JP5795645B2 - 多変量モデルを用いた離散型製造プロセスの制御 - Google Patents
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Description
YSP=Yデータ値(例えば、収率または品質)の設定点または標的値であり、
Ypred=Yデータ値の予測値である。いくつかの実施形態では、Ypredは、XMV、XD、およびXKに基づく部分最小二乗モデルまたは他の好適なモデルによって決定される。XKは、YSP、Ypred、XMV、およびXDの既知の過去または現在の値を表し、XMVは、対照のための操作変数の将来の値を表す。例えば、Ypred=fY(XK,XMV,XD)であり、式中、fYは、モデル関数であり、
θY、θMV、θDModX、θT2、およびθtは、ペナルティ加重であり、
EMV=ペナルティ加重θMVを受ける所望の軌道からの操作変数の偏差の量に関する関数であり、
EDModX=ペナルティθDModXを受けるDModX空間の量であり、
Et=ペナルティθtを受けるスコアtの部分である。
上記で論議されたように、T2は、モデル超平面内の中心からの多変量系の距離を表す。T2値は、主成分分析または部分最小二乗モデルから導出される関数(fT2)に基づき、T2=fT2(XK,XMV,XD)と表すことができる。DModXは、モデル超平面内からの多変量系の偏差を表す。DModX値は、主成分分析または部分最小二乗モデルから導出される関数(fDModX)に基づき、DModX=fDModX(XK,XMV,XD)と表すことができる。t値は、主成分分析または部分最小二乗モデルから導出される関数(fti)に基づき、ti=fti(XK,XMV,XD)と表すことができ、式中、tiは、i番目のスコアの値を表す。XDの値は、従属変数の将来の値を表し、XKおよびXMVに関する適切な関数(fXD)に基づき、例えば、XD=fXD(XK,XMV)である。いくつかの実施形態では、fXDは、有限インパルス応答(FIR)モデルである。関数fXDはまた、自己回帰移動平均モデル(ARMA)であり得る。fXDの他のタイプのモデルが、当業者にとって明白となるであろう。
Claims (31)
- 射出成形プロセスを制御するためのコンピュータ実装方法であって、
該方法は、
該射出成形プロセスの少なくとも一部の後に測定されたデータを受信することであって、該データは、該射出成形プロセスの1つ以上のプロセスパラメータ、1つ以上の動作パラメータ、または両方を表す、ことと、
前記1つ以上のプロセスパラメータの過去または現在の値を表すように、受信された前記データを用いて生成される多変量モデルによって前記射出成形プロセスの現在の状態を近似することと、
前記1つ以上のプロセスパラメータの将来の値を表すように、受信された前記データを用いて生成される前記多変量モデルによって前記射出成形プロセスの期待される状態を予測することと、
近似した前記射出成形プロセスを予測した射出成形プロセスと比較し、結果を提供する、ことと、
該比較の結果が条件を満たすと、該射出成形プロセスのための一組の動作パラメータに対する1つ以上の値を決定することであって、前記結果は、予測されるスコア値と、多変量統計量とのうちの少なくとも一方を含む、ことと、
該比較の結果が条件を満たすと、前記1つ以上のプロセスパラメータの前記将来の値に基づき1つ以上のプロセスパラメータを調節することによって、目的関数を最適化する該射出成形プロセスのための一組の動作パラメータに対する1つ以上の値を決定することと、
該一組の動作パラメータのための該1つ以上の決定された値が基準を満たすとき、該射出成形プロセスの少なくとも1つの動作パラメータを更新することによって、前記射出成形プロセス中に前記目的関数を最適化することと
を含む、方法。 - 前記一組の動作パラメータは、前記射出成形プロセスの理想的な動作パラメータを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記更新することは、前記決定された値のうちの1つ以上を前記射出成形プロセスのツ
ールに通信することを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記更新することは、前記射出成形プロセスと関連付けられた機械の少なくとも1つの動作パラメータを設定することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記条件は、前記射出成形プロセスについての多変量解析における傾向を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記予測されるスコア値、前記多変量統計量、または両方が、1つ以上の閾値関数を超える場合、前記条件は満たされる、請求項1に記載の方法。
- 前記多変量統計量は、スコア、ホテリングのT2値、DModX値、残差標準偏差値、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記多変量統計量は、主成分分析または部分最小二乗解析を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記目的関数は、前記射出成形プロセスの制御可能パラメータの値を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記目的関数を最適化することは、前記目的関数を最小化することを含む、請求項9に記載の方法。
- 前記目的関数は、二次関数である、請求項10に記載の方法。
- 前記プロセスパラメータは、前記射出成形プロセスの間、直接的には設定可能ではない、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上のプロセスパラメータは、前記動作パラメータと関連付けられている、請求項1に記載の方法。
- 前記動作パラメータは、ユーザ設定可能である、請求項13に記載の方法。
- 前記プロセスパラメータの値は、鋳型の外側、該鋳型の1つ以上の空洞内、または両方において観察された値を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記射出成形プロセスは、離散型製造プロセスである、請求項1に記載の方法。
- 前記射出成形プロセスの少なくとも1つの故障条件を検出することと、
該少なくとも1つの故障条件の検出に応じて、該射出成形プロセスのプロセスパラメータと関連付けられた前記受信されたデータをフィルタリングすることと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの故障条件は、故障状態または故障状態に向かう傾向を含む、請求項17に記載の方法。
- 前記フィルタリングすることは、前記受信されたデータの一部を無視すること、または該受信されたデータの一部を除去することのうちの少なくとも1つを含む、請求項17に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの故障条件は、故障検出モデルに少なくとも部分的に基づいて検出される、請求項17に記載の方法。
- 前記故障検出モデルは、デフォルトモデルに基づいている、請求項20に記載の方法。
- 前記射出成形プロセスの少なくとも1つの故障を検出することと、
該検出された故障に少なくとも部分的に基づいて、前記多変量モデルを修正することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記射出成形プロセスを近似する前記多変量モデルを生成することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記受信されたデータに少なくとも部分的に基づいて、前記多変量モデルを更新することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記多変量モデルを更新することは、該多変量モデルにおける値を修正すること、または新しい多変量モデルを生成することを含む、請求項24に記載の方法。
- 前記1つ以上のプロセスパラメータは、環境変化、材料変化、プロセス設定点変化、前記射出成形プロセスの少なくとも1つのプロセスツールの劣化、鋳型の温度変化、またはそれらの任意の組み合わせのうちの少なくとも1つと関連付けられている、請求項1に記載の方法。
- 前記受信されたデータは、前記射出成形プロセスのサイクルの完了後に測定されたデータを表す、請求項1に記載の方法。
- 多変量モデルを用いて離散型製造プロセスを制御するための方法であって、
該方法は、
閉ループコントローラを提供することと、
前記多変量モデルを用いて該製造プロセスを表すことと、
データ比較モジュールを用いて、予測部分および近似部分を比較することであって、該比較は、
1つ以上のプロセスパラメータの過去または現在の値を表すように、受信されたデータを用いて生成される多変量モデルによって前記製造プロセスの現在の状態を近似部分で近似することと、
前記1つ以上のプロセスパラメータの将来の値を表すように、受信された前記データを用いて生成される前記多変量モデルによって前記製造プロセスの期待される状態を前記予測部分で予測することと、を含む、比較することと、
ソルバモジュールを用いて、該データ比較モジュールの出力に基づいて、該製造プロセスのための少なくとも1つの制御措置を決定することと、
該閉ループコントローラによって決定された該少なくとも1つの制御措置に基づいて、該製造プロセスの一組の動作パラメータを更新することによって、前記製造プロセス中に目的関数を最適化することと
を含む、方法。 - 命令を含むコンピュータ可読記憶媒体であって、該命令は、射出成形装置と通信するデータ処理装置に、
射出成形プロセスの少なくとも一部の後に測定されたデータを受信することであって、該データは、該射出成形プロセスの1つ以上のプロセスパラメータ、1つ以上の動作パラ
メータ、または両方を表す、ことと、
前記1つ以上のプロセスパラメータの過去または現在の値を表すように、受信された前記データを用いて生成される多変量モデルによって前記射出成形プロセスの現在の状態を近似することと、
近似した前記射出成形プロセスを予測した射出成形プロセスと比較し、結果を提供することであって、前記結果は、予測されるスコア値と、多変量統計量とのうちの少なくとも一方を含む、ことと、
該結果が条件を満たすと、目的関数を最適化する該射出成形プロセスのための一組の動作パラメータに対する1つ以上の値を決定することと、
該一組の動作パラメータに対する該1つ以上の決定された値が基準を満たすとき、該射出成形プロセスの少なくとも1つの動作パラメータを更新することによって、前記射出成形プロセス中に前記目的関数を最適化することと
を行わせるように動作可能である、媒体。 - 射出成形プロセスを制御するためのシステムであって、
該システムは、
該射出成形プロセスの少なくとも一部の後に測定されたデータを受信するためのデータ取得手段であって、該データは、該射出成形プロセスの1つ以上のプロセスパラメータ、1つ以上の動作パラメータ、または両方を表す、データ取得手段と、
前記1つ以上のプロセスパラメータの将来の値を表すように、受信された前記データを用いて生成される多変量モデルによって前記射出成形プロセスの現在の状態を近似する、データ近似手段と、
近似した前記射出成形プロセスを予測した射出成形プロセスと比較し、結果を提供するためのデータ比較手段であって、前記結果は、予測されるスコア値と、多変量統計量とのうちの少なくとも一方を含む、データ比較手段と、
該比較の結果が条件を満たすと、1つ以上のプロセスパラメータの前記将来の値に基づき1つ以上の動作パラメータを調節することによって、目的関数を最適化する該射出成形プロセスのための一組の動作パラメータに対する1つ以上の値を決定するためのプロセス論理手段と、
該一組の動作パラメータに対する該1つ以上の決定された値が基準を満たすとき、該射出成形プロセスの少なくとも1つの動作パラメータを更新することによって、前記射出成形プロセス中に前記目的関数を最適化するためのプロセス制御手段と
を含む、システム。 - 離散型製造プロセスを最適化するためのシステムであって、
該システムは、
該製造プロセスと通信するデータ処理モジュールであって、該データ処理モジュールは、
該製造プロセスの少なくとも一部の後に測定されたデータを受信することであって、該データは、該製造プロセスの1つ以上のプロセスパラメータ、1つ以上の動作パラメータ、または両方を表す、ことと、
前記1つ以上のプロセスパラメータの過去または現在の値を表すように、受信された前記データを用いて生成される多変量モデルによって前記製造プロセスの現在の状態を近似することと、
前記1つ以上のプロセスパラメータの将来の値を表すように、受信された前記データを用いて生成される前記多変量モデルによって前記製造プロセスの期待される状態を予測することと、
近似した前記製造プロセスを予測した製造プロセスと比較することと、
予測されるスコア値、多変量統計量、または両方のうちの少なくとも1つを決定することと
を行うように構成される、データ処理モジュールと、
ソルバモジュールであって、該ソルバモジュールは、
該予測されるスコア値、該多変量統計量、または両方のうちの少なくとも1つを受信することと、
該予測されるスコア値、該多変量統計量、または両方が条件を満たすと、該製造プロセスのための一組の動作パラメータを生成することであって、該生成することは、該製造プロセスの設定可能パラメータの値および前記1つ以上のプロセスパラメータのデータを関連付ける最適化目的関数に基づいている、ことと
を行うように構成される、ソルバモジュールと、
該製造プロセスの少なくとも1つの動作パラメータを更新することによって、前記製造プロセス中に目的関数を最適化するように構成されるコントローラモジュールと
を含む、システム。
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