍教師データは、予測対象材の製造条件がはじめに抽出した近傍教師データに対して外挿の状態でなければ、はじめに抽出した近傍教師データそのものとなる。また、予測対象材の製造条件がはじめに抽出した近傍教師データに対して外挿の状態であれば、それを解消するように近傍教師データ修正部３３で修正した近傍教師データとなる。そして、局所回帰モデル生成部３４は、生成した局所回帰モデル及び予測対象材の製造条件を用いて目的変数の予測値を計算する。局所回帰モデルの生成には、その詳細は省略するが、特許文献１にあるような線形重回帰やＰＬＳを適用すればよく、また、その他にもリッジ回帰やニューラルネット等、公知の回帰法を適用することができる。
【００２８】
なお、本実施形態では、近傍教師データ修正部３３がデータ抽出部３２に指示して近傍教師データを追加で抽出する構成としたが、データ抽出部３２に指示するのではなく、近傍教師データ修正部３３がデータベース３１から直接的に近傍教師データを追加で抽出する構成としてもかまわない。
【００２９】
図３は、コンピュータ３の近傍教師データ修正部３３による処理例を示すフローチャートである。近傍教師データ修正部３３には、予測対象材の製造条件ｘ0,j＝（ｘo,1，・・・，ｘ0,m）と、はじめに抽出した近傍教師データｘi,jとが入力される。ｉは鋼板を示す添字（ｉ＝１〜ｎ：ｎは近傍教師データの数）、ｊは製造条件を示す添字（ｊ＝１〜ｍ：ｍは製造条件の種類数）である。
ステップＳ１で、近傍教師データ修正部３３は、製造条件ｊ＝１に設定する。
【００３０】
ステップＳ２で、近傍教師データ修正部３３は、予測対象材の製造条件ｘ0,jが、近傍教師データｘ1,j，・・・，ｘn,jのうちの最小値よりも小さいか否かを判定する。小さければステップＳ３に進み、そうでなければステップＳ４に進む。
【００３１】
ステップＳ３で、近傍教師データ修正部３３は、近傍教師データの修正を行う。具体的には、近傍教師データを追加で抽出するようにデータ抽出部３２に指示する。データ抽出部３２は、近傍教師データ修正部３３による指示を受けて、データベース３１に蓄積されている実績データの中でｘi,j＜ｘ0,jとなるもののうち、例えば距離関数で表わされる類似度が高い順にｋ個だけ近傍教師データを追加で抽出する。また、はじめに抽出した近傍教師データのうち、距離関数で表わされる類似度が低い順にｌ個だけ近傍教師データをキャンセルする。ｋ，ｌはいずれも近傍教師データの数ｎよりも小さい値であり、予め設定されている。
【００３２】
ステップＳ４で、近傍教師データ修正部３３は、予測対象材の製造条件ｘ0,jが、近傍教師データｘ1,j，・・・，ｘn,jのうちの最大値よりも大きいか否かを判定する。大きければステップＳ５に進み、そうでなければステップＳ６に進む。
【００３３】
ステップＳ５で、近傍教師データ修正部３３は、近傍教師データの修正を行う。具体的には、近傍教師データを追加で抽出するようにデータ抽出部３２に指示する。データ抽出部３２は、近傍教師データ修正部３３による指示を受けて、データベース３１に蓄積されている実績データの中でｘi,j＞ｘ0,jとなるもののうち、例えば距離関数で表わされる類似度が高い順にｋ個だけ近傍教師データを追加で抽出する。また、はじめに抽出した近傍教師データのうち、距離関数で表わされる類似度が低い順にｌ個だけ近傍教師データをキャンセルする。ｋ，ｌはいずれも近傍教師データの数ｎよりも小さい値であり、予め設定されている。
【００３４】
ステップＳ６で、近傍教師データ修正部３３は、ｊ＝ｍに達したか否かを判定する。その結果、ｊ＝ｍに達していなければ、ステップＳ７でｊをインクリメントした上でステップＳ２に戻る。一方、ｊ＝ｍに達していれば、近傍教師データ（修正がない場合ははじめに抽出した近傍教師データ、修正がある場合は修正後の近傍教師データ）を局所回帰モデル生成部３４に出力する。
【００３５】
以上のように、予測対象材の複数種の製造条件のうち少なくとも一種の製造条件について、はじめに抽出した近傍教師データの製造条件の範囲外にある製造条件が存在するとき、データベース３１から近傍教師データを追加で抽出することにより、予測対象材の製造条件が範囲内に含まれるように近傍教師データを修正する。これにより、予測対象材の製造条件が近傍教師データに対して外挿の状態になるのを解消することができる。換言すれば、図２に示すように、予測対象材の製造条件（図中の☆）が近傍教師データに対して内挿の状態（図中の☆が範囲Ｒ内に含まれる）になるようにすることができる。この場合、計測誤差や操業外乱等のノイズが乗ったとしても、局所回帰モデル（図中の実線）が真のモデル（図中の点線）に対して大きくずれないようにすることができる。したがって、目的変数の予測値が真のモデルから大きくかけ離れたものとなりにくく、外れ予測値の発生を抑えて、製品の状態の予測精度を向上させることができる。そして、製品の状態の予測精度を向上させることができれば、製品の状態が所望の状態となるように高精度に制御することが可能になる。
【００３６】
なお、図１では、一つのコンピュータがデータベース３１、データ抽出部３２、近傍教師データ修正部３３、及び局所回帰モデル生成部３４として機能するように示したが、複数のコンピュータが相まってデータベース３１、データ抽出部３２、近傍教師データ修正部３３、及び局所回帰モデル生成部３４として機能し、ネットワークを介して入出力を行うような形態でもよい。
また、図１では、コンピュータ３をプロセスコンピュータ４とは別途設置する構成例とした。これは、製品の状態予測装置では、データベースを構築し、局所回帰モデルを生成する計算が必要であることから、計算機負荷が大きくなることが想定されるからである。当然ながら一つのコンピュータ（例えばプロセスコンピュータ４）のスペックが十分であれば、一つのコンピュータを製品の状態予測装置及び設定計算部として機能させるようにしてもよい。
【実施例】
【００３７】
本発明を適用した手法による効果を数値実験により検証した。
図４に、数値実験のための機能構成を示す。パーソナルコンピュータ１００でデータベース３１、データ抽出部３２、近傍教師データ修正部３３、及び局所回帰モデル生成部３４を再現して、数値実験を行う。工場操業実績からパーソナルコンピュータ１００に製造条件を入力する。パーソナルコンピュータ１００では、データ抽出部３２によりデータベース３１から近傍教師データを抽出し、近傍教師データ修正部３３により近傍教師データを修正し、局所回帰モデル生成部３４により目的変数として幅縮み予測値を出力する。
工場操業実績には幅縮み実績値が保存されているので、数値実験による幅縮み予測値と比較し、その精度を評価した。数値実験では、幅縮みが精度良く予測され、幅制御精度も向上すると考えられる。
【００３８】
局所回帰モデル生成部３４ではＰＬＳを用いるものとし、特許文献１に記載の手法を用いた場合（比較例）と、近傍教師データを修正する手法を用いた場合（実施例）とのそれぞれについて幅縮み量の予測精度を評価した。なお、実施例では、図３のフローチャートで説明したように、近傍教師データを追加で抽出するとともに、はじめに抽出した近傍教師データの一部をキャンセルする方式とした。
図５に、数値実験による結果を示す。図５（ａ）は、実施例における幅縮み実績値と幅縮み予測値との関係を示す図である。また、図５（ｂ）は、比較例における幅縮み実績値と幅縮み予測値との関係を示す図である。比較例では、平均二乗誤差ＲＭＳＥは１．６６ｍｍ、決定係数（寄与率）Ｒ２は０．８３４であった。それに対して、実施例では、平均二乗誤差ＲＭＳＥは１．５６ｍｍ、決定係数Ｒ２は０．８３５となり、比較例よりも良い結果が得られた。
【００３９】
以上、本発明を一実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術的思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
本発明は、上記実施形態のように鋼板の冷却や幅制御に適用されるだけでなく、汎用的に適用可能であって、製造プロセスにより製造される製品の状態を予測するのに広く効果を有する。
なお、本発明を適用した製品の状態予測装置は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータにより実現される。
また、本発明は、本発明の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。
【符号の説明】
【００４０】
１：設備、２：上位コンピュータ、３：コンピュータ、４：プロセスコンピュータ、３１：データベース、３２：データ抽出部、３３：近傍教師データ修正部、３４：局所回帰モデル生成部
【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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