(57)【要約】【課題】処理ロットを自動的に決定するにあたり、データのメンテナンス工程を簡略化する。【解決手段】本発明のある観点によれば、既に処理された材料単位に関する情報と、材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む実績データが入力される実績データ入力部と、材料単位の組み合わせが処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコアを目的変数とし、材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成するモデル生成部とを備える予測モデル生成装置が提供される。【選択図】図２
2019179442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既に処理された材料単位に関する情報と、前記材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む実績データが入力される実績データ入力部と、
前記材料単位の組み合わせが前記処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコアを目的変数とし、前記材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成するモデル生成部と
を備える予測モデル生成装置。
【請求項２】
前記適合性スコアは、前記材料単位の組み合わせが同一の前記処理ロットに含まれる場合に高くなる、請求項１に記載の予測モデル生成装置。
【請求項３】
前記適合性スコアは、前記材料単位の組み合わせが、時間的に近接する、または条件的に類似する前記処理ロットに含まれる場合に高くなる、請求項１または請求項２に記載の予測モデル生成装置。
【請求項４】
前記処理ロットに関する情報は、前記材料単位の処理順序に関する情報を含み、
前記適合性スコアは、前記材料単位の組み合わせが、同一の前記処理ロット内または連続する前記処理ロット間で近接する前記処理順序を有する場合に高くなる、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の予測モデル生成装置。
【請求項５】
未処理の材料単位に関する情報を含む予定データが入力される予定データ入力部と、
前記材料単位に関する情報を説明変数として回帰手法を用いて生成された予測モデルに基づいて、前記材料単位の組み合わせの適合性スコアを算出する適合性スコア算出部と、
前記適合性スコアに基づいて前記材料単位を処理ロットに追加する処理ロット作成部と
を備える処理ロット作成装置。
【請求項６】
前記処理ロット作成部は、前記適合性スコアが所定の閾値を超える前記材料単位の組み合わせを同一の前記処理ロットに追加する、請求項５に記載の処理ロット作成装置。
【請求項７】
既に処理された材料単位に関する情報と、前記材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む実績データが入力される実績データ入力ステップと、
前記材料単位の組み合わせが前記処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコアを目的変数とし、前記材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成するモデル生成ステップと
を含む予測モデル生成方法。
【請求項８】
未処理の材料単位に関する情報を含む予定データが入力される予定データ入力ステップと、
前記材料単位に関する情報を説明変数として回帰手法を用いて生成された予測モデルに基づいて、前記材料単位の組み合わせの適合性スコアを算出する適合性スコア算出ステップと、
前記適合性スコアに基づいて前記材料単位を処理ロットに追加する処理ロット作成ステップと
を含む処理ロット作成方法。
【請求項９】
既に処理された材料単位に関する情報と、前記材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む実績データが入力される実績データ入力部と、
前記材料単位の組み合わせが前記処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコアを目的変数とし、前記材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成するモデル生成部と
を備える予測モデル生成装置としてコンピュータを動作させるためのプログラム。
【請求項１０】
未処理の材料単位に関する情報を含む予定データが入力される予定データ入力部と、
前記材料単位に関する情報を説明変数として回帰手法を用いて生成された予測モデルに基づいて、前記材料単位の組み合わせの適合性スコアを算出する適合性スコア算出部と、
前記適合性スコアに基づいて前記材料単位を処理ロットに追加する処理ロット作成部と
を備える処理ロット作成装置としてコンピュータを動作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、予測モデル生成装置、処理ロット作成装置、予測モデル生成方法、処理ロット作成方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄鋼業、半導体製造などの製造業では、製品を製造する際に、製造ロットを単位として材料を処理することが多くある。製造ロットは、製造工程の材料を経済的、効率的な観点から適切な規模にグループ化したものであり、同じ製造ロットに割り当てられた材料については連続して、または一括して製造工程の処理が実施される。具体的には、製造ロットは、例えば品質のばらつき低減、製造設備の準備作業削減による生産性向上やコスト削減の観点から、処理優先順や仕掛在庫量などの要素も考慮して決定される。また、同様に出荷などの製造以外の工程においても、搬送効率や処理優先順や仕掛在庫量などの要素を考慮してロットが決定される。そこで、以下では、製造工程において処理されるロットと製造工程以外の工程において処理されるロットを、まとめて処理ロットと呼ぶ。また、以下では、工程で処理される材料そのもの、あるいは、処理ロットを作成する際の最小単位にまとめたものを材料単位と呼ぶ。
【０００３】
上記のような処理ロットの決定にあたっては様々な要素を考慮する必要があるため、処理ロットを決定するための工程にかかる人手や時間も無視できない。そこで、処理ロットを自動的に決定する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、鉄鋼業の連続鋳造プロセスにおいて自動的に処理ロット（キャスト）を決定するキャスト編成方法が記載されている。この方法では、鋳造する予定の仮スラブについて、製造の優先度、その他予めマスタ情報として登録された制約条件に基づいてキャストを決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−３７８０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１の方法では、マスタ情報として登録された制約条件に基づく判断手順が予め決定されている。つまり、制約条件は、予め判断手順を定めた上で登録しなければならない。新規の制約条件を追加する場合には、その条件をマスタ情報と判断手順とによって表現し、さらに既存の制約条件との整合性をとらなければならない。従って、上記の特許文献１の技術は、制約条件が複雑になった場合にデータのメンテナンス工程が煩雑化するという点では、必ずしも利便性が高いものとはいえない。
【０００６】
そこで、本発明は、処理ロットを自動的に決定するにあたり、データのメンテナンス工程を簡略化することが可能な、予測モデル生成装置、処理ロット作成装置、予測モデル生成方法、処理ロット作成方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある観点によれば、既に処理された材料単位に関する情報と、材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む実績データが入力される実績データ入力部と、材料単位の組み合わせが処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコアを目的変数とし、材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成するモデル生成部とを備える予測モデル生成装置が提供される。
上記の構成によれば、処理ロットを自動的に作成するために利用可能な予測モデルが生成される。回帰手法を用いて予測モデルを生成する場合、制約条件に基づく判断手順を個々に決定しなくてもよいため、データのメンテナンスを簡略化することができる。
【０００８】
本発明の別の観点によれば、未処理の材料単位に関する情報を含む予定データが入力される予定データ入力部と、材料単位に関する情報を説明変数として回帰手法を用いて生成された予測モデルに基づいて、材料単位の組み合わせの適合性スコアを算出する適合性スコア算出部と、適合性スコアに基づいて材料単位を処理ロットに追加する処理ロット作成部とを備える処理ロット作成装置が提供される。
上記の構成によれば、予測モデルに従って算出される適合性スコアを用いて処理ロットを自動的に作成することができる。回帰手法を用いて予測モデルを生成する場合、制約条件に基づく判断手順を個々に決定しなくてもよいため、データのメンテナンスを簡略化することができる。
【０００９】
本発明の別の観点によれば、既に処理された材料単位に関する情報と、材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む実績データが入力される実績データ入力ステップと、材料単位の組み合わせが処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコアを目的変数とし、材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成するモデル生成ステップとを含む予測モデル生成方法が提供される。
【００１０】
本発明の別の観点によれば、未処理の材料単位に関する情報を含む予定データが入力される予定データ入力ステップと、材料単位に関する情報を説明変数として回帰手法を用いて生成された予測モデルに基づいて、材料単位の組み合わせの適合性スコアを算出する適合性スコア算出ステップと、適合性スコアに基づいて材料単位を処理ロットに追加する処理ロット作成ステップとを含む処理ロット作成方法が提供される。
【００１１】
本発明の別の観点によれば、既に処理された材料単位に関する情報と、材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む実績データが入力される実績データ入力部と、材料単位の組み合わせが処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコアを目的変数とし、材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成するモデル生成部とを備える予測モデル生成装置としてコンピュータを動作させるためのプログラムが提供される。
【００１２】
本発明の別の観点によれば、未処理の材料単位に関する情報を含む予定データが入力される予定データ入力部と、材料単位に関する情報を説明変数として回帰手法を用いて生成された予測モデルに基づいて、材料単位の組み合わせの適合性スコアを算出する適合性スコア算出部と、適合性スコアに基づいて材料単位を処理ロットに追加する処理ロット作成部とを備える処理ロット作成装置としてコンピュータを動作させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１３】
以上で説明したように、本発明によれば、処理ロットを自動的に決定するにあたり、データのメンテナンス工程を簡略化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態において決定される処理ロットについて概念的に説明するための図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る処理ロット決定装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示された処理ロット決定装置が実行する予測モデル生成方法の例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示された処理ロット決定装置が実行する処理ロット作成方法の例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態を鋼材の圧延工程に適用した場合の実績データの例を示す図である。
【図６Ａ】圧延工程の例における実績データの例を示す図である。
【図６Ｂ】圧延工程の例における前処理された実績データの例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態を鋼材の圧延工程に適用した場合の適合性スコア算出処理の例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態を鋼材の圧延工程に適用した場合の処理ロット作成処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態において決定される処理ロットについて概念的に説明するための図である。図１に示された例では、材料単位１０Ａ〜１０Ｅから、処理ロット２０Ａ，２０Ｂが決定されている。本明細書において、材料単位（図１の例では材料単位１０Ａ〜１０Ｅ）は、ある工程に供給される材料の単位である。処理ロット（図１の例では処理ロット２０Ａ，２０Ｂ）は、工程において複数の材料単位を連続して処理することが可能であり、かつ連続して処理可能な材料単位が有限である場合に、同じ工程で連続して処理される材料単位からなるグループである。工程が製造工程である場合には、処理ロットを製造ロットともいう。
【００１７】
例えば、鋼材の圧延工程では、連続鋳造機から供給されるスラブが材料単位を構成する。圧延設備は複数のスラブを連続して処理することが可能であるが、圧延ロールが摩耗するために、連続して処理可能なスラブの数は有限である。従って、圧延工程において処理ロットを決定することは有用である。他の例として、圧延工程の前工程である連続鋳造工程では、転炉で精錬された溶鋼が材料単位を構成する。連続鋳造機のタンディッシュが溶損するために、連続して処理可能な溶鋼の量は有限である。さらに他の例として、圧延工程の後工程である溶融めっき工程では、圧延工程で製造される薄鋼板のロールが材料単位を構成する。薄鋼板が通過すると、めっき槽内の溶融金属は少しずつ汚濁するため、連続して処理可能な薄鋼板の長さは有限である。鉄鋼の製造工程以外にも、各種の工程において、上記で説明したような材料単位および処理ロットを定義することができる。
【００１８】
上記のような工程において処理ロットに材料単位を割り当てる場合、材料単位に関して卓越して支配的な条件があれば、その条件に従って自動的に処理ロットが決定する。例えば、製品の納期が卓越して支配的な条件である場合には、納期に基づいて自動的に処理ロットが決まるため、処理ロットを自動的に決定することは比較的容易である。その一方で、材料単位に関して卓越して支配的な条件がない場合、条件の組み合わせの自由度が高い分、自動的に適切な処理ロットを決定することは容易ではない。例えば、製品の品質やコスト、納期などの条件を総合的に考慮して処理ロットを決定することができる場合には、どの条件を優先するかを選択可能であるため、どのように適切な処理ロットを決定できるかは必ずしも明らかでない。本実施形態に係る処理ロット決定装置は、このような場合においても自動的に適切な処理ロットを決定することを容易にする。
【００１９】
図２は、本発明の一実施形態に係る処理ロット決定装置の概略的な構成を示すブロック図である。処理ロット決定装置１００は、例えば、専用のコンピュータシステムにおいて実装されてもよいし、パーソナルコンピュータなどの汎用のコンピュータシステムにおいてアプリケーションソフトウェアとして実装されてもよい。あるいは、処理ロット決定装置１００の各構成要素は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やインターネットなどのネットワークを介して接続された複数のコンピュータに分散して実装されてもよい。
【００２０】
図２に示された例において、処理ロット決定装置１００は、実績データ入力部１０２と、実績データ前処理部１０４と、モデル生成部１０６と、予定データ入力部１０８と、予定データ前処理部１１０と、適合性スコア算出部１１２と、処理ロット作成部１１４とを含む。これらの各部の機能は、プログラムに従って動作するプロセッサ、およびプロセッサにデータを入出力するためのインターフェースによって実現される。また、処理ロット決定装置１００は、入力データとして実績データ１２２および予定データ１２４を読み込み、出力データとして処理ロットデータ１２６を生成する。また、処理ロット決定装置１００は、中間データとしてモデルデータ１２８を生成する。これらのデータは、例えばコンピュータに内蔵されたメモリ、またはコンピュータに接続可能なリムーバブル記録媒体に記録される。以下、各部の機能についてさらに説明する。
【００２１】
実績データ入力部１０２は、実績データ１２２を読み込む。実績データ１２２は、後述する例のように、処理ロット決定の対象になる工程において既に処理された材料単位に関する情報と、それらの材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報とを含む。実績データ前処理部１０４は、実績データ入力部１０２が読み込んだ実績データについて所定の前処理を実行する。前処理は、例えば後述する例のように、モデル生成部１０６の処理を容易にするために実施される。モデル生成部１０６は、実績データ前処理部１０４による前処理を経た実績データに基づいて、材料単位の組み合わせが処理ロットに関して所定の条件を満たす場合に高くなる適合性スコア（詳細は後述）を目的変数とし、材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成し、モデルデータ１２８として出力する。
【００２２】
モデル生成部１０６が出力したモデルデータ１２８は、例えば後述する例のように、処理ロット決定装置１００の内部で処理ロットの作成のために利用されてもよい。あるいは、モデルデータ１２８は、例えば通信回線を介して他の装置に送信されるか、またはリムーバブル記録媒体を介して他の装置に読み込まれて利用されてもよい。なお、上記で説明した実績データ入力部１０２、実績データ前処理部１０４、およびモデル生成部１０６は、処理ロットを自動的に決定するために利用できる予測モデルを生成する予測モデル生成装置として機能している。
【００２３】
一方、予定データ入力部１０８は、予定データ１２４を読み込む。予定データ１２４は、処理ロット決定の対象になる工程において未処理の材料単位に関する情報を含む。予定データ前処理部１１０は、予定データ入力部１０８が読み込んだ予定データについて所定の前処理を実行する。前処理は、例えば後述する例のように、適合性スコア算出部１１２の処理を容易にするために実施される。また、予定データ前処理部１１０が実行する前処理は、実績データ前処理部１０４が実行する前処理と対応していてもよい。適合性スコア算出部１１２は、予定データ前処理部１１０による前処理を経た予定データと、モデル生成部１０６によってモデルデータ１２８として出力された予測モデル（すなわち材料単位に関する情報を説明変数として回帰手法を用いて生成された予測モデル）とに基づいて、予定データ１２４に含まれる材料単位の組み合わせの適合性スコアを算出する。なお、モデルデータ１２８は、例えば通信回線を介して他の装置から受信されるか、または他の装置においてリムーバブル記録媒体に記録されたものであってもよい。
【００２４】
ここで、本実施形態において、適合性スコア算出部１１２によって算出される適合性スコアは、それぞれの材料単位を同一の処理ロットに含めた場合の適合性を表す。過去の処理において同一の処理ロットに含まれた材料単位の条件を適合性スコアに反映させることで、適切に処理ロット作成のための適合性スコアを算出することができ、そのような適合性スコアに基づいて材料単位を処理ロットに割り当てることで、工程を効率化することができる。例えば、鋼材の圧延工程では、加工後のコイル幅や厚み、硬度などが類似したスラブを同一の処理ロットに含めることで、圧延ロールの配置や圧延回数などを変更する回数を最小化できる。処理ロット作成部１１４は、適合性スコア算出部１１２によって算出された適合性スコアに基づいて材料単位を処理ロットに追加し、その結果として決定された処理ロットの情報を処理ロットデータ１２６として出力する。処理ロットデータ１２６は、例えばコンピュータに接続されたディスプレイに表示されたり、コンピュータに接続されたプリンタによって印刷されたりする他、工程に材料を供給する装置への指示入力の生成に用いられてもよい。なお、上記で説明した予定データ入力部１０８、予定データ前処理部１１０、適合性スコア算出部１１２、および処理ロット作成部１１４は、上述の予測モデル生成装置により生成された予測モデルを利用して処理ロットを自動的に作成する処理ロット作成装置として機能している。
【００２５】
図３は、図２に示された処理ロット決定装置が実行する予測モデル生成方法の例を示すフローチャートである。図３に示された例では、まず、実績データ入力部１０２による実績データ入力ステップ（Ｓ１１）が実行される。上述のように、このステップでは実績データ１２２が読み込まれる。次に、実績データ前処理部１０４による実績データ前処理ステップ（Ｓ１２）が実行される。次に、モデル生成部１０６によるモデル生成ステップ（Ｓ１３）が実行される。さらに、モデル生成部１０６が実行するモデル保存ステップ（Ｓ１４）によって、モデルデータ１２８が保存される。
【００２６】
例えば、上記のような予測モデル生成処理は、工程において新たに処理ロット決定装置１００を導入する場合に実行される。この場合、工程において既に処理された材料単位が割り当てられた処理ロットに関する情報を含む実績データ１２２が所定の数の処理ロットまたは材料単位について蓄積された後で、図３に示されたステップＳ１１〜Ｓ１４が実行される。あるいは、予測モデル生成処理は、工程において既に処理ロット決定装置１００が導入されている場合において、材料単位または処理ロットに関して新規の条件が追加された場合に実行されてもよい。この場合、新規の条件に対応する情報を含む実績データ１２２が所定の数の処理ロットまたは材料単位について蓄積された後で、図３に示されたステップＳ１１〜Ｓ１４が実行される。
【００２７】
図４は、図２に示された処理ロット決定装置が実行する処理ロット作成方法の例を示すフローチャートである。図４に示された例では、まず、予定データ入力部１０８による予定データ入力ステップ（Ｓ２１）が実行される。上述のように、このステップでは予定データ１２４が読み込まれる。次に、予定データ前処理部１１０による予定データ前処理ステップ（Ｓ２２）が実行される。次に、適合性スコア算出部１１２による適合性スコア算出ステップ（Ｓ２３）が実行される。上述のように、このステップではモデルデータ１２８が読み込まれる。さらに、処理ロット作成部１１４が実行する処理ロット作成ステップ（Ｓ２４）によって処理ロットが作成され、その結果が処理ロットデータ１２６として出力される。
【００２８】
例えば、上記のような処理ロット作成処理は、図３に示したような予測モデル生成処理によってモデルデータ１２８が生成された後に、次工程の実施に先立って実行される。この場合、次工程において未処理の材料単位に関する情報を含む予定データ１２４に基づいて図４に示されたステップＳ２１〜Ｓ２４を実行し、出力された処理ロットデータ１２６に従って材料単位を処理ロットに割り当て、次工程での処理を実施する。
【００２９】
上記のような本発明の一実施形態の構成によれば、処理ロットを自動的に作成するために利用可能な予測モデルが生成される。また、上記の構成によれば、予測モデルに従って算出される適合性スコアを用いて処理ロットを自動的に作成することができる。本実施形態では、回帰手法を用いて予測モデルを生成する場合、制約条件に基づく判断手順を個々に決定しなくてもよいため、データのメンテナンスを簡略化することができる。
【００３０】
（鋼材の圧延工程における適用例：実績データ）
図５は、本発明の一実施形態を鋼材の圧延工程に適用した場合の実績データ（図２および図３において実績データ１２２として示した）の例を示す図である。図示された例において、実績データは、スラブＩＤ、コイル幅、スラブ重量、炭素量、強度、納期、チャージＩＤ、ストランドＩＤ、鋳造時刻、処理ロットＩＤ、および処理時刻の情報を含む。以下、それぞれの項目について説明する。
【００３１】
スラブＩＤは、鋼材の圧延工程における材料単位であるスラブのそれぞれに割り当てられる一意なＩＤである。コイル幅、スラブ重量、および炭素量は、処理仕様に分類される情報である。図示された例において、コイル幅は圧延工程終了後の実測値または圧延工程における設定値であり、スラブ重量および炭素量は連続鋳造工程の途中または終了後における実測値である。強度および納期は、注文仕様に分類される情報である。図示された例において、強度はコイルの仕様上の強度である。上記の炭素量は仕様上の強度が得られるように設定されているが、強度は炭素量以外の成分量によっても変化するため、炭素量とは別の情報として扱う。納期は、例えば処理ロットが決定されて圧延工程が開始された時刻から、要求される納期までの日数である。納期が短いスラブの場合、他の条件にかかわらず、圧延工程が他のスラブよりも優先された可能性がある。
【００３２】
チャージＩＤ、ストランドＩＤ、および鋳造時刻は、前工程情報に分類される情報である。チャージＩＤは、連続鋳造機に溶鋼を供給する取鍋のチャージのそれぞれに割り当てられる一意なＩＤである。溶鋼の成分は取鍋ごとに調整されるため、チャージＩＤが同一のスラブの間では成分構成が同じになる。ストランドＩＤは、連続鋳造機が溶鋼を鋳型に流し込んで連続的に鋳造するためのストランドを複数有する場合に、それぞれのストランドに割り当てられる一意なＩＤである。ストランドごとに鋳型の幅を変えられるため、ストランドＩＤが同一のスラブの間ではスラブ幅、およびスラブ幅に対応して決定されるコイル幅が近い値になる可能性が高い。鋳造時刻は、それぞれのスラブが連続鋳造機で製造された時刻であり、例えば処理ロットが決定されて圧延工程が開始された時刻を基準にして表現される。スラブが製造されるのは圧延工程が開始されるよりも前であるため、図示された例において鋳造時刻はマイナスの値になっている。
【００３３】
処理ロットＩＤおよび処理時刻は、処理ロット情報に分類される情報である。処理ロットＩＤは、圧延設備において連続して処理された処理ロットのそれぞれに割り当てられる一意なＩＤである。実績データにおいて処理ロットＩＤで示される処理ロットは、例えば、連続して圧延されるコイルの幅や厚みの差を可能な限り小さくする、納期を順守する、といったような、上記の実績データに含まれる各項目によって表現される諸々の条件を充足するように決定されたものである。処理時刻は、例えばそれぞれのスラブの圧延処理が開始された時刻であり、処理ロットが決定されて圧延工程が開始された時刻を基準にして表現される。
【００３４】
他の例において、実績データは、図示した例の情報に加えて、またはそれらの一部に代えて、スラブおよびコイルの厚み、幅、長さ、重量、化学成分、ならびに温度などの処理仕様、連続鋳造以外の前工程（具体的には、スラブ検査や表面研削など）の通過時刻などの前工程情報などを含んでもよい。例えば、圧延設備とは異なる場所にある複数の連続鋳造機で鋳造されたスラブが材料になる場合には、前工程情報として、どの連続鋳造機で鋳造されたかを示す情報が含まれてもよい。
【００３５】
図６Ａおよび図６Ｂは、圧延工程の例における実績データおよびその前処理の例を示す図である。図６Ａに示した例では、スラブＩＤ、コイル幅、スラブ重量、炭素量、チャージＩＤ、ストランドＩＤ、処理ロットＩＤ、および処理時刻の情報を含む実績データのレコードが提供されている。図６Ｂに示した例では、図６Ａに示された２０件のレコードからなる実績データが、チャージＩＤ、ストランドＩＤ、平均コイル幅、合計スラブ重量、炭素量、処理ロットＩＤ、および最早処理時刻の情報を含む７件のレコードからなるデータに圧縮されている。実績データ前処理部１０４がこのようなデータ量の圧縮を実行することによって、モデル生成部１０６における計算回数を低減することができる。
【００３６】
図示された例において、実績データ前処理部１０４は、上述のように溶鋼の成分がチャージＩＤごとに同じであること、およびコイル幅がストランドＩＤごとに近い値になることに基づいて、実績データのデータ量を圧縮する。より具体的には、実績データ前処理部１０４は、チャージＩＤおよびストランドＩＤの組み合わせが一意になるようにレコードを統合する。例えば、図６Ａに示された実績データのスラブＩＤがＳ０１，Ｓ０２，Ｓ０３の３件のレコードが、チャージＩＤがＣ１、ストランドＩＤがＮ１の１件のレコードに統合される。平均コイル幅は、統合されるレコードにおけるコイル幅の平均値である。合計スラブ重量は、統合されるレコードにおけるスラブ重量の合計値である。炭素量は、統合されるレコード（同じチャージＩＤを有する）では共通である。最早処理時刻は、統合されるレコードにおける処理時刻のうち最も早い（値が小さい）ものである。
【００３７】
なお、図６Ａおよび図６Ｂに示された例では同じチャージＩＤおよび同じストランドＩＤをもつスラブがすべて同じ処理ロットに含まれる（処理ロットＩＤが同一である）ように処理ロットが決定されているため、統合されるレコードでは処理ロットＩＤが共通である。他の例で、同じチャージＩＤおよび同じストランドＩＤをもつスラブが異なる処理ロットに含まれるように処理ロットが決定される場合には、例えば統合されるレコードにおいて最も多く含まれる処理ロットＩＤを代表処理ロットＩＤとして統合後のレコードに含めてもよい。
【００３８】
（鋼材の圧延工程における適用例：適合性スコアと予測モデル）
上記で説明した例のような実績データに基づいて、モデル生成部１０６は、例えば図７に示すようなフローでｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとの間の適合性スコアＣｉｊを算出する（レコード数をＭとして、ｉ，ｊ∈｛１，２，…，Ｍ｝）。適合性スコアＣｉｊは、後述する予測モデルの目的変数になる。
【００３９】
図７に示された例において、モデル生成部１０６は、実績データのｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとのそれぞれの組み合わせについて（Ｓ３１，Ｓ３２）、処理ロットＩＤが同一であるか否かを判定する（Ｓ３３）。ここで、２つのレコードの処理ロットＩＤが同一ではない場合、さらに、モデル生成部１０６は、それぞれのレコードに対応する処理単位(本実施形態では、スラブ、または、チャージＩＤおよびストランドＩＤの組み合わせで一意に特定可能になるように統合された単位)が割り当てられた処理ロット同士が所定の関係にあるか否かを判定する（Ｓ３４）。所定の関係は、例えば、処理ロット同士が時間的に近接していたり（具体的には、相次いで圧延工程が実施された処理ロットである）、処理ロット同士が条件的に類似していたりする（具体的には、コイル厚みなどが同じ、または近接する）ことである。過去の処理において材料単位が同一の処理ロットに含まれなくても、時間的に近接する、または条件的に類似する処理ロットに含まれていた場合、同様の材料単位を新たに処理する場合に同一の処理ロットに含めることが適切でありうる。ステップＳ３４では、このような観点を適合性スコアに反映させることができる。
【００４０】
ｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとの組み合わせが上記のステップＳ３３，Ｓ３４のいずれかに該当する場合、モデル生成部１０６は、ｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとの最早処理時刻の差分に基づいて適合性スコアＣｉｊを設定する（Ｓ３５）。具体的には、例えば、モデル生成部１０６は以下の式（１）によって適合性スコアＣｉｊを設定する。処理時刻の差分が小さい場合、それぞれのレコードに対応する処理単位は過去の処理において同一の処理ロット内または連続する処理ロット間で近接する処理順序を有していたことになる。例えば鋼材の圧延工程では、加工後のコイル幅や厚み、硬度などが類似したスラブを同一の処理ロット内、または連続する処理ロット間で近接する処理順序に配置することで圧延ロールの配置や圧延回数などの変更幅を小さくできるため、近接する処理順序を有していた材料単位について適合性スコアＣｉｊを高くし、同一の処理ロットに含めるようにすることは適切である。なお、ステップＳ３５では、必ずしも最早処理時刻の差分に基づいて適合性スコアＣｉｊを設定しなくてもよく、処理時刻に基づく他の条件に従って適合性スコアＣｉｊを設定してもよい。
【００４１】
【数１】
2019179442.tif 000003
【００４２】
上記の式（１）において、ｔｐｉ，ｔｐｊはｉ番目のレコードおよびｊ番目のレコードのそれぞれの最早処理時刻である。式（１）の例において、適合性スコアＣｉｊは、大きい（１００に近い）ほど、ｉ番目のレコードおよびｊ番目のレコードのそれぞれに対応するスラブが同じ処理ロットに含めることに適していることを意味する。なお、上記の式（１）で算出される適合性スコアＣｉｊを、例えばｙ＝１００ｅｘ−１００（ｅは自然対数の底）のような関数を用いて０≦Ｃｉｊ≦１００の範囲の値に変換してもよい。また、上限を１００以外の値で設定することも可能である。
【００４３】
一方、ｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとの組み合わせが上記のステップＳ３３，Ｓ３４のいずれかにも該当しない場合、モデル生成部１０６は適合性スコアＣｉｊに０を設定する（Ｓ３６）。この結果、モデル生成部１０６が設定する適合性スコアＣｉｊは、材料単位の組み合わせが同一の処理ロットに含まれる場合に高くなり、また、材料単位の組み合わせが、時間的に近接する、または条件的に類似する処理ロットに含まれる場合に高くなる。また、上記の例において、モデル生成部１０６が設定する適合性スコアＣｉｊは、材料単位の組み合わせが、同一の処理ロット内または連続する処理ロット間で近接する処理順序（処理時刻によって表現される）を有する場合に高くなる。以上のような処理によって設定された適合性スコアＣｉｊの例を表１に示す。
【００４４】
【表１】
2019179442.tif 000004
【００４５】
上述のように、モデル生成部１０６は、実績データに基づいて、適合性スコアＣｉｊを目的変数とし、材料単位に関する情報を説明変数とする予測モデルを、回帰手法を用いて生成する。ここで、回帰手法は、予測したい目的変数ｙを説明変数Ｘの関数ｆ（Ｘ）で求める手法であり、簡単な手法としてはｙ＝ａＸ＋ｂとして予測を行う線形回帰手法が知られている。予測モデルは、回帰手法によって作成される例えば重回帰モデル、決定木（回帰木）、またはランダムフォレストなどのモデルである。式（２）に、モデル生成部１０６が生成する予測モデルの例を示す。
【００４６】
【数２】
2019179442.tif 000005
【００４７】
式（２）において、Ｘｋｉ，Ｘｋｊは、ｉ番目のレコードおよびｊ番目のレコードのそれぞれに含まれる説明変数Ｘｋ（ｋ＝１，２，…，Ｎ）である。図６Ｂに示した鋼材の圧延工程の例ではＮ＝３であり、Ｘ１＝平均コイル幅、Ｘ２＝合計スラブ重量、Ｘ３＝炭素量である。係数ｗｋは、説明変数Ｘｋのそれぞれについて設定され、説明変数Ｘｋが適合性スコアＣｉｊに与える影響の大きさを示す。式（２）の例では、ｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとの間で、説明変数Ｘｋの差分が小さいほど適合性スコアＣｉｊが定数ｗ０に近づく。上記の式（１）の場合と同様に、適合性スコアＣｉｊを０≦Ｃｉｊ≦１００の範囲の値に変換してもよい。
【００４８】
上記の例において、モデル生成部１０６は、十分な数の実績データが収集された時点で、実績データを目的変数（適合性スコアＣｉｊ）および説明変数Ｘｋのデータセットとして用いて、予測モデルのパラメータ、具体的には式（２）の例における定数ｗ０および係数ｗｋを最小二乗法などの公知の手法によって算出する。モデル生成部１０６は、算出された予測モデルのパラメータをモデルデータ１２８として出力する。
【００４９】
（鋼材の圧延工程における適用例：処理ロットの作成）
モデル生成部１０６によって上記のような予測モデルが生成されると、適合性スコア算出部１１２による予定データ１２４に基づく適合性スコアの算出、および算出された適合性スコアに基づく処理ロット作成部１１４による処理ロットの作成が可能になる。ここで説明されている圧延工程の例において、予定データは上記で図６Ａに示した実績データと同様の情報（ただし、処理ロット情報を除く）を含み、予定データ前処理部１１０はこの予定データについて実績データ前処理部１０４と同様にデータ量の圧縮を実行する。従って、予定データ前処理部１１０から適合性スコア算出部１１２に提供される予定データは、図６Ｂに示した前処理後の実績データと同様の情報（ただし、処理ロット情報を除く）を含む。
【００５０】
上記のような前処理後の予定データが入力されると、適合性スコア算出部１１２は、モデルデータ１２８として記録されている予測モデルのパラメータ、具体的には式（２）の例における定数ｗ０および係数ｗｋを読み込み、予測モデルを用いて適合性スコアＣｉｊを算出する。具体的には、適合性スコア算出部１１２は、予定データのｉ番目のレコードおよびｊ番目のレコードのそれぞれに含まれる材料単位（例えば、スラブ）に関する情報を式（２）の説明変数Ｘｋ（Ｘ１＝平均コイル幅、Ｘ２＝合計スラブ重量、Ｘ３＝炭素量）に代入して適合性スコアＣｉｊを算出する。上記で図６Ａ、図６Ｂおよび表１に例示した実績データ（チャージＩＤ：Ｃ１〜Ｃ４）に基づく適合性スコアから予測モデルが生成された後に、新たに入力された予定データ（チャージＩＤ：Ｃ５〜Ｃ７）に基づいて適合性スコア算出部１１２が算出する適合性スコアＣｉｊの例を表２に示す。
【００５１】
【表２】
2019179442.tif 000006
【００５２】
上記の例のように適合性スコア算出部１１２がｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとの間の適合性スコアＣｉｊを算出した（レコード数をＭとして、ｉ，ｊ∈｛１，２，…，Ｍ｝）場合に、処理ロット作成部１１４は、例えば図８に示すようなフローで処理ロットを作成する。
【００５３】
図８に示された例において、処理ロット作成部１１４は、適合性スコアＣｉｊが所定の閾値を超える材料単位の組み合わせを同一の処理ロット（ｎ番目の処理ロット）に追加する。具体的には、処理ロット作成部１１４は、ｎ＝１に初期化してから（Ｓ４１）、予定データのｉ番目（ｉ＝１，２，…，Ｍ−１；ただし既に処理ロットに割り当てられているものを除く）のレコードに対応する材料単位をｎ番目の処理ロットに追加した上で（Ｓ４２，４３）、ｊ番目（ｊ＝ｉ＋１，ｉ＋２，…，Ｍ；ただし既に処理ロットに割り当てられているものを除く）のレコードとの組み合わせについて（Ｓ４４）、適合性スコア算出部１１２によって算出された適合性スコアＣｉｊが所定の閾値を超えていれば（Ｓ４５）、ｊ番目のレコードに対応する材料単位をｎ番目の処理ロット、すなわちｉ番目のレコードに対応する材料単位と同じ処理ロットに追加する（Ｓ４６）。
【００５４】
ここで、予測モデルが回帰手法を用いて適切に生成されていれば、適合性スコアＣｉｊが高いほど、材料単位を同一の処理ロットに含めることがより適切である。従って、適合性スコアＣｉｊの所定の閾値を予め設定し、その閾値を超える適合性スコアＣｉｊが算出された材料単位の組み合わせを同一の処理ロットに追加することによって、処理ロットを適切に決定することができる。
【００５５】
ここで、既に述べたように、圧延工程では、圧延ロールが摩耗するために、連続して処理可能なスラブの数、すなわち１つの処理ロットに含めることが可能な材料単位の数は有限である。従って、処理ロット作成部１１４は、上記のステップＳ４６で材料単位をｎ番目の処理ロットに追加した点で、処理ロット内のスラブ数が上限に到達している場合（Ｓ４７）、その時点でｎ番目の処理ロットに含まれる材料単位を確定し、予定データのｉ番目のレコードの処理も終了する（ｉ＝ｉ＋１）。図示された例では、ｉ番目のレコードとｊ番目のレコードとの組み合わせがすべて探索された場合も、ｎ番目の処理ロットに含まれる材料単位を確定し、レコードの処理を終了する（ｎ＝ｎ＋１になる；Ｓ４８）。なお、次に説明する例のように、予定データのｉ＋１番目以降のレコードに対応する材料単位でｎ番目の処理ロットに割り当てられたものとの適合性スコアＣｉｊに基づいて、ｎ番目の処理ロットにさらに材料単位を追加してもよい。予定データのすべてのレコードに対応する材料単位が処理ロットに追加されると処理ロット作成処理は終了する。
【００５６】
上記で表２に示した例で算出された適合性スコアＣｉｊに基づいて処理ロットを作成する場合、例えば、まずＣ５−Ｎ１（チャージＩＤ−ストランドＩＤ；以下同様）のレコードに対応する材料単位を１番目の処理ロットに追加し（図８のステップＳ４１〜Ｓ４３）、この処理ロットに追加する材料単位を探索する（ステップＳ４４〜Ｓ４６）。適合性スコアＣｉｊの閾値を５０とした場合、Ｃ５−Ｎ２（Ｃｉｊ＝６０）およびＣ７−Ｎ１（Ｃｉｊ＝７０）のレコードに対応する材料単位が１番目の処理ロットに追加されるが、Ｃ６−Ｎ１（Ｃｉｊ＝４０）、Ｃ６−Ｎ２（Ｃｉｊ＝３０）、およびＣ７−Ｎ２（Ｃｉｊ＝５０）のレコードに対応する材料単位は追加されない。
【００５７】
ここで、さらに、Ｃ５−Ｎ１のレコード以外で１番目の処理ロットに材料単位が割り当てられたレコード（Ｃ５−Ｎ２およびＣ７−Ｎ１）のそれぞれについて、これをｉ番目のレコードとして、適合性スコアＣｉｊが閾値を超えるｊ番目のレコードを１番目の処理ロットに追加する。具体的には、Ｃ５−Ｎ２のレコードとの組み合わせでは、Ｃ７−Ｎ２（Ｃｉｊ＝８０）のレコードが追加される。Ｃ７−Ｎ１のレコードとの組み合わせでは、既に処理ロットに追加されているレコード以外でＣｉｊが閾値を超えるレコードは存在しない。ここまでのステップで、１番目の処理ロットに含まれる材料単位が確定する。
【００５８】
次に、まだ処理ロットに追加されていないＣ６−Ｎ１のレコードに対応する材料単位を２番目の処理ロットに追加し（図８のステップＳ４２，Ｓ４３）、この処理ロットに追加する材料単位を探索する（ステップＳ４４〜Ｓ４６）。ここでも適合性スコアＣｉｊの閾値を５０とした場合、Ｃ６−Ｎ２（Ｃｉｊ＝６０）のレコードに対応する材料単位が２番目の処理ロットに追加される。これですべてのレコードに対応する材料単位が処理ロットに追加されたため、処理ロット作成処理は終了する。この例で作成された処理ロット（処理ロットＩＤ：Ｈ３，Ｈ４）を表３に示す。
【００５９】
【表３】
2019179442.tif 000007
【実施例】
【００６０】
以上で説明したような本発明の一実施形態、および鋼材の圧延工程への適用例について、実際の圧延工程で得られたデータを用いて検証を実施した。具体的には、４２７６２本のスラブについて、項目数３０の実績データ（図６Ａの例に示したようなデータ）を用意し、これを前処理でチャージＩＤおよびストランドＩＤの組み合わせで統合して６６２５件のレコード（図６Ｂの例に示したようなデータ）を得た。これらのレコードを上記で図３に示したようなモデル生成処理に用いる訓練データと、図４に示したような処理ロット作成処理に用いる評価データとに分けて、交差検証を行い、それぞれについて上記の式（１）を用いて適合性スコアＣｉｊを算出し（合計で７０５０９０通り）、その結果に基づいて予測モデルを評価した。
【００６１】
具体的には、訓練データを実績データ１２２として用いて、式（１）を用いて算出された適合性スコアＣｉｊに基づいて、後述する２種類の予測モデルを生成した。その一方で、評価データの処理ロット情報をマスクしたものを予定データ１２４として用いて、生成された予測モデルに基づいて適合性スコアｐＣｉｊを算出した。このようにして予測モデルを用いて算出された適合性スコアｐＣｉｊと、マスクされていた処理ロット情報から式（１）を用いて算出された適合性スコアＣｉｊとの間で、以下の式（３）によってＲ２値を算出した。
【００６２】
【数３】
2019179442.tif 000008
【００６３】
実施例で生成された２種類の予測モデルと、それぞれの場合のＲ２値とを表４に示す。いずれの場合もＲ２値は高く、予測モデルが適合性スコアＣｉｊを高い精度で予測できていることがわかる。
【００６４】
【表４】
2019179442.tif 000009
【００６５】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範囲内において、各種の変形例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００６６】
１００…処理ロット決定装置、１０２…実績データ入力部、１０４…実績データ前処理部、１０６…モデル生成部、１０８…予定データ入力部、１１０…予定データ前処理部、１１２…適合性スコア算出部、１１４…処理ロット作成部、１２２…実績データ、１２４…予定データ、１２６…処理ロットデータ、１２８…モデルデータ。
【図１】
2019179442.tif 000010
【図２】
2019179442.tif 000011
【図３】
2019179442.tif 000012
【図４】
2019179442.tif 000013
【図５】
2019179442.tif 000014
【図６Ａ】
2019179442.tif 000015
【図６Ｂ】
2019179442.tif 000016
【図７】
2019179442.tif 000017
【図８】
2019179442.tif 000018