CN112567306A - 制造过程监视装置 - Google Patents

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手塚知幸
井波治树
龟山涉
菅沼睦
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Abstract

本发明提供一种制造过程监视装置，其不需要用于判定异常的阈值，就能够判定制造过程的异常。制造过程监视装置具有：数据转换部，其转换制造设备的过程数据；特征量分析部，其根据特征量的信息对转换后的数据进行分析；数据复原部，其根据特征量的信息和分析出的结果的信息，按多个类别中的每个类别来复原数据；类似度计算部，其根据分析时所使用的数据和复原了的数据，按多个类别的每个类别计算类似度；类别判定部，其根据多个类别的每个类别的类似度来判定数据的类别；类别分类部，其将过程数据所属的类别进行分类；过程状态诊断部，其根据判定出的类别与分类后的类别的比较结果，对制造过程的状态进行诊断。

Description

制造过程监视装置
技术领域
本发明涉及制造过程监视装置。
背景技术
专利文献1公开了制造设备的异常诊断装置。该异常诊断装置基于从正常数据中提取的特征量，进行收集到的过程数据的分析和复原。该异常诊断装置基于分析所使用的原过程数据和复原后的过程数据来计算异常度。在该异常度超过预先设定的阈值的情况下，该异常诊断装置判定为异常。
现有技术文件
专利文献
专利文献1：国际公开第2017/145318号
发明内容
本发明要解决的问题
但是，在专利文献1所记载的异常诊断装置中，阈值的设定依赖于提取特征量时使用的数据。因此，阈值的设定不容易。
本发明是为了解决上述课题而完成的。本发明的目的在于提供一种制造过程监视装置，其不需要用于判定异常的阈值，就能够判定制造过程的异常。
解决问题的手段
本发明的制造过程监视装置具有：特征量存储部，其按预先分类的多个类别的每个类别存储捕捉到制造设备的操作状态的特征量的信息；数据转换部，其转换包含所述制造设备的运转数据或设置在所述制造设备上的测定装置的测定数据的过程数据；特征量分析部，其根据存储在所述特征量存储部中的特征量的信息，对由所述数据转换部转换后的数据进行分析；数据复原部，其根据存储在所述特征量存储部中的特征量的信息和由所述特征量分析部分析出的结果的信息，按所述多个类别中的每个类别来复原数据；类似度计算部，其根据由所述特征量分析部进行分析时所使用的数据和由所述数据复原部复原了的数据，按所述多个类别的每个类别计算类似度；类别判定部，其根据与由所述类似度计算部计算出的所述多个类别的各自的类似度来判定所述数据的类别；类别分类部，其将所述过程数据所属的类别进行分类；过程状态诊断部，其根据由所述类别判定部判定出的类别与由所述类别分类部分类后的类别的比较结果，对制造过程的状态进行诊断。
发明的效果
根据本发明，制造过程的状态是基于由类别判定部判定出的类别与由类别分类部分类出的类别的比较结果来进行诊断的。因此，不需要用于判定异常的阈值，就能够判定制造过程的异常。
附图说明
图1是实施方式1的制造过程监视装置所适用的薄板热轧生产线的结构图。
图2是用于说明实施方式1中的制造过程监视装置的每个类别的类似度的例子的图。
图3是用于说明实施方式1中的制造过程监视装置的监视方法的图。
图4是用于说明实施方式1中的制造过程监视装置的动作的概要的流程图。
图5是实施方式1中的制造过程监视装置的硬件结构图。
具体实施方式
参考附图说明用于实施本发明的实施方式。另外，在各图中，对相同或相当的部分标注相同的附图标记。该部分的重复说明适当简化或省略。
实施方式1
图1是应用实施方式1中的制造过程监视装置的薄板热轧生产线的结构图。
在图1中，示意地表示薄板热轧生产线1。例如，薄板热轧生产线1具有7台轧钢机1a。未图示包括板厚计、形状计等传感器的测定装置。轧制材料沿图示的轧制方向流动。其结果是，轧制材料由7台轧钢机1a轧制成所希望的厚度。
数据收集装置2定期或间歇地收集包含薄板热轧生产线1的运转数据或设置于薄板热轧生产线1的测定装置的测定数据、制造产品所需的轧制材料信息的过程数据。例如，数据收集装置2收集针对薄板热轧生产线1的各装置的设定值的数据。例如，数据收集装置2收集针对薄板热轧生产线1的各装置的实际值的数据。例如，数据收集装置2收集传感器的测定值的数据。例如，数据收集装置2收集由控制***进行的用于得到期望产品的操作量的数据。例如，数据收集装置2收集薄板热轧生产线1的输入侧和输出侧的轧制材料的钢种、尺寸、温度的数据。
制造过程监视装置3具备：特征量存储部4、数据转换部5、特征量分析部6、数据复原部7、类似度计算部8、类别判定部9、类别分类部10和过程状态诊断部11。
特征量存储部4提取了按预先分类的多个类别的每个类别捕捉到制造设备的正常的操作状态的特征量的信息之后进行存储。例如，类别以钢种、产品厚度、产品宽度、温度等进行分类。例如，特征量通过基于主成分分析的方法来提取。根据基于主成分分析的方法，提取主成分作为特征量。例如，通过使用稀疏编码的方法来提取特征量。例如，根据使用稀疏编码的方法，提取基底的集合作为特征量。
在用于特征量的提取的数据之间，值的大小可能有偏差。如果偏差大，则在特征量的提取中产生偏差。因此，在提取特征量之前，对收集到的数据实施归一化处理。例如，基于用于提取特征量的数据的平均值和标准偏差，由下面的表达式(1)来表示归一化处理。
【数学式1】
Figure BDA0002033297080000031
其中，
Figure BDA0002033297080000032
是第i个数据的采样时间k的归一化后的值。xik是第i个数据的采样时间k的归一化前的值。
Figure BDA0002033297080000033
是第i个数据的平均值。σi是第i个数据的标准偏差。
此外，在执行归一化之前，有时执行使用低通滤波器等的滤波处理。在这种情况下，噪声被去除。
此外，有时执行L2归一化处理，使得每个采样时间的数据的大小一致。例如，在L2归一化处理中，按照每个采样时间执行下面的(2)式的处理。
【数学式2】
Figure BDA0002033297080000041
数据转换部5转换从数据收集装置2送来的数据。例如，数据转换部5根据在提取存储在特征量存储部4中的特征量的信息时使用的平均值和标准偏差，对从数据收集装置2送来的数据实施归一化处理和L2归一化处理。
特征量分析部6接收由数据转换部5转换后的数据。特征量分析部6根据存储在特征量存储部4中的特征量的信息，对由数据转换部5转换后的数据进行分析。该分析以与提取特征量时相同的方法进行。在通过主成分分析提取了特征量的情况下，分析结果是通过主成分写出来时的系数。在稀疏编码的情况下，稀疏系数对应于分析结果。
数据复原部7根据存储在特征量存储部4中的特征量的信息和由特征量分析部6分析的结果来复原数据。数据的复原按多个类别的每一个进行。具体而言，数据复原部7从分析结果中取出与多个类别分别对应的成分并依次进行复原。其结果，生成与多个类别的数量同等数量的复原数据。
类似度计算部8根据由数据复原部7按多个类别的每一个复原的数据和由数据转换部5实施了归一化处理及L2归一化处理的数据，按多个类别的每一个计算类似度。例如，类似度是各数据的差的绝对值。例如，类似度是各数据的差的平方。
类别判定部9根据由类似度计算部8计算出的多个类别的每一个的类似度来判定用于分析的数据的类别。在类似度计算部8中类似度为数据之差的绝对值或各数据之差的平方的情况下，类别判定部9将类似度的值最小的类别判定为相应的类别。
类别分类部10对由数据收集装置2收集到的过程数据所属的类别进行分类。
过程状态诊断部11根据由类别判定部9判定的类别与由类别分类部10分类的类别的比较结果，诊断薄板热轧生产线1中的制造过程的状态。
接着，使用图2说明多个类别的每一个类别的类似度的例子。
图2是用于说明由实施方式1中的制造过程监视装置计算的多个类别的每一个类别的类似度的例子的图。
在图2中，被分类为第1类别至第40类别。第33类别的类似度的值是最小的。在这种情况下，类别判定部9判定为用于分析的数据的类别是第33类别。
接着，使用图3说明以产品的钢种、产品厚度、产品宽度对类别进行分类时的监视方法。
图3是用于说明实施方式1中的制造过程监视装置的监视方法的图。
类别的分类不一定以非连续数据进行。例如，在选择产品厚度作为类别分类的指标之一的情况下，关于产品，在相邻的区划中，过程的状态没有大的差异。因此，如果在分析的数据中存在一些变动，则特别是在区划附近的产品厚度的数据中，可能判定为与相邻的区划对应的类别。
为了避免这种情况，在对类别进行预先分类时，考虑在分类中使用的指标的性质，预先设定判定的类别的容许范围。在判定的类别超过收集到的过程数据所属的类别的容许范围的情况下，过程状态诊断部11判定为有可能发生制造过程的异常。
在类别被预先分类时，关于产品厚度或产品宽度，将直到与相邻的区划对应的类别为止设定为容许范围。
在图3中，在收集的过程数据所属的类别为用星号表示的类别的情况下，如果判定的类别为用星号或圆圈表示的类别，则过程状态诊断部11判定为制造过程正常。
接着，使用图4说明制造过程监视装置3的动作的概要。
图4是用于说明实施方式1中的制造过程监视装置的动作概要的流程图。
在步骤S1中，制造过程监视装置3在数据转换部5中，对过程数据实施归一化处理以及L2归一化处理。之后，制造过程监视装置3进行步骤S2的动作。在步骤S2中，制造过程监视装置3在特征量分析部6中，根据存储在特征量存储部4中的特征量的信息来分析由数据转换部5转换后的数据。
之后，制造过程监视装置3进行步骤S3的动作。在步骤S3中，制造过程监视装置3在数据复原部7中，根据存储在特征量存储部4中的特征量的信息和由特征量分析部6分析的结果的信息，按多个类别的每一个类别复原数据。之后，制造过程监视装置3进行步骤S4的动作。在步骤S4中，制造过程监视装置3在类似度计算部8中，根据由特征量分析部6进行分析时所使用的数据和由数据复原部7复原的数据，按多个类别的每一个类别计算类似度。
之后，制造过程监视装置3进行步骤S5的动作。在步骤S5中，制造过程监视装置3在类别判定部9中，根据由类似度计算部8计算出的多个类别的每一个的类似度来判定数据的类别。之后，制造过程监视装置3进行步骤S6的动作。在步骤S6中，制造过程监视装置3在类别分类部10中，将过程数据所属的类别进行分类。
之后，制造过程监视装置3进行步骤S7的动作。在步骤S7中，制造过程监视装置3在过程状态诊断部11中，根据由类别判定部9判定的类别与由类别分类部10分类的类别的比较结果，对制造过程的状态进行诊断。之后，制造过程监视装置3结束动作。
根据以上所说明的实施方式1，制造过程的状态是根据由类别判定部9判定的类别与由类别分类部10分类后的类别之间的比较结果来进行诊断的。因此，不需要用于判定异常的阈值，就能够判定制造过程的异常。
例如，在由类别判定部9判定的类别与由类别分类部10分类后的类别不同的情况下，判定为制造过程异常。因此，能够以制造过程的更严格的条件进行判定。
另外，也可以在由类别判定部9判定的类别与由类别分类部10分类后的类别不同的次数在预先设定的期间内达到预先设定的次数的情况下，判定为制造过程异常。在这种情况下，即使存在突发的数据变化等，也能够正确地判定制造过程的状态。
例如，如图3所示，在由类别判定部9判定的类别和由类别分类部10分类后的类别不满足预先设定的关系的情况下，判定为制造过程异常。因此，能够更正确地判定制造过程的状态。
另外，也可以在由类别判定部9判定的类别和由类别分类部10分类后的类别不满足预先设定的关系的次数在预先设定的期间内达到预先设定的次数的情况下，判定为制造过程异常。在这种情况下，即使存在突发的数据变化等，也能够正确地判定制造过程的状态。
另外，类别可以根据所监视的制造过程进行适当分类。例如，可以将轧制材料的温度作为类别。例如，也可以将进入轧钢机时的入侧板厚作为类别。
另外，在判定为制造过程异常的情况下，也可以向维护人员通知警报。在该情况下，不需要由维护人员进行的持续监视。其结果，不仅能够减轻维护人员的负担，还能够在发生重大故障之前进行维护。
另外，在判定为制造过程异常的情况下，也可以向操作员通知警报。在这种情况下，可以提示操作者进行介入。其结果，通过使制造过程迅速地变化为适当的状态，能够将不良情况的发生防患于未然，能够稳定地确保产品的品质。
另外，也可以将实施方式1的制造过程监视装置3应用于与薄板热轧生产线1不同的制造设备。例如，也可以将实施方式1的制造过程监视装置3应用于连续冷轧机。例如，也可以将实施方式1的制造过程监视装置3应用于退火生产线。例如，也可以将实施方式1的制造过程监视装置3应用于电镀的过程生产线。
接着，使用图5说明制造过程监视装置3的例子。
图5是实施方式1中的制造过程监视装置的硬件结构图。
制造过程监视装置3的各功能可以通过处理电路来实现。例如，处理电路包括至少一个处理器12a和至少一个存储器12b。例如，处理电路包括至少一个专用硬件13。
在处理电路包括至少一个处理器12a和至少一个存储器12b的情况下，制造过程监视装置3的各功能通过软件、固件、或者软件和固件的组合来实现。软件和固件中的至少一方被记载为程序。软件和固件中的至少一方存储在至少一个存储器12b中。至少一个处理器12a通过读出并执行存储在至少一个存储器12b中的程序，来实现制造过程监视装置3的各功能。至少一个处理器12a也称为中央处理装置、处理装置、计算装置、微处理器、微型计算机、DSP。例如，至少一个存储器12b是RAM、ROM、闪存、EPROM、EEPROM等非易失性或易失性的半导体存储器、磁盘、软盘、光盘、小型盘、DVD等。
如果处理电路包括至少一个专用硬件13，则处理电路可以用例如单电路、复合电路、程序化的处理器、并行程序化的处理器、ASIC、FPGA或其组合来实现。例如，制造过程监视装置3的各功能分别由处理电路实现。例如，制造过程监视装置3的各功能统一由处理电路实现。
对于制造过程监视装置3的各功能，也可以将一部分用专用的硬件13实现，将其他部分用软件或固件实现。例如，也可以通过作为专用的硬件13的处理电路来实现特征量存储部4的功能，通过至少一个处理器12a读出并执行至少一个存储器12b中存储的程序来实现特征量存储部4的功能以外的功能。
这样，处理电路通过硬件13、软件、固件、或者它们的组合来实现制造过程监视装置3的各功能。
工业实用性
如上所述，本发明的制造过程监视装置能够用于制造设备。
附图标记的说明
1薄板热轧生产线、2数据收集装置、3制造过程监视装置、4特征量存储部、5数据转换部、6特征量分析部、7数据复原部、8类似度计算部、9类别判定部、10类别分类部、11过程状态诊断部、12a处理器、12b存储器、13硬件

Claims (3)

1.一种制造过程监视装置，其特征在于，具有：
特征量存储部，其存储按预先分类的多个类别的每个类别捕捉到制造设备的操作状态的特征量的信息；
数据转换部，其转换包含所述制造设备的运转数据或设置在所述制造设备上的测定装置的测定数据的过程数据；
特征量分析部，其根据存储在所述特征量存储部中的特征量的信息，对由所述数据转换部转换后的数据进行分析；
数据复原部，其根据存储在所述特征量存储部中的特征量的信息和由所述特征量分析部分析出的结果的信息，按所述多个类别中的每个类别来复原数据；
类似度计算部，其根据由所述特征量分析部进行分析时所使用的数据和由所述数据复原部复原了的数据，按所述多个类别的每个类别计算类似度；
类别判定部，其根据与由所述类似度计算部计算出的所述多个类别的每个类别的类似度来判定所述数据的类别；
类别分类部，其将所述过程数据所属的类别进行分类；
过程状态诊断部，其根据由所述类别判定部判定出的类别与由所述类别分类部分类后的类别的比较结果，对制造过程的状态进行诊断。
2.根据权利要求1所述的制造过程监视装置，其特征在于，所述过程状态诊断部，在由所述类别判定部判定的类别与由所述类别分类部分类后的类别不同的情况下、或者由所述类别判定部判定的类别与由所述类别分类部分类后的类别不同的次数在预先设定的期间内达到预先设定的次数的情况下，判定为制造过程异常。
3.根据权利要求1所述的制造过程监视装置，其特征在于，所述过程状态诊断部，在由所述类别判定部判定的类别与由所述类别分类部分类后的类别不满足预先设定的关系的情况下、或者由所述类别判定部判定的类别与由所述类别分类部分类后的类别不满足预先设定的关系的次数在预先设定的期间内达到预先设定的次数的情况下，判定为制造过程异常。
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