JP2019087152A - Manufacturing process state prediction device, method, and program, and manufacturing process control system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、製造プロセスの状態予測装置、方法及びプログラム、並びに製造プロセスの制御システムに関する。 The present invention relates to a manufacturing process state prediction device, method and program, and a manufacturing process control system.
製品を製造する製造プロセスにおいて、予測対象製品の製造条件を入力として、製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測し、また、製造条件の実績値と目的変数の実績値とを用いて機械学習を行う手法が用いられている。
例えば鋼板の熱間圧延の冷却では、伝熱理論に基づくモデルで鋼板温度を計算し、冷却装置出側の温度（冷却停止温度）が所望の値となるように操作量である冷却水量や搬送速度を設定する。しかしながら、鋼種毎の表面性状に起因する熱伝達率の違い等、モデルで表現しきれない部分があり、誤差が生じることがある。これらの誤差を実績から経験的に予測し、補償するのに機械学習が用いられている。
また、熱延鋼板の熱間圧延での幅制御では、製品幅が所望の値になるように操作量である粗圧延機出側の幅（粗出側幅）狙い値を設定する。ただし、その後の仕上げ圧延では、圧延機間の張力や熱収縮に起因する「幅縮み」が起きる。所望の製品幅となる粗出側幅を得るためには、この幅縮み量を予測する必要があるが、鋼種や張力と幅縮み量の関係を表わした一般的なモデルはいまだに確立していない。そこで、幅縮み量を実績から経験的に予測し、製品幅に反映させるのに機械学習が用いられている。
In a manufacturing process for manufacturing a product, a manufacturing condition of a product to be predicted is input, a value representing a predetermined state in the manufacturing process is predicted as an objective variable, and actual values of manufacturing conditions and actual values of objective variable are used. A method of machine learning is used.
For example, in the cooling of hot rolling of a steel plate, the steel plate temperature is calculated by a model based on heat transfer theory, and the amount of cooling water or conveyance which is the operation amount so that the temperature at the outlet of the cooling device (cooling stop temperature) becomes a desired value. Set the speed. However, there are parts that can not be represented by the model, such as differences in heat transfer coefficient due to the surface properties of each steel type, and errors may occur. Machine learning is used to predict and compensate these errors empirically from actual results.
Moreover, in width control in hot rolling of a hot rolled steel sheet, a width (rough side width) aim value on the rough rolling machine outlet side, which is an operation amount, is set so that the product width becomes a desired value. However, in the subsequent finish rolling, “width shrinkage” occurs due to tension and thermal contraction between the rolling mills. Although it is necessary to predict this width shrinkage amount in order to obtain the rough product side width which becomes the desired product width, a general model expressing the relationship between steel type and tension and width shrinkage amount has not yet been established . Therefore, machine learning is used to predict the shrinkage amount empirically from the actual results and reflect it on the product width.
機械学習の方式として、例えば特許文献１にあるように、層別学習が知られている。層別学習では、製造条件（例えば鋼板のサイズ、成分、温度等）によって区分された層別テーブルに値を保存しておく。そして、予測対象材が該当する区分の値を目的変数の予測値として出力し、また、実圧延を行った製品が該当する区分の値を目的変数の実績値で指数平滑処理により更新する。
しかしながら、層別学習では下記のような問題があり、予測精度には限界がある。
・層別が粗すぎると、目的変数の傾向の異なる製品を同じ区分で学習することになり、予測精度が上がらない。
・層別が細かすぎると、１区分に入ってくる実績が少なくなり、学習が進まず、予測精度が上がらない。
・考慮する製造条件数を増やすと、層別が細かくなりすぎ学習が進まないため、考慮可能な製造条件数は高々４条件程度である。そのため、他にも目的変数の変動の要因となりそうな製造条件があっても考慮できず、予測精度が上がらない。
・同一区分内では製造条件によらず目的変数は一値として扱うため、製造条件と目的変数間の関係性を表現できず、予測精度が上がらない。
As a method of machine learning, for example, stratified learning is known as described in
However, stratified learning has the following problems, and the prediction accuracy is limited.
・ If the stratification is too coarse, products with different tendencies of the objective variable will be learned in the same category, and the prediction accuracy will not improve.
・ If the stratification is too fine, the number of records in one category decreases, learning does not progress, and prediction accuracy does not improve.
-If the number of manufacturing conditions considered is increased, the stratification becomes too fine and learning does not proceed, so the number of manufacturing conditions that can be considered is at most about four conditions. Therefore, even if there are other manufacturing conditions that are likely to cause the change of the objective variable, it can not be considered, and the prediction accuracy is not improved.
・ In the same segment, the objective variable is treated as a single value regardless of the manufacturing condition, so the relationship between the manufacturing condition and the objective variable can not be expressed, and the prediction accuracy does not improve.
そこで、近年の計算機能力向上を背景として、入力値又は入力値から抽出される特徴量と学習対象の値との関係を解析する学習法（本願においては知能的機械学習法と呼ぶ）の適用が提案されている。
知能的機械学習法に関する技術として、特許文献２には、厚鋼板の冷却停止時における温度制御の精度を向上させるため、過去の操業実績をデータベースに保存しておき、次回以降の冷却制御を行う前に、圧延実績や冷却条件等の製造条件が当該厚鋼板と類似した実績データを抽出し、抽出した過去データから、当該厚鋼板の冷却停止温度予測モデルに係る誤差や熱伝達係数補正量を推定し、この誤差や熱伝達係数補正量と温度予測モデルとを組み合わせて、冷却ゾーンの水冷装置の水量や鋼板搬送速度の決定を行う手法が開示されており、所謂Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法を適用することが提案されている。また、特許文献３には、圧延機の設定計算における学習制御において、材料特有のモデル誤差を、ニューラルネットで求める手法が開示されている。
Therefore, the application of a learning method (referred to as intelligent machine learning method in the present application) that analyzes the relationship between the input value or the feature value extracted from the input value and the value of the learning target against the background of recent improvement in computational capability Proposed.
As a technology related to the intelligent machine learning method, in order to improve the accuracy of temperature control at the time of cooling stop of thick steel plate,
しかしながら、Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法やニューラルネットワークを用いた学習法を適用しても、目的変数を精度良く予測することができず、誤差が残ることがある。
この誤差の原因として、例えば圧延であれば、ロールの摩耗や熱膨張、設備の経時劣化等、定量値が得られず、製造条件として入力できない因子の存在が挙げられる。
ここで、ロールの摩耗や設備の経時劣化等の因子は、ある製品の製造時点とその次の製品の製造時点の間で急激に進行するとは考えられず、ロール研磨や交換、設備補修等がない限り、時間方向で連続性（時間的連続性）があるといえる。
本願では、これらの時間的連続性があり、誤差の原因となる因子を、時間的連続性がある誤差因子とする。そして、時間的連続性がある誤差因子による目的変数への影響代を時間変動成分とする。
However, even if the Just-In-Time learning method or the learning method using a neural network is applied, the target variable can not be predicted accurately, and an error may remain.
As a cause of this error, for example, in the case of rolling, the presence of factors such as wear and thermal expansion of rolls, deterioration with time of equipment, etc. can not be obtained, and factors that can not be input as manufacturing conditions.
Here, factors such as roll wear and equipment deterioration with time are not considered to rapidly progress between the time of manufacture of a certain product and the time of manufacture of the next product, and roll polishing, replacement, equipment repair, etc. Unless stated otherwise, it can be said that there is continuity in time direction (time continuity).
In the present application, these temporal continuity, and the factor causing an error will be an error factor having temporal continuity. Then, an influence factor to an objective variable by an error factor having temporal continuity is set as a time variation component.
特許文献３には、過去の同一仕様の圧延材または同種仕様の圧延材のモデル誤差の実績から、前記同一仕様の圧延材または同種仕様の圧延材に特有のモデルの誤差を推定し、数式モデル計算値に修正を加える長期学習制御と、圧延機の温度変化や摩耗などの圧延状態の短期的変化に伴い生ずるモデル誤差を、至近の圧延材のモデル誤差の実績から推定し、モデル計算値に修正を加える短期学習制御とを、圧延モデルに反映させる圧延機制御方法において、前記長期学習制御をニューラルネットワークを用いて行い、前記短期学習制御を指数平滑処理で行うことが開示されている。 Patent Document 3 estimates the error of a model specific to the rolling material of the same specification or rolling material of the same specification from the past of the model error of the rolling material of the same specification or rolling material of the same specification, and a mathematical model The model error is estimated from the results of model error of the nearest rolling material, by long-term learning control to correct the calculated value and model error caused by short-term change of rolling condition such as temperature change and wear of rolling mill. In a rolling mill control method in which short-term learning control to be corrected is reflected in a rolling model, it is disclosed that the long-term learning control is performed using a neural network and the short-term learning control is performed by exponential smoothing.
しかしながら、特許文献３では、ニューラルネットワークをメインとして目的変数そのものを学習し、指数平滑学習は補助的な役割として、ニューラルネットワーク学習による予測値の目的変数の実績値からの誤差を学習し、補正する方式を採っている。この方式では、長期学習制御におけるニューラルネットワークの学習対象に時間変動成分が含まれるため、短期学習制御と相まって時間変動成分を二重に学習するかたちになり、目的変数の予測精度向上の阻害要因となる。 However, in Patent Document 3, the objective variable itself is learned mainly using a neural network, and exponential smoothing learning is used as an auxiliary role to learn and correct an error from the actual value of the objective variable of the predicted value by neural network learning. The system is adopted. In this method, since the time-varying component is included in the learning target of the neural network in long-term learning control, the time-varying component is double-learned in combination with the short-term learning control. Become.
本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、製造プロセスにおける所定の状態を表わす値の予測精度を向上させることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described points, and it is an object of the present invention to improve the prediction accuracy of a value representing a predetermined state in a manufacturing process.
上記の課題を解決するための本発明の要旨は、以下のとおりである。
［１］ 製品を製造する製造プロセスを対象にして、
予測対象製品の製造条件を入力として、前記製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測し、
製造条件の実績値と目的変数の実績値とを用いて学習を行う製造プロセスの状態予測装置であって、
予測対象製品の製造条件を入力として、製造条件に起因する目的変数への影響代の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測手段と、
時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測手段と、
前記第１の予測手段が出力した第１の予測値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との和又は積を、目的変数の予測値として出力する演算手段とを備え、
前記第１の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との差又は比を第１の実績値とし、過去に製品を製造した際の製造条件の実績値と第１の実績値との関係を解析し、前記解析した関係を予測対象製品の第１の予測値出力に反映する機能を有する第１の学習法により学習し、
前記第２の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第１の予測手段が出力した第１の予測値との差又は比を第２の実績値とし、時間的に新しい第２の実績値を優先的に予測対象製品の第２の予測値出力に反映する機能を有する第２の学習法により学習することを特徴とする製造プロセスの状態予測装置。
［２］ 前記第１の学習法は、Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法又はニューラルネットワークを用いた学習法であることを特徴とする［１］に記載の製造プロセスの状態予測装置。
［３］ 前記第２の学習法は、指数平滑学習法又は移動平均学習法であることを特徴とする［１］又は［２］に記載の製造プロセスの状態予測装置。
［４］ 熱延鋼板を製造する熱間圧延プロセスを対象にして、
予測対象製品となる熱延鋼板の製造条件である圧延条件を入力として、粗圧延した後に仕上げ圧延で当該熱延鋼板に生じる幅縮み量を目的変数として予測することを特徴とする［１］乃至［３］のいずれか一つに記載の製造プロセスの状態予測装置。
［５］ ［１］乃至［４］のいずれか一つに記載の製造プロセスの状態予測装置と、
予測対象製品の製造条件と、前記製造プロセスの状態予測装置が出力した目的変数の予測値とに基づいて、前記製造プロセスにおける所定の設定値を設定する設定計算手段とを備えたことを特徴とする製造プロセスの制御システム。
［６］ 製品を製造する製造プロセスを対象にして、
予測対象製品の製造条件を入力として、前記製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測し、
製造条件の実績値と目的変数の実績値とを用いて学習を行う製造プロセスの状態予測方法であって、
第１の予測手段が、予測対象製品の製造条件を入力として、製造条件に起因する目的変数への影響代の予測値である第１の予測値を出力するステップと、
第２の予測手段が、時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代の予測値である第２の予測値を出力するステップと、
演算手段が、前記第１の予測手段が出力した第１の予測値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との和又は積を、目的変数の予測値として出力するステップとを有し、
さらに、
前記第１の予測手段が、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との差又は比を第１の実績値とし、過去に製品を製造した際の製造条件の実績値と第１の実績値との関係を解析し、前記解析した関係を予測対象製品の第１の予測値出力に反映する機能を有する第１の学習法により学習するステップと、
前記第２の予測手段が、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第１の予測手段が出力した第１の予測値との差又は比を第２の実績値とし、時間的に新しい第２の実績値を優先的に予測対象製品の第２の予測値出力に反映する機能を有する第２の学習法により学習するステップとを有することを特徴とする製造プロセスの状態予測方法。
［７］ 前記第１の学習法は、Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法又はニューラルネットワークを用いた学習法であることを特徴とする［６］に記載の製造プロセスの状態予測方法。
［８］ 前記第２の学習法は、指数平滑学習法又は移動平均学習法であることを特徴とする［６］又は［７］に記載の製造プロセスの状態予測方法。
［９］ 製品を製造する製造プロセスを対象にして、
予測対象製品の製造条件を入力として、前記製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測し、
製造条件の実績値と目的変数の実績値とを用いて学習を行うためのプログラムであって、
予測対象製品の製造条件を入力として、製造条件に起因する目的変数への影響代の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測手段と、
時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測手段と、
前記第１の予測手段が出力した第１の予測値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との和又は積を、目的変数の予測値として出力する演算手段としてコンピュータを機能させ、
前記第１の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との差又は比を第１の実績値とし、過去に製品を製造した際の製造条件の実績値と第１の実績値との関係を解析し、前記解析した関係を予測対象製品の第１の予測値出力に反映する機能を有する第１の学習法により学習し、
前記第２の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第１の予測手段が出力した第１の予測値との差又は比を第２の実績値とし、時間的に新しい第２の実績値を優先的に予測対象製品の第２の予測値出力に反映する機能を有する第２の学習法により学習することを特徴とするプログラム。
［１０］ 前記第１の学習法は、Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法又はニューラルネットワークを用いた学習法であることを特徴とする［９］に記載のプログラム。
［１１］ 前記第２の学習法は、指数平滑学習法又は移動平均学習法であることを特徴とする［９］又は［１０］に記載のプログラム。
The gist of the present invention for solving the above problems is as follows.
[1] Targeting the manufacturing process to manufacture products
Based on the manufacturing conditions of the product to be predicted, the value representing a predetermined state in the manufacturing process is predicted as a target variable,
A manufacturing process state prediction device that performs learning using actual values of manufacturing conditions and actual values of objective variables,
A first prediction unit that receives a manufacturing condition of a product to be predicted as an input, and outputs a first prediction value that is a prediction value of an influence margin on an objective variable caused by the manufacturing condition;
A second prediction means for outputting a second predicted value which is a predicted value of an influence factor of an error factor having temporal continuity on an objective variable;
Arithmetic means for outputting the sum or product of the first prediction value output by the first prediction means and the second prediction value output from the second prediction means as the prediction value of the target variable,
The first prediction means sets a difference or ratio between the actual value of the objective variable when the product was manufactured in the past and the second predicted value output by the second prediction means as a first actual value, The first learning with the function of analyzing the relationship between the actual value of the manufacturing conditions and the first actual value when manufacturing the product, and reflecting the analyzed relationship in the first predicted value output of the product to be predicted Learn by law,
The second prediction means sets a difference or a ratio between the actual value of the objective variable at the time of manufacturing the product in the past and the first predicted value output by the first prediction means as a second actual value. A manufacturing process state prediction apparatus characterized by learning according to a second learning method having a function of reflecting on a second predicted value output of a product to be predicted preferentially a second new actual performance value.
[2] The manufacturing process state prediction device according to [1], wherein the first learning method is a Just-In-Time learning method or a learning method using a neural network.
[3] The manufacturing process state prediction device according to [1] or [2], wherein the second learning method is an exponential smoothing learning method or a moving average learning method.
[4] For hot rolling process to produce hot rolled steel sheet,
The rolling condition which is the manufacturing condition of the heat-rolled steel plate to be a prediction target product is input, and after rough rolling is performed, the amount of width contraction occurring in the heat-rolled steel plate in finish rolling is predicted as a target variable [1] The manufacturing process state prediction device according to any one of [3].
[5] A state prediction device of a manufacturing process according to any one of [1] to [4],
Setting calculation means for setting a predetermined set value in the manufacturing process based on the manufacturing conditions of the product to be predicted and the predicted value of the target variable output from the state prediction device of the manufacturing process. Control system for manufacturing process.
[6] For the manufacturing process that manufactures the product,
Based on the manufacturing conditions of the product to be predicted, the value representing a predetermined state in the manufacturing process is predicted as a target variable,
It is a state prediction method of a manufacturing process in which learning is performed using actual values of manufacturing conditions and actual values of objective variables,
The first prediction means outputs a first predicted value which is a predicted value of an influence margin to an objective variable caused by the manufacturing condition, with the manufacturing condition of the product to be predicted as an input;
The second prediction means outputting a second predicted value which is a predicted value of an influence factor of an error factor having temporal continuity on an objective variable;
Outputting the sum or product of the first predicted value output from the first prediction means and the second predicted value output from the second prediction means as a predicted value of the objective variable; Have
further,
The first prediction means takes as a first actual value the difference or ratio between the actual value of the objective variable when the product was manufactured in the past and the second predicted value output by the second prediction means. The first learning with the function of analyzing the relationship between the actual value of the manufacturing conditions and the first actual value when manufacturing the product, and reflecting the analyzed relationship in the first predicted value output of the product to be predicted Learning by law,
The second prediction means sets a difference or ratio between the actual value of the objective variable at the time of manufacturing the product in the past and the first predicted value output by the first prediction means as the second actual value, Forecasting of a manufacturing process characterized by the step of: learning by a second learning method having a function of preferentially reflecting a second new actual performance value to a second predicted value output of a product to be predicted Method.
[7] The method according to [6], wherein the first learning method is a Just-In-Time learning method or a learning method using a neural network.
[8] The method according to [6] or [7], wherein the second learning method is an exponential smoothing learning method or a moving average learning method.
[9] For the manufacturing process that produces the product,
Based on the manufacturing conditions of the product to be predicted, the value representing a predetermined state in the manufacturing process is predicted as a target variable,
A program for performing learning using actual values of manufacturing conditions and actual values of objective variables,
A first prediction unit that receives a manufacturing condition of a product to be predicted as an input, and outputs a first prediction value that is a prediction value of an influence margin on an objective variable caused by the manufacturing condition;
A second prediction means for outputting a second predicted value which is a predicted value of an influence factor of an error factor having temporal continuity on an objective variable;
A computer is used as computing means for outputting the sum or product of the first predicted value output from the first prediction means and the second predicted value output from the second prediction means as the predicted value of the objective variable Let
The first prediction means sets a difference or ratio between the actual value of the objective variable when the product was manufactured in the past and the second predicted value output by the second prediction means as a first actual value, The first learning with the function of analyzing the relationship between the actual value of the manufacturing conditions and the first actual value when manufacturing the product, and reflecting the analyzed relationship in the first predicted value output of the product to be predicted Learn by law,
The second prediction means sets a difference or a ratio between the actual value of the objective variable at the time of manufacturing the product in the past and the first predicted value output by the first prediction means as a second actual value. A program characterized by learning by a second learning method having a function of preferentially reflecting a second new actual performance value on a second predicted value output of a product to be predicted.
[10] The program according to [9], wherein the first learning method is a Just-In-Time learning method or a learning method using a neural network.
[11] The program according to [9] or [10], wherein the second learning method is an exponential smoothing learning method or a moving average learning method.
本発明によれば、製造プロセスにおける所定の状態を表わす値の予測精度を向上させることができる。 According to the present invention, it is possible to improve the prediction accuracy of a value representing a predetermined state in a manufacturing process.
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１に、第１の実施形態に係る製造プロセスの制御システムの構成例を示す。
本実施形態に係る製造プロセスの制御システムは、製造プロセスにおいて実操業を実施するための設備１と、上位コンピュータ２と、学習器３と、プロセスコンピュータ４とを備える。
図１のうち、学習器３が本発明である製造プロセスの状態予測装置として機能するものであり、それ以外の構成は図１の構成に限定されるものでない。製造プロセス制御への機械学習の適用構成として公知なものであればすべて適用可能である。
設備１は、例えば鋼板の圧延に用いられる圧延機である。なお、圧延機を図示するが、圧延機に限られるものではなく、鋼板の冷却に用いられる冷却装置等であってもよい。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
First Embodiment
FIG. 1 shows a configuration example of a control system of a manufacturing process according to the first embodiment.
The control system of the manufacturing process according to the present embodiment includes a
In FIG. 1, the learning device 3 functions as a state prediction device of the manufacturing process according to the present invention, and the other configuration is not limited to the configuration of FIG. 1. Any known application configuration of machine learning to manufacturing process control is applicable.
The
上位コンピュータ２は、プロセスコンピュータ４の上位にあるビジネスコンピュータであり、予測対象製品の製造条件を出力する。予測対象製品の製造条件は、製品毎に与えられる値の集合であり、鋼板の圧延であれば予測対象製品となる鋼板のサイズ、鋼種、温度等がある。
図１の例では、予測対象製品の製造条件が上位コンピュータ２から与えられるようにしたが、これに限定されるものではなく、例えば前工程のプロセスコンピュータから与えられるようにしてもよい。
The
In the example of FIG. 1, the manufacturing conditions of the product to be predicted are given from the
学習器３は、予測対象製品の製造条件を入力として、製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測する。また、学習器３は、製造条件の実績値（以下、製造条件実績値と称する）と、目的変数の実績値（以下、目的変数実績値と称する）とを用いて機械学習を行う。製造プロセスにおける所定の状態を表わす値とは、物理モデルを用いて製造プロセスの状態や製品の状態を表わす値を計算する場合のモデル誤差（例えば鋼板の圧延工程であれば圧延荷重実績値とモデル計算値との比や冷却停止温度実績値とモデル計算値との差等）や、製造プロセスの状態や製品の状態そのものを表わす値（例えば熱延鋼板における幅縮み量等）である。
本実施形態において、学習器３は、製造条件起因成分学習部３１と、時間変動成分学習部３２とを備える。
The learning device 3 predicts a value representing a predetermined state in the manufacturing process as an objective variable, using the manufacturing condition of the product to be predicted as an input. In addition, the learning device 3 performs machine learning using the actual value of manufacturing conditions (hereinafter referred to as manufacturing condition actual value) and the actual value of target variable (hereinafter referred to as target variable actual value). A value representing a predetermined state in a manufacturing process is a model error when calculating a value representing a state of a manufacturing process or a state of a product using a physical model (for example, rolling load actual value and model in the case of a steel plate rolling process) The ratio to the calculated value, the difference between the actual cooling stop temperature value and the model calculated value, etc., and the value representing the state of the manufacturing process or the state of the product itself (for example, the amount of width shrinkage in the hot rolled steel sheet)
In the present embodiment, the learning device 3 includes a manufacturing condition attributed
プロセスコンピュータ４は、予測対象製品の製造条件と、学習器３が出力した目的変数の予測値（以下、目的変数予測値と称する）とに基づいて、製造プロセスにおける所定の設定値を設定する設定計算部として機能する（以下では、設定計算部４と呼ぶこともある）。プロセスコンピュータ４は、予測対象製品の製造条件と、学習器３が出力した目的変数予測値とに基づいて、所望の製品特性（圧延であれば例えば鋼板のサイズ、平坦度、機械特性等）が得られるような設備１の設定値（例えば各圧延機の開度、ロールシフト量、冷却水量等）を設定する。設備１は、プロセスコンピュータ４により設定される設定値に基づいて操業を実施し、センサ等により得られる目的変数実績値と製造条件実績値とを学習器３に出力する。
The
なお、学習器３へ入力される製造条件と、設定計算部４へ入力される製造条件とは同じであってもよいし、学習器３と設定計算部４へ、別個に選択された製造条件が入力されてもよい。一般的には、目的変数に関連する製造条件が選定され、学習器３へ入力される。設定計算部４では目的変数に関連するもの以外の計算も行うことが多いため、目的変数に関連するもの以外の製造条件も設定計算部４へ入力される。ただし、設定計算部４で使用しないが、目的変数に関連するという知見が操業等から得られている製造条件は、設定計算部４に入力されないが、学習器３に入力される場合もある。
また、図１の例では、上位コンピュータ２からの製造条件と設備１からの製造条件実績値とを区別して描いているが、製造条件実績値は実操業後の製造条件という意味で、計測器がない場合や、設定値と実績値にほとんど違いがない場合等は、操業前に与えられた製造条件をそのまま操業後の製造条件実績値として扱うこともある。
The manufacturing conditions input to the learning device 3 and the manufacturing conditions input to the setting
Moreover, in the example of FIG. 1, although the manufacturing condition from the
次に、学習器３の詳細を説明する。学習器３が、本発明である製造プロセスの状態予測装置として機能する。
製造条件起因成分学習部３１は、予測対象製品の製造条件を入力として、製造条件に起因する目的変数への影響代の予測値（以下、製造条件起因成分予測値と呼ぶ）を出力する。詳細は後述するが、製造条件起因成分学習部３１は知能的機械学習法による学習機能を有しており、予測対象製品の製造条件を入力として、採用している知能的機械学習法のルールに基づいて製造条件起因成分予測値を出力する。本実施形態では、製造条件起因成分学習部３１が本発明でいう第１の予測手段に相当し、製造条件起因成分予測値が本発明でいう第１の予測値に相当する。
Next, details of the learning device 3 will be described. The learning device 3 functions as a manufacturing process state prediction device according to the present invention.
The manufacturing condition causal
時間変動成分学習部３２は、予測対象製品の製造条件に因らずに、時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代の予測値（以下、時間変動成分予測値と呼ぶ）を出力する。詳細は後述するが、時間変動成分学習部３２は時間追従型学習法による学習機能を有しており、採用している時間追従型学習法のルールに基づいて時間変動成分予測値を出力する。本実施形態では、時間変動成分学習部３２が本発明でいう第２の予測手段に相当し、時間変動成分予測値が本発明でいう第２の予測値に相当する。
The time-varying
演算部３３は、製造条件起因成分学習部３１が出力した製造条件起因成分予測値と、時間変動成分学習部３２が出力した時間変動成分予測値との和を、目的変数予測値として出力する。本実施形態では、演算部３３が本発明でいう演算手段に相当する。
The
演算部３４は、目的変数実績値と、時間変動成分学習部３２が出力した時間変動成分予測値との差を演算して、製造条件起因成分学習部３１に出力する。
製造条件起因成分学習部３１は、製品を製造した際の、製造条件実績値と、演算部３４の演算結果（すなわち、目的変数実績値と時間変動成分学習部３２が出力した時間変動成分予測値との差）とに基づいて、知能的機械学習法により学習する。知能的機械学習法とは、入力値又は入力値から抽出される特徴量と学習対象の値との関係を解析する機能を有する学習法であり、例えばＪｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法、ニューラルネットワークを用いた学習法、サポートベクター回帰による学習法が該当する。製造条件起因成分学習部３１での知能的機械学習法は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と時間変動成分学習部３２が出力した時間変動成分予測値との差を第１の実績値とし、過去に製品を製造した際の製造条件の実績値と第１の実績値との関係を解析し、当該解析した関係を予測対象製品の製造条件起因成分予測値出力に反映する機能を有する。製造条件起因成分学習部３１では、製造条件実績値を入力値とし、図５の左図に示すように目的変数実績値と時間変動成分予測値との差を学習対象の値として、製造条件と、目的変数実績値と時間変動成分予測値との差との関係を解析する。
The
The manufacturing condition attributed
演算部３５は、目的変数実績値と、製造条件起因成分学習部３１が出力した製造条件起因成分予測値との差を演算して、時間変動成分学習部３２に出力する。
時間変動成分学習部３２は、製品を製造した際の演算部３５の演算結果（すなわち、目的変数実績値と製造条件起因成分学習部３１が出力した製造条件起因成分予測値との差）に基づいて、時間追従型学習法により学習する。時間追従型学習法とは、時間的に新しい学習対象の値を優先的に予測値に反映する機能を有する学習法であり、例えば指数平滑学習法又は移動平均学習法（重みつき移動平均も含む）が該当する。時間変動成分学習部３２での時間追従型学習法は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と製造条件起因成分学習部３１が出力した製造条件起因成分予測値との差を第２の実績値とし、時間的に新しい第２の実績値を優先的に予測対象製品の時間変動成分予測値出力に反映する機能を有する。時間変動成分学習部３２では、図５の右図に示すように目的変数実績値と製造条件起因成分予測値との差を、時間的に新しいものほど優先的に時間変動成分予測値に反映する。
The
The time fluctuation
図２は、学習器３による処理例を示すフローチャートである。学習器３による処理は、一般的な製造プロセス制御における機械学習と同様、予測対象製品の製造に際して目的変数予測値を出力する予測フェーズと、操業を実施して目的変数実績値と製造条件実績値とが得られた際にその実績値に基づいて学習部３１、３２の内部状態を更新する学習フェーズとを有する。図２のフローチャートは、予測対象製品が変わるたびに繰り返し実行される。
FIG. 2 is a flowchart showing an example of processing performed by the learning device 3. The processing by the learning device 3 is the same as machine learning in general manufacturing process control, the prediction phase which outputs the target variable predicted value when manufacturing the prediction target product, and the target variable actual value and the manufacturing condition actual value by performing the operation And the learning phase of updating the internal state of the
予測フェーズにおいて、ステップＳ１で、製造条件起因成分学習部３１は、予測対象製品の製造条件を入力として、採用している知能的機械学習法のルールに基づいて製造条件起因成分予測値を出力する（知能的機械学習の予測処理）。Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法の場合、記憶領域から予測対象製品の製造条件と類似する製造条件のデータ（類似データ）を抽出し、類似データを用いた回帰式を生成し、その回帰式に予測対象製品の製造条件を入力して製造条件起因成分予測値を得る。また、ニューラルネットワークを用いた学習法の場合、入力層のユニットに予測対象製品の製造条件を入力し、出力層のユニットより製造条件起因成分予測値を得る。
In the prediction phase, in step S1, the manufacturing condition-induced
また、ステップＳ２で、時間変動成分学習部３２は、採用している時間追従型学習法のルールに基づいて時間変動成分予測値を出力する（時間追従型学習の予測処理）。指数平滑学習法の場合、学習値（目的変数実績値と製造条件起因成分予測値との差を用い、後述する方法で更新してきた値）を保持しており、それをそのまま時間変動成分予測値として出力する。また、移動平均学習法の場合、例えば１０個の移動平均とするとき、過去１０製品分の目的変数実績値とその製品製造時の製造条件起因成分予測値との差を保存しておき、それらの平均値（重みつき移動平均の場合は加重平均）を時間変動成分予測値として出力する。
Further, in step S2, the time-varying
ステップＳ３で、演算部３３は、ステップＳ１において出力される製造条件起因成分予測値と、ステップＳ２において出力される時間変動成分予測値との和を、目的変数予測値として出力する。
ステップＳ４で、設定計算部として機能するプロセスコンピュータ４は、予測対象製品の製造条件と、ステップＳ３において出力される目的変数予測値とに基づいて、設備１の設定値を設定する。これを受けて、設備１は設定値に基づいて操業を実施する。
In step S3, the
In step S4, the
学習フェーズにおいて、ステップＳ５で、製造条件起因成分学習部３１は、製造条件実績値を入力値とし、目的変数実績値と時間変動成分予測値との差を学習対象の値として、採用している知能的機械学習法のルールに基づいて内部状態を更新する（知能的機械学習の学習処理）。Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法の場合、記憶領域に、目的変数実績値と時間変動成分予測値との差を製造条件実績値に紐付けて保存する。また、ニューラルネットワークを用いた学習法の場合、誤差逆伝搬法によりユニット間の重み係数を更新する。
In the learning phase, in step S5, the manufacturing condition attributed
また、ステップＳ６で、時間変動成分学習部３２は、目的変数実績値と製造条件起因成分予測値との差を学習対象の値として、採用している時間追従型学習法のルールに基づいて内部状態を更新する（時間追従型学習の学習処理）。指数平滑学習法の場合、今回の製品についての目的変数実績値と製造条件起因成分予測値との差に学習係数（０よりも大きく、１よりも小さい値）を乗じた値と、前回の学習値に（１−学習係数）を乗じた値との和を、新たな学習値とする。また、移動平均学習法の場合、保存している過去１０製品分の目的変数実績値とその製品製造時の製造条件起因成分予測値との差のうち、最も古い製品を製造した時のものを廃棄し、新しい製品（今回の製品）のものを保存する。
In step S6, the time-varying
図３に、図２の具体例として、製造条件起因成分学習部３１にＪｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法を採用し、時間変動成分学習部３２に層別なし指数平滑学習法を採用した場合の処理の流れを示す。
In FIG. 3, as a specific example of FIG. 2, processing when Just-In-Time learning method is adopted for manufacturing condition-induced
予測フェーズにおいて、製造条件起因成分学習部３１に、予測対象製品の製造条件ｘ［ｑ］が入力される。ｘは製品毎に与えられる値の集合をベクトルで表わしたものである。角括弧内は製品を表わすインデックスで、ｑは予測対象製品を指す。
図３では表現の簡便化のため、製造条件起因成分学習部３１に入力される製造条件も、設定計算部４に入力される製造条件もｘ［ｑ］で同じにしているが、上述のように設定計算部４に用いる製造条件を学習器３では用いない場合もあるし、設定計算部４に用いない製造条件を学習器３で用いる場合もある。
Ｊｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法を採用する場合、データベースとなる記憶領域ＤＢが設けられており、記憶領域ＤＢ内には過去製品の製造条件実績値ｘact［０］，・・・，ｘact［ｑ−１］と、目的変数実績値とその製品製造時の時間変動成分予測値との差ｙact［０］−ｙ＾time［０］，・・・，ｙact［ｑ−１］−ｙ＾time［ｑ−１］とが保存されている。なお、ｙ＾timeの表記は、ｙtimeの上に＾が付されているものとする。この記憶領域ＤＢに予測対象製品の製造条件ｘ［ｑ］を入力し、それと類似する製造条件のデータ（類似データ）ｘact［ｉnbr］，ｙact［ｉnbr］−ｙ＾time［ｉnbr］（ｉnbr＝ｉnbr0，・・・，ｉnbrN）を抽出する。類似度は、予測対象製品の製造条件ｘ［ｑ］との製造条件空間におけるユークリッド距離等により判定する。このようにして抽出した類似データを用いて、局所回帰モデルを生成する。回帰法としては、式（１）に示すリッジ回帰（λは正則化係数）等がある。そして、生成した局所回帰モデルに、予測対象製品の製造条件ｘ［ｑ］を入力し、式（２）に示すように、製造条件起因成分予測値ｙ＾spec［ｑ］を得る。なお、ｙ＾specの表記は、ｙspecの上に＾が付されているものとする。
In the prediction phase, the manufacturing condition-causing
In FIG. 3, for simplification of expression, the manufacturing conditions input to the manufacturing condition-induced
In the case of adopting the Just-In-Time learning method, a storage area DB as a database is provided, and in the storage area DB, the manufacturing condition result value x act [0] ,. q-1], the difference between the objective variable actual value and the time-varying component predicted value at the time of manufacture of the product y act [0] -y ^ time [0], ..., y act [q-1] -y ^ Time [q-1] is stored. In addition, it is assumed that the notation of y ^ time is that ^ is attached on y time . The manufacturing condition x [q] of the product to be predicted is input to this storage area DB, and data of similar manufacturing conditions (similar data) x act [ inbr ], y act [ inbr ]-y ^ time [ inbr ] (I nbr = i nbr0 ,..., I nbrN ) is extracted. The similarity is determined by Euclidean distance or the like in the manufacturing condition space with the manufacturing condition x [q] of the prediction target product. The local regression model is generated using the similar data extracted in this manner. As a regression method, there is ridge regression (λ is a regularization coefficient) shown in equation (1) or the like. Then, the manufacturing condition x [q] of the prediction target product is input to the generated local regression model, and the manufacturing condition-induced component prediction value ^ spec [q] is obtained as shown in Expression (2). It should be noted that the notation y ^ spec, it is assumed that on the y spec ^ is attached.
時間変動成分学習部３２は、保持している学習値ｙ＾time［ｑ］をそのまま時間変動成分予測値として出力する。
The time-varying
演算部３３は、製造条件起因成分学習部３１が出力した製造条件起因成分予測値ｙ＾spec［ｑ］と、時間変動成分学習部３２が出力した時間変動成分予測値ｙ＾time［ｑ］との和を、目的変数予測値として出力する。
The
設定計算部として機能するプロセスコンピュータ４は、予測対象製品の製造条件ｘ［ｑ］と、目的変数予測値ｙ＾spec［ｑ］＋ｙ＾time［ｑ］とに基づいて、設備１の設定値を設定する。これを受けて、設備１は設定値に基づいて操業を実施する。これにより、目的変数実績値ｙact［ｑ］、製造条件実績値ｘact［ｑ］が得られる。
The
学習フェーズにおいて、製造条件起因成分学習部３１は、記憶領域ＤＢに、目的変数実績値と時間変動成分予測値との差ｙact［ｑ］−ｙ＾time［ｑ］を製造条件実績値ｘact［ｑ］に紐付けて保存する。
In the learning phase, the manufacturing condition-causing
時間変動成分学習部３２は、目的変数実績値と製造条件起因成分予測値との差ｙact［ｑ］−ｙ＾spec［ｑ］を、それまでの学習により得られている時間変動成分予測値ｙ＾time［ｑ］に反映すべく、式（３）式により、学習値である時間変動成分予測値ｙ＾time［ｑ＋１］を更新する。αは学習係数である（０＜α＜１）。
The time-varying
以上のように、製造条件に起因する目的変数への影響代である製造条件起因成分と、時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代である時間変動成分とを切り分けて学習することにより、製造プロセスにおける所定の状態を表わす値の予測精度を向上させることができる。これにより、製造プロセスにおける所定の状態が所望の状態となるように製造プロセスを高精度に制御することが可能になる。 As described above, learning is made separately between the production condition origination component which is the influence margin to the objective variable caused by the production condition and the time variation component which is the influence margin to the objective variable of the error factor having temporal continuity. This can improve the prediction accuracy of the value representing the predetermined state in the manufacturing process. This makes it possible to control the manufacturing process with high precision so that a predetermined state in the manufacturing process becomes a desired state.
（第２の実施形態）
図４に、第２の実施形態に係る製造プロセスの制御システムの構成例を示す。
以下、図１に示す第１の実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付して説明し、第１の実施形態との相違点だけを説明する。
第２の実施形態は、第１の実施形態の演算部３３、３４、３５において＋を×に、−を÷に置き替えたものとなっている。
具体的には、演算部３３は、製造条件起因成分学習部３１が出力した製造条件起因成分予測値と、時間変動成分学習部３２が出力した時間変動成分予測値との積を、目的変数予測値として出力する。
また、演算部３４は、目的変数実績値と、時間変動成分学習部３２が出力した時間変動成分予測値との比を演算して、製造条件起因成分学習部３１に出力する。
また、演算部３５は、目的変数実績値と、製造条件起因成分学習部３１が出力した製造条件起因成分予測値との比を演算して、時間変動成分学習部３２に出力する。
Second Embodiment
FIG. 4 shows an example of the configuration of a control system of a manufacturing process according to the second embodiment.
Hereinafter, the same components as those of the first embodiment shown in FIG. 1 will be assigned the same reference numerals, and only differences from the first embodiment will be described.
In the second embodiment, + and − are replaced with x and ÷ in the
Specifically, the
In addition, the
Further, the
例えば冷却工程の温度等のモデル計算値と実績値との差を目的変数として学習することが一般的である製造プロセスには、第１の実施形態のように差学習を用いればよい。それに対して、例えば圧延工程の圧延荷重等のモデル計算値と実績値との比を目的変数として学習することが一般的である製造プロセスには、第２の実施形態のように比学習を用いるのがよい。いずれの方式が良いかの知見がない場合は、両者を学習シミュレーションする等して製造プロセスの特性を鑑み、選択すればよい。 For example, as in the first embodiment, difference learning may be used for a manufacturing process in which it is common to learn, as an objective variable, the difference between a model calculated value such as the temperature of a cooling step and the actual value. On the other hand, ratio learning is used as in the second embodiment for a manufacturing process in which it is common to learn, for example, the ratio between a model calculated value such as a rolling load in a rolling process and actual values as an objective variable. That's good. If there is no knowledge of which method is better, it may be selected in consideration of the characteristics of the manufacturing process by performing learning simulation on the both.
なお、学習器３は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータにより実現される。
この場合に、図１では、一つのコンピュータが学習器３として機能するかのように図示するが、複数のコンピュータが相まって学習器３として機能し、ネットワークを介して相互に入出力を行うような形態でもよい。
また、図１では、学習器３をプロセスコンピュータ４と別途設置する構成として図示するが、例えばプロセスコンピュータ４の計算能力が十分に高い場合は、プロセスコンピュータ４が学習器３として機能するように構成してもよく、本発明を適用する製造プロセスの状態予測装置のハードウェア構成は限定されるものではない。
The learning device 3 is realized by, for example, a computer provided with a CPU, a ROM, a RAM, and the like.
In this case, although it is illustrated in FIG. 1 as if one computer functions as the learning device 3, a plurality of computers work together as the learning device 3 to mutually input and output via the network. It may be a form.
Although FIG. 1 illustrates the learning device 3 separately from the
本発明を適用した手法による効果を数値実験により検証した。
図６に、数値実験のための機能構成を示す。数値実験では、熱延鋼板を製造する熱間圧延プロセスを対象にして、予測対象製品となる熱延鋼板の製造条件である圧延条件を入力として、粗圧延した後に仕上げ圧延で当該熱延鋼板に生じる幅縮み量を目的変数として予測する。幅縮み量は、粗圧延機で圧延後の熱延鋼板の出側の幅（粗出側幅）と、仕上げ圧延機で圧延後の当該熱延鋼板の出側の幅（仕上げ出側幅）との差分として定義される。
本発明を適用した手法（発明法と呼ぶ）では、パーソナルコンピュータ１００で製造条件起因成分学習部３１、時間変動成分学習部３２、演算部３３〜３５を再現して、数値実験を行った。工場の操業実績記録に残っている製造条件をパーソナルコンピュータ１００に入力し、それに基づく幅縮み量の予測値を、同じく操業実績記録に残っている幅縮み量の実績値と比較した。製造条件起因成分学習部３１にはＪｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法を採用し、時間変動成分学習部には層別なし指数平滑学習法を採用した。
The effects of the method to which the present invention is applied are verified by numerical experiments.
FIG. 6 shows the functional configuration for the numerical experiment. In the numerical experiment, the hot rolling process for producing a hot rolled steel sheet is targeted, rough rolling is performed after taking rolling conditions which are production conditions of the hot rolled steel sheet to be a prediction target product as input, and the hot rolled steel sheet is The amount of width reduction that occurs is predicted as an objective variable. The amount of width reduction is the width on the outlet side of the hot rolled steel sheet after rolling with a rough rolling mill (rough outlet side width) and the width on the outlet side of the hot rolled steel sheet after rolling with a finishing mill (finish outlet side width) It is defined as the difference between
In the method to which the present invention is applied (referred to as the inventive method), numerical experiments were performed by reproducing the manufacturing condition-induced
また、比較法１として、特許文献３の手法を参考に、知能的機械学習法で目的変数実績を学習し、目的変数実績値と知能的機械学習予測値との差を指数平滑学習で学習、補正する手法の数値実験も行った。なお、特許文献３ではニューラルネットワークを用いた学習法を採用しているが、ここでは発明法と同条件で比較するためＪｕｓｔ−Ｉｎ−Ｔｉｍｅ学習法を採用した。
また、比較法２として、製造条件起因成分学習部３１に知能的機械学習法でなく、指数平滑処理による層別学習を採用する手法の数値実験も行った。
In addition, as the
In addition, as the
図７に、幅縮み実績値と、発明法による幅縮み予測値との関係をプロットした、幅縮み量予測精度を表わす散布図を示す。
一方、図８に、比較法１による幅縮み量予測精度を表わす散布図を示す。図９に、比較法２による幅縮み量予測精度を表わす散布図を示す。
発明法では、比較法１より５％程度の予測誤差のばらつきが減少していることが確認できる。これは、比較法１と比べて、発明法では製造条件起因成分と時間変動成分との切り分けがより良くできていることを示している。
また、比較法２と比較しても、発明法の予測精度が良いことが確認できる。これは、製造条件起因成分学習部３１に指数平滑処理による層別学習を採用する場合、背景技術の欄で既述した層別学習での問題に起因して予測精度が上がらないためであり、換言すれば、製造条件起因成分学習部３１に知能的機械学習法を用いる本発明の特徴が効果を発揮していることを示している。
FIG. 7 shows a scatter diagram representing the accuracy of the amount of width reduction prediction in which the relationship between the actual value of width reduction and the value of width reduction prediction according to the inventive method is plotted.
On the other hand, FIG. 8 shows a scatter diagram showing the width reduction amount prediction accuracy according to the
According to the invention method, it can be confirmed from the
Moreover, compared with the
以上、本発明を一実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術的思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
本発明は、上記実施形態のように鋼板の冷却や幅制御に適用されるだけでなく、汎用的に適用可能であって、製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を予測するのに広く効果を有する。
また、本発明は、本発明の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。
While the present invention has been described with one embodiment, the above embodiment is merely an example of embodying the present invention, and the technical scope of the present invention is interpreted limitedly by these. It must not be. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the technical idea or main features thereof.
The present invention is not only applied to cooling and width control of a steel plate as in the above-described embodiment, but is universally applicable and widely effective in predicting a value representing a predetermined state in a manufacturing process. Have.
Furthermore, the present invention can also be implemented by supplying software (program) for realizing the functions of the present invention to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer of the system or apparatus reading and executing the program. It is feasible.
１：設備、２：上位コンピュータ、３：学習器、４：プロセスコンピュータ、３１：製造条件起因成分学習部、３２：時間変動成分学習部、３３〜３５：演算器、１００：パーソナルコンピュータ
1: Equipment 2: High-order computer 3: Learning device 4: Process computer 31: Manufacturing condition-induced component learning unit 32: Time-varying
Claims (11)
予測対象製品の製造条件を入力として、前記製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測し、
製造条件の実績値と目的変数の実績値とを用いて学習を行う製造プロセスの状態予測装置であって、
予測対象製品の製造条件を入力として、製造条件に起因する目的変数への影響代の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測手段と、
時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測手段と、
前記第１の予測手段が出力した第１の予測値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との和又は積を、目的変数の予測値として出力する演算手段とを備え、
前記第１の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との差又は比を第１の実績値とし、過去に製品を製造した際の製造条件の実績値と第１の実績値との関係を解析し、前記解析した関係を予測対象製品の第１の予測値出力に反映する機能を有する第１の学習法により学習し、
前記第２の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第１の予測手段が出力した第１の予測値との差又は比を第２の実績値とし、時間的に新しい第２の実績値を優先的に予測対象製品の第２の予測値出力に反映する機能を有する第２の学習法により学習することを特徴とする製造プロセスの状態予測装置。 Targeting the manufacturing process to manufacture products
Based on the manufacturing conditions of the product to be predicted, the value representing a predetermined state in the manufacturing process is predicted as a target variable,
A manufacturing process state prediction device that performs learning using actual values of manufacturing conditions and actual values of objective variables,
A first prediction unit that receives a manufacturing condition of a product to be predicted as an input, and outputs a first prediction value that is a prediction value of an influence margin on an objective variable caused by the manufacturing condition;
A second prediction means for outputting a second predicted value which is a predicted value of an influence factor of an error factor having temporal continuity on an objective variable;
Arithmetic means for outputting the sum or product of the first prediction value output by the first prediction means and the second prediction value output from the second prediction means as the prediction value of the target variable,
The first prediction means sets a difference or ratio between the actual value of the objective variable when the product was manufactured in the past and the second predicted value output by the second prediction means as a first actual value, The first learning with the function of analyzing the relationship between the actual value of the manufacturing conditions and the first actual value when manufacturing the product, and reflecting the analyzed relationship in the first predicted value output of the product to be predicted Learn by law,
The second prediction means sets a difference or a ratio between the actual value of the objective variable at the time of manufacturing the product in the past and the first predicted value output by the first prediction means as a second actual value. A manufacturing process state prediction apparatus characterized by learning according to a second learning method having a function of reflecting on a second predicted value output of a product to be predicted preferentially a second new actual performance value.
予測対象製品となる熱延鋼板の製造条件である圧延条件を入力として、粗圧延した後に仕上げ圧延で当該熱延鋼板に生じる幅縮み量を目的変数として予測することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の製造プロセスの状態予測装置。 For hot rolling process to manufacture hot rolled steel sheet,
A rolling condition which is a manufacturing condition of a hot rolled steel sheet to be a prediction target product is input, and after rough rolling is performed, a width shrinkage amount occurring in the hot rolled steel sheet in finish rolling is predicted as a target variable. The state prediction apparatus of the manufacturing process of any one of 3.
予測対象製品の製造条件と、前記製造プロセスの状態予測装置が出力した目的変数の予測値とに基づいて、前記製造プロセスにおける所定の設定値を設定する設定計算手段とを備えたことを特徴とする製造プロセスの制御システム。 The manufacturing process state prediction apparatus according to any one of claims 1 to 4.
Setting calculation means for setting a predetermined set value in the manufacturing process based on the manufacturing conditions of the product to be predicted and the predicted value of the target variable output from the state prediction device of the manufacturing process. Control system for manufacturing process.
予測対象製品の製造条件を入力として、前記製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測し、
製造条件の実績値と目的変数の実績値とを用いて学習を行う製造プロセスの状態予測方法であって、
第１の予測手段が、予測対象製品の製造条件を入力として、製造条件に起因する目的変数への影響代の予測値である第１の予測値を出力するステップと、
第２の予測手段が、時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代の予測値である第２の予測値を出力するステップと、
演算手段が、前記第１の予測手段が出力した第１の予測値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との和又は積を、目的変数の予測値として出力するステップとを有し、
さらに、
前記第１の予測手段が、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との差又は比を第１の実績値とし、過去に製品を製造した際の製造条件の実績値と第１の実績値との関係を解析し、前記解析した関係を予測対象製品の第１の予測値出力に反映する機能を有する第１の学習法により学習するステップと、
前記第２の予測手段が、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第１の予測手段が出力した第１の予測値との差又は比を第２の実績値とし、時間的に新しい第２の実績値を優先的に予測対象製品の第２の予測値出力に反映する機能を有する第２の学習法により学習するステップとを有することを特徴とする製造プロセスの状態予測方法。 Targeting the manufacturing process to manufacture products
Based on the manufacturing conditions of the product to be predicted, the value representing a predetermined state in the manufacturing process is predicted as a target variable,
It is a state prediction method of a manufacturing process in which learning is performed using actual values of manufacturing conditions and actual values of objective variables,
The first prediction means outputs a first predicted value which is a predicted value of an influence margin to an objective variable caused by the manufacturing condition, with the manufacturing condition of the product to be predicted as an input;
The second prediction means outputting a second predicted value which is a predicted value of an influence factor of an error factor having temporal continuity on an objective variable;
Outputting the sum or product of the first predicted value output from the first prediction means and the second predicted value output from the second prediction means as a predicted value of the objective variable; Have
further,
The first prediction means takes as a first actual value the difference or ratio between the actual value of the objective variable when the product was manufactured in the past and the second predicted value output by the second prediction means. The first learning with the function of analyzing the relationship between the actual value of the manufacturing conditions and the first actual value when manufacturing the product, and reflecting the analyzed relationship in the first predicted value output of the product to be predicted Learning by law,
The second prediction means sets a difference or ratio between the actual value of the objective variable at the time of manufacturing the product in the past and the first predicted value output by the first prediction means as the second actual value, Forecasting of a manufacturing process characterized by the step of: learning by a second learning method having a function of preferentially reflecting a second new actual performance value to a second predicted value output of a product to be predicted Method.
予測対象製品の製造条件を入力として、前記製造プロセスにおける所定の状態を表わす値を目的変数として予測し、
製造条件の実績値と目的変数の実績値とを用いて学習を行うためのプログラムであって、
予測対象製品の製造条件を入力として、製造条件に起因する目的変数への影響代の予測値である第１の予測値を出力する第１の予測手段と、
時間的連続性がある誤差因子の目的変数への影響代の予測値である第２の予測値を出力する第２の予測手段と、
前記第１の予測手段が出力した第１の予測値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との和又は積を、目的変数の予測値として出力する演算手段としてコンピュータを機能させ、
前記第１の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第２の予測手段が出力した第２の予測値との差又は比を第１の実績値とし、過去に製品を製造した際の製造条件の実績値と第１の実績値との関係を解析し、前記解析した関係を予測対象製品の第１の予測値出力に反映する機能を有する第１の学習法により学習し、
前記第２の予測手段は、過去に製品を製造した際の目的変数の実績値と前記第１の予測手段が出力した第１の予測値との差又は比を第２の実績値とし、時間的に新しい第２の実績値を優先的に予測対象製品の第２の予測値出力に反映する機能を有する第２の学習法により学習することを特徴とするプログラム。 Targeting the manufacturing process to manufacture products
Based on the manufacturing conditions of the product to be predicted, the value representing a predetermined state in the manufacturing process is predicted as a target variable,
A program for performing learning using actual values of manufacturing conditions and actual values of objective variables,
A first prediction unit that receives a manufacturing condition of a product to be predicted as an input, and outputs a first prediction value that is a prediction value of an influence margin on an objective variable caused by the manufacturing condition;
A second prediction means for outputting a second predicted value which is a predicted value of an influence factor of an error factor having temporal continuity on an objective variable;
A computer is used as computing means for outputting the sum or product of the first predicted value output from the first prediction means and the second predicted value output from the second prediction means as the predicted value of the objective variable Let
The first prediction means sets a difference or ratio between the actual value of the objective variable when the product was manufactured in the past and the second predicted value output by the second prediction means as a first actual value, The first learning with the function of analyzing the relationship between the actual value of the manufacturing conditions and the first actual value when manufacturing the product, and reflecting the analyzed relationship in the first predicted value output of the product to be predicted Learn by law,
The second prediction means sets a difference or a ratio between the actual value of the objective variable at the time of manufacturing the product in the past and the first predicted value output by the first prediction means as a second actual value. A program characterized by learning by a second learning method having a function of preferentially reflecting a second new actual performance value on a second predicted value output of a product to be predicted.
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021030264A (en) * | 2019-08-23 | 2021-03-01 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Learning model generation method, database construction method, mill setup setting method, manufacturing method of rolled material, manufacturing method of processing object, and learning model generation device |
| JP2021133415A (en) * | 2020-02-28 | 2021-09-13 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Model learning method, flying plate thickness changing method, steel plate manufacturing method, model learning device, flying plate thickness changing device and steel plate manufacturing device |
| WO2021200281A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | Ｍｉ－６株式会社 | Test evaluation system, program, and test evaluation method |
| JPWO2021229949A1 (en) * | 2020-05-15 | 2021-11-18 | ||
| JP2021534055A (en) * | 2019-07-16 | 2021-12-09 | 東北大学Northeastern University | How to determine the total alumina production index based on a multi-scale deep convolutional neural network |
| JP2021196682A (en) * | 2020-06-10 | 2021-12-27 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Surface roughness estimating method, steel strip producing method and learnt machine learning model-generating method |
| JP2022016148A (en) * | 2020-07-10 | 2022-01-21 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Setting value deciding method, product production method, rolled material production method, and setting value deciding device |
| WO2022054499A1 (en) * | 2020-09-14 | 2022-03-17 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Steel strip and method for producing same |
| WO2022054500A1 (en) * | 2020-09-14 | 2022-03-17 | Ｊｆｅスチール株式会社 | System for predicting material characteristic value, and method for producing metal sheet |
| CN115608793A (en) * | 2022-12-20 | 2023-01-17 | 太原科技大学 | Precision rolling temperature regulation and control method for mechano-fusion data |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04367901A (en) * | 1991-06-17 | 1992-12-21 | Kobe Steel Ltd | Learning control method in process lens |
| JPH11707A (en) * | 1997-04-17 | 1999-01-06 | Nkk Corp | Method for controlling rolling mill and controller for rolling mill |
-
2017
- 2017-11-09 JP JP2017216618A patent/JP6922675B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04367901A (en) * | 1991-06-17 | 1992-12-21 | Kobe Steel Ltd | Learning control method in process lens |
| JPH11707A (en) * | 1997-04-17 | 1999-01-06 | Nkk Corp | Method for controlling rolling mill and controller for rolling mill |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021534055A (en) * | 2019-07-16 | 2021-12-09 | 東北大学Northeastern University | How to determine the total alumina production index based on a multi-scale deep convolutional neural network |
| JP7078294B2 (en) | 2019-07-16 | 2022-05-31 | 東北大学 | How to determine the total alumina production index based on a multi-scale deep convolutional neural network |
| JP7140073B2 (en) | 2019-08-23 | 2022-09-21 | Ｊｆｅスチール株式会社 | LEARNING MODEL GENERATION METHOD, DATABASE CONSTRUCTION METHOD, MILL SETUP SETTING METHOD, ROLLED MATERIAL MANUFACTURING METHOD, PROCESSING TARGET MANUFACTURING METHOD, AND LEARNING MODEL GENERATING DEVICE |
| JP2021030264A (en) * | 2019-08-23 | 2021-03-01 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Learning model generation method, database construction method, mill setup setting method, manufacturing method of rolled material, manufacturing method of processing object, and learning model generation device |
| JP2021133415A (en) * | 2020-02-28 | 2021-09-13 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Model learning method, flying plate thickness changing method, steel plate manufacturing method, model learning device, flying plate thickness changing device and steel plate manufacturing device |
| JP7211386B2 (en) | 2020-02-28 | 2023-01-24 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Model learning method, running strip thickness changing method, steel plate manufacturing method, model learning device, running strip thickness changing device, and steel plate manufacturing device |
| JP6955811B1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-27 | Ｍｉ−６株式会社 | Test evaluation system, program and test evaluation method |
| WO2021200281A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | Ｍｉ－６株式会社 | Test evaluation system, program, and test evaluation method |
| WO2021229949A1 (en) * | 2020-05-15 | 2021-11-18 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Method for predicting temperature deviation in thick steel plate, method for controlling temperature deviation in thick steel plate, method for generating temperature deviation prediction model for thick steel plate, method for producing thick steel plate, and equipment for producing thick steel plate |
| JPWO2021229949A1 (en) * | 2020-05-15 | 2021-11-18 | ||
| JP2021196682A (en) * | 2020-06-10 | 2021-12-27 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Surface roughness estimating method, steel strip producing method and learnt machine learning model-generating method |
| JP2022016148A (en) * | 2020-07-10 | 2022-01-21 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Setting value deciding method, product production method, rolled material production method, and setting value deciding device |
| JP7314872B2 (en) | 2020-07-10 | 2023-07-26 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Setting value determination method, product manufacturing method, rolling material manufacturing method, and setting value determination device |
| WO2022054500A1 (en) * | 2020-09-14 | 2022-03-17 | Ｊｆｅスチール株式会社 | System for predicting material characteristic value, and method for producing metal sheet |
| JP2022048038A (en) * | 2020-09-14 | 2022-03-25 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Material characteristic value estimation system and metal plate manufacturing method |
| JP7200982B2 (en) | 2020-09-14 | 2023-01-10 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Material property value prediction system and metal plate manufacturing method |
| JP2022048037A (en) * | 2020-09-14 | 2022-03-25 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Steel strip and manufacturing method thereof |
| JP7314891B2 (en) | 2020-09-14 | 2023-07-26 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Steel strip manufacturing method |
| WO2022054499A1 (en) * | 2020-09-14 | 2022-03-17 | Ｊｆｅスチール株式会社 | Steel strip and method for producing same |
| CN115608793A (en) * | 2022-12-20 | 2023-01-17 | 太原科技大学 | Precision rolling temperature regulation and control method for mechano-fusion data |
| CN115608793B (en) * | 2022-12-20 | 2023-04-07 | 太原科技大学 | Finish rolling temperature regulation and control method for mechanism fusion data |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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