DE112017001244T5

DE112017001244T5 - Analysemethode für Herstellungsprozesse

Info

Publication number: DE112017001244T5
Application number: DE112017001244.9T
Authority: DE
Inventors: Kouji Kawano
Original assignee: Mitsubishi Chemical Engineering Corp
Current assignee: Mitsubishi Chemical Engineering Corp
Priority date: 2015-03-10
Filing date: 2017-03-06
Publication date: 2018-12-27
Also published as: US20190129402A1; US10901405B2; TWI628525B; JP5956094B1; JP2016177794A; TW201736995A; WO2017154814A1

Abstract

[Problem] Bereitstellen einer Analysemethode für Herstellprozesse zum Spezifizieren eines Hinderungsfaktors, der eine Variation in der Produktleistung verursacht und zum stabilisieren der Produktleistung. [Lösung] Eine Anaylsemethode für Herstellungsverfahren umfasst: einen Schritt (S1) zum Sammeln von Produktdaten, die die Qualität eines Produkts anzeigen, und Prozessdaten, die Herstellungsbedingungen eines Produkts angeben; einen Schritt (S2) zum Standardisieren der Prozessdaten, so dass die Daten in eine Zwischenfunktion umgewandelt werden; einen Schritt (S3) zum Durchführen einer Hauptkomponentenanalyse an der Zwischenfunktion, um eine Hauptkomponentenlademenge und eine Hauptkomponentenpunktzahl der Prozessdaten abzuleiten; einen Schritt (S4) zum Anwenden der Clusteranalyse auf die Hauptkomponentenbewertung, um Herstellungsprozesslose in eine Mehrzahl von Gruppen zu klassifizieren; einen Schritt (S5) zum Bestimmen des relativen Vorzuges jeder Gruppe auf der Basis der Produktdatensicherheit, die der Hauptkomponentenbewertung entspricht, die zu der Gruppe gehört; und einen Schritt (S6) zum Spezifizieren eines Hinderungsfaktors, der zu dem relativen Wert der Gruppe beiträgt.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Analysemethode für Produktherstellungsprozesse und betrifft insbesondere eine Analysemethode für Herstellungsprozesse, die Faktoren für Varianzen bei der Produktleistung und der Herstellungsleistung spezifiziert.
Technik
In Produktionsanlagen und dergleichen werden Produkte auf Grundlage identischer Herstellungsprozesse gefertigt. Zwar werden innerhalb derselben Lose im Wesentlichen einheitliche Produktleistungen erreicht, doch treten zwischen den Losen bekanntermaßen Varianzen bei der Produktleistung auf. Das heißt, obwohl Produkte auf Grundlage identischer Herstellungsprozesse gefertigt werden, kommt es zu Varianzen bei der Produktleistung.
Um solche Varianzen bei der Produktleistung zu unterdrücken, diagnostiziert man Abweichungen bekanntermaßen mithilfe multivariater Analysen (siehe Patentschrift 1). Das Steuerungsverfahren des in der Patentschrift 1 beschriebenen Herstellungsprozesses nimmt sich der Herstellungsbedingungen und der Produktleistung auf Basis eines multivariaten Analyseverfahrens an, beurteilt, ob die Herstellungsbedingungen und die Produktleistung innerhalb vorbestimmter Grenzen liegen oder nicht, und korrigiert die Herstellungsbedingungen im Falle einer Abweichung, damit sich diese wieder innerhalb der Grenzen einfinden.
Stand der Technik
Patentschrift
Patentschrift 1: Patentoffenlegung JP07-200040
Die Erfindung im Überblick
Von der Erfindung zu lösende Aufgaben
Beim oben genannten Stand der Technik ergab sich das Problem, dass es schwierig war, Fehlerdiagnosen in Echtzeit durchzuführen, da die Herstellungsbedingungen und die Produktleistung in den Ersatzvariablen, welche im multivariaten Analyseverfahren verarbeitet werden, zur Durchführung der Fehlerdiagnose vermischt sind, und die Produktleistung somit im Voraus erbracht werden musste.
Bei der oben erwähnten herkömmlichen Technik war zudem problematisch, dass zum Ausschließen fehlerhafter Produkte zwar eine Fehlerdiagnose durchgeführt, das Qualitätslevel von als gut bewerteten Produkten dabei aber außer Acht gelassen wurde, sodass kein Beitrag geleistet wurde, Produkte höherer Qualität auf stabilem Niveau zu liefern.
Das zu lösende technische Problem, welches sich hieraus ergibt, ist es, Hemmfaktoren auszumachen, welche Varianzen in der Produktleistung bewirken, um die Produktleistung und die Herstellungsleistung stabil zu halten. Ziel der vorliegenden Erfindung soll es sein, diese Aufgabe zu lösen.
Maßnahmen zur Aufgabenlösung
Die vorliegende Erfindung wird zur Realisierung der oben genannten Zielsetzung vorgeschlagen und bietet hierfür eine Analysemethode für Produktherstellungsprozesse an, wobei die Erfindung gemäß Anspruch 1 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse ist, die Folgendes umfasst: ein Verfahren zum Erheben von Produktdaten, welche die Qualität jedes im zuvor genannten Herstellungsprozess gefertigten Produktes wiedergeben, sowie von Prozessdaten, welche die Herstellungsbedingungen der zuvor genannten Produkte wiedergeben, für jedes Los des zuvor genannten Herstellungsprozesses; ein Verfahren zur Standardisierung der zuvor genannten Prozessdaten und deren Umwandlung in Zwischenvariablen; ein Verfahren zum Durchführen der Hauptkomponentenanalyse für die zuvor genannten Zwischenvariablen und das Ableiten der Hauptkomponenten-Loadings und der Hauptkomponenten-Scores der zuvor genannten Prozessdaten; ein Verfahren zum Anwenden der Clusteranalyse auf die zuvor genannten Hauptkomponenten-Scores und zur Unterteilung der Lose des zuvor genannten Herstellungsprozesses in eine Vielzahl von Gruppen; ein Verfahren, in dem auf Basis der zuvor genannten Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der zuvor genannten Gruppen entsprechen, für jede zuvor genannte Gruppe die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit bestimmt wird, sowie ein Verfahren zum Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche Prozessdaten sind, die zur Überlegenheit bzw. Unterlegenheit der zuvor genannten Gruppen beitragen.
Gemäß dieser Konfiguration werden die Lose des Herstellungsprozesses anhand der Hauptkomponenten-Scores, die auf Basis der Prozessdaten gewonnen wurden, in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt, und es werden die Über- bzw. Unterlegenheiten dieser Vielzahl von Gruppen basierend auf den Produktdaten bestimmt, und durch das Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, kann der Herstellungsprozess effizient verbessert werden.
Die Erfindung gemäß Anspruch 2 bietet zusätzlich zur Konfiguration der Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse an, die beim Verfahren zur Spezifizierung der zuvor genannten Hemmfaktoren diese Hemmfaktoren entsprechend der Hauptkomponenten-Loadings, welche die als über- bzw. unterlegen bestimmten Gruppen ausbilden, spezifiziert.
Gemäß dieser Konfiguration lassen sich durch die Spezifizierung von Hemmfaktoren der als unterlegen beurteilten Gruppen Herstellungsprozesse präziser verbessern.
Die Erfindung gemäß Anspruch 3 bietet zusätzlich zur Konfiguration der Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß den Ansprüchen 1 oder 2 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse an, bei der die zuvor genannten Gruppen entsprechend dem Durchschnittswert der Produktdaten in diesen zuvor genannten Gruppen als gut oder schlecht bewertet werden.
Gemäß dieser Konfiguration wird, indem bei der Festlegung von Kriterien zur Beurteilung guter Produkte basierend auf dem Durchschnittswert der Produktdaten innerhalb der Gruppen bestimmt wird, ob die Gruppen gut sind oder schlecht, die Varianz der Produktdaten in den Gruppen ausgeglichen und es lässt sich daher umfassend die Tendenz der Produktdaten (gut oder schlecht) zwischen den Gruppen erfassen.
Die Erfindung gemäß Anspruch 4 bietet zusätzlich zur Konfiguration der Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse an, bei der die Prozessdaten Herstellungsdaten beinhalten, welche die Herstellungsbedingungen des Herstellungsprozesses wiedergeben.
Gemäß dieser Konfiguration werden die Lose anhand der Hauptkomponenten-Scores, die auf Basis der Herstellungsdaten gewonnen wurden, in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt, diese Gruppen werden basierend auf den Produktdaten auf ihre Über- bzw. Unterlegenheiten beurteilt, und da die Herstellungsdaten, welche zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, hierdurch spezifiziert werden, kann der Herstellungsprozess effizient verbessert werden.
Die Erfindung gemäß Anspruch 5 bietet zusätzlich zur Konfiguration der Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 4 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse an, bei der die oben genannten Prozessdaten Materialdaten beinhalten, welche die Materialbedingungen des oben genannten Produkts wiedergeben.
Gemäß dieser Konfiguration werden die Herstellungsdaten sowie die Materialdaten, welche zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, spezifiziert, wodurch der Herstellungsprozess noch effizienter verbessert werden kann.
Die Erfindung gemäß Anspruch 6 bietet zusätzlich zur Konfiguration der Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse an, bei der im Verfahren zur Bestimmung der Überlegenheit bzw. Unterlegenheit der jeweiligen oben genannten Gruppen im Voraus beurteilt wird, ob die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit für jede der oben genannten Gruppen bestimmt werden kann.
Gemäß dieser Konfiguration wird für jede Gruppe entschieden, ob deren Über- bzw. Unterlegenheit bestimmt werden kann und für den Fall, dass die Über- bzw. Unterlegenheit jeder Gruppe bestimmt werden kann, werden die Lose des Herstellungsprozesses anhand der Hauptkomponenten-Scores, die basierend auf den Prozessdaten gewonnen wurden, in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt, und es wird die Über- bzw. Unterlegenheit dieser Vielzahl von Gruppen basierend auf den Produktdaten bestimmt, und durch das Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, kann der Herstellungsprozess effizient verbessert werden.
Die Erfindung gemäß Anspruch 7 bietet zusätzlich zur Konfiguration der Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse an, bei der im Verfahren zur Bestimmung der Überlegenheit bzw. Unterlegenheit der jeweiligen oben genannten Gruppen, für den Fall, dass die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit der jeweiligen oben genannten Gruppen nicht bestimmt werden kann, zusätzliche Prozessdaten, die nicht in den oben erwähnten Prozessdaten enthalten sind, neu erhoben werden, und die Lose des oben genannten Herstellungsprozesses auf Basis der oben genannten Prozessdaten und der oben genannten zusätzlichen Produktdaten erneut in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt werden, und basierend auf den oben genannten Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der betreffenden Gruppen entsprechen, erneut die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der oben genannten Gruppen bestimmt wird.
Gemäß dieser Konfiguration werden die Lose des Herstellungsprozesses anhand der Hauptkomponenten-Scores, die auf Basis der Prozessdaten gewonnen wurden, in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt, und es werden die Über- bzw. Unterlegenheiten dieser Vielzahl von Gruppen basierend auf den Produktdaten bestimmt, und für den Fall, dass die Über- bzw. Unterlegenheit der jeweiligen Gruppen nicht bestimmt werden kann, werden bis dahin nicht in Betracht gezogene Prozessdaten neu hinzugefügt, und gemeinsam mit der erneuten Unterteilung der Gruppen werden die Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen erneut bestimmt, und durch das Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche nach der erneuten Bewertung zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, kann der Herstellungsprozess effizient verbessert werden.
Die Erfindung gemäß Anspruch 8 bietet zusätzlich zur Konfiguration der Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1 eine Analysemethode für Herstellungsprozesse an, bei der im Verfahren zur Bestimmung der Überlegenheit bzw. Unterlegenheit der jeweiligen oben genannten Gruppen, für den Fall, dass die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit der jeweiligen oben genannten Gruppen nicht bestimmt werden kann, unnötige Prozessdaten, die in den oben erwähnten Prozessdaten enthalten sind, gelöscht werden, und die Lose des oben genannten Herstellungsprozesses auf Basis der Prozessdaten, aus denen die betreffenden unnötigen Prozessdaten gelöscht sind, erneut in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt werden, und basierend auf den oben genannten Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der betreffenden Gruppen entsprechen, erneut die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der oben genannten Gruppen bestimmt wird.
Gemäß dieser Konfiguration werden für den Fall, dass die Über- bzw. Unterlegenheiten der Vielzahl von Gruppen nicht bestimmt werden kann, bis dahin in Betracht gezogene, aber für das Ergebnis unerhebliche Prozessdaten gelöscht, und gemeinsam mit der erneuten Unterteilung der Gruppen werden die Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen erneut bestimmt, und durch das Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche nach der erneuten Bewertung zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, kann der Herstellungsprozess effizient verbessert werden.
Wirkung der Erfindung
Bei der vorliegenden Erfindung werden die Lose eines Herstellungsprozesses anhand von Hauptkomponenten-Scores, die auf Basis von Prozessdaten gewonnen werden, in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt, und es werden basierend auf Produktdaten die Über- bzw. Unterlegenheiten dieser Vielzahl von Gruppen bestimmt, und durch das Spezifizieren von Hemmfaktoren, die zu den Über- bzw. Unterlegenheiten dieser Gruppen beitragen, lassen sich Herstellungsprozesse effizient verbessern, was dazu führt, dass Herstellungsprozesse erzielt werden können, die sich durch eine stabile gute Produkt- und Herstellungsleistung auszeichnen.
Figurenliste

[1]. Schematische Darstellung der Konfiguration einer Produktionslinie, auf welche die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung angewendet wird.
[2]. Flussdiagramm, welches die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wiedergibt.
[3]. Tabelle, welche die Prozessdaten für jedes Los wiedergibt.
[4]. Tabelle, welche die Informationsmenge der Hauptkomponenten der jeweiligen Prozessdaten wiedergibt.
[5]. Tabelle, welche die Informationsmenge der Hauptkomponenten für jedes Los wiedergibt.
[6]. Graph, welcher die in 4 gezeigte Informationsmenge in einem Koordinatensystem wiedergibt, das die erste Hauptkomponente als Abszissenachse und die zweite Hauptkomponente als Ordinatenachse aufweist.
[7]. Graph, welcher die in 5 gezeigte Informationsmenge in einem Koordinatensystem wiedergibt, das die erste Hauptkomponente als Abszissenachse und die zweite Hauptkomponente als Ordinatenachse aufweist.
[8]. Darstellung eines Dendrogramms, das durch Anwenden einer Clusteranalyse auf die in 5 gezeigten Hauptkomponenten-Scores erhalten wurde.
[9]. Graph, welcher das Resultat der Anwendung der Analyseergebnisse aus 8 auf die 7 wiedergibt.
[10]. Graph, welcher Hemmfaktoren zeigt, die zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen.
[11]. Flussdiagramm, welches die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wiedergibt.
[12]. Graph, welcher einen Fall zeigt, bei dem die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen Gruppen bei den Hauptkomponenten-Scores nicht festgestellt werden können.
[13]. Graph, welcher einen Fall zeigt, bei dem Materialdaten hinzugefügt wurden und die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen Gruppen bei den Hauptkomponenten-Scores festgestellt werden können.
[14]. Graph, welcher einen Fall zeigt, bei dem die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen Gruppen entsprechend den Herstellungsbedingungen bei den Hauptkomponenten-Scores festgestellt werden können.

Anordnungen zur Ausführung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung stellt eine Analysemethode für Produktherstellungsprozesse dar, die zur Realisierung der Zielsetzung, die Produktleistung und die Herstellungsleistung durch das Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche Varianzen in der Produktleistung verursachen, zu stabilisieren, Folgendes umfasst: ein Verfahren zum Erheben von sowohl Produktdaten, welche die Qualität jedes im Herstellungsprozess hergestellten Produktes wiedergeben, als auch von Prozessdaten, welche die Herstellungsbedingungen dieser Produkte wiedergeben, für jedes Los des Herstellungsprozesses; ein Verfahren zur Standardisierung dieser Prozessdaten und deren Umwandlung in Zwischenvariablen; ein Verfahren zum Durchführen der Hauptkomponentenanalyse für die Zwischenvariablen und das Ableiten der Hauptkomponenten-Loadings und der Hauptkomponenten-Scores der Prozessdaten; ein Verfahren zum Anwenden der Clusteranalyse auf die Hauptkomponenten-Scores und zum Unterteilen der Lose des Herstellungsprozesses in eine Vielzahl von Gruppen; ein Verfahren, in dem auf Basis der Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der Gruppen entsprechen, für jede Gruppe die Über- bzw. Unterlegenheit bestimmt wird; sowie ein Verfahren zum Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche Prozessdaten sind, die zu den Über- bzw. Unterlegenheiten dieser Gruppen beitragen.
Ausführungsbeispiele
Im Folgenden wird die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erläutert. Wenn bei der nachstehenden Ausführungsform auf die Anzahl, die Zahlenwerte, die Menge, den Bereich usw. der Komponenten Bezug genommen wird und sofern diese nicht explizit genannt und prinzipiell eindeutig auf bestimmte Zahlen begrenzt sind, ist es unerheblich, ob die spezifischen Zahlen darüber oder darunter liegen.
1 ist ein schematisches Diagramm, das die Produktionslinie einer Folie zeigt, als Beispiel eines Herstellungsprozesses, auf das die vorliegende Erfindung angewendet wird. Das im Herstellungsprozess gefertigte Produkt, auf das die vorliegende Erfindung angewendet wird, beschränkt sich nicht auf eine Folie, sondern kann alles Mögliche sein.
In der Produktionslinie der Folie wird durch die Arbeitsschritte Rohstoffmischung, Granulierung, Formung und Endbehandlung aus Rohmaterialien eine Folie hergestellt. Die Produktionslinie der Folie entspricht der Produktionsanlage 1, die sich aus der Mess-/Mischmaschine 2, dem Extruder 3, dem Trichter 4, der Formmaschine 5, dem Trockner 6 und der Wickelmaschine 7 zusammensetzt.
In die Mess-/Mischmaschine 2 werden die Rohmaterialien 1 bis N aus Harz oder dergleichen eingefüllt. Die Rohmaterialien werden in der Mess-/Mischmaschine 2 gleichmäßig gemischt und dann zum Extruder 3 geleitet.
Der Extruder 3 formt das gemischte Rohmaterial zu körnigen Pellets.
Die in den Trichter 4 eingefüllten Pellets werden von der Formmaschine 5 in Längs- und Querrichtung gedehnt und zur Folie mit gewünschter Dicke geformt.
Die lagenförmig gedehnte Folie wird im Trockner 6 erhitzt und getrocknet.
Die getrocknete Folie wird, nachdem ihre Dicke von einer hier nicht dargestellten Dickenmesseinrichtung gemessen wurde, von der Wickelmaschine 7 zur Rolle aufgewickelt.
Jede der oben beschriebenen Vorrichtungen ist mit dem Sensor 10 zum Messen verschiedener Werte versehen. Messgegenstand des Sensors 10 sind die Einfüllmenge des Rohmaterials, die Temperatur innerhalb der Formmaschine 5, die Formgebungsgeschwindigkeit sowie die Foliendicke und dergleichen. Der Sensor 10 sendet die Messwerte an die Steuervorrichtung 20.
Der Betrieb aller Maschinen und Geräte wird durch die Steuervorrichtung 20 gesteuert. Die Steuervorrichtung 20 umfasst eine Anlagensteuereinheit 21 mit beispielsweise einer CPU, einem Speicher und dergleichen, eine E/A-Einheit 22 zum Steuern der Eingabe und Ausgabe von Daten, eine Anzeigeeinheit 23 zum Anzeigen von Daten und eine Speichereinheit 24 zum Speichern von Daten. Die Funktion der Steuervorrichtung 20 kann durch Steuerung unter Verwendung von Software realisiert werden oder sie kann durch Betreiben mit Hardware realisiert werden. Die Steuervorrichtung 20 führt basierend auf den Prozessdaten, welche die durch den Sensor 10 gemessenen Herstellungsbedingungen des Produkts angeben, sowie den Produktdaten, welche die Produktqualität (einschließlich Qualitätsinformationen wie Stärke und Dicke des Produkts und Menge des anhaftenden Fremdmaterials und dergleichen, Herstellungsleistung wie Ausbeute und Auftreten von fehlerhaften Produkten usw.) angeben, die später beschriebene Verarbeitung aus. Die Prozessdaten enthalten Herstellungsdaten, welche die Herstellungsbedingungen des Herstellungsprozesses angeben (Betriebsbedingungen der verschiedenen die Produktionsanlage 1 ausbildenden Maschinen und Geräte usw.), und Materialdaten, welche die Bedingungen der Rohmaterialien 1 bis N (die physikalischen Eigenschaften der Rohmaterialien, deren Zusammensetzung usw.) angeben.
Die Anlagensteuereinheit 21 ist funktional unterteilt in eine Steuereinheit 21a, welche die einzelnen Maschinen und Geräte steuert, eine Analyseeinheit 21b, welche eine später beschriebene Verarbeitung der Prozessdaten des Sensors 10 durchführt, und eine Bewertungseinheit 21c, die später beschriebene Hemmfaktoren spezifiziert.
Die E/A-Einheit 22 umfasst beispielsweise eine Tastatur, eine Maus, eine Kommunikationssteuervorrichtung, eine Druckvorrichtung und dergleichen. Die Anzeigeeinheit 23 umfasst beispielsweise ein Display. Die Speichereinheit 23 speichert Verarbeitungsbedingungen, die in jedem Prozess der Produktionslinie Anwendung finden, Daten, die zur Datenverarbeitung durch die Analyseeinheit 21b verwendet werden, und dergleichen.
Als nächstes wird die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der vorliegenden Ausführungsform anhand der Zeichnungen erläutert. Die 2 ist ein Flussdiagramm, welches die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wiedergibt. Die 3 ist eine Tabelle, welche die Prozessdaten und Produktdaten wiedergibt, die für jedes Los der Produktionslinie gemessen wurden. Die 4 ist eine Tabelle, welche die Informationsmenge der Hauptkomponenten der jeweiligen Prozessdaten wiedergibt. Die 5 ist eine Tabelle, welche die Informationsmenge der Hauptkomponenten für jedes einzelne Los der Produktionslinie wiedergibt. Die 6 ist ein Graph, der die Hauptkomponenten-Loadings wiedergibt, welche durch das Übertragen der in der 4 gezeigten Informationsmenge in ein Koordinatensystem mit der ersten Hauptkomponente als Abszissenachse und der zweiten Hauptkomponente als Ordinatenachse erhalten wurden. Die 7 ist ein Graph, der die Hauptkomponenten-Scores wiedergibt, welche durch das Übertragen der in der 5 gezeigten Informationsmenge in ein Koordinatensystem mit der ersten Hauptkomponente als Abszissenachse und der zweiten Hauptkomponente als Ordinatenachse erhalten wurden. Die 8 ist die Darstellung eines Dendrogramms, das durch Anwenden einer Clusteranalyse auf die in 5 gezeigte Informationsmenge erhalten wurde. Die 9 ist ein Graph, welcher das Ergebnis der auf die 7 angewendeten Analyseergebnisse aus 8 wiedergibt.
In Bezug auf den durchlaufenen Herstellungsprozess erhebt die Steuervorrichtung 20 zunächst die Prozessdaten und die Produktdaten, die vom Sensor 10 gemessen wurden (S1). In diesem Schritt S1 werden in Bezug auf die Gruppe von Losen, die sich aus einer Vielzahl von Losen zum Herstellen des gleichen Produkts derselben Marke zu unterschiedlichen Daten und Zeiten zusammensetzt, die vom Sensor 10 für jedes Los gemessenen Prozessdaten und Produktdaten in der Speichereinheit 24 gespeichert. Die Prozessdaten der einzelnen Lose sind in der 3 angegeben. In der 3 sind für die 24 Lose LOT001 - LOT024 die für jedes Los erhobenen Prozessdaten para01 - para28 wiedergegeben. Die Prozessdaten para01 - para28 entsprechen dem Eingangskontrollwert der Rohmaterialien, der Einfüllmenge, der Temperatur innerhalb der Formmaschine 5, der Formgebungsgeschwindigkeit und dergleichen. Ferner entsprechen die Produktdaten para29 - para31 der Dicke der Folie, nachdem diese den Trockner 6 durchlaufen hat, para29 ist der Varianzwert, para30 ist der Durchschnittswert und para31 ist die Standardabweichung. In 3 ist ein Teil der Prozessdaten para06 - para27 ausgelassen.
Im nächsten Schritt werden die Prozessdaten para01 - para28 aus der in der 3 gezeigten Tabelle standardisiert und in Zwischenfunktionen umgewandelt (S2). Bei diesem Schritt S2 ist das Standardisierungsverfahren der Prozessdaten allgemein bekannt und wird durch die Analyseeinheit 21b basierend auf der Gleichung 1 durchgeführt. $\begin{matrix} Z = \frac{x - μ}{σ} & (x:Daten; μ : Durchschnittswert; σ :Standardabweichung) \end{matrix}$
Im nächsten Schritt werden die Hauptkomponenten-Loadings und die Hauptkomponenten-Scores ermittelt, indem das Hauptkomponentenanalyseverfahren auf die im Schritt 2 ermittelten Zwischenvariablen angewendet wird (S3). Im Konkreten wird eine Korrelationskoeffizientenmatrix zu den Zwischenvariablen erzeugt, und es werden Eigenwerte und Eigenvektoren der Korrelationskoeffizientenmatrix abgeleitet. Wenn in der Korrelationskoeffizientenmatrix die Zwischenvariablen x1, x2, x3 ... lauten, wird die erste Hauptkomponente PC1 wie in Gleichung 2 gezeigt ausgedrückt. Außerdem wird die n-te Hauptkomponente PCn wie in Gleichung 3 gezeigt ausgedrückt. Anschließend wird die Korrelationskoeffizientenmatrix unter Verwendung der Koeffizienten a11, a12, a13 ... als Elemente der ersten Reihe und der Koeffizienten an1, an2, an3 ... als Elemente der n-ten Reihe gebildet. $P C 1 = a_{11} \times x_{1} + a_{12} \times x_{2} + a_{13} \times x_{3} + \dots$
$P C n = a_{n 1} \times x_{1} + a_{n 2} \times x_{2} + a_{n 3} \times x_{3} + \dots$
Daraufhin werden die Hauptkomponenten-Scores aus den Eigenvektoren der Korrelationskoeffizientenmatrix ermittelt. Zudem wird aus den Eigenwerten der Korrelationskoeffizientenmatrix das Beitragsverhältnis jeder Hauptkomponente ermittelt. Das Beitragsverhältnis der Hauptkomponenten lässt sich ermitteln, indem die Eigenwerte durch die Summe der Eigenwerte dividiert werden. Hieraus werden, beim größten Eigenwert beginnend, die erste Hauptkomponente, die zweite Hauptkomponente, ... die n-te Hauptkomponente bestimmt.
Die 4 zeigt die Informationsmengen der ersten Hauptkomponente PC1, der zweiten Hauptkomponente PC2 und der dritten Hauptkomponente PC3 der einzelnen Prozessdaten para01 - para28. Bei dieser Ausführungsform sind zwar nur drei Hauptkomponenten angegeben, doch kann die Anzahl der Hauptkomponenten je nach Beitragsverhältnis der einzelnen Hauptkomponenten auch erhöht oder verringert werden.
Basierend auf den Zwischenvariablen x1, x2, x3 der jeweiligen Lose LOT001 - LOT024 und den jeweiligen Koeffizienten der Korrelationskoeffizientenmatrix berechnet die Analyseeinheit 21b schließlich die Werte der ersten Hauptkomponente PC1, der zweiten Hauptkomponente PC2 ... d. h. die Hauptkomponenten-Scores. Die 5 gibt die Hauptkomponenten-Scores der einzelnen Lose LOT001 - LOT024 wieder.
Im nächsten Schritt wird eine Clusteranalyse auf die in 5 gezeigten Hauptkomponenten-Scores angewendet, und die Lose LOT001 - LOT024 werden in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt (S4). In diesem Schritt S4 führt die Analyseeinheit 21b eine Clusteranalyse der im Schritt 3 hergeleiteten Hauptkomponenten-Scores durch. Die „Clusteranalyse“ ist ein Verfahren, das Analysedaten (Cluster) unter der Berücksichtigung von Ähnlichkeiten einer Vielzahl von Gruppen zuordnet. Bekannt sind das hierarchische Clustering, partitionierendoptimierendes Clustering und dergleichen. Die „Ähnlichkeit“, auf welche sich die Clusteranalyse in dieser Ausführungsform konzentriert, bezieht sich auf die Distanzen zwischen den Hauptkomponenten-Scores der jeweiligen Lose. Bei diesem Ausführungsbeispiel fand das hierarchisch-agglomerative Clustering Anwendung, das zum hierarchischen Clustering zählt. Als Berechnungsmethode für die Distanz zwischen Clustern wurde ferner das Ward-Verfahren verwendet, mit dessen Hilfe sich ein zuverlässiges Ergebnis erzielen lässt. Das „Ward-Verfahren“ dient der Auswahl von Clustern mit minimalem Zuwachs der Fehlerquadratsumme durch die Fusion zweier Cluster. Werden beispielsweise die Cluster A und B fusioniert, um den Cluster C zu erzeugen, werden die Fehlerquadratsummen Sa, Sb, Sc in den Clustern A, B und C jeweils den Gleichungen 4 bis 6 entsprechend ausgedrückt. $S a = \sum_{k = 1}^{p} \sum_{i = 1}^{n_{a}} {(x_{k i}^{Λ} - \overset{- A}{x_{k}})}^{2} wobei \overset{- A}{x_{k}} = \frac{1}{n_{a}} \sum_{i = 1}^{n_{a}} x_{k i}^{Λ}$
$x_{k i}^{A} :$
Die i-ten (1, 2, ...na) Daten der Variablen k (1, 2, ...p) im Cluster A
$S b = \sum_{k = 1}^{p} \sum_{i = 1}^{n_{b}} {(x_{k i}^{B} - \overset{- B}{x_{k}})}^{2} wobei \overset{- B}{x_{k}} = \frac{1}{n_{b}} \sum_{i = 1}^{n_{b}} x_{k i}^{B}$
$x_{k i}^{B}$
Die i-ten (1, 2, ... n_b) Daten der Variablen k (1, 2, ... p) im Cluster B $S c = {\sum_{k = 1}^{p} \sum_{i = 1}^{n_{c}} (x_{k i}^{C} - \overset{- C}{x_{k}})}^{2} = \sum_{k = 1}^{p} [\sum_{i = 1}^{n_{a}} {(x_{k i}^{A} - \overset{- C}{x_{k}})}^{2} + \sum_{i = 1}^{n_{b}} {(x_{k i}^{B} - \overset{- C}{x_{k}})}^{2}]$
wobei $\overset{- C}{x_{k}} = \frac{1}{n_{C}} \sum_{i = 1}^{n_{c}} x_{k i}^{C} = \frac{n_{a}}{n_{a} + n_{b}} \overset{- A}{x_{k}} + \frac{n_{b}}{n_{a} + n_{b}} \overset{- B}{x_{k}}$
Aus den Gleichungen 4 bis 6 folgt, dass für die Fehlerquadratsumme Sc im Cluster C gilt: $S c = S a + S b + Δ S a b wobei Δ S a b = \frac{n_{a} n_{b}}{n_{a} + n_{b}} \sum_{k = 1}^{p} {(\overset{- A}{x_{k}} - \overset{- B}{x_{k}})}^{2}$
ΔSab in Gleichung 7 steht für den Zuwachs der Fehlerquadratsumme, wenn der Cluster C durch die Fusion der Cluster A und B erzeugt wird. Dementsprechend wird das Clustering mittels Zusammenführen von Clustern, die so ausgewählt werden, dass ΔSab in jeder Fusionsphase minimal wird, weitergeführt.
Bei diesem Ausführungsbeispiel konnten im Ergebnis der Clusteranalyse, wie in 8 gezeigt, die Lose LOT001 - LOT024 in die drei Gruppen G1, G2 und G3 unterteilt werden. Dieses Ergebnis, das sich in der 7 abzeichnet, ist zudem in der 9 dargestellt. Die Anzahl der Gruppen ist nicht auf drei beschränkt und kann, sofern sie einfach zu handhaben ist, auch zwei oder weniger oder vier oder mehr betragen.
Im nächsten Schritt wird die Über- bzw. Unterlegenheit jeder Gruppe beurteilt (S5). In diesem Schritt S5 ruft die Steuervorrichtung 20 zu den einzelnen, den Gruppen G1 bis G3 zugehörigen Losen LOT001 - LOT024 die Zwischenvariablen auf, welche aus den Produktdaten para29 - para31 erhalten wurden, welche die in der Speichereinheit 24 gespeicherten Dickenmaße der Folie angeben, und beurteilt die Qualität dieser Produktdaten. Ob die Produktdaten gut sind oder schlecht, wird vorzugsweise auf Basis der Durchschnittswerte innerhalb der Gruppen ermittelt. Dadurch wird die Varianz der Produktdaten in den Gruppen ausgeglichen und es lässt sich umfassend die Tendenz der Produktdaten (gut oder schlecht) zwischen den Gruppen erfassen. Ob die Produktdaten gut sind oder schlecht, kann basierend auf der Größe der Abweichung der Produktdaten innerhalb der Gruppe bzw. der Größe der Differenz (dem Bereich) zwischen dem maximalen Wert und dem minimalen Wert beurteilt werden. Oder dies kann beurteilt werden, indem zwei oder mehr Werte aus Durchschnittswert, Abweichung oder R-Wert oder dergleichen kombiniert werden. Angenommen, es wird anhand der Kombination von Durchschnittswert und Abweichung bewertet, ob die Produktdaten gut sind oder schlecht. Wenn in dem Fall beispielsweise die Durchschnittswerte in den Gruppen gleich sind, ist es denkbar, die kleinste Abweichung innerhalb der Gruppen für die Beurteilung als „gut“ heranzuziehen. Dadurch lässt sich unter Berücksichtigung der Varianz der Produktdaten innerhalb der Gruppe umfassend die Tendenz der Produktdaten (gut oder schlecht) zwischen den Gruppen erfassen. Dann vergleicht die Analyseeinheit 21b die Produktdaten für jede der Gruppen G1 - G3, sie bestimmt die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen den Gruppen G1 - G3 und speichert das Ergebnis in der Speichereinheit 24. In der vorliegenden Ausführungsform zeigt die Gruppe G1 die besten Produktdaten, und da sich die Produktdaten in der Reihenfolge G3, G2 verschlechtern, wurden die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen den Gruppen in der Rangfolge Gruppe G1, G3 und G2 bestimmt.
Im nächsten Schritt werden Hemmfaktoren spezifiziert, die zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen G1 - G3 beitragen (S6). In diesem Schritt S6 werden unter Berücksichtigung der charakteristischen Lagebeziehung der Gruppen G1 - G3 im Koordinatensystem der ersten Hauptkomponente PC1 und der zweiten Hauptkomponente PC2 (nachfolgend als „PC1, 2-Koordinatensystem“ bezeichnet) die Prozessdaten para01 - 28, die diesen Positionen in den Hauptkomponenten-Loadings entsprechen, als Hemmfaktoren spezifiziert, welche Prozessdaten sind, die zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen G1 - G3 beitragen. Im Konkreten liest die Bewertungseinheit 21c die charakteristische Anordnung der als unterlegen beurteilten Gruppe G2 im PC1,2-Koordinatensystem heraus, das heißt, dass im PC1,2-Koordinatensystem die Koordinate der ersten Hauptkomponente PC1 negativ und die Koordinate der zweiten Hauptkomponente PC2 negativ ist. Anschließend liest die Bewertungseinheit 21c die Prozessdaten, die der charakteristischen Anordnung der Gruppe G2 im PC1,2-Koordinatensystem entsprechen, aus den in 10 gezeigten Hauptkomponenten-Loadings heraus. Die Bewertungseinheit 21c bewertet die Prozessdaten (para12, 13 usw.) im dritten Quadranten des PC1,2-Koordinatensystems der Hauptkomponenten-Loadings als ersten Hemmfaktor P1.
Zudem wird die gleiche Analyse auch für die Gruppe G3 durchgeführt, die nach der Gruppe G2 als nächstunterlegen bewertet wurde, und entsprechend werden, basierend auf der charakteristischen Anordnung der Gruppe G3 im PC1,2-Koordinatensystem (zweiter Quadrant), die in 6 gezeigten Prozessdaten (para01, 07, 18, 19, usw.) im zweiten Quadranten des PC1,2-Koordinatensystems der Hauptkomponenten-Loadings als zweiter Hemmfaktor P2 bewertet. Indem auf diese Weise eine Vielzahl von Hemmfaktoren basierend auf einer Vielzahl von Gruppen spezifiziert werden, lassen sich Herstellungsprozesse präziser verbessern.
Bei der vorliegenden Ausführungsform werden Herstellungsdaten und Materialdaten auf die gleiche Art und Weise verarbeitet. Wenn die Produktdaten jedoch nur mithilfe der Herstellungsdaten prognostiziert werden können, lassen sich die Materialdaten ohne Weiteres aus dem Verarbeitungsprozess ausschließen.
Wie oben beschrieben, werden die Lose des Herstellungsprozesses anhand der Hauptkomponenten-Scores, die auf Basis der Prozessdaten gewonnen wurden, in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt, und es werden basierend auf den Produktdaten die Über- bzw. Unterlegenheiten dieser Vielzahl von Gruppen bewertet, und durch das Spezifizieren der Hemmfaktoren, welche zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, kann der Herstellungsprozess effizient verbessert werden.
Zudem lassen sich durch die Spezifizierung von Hemmfaktoren der als unterlegen beurteilten Gruppen Herstellungsprozesse präziser verbessern.
Durch einen auf diese Weise effizient verbesserten Herstellungsprozess lässt sich ein Herstellungsprozess erzielen, der sich durch eine stabile gute Produkt- und Herstellungsleistung auszeichnet.
Als nächstes wird die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung anhand der Zeichnungen erläutert. 11 ist ein Flussdiagramm, das die Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wiedergibt. Im Übrigen lässt die folgende Erläuterung der vorliegenden Ausführungsform diejenigen Passagen aus, welche sich mit der oben stehenden Erläuterung der ersten Ausführungsform decken.
Zunächst werden die Lose des Herstellungsprozesses auf dieselbe Weise wie in den oben beschriebenen, die erste Ausführungsform betreffenden Schritten S1 bis S4 in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt (S10 bis S13).
Im nächsten Schritt werden die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen der Vielzahl von Gruppen bestimmt (S14). Für den Fall, dass die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen einer Vielzahl von Gruppen nicht bestimmt werden können, das heißt, für den Fall, dass eine Vielzahl von in jeder Gruppe enthaltenen Produktdaten verglichen wird und es nicht möglich ist, die Produktdaten zwischen den Gruppen als gut oder schlecht zu bewerten („Nein“ in Schritt S14), werden Prozessdaten (im Folgenden als „zusätzliche Prozessdaten“ bezeichnet) neu erhoben, die nicht in den obigen Prozessdaten enthalten sind (S15). Bezüglich der Entscheidung, ob zwischen den Gruppen Qualitätsunterschiede bei den Produktdaten festgestellt werden können oder nicht, ist beispielsweise denkbar: wenn keiner der Durchschnittswerte der Produktdaten jeder Gruppe ein Problem hinsichtlich der Qualität des Herstellungsprozesses aufzeigt, kann nicht auf Qualitätsunterschiede bei den Produktdaten zwischen den Gruppen geschlossen werden, und wenn mindestens bei einem der Durchschnittswerte der Produktdaten jeder Gruppe ein Problem hinsichtlich der Qualität des Herstellungsprozesses besteht, kann darauf geschlossen werden, dass zwischen den Gruppen ein Qualitätsunterschied bei den Produktdaten festgestellt werden kann, wobei es sich nicht hierauf beschränken lässt.
Im nächsten Schritt standardisiert die Analyseeinheit 21b die Prozessdaten, die in Schritt S10 erhoben wurden, und die zusätzlichen Prozessdaten, die in Schritt S15 erhoben wurden, und wandelt diese basierend auf der Gleichung 1 in eine Zwischenfunktion um (S16).
Anschließend erzeugt die Analyseeinheit 21b eine Korrelationskoeffizientenmatrix zu den im Schritt 16 ermittelten Zwischenvariablen und leitet die Eigenwerte und die Eigenvektoren dieser Korrelationskoeffizientenmatrix ab und ermittelt aus diesen Eigenvektoren die Hauptkomponenten-Loadings sowie die Hauptkomponenten-Scores (S17). Das konkrete Verfahren zum Berechnen der Hauptkomponenten-Loadings sowie der Hauptkomponenten-Scores ist dasselbe wie im Schritt S3.
Im nächsten Schritt wird eine Clusteranalyse auf die im Schritt 17 ermittelten Hauptkomponenten-Scores angewendet, und die Lose werden erneut in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt (S18). Das konkrete Verfahren zur Unterteilung in eine Vielzahl von Gruppen von Losen ist dasselbe wie im Schritt S4.
Anschließend wird zum Schritt S14 zurückgekehrt und es werden die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen den Gruppen erneut bestimmt. Wenn die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen einer Vielzahl von Gruppen bestimmt werden können, das heißt, falls beim Vergleich der Durchschnittswerte einer Vielzahl von Produktdaten in den verschiedenen Gruppen Qualitätsunterschiede der Produktdaten zwischen den Gruppen festgestellt werden können („Ja“ in Schritt 14), werden auf dieselbe Weise wie im Schritt 6 unter Berücksichtigung der charakteristischen Lagebeziehung der Gruppen die Prozessdaten, die diesen Positionen in den Hauptkomponenten-Loadings entsprechen, als Hemmfaktoren spezifiziert, welche Prozessdaten sind, die zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen (S19). Für den Fall, dass die Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen nicht bestimmt werden können, werden die Schritte S15 - S18 wiederholt.
Im Folgenden wird auf Grundlage der 12 und 13 eingehender auf den Schritt 14 eingegangen, in welchem die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen einer Vielzahl von Gruppen bestimmt werden.
Die 12 zeigt einen Fall, in dem für 17 Lose die Hauptkomponentenanalyse auf die Prozessdaten nur einiger Bedingungen der Produktionsanlage angewendet wird und in dem diese Informationsmenge in einem Koordinatensystem mit der ersten Hauptkomponente als Abszissenachse und der dritten Hauptkomponente als Ordinatenachse grafisch dargestellt wird. In 12 sind 17 Lose in die 4 Gruppen G4 - G7 unterteilt, und die Lose, welche die jeweiligen Gruppen bilden, sind in 12 durch die Symbole O, Δ, X und + dargestellt. Die Durchschnittswerte der Viskositäten der Gruppen G4 - G7 betragen 1028 cP für die Gruppe G4, 1027 cP für die Gruppe G5, 1052 cP für die Gruppe G6 und 1023 cP für die Gruppe G7. Ein Qualitäts-unterschied bei der Viskosität kann zwischen den Gruppen G4 - G7 nicht festgestellt werden.
Anschließend werden zu denselben Losen wie in 12 Materialdaten als zusätzliche Prozessdaten erhoben und bezüglich der Prozessdaten und der Materialdaten werden die Schritte S13 bis S18 durchgeführt. Die 13 zeigt, wie diese Informationsmenge in einem Koordinatensystem mit der zweiten Hauptkomponente als Abszissenachse und der dritten Hauptkomponente als Ordinatenachse grafisch dargestellt wird. In 13 sind 17 Lose in die 4 Gruppen G8 - G11 unterteilt, und die Lose, welche die jeweiligen Gruppen bilden, sind in 13 durch die Symbole O, Δ, X und + dargestellt. Die Durchschnittswerte der Viskositäten der Gruppen G8 - G11 betragen 980 cP für die Gruppe G8, 1077 cP für die Gruppe G9, 1023 cP für die Gruppe G10 und 1054 cP für die Gruppe G11. Da die Viskosität der Gruppe G8 besser ausfällt, als die der anderen Gruppen, kann geurteilt werden, dass die Gruppe G8 den Gruppen G9 - G11 gegenüber überlegen ist.
Es spricht ferner nichts dagegen, im Schritt S14 vor dem Bestimmen der Über- bzw. Unterlegenheiten für jede oben beschriebene Gruppe zu beurteilen, ob die Festlegung der Über- bzw. Unterlegenheiten möglich ist oder nicht. Falls beurteilt wird, ob für jede Gruppe die Über- bzw. Unterlegenheiten bestimmt werden können, und liegt beispielsweise bei keinem der Durchschnittswerte der Produktdaten jeder Gruppe ein Problem hinsichtlich der Qualität des Herstellungsprozesses vor, wäre es für den Fall, dass die Vielzahl von Gruppen darüber hinaus anhand von Herstellungsbedingungen (Materialeigenschaften, Lademenge, Temperatur und Feuchtigkeit usw.) unterschieden werden können, die Festlegung denkbar, dass die Bestimmung der Über- bzw. Unterlegenheiten mittels dieser Bedingungen festgestellt werden kann. Dabei lässt es sich nicht hierauf beschränken.
Es folgt eine konkrete Erläuterung für den Fall der Beurteilung, ob eine Über- bzw. Unterlegenheitsbestimmung für jede Gruppe möglich ist oder nicht. Wenn der Herstellungsprozess basierend auf den Schritten S10 bis S13 in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt wird, gibt es, wie in 14 gezeigt, Fälle, bei denen es mehrere Gruppen gibt, in denen der Durchschnittswert der Produktdaten keine Probleme hinsichtlich der Qualität aufweist. Die 14 zeigt einen Fall, in dem für 37 Lose die Hauptkomponentenanalyse auf die Prozessdaten nur einiger Bedingungen der Produktionsanlage angewendet wird und in dem diese Informationsmenge in einem Koordinatensystem mit der ersten Hauptkomponente als Abszissenachse und der zweiten Hauptkomponente als Ordinatenachse grafisch dargestellt wird. In 14 sind 37 Lose in die 6 Gruppen G12 - G17 unterteilt, und die Lose, welche die jeweiligen Gruppen bilden, sind in 14 durch die Symbole O, Δ, X und + dargestellt. Die Durchschnittswerte der Viskositäten der Gruppen G12 - G17 betragen 5443 cP für die Gruppe G12, 5600 cP für die Gruppe G13, 5475 cP für die Gruppe G14, 5250 cP für die Gruppe G15, 5450 cP für die Gruppe G16 und 5600 cP für die Gruppe G17. Die Gruppen G13, G17 überstiegen den Grad der Viskosität, der hinsichtlich der Qualität als unproblematisch gilt. Folglich sind die Gruppen G13 und G17 den anderen Gruppen G12, G14, G15 und G16 überlegen. Ob eine der Gruppen G13 und G17 der anderen überlegen ist, kann jedoch nicht allein durch den Qualitätsunterschied der Produktdaten bestimmt werden.
Für den Fall, dass sich die Gruppen G13 und G17 durch Herstellungsbedingungen unterscheiden lassen, beispielsweise wenn die Gruppen G12 - G14 mittels Trocknung bei niedriger Temperatur hergestellt wurden und die Gruppen G15 - G17 bei hoher Temperatur und hoher Feuchtigkeit hergestellt wurden, wird beurteilt, dass die Gruppe G13 beim Trocknen bei niedriger Temperatur als überlegen bestimmt werden kann, und es wird beurteilt, dass die Gruppe G17 bei hoher Temperatur und hoher Feuchtigkeit als überlegen bestimmt werden kann.
Wenn die Über- bzw. Unterlegenheit jeder Gruppe in Abhängigkeit von den Herstellungsbedingungen beurteilt werden kann, werden je nach Herstellungsbedingungen Qualitätsunterschiede der Produktdaten zwischen den Gruppen festgestellt („Ja“ in Schritt 14), und es werden auf dieselbe Weise wie im Schritt 6 unter Berücksichtigung der charakteristischen Lagebeziehung der Gruppen die Prozessdaten, die diesen Positionen in den Hauptkomponenten-Loadings entsprechen, als Hemmfaktoren spezifiziert, welche Prozessdaten sind, die zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen (S19).
Wenn sich die Gruppen G13 und G17 andererseits nicht durch Herstellungsbedingungen unterscheiden lassen, wird beurteilt, dass die Bestimmung der Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen der Vielzahl der Gruppen nicht möglich ist („Nein“ in Schritt S14), und es wird mit dem Schritt S15 fortgefahren.
Im Schritt S15 werden, für den Fall, dass die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen der Vielzahl von Gruppen nicht bestimmt werden können, erneut zusätzliche Prozessdaten erhoben. Es spricht im Übrigen nichts dagegen, unnötige Prozessdaten, die in den Prozessdaten enthalten sind (nachstehend als „unnötige Prozessdaten“ bezeichnet), zu löschen und die Lose des Herstellungsprozesses auf Basis der Prozessdaten, aus denen die unnötigen Prozessdaten gelöscht sind, erneut in eine Vielzahl von Gruppen zu unterteilen und basierend auf den Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der Gruppen entsprechen, erneut die Über- bzw. Unterlegenheit jeder der Gruppen zu bestimmen. Als Verfahren zum Extrahieren unnötiger Prozessdaten wäre es denkbar, beispielsweise relativ kleine Vektorkomponenten als unnötige Prozessdaten auszuwählen, wobei es sich nicht hierauf beschränken lässt.
Auf diese Weise werden die Lose des Herstellungsprozesses anhand der Hauptkomponenten-Scores, die auf Basis der Prozessdaten gewonnen wurden, in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt, und es werden die Über- bzw. Unterlegenheiten dieser Vielzahl von Gruppen basierend auf den Produktdaten beurteilt, und für den Fall, dass die Über- bzw. Unterlegenheiten zwischen der Vielzahl von Gruppen nicht festgestellt werden können, werden bis dahin nicht in Betracht gezogene Prozessdaten neu hinzugefügt, die Gruppen werden erneut unterteilt , die Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen werden erneut beurteilt, und durch das Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche nach der erneuten Beurteilung zu den Über- bzw. Unterlegenheiten der Gruppen beitragen, kann der Herstellungsprozess effizient verbessert werden.
Die vorliegende Ausführungsform verwendet Materialdaten als zusätzliche Prozessdaten, doch lassen sich die zusätzlichen Prozessdaten selbstverständlich nicht hierauf beschränken. Die zusätzlichen Prozessdaten sind dergestalt, dass sie in Abhängigkeit vom Herstellungsprozess ausgewählt werden können.
Die vorliegende Erfindung kann in verschiedener Weise modifiziert werden und erstreckt sich selbstverständlich auf die entsprechende modifizierte Erfindung, sofern diese nicht vom Wesen der vorliegenden Erfindung abweicht.
Bezugszeichenliste

1: Produktionsanlage
2: Mess- / Mischmaschine
3: Extruder
4: Trichter
5: Formmaschine
6: Trockner
7: Wickelmaschine
10.: Sensor
20.: Steuervorrichtung
21.: Anlagensteuereinheit
21a.: Steuereinheit
21b.: Analyseeinheit
21c.: Bewertungseinheit
22.: E/A-Einheit
23.: Anzeigeeinheit
24.: Speichereinheit

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

JP 7200040 [0004]

Claims

Analysemethode für Produktherstellungsprozesse, dadurch gekennzeichnet, dass die Analysemethode für Herstellungsprozesse Folgendes umfasst: -ein Verfahren zum Erheben von Produktdaten, welche die Qualität jedes im zuvor genannten Herstellungsprozess gefertigten Produktes wiedergeben, sowie von Prozessdaten, welche die Herstellungsbedingungen der zuvor genannten Produkte wiedergeben, für jedes Los des zuvor genannten Herstellungsprozesses; - ein Verfahren zur Standardisierung der zuvor genannten Prozessdaten und deren Umwandlung in Zwischenvariablen; - ein Verfahren zum Durchführen der Hauptkomponentenanalyse für die zuvor genannten Zwischenvariablen und das Ableiten der Hauptkomponenten-Loadings und der Hauptkomponenten-Scores der zuvor genannten Prozessdaten; - ein Verfahren zum Anwenden der Clusteranalyse auf die zuvor genannten Hauptkomponenten-Scores und zur Unterteilung der Lose des zuvor genannten Herstellungsprozesses in eine Vielzahl von Gruppen; - ein Verfahren, in dem auf Basis der zuvor genannten Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der zuvor genannten Gruppen entsprechen, für jede zuvor genannte Gruppe die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit bestimmt wird, - sowie ein Verfahren zum Spezifizieren von Hemmfaktoren, welche Prozessdaten sind, die zu den Überlegenheiten bzw. Unterlegenheiten der zuvor genannten Gruppen beitragen.
Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass beim Verfahren zur Spezifizierung der zuvor genannten Hemmfaktoren diese zuvor genannten Hemmfaktoren entsprechend der zuvor genannten Hauptkomponenten-Loadings, welche die zuvor genannten als über- bzw. unterlegen bewerteten Gruppen ausbilden, spezifiziert werden.
Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß den Ansprüchen 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die zuvor genannten Gruppen dem Durchschnittswert der Produktdaten in diesen zuvor genannten Gruppen entsprechend als gut oder schlecht bewertet werden.
Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die zuvor genannten Prozessdaten Herstellungsdaten beinhalten, welche die Herstellungsbedingungen des zuvor genannten Herstellungsprozesses wiedergeben.
Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die zuvor genannten Prozessdaten Materialdaten beinhalten, welche die Materialbedingungen des zuvor genannten Produkts wiedergeben.
Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass im Verfahren zur Bewertung der Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der zuvor genannten Gruppen im Voraus bewertet wird, ob die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit für jede der zuvor genannten Gruppen bestimmt werden kann.
Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass im Verfahren zur Bestimmung der Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der zuvor genannten Gruppen, für den Fall, dass die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der zuvor genannten Gruppen nicht bestimmt werden kann, zusätzliche Prozessdaten, die nicht in den zuvor erwähnten Prozessdaten enthalten sind, neu erhoben werden, und die Lose des zuvor genannten Herstellungsprozesses auf Basis der zuvor genannten Prozessdaten und der zuvor genannten zusätzlichen Produktdaten erneut in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt werden, und basierend auf den zuvor genannten Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der betreffenden Gruppen entsprechen, erneut die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der zuvor genannten Gruppen bestimmt wird.
Analysemethode für Herstellungsprozesse gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass im Verfahren zur Bestimmung der Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der zuvor genannten Gruppen, für den Fall, dass die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der zuvor genannten Gruppen nicht bestimmt werden kann, unnötige Prozessdaten, die in den zuvor genannten Prozessdaten enthalten sind, gelöscht werden, und die Lose des zuvor genannten Herstellungsprozesses auf Basis der Prozessdaten, aus denen die betreffenden unnötigen Prozessdaten gelöscht sind, erneut in eine Vielzahl von Gruppen unterteilt werden, und basierend auf den zuvor genannten Produktdaten, welche den Hauptkomponenten-Scores der betreffenden Gruppen entsprechen, erneut die Überlegenheit bzw. Unterlegenheit jeder der zuvor genannten Gruppen bestimmt wird.