(57)【要約】【課題】同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を容易にできる成分設計支援方法および成分設計支援装置を提供する。【解決手段】スラブをノードとし、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列と前記スラブの鋳造サイズとに基づいて前記ノード間にリンクを設定してネットワークを構築し、構築した前記ネットワークから多分解能コミュニティ抽出法に基づいて同一鋳込み可能なスラブのグループを抽出し、抽出した前記グループに基づいて設計した前記成分系列を評価する。【選択図】図１
2012125795.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を支援する方法であって、
前記スラブをノードとし、前記成分系列と前記スラブの鋳造サイズとに基づいて前記ノード間にリンクを設定してネットワークを構築するステップと、
構築した前記ネットワークから多分解能コミュニティ抽出法に基づいて同一鋳込み可能なスラブのグループを抽出するステップと、
抽出した前記グループに基づいて、設計した前記成分系列を評価するステップと、
を含むことを特徴とする成分設計支援方法。
【請求項２】
同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を支援する装置であって、
前記スラブをノードとし、前記成分系列と前記スラブの鋳造サイズとに基づいて前記ノード間にリンクを設定してネットワークを構築する手段と、
構築した前記ネットワークから多分解能コミュニティ抽出法に基づいて同一鋳込み可能なスラブのグループを抽出する手段と、
抽出した前記グループに基づいて、設計した前記成分系列を評価する手段と、
を備えることを特徴とする成分設計支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を支援する成分設計支援方法および成分設計支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
鉄鋼業等の装置産業において製品を製造する際には、製造ロットを作成した上で各製造工程を実施することが多い。製造ロットとは、複数の製品を共通の工程で製造する際に組まれる製品の並び順のことである。
【０００３】
ここで、図１９に例示する鉄鋼製造の製鋼工程においては、高炉で製造された銑鉄を転炉で脱炭して溶鋼１００とし、溶鋼１００を連続鋳造機１０１に連続的に流し込む。それにより冷却して固まった鋼を所定の長さに切り分けることにより、スラブ１０２が作製される。なお、転炉で１回に処理される単位をチャージと呼び、１チャージあたり１５〜２０のスラブで編成される。また、連続鋳造機１０１での処理単位をキャストと呼び、１キャストあたり５〜８チャージで編成される。
【０００４】
このような工程で、例えば、サイズや成分が異なる複数の製品（スラブ１０２）を順次製造する場合に、どのような順序で連続鋳造機１０１に溶鋼１００を鋳込むか、といった製品の一連の並び順のことを、製造ロット（ここでは特に鋳込みロット）と呼ぶ。一般的に、製造ロットは、利用する設備や装置の能力を最大限発揮させ、高品質の製品を効率良く製造できるように作成される。なお、製造ロット作成に関連する技術としては、たとえば、特許文献１には、製造ロットを集約して拡大すること、工程負荷平準化および納期遵守の条件を満たす出鋼枠配置計画の立案方法が開示されている。また特許文献２には、キャスト編成に際して複数の成分から選択する優先順を決定付ける方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２９３４７５号公報
【特許文献２】特開２００６−１５９２７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、製鋼工程の鋳込みロットの作成は、スラブのモールドサイズや隣接可能なスラブの成分に基づいて決定される。すなわち、複数の成分およびモールドサイズのスラブの中から同一のキャストで鋳込み可能なスラブをグルーピングする。その際に、同一チャージや同一キャストでの鋳込みが可能な複数のスラブ成分の組み合わせからなる成分系列はあらかじめ設計されており、これに基づいてスラブをグルーピングして製造ロットを作成する。この成分系列の設計は、オペレータの経験に拠るところが大きく、作業時間も甚大であった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を容易に行なうことができる成分設計支援方法および成分設計支援装置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】
【０００８】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る成分設計支援方法は、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を支援する方法であって、前記スラブをノードとし、前記成分系列と前記スラブの鋳造サイズとに基づいて前記ノード間にリンクを設定してネットワークを構築するステップと、構築した前記ネットワークから多分解能コミュニティ抽出法に基づいて同一鋳込み可能なスラブのグループを抽出するステップと、抽出した前記グループに基づいて、設計した前記成分系列を評価するステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る成分設計支援装置は、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を支援する装置であって、前記スラブをノードとし、前記成分系列と前記スラブの鋳造サイズとに基づいて前記ノード間にリンクを設定してネットワークを構築する手段と、構築した前記ネットワークから多分解能コミュニティ抽出法に基づいて同一鋳込み可能なスラブのグループを抽出する手段と、抽出した前記グループに基づいて、設計した前記成分系列を評価する手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、成分設計支援処理に複雑ネットワーク科学におけるコミュニティ抽出アルゴリズムを適用したことにより、高速に解を求めることができ、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を容易に行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る成分設計支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、スラブ情報テーブルを例示する図である。
【図３】図３は、成分範囲マスタテーブルを例示する図である。
【図４】図４は、成分範囲ラップ量テーブルを例示する図である。
【図５】図５は、成分系上位下位マスタテーブルを例示する図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態に係る成分設計支援処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、スラブをノードとして構築したネットワークを例示する図である。
【図８】図８は、スラブ情報からネットワークを構築するための説明図である。
【図９】図９は、図８に示すスラブを成分とモールドサイズの情報を含めてノードとして構築したネットワークを例示する図である。
【図１０】図１０は、図９に示すネットワークから抽出したコミュニティを例示する図である。
【図１１】図１１は、図９に示すネットワークにリンクを設定する手順の説明図である。
【図１２】図１２は、図９に示すネットワークにリンクを設定した結果を例示する図である。
【図１３】図１３は、図１２に示すネットワークから抽出したコミュニティを例示する図である。
【図１４】図１４は、成分とモールドサイズの情報を含むスラブをノードとして構築したネットワークを例示する図である。
【図１５】図１５は、図１４に示すネットワークから抽出したコミュニティを例示する図である。
【図１６】図１６は、図１４に示すスラブと同一のスラブについて、成分設計変更後のネットワークを例示する図である。
【図１７】図１７は、図１６に示すネットワークから抽出したコミュニティを例示する図である。
【図１８】図１８は、図１５および図１７に示すコミュニティについての評価値の表示例である。
【図１９】図１９は、製鋼工程を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
近年、複雑ネットワーク科学という学問分野が統計物理学者等により発展してきた。これは、複雑なネットワークのスケールフリー性やスモールワールド性も、実は単純な法則の上に成り立っていることを示すものであるが、ネットワーク表現の汎用性から（下記文献１参照）、インターネットやＷｅｂページ、バイオテクノロジーから経済にいたるまで、幅広い分野に適用され発展してきた。この複雑ネットワーク科学において、大規模なネットワークの構造や特徴を捉えるために、次数分布、クラスタ係数、コミュニティ抽出といった概念が定義されている。
【００１３】
特にネットワークの中の密な結合をもつコミュニティを抽出するコミュニティ抽出については、２００７年にE.LeichtとM.E.J.Newmanにより開発された、向きおよび重みのあるネットワークにも適用できる非常に汎用性の高い有向グラフからのコミュニティ抽出アルゴリズム（下記文献２参照）を皮切りに、世界中で研究が進められている。２００８年にR.Lambiotteにより開発された多分解能コミュニティ抽出アルゴリズム（下記文献３参照）は、抽出するコミュニティのサイズをパラメータにより自由に調整できることから、ネットワーク構造を多段階のレイヤで捉えることができるものである。
【００１４】
換言すれば、コミュニティ抽出アルゴリズムは、モジュラリティという評価関数を指標として、モジュラリティを最大化することによりネットワークを最適なグループに分割するものであるが、モジュラリティの最大化は計算複雑性理論ではＮＰ困難というクラスの問題に属しており、Greedy法などの近似アルゴリズムにより高速化が図られてきた。多分解能コミュニティ抽出アルゴリズムは、モジュラリティを拡張し、コミュニティのサイズを自由にコントロールし得る。たとえば、分解能パラメータを１とすると、従来のモジュラリティに一致し、分解能パラメータを無限大まで大きくするにしたがって、ひとつのコミュニティに集約されるので、さらに高速化を図ることができる。このような分解能パラメータを含む評価関数を高速に準最適化する方法として、Louvain法が知られている。
【００１５】
［文献１］Analytic Technologies、“NetDraw（ネットワーク可視化ソフト）”、［online］、［平成２２年１０月１５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.analytictech.com/Netdraw/netdraw.htm＞
［文献２］Community structure indirected networks（コミュニティ抽出アルゴリズム）, E.Leicht, M.E.J Newman、［online］、［平成２２年１０月１５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/0709/0709.4500v1.pdf＞
［文献３］Renaud Lambiotte - Codes（多分解能コミュニティ抽出アルゴリズム）、 R.Lambiotte、［online］、［平成２２年１０月１５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.lambiotte.be/codes.html＞
【００１６】
本発明は、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計の評価に上記のコミュニティ抽出技術（Louvain法）を適用することによって、容易に成分系列の設計を行なえるようにしたものである。以下に、図面を参照して、本発明に係る成分設計支援方法および成分設計支援装置の実施の形態について詳細に説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一の部分には同一の符号を付している。
【００１７】
図１は、本発明の実施の形態に係る成分設計支援装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、成分設計支援装置１０は、入力部１と、データ管理部２と、スラブ情報データベース（ＤＢ）３と、マスタ情報データベース（ＤＢ）４と、成分設計支援部５と、出力部６とを備える。
【００１８】
入力部１は、キーボード、マウス、タッチパネルなどを有する入力端末装置、例えばパーソナルコンピュータによって実現される。入力部１は、操作者の入力操作に応じて、製造対象のスラブに関する情報や、成分設計を行なう指示情報を入力する。
【００１９】
データ管理部２は、たとえばグラフィカルユーザインタフェースにより構成され、各種データベース３，４に記憶されているデータを作成、更新、削除する。
【００２０】
スラブ情報データベース（ＤＢ）３は、製造対象であるスラブの情報を管理するスラブ情報テーブルを記憶する。図２は、スラブ情報テーブルの一例を示すものであり、成分設計の評価のため、過去に製造されたスラブについて、成分の識別番号、重量、鋳造要望日、モールドサイズの識別番号、変換可能なモールドサイズの識別番号などの情報が格納される。
【００２１】
マスタ情報データベース（ＤＢ）４は、図３〜図５に例示するような制約条件を規定した各種マスタ情報を管理するマスタテーブルを記憶する。図３に例示する成分範囲マスタテーブルには、成分番号と、各鋼種（成分）に含める元素ごとに、必要含有量の最小値と最大値の情報（成分範囲）が格納される。
【００２２】
図４に例示する成分範囲ラップ量テーブルには、図３に例示した成分範囲マスタテーブルの各成分を互いに同一チャージで鋳込みをする際に必要とされる、元素ごとの含有量範囲の重複量（必要ラップ量）の情報が格納される。
【００２３】
図５に示す成分系上位下位マスタテーブルは、同一チャージで鋳込み可能な成分系列の情報を管理するもので、成分系列番号と、各成分系列に含まれる鋼種（成分）の識別番号の情報が格納される。本発明において、図３に示す成分範囲マスタテーブルと図４に示す成分範囲ラップ量テーブルとを用いて図５に示す成分系上位下位マスタテーブルを作成する。
【００２４】
成分設計支援部５は、各データベースから情報を読み出すデータ取得部５１と、設計値設定部５２と、ネットワーク構築部５３と、コミュニティ抽出部５４と、評価部５５とを備える。これら各部の機能の詳細については後述する。
【００２５】
出力部６は、ディスプレイ、プリンタおよびスピーカなどの出力装置によって実現され、成分設計支援部５による評価結果等を出力する。
【００２６】
以上の構成を有する成分設計支援装置１０は、以下に示す成分設計支援処理を実行する。すなわち、図３に示す成分範囲マスタテーブルと図４に示す成分範囲ラップ量テーブルとを用いて図５に示す成分系上位下位マスタテーブルを設計し、設計した成分系上位下位マスタテーブルに基づいてコミュニティ抽出技術を適用して製造ロットを作成し、成分系上位下位マスタテーブルの設計値を評価するものである。以下、図６に示すフローチャートを用いて、本発明の実施の形態に係る成分設計支援処理について説明する。
【００２７】
図６に示すフローチャートは、オペレータが入力部１を操作して成分設計の開始指示を入力したタイミングで開始され、成分設計支援処理はステップＳ１の処理に進む。
【００２８】
ステップＳ１の処理では、データ取得部５１が、データ管理部２を介してマスタ情報ＤＢ４を参照し、図３に例示する成分範囲マスタテーブルと図４に例示する成分範囲ラップ量テーブルの情報を抽出する。そして、設計値設定部５２が、図３に例示する成分範囲マスタテーブルと図４に例示する成分範囲ラップ量テーブルに基づいて、図５に例示する同一鋳込み可能な成分系列を設計する。例えば、図３の成分番号３と成分番号１３について検討すると、同一鋳込みする場合に元素Ｃは０．０５から０．２の範囲に設計すればよく、そのラップ量は０．１５である。同様に、元素Ｍｎは０．１〜０．４の範囲でラップ量は０．３、元素Ｘ１、元素Ｘ２はいずれも０〜９９．９の範囲でラップ量は９９．９である。これを図４の成分範囲ラップ量テーブルと対照すると、元素Ｃのラップ量は０．０２以上あり、元素Ｍｎのラップ量は０．０５以上、元素Ｘ１、元素Ｘ２のラップ量はいずれも０．０５以上であることから、成分番号３と成分番号１３とは互いに同一チャージで鋳込み可能と判断する。同様にして、成分番号の全ての組み合わせについて検討すると、成分番号３〜成分番号３５については、図３および図４の条件下においては、互いに同一鋳込みが可能であることがわかる。一方、成分番号３６については、成分番号３とのみ、同一鋳込みが可能であることがわかる。すなわち、成分番号３６を成分番号１３〜成分番号３５のいずれかと同一鋳込みしようとすると、例えば元素Ｃを０．０５〜０．０６の範囲に設計する必要があり、ラップ量が０．０１となるため、図３および図４の条件下においては、同一鋳込みは不可能と判断できる。設計値設定部５２は、以上のように判断した結果、図５の系列番号８に示すような成分の組み合わせを設計する。設計値設定部５２は、各系列番号について同様の処理をおこなって、図５に例示する成分系上位下位マスタテーブルを設定する。これによりステップＳ１の処理は完了し、成分設計支援処理はステップＳ２の処理に移行する。
【００２９】
ステップＳ２の処理では、データ取得部５１がデータ管理部２を介してスラブ情報ＤＢ３を参照して抽出したスラブの情報と、ステップＳ１で設定された成分系上位下位マスタテーブルに基づいて、ネットワーク構築部５３は、複数のノードおよび該ノードの間を結合するリンクからなる重み付き有向ネットワークを構築して、例えば上記のネットワーク可視化ソフトを用いて出力部６としてのディスプレイなどに表示させる。
【００３０】
なお、原理的には、製造計画されている各スラブをノードし、同一鋳込み可能なノード間にリンクを設定してネットワークを生成し、適切なサイズのコミュニティ抽出を行なうことで、同一鋳込み可能な製造ロットを抽出できるが、図７に例示するように、同種のスラブ同士が完全グラフを形成するため、リンク数が膨大になり、コミュニティを分割することが困難である。そこで、本実施の形態においては、ノードにスラブの成分とモールドサイズとの情報を含めることで、効率よくコミュニティを分割できるようにした。
【００３１】
具体的には、まず、ネットワーク構築部５３は、図２に例示するスラブ情報に基づいて、図５に例示する成分系上位下位マスタテーブルの同一系列（同一行）に属する成分番号のスラブ情報を抽出する。図５の成分系上位下位マスタテーブルの系列番号８に属する成分番号のスラブ情報を抽出した結果を図８に例示する。抽出した各スラブ情報をノードとし、各ノードは、スラブ情報の成分番号とモールドサイズ番号と重量の情報とをもつ。ノードＩＤはスラブ情報の成分番号とモールドサイズ番号とを含めた表記とし、ノード重量は適宜な形式で表示可能とする。
【００３２】
各ノード間には、同一鋳込みが可能な場合にリンクを設定する。同一鋳込みが可能な場合とはノードが同一系列に属する成分をもつスラブであり、この例ではすべてのノード間にリンクが設定される。リンクは、モールドサイズの変換可能性により重み付けされた方向性をもたせて設定する。例えば、２つのノード間のリンクの重みについて、１方向を最大５０％、他方向を最大５０％として、変換可能性の比率の和をリンクの重みとすることができる。
【００３３】
この場合、図８に抽出したスラブのうち、ノードＩＤが１３＿０４のノードと３５＿３８のノードの間のリンクの重みは、５０％×（１３＿０４から３５＿３８の向きのリンクの重み）＋５０％×（３５＿３８から１３＿０４の向きのリンクの重み）で算出される。ここで、１３＿０４から３５＿３８の向きのリンクの重みは、１３＿０４のノードを構成する１スラブのうち、モールドサイズを３８に変換可能なスラブは１スラブ（図２のスラブ情報参照）であるから、５０％×（１／１）＝５０％と算出される。他方の１３＿０４から３５＿３８の向きのリンクの重みは、３５＿３８のノードを構成する１スラブのうち、モールドサイズを０４に変換可能なスラブはない（図２参照）ことから、５０％×（０／１）＝０％と算出される。したがって、ノードＩＤが１３＿０４のノードと３５＿３８のノードの間のリンクの重みは、５０％＋０％＝５０％と算出される。
【００３４】
同様に、図８に抽出したスラブのうち、ノードＩＤが３５＿２３のノードと２８＿２８のノードの間のリンクの重みは、５０％×（３５＿２３から２８＿２８の向きのリンクの重み）＋５０％×（２８＿２８から３５＿２３の向きのリンクの重み）で算出される。ここで、３５＿２３から２８＿２８の向きのリンクの重みは、３５＿２３のノードを構成する４スラブのうち、モールドサイズを２８に変換可能なスラブは１スラブ（図２のスラブ情報参照）であるから、５０％×（１／４）＝１２．５％と算出される。他方の２８＿２８から３５＿２３の向きのリンクの重みは、２８＿２８のノードを構成する３スラブのうち、モールドサイズを２３に変換可能なスラブはない（図２参照）ことから、５０％×（０／３）＝０％と算出される。したがって、ノードＩＤが３５＿２３のノードと２８＿２８のノードの間のリンクの重みは、１２．５％＋０％＝１２．５％と算出される。
【００３５】
以上に説明したように、ネットワーク構築部５３はノードとリンクとを設定してネットワークを構築する。このようにして構築したネットワークを図９に例示する。これによりステップＳ２の処理は完了し、成分設計支援処理はステップＳ３の処理に移行する。
【００３６】
ステップＳ３の処理では、コミュニティ抽出部５４は、重み付き有向ネットワークに対応した所定のコミュニティ抽出アルゴリズムを用いて、ネットワーク構築部５３で生成されたネットワークからリンク結合が密である所定のコミュニティを抽出する。ここで、コミュニティ抽出アルゴリズムとしては、上記の文献３に示されるLouvain法を適用する。Louvain法は、次の数式１、数式２に示すように、モジュラリティＱを分解能パラメータｔの関数Ｑｔとして、コミュニティ間のノードの移動によるモジュラリティの増分ΔＱを算出し、モジュラリティを最大化するコミュニティ間のノードの移動（コミュニティ分割）を実行するものである。
【数１】
2012125795.tif 000003
【数２】
2012125795.tif 000004
【００３７】
なお、コミュニティの分割は、コミュニティ内のリンク数がコミュニティ外部とのリンク数を上回るように分割する。また、コミュニティサイズは、コミュニティに含まれるノードの重量で示される。そこで、分解能パラメータｔを変化させることにより、適切なコミュニティサイズになるように調整してコミュニティを抽出する。図１０は、図９のネットワークから抽出されたコミュニティを示す図であり、図１０中の円が一つのコミュニティを表す。これによりステップＳ３の処理は完了し、成分設計支援処理はステップＳ４の処理に移行する。
【００３８】
ステップＳ４以降の処理では、ステップＳ３で抽出されたコミュニティ（図１０参照）に基づいて、評価部５５が、ステップＳ１で設定された成分系上位下位マスタテーブル（図５参照）の設計値を評価して、必要な場合に設計値を変更する処理を行なう。
【００３９】
まず、図９および図１０において、３６＿３８のノードが孤立していることから、オペレータが、当初設定された成分系上位下位マスタテーブルの設計値は不適切と判断し、入力部１を介してその旨を選択指定する所定の操作入力を行なうと（ステップＳ４，Ｎｏ）、成分設計支援処理はステップＳ５の処理に移行する。
【００４０】
なお、図１０でコミュニティが適切に抽出されているとオペレータが判断して、入力部１を介してその旨を選択指定する所定の操作入力を行った場合には（ステップＳ４，Ｙｅｓ）、成分系上位下位マスタテーブルの設計値は当初の値が設定され、成分設計支援処理はステップＳ１０に移行する。
【００４１】
ステップＳ５の処理では、図１１に示すように、孤立している３６＿３８のノードの近傍のノードにリンクを設定する操作をオペレータが入力部１を介して行なうと、評価部５５がリンクを設定する際に必要な条件を表示させる。図９の場合には、３５＿３８および２８＿２８のノードとの間にリンクを設定するためには、３５＿３８、２８＿２８、３６＿３８のいずれかのノードの元素Ｃ含有量範囲の上限値あるいは下限値を変更したり、元素Ｃの必要ラップ量（図４参照）を変更したり、モールドサイズを変更したりすることが必要になるが、評価部５５は、例えば、それら変更が必要な元素と変更量、あるいは変更すべきモールドサイズを表示させる。オペレータが表示された内容を確認した後に入力部１を介してリンク設定を確定する所定の操作入力を行なうと、ステップＳ５の処理は完了し、成分設計支援処理はステップＳ６の処理に移行する。
【００４２】
ステップＳ６の処理では、コミュニティ抽出部５４は、ステップＳ５の条件に基づいてコミュニティを抽出する処理を行なう。図１２は、ステップ５によりネットワークにリンクを設定した結果を例示しており、図１３は、ステップＳ６の処理の結果、図１２のネットワークから抽出されたコミュニティを例示している。これによりステップＳ６の処理は完了し、成分設計支援処理はステップＳ７の処理に移行する。
【００４３】
ステップＳ７の処理では、評価部５５は、ステップＳ６で抽出されたコミュニティについての評価値を表示する。たとえばロットの重量や数量、成分コスト、歩留まりなどの変化がわかるように表示する。
【００４４】
ステップＳ８以降の処理では、オペレータがステップＳ７の評価値を判断する。オペレータがステップＳ７の評価値を不適切と判断し、入力部１を介してその旨の所定の操作入力を行なった場合には（ステップＳ８，Ｎｏ）、成分設計支援処理はステップＳ５の処理に戻る。一方、オペレータがステップＳ７の評価値を適切と判断し、入力部１を介してその旨の所定の操作入力を行なった場合には（ステップＳ８，Ｙｅｓ）、設計値設定部５２は、ステップＳ５の条件を成分系上位下位マスタテーブル（図５参照）に反映させるとともに(ステップＳ９)、出力部６としてのディスプレイは、その結果を表示するなどして（ステップＳ１０）、一連の成分設計支援処理は完了する。
【００４５】
図１４は約６００程度のスラブ情報に基づいて構築したネットワークを例示したものであり、図１５は図１４のネットワークから抽出したコミュニティを例示している。図１６は図１５と同じスラブ情報に基づいて、成分設計支援処理により成分設計値を変更して構築したネットワークを例示したものであり、図１７は図１６のネットワークから抽出したコミュニティを例示している。図１８は、図１５および図１７のコミュニティについての評価値の表示例である。図１８に例示するように、設計値変更前は１００トン以下の小ロットが多いのに対し、設計値変更後は大きいロットが増えていることがわかる。一方で、ロットを集約したことにより、微量元素の必要量が増えるなどしてコストは増加しているがわかる。このように、ロット集約効果とコスト増とを確認しながら成分設計を行なえる。
【００４６】
以上説明したように、本発明によれば、成分設計支援処理に複雑ネットワーク科学におけるコミュニティ抽出アルゴリズムを適用したことにより、高速に解を求めることができ、同一の製造ロットに鋳込み可能な複数のスラブの成分の組み合わせである成分系列の設計を容易に行なうことができる。
【符号の説明】
【００４７】
１  入力部
２  データ管理部
３  スラブ情報データベース
４  マスタ情報データベース
５  成分設計支援部
６  出力部
１０  成分設計支援装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【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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