(57)【要約】  ロールに巻かれる薄製品の中間処理工程中に製品欠陥の存在を予測する方法であって、該方法は、・データベースシステムに記憶された固有識別コードが割り当てられた薄製品のロールを受け取り、データベースシステムが、前記中間処理工程の上流で前記ロールに巻かれる前記薄製品の生産工程で検知され、前記固有識別コードに関連付けされた処理及び／又は製品パラメータを記憶するものであり、前記データベースシステムにアクセスし、前記データベースに記憶された前記ロールの前記固有識別コードに関連付けされた一つ又は複数の処理及び／又は製品パラメータを予測モデルに入力し、前記予測モデルが、機械学習ロジックを用いて、前記中間処理工程からの処理及び／又は製品パラメータ出力に関連する履歴値と、前記中間処理ステップの上流で前記ロールの生産工程において検知された同じロールの処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴値とから生成された相関を使用するものであり、前記製品パラメータを、予め決めた制限値と比較し、前記比較結果に基づいて薄製品の欠陥の予測診断情報を生成する。【選択図】    図１
2021529709.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロールに巻かれる薄製品の中間処理工程中に製品欠陥の存在を予測する方法であって、
該方法が、
・データベースシステムに記憶された固有識別コードが割り当てられた薄製品のロールを受け取り、データベースシステムが、前記中間処理工程の上流で前記ロールに巻かれる前記薄製品の生産工程で検知され、前記固有識別コードに関連付けされた処理及び／又は製品パラメータを記憶するものであり、
・前記データベースシステムにアクセスし、
・前記データベースに記憶された前記ロールの前記固有識別コードに関連付けされた一つ又は複数の処理及び／又は製品パラメータを予測モデルに入力し、前記予測モデルが、機械学習ロジックを用いて、前記中間処理工程からの処理及び／又は製品パラメータ出力に関連する履歴値と、前記中間処理ステップの上流で前記ロールの生産工程において検知された同じロールの処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴値とから生成された相関を使用するものであり、
・前記製品パラメータを、予め決めた制限値と比較し、
・前記比較結果に基づいて薄製品の欠陥の予測診断情報を生成する
ことを特徴とする製品欠陥の存在を予測する方法。
【請求項２】
前記予測情報の生成に続いて、該方法が、前記中間処理工程において、前記制限値を超えることを回避するか、又は前記ステーションの下流の任意の処理にとって製品の潜在的に危険な部分を取り除くために、処理パラメータを修正するよう適合されたアクションを有する
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予測モデルが、機械学習ロジックを用いて相互に相関し、かつ、中間処理工程の上流で検知される少なくとも二つの異なる処理及び／又は製品パラメータを考慮して、好ましくは、製品欠陥又は不吉な処理事象のような事象又は、処理及び／又は成否パラメータを予測する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記予測モデルが、中間処理工程の上流で同じロールの生産工程において検知された複数の処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴データの第一セットと、予測の中間処理工程からの出力で検知される複数の処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴データの第二セットとを、人口知能又は機械学習アルゴリズムを用いて使用し、中間処理工程の上流で検知された一つ又は複数の同じ処理及び／又は製品パラメータと、前記中間処理工程から出力される一つ又は複数の処理及び／又は製品パラメータとを分析することによって、予測することを可能にする予測関数を生成して、前記二つのデータセットを相関する学習関数を生成する
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記中間処理工程が、巻戻し工程又は変換工程であり、
前記巻戻し工程が、一次ロールとして定義されたロールの薄製品を巻解き、二次ロールとして定義された一つ又は複数のロールに、一次ロールと同一又はそれより小さい横方向寸法を有する薄製品を巻き付け、ここで、前記一次ロールに、前記データベースに記憶され、一次コードとして定義された前記固有識別コードが関連付けられており、それに、前記巻戻し工程の上流で前記製品の生産工程において検知された処理及び／又は製品パラメータが関連付けられ、かつ、各第二ロールに二次コードとして定義された関連する前記固有識別コードが関連付けられ、それに、前記巻戻し工程の上流で前記薄製品の生産工程において検知された処理及び／又は製品パラメータと、巻戻し工程において検知された処理及び／又は製品パラメータとの両方が関連付けられており、また、
ロールに巻かれる薄製品を完成品又は半完成品にする前記変換工程が、薄製品のロールを巻解き、ロールに巻かれた薄製品の変換モジュールへ薄製品を供給し、完成品又は半完成品とするものである
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記データベースシステムにおいて、前記ロールの前記固有識別コードが、前記薄製品のインライン生産中及び／又はラインで生産された前記薄製品を前記ロールに巻き取る間に検知された処理及び／又は製品パラメータに関連付けられる
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記データベースシステムにおいて、前記ロールの前記固有識別コードが、前記ロールの包装工程中に検知された処理及び／又は製品パラメータに関連付けされる
ことを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
関連するロールに対する前記製品パラメータが、それが検知されたパラメータにおける製品の領域の位置の関数として記憶される
ことを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
それが検知されたパラメータにおける製品の領域の位置が、同じロールを参照する原点を有する座標系を用いて記憶され、
ロールの軸線と平行であり、好ましくはロールの側面に対応するゼロ座標を有する座標の第一軸と、
薄製品が巻かれるロールの軸線を中心として薄製品の線形巻解きに対応し、好ましくは、ロールのコアにおける薄製品の巻取り開始点と一致する原点を有する第二軸線と
を有する
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
固有識別コードの前記少なくとも一つのロールへの割り当てが、
ａ）グラフィック、ｂ）電子媒体例えば、ＲＦＩＤタイプ、又はｃ）磁気バンド媒体を適用することで、少なくとも一つの前記ロールをマーキングすること、
前記固有識別コードを含むこと、及び
前記固有識別コードを前記データベースシステムに記憶すること
を含む
ことを特徴とする請求項１〜９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
電子媒体又は磁気媒体の場合、前記少なくとも一つのロールに前記媒体を適用する前又は前記媒体を一次ロールに適用する時に、前記媒体の前記一次識別コードを割り当てるプログラム工程を有する
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ロールに巻かれる薄製品の前記中間処理工程の開始時に前記ロールの固有コードを読み取る工程を有する
ことを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
ロールに割り当てられ、中間処理工程の上流又は中間処理工程中に検知される製品及び処理パラメータ及び予測モデルで使用される履歴化パラメータが、以下のパラメータの二つ又はそれ以上から選択されることを特徴とする請求項１〜１２の何れか一項に記載の方法。
製品種類識別子、装置種類、ロール長、ロールフォーマット幅、ロール外径、Ｙの関数としての巻取り長さの関数としての幅プロファイル、巻き取られた薄製品の坪量、巻き取られた薄製品の坪量公差、その上に薄製品が巻かれてロールが製造されるコアの種類、コア直径、スピンドル識別子、ロール重量、ロール生産開始日時、ロール生産終了日時、室内温度、相対湿度、製品品質グレード、ロール品質グレード、ロール密度、Ｙの関数としてのロール密度プロファイル、オペレータ又は生産管理者識別子、Ｙの関数としての生産ライン速度プロファイル、Ｙの関数としての巻取り速度プロファイル、Ｙの関数としての生産ライン加速度及び／又はＹの関数としての巻取り加速度、表面温度、表面処理の位置、Ｘ及びＹに沿った坪量プロファイル、Ｘ軸及びＹ軸方向に沿った厚みプロファイル、Ｘ軸及びＹ軸に沿った密度プロファイル、設計仕様、接着種類、使用される繊維の混合物又は使用されるポリマーの混合物、精製度、混合水に使用する水の種類、凝固剤濃度、凝集剤濃度、スラリー伝導率、負荷などの機械的特性、ウェットバースト、弾性定数、Ｙに沿った製品の形成に沿って検出された温度、Ｙに沿ったオーブン又はフード温度プロファイル、Ｙに沿った印刷ピッチ、Ｙに沿ってカレンダによって単位長さ当たりに適用されるニップ力、Ｙに沿ったカレンダ温度、Ｙに沿った巻取り張力プロファイル、巻取り装置スリッププロファイル、適用される制御の種類、検出システムによって検知された欠陥を含む製品受取識別子、ロール成長プロファイル、直径／巻かれたメートル、ロールのＹ軸を参照したタイプスタンプで、製品の形成にそって収集されたビデオ画像
【請求項１４】
請求項１〜１３の何れか一項に記載の方法を実行するよう適合された薄製品のロールの製造プラント。
【請求項１５】
薄製品のロールの製造プラントであって、
・連続薄製品の生産ラインであって、同じラインの製品及び／又は処理パラメータを知ることができる生産ラインと、
・薄製品及びロールの生産中に検知された製品及び／又は処理パラメータと、前記ロールに関連する製品及び／又は処理パラメータに関連付けられた製造されるロールの識別コードとを有するデータベースシステムと、
・前記連続薄製品の生産ラインの出口に配置され、前記ラインから出る薄製品を一次ロールに巻取るように適合された少なくとも一つの選択的な巻取り装置であって、巻取り装置の管理システムと、巻かれる一次ロールに関連付けされたグラフィック媒体、電子媒体又は磁気媒体の読取及び／又は書込装置であって、前記媒体に書込み又はプログラムするよう適合され、前記電子管理システムに動作可能に接続された読取及び／又は書込装置と、巻取り装置に入る製品の評価システムであって、好ましくは、欠陥及び／又は金属粒子を検知するタイプの品質管理モジュールＱＣＳ及び／又は視覚的検査モジュールを備えた評価システムと、を備えた巻取り装置と、
・巻取り装置からくる前記一次ロールから一つ又は複数の二次ロールを製造するよう適合された選択的巻戻し装置であって、例えば、欠陥及び／又は金属粒子を検知するタイプの視覚的検査モジュール及び別の選択的品質制御モジュールＱＣＳを有し得る二次ロールに巻かれる製品の評価システムと、巻解かれたロールの識別コードの読取装置と、巻かれるべき二次ロールに関連付けられた識別コードのグラフィック媒体、電子媒体又は磁気媒体の読取及び／又は書込装置と、巻かれる製品の前記評価システムによって検知された製品及び／又は処理パラメータを、前記パラメータが参照する二次ロールの識別コードに関連付けして前記データベースシステムに送る管理システムと、を備えた巻戻し装置と、
・一次及び二次ロール用の選択的包装ステーションであって、前記ロールに関連付けされた媒体のロールの識別コードの読取装置と、例えば、視覚的検査モジュールを有し得る包装されるロールの評価システムと関連付けされる包装工程の管理システムとを備え、前記管理システムが、包装に関連付けされた製品及び／又は処理パラメータと、包装されるべきロールの前記評価システムによって検出された製品及び／又は処理パラメータとを、前記パラメータが参照するロールの識別コードに関連付けして前記データベースに送るように適合された包装ステーションと、
・ロールを完成品又は半完成品に変換する変換ステーションであって、一つ又は複数のロール用の一つ又は複数の巻解きステーションと、前記一つ又は複数のロールの変換装置と、巻解かれるロールの識別コードの読取装置と、例えば、視覚的検査モジュールを有し得るロールから巻解かれ変換装置に入れられる製品の評価システムと、処理すべき製品のパラメータを決めるセンサとを備え、変換工程中に獲得された処理及び／又は製品パラメータを巻解かれる各ロール、即ち、データベースシステムのそれらの識別コードに関連づける変換ステーションと、
・前記データベースシステムに記憶されたロールの固有識別コードと関連付けられた処理及び／又は製品パラメータの管理ソフトウェアであって、予測モジュールが実装され、前記予測モジュールが、プラントの処理工程から出力された処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴値と、前記週間処理工程の上流で前記ロールの生産ステップにおいて検知された同じロールの処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴値との間で、機械学習ロジックを用いて生成された相関を使用し、前記予測モジュールが、前記処理工程から出力される製品パラメータを予測するよう適合された管理ソフトウェアと
を備えていることを特徴とする薄製品のロールの製造プラント。
【請求項１６】
薄製品の前記生産ライン、及び／又は前記巻取り装置、及び／又は前記包装ステーション、及び／又は前記巻戻し装置、及び／又は前記変換ステーションの処理パラメータを変更する手段を備え、前記処理パラメータを変更する手段が、前記制限値を超えることを回避するため、又は、前記ステーションの下流の任意の処理に対する製品の潜在的に危険な部分を取り除くために、処理パラメータを変更するよう適合されている
ことを特徴とする請求項１５に記載のプラント。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紙ベースの製品、紙、薄葉紙、不織布、フィルム、マルチマテリアル及び同様の製品のようなロールに巻かれる連続薄製品又は連続ウェブ製品の製造の分野に関する。
【０００２】
より詳細には、本発明は、ロールに巻かれる薄製品の中間処理工程中に製品の欠陥の存在を予測する方法に関する。
【０００３】
本発明は、また、前記方法を使用するロールに巻かれる薄製品の製造プラントに関する。
【背景技術】
【０００４】
多くの産業分野では、例えば、円筒状コアに巻き取ることによって製造されるマスターロールとして公知のウェブ材料のロールは、巻取り又は巻戻し装置を用いて、これらのマスターロールを巻解いて、異なる寸法特性のロールに巻き直す工程を通して、異なる寸法のロールに変換することが求められる。このようにして得られた小さい完成サブロールは、変換ラインとして公知の他の製品の生産ラインに供給するための半完成品として使用される。
【０００５】
マスターロールを製造する一部の施設では、マスターロールを製造し、その後、製造したマスターロールを、例えば、別の処理のために巻戻し装置を介してサブロールに分割することを含む、その後の変換のために顧客に送ることしかできず、又は、サブロールを内部で製造し、その後、製造したサブロールを、最終製品の生産のために最終顧客に送ることができる。発送前に、ロール又はサブロールは、製品を保護するために梱包される。
【０００６】
ロール、サブロール及び関背品の製造中に、完成品の品質を無効にしたり、製造上の問題を引き起こしたりする可能性がある製品の欠陥が発生する可能性がある。
【０００７】
典型的には、「欠陥」という用語は、穴、欠けたエッジ、暗い汚れ、水、油痕、材料が厚くなること、異物の存在及び材料の結合を意味する。
【０００８】
これらの欠陥は、ロールの製造段階で必要とされる品質のグレードを考慮した重大度で評価及び分類される。一般的に、これらの欠陥の存在は許容されず、後の製造工程において、それらを排除するための措置が取られる。
【０００９】
一般に欠陥の除去は二つの問題を引き起こす。一方では、欠陥を有する製品の一部分が失われることが避けられないことであり、他方では、欠陥を除去するために、製造工程を大幅に遅くするか、停止する必要があることである。
【発明の概要】
【００１０】
本発明の目的は、紙製品、紙、薄葉紙、不織布、フィルム、マルチ材料及び同様の製品のようなロールに巻かれる連続薄製品又は連続ウェブ製品の製造における製品欠陥の生成に関する問題を解決することにある。
【００１１】
この目的の範囲内で、本発明の重要な目的は、ロールに巻かれた薄製品の処理工程中に製品欠陥の存在を予測して、生産を最適化し、高品質の製品を得て、生産のダウンタイムを削減し、後続の処理工程における不良品や問題を回避又は削減することができる方法を開発することである。
【００１２】
以下の説明でより明らかになる上記目的及び他の目的は、ロールに巻かれる薄製品の中間製造工程中に製品欠陥の存在を予測するための方法によって達成される。
該方法は、
・データベースシステムに記憶される固有の識別コードが割り当てられた薄製品のロールを受け取り、前記固有の識別コードに関連付けして前記ロールに巻かれた薄製品の製造工程中に検出される処理パラメータ及び／又は製品パラメータをデータベースシステムに記憶するステップ、
・前記データベースにアクセスするステップ、
・データベースシステムに記憶されたロールの固有の識別情報に割り当てられた一つ又は複数の生産パラメータ及び／又は製品パラメータを予測モデルに入力するステップであって、前記予測モデルが、中間処理工程から出力される製品パラメータを予測するために、  中間処理工程から出力される生産パラメータ及び／又は製品パラメータに関連付けされた履歴値から機械学習モデルを使用して生成された相関値と、中間処理工程の上流で、これらのロールの生産工程中に検出された同じロールの生産パラメータ及び／又は製品パラメータに関連付けされた履歴値と、を使用するステップと、
・前記製品パラメータを、それぞれの事前定義された制限値と比較するステップと、
・前記比較結果に基づいて、薄製品の欠陥の予測診断情報を生成するステップと
を有する。
【００１３】
好ましくは、機械学習ロジックは、人工知能ロジックを意味する。
【００１４】
本発明は、ロールの巻戻し及び変換工程中に、初期の製造工程で、存在しなかったか、検出できなかったか、又は、そのように分類できなかったために、先に検出できなかった欠陥が完成品に形成され得るという事実の観察に由来する。これらの欠陥の幾つかは、製品の形成中、巻取り中、包装中及び巻解き中及び二次形成工程中の処理条件又は障害によって生成される。これらの処理条件又は障害は、それらが生じる工程においては実施あの欠陥を表していないが、下流の処理において欠陥の原因（又は同時原因）になる可能性がある。
【００１５】
従って、本発明は、上流の各工程における、その後の下流の工程で欠陥が生じることになる動作状態及び障害を識別することを可能にする方法に関する。本発明は、また、下流の工程から出力される製品の幾つかの特性を予測して、処理の最適な設定を可能にする。識別は、動作状態の観察に基づいて、後の段階又はリアルタイムで実行され得、潜在的な問題の発生を回避又は制限するように、後続の処理工程で製品に現れ得る潜在的欠陥にマークを付け、処理パラメータを変更することを可能にする。
【００１６】
予測モデルは、中間処理工程の上流のロールの生産工程において検出された複数の処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴データの第一セットと、中間処理工程からの出力で検出された複数の処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴データの第二セットとを使用し、機械学習又は人工知能アルゴリズムを用いて、前記二つのセットを相関させる学習機能を生成し、中間処理工程の上流で検出される一つ又は複数の処理及び／又は製品パラメータ並びに中間処理工程から出力される一つ又は複数の同じ処理及び／又は製品パラメータの分析を通して、予測を可能にする予測機能を生成することができる。
【００１７】
中間処理工程の上流でパラメータが検出され、検出されたパラメータは、（特定の製品パラメータと同程度であり得る）製品の欠陥のみに関して数が多く、好ましくは、一つ又は複数の処理パラメータ及び選択的に一つ又は複数の製品パラメータを有する。相互に相関され得る使用される製品及び処理パラメータの数が多い程、予測精度は高くなる。
【００１８】
有利には、予測モデルは、相互に組み合わされ、中間処理工程の上流で検出された少なくとも二つの異なる処理及び／又は製品パラメータを考慮して、イベント、即ち、好ましくは、製品欠陥又は不吉な処理イベントのような処理及び／又は製品パラメータを予測する。
【００１９】
予測モジュールは、学習機能及び予測機能を実行する人工知能アルゴリズムに基づく。
・前記学習機能は、システム変数間に存在する相関関係及び因果関係の構造を見つけることを目的として獲得された処理及び製品パラメータに基づいており、前記学習機能は、先の工程で履歴化された全てのパラメータ、変換工程及び巻戻し工程のような後の工程において識別されるパラメータ及び製品品質間の相関を実行し、前記学習機能は、製品及び処理パラメータ及び製品品質を、欠陥の出現に影響を及ぼすことができる条件と相関する人工知能モデルの開発を可能にし、前記学習機能は予測機能を生成する。
・前記予測機能は、その瞬間までに検出されたパラメータに基づいてリアルタイムで現れ得る潜在的な製品及び／又は処理パラメータを表示することを目的とする。
【００２０】
好ましくは、この方法は、中間処理工程の上流で前記ロールに巻かれる薄製品の生産工程において検出された複数の処理パラメータをデータベースに保存することを提供する。
【００２１】
好ましくは、この方法は、中間処理工程中に検出された複数の処理パラメータをデータベースシステムに記憶させることを提供する。
【００２２】
好ましくは、この方法は、中間処理工程の上流で前記ロールに巻かれる薄製品の生産工程中に検出された複数の製品パラメータをデータベースシステムに記憶させることを提供する。
【００２３】
好ましくは、この方法は、中間処理工程中に検出された複数の製品パラメータをデータベースシステムに記憶させることを提供する。
【００２４】
好ましくは、この方法は、中間処理工程の上流で前記ロールに巻かれる薄製品の生産工程中に検出された複数の製品パラメータ及び複数の処理パラメータの両方を、データベースシステムに記憶させることを提供する。
【００２５】
好ましくは、この方法は、中間処理工程中に前記ロールに巻かれる薄製品の生産工程で検出された複数の製品パラメータ及び複数の処理パラメータの両方をデータベースシステムに記憶させることを提供する。
【００２６】
好ましくは、ロールと関連付けられ得る製品及び処理パラメータは、以下のパラメータから選択され、かつ、中間処理工程の上流又は中間処理工程中に検出されなければならない。
・製品種類識別子
・装置種別
・ロール長
・ロールフォーマット幅
・ロール外径
・Ｙの関数としての巻取り長さの関数としての幅プロファイル
・巻かれた薄製品の坪量
・巻かれた薄製品の坪量公差
・薄製品が巻かれてロールを製造するためのコアの種類
・コア直径
・スピンドル識別子
・ロール重量
・ロール生産開始日時
・ロール生産終了日時
・室温
・相対湿度
・製品品質グレード
・ロール品質グレード
・ロール密度
・Ｙの関数としてのロール密度プロファイル
・オペレータ又は生産管理者識別子
・Ｙの関数としてのロール速度プロファイル
・Ｙの関数としての巻取り速度プロファイル
・Ｙの関数としての生産ライン加速度及び／又はＹの関数としての巻取り加速度
・適用される表面処理
・表面処理の位置
・Ｘ及びＹに沿った坪量プロファイル
・Ｘ軸及びＹに沿った厚さプロファイル
・Ｘ軸及びＹに沿った湿度プロファイル
・形成仕様
・接着の種類
・使用される繊維混合物又は使用されるポリマー混合物
・洗練度
・使用される水の種類の組み合わせ
・凝固剤濃度
・凝集剤濃度
・スラリーの導電率
・機械的特性−負荷
・機械的特性−ウェットバースト
・機械的特性−弾性定数
・Ｙに沿った製品の形成に沿って検出される温度
・Ｙに沿ったオーブン又はフード温度プロファイル
・Ｙに沿った印刷ピッチ
・Ｙに沿ってカレンダによって単位長さあたりに適用されるＮＩＰ力
・Ｙに沿ったカレンダ温度
・Ｙに沿った巻取り張力プロファイル
・巻取り装置スリッププロファイル
・適用される制御の種類
・生産レシピ識別子
・検出システムによって検出される含有欠陥は以下のパラメータを含む
・・含まれている欠陥の数
・・欠陥画像
・・欠陥種類
・・位置Ｘ
・・位置Ｙ
・・Ｘに沿った寸法
・・Ｙに沿った寸法
・・検出領域
・・重大度
・ロール成長プロファイルの巻かれた直径／メートル
・ロールのＹ軸を基準したタイムスタンプ付きの製品の形成に沿って収集されたビデオ画像
【００２７】
好ましくは、中間処理工程の上流で、前記ロールに巻かれる薄製品の生産工程において検出されて使用される処理パラメータは、三つを超える数であり、より好ましくは五つを超える数であり、それにより、より高度な予測が保証される。好ましくは、中間処理工程の上流で、前記ロールに巻かれる薄製品の生産奥底において検出されて使用される製品パラメータは、三つを超える数であり、より好ましくは五つを超える数であり、それにより、より高度な予測が保証される。
【００２８】
有利には、予測情報の生成に続いて、この方法は、前記中間処理工程において、前記制限値を超えることを回避するか、又は前記ステーションの下流の任意の処理にとって製品の潜在的に危険な部分を取り除くために、処理パラメータを修正するよう適合されたアクションを有する。
【００２９】
有利には、中間処理工程は巻戻し工程であり、前記巻戻し工程が、一次ロールとして定義されたロールの薄製品を巻解き、二次ロールとして定義された一つ又は複数のロールに、一次ロールと同一又はそれより小さい横方向寸法を有する薄製品を巻き付け、ここで、前記一次ロールに、前記データベースに記憶され、一次コードとして定義された前記固有識別コードが関連付けられており、それに、前記巻戻し工程の上流で前記製品の生産工程において検知された処理及び／又は製品パラメータが関連付けられ、かつ、各第二ロールに二次コードとして定義された関連する前記固有識別コードが関連付けられ、それに、前記巻戻し工程の上流で前記薄製品の生産工程において検知された処理及び／又は製品パラメータと、巻戻し工程において検知された処理及び／又は製品パラメータとの両方が関連付けられている。有利には、中間処理工程は変換工程であり、ロールに巻かれる薄製品を完成品又は半完成品にする変換工程は、薄製品のロールを巻解き、ロールに巻かれた薄製品の変換モジュールへ薄製品を供給し、完成品又は半完成品とするものである
【００３０】
有利には、前記データベースシステムにおいて、前記ロールの前記固有識別コードが、前記薄製品のインライン生産中及び／又はラインで生産された前記薄製品を前記ロールに巻き取る間に検知された処理及び／又は製品パラメータに関連付けられる。
【００３１】
好ましくは、前記データベースシステムにおいて、前記ロールの前記固有識別コードが、前記ロールの方向工程中に検知された処理及び／又は製品パラメータに関連付けされる。
【００３２】
有利には、この方法は、工程全体に沿ったこれらの処理及び／又は製品パラメータの検出、及びパラメータが参照する薄製品を含むロールとの結果としての関連付けを含み、これは、一次ロール巻取り前の薄製品の生産工程から変換工程へ進み、従って、巻戻し工程及び包装工程も含み得、予測モデルは、対応する工程に関連する履歴化されたパラメータに基づいて、予測が参照する工程の上流で検知されたパラメータに基づく製品パラメータを予測するよう適合されている。
【００３３】
有利には、関連するロールに対する製品及び／又は処理パラメータが、それが検知されたパラメータにおける製品の領域の位置の関数として記憶される。
【００３４】
後者の特徴を参照すると、好ましくは、それが検知されたパラメータにおける製品の領域の位置が、同じロールを参照する原点を有する座標系を用いて記憶され、
ロールの軸線と平行であり、好ましくはロールの側面に対応するゼロ座標を有する座標の第一軸と、
薄製品が巻かれるロールの軸線を中心として薄製品の線形巻解きに対応し、好ましくは、ロールのコアにおける薄製品の巻取り開始点と一致する原点を有する第二軸線と
を有する。
【００３５】
有利には、固有識別コードの前記少なくとも一つのロールへの割り当てが、ａ）グラフィック、ｂ）電子媒体例えば、ＲＦＩＤタイプ、又はｃ）磁気バンド媒体を適用することで、少なくとも一つの前記ロールをマーキングすること、前記固有識別コードを含むこと、及び前記固有識別コードを前記データベースシステムに記憶することを含む。
【００３６】
電子媒体又は磁気媒体の場合、前記少なくとも一つのロールに前記媒体を適用する前又は前記媒体を一次ロールに適用する時に、前記媒体の前記一次識別コードを割り当てるプログラム工程を有し得る。
【００３７】
有利には、ロールに巻かれる薄製品の前記中間処理工程の開始時に前記ロールの固有コードを読み取る工程を有する。
【００３８】
別の特徴によれば、本発明は、薄製品のロールの製造プラントであって、
・連続薄製品の生産ラインであって、同じラインの製品及び／又は処理パラメータを知ることができる生産ラインと、
・薄製品及びロールの生産中に検知された製品及び／又は処理パラメータと、前記ロールに関連する製品及び／又は処理パラメータに関連付けられた製造されるロールの識別コードとを有するデータベースシステムと、
・前記連続薄製品の生産ラインの出口に配置され、前記ラインから出る薄製品を一次ロールに巻取るように適合された少なくとも一つの選択的な巻取り装置であって、巻取り装置の管理システムと、巻かれる一次ロールに関連付けされたグラフィック媒体、電子媒体又は磁気媒体の読取及び／又は書込装置であって、前記媒体に書込み又はプログラムするよう適合され、前記電子管理システムに動作可能に接続された読取及び／又は書込装置と、巻取り装置に入る製品の評価システムであって、好ましくは、欠陥及び／又は金属粒子を検知するタイプの品質管理モジュールＱＣＳ及び／又は視覚的検査モジュールを備えた評価システムと、を備えた巻取り装置と、
・巻取り装置からくる前記一次ロールから一つ又は複数の二次ロールを製造するよう適合された選択的巻戻し装置であって、例えば、欠陥及び／又は金属粒子を検知するタイプの視覚的検査モジュール及び別の選択的品質制御モジュールＱＣＳを有し得る二次ロールに巻かれる製品の評価システムと、巻解かれたロールの識別コードの読取装置と、巻かれるべき二次ロールに関連付けられた識別コードのグラフィック媒体、電子媒体又は磁気媒体の読取及び／又は書込装置と、巻かれる製品の前記評価システムによって検知された製品及び／又は処理パラメータを、前記パラメータが参照する二次ロールの識別コードに関連付けして前記データベースシステムに送る管理システムと、を備えた巻戻し装置と、
・一次及び二次ロール用の選択的包装ステーションであって、前記ロールに関連付けされた媒体のロールの識別コードの読取装置と、例えば、視覚的検査モジュールを有し得る包装されるロールの評価システムと関連付けされる包装工程の管理システムとを備え、前記管理システムが、包装に関連付けされた製品及び／又は処理パラメータと、包装されるべきロールの前記評価システムによって検出された製品及び／又は処理パラメータとを、前記パラメータが参照するロールの識別コードに関連付けして前記データベースに送るように適合された包装ステーションと、
・ロールを完成品又は半完成品に変換する変換ステーションであって、一つ又は複数のロール用の一つ又は複数の巻解きステーションと、前記一つ又は複数のロールの変換装置と、巻解かれるロールの識別コードの読取装置と、例えば、視覚的検査モジュールを有し得るロールから巻解かれ変換装置に入れられる製品の評価システムと、処理すべき製品のパラメータを決めるセンサとを備え、変換工程中に獲得された処理及び／又は製品パラメータを巻解かれる各ロール、即ち、データベースシステムのそれらの識別コードに関連づける変換ステーションと、
・前記データベースシステムに記憶されたロールの固有識別コードと関連付けられた処理及び／又は製品パラメータの管理ソフトウェアであって、予測モジュールが実装され、前記予測モジュールが、プラントの処理工程から出力された処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴値と、前記週間処理工程の上流で前記ロールの生産ステップにおいて検知された同じロールの処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴値との間で、機械学習ロジックを用いて生成された相関を使用し、前記予測モジュールが、前記処理工程から出力される製品パラメータを予測するよう適合された管理ソフトウェアと
を備えていることを特徴とする薄製品のロールの製造プラントに関する。
【００３９】
有利には、このプラントは、薄製品の前記生産ライン、及び／又は前記巻取り装置、及び／又は前記包装ステーション、及び／又は前記巻戻し装置、及び／又は前記変換ステーションの処理パラメータを変更する手段を有し得、前記処理パラメータを変更する手段が、前記制限値を超えることを回避するため、又は、前記ステーションの下流の任意の処理に対する製品の潜在的に危険な部分を取り除くために、処理パラメータを変更するよう適合され得る。
【００４０】
別の特徴によれば、一次ロール（即ち、マスターロール）から薄製品を巻解き、一つ又は複数のサブロール（即ち、二次ロール）にそれを巻き戻す巻戻し装置が開示されており、
該巻戻し装置は、
・形成される二次ロール用の二次円筒コアを製造するための選択的ステーションと、
・（一次ロールの巻解き装置を備えた）巻解き領域が設けられた巻取りステーションと、
・前記巻解き領域の前で、軸方向に並べて配置された二次コアを受け取るように適合された巻取りクレードルと、
・前記巻解き領域及び前記巻取りクレードルの間に配置された、複数のブレードを有する切断装置と、
・欠陥及び／又は金属粒子を検出するタイプの視覚的検査モジュールを有し得る一つ又は複数の二次ロールに巻かれる製品の評価システムと
を有する。
【００４１】
本発明のさらなる特徴および利点は、添付の図面に非限定的な例として示されている、そのいくつかの好ましいが非排他的な実施形態の説明からより明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明に係る薄製品のロールの生産プラントの概略図である。
【図２】図１の生産プラントにおいて使用される巻戻し装置の概略上面図である。
【図３】図１の生産プラントにおいて使用されるロール及びロール用コアのアセンブリである。
【図４】ロール上の欠陥の位置の参照システムを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
図面を参照すると、本発明に係るプラントの概略が全体として符号１０で示されている。このプラントは、生産施設１１の中にあり、以下に一次ロールＢ１としても示されるマスターロールを製造及び保管し、かつ、以下に二次ロールＢ２ｉとしても示される別のロール又はサブロールをマスターロールから製造するものである。
【００４４】
以下に、公知のタイプのプラント１０の構成要素について予備的に説明する。プラント１０は、紙、薄葉紙、不織布又は他の同様の製品（フィルム、マルチ材料製品等）のような連続薄製品又は連続ウェブ製品Ｔの生産ラインを備え、その終端部分が符号１２で示されている。この生産ラインの制御システムは符号１２Ａで示されている。前記制御システムは、以下に説明する生産ライン１２の製品パラメータ及び生産パラメータを知ることができる。
【００４５】
生産ライン１２の終端部分に、一つ又は複数の巻取装置１３が設けられている（図面には一つの巻取装置のみが示されている。）。巻取装置１３は、その上に薄製品Ｔ用の円筒状コアが配置されたスピンドルを備え、これは、以下に一次コア１４としても示される。一次コアは、生産ライン１２における薄製品Ｔの供給方向ｆ１（装置方向）と同じ方向に回転され、その結果、一次コア１４上に製品が巻かれ、マスターロール、即ち、一次ロールＢ１が製造される。巻取装置の管理システムは符号１３Ａで示されている。
【００４６】
プラント１０には、様々な部分の電子制御装置３０が設けられており、電子制御装置３０には、ネットワークを用いて相互に動作可能に接続された、様々な部分の動作を管理するＰＬＣシステム及びインターフェースコンピュータが設けられている。また、電子制御装置３０はデータベースシステム３１を備え、データベースシステム３１は、採算の開始前にロードされる様々な処理工程中に獲得される情報（製品及び処理パラメータ及びさらに他の情報）を備えた一つ又は複数のサブデータベースを有する。データベース３１は、様々な部分が互いに調整された方法で相互作用することを可能にする。
【００４７】
巻取装置１３に入る製品の評価システムは、例えば、製紙分野において既知のタイプの製品管理モジュールＱＣＳ（品質管理システム）３２Ａ（例えば、一つ又は複数の以下のセンサを有する：坪量、厚さ又は湿度を検出するセンサ、灰、色、不透明度、繊維の配向、薄製品の透過性を検出するセンサ等）を備え、観察システム、並びに、欠陥及び／又は金属粒子を検出するタイプの視覚的検査モジュール３２Ｂを有し得、前記視覚的検査モジュールは、公知のタイプの検査モジュールであり、観察システムを含むことができる。
【００４８】
通常、「欠陥」は、穴（直径１ｍｍ未満）、欠けたエッジ、暗い汚れ、水、油痕、材料の厚さ、異物の存在、材料の結合部分（即ち、欠陥領域の上流及び下流で製品を横方向に切断し、残りの端部を結合することによって得られる薄製品の長さ方向に沿った結合の位置）を意味する。
【００４９】
観察システムは、画像の取得を通して、穴、裂け目、しわ、異物等の欠陥を検出できるシステムである。ＱＣＳシステムは、例えば、赤外線光源の反射及び／又は屈折、又は、ベータ粒子の吸引に基づくものであり、かつ、例えば、製品の厚さプロファイル、坪量プロファイル、相対湿度プロファイル、特定の処理（コーティング）の厚さプロファイルを検出することができる。これらのパラメータは、製品の品質に関連付けられ得る。基準値からのこれらの測定値の偏差過大は、製品の欠陥に相当する。金属検知システムは、製品中の金属異物の存在を、１ｍｍ未満の寸法で検出できるシステムである。
【００５０】
この方法は、生産ライン１２の制御システム１２Ａ、巻取装置１３の管理システム１３Ａ、品質管理モジュールＱＣＳ３２Ａ、データベース３１における欠陥及び／又は金属粒子３２Ｂを検知するタイプの視覚的検査モジュールを通して検知される又は既知の製品及び処理パラメータ及びその一次ロールの一次識別コードとの関連付けのストレージを提供する。
【００５１】
一般的に、プラントでは、処理及び／又は製品パラメータは、例えば、二つのカテゴリ、即ち、各ロールを全体として特徴づける「静的」タイプのデータ及び「動的」タイプのデータ、即ち、ロールの長さ及び／又は直径に関連し、従って、その処理瞬間に関連するデータに分けられ得る。これらのパラメータは、ロールの長さ及び直径の関数としてのプロファイルとして履歴される。時間の関数として取得された値は、ロールの巻取速度に基づいて長さ又は直径の関数として変換され得る。
【００５２】
プラントで製造されたロールの位置及び距離を特定するために、例えば、ロールにリンクされた以下の参照システムが使用される。参照システムのＸ軸の原点は、ロールの左側と一致する。左側は、ロールを、下側から自分に向けて巻き戻す架空のオペレータの左側を意図し、Ｘ軸は、装置の「横断方向」に対応するロールの巻取／巻戻し軸と平行である。ロール参照システムのＹ軸の原点は、ロールの開始位置、即ち、巻取り（即ち、ロールのコアへの固定）の開始点と一致し、従って、長さ方向又は「装置方向」における位置を表す。巻取り軸線からの距離、即ち、ロールの直径にリンクされた座標で、Ｙ軸を変換することができる。
【００５３】
一次ロールの固有コードに関連付けられ得る製品及び処理パラメータは、例えば、以下のパラメータである。
・製品タイプ識別情報（これは、製品の種類を識別するコードであり、表記は、製品／処理／製造者／顧客の種類に依存する。）
・装置タイプ（使用される装置を表すコード）
・ロール長さ
・ロールフォーマット幅
・ロールの外径
・Ｙの関数としての、即ち、巻取長さの関数としての幅プロファイル
・巻かれる薄製品の坪量
・ロールを製造するために、その上に薄製品が巻かれるコアのタイプ
・コアの直径
・スピンドル識別子（これは、その上のロールが巻かれるスピンドルを識別するパラメータである。）
・ロール重量
・ロール製造開始日時
・ロール製造終了日時
・室温
・相対湿度
製品品質グレード（これは、自動化された機器によって生成された、又はオペレータによって示された巻かれた製品の品質指標である。）
・ロール品質グレード（これは、形状及び外観の美的欠陥として意図されたロールの品質指標、自動化された機器によって生成される指標又はオペレータによって示された指標である。）
・ロール密度
・Ｙの関数としてのロール密度プロファイル
・オペレータ又は生産管理者識別子（識別子と実際の人との間の関係はシステムに認識されない）
・Ｙの関数としての生産ライン速度プロファイル
・Ｙの関数としての巻取速度プロファイル
・Ｙの関数としての生産ライン加速度及び／又はＹの関数としての巻取装置加速度
・適用される表面処理（製品に適用される処理のタイプ、例えば、化学処理、防水処理等を表示する。）
・表面処理の位置（Ｘ軸に沿った位置のベクトル）
・Ｘ軸及びＹ軸に沿った坪量プロファイル（Ｘ軸に沿ったプロファイルは、ＱＣＳシステム又はシステムによって測定される。前記システムは、Ｘ軸及びＹ軸に沿った完全なプロファイルを生成するためにＸ軸に沿って測定された坪量ベクトルを履歴化し、解像度及び記憶されるポイントの数は、ＱＣＳ機器の解像度に依存する。例えば、Ｘ軸に沿った解像度は、製品の幅に沿った３２セクターであり得る。）
・Ｘ軸及びＹ軸に沿った厚さプロファイル（Ｘ軸及びＹ軸に沿った坪量プロファイルのための上述の説明を参照）
・Ｘ軸及びＹ軸に沿った湿度プロファイル（Ｘ軸及びＹ軸に沿った坪量プロファイルのための上述の説明を参照）
・形成仕様（例えば、不織布の形成モード）
・接着タイプ（典型的には不織布の分野において繊維を結合する方法、例えば、針、超音波、水、カレンダ等を介して繊維を結合する方法）
・使用される繊維混合物（例えば、紙の分野では典型的なスラリーに使用される様々な種類の繊維の割合）又は使用されるポリマー混合物（幾つかの不織布の生産分野で一般的）
・精製度（紙の分野では一般的な、使用される繊維のＳＨ精製度）
・使用される混合物の水の種類（紙の分野では一般的な、スラリーに使用される様々な種類の水の割合）
・凝固剤濃度（紙の分野では一般的）
・凝集剤濃度（紙の分野では一般的）
・スラリー導電率（紙の分野では一般的）
・機械特性−負荷（紙の分野では一般的な、生産ライン外の製品で実行される機械特性のサンプル試験。試験結果は、サンプルがとられたロールに関連付けられ得る。）
・機械特性−ウェットバースト（紙の分野では一般的な、生産ライン外の製品で実行される機械特性のサンプル試験。試験結果は、サンプルがとられたロールに関連付けられ得る。）
・機械特性−弾性定数（紙の分野では一般的な、生産ライン外の製品で実行される機械特性のサンプル試験。試験結果は、サンプルがとられたロールに関連付けられ得る。）
・Ｙ軸に沿った製品の形成に沿って検出される温度（生産ライに沿って設置されたセンサによって検出される温度；値（値のベクトル）は、ロールのＹ軸に沿って履歴される。；製品の直接温度が検出されない場合は、代わりに、形成に関与するシリンダの表面温度が検出され得る。）
・Ｙ軸に沿ったオーブン又はフードの温度プロファイル
・Ｙ軸に沿った印刷ピッチ（生産ラインにおいて製品の印刷がある場合）
・Ｙ軸に沿ったカレンダによって単位長さ当たりに加えられるニップ力
・Ｙ軸に沿ったカレンダ温度（不織布の分野では一般的）
・Ｙ軸に沿った巻取り張力（又は引張）プロファイル（ロールと巻取りローラとの間の単位長さ当たりに加えられるニップ力）
・巻取り装置のスリッププロファイル（速度差）
・適用される制御タイプ（ロールの形成のために適用される制御タイプ、例えば、プライの引張、スリップ又は速度差等に基づく制御）
・生産レシピ識別子（これは、製品の生産に使用するレシピの識別子を表す）
・以下のパラメータを含む、検出システム（例えば、観察システム）によって検出された欠陥
・・含まれている欠陥の数
・・欠陥画像（欠陥の画像）
・・欠陥の種類（欠陥の種類及び欠陥の寸法を識別するコード）
・・位置Ｘ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・位置Ｙ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・Ｘ軸に沿った寸法
・・Ｙ軸に沿った寸法
・・欠陥領域
・・重大度
・ロール成長プロファイル直径／巻きメートル（これは、Ｙの関数としてのロールの直径を表す）
・ロールのＹ軸を基準としたタイムスタンプ付き製品の形成にそって収集されたビデオ画像（ロールのポイントＹを追跡できるように、処理モデリングにおいて指標を与えることができる生産ラインに沿って収集された様々な画像とビデオが履歴され得る。）
【００５４】
上記製品及び処理パラメータの一部又は全てに関連する情報は、データベースシステム３１の第一のデータベースＤＢ１に格納される。
【００５５】
巻取り装置１３の一次コア１４に製品Ｔを巻いて一次ロールＢ１を製造する前に、一次コア１４は、例えば一次コア１４の外縁に第一ラベル又はＲＦＩＤ媒体３３を貼付することによって電子的にマーク付けされる。
【００５６】
一次ロールＢ１が製造されると、巻取り装置１３の出口に配置された電子制御装置３０と動作可能に接続された、ＲＦＩＤアンテナ３４等の電子媒体における第一読取及び／又は書込装置によって、ＲＦＩＤラベル３３には、データベースシステム３１の第二データベースＤＢ２にある一次識別コードＧが割り当てられる。
【００５７】
電子制御装置３０は、前記第二データベースＤＢ２において、第一データベースＤＢ１に存在する一次ロールについての上記の製品及び処理パラメータの情報と、同じ一次ロールの一次識別コードＧとの関連付けを行い、第二データベースＤＢ２において、前述の製品及び処理パラメータに関連する所定の一次識別コード情報を、一次ロールのグローバル性（「静的パラメータ」）及びロールの位置（「動的パラメータ」）に関連付ける。
【００５８】
一次識別コードＧは、巻取り装置１３上の製品Ｔの巻取り工程の開始前にも、ＲＦＩＤラベル３３に割り当てることができることが理解される（例えば、割り当ては、ＲＦＩＤラベル一次コアに適用される前又はその直後に行われ得る。）。他方、検出された欠陥の関連付けは、巻取り工程の終了後に行われる。さらにまた、ＲＦＩＤラベル３３は、巻取り装置３１における巻取り工程後に一次コア１４に適用してもよい（一次識別コードＧの割り当ては、ＲＦＩＤラベルが一次コアに適用される前又はその直後に行われ得る）。ラベルは、ロールのコア又はロールの表面に貼り付けられ得る。
【００５９】
電子ラベルの代わりに、グラフィックタイプのマーキング（英数字コード、バーコード、又はＱＲコード（登録商標）のようなグラフィック媒体の適用）又は磁気バンドが使用され得る。
【００６０】
電子媒体又は磁気媒体が使用される場合、それは、媒体をロールに適用する前に、又は媒体を一次ロールに適用した時に実行される媒体の一次識別コード割り当てのためのプログラミング工程を含む。
【００６１】
オペレータは、一次ロール１０の形成プラントに存在することができる。
【００６２】
巻取り装置１３の下流に荷卸し領域１５が配置され、荷卸し領域１５には、一次ロールＢ１を包装又は保管領域に向けて、又は直接一つ（又は複数）の巻戻し装置１７に向けて移動させるための少なくとも第一ハンドラ１６が設けられる（図面には一つの巻戻し装置のみが示されている）。
【００６３】
巻戻し装置１７は、形成される二次ロールＢ２ｉ用の二次円筒コア１８ｉを製造するためのステーション２２と、巻解かれる一次ロールの巻解き領域２０が設けられた巻取りステーション１９と、巻解き領域２０の前方に同軸に並べて二次コア１８ｉを配置する、「巻取りクレードル」としても公知の配置領域２１と、複数のブレード２４を備え、巻解き領域２０と二次コアの配置領域２１との間に配置される切断装置２３とを有する。複数のブレード２４には、方向ｆ２に従って、即ち、巻解き方向を横切る方向にブレードを動かし、薄製品を、二次コア１８ｉの横幅に等しい幅の連続ウェブに切断するように切断位置を調整するための関連する位置インジケータ（図示せず）がある。
【００６４】
「横切る」という用語は、薄製品の供給方向ｆｌに直交する方向、即ち、一次ロールＢ１の回転軸線及び二次コア１８ｉの軸線、従って、二次ロールＢ２ｉの軸線と平行な方向を意味する。
【００６５】
少なくとも第二ハンドラ２５は、製造された二次ロールを包装ステーション２６に向けて移動させるように適合されている。
【００６６】
この実施例では、包装ステーション２６は、ロボット２７、例えば、擬人化アームを備え、ハンドラ２５から二次ロールをピックアップし、それらを一つ（又は複数の）コンベアベルト２８上に置く。コンベヤベルト２８の端部には、例えば、カバーフィルムによって一つ又は複数の二次ロールＢ２ｉを包装するための包装装置３９が設けられている。
【００６７】
第３のハンドラ２９を介して、一つ又は複数の二次ロールによって形成されたパックは、包装ステーション２６から提供された保管領域に運ばれる。
【００６８】
巻取り装置１３に説明を戻すと、その荷降ろし領域１５から、形成された一次ロールＢ１は、第一のハンドラ１６（例えば、キャリッジ又はシャトル）によって取り出され、巻戻し装置１７に置かれる。ここで、第二ＲＦＩＤアンテナ３５等の電子媒体上の第二電子読取及び／又は書込装置が、ＲＦＩＤ電子ラベル３３にプログラムされた一次ロールＢ１の一次識別コードＧを読み取る。従って、電子装置３０は、処理されている一次ロールを認識し、一次コードＧを介して、第一データベースＤＢ１に存在する製品及び／又は処理プロセスパラメータに関する情報を見つける。
【００６９】
切断装置２３のブレードを位置決めする前に、電子装置３０は、二次コア１８ｉを形成するステーション２２を制御して、二次ロールを適切に形成するように、これらの二次コア１８ｉの形成を準備する（二次コア１８ｉは、関連する二次ロールのウェブと同じ横幅を有する）。必要に応じて、複数の二次コア１８ｉの数及び横幅、従って、一次ロールＢ１から来る薄製品の対応する切断が、一次ロールの薄製品の製品及び／又は処理パラメータの位置に関する情報を考慮して決定され得、各二次ロールＢ２ｉに、所望のパラメータセットが付与される。
【００７０】
製品及び／又は処理パラメータは、第一データベースＤＢ１に格納され、ロールＢ１'を識別するコードＧ１に関連付けられる。一次ロールＢ１  'が巻戻し装置１７上に置かれると、電子装置３０は、関連する第一ＲＦＩＤラベル３３からコードＧ１を読み取り、同じロールに関連付けされたパラメータのマップを識別する。従って、電子制御装置３０は、一次ロールＢ１'におけるパラメータの位置情報を、形成すべき各二次ロールＢ２ｉのパラメータの位置情報に変換する（例えば、二次ロール１８ｈ−１８１−１８２−１８ｙ−１８３−１８４）。
【００７１】
ステーション２２において、二次コアの製造は、共通の円筒コアを複数の二次コアに切断することによって行われ、その上に、巻戻し中に製品Ｔが巻かれる（幾つかの実施形態では、コアを製造するためのステーションはなくてもよい）。
【００７２】
二次コアは、同軸で、１８ｈ−１８１−１８２−１８ｙ−１８３−１８４の順序で並べて、巻戻し装置１３の領域２０に配置される。同様に、電子装置３０は、一次ロールＢＧから出る製品Ｔを、装置方向に従って、二次コア１８ｈ−１８１−１８２−１８ｙ−１８３−１８４間の界面に対応するウェブに切断するように切断装置２３の五つのブレード２４を配置する。
【００７３】
続いて、第二ロールＢ２ｉを製造するための巻戻し工程、一次ロールＢＧからの薄製品Ｔの巻解き、及び二次コア１８ｉ上の上記の位置で切断装置２３によって有利に切断される製品Ｔの巻取りが制御される。
【００７４】
有利には、二次コア１８ｈ−１８１−１８２−１８ｙ−１８３−１８４を製造した後、これらの二次コアは、それぞれの第二電子ラベル又はＲＦＩＤ媒体３５を適用することによって電子的にマーク付けされる。
【００７５】
巻戻し装置１７に存在する第三ＲＦＩＤアンテナ３６等の電子媒体上の第三電子読取及び／又は書込装置を介して、電子制御装置３０は、データベースシステム３１の第二データベースＤＢ２にある、それぞれの二次識別コードＫｉを二次コア１８ｉの第二ＲＦＩＤラベル３５に割り当てる。
【００７６】
前述のように、電子制御装置３０は、一次ロールＢＧ上の製品及び／又は処理パラメータの位置情報を、各二次ロールＢ２ｉ上の製品及び／又は処理パラメータの位置情報、例えば、二次ロールのパラメータの位置座標に変換する。前記位置情報は、例えば、二次ロールの中心から製品が巻解かれたメートル数及び二次ロールのエッジからの距離である（即ち、二次ロールと一体の参照システムに関する情報である）。続いて、装置３０は、第二データベースＤＢ２において、二次コードＫｉ及び関連する二次ロールＢ２ｉ上のパラメータのそれぞれの位置情報を関連付け、その結果、各二次ロールＢ２ｉに製品及び又は処理パラメータのセットが関連付けられ、このセットが、第二ロールのコードに関連付けられて、データベースシステム３１に格納される。
【００７７】
その結果、各二次ロールＢ２ｉについて、その上に巻かれた製品における位置に関係なく、同じロールにリンクされたパラメータに加えて、製品及び／又は処理パラメータのマップが分かる。
【００７８】
好ましくは、二次ロールＢ２ｉのマーキングは、同じ二次コア上での薄製品の巻取り工程が開始する前に、それぞれの二次コア１８ｉ上で行われる。他の実施形態では、このマーキングは、代わりに、巻取り後、即ち、二次ロールＢ２ｉが終了する時、及び／又は巻戻し装置１３から荷卸しされる時に行われ得る。
【００７９】
二次識別コードＫｉをそれぞれの第二ＲＦＩＤラベル３５に割り当てるためのプログラミング工程は、上述のように第二ＲＦＩＤラベルが対応する二次ロールに適用される前、又は、第二ＲＦＩＤラベルが二次ロールに適用される時に実行され得る（この二次識別コードＫｉの割り当ては、各二次コア１８ｉにおける製品の巻取り工程の後に実行してもよいが、何れの場合でも、二次ロールＢ２ｉが巻戻し装置１３から離れる前に行われるのが好ましい）。
【００８０】
それぞれの第二ラベルが適用された二次ロールＢ２ｉが形成されると、これらは、第二ハンドラ２５、例えば、キャリッジ又はシャトルを介して、包装ステーション２６に動かされる。
【００８１】
他の実施形態では、巻取り装置は、プラントから省略され得、連続薄製品は、生産ラインから巻戻し装置タイプの巻取り装置に直接供給され、その結果、生産ラインからの製品は、巻戻し装置にあるコアと同じ幅のウェブに切断され、複数のロールを形成し、その後、それらは、包装領域又は他の処理領域に送られる。
【００８２】
巻戻し装置における切断は、コアに巻かれる薄製品のエッジのトリミングを含むだけでもよく、その場合、巻かれた完成品から成る単一のロールと、トリミングを含む一つ又は二つの廃棄されるスクラップロールとが、巻戻し装置から出力され得、選択的に、一つロールのみが出力され、トリミングは、トリミング吸引口を通して連続的に廃棄され得る。
【００８３】
有利には、二次ロールに巻かれる製品の評価システム６０が巻戻し装置に関連付けられ、これは、例えば、欠陥の視覚的検査モジュール及び／又は例えば、巻取り装置１３に対して説明されたものと同様に金属粒子を検出するタイプの装置、さらに、オプションの品質管理モジュールＱＣＳ（図示されていない）を有し得る。
【００８４】
従って、薄製品の製造工程、及び巻取り装置１３における巻取り工程に相関する製品及び処理パラメータに加えて、巻戻し工程中に検出された製品及び処理パラメータもまた、データベースＤＢ２において、二次ロールＢ２ｉの二次コードＫｉに関連付けられる。
【００８５】
二次ロールの固有識別コードに関連付け可能な新しい製品及び／又は処理パラメータは、例えば、以下のパラメータの一つ又は複数である。
・マスターロール識別子（これは、例えば、そこから二次ロールが形成される一次ロールの識別コードである。処理の種類に従って一つ又は複数のマスターロールが存在し得る。）
・装置タイプ（使用される装置を表すコード）
・ロール長さ
・ロールフォーマット幅
・ロール外径
・Ｙの関数としての、巻かれた長さの関数としての幅プロファイル
・プライ数
・その上にロールを製造するために薄製品が巻かれるコアの種類
・コア直径
スピンドル識別子（これは、その上でロールが巻かれるスピンドルを識別するパラメータである。）
・ロール重量
・ロール生産開始日時
・ロール生産終了日時
・室温
・相対湿度
・製品品質グレード（これは、オペレータによって示された又は自動化機器を通して製造された巻き製品の品質指標である。）
・ロール品質グレード（これは、形状及び外部の美的欠陥として意図されたロールの品質指標である。指標は、自動化機器を通して生成されるか又はオペレータによって示される）
・ロール密度
・Ｙの関数としてのロール密度プロファイル
・オペレータ又は生産管理識別子（識別子と、実際の人物との関係はシステムには認識されない。）
・Ｙの関数としての巻解き速度プロファイル
・Ｙの関数としての巻解き速度プロファイル
・Ｙの関数としての巻取り速度プロファイル
・Ｙの関数としての加速度
・Ｙの関数としての伸び
・機械特性−弾性定数（不織布の分野では一般的な、生産ライン外の製品で実行される機械特性のサンプル試験。試験結果は、サンプルがとられたロールに関連付けられ得る。）
・平均ネックイン（これは、長手方向に切断した後の製品の狭まりを表し、不織布の典型的なパラメータである。）
・Ｙの関数としてのネックインプロファイル（これは、長手方向に切断した後の製品の狭まりを表し、不織布の典型的なパラメータである。）
・Ｙの関数としての測定された製品温度
・Ｙに沿った印刷ピッチ（製品印刷が存在する場合）
・Ｙの関数としての、ロール及びライダーローラ間の単位長さ当たりに加えられるニップ力
・Ｙの関数としてのロール及び耐荷重ローラ間の単位長さ当たりに加えられるニップ力
・Ｙの関数としての巻解き及び巻取り間のスリッププロファイル（速度差）
・Ｙの関数としての製品に加えられる張力（又は引張）プロファイル
・Ｙの関数としての耐荷重ローラトルク
・適用される制御のタイプ（ロールの形成のために適用される制御タイプ、例えば、プライの引張、スリップ又は速度差等に基づく制御）
・生産レシピ識別子（これは、製品の巻取りに使用するレシピの識別子を表す。レシピは設定のセットである。）
・以下のパラメータを含む、検出システム（例えば、観察システム）によって検出された欠陥
・・含まれている欠陥の数
・・欠陥画像（欠陥の画像）
・・欠陥の種類（欠陥の種類及び欠陥の寸法を識別するコード）
・・位置Ｘ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・位置Ｙ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・Ｘ軸に沿った寸法
・・Ｙ軸に沿った寸法
・・欠陥領域
・・重大度
・ロール成長プロファイル直径／巻きメートル（これは、Ｙの関数としてのロールの直径を表す）
・ロールのＹ軸を基準としたタイムスタンプ付き製品の形成にそって収集されたビデオ画像（ロールのポイントＹを追跡できるように、処理モデリングにおいて指標を与えることができる生産ラインに沿って収集された様々な画像とビデオが履歴され得る。）
【００８６】
前述のように、巻戻し装置から、二次ロールを包装ステーション２６に移動することができる。
【００８７】
包装ステーション２６には、電子制御装置３０に動作可能に接続された第四ＲＦＩＤアンテナ４０のような電子媒体における第四電子読取及び／又は書込装置が設けられ、該装置は、ステーションに到達する第二ロールＢ２ｉの第二ＲＦＩＤラベル３５を読み取り、それらの二次識別コードＫｉを読み取る。この読取りから、電子制御装置３０は、第二データベースＤＢ２と相互作用する。
【００８８】
包装ステーション２６には、また、包装工程の管理システム６１が設けられ、これは、包装されたロールの評価システム６２に関連し、例えば、視覚的検査モジュールを備え得る。
【００８９】
包装工程の管理システム６１によって収集されたデータは、ロールの移送、ハンドリング、及び包装のための制御システム及びロールの評価システム６２から得ることができ、また、オペレータから直接得ることもできる。
【００９０】
包装工程の管理システム６１はまた、収集された情報をデータベースシステムに送信することを目的としている。
【００９１】
従って、薄製品の製造工程及び巻取り装置１３の巻取り工程に相関する製品及び／又は処理パラメータに加えて、包装中に検知された製品及び／又は処理パラメータもまた、データベースシステムにおけるロール（一次ロール及び二次ロール）の識別コードに関連付けされる。
【００９２】
この工程では、ロールに関連付けされた製品及び／又は処理パラメータは一定のタイプである。
【００９３】
取得されてデータベースシステムに送信され、かつ、包装されたロールの識別コードと関連付けされた製品及び／又は処理パラメータは、以下のパラメータの一つ又は複数を有し得る。
・包装装置の種類の識別子
・宛先顧客識別子（又は輸送の距離又は場所に関連するデータ）
・オペレータ又は生産管理者識別子（識別子と実際の人との間の関係はシステムに認識されない）
・処理工程開始日時
・処理工程終了日時
・ロール重量
・視覚的検査モジュールからの画像
・包装の種類・レシピ（これは、製品の包装に使用されるレシピの識別子を示し、レシピは設定のセットである。）
・包装材料
・包装層の数
・ロールの形状に関連付けされた品質グレード（コアの突出又は収縮の存在、リンギング・スターリング及び汚れ等のようなプロファイルにおける不一致；品質グレードは、オペレータが割り当てるか、又は、視覚的検査システムの画像の分析を通して自動的に割り当てられ得る。）
・保管開始日時
・保管終了日時
・保管温度
・保管湿度
【００９４】
二次ロールＢ２（又は巻取り工程から直接くる一次ロールＢ１）は、変換ステーション７０でさらに処理され、これにより、完成品又は半完成品を得ることができ、これらは、一次及び／又は二次ロールが製造される施設と同じ生産施設１１内に存在することができ、また、（本実施例のように）別の製造施設５０に配置させることもできる。
【００９５】
変換ステーション内のロールは固有の識別コードＫ（又はＫｉ）を有し、前記識別コードは、データベースシステムにおいて、前の処理操作（巻取り、選択的に巻戻し、選択的に包装）に関連付けられた全ての製品及び／又は処理パラメータに関連付けられる。
【００９６】
変換ステーション７０には、例えば、電子制御装置３０に動作可能に接続されたＲＦＩＤアンテナ７１のような電子媒体における第四読取及び／又は書込み装置が設けられ、これは、例えば、このステーションに到達した二次ロールＢ２ｉの第二ＲＦＩＤラベル３５を読み取り、二次識別コードＫｉを読み取るように適合される。この読み取りから、電子制御装置３０は、第二データベースＤＢ２と相互作用する。
【００９７】
変換ステーション７０は、（生産すべき製品のタイプに応じて、従って、一つ又は複数のロールが完成品又は半完成品の生産に結び付けられる）一つ又は複数の巻解きステーション７２及び変換装置７３を有する。当然のことながら、変換ステーションは、また、変換ステーションの管理システム７４を有し、ロールから巻解かれた製品の評価システム７５に関連付けされ、包装される変換装置に入り、例えば、視覚的検査モジュールを有し得る。処理中の製品の特性を判断するために、変換装置の内部にセンサが設けられる。
【００９８】
この工程で取得された処理及び／又は製品パラメータは、巻解かれた一つ又は複数のロールに関連付けられ、また、データベースシステムにおいてそれらの識別コードと関連付けられる。
【００９９】
変換工程で収集されるパラメータは、装置の制御システム、そこに設けられたセンサ及び視覚的検査モジュールから取得され得、また、オペレータから直接取得することもできる。
【０１００】
変換ステーションの管理システム７４は、また、収集された情報をデータベースシステムに送信することを目的としている。
【０１０１】
取得され、データベースシステムに送信され、かつ、変換ステーションで処理された一つ又は複数のロールの識別コードと関連付けされた製品及び／又は処理パラメータは、以下のパラメータの一つ又は複数を有し得る。
・変換識別子（これは、参照されている処理操作を識別する）
・変換装置タイプ（装置を表すコード）
・Ｙの関数としての幅プロファイル
・プライ数
・コア直径
・ロール重量
・生産開始日時
・生産終了日時
・ロール密度
・オペレータ又は生産管理者識別子（識別子と実際の人との間の関係はシステムに認識されない）
・Ｙの関数としての巻解き速度プロファイル（巻解かれるロール毎に一つ）
・Ｙの関数としての処理速度プロファイル
・Ｙの関数としての加速度
・Ｙの関数としての伸び
・Ｙの関数としての製品収縮
・Ｙの関数として加えられる張力（又は引張）プロファイル（巻解かれるロール毎に一つ）
・以下のパラメータを含む、検出システム（例えば、観察システム）によって検出された、欠陥
・・含まれている欠陥の数
・・欠陥画像（欠陥の画像）
・・欠陥の種類（欠陥の種類及びその寸法を識別するコード）
・・位置Ｘ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・位置Ｙ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・Ｘ軸に沿った寸法
・・Ｙ軸に沿った寸法
・・欠陥領域
・・重大度
・Ｙの関数としての装置停止（Ｙ軸に関連付けられた装置停止の履歴）
・Ｙの関数としての発生する裂け目（例えば、Ｙ軸に関連付けられた光学システムを介して検出される裂け目の履歴）
【０１０２】
上記実施例では、ＲＦＩＤＤ電子ラベル及びこれらのラベルを読み書きするための対応するＲＦＩＤアンテナが具体的に参照されている。他の実施形態では、電子ラベルの代わりに、グラフィック媒体、例えば、英数字、バーコード、又はＱＲコード（登録商標）等が表示された紙ラベルが使用され得る。この場合、メディアを遠隔で読み書きするアンテナの代わりに、グラフィックラベルを印刷するプリンタと、表示されたグラフィックシンボルの光学式読み取り装置が必要とされる。選択的に、磁気バンドを備えたラベル、及び磁気バンドに格納されたデータの関連する書込み及び読取り装置が使用され得る。
【０１０３】
一般的に、識別コードを関連付ける媒体は、ロールを作成するために製品が巻かれるコア、又はロール自体の外面に固定され得る。
【０１０４】
有利には、データベースシステム３１、又はこのシステムの少なくとも一つのセクションは、テレマティックネットワークを介してリモートでもアクセス可能なサーバーに関連付けられ、その結果、第二の施設での処理中に、ＲＦＩＤラベルに関連付けられた識別コードＧ又はＫを読み取ることによって、このコードに関連する情報、即ち、処理されている一次ロールＢ１又はＢ２に関連する情報、従って、このロールにおける製品及び／又は処理パラメータの位置における情報を取得することが可能である。従って、製造工程は複数の施設で実行され得る。従って、例えば、一次ロールの生産及び巻取りを第一の施設で実行し、巻戻しを第二の施設で実行し、変換を第三の施設で実行することができ（又は、これらの操作を異なる組み合わせで実行することができ）、かつ、製品及び／又は処理パラメータの履歴は、引き続きロールに関連付けされ得る。
【０１０５】
従って、上述のシステムは、処理及び製品パラメータを、薄製品のロールの生産ラインに沿って、前記ロールを用いて製造される完成品（又は半完成品）まで追跡し、保存できることは明らかである。選択された製品及び処理パラメータは、それから完成品（又は半完成品）が製造されるロールの識別コードに関連付けて、データベース内に保存される。
【０１０６】
本発明によれば、これらの製品及び／又は処理パラメータの全て又は一部は、以下の方法を通して、ロールに巻かれる薄製品の中間処理工程中に製品欠陥の存在を予測するために使用される。
前記方法は、
・データベースシステムに格納され固有の識別コードが割り宛てられ、前記中間処理工程の上流で、前記ロールに巻かれる前記薄製品の処理工程において検出され、前記固有の識別コードに関連付けされた処理及び／又は製品パラメータを有する薄製品を受け取り、
・データベースシステムにアクセスし、
・データベースシステムに含まれるロールの固有の識別コードに関連付けられた一つ又は複数の処理及び／又は製品パラメータを予測モデルに入力し、前記予測モデルが、前記中間処理工程から出力される製品パラメータを予測するために、中間処理工程から出力される処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴値及び前記中間処理工程の上流で、前記ロールの処理工程で検知された同じロールの処理及び／又は製品パラメータに関連付けされた履歴値から、機械学習ロジックによって生成された相関を使用し、
・前記製品パラメータを事前に定義した制限値と比較し、
・前記比較結果に基づいて薄製品欠陥の予測診断情報を生成する。
【０１０７】
従って、この方法の結果として、中間処理工程において、前記制限値を超えないように処理パラメータを変更するように適合された処理を実行するか、又は、前記ステーションの下流の任意の処理のために製品の潜在的に危険な部分を排除するように適合された処理を実行することができ、生産に明らかな利点を有する。
【０１０８】
従って、幾つかのパラメータを予測する必要がある各中間処理について、前記方法の予測モデルは、中間処理工程の上流のロールの生産工程において検知された複数の処理及び／又は製品パラメータに関連する履歴データの第一セットと、予測の中間処理工程からの出力で検知された複数の処理及び／又は製品パラメータと関連付けされた履歴データの第二セットと相互に作用する。
【０１０９】
この方法を達成するためには、予測モデルを実装できるように一定量の製品及び／又は処理パラメータを蓄積する日何時用があることは明らかである。
【０１１０】
各処理工程（薄製品の生産、一次ロールの巻取り、選択的に巻戻し、選択的に包装）において、品質と欠陥の観点から処理及び結果を表す必要がある全てのパラメータが収集される。
【０１１１】
各工程のために、以下の三つのパラメータグループがある。
・製造プロセスを表すパラメータ、即ち、一定であり得る動作条件（例えば、切断、直径、重量レシピ）、又は巻取り製品に沿って可変であり得る動作条件（例えば、速度、巻取り／巻解き張力、製品のストリップ幅、製品の温度）
・処理される材料に関するパラメータ：原材料、接着仕様、ロールのコード等：これらは一般的に一定のデータである。
・製品の品質及び欠陥を表すパラメータ：数及び種類は処理操作によって異なり、製品の長さ及び幅を参照する座標のような形態的情報によって特徴付けられる。従って、これらは、各処理操作に依存するため動的生成パラメータとしての意味があり得る。
【０１１２】
全てのパラメータは、情報を一元化するデータベースシステムに収集され、データベースシステムは、その処理を可能にする電子制御装置３０に接続される。
【０１１３】
処理システムの目的は、様々な製造工程の投入材料の特性を、動作条件及び欠陥と「相関」させるだけでなく、各処理に関連する装置に適用される設定を最適化することにある。これを行うために、前工程からの情報（即ち、製品及び／又は処理パラメータ）を使用することも可能である。
【０１１４】
この操作は、一次ロールからの処理済み材料のトレーサビリティと、Ｙ軸の長さの関数として履歴化される処理、品質及び欠陥パラメータをロールの各ポイントに割り当てることとの両方によって可能になる。
【０１１５】
処理システムは、次の目的で、各工程でのシステムの挙動を表し、欠陥を予測する一つ又は複数の機械学習モデルを作成するように設計されている。
・欠陥の形成を回避するために処理変数を操作するため
・欠陥部分を廃棄するか、下流の処理のために潜在的に欠陥のある位置を含むロールを表示するため
【０１１６】
この目的は、半製品と完成品の両方で、より高い品質の保証を獲得し、欠陥の発生を制限又は回避することにある。
【０１１７】
開発された数学的統計モデルは、人工知能（ＡＩ）又は機械学習（ＭＬ）ブランチに分類され、基本的に、それを通して、装置が、特定の入力に従って、どのように自律的に動作／反応するかを学習する手順が開発される。従って、システムに設けられる人工知能は、上記のようなシナリオをモデル化するために、特別に開発された一連のアルゴリズムで構成される。
【０１１８】
このモデルは、次の二つの機能を実行する人工知能アルゴリズムに基づく。
・学習機能
・予測機能
【０１１９】
学習機能は、取得した処理及び／又は製品パラメータに基づく。学習工程の目的は、システムの変数間に存在する相関の構造と因果関係を検索することにある。
【０１２０】
学習機能は、前工程で履歴化された全てのパラメータと、変換工程及び巻戻し工程のような次の工程で識別されるパラメータ（主として欠陥）及び製品の品質との間の相関を実行する。
【０１２１】
この操作により、製品／処理パラメータ（有利には、欠陥）及び製品の品質を、欠陥の出現に影響を与える可能性がある条件と相関する人工知能モデルの開発が可能になる。学習関数は、処理工程の数学モデルである予測関数を生成する。
【０１２２】
予測機能は、その瞬間までに検出されたパラメータに基づいて、リアルタイム又はほぼリアルタイムで現れる可能性のある潜在的な製品及び／又は処理パラメータ（有利には欠陥）を示すことを目的としている。
【０１２３】
人工知能技術の使用は、データの種類と量がビッグデータの定義に入るという事実によって動機付けられる。
・ボリューム：時間の単位で生成された（構造化、非構造化）データの量；データベースは、異種のソースによって生成された大量のデータを収集します。
・多様性：データは様々なタイプであり、非構造化形式と半構造化形式の両方で履歴される。
・速度：新しいデータが生成される速度、従って、データの生成頻度、即ち、サンプリング頻度；データ生成速度に加えて、データを処理する必要がある速度も考慮される。
【０１２４】
学習工程は、モデルの探索工程と開発工程の二つのマクロ工程で構成される。問題のシステムの信頼を獲得し、かつ、モデルの構築に使用するデータベースを統合するために必要な探索工程が終了すると、以下のワークフローを考慮した機械学習パートが行われる。
・分析に使用されるデータソースの識別
・データクリーニング
・分析すべき特性の抽出
・機械学習モデルの開発
・分析すべき特性のテストグループの定義
・学習ステップの開始
・最高のパフォーマンスを備えたモデルとアルゴリズムの選択
・選択した機械学習アルゴリズムの詳細な評価
・最適な機械学習モデルの選択
・機械学習モデルの出力
・調整、統合、又は改良を行うための、機械学習モデルのパフォーマンスの制御
【０１２５】
完全な人工知能インフラストラクチャを生成するために従うワークフローでは、二つの反復サイクルが提供される。
第一のサイクルは、記述関数の生成工程からテストグループの構造化工程まで進める。
第二のサイクルは、学習工程の開始工程からモデル選択工程まで進める。
この第二工程は、実際の学習工程である。
【０１２６】
現在、データ分析及び人工知能インフラストラクチャの開発には多くのアルゴリズムが利用できる。要するに、主成分分析（ＰＣＡ）や部分最小二乗（ＰＬＳ）回帰のような線形モデルに基づくアルゴリズム、人工ニューロンネットワーク（ＡＮＮ）のような非線形アルゴリズム、又は、新しい、ディープランニングエコシステムの一部であるアルゴリズムが利用可能である。使用するアルゴリズムの種類、即ち、選択するアルゴリズムの種類は、データの種類と作業の目的に依存し、即ち、教師なし（探索的）分析か教師あり（因果関係の分類又は発見を目的とする）分析かに依存する。
【０１２７】
好ましくは、原材料の特性又は装置の動作パラメータのような、その構造が固定されているパラメータの分析は、ＰＣＡ（探索的分析の場合）又はＰＬＳ及びランダムフォレスト等のアルゴリズムを使用して実行され得る。代わりに、巻戻しや変換工程のような変動期間の取得、又は欠陥画像のような大量の複雑なパラメータからのパラメータを分析する場合は、各々、時系列に対する長・短期記憶（ＬＳＴＭ）アルゴリズム及び画像に対する畳み込みニューラルネットワーク（ＣｏｎｖＮｅｔ）のようなディープランニングアルゴリズムの使用が有利である。
【０１２８】
この分析に使用されるソフトウェアは自己適応型であり、即ち、データベースが拡張し、製品の欠陥及び品質が記録されるにつれて、使用中のモデルを更新できるものである。実際、前記ソフトウェアは、完成品に関連する製品及び／又は処理パラメータ（有利には、欠陥及び品質）を予測できるようにするプリセット学習モデルを備えているが、このソフトウェアは、データベースが拡張するにつれて、プリセットモデルの基準を更新し、それを改善する自動学習機能も備えている。プリセットモデルは、特定の期限で制御され、新しい処理及び／又は製品パラメータで更新される。モデルのパフォーマンスが向上した場合は、新しい基準が保持され、それ以外の場合は、以前に使用されていたモデルの基準が引き続き有効にされる。
【実施例１】
【０１２９】
薄葉紙で包装される製品が製造され、一次な工程（インライン生産及び一次ロールでの巻取り）、包装、及び変換で構成されるプロセスがあると仮定する。この実施例では、巻戻し工程は存在せず、変換は一次タイプの単一プライロール（マスターロール）を用いて直接的に行われる。
【０１３０】
製造工程中、変換工程での加工上の問題を制限する製品を保証する必要がある。
【０１３１】
この工程により、上記のパラメータの一部が収集でき、最初の工程では、少なくとも次の測定値が収集できる。
・ロール識別子（これは一次ロールの識別コードである）
・製品種類識別（製品の種類を識別するコード：グレードは製品／処理／生産者／顧客の種類に依存する。）
・装置種類（巻取り装置を表すコード）
・ロール長
・フォーマット幅
・外径
・坪量
・坪量公差
・コアの種類
・コア直径
・ロール重量
・生産開始日時
・生産終了日時
・ロール密度
・Ｙの関数としての生産ライン速度プロファイル
・Ｙの関数としての巻取り速度プロファイル
・横断方向（即ち、Ｘ軸）におけるＹ軸に沿った坪量プロファイル（Ｘ軸に沿ったプロファイルはＱＣＳシステムによって測定される。；システムは、Ｘ軸に沿って測定された坪量ベクトルを履歴し、Ｘ軸及びＹ軸に沿った完全なプロファイルを生成する。解像度、従って、保存されるポイントの数は、ＱＣＳツールの解像度に依存する。一例として、Ｘ軸に沿った解像度は、製品の幅に沿って３２セクターにすることができる）
・以下のパラメータを含む検出システム（例えば、観察システム）によって検出された欠陥
・・含まれている欠陥の数
・・欠陥の種類（欠陥のタイプ及びその寸法を識別するコード）
・・位置Ｘ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・位置Ｙ（ロール参照システムでの欠陥の位置）
・・Ｘに沿った寸法
・・Ｙに沿った寸法
・・検出領域
・・重要度
・ロール成長プロファイル直径／巻かれたメートル（これは、Ｙの関数としてのロールの直径を表示する。）
【０１３２】
包装及び輸送工程中に、その工程からのトランジットを追跡するために、少なくともロールの識別コードが取得される。
【０１３３】
ロールの後続の変換ステップ中に、少なくとも次のパラメータが取得される。
・変換識別子（これは、進行中の変換工程を識別する。）
・ロール識別（関連巻解きステーションにおいて変換されているロールの識別コードが識別される。そこには一つ又は複数のロールがあり得る。）
・変換装置の種類（装置を表すコード）
・ロールから変換される薄製品のパイル数
・生産開始日時
・生産終了日時
・Ｙの関数としての巻解き速度プロファイル（ロール毎に一つ）
・Ｙの関数としての処理速度プロファイル
・Ｙの関数としての装置停止（Ｙ軸に関連付けされた装置停止の履歴）
・Ｙの関数として発生する裂け目（例えば、Ｙ軸に関連付けされた光学システムによって検知された裂け目の履歴）
【０１３４】
問題の処理、処理されたロールの前述のパラメータを保存する。保存処理は、効果的に使用可能な全てのパラメータを保存及び使用可能にするために、関連／非関連ハイブリット構造で実行される。実際、問題の処理には、ロール識別子、製品種類又は装置種類識別子のような静的タイプのパラメータがあり、それらは処理中に変更されることはない。他方、巻取り速度プロファイルや巻解き速度プロファイルのような他のデータは、十分に高い頻度で時間毎に記憶する必要がある。前者は、ＳＱＬデータベースに保存され得るが、後者は、（商標「Ｃａｓｓａｎｄｒａ」及び「Ｈｉｓｔｏｒｉａｎ」等で公知の時系列データベースのような）大量データを迅速に管理するのに適したデータベースに保存する必要がある。
【０１３５】
システムが処理及び製品パラメータの実質的な履歴を収集した後、学習機能は、変換ステップで発生した裂け目を他の全てのパラメータと相関させる数学モデルを展開することができる。モデル開発ステップでは、第一の探索的分析工程が実行され、それにより、パラメータの統合の効果的なレベルと、パラメータを適切に合成する特定の関数を生成する必要性を理解することが可能になる。この工程では、パラメータに関連するデータが、モデルの構築に使用する準備ができるまで、前処理及びクリーニング処理も実行される。このパスは、主に主成分分析（ＰＣＡ）又はグラフィック視覚化技術を使用して実装される。これらの技術は、分析結果の「汚れ」を回避するために、教師なしタイプ、即ち、先験的な前提がないタイプである。上述の順序は、以降の予測モデルで直ぐに使用できるようにするために、将来の処理操作中に生じる全てのパラメータを通す必要があるため、定義され、標準化され、かつ、再現可能な分析プロトコル（アルゴリズム）に含まれている必要がある。
【０１３６】
予測モデルを構築するために、一つ又は複数のターゲット変数が定義され、この場合、ターゲット変数は、例えば、以下のようになり得る。
・坪量
・欠陥
・装置停止
・裂け目
【０１３７】
一例として裂け目を検討する。従って、坪量と欠陥は、他の変数と共に予測パラメータになる。目的は、裂け目の形成を防ぎ、従って、予測因子が何であるか、及び裂け目が生じるためにそれらがどのような特性（値）を持たなければならないかを理解することにある。選択されたモデルは、裂け目が発生する条件を示す分類アルゴリズムである。入力データは、この生産を他の生産と区別するために、初期参照値としてのみ使用される静的データ（例えば、アルゴリズムが他の装置にも拡張されていない限り、装置種類）又は、いずれの場合もオペレータによって設定されたものを除く、上記リストに示されている全てのパラメータである。
【０１３８】
テストされるべき主な分類アルゴリズムは、ＰＬＳ−ＤＡ、ランダムフォレスト、ＳＶＭ、及びＡＮＮである。パフォーマンス指標は、最高のパフォーマンスを得ることを可能にするものを確認するために使用され、最高のパフォーマンスを持つアルゴリズムが選択される。分析順序は、パラメータテストグループと、同様に代表的なオリジナルデータの約２０％を構成する検証グループと定義することによって行われる。テストグループはアルゴリズムのトレーニングとキャリブレーションに使用され、検証グループは外部検証の実行に使用される。
【０１３９】
分類アルゴリズムには２つの出力がある。
・裂け目が生じる前に、これが発生する可能性があることを示す予測モデル
・事実上、裂け目が形成され得るか否かを決めるものである対応する閾値を持つ変数の選択：この選択により、より軽量でより高速に使用できる縮小モデルが取得できる。
【０１４０】
その後、モデルは誘導式で再トレーニングされ、生産に移される。
【０１４１】
具体的には、例えば、前記モデルは、巻取り速度が４００ｍ／ｍｉｎを超え、かつ、その裂け目のポイントの坪量が公称坪量から１０％以上異なると、許容範囲内ではあるが、紙が裂ける可能性があることを知らせ得る。これにより、形成中にオペレータ又は装置に、これらのパラメータが所定の値をとると仮定した瞬間に、欠陥が生成される可能性があることを予測して示すプロトコル／アルゴリズムモデルの開発が可能になる。その時点で、装置又はオペレータは、ロールのパラメータの重大な状態を回避するために処理を修正でき、すでに製造されたロールに対しては、システムは、その組み合わせのパラメータの有害な影響を抑えるために変換装置を構成することができる（例えば、製品のそのセクションの自動減速）。実際には、予測モデルは、事象、即ち、好ましくは製品欠陥又は不吉な処理事象（この場合には裂け目）のような処理及び／又は製品パラメータを予測するために、相互に相関し、中間処理工程の上流で検知される少なくとも二つの処理及び／又は製品パラメータ（巻解き速度及び坪量）を考慮する。
【実施例２】
【０１４２】
同じ公称幅のいくつかの不織布層を結合して接着する変換工程における不織布製品の処理について検討する。
【０１４３】
この処理は、一次工程（不織布製造、一次ロールでの巻き取り）、巻戻し工程、包装工程及び変換工程で構成される。
【０１４４】
巻解き及び処理工程の間、最終変換装置において、不織布製品は、異なる巻解き張力のために製品の元の幅に対して幅の変動を受ける可能性がある。幾つかの場合、接合する層間の狭まりの程度が変わり、完成品が適合しないか、又は、品質が低下する結果になることが認められる。層間で異なる狭まりを引き起こす製品の生産及び巻取り要因の相互作用及び影響を特定する必要がある。
【０１４５】
考慮すべき製品及び処理パラメータは、少なくとも一次工程、巻戻し工程、包装工程及び変換工程について前に示した全て全てのパラメータである。
【０１４６】
問題の処理は、処理されたロールに対する前述のパラメータを保存する。
【０１４７】
保存処理は、使用可能な全てのパラメータを保存して効果的に使用できるようにするために、リレーショナル／非リレーショナルハイブリッド構造で実行される。実際、問題の処理では、ロール識別子、製品朱里又は装置種類識別子のような処理の過程で変更されることがない静的タイプのパラメータがある一方、巻取り速度プロファイルや巻解き速度プロファイルのような他のパラメータは十分に高い頻度で時間毎に記録する必要がある。前者はＳＱＬデータベースに保存できるが、後者は大量のデータを迅速に管理するのに適したデータベース（商品名「Ｃａｓｓａｎｄｒａ」、「Ｈｉｓｔｏｒｉａｎ」等で知られている時系列データベース）に保存する必要がある。
【０１４８】
システムが、処理及び製品パラメータの実質的な履歴を収集した後、学習関数は、関連する他の全ての工程の他の全てのパラメータを考慮しながら、層の公称幅と層の幅プロファイルの差を、変換装置における接合工程（狭小化）に最も近い位置において、Ｙの関数として相関させる数学モデルを発現させることができる。
【０１４９】
モデル発現工程では、第一探索的分析工程が実行され、それにより、パラメータ統合の効果的なレベルと、パラメータを適切に合成する特定の関数を生成する必要性が理解することが可能になる。この工程では、モデルの構築に使用するべきパラメータに関連するデータの準備ができるまで、前処理及びクリーニングの手順も実行される。このパスは、主に主成分分析（ＰＣＡ）又は「教師なし」タイプ、即ち、先駆的前提がないタイプのグラフィック視覚化手法を使用して実行される。上述の上記の順序は、以降の予測モデルで直ぐに使用できるようにするために、将来の処理操作中に生じる全てのデータを通す必要があるため、定義され、標準化され、かつ、再現可能な分析プロトコル（アルゴリズム）に含まれている必要がある。
【０１５０】
予測モデルを構築するために、一つ又は複数のターゲット変数が定義され、この場合、ターゲット変数は、結合点の関数としての層の公称幅と実際の幅の差である。先の実施例で開示したものとは異なり、この変数は連続変数である、従って、前のアルゴリズムとは異なるアルゴリズムを使用して分析する必要がある。
【０１５１】
選択されたモデルは、層の接合工程に最も影響を与える操作パラメータと、操作するのに最適な条件を示す。使用される入力データは、この生産を他の生産と区別するために、初期参照値としてのみ使用される静的データ（例えば、アルゴリズムが他の装置にも拡張されていない限り、装置種類）又は、いずれの場合もオペレータによって設定されたものを除く、上述の実施例において示されている全てのデータである。
【０１５２】
テストされる主成分回帰アルゴリズムは、ＰＬＳ、ラッソ回帰、リッジ回帰、ＳＶＭ、及びＡＮＮである。パフォーマンス指標は、最高のパフォーマンスを得ることを可能にするものを確認するために使用され、最高のパフォーマンスを持つアルゴリズムが選択される。分析順序は、パラメータデータテストグループと、オリジナルデータの約２０％を構成する検証グループと定義することによって行われる。これは、分析対象のパラメータグループのテストグループと同様に代表的なものである。テストグループはアルゴリズムのトレーニングとキャリブレーションに使用され、検証グループは外部検証の実行に使用される。
【０１５３】
分類アルゴリズムには２つの出力がある。
・層の結合に最も大きな影響を与える変数を示す予測モデル。この選択により、より軽量でより高速に使用できる縮小モデルを得ることが可能になる。従って、最も重要な変数のみを含む縮小モデルが作成される。
【０１５４】
・処理の種類に応じた最適な動作条件。
【０１５５】
その後、モデルは誘導式で再トレーニングされ、生産に移される。
【０１５６】
具体的には、例えば、狭小化プロファイルは、上流の工程で検出された多数のパラメータの異なる程度の複数の相関を有することが観察され得る。最も強い相関は、変換工程における引張及びスリップによって、前工程で検出された層の坪量プロファイル及び幅プロファイルで得られる。
【０１５７】
学習機能により、同じ処理操作の層の狭まりの間に最大差がある場合、システムは、変換装置にロードされたロール間の最大差が、一次工程におけるラインの速度に属することを識別することが観察され得る。
【０１５８】
本発明の主題によって可能であるこの結論は、形成及び巻取り工程を改善するためのアクションをとることを可能にし、（例えば、形成速度を相互に近づけることで）変換装置の動作張力を動的に修正して層を最適に合致させ、又は、不適合の程度によって事前に製品にマークを付ける。
【０１５９】
図面は、本発明の可能な非限定的な実施形態を示しているだけであり、本発明の基礎となる概念の範囲から逸脱することなく、形態及び配置を変えることができることは理解される。添付の特許請求の範囲内の参照番号は、上記の説明及び添付の図面に照らして、純粋にその読みを容易にするために提供されており、保護の範囲を制限するものではない。
【図１】
2021529709.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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