CN111133390A - 工厂管理系统和管理装置 - Google Patents

工厂管理系统和管理装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111133390A
CN111133390A CN201880060830.XA CN201880060830A CN111133390A CN 111133390 A CN111133390 A CN 111133390A CN 201880060830 A CN201880060830 A CN 201880060830A CN 111133390 A CN111133390 A CN 111133390A
Authority
CN
China
Prior art keywords
values
plant
state
value
control device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201880060830.XA
Other languages
English (en)
Inventor
古市和也
井川玄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chiyoda Corp
Original Assignee
Chiyoda Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chiyoda Corp filed Critical Chiyoda Corp
Publication of CN111133390A publication Critical patent/CN111133390A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41885Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/31From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31001CIM, total factory control
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/32Operator till task planning
    • G05B2219/32071Adaptive fuzzy controller, tunes itself as function of machine parameter variation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

工厂管理系统1具备控制装置20和管理装置30。控制装置20具备:设定多个操作量的值的操作量设定部、取得示出工厂3的运转状况的状态量的值的状态量取得部、以及将操作量的值和状态量的值发送到管理装置30的发送部。管理装置30具备:从控制装置20取得操作量的值和状态量的值的取得部、将操作量的设定值与工厂3基于这些设定值而运转时的多个状态量的实测值或推测值相对应地储存的数据库、以及判定部,所述判定部参照由取得部取得的操作量的值和状态量的值与储存在数据库中多个操作量的设定值和多个状态量的实测值或推测值的对应,判定可对工厂3的规定的状态量的值进行改善的操作量的设定值,并出示给控制装置。

Description

工厂管理系统和管理装置
技术领域
本发明涉及用于管理工厂的运转状况的工厂管理系统和可在该工厂管理系统中利用的管理装置。
背景技术
在用于生产化学产品、工业产品等的工厂中,熟练的操作员依次设定许多操作量,由此,控制运转。可是,一边准确地把握可能时刻变化的运转状况并且预测各种状态量由于操作量的变更怎样变化一边通过操作许多操作量来使运转状况接近于期望的目标并不是容易的。
已知为了模拟这样的工厂中的复杂的工艺而使用实际中使工厂运转时的各种操作量、状态量等来进行强化学习的技术(例如,参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2004-178492号公报。
发明内容
发明要解决的课题
本发明人们识别出如下内容作为课题,即:在各种工厂中,为了适当地支持工厂的运转,需要能够一边抑制追加的硬件资源的成本、处理负载的增大等一边提供为了改善工厂的运转状况而有用的信息的技术。
本发明鉴于这样的状况而完成,其目的在于,提供适当地支持工厂的运转的技术。
用于解决课题的方案
为了解决上述课题,本发明的某个方式的工厂管理系统具备:控制工厂的运转的控制装置、以及提供用于管理工厂的运转状况的信息的管理装置。控制装置具备:设定用于控制工厂的运转的多个操作量的值的操作量设定部、取得示出工厂的运转状况的多个状态量的值的状态量取得部、以及将由操作量设定部设定的操作量的值和由状态量取得部取得的状态量的值发送到管理装置的发送部。管理装置具备:从控制装置取得操作量的值和状态量的值的取得部、将多个操作量的设定值与工厂基于这些设定值而运转时的多个状态量的实测值或推测值相对应地储存的数据库、以及判定部,其参照由取得部取得的操作量的值和状态量的值与储存在数据库中的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值或推测值的对应,判定可对工厂的规定的状态量的值进行改善的操作量的设定值,并出示给控制装置。
示出工厂的运转状况的状态量包括与工厂的运转条件相关的状态量、以及与工厂的运转结果相关的状态量。与工厂的运转条件相关的状态量包括例如原料的性状、气温或湿度等气象条件等。与工厂的运转结果相关的状态量包括例如产品的量、收获率、组成、纯度等。
根据该方式,能够利用简易的结构来以高精度判定推荐值。因此,能够一边抑制追加的硬件资源的成本、处理负载的增大等一边出示用于改善工厂的运转状况的推荐值,因此,能够适当地支持工厂的运转。
该工厂管理系统还可以具备:模拟器,用于模拟工厂的运转状况;学习装置,基于从控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值来使模拟器学习;以及数据库生成装置,使用由学习装置学习的模拟器来计算工厂基于未从控制装置取得的操作量的设定值而运转时的状态量的推测值,并生成除了储存从控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值之外还储存未从控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的推测值的数据库。
根据该方式,能够基于实测值使模拟器学习来提高精度,并且能够生成储存更细致的数据的数据库,因此,能够以更高的精度判定推荐值,从而能够适当地支持工厂的运转。此外,即使是还未积累许多实际成果数据的工厂,由于对推荐值的判定所需的量的数据进行插值,因此,能够以高精度判定推荐值,从而能够适当地支持工厂的运转。
管理装置可以在规定的定时取得由数据库生成装置生成的数据库来更新数据库。
根据该方式,由于随时取得精度进一步提高的数据库来更新,所以能够以更高的精度判定推荐值,从而能够适当地支持工厂的运转。
本发明的另一方式是管理装置。该装置具备:取得部,从控制工厂的运转的控制装置取得用于控制工厂的运转的多个操作量的值和示出工厂的运转状况的状态量的值;数据库,将多个操作量的设定值和工厂基于这些设定值而运转时的多个状态量的实测值或推测值相对应地储存;以及判定部,参照由取得部取得的操作量的值和状态量的值与储存在数据库中的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值或推测值的对应,判定可对工厂的规定的状态量的值进行改善的操作量的设定值,并出示给控制装置。
根据该方式,能够利用简易的结构以高精度判定推荐值。此外,能够一边抑制追加的硬件资源的成本、处理负载的增大等一边出示用于改善工厂的运转状况的推荐值,因此,能够适当地支持工厂的运转。
数据库可以包括工厂基于未从控制装置取得的操作量的设定值而运转时的状态量的推测值,所述推测值使用用于模拟工厂的运转状况的模拟器来计算,所述模拟器基于从控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值来学习。
根据该方式,此外,即使是还未积累许多实际成果数据的工厂,由于对推荐值的判定所需的量的数据进行插值,因此,能够以高精度判定推荐值,从而能够适当地支持工厂的运转。
本发明的又一方式是工厂管理系统。该工厂管理系统具备:模拟器,用于模拟工厂的运转状况;学习装置,基于从控制工厂的运转的控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值来使模拟器学习;数据库生成装置,使用通过学习装置学习的模拟器来计算工厂基于未从控制装置取得的操作量的设定值而运转时的状态量的推测值,并生成储存从控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值、以及未从控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的推测值的数据库。
根据该方式,能够基于实测值使模拟器学习来提高精度,并且能够生成储存更细致的数据的数据库,因此,能够适当地支持工厂的运转。
再有,将以上的结构要素的任意组合、本发明的表现在方法、装置、系统、记录介质、计算机程序等之间变换的内容此外也作为本发明的方式而是有效的。
发明效果
根据本发明,能够提供适当地支持工厂的运转的技术。
附图说明
图1是示出实施方式的工厂管理系统的整体结构的图。
图2是工厂的工艺流程图的例子。
图3是示出实施方式的控制装置和管理装置的结构的图。
图4是示出操作面板的显示装置中显示的显示画面的例子的图。
具体实施方式
图1示出实施方式的工厂管理系统的整体结构。工厂管理系统1具备用于生成化学产品、工业产品等的工厂3、以及支持多个工厂3的运转的支持系统4。每一个工厂3具备设置在工厂3中的反应器、加热炉等控制对象装置10、对控制对象装置10的运转进行控制的控制装置20、以及提供用于管理工厂3的运转状况的信息的管理装置30。支持系统4具备用于模拟工厂3的运转状况的模拟器6、基于从工厂3取得的各种信息使模拟器6学习的学习装置5、以及使用通过学习装置5学习的模拟器6来生成为了判定工厂3的管理装置30所提供的信息而使用的运转数据库的数据库生成装置7。每一个工厂3和支持系统4通过互联网2连接。
图2示出工厂的工艺流程图的例子。图2所示的工厂3具备用于执行脱硫工艺的加热炉、反应器等,所述脱硫工艺用于除去原料油、产品等中包括的硫含量。控制装置20根据来自操作员的指示输入来设定供给到加热炉的燃料的量、供给到加氢脱硫用的反应器的氢气的量等,以控制工厂3的运转。操作员根据原料油的流量、组成、各油种的混合比例等性状等状态量的值来设定反应器中的温度、压力、温度变化、压力变化等反应条件、或加氢脱硫用的氢消耗量、氢分压、氢与原料之比等操作量,以使得产品中包括的硫浓度变得比目标值低。此时,为了减少运转成本、环境负载等,期望实现使得供给到加热炉的燃料的量、或氢消耗量、或废气的量等尽可能变低的运转。
回到图1,模拟器6使用表现工厂3的运转状况的工艺模型来根据表示运转条件的各种状态量的值、以及由控制装置20设定的各种操作量的设定值计算表示工厂3的运转结果的各种状态量的推测值。工艺模型使用各种控制参数来确定与原料、设备等的运转条件相关的状态量的值和操作量的设定值、与关于运转结果的状态量的值的关系。
学习装置5从工厂3取得多个操作量的设定值和多个状态量的实测值来作为工厂3实际运转时的实际成果数据,基于这些值使模拟器6学习。学习装置5调整各种控制参数的值,以使得在将与所取得的运转条件相关的状态量的值和多个操作量的设定值输入到模拟器6时计算出接近于与所取得的运转结果相关的状态量的实测值的值。学习装置5既可以与上述的专利文献1中记载的技术同样地使用强化学习法使模拟器6学习,也可以使用任意的已知技术使模拟器6学习。能够通过使用许多实际成果数据使模拟器6学习来提高模拟器6的精度,因此,能够更精确地推测与工厂3的运转结果相关的状态量的值。
数据库生成装置7使模拟器6计算工厂3基于未从工厂3取得的操作量的设定值而运转时的状态量的推测值。数据库生成装置7生成运转数据库,所述运转数据库除了储存从工厂3取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值之外还储存未从工厂3取得的多个操作量的设定值和多个状态量的推测值。数据库生成装置7针对实测值不存在的记录通过模拟器6计算推测值并储存在运转数据库中,以便使得在工厂3中操作量的设定值能取的值的范围内,规定的间隔的设定值的记录被包括在运转数据库中。如后述那样,为了提供用于在工厂3中支持运转的信息而使用所生成的运转数据库。
图3示出实施方式的控制装置和管理装置的结构。控制装置20具备控制部21和操作面板22。
操作面板22在显示装置中显示示出工厂3的运转状况的各种状态量的值、以及由控制装置20设定的各种操作量的设定值,并且从操作员受理各种操作量的设定值的输入。
控制部21具备操作量设定部23、状态量取得部24和发送部25。就硬件组件而言,这些结构由任意的计算机的CPU、存储器、加载到存储器中的程序等实现,但是,在此,描绘了通过它们的协作而实现的功能框。因此,本领域技术人员应当理解的是,这些功能框能够通过仅硬件、仅软件、或它们的组合以各种各样的形式实现。
操作量设定部23设定通过操作面板22从操作员受理的各种操作量的设定值,对控制对象装置10进行控制,并且显示在操作面板22的显示装置中。状态量取得部24从设置在控制对象装置10等中的各种传感器、测定器等取得示出工厂3的运转状况的各种状态量的值,并显示在操作面板22的显示装置中。发送部25将由操作量设定部23设定的操作量的值、以及由状态量取得部24取得的状态量的值发送到管理装置30。
管理装置30具备控制部31和运转数据库38。运转数据库38将工厂3中的多个操作量的设定值与工厂3基于这些设定值而运转时的多个状态量的值相对应地储存。如前述那样,多个状态量的值包括工厂3实际运转时的实测值、以及由模拟器6计算的推测值。
控制部31具备实测值取得部32、推荐值判定部33、推荐值出示部34、实测值发送部35、数据库注册部36和数据库更新部37。这些功能框也能够通过仅硬件、仅软件、或它们的组合以各种各样的形式实现。
实测值取得部32从控制装置20的发送部25取得操作量的值和状态量的值。推荐值判定部33参照由实测值取得部32取得的操作量的值和状态量的值与储存在运转数据库38中的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值或推测值的对应,判定可对工厂3的规定的状态量的值进行改善的操作量的设定值来作为推荐值。推荐值出示部34将由推荐值判定部33判定的推荐值出示给控制装置20的操作面板22。
推荐值判定部33从操作员受理多个操作量的设定值之中的、不变更设定而想要固定的值,将这些值和与原料、设备等相关的状态量的值作为关键字来检索运转数据库38,提取与这些值相对应的产品的硫浓度比规定的目标值低的记录,将所提取的记录中储存的操作量的设定值作为推荐值。推荐值判定部33在提取到多个记录的情况下,选择从运转成本、环境负载等观点出发而是优选的1个以上的操作量的设定值来作为推荐值。例如,可以从操作员受理应当最优先的量,并将包括该量的值成为最大或最小的数据的记录中储存的值作为推荐值。此外,可以通过基于所设定的优先等级的加权来计算得分,通过所计算的得分来评价推荐值。
如前述那样,在运转数据库38中,不仅储存工厂3实际运转时的实测值,还储存通过学习装置5学习而精度提高的模拟器6所计算出的推测值,因此,能够提供更细致地包含状态量的值、操作量的设定值能取的范围的运转数据库。因此,与每次在推荐值的判定时执行运转状况的模拟来判定推荐值的情况相比是简易的,同时能够以高精度判定用于改善运转状况的推荐值,因此,能够适当地支持工厂的运转。此外,即使是还未积累许多实际成果数据的工厂3,由于对精度高的推荐值的判定所需的量的数据进行插值,所以能够以更高的精度判定推荐值,从而能够适当地支持工厂的运转。
本发明人们准备了3年期间的量的、使工厂3的脱硫装置运转并按每1小时测定的实际成果数据,使用该实际成果数据通过学习装置5使模拟器6学习。使用经学习的模拟器6通过数据库生成装置7生成了运转数据库38。运转数据库38包括8000个记录的实际成果数据、以及由模拟器6计算的205000个记录的推测数据。随机地提取100组的与运转条件相关的状态量的值和应固定的操作量的设定值,使用该运转数据库38通过推荐值判定部33针对每一组判定1个以上的推荐值。
有450个案例提出了仅1个操作量的推荐值,但是,之中,有382个案例提出了可实际降低产品的硫浓度的推荐值,正确率是85%。有103个案例提出了多个操作量的推荐值,但是,之中,有74个案例提出了可实际降低产品的硫浓度的推荐值,正确率是72%。像这样,可知,即使利用在上述的条件下制作的运转数据库也能够以充分高的精度提出推荐值,但是,考虑如果进一步使用许多实际成果数据使模拟器6学习,则能够以更高的精度提出推荐值。
实测值发送部35将由实测值取得部32取得的实际成果数据发送到支持系统4。支持系统4的学习装置5使用新从工厂3发送的实际成果数据来使模拟器6进一步学习。实测值发送部35可以进一步将操作员是否采用出示给操作员的推荐值来变更操作量的设定值、或在变更为推荐值的情况下或未变更的情况下的之后的状态量的变化等发送到支持系统4。在该情况下,学习装置5可以进一步在学习中使用这些信息。
数据库生成装置7在规定的定时使用进一步学习的模拟器6来计算推测值,并生成运转数据库。管理装置30的数据库更新部37在规定的定时从支持系统4取得运转数据库来更新管理装置30的运转数据库38。由此,通过随时取得精度进一步提高的运转数据库38来更新,从而能够以更高的精度判定推荐值,能够适当地支持由操作员对工厂3的控制。再有,工厂3的实际成果数据可以从控制装置20发送到支持系统4。
数据库注册部36将由实测值取得部32取得的实际成果数据注册于运转数据库38。由此,在由数据库更新部37更新运转数据库38之前的期间内,也能够本地地提高运转数据库38的精度。数据库注册部36可以从运转数据库38删除包括虽然推荐值出示部34出示给控制装置20的操作面板22作为推荐值但是操作员未采用的推测值的记录。由此,也能够本地地提高运转数据库38的精度。
图4示出了操作面板的显示装置中显示的显示画面的例子。在显示画面中显示了工厂3的工艺流程图、与运转条件相关的状态量的值、与运转结果相关的状态量的值、以及多个操作量的设定值。当操作员设定了希望固定的操作量的设定值和可变更的操作量的设定值时,推荐值判定部33将包括固定的操作量的设定值和作为目标的状态量的值的、可实现从运转成本、环境负载等观点出发而最佳的运转状况的操作量的设定值判定为推荐值。推荐值出示部34在显示画面中显示所判定的推荐值。此外,推荐值出示部34在显示画面中显示示出状态量的时间变化的图形,所述状态量的时间变化示出将操作量的设定值变更为所判定的推荐值的情况下和未变更的情况下的工厂3的运转结果。推荐值出示部34可以在显示画面中显示推荐值时,以可识别该推荐值对应于实测值还是对应于推测值的方式进行显示。操作员参考所出示的推荐值来决定操作量的设定值,并输入到操作面板22。操作量设定部23基于所输入的设定值来对控制对象装置10进行控制。
以上,基于实施例说明了本发明。该实施例是例示,本领域技术人员应当理解的是,能够在这些各构成要素、各处理工艺的组合中实现各种各样的变形例,此外,这样的变形例也在本发明的范围中。
在上述的实施方式中,以脱硫工艺为例来说明了本发明。然而,本发明不限定于执行脱硫工艺的工厂,例如,还能够适用于原油精制、化学产品制造、工业产品制造等用的工厂。
附图标记的说明
1工厂管理系统,3工厂,4支持系统,5学习装置,6模拟器,7数据库生成装置,10控制对象装置,20控制装置,21控制部,22操作面板,23操作量设定部,24状态量取得部,25发送部,30管理装置,31控制部,32实测值取得部,33推荐值判定部,34推荐值出示部,35实测值发送部,36数据库注册部,37数据库更新部,38运转数据库。
产业上的可利用性
本发明能够利用于用于管理工厂的运转状况的工厂管理系统和管理装置。

Claims (6)

1.一种工厂管理系统,其特征在于,具备:
控制装置,控制工厂的运转;以及
管理装置,提供用于管理所述工厂的运转状况的信息,
所述控制装置具备:
操作量设定部,设定用于控制所述工厂的运转的多个操作量的值;
状态量取得部,取得示出所述工厂的运转状况的多个状态量的值;以及
发送部,将由所述操作量设定部设定的操作量的值和由所述状态量取得部取得的状态量的值发送到所述管理装置,
所述管理装置具备:
取得部,从所述控制装置取得所述操作量的值和所述状态量的值;
数据库,将多个操作量的设定值和所述工厂基于这些设定值而运转时的多个状态量的实测值或推测值相对应地储存;以及
判定部,参照由所述取得部取得的所述操作量的值和所述状态量的值与储存在所述数据库中的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值或推测值的对应,判定可对所述工厂的规定的状态量的值进行改善的操作量的设定值,并出示给所述控制装置。
2.根据权利要求1所述的工厂管理系统,其特征在于,还具备:
模拟器,用于模拟所述工厂的运转状况;
学习装置,基于从所述控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值来使所述模拟器学习;
数据库生成装置,使用通过所述学习装置而学习的所述模拟器来计算所述工厂基于未从所述控制装置取得的操作量的设定值而运转时的状态量的推测值,并生成除了储存从所述控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值之外还储存未从所述控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的推测值的所述数据库。
3.根据权利要求2所述的工厂管理系统,其特征在于,所述管理装置在规定的定时取得由所述数据库生成装置生成的数据库来更新所述数据库。
4.一种管理装置,其特征在于,具备:
取得部,从控制工厂的运转的控制装置取得用于控制所述工厂的运转的多个操作量的值和示出所述工厂的运转状况的状态量的值;
数据库,将多个操作量的设定值和所述工厂基于这些设定值而运转时的多个状态量的实测值或推测值相对应地储存;以及
判定部,参照由所述取得部取得的所述操作量的值和所述状态量的值与储存在所述数据库中的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值或推测值的对应,判定可对所述工厂的规定的状态量的值进行改善的操作量的设定值,并出示给所述控制装置。
5.根据权利要求4所述的管理装置,其特征在于,所述数据库包括所述工厂基于未从所述控制装置取得的操作量的设定值而运转时的状态量的推测值,所述推测值使用用于模拟所述工厂的运转状况的模拟器来计算,所述模拟器基于从所述控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值来学习。
6.一种工厂管理系统,其特征在于,具备:
模拟器,用于模拟工厂的运转状况;
学习装置,基于从控制所述工厂的运转的控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值来使所述模拟器学习;
数据库生成装置,使用通过所述学习装置学习的所述模拟器来计算所述工厂基于未从所述控制装置取得的操作量的设定值而运转时的状态量的推测值,并生成储存从所述控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的实测值、以及未从所述控制装置取得的多个操作量的设定值和多个状态量的推测值的数据库。
CN201880060830.XA 2017-11-14 2018-11-12 工厂管理系统和管理装置 Pending CN111133390A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-219077 2017-11-14
JP2017219077A JP7105556B2 (ja) 2017-11-14 2017-11-14 プラント管理システム及び管理装置
PCT/JP2018/041848 WO2019098158A1 (ja) 2017-11-14 2018-11-12 プラント管理システム及び管理装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111133390A true CN111133390A (zh) 2020-05-08

Family

ID=66539178

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880060830.XA Pending CN111133390A (zh) 2017-11-14 2018-11-12 工厂管理系统和管理装置

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11531326B2 (zh)
EP (1) EP3671375A4 (zh)
JP (1) JP7105556B2 (zh)
CN (1) CN111133390A (zh)
CA (1) CA3075488C (zh)
WO (1) WO2019098158A1 (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7249902B2 (ja) * 2019-07-17 2023-03-31 東京エレクトロン株式会社 状態管理システム及び状態管理方法
JP7358103B2 (ja) * 2019-07-26 2023-10-10 株式会社東芝 制御支援装置、制御支援方法、コンピュータプログラム及びプラント制御システム
JP7189859B2 (ja) * 2019-11-25 2022-12-14 株式会社日立製作所 プラント運転支援システム
KR102594827B1 (ko) * 2021-01-20 2023-10-26 한국수력원자력 주식회사 복수의 장치에 대한 작동예측시스템
JP2023109271A (ja) * 2022-01-27 2023-08-08 株式会社日立製作所 制御装置および制御方法
TW202338542A (zh) * 2022-03-29 2023-10-01 日商住友重機械工業股份有限公司 支援裝置、支援方法及支援程式

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06202707A (ja) * 1993-01-06 1994-07-22 Mitsubishi Electric Corp 監視制御装置
JPH07281714A (ja) * 1994-04-06 1995-10-27 Kawasaki Heavy Ind Ltd シミュレーション方法およびそれに用いる装置
CN1368460A (zh) * 2001-01-23 2002-09-11 吉第联合股份公司 改变自动机的配置的方法及装置
US20060235715A1 (en) * 2005-01-14 2006-10-19 Abrams Carl E Sharable multi-tenant reference data utility and methods of operation of same
US20060247944A1 (en) * 2005-01-14 2006-11-02 Calusinski Edward P Jr Enabling value enhancement of reference data by employing scalable cleansing and evolutionarily tracked source data tags
JP2006344004A (ja) * 2005-06-09 2006-12-21 Hitachi Ltd 運転支援装置および運転支援方法
WO2007067645A2 (en) * 2005-12-05 2007-06-14 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Multi-objective predictive process optimization with concurrent process simulation
US20080027704A1 (en) * 2006-07-28 2008-01-31 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Real-time synchronized control and simulation within a process plant
CN101124578A (zh) * 2005-01-14 2008-02-13 国际商业机器公司 包括增值和请求式数据传送的可共享多租户参考数据实用工具和储存库以及运行方法
US20090132095A1 (en) * 2007-11-20 2009-05-21 Hitachi, Ltd. Control device for plant, control device for thermal power plant, and gas concentration estimation device of coal-burning boiler
CN101533261A (zh) * 2007-09-28 2009-09-16 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 用于过程控制系统中的智能控制和监控的方法和设备
US20120117011A1 (en) * 2010-11-08 2012-05-10 Honda Motor Co., Ltd. Control system for plant
CN107045330A (zh) * 2016-02-09 2017-08-15 发那科株式会社 生产控制系统及综合生产控制系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10210656A (ja) 1997-01-27 1998-08-07 Hitachi Ltd 制御対象の状態表示装置
JP2004178492A (ja) 2002-11-29 2004-06-24 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 強化学習法を用いたプラントシミュレーション方法
DE602007013530D1 (de) * 2006-01-31 2011-05-12 Landmark Graphics Corp Verfahren, systeme und computerlesbare medien zur öl- und gasfeldproduktionsoptimierung in echtzeit mit einem proxy-simulator
US7660639B2 (en) * 2006-03-27 2010-02-09 Hitachi, Ltd. Control system for control subject having combustion unit and control system for plant having boiler

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06202707A (ja) * 1993-01-06 1994-07-22 Mitsubishi Electric Corp 監視制御装置
JPH07281714A (ja) * 1994-04-06 1995-10-27 Kawasaki Heavy Ind Ltd シミュレーション方法およびそれに用いる装置
CN1368460A (zh) * 2001-01-23 2002-09-11 吉第联合股份公司 改变自动机的配置的方法及装置
CN101124578A (zh) * 2005-01-14 2008-02-13 国际商业机器公司 包括增值和请求式数据传送的可共享多租户参考数据实用工具和储存库以及运行方法
US20060235715A1 (en) * 2005-01-14 2006-10-19 Abrams Carl E Sharable multi-tenant reference data utility and methods of operation of same
US20060247944A1 (en) * 2005-01-14 2006-11-02 Calusinski Edward P Jr Enabling value enhancement of reference data by employing scalable cleansing and evolutionarily tracked source data tags
JP2006344004A (ja) * 2005-06-09 2006-12-21 Hitachi Ltd 運転支援装置および運転支援方法
WO2007067645A2 (en) * 2005-12-05 2007-06-14 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Multi-objective predictive process optimization with concurrent process simulation
US20080027704A1 (en) * 2006-07-28 2008-01-31 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Real-time synchronized control and simulation within a process plant
CN101533261A (zh) * 2007-09-28 2009-09-16 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 用于过程控制系统中的智能控制和监控的方法和设备
US20090132095A1 (en) * 2007-11-20 2009-05-21 Hitachi, Ltd. Control device for plant, control device for thermal power plant, and gas concentration estimation device of coal-burning boiler
US20120117011A1 (en) * 2010-11-08 2012-05-10 Honda Motor Co., Ltd. Control system for plant
CN107045330A (zh) * 2016-02-09 2017-08-15 发那科株式会社 生产控制系统及综合生产控制系统

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019091206A (ja) 2019-06-13
EP3671375A4 (en) 2021-04-21
JP7105556B2 (ja) 2022-07-25
CA3075488A1 (en) 2019-05-23
US20200218244A1 (en) 2020-07-09
US11531326B2 (en) 2022-12-20
EP3671375A1 (en) 2020-06-24
WO2019098158A1 (ja) 2019-05-23
CA3075488C (en) 2023-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111133390A (zh) 工厂管理系统和管理装置
CN109884991B (zh) 生产支持系统,生产支持方法和存储介质
JP4789277B2 (ja) プラント運転支援装置
CN110651157A (zh) 信息处理装置和信息处理方法
JP2004178492A (ja) 強化学習法を用いたプラントシミュレーション方法
US20160364510A1 (en) Plant operation support device, plant operation support method, and a program device
JP5061752B2 (ja) プラント運転支援装置
JP5264796B2 (ja) プラント運転支援装置
US11320811B2 (en) Plant operating condition setting support system, learning device, and operating condition setting support device
CN100410825C (zh) 工厂运转支持系统
JP5077831B2 (ja) プラント制御システムおよびプラント制御方法
JP2020170285A (ja) プラント運転支援システム及びプラント運転支援方法
JP2010146137A (ja) パラメータ調整支援装置
JP7257262B2 (ja) 評価システム、評価方法及びプログラム
US20230138268A1 (en) Control system, control method, and control program
JP7443609B1 (ja) 学習装置、学習方法及び学習プログラム
KR20060125590A (ko) 데이터 처리 시스템 및 인스톨레이션 조정 방법
JP7400064B1 (ja) 学習装置、学習方法及び学習プログラム
JP7483827B1 (ja) 学習装置、学習方法及び学習プログラム
TWI833666B (zh) 支援方法、支援裝置以及支援程式
JP2022179932A (ja) 状態推定装置、状態推定方法及びプログラム
TW202411798A (zh) 支援方法、支援裝置以及支援程式
JP2023078710A (ja) 装置、方法およびプログラム
Chowdhary Application of self-tuning High-fidelity Dynamic Simulation model for Soft-sensing.
JP2024074005A (ja) 学習装置、学習方法及び学習プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination