JP4681426B2 - 製造プロセスにおける操業と品質の関連解析装置、方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
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Description
製造プロセスの操業データと対応する品質データを入力するデータ入力手段と、
前記データ入力手段によって入力された製造プロセスの複数の操業データに基づいて操業因子を基底ベクトルとする操業因子空間を複数の局所領域に分割する操業空間分割手段と、
前記各局所領域における複数の操業データと品質データに基づいて操業因子と品質の関連を表す線形多項式による局所品質モデルを、該局所品質モデルによる予測誤差が最小となるように未定係数を決定することにより構築する局所品質モデル作成手段と、
前記各局所領域の局所品質モデルに重み関数を掛け合わせたものを全局所領域について加算して、操業範囲全体の品質特性を表す全体品質モデルを作成する全体品質モデル作成手段と、
前記全体品質モデルに基づいて製品の品質予測を行い、所定の品質の製品を得る為の品質予測・改善操業案提示手段とを具備し、
前記全体品質モデル作成手段によって作成された全体品質モデルが所定の条件を満たす場合に、該全体品質モデルを作成する局所品質モデルを少なくとも提示する操業プロセスにおける操業と品質の関連解析装置であって、
前記操業空間分割手段は、
分割するべき局所領域を選択する分割対象領域選択手段と、
前記分割対象領域選択手段によって選択された各局所領域の範囲内に分布する操業データを選択して抽出する局所データ選択手段と、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データを各操業の軸に射影した分布情報に基づいて、データグルーピング領域分割手段及び等データ数分割グループ手段のいずれか一つを分割手段として選択する適正分割法判定手段と、
前記データグルーピング領域分割手段又は前記等データ数分割グループ手段によって得られる情報に基づいて局所領域の細分割を実行する領域細分割手段とを備え、
前記データグルーピング領域分割手段は、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データの初期重心点を作成する初期重心点作成手段と、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データと重心点との距離を算出する重心点−操業データ間距離評価手段と、
前記重心点−操業データ間距離評価手段によって算出された距離に基づいて、互いに近接しているとみなせる操業データ同士をグループ化する操業データグループ作成手段と、
前記操業データグループ作成手段によって作成されたグループについて、そのグループに属する操業データ座標を用いて重心点を更新する重心点更新手段と、
更新前後の重心点及び前記操業データグループ作成手段によって作成されたグループ作成結果の情報に基づいて、適正なグルーピング結果に収束したかを判定し、収束していれば、重心点と操業データグループの情報を前記領域細分割手段に引き渡すグルーピング結果判定手段とを備え、
前記等データ数分割グループ手段は、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データの個数が、細分割後の各領域で等しくなる等データ数分割位置を各操業軸に対して算出する等データ数分割位置算出手段と、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データが、前記等データ数分割位置算出手段による細分割後のどの領域に属するかを算出してグループ化する等データ数分割グループ作成手段と、
前記等データ数分割位置算出手段による細分割後の領域の重心点を算出して、前記等データ数分割位置算出手段及び等データ数分割グループ作成手段によって得られた等データ数分割位置、及び操業データのグループ化結果と共に、前記領域細分割手段に引き渡す等データ数分割重心点算出手段とを備えることを特徴とする。
本発明の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析方法は、製造プロセスにおける複数の操業項目(以下、「操業因子」という。)のデータ(以下、「操業データ」という。)と対応する品質データを基に各操業因子と品質の関連を解析するにあたり、
データ入力手段が、製造プロセスの操業データと対応する品質データを入力するデータ入力工程と、
操業空間分割手段が、前記データ入力工程によって入力された製造プロセスの複数の操業データに基づいて操業因子を基底ベクトルとする操業因子空間を複数の局所領域に分割する操業空間分割工程と、
局所品質モデル作成手段が、前記各局所領域における複数の操業データと品質データに基づいて操業因子と品質の関連を表す線形多項式による局所品質モデルを、該局所品質モデルによる予測誤差が最小となるように未定係数を決定することにより構築する局所品質モデル作成工程と、
全体品質モデル作成手段が、前記各局所領域の局所品質モデルに重み関数を掛け合わせたものを全局所領域について加算して、操業範囲全体の品質特性を表す全体品質モデルを作成する全体品質モデル作成工程と、
前記全体品質モデルに基づいて製品の品質予測を行い、所定の品質の製品を得る為の品質予測・改善操業案提示工程とを有し、
前記全体品質モデル作成手段によって作成された全体品質モデルが所定の条件を満たす場合に、該全体品質モデルを作成する局所品質モデルを少なくとも提示する操業プロセスにおける操業と品質の関連解析方法であって、
前記操業空間分割工程は、
分割対象領域選択手段が、分割するべき局所領域を選択する分割対象領域選択工程と、
局所データ選択工程が、前記分割対象領域選択工程によって選択された各局所領域の範囲内に分布する操業データを選択して抽出する局所データ選択工程と、
適正分割法判定手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データを各操業の軸に射影した分布情報に基づいて、データグルーピング領域分割工程及び等データ数分割グループ工程のいずれか一つを分割工程として選択する適正分割法判定工程と、
領域細分割手段が、前記データグルーピング領域分割工程又は前記等データ数分割グループ工程によって得られる情報に基づいて局所領域の細分割を実行する領域細分割工程とを有し、
前記データグルーピング領域分割工程は、
初期重心点作成手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データの初期重心点を作成する初期重心点作成工程と、
重心点−操業データ間距離評価手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データと重心点との距離を算出する重心点−操業データ間距離評価工程と、
操業データグループ作成手段が、前記重心点−操業データ間距離評価工程によって算出された距離に基づいて、互いに近接しているとみなせる操業データ同士をグループ化する操業データグループ作成工程と、
重心点更新手段が、前記操業データグループ作成工程によって作成されたグループについて、そのグループに属する操業データ座標を用いて重心点を更新する重心点更新工程と、
グルーピング結果判定手段が、更新前後の重心点及び前記操業データグループ作成工程によって作成されたグループ作成結果の情報に基づいて、適正なグルーピング結果に収束したかを判定し、収束していれば、重心点と操業データグループの情報を前記領域細分割工程に引き渡すグルーピング結果判定工程とを有し、
前記等データ数分割グループ工程は、
等データ数分割位置算出手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データの個数が、細分割後の各領域で等しくなる等データ数分割位置を各操業軸に対して算出する等データ数分割位置算出工程と、
等データ数分割グループ作成手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データが、前記等データ数分割位置算出工程による細分割後のどの領域に属するかを算出してグループ化する等データ数分割グループ作成工程と、
等データ数分割重心点算出手段が、前記等データ数分割位置算出工程による細分割後の領域の重心点を算出して、前記等データ数分割位置算出工程及び等データ数分割グループ作成工程によって得られた等データ数分割位置、及び操業データのグループ化結果と共に、前記領域細分割工程に引き渡す等データ数分割重心点算出工程とを有することを特徴とする。
本発明のコンピュータプログラムは、製造プロセスにおける複数の操業項目(以下、「操業因子」という。)のデータ(以下、「操業データ」という。)と対応する品質データを基に各操業因子と品質の関連を解析するにあたり、
製造プロセスの操業データと対応する品質データを入力するデータ入力処理と、
前記データ入力処理によって入力された製造プロセスの複数の操業データに基づいて操業因子を基底ベクトルとする操業因子空間を複数の局所領域に分割する操業空間分割処理と、
前記各局所領域における複数の操業データと品質データに基づいて操業因子と品質の関連を表す線形多項式による局所品質モデルを、該局所品質モデルによる予測誤差が最小となるように未定係数を決定することにより構築する局所品質モデル作成処理と、
前記各局所領域の局所品質モデルに重み関数を掛け合わせたものを全局所領域について加算して、操業範囲全体の品質特性を表す全体品質モデルを作成する全体品質モデル作成処理と、
前記全体品質モデルに基づいて製品の品質予測を行い、所定の品質の製品を得る為の品質予測・改善操業案提示処理とをコンピュータに実行させ、
前記全体品質モデル作成処理によって作成された全体品質モデルが所定の条件を満たす場合に、該全体品質モデルを作成する局所品質モデルを少なくとも提示するようにしたコンピュータプログラムであって、
前記操業空間分割処理は、
分割するべき局所領域を選択する分割対象領域選択処理と、
前記分割対象領域選択処理によって選択された各局所領域の範囲内に分布する操業データを選択して抽出する局所データ選択処理と、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データを各操業の軸に射影した分布情報に基づいて、データグルーピング領域分割処理及び等データ数分割グループ処理のいずれか一つを分割処理として選択する適正分割法判定処理と、
前記データグルーピング領域分割処理又は前記等データ数分割グループ処理によって得られる情報に基づいて局所領域の細分割を実行する領域細分割処理とをコンピュータに実行させ、
前記データグルーピング領域分割処理は、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データの初期重心点を作成する初期重心点作成処理と、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データと重心点との距離を算出する重心点−操業データ間距離評価処理と、
前記重心点−操業データ間距離評価処理によって算出された距離に基づいて、互いに近接しているとみなせる操業データ同士をグループ化する操業データグループ作成処理と、
前記操業データグループ作成処理によって作成されたグループについて、そのグループに属する操業データ座標を用いて重心点を更新する重心点更新処理と、
更新前後の重心点及び前記操業データグループ作成処理によって作成されたグループ作成結果の情報に基づいて、適正なグルーピング結果に収束したかを判定し、収束していれば、重心点と操業データグループの情報を前記領域細分割処理に引き渡すグルーピング結果判定処理とをコンピュータに実行させ、
前記等データ数分割グループ処理は、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データの個数が、細分割後の各領域で等しくなる等データ数分割位置を各操業軸に対して算出する等データ数分割位置算出処理と、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データが、前記等データ数分割位置算出処理による細分割後のどの領域に属するかを算出してグループ化する等データ数分割グループ作成処理と、
前記等データ数分割位置算出処理による細分割後の領域の重心点を算出して、前記等データ数分割位置算出処理及び等データ数分割グループ作成処理によって得られた等データ数分割位置、及び操業データのグループ化結果と共に、前記領域細分割処理に引き渡す等データ数分割重心点算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
領域3−1:y = 7.65 − 1.56u1 − 5.57u2
領域3−2:y = 13.7 − 12.5u1 − 12.0u2
領域3−3:y = 9.27 − 12.3u1 − 1.50u2
以下では、鉄鋼プロセスにおける鋼板の通板速度、荷重量、板温度、添加元素成分量の4項目を操業因子とし、自動車用メッキ鋼板の表面欠陥個数をコイル重量で正規化した指標を品質データとした実施例について説明する。
局所領域1重心:(u1,u2,u3)=(0.5,0.12,0.18,0.5)
y = 13.7079 + 2.7834u1 − 1.0689u2 + 4.8713u3 − 0.2589u4
局所領域2重心:(u1,u2,u3)=(0.5,0.12,0.65,0.5)
y = −0.1959 + 2.7234u1 − 0.2624u2 + 2.4480u3− 0.2712u4
局所領域3重心:(u1,u2,u3)=(0.5,0.61,0.53,0.5)
y = −1.4710 + 2.4671u1 + 6.5374u2 − 0.4656u3−0.1833u4
局所領域4重心:(u1,u2,u3)=(0.5,0.61,0.89,0.5)
y = 5.5674 + 3.4088u1 + 7.9233u2 + 0.3592u3− 0.2276u4
102:初期分割作成部
103:分割対象領域選択部
104:局所データ選択部
105:初期重心点作成部
106:重心点−操業データ間距離評価部
107:操業データグループ作成部
108:重心点更新部
109:グルーピング結果判定部
110:領域細分割部
111:局所品質モデル作成部
112:全体品質モデル作成部
113:最小誤差モデル選択部
114:収束判定部
115:解析結果表示部
116:適正分割法判定部
117:等データ数分割位置算出部
118:等データ数分割グループ作成部
119:等データ数分割重心点算出部
201:オンラインデータ入力部
202:品質予測・改善操業案提示部
Claims (12)
- 製造プロセスにおける複数の操業項目(以下、「操業因子」という。)のデータ(以下、「操業データ」という。)と対応する品質データを基に各操業因子と品質の関連を解析するにあたり、
製造プロセスの操業データと対応する品質データを入力するデータ入力手段と、
前記データ入力手段によって入力された製造プロセスの複数の操業データに基づいて操業因子を基底ベクトルとする操業因子空間を複数の局所領域に分割する操業空間分割手段と、
前記各局所領域における複数の操業データと品質データに基づいて操業因子と品質の関連を表す線形多項式による局所品質モデルを、該局所品質モデルによる予測誤差が最小となるように未定係数を決定することにより構築する局所品質モデル作成手段と、
前記各局所領域の局所品質モデルに重み関数を掛け合わせたものを全局所領域について加算して、操業範囲全体の品質特性を表す全体品質モデルを作成する全体品質モデル作成手段と、
前記全体品質モデルに基づいて製品の品質予測を行い、所定の品質の製品を得る為の品質予測・改善操業案提示手段とを具備し、
前記全体品質モデル作成手段によって作成された全体品質モデルが所定の条件を満たす場合に、該全体品質モデルを作成する局所品質モデルを少なくとも提示する操業プロセスにおける操業と品質の関連解析装置であって、
前記操業空間分割手段は、
分割するべき局所領域を選択する分割対象領域選択手段と、
前記分割対象領域選択手段によって選択された各局所領域の範囲内に分布する操業データを選択して抽出する局所データ選択手段と、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データを各操業の軸に射影した分布情報に基づいて、データグルーピング領域分割手段及び等データ数分割グループ手段のいずれか一つを分割手段として選択する適正分割法判定手段と、
前記データグルーピング領域分割手段又は前記等データ数分割グループ手段によって得られる情報に基づいて局所領域の細分割を実行する領域細分割手段とを備え、
前記データグルーピング領域分割手段は、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データの初期重心点を作成する初期重心点作成手段と、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データと重心点との距離を算出する重心点−操業データ間距離評価手段と、
前記重心点−操業データ間距離評価手段によって算出された距離に基づいて、互いに近接しているとみなせる操業データ同士をグループ化する操業データグループ作成手段と、
前記操業データグループ作成手段によって作成されたグループについて、そのグループに属する操業データ座標を用いて重心点を更新する重心点更新手段と、
更新前後の重心点及び前記操業データグループ作成手段によって作成されたグループ作成結果の情報に基づいて、適正なグルーピング結果に収束したかを判定し、収束していれば、重心点と操業データグループの情報を前記領域細分割手段に引き渡すグルーピング結果判定手段とを備え、
前記等データ数分割グループ手段は、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データの個数が、細分割後の各領域で等しくなる等データ数分割位置を各操業軸に対して算出する等データ数分割位置算出手段と、
前記局所データ選択手段によって抽出された操業データが、前記等データ数分割位置算出手段による細分割後のどの領域に属するかを算出してグループ化する等データ数分割グループ作成手段と、
前記等データ数分割位置算出手段による細分割後の領域の重心点を算出して、前記等データ数分割位置算出手段及び等データ数分割グループ作成手段によって得られた等データ数分割位置、及び操業データのグループ化結果と共に、前記領域細分割手段に引き渡す等データ数分割重心点算出手段とを備えることを特徴とする製造プロセスにおける操業と品質の関連解析装置。 - 前記領域細分割手段が、
前記データグルーピング領域分割手段又は前記等データ数分割手段で作成された各グループの情報を用いて各グループのデータ分布を前記重心点に中心を持つ正規分布関数で近似した正規分布関数を作成する正規分布関数作成手段を有し、
前記正規分布関数作成手段で作成された各グループの正規分布関数を組み合わせて、正規メンバシップ関数を構成し、前記正規メンバシップ関数の値に基づいて操業データが分割領域に帰属する割合を決定することで、領域分割を行うようにしたことを特徴とする請求項1に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析装置。 - 前記品質予測・改善操業案提示手段は、
オンライン操業データを前記全体品質モデルに入力して予測される品質指標を算出するオンライン品質予測手段と、
予測された品質指標と予め設定された目標品質指標を比較し、予測品質指標が目標品質指標よりも高いか否かを評価する品質レベル評価手段と、
入力されたオンライン操業データに対応する局所領域及び局所品質モデルを抽出する改善対象操業範囲・品質モデル抽出手段と、
前記改善対象操業範囲・品質モデル抽出手段で抽出された局所品質モデルに基づいて、品質指標の改善に有効な操業因子の順番と、各操業因子の条件変更の方向を決定し、操業オペレータに提示する為の改善操業案リストを作成する改善操業案リスト作成手段と、
作成された改善操業案リストを、予測品質指標と共にオペレータに表示する予測結果・改善操業案リスト表示手段を有することを特徴とする請求項1又は2に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析装置。 - 鉄鋼プロセスに適用され、前記品質データは,製品の表面及び内部欠陥の個数、或いは鋼板の急峻率等の形状指標、又は鋼材の抗張力や伸び率等の材質指標であることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析装置。
- 前記適正分割法判定手段は、前記分布情報において単峰ヒストグラムの操業データであれば前記等データ数分割手段を、多峰ヒストグラムの操業データであれば前記データグルーピング領域分割手段を選択することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析装置。
- 製造プロセスにおける複数の操業項目(以下、「操業因子」という。)のデータ(以下、「操業データ」という。)と対応する品質データを基に各操業因子と品質の関連を解析するにあたり、
データ入力手段が、製造プロセスの操業データと対応する品質データを入力するデータ入力工程と、
操業空間分割手段が、前記データ入力工程によって入力された製造プロセスの複数の操業データに基づいて操業因子を基底ベクトルとする操業因子空間を複数の局所領域に分割する操業空間分割工程と、
局所品質モデル作成手段が、前記各局所領域における複数の操業データと品質データに基づいて操業因子と品質の関連を表す線形多項式による局所品質モデルを、該局所品質モデルによる予測誤差が最小となるように未定係数を決定することにより構築する局所品質モデル作成工程と、
全体品質モデル作成手段が、前記各局所領域の局所品質モデルに重み関数を掛け合わせたものを全局所領域について加算して、操業範囲全体の品質特性を表す全体品質モデルを作成する全体品質モデル作成工程と、
前記全体品質モデルに基づいて製品の品質予測を行い、所定の品質の製品を得る為の品質予測・改善操業案提示工程とを有し、
前記全体品質モデル作成手段によって作成された全体品質モデルが所定の条件を満たす場合に、該全体品質モデルを作成する局所品質モデルを少なくとも提示する操業プロセスにおける操業と品質の関連解析方法であって、
前記操業空間分割工程は、
分割対象領域選択手段が、分割するべき局所領域を選択する分割対象領域選択工程と、
局所データ選択工程が、前記分割対象領域選択工程によって選択された各局所領域の範囲内に分布する操業データを選択して抽出する局所データ選択工程と、
適正分割法判定手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データを各操業の軸に射影した分布情報に基づいて、データグルーピング領域分割工程及び等データ数分割グループ工程のいずれか一つを分割工程として選択する適正分割法判定工程と、
領域細分割手段が、前記データグルーピング領域分割工程又は前記等データ数分割グループ工程によって得られる情報に基づいて局所領域の細分割を実行する領域細分割工程とを有し、
前記データグルーピング領域分割工程は、
初期重心点作成手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データの初期重心点を作成する初期重心点作成工程と、
重心点−操業データ間距離評価手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データと重心点との距離を算出する重心点−操業データ間距離評価工程と、
操業データグループ作成手段が、前記重心点−操業データ間距離評価工程によって算出された距離に基づいて、互いに近接しているとみなせる操業データ同士をグループ化する操業データグループ作成工程と、
重心点更新手段が、前記操業データグループ作成工程によって作成されたグループについて、そのグループに属する操業データ座標を用いて重心点を更新する重心点更新工程と、
グルーピング結果判定手段が、更新前後の重心点及び前記操業データグループ作成工程によって作成されたグループ作成結果の情報に基づいて、適正なグルーピング結果に収束したかを判定し、収束していれば、重心点と操業データグループの情報を前記領域細分割工程に引き渡すグルーピング結果判定工程とを有し、
前記等データ数分割グループ工程は、
等データ数分割位置算出手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データの個数が、細分割後の各領域で等しくなる等データ数分割位置を各操業軸に対して算出する等データ数分割位置算出工程と、
等データ数分割グループ作成手段が、前記局所データ選択工程によって抽出された操業データが、前記等データ数分割位置算出工程による細分割後のどの領域に属するかを算出してグループ化する等データ数分割グループ作成工程と、
等データ数分割重心点算出手段が、前記等データ数分割位置算出工程による細分割後の領域の重心点を算出して、前記等データ数分割位置算出工程及び等データ数分割グループ作成工程によって得られた等データ数分割位置、及び操業データのグループ化結果と共に、前記領域細分割工程に引き渡す等データ数分割重心点算出工程とを有することを特徴とする製造プロセスにおける操業と品質の関連解析方法。 - 前記領域細分割工程が、
正規分布関数作成手段が、前記データグルーピング領域分割工程又は前記等データ数分割工程で作成された各グループの情報を用いて各グループのデータ分布を前記重心点に中心を持つ正規分布関数で近似した正規分布関数を作成する正規分布関数作成工程を有し、
前記正規分布関数作成工程で作成された各グループの正規分布関数を組み合わせて、正規メンバシップ関数を構成し、前記正規メンバシップ関数の値に基づいて操業データが分割領域に帰属する割合を決定することで、領域分割を行うようにしたことを特徴とする請求項6に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析方法。 - 前記品質予測・改善操業案提示工程は、
オンライン操業データを前記全体品質モデルに入力して予測される品質指標を算出するオンライン品質予測工程と、
予測された品質指標と予め設定された目標品質指標を比較し、予測品質指標が目標品質指標よりも高いか否かを評価する品質レベル評価工程と、
入力されたオンライン操業データに対応する局所領域及び局所品質モデルを抽出する改善対象操業範囲・品質モデル抽出工程と、
前記改善対象操業範囲・品質モデル抽出工程で抽出された局所品質モデルに基づいて、品質指標の改善に有効な操業因子の順番と、各操業因子の条件変更の方向を決定し、操業オペレータに提示する為の改善操業案リストを作成する改善操業案リスト作成工程と、
作成された改善操業案リストを、予測品質指標と共にオペレータに表示する予測結果・改善操業案リスト表示工程を有することを特徴とする請求項6又は7に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析方法。 - 鉄鋼プロセスに適用され、前記品質データは、製品の表面及び内部欠陥の個数、或いは鋼板の急峻率等の形状指標、又は鋼材の抗張力や伸び率等の材質指標であることを特徴とする請求項6〜8のいずれか1項に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析方法。
- 前記適正分割法判定工程は、前記分布情報において単峰ヒストグラムの操業データであれば前記等データ数分割工程を、多峰ヒストグラムの操業データであれば前記データグルーピング領域分割工程を選択することを特徴とする請求項6〜9のいずれか1項に記載の製造プロセスにおける操業と品質の関連解析方法。
- 製造プロセスにおける複数の操業項目(以下、「操業因子」という。)のデータ(以下、「操業データ」という。)と対応する品質データを基に各操業因子と品質の関連を解析するにあたり、
製造プロセスの操業データと対応する品質データを入力するデータ入力処理と、
前記データ入力処理によって入力された製造プロセスの複数の操業データに基づいて操業因子を基底ベクトルとする操業因子空間を複数の局所領域に分割する操業空間分割処理と、
前記各局所領域における複数の操業データと品質データに基づいて操業因子と品質の関連を表す線形多項式による局所品質モデルを、該局所品質モデルによる予測誤差が最小となるように未定係数を決定することにより構築する局所品質モデル作成処理と、
前記各局所領域の局所品質モデルに重み関数を掛け合わせたものを全局所領域について加算して、操業範囲全体の品質特性を表す全体品質モデルを作成する全体品質モデル作成処理と、
前記全体品質モデルに基づいて製品の品質予測を行い、所定の品質の製品を得る為の品質予測・改善操業案提示処理とをコンピュータに実行させ、
前記全体品質モデル作成処理によって作成された全体品質モデルが所定の条件を満たす場合に、該全体品質モデルを作成する局所品質モデルを少なくとも提示するようにしたコンピュータプログラムであって、
前記操業空間分割処理は、
分割するべき局所領域を選択する分割対象領域選択処理と、
前記分割対象領域選択処理によって選択された各局所領域の範囲内に分布する操業データを選択して抽出する局所データ選択処理と、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データを各操業の軸に射影した分布情報に基づいて、データグルーピング領域分割処理及び等データ数分割グループ処理のいずれか一つを分割処理として選択する適正分割法判定処理と、
前記データグルーピング領域分割処理又は前記等データ数分割グループ処理によって得られる情報に基づいて局所領域の細分割を実行する領域細分割処理とをコンピュータに実行させ、
前記データグルーピング領域分割処理は、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データの初期重心点を作成する初期重心点作成処理と、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データと重心点との距離を算出する重心点−操業データ間距離評価処理と、
前記重心点−操業データ間距離評価処理によって算出された距離に基づいて、互いに近接しているとみなせる操業データ同士をグループ化する操業データグループ作成処理と、
前記操業データグループ作成処理によって作成されたグループについて、そのグループに属する操業データ座標を用いて重心点を更新する重心点更新処理と、
更新前後の重心点及び前記操業データグループ作成処理によって作成されたグループ作成結果の情報に基づいて、適正なグルーピング結果に収束したかを判定し、収束していれば、重心点と操業データグループの情報を前記領域細分割処理に引き渡すグルーピング結果判定処理とをコンピュータに実行させ、
前記等データ数分割グループ処理は、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データの個数が、細分割後の各領域で等しくなる等データ数分割位置を各操業軸に対して算出する等データ数分割位置算出処理と、
前記局所データ選択処理によって抽出された操業データが、前記等データ数分割位置算出処理による細分割後のどの領域に属するかを算出してグループ化する等データ数分割グループ作成処理と、
前記等データ数分割位置算出処理による細分割後の領域の重心点を算出して、前記等データ数分割位置算出処理及び等データ数分割グループ作成処理によって得られた等データ数分割位置、及び操業データのグループ化結果と共に、前記領域細分割処理に引き渡す等データ数分割重心点算出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。 - 請求項11に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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