JP2021060668A - 圧延計画支援装置、圧延順序決定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
上記の実施形態では、実績データとして得られた各スラブの性質値と、各スラブ間の圧延順序の差(距離)とを、各スラブを生成したチャージの単位に集約して対応づけたものを教師データとしたが、このような対応づけは必ずしもチャージの単位で行われる必要はない。例えば、スラブの幅、厚さ及び硬さのうちのいずれかの値、又はこれらの値の組み合わせに基づいて各スラブの性質の近さを判定し、この性質の近さで分類した層別を単位として、層別を代表する性質値と距離とを対応づけてもよい。このように、各スラブのスラブデータを性質の近さで分類した上で学習データを生成することにより、学習データの生成にかかる情報処理量及び処理時間を削減することができる。
Claims (8)
- 複数の金属素材を圧延処理する際に定められた前記金属素材の処理順序と、前記処理順序に相関する前記金属素材の性質に関する情報と、の過去実績を示す実績データに基づいて、前記性質と前記処理順序との相関を機械学習の手法により学習する学習部であって、前記複数の金属素材を前記性質に関する所定の条件で分類した層別ごとに前記相関を学習する学習部と、
前記相関の学習結果を示す学習データと、将来の圧延処理の対象となる金属素材の性質を示す処理対象データとに基づいて、将来の圧延処理における前記金属素材の処理順序を決定する圧延順序決定部と、
を備える圧延計画支援装置。 - 前記学習部は、第1の層別に分類された金属素材の処理順序である第1の処理順序と、第2の層別に分類された金属素材の処理順序である第2の処理順序との順序差と、前記第1の層別及び前記第2の層別の組み合わせと、の相関を学習する、
請求項1に記載の圧延計画支援装置。 - 前記圧延順序決定部は、前記学習データと、処理順序が連続する2つの金属素材の処理対象データとに基づいて、それぞれの前記金属素材が属する層別の組み合わせに対応する順序差を推定し、将来の圧延処理の対象となる金属素材について、処理順序の先頭から最後までの前記順序差の総和が所定の閾値以下となるように前記金属素材の処理順序を決定する、
請求項2に記載の圧延計画支援装置。 - 前記第1の処理順序と前記第2の処理順序との順序差は、前記第1の層別に分類された金属素材の処理順序と前記第2の層別に分類された金属素材の処理順序との組み合わせによって得られる順序差のうちの最も小さい順序である、
請求項2又は3に記載の圧延計画支援装置。 - 前記圧延順序決定部によって推定された前記順序差を、前記圧延順序決定部によって決定された前記処理順序の順に示す順序差データを生成して出力するデータ出力部をさらに備える、
請求項2から4のいずれか一項に記載の圧延計画支援装置。 - 決定された前記処理順序に基づいて行われた圧延処理の実績データを新たに入力する実績データ入力部をさらに備え、
前記学習部は新たに入力された前記実績データに基づいて前記学習データを更新する、
請求項1から5のいずれか一項に記載の圧延計画支援装置。 - 複数の金属素材を圧延処理する際に定められた前記金属素材の処理順序と、前記処理順序に相関する前記金属素材の性質に関する情報と、の過去実績を示す実績データに基づいて、前記性質と前記処理順序との相関を機械学習の手法により学習するステップであって、前記複数の金属素材を前記性質に関する所定の条件で分類した層別ごとに前記相関を学習する学習ステップと、
前記相関の学習結果を示す学習データと、将来の圧延処理の対象となる金属素材の性質を示す処理対象データとに基づいて、将来の圧延処理における前記金属素材の処理順序を決定する圧延順序決定ステップと、
を有する圧延順序決定方法。 - 複数の金属素材を圧延処理する際に定められた前記金属素材の処理順序と、前記処理順序に相関する前記金属素材の性質に関する情報と、の過去実績を示す実績データに基づいて、前記性質と前記処理順序との相関を機械学習の手法により学習するステップであって、前記複数の金属素材を前記性質に関する所定の条件で分類した層別ごとに前記相関を学習する学習ステップと、
前記相関の学習結果を示す学習データと、将来の圧延処理の対象となる金属素材の性質を示す処理対象データとに基づいて、将来の圧延処理における前記金属素材の処理順序を決定する圧延順序決定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
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JP2008168320A (ja) * | 2007-01-11 | 2008-07-24 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | 圧延ラインの組織・材質管理システム |
JP2011215873A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Jfe Steel Corp | 製造ロット作成方法、装置及びシステム |
JP2012194712A (ja) * | 2011-03-16 | 2012-10-11 | Panasonic Corp | 生産計画作成方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JP2008168320A (ja) * | 2007-01-11 | 2008-07-24 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | 圧延ラインの組織・材質管理システム |
JP2011215873A (ja) * | 2010-03-31 | 2011-10-27 | Jfe Steel Corp | 製造ロット作成方法、装置及びシステム |
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