JP2012021253A - 織機の製織条件解析方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】評価項目に影響を与える製織条件の解析を容易に行なえるようにする。
【解決手段】織物仕様の固有値をデータ入力装置９に入力すると、集中制御装置２は織物仕様と一致するデータの有無を検索する。仕様一致データが存在する場合、製織条件抽出手段１１が複数の仕様一致データを抽出し、表示装置８に表示する。選択された評価項目を指定すると、集中制御装置２は多変量解析手段１２により多変量解析を行なう。多変量解析で得られた重回帰式の各製織条件に付与された係数は、選択された評価項目に対する寄与度を表し、係数値の大きい製織条件は選択された評価項目に大きな影響を与える要因と判断することができる。従って、係数値の大きい製織条件を選択して表示装置８に表示し、また選択した製織条件について、最良の糸切れ率に関連付けされている製織条件の固有値を最良値と判断することができ、これを表示装置８に表示する。
【選択図】図２

Description

本願発明は、蓄積された多くの統計データから製織上の評価項目に影響の大きな製織条件を解析する織機の製織条件解析方法及び装置に関する。

織機においては、製織すべき織物仕様に対して、織物品質や生産効率等の製織上の評価項目について高い結果が得られるように、多数の製織条件の値を設定しなければならない。適切な製織条件の値は最初から選択できるものでなく、通常は熟練者が過去の経験から対象となる織物仕様に適切と思われる製織条件の値を初期設定して試織等を行ない、不具合な製織条件の値の変更調整を繰り返すことにより製織条件を設定している。このような製織条件の設定方法は作業者の熟練と多くの時間及び労力を必要としていた。

製織条件の設定を簡略化するために、例えば、特許文献１のような、コンピュータを利用した織機の稼動条件決定方法が提案されている。特許文献１に開示された技術は、織物仕様を入力する仕様入力手段と、過去の実績稼動条件を記憶するデータ記憶手段と、データ抽出手段と、実験計画手段と、条件決定手段とを備えている。

織物仕様が仕様入力手段により入力されると、一致する織物仕様がデータ記憶手段に有る場合、データ抽出手段はデータ記憶手段から一致する織物仕様に対応した稼動条件を抽出する。条件決定手段は抽出された稼動条件を入力された織物仕様に最適な稼動条件として決定する。一致する織物仕様がデータ記憶手段に無い場合、データ抽出手段はデータ記憶手段から近似した織物仕様に対応する稼動条件を抽出し、実験計画手段によって試織条件を決定する。決定された試織条件に基づいて試織を行ない、試織結果が人手によって評価される。条件決定手段は、試織の評価結果に基づき、最適の稼動条件を決定する。

特開平５−５２５１号公報

特許文献１に記載された過去の実績稼動条件を見た場合、同一の織物仕様であっても対応する各稼動条件の具体的な値は１つとは限らない。例えば、稼動条件には、例えば温湿度のような環境条件も含まれており、環境条件の異なる場所で稼動する織機の稼動データは同一種類の織物仕様であっても最適値は異なる可能性がある。従って、特許文献１では、一致する織物仕様が存在したとしても、そのままで最適な稼動条件を決定することが困難である。

また、入力された織物仕様と一致する織物仕様がデータ記憶手段に無い場合、特許文献１では、近似した織物仕様に対応する稼動条件を抽出し、実験計画手段によって試織条件を決定している。実験計画手段として用いられる実験計画法は要因数が多いと計算が困難になるため、使用する要因に限りがあり、一般的に３要因、３水準程度に絞っている。従って、織機の稼動条件のように多数の要因が存在し、しかも近似した織物仕様全ての稼動条件を要因として用いることは困難である。このため、特許文献１では稼動条件として、回転数、空気圧、経糸張力の３条件を使用する方法のみを開示している。

しかし、織機の稼動条件は多数存在し、製織結果に対して影響を与える要因が前記３条件のみとは限らないため、特許文献１のように、前記３条件のみから導き出した製織条件により試織し、織機を最適に調整することは困難である。また、そのような試織結果から得られた製織条件を最適な製織条件とすることには無理がある。

本願発明は評価項目に影響を与える製織条件を解析することにより製織条件の選択を容易に行なえるようにした織機の製織条件解析方法及び装置を提供する。

請求項１は、過去の製織運転時及び試織運転時における織物仕様、製織条件及び評価項目からなる稼動データを複数制御装置の記憶部に記憶する織機において、製織する前記織物仕様を前記制御装置に入力する工程と、入力した前記織物仕様に一致又は近似する前記織物仕様を含む前記稼動データを前記記憶部から抽出する工程と、前記評価項目のうち特定の前記評価項目を指定する工程と、抽出された前記稼動データを解析することにより指定された特定の前記評価項目に対する影響の大きさを前記製織条件毎に解析する工程とを有する織機の製織条件解析方法である。

請求項１によれば、製織する織物仕様を入力するのみで、蓄積した稼動データから製織上の評価項目に影響のある製織条件を抽出することができるため、熟練者でなくても製織条件を容易に、かつ精度良く選択することができる。また、影響のある製織条件が判るため、製織中あるいは試織中においてどの製織条件を調整すべきかという判断がし易くなり、調整作業を容易に行なうことができる。

請求項２は、前記制御装置は多数の織機に通信線によって接続された集中制御装置であり、多数の前記織機から得られる前記稼動データを前記記憶部に記憶することを特徴とする。請求項２によれば、多数の織機における織物仕様、製織条件及び製織上の評価項目の稼動データを１箇所に集中して蓄積することができるため、新たな織物仕様に対する製織条件の解析の精度を高めることができる。

請求項３は、前記稼動データの解析は指定された前記評価項目を目的変数、前記製織条件を説明変数として解析する多変量解析であることを特徴とする。請求項３によれば、実験計画法と異なり多数の製織条件を変数として用いることができるため、精度の高い製織条件の解析が可能である。

請求項４は、前記稼動データの解析は指定された前記評価項目を複数の階層に層別し、各層に製織条件を分布して指定された前記評価項目に影響のある製織条件を抽出可能にする層別解析であることを特徴とする。請求項４によれば、全ての製織条件において特定の評価項目の質を高める層にのみ存在する製織条件の値を抽出し、これを解析することができるため、精度の高い製織条件の解析が可能である。

請求項５は、指定された前記評価項目に影響の大きい製織条件に対して、指定された前記評価項目の中の最も良い固有値に関連する前記製織条件の固有値を最良値として選択する工程を含むことを特徴とする。請求項５によれば、特定の評価項目に最も効いている製織条件の最良値を持つ製織条件を簡単に解析し、設定することができる。

請求項６では、前記解析により得られた特定の前記評価項目に対する影響の大きさに基き前記製織条件を選択する工程を含むことを特徴とする。請求項６によれば、特定の評価項目に影響のある製織条件以外の製織条件は特定の評価項目に対して影響しないものであることが判るため、製織条件全体の設定が容易になる。

請求項７は、過去の製織運転時及び試織運転時の織物仕様、製織条件及び評価項目からなる稼動データを記憶する記憶部を有する制御装置を備えた織機において、製織する前記織物仕様を入力するデータ入力装置と、前記データ入力手段により入力された前記織物仕様に一致又は近似する前記織物仕様を含む前記稼動データを前記記憶部から抽出する製織条件抽出手段と、前記製織条件抽出手段により抽出された前記稼動データを解析することにより指定された前記評価項目に対する影響の大きな製織条件を解析するデータ解析手段とを前記制御装置に備えた織機の製織条件解析装置である。請求項７によれば、簡単な構成により多数の稼動データから製織上の評価項目に影響のある製織条件を容易に抽出することができる。

本願発明は、製織条件を容易に、かつ精度良く選択することができるとともに試織運転時あるいは製織運転時における製織条件の調整を容易に行なうことができる。

織機群の概要説明図である 製織条件解析装置を示すブロック図である。 蓄積された稼動データを示す図表である。 製織条件解析方法を説明するフローチャートである。 織物仕様と一致する製織条件データを示す図表である。 織物仕様と近似する製織条件データを示す図表である。 第２の実施形態における製織条件解析装置を示すブロック図である。 第２の実施形態を示す製織条件データの図表である。

（第１の実施形態）
第１の実施形態を図１〜図６に基づいて説明する。図１に示すように、例えば織布工場では、多数（図１では、便宜上３台のみ表示）の織機１Ａ、１Ｂ、１Ｃが設置され、集中制御室に制御装置としての集中制御装置２が設置されている。各織機１Ａ、１Ｂ、１Ｃはそれぞれ織機制御装置３Ａ、３Ｂ、３Ｃ及び表示装置（図示せず）を有する織機用データ入力装置４Ａ、４Ｂ、４Ｃを備えている。一方、集中制御装置２はデータの記憶部５、演算部６、入出力インターフェース７及び表示装置８を有する集中制御装置用のデータ入力装置９を備えている。また、集中制御装置２は入出力インターフェース７と各織機１Ａ、１Ｂ、１Ｃの織機制御装置３Ａ、３Ｂ、３Ｃとが通信線１０により接続されている。

従って、各織機１Ａ、１Ｂ、１Ｃにおけるこれまでの製織運転時及び試織運転時における稼動データが全て各織機制御装置３Ａ、３Ｂ、３Ｃから通信線１０を介して集中制御装置２に送信され、記憶部５に記憶されている。稼動データには、織物仕様、その織物仕様で製織するために必要な各種製織条件及び製織上の評価項目が含まれている。

なお、織物仕様には、例えば緯糸や経糸の糸種、緯糸や経糸の糸番手、織物組織、緯糸密度等、複数の仕様が設定されている。製織条件には、例えば緯入れタイミングや圧力等の機台調整値、緯糸や経糸の前工程での品質情報等の原材料条件、気温や湿度等の環境条件、昼夜、曜日等の稼動時の時間条件、織機の形式や織機が何号機か等の機械条件、作業者コード等の作業者条件等、複数の条件が設定されている。製織上の評価項目には、例えば緯糸や経糸の糸切れ回数、織機の運転時間及び停止時間、織物欠点等の複数の項目が設定されている。

これらの稼動データは、織物仕様、製織条件及び評価項目を１セットとして記憶部５に蓄積されている。図３は、織物仕様Ａ、Ｂ、製織条件Ｘ、Ｙ、評価項目としての糸切れ率Ｒからなる稼動データを蓄積データ番号を付して１０個の稼動データを記憶部５に記録していることを示している。実際には織物仕様、製織条件及び評価項目の数やそれぞれの固有値の数は図３に示す例よりもはるかに多いが、便宜上、以下では図３に示す簡略化した例で説明する。なお、固有値Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２は織物仕様の数値データあるいは項目値データを示し、固有値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３は製織条件の数値データあるいは項目値データを示し、固有値Ｒ１〜Ｒ１０は糸切れ率の数値データを示している。また、例えば蓄積データ番号１はＡ＝Ａ１、Ｂ＝Ｂ１の織物仕様に対し、Ｘ＝Ｘ１、Ｙ＝Ｙ１の製織条件によって製織し、その時の糸切れ率Ｒが固有値Ｒ１であったことを示している。

図２は製織条件解析装置をブロック図で示したものである。記憶部５には、製織条件抽出手段１１及びデータ解析手段としての多変量解析手段１２に関するプログラムが記憶されている。製織条件抽出手段１１はデータ入力装置９へ製織する織物仕様を入力することにより記憶部５から読み出され、演算部６において記憶部５に蓄積された稼動データの中から特定の織物仕様に関連付けられた製織条件及び評価項目を抽出し、表示装置８に表示させることができる。また、多変量解析手段１２は、具体的には重回帰分析の手法がプログラムされており、製織条件抽出手段１１によって抽出された特定の織物仕様に関する製織条件及び評価項目を分析し、分析結果を表示装置８に表示させることができる。

多変量解析手段１２による解析結果は製織する織物仕様の製織条件を選択するために用いられる。また、選択された製織条件は集中制御装置２から各織機制御装置３Ａ、３Ｂ、３Ｃに送信されて各織機１Ａ、１Ｂ、１Ｃに設定され、試織運転又は製織運転が行なわれる。各織機１Ａ、１Ｂ、１Ｃにおける稼動データは各織機制御装置３Ａ、３Ｂ、３Ｃに一旦記憶された後、適宜集中制御装置２へフィードバックされ、記憶部５に蓄積される。

図４〜図６に基づき、製織する織物仕様に適した製織条件の解析方法を説明する。図４のフローチャートにおいて、作業者は製織する織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２をデータ入力装置９に入力する（工程Ｓ１）。集中制御装置２は入力された織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２と一致するデータ（以下、仕様一致データと表記する）が蓄積された記憶部５の稼動データに有るか無いかを検索する（工程Ｓ２）。仕様一致データが存在する場合、製織条件抽出手段１１は仕様一致データを記憶部５から抽出し（工程Ｓ３）、例えば図５のような図表を表示装置８に表示する。図５は織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２に一致するが、製織条件Ｘ、Ｙの固有値が異なり、その結果糸切れ率Ｒも固有値Ｒ２〜Ｒ７のように異なる過去の稼動データが６種類有ることを示している。なお、糸切れ率Ｒは、Ｒ２＜Ｒ３＜Ｒ４＜Ｒ５＜Ｒ６＜Ｒ７であり、固有値Ｒ２が最も良いものとする。

そこで、作業者は複数の評価項目の中から例えば糸切れ率Ｒを指定し、データ入力装置９に入力する（工程Ｓ４）。集中制御装置２は多変量解析手段１２により図５に示した抽出データを基に多変量解析を行なう（工程Ｓ５）。多変量解析手段１２は指定された糸切れ率Ｒを目的変数とし、製織条件Ｘ、Ｙを説明変数として重回帰分析を行なう。分析の結果得られた重回帰式は次式のように表される。
Ｒ＝Ｋ１Ｘ＋Ｋ２Ｙ＋Ｋ３
なお、Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３は係数である。また、Ｋ３を除く各係数は、Ｋ１＞Ｋ２であり、Ｋ１はＫｎを除く係数の総和に占める割合が８０％を越える値であり、Ｋ２は８０％未満である。

分析で得られた重回帰式の各製織条件に付与された係数Ｋ１、Ｋ２は、過去の稼動データにおける平均的な糸切れ率Ｒに対する寄与度を表すものである。このため、係数値の大きい製織条件は糸切れ率に対して大きな影響を与える要因であるとみなすことができる。従って、図５の稼動データを重回帰分析した結果、製織条件Ｘは他の製織条件に比べて糸切れ率Ｒに大きな影響を与える要因であると判断することができ、製織条件Ｘを選択し、表示装置８に表示する（工程Ｓ６）。

また、工程Ｓ６で選択した製織条件Ｘについて、図５に示した稼動データの中で、最も良い糸切れ率の固有値Ｒ２と関連付けされている製織条件Ｘの固有値Ｘ１は、最良値と判断することができる。従って、特定の評価項目である糸切れ率Ｒに影響のある製織条件Ｘの最良値として固有値Ｘ１を選択し、表示装置８に表示する（工程Ｓ７）。

なお、製織上の評価項目は糸切れ率Ｒ以外にも複数存在するため、他の有用な評価項目が存在する場合は、その評価項目を選択された評価項目として取り上げ、工程Ｓ４〜工程Ｓ７の動作を繰り返し実施することが好ましい。

製織条件Ｘ以外の製織条件は、重回帰式に基づき糸切れ率Ｒに対して大きな影響を与えるものでないと判断できるため、自由に任意の値を選択し、表示装置８に表示する（工程Ｓ８）。例えば、図５において、製織条件Ｘで選択された最良の固有値Ｘ１が関連付けられている織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２の蓄積データ番号２における他の製織条件Ｙ等の固有値を適宜選択し、表示装置８に表示すればよい。

次に、表示装置８に表示された製織条件Ｘ、Ｙ及び他の製織条件は工程Ｓ１において入力された織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２に対する最適な製織条件として決定され、各織機制御装置３Ａ〜３Ｃへ入力され（工程Ｓ９）、各織機１Ａ〜１Ｃに設定される。

一方、工程Ｓ１において入力された織物仕様の固有値と一致する仕様一致データが稼動データに存在しない場合、例えば入力された織物仕様の固有値がＡ２、Ｂ１である場合は（工程Ｓ２）、製織条件抽出手段１１は織物仕様の固有値Ａ２、Ｂ１に近似する稼動データ、すなわち、織物仕様Ａの固有値がＡ２の稼動データ、又は、織物仕様Ｂの固有値がＢ１の稼動データ（以下、仕様近似データと表記する）を記憶部５から抽出し（工程Ｓ１０）、例えば図６のような図表を表示装置８に表示する。図６は蓄積データ番号１、８、９、１０で表した４種類の近似した織物仕様の存在を示している。製織上の評価項目の１つとして示した糸切れ率Ｒは、Ｒ１＜Ｒ８＜Ｒ９＜Ｒ１０であり、Ｒ１が最も良い糸切れ率であることを示している。

工程Ｓ１０において抽出された図６に示す仕様近似データは、仕様一致データが存在する場合と同様に、工程Ｓ４〜工程Ｓ６の手順で指定された評価項目に影響のある製織条件を選択して表示装置８に表示する。次に、工程Ｓ７及び工程Ｓ８の手順で指定された評価項目に影響のある製織条件の最良値の選択と指定された評価項目に影響の無い製織条件の固有値の選択とを行い、それぞれ表示装置８に表示する。また、工程Ｓ９の手順で決定した各製織条件を織機制御装置３Ａ〜３Ｃへ入力する。

以上説明した工程Ｓ１〜工程Ｓ１０の手順を踏むことにより、製織する織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２に対して、過去の膨大な稼動データから製織上の評価項目に影響の大きな製織条件及びその製織条件の最良値の選択を容易に行なうことができる。また、他の製織条件は評価項目に影響を与えるものでないか、又は影響が小さいことが判るため、選択の自由度が高まり、他の製織条件の選択を任意に行なうことができ、作業が容易である。さらに、織機の試織運転時あるいは製織運転時における評価項目を最良値にするための調整作業は、影響のある製織条件を把握しているため、容易に行なうことができる。

（第２の実施形態）
図７及び図８に示す第２の実施形態は、図４に示したフローチャートの工程Ｓ４及び工程Ｓ５の構成のみを変更したもので、他の構成は第１の実施形態と同一であるため、第１の実施形態の構成を利用して説明し、同一構成は詳細な説明を省略する。

図４の工程Ｓ１において、織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２がデータ入力装置９に入力される。工程Ｓ２において、集中制御装置２は織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２と一致する仕様一致データが記憶部５に蓄積された稼動データに有るか無いかを検索する。工程Ｓ３において、仕様一致データが存在する場合、製織条件抽出手段１１が仕様一致データを記憶部５から抽出し、図５に示した図表を表示装置８に表示する。

集中制御装置２には、図７に示すように、製織条件抽出手段１１によって抽出されたデータを解析するデータ解析手段として層別手段１３がプログラムされている。層別手段１３は図５において評価項目として表示された糸切れ率Ｒを良い及び悪いの２層に層別し、図５のデータを糸切れ率Ｒに基づいて各層に分布する。層別手段１３により分布された製織条件は図８に示すように図表化され、表示装置８に表示される。図８では、良い層及び悪い層に、それぞれ蓄積データ番号、製織条件Ｘ、Ｙ、平均糸切れ率Ｒが表示されている。

図８に基づいて、集中制御装置２又は作業者は製織条件Ｘ、Ｙについて各層の固有値を見出すことができる。例えば、製織条件Ｘを見ると、固有値Ｘ１が良い層にのみ存在し、固有値Ｘ２が良い層及び悪い層の両層に存在し、固有値Ｘ３が悪い層にのみ存在している。この分布状態から、製織条件Ｘは糸切れ率Ｒに対して影響を与えていることが分かる。また、良い層にのみ存在する製織条件Ｘの固有値Ｘ１が糸切れ率Ｒに良い影響を与え、固有値Ｘ２は糸切れ率Ｒに影響を与えておらず、固有値Ｘ３は糸切れ率Ｒに悪い影響を与えていると判断できる。したがって、作業者はより好ましい値として固有値Ｘ１の製織条件を選択することができる。同様に、製織条件Ｙを見ると、固有値Ｙ３が良い層にのみ存在し、固有値Ｙ１及びＹ２が良い層及び悪い層の両層に存在している。この分布状態から、製織条件Ｙでは、固有値Ｙ３が糸切れ率Ｒに良い影響を与えており、製織条件Ｙにおいては固有値Ｙ３を選択することができる。なお、本実施形態では、層別の一方にのみ存在する固有値には下線表示を行なうから、もし、表示した製織条件でどちらの層にも下線表示された固有値が存在しない場合には、その製織条件は糸切れ率Ｒに影響を与えていないと判断されるので、糸切れ率Ｒ以外の他の評価項目等を考慮して適宜の値を設定することができる。

図５に示すように、糸切れ率Ｒが最も良い固有値Ｒ２における過去の稼動データに基づく製織条件Ｘ、Ｙの組合せはＸ＝Ｘ１、Ｙ＝Ｙ１であるが、層別手段１３の解析結果からは、過去の稼動データに無い製織条件Ｘ＝Ｘ１、Ｙ＝Ｙ３の組合せを導き出すことができる。従って、製織条件Ｘ＝Ｘ１、Ｙ＝Ｙ３がそれぞれ最適値に近いと判断することができ、この製織条件Ｘ＝Ｘ１、Ｙ＝Ｙ３を図４の工程Ｓ６において評価項目に影響のある製織条件として選択し、表示装置８に表示する。

なお、平均糸切れ率Ｒは、良い層に振り分けられた固有値Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４の平均値と悪い層に振り分けられた固有値Ｒ５、Ｒ６、Ｒ７の平均値を表示している。良い層と悪い層との平均糸切れ率Ｒは、両者に差が有る場合と差が無い場合とが存在する。差が有る場合は最適値に近いと判断された製織条件Ｘ＝Ｘ１、Ｙ＝Ｙ３が糸切れ率Ｒに大きく影響していることを裏付けていると判断することができ、差が無い場合は糸切れ率Ｒに対する製織条件Ｘ＝Ｘ１、Ｙ＝Ｙ３の影響度が小さいと判断することができる。本実施例の説明では、良い層と悪い層との平均糸切れ率Ｒに差が有る場合を前提にして説明している。もし、両者の平均糸切れ率Ｒに差が無いと表示された場合、最適値と判断することは難しいが、製織条件を選択するための目安として利用すればよい。

また、製織条件Ｘ、Ｙにおいて、糸切れ率Ｒに影響を与えていると判断可能な固有値は図８に表示したように１つだけとは限らず、複数存在する可能性も有る。固有値が複数存在する場合、どれが適切と判断することはできないが、複数の固有値はいずれも有用と見なすことができるため、試織運転に用いる製織条件の組み合わせ作業を容易にすることができる。

以降は図４の工程Ｓ８において、第１の実施形態と同様に他の製織条件を選択して表示装置８に表示し、工程Ｓ９において、決定された全ての製織条件を織機制御装置３Ａ〜３Ｃに入力して完了する。また、工程Ｓ１０において、織物仕様の固有値Ａ１、Ｂ２に近似した仕様近似データが抽出された場合も、工程Ｓ３において抽出された仕様一致データの場合と同様に層別手段１３によって解析され、評価項目に影響のある製織条件Ｘ、Ｙを抽出することができる。

本願発明は、前記した各実施形態の構成に限定されるものではなく、本願発明の趣旨の範囲内で種々の変更が可能であり、次のように実施することができる。

（１）製織条件抽出手段１１と、多変量解析手段１２あるいは層別手段１３とにより得られるデータは、集中制御装置２の表示装置８に限らず、各織機１Ａ〜１Ｃの各織機用データ入力装置４Ａ〜４Ｃに備えた表示装置に同時に表示するように構成しても良い。
（２）各織機１Ａ〜１Ｃの稼動データを集中制御装置２に収集、蓄積する方法は、通信線１０に限らず、人為的に搬送可能な記憶手段を用いて行なうことも可能である。
（３）第１及び第２の実施形態は単独の織機において実施することが可能である。

１Ａ、１Ｂ、１Ｃ 織機
２ 集中制御装置
３Ａ、３Ｂ、３Ｃ 織機制御装置
５ 記憶部
６ 演算部
７ 入出力インターフェース
８ 表示装置
９ データ入力装置
１０ 通信線
１１ 製織条件抽出手段
１２ 多変量解析手段
１３ 層別手段
Ａ、Ｂ 織物仕様
Ｒ 糸切れ率
Ｘ、Ｙ 製織条件
Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｘ１〜Ｘ３、Ｙ１〜Ｙ３、Ｒ１〜Ｒ１０ 固有値

Claims (7)

1. 過去の製織運転時及び試織運転時における織物仕様、製織条件及び評価項目からなる稼動データを複数制御装置の記憶部に記憶する織機において、
   製織する前記織物仕様を前記制御装置に入力する工程と、入力した前記織物仕様に一致又は近似する前記織物仕様を含む前記稼動データを前記記憶部から抽出する工程と、前記評価項目のうち特定の前記評価項目を指定する工程と、抽出された前記稼動データを解析することにより指定された特定の前記評価項目に対する影響の大きさを前記製織条件毎に解析する工程とを有する織機の製織条件解析方法。
2. 前記制御装置は多数の織機に通信線によって接続された集中制御装置であり、多数の前記織機から得られる前記稼動データを前記記憶部に記憶する請求項１に記載の織機の製織条件解析方法。
3. 前記稼動データの解析は指定された前記評価項目を目的変数、前記製織条件を説明変数として解析する多変量解析である請求項１又は請求項２に記載の織機の製織条件解析方法。
4. 前記稼動データの解析は指定された前記評価項目を複数の階層に層別し、各層に製織条件を分布して指定された前記評価項目に影響のある製織条件を抽出可能にする層別解析である請求項１又は請求項２に記載の織機の製織条件解析方法。
5. 指定された前記評価項目に影響の大きい製織条件に対して、指定された前記評価項目の中の最も良い固有値に関連する前記製織条件の固有値を最良値として選択する工程を含む請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の織機の製織条件解析方法。
6. 前記解析により得られた特定の前記評価項目に対する影響の大きさに基き前記製織条件を選択する工程を含む請求項５に記載の織機の製織条件解析方法。
7. 過去の製織運転時及び試織運転時の織物仕様、製織条件及び評価項目からなる稼動データを記憶する記憶部を有する制御装置を備えた織機において、製織する前記織物仕様を入力するデータ入力装置と、前記データ入力手段により入力された前記織物仕様に一致又は近似する前記織物仕様を含む前記稼動データを前記記憶部から抽出する製織条件抽出手段と、前記製織条件抽出手段により抽出された前記稼動データを解析することにより指定された前記評価項目に対する影響の大きな製織条件を解析するデータ解析手段とを前記制御装置に備えた織機の製織条件解析装置。

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