JP2019057077A - Prediction device, method, and program of product characteristics, and control system of manufacturing process - Google Patents

Prediction device, method, and program of product characteristics, and control system of manufacturing process Download PDF

Info

Publication number
JP2019057077A
JP2019057077A JP2017180502A JP2017180502A JP2019057077A JP 2019057077 A JP2019057077 A JP 2019057077A JP 2017180502 A JP2017180502 A JP 2017180502A JP 2017180502 A JP2017180502 A JP 2017180502A JP 2019057077 A JP2019057077 A JP 2019057077A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
value
regression model
product
regression
target product
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
Application number
JP2017180502A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6933070B2 (en
Inventor
政典 塩谷
Masanori Shiotani
政典 塩谷
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.)
Nippon Steel Corp
Original Assignee
Nippon Steel and Sumitomo Metal Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Steel and Sumitomo Metal Corp filed Critical Nippon Steel and Sumitomo Metal Corp
Priority to JP2017180502A priority Critical patent/JP6933070B2/en
Publication of JP2019057077A publication Critical patent/JP2019057077A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6933070B2 publication Critical patent/JP6933070B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

To accurately predict characteristics of a product manufactured in a manufacturing process regardless of the level of prediction accuracy of a physical model.SOLUTION: A prediction device of product characteristics comprises: a physical model calculation unit 102a that calculates a calculation value, which is a prediction value of characteristics of a newly manufactured target product, on the basis of a manufacturing condition of the target product using a physical model, in which a physical phenomenon in a manufacturing process is expressed by a mathematical formula; and a regression calculation unit 102b that calculates the prediction value of the characteristics of the target product using a regression model, which predicts the characteristics of the target product using the manufacturing condition of the target product and the calculation value as explanatory variables. The prediction device further comprises a regression model generating unit 105 that generates the regression model based on actual data of the manufacturing process.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、物理モデルを用いて、製造プロセスで製造する製品の特性を予測する製品の特性の予測装置、方法、及びプログラム、並びに製造プロセスの制御システムに関する。   The present invention relates to a product characteristic prediction apparatus, method, and program for predicting the characteristic of a product manufactured by a manufacturing process using a physical model, and a manufacturing process control system.

製品の製造プロセスにおいては、製造プロセスの挙動を物理的見地から説明し、物理現象を数式で表現した物理モデルを構築し、その物理モデルを用いて、製品が所望の特性となるための製造プロセスの操作量を逆算して、セットアップする制御(セットアップ制御と呼ばれる)が広汎に用いられている。
しかしながら、製造プロセスの挙動を正確に説明する物理モデルの構築は困難であることが多い。例えば鋼材の塑性加工においては、所望の形状や機械特性を得るため、鋼材の温度を制御しながら加工する必要がある。しかしながら、鋼材の内部まで含めた温度を測定する手法はなく、計算で推定する場合、材料の変形に伴い発生する熱の単位量が必要であるが、これまでの知見ではこの効率値を導出する手法は確立していない。また、例えば鋼板の熱間圧延工程の下流では加速冷却を行い、所定の温度まで鋼板を冷却することで製品に必要な機械特性を得る。この冷却温度の計算に必要な熱伝達率は、冷却水の鋼板への接し方や鋼板の表面性状によって異なるが、冷却水の状態を測定する手法はなく、また、表面性状が熱伝達率に与える影響の定量的な解明は未だなされていないため、高精度な物理モデルの構築は困難である。
In the manufacturing process of a product, the behavior of the manufacturing process is explained from a physical point of view, a physical model that expresses a physical phenomenon with a mathematical formula is constructed, and the physical model is used to make the product have the desired characteristics. A control (referred to as setup control) for back-up calculation of the operation amount is widely used.
However, it is often difficult to construct a physical model that accurately describes the behavior of the manufacturing process. For example, in plastic processing of steel materials, it is necessary to perform processing while controlling the temperature of the steel materials in order to obtain a desired shape and mechanical characteristics. However, there is no method to measure the temperature including the inside of the steel material, and when estimating by calculation, a unit amount of heat generated with the deformation of the material is necessary, but the knowledge obtained so far derives this efficiency value The method has not been established. Further, for example, accelerated cooling is performed downstream of the hot rolling process of the steel sheet, and mechanical properties necessary for the product are obtained by cooling the steel sheet to a predetermined temperature. The heat transfer coefficient necessary for the calculation of the cooling temperature varies depending on how the cooling water contacts the steel plate and the surface properties of the steel plate, but there is no method for measuring the state of the cooling water, and the surface property is the heat transfer coefficient. Since quantitative elucidation of the influence has not yet been made, it is difficult to construct a highly accurate physical model.

そこで、過去の操業経験や実績データを用いて、経験又は統計的な観点から、物理モデルの不確かさを補償する学習制御が用いられている。
特許文献1には、プロセス制御の操作量プリセット方法として、対象プロセスを表す数式モデルの入・出力値、および出力値と対象プロセスの実績値との誤差を収集するデータ収集ステップと、複数のデータを逐次蓄積するデータ蓄積ステップと、制御しようとする操業条件に対応した入力値と類似した入力値を有するデータを蓄積したデータ群から抽出したデータを用いて、前記数式モデルの出力誤差を予測する数式モデル誤差予測ステップと、前記数式モデルの出力誤差を加算あるいは乗算して、制御量の予測値とする制御量予測ステップと、前記制御量の予測値が所望の制御量と一致するように操作量を決定する操作量決定ステップとを有することが開示されている。
Therefore, learning control is used to compensate for the uncertainty of the physical model from the experience or statistical viewpoint using past operational experience and performance data.
In Patent Document 1, as a process control operation amount preset method, a data collection step for collecting an input / output value of a mathematical model representing a target process, and an error between the output value and the actual value of the target process, and a plurality of data Are used to predict the output error of the mathematical model using data extracted from a data group in which data having an input value similar to the input value corresponding to the operation condition to be controlled is stored. A mathematical model error prediction step, a control amount prediction step of adding or multiplying output errors of the mathematical model to obtain a control amount prediction value, and an operation so that the control amount prediction value matches a desired control amount And an operation amount determination step for determining the amount.

特開2012−208538号公報JP 2012-208538 A

従来の学習制御を用いたセットアップ制御では、対象製品の製造条件を物理モデルに与えて、製品の特性の計算値を計算する。また、対象製品の製造条件と類似する実績データを学習データとして、実績データに含まれる特性の実績値と物理モデルの計算値との誤差を予測する回帰モデルを生成する。そして、この回帰モデルに対象製品の製造条件を入力して誤差予測値を計算し、物理モデルの計算値に加算することにより製品の特性の予測値を計算して、この予測値が目標値に一致するように操作量を決定する。   In conventional setup control using learning control, manufacturing conditions of a target product are given to a physical model, and a calculated value of a product characteristic is calculated. Further, a regression model that predicts an error between the actual value of the characteristic included in the actual data and the calculated value of the physical model is generated using actual data similar to the manufacturing conditions of the target product as learning data. Then, the manufacturing condition of the target product is input to this regression model, the error prediction value is calculated, and the prediction value of the product characteristic is calculated by adding it to the calculation value of the physical model, and this prediction value becomes the target value. The operation amount is determined so as to match.

このようにした従来のセットアップ制御における予測モデルは、式(1)〜式(3)のように表わされる。xが製造条件、y´pが物理モデルf(x)の特性の計算値、e´が回帰モデルg(x)による誤差予測値、y´が特性の予測値である。 The prediction model in the conventional set-up control as described above is expressed as Expressions (1) to (3). x is the manufacturing condition, y ′ p is the calculated value of the characteristic of the physical model f (x), e ′ is the error predicted value by the regression model g (x), and y ′ is the predicted value of the characteristic.

Figure 2019057077
Figure 2019057077

式(1)〜式(3)をまとめると、式(4)のように表わされる。従来の手法では、物理モデルf(x)の係数が1であるため、実際の特性を高精度に予測でき、実績データを用いて多少補正すればよいという前提となっている。
しかしながら、実際には製造プロセスにおける物理現象が正確に把握できず、物理モデルf(x)が必ずしも高精度であるといえない場合がある。この場合でも、一律に物理モデルf(x)の係数を1にすると、製品の特性の予測精度が低下してしまう。また、適当な物理モデルが存在しない(もしくは、物理モデルが全く当たらない)製造プロセスに対しては、式(5)のように物理モデルf(x)の係数を0として、回帰モデルg(x)だけで予測値を計算した方が、予測精度が高い場合もある。
When formulas (1) to (3) are put together, they are expressed as formula (4). In the conventional method, since the coefficient of the physical model f (x) is 1, it is assumed that the actual characteristics can be predicted with high accuracy and that some correction is required using the actual data.
However, in reality, a physical phenomenon in the manufacturing process cannot be accurately grasped, and the physical model f (x) may not necessarily be highly accurate. Even in this case, if the coefficient of the physical model f (x) is uniformly set to 1, the prediction accuracy of the product characteristics is lowered. For a manufacturing process in which an appropriate physical model does not exist (or no physical model is hit at all), the regression model g (x ) Only when the predicted value is calculated, the prediction accuracy may be higher.

Figure 2019057077
Figure 2019057077

本発明は上記のような点に鑑みてなされたものであり、物理モデルの予測精度の高低に関わらず、製造プロセスで製造する製品の特性を精度良く予測することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to accurately predict the characteristics of a product manufactured by a manufacturing process regardless of whether the prediction accuracy of a physical model is high or low.

上記の課題を解決するための本発明の要旨は、以下のとおりである。
[1] 製造プロセスで製造する製品の特性を予測する製品の特性の予測装置であって、
前記製造プロセスにおける物理現象を数式で表現した物理モデルを用いて、新たに製造する対象製品の特性の予測値である計算値を、前記対象製品の製造条件に基づいて計算する物理モデル計算手段と、
前記対象製品の製造条件と、前記計算値とを説明変数とし、前記対象製品の特性を予測する回帰モデルを用いて、前記対象製品の特性の予測値を計算する回帰計算手段と、
前記回帰モデルを前記製造プロセスの実績データに基づいて生成する回帰モデル生成手段とを備えることを特徴とする製品の特性の予測装置。
[2] 前記回帰モデル生成手段は、前記物理モデルの予測精度に応じて前記物理モデルに対する重みに相当する回帰係数を調整した前記回帰モデルを生成することを特徴とする[1]に記載の製品の特性の予測装置。
[3] 前記回帰モデル生成手段は、前記実績データに含まれる前記製造プロセスの実績値と前記回帰モデルの予測値との誤差を含む評価関数に基づいて、前記回帰モデルを生成することを特徴とする[1]又は[2]に記載の製品の特性の予測装置。
[4] 前記回帰モデル生成手段は、予め設定された確率密度関数から計算される前記実績データに含まれる実績値の尤度を含む評価関数に基づいて、前記回帰モデルを生成することを特徴とする[1]又は[2]に記載の製品の特性の予測装置。
[5] 前記評価関数は、さらに前記回帰モデルの回帰係数の大きさに所定の重みを乗じた項を含むことを特徴とする[3]又は[4]に記載の製品の特性の予測装置。
[6] 製品の特性の上限値及び下限値のうち少なくともいずれか一方を設定し、前記回帰モデルの予測値が前記上限値又は前記下限値の範囲外となった場合、前記回帰モデルの予測値を前記上限値又は前記下限値に制限することを特徴とする[1]乃至[5]のいずれか一つに記載の製品の特性の予測装置。
[7] 前記回帰モデル生成手段は、前記実績データから、製造条件空間内の距離に基づいて抽出された、前記対象製品の製造条件と類似する類似データに基づいて前記回帰モデルを生成することを特徴とする[1]乃至[6]のいずれか一つに記載の製品の特性の予測装置。
[8] 前記回帰モデルは線形重回帰モデルであることを特徴とする[1]乃至[7]のいずれか一つに記載の製品の特性の予測装置。
[9] [1]乃至[8]のいずれか一つに記載の製品の特性の予測装置の前記回帰計算手段で計算した予測値が、前記対象製品の特性の目標値目標値と一致するように前記製造プロセスの操作量を決定するセットアップ制御を行うことを特徴とする製造プロセスの制御システム。
[10] 製造プロセスで製造する製品の特性を予測する製品の特性の予測方法であって、
前記製造プロセスにおける物理現象を数式で表現した物理モデルを用いて、新たに製造する対象製品の特性の予測値である計算値を、前記対象製品の製造条件に基づいて計算する物理モデル計算ステップと、
前記対象製品の製造条件と、前記計算値とを説明変数とし、前記対象製品の特性を予測する回帰モデルを用いて、前記対象製品の特性の予測値を計算する回帰計算ステップとを有し、
前記回帰計算ステップの前段に、前記回帰モデルを前記製造プロセスの実績データに基づいて生成する回帰モデル生成ステップを有することを特徴とする製品の特性の予測方法。
[11] 製造プロセスで製造する製品の特性を予測するためのプログラムであって、
前記製造プロセスにおける物理現象を数式で表現した物理モデルを用いて、新たに製造する対象製品の特性の予測値である計算値を、前記対象製品の製造条件に基づいて計算する物理モデル計算手段と、
前記対象製品の製造条件と、前記計算値とを説明変数とし、前記対象製品の特性を予測する回帰モデルを用いて、前記対象製品の特性の予測値を計算する回帰計算手段と、
前記回帰モデルを前記製造プロセスの実績データに基づいて生成する回帰モデル生成手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
The gist of the present invention for solving the above problems is as follows.
[1] A product characteristic prediction apparatus for predicting the characteristics of a product manufactured by a manufacturing process,
A physical model calculating means for calculating a calculated value, which is a predicted value of characteristics of a target product to be newly manufactured, based on a manufacturing condition of the target product, using a physical model expressing a physical phenomenon in the manufacturing process by a mathematical expression; ,
Regression calculation means for calculating the predicted value of the characteristic of the target product using a regression model that predicts the characteristic of the target product using the manufacturing conditions of the target product and the calculated value as explanatory variables;
And a regression model generation unit configured to generate the regression model based on performance data of the manufacturing process.
[2] The product according to [1], wherein the regression model generation unit generates the regression model in which a regression coefficient corresponding to a weight for the physical model is adjusted according to prediction accuracy of the physical model. Characteristics prediction device.
[3] The regression model generation means generates the regression model based on an evaluation function including an error between the actual value of the manufacturing process included in the actual data and the predicted value of the regression model. The product characteristic prediction apparatus according to [1] or [2].
[4] The regression model generation means generates the regression model based on an evaluation function including the likelihood of the actual value included in the actual data calculated from a preset probability density function. The product characteristic prediction apparatus according to [1] or [2].
[5] The product characteristic prediction apparatus according to [3] or [4], wherein the evaluation function further includes a term obtained by multiplying a magnitude of the regression coefficient of the regression model by a predetermined weight.
[6] When at least one of an upper limit value and a lower limit value of product characteristics is set, and the predicted value of the regression model falls outside the range of the upper limit value or the lower limit value, the predicted value of the regression model Is limited to the upper limit value or the lower limit value, the product characteristic prediction apparatus according to any one of [1] to [5].
[7] The regression model generation means generates the regression model based on similar data similar to the manufacturing condition of the target product extracted from the actual data based on the distance in the manufacturing condition space. The product characteristic prediction apparatus according to any one of [1] to [6], which is characterized.
[8] The product characteristic prediction apparatus according to any one of [1] to [7], wherein the regression model is a linear multiple regression model.
[9] The prediction value calculated by the regression calculation means of the product characteristic prediction apparatus according to any one of [1] to [8] is made to coincide with the target value target value of the target product characteristic. And a manufacturing process control system for performing setup control for determining an operation amount of the manufacturing process.
[10] A method for predicting the characteristics of a product for predicting the characteristics of a product manufactured by a manufacturing process,
A physical model calculation step of calculating a calculated value, which is a predicted value of characteristics of a target product to be newly manufactured based on a manufacturing condition of the target product, using a physical model expressing a physical phenomenon in the manufacturing process by a mathematical expression; ,
A regression calculation step of calculating a predicted value of the characteristic of the target product using a regression model that predicts the characteristic of the target product, using the manufacturing condition of the target product and the calculated value as explanatory variables;
A method for predicting product characteristics, comprising: a regression model generation step for generating the regression model based on actual data of the manufacturing process before the regression calculation step.
[11] A program for predicting characteristics of a product manufactured by a manufacturing process,
A physical model calculating means for calculating a calculated value, which is a predicted value of characteristics of a target product to be newly manufactured, based on a manufacturing condition of the target product, using a physical model expressing a physical phenomenon in the manufacturing process by a mathematical expression; ,
Regression calculation means for calculating the predicted value of the characteristic of the target product using a regression model that predicts the characteristic of the target product using the manufacturing conditions of the target product and the calculated value as explanatory variables;
A program for causing a computer to function as regression model generation means for generating the regression model based on actual data of the manufacturing process.

本発明によれば、物理モデルの予測精度の高低に関わらず、製造プロセスで製造する製品の特性を精度良く予測することができる。   According to the present invention, it is possible to accurately predict the characteristics of a product manufactured by a manufacturing process regardless of whether the prediction accuracy of a physical model is high or low.

実施形態に係る製造プロセスの制御システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the control system of the manufacturing process which concerns on embodiment. 実施例1における加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを示す特性図である。It is a characteristic view which shows the process completion temperature prediction value in Example 1, and the process completion temperature track record value. 実施例2における加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを示す特性図である。It is a characteristic view which shows the process completion temperature predicted value in Example 2, and the process completion temperature track record value. 従来例1における加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを示す特性図である。It is a characteristic view which shows the process completion temperature predicted value and the process completion temperature performance value in the prior art example 1. 従来例2における加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを示す特性図である。It is a characteristic view which shows the process completion temperature predicted value and the process completion temperature performance value in the prior art example 2. 実施例2における加工終了温度予測値の推移図(横軸:加工番号、縦軸:加工終了温度)である。It is a transition figure (horizontal axis: processing number, vertical axis: processing end temperature) of the processing end temperature prediction value in Example 2.

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図1に、実施形態に係る製造プロセスの制御システムの構成例を示す。
製造プロセスの制御システムは、新たに製造する対象製品の製造条件が与えられると、物理モデルを用いて、対象製品の品質等の特性を予測し、対象製品に対する製造プロセス101の操作量を決定するセットアップ制御を行う。物理モデルは、製造プロセス101の挙動を物理的見地から説明し、物理現象を数式で表現する。
Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 shows a configuration example of a manufacturing process control system according to the embodiment.
When a manufacturing condition of a target product to be newly manufactured is given, the manufacturing process control system predicts characteristics such as quality of the target product using a physical model, and determines an operation amount of the manufacturing process 101 for the target product. Perform setup control. The physical model describes the behavior of the manufacturing process 101 from a physical point of view, and expresses a physical phenomenon by a mathematical expression.

製造プロセス101は、例えば鋼材の塑性加工プロセスや鋼板の加速冷却プロセスであり、塑性加工を施した鋼材や加速冷却した鋼板が製品に該当し、その温度が特性に該当する。   The manufacturing process 101 is, for example, a plastic working process of steel material or an accelerated cooling process of steel plate, and a steel material subjected to plastic working or an accelerated cooling steel plate corresponds to a product, and the temperature corresponds to a characteristic.

セットアップ計算部102は、詳細は後述するが、物理モデル計算部102aと、回帰計算部102bと、操作量修正部102cとを備える。セットアップ計算部102は、対象製品の製造条件が与えられると、物理モデルを用いて、対象製品の特性の予測値である計算値を計算し、さらに物理モデルの計算値を説明変数とする回帰モデルを用いて、対象製品の特性の予測値を再計算して、その予測値に基づいて製造プロセス101の操作量を決定する。   Although described in detail later, the setup calculation unit 102 includes a physical model calculation unit 102a, a regression calculation unit 102b, and an operation amount correction unit 102c. When given the manufacturing conditions of the target product, the setup calculation unit 102 uses the physical model to calculate a calculated value that is a predicted value of the characteristics of the target product, and further uses the calculated value of the physical model as an explanatory variable. Is used to recalculate the predicted value of the characteristic of the target product, and the manipulated variable of the manufacturing process 101 is determined based on the predicted value.

データベース103は、製造プロセス101の実績データを保存する。実績データとして、製品毎に、製造条件と、特性を含む製造プロセス101の観測可能な実績値と、物理モデルの計算値とを保存する。鋼材の塑性加工プロセスや鋼板の加速冷却プロセスである場合、製造条件は、例えば鋼材や鋼板のサイズ、成分値、プロセス開始温度等、製造プロセス101の挙動を説明するのに必要と考えられる項目となる。   The database 103 stores performance data of the manufacturing process 101. As actual data, manufacturing conditions, actual values that can be observed in the manufacturing process 101 including characteristics, and calculated values of physical models are stored for each product. In the case of a steel material plastic working process or a steel plate accelerated cooling process, the manufacturing conditions include items considered necessary for explaining the behavior of the manufacturing process 101, such as the size of steel or steel plate, component values, process start temperature, etc. Become.

抽出部104は、データベース103から、対象製品の製造条件に類似する製造条件を有する実績データ(以下、類似データと呼ぶ)を抽出する。抽出部104は、対象製品の製造条件が与えられると、対象製品の製造条件とデータベース103に保存されている実績データにおける製造条件との製造条件空間内の距離を計算し、この距離が近い順に所定の数だけ類似データを抽出する。製造条件空間内の距離は、ユークリッド距離やマハラノビス距離等、多次元空間内の距離の定義として公知のものが適用可能である。なお、製造条件空間を定義する製造条件は、製造条件のすべてでなく、製造条件の一部としてもよい。また、製造条件だけでなく、物理モデルの計算値や製造プロセス101の操作量を加えて、類似度を計算するようにしてもよい。   The extraction unit 104 extracts performance data (hereinafter referred to as similar data) having manufacturing conditions similar to the manufacturing conditions of the target product from the database 103. When given the manufacturing conditions of the target product, the extraction unit 104 calculates the distance in the manufacturing condition space between the manufacturing conditions of the target product and the manufacturing conditions in the performance data stored in the database 103, and the distances are in ascending order. Similar data is extracted by a predetermined number. As the distance in the manufacturing condition space, a known one can be applied as the definition of the distance in the multidimensional space such as the Euclidean distance or the Mahalanobis distance. Note that the manufacturing conditions that define the manufacturing condition space may be part of the manufacturing conditions instead of all of the manufacturing conditions. In addition to the manufacturing conditions, the similarity may be calculated by adding the calculated value of the physical model and the operation amount of the manufacturing process 101.

回帰モデル生成部105は、詳細は後述するが、抽出部104でデータベース103から抽出した類似データに基づいて、セットアップ計算部102の回帰計算部102bで用いる回帰モデルを生成する。回帰モデルは、製品の製造条件と、その製造条件下での物理モデルの計算値とを説明変数とし、当該製品の特性の予測値を計算する。   Although the details will be described later, the regression model generation unit 105 generates a regression model used by the regression calculation unit 102b of the setup calculation unit 102 based on the similar data extracted from the database 103 by the extraction unit 104. The regression model uses the manufacturing conditions of a product and the calculated values of the physical model under the manufacturing conditions as explanatory variables, and calculates a predicted value of the characteristics of the product.

ここで、セットアップ計算部102について詳述する。
物理モデル計算部102aは、物理モデルを用いて、対象製品の特性の予測値である計算値y´pを、対象製品の製造条件に基づいて計算する。
Here, the setup calculation unit 102 will be described in detail.
The physical model calculation unit 102a uses the physical model to calculate a calculated value y ′ p that is a predicted value of the characteristics of the target product based on the manufacturing conditions of the target product.

回帰計算部102bは、回帰モデル生成部105で生成した回帰モデルに、対象製品の製造条件と、物理モデル計算部102aで計算した物理モデルの計算値y´pとを与えて、対象製品の特性の予測値y´を計算する。 The regression calculation unit 102b gives the manufacturing conditions of the target product and the calculated value y ′ p of the physical model calculated by the physical model calculation unit 102a to the regression model generated by the regression model generation unit 105, and the characteristics of the target product The predicted value y ′ is calculated.

操作量修正部102cは、回帰計算部102bで計算した回帰モデルの予測値y´と、所与の対象製品の特性の目標値とが一致するまで、製造プロセス101の操作量に修正を加えて計算を繰り返す収束計算を行い、操作量を決定する。なお、予測値と目標値とが一致するとは、完全に一致することまで要求する意味ではなく、予測値が目標値を基準として予め定められた範囲内の値となるという条件を満たせばよい。   The operation amount correction unit 102c corrects the operation amount of the manufacturing process 101 until the predicted value y ′ of the regression model calculated by the regression calculation unit 102b matches the target value of the characteristic of a given target product. Convergence calculation that repeats the calculation is performed to determine the operation amount. Note that the fact that the predicted value matches the target value does not mean that the predicted value is completely matched, and it is sufficient to satisfy the condition that the predicted value is a value within a predetermined range with reference to the target value.

このようにしてセットアップ計算部102で決定した操作量に従って、製造プロセス101の制御が実行される。データベース103には、実績データとして、対象製品について、製造条件と、特性を含む製造プロセス101の観測可能な実績値と、物理モデルの計算値とが保存される。   In this way, the manufacturing process 101 is controlled according to the operation amount determined by the setup calculation unit 102. The database 103 stores, as actual data, manufacturing conditions, actual values that can be observed in the manufacturing process 101 including characteristics, and calculated values of physical models for the target product.

次に、回帰モデルについて詳述する。
回帰モデルは、製品の製造条件xと、その製造条件x下での物理モデルf(x)の計算値とを説明変数とし、式(6)のように表わされる。
回帰モデルが線形重回帰モデルである場合、式(6)は式(7)の形式になる。回帰係数b0,b1,b2,・・・,bm,bfは類似データに基づいて計算することができ、類似データに対する予測精度が高くなるように決定される。式(7)の一部をあらためて式(8)のように統計モデルg´(x)とすると、式(9)のように書き直され、物理モデルf(x)に回帰係数bfを乗じた値と統計モデルg´(x)とを足し合わせる形式の予測モデルが得られる。回帰係数bfは、物理モデルf(x)に対する重みといえる。回帰係数bfが1.0のとき、式(4)と同じく、物理モデルの計算値を統計モデルで補正して予測値y´を計算する回帰モデルとなる。また、回帰係数bfが0.0のときには、式(5)と同じく、物理モデルを用いずに、統計モデルだけで予測値y´を計算する回帰モデルとなる。
Next, the regression model will be described in detail.
The regression model uses the product manufacturing condition x and the calculated value of the physical model f (x) under the manufacturing condition x as explanatory variables, and is expressed as in equation (6).
When the regression model is a linear multiple regression model, equation (6) takes the form of equation (7). The regression coefficients b 0 , b 1 , b 2 ,..., B m , b f can be calculated based on similar data, and are determined so as to increase the prediction accuracy for the similar data. If a part of the equation (7) is re-established as a statistical model g ′ (x) as in the equation (8), it is rewritten as in the equation (9), and the physical model f (x) is multiplied by the regression coefficient b f . A prediction model in the form of adding the value and the statistical model g ′ (x) is obtained. The regression coefficient b f can be said to be a weight for the physical model f (x). When the regression coefficient b f is 1.0, the regression model calculates the predicted value y ′ by correcting the calculated value of the physical model with the statistical model, similarly to the equation (4). Further, when the regression coefficient b f is 0.0, a regression model for calculating the predicted value y ′ using only the statistical model without using the physical model is obtained, as in the equation (5).

Figure 2019057077
Figure 2019057077

このような考え方は、回帰モデルがニューラルネットワークや決定木、ランダムフォレストのような非線形モデルの場合にも成立し、式(6)の回帰モデルは、物理モデルの予測精度が高いときには、物理モデルの計算値の重要度が高く、物理モデルの予測精度が低いときには、物理モデルの計算値の重要度が低いモデルとなる。   Such a concept holds true even when the regression model is a nonlinear model such as a neural network, a decision tree, or a random forest. The regression model of Equation (6) has a physical model prediction accuracy when the prediction accuracy of the physical model is high. When the importance of the calculated value is high and the prediction accuracy of the physical model is low, the model having a low importance of the calculated value of the physical model is obtained.

次に、回帰モデル生成部105で回帰モデルを生成する処理を説明する。
回帰モデルを生成する際には、式(10)のように、類似データに含まれる実績値ynと回帰モデルの予測値yn´との誤差の絶対値の合計を最小化する評価関数Jを設定して、回帰係数b0,b1,b2,・・・,bm,bfを計算する。なお、pは累乗数、n(n=1〜N)は類似データを表わす識別番号である。
Next, processing for generating a regression model by the regression model generation unit 105 will be described.
When generating a regression model, an evaluation function J that minimizes the sum of absolute values of errors between the actual value y n included in the similar data and the predicted value y n ′ of the regression model, as shown in Equation (10). And regression coefficients b 0 , b 1 , b 2 ,..., B m , b f are calculated. Note that p is a power number and n (n = 1 to N) is an identification number representing similar data.

Figure 2019057077
Figure 2019057077

また、物理モデルを積極的に使用する回帰モデルを生成するようにしてもよい。物理モデルは物理法則という普遍的なメカニズムに基づいたモデルであり、その計算値が実績値から大きく外れることは少なく、高精度と言う意味ではないが、信頼性が高い。一方、統計モデルは実績データから予測するモデルであり、実績データに異常値が含まれていたり、実績データの範囲外を予測したりする場合、予測値が実績値から大きく外れることがあり、信頼性が低い。したがって、予測精度が大きく変わらなければ、物理モデルを積極的に使用する方が予測値の信頼性が向上するといえる。
そこで、回帰モデルが線形重回帰モデルである場合、式(11)のように、回帰係数b0,b1,b2,・・・,bm,bfの大きさを表わす項を評価関数Jに加え、物理モデルf(x)の回帰係数bfの重みwfを他の重みよりも小さい値に設定することで、物理モデルを積極的に使用する回帰モデルを生成することができる。なお、qは累乗数である。
また、回帰モデルがランダムフォレストのような決定木を使うモデルである場合、物理モデルの計算値で優先的に分岐することで、物理モデルを積極的に使用する回帰モデルを生成することができる。
In addition, a regression model that actively uses the physical model may be generated. The physical model is a model based on a universal mechanism called a physical law, and the calculated value is rarely greatly deviated from the actual value, and does not mean high accuracy, but is highly reliable. On the other hand, a statistical model is a model that predicts from actual data. If the actual data includes abnormal values or predicts that the actual data is out of the range, the predicted value may greatly deviate from the actual value. The nature is low. Therefore, if the prediction accuracy does not change greatly, it can be said that the reliability of the predicted value is improved by actively using the physical model.
Therefore, if the regression model is a linear regression model, as in Equation (11), the regression coefficient b 0, b 1, b 2 , ···, b m, the evaluation function a term representing the magnitude of b f In addition to J, by setting the weight w f of the regression coefficient b f of the physical model f (x) to a value smaller than the other weights, a regression model that actively uses the physical model can be generated. Note that q is a power.
In addition, when the regression model is a model using a decision tree such as a random forest, a regression model that actively uses the physical model can be generated by branching preferentially by the calculated value of the physical model.

Figure 2019057077
Figure 2019057077

また、式(12)のように、予め設定された確率密度関数P(・)の尤度の合計値を評価関数Jとして設定し、評価関数Jを最大化するように回帰モデルを生成するようにしてもよい。例えば確率密度関数をポアソン分布として、類似データに含まれる実績値の尤度が最大となるように、ポアソン分布のパラメータである平均発生回数を予測する回帰モデルを生成する。
この場合にも、式(11)と同様に、回帰係数b0,b1,b2,・・・,bm,bfの大きさを表わす項を加え、例えばwfを他の重みより大きい値に設定することにより、物理モデルを積極的に使用する回帰モデルを生成するようにしてもよい。
式(10)のように実績値ynと予測値yn´との誤差を評価関数Jとして使用する場合、誤差の発生確率が左右対称であることが前提となる。例えば予測値より10%高い実績値が発生する確率と、10%低い実績値が発生する確率とが等しいことが前提となる。多くの場合には、この前提で問題なく、式(10)の評価関数Jであれば、計算コストも少なくて済む。その一方で、誤差の発生確率が左右非対称の場合、式(10)の評価関数Jでは回帰モデルの予測精度が低くなってしまうため、誤差の発生確率に応じた非対称の確率密度関数を指定した方がよい。
Further, as shown in Expression (12), the total likelihood value of the probability density function P (•) set in advance is set as the evaluation function J, and the regression model is generated so as to maximize the evaluation function J. It may be. For example, using a probability density function as a Poisson distribution, a regression model that predicts the average number of occurrences that is a parameter of the Poisson distribution is generated so that the likelihood of the actual value included in the similar data is maximized.
In this case, similarly to the equation (11), the regression coefficient b 0, b 1, b 2 , ···, b m, terms added representing the magnitude of b f, than other weights, for example, w f By setting a large value, a regression model that actively uses the physical model may be generated.
When the error between the actual value y n and the predicted value y n ′ is used as the evaluation function J as in Expression (10), it is assumed that the error occurrence probability is symmetrical. For example, it is assumed that the probability that an actual value that is 10% higher than the predicted value is equal to the probability that an actual value that is 10% lower is equal. In many cases, there is no problem with this assumption, and the calculation function can be reduced if the evaluation function J of Expression (10) is used. On the other hand, when the error occurrence probability is asymmetrical, the prediction function of the regression model is low in the evaluation function J of Equation (10), so an asymmetric probability density function corresponding to the error occurrence probability is specified. Better.

Figure 2019057077
Figure 2019057077

さらに、製品の特性の上限値や下限値を設定するようにしてもよい。例えば式(13)のように、物理モデルの計算値yp´を基準として上限値y´UB、下限値y´LBを設定する。Δyは最大の差異を表わすパラメータであり、物理的知見により設定する。そして、式(14)のように、回帰モデルの予測値y´が上限値y´UBの範囲外となった場合(上限値y´UBを超えた場合)、予測値y´を上限値y´UBに制限する。また、回帰モデルの予測値y´が下限値y´LBの範囲外となった場合(下限値y´LBを下回った場合)、予測値y´を下限値y´LBに制限する。これにより、回帰モデルの予測値y´が上下限値の範囲内に制限され、利用者にとって信頼性の高い予測モデルとすることができる。 Furthermore, an upper limit value and a lower limit value of product characteristics may be set. For example, as shown in Expression (13), the upper limit value y ′ UB and the lower limit value y ′ LB are set based on the calculated value y p ′ of the physical model. Δy is a parameter representing the maximum difference, and is set based on physical knowledge. And as Expression (14), (if it exceeds the upper limit value y'UB) predicted value y'regression models may become out of the range of the upper limit value y'UB, the upper limit value y of the predicted value y' ´ Restrict to UB . Also, (below the lower limit y'LB) predicted value y'regression models may become out of the range of the lower limit value y'LB, limits the predictive value y'to the lower limit value y'LB. Thereby, the predicted value y ′ of the regression model is limited within the range of the upper and lower limit values, and a highly reliable prediction model for the user can be obtained.

Figure 2019057077
Figure 2019057077

以上述べたように、回帰モデルは、対象製品の製造条件に加えて、その製造条件下での物理モデルの計算値を説明変数として、対象製品の特性を直接的に予測する。実績データに基づいて回帰モデルを生成すると、実績値と相関の高い説明変数は強く活用され、実績値と相関の低い説明変数はあまり活用されなくなる。これにより、予測モデルを構成する物理モデルに対する重みに相当する係数は、物理モデルの予測精度に応じて変更されることになり、計算値の活用度が適切に調整され、物理モデルの予測精度の高低に関わらず製品の特性を精度良く予測することができる。   As described above, the regression model directly predicts the characteristics of the target product using the calculated value of the physical model under the manufacturing condition as an explanatory variable in addition to the manufacturing condition of the target product. When the regression model is generated based on the actual data, the explanatory variable having a high correlation with the actual value is strongly used, and the explanatory variable having a low correlation with the actual value is not used much. As a result, the coefficient corresponding to the weight for the physical model that constitutes the prediction model is changed according to the prediction accuracy of the physical model, the degree of utilization of the calculated value is appropriately adjusted, and the prediction accuracy of the physical model is adjusted. Product characteristics can be accurately predicted regardless of height.

なお、本実施形態では、製品の製造条件と、その製造条件下での物理モデルの計算値とを説明変数とする回帰モデルとしたが、他の要素を説明変数に加えるようにしてもよい。例えば制御対象によっては製造プロセス101の操作量を回帰モデルの説明変数に加えた方が、予測精度が向上することがある。この場合、製造プロセス101の操作量をデータベース103に保存するようにし、操作量を説明変数に加えた回帰モデルを生成するようにしてもよい。   In this embodiment, the regression model has the manufacturing conditions of the product and the calculated values of the physical model under the manufacturing conditions as explanatory variables. However, other elements may be added to the explanatory variables. For example, depending on the control target, the prediction accuracy may be improved by adding the operation amount of the manufacturing process 101 to the explanatory variable of the regression model. In this case, the manipulated variable of the manufacturing process 101 may be stored in the database 103, and a regression model in which the manipulated variable is added to the explanatory variable may be generated.

本実施形態においては、物理モデル計算部102a、回帰計算部102b、及び回帰モデル生成部105が相まって、本発明を適用した製品の特性の予測装置として機能する。
また、セットアップ計算部102、データベース103、抽出部104、回帰モデル生成部105は、例えばCPU、ROM、RAM等を備えたコンピュータにより実現される。
なお、図1に示す構成は一例に過ぎず、これに限定されるものではない。例えば図1ではセットアップ計算部102と回帰モデル生成部105とを別の構成要素として図示したが、回帰モデル生成部105がセットアップ計算部102に含まれるような構成としてもよい。
In the present embodiment, the physical model calculation unit 102a, the regression calculation unit 102b, and the regression model generation unit 105 function together as a product characteristic prediction apparatus to which the present invention is applied.
The setup calculation unit 102, the database 103, the extraction unit 104, and the regression model generation unit 105 are realized by a computer including a CPU, a ROM, a RAM, and the like, for example.
The configuration illustrated in FIG. 1 is merely an example, and the present invention is not limited to this. For example, in FIG. 1, the setup calculation unit 102 and the regression model generation unit 105 are illustrated as separate components, but the regression model generation unit 105 may be included in the setup calculation unit 102.

数値実験により、本発明を適用することによる製品の特性の予測精度の向上効果を検証した。本実施例では、鋼管製造プロセスを対象とし、ピアサによる加工終了温度を予測すべき特性とした。
図2は、本発明を適用して特性値を予測する手法(実施例1と呼ぶ)での加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを比較した結果を示す。
一方、図4は、物理モデルを用いずに、統計モデル(線形の回帰モデル)だけで特性を予測する比較手法(式(5)の場合に相当、従来例1と呼ぶ)での加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを比較した結果を示す。また、図5は、物理モデルの計算値を統計モデルで補正して特性を予測する比較手法(式(4)の場合に相当、従来例2と呼ぶ)での加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを比較した結果を示す。
Through numerical experiments, the effect of improving the accuracy of predicting product characteristics by applying the present invention was verified. In this example, the steel pipe manufacturing process was targeted, and the processing end temperature by the piercer was a characteristic to be predicted.
FIG. 2 shows a result of comparing the predicted machining end temperature with the actual machining end temperature value in the method of predicting the characteristic value by applying the present invention (referred to as Example 1).
On the other hand, FIG. 4 shows a processing end temperature in a comparison method (corresponding to the case of Expression (5), referred to as Conventional Example 1) in which characteristics are predicted only by a statistical model (linear regression model) without using a physical model. The result of comparing the predicted value with the actual machining end temperature value is shown. Also, FIG. 5 shows the predicted processing end temperature and processing end in a comparison method (corresponding to the case of equation (4), referred to as Conventional Example 2) in which the calculated value of the physical model is corrected with a statistical model to predict characteristics. The result of comparing with the actual temperature value is shown.

統計モデルだけで特性を予測する従来例1の場合、図4に示すように、予測精度(RMSE:Root Mean Square Error)は4.957℃であった。物理モデルの計算値を統計モデルで補正して特性を予測する従来例2では、図5に示すように、予測精度は4.861℃に改善した。さらに、本発明を適用した実施例1では、図2に示すように、予測精度は4.733℃まで改善した。
また、従来例1、従来例2では、図4、図5に示すように、予測値が実績値から大きく外れる点も散見されるが(例えば予測値1070℃、実績値1140℃付近の点等)、本発明を適用した実施例1では、図2に示すように、予測値が大きく外れることもなく、予測精度が向上している。
In the case of Conventional Example 1 in which characteristics are predicted only by a statistical model, the prediction accuracy (RMSE: Root Mean Square Error) is 4.957 ° C. as shown in FIG. In Conventional Example 2 in which the calculated value of the physical model is corrected by the statistical model and the characteristics are predicted, the prediction accuracy is improved to 4.861 ° C. as shown in FIG. Furthermore, in Example 1 to which the present invention was applied, the prediction accuracy was improved to 4.733 ° C. as shown in FIG.
Further, in Conventional Example 1 and Conventional Example 2, as shown in FIGS. 4 and 5, there are some cases where the predicted value deviates significantly from the actual value (for example, a point near the predicted value 1070 ° C., the actual value 1140 ° C., etc.) In the first embodiment to which the present invention is applied, as shown in FIG. 2, the prediction value is not greatly deviated and the prediction accuracy is improved.

図3は、本発明を適用した手法において、式(11)のΔyを50℃と設定した場合(実施例2と呼ぶ)の加工終了温度予測値と加工終了温度実績値とを比較した結果を示す。また、図6は、実施例2における加工終了温度予測値の推移図である。ここで、図6の横軸は加工番号であり、加工順番を意味する。
予測精度は4.758℃となり、実施例1と同等或いは若干劣り、散布図は図2とほとんど変わらないが、図6に示すように、予測値は物理モデルの計算値の50℃以内に制限され、利用者にとっては信頼性の高い予測モデルとなっている。なお、図6は、85,482本のデータ中、先頭から9,500〜10,000本のデータを示している。
FIG. 3 shows a result of comparing a predicted processing end temperature value and a processing end temperature actual value when Δy in Expression (11) is set to 50 ° C. (referred to as Example 2) in the method to which the present invention is applied. Show. FIG. 6 is a transition diagram of the predicted processing end temperature in the second embodiment. Here, the horizontal axis of FIG. 6 is a processing number, which means the processing order.
The prediction accuracy is 4.758 ° C., which is equivalent to or slightly inferior to that of Example 1. The scatter diagram is almost the same as FIG. 2, but the prediction value is limited to within 50 ° C. of the calculated value of the physical model as shown in FIG. It has become a reliable prediction model for users. FIG. 6 shows 9,500 to 10,000 pieces of data from the head among 85,482 pieces of data.

以上、本発明を一実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術的思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
本発明は、上記実施形態のように鋼材の塑性加工プロセスや鋼板の加速冷却プロセスに適用されるだけでなく、汎用的に適用可能であって、製造プロセスにより製造される製品の特性を予測するのに広く効果を有する。
また、本発明は、本発明の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。
Although the present invention has been described together with one embodiment, the above embodiment is merely an example of implementation in practicing the present invention, and the technical scope of the present invention is construed in a limited manner. It must not be. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the technical idea or the main features thereof.
The present invention is applicable not only to the plastic processing process of steel materials and the accelerated cooling process of steel plates as in the above embodiment, but also applicable to general purposes, and predicts the characteristics of products manufactured by the manufacturing process. Widely effective.
The present invention also provides software (program) that implements the functions of the present invention to a system or apparatus via a network or various storage media, and the system or apparatus computer reads out and executes the program. It is feasible.

101:製造プロセス
102:セットアップ計算部
102a:物理モデル計算部
102b:回帰計算部
102c:操作量修正部
103:データベース
104:抽出部
105:回帰モデル生成部
101: Manufacturing process 102: Setup calculation unit 102a: Physical model calculation unit 102b: Regression calculation unit 102c: Manipulation variable correction unit 103: Database 104: Extraction unit 105: Regression model generation unit

Claims (11)

製造プロセスで製造する製品の特性を予測する製品の特性の予測装置であって、
前記製造プロセスにおける物理現象を数式で表現した物理モデルを用いて、新たに製造する対象製品の特性の予測値である計算値を、前記対象製品の製造条件に基づいて計算する物理モデル計算手段と、
前記対象製品の製造条件と、前記計算値とを説明変数とし、前記対象製品の特性を予測する回帰モデルを用いて、前記対象製品の特性の予測値を計算する回帰計算手段と、
前記回帰モデルを前記製造プロセスの実績データに基づいて生成する回帰モデル生成手段とを備えることを特徴とする製品の特性の予測装置。
A product characteristic prediction device for predicting the characteristics of a product manufactured in a manufacturing process,
A physical model calculating means for calculating a calculated value, which is a predicted value of characteristics of a target product to be newly manufactured, based on a manufacturing condition of the target product, using a physical model expressing a physical phenomenon in the manufacturing process by a mathematical expression; ,
Regression calculation means for calculating the predicted value of the characteristic of the target product using a regression model that predicts the characteristic of the target product using the manufacturing conditions of the target product and the calculated value as explanatory variables;
And a regression model generation unit configured to generate the regression model based on performance data of the manufacturing process.
前記回帰モデル生成手段は、前記物理モデルの予測精度に応じて前記物理モデルに対する重みに相当する回帰係数を調整した前記回帰モデルを生成することを特徴とする請求項1に記載の製品の特性の予測装置。   The product of claim 1, wherein the regression model generation unit generates the regression model in which a regression coefficient corresponding to a weight for the physical model is adjusted according to prediction accuracy of the physical model. Prediction device. 前記回帰モデル生成手段は、前記実績データに含まれる前記製造プロセスの実績値と前記回帰モデルの予測値との誤差を含む評価関数に基づいて、前記回帰モデルを生成することを特徴とする請求項1又は2に記載の製品の特性の予測装置。   The regression model generation unit generates the regression model based on an evaluation function including an error between an actual value of the manufacturing process included in the actual data and a predicted value of the regression model. The product characteristic prediction apparatus according to 1 or 2. 前記回帰モデル生成手段は、予め設定された確率密度関数から計算される前記実績データに含まれる実績値の尤度を含む評価関数に基づいて、前記回帰モデルを生成することを特徴とする請求項1又は2に記載の製品の特性の予測装置。   The regression model generation means generates the regression model based on an evaluation function including a likelihood of an actual value included in the actual data calculated from a preset probability density function. The product characteristic prediction apparatus according to 1 or 2. 前記評価関数は、さらに前記回帰モデルの回帰係数の大きさに所定の重みを乗じた項を含むことを特徴とする請求項3又は4に記載の製品の特性の予測装置。   5. The product characteristic prediction apparatus according to claim 3, wherein the evaluation function further includes a term obtained by multiplying a magnitude of a regression coefficient of the regression model by a predetermined weight. 製品の特性の上限値及び下限値のうち少なくともいずれか一方を設定し、前記回帰モデルの予測値が前記上限値又は前記下限値の範囲外となった場合、前記回帰モデルの予測値を前記上限値又は前記下限値に制限することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の製品の特性の予測装置。   When at least one of the upper limit value and the lower limit value of the product characteristic is set, and the predicted value of the regression model falls outside the range of the upper limit value or the lower limit value, the predicted value of the regression model is set to the upper limit value. The product characteristic prediction apparatus according to claim 1, wherein the apparatus is limited to a value or the lower limit value. 前記回帰モデル生成手段は、前記実績データから、製造条件空間内の距離に基づいて抽出された、前記対象製品の製造条件と類似する類似データに基づいて前記回帰モデルを生成することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の製品の特性の予測装置。   The regression model generation means generates the regression model based on similar data similar to the manufacturing condition of the target product extracted from the actual data based on the distance in the manufacturing condition space. The product characteristic prediction apparatus according to any one of claims 1 to 6. 前記回帰モデルは線形重回帰モデルであることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の製品の特性の予測装置。   8. The product characteristic prediction apparatus according to claim 1, wherein the regression model is a linear multiple regression model. 請求項1乃至8のいずれか1項に記載の製品の特性の予測装置の前記回帰計算手段で計算した予測値が、前記対象製品の特性の目標値と一致するように前記製造プロセスの操作量を決定するセットアップ制御を行うことを特徴とする製造プロセスの制御システム。   The operation amount of the manufacturing process so that the predicted value calculated by the regression calculation means of the product characteristic prediction apparatus according to any one of claims 1 to 8 matches a target value of the target product characteristic. A manufacturing process control system characterized by performing setup control to determine the manufacturing process. 製造プロセスで製造する製品の特性を予測する製品の特性の予測方法であって、
前記製造プロセスにおける物理現象を数式で表現した物理モデルを用いて、新たに製造する対象製品の特性の予測値である計算値を、前記対象製品の製造条件に基づいて計算する物理モデル計算ステップと、
前記対象製品の製造条件と、前記計算値とを説明変数とし、前記対象製品の特性を予測する回帰モデルを用いて、前記対象製品の特性の予測値を計算する回帰計算ステップとを有し、
前記回帰計算ステップの前段に、前記回帰モデルを前記製造プロセスの実績データに基づいて生成する回帰モデル生成ステップを有することを特徴とする製品の特性の予測方法。
A method for predicting the characteristics of a product for predicting the characteristics of a product manufactured in a manufacturing process,
A physical model calculation step of calculating a calculated value, which is a predicted value of characteristics of a target product to be newly manufactured based on a manufacturing condition of the target product, using a physical model expressing a physical phenomenon in the manufacturing process by a mathematical expression; ,
A regression calculation step of calculating a predicted value of the characteristic of the target product using a regression model that predicts the characteristic of the target product, using the manufacturing condition of the target product and the calculated value as explanatory variables;
A method for predicting product characteristics, comprising: a regression model generation step for generating the regression model based on actual data of the manufacturing process before the regression calculation step.
製造プロセスで製造する製品の特性を予測するためのプログラムであって、
前記製造プロセスにおける物理現象を数式で表現した物理モデルを用いて、新たに製造する対象製品の特性の予測値である計算値を、前記対象製品の製造条件に基づいて計算する物理モデル計算手段と、
前記対象製品の製造条件と、前記計算値とを説明変数とし、前記対象製品の特性を予測する回帰モデルを用いて、前記対象製品の特性の予測値を計算する回帰計算手段と、
前記回帰モデルを前記製造プロセスの実績データに基づいて生成する回帰モデル生成手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
A program for predicting characteristics of products manufactured in a manufacturing process,
A physical model calculating means for calculating a calculated value, which is a predicted value of characteristics of a target product to be newly manufactured, based on a manufacturing condition of the target product, using a physical model expressing a physical phenomenon in the manufacturing process by a mathematical expression; ,
Regression calculation means for calculating the predicted value of the characteristic of the target product using a regression model that predicts the characteristic of the target product using the manufacturing conditions of the target product and the calculated value as explanatory variables;
A program for causing a computer to function as regression model generation means for generating the regression model based on actual data of the manufacturing process.
JP2017180502A 2017-09-20 2017-09-20 Product property predictors, methods, and programs, as well as manufacturing process control systems Active JP6933070B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017180502A JP6933070B2 (en) 2017-09-20 2017-09-20 Product property predictors, methods, and programs, as well as manufacturing process control systems

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017180502A JP6933070B2 (en) 2017-09-20 2017-09-20 Product property predictors, methods, and programs, as well as manufacturing process control systems

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019057077A true JP2019057077A (en) 2019-04-11
JP6933070B2 JP6933070B2 (en) 2021-09-08

Family

ID=66107498

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017180502A Active JP6933070B2 (en) 2017-09-20 2017-09-20 Product property predictors, methods, and programs, as well as manufacturing process control systems

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6933070B2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020184196A (en) * 2019-05-08 2020-11-12 株式会社Uacj Feature predictor, manufacturing condition optimizer, control method for feature predictor, and control program
JP7573336B2 (ja) 2020-06-17 2024-10-25 Jfeスチール株式会社 めっき付着量制御方法、溶融めっき鋼板の製造方法、及びそれらを実行する装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009072807A (en) * 2007-09-20 2009-04-09 Jfe Steel Kk Method and device for controlling planar shape of rolled stock and method of manufacturing thick steel plate
JP2011039763A (en) * 2009-08-11 2011-02-24 Kobe Steel Ltd Output value prediction method, output value prediction device, and program for the method
JP2013080458A (en) * 2011-09-21 2013-05-02 Nippon Steel & Sumitomo Metal Quality prediction device, method for determining operating condition, quality prediction method, computer program, and computer readable recording medium

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009072807A (en) * 2007-09-20 2009-04-09 Jfe Steel Kk Method and device for controlling planar shape of rolled stock and method of manufacturing thick steel plate
JP2011039763A (en) * 2009-08-11 2011-02-24 Kobe Steel Ltd Output value prediction method, output value prediction device, and program for the method
JP2013080458A (en) * 2011-09-21 2013-05-02 Nippon Steel & Sumitomo Metal Quality prediction device, method for determining operating condition, quality prediction method, computer program, and computer readable recording medium

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020184196A (en) * 2019-05-08 2020-11-12 株式会社Uacj Feature predictor, manufacturing condition optimizer, control method for feature predictor, and control program
JP7281958B2 (en) 2019-05-08 2023-05-26 株式会社Uacj Feature prediction device, manufacturing condition optimization device, control method for feature prediction device, control program
JP7573336B2 (ja) 2020-06-17 2024-10-25 Jfeスチール株式会社 めっき付着量制御方法、溶融めっき鋼板の製造方法、及びそれらを実行する装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP6933070B2 (en) 2021-09-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6915428B2 (en) Manufacturing process control systems, methods and programs
CN110321658B (en) Method and device for predicting plate performance
JP6662109B2 (en) Product state prediction device, product state control device, product state prediction method and program
JP2020027370A (en) Optimization device, simulation system and optimization method
CN105989374B (en) Method and equipment for training model on line
CN108520111B (en) Soft measurement method based on optimal selection and optimal regression of orthogonal components
WO2006046633A1 (en) Control object model generation device and generation method
JP5704040B2 (en) Product quality management method and product quality management device
JP2017097803A (en) Prediction device, method and program
US10635078B2 (en) Simulation system, simulation method, and simulation program
JP6834209B2 (en) Product status prediction device, product status control device, product status prediction method and program
JP2006302078A (en) Control target model generation device and its generation method
JP2018180799A5 (en)
JP5962290B2 (en) Steel heat transfer coefficient prediction apparatus and cooling control method
CN112204586A (en) Estimation system, estimation method, and estimation program
JP2019212164A (en) Control system, control method, learning device, control device, learning method and learning program
US20120325782A1 (en) Method and system for determining welding sequences
JP6933070B2 (en) Product property predictors, methods, and programs, as well as manufacturing process control systems
JP6003909B2 (en) Blast furnace air permeability prediction apparatus and blast furnace air permeability prediction method
US20180239315A1 (en) Heat recovery steam generator adaptive control
JP2019008637A (en) Parameter estimating device, device-failure predicting device, optimal measures searching device, method, and program
JP2013226596A (en) Learning control device and method for rolling load, and method for manufacturing metal plate using the same
JP6059594B2 (en) Weight matrix update device, operation method thereof, and computer program
JP2020071493A (en) Result prediction device, result prediction method and program
JP2010235972A (en) Manufacturing controller and manufacturing method for high tension steel sheet

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200513

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210331

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210406

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210511

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: 20210720

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210802

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6933070

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151