(57)【要約】【課題】  需要家からのオーダーに基づいて鋼製品を製造するに当たり、的確な製造ロットを編成することができ、化学成分や機械的性質などがオーダー要件を満足する製品を、効率的且つ合理的に製造することのできる製造ロット編成方法を提供する。【解決手段】  過去の実績を蓄積する製造情報記憶手段６と、入力される指示値に基づいて鋼製品を製造した時に得られる機械的性質を、製造情報記憶手段のデータを利用して推定する材質推定手段７と、を備えたＤＢ型材質予測システム５を用いて鋼製品の機械的性質を推定しつつ、規格の異なる複数のオーダーを１つの製造ロットに編成する方法であって、各オーダーの仕様を満足する化学成分を設定し、該化学成分における機械的性質を、ＤＢ型材質予測システムを用いて推定し、集約予定の全ての鋼製品の機械的性質の推定値がオーダー仕様を満足する場合に、前記オーダーを前記化学成分の製造ロットとして集約する。【選択図】            図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去に製造した鉄鋼製品毎に、化学成分及び操業条件の実績値、並びに機械的性質の実績値を事例として蓄積する製造情報記憶手段と、入力される化学成分及び操業条件の指示値に基づいて鉄鋼製品を製造したときに得られる機械的性質を、前記製造情報記憶手段に蓄積されたデータを利用して推定する材質推定手段と、を備えたデータベース型材質予測システムを用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定するとともに、該推定値がオーダーの仕様を満足することを確認しつつ、規格の異なる複数のオーダーを集約して１つの製造ロットに編成する、鉄鋼製品の製造ロットの編成方法であって、
各オーダーの仕様を満足する化学成分を設定し、設定した化学成分における鉄鋼製品の機械的性質を、前記データベース型材質予測システムを用いて推定し、集約予定の全ての鉄鋼製品の機械的性質の推定値がオーダーの仕様を満足する場合に、前記規格の異なる複数のオーダーを、前記化学成分の製造ロットとして集約することを特徴とする、鉄鋼製品の製造ロット編成方法。
【請求項２】
前記データベース型材質予測システムを用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定する際に、鉄鋼製品の化学成分として炭素当量を用いることを特徴とする、請求項１に記載の鉄鋼製品の製造ロット編成方法。
【請求項３】
過去に製造した鉄鋼製品毎に、化学成分及び操業条件の実績値、並びに機械的性質の実績値を事例として蓄積する製造情報記憶手段と、入力される化学成分及び操業条件の指示値に基づいて鉄鋼製品を製造したときに得られる機械的性質を、前記製造情報記憶手段に蓄積されたデータを利用して推定する材質推定手段と、を備えたデータベース型材質予測システムを用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定するとともに、該推定値がオーダーの仕様を満足することを確認しつつ、規格の異なる複数のオーダーを集約して１つの製造ロットに編成する、鉄鋼製品の製造ロットの編成装置であって、
各オーダーの仕様を満足する化学成分を設定し、設定した化学成分における鉄鋼製品の機械的性質を、前記データベース型材質予測システムを用いて推定し、集約予定の全ての鉄鋼製品の機械的性質の推定値がオーダーの仕様を満足する場合に、前記規格の異なる複数のオーダーを、前記化学成分の製造ロットとして集約することを特徴とする、鉄鋼製品の製造ロット編成装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の鉄鋼製品の製造ロット編成方法を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄鋼製品の製造ロットの編成方法、編成装置及びそのためのコンピュータプログラムに関し、詳しくは、需要家からのオーダーに基づいて鉄鋼製品を製造するに当たり、その化学成分や機械的性質などがオーダーの要件を満足する鉄鋼製品を、効率的且つ合理的に製造することのできる、製造ロットの編成方法、編成装置及びそのためのコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
銑鋼一貫型の製鉄所においては、図３に示す工程を経て各種鉄鋼製品が製造されている。即ち、高炉１１では、鉄鉱石をコークスで還元してその組成がほぼ一定である銑鉄を製造し、一方、転炉１２では、或る所定期間の、或る鉄鋼製品のオーダー群から編成され、製造単位となる製造ロットに対応する鋼種に精錬するべく、つまり需要家からのオーダーに基づいて前記溶銑を酸素吹錬して所定の組成の溶鋼を製造している。尚、図３には示していないが、転炉１２だけでは目的とする組成の溶鋼を製造できない場合には、転炉１２で製造された溶鋼をＲＨ真空脱ガス装置などの二次精錬炉で精錬する場合もある。
【０００３】
このようにして製造された溶鋼は連続鋳造機１３で鋳造され、オーダーに基づき所定長さに切断されて、半製品である所定の形状の鋳片となる。製造された鋳片は次工程の厚板工程１４や熱延工程１５へ送られる。厚板工程１４で圧延されたものは厚鋼板として需要家に出荷され、また、熱延工程１５で圧延されたものは、所謂ホットコイルと呼ばれる熱延鋼板となり、そのまま製品として需要家に出荷されたり、更に下工程の冷延工程１６や鍍金工程１７を経て冷延鋼板や表面処理鋼板となって需要家に出荷される。オーダーと対応しない鋳片は、適合するオーダーが来るまで在庫として保管される。尚、鉄鋼製品には、形鋼、棒鋼、鋼管などの他の製品もあるが、図３では省略している。
【０００４】
この製造工程において、転炉１２は、その操業形態はバッチ方式であり、１回の精錬毎（１回毎の精錬を「チャージ」または「ヒート」と称している）に製造した溶鋼を取鍋に出鋼しており、製造単位である製造ロットの大きさに関係なく、生産性を維持することができる。しかしながら連続鋳造機１３では、その生産性を向上させるためには、転炉１２で製造された数チャージ分の溶鋼を連続して連続鋳造（「連々鋳」という）する必要があり、そのためには、製造ロットは大きいほど好ましく、数チャージに亘る製造ロットが要求される。換言すれば、数チャージの同一鋼種または類似鋼種が必要となる。この場合、異なる鋼種（「異鋼種」という）であっても連々鋳は実施できるが、鋼種の継目部分をスクラップにする必要があるのみならず、成分混合部分を少なくするために鋼種の継目部分で鋳型内に仕切り鉄板を設置した操業では、ブレークアウトの発生率が高く、ブレークアウトの発生によって却って連続鋳造機の生産性を低下させる恐れもある。このような理由から、鉄鋼製品の製造工程においては、製造ロットを大きくすることが望まれている。
【０００５】
ところで、鉄鋼製品は、その特性が規格として分類されており、規格毎に化学成分や機械的性質が規定されているが、特に化学成分は、規格を分類する上で支配的な要素となっており、従来、鋼の種類を規格毎に鋼種として識別している。
【０００６】
鉄鋼製品の製造に当たっては、上記の理由から、或る所定期間の複数のオーダーを集約することにより、可能な限り製造ロットを大きくすることが行われているが、従来、製造ロットを大きくするに当たり、集約可能な鋼種のグルーピングを基準として登録し、この鋼種が同じものを組み合せることにより、製造ロットを大きくしていた。例えば、特許文献１では下位規格を上位規格に抱き合わせ、製造ロットを大きくしている。
【特許文献１】特開２００６−１５９２７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このように、規格の異なるオーダーを集約して製造ロットを大きくする場合には、つまり、化学成分だけでなく機械的性質も満足させて類似鋼種を集約する場合には、製品設計上の安全性を考慮すると、特許文献１に提案されるように、低位のグレードを上位のグレードに集約させるしか対応策がなく、従って、製造ロットを拡大するためとはいえ、上位グレードは低位グレードに比較して一般的にＳｉやＭｎなどの合金元素を多く含むことから、成分的に大きな非合理化となっていた。
【０００８】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、需要家からのオーダーに基づいて鉄鋼製品を製造するに当たり、的確な製造ロットを編成することができ、その結果、化学成分や機械的性質などがオーダーの要件を満足する鉄鋼製品を、効率的且つ合理的に製造することのできる、鉄鋼製品の製造ロットの編成方法、編成装置及びそのためのコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための第１の発明に係る鉄鋼製品の製造ロットの編成方法は、過去に製造した鉄鋼製品毎に、化学成分及び操業条件の実績値、並びに機械的性質の実績値を事例として蓄積する製造情報記憶手段と、入力される化学成分及び操業条件の指示値に基づいて鉄鋼製品を製造したときに得られる機械的性質を、前記製造情報記憶手段に蓄積されたデータを利用して推定する材質推定手段と、を備えたデータベース型材質予測システムを用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定するとともに、該推定値がオーダーの仕様を満足することを確認しつつ、規格の異なる複数のオーダーを集約して１つの製造ロットに編成する、鉄鋼製品の製造ロットの編成方法であって、各オーダーの仕様を満足する化学成分を設定し、設定した化学成分における鉄鋼製品の機械的性質を、前記データベース型材質予測システムを用いて推定し、集約予定の全ての鉄鋼製品の機械的性質の推定値がオーダーの仕様を満足する場合に、前記規格の異なる複数のオーダーを、前記化学成分の製造ロットとして集約することを特徴とするものである。
【００１０】
第２の発明に係る鉄鋼製品の製造ロット編成方法は、第１の発明において、前記データベース型材質予測システムを用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定する際に、鉄鋼製品の化学成分として炭素当量を用いることを特徴とするものである。
【００１１】
第３の発明に係る鉄鋼製品の製造ロット編成装置は、過去に製造した鉄鋼製品毎に、化学成分及び操業条件の実績値、並びに機械的性質の実績値を事例として蓄積する製造情報記憶手段と、入力される化学成分及び操業条件の指示値に基づいて鉄鋼製品を製造したときに得られる機械的性質を、前記製造情報記憶手段に蓄積されたデータを利用して推定する材質推定手段と、を備えたデータベース型材質予測システムを用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定するとともに、該推定値がオーダーの仕様を満足することを確認しつつ、規格の異なる複数のオーダーを集約して１つの製造ロットに編成する、鉄鋼製品の製造ロットの編成装置であって、各オーダーの仕様を満足する化学成分を設定し、設定した化学成分における鉄鋼製品の機械的性質を、前記データベース型材質予測システムを用いて推定し、集約予定の全ての鉄鋼製品の機械的性質の推定値がオーダーの仕様を満足する場合に、前記規格の異なる複数のオーダーを、前記化学成分の製造ロットとして集約することを特徴とするものである。
【００１２】
第４の発明に係るコンピュータプログラムは、第１または第２の発明に記載の鉄鋼製品の製造ロット編成方法を、コンピュータに実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、データベース型材質予測システムを用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定し、推定した機械的性質がオーダーの仕様を満足することを確認しながら、規格の異なる複数のオーダーを集約して１つの製造ロットに編成するので、従来のように規格の上位グレードに集約されるのみではなく、上位グレードと下位グレードとの中間のグレードに集約される場合も発生し、合金成分の合理化が達成される。また、データベース型材質予測システムを用いるので、迅速且つ効率的にしかも正確に製造ロットを編成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して本発明を具体的に説明する。図１は、本発明を実施する上で好適な生産計画策定システムの全体構成を示す図、図２は、本発明によって製造ロットを編成する際のフローチャート図である。ここでは、鉄鋼製品として厚鋼板を取り上げ、厚鋼板をオーダー情報に基づいて製造する例で説明する。
【００１５】
需要家からオーダーを受け、そのデータをオーダー登録システム１に入力する。オーダーデータは、製品の規格、製品のサイズ、質量、納期などによって構成される。ここで、製品の規格とは、厚鋼板の化学成分、抗張力、降伏点、伸び、低温靭性、クリープ特性などの機械的性質、溶接性、耐腐食性等々である。
【００１６】
規格としての化学成分は、比較的成分範囲が広く、そのままでは製造ロットを編成する上で役立たないので、本発明では、化学成分の代わりに炭素当量を用いて各オーダーを管理する。つまり、各オーダーの機械的性質と過去の厚鋼板製造実績とを対比させ、当該オーダーの機械的性質を満足するか或いは若干不足すると思われる程度の炭素当量値を各オーダーに付与し、この炭素当量値を化学成分の代替として使用する。付与した炭素当量値は、最終的には修正される場合が多いので、可能な限り低い数値とすることが好ましい。尚、炭素当量とは、例えば下記の（１）式で定義され、炭素当量が大きくなるとともに、抗張力及び降伏点が高くなって伸びが低下すること、また、炭素当量が同じであっても圧延条件によって機械的性質が変ることが、一般的に知られている。炭素当量が同じであれば、異なるグレードの厚鋼板であっても同一の鋼種で運用することができる。
【００１７】
Ｃeq=[%C]+[%Mn]/6+[%Si]/24+[%Cr]/5+[%Mo]/4+[%Ni]/40+[%V]/14……（１）
但し、（１）式において、Ｃeqは炭素当量、［％Ｃ］は鋼材の炭素含有量（質量％）、以下、［％Ｍｎ］なども同様に各元素の含有量（質量％）である。
【００１８】
このオーダーデータを生産管理システム２に入力する（STEP１）。生産管理システム２は、複数のオーダーデータの中から同一或いは類似の規格の厚鋼板を選別し、それらを組み合せて鋳造可能な所定長さを有する１つのスラブを編成するスラブ編成処理システム３と、編成されたスラブを組み合せて１つのチャージを編成するとともに、編成した複数のチャージを連続して連続鋳造可能なように編成するチャージ編成処理システム４と、で構成されており、オーダーデータは、先ず、オーダー登録システム１からスラブ編成処理システム３に入力される。尚、本発明は、異なる規格のオーダーであっても１つの製造ロット、つまり１つの鋼種に集約することを目的としており、ＪＩＳ規格のＳＭ４００とＳＭ５７０のように、機械的性質の違いが大き過ぎ、１つの鋼種に集約すると、一方が過剰な化学成分となって集約することにより却ってコスト低下を招くような組み合せは対象とせず、対象を同一規格や類似規格の範囲内とする。ここで、類似鋼種とは、ＳＭ４００とＳＳ４００、或いはＳＭ４００とＳＭ４９０などであり、具体的には、抗張力の差が１００Ｎ／ｍｍ2以下の範囲の組み合せである。
【００１９】
スラブ編成処理システム３は、入力されたオーダーデータの中から同一或いは類似の規格の厚鋼板を選別し、それらを組み合せて鋳造可能な所定量の長さを有する１つのスラブを編成する（STEP２）。このスラブ編成作業を実施する目的は次の通りである。連続鋳造機で鋳造されたスラブは、搬送ロール上を搬送されながら連続鋳造機の機端に設けられたガス切断機で切断されるが、切断されるスラブの長さが短いと、複数本の搬送用ロールに乗らず、搬送ロールから落下してしまうトラブルが発生する。通常、オーダーされる厚鋼板の質量はスラブの質量に比べて小さく、従って、オーダーの中から複数の厚鋼板を組み合せることによって鋳造可能な長さ、つまり切断時のトラブルを未然に防止した所定長さを有する１つのスラブとするためである。通常、スラブはオフラインで更に切断されるが、この場合は圧延機側の仕様によってスラブのサイズが決定される。当然ながら、１つの厚鋼板の質量で所定長さのスラブを確保できる場合には、スラブ編成作業は不要となる。
【００２０】
計算機によるスラブ編成が終了したなら、そのデータがスラブ編成処理システム３によって出力され、そのスラブ編成に間違いがないかどうかをオペレーターはチェックする。仮に、間違いがあった場合にはオペレーターによって修正入力され（STEP３）、１つのスラブの編成が仮決めされる。
【００２１】
次いで、編成を仮決めしたスラブについて、データベース（ＤＢ）型材質予測システム５を用いて、スラブから製造される厚鋼板の機械的性質が各オーダーの仕様を満足するかどうかを判定する（STEP４）。
【００２２】
ここで、データベース型材質予測システム５は、過去に製造した鉄鋼製品毎に、化学成分の実績値及び操業条件の実績値と、機械的性質の実績値とを事例として蓄積する製造情報記憶手段６と、入力される化学成分及び操業条件の指示値に基づいて鉄鋼製品を製造したときに得られる機械的性質を、前記製造情報記憶手段６に蓄積されたデータを利用して推定する材質推定手段７と、を備えている。また、データベース型材質予測システム５は過去操業実績データベース（ＤＢ）８と接続しており、新たな鉄鋼製品の製造の都度、過去操業実績データベース８から化学成分及び操業条件の実績値、並びに、機械的性質の実績値が入力されており、新しい情報が次々に集積されるように構成されている。
【００２３】
STEP４の具体的な実施方法は、次の通りである。即ち、（１）各オーダーの製品規格や製品板厚などの仕様データ、（２）抗張力や降伏点及び伸びなどの機械的性質の許容範囲、（３）予め各オーダーの鉄鋼製品に付与した炭素当量値の中の当該スラブに組み込まれた厚鋼板のうちで最も大きな炭素当量値や、過去の実績から最適と考えられる熱間圧延時のスラブの加熱温度及び厚鋼板の圧延仕上げ温度などの厚鋼板製造条件データを、スラブ編成処理システム３からデータベース型材質予測システム５に入力する。データベース型材質予測システム５の材質推定手段７は、入力されたデータに基づいて厚鋼板を製造した時に得られる機械的性質を、製造情報記憶手段６に蓄積されたデータを利用して推定し、当該スラブから製造されるそれぞれの厚鋼板の機械的性質がそれぞれのオーダーの仕様を満足するかどうかを判定する。
【００２４】
スラブの中に、オーダーの仕様を満足しない厚鋼板が発生した場合にはSTEP１に戻る。そして、炭素当量値、スラブ加熱温度、圧延仕上げ温度の内の何れか１つ或いは２つ以上を変更し、再度、STEP４によってスラブから製造される各厚鋼板の機械的性質がそれぞれのオーダーの仕様を満足するかどうかを判定する。
【００２５】
当該スラブから製造される厚鋼板の全てがそれぞれのオーダーの仕様を満足したときに、１つのスラブの編成が確定する（STEP５）。編成が確定後のスラブは、所定の質量と炭素当量値とを有することになる。同様の作業を繰り返し実施してスラブを編成し、スラブ編成処理システム３に入力されたオーダーデータの中の同一或いは類似の規格の全てを、何れかのスラブに組み込ませる。STEP５によって編成が確定したスラブは、生産管理システム２の他方を構成するチャージ編成処理システム４に入力される。
【００２６】
スラブ編成が終了したなら、チャージ編成処理システム４によって、同一または類似グレード鋼種グループ単位で連々鋳を含む鋳造枠を作成し（STEP６）、次いで、納期、炭素当量を考慮して、同一または類似グレード鋼種グループ単位で候補スラブを選定する（STEP７）。
【００２７】
候補スラブの選定後、候補スラブを、炭素当量の高い順或いは低い順どちらでも構わないが、炭素当量の順に並べ、１チャージの容量毎に順次区分して、それぞれのチャージを編成する（STEP８）。これによって各チャージを構成するスラブとその順番が決定される。そして、これらのチャージを炭素当量順に並べ、連々鋳の順序を決定する（STEP９）。この場合も、炭素当量の高い順或いは低い順どちらでも構わないが、通常は、チャージ編成の場合と同一順とする。
【００２８】
このようにして決めた１チャージの中のスラブには炭素当量の差が存在するので、それぞれのチャージに含まれる最大炭素当量値のスラブの炭素当量値を、当該チャージの炭素当量値として定め、この炭素当量値に基づいて化学成分を決定する（STEP１０）。このようにして、それぞれのチャージの出鋼成分が決定される。
【００２９】
これらのチャージは連々鋳で鋳造されることを前提としており、従って、STEP１０によって決定した、各チャージの化学成分が同一の場合は全く問題にならないが、各チャージの化学成分が異なる場合があり、この場合には、連々鋳の継目で前チャージと後チャージとが混合し、化学成分が目標成分と異なることが発生する。そこで、この連々鋳の継目のスラブについて、データベース型材質予測システム５を用いて、継目スラブから製造される厚鋼板の機械的性質がそれぞれのオーダーの仕様を満足するかどうかを判定する（STEP１１）。STEP１１の具体的な実施方法は、スラブ編成処理システム３に代わってチャージ編成処理システム４からデータベース型材質予測システム５にデータが発信されるが、その他は前述したSTEP４と同様であるので、ここではその説明を省略する。
【００３０】
継目スラブの中に、オーダーの仕様を満足しない厚鋼板が発生した場合にはSTEP８に戻る。そして、炭素当量値を変更し、再度、STEP９、STEP１０を経由して出鋼成分を調整し（STEP１０）、新たな出鋼成分を用いて、データベース型材質予測システム５によって判定する（STEP１１）。
【００３１】
この作業を繰り返し実施して、継目スラブから製造される厚鋼板の全てがそれぞれのオーダーの仕様を満足したときにそれぞれのチャージの化学成分が決定される（STEP１２）。確定した各チャージの化学成分、及び、各チャージを構成するスラブがチャージ編成処理システム４から出力される。
【００３２】
また、生産管理システム２及びデータベース型材質予測システム５はコンピュータからなり、それぞれ、演算処理部（ＣＰＵ，作業用ＲＡＭ，ＲＯＭなどから構成）、各種プログラム及び各種データなどを記憶する記憶部（例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）など）、需要家からの操作指示を入力する操作部（例えば、キーボード，マウスなど）、画像や文字などの情報を表示する表示部（例えば、液晶ディスプレイなど）、及び、ネットワークなどを介して装置間の通信状態を制御する通信部などを備えている。そして、これらの演算処理部におけるＣＰＵが、STEP１からSTEP１２までの処理をプログラムに基づいて実行することによって、各システムの機能を果たすことになる。
【００３３】
以上説明したように、本発明によれば、例えばＡ鋼種（上位グレード）１００トンとＢ鋼種（下位グレード）１５０トンのオーダーが在ったとすると、従来は、上位鋼種に集約してＡ鋼種２５０トンで製造していたが、本発明を適用することにより、Ａ鋼種とＢ鋼種の中間鋼種がデータベース型材質予測システム５で創出され、中間鋼種２５０トンで対処可能となるなどのように、データベース型材質予測システム５を用いて鉄鋼製品の機械的性質を推定し、推定した機械的性質がオーダーの仕様を満足することを確認しながら規格の異なる複数のオーダーを集約して１つの製造ロットに編成するので、従来のように規格の上位グレードに集約されるのみではなく、上位グレードと下位グレードとの中間のグレードに集約される場合も発生し、合金成分の合理化が達成される。また、データベース型材質予測システム８を用いるので、迅速且つ効率的にしかも正確に製造ロットを編成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明を実施する上で好適な生産計画策定システムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明によって製造ロットを編成する際のフローチャート図である。
【図３】銑鋼一貫型の製鉄所における鉄鋼製品の製造工程図である。
【符号の説明】
【００３５】
１  オーダー登録システム
２  生産管理システム
３  スラブ編成処理システム
４  チャージ編成処理システム
５  データベース型材質予測システム
６  製造情報記憶手段
７  材質推定手段
８  過去操業実績データベース
【図１】
2009020807.tif 000003
【図２】
2009020807.tif 000004
【図３】
2009020807.tif 000005