JP2020144415A - 設備管理支援装置、設備管理支援方法、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
設備管理支援装置、設備管理支援方法、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
- JP2020144415A JP2020144415A JP2019038323A JP2019038323A JP2020144415A JP 2020144415 A JP2020144415 A JP 2020144415A JP 2019038323 A JP2019038323 A JP 2019038323A JP 2019038323 A JP2019038323 A JP 2019038323A JP 2020144415 A JP2020144415 A JP 2020144415A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unit
- evaluation index
- data
- equipment
- histogram
- 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
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
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
Description
・コークス炉
:コークスケーキの表面温度、燃焼室フリュー温度や炭化室炉壁温度チャートを用いた燃焼状態悪化の検出
・連続鋳造設備
:連続鋳造のモールドにおける熱電対温度チャートを用いた凝固不良状態悪化の検出
(品質管理)
・熱間圧延設備、冷間圧延設備
:コイル片の疵発生数データ情報を用いた品質悪化傾向の検出
・棒線設備
:連続鋳造後の鋳片における位置毎の表面疵発生数データ情報を用いた品質悪化傾向の検出
・めっき設備
:連続溶融亜鉛めっきラインにおけるコイル位置毎の合金化度のデータチャートを用いた品質悪化傾向の検出
(設備状態管理)
・原料:鉄鋼石石炭ヤードにおけるコンベヤのモータ電流を用いた設備異常検知
まず、図1を参照して、本発明の一実施形態に係る設備管理支援装置100の機能構成について説明する。図1は、本実施形態に係る設備管理支援装置100の機能構成を示す機能ブロック図である。
[2−1.Earth Mover’s Distance(EMD)]
本実施形態に係る設備管理支援方法では、2つの異なる期間について得られた観測値データ群のヒストグラムの差異を評価することにより、設備状態の変化の傾向を取得する。本実施形態では、2つの異なる期間のヒストグラムの差異を評価する評価指標としてEarth Mover’s Distance(以下、「EMD」ともいう。)を用いる(非特許文献1参照)。EMDは、「特徴量」と「重み」の集合で与えられる複数の分布間の距離を表し、この距離が遠いほど分布間の差異が大きいことを意味する。本実施形態では、ステップS110で生成されたヒストグラムを評価対象の分布とし、各ヒストグラムの変数である押出位置及び押出負荷を「特徴量」として用い、それぞれの発生頻度(度数)を示すビンを「重み」として用いる。EMDは、高次元情報の比較に適した指標であり、外れ値に強く適切にヒストグラムの差異を評価することができる。
図3〜図10に基づいて、本実施形態に係る設備管理支援装置100による設備管理支援方法を説明する。図3は、本実施形態に係る設備管理支援方法を示すフローチャートである。図4及び図5は、異なる時期における押出負荷の傾向を示すデータとそのヒストグラムとを示す説明図である。図6は、コークス押出し時の押出負荷が低負荷である場合と高負荷である場合との、押出位置における押出負荷の変化の一例を示す模式図である。図7〜図10は、評価指標に対する重み設定の一例を示す模式図である。
まず、図3に示すように、設備管理支援装置100は、操業実績データ記憶部200から観測値データ群として所定期間の操業実績データを取得する(S100)。取得された操業実績データは、ヒストグラム変換処理部110及び重み設定部120へ入力される。
次いで、ヒストグラム変換処理部110により、操業実績データに含まれる押出負荷データがヒストグラムに変換される(S110)。
次いで、重み設定部120は、ヒストグラム変換処理部110により生成された期間の異なるヒストグラムについて、それらの差異(類似度)を評価するための評価指標(EMD)を算出する際に使用する重みを設定する(S120)。評価指標に、時空間データ(押出位置)及び観測値(押出負荷)の少なくともいずれかの変化状況の良し悪しが考慮されていなければ、その変化が悪化傾向にあるのか良化傾向にあるのか把握できず、良化傾向にあるにも関わらず評価対象のユニットの状態を悪く評価してしまう場合がある。このような誤った評価をしないために、ステップS120にて重み設定を行うことにより、評価指標に、時空間データ(押出位置)及び観測値(押出負荷)の少なくともいずれかの変化状況の良し悪しが考慮されるようにする。
パターンAでは、まず、重み設定部120は、期間の異なるヒストグラムのうち、後の期間のヒストグラムについて、観測値が安定している状態にある安定領域を特定する。
パターンBでは、まず、重み設定部120は、期間の異なるヒストグラムのうち、複数のヒストグラムについて観測値が安定している状態にある安定領域を特定する。
パターンC、Dでは、まず、重み設定部120は、前後する期間における観測値の変化方向(すなわち、ビンが輸送された位置)に基づいて、重みを設定してもよい。この場合、パターンA(図7)及びパターンB(図8)のように安定領域を特定する必要はなく、観測値が変化する方向により重みが設定される。
ヒストグラム変換処理部110により各期間のヒストグラムが生成されると、評価指標算出部130は、2つのヒストグラムの差異を評価する(S130)。窯異常が発生し始めている場合には、押出負荷波形の特定位置において押出負荷にばらつきが現れ出すことがある。2つの異なる期間のヒストグラムの差異を見ることで、このような押出負荷のばらつき現象を捉えることができる。
ステップS130の処理を終えると、設備管理支援装置100は、評価対象となるすべてのユニットについて、ステップS110〜ステップS130の処理が行われたか否か判定する(S140)。例えば、コークス炉の例では、評価対象とする窯は、例えば1つの炉団を構成している窯すべてとしてもよい。ステップS140にて未処理のユニットがあると判定された場合には、評価対象となるすべてのユニットについて処理を終えるまでステップS110〜ステップS130の処理が繰り返し実行される(ステップS140;No)。一方、ステップS140にてすべてのユニットについて処理が行われたと判定された場合には(ステップS140;Yes)、ステップS150以降の処理が実行される。
評価対象とするすべてのユニットについてステップS110〜S130の処理を終えると、優先度決定部140は、ステップS130にて複数のユニットそれぞれに対して算出された評価指標に基づいて、点検の必要なユニットの優先度を決定する(S150)。例えば、コークス炉の例では、優先度は、例えば1つの炉団を構成する複数の窯に対して設定してもよい。優先度決定部140は、評価指標の値が高いほどトラブル発生の可能性が高いとして、評価指標の値の高い順にユニットの点検の優先度を決定する。
ステップS150にてユニットの点検の優先度が決定されると、情報生成部150は、評価指標の値の高いユニットを作業者に通知するための通知情報を生成する。出力部160は、情報生成部150により生成された通知情報を作業者に通知する。通知情報により、例えば、コークス炉の例では、窯の点検の優先度の高い窯の窯番号が作業者に通知される。作業者は、通知情報に基づき、優先的に炉内点検あるいはメンテナンスすべき窯を把握することができ、早期に必要なアクションをとることが可能となる。
以下、図11を参照しながら、本実施形態に係る設備管理支援装置100のハードウェア構成について、詳細に説明する。図11は、本発明の実施形態に係る設備管理支援装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。
110 ヒストグラム変換処理部
120 重み設定部
130 評価指標算出部
140 優先度決定部
150 情報生成部
160 出力部
200 操業実績データ記憶部
Claims (10)
- 製造業で用いられる設備を構成する複数のユニットのうち1つのユニットを評価対象として、複数の異なる期間に取得された当該評価対象のユニットの観測値データ群を、少なくとも当該設備における時空間データ及び前記時空間データに関係して変化する観測値を変数とした多次元のヒストグラムにそれぞれ変換するヒストグラム変換処理部と、
期間の異なる前記ヒストグラムについて、前後する期間での前記時空間データ及び前記観測値の少なくともいずれかの変化に基づき、複数の前記ヒストグラムの差異を表す評価指標における重みを設定する重み設定部と、
設定された前記重みを用いて前記評価指標を算出する評価指標算出部と、
前記評価指標に基づいて、前記評価対象のユニットの状態の変化を表す状態情報を生成する情報生成部と、
を備える、設備管理支援装置。 - 前記重み設定部は、
過去の実績データに基づいて、期間の異なる前記ヒストグラムのうち、1つのヒストグラムについて前記観測値が安定している状態にある安定領域を特定し、
前記観測値の各値が、前の期間から前記安定領域が特定された期間となったときに、前記安定領域に存在するか否かに基づいて、前記重みを設定する、請求項1に記載の設備管理支援装置。 - 前記重み設定部は、
過去の実績データに基づいて、期間の異なる前記ヒストグラムのうち、複数のヒストグラムについて前記観測値が安定している状態にある安定領域を特定し、
前記観測値の各値が、前記安定領域が特定された前後の期間において、前記安定領域に存在するか否かに基づいて、前記重みを設定する、請求項1に記載の設備管理支援装置。 - 前記重み設定部は、前後の期間における観測値の変化方向に基づいて、前記重みを設定する、請求項1〜3のいずれか1項に記載の設備管理支援装置。
- 前記評価指標算出部は、Earth Mover’s Distanceを用いて前記評価指標を算出する、請求項1〜4のいずれか1項に記載の設備管理支援装置。
- 前記評価指標に基づいて、点検の必要な前記ユニットの優先度を決定する優先度決定部をさらに備え、
前記情報生成部は、前記状態情報の代わりに、あるいは前記状態情報とともに、前記優先度決定部により決定された優先度の高いユニットを作業者に通知するための通知情報を生成する、請求項5に記載の設備管理支援装置。 - 前記情報生成部は、前記ユニットのトラブル発生を検知するために予め設定された閾値に基づき、前記評価指標を時系列に並べた情報に対して閾値判定を行い、トラブル発生を予測した情報を生成する、請求項6に記載の設備管理支援装置。
- 製造業で用いられる設備を構成する複数のユニットのうち1つのユニットを評価対象として、複数の異なる期間に取得された当該評価対象のユニットの観測値データ群を、少なくとも当該設備における時空間データ及び前記時空間データに関係して変化する観測値を変数とした多次元のヒストグラムにそれぞれ変換するヒストグラム変換処理ステップと、
期間の異なる前記ヒストグラムについて、前後する期間での前記時空間データ及び前記観測値の少なくともいずれかの変化に基づき、複数の前記ヒストグラムの差異を表す評価指標における重みを設定する重み設定ステップと、
設定された前記重みを用いて前記評価指標を算出する評価指標算出ステップと、
前記評価指標に基づいて、前記評価対象のユニットの状態の変化を表す状態情報を生成する情報生成ステップと、
を含む、設備管理支援方法。 - コンピュータを、
製造業で用いられる設備を構成する複数のユニットのうち1つのユニットを評価対象として、複数の異なる期間に取得された当該評価対象のユニットの観測値データ群を、少なくとも当該設備における時空間データ及び前記時空間データに関係して変化する観測値を変数とした多次元のヒストグラムにそれぞれ変換するヒストグラム変換処理部と、
期間の異なる前記ヒストグラムについて、前後する期間での前記時空間データ及び前記観測値の少なくともいずれかの変化に基づき、複数の前記ヒストグラムの差異を表す評価指標における重みを設定する重み設定部と、
設定された前記重みを用いて前記評価指標を算出する評価指標算出部と、
前記評価指標に基づいて、前記評価対象のユニットの状態の変化を表す状態情報を生成する情報生成部と、
を備える、設備管理支援装置として機能させるプログラム。 - コンピュータに、
製造業で用いられる設備を構成する複数のユニットのうち1つのユニットを評価対象として、複数の異なる期間に取得された当該評価対象のユニットの観測値データ群を、少なくとも当該設備における時空間データ及び前記時空間データに関係して変化する観測値を変数とした多次元のヒストグラムにそれぞれ変換するヒストグラム変換処理部と、
期間の異なる前記ヒストグラムについて、前後する期間での前記時空間データ及び前記観測値の少なくともいずれかの変化に基づき、複数の前記ヒストグラムの差異を表す評価指標における重みを設定する重み設定部と、
設定された前記重みを用いて前記評価指標を算出する評価指標算出部と、
前記評価指標に基づいて、前記評価対象のユニットの状態の変化を表す状態情報を生成する情報生成部と、
を備える、設備管理支援装置として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019038323A JP7265128B2 (ja) | 2019-03-04 | 2019-03-04 | 設備管理支援装置、設備管理支援方法、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 (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019038323A JP7265128B2 (ja) | 2019-03-04 | 2019-03-04 | 設備管理支援装置、設備管理支援方法、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 |
---|---|
JP2020144415A true JP2020144415A (ja) | 2020-09-10 |
JP7265128B2 JP7265128B2 (ja) | 2023-04-26 |
Family
ID=72353565
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019038323A Active JP7265128B2 (ja) | 2019-03-04 | 2019-03-04 | 設備管理支援装置、設備管理支援方法、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) | JP7265128B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022244420A1 (ja) * | 2021-05-19 | 2022-11-24 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 不良予測システム、不良予測方法及びプログラム |
JP7493152B2 (ja) | 2021-05-19 | 2024-05-31 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 不良予測システム、不良予測方法及びプログラム |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004054420A (ja) * | 2002-07-17 | 2004-02-19 | Nippon Steel Corp | 製造プロセスにおける操業と品質の関連分析装置、関連分析方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
US20090091443A1 (en) * | 2007-10-04 | 2009-04-09 | Siemens Corporate Research, Inc. | Segment-Based Change Detection Method in Multivariate Data Stream |
JP2011145846A (ja) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Hitachi Ltd | 異常検知方法、異常検知システム、及び異常検知プログラム |
JP2013246818A (ja) * | 2012-05-24 | 2013-12-09 | Mitsubishi Electric Corp | 時系列データ内のアノマリを検出するための方法 |
JP2016177682A (ja) * | 2015-03-20 | 2016-10-06 | 株式会社東芝 | 設備評価装置、設備評価方法、コンピュータプログラム |
JP2017117438A (ja) * | 2015-11-13 | 2017-06-29 | タタ コンサルタンシー サービシズ リミテッドTATA Consultancy Services Limited | マルチセンサビジュアルアナリティクス |
WO2018105104A1 (ja) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | 三菱電機株式会社 | 故障リスク指標推定装置および故障リスク指標推定方法 |
-
2019
- 2019-03-04 JP JP2019038323A patent/JP7265128B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004054420A (ja) * | 2002-07-17 | 2004-02-19 | Nippon Steel Corp | 製造プロセスにおける操業と品質の関連分析装置、関連分析方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 |
US20090091443A1 (en) * | 2007-10-04 | 2009-04-09 | Siemens Corporate Research, Inc. | Segment-Based Change Detection Method in Multivariate Data Stream |
JP2011145846A (ja) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Hitachi Ltd | 異常検知方法、異常検知システム、及び異常検知プログラム |
JP2013246818A (ja) * | 2012-05-24 | 2013-12-09 | Mitsubishi Electric Corp | 時系列データ内のアノマリを検出するための方法 |
JP2016177682A (ja) * | 2015-03-20 | 2016-10-06 | 株式会社東芝 | 設備評価装置、設備評価方法、コンピュータプログラム |
JP2017117438A (ja) * | 2015-11-13 | 2017-06-29 | タタ コンサルタンシー サービシズ リミテッドTATA Consultancy Services Limited | マルチセンサビジュアルアナリティクス |
WO2018105104A1 (ja) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | 三菱電機株式会社 | 故障リスク指標推定装置および故障リスク指標推定方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022244420A1 (ja) * | 2021-05-19 | 2022-11-24 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 不良予測システム、不良予測方法及びプログラム |
JP7493152B2 (ja) | 2021-05-19 | 2024-05-31 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 不良予測システム、不良予測方法及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7265128B2 (ja) | 2023-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Mikołajczyk et al. | Neural network approach for automatic image analysis of cutting edge wear | |
JP5772546B2 (ja) | 操業品質予測装置、操業品質予測方法、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 | |
JP5633522B2 (ja) | 操業状況評価装置、操業状況評価方法、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 | |
JPH05209821A (ja) | 粒子判定装置 | |
JP6119515B2 (ja) | 高炉羽口状態観察方法及び高炉羽口状態観察装置 | |
JP7265128B2 (ja) | 設備管理支援装置、設備管理支援方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP4061008B2 (ja) | 結果予測装置、方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
JP7238476B2 (ja) | 設備管理支援装置、設備管理支援方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP2022040964A (ja) | 製造条件設定自動化装置及び方法 | |
JP2003328030A (ja) | 鋼材の製品品質設計装置及び最適品質設計支援装置 | |
JP4299508B2 (ja) | 製造プロセスにおける操業と品質の関連分析装置、関連分析方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
CN117473770A (zh) | 一种基于数字孪生信息的钢铁设备智能管理系统 | |
JP7401752B2 (ja) | モデル構築装置、予測装置、モデル構築方法、予測方法及びコンピュータプログラム | |
JP6907663B2 (ja) | コークス炉の押出負荷予測装置、押出負荷予測方法、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憶媒体 | |
JP6874553B2 (ja) | カーボン付着状態解析装置、カーボン付着状態解析方法、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 | |
CN111647698A (zh) | 一种高炉炉缸的活跃状态检测方法及装置 | |
JP7069987B2 (ja) | コークス炉の押出負荷分析装置、コークス炉管理支援システム、コークス炉の押出負荷分析方法、コンピュータプログラム及びプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
CN116324323A (zh) | 生成预测熔化炉的能量效率的学习完毕预测模型的方法、预测熔化炉的能量效率的方法以及计算机程序 | |
JP2002241846A (ja) | 鋼材の製造プロセス異常判定装置 | |
CN108364095B (zh) | 基于数据挖掘的炼钢生产过程钢水质量诊断方法 | |
Ghosh | Opto-acoustic slopping prediction system in basic oxygen furnace converters | |
KR102556151B1 (ko) | IIoT 송신기를 이용한 에너지 다소비 식품업종에서의 생산정보를 머신러닝을 기반으로 예측하는 방법과 에너지 최적화하는 방법 | |
JP4365537B2 (ja) | 鋼材の製品品質管理装置 | |
JP2018177831A (ja) | カーボン付着状態解析装置、カーボン付着状態解析方法、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 | |
WO2022044816A1 (ja) | 高炉炉況状態判定装置、高炉の操業方法及び溶銑の製造方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20190419 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20190422 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20190426 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211104 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220914 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221004 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221116 |
|
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: 20230314 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230327 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7265128 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |