(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、
を備えることを特徴とする、操業品質予測装置。
【請求項２】
前記有効特徴量特定部は、前記時系列特徴量の時系列変化に対する定量的評価に基づいて、前記有効特徴量を特定することを特徴とする、請求項１に記載の操業品質予測装置。
【請求項３】
前記時系列特徴量抽出部は、前記形状特徴量の時系列変化を線形近似して近似回帰直線を算出し、当該近似回帰直線の傾きおよび切片に基づいて前記定量的評価を取得することを特徴とする、請求項２に記載の操業品質予測装置。
【請求項４】
前記有効特徴量特定部は、前記時系列特徴量の時系列変化に対するユーザの定性的評価に基づいて、前記有効特徴量を特定することを特徴とする、請求項１に記載の操業品質予測装置。
【請求項５】
前記時系列特徴量の時系列変化に対する定量的評価または定性的評価は、前記時系列特徴量の分解能を下げた情報であることを特徴とする、請求項２〜４のいずれか１項に記載の操業品質予測装置。
【請求項６】
前記形状特徴量抽出部は、独立成分分析を用いて前記形状特徴量を抽出することを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の操業品質予測装置。
【請求項７】
前記有効特徴量特定部は、前記時系列特徴量の時系列変化を、対応分析を用いて解析し、前記解析結果より前記有効特徴量を特定することを特徴とする、請求項１〜６のいずれか１項に記載の操業品質予測装置。
【請求項８】
製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出ステップと、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出ステップと、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定ステップと、
を含むことを特徴とする、操業品質予測方法。
【請求項９】
コンピュータを、
製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、
を備える操業品質予測装置として機能させることを特徴とする、コンピュータプログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に前記操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、
前記形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、
前記時系列特徴量に基づいて、前記製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、
を備えることを特徴とする操業品質予測装置として機能させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造プロセスにおける操業品質予測装置、操業品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、より詳細には、複数のチャートデータから抽出される特徴量に基づいて操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルの関連性を明らかにし、当該関連性から操業品質トラブルを予測・検出する操業品質予測装置、操業品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製造プロセスの操業において、操業に異常が発生すると、過去の事例に対する知見を活用して操業改善対応が行われていた。この際、蓄積された過去の事例データは人間の記憶や人手による探索により活用されていたため、作業者の経験や主観によって過去の事例データに基づきとられる対応が相違することもあった。
【０００３】
このような問題に対して、過去の事例データを分析する手法が提案されている。操業の安定・品質の向上のためには、日々の操業データや品質データである操業品質のデータを解析して、操業品質トラブル（操業品質トラブルとは、操業トラブルおよび品質トラブルのうち少なくともいずれか一方をいう。）の原因を解明し、対策を立案することが重要である。このため、データ解析技術が必要不可欠である。従来、データ解析は、問題毎あるいは担当者毎に、個別のアプローチで行われている。例えば、製品長手方向のチャートデータからは板厚や板幅、温度履歴を解析し、設備チャートデータからはモータ電流値を解析し、疵などの品質データからはスリ疵やロール疵等を解析することができる。これらのデータが時系列となればデータ量は膨大となり、複雑多岐な鉄鋼プロセスにおいては時系列データの解析手法が必要となる。
【０００４】
時系列データ解析の基本的な考えとしては、まず、時系列データをデータ解析して有効な操業品質データを選定し、選定した操業品質データから特徴量を抽出する。そして、抽出した特徴量を分類して操業品質トラブルの要因を判別する判別モデルを作成する。この判別モデルから、操業品質トラブルを予測することが可能となる。
【０００５】
時系列データを解析する技術として、例えば、特許文献１には、独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＩＣＡ）を用いて時系列データの波形構成成分に対応する強さと操業結果との相関関係を解析してモデルを構築し、操業の予測に利用する操業分析装置が開示されている。また、特許文献２には、独立成分分析の類似手法として、ウェーブレット解析を利用した操業プロセスの操業結果解析装置が開示されている。さらに、特許文献３には、高速ＩＣＡを用いて算出されたプロセス変数値の独立変数値を用いて、プロセスの時系列データベースから過去のプロセスの状態類似事例を探索する方法が開示されている。
【０００６】
また、特許文献４には、主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＰＣＡ）、独立成分分析、またはＰＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅ）の特徴量をモデル変数として、Ｊｕｓｔ  Ｉｎ  Ｔｉｍｅ（ＪＩＴ）モデルへ組み込み、品質の予測を行う品質予測装置が開示されている。そして、特許文献５には、設計関連情報となるキーワードを含む資料を検索し、その検索結果を設計者へ知見情報として提供する設計支援装置が開示されている。かかる設計支援装置では、キーワードと資料との関連性の分析に対応分析を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−３１２４３０号公報
【特許文献２】特開２００４−２８８１４４号公報
【特許文献３】特開２００５−１３５０１０号公報
【特許文献４】特開２００９−７０２２７号公報
【特許文献５】特開２０１０−１９８２５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述のように、独立成分分析を用いた手法は多く提案されているが、着目する基底波形および独立信号を特定する手法については確立されていない。また、複数の対応チャートに対する独立成分分析の利用方法とその最良な独立信号を選定する方法は存在していない。
【０００９】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、複数のチャートデータから抽出された特徴量である独立成分の中から、操業品質トラブルの予兆に有効な独立成分を選定し、選定された独立成分の関連性から操業品質トラブルを予測・検出することが可能な、新規かつ改良された操業品質予測装置、操業品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、時系列特徴量に基づいて、製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、を備えることを特徴とする、操業品質予測装置が提供される。
【００１１】
本発明によれば、まず、一段目の特徴量抽出として、操業品質トラブルの予兆が含まれていると考えられる教師データとなる複数の操業チャートデータから、各操業チャートデータの形状特徴量が抽出される。次いで、二段目の特徴量抽出として、形状特徴量を時系列に並べた時系列特徴量のチャートデータから時系列変化を判断するための時系列特徴量が抽出される。そして、時系列特徴量に基づいて、操業品質トラブルの予兆を検出する際に注目すべき有効特徴量が特定される。これにより、操業品質トラブル発生の有無を監視する各監視対象について、操業品質トラブルの予兆を検出する際に注目すべき有効特徴量を選定することができる。
【００１２】
有効特徴量特定部は、時系列特徴量の時系列変化に対する定量的評価に基づいて、有効特徴量を特定してもよい。
【００１３】
このとき、時系列特徴量抽出部は、形状特徴量の時系列変化を線形近似して近似回帰直線を算出し、当該近似回帰直線の傾きおよび切片に基づいて定量的評価を取得してもよい。
【００１４】
また、有効特徴量特定部は、時系列特徴量の時系列変化に対するユーザの定性的評価に基づいて、有効特徴量を特定してもよい。
【００１５】
時系列特徴量の時系列変化に対する定量的評価または定性的評価は、時系列特徴量の分解能を下げた情報としてもよい。
【００１６】
形状特徴量抽出部は、独立成分分析を用いて形状特徴量を抽出してもよい。
【００１７】
また、有効特徴量特定部は、時系列特徴量の時系列変化を、対応分析を用いて解析し、解析結果より有効特徴量を特定してもよい。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出ステップと、形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出ステップと、時系列特徴量に基づいて、製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定ステップと、を含むことを特徴とする、操業品質予測方法が提供される。
【００１９】
さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、時系列特徴量に基づいて、製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、を備える操業品質予測装置として機能させることを特徴とする、コンピュータプログラムが提供される。
【００２０】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、製造プロセスから抽出された操業データを時系列に並べた複数のチャートデータであって、横軸に操業データそれぞれの時系列位置、縦軸に当該操業データそれぞれの値を示す複数の操業チャートデータから、当該操業チャートデータの形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部と、形状特徴量を時系列に並べた形状特徴量のチャートデータから時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部と、時系列特徴量に基づいて、製造プロセスにおける操業トラブルおよび／または品質トラブルである操業品質トラブルと関連性の高い有効特徴量を特定する有効特徴量特定部と、を備えることを特徴とする操業品質予測装置として機能させるためのプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供される。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように本発明によれば、複数のチャートデータから抽出された特徴量である独立成分の中から、操業品質トラブルの予兆に有効な独立成分を選定し、選定された独立成分の関連性から操業品質トラブルを予測・検出することが可能な操業品質予測装置、操業品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】操業正常時におけるコークス炉の炭化室から製造したコークスを押出機により押出す際の押出力を示すチャートデータを示す。
【図２】操業トラブル発生時におけるコークス炉の炭化室から製造したコークスを押出機により押出す際の押出力を示すチャートデータを示す。
【図３】本発明の実施形態に係る操業品質予測装置による操業品質解析処理の概要を示す説明図である。
【図４】同実施形態に係る操業品質予測装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図５】同実施形態に係る操業品質予測装置による操業品質解析処理を示すフローチャートである。
【図６】データ蓄積部に蓄積されている操業チャートデータ群の一例を示す説明図である。
【図７】操業トラブル予兆を含むチャートデータの変化パターン例を示す説明図である。
【図８】独立成分分析による形状特徴量（第１の特徴量）である基底波形およびその基底波形に対する重みの抽出を説明するための説明図である。
【図９】後半上昇パターンの教師データについて、形状特徴量と時系列特徴量との関係を説明する説明図である。
【図１０】人為による時系列特徴量の評価結果の一例を示す説明図である。
【図１１】操業品質予測装置による近似回帰直線を用いた増加傾向の評価の概要を説明する説明図である。
【図１２】時系列特徴量の時系列変化を線形近似した回帰直線を利用した時系列特徴量の増加傾向の評価方法を示す説明図である。
【図１３】トラブルに至るまでの時系列特徴量を線形近似する回帰直線を利用した時系列特徴量の増加傾向の評価方法を示す説明図である。
【図１４】対応分析による整理前の教師データの時系列特徴量の増加傾向の評価結果を示す表である。
【図１５】図１４の表を対応分析により整理した後の教師データの時系列特徴量の増加傾向の評価結果を示す表である。
【図１６】図１５に示す教師データの時系列特徴量の増加傾向の評価結果の定量化を説明する説明図である。
【図１７】図１５に示す教師データのグループ分けする一方法を説明する説明図である。
【図１８】クラスタリングによる教師データのグループ分けする一方法を説明する説明図である。
【図１９】操業品質予測装置による窯の押詰まり状態の予兆の検出を説明する説明図である。
【図２０】同実施形態に係る操業品質予測装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、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。
【００２４】
＜１．コークス炉押出力チャートデータの解析＞
まず、図１および図２を参照して、本発明の実施形態に係る操業品質予測装置を用いて操業品質トラブルのうちの操業トラブルの予測を行う対象であるコークス炉の操業と、コークス炉において発生する操業トラブルの一例について説明する。なお、図１は、操業正常時におけるコークス炉の炭化室から製造したコークスを押出機により押出す際の押出力を示すチャートデータを示す。図２は、操業トラブル発生時におけるコークス炉の炭化室から製造したコークスを押出機により押出す際の押出力を示すチャートデータを示す。
【００２５】
コークス炉は、石炭を乾留してコークスを製造する高温炉であり、炉を加熱するための燃焼室とコークスを生成する炭化室とが交互に水平に配置されて炉団を構成している。炭化室に入れられた石炭が乾留されコークスとなると、押出機により炭化室の一側から排出先の他側に向かって押し出される。このとき、正常状態であれば、図１に示すように、押出機の押出力によってコークスが圧縮された後、コークスは排出先へ移動する。押出機がコークスの押出方向に移動するにつれて炭化室内のコークスは減少するので、押出機の押出力は徐々に減少する。
【００２６】
一方、コークス炉に操業トラブルが発生した場合、炭化室内のコークスが詰まってしまい、コークスを正常に押し出せなくなる押詰まり状態がある。このような押詰まり状態が生じると、コークス炉の操業を中断して人力により対応する必要があり、時間のロスや作業負荷の増大によって生産性が低下してしまう。
【００２７】
押詰まり状態におけるコークスを押し出す際の押出機の押出力は、図２に示すように、炭化室のコークスが移動しないため、押出機によってコークスを押し出すにつれて押出力は徐々に増加する。その後、押出機はコークスを押し出せず停止してしまう。押詰まり状態は、正常時に平滑であった炭化室内のレンガ炉壁が減肉陥没したりレンガ炉壁にカーボンが付着したりして平滑ではない部分が拡大し、押出負荷が増加することで発生する。そこで、本実施形態では、コークス炉における操業トラブルの予測に操業品質予測装置を適用し、コークス炉の窯の押出毎にチャートデータとして保存される押出機の押出力の時系列データを解析することで、押出負荷の増加傾向（予兆）を捉え、操業トラブルの予測を行うことについて説明する。
【００２８】
＜２．操業品質予測装置による操業品質解析処理＞
［２−１．解析フロー概要］
まず、図３に基づいて、本実施形態に係る操業品質予測装置により操業や品質の解析を行う処理得ある操業品質解析処理の概要を説明する。図３は、本実施形態に係る操業品質予測装置による操業品質解析処理の概要を示す説明図である。
【００２９】
本実施形態に係る操業品質予測装置は、操業データから特徴量を抽出し、操業トラブルを予測する装置である。当該操業品質予測装置は、操業データからの特徴量抽出を二段階で行うことを特徴とする。具体的には、操業品質予測装置による操業品質解析処理は、図３に示すように、以下のＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ４の処理から構成される。ＳＴＥＰ１〜ＳＴＥＰ４の処理の概要は以下のとおりである。なお、各処理の詳細については後述する。
【００３０】
ＳＴＥＰ１：操業データの選定
押出チャートデータの中からチャートデータの第１の特徴量である形状特徴量を抽出するための教師データが選定される。
ＳＴＥＰ２：特徴量抽出
教師データに独立成分分析を適用し、チャート形状の特徴を示す基底波形およびその基底波形の強さを表す独立信号を算出する。ＳＴＥＰ２により、教師データのチャートの形状特徴量（第１の特徴量）を取得する。
ＳＴＥＰ３：特徴量の分類／判別
ＳＴＥＰ２の結果に基づいて、押出毎の独立信号の変化から押詰まりの操業トラブルの予兆と推測される基底波形およびその独立信号の変化を第２の特徴量である時系列特徴量として特定する。時系列特徴量を、対応分析を用いて整理し分類することによって、トラブル予兆の検出のための有効特徴量を抽出する。
ＳＴＥＰ４：特徴量の評価
ＳＴＥＰ３までの解析結果を教師データ以外で評価し、有効特徴量に基づいて押詰まりの操業トラブルの予兆を検出する。
【００３１】
本実施形態に係る操業品質予測装置は、操業トラブルの結果と独立成分（「独立信号」ともいう。）の時系列変化を対応付けて分類することにより、各監視対象で注目すべき独立成分を選定する。そして、選定された独立成分の時系列変化を監視することで、操業トラブルの予兆を検出し、トラブルの発生を未然に防ぐことを可能にする。以下、操業品質予測装置の機能構成と、これによる操業品質解析処理について、詳細に説明していく。
【００３２】
［２−２．操業品質予測装置の機能構成］
図４に、本実施形態に係る操業品質予測装置１００の機能構成を示す。操業品質予測装置１００は、図４に示すように、データ取得部１１０と、特徴量抽出部１２０と、有効特徴量特定部１３０と、評価部１４０とからなる。
【００３３】
データ取得部１１０は、操業データの履歴を記憶するデータ蓄積部２００から教師データとして利用する操業データを取得する。データ蓄積部２００は、所定期間（例えば、直近３カ月）分の操業チャートデータを記憶する記憶部である。データ蓄積部２００は、図３に示すように操業品質予測装置１００とは別のサーバに設けてもよく、操業品質予測装置１００に設けてもよい。データ取得部１１０は、ユーザから入力された、教師データとして利用する操業データを特定するデータ選定情報に基づいて、データ蓄積部２００より該当する操業データを取得する。データ蓄積部２００から取得された操業データは、特徴量抽出部１２０へ出力される。
【００３４】
特徴量抽出部１２０は、教師データからデータの特徴を表す特徴量を抽出する機能部であって、第１の特徴量である形状特徴量を抽出する形状特徴量抽出部１２２と、第２の特徴量である時系列特徴量を抽出する時系列特徴量抽出部１２４と、からなる。
【００３５】
形状特徴量抽出部１２２は、教師データに対して独立成分分析（ＩＣＡ）を適用し、チャート形状の特徴を示す基底波形およびチャートにおける基底波形の寄与を表す独立信号を算出する。操業チャートデータの形状特徴量の抽出技術に独立成分分析を利用することで、操業チャートデータを複数の基底波形とその基底波形に対する重み（独立信号）の積との線形和として表現することができる。この結果をベースとして押出毎の基底波形に対する重みの変化を見ることで、操業トラブルの予兆を見出す。
【００３６】
時系列特徴量抽出部１２４は、形状特徴量抽出部１２２により算出された各教師データの基底波形およびその独立信号に基づいて、押出毎の基底波形に対する独立信号の変化を第２の特徴量である時系列特徴量として抽出する。そして、時系列特徴量抽出部１２４は、特定の基底波形に対応する独立信号の時系列変化（時系列特徴量）を評価する。時系列特徴量の評価手法の詳細については後述するが、時系列特徴量抽出部１２４は、時系列特徴量を評価して、監視対象を評価結果に基づき分類する。
【００３７】
有効特徴量特定部１３０は、時系列特徴量抽出部１２４により分類された各監視対象について、操業トラブル発生時に時系列的変化が現れる独立信号を有効特徴量として特定する。各監視対象には個体差があり、操業トラブルが発生したときに変化が現れる時系列特徴量はそれぞれ異なる。有効特徴量は、各監視対象に操業トラブル発生の予兆があるかを評価するために用いる特徴量であり、後述する評価部１４０で評価される。
【００３８】
評価部１４０は、教師データに基づき特定された各監視対象の有効特徴量に基づいて、監視対象それぞれについて操業トラブルの予兆の有無を評価する。評価部１４０は、有効特徴量の時系列変化に着目して操業トラブルの予兆を検出することで、確実かつ効率的に評価を行うことができ、操業トラブルの発生を未然に防止することが可能となる。
【００３９】
［２−３．操業品質解析処理］
次に、コークス炉の押詰まり状態の診断を例として、本実施形態に係る操業品質予測装置１００による操業品質解析処理について、図３および図５に沿って、図６〜図１８を参照しながら説明する。
【００４０】
（ＳＴＥＰ１：操業データの選定）
操業品質予測装置１００による操業品質解析処理は、図５に示すように、まず、データ取得部１１０によりデータ蓄積部２００から教師データとなる操業チャートデータを取得することから開始する（Ｓ１００）。教師データは、操業トラブルの予兆が含まれているデータであり、ユーザによりデータ蓄積部２００に蓄積された押出履歴（操業チャートデータ）から選定される。
【００４１】
操業チャートデータは、１日に１〜２回各窯からそれぞれ得られるデータである。以下、１日に１回各窯から操業チャートデータが得られる場合を例として記載する。データ蓄積部２００には、例えば図６に示すように、各窯について押出機の押出位置と押出力の関係を示す操業チャートデータが所定期間（例えば、直近３カ月）分蓄積されている。ユーザは、データ蓄積部２００に蓄積されている操業チャートデータをディスプレイ等の表示装置に表示させて確認し、チャート形状に特徴のある操業チャートデータを教師データとして選定する。
【００４２】
コークス炉の押詰まりの直前においては、操業チャートデータのチャート形状に、例えば図７に示すような変化が現れる。図７は、操業トラブル予兆を含むチャートデータの変化パターン例を示す説明図である。例えば、パターンＡとして、押出機によるコークスの押出毎にピーク点（コークスケーキにて静止摩擦から動摩擦へ変化するときの点）が上昇する場合に押詰まり状態となる場合がある。パターンＡでは、図７に示すように、押詰まり状態となるｎ回前の操業チャートデータから押詰まり状態となるまでの操業チャートデータを見ると、ピーク点が徐々に上昇する。
【００４３】
また、例えば、パターンＢとして、押出機によるコークスの押出毎に押出位置の後半で押出力が上昇する場合に押詰まり状態となる場合がある。パターンＢでは、図７に示すように、押詰まり状態となるｎ回前の操業チャートデータから押詰まり状態となるまでの操業チャートデータを見ると、押出位置が大きくなるにつれて低下していた押出力が徐々に低下しなくなり、押詰まり状態となったときには押出力は上昇するようになっている。
【００４４】
さらに、パターンＣとして、押詰まり状態となる直前に、チャート波形中盤に振動が現われる場合に押詰まり状態となる場合がある。パターンＣでは、図７に示すように、押詰まり状態となるｎ回前の操業チャートデータから押詰まり状態となるまでの操業チャートデータを見ると、操業チャートデータの中盤のチャート波形の振動が、徐々に大きくなっている。
【００４５】
このように、操業トラブルが発生する直前には操業チャートデータのチャート形状に変化が生じる場合が多い。このような操業チャートデータを教師データとして選定し解析することで、操業トラブルの予兆に有効な独立信号を抽出できる。
【００４６】
ユーザは、データ蓄積部２００に蓄積された操業チャートデータから、コークス炉の窯毎に複数件（例えば５０件）を教師データとして選定する。１つの教師データは、押詰まり状態等の操業トラブルが発生する直前ｎ回の操業チャートデータからなる。操業チャートデータ数ｎは、複数であり、例えば１週間の操業チャートデータを分析する場合には６とすることができる。教師データには、図７に示したような３つのパターンを含め、図７のそれぞれのパターンにて、押詰まりに至るまでのチャートデータ（図７の点線枠で示すデータ群ａ〜ｃ）を利用するとよい。
【００４７】
また、図７では押詰まりが発生したときの教師データについて述べているが、押詰まり状態には至っていないチャートデータも教師データとして含めてもよい。例えば、通常のチャート形状からはかけ離れて押出力の高い、後半上昇パターン（パターンＢ）の操業チャートデータを異常波形パターン（図７でいえば押詰まりトラブル発生の１回前のチャートデータのような波形）として定義し、異常波形パターンに至るまでのチャートデータを教師データに含めてもよい。
【００４８】
ユーザは、操業品質予測装置１００を操作する操作入力装置（図示せず。）により、教師データとして使用する操業チャートデータを特定するデータ選定情報を入力する。データ選定情報を受けた操業品質予測装置１００のデータ取得部１１０は、データ選定情報に基づき、該当する操業チャートデータを取得し、特徴量抽出部１２０へ出力する。
【００４９】
（ＳＴＥＰ２：特徴量抽出）
ＳＴＥＰ１（Ｓ１００）にて教師データが選定され、データ蓄積部２００から取得すると、特徴量算出部１２０により教師データである操業チャートデータから特徴量の抽出が行われる。本実施形態に係る操業品質予測装置１００では、操業チャートデータから２段階で特徴量を抽出する。まず、形状特徴量抽出部１２２により、第１の特徴量であるチャート形状の形状特徴量が抽出される（Ｓ１１０）。
【００５０】
本実施形態では、操業チャートデータの形状特徴量の抽出技術に独立成分分析（ＩＣＡ）を用いる。独立成分分析を用いることで、押出力に関する操業チャートデータを図８に示すように複数の基底波形（Ａ）とその基底波形に対する重み（独立信号ｓ（ｔ）、押出回数ｔ）の積との線形和として表現することができる。図８は、独立成分分析による形状特徴量（第１の特徴量）である基底波形およびその基底波形に対する重みの抽出を説明するための説明図である。なお、図８では、説明を簡単にするため３成分の独立信号の場合について示しているが、任意の成分数を設定することができる。
【００５１】
具体的に説明すると、下記式１のようにｎ個の操業チャートデータからなる教師データｘ（ｔ）＝［ｘ１（ｔ）  ｘ２（ｔ）  ・・・  ｘｎ（ｔ）］Ｔを基底波形（ｎ×ｐの混合行列）Ａと統計的に独立なｐ個の独立信号ｓ（ｔ）＝［ｓ１（ｔ）  ｓ２（ｔ）  ・・・  ｓｐ（ｔ）］Ｔの線形結合（すなわち、ｘ（ｔ）＝Ａｓ（ｔ））と仮定する。なお、ｔは押出回数である。
【００５２】
【数１】
0005772546.tif 000002
【００５３】
行列Ａの列要素が操業チャートデータの基底波形に相当し、上記のように各基底波形と独立信号との積の線形和によって、教師データであるの一つ一つ操業チャートデータが近似的に表現される（各押出回数ｔのｘ（ｔ）に対して、ｓ（ｔ）の値がそれぞれ特定される）。形状特徴量抽出部１２２は、この線形結合の結果より、各教師データについて、基底波形Ａに対する重み、すなわち独立信号ｓ（ｔ）を形状特徴量としてそれぞれ取得する。
【００５４】
（ＳＴＥＰ３：特徴量の分類／判別）
ＳＴＥＰ２（Ｓ１１０）にて各教師データについて形状特徴量が抽出されると、次いで、時系列特徴量抽出部１２４により、各教師データにつき、当該教師データを構成する操業チャートデータそれぞれについて取得された押出機による押出毎の基底波形に対する独立信号ｓ（ｔ）の変化を取得する（Ｓ１２０）。この独立信号ｓ（ｔ）の変化が時系列特徴量となる。
【００５５】
例えば、図９に示すように、押出機によるコークスの押出毎に押出位置の後半で押出力が上昇する場合に押詰まり状態となる後半上昇パターン（図７のパターンＢ）の教師データについての時系列特徴量を考える。押出日時ｔ１〜ｔ６の６つの操業チャートデータについて、後半上昇パターンの基底波形の独立信号ｓ１（ｔ）を時系列順に並べると、図９に示すように、基底波形のチャート波形の変化と特定の形状特徴量（ここでは、独立信号ｓ１（ｔ））の強さとがともに上昇しており、対応していることがわかる。このような形状特徴量の時系列変化である時系列特徴量の変化（増加または減少）を評価することで、操業トラブルの予兆を見出すことができる。
【００５６】
時系列特徴量の評価方法としては、人為による評価と、操業品質予測装置１００による評価とが考えられる。
【００５７】
（ａ）人為による評価
まず、図１０に基づいて、人為による時系列特徴量の評価方法を説明する。図１０は、人為による時系列特徴量の評価結果の一例を示す説明図である。時系列特徴量の評価は、各教師データの各形状特徴量の変化の有無を定性的に判断することによって行われる。本実施形態では、形状特徴量に増加傾向があるか否かを複数段階で評価する。例えば、増加傾向あり（○）、増加傾向ややあり（△）、増加傾向なし（×）の３段階で評価することができる。
【００５８】
図１０のケース１、２は、独立信号ｓ１についての２つの時系列特徴量である。ケース１では、押出機によりコークスが押出される毎に独立信号ｓ１の値は大きくなり、この独立信号ｓ１に対応する基底波形の形状特徴量が強くなっている。これより、ケース１の時系列特徴量は増加傾向にあると評価することができる。一方、ケース２では、押出機によるコークスの押出が繰り返し行われても独立信号ｓ１の値に大きな変化はなく、この独立信号ｓ１に対応する基底波形の形状特徴量が強くなっている傾向もない。これより、ケース２の時系列特徴量は増加傾向なしと評価することができる。
【００５９】
また、図１０のケース３、４は、独立信号ｓ２についての２つの時系列特徴量である。ケース３では、しばらくは独立信号ｓ２の値に大きな変化はなかったが直近の押出機によるコークスの押出にて独立信号ｓ２の値が大きくなっている。これより、ケース３の時系列特徴量は、増加傾向がややあると評価することができる。一方、ケース４では、中盤で独立信号ｓ２の値が大きくなり、その後直近の押出まで独立信号ｓ２の値が大きくなっている。これより、ケース４の時系列特徴量は増加傾向にあると評価することができる。
【００６０】
（ｂ）操業品質予測装置による評価
操業品質予測装置１００による時系列特徴量の評価は、例えば時系列特徴量の増加傾向について定量的に評価することが考えられる。具体的には、図１１左に示すように、上記（ａ）に記載した人為による評価で、増加傾向ありとされた独立信号ｓ１、ｓ２についての時系列特徴量は、押出機によるコークスの押出が行われる毎に独立信号ｓ１、ｓ２が強くなる傾向がある。そこで、操業品質予測装置１００は、各時系列特徴量について、時系列変化を線形近似する回帰直線（ｙ＝ｋｚ＋ｌ）を算出する。ｚは押出回数、ｙは基底波形の強さ（すなわち、独立信号）である。そして、操業品質予測装置１００は、当該回帰直線の傾きｋと切片ｌについて、所定の条件で増加傾向の有無を判定する。これにより、上記（ａ）に記載した人為による評価と同様の評価が可能になる。
【００６１】
操業品質予測装置１００による時系列特徴量の評価方法としては、例えば以下の２つの方法が考えられる。
【００６２】
（方法１：時系列特徴量の時系列変化を線形近似した回帰直線を利用）
方法１では、時系列特徴量を線形近似した回帰直線の傾きｋおよび切片ｌを利用して、当該時系列特徴量の増加傾向を評価する。例えば図１２に示すように、時系列特徴量として、６回のコークス押出についてのある基底波形の独立信号の強さｙの変化を用い、これを線形近似する。時系列特徴量の近似回帰直線をｙ＝ｋ１・ｚ＋ｌ１としたとき、下記式２に示す評価基準に基づき、時系列特徴量の増加傾向を評価する。
【００６３】
（ｋ１×７＋ｌ１）／ｙｚ＝１≧２      →  増加傾向あり（○）
（ｋ１×７＋ｌ１）／ｙｚ＝１≧１．５  →  増加傾向ややあり（△）
（ｋ１×７＋ｌ１）／ｙｚ＝１＜１．５  →  増加傾向なし（×）
・・・（式２）
【００６４】
この評価基準は、７回のコークス押出、すなわち１週間の操業において、押出回数７回時（ｚ＝７）の独立信号の強さがｚ＝1の時の基底波形の独立信号の強さｙｚ＝１に比べて２倍以上変化している場合に増加傾向ありと評価するものである。そして、１週間の操業において独立信号の強さがｚ＝1の時の基底波形の独立信号の強さｙｚ＝１に比べて１．５倍以上変化している場合に増加傾向ややありと評価し、独立信号の強さの変化がｚ＝1の時の基底波形の独立信号の強さｙｚ＝１に比べて１．５倍未満である場合には増加傾向なしと評価する。このように、時系列特徴量から近似回帰直線を算出することで、操業品質予測装置１００によって時系列特徴量の増加傾向を評価することができる。
【００６５】
（方法２：トラブルに至るまでの時系列特徴量を線形近似する複数の回帰直線を利用）
方法２では、トラブル発生の押出回数１〜３回前の独立信号の強さの変化の影響に重みを置いて評価基準と比較する評価値を算出する。つまり、方法２は、方法１のような押詰まりｎ回前から１回前の操業チャートデータの全体的な時系列変化を評価するのではなく、例えば押詰まり３回前までといった局所的な時系列変化を重視する場合に使う評価指標である。
【００６６】
例えば、図１３に示すように、時系列特徴量として、図１２の場合と同様、６回のコークス押出についてのある基底波形の独立信号の強さｙの変化を用いるとき、この時系列特徴量から複数の近似回帰直線を求める。ここで、時系列特徴量の構成する各データのうちトラブル発生前に近い押出日時のデータを多く用いて近似回帰直線を求める。例えば、トラブル発生前６回の時系列変化、トラブル発生前５回の時系列変化、トラブル発生前４回の時系列変化、トラブル発生前３回の時系列変化、およびトラブル発生前２回の時系列変化、のようにトラブル発生前の１〜３回前の押出チャートデータに現れる時系列変化の情報を重複して足し合わせることで、評価基準にてトラブル発生前、特に、１〜３回前の時系列特徴量の増加傾向を重視することができる。
【００６７】
図１３に示す例では、トラブル発生前６回の時系列変化、トラブル発生前５回の時系列変化、およびトラブル発生前４回の時系列変化に基づく３つの近似回帰直線を求めている。各近似回帰直線を、ｙ＝ｋ１・ｚ＋ｌ１、ｙ＝ｋ２・ｚ＋ｌ２、およびｙ＝ｋ３・ｚ＋ｌ３としたとき、方法２では、これらの近似回帰直線の傾きの平均値Ｋ＊＝（ｋ１＋ｋ２＋ｋ３）／３、および切片の平均値ｌ＊＝（ｌ１＋ｌ２＋ｌ３）／３を用いて、下記式３に示す評価基準に基づき時系列特徴量の増加傾向を評価する。
【００６８】
（Ｋ＊×７＋ｌ＊）／ｙｚ＝１≧２      →  増加傾向あり（○）
（Ｋ＊×７＋ｌ＊）／ｙｚ＝１≧１．５  →  増加傾向ややあり（△）
（Ｋ＊×７＋ｌ＊）／ｙｚ＝１＜１．５  →  増加傾向なし（×）
・・・（式３）
【００６９】
この評価基準も、方法１と同様、７回のコークス押出、すなわち１週間の操業において、押出回数７回時（ｚ＝７）の独立信号の強さがｚ＝1の時の基底波形の独立信号の強さｙｚ＝１に比べて２倍以上変化している場合に増加傾向ありと評価するものである。そして、１週間の操業において独立信号の強さがｚ＝1の時の基底波形の独立信号の強さｙｚ＝１に比べて１．５倍以上変化している場合に増加傾向ややありと評価し、独立信号の強さの変化がｚ＝1の時の基底波形の独立信号の強さｙｚ＝１に比べて１．５倍未満である場合には増加傾向なしと評価する。このように、時系列特徴量から近似回帰直線を算出することで、操業品質予測装置１００によって時系列特徴量の増加傾向を評価することができる。
【００７０】
なお、時系列特徴量の増加傾向を評価するにあたり、定性的評価あるいは定量的評価のいずれを用いる場合であっても、これらの評価によって時系列特徴量の有する情報の分解能を下げている。例えば、上記実施形態では、時系列特徴量を、増加傾向あり（○）、増加傾向ややあり（△）、増加傾向なし（×）の３つに分類している。このように、時系列特徴量の有する情報の分解能を下げることで、後述の処理で有効特徴量を特定する際の情報を見易くすることができる。また、ユーザの判断といった定性的な判断も有効特徴量の特定に用いることが可能となる。
【００７１】
ステップＳ１２０で抽出した時系列特徴量の増加傾向を上述した方法を用いて評価した結果を表にまとめると、図１４のようになる。図１４は、教師データである各操業チャートデータについて、窯番とイベント（ここでは、何らかの操業トラブルの発生や操業チャートデータの異常波形の発生等をいう。）発生直前のコークスの押出日時、イベントの内容、および独立成分分析により抽出された各形状特徴量についての時系列特徴量の評価結果をまとめた表である。例えば、Ｎｏ．１の窯番２０（イベント発生直前押出日時：７月２２日）の操業チャートデータを見ると、独立信号Ｓ５に増加傾向がみられ、他の独立信号は変化には増加傾向はないと評価されたことがわかる。
【００７２】
このように人為や操業品質予測装置１００により時系列特徴量の評価が行われると、操業品質予測装置１００は、有効特徴量特定部１３０により、操業トラブルの予兆の検出において注目すべき独立信号を特定する（Ｓ１３０）。本実施形態では、注目すべき独立変数を特定するため、対応分析を用いて時系列特徴量の評価を整理する。対応分析は、表形式で表されたデータを、行の項目と列の項目との相関が最大になるように、行と列との双方を並び変えるデータの解析方法である。
【００７３】
本実施形態では、図１４に示すような押詰まり状態および異常波形の窯毎の独立信号の変化とその発生した窯の対応関係を、対応分析を用いて整理して、行と列との関連性を見ることにより、各窯で注目すべき独立信号を特定する。対応分析を用いて図１４の表を整理すると、図１５に示すように対角線上に評価値が多く並ぶようになる。整理された表では、列方向に隣り合う列同士の基底波形の共通点を見ることができ、行方向に隣り合う行同士の窯番の操業チャートデータの変化（すなわち、時系列特徴量）の共通点を見ることができる。
【００７４】
対応分析を用いて図１４から図１５のように表を整理すると、有効特徴量特定部１３０は、関連性のある列データをグループ分けする。グループ分けの方法としては、例えば、列評価の集中度合いを定量化してグループ分けする方法がある。かかる方法では、各窯の独立信号の評価結果に基づいて、各行でどの列に評価が集中しているのかを定量化する。
【００７５】
例えば、図１４に示す表について考えると、増加傾向なし（×、図１４では空セル）の場合に「０」、増加傾向あり（○）の場合に「１．５」、増加傾向ややあり（△）の場合に「０．５」の重みを割り当てる。そして、その重みに基づき、各操業チャートデータの重心を算出し、各窯について増加傾向のある評価が集中する列を抽出する。例えば、図１４のＮｏ．７の操業チャートデータ（窯番２１、イベント発生直前押出日時：５月１３日、図１５〜図１７では、対応分析を用いた時系列特徴量の評価の整理によって表における位置が変更され、Ｎｏ．１に対応する）についての重心は、下記式４に示す計算式により算出される。
【００７６】
（Ｎｏ．７の重心）＝［１  ２  ３  ４  ５  ６  ７  ８  ９  １０］
×［０  １．５  ０．５  ０  ０  ０  ０．５  ０  ０  ０］Ｔ
／（０＋１．５＋０．５＋０＋０＋０＋０．５＋０＋０＋０）
＝３．２
・・・（式４）
【００７７】
同様に各操業チャートデータについて重心をそれぞれ算出する。図１５に示す整理された表について、評価結果に重みを割り当て、各操業チャートデータの重心を算出すると、図１６に示すようになる。次いで、有効特徴量特定部１３０は、表の１行目から順に、隣接する行の重心の差分ｄｉｆｆを取り、差分ｄｉｆｆが所定値以上となる部分で行を区分する。
【００７８】
図１７に、操業チャートデータのグループ分けの手順を示す。図１７の表の１行目から昇順に、隣接する行の重心の差分ｄｉｆｆをとり、その差分ｄｉｆｆが所定値、例えば１以下であるか否かを確認する。そして、連続して差分ｄｉｆｆ＜１となる行を類似の特徴量を有する操業チャートデータであるとして、１つのグループにまとめる。例えば、操業チャートデータＮｏ．１とＮｏ．２との差分ｄｉｆｆは０、操業チャートデータＮｏ．２とＮｏ．３との差分ｄｉｆｆは０．２、操業チャートデータＮｏ．３とＮｏ．４との差分ｄｉｆｆは３．１である。したがって、隣接する行の重心の差分ｄｉｆｆが１以内である操業チャートデータＮｏ．１、Ｎｏ．２およびＮｏ．３が１つのグループに区分される。
【００７９】
また、図１７において、操業チャートデータＮｏ．４とＮｏ．５との差分ｄｉｆｆは０．８、操業チャートデータＮｏ．５とＮｏ．６との差分ｄｉｆｆは１．１となっており、操業チャートデータＮｏ．５とＮｏ．６との間で差分ｄｉｆｆが１を超えている。したがって、操業チャートデータＮｏ．６から次のグループが開始する。このような処理を繰り返すことで、図１７に示す表については、１行目〜３行目（グループＡ）、６行目〜１０行目（グループＢ）、そして１３行目〜１８行目（グループＣ）の３つのグループに分けられる。
【００８０】
次に、切り分けられた各グループについて、評価結果が増加傾向あり（○、重み１．５）となっている範囲から各グループでの注目すべき独立信号の列範囲を決定する。図１５および図１７を見ると、グループＡは１列目〜５列目（独立信号Ｓ２、Ｓ９、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ３）までの範囲、グループＢは４列目〜８列目（独立信号Ｓ７、Ｓ３、Ｓ８、Ｓ１、Ｓ５）までの範囲、グループＣは７列目〜９列目（独立信号Ｓ１、Ｓ５、Ｓ４）までの範囲で、評価結果が増加傾向あり（○、重み１．５）となっている。これより、図１５及び図１７に示すように、注目すべき独立信号を踏まえた３つのグループが特定される。
【００８１】
ここで、図１４〜図１７では対応分析を用いた操業チャートデータのグループ分けについて説明したが、例えば、一般的なクラスタリング手法を用いて操業チャートデータをグループ分けすることもできる。
【００８２】
まず、各窯の押詰まり状態の教師データｉ（ｉ：各窯に対応付けたインデックス）について、独立信号数をｐとするベクトル表示として、教師データｉでの独立信号の時系列特徴量の評価結果を示す評価ベクトルｑを下記式１のように定義する。式１において、ｅ１、ｅ２、・・、ｅｐは、各独立信号についての定量的な評価値とする。ｅには、例えば近似回帰直線の傾きや１週間分の独立信号の変化量等を当てはめる。
【００８３】
ｑｉ＝［ｅ１  ｅ２  ・・  ｅｐ］Ｔ      ・・・（式５）
【００８４】
また、教師データのケースｉと教師データのケースｊとの類似度の指標を下記式２のように定義する。
【００８５】
Ｌｉｊ＝ｆ（ｑｉ、ｑｊ）      ・・・（式６）
【００８６】
関数ｆは、例えば下記式７に示すユークリッドノルム距離とすることができる。その他にも、例えばベクトル内積、マハラノビス距離等も用いることができる。
【００８７】
Ｌｉｊ＝（ｑｉ  ｑｊＴ）１／２      ・・・（式７）
【００８８】
この類似度の指標Ｌｉｊに基づき、例えばｋ−ｍｅａｎ法等のクラスタリング手法によって、評価の類似度の高いデータのグループ分け、すなわち押詰まり状態の予兆が似ている窯の集合の分類が行われる。グループ分けされた操業チャートデータは、各グループにて共通する有効特徴量を抽出する。ここでは、増加傾向ありと評価される独立信号を有効特徴量として抽出する。有効特徴量の抽出は、例えば図１８に示すように、グループｒ（ｒ：グループを特定するインデックス）に属する評価ベクトルｑで、各ベクトル成分の平均値をとり、その中で上位となる値を注目すべき独立信号（有効特徴量）とすることができる。
【００８９】
（ＳＴＥＰ４：特徴量の評価）
ＳＴＥＰ３（Ｓ１２０、Ｓ１３０）にて時系列特徴量を抽出し、抽出した時系列特徴量を用いて有効特徴量が抽出されると、評価部１４０により、教師データとして採用された以外の操業チャートデータが評価され、有効特徴量に基づく操業品質予測が行われる（Ｓ１４０）。
【００９０】
例えば、図１５の窯番４の押詰まり状態の予兆の検出を、図１９に基づき説明する。まず図１５をみると、窯番４は、グループＢに属しており、有効特徴量として、独立信号Ｓ７、Ｓ３、Ｓ８、Ｓ１およびＳ５が特定されている。図１９左には、教師データとして用いた操業チャートデータのうち、独立信号Ｓ１およびＳ８に関する時系列の変化を示している。一方、図１９右には、教師データ以外の一操業チャートデータの独立信号Ｓ１およびＳ８に関する時系列の変化を示す。図１９の各チャートデータには、操業トラブルとして押詰まり状態の発生した時点を破線で示している。
【００９１】
図１９左の教師データでは、押詰まり状態発生前に、有効特徴量である独立信号Ｓ１およびＳ８ともに増加傾向にある。一方、図１９右の操業チャートデータでは、独立信号Ｓ１については押詰まり状態発生前においても独立信号Ｓ１については増加傾向がみられない。このため、独立信号Ｓ１の時系列変化のみを監視していると、押詰まり状態発生の予兆を検出することができない。しかし、独立信号Ｓ８については、押詰まり状態発生前に増加傾向が表れていることから、独立信号Ｓ８の時系列変化も監視することで、当該窯での押詰まり状態の発生の予兆を検出することが可能となる。
【００９２】
このように、各窯について特定された１または複数の有効特徴量の時系列変化を組み合わせて監視することにより、教師データ領域以外の押詰め状態の予兆も見出すことが可能となる。なお、図１９の例では、独立信号Ｓ１およびＳ８についてのみ説明したが、当該窯の属するグループの有効特徴量全てについてその時系列変化を監視することで、押詰め状態の予兆をより確実に検出することもできる。
【００９３】
＜３．操業品質予測装置のハードウェア構成例＞
次に、図２０を参照しながら、本発明の実施形態に係る操業品質予測装置１００のハードウェア構成について、詳細に説明する。図２０は、本発明の実施形態に係る操業品質予測装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００９４】
操業品質予測装置１００は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、操業品質予測装置１００は、更に、バス９０７と、入力装置９０９と、出力装置９１１と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１５と、接続ポート９１７と、通信装置９１９とを備える。
【００９５】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１３、またはリムーバブル記録媒体９２１に記録された各種プログラムに従って、操業品質予測装置１００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや、プログラムの実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス９０７により相互に接続されている。
【００９６】
バス９０７は、ブリッジを介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バスに接続されている。
【００９７】
入力装置９０９は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９０９は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、操業品質予測装置１００の操作に対応したＰＤＡ等の外部接続機器９２３であってもよい。さらに、入力装置９０９は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。操業品質予測装置１００のユーザは、この入力装置９０９を操作することにより、操業品質予測装置１００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００９８】
出力装置９１１は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１１は、例えば、操業品質予測装置１００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、操業品質予測装置１００が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。なお、本発明の実施形態では、出力装置９１１は、操業品質予測装置１００とは別体の表示装置４０として設けられている。
【００９９】
ストレージ装置９１３は、操業品質予測装置１００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１３は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【０１００】
ドライブ９１５は、記録媒体用リーダライタであり、操業品質予測装置１００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９１５は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２１に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、ＣＤメディア、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２１は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
【０１０１】
接続ポート９１７は、機器を操業品質予測装置１００に直接接続するためのポートである。接続ポート９１７の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等がある。この接続ポート９１７に外部接続機器９２３を接続することで、操業品質予測装置１００は、外部接続機器９２３から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２３に各種のデータを提供したりする。
【０１０２】
通信装置９１９は、例えば、通信網９２５に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。通信装置９１９は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９１９は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９１９は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９１９に接続される通信網９２５は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。
【０１０３】
以上、本発明の実施形態に係る操業品質予測装置１００の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【０１０４】
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疇内において、各種の変更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。
【０１０５】
例えば、上記実施形態では、形状特徴量抽出部による形状特徴量の抽出には独立成分分析を用いたが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、主成分分析やウェーブレット、ＰＬＳ等を用いて形状特徴量を抽出してもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
１００    操業品質予測装置
１１０    データ取得部
１２０    特徴量抽出部
１２２    形状特徴量抽出部
１２４    時系列特徴量抽出部
１３０    有効特徴量特定部
１４０    評価部
２００    データ蓄積部
【図１】
0005772546.tif 000003
【図２】
0005772546.tif 000004
【図３】
0005772546.tif 000005
【図４】
0005772546.tif 000006
【図５】
0005772546.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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