JP2024034510A - Operation control device and method - Google Patents

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一行 太田
和朗 徳永
慎二 中川
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Abstract

【課題】より熟練者の感性に近い制御を行い得る制御装置及び方法を提案する。【解決手段】制御対象を所定状態に制御するための制御目標を算出し、算出した制御目標を制御対象に送信するようにして、制御対象を制御し、制御対象に対する人手での介入操作による第1の補正量と、当該介入操作が行われたときの制御対象の制御結果とを取得し、取得した第1の補正量及び制御対象の制御結果に基づいて、制御対象の制御結果に対する第1の補正量を学習し、現在の制御対象の制御結果を取得し、取得した制御対象の制御結果と、学習部による学習により得られた学習済モデルとを利用して制御目標に対する第2の補正量を算出し、算出した第2の補正量により制御目標を補正し、又は、算出した第2の補正量を制御対象に送信するようにした。【選択図】 図13The present invention proposes a control device and method that can perform control closer to the sensibilities of an expert. [Solution] A control target for controlling the controlled object to a predetermined state is calculated, the calculated control target is transmitted to the controlled object, the controlled object is controlled, and the control target is controlled by manual intervention on the controlled object. 1 correction amount and the control result of the controlled object when the intervention operation is performed, and based on the obtained first correction amount and the control result of the controlled object, the first correction amount for the control result of the controlled object is obtained. learns the correction amount of the control target, obtains the control result of the current controlled object, and makes a second correction to the control target using the obtained control result of the controlled object and the learned model obtained by learning by the learning section. The control target is corrected using the calculated second correction amount, or the calculated second correction amount is transmitted to the controlled object. [Selection diagram] Figure 13

Description

本発明は運転制御装置及び方法に関し、例えば、炭素電極を焼成する炉の運転を制御する運転制御装置に適用して好適なものである。 The present invention relates to an operation control device and method, and is suitable for application to, for example, an operation control device that controls the operation of a furnace for firing carbon electrodes.

近年、産業全体としてビッグデータに対するAI(Artificial Intelligence)の利活用が進められている。製造業では、センサ等で取得した操業プロセスデータや、抜取り検査等で取得した品質データ等を数理的に解析し、品質や歩留まりの安定化を目的とした製造ラインなどの制御対象装置の稼働状況や設定値を最適化する技術に対するニーズが高まっている。 In recent years, the industry as a whole has been promoting the use of AI (Artificial Intelligence) for big data. In the manufacturing industry, operational process data acquired by sensors, etc., quality data acquired through sampling inspections, etc. are mathematically analyzed to determine the operating status of controlled equipment such as production lines with the aim of stabilizing quality and yield. There is a growing need for technology to optimize settings and settings.

なお、制御対象装置の稼働状況や設定値を最適化する技術として、例えば特許文献1には、廃棄物焼却炉において、熟練又は経験を積んだ熟練オペレータが各自の判断により行っていた介入操作を、熟練オペレータに代わって、機械学習によって生成された操作学習済みモデルに基づいて実行することが開示されている。 In addition, as a technology for optimizing the operating status and set values of a controlled device, for example, Patent Document 1 describes an intervention operation that was previously performed by skilled or experienced operators based on their own judgment in a waste incinerator. , it is disclosed that an operation is executed in place of a skilled operator based on a learned model generated by machine learning.

特開2021-8991号公報JP 2021-8991 Publication

しかしながら、特許文献1には、機械学習やその他の統計的手法を用いることで機器や装置の制御を自動化する方法が提案されているものの、そこに人の介入があった場合の自動制御と人の介入操作とを協調させた制御手法については何らの開示もなされていない。 However, although Patent Document 1 proposes a method of automating the control of equipment and equipment by using machine learning and other statistical methods, automatic control and human intervention when there is human intervention are proposed. There is no disclosure regarding a control method that coordinates the intervention operations.

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、自動制御と人の介入操作とを協調させた制御を行い得、より熟練者の感性に近い制御を行い得る制御装置及び方法を提案しようとするものである。 The present invention has been made in consideration of the above points, and attempts to propose a control device and method that can perform control that coordinates automatic control and human intervention, and that can perform control that is closer to the sensibilities of an expert. That is.

かかる課題を解決するため本発明においては、制御対象を所定状態に制御する制御装置において、前記制御対象を前記所定状態に制御するための制御目標を算出し、算出した前記制御目標を前記制御対象に送信するようにして、前記制御対象を制御する制御目標計算部と、前記制御対象に対する人手での介入操作による第1の補正量と、当該介入操作が行われたときの前記制御対象の制御結果とを取得し、取得した前記第1の補正量及び前記制御対象の制御結果に基づいて、前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を学習する学習部と、現在の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した前記制御対象の制御結果と、前記学習部による学習により得られた学習済モデルとを利用して前記制御目標に対する第2の補正量を算出する補正情報計算部とを設け、前記補正情報計算部が、算出した前記第2の補正量により前記制御目標を補正し、又は、算出した前記第2の補正量を前記制御対象に送信するようにした。 In order to solve this problem, in the present invention, in a control device that controls a controlled object to a predetermined state, a control target for controlling the controlled object to the predetermined state is calculated, and the calculated control target is applied to the controlled object. a control target calculation unit that controls the controlled object, a first correction amount due to a manual intervention operation on the controlled object, and control of the controlled object when the intervention operation is performed; a learning unit that acquires the result and learns the first correction amount for the control result of the controlled object based on the obtained first correction amount and the control result of the controlled object; and the current controlled object. a correction information calculation unit that calculates a second correction amount for the control target using the acquired control result of the controlled object and the learned model obtained by learning by the learning unit; and the correction information calculation unit corrects the control target using the calculated second correction amount, or transmits the calculated second correction amount to the controlled object.

また本発明においては、制御対象を所定状態に制御する制御装置により実行される制御方法であって、前記制御対象を前記所定状態に制御するための制御目標を算出し、算出した前記制御目標を前記制御対象に送信するようにして、前記制御対象を制御する第1のステップと、前記制御対象に対する人手での介入操作による第1の補正量と、当該介入操作が行われたときの前記制御対象の制御結果とを取得し、取得した前記第1の補正量及び前記制御対象の制御結果に基づいて、前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を学習する第2のステップと、現在の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した前記制御対象の制御結果と、前記学習部による学習により得られた学習済モデルとを利用して前記制御目標に対する第2の補正量を算出する第3のステップとを設け、前記第3のステップにおいて、前記制御装置は、算出した前記第2の補正量により前記制御目標を補正し、又は、算出した前記第2の補正量を前記制御対象に送信するようにした。 The present invention also provides a control method executed by a control device that controls a controlled object to a predetermined state, the method comprising: calculating a control target for controlling the controlled object to the predetermined state; A first step of controlling the controlled object by transmitting it to the controlled object, a first correction amount by a manual intervention operation on the controlled object, and the control when the intervention operation is performed. a second step of learning the first correction amount for the control result of the controlled object based on the obtained first correction amount and the control result of the controlled object; Acquire the current control result of the control target, and calculate a second correction amount for the control target using the acquired control result of the control target and the learned model obtained by learning by the learning unit. and in the third step, the control device corrects the control target using the calculated second correction amount, or corrects the control target using the calculated second correction amount. Now it will be sent to the target.

本発明の制御装置及び方法によれば、自動制御と人の介入操作とを協調させた制御を行うことができる。 According to the control device and method of the present invention, it is possible to perform control in which automatic control and human intervention are coordinated.

本発明によれば、より熟練者の感性に近い制御を行い得る制御装置及び方法を実現できる。 According to the present invention, it is possible to realize a control device and method that can perform control closer to the sensibility of an expert.

本実施の形態による運転制御システムの全体構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an operation control system according to the present embodiment. 本運転制御システムの論理構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the logical configuration of the present operation control system. (A)~(E)は、各機能部の機能説明に供するブロック図である。(A) to (E) are block diagrams for explaining the functions of each functional unit. 温度プロフィールの説明に供するグラフである。It is a graph used to explain a temperature profile. 製造情報テーブルの構成を示す図表である。It is a chart showing the structure of a manufacturing information table. 前工程情報テーブルの構成を示す図表である。It is a chart showing the structure of a pre-process information table. 稼働情報テーブルの構成を示す図表である。It is a chart showing the structure of an operation information table. 制御履歴テーブルの構成を示す図表である。It is a chart showing the composition of a control history table. 制御目標値テーブルの構成を示す図表である。It is a chart showing the composition of a control target value table. 自動補正値テーブルの構成を示す図表である。It is a chart showing the composition of an automatic correction value table. 装置状況情報テーブルの構成を示す図表である。3 is a diagram showing the structure of a device status information table. アラート情報テーブルの構成を示す図表である。It is a chart showing the composition of an alert information table. 運転制御システムにおける制御対象装置に対する一連の運転制御の流れを示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a series of operation control flows for a controlled device in the operation control system. 制御対象装置状態表示画面の画面構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a screen configuration of a controlled device status display screen. 運転制御処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing procedure of operation control processing. 再学習処理の処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing procedure of relearning processing. 画面作成表示処理の処理手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart showing the processing procedure of screen creation and display processing.

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。 An embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.

(1)本実施の形態による運転制御システムの構成
図1において、1は全体として本実施の形態による運転制御システムを示す。この運転制御システム1は、ネットワーク2を介して接続された制御対象装置3及び運転制御装置4を備えて構成される。なお、制御対象装置3は、どのような機器や装置であってもよいが、以下においては、炭素電極を焼成するための炉であるものとする。
(1) Configuration of the operation control system according to the present embodiment In FIG. 1, reference numeral 1 indicates the operation control system according to the present embodiment as a whole. The operation control system 1 includes a controlled device 3 and an operation control device 4 connected via a network 2. Note that the controlled device 3 may be any type of equipment or device, but in the following, it is assumed that it is a furnace for firing a carbon electrode.

運転制御装置4は、制御対象装置3の運転を制御(以下、制御対象装置3内の炉内温度の制御とする)する機能を有するコンピュータ装置であり、CPU(Central Processing Unit)10、主記憶装置11、二次記憶装置12、入力装置13及び表示装置14を備えて構成される。 The operation control device 4 is a computer device having a function of controlling the operation of the controlled device 3 (hereinafter referred to as control of the furnace temperature in the controlled device 3), and includes a CPU (Central Processing Unit) 10, a main memory The device includes a device 11, a secondary storage device 12, an input device 13, and a display device 14.

CPU10は、運転制御装置4全体の動作制御を司るプロセッサである。また主記憶装置11は、例えば半導体メモリから構成され、CPU10のワークメモリとして利用される。本実施の形態の場合、後述の入力データ20を構成する製造情報テーブル21、前工程情報テーブル22、物理/経験モデル23、稼働情報テーブル24及び制御履歴テーブル25と、後述の出力データ30を構成する自動補正値テーブル32、制御目標値テーブル31、アラート情報テーブル34及び装置状況情報テーブル33と、後述の学習済モデル40とがこの主記憶装置11に格納されて保持される。 The CPU 10 is a processor that controls the operation of the entire operation control device 4. Further, the main storage device 11 is composed of, for example, a semiconductor memory, and is used as a work memory of the CPU 10. In the case of this embodiment, a manufacturing information table 21, a pre-process information table 22, a physical/empirical model 23, an operation information table 24, and a control history table 25 constitute input data 20, which will be described later, and output data 30, which will be described later. An automatic correction value table 32, a control target value table 31, an alert information table 34, an apparatus status information table 33, and a learned model 40, which will be described later, are stored and retained in the main storage device 11.

二次記憶装置12は、例えばハードディスク装置やSSD(Solid State Drive)などの大容量の不揮発性の記憶装置から構成され、各種プログラムや長期間保存が必要なデータが格納される。二次記憶装置12に格納されたプログラムが運転制御装置4の起動時や必要時に主記憶装置11にロードされ、主記憶装置11にロードされたプログラムをCPU10が実行することにより、後述のような運転制御装置4全体としての各種処理が実行される。後述する制御目標値計算プログラム50、補正情報計算プログラム51、学習プログラム52及び表示情報作成プログラム53もこの二次記憶装置12に格納されて保持される。 The secondary storage device 12 is composed of a large-capacity nonvolatile storage device such as a hard disk device or an SSD (Solid State Drive), and stores various programs and data that need to be stored for a long period of time. The program stored in the secondary storage device 12 is loaded into the main storage device 11 when the operation control device 4 is started or when necessary, and the CPU 10 executes the program loaded into the main storage device 11 to perform operations as described below. Various processes are executed by the operation control device 4 as a whole. A control target value calculation program 50, a correction information calculation program 51, a learning program 52, and a display information creation program 53, which will be described later, are also stored and retained in this secondary storage device 12.

入力装置13は、ユーザが必要な情報や指示を運転制御装置4に入力するために利用され、例えばキーボード及びマウスなどから構成される。また表示装置14は、必要な情報を表示するために利用され、例えば液晶パネル又は有機EL(Electro-Luminescence)パネルなどから構成される。なお、入力装置13及び表示装置14を、これらが一体化したタッチパネルにより構成するようにしてもよい。 The input device 13 is used by the user to input necessary information and instructions to the operation control device 4, and includes, for example, a keyboard and a mouse. Further, the display device 14 is used to display necessary information, and is composed of, for example, a liquid crystal panel or an organic EL (Electro-Luminescence) panel. Note that the input device 13 and the display device 14 may be configured by an integrated touch panel.

図2は、本運転制御システム1の論理構成を示す。この図2に示すように、制御対象装置3は、操作部60、制御部61、弁駆動部62及び検出部63を備えて構成される。また運転制御装置4は、制御目標値計算部64、学習部65、補正情報計算部66及び表示情報作成部67と、入力データ20を構成する製造情報テーブル21、前工程情報テーブル22、物理/経験モデル23、稼働情報テーブル24及び制御履歴テーブル25と、出力データ30を構成する制御目標値テーブル31、自動補正値テーブル32、装置状況情報テーブル33及びアラート情報テーブル34と、学習済モデル40とを備えて構成される。 FIG. 2 shows the logical configuration of the present operation control system 1. As shown in FIG. 2, the controlled device 3 includes an operation section 60, a control section 61, a valve drive section 62, and a detection section 63. The operation control device 4 also includes a control target value calculation section 64, a learning section 65, a correction information calculation section 66, a display information creation section 67, a manufacturing information table 21 that constitutes the input data 20, a pre-process information table 22, a physical/ The empirical model 23, the operation information table 24, the control history table 25, the control target value table 31, the automatic correction value table 32, the device status information table 33, the alert information table 34, and the learned model 40, which constitute the output data 30. It is composed of:

制御対象装置3の操作部60は、運転制御装置4により行われた制御対象装置3に対する制御だけでは不十分な場合に、作業員が手動でガス弁(図示せず)の弁開度を調整するために利用する機能部であり、例えばレバーや、操作パネルなどから構成される。操作部60は、作業員により行われた介入操作の操作内容に応じた大きさの補正値(ガス弁の弁開度に応じた値であり、以下、これを手動補正値と呼ぶ)を制御部61及び運転制御装置4にそれぞれ通知する。なお、この手動補正値は、運転制御装置4側において制御履歴テーブル25に格納されて管理される。 The operation unit 60 of the controlled device 3 allows an operator to manually adjust the valve opening degree of a gas valve (not shown) when the control of the controlled device 3 performed by the operation control device 4 is insufficient. It is a functional unit used to perform operations, and is composed of, for example, levers and operation panels. The operation unit 60 controls a correction value (a value corresponding to the valve opening degree of the gas valve, hereinafter referred to as a manual correction value) according to the content of the intervention operation performed by the worker. 61 and the operation control device 4, respectively. Note that this manual correction value is stored and managed in the control history table 25 on the operation control device 4 side.

制御部61は、後述のように第1の周期(例えば1~数分周期)で到来する所定タイミング(以下、これを制御目標値適用タイミングと呼ぶ)ごとに運転制御装置4から通知されるガス弁の弁開度の目標値(以下、これを制御目標値と呼ぶ)を、ガス弁を開閉駆動する弁駆動部62に転送するようにして炉内温度を制御する機能を有する機能部である。この際、制御部61は、操作部60から手動補正値が通知された場合や、運転制御装置4から後述の自動補正値が与えられた場合には、制御目標値を手動補正値や自動補正値で補正し、補正後の制御目標値に基づいて弁駆動部62を駆動制御する。 The control unit 61 controls the gas flow notified from the operation control device 4 at predetermined timings (hereinafter referred to as control target value application timings) that arrive at a first period (for example, a period of 1 to several minutes) as described later. This is a functional unit that has the function of controlling the temperature inside the furnace by transmitting the target value of the valve opening degree of the valve (hereinafter referred to as the control target value) to the valve driving unit 62 that opens and closes the gas valve. . At this time, when a manual correction value is notified from the operation unit 60 or when an automatic correction value, which will be described later, is given from the operation control device 4, the control unit 61 changes the control target value to the manual correction value or the automatic correction value. The value is corrected, and the valve drive unit 62 is drive-controlled based on the corrected control target value.

検出部63は、制御部61により制御された制御対象装置3の炉内温度(以下、適宜、これを稼働値と呼ぶ)や、制御対象装置3の周辺の温度及び湿度などの周辺環境に関する各種状態(以下、適宜、これを環境条件と呼ぶ)を検出する機能部であり、例えば複数のセンサなどから構成される。検出部63は、検出した制御対象装置3の稼働値及び環境条件などを稼働情報24X(図3(C))として第1の周期よりも短い第2の周期(例えば10秒周期)で運転制御装置4に通知する。この稼働情報24Xは、運転制御装置4側において、後述の稼働情報テーブル24に格納されて管理される。 The detection unit 63 detects various values related to the surrounding environment, such as the furnace temperature of the controlled device 3 controlled by the control unit 61 (hereinafter referred to as an operating value), and the temperature and humidity around the controlled device 3. It is a functional unit that detects a state (hereinafter referred to as an environmental condition as appropriate), and is composed of, for example, a plurality of sensors. The detection unit 63 uses the detected operating values and environmental conditions of the controlled device 3 as operating information 24X (FIG. 3(C)) to control the operation at a second cycle (for example, a 10-second cycle) that is shorter than the first cycle. Notify device 4. This operating information 24X is stored and managed in an operating information table 24, which will be described later, on the operation control device 4 side.

運転制御装置4の制御目標値計算部64は、運転制御装置4のCPU10(図1)が主記憶装置11(図1)にロードされた制御目標値計算プログラム50(図1)を実行することにより具現化される機能部である。制御目標値計算部64は、図3(A)に示すように、予め製造情報テーブル21に格納された製造対象の製品に関する各種情報(以下、これを製造情報と呼ぶ)21Xと、予め前工程情報テーブル22に格納された前工程に関する各種情報(以下、これを前工程情報と呼ぶ)22Xと、予め与えられた物理/経験モデル23とに基づいて制御対象装置3の制御対象値である稼働値(炉内温度)の温度プロフィールを算出し、算出した温度プロフィールに基づく制御目標値適用タイミングごとのガス弁の弁開度の目標値である制御目標値31Xを制御目標値テーブル31に格納する。 The control target value calculation unit 64 of the operation control device 4 executes the control target value calculation program 50 (FIG. 1) loaded into the main storage device 11 (FIG. 1) by the CPU 10 (FIG. 1) of the operation control device 4. This is a functional unit realized by. As shown in FIG. 3A, the control target value calculation unit 64 uses various information (hereinafter referred to as manufacturing information) 21X regarding the product to be manufactured stored in the manufacturing information table 21 in advance, and The operating value, which is the controlled value of the controlled device 3, is calculated based on various information related to the previous process stored in the information table 22 (hereinafter referred to as previous process information) 22X and the physical/empirical model 23 given in advance. (furnace temperature), and store the control target value 31X, which is the target value of the valve opening degree of the gas valve, in the control target value table 31 for each control target value application timing based on the calculated temperature profile. .

なお、ここでの「物理/経験モデル」とは、熱伝達モデルや、経験モデル(これ位の炉内温度のときにこれ位ガス弁を開いたという過去の実績)に基づいて生成されたアルゴリズムである。また、ここでの「温度プロフィール」とは、例えば図4に示すような制御対象装置3の運転開始から運転終了までの運転計画を制御目標値適用タイミングごとの時系列の制御目標値31Xとして表現したデータを指す。 Note that the "physical/empirical model" here refers to an algorithm generated based on a heat transfer model or an empirical model (past performance of opening the gas valve to this extent when the temperature inside the furnace was around this extent). It is. Moreover, the "temperature profile" here refers to the operation plan from the start of operation to the end of operation of the controlled device 3 as shown in FIG. 4, expressed as a time series control target value 31X for each control target value application timing. refers to the data.

また制御目標値計算部64は、制御目標値テーブル31に格納した制御目標値31Xと、制御対象装置3の検出部63から与えられた稼働情報24Xとに基づいて制御対象装置3の稼働値(炉内温度)をフィードフォワード制御又はフィードバック制御する。具体的に、制御目標値計算部64は、制御目標値適用タイミングごとに、制御目標値テーブル31に格納された対応する制御目標値31Xを読み出し、読み出した制御目標値31Xを制御対象装置3の稼働値(炉内温度)に基づき必要に応じて変更した上で制御対象装置3に送信する。 Further, the control target value calculation unit 64 calculates the operating value ( Furnace temperature) is controlled by feedforward or feedback control. Specifically, the control target value calculation unit 64 reads the corresponding control target value 31X stored in the control target value table 31 at each control target value application timing, and applies the read control target value 31X to the control target device 3. It is changed as necessary based on the operating value (furnace temperature) and then transmitted to the controlled device 3.

学習部65は、運転制御装置4のCPU10が主記憶装置11にロードされた学習プログラム52(図1)を実行することにより具現化される機能部である。学習部65は、図3(B)に示すように、前工程情報テーブル22に格納された前工程情報22Xと、後述する制御履歴テーブル25に格納された制御対象装置3に対する過去の制御内容に関する情報(以下、これを制御履歴情報と呼ぶ)25Xとに基づいて、制御対象装置3の稼働値及び環境条件がどのような状態のときに作業員により制御対象装置3に対してどのような介入操作が行われたかを学習して、ニューラルネットワーク、非線形回帰モデル(カーネルモデル)又は線形回帰モデルなどからなる学習済モデル40を生成及び更新する。 The learning unit 65 is a functional unit that is realized when the CPU 10 of the operation control device 4 executes the learning program 52 (FIG. 1) loaded into the main storage device 11. As shown in FIG. 3(B), the learning unit 65 uses the previous process information 22X stored in the previous process information table 22 and the past control contents for the controlled device 3 stored in the control history table 25, which will be described later. Based on the information (hereinafter referred to as control history information) 25 It learns whether the operation has been performed and generates and updates a trained model 40 made of a neural network, a nonlinear regression model (kernel model), a linear regression model, or the like.

この場合、学習部65が、例えば作業員の介入操作に対する制御対象装置3の稼働値の変化量(稼動値の一次微分値又は前回値との差分値など)に基づいて、作業員の介入操作による補正量と、稼動値の変化量との関係を学習して学習済モデル40を生成及び更新するようにしてもよい。このようにすることにより、制御対象装置3において焼成される製品(この例では炭素電極)の熱衝撃の制御に本実施の形態の技術を活用することもできる。 In this case, the learning unit 65 performs the operator's intervention operation based on the amount of change in the operating value of the controlled device 3 in response to the operator's intervention operation (such as the first derivative value of the operating value or the difference value from the previous value). The learned model 40 may be generated and updated by learning the relationship between the correction amount and the amount of change in the operating value. By doing so, the technology of this embodiment can also be utilized for controlling thermal shock of the product (carbon electrode in this example) fired in the controlled device 3.

補正情報計算部66は、運転制御装置4のCPU10が主記憶装置11にロードされた補正情報計算プログラム51(図1)を実行することにより具現化される機能部である。補正情報計算部66は、図3(C)に示すように、制御対象装置3の検出部63から稼働情報24Xが送信されてくると、その稼働情報24Xを稼働情報テーブル24に格納する。また補正情報計算部66は、稼働情報24Xが送信されてくるごとに、その稼働情報24Xと、前工程情報テーブル22に格納された前工程情報22Xとを学習済モデル40に投入するようにして、現在の制御対象装置3の稼働値及び環境条件下において作業員が行うと予測される介入操作による手動補正値と同じ値の補正値を自動補正値32Xとして算出する。ただし、補正情報計算部66が、前工程情報22Xなどを利用して、制御対象装置3の制御目標値31Xが所定範囲内となるように自動補正値32Xを算出するようにしてもよい。そして補正情報計算部66は、算出した自動補正値32Xを、制御対象装置3に送信すると共に、制御履歴テーブル25及び自動補正値テーブル32にそれぞれ格納する。 The correction information calculation unit 66 is a functional unit that is realized when the CPU 10 of the operation control device 4 executes the correction information calculation program 51 (FIG. 1) loaded into the main storage device 11. As shown in FIG. 3C, when the operating information 24X is transmitted from the detecting unit 63 of the controlled device 3, the correction information calculation unit 66 stores the operating information 24X in the operating information table 24. Further, the correction information calculation unit 66 inputs the operating information 24X and the previous process information 22X stored in the previous process information table 22 into the learned model 40 every time the operating information 24X is transmitted. , the automatic correction value 32X is calculated as a correction value that is the same as the manual correction value based on the intervention operation that is predicted to be performed by the worker under the current operating value of the controlled device 3 and the environmental conditions. However, the correction information calculation unit 66 may calculate the automatic correction value 32X using the pre-process information 22X or the like so that the control target value 31X of the controlled device 3 falls within a predetermined range. Then, the correction information calculation unit 66 transmits the calculated automatic correction value 32X to the controlled device 3 and stores it in the control history table 25 and the automatic correction value table 32, respectively.

また補正情報計算部66は、制御対象装置3において作業員による介入操作が行われたときに上述のように制御対象装置3の制御部61から通知される手動補正値の有無及び大きさを監視する。そして補正情報計算部66は、かかる手動補正値が予め設定された範囲(以下、これを手動補正値許容範囲と呼ぶ)を超過した場合には、学習済モデル40の利用を一時的に停止すると共に、学習部65に再学習(学習済モデル40の更新)の実行を指示する。これは、データ不足などにより学習済モデル40が未成熟の場合には、手動補正値が想定よりも大きくなるため、自動補正値32Xの計算や適用を停止し、再学習によるモデル改善を行うためである。 In addition, the correction information calculation unit 66 monitors the presence or absence and magnitude of a manual correction value notified from the control unit 61 of the controlled device 3 as described above when an operator performs an intervention operation in the controlled device 3. do. If the manual correction value exceeds a preset range (hereinafter referred to as manual correction value tolerance range), the correction information calculation unit 66 temporarily suspends the use of the learned model 40. At the same time, the learning unit 65 is instructed to execute relearning (updating the learned model 40). This is because if the trained model 40 is immature due to lack of data, etc., the manual correction value will be larger than expected, so the calculation and application of the automatic correction value 32X will be stopped and the model will be improved by relearning. It is.

表示情報作成部67は、運転制御装置4のCPU10が主記憶装置11にロードされた表示情報作成プログラム53(図1)を実行することにより具現化される機能部である。表示情報作成部67は、図3(D)に示すように、稼働情報テーブル24に格納された稼働情報24Xに基づいて図14について後述する制御対象装置状態表示画面80に表示すべき現在の制御対象装置3の状況を表す装置状況情報33Xを作成する。 The display information creation unit 67 is a functional unit that is realized when the CPU 10 of the operation control device 4 executes the display information creation program 53 (FIG. 1) loaded into the main storage device 11. As shown in FIG. 3(D), the display information creation unit 67 generates the current control to be displayed on a controlled device status display screen 80, which will be described later with reference to FIG. 14, based on the operation information 24X stored in the operation information table 24. Device status information 33X representing the status of the target device 3 is created.

また表示情報作成部67は、図3(E)に示すように、後述の自動補正値テーブル32に格納された自動補正値32Xと、後述の稼働情報テーブル24に格納された稼働情報24Xとに基づいて、制御対象装置3の異常を検知した場合にはその異常の状況を表すアラート情報34Xを作成する。 Further, as shown in FIG. 3(E), the display information creation unit 67 generates an automatic correction value 32X stored in an automatic correction value table 32 (described later) and operation information 24X stored in an operation information table 24 (described later). Based on this, when an abnormality in the controlled device 3 is detected, alert information 34X representing the situation of the abnormality is created.

そして表示情報作成部67は、このようにして作成した装置状況情報33X及びアラート情報34Xの各内容を含む図14について後述する制御対象装置状態表示画面80を作成し、作成した制御対象装置状態表示画面80を表示装置14(図1)に表示する。 Then, the display information creation unit 67 creates a controlled object device status display screen 80, which will be described later with reference to FIG. Screen 80 is displayed on display device 14 (FIG. 1).

一方、製造情報テーブル21は、製造対象の製品に関する製造情報21X(図3)を管理するためのテーブルであり、事前に作成されて運転制御装置4に提供される。この製造情報テーブル21は、図5に示すように、製品欄21A、製造数欄21B、装置タイプ欄21C、製品特性欄21D、材料特性欄21E及び工程開始日時欄21Fを備えて構成される。 On the other hand, the manufacturing information table 21 is a table for managing manufacturing information 21X (FIG. 3) regarding the product to be manufactured, and is created in advance and provided to the operation control device 4. As shown in FIG. 5, the manufacturing information table 21 includes a product column 21A, a manufacturing quantity column 21B, an equipment type column 21C, a product characteristics column 21D, a material characteristics column 21E, and a process start date and time column 21F.

そして製品欄21Aには、製造対象の製品に付与されたその製品に固有の識別子(製品ID)が格納され、製造数欄21Bには、制御対象装置3で一度に焼成する製品の個数が格納される。また装置タイプ欄21Cには、制御対象装置3の装置タイプを表す識別子(装置タイプID)が格納され、製品特性欄21Dには、製品のサイズや重量などの制御対象装置3の制御に関係する製品の特性を表す情報が格納される。さらに材料特性欄21Eには、加工前の状態や原材料費率などの製品の材料に関する情報が格納され、工程開始日時欄21Fには、制御対象装置3において製品の製造を開始する予定の日時が格納される。 The product column 21A stores an identifier (product ID) unique to the product to be manufactured, and the manufacturing quantity column 21B stores the number of products fired at one time by the controlled device 3. be done. Further, the device type column 21C stores an identifier (device type ID) representing the device type of the controlled device 3, and the product characteristics column 21D stores information related to the control of the controlled device 3, such as product size and weight. Information representing product characteristics is stored. Furthermore, the material properties column 21E stores information regarding the product materials, such as the state before processing and the raw material cost rate, and the process start date and time column 21F stores the scheduled date and time when the controlled device 3 starts manufacturing the product. Stored.

また前工程情報テーブル22は、前工程情報22X(図3)が格納されたテーブルであり、事前に作成されて運転制御装置4に提供される。この前工程情報テーブル22は、図6に示すように、前工程欄22A、前工程プロファイル欄22B、前工程開始日時欄22C、前工程完了日時欄22D及び品質値欄22Eを備えて構成される。 Further, the pre-process information table 22 is a table in which pre-process information 22X (FIG. 3) is stored, and is created in advance and provided to the operation control device 4. As shown in FIG. 6, this pre-process information table 22 includes a pre-process column 22A, a pre-process profile column 22B, a pre-process start date and time column 22C, a pre-process completion date and time column 22D, and a quality value column 22E. .

そして前工程欄22Aには、制御対象装置3において行われる焼成工程の前工程の名称を表す情報が格納され、前工程プロファイル欄22Bには、その前工程で行われた作業の特徴を表す数値(加圧加工であれば温度や圧力など)が格納される。また前工程開始日時欄22Cには、前工程が開始された日時が格納され、前工程完了日時欄22Dには、その前工程が完了した日時が格納される。さらに品質値欄22Eには、その前工程が完了した後に行われた品質検査時に得られた硬度や濃度などの製品の各種品質を表す数値が格納される。 The pre-process column 22A stores information representing the name of the pre-process of the firing process performed in the controlled device 3, and the pre-process profile column 22B stores numerical values representing the characteristics of the work performed in the pre-process. (In the case of pressure processing, temperature, pressure, etc.) are stored. Further, the previous process start date and time column 22C stores the date and time when the previous process was started, and the previous process completion date and time column 22D stores the date and time when the previous process was completed. Furthermore, the quality value column 22E stores numerical values representing various qualities of the product, such as hardness and density, obtained during a quality inspection performed after the previous process is completed.

物理/経験モデル23は、上述のように熱伝達モデルでなる物理モデルや、経験モデル(これ位の温度のときにこれ位ガス弁を開いたという過去の実績)に基づいて生成されたアルゴリズムである。 The physical/empirical model 23 is an algorithm generated based on a physical model consisting of a heat transfer model as described above, or an empirical model (past performance of opening a gas valve to this extent at a temperature of this extent). be.

稼働情報テーブル24は、制御対象装置3の検出部63(図2)から上述の第2の周期で送信されてくる制御対象装置3の稼働情報24X(図3)を記憶保持するために利用されるテーブルである。稼働情報テーブル24は、図7に示すように、装置タイプ欄24A、タイムステップ欄24B、取得日時欄24C、複数の稼働値欄24D及び環境条件欄24Eを備えて構成される。 The operation information table 24 is used to store and hold the operation information 24X (FIG. 3) of the controlled device 3 that is transmitted from the detection unit 63 (FIG. 2) of the controlled device 3 in the above-mentioned second cycle. This is a table that As shown in FIG. 7, the operation information table 24 includes an apparatus type column 24A, a time step column 24B, an acquisition date and time column 24C, a plurality of operation value columns 24D, and an environmental condition column 24E.

そして装置タイプ欄24Aには、制御対象装置3の装置モデルIDが格納され、タイムステップ欄24Bには、運転制御装置4が稼働情報24Xを取得する周期(制御対象装置3の検出部63が稼働情報24Xを通知してくる周期であり、上述の第2の周期)が格納される。また取得日時欄24Cには、その稼働情報24Xを運転制御装置4が取得した日時が格納され、環境条件欄24Eには、制御対象装置3の環境条件が格納される。 The device type column 24A stores the device model ID of the controlled device 3, and the time step column 24B stores the cycle at which the operation control device 4 acquires the operation information 24X (when the detection unit 63 of the controlled device 3 is in operation). This is the cycle at which the information 24X is notified, and the above-mentioned second cycle) is stored. Further, the acquisition date and time column 24C stores the date and time when the operation control device 4 acquired the operation information 24X, and the environmental condition column 24E stores the environmental conditions of the controlled device 3.

さらに各稼働値欄24Dには、稼働情報24Xとして制御対象装置3の検出部63(図2)から通知された制御対象装置3の稼働値(炉内温度)の最新値、1つ前の周期の稼働値、2つ前の周期の稼働値、……のように、現在及び過去の時系列の稼働値がそれぞれ格納される。 Furthermore, each operating value column 24D includes the latest value of the operating value (furnace temperature) of the controlled device 3 notified from the detection unit 63 (FIG. 2) of the controlled device 3 as operating information 24X, and the previous cycle. The current and past time-series operating values are respectively stored, such as the operating value of , the operating value of the two previous cycles, and so on.

制御履歴テーブル25は、運転制御装置4や作業員が制御対象装置3に対して行った制御の履歴を表す情報である制御履歴情報25X(図3)を記憶保持するために利用されるテーブルである。制御履歴テーブル25には、上述の第1の周期で最新の制御履歴情報25Xが順次格納される。 The control history table 25 is a table used to store and hold control history information 25X (FIG. 3), which is information representing the history of control performed by the operation control device 4 or the worker on the controlled device 3. be. The latest control history information 25X is sequentially stored in the control history table 25 at the above-mentioned first cycle.

この制御履歴テーブル25は、図8に示すように、装置タイプ欄25A、制御日時欄25B、制御目標値欄25C、自動補正値欄25D、手動補正値欄25E、稼働値欄25F及び環境条件欄25Gを備えて構成される。制御履歴テーブル25では、1つのレコード(行)が、対応する制御目標値適用タイミングから次の制御目標値適用タイミングまでの制御履歴情報25Xに対応する。 As shown in FIG. 8, this control history table 25 includes a device type column 25A, a control date and time column 25B, a control target value column 25C, an automatic correction value column 25D, a manual correction value column 25E, an operating value column 25F, and an environmental condition column. 25G. In the control history table 25, one record (row) corresponds to control history information 25X from the corresponding control target value application timing to the next control target value application timing.

そして装置タイプ欄25Aには、制御対象装置3の装置タイプIDが格納され、制御日時欄25Bには、対応する制御目標値適用タイミングの日時が格納される。また制御目標値欄25Cには、そのとき運転制御装置4から制御対象装置3に送信された制御目標値31X(図3(A))が格納される。なお、ここでの「制御目標値」は、上述のようにガス弁の弁開度に対応する値であるが、制御対象値がガス弁の弁開度及び空気弁の弁開度のように複数存在する場合には、制御目標値31Xも複数の値となる。 The device type column 25A stores the device type ID of the controlled device 3, and the control date and time column 25B stores the date and time of the corresponding control target value application timing. Further, the control target value column 25C stores the control target value 31X (FIG. 3(A)) transmitted from the operation control device 4 to the controlled device 3 at that time. Note that the "control target value" here is a value that corresponds to the valve opening of the gas valve as described above, but if the control target value is the valve opening of the gas valve or the air valve, When a plurality of values exist, the control target value 31X also takes on a plurality of values.

また自動補正値欄25Dには、対応する制御目標値適用タイミングから次の制御目標値適用タイミングまでの間に補正情報計算部66が制御対象装置3の稼働状況を考慮して算出した自動補正値32X(図3(C))が格納される。なお学習部65による再学習(学習済モデル40の更新)が行われている期間は自動補正値32Xが算出されないため自動補正値欄25Dは空欄となる。 The automatic correction value column 25D also contains an automatic correction value calculated by the correction information calculation unit 66 in consideration of the operating status of the controlled device 3 between the corresponding control target value application timing and the next control target value application timing. 32X (FIG. 3(C)) is stored. Note that during the period when the learning unit 65 is performing relearning (updating the learned model 40), the automatic correction value 32X is not calculated, so the automatic correction value column 25D is blank.

さらに手動補正値欄25Eには、対応する制御目標値適用タイミングから次の制御目標値適用タイミングまでの間に作業員が操作部60を操作した場合に、そのとき操作部60から通知された上述の手動補正値が格納される。 Further, in the manual correction value column 25E, when the worker operates the operation section 60 between the corresponding control target value application timing and the next control target value application timing, the above-mentioned information notified from the operation section 60 at that time is displayed. manual correction values are stored.

稼働値欄25Fには、対応する制御目標値適用タイミングで制御目標値31Xを制御対象装置3に送信した結果として得られた、今回の制御目標値適用タイミングから次の制御目標値適用タイミングまでの間に取得した制御対象装置3の稼働値が格納される。なお運転制御装置4が制御すべき制御対象装置3の制御対象値が複数ある場合には、制御対象装置3から通知されるこれらすべての制御対象値が稼働値欄25Fに格納される。 The operating value column 25F contains information from the current control target value application timing to the next control target value application timing, which is obtained as a result of transmitting the control target value 31X to the controlled device 3 at the corresponding control target value application timing. The operation value of the controlled device 3 acquired during the period is stored. Note that if there are a plurality of control target values of the control target device 3 to be controlled by the operation control device 4, all of these control target values notified from the control target device 3 are stored in the operating value column 25F.

また環境条件欄25Gには、運転制御装置4が対応する制御目標値31Xを制御対象装置3に送信した時点における制御対象装置3の環境条件が格納される。 Further, the environmental condition column 25G stores the environmental conditions of the controlled device 3 at the time when the operation control device 4 transmits the corresponding control target value 31X to the controlled device 3.

制御目標値テーブル31は、制御目標値計算部64により算出された制御目標値適用タイミングごとの制御目標値31Xを管理するために利用されるテーブルである。この制御目標値テーブル31は、図9に示すように、装置タイプ欄31A、制御目標値適用タイミング欄31B及び制御目標値欄31Cを備えて構成される。制御目標値テーブル31では、1つのレコード(行)が、運転制御装置4が制御対象装置3に制御目標値31Xを送信すべき1つの制御目標値適用タイミングに対応する。 The control target value table 31 is a table used to manage the control target value 31X calculated by the control target value calculation unit 64 for each control target value application timing. As shown in FIG. 9, the control target value table 31 includes an apparatus type column 31A, a control target value application timing column 31B, and a control target value column 31C. In the control target value table 31, one record (row) corresponds to one control target value application timing at which the operation control device 4 should transmit the control target value 31X to the controlled device 3.

そして装置タイプ欄31Aには、制御対象装置3の装置タイプIDが格納され、制御目標値適用タイミング欄31Bには、制御目標値31Xを制御対象装置3に送信すべきタイミングを表す運転開始からの経過時間(秒)が格納される。また制御目標値欄に31Cは、対応する制御目標値適用タイミングで制御対象装置3に送信すべき制御目標値31Xが格納される。 The device type column 31A stores the device type ID of the controlled device 3, and the control target value application timing column 31B stores the device type ID from the start of operation indicating the timing at which the control target value 31X should be transmitted to the controlled device 3. The elapsed time (seconds) is stored. Further, in the control target value column 31C, a control target value 31X to be transmitted to the controlled target device 3 at the corresponding control target value application timing is stored.

自動補正値テーブル32は、上述のように補正情報計算部66が算出した最新の自動補正値32Xを記憶保持するために利用されるテーブルであり、図10に示すように、装置タイプ欄32A、自動補正値欄32B及び入力稼働情報日時欄32Cを備えて構成される。 The automatic correction value table 32 is a table used to store and hold the latest automatic correction value 32X calculated by the correction information calculation unit 66 as described above, and as shown in FIG. It is configured to include an automatic correction value column 32B and an input operation information date and time column 32C.

そして装置タイプ欄32Aには、制御対象装置3の装置タイプIDが格納され、自動補正値欄32Bには、補正情報計算部66が最後に算出した自動補正値32Xが格納される。また入力稼働情報日時欄32Cには、その自動補正値32Xを算出する際に利用した稼働情報24X(図3(C))の取得日時が格納される。 The device type column 32A stores the device type ID of the controlled device 3, and the automatic correction value column 32B stores the automatic correction value 32X calculated last by the correction information calculation unit 66. Further, the input operating information date and time field 32C stores the acquisition date and time of the operating information 24X (FIG. 3(C)) used when calculating the automatic correction value 32X.

また装置状況情報テーブル33は、表示情報作成部67(図2)が作成した上述の装置状況情報33X(図3(D))を記憶保持するために利用されるテーブルであり、図11に示すように、装置タイプ欄33A、表示情報日時欄33B、稼働値欄33C、制御目標値欄33D、補正値欄33E及びアラート情報欄33Fを備えて構成される。装置状況情報テーブル33では、1つのレコード(行)が1つの装置状況情報33Xに対応する。 Further, the device status information table 33 is a table used to store and hold the above-mentioned device status information 33X (FIG. 3(D)) created by the display information creation unit 67 (FIG. 2), and is shown in FIG. It is configured to include an apparatus type field 33A, a display information date and time field 33B, an operating value field 33C, a control target value field 33D, a correction value field 33E, and an alert information field 33F. In the device status information table 33, one record (row) corresponds to one device status information 33X.

そして装置タイプ欄33Aには、制御対象装置3の装置タイプIDが格納され、表示情報日時欄33Bには、対応する装置状況情報33Xを表示情報作成部67が作成した日時が格納される。また稼働値欄33Cには、対応する装置状況情報33Xを作成した日時における制御対象装置3の稼働値(炉内温度)が格納され、制御目標値欄33Dには、対応する日時に制御対象装置3に適用されている制御目標値31Xが格納される。 The device type column 33A stores the device type ID of the controlled device 3, and the display information date and time column 33B stores the date and time when the display information creation unit 67 created the corresponding device status information 33X. Further, the operating value column 33C stores the operating value (furnace temperature) of the controlled device 3 at the date and time when the corresponding device status information 33X is created, and the control target value column 33D stores the operating value (furnace temperature) of the controlled device 3 at the corresponding date and time. The control target value 31X applied to No. 3 is stored.

さらに補正値欄33Eには、対応する日時に制御対象装置3に適用されている補正値(手動補正又は自動補正値32X)が格納され、アラート情報欄33Fには、対応する日時に発生している異常に対するアラートに関する情報(例えばエラーコード)が格納される。なお、対応する日時に異常が発生していない場合には、アラート情報欄33Fは空欄となる。 Further, the correction value column 33E stores the correction value (manual correction or automatic correction value 32X) applied to the controlled device 3 at the corresponding date and time, and the alert information column 33F stores the correction value applied to the controlled device 3 at the corresponding date and time. Information (for example, an error code) regarding an alert for an abnormality is stored. Note that if no abnormality has occurred on the corresponding date and time, the alert information column 33F will be blank.

さらにアラート情報テーブル34は、運転制御装置4の表示情報作成部67が制御対象装置3の異常を検知した場合に作成した上述のアラート情報34X(図3(E))を記憶保持するために利用されるテーブルであり、図12に示すように、装置タイプ欄34A、アラート種別欄34B、アラート要因欄34C及びアラート発生日時欄34Dを備えて構成される。アラート情報テーブル34では、1つのレコード(行)が、表示情報作成部67が制御対象装置3の異常を検知したときに作成した1つのアラート情報34Xに対応する。 Furthermore, the alert information table 34 is used to store and hold the above-mentioned alert information 34X (FIG. 3(E)) created when the display information creation unit 67 of the operation control device 4 detects an abnormality in the controlled device 3. As shown in FIG. 12, this table includes a device type column 34A, an alert type column 34B, an alert cause column 34C, and an alert occurrence date and time column 34D. In the alert information table 34, one record (row) corresponds to one piece of alert information 34X created when the display information creation unit 67 detects an abnormality in the controlled device 3.

そして装置タイプ欄34Aには、制御対象装置3の装置タイプIDが格納され、アラート種別欄34Bには、表示情報作成部67が検知した制御対象装置3の異常内容を表すエラーコード等の識別子(アラートID)が格納される。またアラート要因欄34Cには、その異常の具体的な要因を表す情報が格納され、アラート発生日時欄34Dには、その異常が発生した日時(正確にはその異常を表示情報作成部67が検知した日時)が格納される。 The device type column 34A stores the device type ID of the controlled device 3, and the alert type column 34B stores an identifier such as an error code indicating the abnormality of the controlled device 3 detected by the display information creation unit 67 ( alert ID) is stored. Further, the alert cause column 34C stores information representing the specific cause of the abnormality, and the alert occurrence date and time column 34D stores the date and time when the abnormality occurred (more precisely, the display information creation unit 67 detected the abnormality). date and time) is stored.

(2)本運転制御システムにおける制御対象装置に対する一連の運転制御の流れ
図13は、本実施の形態による運転制御システム1において実行される、制御対象装置3に対する一連の運転制御処理の流れを示す。
(2) Flow of a series of operation control processes for the control target device in this operation control system FIG. 13 shows a flow of a series of operation control processes for the control target device 3 executed in the operation control system 1 according to the present embodiment. .

この図13に示すように、本運転制御システム1では、まず、製造情報テーブル21(図5)に格納された製品の製造情報21Xと、前工程情報テーブル22(図6)に格納された前工程情報22Xと、物理/経験モデル23とに基づいて、運転制御装置4の制御目標値計算部64により温度プロフィールが立案され、立案された温度プロフィールに従った制御目標値適用タイミングごとの制御目標値31Xがそれぞれ制御目標値テーブル31(図9)に格納される(S1)。 As shown in FIG. 13, in this operation control system 1, first, the manufacturing information 21X of the product stored in the manufacturing information table 21 (FIG. 5), and the Based on the process information 22X and the physical/empirical model 23, a temperature profile is created by the control target value calculation unit 64 of the operation control device 4, and the control target is determined for each control target value application timing according to the created temperature profile. The values 31X are each stored in the control target value table 31 (FIG. 9) (S1).

そして制御目標値テーブル31に格納された各制御目標値31Xは、制御目標値計算部64により、それぞれ対応する制御目標値適用タイミングが到来するごとに制御目標値テーブル31から読み出され、制御対象装置3からの稼働情報24Xに基づきフィードフォワード制御又はフィードバック制御のために必要に応じて更新された上で制御対象装置3に送信される(S2)。この際、制御目標値計算部64は、このとき制御対象装置3に送信した制御目標値31Xをその送信日時(制御日時)と一緒に制御履歴情報25Xの一部として制御履歴テーブル25(図8)に登録する。 Each control target value 31X stored in the control target value table 31 is read out from the control target value table 31 by the control target value calculation unit 64 each time the corresponding control target value application timing arrives, and Based on the operating information 24X from the device 3, it is updated as necessary for feedforward control or feedback control, and then transmitted to the controlled device 3 (S2). At this time, the control target value calculation unit 64 sets the control target value 31X transmitted to the controlled device 3 at this time together with the transmission date and time (control date and time) as part of the control history information 25X in the control history table 25 (FIG. 8 ).

また、この制御目標値31Xを受信した制御対象装置3の制御部61は、受信した制御目標値を弁駆動部62に送信する(S3)。かくして弁駆動部62は、制御部61から与えられた制御目標値に従った弁開度となるようガス弁を開閉駆動する。 Further, the control unit 61 of the controlled target device 3 that has received the control target value 31X transmits the received control target value to the valve drive unit 62 (S3). In this way, the valve drive unit 62 drives the gas valve to open and close so that the valve opening degree is in accordance with the control target value given from the control unit 61.

また制御部61は作業員70が操作部60を操作した場合には、操作部60から通知された上述の手動補正値71を運転制御装置4に通知する。この結果、この手動補正値71が補正情報計算部66により制御履歴情報25X(図8)の一部として制御履歴テーブル25(図8)に登録される。 Further, when the operator 70 operates the operating section 60, the control section 61 notifies the operation control device 4 of the above-mentioned manual correction value 71 notified from the operating section 60. As a result, this manual correction value 71 is registered by the correction information calculation unit 66 in the control history table 25 (FIG. 8) as part of the control history information 25X (FIG. 8).

さらに制御対象装置3の検出部63は、制御対象装置3の最新の稼働値(炉内温度)及びその取得日時と、過去所定周期分の制御対象装置3の稼働値と、現在の制御対象装置3の環境条件となどの情報を第2の周期で稼働情報24Xとして運転制御装置4に通知する。この結果、この稼働情報24Xが補正情報計算部66により稼働情報テーブル24(図7)に登録されると共に、一部の稼働情報24X(ここでは最新の稼働値及び環境条件)が制御履歴テーブル25(図8)にも登録される。 Furthermore, the detection unit 63 of the controlled device 3 detects the latest operating value (furnace temperature) of the controlled device 3 and its acquisition date and time, the operating value of the controlled device 3 for a predetermined period in the past, and the current operating value of the controlled device 3. The information such as the environmental conditions of No. 3 is notified to the operation control device 4 in the second cycle as operation information 24X. As a result, this operating information 24X is registered in the operating information table 24 (FIG. 7) by the correction information calculation unit 66, and part of the operating information 24X (here, the latest operating values and environmental conditions) is registered in the control history table 24. (FIG. 8) is also registered.

さらに運転制御装置4の学習部65は、制御履歴テーブル25に格納された制御履歴情報25Xと、前工程情報テーブル22に格納された前工程情報22Xと、物理/経験モデル23とに基づいて、制御対象装置3がどのような状態のときに作業員70により制御対象装置3に対してどのような介入操作が行われたかを学習して学習済モデル40を生成する。また学習部65は、学習済モデル40が一定程度成熟した段階で、この学習済モデル40を補正情報計算部66が利用できるようにデプロイする。 Further, the learning unit 65 of the operation control device 4, based on the control history information 25X stored in the control history table 25, the previous process information 22X stored in the previous process information table 22, and the physical/empirical model 23, The learned model 40 is generated by learning what kind of intervention operation was performed on the controlled device 3 by the worker 70 in what state the controlled device 3 was in. Further, the learning unit 65 deploys the learned model 40 so that it can be used by the correction information calculation unit 66 when the learned model 40 reaches a certain level of maturity.

補正情報計算部66は、学習部65によりデプロイされた学習済モデル40と、前工程情報テーブル22(図6)に格納された前工程情報22Xと、稼働情報テーブル24に格納された稼働情報24Xとに基づいて、現在の運転条件や稼働条件の下で作業員70が行うであろう制御対象装置3に対する介入操作に応じた自動補正値32Xを算出する(S4)。 The correction information calculation unit 66 calculates the learned model 40 deployed by the learning unit 65, the previous process information 22X stored in the previous process information table 22 (FIG. 6), and the operation information 24X stored in the operation information table 24. Based on this, an automatic correction value 32X is calculated in accordance with the intervention operation on the controlled device 3 that the worker 70 would perform under the current operating conditions and operating conditions (S4).

具体的に、補正情報計算部66は、前工程情報テーブル22に格納された前工程情報22Xと、稼働情報テーブル24に格納された稼働情報24Xとを学習済モデル40に投入することによりかかる自動補正値32Xを算出する。そして補正情報計算部66は、算出した自動補正値32Xに関する必要な情報を自動補正値テーブル32(図10)と、制御履歴テーブル25とに格納する。 Specifically, the correction information calculation unit 66 inputs the pre-process information 22 A correction value of 32X is calculated. Then, the correction information calculation unit 66 stores necessary information regarding the calculated automatic correction value 32X in the automatic correction value table 32 (FIG. 10) and the control history table 25.

また補正情報計算部66は、制御履歴テーブル25に登録されている最新の制御履歴情報25Xに含まれる手動補正値71を参照して、その手動補正値71の値が予め設定された上述の手動補正値許容範囲内にあるか否かを判定する(S5)。 Further, the correction information calculation unit 66 refers to the manual correction value 71 included in the latest control history information 25X registered in the control history table 25, and calculates the manual It is determined whether the correction value is within an allowable range (S5).

そして補正情報計算部66は、かかる手動補正値71が手動補正値許容範囲内にある場合には、自動補正値テーブル32に格納されている自動補正値32Xを制御対象装置3に送信する(S6)。また補正情報計算部66は、このとき制御対象装置3に送信した自動補正値32Xを制御履歴テーブル25に格納された制御履歴情報25Xのうちの対応する制御履歴情報25Xの自動補正値欄25D(図8)に格納する。 Then, when the manual correction value 71 is within the manual correction value allowable range, the correction information calculation unit 66 transmits the automatic correction value 32X stored in the automatic correction value table 32 to the controlled device 3 (S6 ). Further, the correction information calculation unit 66 converts the automatic correction value 32X sent to the controlled device 3 at this time into the automatic correction value column 25D ( Figure 8).

これに対して、補正情報計算部66は、かかる手動補正値71が手動補正値許容範囲外であった場合には、学習済モデル40の利用を一時的に停止し、学習済モデル40の更新(再学習)を開始又は再開するよう学習部65に指示を与える(S7)。 On the other hand, if the manual correction value 71 is outside the allowable manual correction value range, the correction information calculation unit 66 temporarily stops using the learned model 40 and updates the learned model 40. An instruction is given to the learning unit 65 to start or restart (re-learning) (S7).

他方、表示情報作成部67は、稼働情報テーブル24に格納された稼働情報24Xに基づいて装置状況情報33Xを生成し、生成した装置状況情報33Xを装置状況情報テーブル33(図11)に格納する(S8)。また表示情報作成部67は、装置状況情報テーブル33に格納した装置状況情報33Xに基づいて図14について後述する制御対象装置状態表示画面80を作成し、作成した制御対象装置状態表示画面80を表示装置14に表示する(S10)。 On the other hand, the display information creation unit 67 generates device status information 33X based on the operation information 24X stored in the operation information table 24, and stores the generated device status information 33X in the device status information table 33 (FIG. 11). (S8). The display information creation unit 67 also creates a controlled device status display screen 80, which will be described later with reference to FIG. 14, based on the device status information 33X stored in the device status information table 33, and displays the created controlled device status display screen 80. It is displayed on the device 14 (S10).

さらに表示情報作成部67は、補正情報計算部66により算出される自動補正値32Xに基づいて、制御対象装置3における異常の有無を常時判定する。これは制御対象装置3が老朽化などにより傾向が変化してくると、補正情報計算部66により算出される自動補正値32Xのばらつきが大きくなったり、自動補正値32X自体が大きくなったり、自動補正値32Xの変動が大きくなるため、自動補正値32Xを監視することで制御対象装置3に異常が発生したか否かを判定できるためである。 Further, the display information creation unit 67 constantly determines whether there is an abnormality in the controlled device 3 based on the automatic correction value 32X calculated by the correction information calculation unit 66. This is because when the tendency of the controlled device 3 changes due to aging etc., the dispersion of the automatic correction value 32X calculated by the correction information calculation unit 66 becomes large, the automatic correction value 32X itself becomes large, or the automatic This is because the fluctuation of the correction value 32X becomes large, so by monitoring the automatic correction value 32X, it is possible to determine whether or not an abnormality has occurred in the controlled device 3.

そして表示情報作成部67は、自動補正値32Xのばらつきや、自動補正値32X自体の大きさ、及び、自動補正値32Xの変動のいずれかが、これら自動補正値32Xのばらつきや、自動補正値32X自体の大きさ、及び、自動補正値32Xの変動に対して予めそれぞれ設定された所定の範囲(以下、これらの範囲を纏めて自動補正値許容範囲と呼ぶ)を超えた場合には、物理/経験モデル23からの乖離度などから自動補正値32Xが自動補正値許容範囲外となった要因(異常が発生した要因)を分析し、分析結果に基づいてアラート情報34Xを生成してアラート情報テーブル34(図12)に格納する(S9)。また表示情報作成部67は、アラート情報テーブル34に格納したアラート情報34Xに基づいて、制御対象装置3の異常状況を制御対象装置状態表示画面80に表示する(S10)。 The display information creation unit 67 determines whether any of the variations in the automatic correction values 32X, the size of the automatic correction values 32X itself, or the fluctuations in the automatic correction values 32X If the size of 32X itself and the automatic correction value 32X exceed the predetermined ranges (hereinafter collectively referred to as the automatic correction value tolerance range), physical /Analyze the factors that caused the automatic correction value 32X to be outside the automatic correction value tolerance range (factors that caused the abnormality) based on the degree of deviation from the empirical model 23, generate alert information 34X based on the analysis results, and generate alert information. It is stored in the table 34 (FIG. 12) (S9). The display information creation unit 67 also displays the abnormal situation of the controlled device 3 on the controlled device status display screen 80 based on the alert information 34X stored in the alert information table 34 (S10).

(3)制御対象装置状態表示画面の構成
図14は、表示情報作成部67により作成されて表示装置14に表示される制御対象装置状態表示画面80の構成例を示す。この図14に示すように、画面左側に設けられた稼働状況表示領域81と、画面右側に設けられた異常状況表示領域82とを備えて構成される。
(3) Configuration of Controlled Device Status Display Screen FIG. 14 shows a configuration example of the controlled device status display screen 80 created by the display information creation section 67 and displayed on the display device 14. As shown in FIG. 14, it is configured to include an operating status display area 81 provided on the left side of the screen and an abnormal status display area 82 provided on the right side of the screen.

稼働状況表示領域81は、制御対象装置3の稼働状況を表示するための領域であり、制御対象装置3の稼働中は、装置状況情報テーブル33に格納された装置状況情報33Xに基づいて、当該制御対象装置3における稼働値(炉内温度)の推移がグラフ等で常時表示される。なお、図14は、監視・制御対象として炉内温度だけでなく、「××水槽」の水温も監視・制御対象となっている場合を例示している。 The operating status display area 81 is an area for displaying the operating status of the controlled device 3. While the controlled device 3 is in operation, the operating status display area 81 is an area for displaying the operating status of the controlled device 3. Changes in the operating value (furnace temperature) in the controlled device 3 are constantly displayed in a graph or the like. Note that FIG. 14 exemplifies a case where not only the temperature inside the furnace but also the water temperature of the "xx water tank" is to be monitored and controlled.

また異常状況表示領域82は、サマリ表示領域82A及び推定原因表示領域82Bから構成される。そしてサマリ表示領域には、表示情報作成部67が制御対象装置3の異常を検知した場合に、アラート情報テーブル34に格納したアラート情報34Xに基づいてその異常の概要が表示情報作成部67により表示される。 Further, the abnormal situation display area 82 includes a summary display area 82A and a probable cause display area 82B. In the summary display area, when the display information creation unit 67 detects an abnormality in the controlled device 3, the display information creation unit 67 displays a summary of the abnormality based on the alert information 34X stored in the alert information table 34. be done.

また推定原因表示領域82Bには、かかる異常の原因として表示情報作成部67により推定された幾つかの候補(以下、これを原因候補と呼ぶ)が原因候補一覧83内に一覧表示される。この原因候補一覧83では、原因候補ごとに、その具体的な内容を表す文字列83Aと、その原因候補が異常の原因である可能性の割合を表すレベルメータ83Bとがそれぞれ表示される。 Further, in the estimated cause display area 82B, several candidates (hereinafter referred to as cause candidates) estimated by the display information creation unit 67 as causes of the abnormality are displayed in a list in a cause candidate list 83. In this cause candidate list 83, for each cause candidate, a character string 83A representing the specific content and a level meter 83B representing the probability that the cause candidate is the cause of the abnormality are displayed.

なお、かかる原因候補一覧83に表示させる原因候補の数(以下、これを表示原因候補数と呼ぶ)は、原因候補一覧83の上方に表示されたプルダウンボタン84をクリックすることにより表示させ得るプルダウンメニュー(図示せず)に表示された数字の中から所望する表示原因候補数に合致した数字を選択することにより指定することができる。そして、このとき選択された表示原因候補数がプルダウンボタン84の左横に設けられたテキストボックス85内に表示される。 The number of cause candidates to be displayed in the cause candidate list 83 (hereinafter referred to as the number of displayed cause candidates) can be determined by clicking the pull-down button 84 displayed above the cause candidate list 83. This can be specified by selecting a number that matches the desired number of display cause candidates from among the numbers displayed on a menu (not shown). Then, the number of display cause candidates selected at this time is displayed in a text box 85 provided on the left side of the pull-down button 84.

(4)運転制御装置の各機能部により実行される各種処理
次に、制御対象装置3の運転制御のために運転制御装置4において実行される各種処理の具体的な処理内容について説明する。以下においては、各処理の処理主体を機能部(「……部」)として説明するが、実際上は、その機能部に対応するプログラムに基づいて運転制御装置4のCPU10(図1)がその処理を実行することは言うまでもない。
(4) Various processes executed by each functional unit of the operation control device Next, specific processing contents of various processes executed in the operation control device 4 to control the operation of the controlled device 3 will be described. In the following, the processing main body of each process will be explained as a functional section ("... section"), but in reality, the CPU 10 (FIG. 1) of the operation control device 4 executes the processing based on the program corresponding to the functional section. Needless to say, the process is executed.

(4-1)運転制御処理
図15は、制御対象装置3の運転制御のために、運転制御装置4の制御目標値計算部64及び補正情報計算部66が連携して実行する運転制御処理の流れを示す。制御目標値計算部64及び補正情報計算部66は、この図15に示す処理手順に従って制御対象装置3の運転を制御する。
(4-1) Operation control processing FIG. 15 shows the operation control processing executed by the control target value calculation unit 64 and the correction information calculation unit 66 of the operation control device 4 in cooperation to control the operation of the controlled device 3. Show the flow. The control target value calculation unit 64 and the correction information calculation unit 66 control the operation of the controlled device 3 according to the processing procedure shown in FIG.

実際上、この運転制御処理は、制御対象装置3に新たな焼成対象の材料が投入された後、運転制御装置4に対して制御対象装置3の運転制御を開始すべき操作入力が作業員70(図13)から与えられると開始される。 In practice, in this operation control process, after a new material to be fired is input into the controlled device 3, an operation input by the worker 70 to start the operational control of the controlled device 3 is sent to the operation control device 4. (FIG. 13).

そして、まず、制御目標値計算部64が、製造情報テーブル21(図5)に格納された製造情報21Xと、前工程情報テーブル22(図6)に格納された前工程情報22Xと、物理/経験モデル23とを利用して、制御対象装置3における炉内温度の温度プロフィールを立案し、立案した温度プロフィールに基づく制御目標値適用タイミングごとの制御目標値31Xを制御目標値テーブル31(図9)にそれぞれ格納する(S20)。 First, the control target value calculation unit 64 uses the manufacturing information 21X stored in the manufacturing information table 21 (FIG. 5), the pre-process information 22X stored in the pre-process information table 22 (FIG. 6), and the physical/ Using the empirical model 23, a temperature profile of the furnace temperature in the controlled device 3 is drawn up, and the control target value 31X for each control target value application timing based on the designed temperature profile is set in the control target value table 31 (FIG. 9). ) (S20).

続いて、補正情報計算部66が、学習済モデル40がデプロイされているか否かを判断する(S21)。そして補正情報計算部66は、この判断で否定結果を得るとステップS23に進み、肯定結果を得ると、前工程情報テーブル22に格納された前工程情報22Xと、稼働情報テーブル24(図7)に格納されている稼働情報24Xとを学習済モデル40に投入するようにして自動補正値32X(図3(C))を算出する。そして補正情報計算部66は、算出した自動補正値32Xを制御履歴テーブル25及び自動補正値テーブル32に格納すると共に、制御対象装置3に送信する(S22)。この結果、制御対象装置3において、この自動補正値32Xに基づいて制御目標値31Xが補正され、補正された制御目標値31Xに基づいて制御対象装置3内の炉内温度(ガス弁の弁開度)の制御が行われる。 Subsequently, the correction information calculation unit 66 determines whether the learned model 40 has been deployed (S21). If the correction information calculation unit 66 obtains a negative result in this judgment, the process proceeds to step S23, and if a positive result is obtained, the correction information calculation unit 66 calculates the previous process information 22X stored in the previous process information table 22 and the operation information table 24 (FIG. 7). The automatic correction value 32X (FIG. 3(C)) is calculated by inputting the operation information 24X stored in the learned model 40 into the learned model 40. Then, the correction information calculation unit 66 stores the calculated automatic correction value 32X in the control history table 25 and the automatic correction value table 32, and transmits it to the controlled device 3 (S22). As a result, in the controlled device 3, the control target value 31X is corrected based on this automatic correction value 32X, and the furnace temperature (gas valve opening) in the controlled device 3 is adjusted based on the corrected control target value 31X. degree) control is performed.

次いで、補正情報計算部66は、制御履歴テーブル25(図8)に格納された最新の制御履歴情報25Xが手動補正値71(図13)を含むか否かを判断する(S23)。 Next, the correction information calculation unit 66 determines whether the latest control history information 25X stored in the control history table 25 (FIG. 8) includes the manual correction value 71 (FIG. 13) (S23).

この判断で否定結果を得ることは、補正情報計算部66が最後に制御目標値を制御対象装置3に送信してから最新の制御履歴情報25Xを取得するまでの間に作業員70(図13)による介入操作が行われていないことを意味する。かくして、このとき補正情報計算部66は、ステップS28に進む。 Obtaining a negative result in this judgment means that the operator 70 (see FIG. ) means that no intervention operation has been performed. Thus, at this time, the correction information calculation section 66 proceeds to step S28.

これに対して、ステップS23の判断で肯定結果を得ることは、補正情報計算部66が最後に制御目標値を制御対象装置3に送信してから最新の制御履歴情報25Xを取得するまでの間に作業員70による介入操作が行われたことを意味する。かくして、このとき補正情報計算部66は、かかる介入操作の結果として制御対象装置3の操作部60(図2)から出力された手動補正値71(図13)が手動補正値許容範囲内にあるか否かを判断する(S24)。 On the other hand, obtaining a positive result in the determination in step S23 means that the correction information calculation unit 66 last sends the control target value to the controlled device 3 until it acquires the latest control history information 25X. This means that the operator 70 performed an intervention operation. Thus, at this time, the correction information calculation unit 66 determines that the manual correction value 71 (FIG. 13) output from the operation unit 60 (FIG. 2) of the controlled device 3 as a result of the intervention operation is within the manual correction value tolerance range. It is determined whether or not (S24).

このステップS24の判断で否定結果を得ることは、運転制御装置4から制御対象装置3に送信された制御目標値31Xに基づく炉内温度の制御が不十分であったため、作業員70(図13)により大きな介入操作が行われたことを意味する。かくして、このとき補正情報計算部66は、学習済モデル40を利用した自動補正値32Xの算出及び当該自動補正値32Xを利用した制御目標値31Xの補正を停止する(S25)。この結果、この後、制御目標値テーブル31に格納されている制御目標値31Xが補正されることなく制御対象装置3に送信されることとなり、制御対象装置3側において、操作部60から通知される手動目標値のみを考慮した制御対象装置3の運転制御が行われる。 Obtaining a negative result in step S24 means that the control of the furnace temperature based on the control target value 31X transmitted from the operation control device 4 to the controlled device 3 was insufficient, and the worker 70 (see FIG. ) means that a large intervention operation was performed. Thus, at this time, the correction information calculation unit 66 stops calculation of the automatic correction value 32X using the learned model 40 and correction of the control target value 31X using the automatic correction value 32X (S25). As a result, the control target value 31X stored in the control target value table 31 will be sent to the controlled device 3 without being corrected, and the controlled target device 3 will be notified from the operation unit 60. Operation control of the controlled device 3 is performed taking into consideration only the manual target value.

また、このとき補正情報計算部66は、学習部65に対して再学習を指示(以下、この指示を再学習指示と呼ぶ)する(S26)。この結果、学習部65において、図16について後述する処理手順に従って学習済モデル40の更新(再学習)が行われ、この後、再学習が完了すると学習部65により学習済モデル40が再度デプロイされる。 Also, at this time, the correction information calculation section 66 instructs the learning section 65 to re-learn (hereinafter, this instruction will be referred to as a re-learning instruction) (S26). As a result, the learning unit 65 updates (re-learning) the trained model 40 according to the processing procedure described later with reference to FIG. Ru.

これに対して、ステップS24の判断で肯定結果を得ることは、運転制御装置4から制御対象装置3に送信された制御目標値31Xに基づく炉内温度の制御が十分であったため、作業員70(図13)により大きな介入操作が行われなかったことを意味する。かくして、このとき補正情報計算部66は、学習済モデル40を利用した自動補正値32Xの算出及び算出した自動補正値32Xの利用を開始又は再開する(S27)。 On the other hand, obtaining a positive result in the determination in step S24 means that the control of the furnace temperature based on the control target value 31X transmitted from the operation control device 4 to the controlled device 3 was sufficient. (FIG. 13) means that no major intervention operation was performed. Thus, at this time, the correction information calculation unit 66 starts or resumes calculation of the automatic correction value 32X using the learned model 40 and use of the calculated automatic correction value 32X (S27).

続いて、補正情報計算部66が、制御対象装置3の検出部63(図2)から送信されてきた稼働情報24X(図3)を取得し、取得した稼働情報24Xを稼働情報テーブル24(図7)に登録すると共に(S28)、制御対象装置3における今回の焼成工程が完了したか否かを判断する(S29)。 Subsequently, the correction information calculation section 66 acquires the operation information 24X (FIG. 3) transmitted from the detection section 63 (FIG. 2) of the controlled device 3, and stores the acquired operation information 24X in the operation information table 24 (FIG. 7) (S28), and it is determined whether the current firing process in the controlled device 3 has been completed (S29).

補正情報計算部66は、この判断で否定結果を得るとステップS21に戻り、この後、ステップS28で肯定結果を得るまでステップS21~ステップS29の処理を繰り返す。そして補正情報計算部66は、やがて制御対象装置3における今回の焼成工程が完了すると、この運転制御処理を終了する。 When the correction information calculation unit 66 obtains a negative result in this determination, it returns to step S21, and thereafter repeats the processing from step S21 to step S29 until it obtains a positive result in step S28. Then, when the current firing process in the controlled device 3 is completed, the correction information calculation unit 66 ends this operation control process.

(4-2)再学習処理
図16は、図15について上述した運転制御処理のステップS26で補正情報計算部66から再学習指示が与えられた学習部65により実行される再学習処理を示す。学習部65は、この図16に示す処理手順に従って、制御対象装置3の炉内温度やその周辺環境がどのような状態のときに作業員70(図13)が操作部60を介して制御対象装置3に対してどのような介入操作を行ったかを再学習する。
(4-2) Relearning Process FIG. 16 shows the relearning process executed by the learning unit 65 to which the relearning instruction is given from the correction information calculation unit 66 in step S26 of the operation control process described above with reference to FIG. In accordance with the processing procedure shown in FIG. 16, the learning section 65 determines when the temperature inside the furnace of the controlled device 3 and its surrounding environment are such that the operator 70 (FIG. 13) can control the controlled object via the operating section 60. Re-learning what kind of intervention operation was performed on the device 3.

実際上、学習部65は、補正情報計算部66から再学習指示が与えられるとこの図16に示す際学習処理を開始し、まず、制御履歴テーブル25(図8)に格納されている制御履歴情報25Xのうち、未だ学習済モデル40の学習に利用していない制御履歴情報25Xのデータを入力としてかかる再学習を行い、学習済モデル40を更新する(S30)。また学習部65は、この後、更新後の学習済モデル40を補正情報計算部66が利用できるようにデプロイし(S31)し、この後、この再学習処理を終了する。 In practice, when the learning unit 65 receives a relearning instruction from the correction information calculation unit 66, it starts the learning process shown in FIG. Among the information 25X, data of the control history information 25X, which has not yet been used for learning the learned model 40, is input to carry out such relearning to update the learned model 40 (S30). Further, the learning unit 65 then deploys the updated learned model 40 so that the correction information calculation unit 66 can use it (S31), and then ends this relearning process.

(4-3)画面作成表示処理
図17は、表示情報作成部67により実行される画面作成表示処理の処理手順を示す。表示情報作成部67は、この図17に示す処理手順に従って図14について上述した制御対象装置状態表示画面80を作成し、作成した制御対象装置状態表示画面80を表示装置14(図1)に表示する。
(4-3) Screen creation and display processing FIG. 17 shows the processing procedure of the screen creation and display processing executed by the display information creation section 67. The display information creation unit 67 creates the controlled device status display screen 80 described above with reference to FIG. 14 according to the processing procedure shown in FIG. 17, and displays the created controlled device status display screen 80 on the display device 14 (FIG. 1). do.

実際上、表示情報作成部67は、運転制御装置4が起動されるとこの図17に示す画面作成表示処理を開始し、まず、補正情報計算部66により算出された自動補正値32X自体の大きさ、自動補正値32Xのばらつき、及び、自動補正値32Xの変動のいずれかが、これら自動補正値32X自体の大きさ、自動補正値32Xのばらつき、及び、自動補正値32Xの変動に対してそれぞれ予め設定された所定範囲(以下、これを自動補正値許容範囲と呼ぶ)内にあるか否かを判断する(S40)。 In fact, when the operation control device 4 is started, the display information creation unit 67 starts the screen creation and display process shown in FIG. Either the variation in the automatic correction value 32X or the variation in the automatic correction value 32X is related to the size of the automatic correction value 32X itself, the variation in the automatic correction value 32X, or the variation in the automatic correction value 32X. It is determined whether each of the values falls within a predetermined range (hereinafter referred to as an automatic correction value tolerance range) (S40).

そして表示情報作成部67は、この判断で肯定結果を得るとステップS43に進み、制御対象装置状態表示画面80における稼働状況表示領域81(図14)に表示すべき制御対象装置3の稼働状況を表す装置状況情報33X(図11)を生成し、生成した装置状況情報33Xを装置状況情報テーブル33(図11)に格納する(S43)。 If the display information creation unit 67 obtains a positive result in this judgment, the process proceeds to step S43, and displays the operating status of the controlled device 3 to be displayed in the operating status display area 81 (FIG. 14) on the controlled device status display screen 80. The generated device status information 33X (FIG. 11) is generated, and the generated device status information 33X is stored in the device status information table 33 (FIG. 11) (S43).

また表示情報作成部67は、装置状況情報テーブル33に格納した装置状況情報33Xに基づいて、制御対象装置3の稼働状況を表す情報(図14ではグラフ)を掲載した制御対象装置状態表示画面80を作成する。さらに表示情報作成部67は、作成した制御対象装置状態表示画面80を表示装置14に表示し(S44)、この後ステップS40に戻って、これ以降ステップS40~ステップS44の処理を繰り返す。 In addition, the display information creation unit 67 generates a controlled device status display screen 80 on which information (a graph in FIG. 14) representing the operating status of the controlled device 3 is posted based on the device status information 33X stored in the device status information table 33. Create. Further, the display information creation unit 67 displays the created controlled device status display screen 80 on the display device 14 (S44), and then returns to step S40 to repeat the processes from step S40 to step S44.

これに対して、表示情報作成部67は、ステップS40の判断で否定結果を得ると、制御対象装置3に異常が発生したものと判断し、異常の要因を分析する(S41)かかる要因の分析手法としては、対応する自動補正値許容範囲外となった自動補正値32X自体の大きさ、自動補正値32Xのばらつき及び又は自動補正値32Xの変動について、物理モデルとの乖離を活用する方法がある。 On the other hand, when the display information creation unit 67 obtains a negative result in the determination in step S40, it determines that an abnormality has occurred in the controlled device 3, and analyzes the cause of the abnormality (S41). As a method, there is a method that utilizes the deviation from the physical model regarding the size of the automatic correction value 32X itself that is outside the corresponding automatic correction value tolerance range, the dispersion of the automatic correction value 32X, and/or the fluctuation of the automatic correction value 32X. be.

続いて、表示情報作成部67は、ステップS41の分析結果に基づいてアラート情報34X(図12)を生成し、生成したアラート情報34Xをアラート情報テーブル34(図12)に格納する(S42)。また表示情報作成部67は、上述と同様にして装置状況情報33Xを生成し、生成した装置状況情報33Xを装置状況情報テーブル33に格納する(S43)。 Subsequently, the display information creation unit 67 generates alert information 34X (FIG. 12) based on the analysis result of step S41, and stores the generated alert information 34X in the alert information table 34 (FIG. 12) (S42). Further, the display information creation unit 67 generates the device status information 33X in the same manner as described above, and stores the generated device status information 33X in the device status information table 33 (S43).

そして表示情報作成部67は、装置状況情報テーブル33に格納した装置状況情報33Xと、アラート情報テーブル34に格納したアラート情報34Xとに基づいて制御対象装置状態表示画面80を作成すると共に、作成した制御対象装置状態表示画面80を表示装置14に表示する(S44)。さらに表示情報作成部67は、この後ステップS40に戻り、これ以降ステップS40~ステップS44の処理を繰り返す。 Then, the display information creation unit 67 creates the controlled device status display screen 80 based on the device status information 33X stored in the device status information table 33 and the alert information 34X stored in the alert information table 34, and also creates the The controlled device status display screen 80 is displayed on the display device 14 (S44). Further, the display information creation unit 67 returns to step S40, and repeats the processes from step S40 to step S44.

(5)本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態の運転制御システム1では、運転制御装置4において、制御対象装置3の稼働値や環境条件がどのような状態のときに作業員70(図13)が操作部60を介して制御対象装置3に対してどのような介入操作を行ったかを学習し、学習により得られた学習済モデル40を利用して、現在の制御対象装置3の稼働値及び環境条件のときに作業員70(図13)が制御対象装置3に対してどのような介入操作を行うかを推測して自動補正値32Xを算出し、算出した自動補正値32Xに基づいて制御対象装置3を制御する。
(5) Effects of the present embodiment As described above, in the operation control system 1 of the present embodiment, the operation control device 4 determines when the operating value and environmental conditions of the controlled device 3 are 70 (FIG. 13) learns what kind of intervention operation has been performed on the controlled device 3 via the operation unit 60, and uses the learned model 40 obtained by learning to change the current controlled device The automatic correction value 32X is calculated by estimating what kind of intervention operation the worker 70 (FIG. 13) will perform on the controlled device 3 when the operating value and environmental conditions are 3. 32X to control the controlled device 3.

従って、本運転制御システム1によれば、自動制御と人の介入操作とを協調させた制御を行うことができ、その分、より熟練者の感性に近い制御を行うことができる。 Therefore, according to the present driving control system 1, it is possible to perform control that coordinates automatic control and human intervention, and it is possible to perform control that is closer to the sensibilities of an expert.

(6)他の実施の形態
なお、上述の実施の形態においては、本発明を炭素電極の焼成工程における炉内温度の制御に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、樹脂ペレットの押出し成型工程におけるスクリュー回転数及び又はシリンダない温度の制御や、植物工場における工場内部の温度及び又は湿度の制御など、種々の制御対象の制御に広く適用することができる。
(6) Other Embodiments In the above-described embodiments, a case has been described in which the present invention is applied to controlling the furnace temperature in the firing process of carbon electrodes, but the present invention is not limited to this. First, it can be widely applied to control various control objects, such as controlling the screw rotation speed and/or cylinder temperature in the extrusion molding process of resin pellets, and controlling the temperature and/or humidity inside a plant factory. .

また上述の実施の形態においては、運転制御装置4が制御対象装置3に制御目標値31Xを送信する第1の周期(制御目標値適用タイミングの周期)と、運転制御装置4が制御対象装置3に自動補正値32Xを送信する第2の周期(制御対象装置3の検出部63が稼働値や環境条件などの情報を運転制御装置4に送信する周期)とが異なっている場合について述べたが、本発明はこれに限らず、かかる第1及び第2の周期が同じ周期及び同じタイミングであってもよい。この場合、運転制御装置4が、算出した自動補正値32Xにより制御目標値31Xを補正した上で、補正後の制御目標値31Xを制御対象装置3に送信するようにしてもよい。 Furthermore, in the above-described embodiment, the first cycle (cycle of control target value application timing) in which the operation control device 4 transmits the control target value 31X to the control target device 3, and As described above, the second cycle for transmitting the automatic correction value 32X (the cycle for the detection unit 63 of the controlled device 3 to transmit information such as operating values and environmental conditions to the operation control device 4) is different. However, the present invention is not limited to this, and the first and second cycles may be the same cycle and the same timing. In this case, the operation control device 4 may correct the control target value 31X using the calculated automatic correction value 32X, and then transmit the corrected control target value 31X to the controlled device 3.

さらに上述の実施の形態においては、運転制御装置4を1つのコンピュータ装置により構成するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、複数のコンピュータ装置から構成される分散型コンピューティングシステムにより構成するようにしてもよい。 Furthermore, in the above-described embodiment, a case has been described in which the operation control device 4 is constituted by one computer device, but the present invention is not limited to this, and the present invention is applicable to distributed computing constituted by a plurality of computer devices. It may be configured by the system.

さらに上述の実施の形態においては、制御対象装置状態表示画面80を図14のように構成するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の画面構成を広く適用することができる。 Further, in the above-described embodiment, a case has been described in which the controlled device status display screen 80 is configured as shown in FIG. can do.

さらに上述の実施の形態においては、補正情報計算部66により算出された自動補正値32X自体の大きさ、自動補正値32Xのばらつき、及び、自動補正値32Xの変動に基づいて制御対象装置3の異常の有無を判定したり、異常の要因を分析するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の情報に基づいて制御対象装置3の異常の有無を判定したり、異常の要因を分析するようにしてもよい。 Furthermore, in the embodiment described above, the control target device 3 is adjusted based on the magnitude of the automatic correction value 32X itself calculated by the correction information calculation unit 66, the dispersion of the automatic correction value 32X, and the fluctuation of the automatic correction value 32X. Although the case has been described in which the presence or absence of an abnormality is determined and the cause of the abnormality is analyzed, the present invention is not limited to this. Alternatively, the cause of the abnormality may be analyzed.

本発明は、制御対象を所定状態に制御する種々の制御装置に広く適用することができる。 The present invention can be widely applied to various control devices that control a controlled object to a predetermined state.

1……運転制御システム、3……制御対象装置、4……運転制御装置、10……CPU、14……表示装置、21……製造情報テーブル、21X……製造情報、22……前工程情報テーブル、22X……前工程情報、23……物理/経験モデル、24……稼働情報テーブル、24X……稼働情報、25……制御履歴テーブル、25X……制御履歴情報、31……制御目標値テーブル、31X……制御目標値、32……自動補正値テーブル、32X……自動補正値、33……装置状況情報テーブル、33X……装置状況情報、34……アラート情報テーブル、34X……アラート情報、40……学習済モデル、64……制御目標値計算部、65……学習部、66……補正情報計算部、67……表示情報作成部、70……作業員、71……手動補正値、80……制御対象装置状態表示画面。
1... Operation control system, 3... Controlled device, 4... Operation control device, 10... CPU, 14... Display device, 21... Manufacturing information table, 21X... Manufacturing information, 22... Pre-process Information table, 22X...previous process information, 23...physical/empirical model, 24...operation information table, 24X...operation information, 25...control history table, 25X...control history information, 31...control target Value table, 31X...Control target value, 32...Auto correction value table, 32X...Auto correction value, 33...Device status information table, 33X...Device status information, 34...Alert information table, 34X... Alert information, 40... Learned model, 64... Control target value calculation section, 65... Learning section, 66... Correction information calculation section, 67... Display information creation section, 70... Worker, 71... Manual correction value, 80...Controlled device status display screen.

Claims (14)

制御対象を所定状態に制御する制御装置において、
前記制御対象を前記所定状態に制御するための制御目標を算出し、算出した前記制御目標を前記制御対象に送信するようにして、前記制御対象を制御する制御目標計算部と、
前記制御対象に対する人手での介入操作による第1の補正量と、当該介入操作が行われたときの前記制御対象の制御結果とを取得し、取得した前記第1の補正量及び前記制御対象の制御結果に基づいて、前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を学習する学習部と、
現在の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した前記制御対象の制御結果と、前記学習部による学習により得られた学習済モデルとを利用して前記制御目標に対する第2の補正量を算出する補正情報計算部と
を備え、
前記補正情報計算部は、
算出した前記第2の補正量により前記制御目標を補正し、又は、算出した前記第2の補正量を前記制御対象に送信する
ことを特徴とする制御装置。
In a control device that controls a controlled object to a predetermined state,
a control target calculation unit that controls the controlled object by calculating a control target for controlling the controlled object to the predetermined state and transmitting the calculated control target to the controlled object;
A first correction amount by a manual intervention operation on the control object and a control result of the control object when the intervention operation is performed, and the obtained first correction amount and the control result of the control object a learning unit that learns the first correction amount for the control result of the controlled object based on the control result;
Acquire the current control result of the controlled object, and calculate a second correction amount for the control target using the acquired control result of the controlled object and the learned model obtained by learning by the learning unit. and a correction information calculation section for
The correction information calculation unit includes:
A control device comprising: correcting the control target using the calculated second correction amount; or transmitting the calculated second correction amount to the control target.
前記学習部は、
現在及び過去の前記時系列の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した時系列の前記制御対象の制御結果に基づいて前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を学習する
ことを特徴とする請求項1に記載の制御装置。
The learning department is
acquiring the current and past time-series control results of the controlled object, and learning the first correction amount for the control result of the controlled object based on the acquired time-series control results of the controlled object; The control device according to claim 1, characterized in that:
前記学習部は、
前記制御対象の制御結果の変化量に基づいて、人手での介入操作が行われたときの前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を学習し、
前記補正情報計算部は、
現在の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した前記制御対象の制御結果の変化量に基づき、前記学習済モデルを利用して前記制御目標に対する前記第2の補正量を算出する
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の制御装置。
The learning department is
learning the first correction amount for the control result of the controlled object when a manual intervention operation is performed based on the amount of change in the control result of the controlled object;
The correction information calculation unit includes:
A current control result of the controlled object is acquired, and the second correction amount for the control target is calculated using the learned model based on the amount of change in the acquired control result of the controlled object. The control device according to claim 1 or claim 2.
前記補正情報計算部は、
前記第1の補正量が、当該第1の補正量に対して予め設定された所定の第1の範囲を超えた場合に、前記第2の補正量の算出を停止する
ことを特徴とする請求項1に記載の制御装置。
The correction information calculation unit includes:
A claim characterized in that the calculation of the second correction amount is stopped when the first correction amount exceeds a predetermined first range set in advance for the first correction amount. The control device according to item 1.
前記学習部は、
前記第1の補正量が、前記第1の範囲を超えた場合に、前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を再学習する
ことを特徴とする請求項4に記載の制御装置。
The learning department is
The control device according to claim 4, wherein when the first correction amount exceeds the first range, the first correction amount for the control result of the controlled object is re-learned.
前記制御対象の制御結果に基づいて前記制御装置における異常の有無を判定し、異常を検知した場合には、当該異常の要因を分析して分析結果を表示する表示部をさらに備える
ことを特徴とする請求項1に記載の制御装置。
It is characterized by further comprising a display unit that determines the presence or absence of an abnormality in the control device based on the control result of the controlled object, and when an abnormality is detected, analyzes the cause of the abnormality and displays the analysis result. The control device according to claim 1.
前記表示部は、
前記第2の補正量のばらつき、当該第2の補正量自体の大きさ及び又は前記第2の補正量の変動のいずれかが、前記第2の補正量のばらつき、当該第2の補正量自体の大きさ及び又は前記第2の補正量の変動に対して予めそれぞれ設定された所定の第2の範囲を超えた場合に前記制御対象に異常が発生したものとして、前記第2の補正量が前記第2の範囲外となった要因を分析し、分析結果を表示する
ことを特徴とする請求項6に記載の制御装置。
The display section is
Any of the variation in the second correction amount, the size of the second correction amount itself, and/or the variation in the second correction amount is the variation in the second correction amount, the second correction amount itself, If the magnitude and/or fluctuation of the second correction amount exceeds a predetermined second range set in advance, it is assumed that an abnormality has occurred in the controlled object, and the second correction amount is determined to be abnormal. 7. The control device according to claim 6, wherein the control device analyzes the cause of the deviation outside the second range and displays the analysis result.
制御対象を所定状態に制御する制御装置により実行される制御方法であって、
前記制御対象を前記所定状態に制御するための制御目標を算出し、算出した前記制御目標を前記制御対象に送信するようにして、前記制御対象を制御する第1のステップと、
前記制御対象に対する人手での介入操作による第1の補正量と、当該介入操作が行われたときの前記制御対象の制御結果とを取得し、取得した前記第1の補正量及び前記制御対象の制御結果に基づいて、前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を学習する第2のステップと、
現在の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した前記制御対象の制御結果と、前記学習部による学習により得られた学習済モデルとを利用して前記制御目標に対する第2の補正量を算出する第3のステップと
を備え、
前記第3のステップにおいて、前記制御装置は、
算出した前記第2の補正量により前記制御目標を補正し、又は、算出した前記第2の補正量を前記制御対象に送信する
ことを特徴とする制御方法。
A control method executed by a control device that controls a controlled object to a predetermined state, the method comprising:
a first step of controlling the controlled object by calculating a control target for controlling the controlled object to the predetermined state and transmitting the calculated control target to the controlled object;
A first correction amount by a manual intervention operation on the control object and a control result of the control object when the intervention operation is performed, and the obtained first correction amount and the control result of the control object a second step of learning the first correction amount for the control result of the controlled object based on the control result;
Acquire the current control result of the controlled object, and calculate a second correction amount for the control target using the acquired control result of the controlled object and the learned model obtained by learning by the learning unit. and a third step to
In the third step, the control device:
A control method comprising: correcting the control target using the calculated second correction amount; or transmitting the calculated second correction amount to the control target.
前記第2のステップにおいて、前記制御装置は、
現在及び過去の前記時系列の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した時系列の前記制御対象の制御結果に基づいて前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を学習する
ことを特徴とする請求項8に記載の制御方法。
In the second step, the control device:
acquiring the current and past time-series control results of the controlled object, and learning the first correction amount for the control result of the controlled object based on the acquired time-series control results of the controlled object; The control method according to claim 8, characterized in that:
前記第2のステップにおいて、前記制御装置は、
前記制御対象の制御結果の変化量に基づいて、人手での介入操作が行われたときの前記制御対象の制御結果が所定範囲内となるように前記第1の補正量を学習し、
前記第3のステップにおいて、前記制御装置は、
現在の前記制御対象の制御結果を取得し、取得した前記制御対象の制御結果の変化量に基づき、前記学習済モデルを利用して前記制御目標に対する前記第2の補正量を算出する
ことを特徴とする請求項8又は請求項9に記載の制御方法。
In the second step, the control device:
learning the first correction amount based on the amount of change in the control result of the controlled object so that the control result of the controlled object when a manual intervention operation is performed is within a predetermined range;
In the third step, the control device:
A current control result of the controlled object is acquired, and the second correction amount for the control target is calculated using the learned model based on the amount of change in the acquired control result of the controlled object. The control method according to claim 8 or claim 9.
前記第3のステップにおいて、前記制御装置は、
前記第1の補正量が、当該第1の補正量に対して予め設定された所定の第1の範囲を超えた場合に、前記第2の補正量の算出を停止する
ことを特徴とする請求項8に記載の制御方法。
In the third step, the control device:
A claim characterized in that the calculation of the second correction amount is stopped when the first correction amount exceeds a predetermined first range set in advance for the first correction amount. The control method according to item 8.
前記第2のステップにおいて、前記制御装置は、
前記第1の補正量が、前記第1の範囲を超えた場合に、前記制御対象の制御結果に対する前記第1の補正量を再学習する
ことを特徴とする請求項11に記載の制御方法。
In the second step, the control device:
The control method according to claim 11, characterized in that, when the first correction amount exceeds the first range, the first correction amount for the control result of the controlled object is re-learned.
前記第3のステップにおいて、前記制御装置は、
前記制御対象の制御結果に基づいて前記制御装置における異常の有無を判定し、異常を検知した場合には、当該異常の要因を分析して分析結果を表示する
ことを特徴とする請求項8に記載の制御方法。
In the third step, the control device:
According to claim 8, the control device determines whether or not there is an abnormality in the control device based on the control result of the controlled object, and when an abnormality is detected, analyzes the cause of the abnormality and displays the analysis result. Control method described.
前記第3のステップにおいて、前記制御装置は、
前記第2の補正量のばらつき、当該第2の補正量自体の大きさ及び又は前記第2の補正量の変動のいずれかが、前記第2の補正量のばらつき、当該第2の補正量自体の大きさ及び又は前記第2の補正量の変動に対して予めそれぞれ設定された所定の第2の範囲を超えた場合に前記制御対象に異常が発生したものとして、前記第2の補正量が前記第2の範囲外となった要因を分析し、分析結果を表示する
ことを特徴とする請求項13に記載の制御方法。
In the third step, the control device:
Any of the variation in the second correction amount, the size of the second correction amount itself, and/or the variation in the second correction amount is the variation in the second correction amount, the second correction amount itself, If the magnitude and/or fluctuation of the second correction amount exceeds a predetermined second range set in advance, it is assumed that an abnormality has occurred in the controlled object, and the second correction amount is determined to be abnormal. 14. The control method according to claim 13, further comprising analyzing the cause of the deviation outside the second range and displaying the analysis result.
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