JP2010033536A - 製品材質値の予測方法、装置、操業条件の決定方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
製品材質値の予測方法、装置、操業条件の決定方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010033536A JP2010033536A JP2008318908A JP2008318908A JP2010033536A JP 2010033536 A JP2010033536 A JP 2010033536A JP 2008318908 A JP2008318908 A JP 2008318908A JP 2008318908 A JP2008318908 A JP 2008318908A JP 2010033536 A JP2010033536 A JP 2010033536A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- product
- time
- manufacturing process
- amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
-
- Y—GENERAL 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Control Of Heat Treatment Processes (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
【解決手段】指定された時刻から過去時刻までの、指定した所定のプロセス変数値と材質値を時系列データベースから抽出して、それを量子化し、検索用テーブルに量子化したプロセス変数値と材質値を格納する。材質を予測したい製品のプロセス変数値を量子化し、これを検索キーとして、検索用テーブルを検索し、類似する量子化した値を持つ過去事例と取り出し、その過去事例の材質値に基づいて、製品の材質の予測値を算出する。
【選択図】図1
Description
製造及び製品の材質値の測定が完了した製品のプロセス変数値、並びに製品の材質値のデータを製造プロセスから収集し、製造プロセスでの処理時刻と共に蓄積した時系列データベースを作成する工程と、
前記時系列データベースから、材質値を予測したい製品の処理時刻よりも予め指定された時刻だけ遡った過去時刻から現在時刻までの、プロセス変数値と製品の材質値のデータを抽出する工程と、
前記抽出したプロセス変数値のデータを所定の整数化を行うことにより量子化して、該量子化値を過去事例検索のためのインデックスキーとして、前記製造プロセスの処理時刻、或いは製造プロセスの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合せて、製品の材質値と共に検索用テーブルのメモリに格納する工程と、
前記材質値を予測したい製品のプロセス変数値の中で、予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み、該プロセス変数値を量子化する工程と、
該量子化したプロセス変数値を検索キーとして、前記検索用テーブルを検索し、前記検索キーの値と類似するインデックスキーを持つ過去事例のデータを類似事例として、類似度に従い選択する工程と、
前記選択した類似事例のデータから、製品の材質値と製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号を取り出す工程と、
前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する工程と、
該予測値を表示手段に出力し表示する工程と、を有することを特徴とする。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する工程において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻又は格納番号に基づいて重み付けした平均値を算出し、これを製品の材質の予測値とする点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻に基づいて重み付けした平均値を算出するときに、現在時刻と該過去事例の処理時刻の差で定義される時刻差tiを全ての該過去事例に対して算出し、該時刻差tiに基づき式(2)を用いて該各過去事例に対応する重み係数Wiを算出して、重み付けした平均値の算出に用いる点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する工程において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値に基づいて、予め設定された確率密度関数のパラメータを算出し、この確率密度関数モデルに該算出されたパラメータと予め設定した確率値を設定して、該確率値における材質指標を算出し、製品材質の予測値とする点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記時系列データベースのプロセス変数について、ステップワイズ法を用いて変数の数を削減する点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記時系列データベースのプロセス変数について、互いに類似したインデックスキーの過去事例を選択し、該選択された過去事例間のプロセス変数値の差分量及び製品の材質値の差分量を算出し、該プロセス変数値の差分量と該製品の材質値の差分量の相関係数を算出して、予め設定された閾値よりも、前記相関係数の絶対値が小さいプロセス変数は、前記予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値からは除外する点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記時系列データベースが薄板の製造プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を、処理時刻、試片番号、採取部位、Hot(熱延)コイルNo、巻No、注文厚み、注文巾、連続焼鈍ラインの入側板厚、連続焼鈍ラインの入側板巾、冷延材質コード、連続焼鈍ラインの中央速度、連続焼鈍ラインの加熱ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの均熱ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの冷却ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの再加熱ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの過時効ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの調質圧延工程の伸び率、連続焼鈍ラインの調質圧延工程の圧延力、熱延ラインの粗圧延最終スタンド出側板温、熱延ラインの仕上出側温度、熱延ラインの巻取温度、精錬工程を終了した時点での溶鋼内のC量、Si量、Mn量、P量、S量、Cu量、Ni量、Cr量、Mo量、Nb量、V量、Ti量、B量、Al量、N量、O量、Ca量から少なくとも1つ以上選択する点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記時系列データベースが薄板の製造プロセスを対象とし、前記材質値を降伏強度、引張強度、延性、ランクフォード値から少なくとも1つ以上選択する点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記時系列データベースが電磁鋼板の製造プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を、製品の注文厚み、精錬工程を終了した時点での溶鋼内のC量、Si量、Mn量、P量、S量、Cu量、Ni量、Cr量、Mo量、Nb量、V量、Ti量、B量、Al量、N量、O量、Ca量、精錬工程の終了時刻、連続鋳造におけるスラブの鋳造位置、連続鋳造工程の終了時刻、熱延加熱炉装入時のスラブ温度、加熱炉の在炉時間、加熱炉抽出時のスラブ温度、熱延の粗圧延から仕上圧延の延滞時間、粗圧延出側での板温度、仕上圧延出側での板温度、仕上圧延出側での板厚、捲取での板温度、熱延工程の終了時刻、熱延板焼鈍工程における冷却帯出側での板温度、熱延板焼鈍工程の終了時刻、冷延時の板温度、冷延のロール径、冷延工程の終了時刻、脱炭焼鈍工程における均熱帯での板温度、均熱帯の炉内露点、脱炭焼鈍工程における脱炭焼鈍温度のアンモニアガス導入量、脱炭焼鈍工程の終了時刻、仕上焼鈍工程での温度パターンコード、仕上焼鈍工程の終了時刻、から少なくとも1つ以上選択する点にある。
また、本発明の製品材質値の予測方法の他の特徴とするところは、前記時系列データベースが電磁鋼板の製造プロセスを対象とし、前記材質値を電磁鋼板の飽和磁束密度、鉄損値から少なくとも1つ以上選択する点にある。
本発明の操業条件の決定方法は、本発明の記載の製品材質値の予測方法を用いて製造途中の製品の材質値を予測し、予め設定された評価指標に基づき最も優れた材質の予測値を実現する製造プロセスの操業条件を決定する操業条件の決定方法であって、
前記材質値を予測したい製品の製造の途中過程において、操業が完了し実績が確定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み量子化し、未だ完了していない操業条件に対応するプロセス変数については、該完了していない操業条件のとり得る範囲を網羅する量子化値の全ての組合せを作成して、該全ての組合せに対して本発明の製品材質値の予測方法を用いて、それぞれ材質の予測値を算出し、予め設定された材質の評価指標に基づいて最も優れた材質の予測値を実現する量子化値の組合せを選択し、この量子化値の組合せに対応するプロセス変数値を良好な材質値を実現する操業条件として表示手段に出力することを特徴とする。
本発明のプログラムは、製造プロセスの操業条件及びプロセスの状態量からなるプロセス変数値、並びに製造された製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻と共に、該製造プロセスにおける製造実績の過去事例として保存した時系列データベースを作成し、該時系列データベースを用いて、材質値を予測したい製品のプロセス変数値に類似したプロセス変数値を持つ過去事例を検索し、該検索で得られた過去事例の材質値に基づいて予測したい製品の材質値を予測する製品材質値の予測するためのプログラムであって、
製造及び製品の材質値の測定が完了した製品のプロセス変数値、並びに製品の材質値のデータを製造プロセスから収集し、製造プロセスでの処理時刻と共に蓄積した時系列データベースを作成する工程と、
前記時系列データベースから、材質値を予測したい製品の処理時刻よりも予め指定された時刻だけ遡った過去時刻から現在時刻までの、プロセス変数値と製品の材質値のデータを抽出する処理と、
前記抽出したプロセス変数値のデータを所定の整数化を行うことにより量子化して、該量子化値を過去事例検索のためのインデックスキーとして、前記製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合せて、製品の材質値と共に検索用テーブルのメモリに格納する処理と、
前記材質値を予測したい製品のプロセス変数値の中で、予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み、該プロセス変数値を量子化する処理と、
該量子化したプロセス変数値を検索キーとして、前記検索用テーブルを検索し、前記検索キーの値と類似するインデックスキーを持つ過去事例のデータを類似事例として、類似度に従い選択する処理と、
前記選択した類似事例のデータから、製品の材質値と製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号を取り出す処理と、
前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する処理と、
該予測値を表示手段に出力し表示する処理とを、コンピュータに実行させる。
本発明のプログラムの他の特徴とするところは、前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する処理において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻又は格納番号に基づいて重み付けした平均値を算出し、これを製品の材質の予測値とする点にある。
本発明の記録媒体は、本発明のプログラムを記録したことを特徴とする。
本発明の製品材質値の予測装置は、製造プロセスの操業条件及びプロセスの状態量からなるプロセス変数値、並びに製造された製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻と共に、該製造プロセスにおける製造実績の過去事例として保存した時系列データベースを作成し、該時系列データベースを用いて、材質値を予測したい製品のプロセス変数値に類似したプロセス変数値を持つ過去事例を検索し、該検索で得られた過去事例の材質値に基づいて予測したい製品の材質値を予測する製品材質値の予測装置であって、
製造及び製品の材質値の測定が完了した製品のプロセス変数値、並びに製品の材質値のデータを製造プロセスから収集し、製造プロセスでの処理時刻と共に蓄積した時系列データベースと、
前記時系列データベースから、材質値を予測したい製品の処理時刻よりも予め指定された時刻だけ遡った過去時刻から現在時刻までの、プロセス変数値と製品の材質値のデータを抽出する手段と、
前記抽出したプロセス変数値のデータを所定の整数化を行うことにより量子化して、該量子化値を過去事例検索のためのインデックスキーとして、前記製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合せて、製品の材質値と共に検索用テーブルのメモリに格納する手段と、
前記材質値を予測したい製品のプロセス変数値の中で、予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み、該プロセス変数値を量子化する手段と、
該量子化したプロセス変数値を検索キーとして、前記検索用テーブルを検索し、前記検索キーの値と類似するインデックスキーを持つ過去事例のデータを類似事例として、類似度に従い選択する手段と、
前記選択した類似事例のデータから、製品の材質値と製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号を取り出す手段と、
前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する手段と、
該予測値を表示手段に出力し表示する手段と、を有することを特徴とする。
本発明の製品材質値の予測装置の他の特徴とするところは、前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する手段において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻又は格納番号に基づいて重み付けした平均値を算出し、これを製品の材質の予測値とする点にある。
(第1の実施の形態)
図1は、本発明の実施形態に係る製品材質値の予測装置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る製品材質値の予測装置は、製造プロセスのプロセス変数値並びに製造された製品の材質値の時系列データベースを作成し、作成したデータベースを用いて材質値を予測したい製品のプロセス変数値に類似したプロセス変数値を持つ過去事例を検索し、その過去事例に基づいて製造される製品の材質値を予測するものである。
IXi=整数化(N*(Xi−Ximin)/(Ximax−Ximin)+1)・・・(1)
i=1〜40
ここで、整数化は、少数点以下切り捨ての意味である。また、量子化に用いたプロセス変数の上下限値の例を図4に示す。
次に、材質値を予測したい製品の製造の途中過程において、望ましい材質を得るための操業条件を決定する方法について、図13に基づき説明する。
その他の実施形態について、以下に述べる。本発明の製品材質値の予測装置及び方法はコンピュータにより実現可能である。図7に、本発明の製品材質値の予測装置として機能し得るコンピュータシステム1200の構成例を示す。コンピュータシステム1200は、CPU1201と、ROM1202と、RAM1203と、キーボード(KB)1209のキーボードコントローラ(KBC)1205と、表示部としてのCRTディスプレイ(CRT)1210のCRTコントローラ(CRTC)1206と、ハードディスク(HD)1211及びフレキシブルディスク(FD)1212のディスクコントローラ(DKC)1207と、LAN1220との接続のためのネットワークインターフェースコントローラ(NIC)1208とが、システムバス1204を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
20 薄板の製造プロセスの計測・制御・データ収集装置
30 製造プロセスのプロセス変数値並びに製造された製品の材質値の時系列データベース
40 プロセス変数値と材質値の抽出部
50 検索用テーブル作成部
60 検索用テーブル
70 類似事例検索・材質予測部
80 類似事例・材質予測値表示部
1200 コンピュータ(PC)
1201 CPU
1202 ROM
1203 RAM
1204 システムバス
1205 キーボードコントローラ(KBC)
1206 表示コントローラ(CRTC)
1207 ディスクコントローラ(DKC)
1208 ネットワークインタフェースカード(NIC)
1209 キーボード(KB)
1210 表示装置(CRT)
1211 ハードディスク(HD)
1212 フレキシブルディスクドライブ(FD)
1220 LAN
Claims (17)
- 製造プロセスの操業条件及びプロセスの状態量からなるプロセス変数値、並びに製造された製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻と共に、該製造プロセスにおける製造実績の過去事例として保存した時系列データベースを作成し、該時系列データベースを用いて、材質値を予測したい製品のプロセス変数値に類似したプロセス変数値を持つ過去事例を検索し、該検索で得られた過去事例の材質値に基づいて予測したい製品の材質値を予測する製品材質値の予測方法であって、
製造及び製品の材質値の測定が完了した製品のプロセス変数値、並びに製品の材質値のデータを製造プロセスから収集し、製造プロセスでの処理時刻と共に蓄積した時系列データベースを作成する工程と、
前記時系列データベースから、材質値を予測したい製品の処理時刻よりも予め指定された時刻だけ遡った過去時刻から現在時刻までの、プロセス変数値と製品の材質値のデータを抽出する工程と、
前記抽出したプロセス変数値のデータを所定の整数化を行うことにより量子化して、該量子化値を過去事例検索のためのインデックスキーとして、前記製造プロセスの処理時刻、或いは製造プロセスの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合せて、製品の材質値と共に検索用テーブルのメモリに格納する工程と、
前記材質値を予測したい製品のプロセス変数値の中で、予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み、該プロセス変数値を量子化する工程と、
該量子化したプロセス変数値を検索キーとして、前記検索用テーブルを検索し、前記検索キーの値と類似するインデックスキーを持つ過去事例のデータを類似事例として、類似度に従い選択する工程と、
前記選択した類似事例のデータから、製品の材質値と製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号を取り出す工程と、
前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する工程と、
該予測値を表示手段に出力し表示する工程と、を有することを特徴とする製品材質値の予測方法。 - 前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する工程において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻又は格納番号に基づいて重み付けした平均値を算出し、これを製品の材質の予測値とすることを特徴とする請求項1に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する工程において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例のプロセス変数値及び製品の材質値に基づいて、未定係数を乗じたプロセス変数値の線形和として材質値を推定する重回帰モデルの未定係数値を算出し、この重回帰モデルに予測したい製品のプロセス変数値を設定して得られる材質の推定値を製品材質の予測値とすることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する工程において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値に基づいて、予め設定された確率密度関数のパラメータを算出し、この確率密度関数モデルに該算出されたパラメータと予め設定した確率値を設定して、該確率値における材質指標を算出し、製品材質の予測値とすることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記時系列データベースのプロセス変数について、ステップワイズ法を用いて変数の数を削減することを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記時系列データベースのプロセス変数について、互いに類似したインデックスキーの過去事例を選択し、該選択された過去事例間のプロセス変数値の差分量及び製品の材質値の差分量を算出し、該プロセス変数値の差分量と該製品の材質値の差分量の相関係数を算出して、予め設定された閾値よりも、前記相関係数の絶対値が小さいプロセス変数は、前記予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値からは除外することを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記時系列データベースが薄板の製造プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を、処理時刻、試片番号、採取部位、Hot(熱延)コイルNo、巻No、注文厚み、注文巾、連続焼鈍ラインの入側板厚、連続焼鈍ラインの入側板巾、冷延材質コード、連続焼鈍ラインの中央速度、連続焼鈍ラインの加熱ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの均熱ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの冷却ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの再加熱ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの過時効ゾーンの出側板温、連続焼鈍ラインの調質圧延工程の伸び率、連続焼鈍ラインの調質圧延工程の圧延力、熱延ラインの粗圧延最終スタンド出側板温、熱延ラインの仕上出側温度、熱延ラインの巻取温度、精錬工程を終了した時点での溶鋼内のC量、Si量、Mn量、P量、S量、Cu量、Ni量、Cr量、Mo量、Nb量、V量、Ti量、B量、Al量、N量、O量、Ca量から少なくとも1つ以上選択することを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記時系列データベースが薄板の製造プロセスを対象とし、前記材質値を降伏強度、引張強度、延性、ランクフォード値から少なくとも1つ以上選択することを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記時系列データベースが電磁鋼板の製造プロセスを対象とし、前記プロセス変数値を、製品の注文厚み、精錬工程を終了した時点での溶鋼内のC量、Si量、Mn量、P量、S量、Cu量、Ni量、Cr量、Mo量、Nb量、V量、Ti量、B量、Al量、N量、O量、Ca量、精錬工程の終了時刻、連続鋳造におけるスラブの鋳造位置、連続鋳造工程の終了時刻、熱延加熱炉装入時のスラブ温度、加熱炉の在炉時間、加熱炉抽出時のスラブ温度、熱延の粗圧延から仕上圧延の延滞時間、粗圧延出側での板温度、仕上圧延出側での板温度、仕上圧延出側での板厚、捲取での板温度、熱延工程の終了時刻、熱延板焼鈍工程における冷却帯出側での板温度、熱延板焼鈍工程の終了時刻、冷延時の板温度、冷延のロール径、冷延工程の終了時刻、脱炭焼鈍工程における均熱帯での板温度、均熱帯の炉内露点、脱炭焼鈍工程における脱炭焼鈍温度のアンモニアガス導入量、脱炭焼鈍工程の終了時刻、仕上焼鈍工程での温度パターンコード、仕上焼鈍工程の終了時刻、から少なくとも1つ以上選択することを特徴とする請求項1〜7のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 前記時系列データベースが電磁鋼板の製造プロセスを対象とし、前記材質値を電磁鋼板の飽和磁束密度、鉄損値から少なくとも1つ以上選択することを特徴とする請求項1〜7、10のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法。
- 請求項1〜11のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法を用いて製造途中の製品の材質値を予測し、予め設定された評価指標に基づき最も優れた材質の予測値を実現する製造プロセスの操業条件を決定する操業条件の決定方法であって、
前記材質値を予測したい製品の製造の途中過程において、操業が完了し実績が確定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み量子化し、未だ完了していない操業条件に対応するプロセス変数については、該完了していない操業条件のとり得る範囲を網羅する量子化値の全ての組合せを作成して、該全ての組合せに対して請求項1〜11のいずれか1項に記載の製品材質値の予測方法を用いて、それぞれ材質の予測値を算出し、予め設定された材質の評価指標に基づいて最も優れた材質の予測値を実現する量子化値の組合せを選択し、この量子化値の組合せに対応するプロセス変数値を良好な材質値を実現する操業条件として表示手段に出力することを特徴とする操業条件の決定方法。 - 製造プロセスの操業条件及びプロセスの状態量からなるプロセス変数値、並びに製造された製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻と共に、該製造プロセスにおける製造実績の過去事例として保存した時系列データベースを作成し、該時系列データベースを用いて、材質値を予測したい製品のプロセス変数値に類似したプロセス変数値を持つ過去事例を検索し、該検索で得られた過去事例の材質値に基づいて予測したい製品の材質値を予測する製品材質値の予測するためのプログラムであって、
製造及び製品の材質値の測定が完了した製品のプロセス変数値、並びに製品の材質値のデータを製造プロセスから収集し、製造プロセスでの処理時刻と共に蓄積した時系列データベースを作成する工程と、
前記時系列データベースから、材質値を予測したい製品の処理時刻よりも予め指定された時刻だけ遡った過去時刻から現在時刻までの、プロセス変数値と製品の材質値のデータを抽出する処理と、
前記抽出したプロセス変数値のデータを所定の整数化を行うことにより量子化して、該量子化値を過去事例検索のためのインデックスキーとして、前記製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合せて、製品の材質値と共に検索用テーブルのメモリに格納する処理と、
前記材質値を予測したい製品のプロセス変数値の中で、予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み、該プロセス変数値を量子化する処理と、
該量子化したプロセス変数値を検索キーとして、前記検索用テーブルを検索し、前記検索キーの値と類似するインデックスキーを持つ過去事例のデータを類似事例として、類似度に従い選択する処理と、
前記選択した類似事例のデータから、製品の材質値と製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号を取り出す処理と、
前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する処理と、
該予測値を表示手段に出力し表示する処理とを、コンピュータに実行させるためのプログラム。 - 前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する処理において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻又は格納番号に基づいて重み付けした平均値を算出し、これを製品の材質の予測値とすることを特徴とする請求項13に記載のプログラム。
- 請求項13又は14に記載のプログラムを記録し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。
- 製造プロセスの操業条件及びプロセスの状態量からなるプロセス変数値、並びに製造された製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻と共に、該製造プロセスにおける製造実績の過去事例として保存した時系列データベースを作成し、該時系列データベースを用いて、材質値を予測したい製品のプロセス変数値に類似したプロセス変数値を持つ過去事例を検索し、該検索で得られた過去事例の材質値に基づいて予測したい製品の材質値を予測する製品材質値の予測装置であって、
製造及び製品の材質値の測定が完了した製品のプロセス変数値、並びに製品の材質値のデータを製造プロセスから収集し、製造プロセスでの処理時刻と共に蓄積した時系列データベースと、
前記時系列データベースから、材質値を予測したい製品の処理時刻よりも予め指定された時刻だけ遡った過去時刻から現在時刻までの、プロセス変数値と製品の材質値のデータを抽出する手段と、
前記抽出したプロセス変数値のデータを所定の整数化を行うことにより量子化して、該量子化値を過去事例検索のためのインデックスキーとして、前記製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号の少なくとも何れか1つと合せて、製品の材質値と共に検索用テーブルのメモリに格納する手段と、
前記材質値を予測したい製品のプロセス変数値の中で、予測のために予め抽出するよう指定したプロセス変数値のデータを製造プロセスから取り込み、該プロセス変数値を量子化する手段と、
該量子化したプロセス変数値を検索キーとして、前記検索用テーブルを検索し、前記検索キーの値と類似するインデックスキーを持つ過去事例のデータを類似事例として、類似度に従い選択する手段と、
前記選択した類似事例のデータから、製品の材質値と製造プロセスでの処理時刻、或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号を取り出す手段と、
前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する手段と、
該予測値を表示手段に出力し表示する手段と、を有することを特徴とする製品材質値の予測装置。 - 前記取り出した製品の材質値、並びに、製造プロセスでの処理時刻或いは製造プロセスでの処理時刻に対応する前記時系列データベースの格納番号、に基づいて、製品の材質の予測値を算出する手段において、複数個の過去事例を検索で選択し、該複数個の過去事例の製品の材質値を、製造プロセスでの処理時刻又は格納番号に基づいて重み付けした平均値を算出し、これを製品の材質の予測値とすることを特徴とする請求項16に記載の製品材質値の予測装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008318908A JP5157874B2 (ja) | 2007-12-20 | 2008-12-15 | 製品材質値の予測方法、装置、操業条件の決定方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Applications Claiming Priority (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2007329213 | 2007-12-20 | ||
JP2007329213 | 2007-12-20 | ||
JP2008078676 | 2008-03-25 | ||
JP2008078676 | 2008-03-25 | ||
JP2008176289 | 2008-07-04 | ||
JP2008176289 | 2008-07-04 | ||
JP2008318908A JP5157874B2 (ja) | 2007-12-20 | 2008-12-15 | 製品材質値の予測方法、装置、操業条件の決定方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010033536A true JP2010033536A (ja) | 2010-02-12 |
JP5157874B2 JP5157874B2 (ja) | 2013-03-06 |
Family
ID=41737877
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008318908A Expired - Fee Related JP5157874B2 (ja) | 2007-12-20 | 2008-12-15 | 製品材質値の予測方法、装置、操業条件の決定方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5157874B2 (ja) |
Cited By (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012146205A (ja) * | 2011-01-13 | 2012-08-02 | Nippon Steel Corp | 品質予測装置、操業条件決定方法、品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
JP2012173116A (ja) * | 2011-02-21 | 2012-09-10 | Nippon Steel Corp | 磁気特性予測装置、磁気特性予測方法、及びコンピュータプログラム |
JP2013080458A (ja) * | 2011-09-21 | 2013-05-02 | Nippon Steel & Sumitomo Metal | 品質予測装置、操業条件決定方法、品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
WO2014185810A1 (en) * | 2013-05-13 | 2014-11-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for adjusting final steel properties at steel mill facility |
JP2014217887A (ja) * | 2013-04-09 | 2014-11-20 | Jfeスチール株式会社 | 材料特性値推定装置、材料特性値推定方法、および鋼帯の製造方法 |
KR20170079159A (ko) * | 2015-12-30 | 2017-07-10 | 주식회사 솔리드웨어 | 빅데이터와 기계학습을 이용한 타겟 정보 예측 시스템 및 예측 방법 |
JP2017130081A (ja) * | 2016-01-21 | 2017-07-27 | 富士電機株式会社 | 設定支援装置及びプログラム |
EP3205418A4 (en) * | 2014-10-10 | 2018-05-30 | JFE Steel Corporation | Material-property-value estimating method, material-property-value estimating device, and steel-strip manufacturing method |
CN111105151A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-05 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调用料预测方法、系统和存储介质 |
JP2020107277A (ja) * | 2018-12-28 | 2020-07-09 | 日本製鉄株式会社 | 計画作成装置、計画作成方法、及びプログラム |
JP2020191007A (ja) * | 2019-05-23 | 2020-11-26 | 株式会社東芝 | 製造制御装置、製造制御方法及びプログラム |
CN112149272A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-12-29 | 唐山钢铁集团高强汽车板有限公司 | 基于多元线性回归分析的冷轧钢带力学性能预测模型 |
JP2021081761A (ja) * | 2019-11-14 | 2021-05-27 | 株式会社日立製作所 | 分析システムおよび分析方法 |
CN112861276A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-28 | 北京理工大学 | 基于数据与知识双驱动的高炉料面优化方法 |
CN113111092A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-07-13 | 中冶南方工程技术有限公司 | 一种基于冷轧全流程数据的硅钢铁损预测方法 |
JPWO2022050139A1 (ja) * | 2020-09-01 | 2022-03-10 | ||
JP2022170100A (ja) * | 2021-04-28 | 2022-11-10 | Jfeスチール株式会社 | 圧延荷重予測方法、圧延制御方法、及び圧延荷重予測装置 |
JP2022170101A (ja) * | 2021-04-28 | 2022-11-10 | Jfeスチール株式会社 | 圧延荷重予測方法、圧延制御方法、及び圧延荷重予測装置 |
JP2023511396A (ja) * | 2020-01-21 | 2023-03-17 | 厦門邑通智能科技集団有限公司 | 操業アクション記録管理の方法、システム及び設備 |
CN116659589A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-08-29 | 澳润(山东)药业有限公司 | 基于数据分析的阿胶糕保存环境监测方法 |
RU2817694C1 (ru) * | 2020-09-01 | 2024-04-18 | ДжФЕ СТИЛ КОРПОРЕЙШН | Устройство управления процессом рафинирования и способ управления процессом рафинирования |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102464073B1 (ko) * | 2020-11-23 | 2022-11-04 | 경상국립대학교산학협력단 | 철강소재의 미세조직 분율을 이용한 선형회귀적 강도 예측방법 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003268428A (ja) * | 2002-03-08 | 2003-09-25 | Jfe Steel Kk | 鋼材の製品品質制御装置 |
JP2004277835A (ja) * | 2003-03-17 | 2004-10-07 | Jfe Steel Kk | 鋼材の製品受注支援システム |
JP2005135010A (ja) * | 2003-10-28 | 2005-05-26 | Nippon Steel Corp | プロセスの状態類似事例検索方法および状態予測方法並びに記憶媒体 |
JP2005226122A (ja) * | 2004-02-13 | 2005-08-25 | Nippon Steel Corp | 方向性電磁鋼板の製造システム及び方法、磁気特性予測装置 |
JP2007004728A (ja) * | 2005-06-27 | 2007-01-11 | Nippon Steel Corp | プロセスの操業状態の制御方法、装置、及びコンピュータプログラム |
JP2007011686A (ja) * | 2005-06-30 | 2007-01-18 | Yokogawa Electric Corp | プラント情報処理システムおよびプラント情報処理方法 |
JP2008146621A (ja) * | 2006-11-14 | 2008-06-26 | Nippon Steel Corp | 製品の品質改善条件解析装置、解析方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
-
2008
- 2008-12-15 JP JP2008318908A patent/JP5157874B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003268428A (ja) * | 2002-03-08 | 2003-09-25 | Jfe Steel Kk | 鋼材の製品品質制御装置 |
JP2004277835A (ja) * | 2003-03-17 | 2004-10-07 | Jfe Steel Kk | 鋼材の製品受注支援システム |
JP2005135010A (ja) * | 2003-10-28 | 2005-05-26 | Nippon Steel Corp | プロセスの状態類似事例検索方法および状態予測方法並びに記憶媒体 |
JP2005226122A (ja) * | 2004-02-13 | 2005-08-25 | Nippon Steel Corp | 方向性電磁鋼板の製造システム及び方法、磁気特性予測装置 |
JP2007004728A (ja) * | 2005-06-27 | 2007-01-11 | Nippon Steel Corp | プロセスの操業状態の制御方法、装置、及びコンピュータプログラム |
JP2007011686A (ja) * | 2005-06-30 | 2007-01-18 | Yokogawa Electric Corp | プラント情報処理システムおよびプラント情報処理方法 |
JP2008146621A (ja) * | 2006-11-14 | 2008-06-26 | Nippon Steel Corp | 製品の品質改善条件解析装置、解析方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Cited By (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012146205A (ja) * | 2011-01-13 | 2012-08-02 | Nippon Steel Corp | 品質予測装置、操業条件決定方法、品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
JP2012173116A (ja) * | 2011-02-21 | 2012-09-10 | Nippon Steel Corp | 磁気特性予測装置、磁気特性予測方法、及びコンピュータプログラム |
JP2013080458A (ja) * | 2011-09-21 | 2013-05-02 | Nippon Steel & Sumitomo Metal | 品質予測装置、操業条件決定方法、品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
JP2014217887A (ja) * | 2013-04-09 | 2014-11-20 | Jfeスチール株式会社 | 材料特性値推定装置、材料特性値推定方法、および鋼帯の製造方法 |
WO2014185810A1 (en) * | 2013-05-13 | 2014-11-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for adjusting final steel properties at steel mill facility |
EP3205418A4 (en) * | 2014-10-10 | 2018-05-30 | JFE Steel Corporation | Material-property-value estimating method, material-property-value estimating device, and steel-strip manufacturing method |
US10843247B2 (en) | 2014-10-10 | 2020-11-24 | Jfe Steel Corporation | Material property value estimating method, material property value estimating device, and steel-strip manufacturing method |
KR20170079159A (ko) * | 2015-12-30 | 2017-07-10 | 주식회사 솔리드웨어 | 빅데이터와 기계학습을 이용한 타겟 정보 예측 시스템 및 예측 방법 |
KR102044205B1 (ko) * | 2015-12-30 | 2019-11-13 | 주식회사 솔리드웨어 | 빅데이터와 기계학습을 이용한 타겟 정보 예측 시스템 및 예측 방법 |
JP2017130081A (ja) * | 2016-01-21 | 2017-07-27 | 富士電機株式会社 | 設定支援装置及びプログラム |
JP7156024B2 (ja) | 2018-12-28 | 2022-10-19 | 日本製鉄株式会社 | 計画作成装置、計画作成方法、及びプログラム |
JP2020107277A (ja) * | 2018-12-28 | 2020-07-09 | 日本製鉄株式会社 | 計画作成装置、計画作成方法、及びプログラム |
JP2020191007A (ja) * | 2019-05-23 | 2020-11-26 | 株式会社東芝 | 製造制御装置、製造制御方法及びプログラム |
JP7352378B2 (ja) | 2019-05-23 | 2023-09-28 | 株式会社東芝 | 製造制御装置、製造制御方法及びプログラム |
JP2021081761A (ja) * | 2019-11-14 | 2021-05-27 | 株式会社日立製作所 | 分析システムおよび分析方法 |
JP7291061B2 (ja) | 2019-11-14 | 2023-06-14 | 株式会社日立製作所 | 分析システムおよび分析方法 |
CN111105151A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-05-05 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调用料预测方法、系统和存储介质 |
CN111105151B (zh) * | 2019-12-10 | 2022-05-20 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调用料预测方法、系统和存储介质 |
JP2023511396A (ja) * | 2020-01-21 | 2023-03-17 | 厦門邑通智能科技集団有限公司 | 操業アクション記録管理の方法、システム及び設備 |
CN112149272A (zh) * | 2020-08-12 | 2020-12-29 | 唐山钢铁集团高强汽车板有限公司 | 基于多元线性回归分析的冷轧钢带力学性能预测模型 |
TWI796772B (zh) * | 2020-09-01 | 2023-03-21 | 日商Jfe鋼鐵股份有限公司 | 精煉處理控制裝置及精煉處理控制方法 |
RU2817694C1 (ru) * | 2020-09-01 | 2024-04-18 | ДжФЕ СТИЛ КОРПОРЕЙШН | Устройство управления процессом рафинирования и способ управления процессом рафинирования |
JP7156560B2 (ja) | 2020-09-01 | 2022-10-19 | Jfeスチール株式会社 | 精錬処理制御装置及び精錬処理制御方法 |
WO2022050139A1 (ja) * | 2020-09-01 | 2022-03-10 | Jfeスチール株式会社 | 精錬処理制御装置及び精錬処理制御方法 |
JPWO2022050139A1 (ja) * | 2020-09-01 | 2022-03-10 | ||
CN112861276B (zh) * | 2021-01-12 | 2022-11-08 | 北京理工大学 | 基于数据与知识双驱动的高炉料面优化方法 |
CN112861276A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-28 | 北京理工大学 | 基于数据与知识双驱动的高炉料面优化方法 |
CN113111092A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-07-13 | 中冶南方工程技术有限公司 | 一种基于冷轧全流程数据的硅钢铁损预测方法 |
CN113111092B (zh) * | 2021-03-15 | 2022-06-24 | 中冶南方工程技术有限公司 | 一种基于冷轧全流程数据的硅钢铁损预测方法 |
JP2022170101A (ja) * | 2021-04-28 | 2022-11-10 | Jfeスチール株式会社 | 圧延荷重予測方法、圧延制御方法、及び圧延荷重予測装置 |
JP2022170100A (ja) * | 2021-04-28 | 2022-11-10 | Jfeスチール株式会社 | 圧延荷重予測方法、圧延制御方法、及び圧延荷重予測装置 |
CN116659589A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-08-29 | 澳润(山东)药业有限公司 | 基于数据分析的阿胶糕保存环境监测方法 |
CN116659589B (zh) * | 2023-07-25 | 2023-10-27 | 澳润(山东)药业有限公司 | 基于数据分析的阿胶糕保存环境监测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5157874B2 (ja) | 2013-03-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5157874B2 (ja) | 製品材質値の予測方法、装置、操業条件の決定方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP4855353B2 (ja) | 製品の品質改善条件解析装置、解析方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP5867349B2 (ja) | 品質予測装置、操業条件決定方法、品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
JP5604945B2 (ja) | 品質予測装置、品質予測方法、コンピュータプログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP5434837B2 (ja) | 品質予測装置、品質予測方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP6439780B2 (ja) | 電磁鋼板の磁気特性予測装置及び磁気特性制御装置 | |
CN109766593B (zh) | 一种带钢在炉内瓢曲风险的评估方法和装置 | |
JP5462750B2 (ja) | 溶鋼温度管理方法、装置及びプログラム | |
WO2019080930A1 (zh) | 电网等风险状态检修决策方法 | |
JP4488964B2 (ja) | プロセスの操業状態の制御方法及びコンピュータプログラム | |
JP4365600B2 (ja) | 鋼材の製品品質設計装置及び鋼材製品の製造方法 | |
JP4691005B2 (ja) | 製造プロセスの操業状態の予測方法、装置、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
JP6617842B1 (ja) | 金属材料の設計支援方法及び設計支援装置 | |
JP4932294B2 (ja) | 製造仕様決定支援システム、製造仕様決定支援方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP5195331B2 (ja) | 製造プロセスにおける品質予測装置、予測方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP5488140B2 (ja) | 品質予測装置、品質予測方法、コンピュータプログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP3738738B2 (ja) | 鋼材の製品品質制御装置 | |
JP6102659B2 (ja) | 圧延制御装置および圧延制御方法 | |
JP5522060B2 (ja) | 品質予測装置、操業条件決定方法、品質予測方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
JP2017070134A (ja) | 電力予測方法 | |
JP4596907B2 (ja) | 電力需要予測支援方法、コンピュータプログラム、プログラム格納媒体、電力需要予測支援装置 | |
JP2007257621A (ja) | 最適品質設計支援装置 | |
JP2004277835A (ja) | 鋼材の製品受注支援システム | |
JP4298581B2 (ja) | 電力需要予測装置、電力需要予測システム、電力需要予測プログラム、記録媒体、及び電力需要予測方法 | |
Lee et al. | Modeling of slag foaming height of electric arc furnace using stepwise regression analysis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110215 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120813 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120821 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20121018 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20121113 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121126 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5157874 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151221 Year of fee payment: 3 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |