JP2002297236A

JP2002297236A - 製造実績データベース装置

Info

Publication number: JP2002297236A
Application number: JP2001099257A
Authority: JP
Inventors: Toshihiko Watanabe; 俊彦渡辺; Eiji Ikeda; 英次池田
Original assignee: Kobe Steel Ltd
Current assignee: Kobe Steel Ltd
Priority date: 2001-03-30
Filing date: 2001-03-30
Publication date: 2002-10-11

Abstract

(57)【要約】【課題】工場から発生する大量の製造実績データを効
率よく蓄積等できる製造実績データベース装置を提供す
ること。【解決手段】本製造実績データベース装置１は、製造
条件、製造条件に応じて製造された製品の属性を示す特
性データｘの平均値を含む統計情報及びこの統計情報を
変化させるためのパラメータを記憶するデータベース２
と、製造条件に応じて製造された製品の特性データｘを
採取するデータ採取部４１と、データ採取手段４１によ
って採取された製品の特性データｘとデータベース２に
記憶された統計情報及びパラメータとに基づいて、この
データベース２に記憶された統計情報及びパラメータを
逐次更新するデータ更新部４４等を備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、鉄鋼業や化学プラ
ント等の生産システムにおける製造実績データを蓄積等
するための製造実績データベース装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】鉄鋼業や化学プラント等の生産システム
のように、多品種で大量生産を行う場合には、日々多種
大量の生産が行われ、その結果、大量の製造実績データ
が発生する。通常、これらの製造実績データは、データ
ベースに蓄積され、操業上のバラツキの解析やプロセス
設計等に活用され、例えば鉄鋼業においては、成分や工
程管理条件の設計等にも活用されている。

【０００３】かかる製造実績データの発生は大量であ
り、記憶媒体の容量増加と価格低下とが急激に進展して
きた近年においても、データベースに蓄積できる製造実
績データには限度がある。たとえ、データベースに全て
の製造実績データを蓄積できたとしても、大量に蓄積さ
れた製造実績データから所望のデータを取り出すことに
多大な時間を要する。

【０００４】したがって、従来の製造実績データの蓄積
方法は、そのデータが発生した日付順に全てのデータを
データベースに蓄積していき、一定期間を過ぎると廃棄
されいた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】このような状況では、
希少な品種や製造が困難な製品の製造や引き合いがあっ
たとき、過去のデータを既に廃棄してしまっていたた
め、再度試作を行ったり、実験を行ったりして無駄な労
力を要することがある。

【０００６】また、特開平4-52223号公報では、鋼材の
製品仕様を与えて、それに近い特性を持つデータを製造
実績データから抽出してその製品仕様を工場製造で実現
できるかどうかといった引き合い検討をコンピュータ処
理で行っている。しかし、この引き合い検討では、製造
実績データをそのままデータベース内に蓄積しているた
めに、以下の問題があった。

【０００７】データベース内に蓄積されるデータが多
いので、上述したように、全てのデータを蓄積するには
限界がある。かりに、データが蓄積されていたとして
も、それを抽出して統計処理し、どの程度の歩留まりで
その製品仕様を満たすかどうかを多大な労力をかけて検
討する必要がある。データベースから該当するデータ
を抽出するのに検索時間も長くかかり、製造可否の検討
に時間を要し、受注活動を迅速に行えない。

【０００８】本発明は、上記従来の問題を解決するもの
で、工場から発生する大量の製造実績データのデータ量
を少なくして効率よく蓄積できる製造実績データベース
装置と、さらに、この蓄積された少ないデータの中から
所望のデータを効率よく抽出できる製造実績データベー
ス装置とを提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
製造された製品の特性データを製造条件とともに採取す
るデータ採取手段と、製造条件に応じて製造された製品
の属性を示す特性データの平均値を含む統計情報と、統
計情報を更新させるためのパラメータとを、各製造条件
に関連付けて記憶するためのデータベースと、データ採
取手段によって採取された製品の特性データと、データ
ベースに記憶され、この特性データとともに採取された
製造条件に対応する統計情報及びパラメータとに基づい
て、この統計情報と今回採取された特性データとを重み
付けて、データベースに記憶された上記製造条件に対応
する統計情報を逐次更新するとともに、データベースに
記憶されたパラメータに基づいて、このパラメータを逐
次更新するデータ更新手段とを備えたことを特徴とする
ものである。

【００１０】この構成によれば、製造条件に応じて製造
された製品の属性を示す特性データの平均値を含む統計
情報と、統計情報を更新させるためのパラメータとが、
各製造条件に関連付けられてデータベースに記憶され、
製造された製品の特性データが製造条件とともに採取さ
れると、このデータ採取手段によって採取された製品の
特性データと、データベースに記憶され、この特性デー
タとともに採取された製造条件に対応する統計情報及び
パラメータとに基づいて、この統計情報と今回採取され
た特性データとが重み付けされて、データベースに記憶
された上記製造条件に対応する統計情報が逐次更新され
るとともに、データベースに記憶されたパラメータに基
づいて、このパラメータが逐次更新されるので、製造条
件に応じて製造された製品の属性を示す特性データ（製
造実績データ）は統計情報及びパラメータという簡単な
データ形式で、無駄なく、かつ、漏れなくデータベース
内に蓄積される。

【００１１】この統計情報及びパラメータは、製造実績
データの全てを纏めて一括表現できるので、従来例のよ
うに、特に多量の製造実績データをそのままデータベー
スに蓄積する場合と比べて、データベースに必要とされ
る記憶容量が非常に少なくて済む。その結果、従来廃棄
されていた工場から発生する多量の製造実績データの全
てを、統計情報としてデータベースに蓄積することも可
能となる。

【００１２】請求項２記載の発明のように、パラメータ
は、上記更新される度に、上記採取された製品の特性デ
ータの重み付けを小さくするように変化することとすれ
ば、最新のデータを含めた全てのデータの重みを同じに
して対等に扱われるようになるので、上記簡単なデータ
形式にも関わらず、データの信頼性が保持される。

【００１３】請求項３記載の発明のように、統計情報
は、さらに上記採取された製品の特性データのバラツキ
度合を示す値を含むこととすれば、統計情報に含まれる
平均値を中心とした適当なバラツキ度合でもってデータ
の抽出がなされる。

【００１４】例えば、請求項４記載の発明のように、バ
ラツキ度合を示す値は自乗平均値であることとすればよ
い。この場合には、例えばデータ抽出時に統計情報に含
まれる平均値及び自乗平均値とから標準偏差を計算でき
るので、この標準偏差をデータベースに記憶する必要が
なくなり、その分だけデータベースに必要とされる記憶
容量が少なくて済む。

【００１５】或いは、請求項５記載の発明のように、バ
ラツキ度合を示す値は標準偏差であることとすればよ
い。この場合には、データ抽出時等に余分な計算をする
必要がなくなり、その分だけ迅速処理が可能となる。

【００１６】請求項６記載の発明のように、データ更新
手段は、下記計算式（１）〜（４）によって、統計情報
及びパラメータを逐次更新することとすればよい。この
場合には、統計情報の更新値は、同時に更新されるパラ
メータを用いて計算されるのであるが、その計算結果
は、全ての製造実績データを集めて統計計算する通常の
バッチ式での結果と同様のものとなる。

【００１７】ｍ_n＝α_n-1・ｍ_n-1＋（１−α_n-1）・ｘ …（１）Ｖ_n＝α_n-1・Ｖ_n-1＋（１−α_n-1）・ｘ² …（２） α_n＝１／（２−α_n-1） …（３） σ_n＝√（Ｖ_n−ｍ_n ²） …（４）ただし、ｘは採取された製品の特性データ、ｍはｘの平
均値、Ｖはｘの自乗平均値、σはｘの標準偏差、αはパ
ラメータ、ｎは更新回数である。

【００１８】請求項７記載の発明のように、データ更新
手段は、製造された製品の特性データが製造条件ととも
にデータ採取手段によって採取される毎に、上記更新を
行うこととすれば、全ての製造実績データが統計情報及
びパラメータという簡単なデータ形式でデータベースに
順次に蓄積されるようになる。

【００１９】請求項８記載の発明のように、製造される
べき製品の属性を示す仕様データを設定するためのデー
タ設定手段と、データ設定手段によって設定された製品
の仕様データと、上記データベースに記憶され、各製造
条件に関連付けられた統計情報に基づく製品の特性デー
タとの適合度を計算する適合度計算手段とを備えたこと
とすれば、製造されるべき製品の属性を示す仕様データ
（製造仕様データ）が設定され、データ設定手段によっ
て設定された製品の仕様データと、上記データベースに
記憶され、各製造条件に関連付けられた統計情報に基づ
く製品の特性データとの適合度が計算されるので、仕様
データと特性データとの対応関係の判断が容易となる。

【００２０】請求項９記載の発明のように、データベー
スに記憶された製造条件に対応する製品の特性データの
統計上のバラツキ範囲を計算するバラツキ範囲計算手段
を備え、上記適合度計算手段は、データ設定手段によっ
て設定された製品の仕様データと、上記バラツキ範囲と
の適合度を計算することとすれば、仕様データと特性デ
ータとの対応関係の判断がさらに容易となる。

【００２１】請求項１０記載の発明のように、適合度計
算手段によって計算された適合度に基づいて、該適合度
に対応する製造条件を抽出する製造条件抽出手段を備え
たこととすれば、仕様データと特性データとの対応関係
を踏まえた製造条件が抽出されるので、その信頼性の判
断が容易となる。

【００２２】請求項１１記載の発明のように、製造条件
抽出手段によって抽出された製造条件を出力する抽出結
果出力手段を備えたこととすれば、最終的な製造条件が
得られて便宜である。

【００２３】請求項１２記載の発明のように、データ設
定手段は、外部からの入力データに基づいて製品の仕様
データを設定することとすれば、例えば外部入力データ
として簡単な数値データを与えるだけで、仕様データが
所定のアルゴリズムによって設定されるようになるの
で、仕様データの設定が容易となる。

【００２４】請求項１３記載の発明のように、データ設
定手段によって設定される製品の仕様データは、上限値
と下限値とで規定される区間値で与えられることとすれ
ばよい。その場合には、区間値で表現できる製品の仕様
データが簡単かつ迅速に設定されるようになる。

【００２５】請求項１４記載の発明のように、データ設
定手段によって設定される製品の仕様データは、メンバ
シップ関数で与えられることとすれば、製品の仕様デー
タの設定範囲をあいまいなものとして、厳密には一致し
ないが、より近い特性が得られる製造条件が抽出される
ようになる。

【００２６】請求項１５記載の発明のように、データベ
ースは複数の属性に係る特性データの統計情報を記憶す
るように構成されるとともに、データ設定手段は複数の
属性に係る仕様データを設定するように構成されてお
り、適合度計算手段は、仕様データごとに上記適合度を
計算し、この仕様データごとの適合度のうちの最小値を
計算することとすれば、複数の属性に係る特性データと
仕様データとの対応関係の判断が容易となる。また、例
えば仕様データを複数与えて製造条件を求めれば、従来
にない全く新しい製造条件を作り出すためのたたき台と
なるので、新商品開発への有効な手段ともなる。

【００２７】

【発明の実施の形態】図１は本発明の実施形態における
製造実績データベース装置の概略構成を示すブロック
図、図２はデータベースのデータ構造の一例を示す説明
図である。以下、厚鋼鈑の引き合い検討、工程設計を例
にとって説明する。

【００２８】図１に示すように、本実施形態における製
造実績データベース装置（本装置）１は、工場における
製造実績データを集中管理するためのデータベース２を
中心に構成されており、その周辺に、データベース２に
レコード形式を変換或いは逆変換して入出力を行うデー
タベース管理システム（ＤＢＭＳ）３と、ＤＢＭＳ３を
介してデータベース２に製造実績データを蓄積するデー
タ蓄積手段４と、ＤＢＭＳ３を介してデータベース２に
蓄積した製造実績データの中から所望のデータを抽出す
るデータ抽出手段５等を配設している。

【００２９】データベース２は、図２に示すように、製
造条件と、その製造結果である製品の特性データ（製造
実績データ）ｘの統計情報ｍ，Ｖ，σと、パラメータα
といった各フィールドを有する各レコードで構成されて
いる（図２中では、各行でレコード、各列でフィールド
を示している）。製造条件は、板厚区分、鋼種、圧延温
度、熱処理方法（冷却条件）等であって、本実施形態で
は、製造条件部分をコード化して表現し、この製造条件
部分を、データベース２のレコード検索、読み出し及び
書き込み用の主キーとしている。また、製造結果として
得られる製品の特性データｘは、例えば引張強さ（Ｔ
Ｓ）、伸び（ＥＬ）などの実測値であるが、データベー
ス２のフィールド名はこれらに対応させている（例え
ば、ＴＳ平均値ｍは引張強さの平均値、…、ＥＳ平均値
ｍは伸びの平均値、…）。

【００３０】データ蓄積手段４は、採取データをインタ
ーフェース８１を介して取り込んで、この採取データに
基づいて、データベース２のデータ更新等を行うもので
ある。また、データ抽出手段５は、入力部６からインタ
ーフェース８２を介して入力された製品の仕様データ
（製造仕様データ）ｙに基づいて、データベース２のデ
ータ抽出を行い、抽出結果である製造条件ｚをインター
フェース８３を介して出力部７に出力するものである。

【００３１】データ蓄積手段４とデータ抽出手段５と
は、例えばＲＯＭ９１とＲＡＭ９２とを備えたコンピュ
ータ９で構成されており、両手段の各構成要素（後述）
は、このＲＯＭ９１に記憶された各種プログラムによっ
て、コンピュータ９内に構築されるものである。入力部
６は、コンピュータ９に接続されるキーボード、マウス
等であり、出力部７は、コンピュータ９に接続されるＣ
ＲＴ、プリンタ等である。インターフェース８１〜８３
は、コンピュータ９に内蔵或いは外付けされるＲＳ−２
３２Ｃ等である。

【００３２】以下、それぞれが本発明の特徴となるデー
タ蓄積手段４とデータ抽出手段５とに分けて詳細を説明
する。

【００３３】（データ蓄積手段）データ蓄積手段４は、
上記採取データ、すなわち、製造条件に対応して製造さ
れた製品の属性を示す特性データｘを採取するデータ採
取部（データ採取手段）４１と、製品の特性データｘが
採取される毎に、データベース２のレコードを検索する
ＤＢ検索部４２と、製品の特性データｘに対応するレコ
ードが検索できたか否かを判定する検索結果判定部４３
と、製品の特性データｘに対応するレコードが検索でき
た場合には、データ採取部４１によって採取された製品
の特性データｘと、データベース２から検索されたレコ
ードとに基づいて、このデータベース２から検索された
レコードを逐次更新（読み出し、更新、上書き）するデ
ータ更新部（データ更新手段）４４と、製品の特性デー
タｘに対応するレコードが検索できなかった場合には、
新規レコードを作成（書き込み）する新規レコード作成
部４５とから構成されている。

【００３４】ここでは、データベース２の各レコードは
最初は存在せず、製造結果として得られた製品の特性デ
ータｘがデータ採取部４１によって所定タイミングで採
取された際に、新規レコード作成部４５により、その採
取された製品の特性データｘを用いて新規レコードを自
動的に作成するが、レコードが存在する場合には、デー
タ更新部４４によりその既存レコードを更新するように
なっている。

【００３５】いま、製造結果として得られた製品の特性
データｘの統計情報が、平均値ｍ、自乗平均値Ｖ及びパ
ラメータαで表現されているとすると、上記更新は、次
式に基づいて逐次的に行われる。すなわち、更新直前の
各値を用いて更新後の各値が計算される。

【００３６】ｍ_n＝α_n-1・ｍ_n-1＋（１−α_n-1）・ｘ …（１）Ｖ_n＝α_n-1・Ｖ_n-1＋（１−α_n-1）・ｘ² …（２） α_n＝１／（２−α_n-1） …（３）また、標準偏差σは次式により計算される。

【００３７】 σ_n＝√（Ｖ_n−ｍ_n ²） …（４）ただし、パラメータαの初期値α₀は０とする。ｎは更
新回数を表す。パラメータαは、（蓄積件数）／（蓄積
件数＋１）と等価であり、蓄積件数が増加すれば、１に
限りなく近づいていく。また、蓄積件数はα／（α−
１）で逆算できる。

【００３８】周知の指数平滑法をこの計算に用いる場合
を考えると、パラメータαが固定値となっており、採取
できたデータ件数により、推定の精度が大きく異なって
しまう。すなわち、設定するパラメータαによって、計
算値が全く異なるものとなる。

【００３９】例えば、パラメータαを０に近い値に設定
すると、直近の観測値に近い値しか計算できなくなる。
これは、データ件数が少ない間は妥当な値となるが、デ
ータ件数が多くなると妥当なものとはならないことを意
味する。逆に、パラメータαを１に近い値に設定する
と、データ件数が多くなると妥当なものとなるが、デー
タ件数が少ないと初期値からあまり変化せず、信頼性の
低いものとなる。

【００４０】工場での製造実績データなどでは、少ない
データ件数で、判断が必要となる場合も多く、上記のよ
うに信頼性が低い計算を行ったのでは、その判断に基づ
く意思決定が困難となる。

【００４１】これに対し、本発明の逐次更新式（１）〜
（４）では、上記バッチ式計算における平均値、標準偏
差の計算と結果は同じで信頼性があるが、平均値ｍ、自
乗平均値Ｖ、パラメータαをデータベース２に記憶して
おくだけでよく、バッチ式計算が、全データを必要とす
るのに比べて、非常に少ないデータ記憶容量で実現で
き、その検索も高速にできる。

【００４２】図３は本装置によるデータ蓄積手順を示す
フローチャートである。以下、図１に示した本装置１に
よるデータ蓄積手順を説明する。

【００４３】コンピュータ９等の電源を投入すると、デ
ータ採取部４１によってデータ採取が開始される（ステ
ップＳ１）。いま、採取された製品の特性データｘが
｛板厚区分，鋼種，圧延温度区分，熱処理方法，ＴＳ，
ＥＬ｝＝｛8，TCADEEP，C，A，501，27｝であったとす
ると、ＤＢ検索部４２及び検索結果判定部４３による、
その製造条件｛8，TCADEEP，C，A｝でのデータベース２
の検索により、図２の上から２番目のレコード（）が
読み出される（ステップＳ２，ステップＳ３のＹＥ
Ｓ）。

【００４４】この読み出されたレコードの「ＴＳ平均
値」は、データ更新部４４により、採取された製品の特
性データｘのうちの｛501｝を用いて上記（１）式によ
り更新される。また、「ＴＳ自乗平均値」についても採
取された製品の特性データｘのうちの｛501｝を用いて
上記（２）式により更新される。「ＴＳ標準偏差」は上
記（４）式により計算される。同様に、伸びＥＬについ
ても採取された製品の特性データｘのうちの｛27｝を用
いて、「ＥＬ平均値」、「ＥＬ標準偏差」が上記
（１）、（２）及び（４）式により更新される。パラメ
ータαは、上記（３）式により更新される（ステップＳ
５）。この更新レコードでの上書きにより既存レコード
が更新され、データ蓄積作業が終了される。

【００４５】ただし、上記ステップＳ３においてＮＯで
あれば、新規レコード作成部４５により新規レコードが
作成され、データベース２に書き込まれて（ステップＳ
４）、データ蓄積作業が終了される。

【００４６】以上のようにして、本装置１によれば、製
造条件に応じて製造された製品の属性を示す特性データ
（製造実績データ）ｘは統計情報ｍ，Ｖ，σ及びパラメ
ータαという簡単なデータ形式で、無駄なく、かつ、漏
れなくデータベース２内に蓄積される。

【００４７】この統計情報ｍ，Ｖ，σ及びパラメータα
は、製造実績データの全てを纏めて一括表現できるの
で、従来例のように、特に多量の製造実績データをその
ままデータベース２に蓄積する場合と比べて、データベ
ース２に必要とされる記憶容量が非常に少なくて済む。
その結果、従来廃棄されていた工場から発生する多量の
製造実績データの全てを、統計情報としてデータベース
２に蓄積することも可能となる。

【００４８】なお、データベース２に蓄積される統計情
報ｍ，Ｖ，σ及びパラメータαは、上記したように、製
造実績データが採取される毎に蓄積してもよいが、必要
に応じて製造実績データのうちのいくつかを選んで蓄積
することとしてもよい。

【００４９】（データ抽出手段）データ抽出手段５は、
上記入力部６から入力された、製造すべき製品の属性を
示す仕様データ（製造仕様データ）ｙを所定のデータ形
式に設定するための製品仕様設定部（データ設定手段）
５１と、データベース２からレコードを検索して読み出
すレコード抽出部５２と、読み出し結果を判定する抽出
結果判定部５３と、データベース２に記憶された統計情
報ｍ，σに基づいて、ある製造条件に対応する製品の特
性データｘの統計上のバラツキ範囲を計算するバラツキ
範囲計算部（バラツキ範囲計算手段）５４と、製品の仕
様データｙの設定値とこのバラツキ範囲との適合度を計
算する適合度計算部（適合度計算手段）５５と、適合度
に基づいてその適合度に対応する製造条件を抽出し、そ
の抽出結果を出力部７に出力する抽出結果出力部（製造
条件抽出手段、抽出結果出力手段）５６とから構成され
ている。

【００５０】上記図２に示したデータベース１のデータ
構造では、上から７番目のレコード（）は、工程能力
を例えば３σ法で考えると、製造条件として、｛板厚区
分，鋼種，圧延温度区分，熱処理方法｝＝｛10，AADAAD
G，E，QT｝を指定すれば、製品の特性データｘのバラツ
キ範囲として、ＴＳが854.2〜930.4、ＥＬが31.8〜37.2
が得られることを意味している。

【００５１】これは、バラツキ範囲計算部５４において
採用する上記３σ法、つまり、（ｍ−３σ）〜（ｍ＋３
σ）で計算できる。この特性の統計的上下限値は、デー
タベース２のレコードを構成するフィールドとして、デ
ータ蓄積時に計算しておくこともできるし、或いは、デ
ータ抽出時に平均値ｍと標準偏差σとから計算して判定
に用いることもできる。

【００５２】いま、製品の仕様データｙとして、ＴＳが
850〜950，ELが30〜40と指定されたとすると、最終的に
は上記図２の上から７番目のレコードが該当するレコ
ードとして抽出される。これにより、製造条件として、
｛板厚区分，鋼種，圧延温度区分，熱処理方法｝＝｛1
0，AADAADG，E，QT｝で製造すれば、所望の仕様の製品
が安定して製造できることがわかる。

【００５３】図４に区間値による抽出結果判定の概念図
を示す。図４では、データベース２内に蓄積された統計
情報ｍ，σから、バラツキ範囲計算部５４によって計算
されたバラツキ範囲はＤＬ＝ｍ−３σ，ＤＵ＝ｍ＋３σ
であり、この範囲内であればほぼ製造できるという工程
能力を示している。一方、設定された製品の仕様データ
ｙはＳＬ〜ＳＵの区間値で指定されている。この場合、
適合度計算５５は、ＳＬ≦ＤＬかつＤＵ≦ＳＵな
らば、製品の特性データｘと製品の仕様データｙとが完
全に合致すると判定するようになっている。

【００５４】また、製品の特性データｘと製品の仕様デ
ータｙとが、部分的にしか合致していない場合、すなわ
ち、ＤＬ≦ＳＬ≦ＤＵの場合には、その度合を数量化
し、近似的に一致するものとして提示することができる
ようにもなっている。例えば、この場合、（合致度）＝
（ＤＵ−ＳＬ）／（ＤＵ−ＤＬ）と定義することにより
近似的な判定が実現できる。

【００５５】図５〜図９にメンバシップ関数による抽出
結果判定の概念図を示す。以下、製品の仕様データｙが
あいまいな場合や、複数ある製品の特性データｘが必ず
しも全て厳密には適合しなくてもよい場合に有効なファ
ジィ推論用のメンバシップ関数の指定による判定方法に
ついて説明する。

【００５６】この基本的な考え方は、上記図４で示した
ように製品の仕様データｙが［ＳＬ，ＳＵ］のような区
間値で与えられるものではなく、図５に示すようなメン
バシップ関数で与えられた場合に、近似的に条件に該当
する製造条件を抽出するものである。

【００５７】図５は製品の仕様データｙを区間値［ＰＬ
ｒ，ＰＨｒ］で指定するものであるが、［ＰＬｓ，ＰＨ
ｓ］の区間では、適合度（メンバシップ値）１で製品の
仕様データｙが該当すると考える。この設定に対して製
造された製品の特性データｘのバラツキ範囲［ＤＬ，Ｄ
Ｕ］が該当するかどうかを判定する規則を定義し、適合
度計算部５５によって全体の適合度を計算することがで
きる。図５中では、特性データｘのバラツキ範囲［Ｄ
Ｌ，ＤＵ］を、仕様データｙの区間とずらして示してい
る。

【００５８】この場合、製品の特性データｘのバラツキ
範囲［ＤＬ，ＤＵ］を規定値Ａとおき、区間値変数であ
るとすると、製品の仕様データｙの設定値Ｂは図５で示
す可能性分布となっており、製品の仕様データｙに合致
するかどうかの適合度を求めるためには、例えば次式の
ような適合度を表す関数を定義することが必要である。

【００５９】μ＝（Ａ⊆Ｂ） …（５）ここで、製品の特性データｘのバラツキ範囲［ＤＬ，Ｄ
Ｕ］の規定値Ａを実線、製品の仕様データｙの設定値Ｂ
は破線で図５に示している。

【００６０】規定値Ａの特性をη（ｘ）∈｛０，１｝、
設定値Ｂの可能性分布関数をγ（ｘ）∈［０，１］とす
れば、適合度は次式で定義することができる。

【００６１】（Ａ⊆Ｂ）＝（∫η（ｘ）∧γ（ｘ））／∫η（ｘ） …（６）ここで、∧はmin演算である。分母は上記規定値Ａの特
性関数の面積であり、分子は製品の特性データｘの特性
関数の可能性分布関数の共通部分の面積（図６のハッチ
ング部分）である。

【００６２】上記（６）式の具体的な計算方法の例を以
下に示す。明らかに図７で示すような、製品の特性デー
タｘが製品の仕様データｙに完全に包含される場合には
適合度は１となる。

【００６３】また、図８の例では、製品の特性データｘ
が製品の仕様データｙと完全に異なっており、その仕様
データｙへの適合度は０となる。

【００６４】図９の例では、適合度はハッチング部分の
面積を規定値の面積で除算したものであり、 μ＝（２ＤＵ−ＰＬｒ−ＰＬｓ）／２（ＤＵ−ＤＬ） …（７）で計算できる。

【００６５】このように、各特性データｘと仕様データ
ｙとで適合度を計算する。例えば、上記図２に示したデ
ータベース２のデータ構造例で考えると、ＴＳ，ＥＬそ
れぞれについて製品の特性データｘが製品の仕様データ
ｙに包含される度合（適合度）を計算する。

【００６６】全体としてそのレコードでの製品の特性デ
ータｘが、製品の仕様データｙに合致する度合は、各特
性データｘと仕様データｙとの適合度のmin値と定義す
る。すなわち、上記図２に示したデータ構造例では、
（全体の適合度）＝min［ＴＳの適合度，ＥＬの適合
度］で計算する。特性データｘが多い場合も同様に計算
する。

【００６７】上記図１に示した製品仕様設定手段５１で
は、上記図４で示した区間値仕様又は、上記図５で示し
たメンバシップ関数のパラメータＰＬｒ，ＰＨｒ，ＰＬ
ｓ，ＰＨｓを設定できるように構成されている。また工
場の工程能力として、１σ，２σ，３σ，４σ，…が指
定でき、ＤＬ，ＤＵの値を調整できる。これは、値が大
きい程、確実に製造できる実績を検索することを意味す
る。

【００６８】図１０は本装置によるデータ抽出手順を示
したフローチャートである。以下、上記図１に示した本
装置１によるデータ抽出手順について説明する。なお、
上記データ蓄積時において、コンピュータ９等の電源は
既に投入されているが、ここでは、引き続いてデータベ
ース２からのデータ抽出を行うものとする。

【００６９】図１０に示すように、入力部６からの入力
によって、製品仕様設定部５１で製品の仕様データｙが
設定される（ステップＳ１１）。ついで、レコード抽出
部５２によりデータベース２からレコードが検索されて
読み出される（ステップＳ１２）。抽出結果判定部５３
によりレコードが読み出されたか否かが判定され（ステ
ップＳ１３）、レコードが読み出された場合には、バラ
ツキ範囲計算部５４により各製品の特性データｘのバラ
ツキ範囲が計算され、適合度計算部５５によりこのバラ
ツキ範囲と製品の仕様データｙとの適合度が計算される
（ステップＳ１３でＹＥＳ，ステップＳ１４）。

【００７０】ついで、適合度計算部５５により製品の特
性データｘのバラツキ範囲と製品の仕様データｙとの全
体の適合度が計算される（ステップＳ１５）。そして、
全体の適合度が高いレコードがＲＡＭ９２に一時的に保
存されて（ステップＳ１６）、上記ステップＳ１２に戻
る。上記ステップＳ１３においてＮＯの場合には、抽出
結果出力部５６によりＲＡＭ９２に保存された適合度の
より高いレコードの製造条件ｚが出力部７により出力さ
れて（ステップＳ１７）、検索作業は終了し、コンピュ
ータ９等の電源がオフとされる。

【００７１】以上の方法により、製品の仕様データｙに
厳密には一致しないがそれにより近い製造条件ｚが抽出
でき、新しい製造条件の設計時に有用な情報を与えるこ
とができる。また、希望の製品の仕様データｙが得られ
る異なる製造条件ｚが複数存在することが一般的であ
り、上記データ抽出により複数の製造条件ｚが抽出でき
る。これをコストの観点、生産性の観点、その時点での
生産状況に応じて選択することにより、さらに効率的な
生産を行うことが可能となる。その結果、厚鋼板の引き
合い検討、工程設計を効率よく行うことが可能となる。

【００７２】なお、上記実施形態では、製品の特性デー
タｘの統計情報として、平均値ｍ、自乗平均値Ｖ及び標
準偏差σを用いているが、例えば、平均値ｍのみを用い
てもよい。その場合には、例えば適当なバラツキ範囲を
設定しておいて、平均値ｍにこのバラツキ範囲を加味す
ることで足りるので、極めて簡単な構成が得られる。或
いは、平均値ｍ及び自乗平均値Ｖのみを用いてもよい。
さらには、尖り等の４乗平均値と自乗平均値とで算出す
る統計量を用いてもよい。

【００７３】また、上記実施形態では、データベース２
の周辺装置として、データ蓄積手段４及びデータ抽出手
段５を配設したが、必ずしも両者を一体に設ける必要は
なく、例えばデータベース２と、データ蓄積手段４のみ
からなる装置と、データ抽出手段５のみからなる装置と
を別個に設けることとしてもよい。その場合には、デー
タ蓄積手段４及びデータ抽出手段５を１台のコンピュー
タ９内に構成せずに、別個のコンピュータ内に構成する
こととすればよい。

【００７４】また、上記実施形態では、データ抽出手段
５に抽出結果出力部５６を設けたが、抽出結果を必ずし
も出力する必要はなく、本装置１としては、例えば抽出
結果をＲＡＭ９２に保存しておくだけでもよい。その場
合には、別個の読み出し手段を用いてＲＡＭ９２に保存
しておいた抽出結果を利用することができる。

【００７５】また、上記実施形態では、データ抽出手段
５の製品仕様設定部５１で、区間値或いはメンバシップ
関数を用いて製品の仕様データｙを設定することとして
いるが、適用する製品によっては、そのいずれか一方だ
けを用いることとしてもよい。また、区間値等の代わり
に、例えば正規分布等を用いてもよい。その場合には、
実際のデータにより近い特性が得られる可能性がある。
さらに、入力部６から直接区間値等を入力してもよく、
その場合には、この入力部６がデータ設定手段として機
能することになる。

【００７６】また、上記実施形態では、仕様データｙと
して、属性値のみを与えているが、入力部６から厚み等
を与えて、データベースからの抽出範囲を予め絞り込む
ようにしてもよい。その場合には、抽出範囲が限定され
ているので、より迅速かつ確実な抽出が可能となる。

【００７７】また、上記実施形態では、抽出結果とし
て、製造条件のみを出力しているが、適合度をも出力す
るようにしてもよい。その場合は、出力結果である製造
条件の信頼性が判断できて便宜である。

【００７８】また、上記実施形態では、厚鋼板の引き合
い検討、工程設計を例にとって説明したが、本発明の適
用範囲はこれに限定されるものではなく、化学プラント
等の他の生産システムにも同様に適用できる。

【００７９】

【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、製造条件
に応じて製造された製品の属性を示す特性データ（製造
実績データ）は統計情報及びパラメータという簡単なデ
ータ形式で、無駄なく、かつ、漏れなくデータベース内
に蓄積することができ、かつ、データベースに必要とさ
れる記憶容量を少なくすることができる。また、従来廃
棄されていた工場から発生する多量の製造実績データの
全てを、統計情報としてデータベースに蓄積することも
できる。

【００８０】請求項２記載の発明によれば、上記簡単な
データ形式にも関わらず、データの信頼性を保持でき
る。

【００８１】請求項３記載の発明によれば、統計情報に
含まれる平均値を中心とした適当なバラツキ度合でもっ
てデータを抽出できる。

【００８２】請求項４記載の発明によれば、データベー
スに必要とされる記憶容量を少なくすることができる。

【００８３】請求項５記載の発明によれば、データ抽出
時等に余分な計算をする必要がなくなり、その分だけ迅
速処理が可能となる。

【００８４】請求項６記載の発明によれば、更新計算を
精度よく行うことができる。

【００８５】請求項７記載の発明によれば、全ての製造
実績データが統計情報及びパラメータという簡単なデー
タ形式でデータベースに順次に蓄積できる。

【００８６】請求項８記載の発明によれば、仕様データ
と特性データとの対応関係の判断を容易化できる。

【００８７】請求項９記載の発明によれば、仕様データ
と特性データとの対応関係の判断をさらに容易化でき
る。

【００８８】請求項１０記載の発明によれば、抽出結果
の信頼性の判断を容易化できる。

【００８９】請求項１１記載の発明によれば、最終的な
製造条件を得ることができて便宜である。

【００９０】請求項１２記載の発明によれば、仕様デー
タの設定が容易となる。

【００９１】請求項１３記載の発明によれば、区間値で
表現できる製品の仕様データを簡単かつ迅速に設定でき
る。

【００９２】請求項１４記載の発明によれば、製品の仕
様データの設定範囲をあいまいなものとして、厳密には
一致しないが、より近い特性が得られる製造条件を抽出
できる。

【００９３】請求項１５記載の発明によれば、複数の属
性に係る特性データと仕様データとの対応関係の判断を
容易化できる。また、例えば仕様データを複数与えて製
造条件を求めれば、従来にない全く新しい製造条件を作
り出すためのたたき台となるので、新商品開発への有効
な手段ともなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態における製造実績データベー
ス装置の概略構成を示すブロック図である。

【図２】本装置におけるデータベースのデータ構造の一
例を示す説明図である。

【図３】本装置によるデータ蓄積手順を示すフローチャ
ートである。

【図４】本装置によるデータ抽出時の判定条件の説明図
である。

【図５】製品の仕様データのメンバシップ関数による設
定についての説明図である。

【図６】仕様設定に対する製造実績の適合度計算の説明
図である。

【図７】製品の特性データが製品の仕様データに完全に
包含されている例図である。

【図８】製品の特性データが製品の仕様データと完全に
異なっている例図である。

【図９】製品の特性データが製品の仕様データに完全で
はなく包含されている例図である。

【図１０】本装置によるデータ抽出手順を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１製造実績データベース装置（本装置）２データベース３ＤＢＭＳ４データ蓄積手段４１データ採取部（データ採取手段）４２ＤＢ検索部４３検索結果判定部４４データ更新部（データ更新手段）４５新規データ作成部５データ抽出手段５１製品仕様設定部（データ設定手段）５２レコード抽出部５３抽出結果判定部５４バラツキ範囲計算部（バラツキ範囲計算手段）５５適合度計算部（適合度計算手段）５６抽出結果出力部（製造条件抽出手段、抽出結果出
力手段）６入力部７出力部９コンピュータ９１ＲＯＭ９２ＲＡＭｘ製品の特性データｙ製品の仕様データｚ抽出結果（製造条件）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 5H223 AA01 AA05 DD03 EE06

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】製造された製品の特性データを製造条件
とともに採取するデータ採取手段と、製造条件に応じて製造された製品の属性を示す特性デー
タの平均値を含む統計情報と、統計情報を更新させるた
めのパラメータとを、各製造条件に関連付けて記憶する
ためのデータベースと、データ採取手段によって採取された製品の特性データ
と、データベースに記憶され、この特性データとともに
採取された製造条件に対応する統計情報及びパラメータ
とに基づいて、この統計情報と今回採取された特性デー
タとを重み付けて、データベースに記憶された上記製造
条件に対応する統計情報を逐次更新するとともに、デー
タベースに記憶されたパラメータに基づいて、このパラ
メータを逐次更新するデータ更新手段とを備えたことを
特徴とする製造実績データベース装置。
【請求項２】パラメータは、上記更新される度に、上
記採取された製品の特性データの重み付けを小さくする
ように変化することを特徴とする請求項１記載の製造実
績データベース装置。
【請求項３】統計情報は、さらに上記採取された製品
の特性データのバラツキ度合を示す値を含むことを特徴
とする請求項１又は２記載の製造実績データベース装
置。
【請求項４】バラツキ度合を示す値は自乗平均値であ
ることを特徴とする請求項３記載の製造実績データベー
ス装置。
【請求項５】バラツキ度合を示す値は標準偏差である
ことを特徴とする請求項３記載の製造実績データベース
装置。
【請求項６】データ更新手段は、下記計算式（１）〜
（４）によって、統計情報及びパラメータを逐次更新す
ることを特徴とする請求項４又は５記載の製造実績デー
タベース装置。ｍ_n＝α_n-1・ｍ_n-1＋（１−α_n-1）・ｘ …（１）Ｖ_n＝α_n-1・Ｖ_n-1＋（１−α_n-1）・ｘ² …（２） α_n＝１／（２−α_n-1） …（３） σ_n＝√（Ｖ_n−ｍ_n ²） …（４）ただし、ｘは採取された製品の特性データ、ｍはｘの平
均値、Ｖはｘの自乗平均値、σはｘの標準偏差、αはパ
ラメータ、ｎは更新回数である。
【請求項７】データ更新手段は、製造された製品の特
性データが製造条件とともにデータ採取手段によって採
取される毎に、上記更新を行うことを特徴とする請求項
２〜６のいずれかに記載の製造実績データベース装置。
【請求項８】製造されるべき製品の属性を示す仕様デ
ータを設定するためのデータ設定手段と、データ設定手段によって設定された製品の仕様データ
と、上記データベースに記憶され、各製造条件に関連付
けられた統計情報に基づく製品の特性データとの適合度
を計算する適合度計算手段とを備えたことを特徴とする
請求項１〜７のいずれかに記載の製造実績データベース
装置。
【請求項９】データベースに記憶された製造条件に対
応する製品の特性データの統計上のバラツキ範囲を計算
するバラツキ範囲計算手段を備え、上記適合度計算手段
は、データ設定手段によって設定された製品の仕様デー
タと、上記バラツキ範囲との適合度を計算することを特
徴とする請求項８記載の製造実績データベース装置。
【請求項１０】適合度計算手段によって計算された適
合度に基づいて、該適合度に対応する製造条件を抽出す
る製造条件抽出手段を備えたことを特徴とする請求項８
又は９記載の製造実績データベース装置。
【請求項１１】製造条件抽出手段によって抽出された製
造条件を出力する抽出結果出力手段を備えたことを特徴
とする請求項１０記載の製造実績データベース装置。
【請求項１２】データ設定手段は、外部からの入力デ
ータに基づいて製品の仕様データを設定することを特徴
とする請求項８〜１１のいずれかに記載の製造実績デー
タベース装置。
【請求項１３】データ設定手段によって設定される製
品の仕様データは、上限値と下限値とで規定される区間
値で与えられることを特徴とする請求項８〜１２のいず
れかに記載の製造実績データベース装置。
【請求項１４】データ設定手段によって設定される製
品の仕様データは、メンバシップ関数で与えられること
を特徴とする請求項８〜１２のいずれかに記載の製造実
績データベース装置。
【請求項１５】データベースは複数の属性に係る特性
データの統計情報を記憶するように構成されるととも
に、データ設定手段は複数の属性に係る仕様データを設
定するように構成されており、適合度計算手段は、仕様
データごとに上記適合度を計算し、この仕様データごと
の適合度のうちの最小値を計算することを特徴とする請
求項８〜１４のいずれかに記載の製造実績データベー
ス。