JP2002133026A - Work support system, operation support system and recording medium - Google Patents

Work support system, operation support system and recording medium

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JP2002133026A
JP2002133026A JP2000317912A JP2000317912A JP2002133026A JP 2002133026 A JP2002133026 A JP 2002133026A JP 2000317912 A JP2000317912 A JP 2000317912A JP 2000317912 A JP2000317912 A JP 2000317912A JP 2002133026 A JP2002133026 A JP 2002133026A
Authority
JP
Japan
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support
tool
data
support system
database
Prior art date
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Pending
Application number
JP2000317912A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Keisuke Fujisaki
敬介 藤崎
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.)
NS Solutions Corp
Original Assignee
NS Solutions Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by NS Solutions Corp filed Critical NS Solutions Corp
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Publication of JP2002133026A publication Critical patent/JP2002133026A/en
Pending legal-status Critical Current

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    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an operation support system capable of efficiently and quickly performing a data analysis with a small amount of resources. SOLUTION: This operation support system is provided with a database 12 for storing data collected from a facility 2, an operation supporting device 13 having a support tool for supporting the operation of the facility 2 by using a data analysis technology on the basis of the data, a tool developing device 23 for supporting the preparation/change of the support tool and a network 31 for connecting the database 12, the supporting device 13 and the developing device 23. When an operation condition is changed, the support tool is prepared/ changed in accordance with the change of the operation condition by using the developing device 23, and the prepared/changed support tool is sent to the supporting device 13 via the network 31.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、工場等に設けられ
た設備の操業を支援する操業支援システム及び、スーパ
ーマーケット等における需要予測等の管理業務を支援す
る業務支援システムに関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an operation support system for supporting the operation of facilities provided in factories and the like, and to a business support system for supporting management operations such as demand forecasting in supermarkets and the like.

【0002】[0002]

【従来の技術】製鉄所や化学プラント等における設備で
は、設備の操業のために、コンピュータが駆使されてお
り、例えば製鉄所の高炉を見てみると、高炉に設けられ
た多数のセンサから様々なデータを取得し、これらのデ
ータをデータべースに蓄えた上で操業支援システムによ
り操業状態をオペレータに示している。オペレータは、
コンピュータの表示手段に表示された操業の状態を見て
高炉の操作を行う。
2. Description of the Related Art Computers are used in equipment at steelworks and chemical plants to operate the equipment. For example, when looking at a blast furnace at a steelworks, various sensors are provided in the blast furnace. After obtaining such data, storing these data in a database, the operation support system indicates the operation state to the operator. The operator
The operation of the blast furnace is performed while observing the operation state displayed on the display means of the computer.

【0003】ところで、高炉等の設備の操業条件は、そ
のときの社会情勢や受注状況等によって変更される場合
がある。例えば高くなった電力料金に応じて省エネルギ
ーでの操業に変更する場合、受注状況に応じて生産量を
変更する場合等がある。操業条件が変更された場合、こ
れに応じて操業支援システムの支援ツールを変更した
り、新たに作成し直したりする必要がある。このような
操業条件の変更があった場合、従来の操業支援システム
では、このシステムを一旦、停止しなければならず、高
炉のような設備の場合、設備を停止している間の損失が
膨大な額になってしまうという問題があった。また、操
業支援システムの支援ツールを変更するには、高度のデ
ータ解析技術が要求されるが、かかる高度なデータ解析
技術を有する専門家は高炉等の設備が配置してある工場
等には通常配置されていない。したがって、多くの場
合、別途設けられた、専門家のいる研究所や開発センタ
ーに高炉のデータを記憶した記憶装置を持ち込んで、そ
こで専門家により操業支援システムの支援ツールの作成
・変更を行い、その作成・変更された支援ツールを実際
のシステムに組み込んでいる。
[0003] The operating conditions of equipment such as a blast furnace may be changed depending on the social situation at that time, the status of orders, and the like. For example, there is a case where the operation is changed to an energy-saving operation in accordance with an increased power rate, and a case where the production amount is changed in accordance with the order receiving situation. When the operation conditions are changed, it is necessary to change the support tool of the operation support system in accordance with the change or to newly create a new support tool. When such operating conditions are changed, the conventional operating support system must temporarily stop the system, and in the case of equipment such as a blast furnace, the loss while the equipment is stopped is enormous. There was a problem that would be expensive. In addition, changing the support tool of the operation support system requires advanced data analysis technology, but experts with such advanced data analysis technology are usually used in factories and other places where blast furnaces and other facilities are located. Not placed. Therefore, in many cases, a storage device that stores the data of the blast furnace is brought into a separately installed laboratory or development center with specialists, where the specialists create and modify operation support system support tools. The created and modified support tools are incorporated in the actual system.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな研究所や開発センターを別途設けた場合、実際の操
業中の設備を直接使用して操業支援システムの開発を行
うわけではないので、収集したデータが不足していた
り、実際に稼働中の設備でしか得られないリアルタイム
なデータを使用したくても使用できないなどの問題があ
る。また、従来は、一度、操業支援システムを作成する
と、10年から20年間は変更せずに使用していたが、
現在は1〜2週間で操業条件の変更を要求される場合も
ある。しかしながら、従来の操業支援システムでは、こ
の様な短期間でシステムを変更するのは殆ど不可能であ
った。
However, if such a research institute or a development center is separately provided, the operation support system is not developed directly using the equipment actually in operation. There are problems such as lack of data, or the inability to use real-time data that can only be obtained with equipment that is actually operating. Also, conventionally, once the operation support system was created, it was used unchanged for 10 to 20 years.
At present, changes in operating conditions may be required in one to two weeks. However, with the conventional operation support system, it has been almost impossible to change the system in such a short period of time.

【0005】このような問題に対して、例えば特公平7
−9008号の発明では、操業支援システムとして稼働
系とテスト系とを並列して設けることにより、一方で操
業を行い、同時にもう一方で試験を行えるという方式が
提案されている。しかしながら、この方法の場合、例え
ば製鉄所や化学プラントなどのように複数の設備が設け
られ、しかもこれらの設備が地理的に離れている場合、
各設備に対して同じ様な操業支援システムを2系統並列
して設置し、且つこのシステムのための人員も配置しな
ければならないので、コストが嵩むという問題がある。
特に、大きな製鉄所や化学プラントの場合、多数の各設
備毎にこのような措置を執る必要があるので、この問題
はより深刻となる。
[0005] To deal with such a problem, for example,
In the invention of No.-9008, a method is proposed in which an operation system and a test system are provided in parallel as an operation support system, so that the operation can be performed on one side and the test can be performed on the other side at the same time. However, in the case of this method, when a plurality of facilities are provided, such as a steel mill or a chemical plant, and these facilities are geographically separated,
Since two similar operation support systems must be installed for each facility in parallel, and personnel for this system must also be arranged, there is a problem that the cost increases.
This problem is exacerbated, especially in large steel mills and chemical plants, as such measures must be taken for each and every large number of installations.

【0006】また、高度なデータ解析技術は、設備の操
業の支援だけでなく、スーパーマーケット等の需要予測
等の管理業務においても必要とされる場合がある。しか
しながら、高度なデータ解析技術を使いこなせる専門家
の人数は限られており、かかる管理業務を行っている総
ての企業で専門家を雇うことができるわけではない。こ
のため、需要予測等の管理業務を迅速且つ効率良く支援
するシステムの実現が望まれている。更に、高度なデー
タ解析技術を有する専門家によるデータ解析の業務のみ
外部に依頼したいという要望もある。
[0006] Advanced data analysis techniques are sometimes required not only in support of equipment operation, but also in management operations such as demand prediction in supermarkets and the like. However, the number of experts who can use advanced data analysis techniques is limited, and not all companies that perform such management tasks can hire experts. Therefore, realization of a system that supports management tasks such as demand forecasting quickly and efficiently is desired. Furthermore, there is also a request that only an expert who has advanced data analysis technology performs an external data analysis job.

【0007】本発明は上記事情に基づいてなされたもの
であり、少ない資源で、データ解析を効率良く且つ迅速
に行うことができる業務支援システムを提供することを
目的とする。
The present invention has been made based on the above circumstances, and has as its object to provide a business support system capable of efficiently and quickly performing data analysis with a small amount of resources.

【0008】本発明は上記事情に基づいてなされたもの
であり、少ない資源で、管理業務を効率良く且つ迅速に
行うことができる業務支援システムを提供することを目
的とする。
The present invention has been made based on the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a business support system capable of efficiently and quickly performing a management business with a small amount of resources.

【0009】本発明は上記事情に基づいてなされたもの
であり、少ない資源で、操業条件の変更に対して、効率
良く且つ迅速に対応することができる操業支援システム
を提供することを目的とする。
The present invention has been made based on the above circumstances, and has as its object to provide an operation support system that can efficiently and promptly respond to a change in operation conditions with a small amount of resources. .

【0010】[0010]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明に係る業務支援システムは、依頼者側から提
供されたデータを格納するデータベースと、前記データ
に基づいてデータ解析技術を用いて依頼者の業務を支援
する支援ツールを有する支援手段と、支援ツールの作成
・変更を支援する開発手段と、前記データベースと前記
支援手段と前記開発手段とを接続するネットワークと、
を具備することを特徴とするものである。
A business support system according to the present invention for achieving the above object uses a database for storing data provided by a client and a data analysis technique based on the data. A support means having a support tool for supporting the work of the requester, a development means for supporting creation / change of the support tool, a network connecting the database, the support means, and the development means,
It is characterized by having.

【0011】上記の目的を達成するための本発明に係る
業務支援システムは、管理対象から収集したデータを格
納するデータベースと、前記データに基づいてデータ解
析技術を用いて管理業務を支援する支援ツールを有する
支援手段と、支援ツールの作成・変更を支援する開発手
段と、前記データベースと前記支援手段と前記開発手段
とを接続するネットワークと、を具備することを特徴と
するものである。
A business support system according to the present invention for achieving the above object provides a database for storing data collected from a management target, and a support tool for supporting management business using data analysis technology based on the data. And a development means for supporting creation / change of a support tool, and a network connecting the database, the support means, and the development means.

【0012】上記の目的を達成するための本発明に係る
操業支援システムは、設備から収集したデータを格納す
るデータベースと、前記データに基づいてデータ解析技
術を用いて前記設備の操業を支援する支援ツールを有す
る支援手段と、支援ツールの作成・変更を支援する開発
手段と、前記データベースと前記支援手段と前記開発手
段とを接続するネットワークと、を具備することを特徴
とするものである。
An operation support system according to the present invention for achieving the above object provides a database for storing data collected from equipment, and a support for supporting the operation of the equipment using a data analysis technique based on the data. It is characterized by comprising a support means having a tool, a development means for supporting creation / change of the support tool, and a network connecting the database, the support means, and the development means.

【0013】[0013]

【発明の実施の形態】以下に本発明の一実施形態につい
て図面を参照して説明する。図1は本発明の一実施形態
である操業支援システムの概略構成図である。本実施形
態では、かかる操業支援システムを製鉄所における高炉
の操業に適用する場合について説明する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an operation support system according to an embodiment of the present invention. In the present embodiment, a case will be described in which such an operation support system is applied to the operation of a blast furnace in a steel mill.

【0014】図1に示す操業支援システムは、複数のセ
ンサ11と、製鉄所側のデータベース12と、操業支援
装置(支援手段)13と、表示装置14と、操作盤15
と、研究所側のデータベース21と、ツール監視装置2
2(監視手段)と、ツール開発装置(開発手段)23
と、異常処理装置(異常処理手段)24と、ネットワー
ク31とを有する。
The operation support system shown in FIG. 1 includes a plurality of sensors 11, a steelworks database 12, an operation support device (support means) 13, a display device 14, and an operation panel 15.
, The database 21 on the laboratory side, and the tool monitoring device 2
2 (monitoring means) and tool development device (development means) 23
And an abnormality processing device (an abnormality processing unit) 24 and a network 31.

【0015】かかる操業支援システムの各部のうち、セ
ンサ11、データベース12、操業支援装置13、表示
装置14及び操作盤15は、製鉄所内に設けられてい
る。また、データベース21、ツール監視装置22、ツ
ール開発装置23及び異常処理装置24は、研究所内に
設けられている。ここで、研究所とは、後述するように
高度なデータ解析技術の知識を有する専門家集団がいる
場所のことであり、研究所は製鉄所と同じ敷地内にあっ
てもよい。
Among the components of the operation support system, a sensor 11, a database 12, an operation support device 13, a display device 14, and an operation panel 15 are provided in a steel mill. The database 21, the tool monitoring device 22, the tool development device 23, and the abnormality processing device 24 are provided in the laboratory. Here, the laboratory is a place where there is a group of experts having advanced data analysis technology knowledge as described later, and the laboratory may be on the same site as the steelworks.

【0016】尚、製鉄所内で表示装置14を見ながら操
作盤15を操作する者を「オペレータ」と称し、研究所
内でツール監視装置22、ツール開発装置23及び異常
処理装置24を操作する専門家を「ユーザ」と称するこ
とにする。
A person who operates the operation panel 15 while viewing the display device 14 in the steel works is called an "operator", and an expert who operates the tool monitoring device 22, the tool development device 23 and the abnormality processing device 24 in the laboratory. Is referred to as a “user”.

【0017】また、データベース12と、操業支援装置
13と、データベース21と、ツール監視装置22と、
ツール開発装置23と、異常処理装置24とは、ネット
ワーク31により接続されている。
The database 12, the operation support device 13, the database 21, the tool monitoring device 22,
The tool development device 23 and the abnormality processing device 24 are connected by a network 31.

【0018】高炉2にはその上部から鉄鉱石(Fe2
4 )、コークス、石灰石等が装入される。そして、高炉
2の下部から酸素を送って鉄鉱石を燃焼させることによ
り、熔銑が得られる。
The blast furnace 2 has an iron ore (Fe 2 O)
4 ), coke, limestone, etc. are charged. And iron is obtained by sending oxygen from the lower part of the blast furnace 2 and burning iron ore.

【0019】各センサ11は、例えば、温度、圧力、O
/C(鉄鉱石とコークスとの比)、送風酸素量等を検知
するものである。温度や圧力としては、高炉2の各部分
におけるものを検知しており、一般に、検知するデータ
項目は、数千から数万個ある。各センサ11で検知され
たデータは、デーベース12に蓄えられる。データベー
ス12は、高炉2から収集したデータを格納するもので
ある。実際、このデータベース12には過去数年分ぐら
いのデータが格納されている。
Each sensor 11 has, for example, temperature, pressure, O
/ C (ratio of iron ore to coke), the amount of blast oxygen, etc. are detected. As the temperature and pressure, those in each part of the blast furnace 2 are detected, and there are generally thousands to tens of thousands of data items to be detected. Data detected by each sensor 11 is stored in a database 12. The database 12 stores data collected from the blast furnace 2. In fact, this database 12 stores data for the past several years.

【0020】また、図1では省略したが、高炉2には、
圧力、送風酸素量、装入量を調整するためのアクチュエ
ータが多数設けられている。
Although omitted in FIG. 1, the blast furnace 2 has
Many actuators are provided for adjusting the pressure, the amount of blast oxygen, and the amount charged.

【0021】操業支援装置13は、データベース12に
蓄えられたデータと操業支援ツールを用いて操業ガイダ
ンスを作成することにより、オペレータに対して高炉2
の操業を支援するものである。ここで、操業支援ツール
(以下、単に「ツール」とも称する。)とは、データ解
析技術を用いて作成された高炉2の操業を支援するため
のプログラムである。具体的には、操業支援装置13
は、予測モデルを立て、その予測モデルに基づいて熔銑
温度、出銑量等の予測値を求める。そして、その予測値
に基づいて、所望のシナリオに応じた最適な高炉操業が
できるように、O/C、送風酸素量、装入量等の操作デ
ータを算出する。こうして算出された操作データの内容
が操業ガイダンスとなる。かかる操業ガイダンスは、例
えば数時間毎に作成される。
The operation support device 13 creates operation guidance using the data stored in the database 12 and the operation support tool, thereby providing the blast furnace 2 to the operator.
It supports the operation of Here, the operation support tool (hereinafter, also simply referred to as “tool”) is a program for supporting the operation of the blast furnace 2 created using the data analysis technology. Specifically, the operation support device 13
Establishes a prediction model, and obtains prediction values such as hot metal temperature and tapping amount based on the prediction model. Then, based on the predicted values, operation data such as O / C, blast oxygen amount, and charging amount are calculated so that the blast furnace can be operated optimally according to a desired scenario. The content of the operation data calculated in this way becomes the operation guidance. Such operation guidance is created, for example, every few hours.

【0022】表示装置14は、操業支援装置13の操業
支援ツールを用いて得られた操業ガイダンスを表示する
ものである。オペレータは、かかる表示装置14に表示
された内容を見ながら、高炉2の操業を行う。操作盤1
5は、各アクチュエータに対する指示を入力して高炉2
を操作するためのものである。
The display device 14 displays the operation guidance obtained by using the operation support tool of the operation support device 13. The operator operates the blast furnace 2 while watching the contents displayed on the display device 14. Operation panel 1
5 is a blast furnace 2 for inputting instructions for each actuator.
Is to operate.

【0023】尚、操業支援装置13は、操業ガイダンス
を表示装置14に表示しないで、直接、操作盤15に指
示を出して各アクチュエータを制御することも可能であ
る。これは完全なフィードバック制御である。したがっ
て、高炉2を手動でも自動でも制御することができる。
It is also possible for the operation support device 13 to directly issue an instruction to the operation panel 15 to control each actuator without displaying the operation guidance on the display device 14. This is perfect feedback control. Therefore, the blast furnace 2 can be controlled either manually or automatically.

【0024】ところで、高炉2の制御内容はそのときど
きの操業目的(操業条件)に応じて変わる。例えば、出
銑量を増やしたいとか減らしたいとか、省エネを図りた
いという場合がある。また、原料をコークス中心にした
い、オイルを重視したい、又はプラスチックを装入した
いという場合もある。このような目的の変更があった場
合、操業支援装置13がそのまま同じツールを用いて操
業ガイダンスを作成し、その操業ガイダンスに従って高
炉2を制御したのでは、実際の操業とのずれが生じ、所
望の制御ができないことがある。しかし、ツールの内容
は難しく、通常、製鉄所のオペレータは高度データ解析
技術についての専門知識を持っていないので、自らツー
ルを変更することは困難である。このため、本実施形態
では、データ解析技術に関する高度の知識を持つ専門家
集団(ユーザ)に、ツール監視装置22、ツール開発装
置23及び異常処理装置24を用いて、ツールの監視や
ツールの開発させたり、現場に問題が発生したときにそ
の解決を図る任務を与えている。
Incidentally, the control contents of the blast furnace 2 change according to the operation purpose (operating condition) at that time. For example, there are cases where it is desired to increase or decrease the amount of tapping, or to save energy. Further, there are cases where the raw material is required to be mainly coke, oil is to be emphasized, or plastic is charged. If such a change in the purpose occurs, if the operation support device 13 creates operation guidance using the same tool as it is and controls the blast furnace 2 according to the operation guidance, a deviation from the actual operation occurs, and May not be controlled. However, the content of the tool is difficult, and it is usually difficult to change the tool by itself because steelworks operators do not have expertise in advanced data analysis technology. For this reason, in the present embodiment, a tool monitoring device 22, a tool development device 23, and an abnormality processing device 24 are used to monitor tools and develop tools by a group of experts (users) having a high level of knowledge on data analysis technology. And give them the task of resolving problems when they occur.

【0025】研究所側のデータベース21には、製鉄所
側のデータベース12に格納されているデータを同じも
のが格納されている。製鉄所側のデータベース12に新
たにデータが蓄積されると、そのデータはネットワーク
31を介して研究所側のデータベース21にリアルタイ
ムで送られる。
The database 21 at the laboratory stores the same data as the data stored in the database 12 at the steelworks. When new data is stored in the database 12 on the steelworks side, the data is transmitted to the database 21 on the laboratory side via the network 31 in real time.

【0026】ツール監視装置22は、ネットワーク31
を介して操業支援装置13にアクセスし、操業支援装置
13で現在使用しているツールで得られた結果をリアル
タイムで監視するためのものである。具体的には、ユー
ザは、かかるツール監視装置22を用いて、当該ツール
を用いたときの予測精度を調べ、例えば予測精度が今後
だんだん悪くなると判断した場合には、ツールを変更す
ることを決定する。また、例えば、操業支援装置13の
ツールで作成された操業ガイダンスによれば、O/Cを
上げる旨が示されているが、実際、高炉2の操業状態に
よれば、所定の操業目的が実現されていない場合には、
ユーザは、当該ツールは現在の目的に適さないと判断し
て、ツールを変更することを決定する。
The tool monitoring device 22 includes a network 31
The operation support device 13 is accessed via the PC and the result obtained by the tool currently used by the operation support device 13 is monitored in real time. Specifically, the user checks the prediction accuracy when the tool is used by using the tool monitoring device 22. For example, when the user determines that the prediction accuracy is gradually deteriorated in the future, the user decides to change the tool. I do. Further, for example, according to the operation guidance created by the tool of the operation support device 13, it is indicated that the O / C is increased. However, according to the operation state of the blast furnace 2, a predetermined operation purpose is realized. If not,
The user determines that the tool is not suitable for the current purpose and decides to change the tool.

【0027】ツール開発装置23は、ユーザがツールを
作成・変更したり、ツールのバージョンアップを図った
りするためのものである。ツール開発装置23で作成・
変更されたツールは、ネットワーク31を介して操業支
援装置13にリアルタイムで送られる。操業支援装置1
3は、その作成・変更後のツールを受け取ると、元のツ
ールをその作成・変更後のツールに置き換え、その後
は、作成・変更後のツールを用いて操業支援を行う。
The tool development device 23 is for the user to create and change tools, and to upgrade tools. Created with tool development device 23
The changed tool is sent to the operation support device 13 via the network 31 in real time. Operation support device 1
When receiving the tool after the creation / change, the tool 3 replaces the original tool with the tool after the creation / change, and thereafter performs operation support using the tool after the creation / change.

【0028】ツールとは、上述したように、データ解析
技術又はその組み合わせたものを用いて作成された、デ
ータドリブンなプログラムのことである。また、ツール
の変更とは単にパラメータを変更することではない。ツ
ールを変更するということは、データ解析技術の変更、
データ解析技術の組み合わせの変更、データ解析技術に
よる処理手順の変更、ツールを動かすために使用するデ
ータの項目の変更のうち少なくともいずれか一つを行う
ことをいう。したがって、データ項目を変更せずにデー
タ解析技術だけを変えたり、データ解析技術を変更せず
にデータ項目だけを変えることもある。尚、本実施形態
では、ツールをデータドリブンなプログラムとして説明
するが、勿論これは適用される業務支援装置や操業支援
装置に応じて種々変更が可能である。
As described above, a tool is a data-driven program created using a data analysis technique or a combination thereof. Also, changing the tool is not merely changing the parameters. Changing tools means changing data analysis technology,
This refers to at least one of changing a combination of data analysis techniques, changing a processing procedure by the data analysis technique, and changing an item of data used to operate a tool. Therefore, only the data analysis technique may be changed without changing the data item, or only the data item may be changed without changing the data analysis technique. In this embodiment, the tool is described as a data-driven program. However, it is needless to say that the tool can be variously changed according to the applied business support device or operation support device.

【0029】ここで、高度データ解析技術には具体的に
どのようなものがあるかを説明する。図2は高度データ
解析技術の具体例を示す図である。研究所の専門家(ユ
ーザ)は、通常、図2に示すようなデータ解析技術に関
する高度な知識を持っている。高度データ解析技術とし
ては、大きく分けると、図2に示すように、統計解析、
時系列モデル、自己回帰モデル、制御理論、ヒューリス
ティック、DataMining、情報理論、カオス等がある。
Here, what kind of advanced data analysis technology is specifically described. FIG. 2 is a diagram showing a specific example of the advanced data analysis technique. Laboratory experts (users) typically have advanced knowledge of data analysis techniques as shown in FIG. The advanced data analysis technology can be broadly divided into statistical analysis,
There are time series models, autoregressive models, control theory, heuristics, DataMining, information theory, chaos, etc.

【0030】統計解析には、多変数解析、相関解析、回
帰分析、分散解析、確率分布、ベイズ理論等が含まれ
る。また、時系列モデルには、移動平均、周波数分析、
Wavelet 解析等が含まれる。自己回帰モデルには、A
R、ARMA、ARIMA、ボックスジェンキンス法、
カルマンフィルタ、ルワンドウスキーのFORSYS等
が含まれる。制御理論には、最適制御理論、H∞、μシ
ンセシス等が含まれ、ヒューリスティックには、AI、
ニューロ、Fuzzy 、GA等が含まれ、DataMiningには、
クラスター解析、決定木等が含まれる。そして、情報理
論には、情報エントロピー、AIC等が含まれ、カオス
には、フラクタル、リアプノフ等が含まれる。
The statistical analysis includes multivariable analysis, correlation analysis, regression analysis, analysis of variance, probability distribution, Bayesian theory, and the like. The time series model includes moving average, frequency analysis,
Wavelet analysis etc. are included. In the autoregressive model, A
R, ARMA, ARIMA, Box Jenkins method,
Kalman filter, Rwandowski's FORSYS, and the like are included. Control theory includes optimal control theory, H∞, μ synthesis, etc., and heuristics include AI,
Neuro, Fuzzy, GA, etc. are included, DataMining includes
Cluster analysis, decision tree, etc. are included. Information theory includes information entropy, AIC, and the like, and chaos includes fractals, Lyapunov, and the like.

【0031】専門家は、ある現象についてデータ解析を
行う場合、それはカオス系だからカオスを使うべきであ
るとか、非線型マッチングであるからニューロが適して
いるとか、大きな時系列のトレンドを見るのであるから
回帰分布で十分であるとかを判断することにより、ツー
ルに適用すべきデータ解析技術を決定する。一般に、ど
のデータ解析技術を用いるかは、プロセス、操業の目
的、社会情勢、経営者の方針等等に応じて変わる。ま
た、専門家は、ツールを作成する際に、データ解析技術
を決定するだけでなく、そのデータ解析技術に応じた適
切なデータ項目を決定する必要がある。
When performing data analysis on a certain phenomenon, an expert looks at a large time-series trend, such as whether chaos should be used because it is a chaotic system, neurons are suitable because of non-linear matching, and so on. The data analysis technique to be applied to the tool is determined by judging from the result that the regression distribution is sufficient. In general, which data analysis technique is used depends on the process, operation purpose, social situation, management policy, and the like. Also, when creating a tool, an expert needs to determine not only a data analysis technique but also an appropriate data item according to the data analysis technique.

【0032】特に、本実施形態では、高度データ解析技
術の中に物理モデルも含ませている。物理モデルについ
ても、製鉄所のオペレータにとっては馴染みのあるもの
ではないので、専門家の知識を活用する必要があるから
である。また、製鉄所のプロセスはほとんど物理モデル
系であるからである。実際、高炉2でのプロセスは、流
体力学、伝熱工学、粉体工学等に従っている。物理モデ
ルには、構造解析、伝熱計算、電磁場計算、流体計算、
粉体工学等が含まれる。例えば、伝熱計算をして熱バラ
ンスを調べ、その結果に基づいて最適な操業を行うこと
が行われている。
In particular, in the present embodiment, a physical model is included in the advanced data analysis technology. The reason is that the physical model is also unfamiliar to the steelworks operator, and it is necessary to utilize the knowledge of a specialist. Also, the processes at steelworks are mostly physical model systems. In fact, the process in the blast furnace 2 follows fluid dynamics, heat transfer engineering, powder engineering and the like. Physical models include structural analysis, heat transfer calculations, electromagnetic field calculations, fluid calculations,
Includes powder engineering. For example, a heat transfer calculation is performed to check a heat balance, and an optimum operation is performed based on the result.

【0033】異常処理装置24は、高炉2の操業に関し
て異常が発生した場合等に製鉄所側からその原因を究明
してほしい旨の依頼をネットワーク31を介して受けた
ときに、ユーザがデータベース21に蓄えられたデータ
に基づいてその原因を解析するためのものである。この
異常処理装置24では、データ解析技術を駆使して原因
を解析するだけであり、ツールを作成するわけではな
い。その解析した結果(対応策)は、異常処理装置24
からネットワーク31を介して製鉄所側の依頼者に送ら
れる。依頼者は、その送られた対応策に基づいて適切な
処置をとることになる。
The abnormality processing device 24 is provided when the user receives a request from the steel mill via the network 31 to request an investigation into the cause of the abnormality in the operation of the blast furnace 2 or the like. The purpose is to analyze the cause based on the data stored in. In the abnormality processing device 24, only the cause is analyzed by making full use of data analysis technology, and a tool is not created. The result of the analysis (measures) is sent to the abnormality
Is sent to the client at the steel mill via the network 31. The client will take appropriate action based on the sent countermeasures.

【0034】尚、異常処理装置24は、高炉2に設けら
れたセンサからの信号に基づいて異常を検出し,その異
常を検出したときに、データベース21に蓄えられたデ
ータに基づいて異常状態に対する対応策を出力するもの
であってもよい。
The abnormality processing device 24 detects an abnormality based on a signal from a sensor provided in the blast furnace 2 and, when the abnormality is detected, responds to an abnormal state based on the data stored in the database 21. It may output a countermeasure.

【0035】次に、操業支援装置13が操業ガイダンス
を作成する処理について説明する。図3は操業支援装置
13が操業ガイダンスを作成する処理を説明するための
図である。
Next, a process in which the operation support device 13 creates operation guidance will be described. FIG. 3 is a diagram for explaining a process in which the operation support device 13 creates operation guidance.

【0036】操業支援装置13は、データベース12か
ら現在の結果データ、現在の状況データ、現在の操作デ
ータ及びこれらの過去の実績データを受け取り、所定の
特徴量を抽出する(S1)。ここで、高炉2の操業を支
援する場合、結果データとは、例えば熔銑温度、出銑
量、シリコン濃度等であり、状況データとは、例えば炉
底温度、炉頂圧力、ステーブ温度等である。また、操作
データとは、例えばO/C、送風酸素量、装入量等であ
る。過去のデータは必要であれば使用する。
The operation support device 13 receives the current result data, the current situation data, the current operation data, and the past performance data from the database 12, and extracts a predetermined feature amount (S1). Here, when supporting the operation of the blast furnace 2, the result data is, for example, hot metal temperature, tapping amount, silicon concentration, and the like, and the status data is, for example, a furnace bottom temperature, a furnace top pressure, a stave temperature, and the like. is there. The operation data is, for example, the O / C, the amount of blown oxygen, the charged amount, and the like. Use past data if necessary.

【0037】次に、操業支援装置13は、所定のツール
を用いて予測モデルを作成する(S2)。そして、ステ
ップS1で得た特徴量をステップS2で作った予測モデ
ルに適用して、一定時間後の結果データ(予測値)を求
める(S3)。例えば、予測値としては、四時間後の熔
銑温度、四時間後の出銑量、今から四時間後までの間に
おける燃料費等がある。そして、操業支援装置13は、
その予測値を用いて評価関数を決定する(S4)。ここ
で、評価関数は、各予測値にウエイト付けをして決定さ
れる。
Next, the operation support device 13 creates a prediction model using a predetermined tool (S2). Then, the characteristic amount obtained in step S1 is applied to the prediction model created in step S2, and the result data (predicted value) after a predetermined time is obtained (S3). For example, the predicted values include the hot metal temperature after 4 hours, the tapping amount after 4 hours, and the fuel cost from now to 4 hours later. And the operation support device 13
An evaluation function is determined using the predicted value (S4). Here, the evaluation function is determined by weighting each predicted value.

【0038】次に、操業支援装置13は、所定のシナリ
オを考慮し、そのシナリオが表す条件の下で、評価関数
を最大にするような最適操業データを求める(S5)。
シナリオとしては、例えば、熔銑温度が大きくなる操
業、出銑量が最大となる操業等がある。操業の目的は種
々の状況によって変わるため、通常は、予め複数のシナ
リオを持っておき、各シナリオに対して最適操業データ
を求めることにしている。こうして求めた最適操業デー
タの内容が操業ガイダンスとなり、その最適操業データ
に従った操業が最適操業方法となる。そして、操業支援
装置13は、予測値や各シナリオ毎の操業ガイダンスを
表示装置14の画面上に表示する(S6)。オペレータ
は、かかる予測値や操業ガイダンスを参照して、今後、
どのような操作をするかを考えることになる。
Next, the operation support device 13 considers a predetermined scenario and obtains optimum operation data that maximizes the evaluation function under the conditions represented by the scenario (S5).
Scenarios include, for example, an operation in which the temperature of hot metal increases and an operation in which the tapping amount becomes maximum. Since the purpose of operation varies depending on various situations, usually, a plurality of scenarios are prepared in advance, and optimal operation data is obtained for each scenario. The content of the optimum operation data thus obtained becomes the operation guidance, and the operation according to the optimum operation data becomes the optimum operation method. Then, the operation support device 13 displays the predicted value and the operation guidance for each scenario on the screen of the display device 14 (S6). The operator will refer to such forecasts and operation guidance,
You will have to think about what kind of operation to do.

【0039】次に、本実施形態の操業支援システムにお
いてツールを変更する場合の具体例を説明する。図4、
図5及び図6は本実施形態の操業支援システムにおいて
ツールを変更する場合の具体例を説明するための図であ
る。
Next, a specific example of changing the tool in the operation support system of the present embodiment will be described. FIG.
FIGS. 5 and 6 are diagrams for explaining a specific example in a case where a tool is changed in the operation support system according to the present embodiment.

【0040】第一の例として、操業支援装置13が熔銑
温度を予測して操業ガイダンスを作成するツールを使用
している場合を考える。現在、そのツールでは、図4
(a)に示すように、データ解析技術としてニューロを
用いているとする。ツール監視装置22は、ネットワー
ク31を介して操業支援装置13で使用しているツール
で得られた結果をリアルタイムで監視している。このと
き、ユーザは、そのニューロを用いて得られた熔銑温度
の予測値についてのエラー度を算出し、それが例えば5
%であったとする。ここで、エラー度は、(予測値−実
績値)×100/実績値で定義される。エラー度が小さ
いほど、予測精度は高い。
As a first example, let us consider a case where the operation support device 13 uses a tool for estimating hot metal temperature and creating operation guidance. Currently, the tool uses Figure 4
As shown in (a), suppose that a neuro is used as a data analysis technique. The tool monitoring device 22 monitors the result obtained by the tool used in the operation support device 13 via the network 31 in real time. At this time, the user calculates the degree of error with respect to the predicted value of the hot metal temperature obtained using the neuron,
%. Here, the error degree is defined as (predicted value−actual value) × 100 / actual value. The smaller the error degree, the higher the prediction accuracy.

【0041】また、ユーザは、ツール開発装置23を用
いて、どのようなツールを使用すれば熔銑温度を高精度
に予測できるかを研究している。例えば、図4(b)に
示すように、ニューロと重回帰とを組み合わせた手法を
用いて熔銑温度を予測するツールを開発したとする。こ
の新たなツールと現在使用しているツールとを比較する
ために、ユーザは、新たなツールを用いたときの熔銑温
度の予測値についてのエラー度を算出する。そして、新
たなツールを用いたときのエラー度が例えば4%であれ
ば、その新たなツールは、現在使用しているツールより
も、熔銑温度の予測精度が上がっている。このような場
合には、ユーザは、ツール開発装置23から、ニューロ
と重回帰とを組み合わせた新たなツールを操業支援装置
13に送信する。操業支援装置13は、かかる新たなツ
ールを受信すると、元のツールをその新たなツールに置
き換え、その後は、新たなツールを用いて熔銑温度を予
測する。
Further, the user is studying, using the tool development device 23, what tool can be used to predict the hot metal temperature with high accuracy. For example, as shown in FIG. 4B, it is assumed that a tool for predicting hot metal temperature has been developed by using a method combining neuro and multiple regression. To compare the new tool with the currently used tool, the user calculates the degree of error in the predicted value of the hot metal temperature when using the new tool. If the degree of error when the new tool is used is, for example, 4%, the new tool has higher accuracy in predicting the hot metal temperature than the currently used tool. In such a case, the user transmits a new tool that combines neuro and multiple regression to the operation support device 13 from the tool development device 23. Upon receiving such a new tool, the operation support device 13 replaces the original tool with the new tool, and thereafter predicts the hot metal temperature using the new tool.

【0042】次に、第二の例を図5を用いて説明する。
この第二の例では、現在、操業支援装置13が、ニュー
ロ、重回帰及びカオスを適用して結果データを予測する
ツールを使用しているものとする。このツールを第一の
ツールT1 と称する。ここで、第一のツールT1 では、
100個のデータ項目を使用する。ユーザは、ツール監
視装置22を用いて、操業支援装置13で使用されてい
るツールで得られた結果を監視しながら、新たなツール
の開発をしている。いま、ユーザが、ARを適用して、
平均値、分散を求めることにより予測値を算出する第二
のツールT2 を開発したとする。この第二のツールT2
では、200個のデータ項目が使用される。また、第一
のツールT1 で得られた結果と第二のツールT2 で得ら
れた結果との平均をとることにより、予測値を算出する
第三のツールT3 を開発したとする。
Next, a second example will be described with reference to FIG.
In the second example, it is assumed that the operation support apparatus 13 currently uses a tool that predicts result data by applying neuro, multiple regression, and chaos. This tool is referred to as a first tool T1. Here, in the first of the tools T 1,
Use 100 data items. The user uses the tool monitoring device 22 to develop a new tool while monitoring the results obtained with the tool used in the operation support device 13. Now, the user applies AR,
It is assumed that a second tool T2 for calculating a predicted value by calculating an average value and a variance has been developed. This second tool T 2
In this example, 200 data items are used. Moreover, by taking the average of the results obtained with the results obtained in the first tool T 1 second tool T 2, and it has developed a third tool T 3 for calculating a prediction value.

【0043】ユーザは、操業の目的等に応じて、上記第
一のツールT1 から第三のツールT 3 までのうちどのツ
ールが最適であるかを検証する。そして、ユーザは、そ
の検証結果により第一のツールT1 を第二又は第三のツ
ールT2 ,T3 に変更したほうがよいと判断すると、ツ
ール開発装置23から、その変更後のツールを操業支援
装置13に送信する。操業支援装置13は、かかる新た
なツールを受信すると、元のツールをその新たなツール
に置き換え、その後は、新たなツールを用いて予測値を
算出する。この第二の例は、データ項目とデータ解析技
術を両方とも変更する例である。
The user can select the first
One tool T1 From the third tool T Three Which one of
Verify that the rules are optimal. Then, the user
Tool T based on the verification results1 The second or third
TTwo , TThree If it is determined that it is better to change to
From the tool development equipment 23 to the operation support of the changed tool
Transmit to the device 13. The operation support device 13 is provided with the new
When a new tool is received, the original tool is replaced with the new tool.
And then use a new tool to estimate
calculate. This second example is based on data items and data analysis techniques.
This is an example of changing both techniques.

【0044】次に、第三の例を図6を用いて説明する。
この第三の例では、現在、操業支援装置13が、図6
(a)に示すように、物理モデルとして例えば熱収支理
論を適用して熔銑温度を予測するツールを使用している
ものとする。ところで、一般に、物理モデルを適用する
場合には、いくつか仮定を導入しなければならないた
め、物理モデルから得られる結果は、実際の操業と適合
したり適合しなかったりする。このため、ユーザは、熔
銑温度の予測精度をさらに高めるために、例えば、図6
(b)に示すように、物理モデルを適用して算出した結
果を、ニューロを適用して得られた結果を用いて補正す
るというような新たなツールを開発したとする。そし
て、この新たなツールを用いることにより、予測精度が
さらに向上することを確認すると、ユーザは、ツール開
発装置23から、その新たなツールを操業支援装置13
に送信する。操業支援装置13は、かかる新たなツール
を受信すると、元のツールをその新たなツールに置き換
え、その後は、新たなツールを用いて熔銑温度を予測す
る。
Next, a third example will be described with reference to FIG.
In the third example, the operation support device 13 is currently
As shown in (a), it is assumed that a tool for predicting hot metal temperature by using, for example, a heat balance theory as a physical model is used. By the way, in general, when applying a physical model, some assumptions must be introduced, and the result obtained from the physical model may or may not match the actual operation. For this reason, in order to further increase the prediction accuracy of the hot metal temperature, for example, FIG.
As shown in (b), it is assumed that a new tool has been developed that corrects the result calculated by applying the physical model using the result obtained by applying neuro. Then, when it is confirmed that the prediction accuracy is further improved by using the new tool, the user transmits the new tool from the tool development device 23 to the operation support device 13.
Send to Upon receiving such a new tool, the operation support device 13 replaces the original tool with the new tool, and thereafter predicts the hot metal temperature using the new tool.

【0045】本実施形態の操業支援システムでは、デー
タベースと操業支援装置とツール開発装置とがネットワ
ークを介して接続され、専門家はデータベースとツール
開発装置を用いてツールの作成・変更を行い、ネットワ
ークを介して作成・変更したツールを操業支援装置に送
ることができるので、操業条件の変更に対しても、高炉
を長期間停止することなく、迅速に対応することができ
る。尚、本発明は上記の実施形態に限定されるものでは
なく、その要旨の範囲内において種々の変形が可能であ
る。
In the operation support system of the present embodiment, the database, the operation support device, and the tool development device are connected via a network, and an expert creates and changes tools using the database and the tool development device. The tool created and changed can be sent to the operation support apparatus via the blast furnace, so that it is possible to quickly respond to a change in operation conditions without stopping the blast furnace for a long period of time. Note that the present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made within the scope of the gist.

【0046】例えば、上記の実施形態では、研究所に設
置されたツール監視装置、ツール開発装置や異常処理装
置を、一の製鉄所に設置された操業支援装置とネットワ
ークを介して接続した場合について説明したが、研究所
に設置されたツール監視装置、ツール開発装置や異常処
理装置を、複数の製鉄所に設置された操業支援装置とネ
ットワークを介して接続するようにしてもよい。これに
より、研究所を一つ備えるだけで、複数の設備に対して
共通のツール開発装置等を使用することができるので、
資源を効率よく活用することができるというメリットが
ある。
For example, in the above embodiment, a case is described in which a tool monitoring device, a tool development device, and an abnormality processing device installed in a research laboratory are connected to an operation support device installed in one steelworks via a network. As described above, a tool monitoring device, a tool development device, and an abnormality processing device installed in a research laboratory may be connected to operation support devices installed in a plurality of steelworks via a network. With this, it is possible to use a common tool development device etc. for multiple facilities just by providing one laboratory,
There is a merit that resources can be used efficiently.

【0047】また、上記の実施形態では、操業支援装置
を製鉄所に設置した場合について説明したが、例えば、
操業支援装置は研究所に配置したり、操業支援センター
を設けて、そこに操業支援装置を配置することも可能で
ある。
In the above embodiment, the case where the operation support device is installed in a steel mill has been described.
The operation support device can be arranged in a research laboratory, or an operation support center can be provided, and the operation support device can be arranged there.

【0048】いま、操業支援装置を研究所に配置した場
合を詳しく説明する。図7は本発明の変形例である操業
支援システムの概略構成図である。図7に示す操業支援
システムは、複数のセンサ11と、製鉄所側のデータベ
ース12と、表示装置14と、操作盤15と、研究所側
のデータベース21と、ツール開発装置23と、異常処
理装置24と、操業支援装置25と、ネットワーク31
とを有する。尚、上記の実施形態と同様の機能を有する
ものには同一の符号を付すことにより、その詳細な説明
を省略する。
Now, a detailed description will be given of a case where the operation support device is arranged in a laboratory. FIG. 7 is a schematic configuration diagram of an operation support system according to a modification of the present invention. The operation support system shown in FIG. 7 includes a plurality of sensors 11, a steelworks database 12, a display device 14, an operation panel 15, a laboratory database 21, a tool development device 23, and an abnormality processing device. 24, operation support device 25, and network 31
And The components having the same functions as those of the above embodiment are denoted by the same reference numerals, and the detailed description thereof will be omitted.

【0049】かかる操業支援システムの各部のうち、セ
ンサ11、データベース12、表示装置14及び操作盤
15は、製鉄所内に設けられ、データベース21、ツー
ル開発装置23、異常処理装置24及び操業支援装置2
5は、研究所内に設けられている。また、データベース
12と、表示装置14と、データベース21と、ツール
開発装置23と、異常処理装置24と、操業支援装置2
5とは、ネットワーク31により接続されている。
Among the components of the operation support system, the sensor 11, the database 12, the display device 14, and the operation panel 15 are provided in the steel mill, and the database 21, the tool development device 23, the abnormality processing device 24, and the operation support device 2
5 is provided in the laboratory. Further, the database 12, the display device 14, the database 21, the tool development device 23, the abnormality processing device 24, and the operation support device 2
5 is connected by a network 31.

【0050】製鉄所側のデータベース12から研究所側
のデータベース21にはリアルタイムでデータが送られ
る。操業支援装置25は、研究所側のデータベース21
からデータを受け取り、所定のツールを用いて操業ガイ
ダンスを作成して高炉2の操業を支援する。操業支援装
置25は、操業ガイダンス等を作成すると、それをネッ
トワーク31を介して表示装置14に送る。そして、製
鉄所のオペレータは、表示装置14に表示された操業ガ
イダンス等を見ながら、高炉2の操業を行う。この操業
支援システムでも、上記の実施形態のものと同様の効果
を奏する。
Data is transmitted in real time from the database 12 at the steelworks to the database 21 at the laboratory. The operation support device 25 is a database 21 of the research institute.
, The operation guidance is created using a predetermined tool, and the operation of the blast furnace 2 is supported. After creating the operation guidance or the like, the operation support device 25 sends the operation guidance or the like to the display device 14 via the network 31. Then, the operator of the steelworks operates the blast furnace 2 while watching the operation guidance and the like displayed on the display device 14. This operation support system has the same effects as those of the above embodiment.

【0051】また、上記の実施形態では、製鉄所と研究
所の両方にデータベースを設けた場合について説明した
が、例えば、データベースを製鉄所の側に又は研究所の
側のいずれか一方だけに配置するようにしてもよい。但
し、データベースと操業支援装置とをネットワークを介
して接続し、操業支援装置からデータベースに直接アク
セスできるようにしておく必要がある。また、データベ
ースセンターを設けて、そこにデータベースを配置して
もよい。
In the above embodiment, the case where the databases are provided in both the steelworks and the research laboratories has been described. However, for example, the databases are arranged only in one of the steelworks and the research laboratories. You may make it. However, it is necessary to connect the database and the operation support device via a network so that the operation support device can directly access the database. Further, a database center may be provided, and a database may be arranged therein.

【0052】更に、上記の実施形態では、本発明の操業
支援システムを、製鉄所における高炉の制御に適用した
場合について説明したが、かかる操業支援システムを、
圧延機制御等のプロセス制御にも適用することができ
る。圧延機制御とは、例えば20mm厚の板材をだんだ
ん薄くして、最終的に1.2mm厚の板材に圧延すると
きの制御のことである。かかる圧延機制御に本発明の操
業支援システムを適用すると、板厚を検知するセンサ等
から得られるデータに基づいて最適な圧延機モータの制
御データを得て、圧延機モータの駆動をリアルタイムで
制御することができるので、圧延処理の精度を高めるこ
とができる。
Further, in the above embodiment, the case where the operation support system of the present invention is applied to control of a blast furnace in a steel mill has been described.
It can also be applied to process control such as rolling mill control. The rolling mill control is control when, for example, a sheet material having a thickness of 20 mm is gradually thinned and finally rolled into a sheet material having a thickness of 1.2 mm. When the operation support system of the present invention is applied to such a rolling mill control, optimal rolling mill motor control data is obtained based on data obtained from a sensor or the like for detecting a sheet thickness, and driving of the rolling mill motor is controlled in real time. Therefore, the accuracy of the rolling process can be improved.

【0053】また、上記の実施形態で説明した本発明の
操業支援システムは、例えば、連続鋳造の品質管理、設
備診断の技術支援、発電機の稼働制御等にも用いること
ができる。また、本発明は、依頼者の業務を支援した
り、スーパーマーケットにおける需要予測等の管理業務
を支援する場合の業務支援システムとして適用すること
ができる。
The operation support system of the present invention described in the above embodiment can also be used for quality control of continuous casting, technical support for equipment diagnosis, operation control of a generator, and the like. Further, the present invention can be applied as a business support system for supporting the business of a client or for supporting a management business such as a demand forecast in a supermarket.

【0054】設備診断の技術支援についての具体例とし
ては、モータ等の構造体がいつ壊れるかを判断すること
が挙げられる。従来、構造体の異常を調べるには、構造
体の各部に振動計を取り付け、その振動計での検知結果
に基づいて構造体の寿命を診断していた。しかし、実際
には、高度なデータ解析技術を用いなければ、構造体の
寿命を正確に診断することはできない。このため、本発
明の業務支援システムを適用することにより、高度デー
タ解析技術を駆使して、設備診断の技術支援を行うこと
ができる。
A specific example of technical support for equipment diagnosis is to determine when a structure such as a motor is broken. Conventionally, in order to check an abnormality of a structure, a vibrometer is attached to each part of the structure, and the life of the structure is diagnosed based on a detection result of the vibrometer. However, in practice, the life of the structure cannot be accurately diagnosed without using advanced data analysis techniques. For this reason, by applying the business support system of the present invention, technical support for equipment diagnosis can be provided by making full use of advanced data analysis technology.

【0055】また、発電機の稼働制御についての具体例
としては、電力会社が電力の需要を予測して、複数の発
電機のうちどの発電機を使用し、どれだけの電力を供給
するかを決定することが挙げられる。この場合にも本発
明を適用することができる。
Further, as a specific example of the operation control of the generator, a power company predicts the power demand and determines which generator among a plurality of generators to use and how much power to supply. To decide. In this case, the present invention can be applied.

【0056】需要予測の具体例としては、大手のスーパ
ーマーケットが需要を予測して、商品の仕入れを決定す
る場合等が挙げられる。この場合については、従来、過
去のデータ、地域的特性に関するデータ等、多数のデー
タをに基づいて所定のツールを用いて需要予測を行って
いた。しかし、高精度の需要予測を行うには、状況の変
化等のさまざまな要因に応じてツールをリアルタイムで
変更する必要がある。このため、本発明の業務支援シス
テムを適用することにより、高度データ解析技術を駆使
して、需要予測をリアルタイムで且つ高精度で行うこと
ができる。
As a specific example of demand prediction, there is a case where a major supermarket predicts demand and decides to purchase commodities. In this case, conventionally, demand prediction has been performed using a predetermined tool based on a large number of data such as past data and data on regional characteristics. However, in order to perform demand forecasting with high accuracy, it is necessary to change tools in real time according to various factors such as changes in the situation. For this reason, by applying the business support system of the present invention, demand forecasting can be performed in real time and with high accuracy by utilizing advanced data analysis technology.

【0057】尚、本発明は、コンピュータに上述したよ
うな動作を行わせることによっても実現できる。つま
り、コンピュータが、操業支援装置、ツール監視装置、
ツール開発装置や異常処理装置として動作するように記
載されたコンピュータプログラムをCD−ROMやフロ
ッピー(登録商標)ディスク、DVD、半導体メモリ等
の記録媒体に記録し、当該記録媒体をコンピュータに読
み込ませたり、或いは、通信回線を介して当該コンピュ
ータプログラムをコンピュータに読み込ませたりするこ
とにより、コンピュータを上記各装置として動作させる
ことが可能となる。
The present invention can also be realized by causing a computer to perform the above-described operations. In other words, the computer is an operation support device, a tool monitoring device,
A computer program written to operate as a tool development device or an abnormality processing device is recorded on a recording medium such as a CD-ROM, a floppy (registered trademark) disk, a DVD, or a semiconductor memory, and the computer reads the recording medium. Alternatively, by causing the computer to read the computer program via a communication line, the computer can be operated as each of the above devices.

【0058】[0058]

【発明の効果】以上説明したように本発明の業務支援シ
ステムによれば、データベースと支援手段と開発手段と
がネットワークを介して接続され、専門家はデータベー
スと開発手段を用いて支援ツールの作成・変更を行い、
ネットワークを介して作成・変更した支援ツール又は支
援ツールを用いて得られた結果を依頼者側に送ることが
できるので、解析業務の支援を迅速に行うことができ、
しかも複数の依頼者に対して共通の開発手段を使用する
ことができるので、資源を効率良く活用することができ
る。
As described above, according to the business support system of the present invention, the database, the support means, and the development means are connected via a network, and the expert creates a support tool using the database and the development means.・ Make changes,
Since the support tool created or changed via the network or the result obtained by using the support tool can be sent to the client side, the analysis work can be quickly supported,
In addition, since a common development means can be used for a plurality of clients, resources can be used efficiently.

【0059】また、本発明の業務支援システムによれ
ば、データベースと支援手段と開発手段とがネットワー
クを介して接続され、専門家はデータベースと開発手段
を用いて支援ツールの作成・変更を行い、ネットワーク
を介して作成・変更した支援ツールを管理対象側に送る
ことができるので、管理業務を迅速に行うことができ、
しかも複数の管理対象に対して共通の開発手段を使用す
ることができるので、資源を効率良く活用することがで
きる。
Further, according to the business support system of the present invention, the database, the support means, and the development means are connected via the network, and the expert creates and changes the support tool using the database and the development means. Support tools created / changed via the network can be sent to the management target, so management tasks can be performed quickly,
In addition, since a common development means can be used for a plurality of management targets, resources can be efficiently used.

【0060】また、本発明の操業支援システムによれ
ば、データベースと支援手段と開発手段とがネットワー
クを介して接続され、専門家はデータベースと開発手段
を用いて支援ツールの作成・変更を行い、ネットワーク
を介して作成・変更した支援ツールを設備側に送ること
ができるので、操業条件の変更に対しても、設備を長期
間停止することなく、迅速に対応することができ、しか
も複数の設備に対して共通の開発手段を使用することが
できるので、資源を効率良く活用することができる。
According to the operation support system of the present invention, the database, the support means, and the development means are connected via the network, and the expert creates and changes the support tool using the database and the development means. Since the support tools created and changed over the network can be sent to the equipment side, it is possible to quickly respond to changes in operating conditions without stopping the equipment for a long period of time, and in addition to multiple equipment , A common development means can be used, so that resources can be efficiently used.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の一実施形態である操業支援システムの
概略構成図である。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an operation support system according to an embodiment of the present invention.

【図2】高度データ解析技術の具体例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a specific example of an advanced data analysis technique.

【図3】操業支援装置が操業ガイダンスを作成する処理
を説明するための図である
FIG. 3 is a diagram for explaining a process in which the operation support device creates operation guidance.

【図4】本実施形態の操業支援システムにおいてツール
を変更する場合の具体例を説明するための図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining a specific example in a case where a tool is changed in the operation support system of the present embodiment.

【図5】本実施形態の操業支援システムにおいてツール
を変更する場合の具体例を説明するための図である。
FIG. 5 is a diagram for explaining a specific example in a case where a tool is changed in the operation support system of the present embodiment.

【図6】本実施形態の操業支援システムにおいてツール
を変更する場合の具体例を説明するための図である。
FIG. 6 is a diagram for explaining a specific example when changing tools in the operation support system of the present embodiment.

【図7】本発明の変形例である操業支援システムの概略
構成図である。
FIG. 7 is a schematic configuration diagram of an operation support system according to a modification of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

2 高炉 11 センサ 12 データベース 13,25 操業支援装置 14 表示装置 15 操作盤 21 データベース 22 ツール監視装置 23 ツール開発装置 24 異常処理装置 31 ネットワーク 2 Blast furnace 11 Sensor 12 Database 13, 25 Operation support device 14 Display device 15 Operation panel 21 Database 22 Tool monitoring device 23 Tool development device 24 Abnormal processing device 31 Network

Claims (17)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 依頼者側から提供されたデータを格納す
るデータベースと、 前記データに基づいてデータ解析技術を用いて依頼者の
業務を支援する支援ツールを有する支援手段と、 支援ツールの作成・変更を支援する開発手段と、 前記データベースと前記支援手段と前記開発手段とを接
続するネットワークと、 を具備することを特徴とする業務支援システム。
1. A database for storing data provided by a client, a support means having a support tool for supporting a client's business using data analysis technology based on the data, A business support system comprising: development means for supporting a change; and a network connecting the database, the support means, and the development means.
【請求項2】 前記支援手段の有する支援ツールにより
得られた結果を依頼者側に送ることを特徴とする請求項
1記載の業務支援システム。
2. The business support system according to claim 1, wherein a result obtained by a support tool of said support means is sent to a client.
【請求項3】 前記支援手段を依頼者側に配置し、前記
開発手段により作成・変更された支援ツールを前記ネッ
トワークを介して前記支援手段に送ることを特徴とする
請求項1記載の業務支援システム。
3. The business support according to claim 1, wherein the support means is arranged on a client side, and the support tool created and changed by the development means is sent to the support means via the network. system.
【請求項4】 管理対象から収集したデータを格納する
データベースと、 前記データに基づいてデータ解析技術を用いて管理業務
を支援する支援ツールを有する支援手段と、 支援ツールの作成・変更を支援する開発手段と、 前記データベースと前記支援手段と前記開発手段とを接
続するネットワークと、 を具備することを特徴とする業務支援システム。
4. A database for storing data collected from a management target, a support means having a support tool for supporting management work using data analysis technology based on the data, and support for creation / change of the support tool. A business support system comprising: a development unit; and a network connecting the database, the support unit, and the development unit.
【請求項5】 設備から収集したデータを格納するデー
タベースと、 前記データに基づいてデータ解析技術を用いて前記設備
の操業を支援する支援ツールを有する支援手段と、 支援ツールの作成・変更を支援する開発手段と、 前記データベースと前記支援手段と前記開発手段とを接
続するネットワークと、 を具備することを特徴とする操業支援システム。
5. A database for storing data collected from equipment, support means having a support tool for supporting the operation of the equipment using data analysis technology based on the data, and support for creation / change of the support tool. An operation support system, comprising: a development unit that performs the operation; and a network that connects the database, the support unit, and the development unit.
【請求項6】 操業条件の変更があったときに、その操
業条件の変更に応じて、前記開発手段を用いて支援ツー
ルの作成・変更を行い、その作成・変更後の支援ツール
を前記ネットワークを介して前記支援手段に送ることを
特徴とする請求項5記載の操業支援システム。
6. When there is a change in operating conditions, the development tool is used to create and change a support tool in accordance with the change in operating conditions, and the created support tool is changed to the network. The operation support system according to claim 5, wherein the operation support system sends the operation support system to the support means.
【請求項7】 前記開発手段は、前記操業条件の変更に
応じて、前記データ解析技術の変更、前記データ解析技
術の組み合わせの変更、前記データ解析技術による処理
手順の変更、及び使用するデータの項目の変更のうち少
なくともいずれか一つを行うものであることを特徴とす
る請求項5又は6記載の操業支援システム。
7. The data processing device according to claim 1, wherein the development means changes the data analysis technology, changes a combination of the data analysis technologies, changes a processing procedure by the data analysis technology, and changes data to be used. 7. The operation support system according to claim 5, wherein at least one of the items is changed.
【請求項8】 前記データ解析技術は、前記データに基
づいて計算を行う物理モデルを含むものであることを特
徴とする請求項5、6又は7記載の操業支援システム。
8. The operation support system according to claim 5, wherein the data analysis technique includes a physical model that performs a calculation based on the data.
【請求項9】 前記支援手段の有する支援ツールにより
得られた結果を監視して表示手段に表示する監視手段を
備えることを特徴とする請求項5、6、7又は8記載の
操業支援システム。
9. The operation support system according to claim 5, further comprising monitoring means for monitoring a result obtained by the support tool of the support means and displaying the result on a display means.
【請求項10】 前記データに基づいて前記設備の異常
を検出し、前記異常を検出したときには、その対応策を
出力する異常処理手段を備えることを特徴とする請求項
5、6、7、8又は9記載の操業支援システム。
10. An apparatus according to claim 5, further comprising abnormality processing means for detecting an abnormality of said equipment based on said data, and outputting a countermeasure when the abnormality is detected. Or the operation support system according to 9.
【請求項11】 前記支援手段は、その有する支援ツー
ルにより得られた結果を表示手段に表示するものである
ことを特徴とする請求項5、6、7、8、9又は10記
載の操業支援システム。
11. The operation support according to claim 5, wherein the support means displays a result obtained by the support tool provided on the display means on a display means. system.
【請求項12】 前記支援手段は、その有する支援ツー
ルにより得られた結果に基づいて前記設備を自動で制御
するものであることを特徴とする請求項5、6、7、
8、9又は10記載の操業支援システム。
12. The apparatus according to claim 5, wherein said support means automatically controls said equipment based on a result obtained by a support tool provided in said support means.
The operation support system according to 8, 9, or 10.
【請求項13】 前記データベースを前記設備の側に又
は前記開発手段の側に配置したことを特徴とする請求項
5、6、7、8、9、10、11又は12記載の操業支
援システム。
13. The operation support system according to claim 5, wherein the database is arranged on the side of the facility or on the side of the development means.
【請求項14】 前記支援手段を前記設備の側に又は前
記開発手段の側に配置したことを特徴とする請求項5、
6、7、8、9、10、11、12又は13記載の操業
支援システム。
14. The apparatus according to claim 5, wherein said support means is arranged on said equipment side or on said development means side.
The operation support system according to 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, or 13.
【請求項15】 前記データは、現在の操業データ、現
在の状況データ、現在の結果データ及びこれらの過去の
実績データを含むものであることを特徴とする請求項
5、6、7、8、9、10、11、12、13又は14
記載の操業支援システム。
15. The data according to claim 5, wherein the data includes current operation data, current status data, current result data, and past performance data thereof. 10, 11, 12, 13 or 14
Operation support system as described.
【請求項16】 コンピュータシステムを、請求項1か
ら4のいずれかの業務支援システムに相応するシステム
とするプログラムが記録されたことを特徴とするコンピ
ュータ読み取り可能な記録媒体。
16. A computer-readable recording medium on which is recorded a program that causes a computer system to correspond to the business support system according to any one of claims 1 to 4.
【請求項17】 コンピュータシステムを、請求項5か
ら14のいずれかの操業支援システムに相応するシステ
ムとするプログラムが記録されたことを特徴とするコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体。
17. A computer-readable recording medium on which is recorded a program for causing a computer system to be a system corresponding to the operation support system according to any one of claims 5 to 14.
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