(57)【要約】【課題】ポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するための方法およびコンピュータシステムを提供すること【解決手段】ポリマー生成物の製造のための製造パラメータ（１）を決定するための方法は、コンピュータシステム上のポリマー生成物特性（４）に基づいて前記製造パラメータ（１）を計算するための予測モデル（７）が提供され、前記製造パラメータ（１）は、ポリマー製造のための原材料部分を指定する配合部分（２）と、ポリマー製造中のプロセス特性を指定する処理パラメータ（３）とを含み、ユーザ入力が前記コンピュータシステムに提供され、前記ユーザ入力は、前記ポリマー生成物特性（４）を指定するユーザ生成物パラメータターゲット（５）を含み、前記コンピュータシステムは、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）を前記予測モデルに適用して、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）に関連するポリマー生成物の製造のための合成結果製造パラメータ（１１）を計算する。【選択図】図１
2021528533.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ポリマー生成物の製造のための製造パラメータ（１）を決定するための方法であって、
コンピュータシステム上のポリマー生成物特性（４）に基づいて前記製造パラメータ（１）を計算するための予測モデル（７）が提供され、
前記製造パラメータ（１）は、ポリマー製造のための原材料部分を指定する配合部分（２）と、ポリマー製造中のプロセス特性を指定する処理パラメータ（３）とを含み、
ユーザ入力が前記コンピュータシステムに提供され、
前記ユーザ入力は、前記ポリマー生成物特性（４）を指定するユーザ生成物パラメータターゲット（５）を含み、
前記コンピュータシステムは、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）を前記予測モデルに適用して、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）に関連するポリマー生成物の製造のための合成結果製造パラメータ（１１）を計算する、方法。
【請求項２】
前記製造パラメータは、製造中の機械プロセス特性を指定する機械処理パラメータを含み、好ましくは前記合成結果製造パラメータ（１１）の前記機械プロセス特性が、前記配合部分（２）による原材料をポリマー製造のための機械に提供するために適用され、好ましくは前記機械プロセス特性が、ユーザ設定可能な機械プロセス設定を含み、前記合成結果製造パラメータ（１１）が、ポリマー製造のための機械における前記機械プロセス設定を選択するために適用され、ポリマー生成物が原材料から機械によって製造される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予測モデル（７）は、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）が前記予測モデル（７）に適用される場合に、前記ポリマー生成物の前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）に関する精度を表すものであって、前記合成結果製造パラメータ（１１）の信頼値を決定する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記予測モデル（７）は、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）が前記予測モデル（７）に適用される場合に、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）に関連付けられた複数のポリマー生成物の生産のための複数の前記合成結果製造パラメータ（１１）を計算し、好ましくは、前記予測モデル（７）は、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）が前記予測モデル（７）に適用される場合に、前記合成結果製造パラメータ（１１）のそれぞれの信頼値を決定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザ入力は、前記合成結果製造パラメータ（１１）の最小信頼値を指定するためのユーザ信頼限界値を含み、前記合成結果製造パラメータ（１１）のそれぞれの前記信頼値は、前記ユーザ信頼限界値に少なくとも等しい、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザ入力は、前記コンピュータシステムにおいて予め定義された原材料のリストからの原材料のユーザ選択を含み、ポリマー配合のための前記原材料の組み合わせを定義し、前記配合部分（２）が、原材料のユーザ選択による原材料部分を指定する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
原材料の前記ユーザ選択は、イソシアネートおよびポリオールを含み、特に発泡剤も含み、好ましくは、連鎖延長剤、架橋剤、ポリウレタンの形成を促進する触媒、難燃剤、顔料、および／または界面活性剤をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）は、それぞれの前記ポリマー生成物特性（４）における少なくとも１つの製品パラメータブラケットを含み、
前記生成物パラメータブラケットは、前記ポリマー生成物特性（４）について、前記コンピュータシステムにおいて予め定義された最大部分範囲内のサブレンジを定義し、
前記コンピュータシステムは、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）を前記予測モデル（７）に適用し、
各製品パラメータブラケット内の複数の生成物パラメータ値について、前記合成結果製造パラメータ（１１）が計算され、
好ましくは、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）が少なくとも１つのポリマー生成物特性（４）について、複数の非重複生成物パラメータブラケットを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）は、各生成物パラメータブラケットに対する生成物パラメータ分解能を含み、
前記生成物パラメータ分解能は、それぞれの生成物パラメータブラケット内の生成物パラメータ値を変化させるためのステップ値を定義し、
前記コンピュータシステムは、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）を前記予測モデル（７）に適用することで、前記ステップ値に従って前記生成物パラメータ値を変化させることにより各々の生成物パラメータブラケット内の複数の生成物パラメータ値が決定され、好ましくは、同一の前記ポリマー生成物特性（４）に対する２つの前記生成物パラメータブラケットのそれぞれの生成物パラメータ分解能が異なる、パラメータパラメータパラメータ、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記プロセス特性、好ましくは前記機械プロセス特性、特にユーザ設定可能な機械プロセス設定が、構成要素温度、混合時間、混合比率、工具温度、排出容量、および／またはライン速度を含む、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）は、選択可能な前記ポリマー生成物特性（４）のセットのユーザ選択された厳密なサブセットから構成され、
好ましくは、前記ユーザ入力が、ユーザ選択されたポリマー生成物特性（４）に関連付けられ、且つ、対応する前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）を実現するための相対的な重要性を記述する各重み係数を有するユーザ重み係数のセットを含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記コンピュータシステム上には、それぞれのポリマー生成物のための試験エントリー（１５）を含む配合データベース（１４）が提供され、
各々の前記試験エントリー（１５）は、前記ポリマー生成物に関連するポリマー生成物特性データと、前記ポリマー生成物の製造に使用される原材料部分を特定する配合部分データと、前記ポリマー生成物の製造中のプロセス特性を特定する処理パラメータデータとを含み、
好ましくは、前記予測モデル（７）が、前記配合データベース（１４）上で、好ましくは機械学習をさらに含む数値解析プログラムを実行することによって生成される、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記予測モデル（７）は、前記ポリマー生成物特性（４）を入力パラメータ、及び前記製造パラメータ（１）を出力パラメータとして多変数関数関係を定義し、
好ましくは、前記コンピュータシステムが前記予測モデル（７）を生成する場合に、前記入力パラメータと前記出力パラメータとの間の依存性は、前記予測モデル（７）を前記配合データベース（１４）の前記試験エントリー（１５）に一致させるためのフィッティングアルゴリズムに基づく、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記コンピュータシステムが前記予測モデル（７）を生成する場合に、前記コンピュータシステムは、配合部分寸法と処理パラメータ寸法の両方を含む次元縮小を実行し、
好ましくは、前記次元縮小が、前記製造パラメータよりも少ない主成分の集合を決定するための主成分分析を含み、少なくとも１つの決定された主成分は、配合部分寸法と処理パラメータ寸法の両方を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
ポリマー生成物の製造のための製造パラメータ（１）を決定するためのコンピュータシステムであって、
前記コンピュータシステムは、コンピュータ装置（６）と、前記コンピュータ装置（６）に記憶されるポリマー生成物特性（４）に基づいて製造パラメータ（１）を計算するための予測モデル（７）とを含み、
前記製造パラメータ（１）は、ポリマー製造のための原材料部分を指定する配合部分（２）と、ポリマー製造中のプロセス特性を指定する処理パラメータとを含み、
前記コンピュータ装置（６）は、前記ポリマー生成物特性（４）を指定するユーザ生成物パラメータターゲット（５）を含むユーザ入力を受信するように構成され、さらに、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）を前記予測モデル（７）に適用して、前記ユーザ生成物パラメータターゲット（５）に関連付けられたポリマー生成物の製造のための合成結果製造パラメータ（１１）を計算する、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するための方法、およびポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するためのコンピュータシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ポリマー生成物には広範囲の異なる用途がある。ここで、およびそれ以降、ポリマー生成物は、実質的にポリマー材料、すなわち１つ以上のポリマーからなる生成物である。その結果、これらのポリマー生成物について規定されている広範囲で大きく変化する生成物特性仕様も存在する。これらの異なる仕様は、重量、剛性、排出物、温度耐久性、およびそれぞれのポリマー生成物の多くの他の特徴についての所望の値または所望の範囲を決定する。さらに、ポリマー生成物の特性は、ポリマー生成物に使用される材料成分を特定する配合に依存するだけでなく、使用される製造ツールの特性を含む、ポリマー生成物の製造プロセスに適用される異なるプロセスパラメータにも依存する。
【０００３】
使用される特定の配合物、使用されるプロセスパラメータ、及び得られるポリマー生成物の特性との間の相互依存性は、非常に複雑である。配合物の成分またはプロセスパラメータとポリマー生成物特性との間のいくつかの相関関係について一般式を提供するいくつかの理論的考察があるが、これらは特定の製品仕様に従ってポリマー生成物を得るために、対応するプロセスパラメータを有する新しい配合物を決定する際に比較的小さな役割を果たすに過ぎない。その代わりに、通常のプロセスは、既知の処方および既知のプロセスパラメータから進行して、既知の特性を有する生成物をもたらし、そして、従前の経験則および一般的な考察に基づいて調整を行うことを含む。これらの調整に基づいて、多数のサンプル製品が製造され、それらの関連する特性が実験的に決定される。このアプローチに基づいて、しばしば、所望の生成物特性に十分に到達するかまたは近似されるまで、試行錯誤のサイクルが繰り返される。この方法は、製造時間および労力の点で費用がかかり、また、実質的に非システマティックであるために、所与の数のサンプル製造実行内で所望の仕様を近似しうる可能性を測定することが非常に困難であるという点で信頼性がないことが明らかである。したがって、この従来技術のアプローチから進んで、予め指定された材料および他の生成物特性を有する生成物を得るために、ユーザが対応する処理パラメータを有する適切な配合を決定することができるように、過去の配合からの知識を使用することができるように、処理を改善することが望ましい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、本発明の目的は、ポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するための方法およびコンピュータシステムを提供することであり、この方法は、より少ない追加の実験で特定の材料特性を得るのに適した製造パラメータのより正確な決定を可能にする。
【０００５】
ポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するための方法に関して、本発明の目的は、請求項１の特徴を有するポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するための方法によって達成される。ポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するためのコンピュータシステムに関して、本発明の目的は、請求項１５の特徴を有するポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するためのコンピュータシステムによって達成される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、入力される配合データおよびプロセスパラメータに基づいて計算された製造パラメータの出力に到達することを可能にする数値予測モデルを利用することによって、試行錯誤のサイクルを低減することができるという認識に基づいている。本発明はさらに、配合データまたはプロセスパラメータのいずれかを単独で見るだけでは十分ではなく、変数の両方のセットを統合された方法で処理する必要があるという認識に基づいている。次に、所望の生成物特性の仕様から進んで、数値予測モデルは、適切な配合物と、所望の生成物特性を得るために配合物から材料を処理するための対応するパラメータとの両方を提供することができる。したがって、試行錯誤のサイクルは、かなりの程度まで省略することができる。その結果、開発時間及び製造コストが低減される。
【０００７】
本発明による方法は、ポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するためのものであり、予測モデルは、コンピュータシステム上のポリマー生成物特性に基づいて製造パラメータを計算するために提供される。
【０００８】
換言すれば、予測モデルは、コンピュータプログラムまたはコンピュータプログラム用のパラメータセットのいずれかであり、このコンピュータプログラムは、コンピュータデバイス上で実行され、少なくとも所望のポリマー製品特性を入力として取り込み、少なくとも製造パラメータを出力として提供する。マイクロプロセッサを有する任意の電子装置は、本発明の意味でコンピュータ装置を提供する。
【０００９】
原則として、ポリマー生成物は、１つ以上の異なるポリマー材料から実質的に構成される任意の生成物であり得る。したがって、ポリマー生成物特性は任意のポリマー生成物の特性であり得、ポリマー製造は任意のポリマー生成物の製造を指し得る。
【００１０】
ポリマー生成物は、ポリウレタン生成物またはポリイソシアヌレート生成物であってもよい。したがって、ポリマー生成物特性は、ポリウレタンまたはポリイソシアヌレート生成物特性であってもよく、ポリマー製造はポリウレタンまたはポリイソシアヌレート製造であってもよく、ポリマー配合物はポリウレタンまたはポリイソシアヌレート配合物であってもよい。あるいはまたはそれに加えて、ポリマー生成物は発泡体生成物であってもよい。したがって、代替的に、または加えて、ポリマー生成物特性は発泡生成物特性であってもよく、ポリマー製造は発泡体製造であってもよく、ポリマー配合物は発泡体配合物であってもよい。
【００１１】
好ましくは、ポリマー生成物はポリカーボネート生成物である。したがって、ポリマー生成物特性はポリカーボネート生成物特性であってもよく、ポリマー製造はポリカーボネート製造であってもよく、ポリマー配合物はポリカーボネート配合物であってもよい。
【００１２】
本発明による方法において、製造パラメータは、ポリマー製造のための原料部分を特定する配合部分を含む。言い換えれば、配合部分は、どの原材料が使用されるか、およびポリマー製品を製造するためにどの割合で使用されるかを指定する。これはまた、ポリマー製品の製造に使用され得るが、実質的にポリマー製品の一部ではない発泡剤などの材料に関する。製造パラメータはさらに、配合部分および化学成分の特性（例えば、密度および／またはヒドロキシル価）から得られる計算／シミュレートされたデータを含み得る。
【００１３】
本発明による方法では、製造パラメータがポリマー製造中のプロセス特性を特定する処理パラメータも含む。好ましくは、処理パラメータがポリマー製造中の機械プロセス特性を特定する機械処理パラメータを含む。本発明の意味において、機械は任意の種類の装置、特に、ポリマー製造の任意のまたは全ての工程のための実験装置であってもよい。機械プロセスパラメータは、ポリマー製品を得るために原料を加工する機械または機械群の設定を含むことができる。機械プロセスパラメータはまた、機械または機械群の一定の特性を含んでもよい。これらは、機械または機械群の幾何学的寸法、最大出力などを含むことができる。
【００１４】
処理パラメータは、ポリマー製造中の周囲特性を特定する周囲処理パラメータを含むことが好ましい。そのような周囲特性は、温度、圧力、または水分などの周囲環境から得られる任意のセンサ結果を記述することができる。
【００１５】
さらに、本発明による方法では、ユーザ入力がコンピュータシステムに提供され、このユーザ入力はユーザ生成物パラメータ生成物プロパティを指定するユーザ生成物パラメータターゲットを含む。
【００１６】
換言すれば、ユーザ入力は、予測モデルのためのポリマー生成物の所望の特性の形態で上述の入力パラメータを提供する。ユーザ生成物パラメータターゲットは、特定の個々の値の代わりに値のブラケットを参照することもできる。ユーザ生成物パラメータターゲットはまた、例えば、既知のポリマー製品の既知のポリマー製品特性を参照することによって、間接的に与えられてもよい。
【００１７】
本発明の方法によれば、コンピュータシステムは、ユーザ生成物パラメータターゲットを予測モデルに適用して、ユーザ生成物パラメータターゲットに関連するポリマー製品の製造のための合成結果製造パラメータを計算する。ユーザ生成物パラメータターゲットに関連するポリマー生成物は、ユーザ生成物パラメータターゲットを実現するためのポリマー生成物として示されてもよい。合成結果製造パラメータに関するこの手段は、ユーザ生成物パラメータターゲットが、製造パラメータに従って製造されるポリマー生成物によって少なくとも近似されるようなものである。これらのポリマー生成物特性がこのようなポリマー生成物によって実際に実現される程度は、様々な場合で異なり得る。ポリマー生成物を製造するための、合成結果製造パラメータの実際の適用は、行われても行われなくてもよいことに留意されたい。
【００１８】
ユーザ生成物パラメータターゲットを予測モデルに適用することはまた、ポリマー生成物特性に基づいて、予測モデルを決定し、特に、導出された値又は中間値を計算することを含むことができる。そして、これらの導出された値または中間値を使用して、ユーザ生成物パラメータターゲットのポリマー生成物特性が使用されるのと同じ方法で、合成結果製造パラメータを計算することができる。言い換えれば、ユーザ生成物パラメータターゲットを予測モデルに適用するときには、補助値が計算され、この補助値に依拠することができる。
【００１９】
さらに、生産パラメータは、原料部分の動的挙動を記述するための配合記述データを含むこともできる。例えば、ポリマー生成物が発泡体製造であり、発泡体が原料部分に従って原料の反応によって作り出される場合、配合記述データは、その反応に関連する特性を表現することができる。したがって、配合記述データは、開始時間、立ち上がり時間、および／または設定時間を指定することができる。また、ポリ尿素またはポリウレタンフォーム生成物の場合、配合記述データは、尿素またはウレタン部分、および／または尿素およびウレタンノット密度を指定することができる。
【００２０】
ポリマー生成物特性は、原則として、製造パラメータから生じるポリマー生成物の任意の物理的または化学的特性に関連し得る。特に、ポリマー生成物特性は、密度、圧縮特性、復元特性、圧縮硬度、熱伝導率、圧縮強度、ねじり剛性、および／または耐炎性を含んでもよい。
【００２１】
原則として、本発明による方法では、合成結果製造パラメータが、任意の方法で使用されてもよく、または使用されなくてもよい。さらに、本方法の好ましい実施形態によれば、製造パラメータは、製造中の機械プロセス特性を指定する機械処理パラメータを含む。ここで、パラメータポリマー生成物が機械によって原材料から製造されるように、ポリマー生成物のための機械に対して、配合部分に従って原材料を提供するように合成結果製造パラメータの機械プロセス特性を適用することがさらに好ましい。機械プロセス特性は、ユーザ設定可能な機械プロセス設定を含み、合成結果製造パラメータは、ポリマー製造のための機械における機械プロセス設定を選択するために適用され、その結果、ポリマー生成物が原材料から機械によって製造されることが好ましい。したがって、この好ましい実施形態では、この方法が実際のポリマー生成物の製造に至る。
【００２２】
予測モデルでは、合成結果製造パラメータだけが計算されうる。しかしながら、本方法のさらなる好ましい実施形態によれば、予測モデルは、合成結果製造パラメータについての信頼値を決定し、この信頼値はユーザ生成物パラメータターゲットが予測モデルに適用されるときに、ポリマー生成物のユーザ生成物パラメータターゲットに関する精度を表す。この信頼値は、ユーザ生成物パラメータターゲットと、合成結果製造パラメータに従って製造されるポリマー生成物の実際のポリマー生成物特性との間の実際の差の固定された正確な尺度ではない。その代わりに、パラメータ合成結果製造パラメータに対する予測モデルの品質に基づいて、合成結果製造パラメータがどの程度の信頼性を有するかについての尺度となる。したがって、信頼値は、ユーザ生成物パラメータターゲットに関する予測精度として表すこともできる。
【００２３】
予測モデルは、製造パラメータの単一のインスタンス、すなわち単一のポリマー生成物の製造のための製造パラメータのみを計算することができる。本方法の好ましい実施形態では、予測モデルが、ユーザ生成物パラメータターゲットが予測モデルに適用されるときに、ユーザ生成物パラメータターゲットに関連付けられた複数のポリマー生成物の製造のための複数の合成結果製造パラメータを計算する。これは、候補となりうる様々な製造パラメータが存在する場合に有利であり、これは特定のユーザ生成物パラメータターゲットに関する予測モデルの品質にも依存する場合がある。この場合、複数の合成結果製造パラメータが特定の試験製造に使用されてもよいし、合成結果製造パラメータの好ましい選択が、専門家、例えばコンピュータシステムのユーザの考慮に基づいてもよい。予測モデル自体が、合成結果製造パラメータの各インスタンスの相対的精度に関する情報を含みうる。ここで、予測モデルは、ユーザ生成物パラメータターゲットが予測モデルに適用されるときに、合成結果製造パラメータのそれぞれに関する信頼値を決定することがさらに好ましい。
【００２４】
本方法のさらなる好ましい実施形態では、ユーザ入力が合成結果製造パラメータについての最小信頼値を指定するためのユーザ信頼限界値を含み、合成結果製造パラメータのそれぞれに関する信頼値はユーザ信頼限界値に少なくとも等しい。このようにして、ユーザは、少なくとも間接的に、ユーザが予測モデルから取得したい候補となりうる製造パラメータの数を決定することができる。特に、実験室での製造が高価であっても、予測精度の低い製造パラメータを先験的に除外することができる。
【００２５】
ユーザは、ユーザ生成物パラメータターゲットを達成するために考慮され得る原材料に制限を課さないことが可能である。しかしながら、本方法の好ましい実施形態によれば、ユーザ入力は、コンピュータシステムにおいて予め定義された原材料のリストからの原材料のユーザ選択を含み、それによって、ポリマー配合のための原材料の組み合わせを定義し、配合部分が、原材料のユーザ選択からの原材料部分を指定する。したがって、ユーザは、ユーザ生成物パラメータターゲットを達成するために、予測モデルによって生成される原材料を制限することができる。これは、いくつかの原料の使用が経済的、物流的または他の理由のために可能でないか、または迅速でない場合、またはいくつかの他の原料の使用が特に好ましい場合に有用であり得る。
【００２６】
原則として、ポリマー製造に使用される任意の原材料は、たとえそれが最終ポリマー生成物中に存在しなくても、配合部分によって特定され得る。本方法のさらなる好ましい実施形態によれば、ユーザが選択した原料は、イソシアネートおよびポリオールを含む。ユーザが選択した原料はまた、複数のイソシアネートおよび／または複数のポリオールを含んでもよい。ユーザが選択した原料はまた、発泡剤を含んでもよい。好ましくは、ユーザが選択した原料が連鎖延長剤、架橋剤、ポリウレタンの形成を促進するための触媒、難燃剤、顔料および／または界面活性剤をさらに含む。さらに、ユーザが選択した原料は、任意の種類の充填剤を含んでもよい。
【００２７】
ユーザ生成物パラメータターゲットは、各ポリマー生成物特性について１つの特定の設定値を有するだけでなく、各ポリマー生成物特性について複数の設定値または値の範囲を有することができる。この文脈において、本方法の好ましい実施形態は、ユーザ生成物パラメータターゲットが、それぞれのポリマー生成物特性について少なくとも１つの生成物パラメータブラケットを含み、この生成物パラメータブラケットがそのポリマー生成物特性についてコンピュータシステム内で予め定義された最大部分範囲内のサブレンジを定義し、コンピュータシステムが、各生成物パラメータブラケット内の複数の生成物パラメータ値について、合成結果製造パラメータが計算されるように、ユーザ生成物パラメータターゲットを予測モデルに適用することを特徴とする。したがって、このような生成物パラメータブラケットが設けられている場合には、同じく、生成物パラメータブラケット内の複数の生成物パラメータ値に対応する複数の合成結果製造パラメータが算出される。
【００２８】
好ましくは、ユーザ生成物パラメータターゲットが、それぞれのポリマー生成物特性のための複数の生成物パラメータブラケットを含む。そのようなそれぞれの生成物パラメータブラケットが複数のポリマー生成物特性に対して提供される場合、それに応じて、複数の合成結果製造パラメータは、複数の生成物パラメータブラケットからの生成物パラメータ値の組み合わせのセットに対応し得る。
【００２９】
また、１つの同じポリマー生成物特性に対していくつかの生成物パラメータブラケットがあってもよい。したがって、ユーザ生成物パラメータターゲットは、少なくとも１つのポリマー生成物特性について、重なり合わない複数の生成物パラメータブラケットを含むことが好ましい。
【００３０】
原則として、生成物パラメータブラケット内の複数の生成物パラメータ値は、任意の方法で決定されてもよい。１つの可能性は、所与の分解能または粒度で生成物パラメータブラケットを掃引することである。したがって、本方法の好ましい実施形態によれば、ユーザ生成物パラメータターゲットは、各生成物パラメータブラケットに対する生成物パラメータ分解能を含み、この生成物パラメータ分解能はそれぞれの生成物パラメータブラケット内の生成物パラメータ値を変更するためのステップ値を定義し、コンピュータシステムは、各生成物パラメータブラケット内の複数の生成物パラメータ値がステップ値に従って生成物パラメータ値を変更することによって決定されるように、ユーザ生成物パラメータターゲットを予測モデルに適用する。このような生成物パラメータ分解能は、生成物パラメータブラケットパラメータごとに異なりうる。好ましくは、同じポリマー生成物特性に対する２つの生成物パラメータブラケットのそれぞれの生成物パラメータ分解能は異なる。
【００３１】
機械プロセス特性は、原則として、ポリマー生成物の製造に関与する装置、機械、またはプラントに適用される任意の設定、またはそのような装置、機械、またはプラントに関係する任意の一定の特性に関連し得る。特に、ユーザ設定可能な機械プロセス設定は、ポリマー生成物の製造における機械の動作を可変に調整するための機械プロセス設定を含むことができる。本方法のさらなる好ましい実施形態によれば、機械プロセス特性、好ましくはユーザ設定可能な機械プロセス設定は、成分温度、混合時間、混合比率、工具温度、排出能力、および／またはライン速度を含む。記載された全ての機械プロセス特性は、特にポリマー製造のためのものである。
【００３２】
ユーザ生成物パラメータターゲットは、予測モデルに従って指定することができるすべてのポリマー生成物特性を指定することができる。また、ユーザ生成物パラメータターゲットは、指定可能な生成物特性のサブセットにのみ関係しうる。したがって、本方法のさらなる好ましい実施形態によれば、ユーザ生成物パラメータターゲットは、選択可能なポリマー生成物特性のセットのユーザ選択された厳密なサブセットからなる。また、ユーザ生成物パラメータターゲットによって指定されるすべてのポリマー生成物特性に同じ重要度を割り当てる必要はない。好ましくは、ユーザ入力が、ユーザによって選択されたポリマー生成物特性に関連付けられ、対応するユーザ生成物パラメータターゲットを実現するための相対的な重要性を表す各重み係数を有する、ユーザ重み係数のセットを含む。したがって、各ユーザ生成物パラメータターゲットは、その重み係数に基づいて予測モデルによって異なる重要度で処理され得る。
【００３３】
原則として、予測モデルは、任意の方法で到達され、任意の考慮事項に基づいて生成されることができる。しかしながら、予測モデルが、好ましくは大量の過去の定式化データに基づくことができる場合、特に有用である。したがって、本方法の好ましい実施形態は、コンピュータシステム上に、それぞれのポリマー生成物についての試験エントリを含む配合データベースが提供され、各試験エントリはそのポリマー生成物に関連するポリマー生成物特性データを含み、そのポリマー生成物の製造に使用される原材料部分を指定する配合データ部分を含み、そのポリマー生成物の製造中のプロセス特性を指定する処理パラメータデータを含むことを特徴とする。
【００３４】
配合データベースは、単一のデータベースであってもよいし、複数のデータベースの各々に記憶された異なる種類の情報を有する複数のデータベースから構成されるシステムであってもよい。
【００３５】
ポリマー生成物特性データは、ポリマー生成物または複数のそのような生成物から測定された測定データを含むことができる。言い換えれば、測定データは、試験エントリに従って固化プラスチック発泡体生成物の試験によって得られたものであってもよい。固化プラスチック発泡体製品の歴史的な実験室および大規模な製造ランのデータベースは、このようなデータを提供することができる。
【００３６】
さらに、ポリマー生成物特性データは、測定データを得るために適用される測定プロセスを表す測定状況データを含むことができる。この測定状況データは、測定データを取得する際に適用される、測定装置の特性、特に測定装置の設定を表すことができる。測定状況データはまた、測定データを取得するときに、温度および圧力を含むことができる周囲特性を含むことができる。
【００３７】
さらに、測定データはまた、測定データが得られたポリマー生成物の使用特性を含んでもよく、この使用特性は、測定データを取得前のそのポリマー生成物の使用を表す。例えば、これらの使用特性は、測定データが得られたポリマー生成物の貯蔵期間と、測定データが得られたポリマー生成物の貯蔵中の周囲特性とを含むことができる。使用特性はまた、好ましくは、機械的応力および／または化学的暴露に関する時間情報と共に、機械的応力および／または化学的暴露を含んでもよい。使用特性は、所与の期間中に可変である機械的応力および／または化学的暴露のそれぞれの分布をさらに含むことができる。
【００３８】
しかしながら、ポリマー特性データに欠落値が生じることがある。好ましくは、ポリマー特性データが再構成されたデータを含む。したがって、再構成されたデータは、このような欠測値を埋めるのに役立つ。このような再構成データは、解析式を適用して算出されたデータであってもよい。そのような再構成されたデータはまた、補間または外挿、統計解析、および／または専門家の知識に基づいて決定されてもよい。欠損値を埋める方法は、統計解析および／または専門知識を使用することができる。統計分析は、各パラメータについての所与の値に基づいて、中央値、平均値、期待値、最小値または最大値を提供し得る。専門知識は、対応する製造パラメータを有する類似の配合および化学的性質の知識を含む。
【００３９】
履歴データおよび測定データを使用する利点は、それらに基づく予測モデルが不正確であることが分かる可能性がある理論的仮定に依拠する必要がないことである。好ましくは、予測モデルが数値解析プログラムを配合データベース上で実行することによって生成される。原則として、予測モデルの生成には、任意の種類の数値解析を使用することができる。有利には、数値解析プログラムが好ましくは多変量解析、機械学習、深層学習、および／または人工知能を含む。
【００４０】
予測モデルがポリマー生成物特性に基づいて製造パラメータを計算する予測モデルは一般に、任意の種類のものであってよい。本発明の好ましい実施形態によれば、予測モデルは、ポリマー生成物特性を入力パラメータとして、製造パラメータを出力パラメータとして、多変数関数関係を定義する。ここで、コンピュータシステムが予測モデルを生成するとき、入力パラメータと出力パラメータとの間の依存性は、予測モデルを配合データベースの試験エントリに一致させるためのフィッティングアルゴリズムに基づくことがさらに好ましい。この当てはめのために、任意の種類のフィッティングアルゴリズムを使用することができる。予測モデルは、実際には配合データベースの試験エントリに関して、いかなる意味においても最適である必要はないことに留意されたい。
【００４１】
さらなる好ましい実施形態では、予測モデルが特に、配合データベースの変化が生じたとき、特に、新しい試験エントリが配合データベースに追加されたとき、および／または新しいデータが配合データベースの既存の試験エントリに追加されたときに、自動的に再生成される。そのため、継続的に新しい測定は、予測モデルの品質に継続的に追加される。
【００４２】
組み合わされ、統一された方法で配合データベースの配合部分および処理パラメータの両方を分析することの１つの利点は、一方で配合部分間の１つまたは複数のパラメータと、他方で処理パラメータとの間の特定の関係を決定することができることである。このような関係は、これらが別個にのみ分析される場合、発見されないままであり得る。したがって、本発明のさらなる好ましい実施形態によれば、コンピュータシステムが予測モデルを生成するとき、コンピュータシステムは、配合部分寸法および処理パラメータ寸法の両方を含む次元縮小を実行する。好ましくは次元縮小の実行が、製造パラメータよりも少ない主成分を有する主成分のセットを決定するための主成分分析を含み、少なくとも１つの決定された主成分は配合部分次元および処理パラメータ次元の両方を含む。
【００４３】
一般に、配合データベースからのデータの数値解析に基づいて予測モデルを生成する場合、予測モデルは、通常、予測モデルのためにより多くのデータが使用されるほど、より正確になる。しかしながら、ユーザ生成物パラメータターゲットのあるパラメータ領域のみが、指定されたターゲット生成物プロパティに関連するものであってもよい。そのような状況では、パラメータパラメータ予測モデルのデータ基礎が、関連するユーザ生成物パラメータターゲットの近接ブラケット内に制限される場合に、ユーザ生成物パラメータターゲットのパラメータ領域の予測モデルがより正確となりうる。このようにして、近接ブラケットの外側の外れ値が、関連する範囲の予測モデルに影響するのを防止する。したがって、本方法の好ましい実施形態は、ユーザ入力が、それぞれのユーザ生成物パラメータターゲットのための少なくとも１つのプロパティ近接ブラケットを含み、プロパティ近接ブラケットがそのユーザ生成物パラメータターゲットのためにコンピュータシステム内で事前定義された最大プロパティ範囲内のサブレンジを定義し、コンピュータシステムが予測モデルを生成するときに、そのポリマー生成物特性との関数関係を入力パラメータとして決定するために、近接ブラケット内のそのポリマー生成物特性を有する試験エントリのみが考慮されることを特徴とする。
【００４４】
本発明によるコンピュータシステムは、ポリマー生成物の製造のための製造パラメータを決定するためのものである。本発明によるコンピュータシステムは、コンピュータ装置と、このコンピュータ装置に記憶されたポリマー生成物特性に基づいて製造パラメータを計算するための予測モデルとを含み、この製造パラメータは、ポリマー製造のための原材料部分を指定する配合部分と、ポリマー製造中の機械プロセス設定を指定する処理パラメータと、を含む。本発明によるコンピュータシステムでは、コンピュータ装置が、ポリマー生成物特性を指定するユーザ生成物パラメータターゲットを含むユーザ入力を受信するように構成され、さらに、ユーザ生成物パラメータターゲットを予測モデルに適用して、ユーザ生成物パラメータターゲットに関連するポリマー生成物の製造のための合成結果製造パラメータを計算するように構成される。
【００４５】
コンピュータ装置は、任意のネットワーク、例えばインターネットによってリンクされる１つ以上のコンピュータ装置を含みうるものであって、従って分散型コンピュータ装置であってもよい。コンピュータ
本発明によるコンピュータシステムの好ましい実施形態、特徴、および利点は、本発明による方法に対応し、その逆も同様である。
【００４６】
さらなる有利で好ましい特徴は、図面を参照しつつ、以下にて説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】図１は、本発明による方法の実施形態の機能原理を示す。
【図２】図２は、本発明の実施形態によるコンピュータシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
本発明による方法は、本実施例ではポリウレタンであるポリマー生成物の製造のための製造パラメータ１を決定するために使用される。より一般的には、本発明による方法のユーザが、ここではポリウレタン生成物であるポリマー生成物を製造するためのレシピを特定しようとしている。所望のレシピは、ポリウレタン生成物の製造に使用される原料のそれぞれの割合を表す配合部分２に関し、第１に、ここで定義される製造パラメータ１に関する。このように製造パラメータ１によって構成される配合部分２は、配合部分２が多次元であっても、ここではｘ軸である１つの軸のみに沿って簡略化された方法で示されている。
【００４９】
このレシピは、第２に、製造パラメータ１に含まれる処理パラメータ３に関して表され、この処理パラメータは、配合部分２による成分からポリウレタン生成物を製造するために使用され、実験レベル及び工場レベルのいずれかのスケールの機械の設定を含み、機械の特性を決定するものである。また、配合部分２と同様に、処理パラメータ３も、処理パラメータ３も多次元であるにもかかわらず、ここではｙ軸である１つの軸に沿って単純化された方法で示されている。
【００５０】
配合部分２および処理パラメータ３は一緒になって、そのようなレシピを定義する製造パラメータ１を形成するが、製造パラメータ１は追加の情報を含みうる。
【００５１】
ユーザは、ここでは固化プラスチックフォーム生成物特性であるポリマー生成物特性４を表すユーザ生成物パラメータターゲット５に従って、得られるポリウレタン生成物が物理的特性を示すように、特定の製造パラメータ１を識別しようと努める。このようなポリマー生成物特性４は、ここでは、密度、圧縮強度、寸法安定性、耐熱性、耐火性、および排出物のような、ポリウレタン生成物の広範な物理的または化学的特性を含む。図１では、これらのポリマー生成物特性４の全体が、配合部分２および処理パラメータ３について行われたように、明確にするためだけに、１つの軸（ｚ軸）に沿って簡略化された方法で示されている。実際には、ポリマー生成物特性４が、値の配列に対応し、したがって多次元である。
【００５２】
ユーザ生成物パラメータターゲット５は、特定の顧客要求から生じてもよく、またはポリウレタン生成物が特定の構成要素で、またはより大きなアレンジメントのための何らかの特定の方法で使用され得るように決定されてもよい。
【００５３】
ポリマー生成物特性４と同様に、ユーザ生成物パラメータターゲット５は、実際にはいくつかの方向に延びているが、ここではポリマー生成物特性４に対応する一次元軸に沿った単一の値として示されている。さらに、また、図１の図から逸脱して、ユーザ生成物パラメータターゲット５は、ポリマー生成物特性４の単一の所望の値だけを指定するのではなく、値のブラケットを指定する。言い換えれば、その値のブラケットの任意の値は、ユーザ生成物パラメータターゲット５による仕様内にあると見なされる。
【００５４】
ユーザ生成物パラメータターゲット５に関連し、ユーザ入力に含まれるのは信頼限界値である。これは、信頼値、すなわち、ユーザ生成物パラメータターゲット５が、提案された方法によって決定された製造パラメータ１に従って製造されたポリマー生成物のポリマー生成物特性４によって満たされる最小予測度の下限を記述する。製造パラメータ１の任意のセットによって関連付けられる信頼限界値および任意の信頼値は、数値として表され得る。
【００５５】
ここで、ユーザは、図２に示すコンピュータシステムのコンピュータ装置６にユーザ入力を提供する。そのユーザ入力は、固化プラスチックフォーム生成物特性４の特定の所望の値および上記信頼限界値を指定する上記ユーザ生成物パラメータターゲット５を含む。
【００５６】
コンピュータシステムのコンピュータ装置６は、ユーザ生成物パラメータターゲット５のポリマー生成物特性４に基づいて製造パラメータ１を計算するために、コンピュータ装置６に記憶された予測モデル７を利用する。この予測モデル７は、図１において、重合体生成物特性４に対応する一次元入力と、配合部分２及び処理パラメータ３からなる二次元入力とを有する関数として簡略的に示されている。実際には、予測モデル７の入力と出力の両方を多次元化することができる。
【００５７】
ユーザ生成物パラメータターゲット５に対して、コンピュータシステムのコンピュータ装置６は、予測モデル７に基づいて、特にユーザ生成物パラメータターゲット５を予測モデル７に適用することによって、合成結果製造パラメータ８を計算する。言い換えれば、ユーザ生成物パラメータターゲット５は、予測モデル７によって定義される関数に対する入力を形成し、合成結果製造パラメータ１１は、対応する出力を形成する。
【００５８】
この場合、図１に示すように、ユーザ生成物パラメータターゲット５が、予測されたポリマー生成物特性４に一致する領域１２がある。上述した信頼限界値に基づいて、この場合、コンピュータ装置６は、比較的適度な一致の可能性のみしか必要としないが、領域１２と、ユーザ生成物パラメータターゲット５との一致可能性がある領域１２の近傍８とを特定する。
【００５９】
領域１２および近傍８に対応する複数の製造パラメータ１１は、コンピュータ装置６によって出力される。図からわかるように、出力された複数の製造パラメータ１１は、配合部分２、すなわち合成結果配合部分９、ならびに処理パラメータ、すなわち合成結果処理パラメータ１０の両方について、候補値のブラケットを提示する。
【００６０】
コンピュータ装置６は、ポリウレタン生成物の製造及び試験に関する歴史的データから編集された、ポリウレタン配合物のための複数の試験エントリ１５を有する配合データベース１４が記憶されるメモリユニット１３を備える。予測モデル７は、配合データベース１４のデータに対して、次元縮小法、例えば主成分分析、およびフィッティングステップを含む多変量分析を実行するコンピュータ装置６によって生成されている。図１には、配合物データベース１４のいくつかの例示的な試験エントリ１５についてのポリウレタン生成物試験特性データ１６が示されている。図から分かるように、予測モデル７は、例示的な試験エントリ１のポリウレタン生成物試験特性データ１６の最良適合近似に実質的に対応する。
【図１】
2021528533.tif 000003
【図２】
2021528533.tif 000004
【国際調査報告】
2021528533.tif 000005
2021528533.tif 000006