JP2021081829A - 製造プロセスの適正化システムおよびその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】材料としての生成物について、より適正な製造プロセスを特定する。【解決手段】本発明の構成は、最終生成物、およびその製造工程の情報を受け取る入力装置１２と、主記憶装置１４に格納された生成物管理部２１に従って、前記製造工程を構成する各工程ブロックをその工程が担う機能に分解し、分解された機能の感度を前記製造工程に沿って選択することにより全製造工程における工程条件を算出する中央制御装置１１と、前記工程条件を出力する出力装置１３と、を備える製造工程適正化システム１である。【選択図】図１

Description

本発明は、複数の構成からなる製造プロセスを適正化する技術に関する。

従来、材料の製造における工程の適正化は、素材としての材料だけでなく、例えば機械等の製品に対しても行われる。製品の品質管理は、製品を構成する要素ごとに、その役割及び振る舞いを機能と定義し、その機能の繋がりにより発現する品質を、製造工程の条件を含めて管理することによって行われる。これに対して材料は、出発物質から最終的に得られる生成物に至るまで、その様態を変化させていく。

そのため、製造される材料品質の管理において、最終製品の不具合に対し、改善を図るために原因となる製造工程および工程条件を迅速に見つけ出すためには中間工程で生成される中間材料の様態も深く関係してくる。各製造工程における条件によって、製造の途中工程で得られる生成物の材料特性は大きく影響を受け、それが最終的に得られる生成物の特性にも影響を与える。材料製造への責任が問われる昨今においては、品質を担保するために中間生成工程の情報も必要となり、かつ環境対応製品製造には中間生成物の環境への影響考慮した製造が求められる。

一般的には各製造工程における条件、最終的に得られる材料特性等をデータベースに保持することが行われている。

材料の使用において想定外の不良が発生した場合、その原因を迅速に究明し製造工程を見直すには、上流の製造工程まで遡ることが必要な場合もある。また、製品仕様の変更により材料特性の変更の必要性が生じた場合も、同様に製造工程の見直しが必要となる。しかしながら、前記したデータベースを使用して上流工程における原因を発見することは、通常、多くの手間及びコストを要する。

特許文献１は事前設定されたパラメータに関して1つ以上の製造ステップにより製造される鋳造物または成形物を製造する製造プロセスを適正化する方法である。

特開２００６−３２６６８３号公報

特許文献１のシステムは、コンピュータを用いたシミュレーションによって、最適値に向けて事前設定されたパラメータに関して、１つ以上の製造ステップにより生成される鋳造物または成形物の製造プロセスを適正化する方法またはシステムである。

特許文献１は、製品ブロックのような材料特性が、どの製造工程ブロックのような工程条件に起因するかという、特性と要因との対応関係については言及していない。

そこで、本発明は、材料としての生成物について、中間生成工程を管理し、製造要求の変更などに迅速に対応した製造プロセスの適正化を目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明では、目標物性等に影響する特性に対応する制御要因における機能感度を特定し、これを調整して工程の最適化を図ることとした。制御要因とは、製造における制御の要因を示すもので、例えば、各材料・中間生成物の属性を示す材料属性や工程条件を含む。

より詳細な本発明の構成は、複数の工程からなる製造プロセスの適正化システムにおいて、前記複数の工程それぞれにおける制御要因を含む要因情報と、前記製造プロセスでの制約となる制約情報を受け付ける入力装置と、プログラムを格納した主記憶装置と、前記プログラムに従って、前記要因情報および前記製造プロセスで生成される生産物で発揮し得る機能を用いて、当該製造プロセスへの影響の度合を示す機能感度を算出し、前記機能感度に基づいて、制御要因を選択し、選択された制御要因を用いて、各工程における中間生成物の物性を特定し、特定された各中間生成物の物性を用いて、所定の条件を満たしているかを判断する中央制御装置と、当該条件を満たした制御要因を出力する出力装置とを有する製造プロセスの適正化システムである。
また、本発明にはこのシステムを用いた方法や当該方法を実行するためのプログラム製品も含まれる。

本発明によれば、より適正な製造プロセスを特定することが可能になる。

製造プロセス適正化システムの構成を説明する図である。 処理手順のフローチャートである。 工程と機能の関連を説明する図である。 工程情報を説明する図である。 工程情報を説明する図である。 機能情報を説明する図である。 機能情報を説明する図である。 原材料・中間生成物情報を説明する図である。 原材料・中間生成物情報を説明する図である。 連鎖図を説明する図である。 中間生成物の分岐を説明する図である。 要因効果図を説明する図である。 中間生成物の機能感度への工程条件の影響を説明した図である。 機能・工程関連情報を説明する図である。 機能・材料関連情報を説明する図である。

以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、１又は複数の原材料から１又は複数の最終生成物を製造する化学プラントの例である。

（用語等）
工程とは、材料の製造における個々の処理プロセスである。工程は、他の工程との間に前後関係を有する。工程の例としては、配合、塗工、加熱、冷却、撹拌、蒸留等がある。複数の工程により、最終生成物を生成する製造プロセスを構成する。

原材料とは、化学プラントが受け入れる物質である。原材料の例としては、樹脂、原油、鉄鉱石、石炭、石灰石等がある。

中間生成物とは、ある工程と他の工程との間で一時的に存在する物質である。中間生成物の例としては、ベンゼン、ナフサ、それらが合わさった混合物等がある。

最終生成物とは、化学プラントが製品として産出する物質である。生成物の例としては、燃料、塗料、薬品、化学繊維、樹脂等がある。化学繊維、樹脂等から、他の工業製品（航空機部品、衣料品、容器、衛生用品、人工臓器等）が製造される。

機能とは、生成物の用途に応じた働きである。機能の例としては、乾燥速度、酸化速度（錆び易さ）、消毒能力、洗浄力、断熱能力、耐熱性、防音能力、引張強度、粘度、接着力、着火速度、展性、延性等がある。最終生成物の用途に応じた機能は、その最終生成物の市場での評価に直結する。

（製造プロセス適正化システム）
図１は、製造プロセス適正化システム１の構成を説明する図である。製造プロセス適正化システム１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ、スピーカ、プリンター等の出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５（記憶部）を備える。

これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、工程情報３１、機能情報３２、原材料・中間生成物情報３３、機能感度情報３４及び工程適正化情報３５を格納している。

主記憶装置１４における生成物管理部２１及び表示処理部２２は、プログラムである。中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出し主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能（詳細後記）を実現する。補助記憶装置１５は、製造プロセス適正化システム１から独立した構成となっていてもよい。なお、本実施形態での「製造プロセス」とは、生成物を生成するための手順を示し、「適正化」とは、材料属性や工程条件を含む複数の制御要因から、より適切な制御要因を求めることを意味する。

また、本実施形態においては、製造プロセス適正化システム１をいわゆるクラウドで実現（サーバ化）してもよい。図１に示すように、製造プロセス適正化システム１は通信装置１６からネットワーク３を介して、各製造拠点、設計拠点などに設置された端末装置２と接続される。そして、各端末装置２の操作により、製造プロセス適正化システム１の演算を行う構成としてもよい。この場合、各端末装置２は、入力装置や出力装置（画面）を有する。そして製造プロセス適正化システム１の入力装置１２や出力装置１３を省略してもよい。

（処理手順）
図２は、製造プロセス適正化システム１の処理手順のフローチャートである。製造プロセス適正化システム１は入力された材料情報及び、受け付けた工程情報３１等の要因情報を用いて、機能の感度を算出し、工程の流れに沿って逐次的に機能感度を選択することで、中間生成物又は最終生成物を予測するシステムである。

ステップＳ２０１において、製造プロセス適正化システム１の生成物管理部２１に従って中央制御装置１１は、ユーザから入力装置１２を介して入力される工程情報３１、生成物の発揮する機能情報３２、各工程に関する工程条件を含む工程情報、製造の原材料に関する材料属性を含む原材料情報(以下、材料情報)受け付ける。ここで、工程情報および材料情報については、少なくとも一方からなる工程の制御要因を含む要因情報として受け付けてもよい。

なお、以下、生成物管理部２１や表示処理部２２に従って中央制御装置１１が処理を実行する場合、それぞれ生成物管理部２１や表示処理部２２を主体として表記する。

原材料情報は材料の種類及びその量が分かればよく、具体的にはＣＡＳ登録番号や分子構造、配合量、配合レシピ、比率でもよい。

ステップＳ２０２において、生成物管理部２１は、ユーザから入力装置１２を介して入力される製造に関する制約情報を受け付ける。この制約情報の具体例として、目標の材料物性や、中間生成物（又は最終生成物）の収率、製造時間等がある。

ステップＳ２０３において、生成物管理部２１は、入力された材料情報および工程情報と、機能情報３２から機能の感度を算出する。感度とは、生成物の機能に対する制御要因（工程条件や材料属性など）毎に、製造工程に対する関連（影響）の度合を示す情報である。ここで、材料情報および工程情報を要因情報に代えてもよい。

算出された機能の感度(以下、機能感度)は、受け付けた材料情報との関連性を示す情報と共に機能感度情報３４に記憶する。この際、機能感度は要因効果図として表示処理部２２によって出力装置１３に表示する。その一例を図１２に示す。図１２に示すように、各感度は各制御要因について、パラメータ（（１）（２）等）を変更した複数の値を算出し、表示する。

なお、本ステップでは、要因効果図の表示を省略してもよい。このため本図の詳細については、後述する。

次に、ステップＳ２０４において、入力装置１２もしくは生成物管理部２１は、Ｓ２０３で表示される要因効果図（図１２）の機能感度に関し、工程の順序に沿って逐次的に、考慮すべき工程条件および材料属性を選択する。ここで、逐次的とは、製造工程の上流側から選択を受け付けるものである。なお、この選択は、制御要因を選択する形としてもよい。

また、選択は、図１４、１５に示す機能・工程関連情報３６および機能・材料関連情報３７に従って行う。つまり、図１４、１５において、ステップＳ２０１で受け付けられた機能情報に含まれる機能で、「○」が付与された工程条件および材料属性を選択する。例えば、ステップＳ２０１で機能Ａ１が受け付けられた場合、工程条件Ｐ-Ａ１ａ、Ｐ-Ａ１ｂおよびＰ-Ｃ１ａおよび材料属性Ｍ-Ａ１ａ、Ｍ-Ｂ１ａおよびＭ-Ｃ１ａが選択される。ここで、機能・工程関連情報３６および機能・材料関連情報３７まとめて機能・要因関連情報として扱ってもよい。

なお、図１４、１５の機能・工程関連情報３６において、「〇」の代わりに、「数字」を用いてもよい。この場合、各領域に感度の度合いを示す数字を格納しておき、閾値以上の数字＝感度が記録された工程条件および材料属性を選択してもよい。また、数字を用いる場合、該当する工程条件および材料属性のうち、最大値を示す数字の工程条件および材料属性を選択してもよい。図１４、１５の機能・工程関連情報３６の詳細については、後述する。

またさらに、「〇」のような有無を示す情報や数字以外の記号を示す情報を用いてもよい。これには、○△×といった複数の種別を示す情報が該当する。そして、○のみ、○および△など選択された記号の工程条件および材料属性を選択する。

そして、生成物管理部２１が選択した工程条件および材料属性を、入力された材料情報および工程情報と共に工程適正化情報３５に記憶する。

また、本選択は、複数まとめて行ってもよいし、順序は任意の順序でも構わない。但し、後述のステップＳ２０６で、各工程における選択の終了を確認できることが必要となる。

次に、ステップＳ２０５において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０４で選択された制御要因（工程条件および材料属性）と対応する機能感度の組み合わせから、中間生成物を予測する。この予測は、Ｓ２０４で選択された制御要因に対し、ステップＳ２０３で算出された複数パラメータ（（１）（２）等）毎の機能感度を用いる。そして、これら機能感度については、図１２に示す要因効果図のようにパラメータを変化させた機能感度を制御要因毎に表示する。つまり、本ステップでは、ステップＳ２０２で表示された要因効果図から、ステップＳ２０４で選択された情報が選択的に表示されることになる。

そして、表示された要因効果図において、入力装置１２を介して、表示された機能感度から制御要因毎に機能感度を選択する。そして、選択された機能感度に対応するパラメータを特定し、これを用いて予測を実行する。

ここで、図１２および１３を用いて、要因効果図の詳細およびこれを用いた選択の詳細を説明する。

図１２に示す要因効果図の横軸は、工程条件及び材料属性である。工程条件及び材料属性は、システムの利用者（ユーザ）によって制御され得る値を示す“制御要因”である。本実施形態での制御要因は、工程条件および材料属性を含む。そして、制御要因のＰ-Ａ１ａ〜Ｍ−Ｃ１ｂのそれぞれは、図１４および１５に示す工程条件、材料属性のそれぞれに対応する。なお、工程を示す“Ａ”〜“Ｃ”の順で上流側から下流側を示す。

また、制御要因の括弧付き数字は、制御要因のパラメータを識別するものである。このため、図１２上でプロットされた感度は、各制御要因でパラメータを変化させた場合それぞれの感度を示す。

要因効果図５１の縦軸は、各機能に対する工程条件又は材料属性の感度である。これは、上述のように、ステップＳ２０３で入力される。機能の感度はある工程条件又は材料属性に対して機能が発現される大きさを示す。信号雑音比（ＳＮ比）の平均の傾きや、２乗した値であってもよく、入力された材料情報から感度を算出してもよい。

信号雑音比は、ある物理量の信号の分散を雑音の分散で除算した値であり、信号雑音比が大きいほど、雑音の影響は小さい。

また、図１２の要因効果図の（１）（２）等は、上述のとおりその制御要因のパラメータを変化させた場合を示す。例えば、材料属性（Ｍ−）ではその原料属性を変化させた場合の感度の変化を示す。また、工程条件（Ｐ−）では加工等の条件（加熱温度、加工時間、圧力等）を変化させた場合の感度の変化を示す。

要因効果図５１は、生成物ごとに作成される。図１２を見ると、以下のことがわかる。
・制御要因Ｐ-Ａ１ｂやＰ-Ｂ１ａの機能感度はばらつきが大きく、この機能に大きな影響を及ぼす。つまり、パラメータを変化させることで、比較的機能に影響を与えることが可能になる。
・制御要因Ｐ-Ａ１ｂやＰ-Ｂ１ａ以外の制御要因の機能感度は、ほぼ同じ水準であり、大きく影響を受けないことが分かる。つまり、パラメータを変化させても、比較的機能に影響は与えられない。

したがって、上述したばらつきの大きな制御要因のパラメータを変化させると、効果的に以降の中間生成物や最終生成物の機能を調整することになる。つまり、目標の特性を有する最終生成物への製造の制御について、効率的な調整が可能となる。このため、本ステップでの機能感度の選択は、入力装置１２を介して人手で行う他、以下のとおり実施してもよい。生成物管理部２１はパラメータを変化された場合の機能感度の変化の割合が所定値以上のもの（傾きが所定以上のもの）を選択する構成としてもよい。

図１３は、異なる制御要因を選択した場合における、要因効果図を用いた機能の感度の具体例である。異なる制御要因を選択とは、制御要因のパラメータを変えて複数の中間生成物を生成することを意味する。ここでは、原材料から工程Ｃにおいて、［１］、［２］および、［３］の制御要因のパラメータのセット（以下パラメータセット）を変化させた場合の中間生成物Ｃ１ａ（１）、（２）および中間生成物Ｃ１（３）とその感度を示す。原材料からパラメータセット［１］を選択した場合、中間生成物Ｃ１（１）が形成され、その時の感度は破線で連結されている。また、原材料からパラメータセット［３］を選択した場合の中間生成物Ｃ１（３）の感度も同様に連結されている。

図１３より工程Ｃおよびその上流の工程での制御要因に関し、含む以下のことが分かる。
・中間生成物Ｃ１（１）では、制御要因Ｐ-Ａ１ａ、Ｐ-Ａ１ｂ、Ｐ-Ａ２ａおよびＭ-Ａ１ａにおいて比較的感度が大きく、その他においては、比較的感度が小さい。
・中間生成物Ｃ１（３）では、制御要因Ｐ-Ａ２ａ、Ｍ-Ａ１ａおよびＭ-Ｂ１ａにおいて比較的感度が大きく、その他においては比較的感度が小さい。
・中間生成物Ｃ１（１）と中間生成物Ｃ１（３）では制御要因Ｐ-Ａ２ａに対しては類似した感度の傾向をもつが、制御要因Ｍ-Ａ１ａに対しては異なる傾向をもつ。

例えば、図１１のような製造工程をもつ樹脂材料について示す。このような工程をもつ材料の製造において、工程Ｃが配合工程であり、工程がもつ機能に粘度があったとする。工程Ｃにおける制御要因の組を、［１］においては温度が高く、反応時間を長く選択し、［３］においては温度が低く、反応時間を短く選択したとき、中間生成物Ｃ１（１）は粘度が高く、中間生成物Ｃ１（３）は粘度の低いものが得られる。

ここで、工程Ｃから連鎖する工程Ｄがフィルム化工程であり、工程がもつ流動性の機能をもつとする。流動性に関する機能感度の制御要因のパラメータに温度があった場合、温度を［１］とした中間生成物Ｃ１（１）を受け付けた工程Ｄでは、流動性に関する温度の感度は大きくなる。パラメータである温度を［３］とした、中間生成物Ｃ１（３）を受け付けた工程Ｄでは、流動性に関する温度の感度は低くなる。

その他にも分散性や成形性などの機能感度にも影響を与え、中間生成物がより細かく分岐する。

なお本ステップでは、中間生成物は、実際に測定した結果を入力してもよい。そして、中間生成物の物性を示す情報を特定し、これを、受け付けた情報と関連づけて工程適正化情報３５に記憶する。

次に、ステップＳ２０６において、生成物管理部２１は、最終製造工程まで、ステップＳ２０５まで処理が終了しているか判断する。具体的には、ステップＳ２０１において受け付けた工程情報３１が示す各工程に対して前記ステップＳ２０３からステップＳ２０５が実施されたか確認する。各工程が実施された場合、ステップＳ２０８へと情報が渡される。

ステップＳ２０６において、最終工程まで処理が終わっていない、つまり、Ｎｏと判断された場合、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０３に戻る。つまり、ステップＳ２０６で記憶した材料情報を用いて、ステップＳ２０３からステップＳ２０６を、ステップＳ２０６において、最終工程であると判断されるまで、繰り返す。繰り返しの処理によって得られた情報は、関連情報を含めて工程適正化情報３５に記憶する。

ステップＳ２０６において、最終工程まで処理が終わった、つまり、Ｙｅｓと判断された場合、ステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０８において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０３からＳ２０５において選択した機能感度情報から、関連する制御要因を抽出し、中央制御装置１１によって工程適正化指標を算出する。算出した工程適正化指標は工程適正化情報３５に記憶する。

ステップＳ２０９において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０２で受け付けた制約条件に関連する数値を算出し、工程適正化指標が収束しているか解析する。生成物管理部２１は、その結果を一連の関連情報と共に工程適正化情報３５に記憶する。生成物管理部２１は、所定の条件を満たしている場合、これらの情報を特定し、ステップＳ２１１に進む。収束していない場合は、ステップＳ２１０に進む。なお、所定の条件とは、制約条件を満たしている又は、工程適正化指標が収束している場合を含む。

ステップＳ２１０において、生成物管理部２１は、最初の工程からこれまで選択していない工程条件の組に対してＳ２０３から検討を行う。この際、既存の検討の結果を使用し、任意の工程ブロックから工程の流れに沿って検討を行うことも可能である。

ステップＳ２１１において、表示処理部２２は、出力装置１３に、ステップＳ２０９で特定された工程適正化指標及び、工程適正化指標の履歴、各工程における工程条件を出力する。

この他にも任意の機能または工程条件、材料属性に対して機能感度情報３４、機能・材料関連情報３７を出力してもよい。以上で、本処理が終了する。

なお、本実施形態では、ステップＳ２０６で最終工程か判断し、ステップＳ２０７、Ｓ２１０を介して、Ｓ２０３以降の処理をループしているが、以下の代替案を実行してもよい。ステップＳ２０５までの処理を行った製造工程までを考慮して、ステップＳ２０９の判断を行う。この結果、制約を満たすもしくは収束する場合は、以降の製造工程の制御要因はそのままで確定させる。ステップＳ２０９で、制約を満たさずもしくは収束しない場合は、次製造工程までの処理をＳ２０５まで実行し、ステップＳ２０９の判断を実行する。

以上のように、図２に示す処理は、最終工程まで工程適正化指標をまとめて算出してもよいし、各製造工程までの工程適正化指標を段階的に算出してもよい。なお、後者の場合、製造工程を複数ごとに算出してもよい。

なお、上記の各用語の意味は、以下のとおりである。

工程条件とは、工程における製造の条件である。工程条件の例としては、反応器の温度、反応器の圧力、反応時間等がある。

材料情報とは、投入される原材料又は中間生成物の種類及び量（混合比率）、産出される最終生成物又は中間生成物の種類及び量と、原材料又は中間生成物、最終生成物に紐づいた材料属性である。

材料属性は中間生成物または最終生成物がもつ物理化学的性質であり、各々の原材料又は中間生成物、最終生成物が１又は複数存在する。材料属性の例としては分子量、分子構造、官能基、比重、融点、沸点、水素イオン濃度、特定の成分の含有量等がある。
（階層構造）
前記した、工程、原材料、中間生成物及び機能のそれぞれは、階層構造を有する。工程については、例えばあるラインの工程は、当該ライン内での第１工程、第２工程、第３工程、・・・を含む。原材料については、例えば原材料が混合物である場合、原材料Ａは、複数の混合成分Ａ１、Ａ２、・・・を含む。中間生成物についても同様である。機能については、例えば、酸化速度は、区分された各温度帯での酸化速度を含み、防音能力は、区分された各周波数帯に対する防音能力を含み、展性は、特定方向への展性を含む。

図３は工程情報と機能情報の関連を説明する図である。補助記憶装置１５に格納される工程条件３１は、生成物Ｐ１に関連付けて、工程Ａ、・・・工程Ｃを示す長方形が矢印で結ばれている。長方形は“ブロック”とよばれ、矢印は、“エッジ”と呼ばれる。エッジの向きで明らかなように、これらのブロックは、工程Ａ、工程Ｂ、工程Ｃの順に順序付けられている。工程はさらに１又は複数の機能のブロックを内包する。機能Ａ・・・機能Ｅは同じ機能であっても良い。

具体例としては、樹脂の合成工程である工程Ａは、粘度の機能ブロック及び分散性の機能ブロックをもつ。また、加熱工程である工程Ｂは、流動性の機能ブロックをもつ場合が挙げられる。

（工程情報）
図４及び図５は、工程情報３１を説明する図である。まず図４に注目する。補助記憶装置１５に格納される工程条件３１は、生成物Ｐ１に関連付けて、工程Ａ１、工程Ａ２、・・・、工程Ｃ２を示すブロックを、矢印で連結して記憶している。工程Ａ１、工程Ａ２及び工程Ａ３は、上位の工程Ａに属している。工程Ｂ１、工程Ｂ２及び工程Ｂ３は、上位の工程Ｂに属している。工程Ｃ１及び工程Ｃ２は、上位の工程Ｃに属している。上位の工程Ａ、工程Ｂ及び工程Ｃは、生成物Ｐ１の工程に属している。

工程情報３１は、工程条件Ｐ−Ａ１ａ、工程条件Ｐ−Ａ１ｂ及び工程条件Ｐ−Ａ１ｃを示す長方形を、工程Ａ１に関連付けて記憶している。これらの長方形もまた、ブロックと呼ばれる。図４では記載を省略しているが、同様に工程情報３１は、工程Ａ２、工程Ａ３、・・・、工程Ｃ２に関連付けて、それぞれの工程条件を記憶している。結局、生成物の識別子としての“Ｐ１”を特定することによって、図２のすべてのブロック、ブロック間の順序、ブロック間の対応関係、及び、ブロック間の階層構造が特定されることになる。

図５に注目する。図５もまた補助記憶装置１５に格納される工程情報３１である。図５の工程情報３１は、本質的には図４の工程情報３１と同じである。図５の工程情報３１は、ブロックの階層関係がより視認しやすい“ツリー構造”を有する。ツリー構造のルート（根、頂点）には、“生成物Ｐ１”を示すブロックが存在し、ツリー構造の末端のリーフ（葉）には、工程条件を示すブロックが存在する。

ブロック間の線分もまた、“エッジ”と呼ばれる。図５のエッジは、図４のエッジとは異なり、向きを有さない。しかしながら工程情報３１は、エッジに関連付けて、工程間の情報（例えば、流れる原材料若しくは中間生成物、又は、引き継がれる工程条件）を記憶してもよい。

工程情報３１は、生成物ごとに１つ存在し、それぞれに対して工程全体のパフォーマンスが記憶される。工程情報３１の型式は、特に限定されず、図４の型式でもよいし、図５の型式でもよいし、他の型式（例えば、直前の工程、直後の工程、属する上位の工程及び工程条件を、工程ごとに記憶した表型式）でもよい。

ここで、制御要因の一例である工程条件の名付け方法について説明する。最上位のアルファベットＰは、制御要因のうち工程条件であることを示す。そして、ハイフンのあとのアルファベットおよび数字がその工程を示す。そして、最後のアルファベットの小文字は工程条件を識別するために付与するものである。例えば、Ｐ−Ａ１ａは、工程Ａで用いる材料（ないし中間生成物）Ａ１の工程条件ａを示すものである。

（機能情報）
図６及び図７は、機能情報３２を説明する図である。まず図６に注目する。補助記憶装置１５に格納される機能情報３２は、生成物Ｐ１に関連付けて、機能Ａ１、機能Ａ２、機能Ｂ１、・・・、機能Ｃ１を示す長方形を記憶している。長方形は、“ブロック”と呼ばれる。機能Ａ１及び機能Ａ２は、上位の機能Ａに属している。機能Ｂ１、機能Ｂ２及び機能Ｂ３は、上位の機能Ｂに属している。機能Ｃ１は、上位の機能Ｃに属している。上位の機能Ａ、機能Ｂ及び機能Ｃは、生成物Ｐ１の機能に属している。生成物の識別子としての“Ｐ１”を特定することによって、図６のすべてのブロック、及び、ブロック間の階層構造が特定されることになる。

図７に注目する。図７もまた補助記憶装置１５に格納される機能情報３２である。図７の機能情報３２は、本質的には図６の機能情報３２と同じである。図７の機能情報３２は、ブロックの階層関係がより視認しやすい“ツリー構造”を有する。ツリー構造のルートには、“生成物Ｐ１”を示すブロックが存在し、ツリー構造の末端のリーフには、機能を示すブロックが存在する。ブロック間の線分は、“エッジ”と呼ばれる。機能情報３２は、エッジに関連付けて、機能間の寄与の程度、又は、機能が発揮する定量的若しくは定性的な関係を記憶してもよい。

機能情報３２は、生成物ごとに１つ存在する。機能情報３２の型式は、特に限定されず、図４の型式でもよいし、図５の型式でもよいし、他の型式（例えば、属する上位の機能を、機能ごとに記憶した表型式）でもよい。

（原材料・中間生成物情報）
図８及び図９は、各原材料、中間生成物の関係やこれらと材料特性の関係を示す原材料・中間生成物情報３３を説明する図である。まず図８について、説明する。原材料Ｘ１、原材料Ｘ２及び中間生成物Ｃは、生成物Ｐ１の原材料・中間生成物に属しており、補助記憶装置１５の原材料・中間生成物情報３３に格納される。本実施形態では、上述のとおり工程をＡ、Ｂといったアルファベットの大文字で示すが、原材料は生成工程がないため、Ｘと表現する。中間生成物Ｃ１、中間生成物Ｃ２は生成物Ｐ１と関連付けて、同様に補助記憶装置１５の原材料・中間生成物情報３３に格納される。長方形は、“ブロック”と呼ばれる。上位の中間生成物Ｃ１及び中間生成物Ｃ２は、上位の中間生成物Ｃに属している。原材料Ｘ１及び原材料Ｘ２も中間生成物Ｃのように、原材料を内包していても良い。

原材料・中間生成物情報３３は、材料属性Ｍ-Ｘ１ａ、材料属性Ｍ-Ｘ１ｂ及び材料属性Ｍ-Ｘ１ｃを示す長方形を、原材料Ａ１に関連付けて記憶している。これらの長方形もまた、ブロックと呼ばれる。原材料・中間生成物情報３３は、材料属性Ｍ-Ｃ１ａ及び材料属性Ｍ-Ｃ１ｂを示す長方形を、中間生成物Ｃ１に関連付けて記憶している。図８では記載を省略しているが、同様に原材料・中間生成物情報３３は、中間生成物Ｃ２に関連付けて、その材料属性を記憶している。結局、生成物の識別子としての“Ｐ１”を特定することによって、図６のすべてのブロック、ブロック間の対応関係、及び、ブロック間の階層構造が特定されることになる。ここで、原材料や中間生成物の名付け方法について説明する。最上位のアルファベットは、その原材料や中間生成物が生成される工程を示す。また、次の数字はその工程における原材料ないし中間生成物を識別する数字である。例えば、中間生成物Ｃは、工程Ｃで生成される中間生成物を示し、その工程で複数の中間生成物が生成される場合、数字を付与して識別する。なお、原材料は製造工程を管理しないため、Ｘを付与する。

また、制御要因である材料特性は以下のとおり名付ける。最上位のＭは、制御要因のうち、材料特性を示す。そして、ハイフンのあとのアルファベットおよび数字がその材料を示す。そして、最後のアルファベットの小文字は材料特性を識別するために付与するものである。例えば、Ｍ−Ａ１ａは、工程Ａで用いる材料（ないし中間生成物）Ａ１の材料属性ａを示すものである。

原材料Ｘ１及び原材料Ｘ２に対して、中間生成物Ｃのように下位のブロックを内包していてもよい。具体的には原材料Ｘに対しては原材料Ｘ１、原材料Ｘ２、原材料Ｘ３等がある。

次に、図９について説明する。図９もまた補助記憶装置１５に格納される原材料・中間生成物情報３３である。図９の原材料・中間生成物情報３３は、本質的には図８の原材料・中間生成物情報３３と同じである。図９の原材料・中間生成物情報３３は、ブロックの階層関係がより視認しやすい“ツリー構造”を有する。ツリー構造のルートには、“生成物Ｐ１”を示すブロックが存在し、ツリー構造の末端のリーフには、材料属性を示すブロックが存在する。ブロック間の線分もまた、“エッジ”と呼ばれる。原材料・中間生成物情報３３は、エッジに関連付けて、原材料間の関係（例えば、原材料が含有される際の条件）を記憶してもよい。

原材料・中間生成物情報３３は、生成物ごとに１つ存在する。原材料・中間生成物情報３３の型式は、特に限定されず、図８の型式でもよいし、図９の型式でもよいし、他の型式（例えば、属する上位の原材料（又は中間生成物）及び材料属性を、原材料（又は中間生成物）ごとに記憶した表型式）でもよい。

（連鎖図）
図１０は、連鎖図５２を説明する図である。製造プロセス適正化システム１は、工程情報３１（図４）を使用して連鎖図５２を作成することができる。具体的には、製造プロセス適正化システム１は、連鎖図５２における工程間の前後関係を、図４におけるエッジの方向によって認識することができる。

図１１は中間生成物の分岐に関する図である。原材料から中間生成物Ｃ１、・・・、中間生成物Ｄ１、工程Ｅまで矢印で結ばれている。矢印のそばに記載された[１]、・・・、［３］は工程Ｃにおける制御要因のパラメータセットを表す。それぞれの制御要因のパラメータを条件として生成した中間生成物Ｃ１（１）、・・・、中間生成物Ｃ１（３）から、工程Ｄにおける制御要因のパラメータセット［４、］・・・、［１２］によって、異なる中間生成物Ｄ１（４）、・・・、Ｄ１（１２）が得られる。ここでは省略しているが、中間生成物Ｄ１から、工程Ｅにおける工程条件によってさらに得られる中間生成物が分岐する。

（機能・工程関連情報）
図１４は、制御要因が工程条件である機能・工程関連情報３６を説明する図である。機能・工程関連情報３６は、横軸（列）に工程条件を有し、縦軸（行）に機能を有するマトリクスである。機能・工程関連情報３６は、生成物ごとに１つ存在する。本図では、機能・工程関連情報３６のマトリクスの交点のセルに、工程条件と機能との関連性を記憶している。関連性の具体例として、例えば以下の例１〜４がある。
〈例１〉関連が有ることのみを示す情報（例えば、有り＝○）
〈例２〉関連の程度を示す数値
〈例３〉関連の程度を示す重み（列又は行ごとの合計値が決まっている）
〈例４〉関連の程度を示す数式（機能及び工程条件が数値で示される場合、一方を説明変数とし他方を目的関数とする関数）
関連が全くない場合や、関連が不明である場合は、空欄または関連無しもしくは関連不明を示す情報（例えば、無し＝×、不明＝？）を記憶してもよい。

（機能・材料関連情報）
図１５は、制御要因が材料属性である機能・材料関連情報３７を説明する図である。機能・材料関連情報３７は、横軸（列）に材料属性を有し、縦軸（行）に機能を有するマトリクスである。機能・材料関連情報３７は、生成物ごとに１つ存在する。図１５は、生成物Ｐ１についての機能・材料関連情報３７である。機能・材料関連情報３７は、マトリクスの交点のセルに、属性と機能との関連性を記憶している。関連性の具体例として、例えば以下の例５〜８がある。
〈例５〉関連が有ることのみを示す情報（例えば、有り＝○）
〈例６〉関連の程度を示す数値
〈例７〉関連の程度を示す重み（列又は行ごとの合計値が決まっている）
〈例８〉関連の程度を示す数式（機能及び材料属性が数値で示される場合、一方を説明変数とし他方を目的関数とする関数）
関連が全くない場合や、関連が不明である場合は、空欄または関連無しもしくは関連不明を示す情報（例えば、無し＝×、不明＝？）を記憶してもよい。

（工程適正化情報）
工程適正化情報３５は、その各工程間において投入される原材料（又は中間生成物）及び、要因効果図、選択された工程条件、算出される中間生成物（又は生成物）との前後関係を含む関連性、製造に必要となる時間及び、製造費、中間生成物または最終生成物の収率、ＳＮ比等を記憶しており、これらの組み合わせから算出される各工程での工程適正化指標も同様に記憶される。

工程適正化指標は工程適正化情報３５の任意の組み合わせから算出される。工程適正化指標の具体例としては、下記の数１に示すような製造にかかる時間（Ｔ）及び、製造費（Ｃ）、収率の逆数（Ｙ）、ＳＮ比（Ｒ）に対して任意の重みづけ係数（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を掛け、足しあげた値がある。
Ｅ ＝ ａＴ＋ ｂＣ ＋ ｃＹ ＋ ｄＲ ・・・（数１）
その他の情報を指標として用いてもよい。

適正化のフローチャートにおいて、工程適正化指標の値がユーザにより任意に定めたしきいとなる数値以下に収束した場合に、適正化したと判断する。その他にも、工程適正化指標の近似曲線が横ばいになり、傾きが０になった場合でもよい。

工程適正化指標は制御要因と各機能ブロックに対する全組み合わせ総当たり的に算出する方法や、重複を避けてランダムに算出方法があるが、機械学習を用いて算出することが望ましい。

（活用例）
一部の原材料または中間生成物の機能感度に関わる材料情報がない場合がある。
具体的には図５において、流動性に関わる表面張力の情報が工程Ａ２で欠損したとする。
この場合、出力装置１３は、以下の情報を出力する。
・工程 ： 工程Ａ２
・機能： 流動性
・材料情報 ：分子式、表面張力
ユーザは欠損したデータを測定し、原材料・中間生成物情報３３に記憶させることや、原材料・中間生成物情報３３に仮に傾向を入力することができる。
また、流動性に関わる機能・工程関連情報３６又は、流動性に関わる機能・材料関連情報３７等を出力することもできる。例えば、機能・工程関連情報３６において、工程Ａ２は流動性に対する感度が他の工程に比べて著しく小さかった場合、ユーザはこのデータの欠損を無視する選択もできる。

ある生成物に対して、機能感度の情報が欠損又は確度が低い場合がある。その場合は、ユーザは機能・工程関連情報３６又は機能・材料関連情報３７、もしくは両方を出力し、実験計画を立案することができる。その結果を機能感度情報３４に記憶させることができる。

ユーザは図１０に示す工程をもつ生成物Ｐ１の製造において、工程Ｂ１における工程条件の影響を知りたい場合がある。この場合、工程条件Ａ１から得られた中間生成物Ｃ１の材料情報を用いて、工程Ｃ１の工程条件の組を固定した条件で、工程Ｂ１および工程Ｃ１に対して繰り返し検証を行うことができる。
（本実施形態の効果）
本実施形態の製造プロセス適正化システム１の効果は以下の通りである。
（１）製造プロセス適正化システム１は、所望の材料特性を得られる製造工程の適正化ができる。
（２）製造プロセス適正化システム１は、中間生成物の管理を含めた最終生成物の品質保証ができる。
（３）製造プロセス適正化システム１は、製造工程での段階的な品質管理による最終製品の品質保証ができる。
（４）製造プロセス適正化システム１は、最終生成物の機能に影響を及ぼす工程または工程条件、中間生成物の特定ができる。
（５）製造プロセス適正化システム１は、製品不具合や顧客要求による材料の仕様変更等への迅速な対応ができる。
（６）製造プロセス適正化システム１は、中間生成物の管理を含めた副生成物が少なく、環境を考慮した製造ができる。

なお、本発明は前述の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前述の実施形態は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施形態のある構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 製造プロセス適正化システム
１１ 中央制御装置
１２ 入力装置
１３ 出力装置
１４ 主記憶装置
１５ 補助記憶装置
２１ 生成物管理部
２２ 表示処理部
３１ 工程情報
３２ 機能情報
３３ 原材料・中間生成物情報
３４ 機能感度情報
３５ 工程適正化情報

Claims (12)

1. 複数の工程からなる製造プロセスの適正化システムにおいて、
   前記複数の工程それぞれにおける制御要因を含む要因情報と、前記製造プロセスでの制約となる制約情報を受け付ける入力装置と、
   プログラムを格納した主記憶装置と、
   前記プログラムに従って、前記要因情報および前記製造プロセスで生成される生産物で発揮し得る機能を用いて、当該製造プロセスへの影響の度合を示す機能感度を算出し、前記機能感度に基づいて、制御要因を選択し、選択された制御要因を用いて、各工程における中間生成物の物性を特定し、特定された各中間生成物の物性を用いて、所定の条件を満たしているかを判断する中央制御装置と、
   当該条件を満たした制御要因を出力する出力装置とを有することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
2. 請求項１に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
   前記中央制御装置は、当該制御要因の複数のパラメータ毎に前記機能感度を算出し、複数のパラメータ毎に算出された前記機能感度の選択を受け付け、選択された前記機能感度のパラメータを用いて生成した中間生成物の物性を特定することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
3. 請求項２に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
   前記中央制御装置は、前記制御要因と前記中間生成物の機能の関連性を示す機能・要因関連情報を用いて、前記制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
4. 請求項３に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
   前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の有無を示す情報を記録し、
   前記中央制御装置は、前記関連が有を示す制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
5. 請求項３に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
   前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の程度を示す情報を記録し、
   前記中央制御装置は、前記関連が予め定めた以上の制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
6. 請求項１乃至５のいずれかに記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
   前記制御要因は、前記工程に関する工程条件および原材料の材料属性の少なくとも一方を含むことを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
7. 複数の工程からなる製造プロセスの適正化システムを用いた製造プロセスの適正化方法において、
   前記複数の工程それぞれにおける制御要因を含む要因情報を受け付け、
   前記製造プロセスでの制約となる制約情報を受け付け、
   前記要因情報および前記製造プロセスで生成される生産物で発揮し得る機能を用いて、当該製造プロセスへの影響の度合を示す機能感度を算出し、
   前記機能感度に基づいて、制御要因を選択し、
   選択された制御要因を用いて、各工程における中間生成物の物性を特定し、
   特定された各中間生成物の物性を用いて、所定の条件を満たしているかを判断し、
   当該条件を満たした制御要因を出力することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
8. 請求項７に記載の製造プロセスの適正化方法において、
   前記機能感度の算出は、当該制御要因の複数のパラメータ毎に前記機能感度を算出し、
   中間生成物の特定は、複数のパラメータ毎に算出された前記機能感度の選択を受け付け、選択された前記機能感度のパラメータを用いて生成した中間生成物の物性を特定することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
9. 請求項８に記載の製造プロセスの適正化方法において、
   前記制御要因の選択は、前記制御要因と前記中間生成物の機能の関連性を示す機能・要因関連情報を用いて、前記制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
10. 請求項９に記載の製造プロセスの適正化方法において、
    前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の有無を示す情報を記録し、
    前記制御要因の選択は、前記関連が有を示す制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
11. 請求項９に記載の製造プロセスの適正化方法において、
    前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の程度を示す情報を記録し、
    前記制御要因の選択は、前記関連が予め定めた以上の制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
12. 請求項７乃至１１のいずれかに記載の製造プロセスの適正化方法において、
    前記制御要因は、前記工程に関する工程条件および原材料の材料属性の少なくとも一方を含むことを特徴とする製造プロセスの適正化方法。

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