JP5604945B2 - Quality prediction apparatus, quality prediction method, computer program, and computer-readable recording medium - Google Patents
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Description
本発明は、製造プロセスにおける品質予測装置、品質予測方法、コンピュータプログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、より詳細には、鉄鋼プロセスのような生産ラインにて操業条件を変更することで、複数種類の製品を作り分ける製造プロセスにおいて、過去に製造された製品の品質情報を製造順番に並べた時系列品質データより品質予測モデルを作成し、品質予測を行う場合に用いる品質予測装置、品質予測方法、コンピュータプログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。 The present invention relates to a quality prediction device, a quality prediction method, a computer program, and a computer-readable recording medium in a manufacturing process, and more specifically, by changing operation conditions in a production line such as a steel process. In the manufacturing process that creates different types of products, a quality prediction model and quality prediction are used to create a quality prediction model from time-series quality data in which quality information of products manufactured in the past are arranged in the manufacturing order, and to perform quality prediction The present invention relates to a method, a computer program, and a computer-readable recording medium.
鉄鋼や半導体などの製造プロセスにおいては、顧客からの製品の注文に応じて、顧客の製品に対する要求仕様から製品を製造するための操業条件を決定し、製品を製造する。製造の途中において、これまでに通過した工程(上工程)での操業実績並びに今後の通過工程(下工程)での操業予定条件に基づいて、製品が要求仕様を満足するかが評価される。場合によっては、下工程の操業条件を変更する作業や、顧客への不良品の流出を回避するために、出荷前検査を重点的に実施する作業が行われることもある。したがって、製造の過程において、製品の品質を予測することは、非常に重要である。このため、従来から、製造プロセスの操業オペレータや技術担当者により、操業条件から製品の品質を推定する作業が行われている。 In the manufacturing process of steel, semiconductors, etc., according to the order of the product from the customer, the operating conditions for manufacturing the product are determined from the required specifications for the customer's product, and the product is manufactured. In the middle of manufacturing, whether the product satisfies the required specifications is evaluated based on the operation results in the process (upper process) that has been passed so far and the scheduled operation conditions in the future pass process (lower process). In some cases, work for changing operation conditions in the lower process and work for prioritizing inspection before shipment may be performed to avoid outflow of defective products to customers. Therefore, it is very important to predict the quality of the product during the manufacturing process. For this reason, conventionally, an operation operator or a technical person in charge of a manufacturing process has performed an operation of estimating the quality of a product from operation conditions.
品質を予測する一般的な方法(以下「第1の方法」と称する。)として、同一の製品を製造する場合は、例えば操業標準等で定められたように、操業条件が一定となるように操業が行われる。このとき、特に鉄鋼プロセスのような高温・高荷重等の厳しい環境下で製品が製造される場合には、例えば圧延機のミル定数などの設備の特性が徐々に変化する。このため、全く同じ操業条件でも製造タイミングによって、品質が異なる状況が発生する。このような状況から、操業オペレータや担当者は、直前までに製造された製品の品質の実績を参照し、更に過去の経験や製造プロセスに関する知識も加味して、現在製造中の製品の品質を予測する作業を行っている。 As a general method of predicting quality (hereinafter referred to as “first method”), when manufacturing the same product, for example, as defined in the operation standard, the operation condition is made constant. Operation is performed. At this time, particularly when a product is manufactured under a severe environment such as a high temperature and a high load such as a steel process, the characteristics of equipment such as a mill constant of a rolling mill gradually change. For this reason, a situation in which the quality differs depending on the production timing even under exactly the same operating conditions. In this situation, the operation operator and the person in charge refer to the results of the quality of the product manufactured immediately before, and further consider the past experience and knowledge about the manufacturing process to improve the quality of the product currently being manufactured. We are working to predict.
また、上記のような同一の製造条件(すなわち、入力条件)であっても、製造タイミングで品質(すなわち、出力)が変化する状況は、最終品質のみならず、例えば鉄鋼プロセスの熱間圧延における捲き取り温度などの中間プロセス状態量や、更には、捲き取り温度を制御するための熱間圧延ランナウトテーブルでの冷却制御モデルの学習係数のような制御パラメータについても生ずる。これより、これらに対しても直前までに製造された製品での実績を参照して適性値を予測することが必要となる。 In addition, even under the same manufacturing conditions (that is, input conditions) as described above, the situation in which the quality (that is, output) changes at the manufacturing timing is not limited to the final quality, for example, in the hot rolling of a steel process. Control parameters such as the learning coefficient of the cooling control model in the hot rolling runout table for controlling the scraping temperature are also generated. For this reason, it is necessary to predict the suitability value with reference to the results of products manufactured just before.
しかしながら、この第1の方法では、操業オペレータ・担当者の知識や熟練度に、予測精度が大きく影響されてしまうという問題があった。更には、短時間で多数の製品が製造される場合には、処理すべき情報量が多く、かつ高速処理が必要となり、人間では対応できないという問題もあった。 However, this first method has a problem that the prediction accuracy is greatly influenced by the knowledge and skill level of the operation operator and the person in charge. Furthermore, when many products are manufactured in a short time, there is a problem that the amount of information to be processed is large and high-speed processing is required, which cannot be handled by humans.
そこで、第2の方法として、特許文献1には、人間の記憶のみに頼るのではなく、過去の品質データを用いて、計算機を援用して予測を行う方法が提案されている。第2の方法では、蓄積された品質の時系列データを解析して、現在製造中の製品の品質を予測する実用的で簡便な方法として広く利用されている指数平滑法を用いている。指数平滑法では、新たなデータの値は過去の値の影響を受け、影響の強さは現在に近いほど強く、過去に遡るほど弱くなると仮定し、時系列に含まれるデータに対して重み付けを行い、新たなデータの予測値を計算する。第2の方法は、指数平滑法で品質を予測する方法において、平滑化定数をN個の時系列データを用いて理論的な最適解より算出し、予測値と実績との差で定義される予測誤差の標準偏差に基づいて予測値の上下限範囲も推定可能とする手法である。
Therefore, as a second method,
ここで、一般に、製造プロセスの品質データは、複数の製品に関するデータが含まれているために、十分な精度を得るためには、データを適正な条件で分割して、各分割について指数平滑を行う必要がある。しかし、特許文献1の手法では、データの分割については全く考慮されておらず、本手法を製造プロセスの品質予測に適用した場合は、予測精度が大きく劣化するという問題がある。
Here, since the quality data of the manufacturing process generally includes data on a plurality of products, in order to obtain sufficient accuracy, the data is divided under appropriate conditions, and exponential smoothing is performed for each division. There is a need to do. However, the method of
第3の方法として、特許文献2には、熱延仕上げ圧延におけるセットアップ計算を対象に、圧延ロールと被圧延材の摩擦係数を指数平滑法で推定するにあたり、平滑化係数を別個に設定するべき圧延条件の区分を人間が設定して、該区分ごとに指数平滑を行う方法が開示されている。この第3の方法は、比較的高い精度が確保でき、実プロセスでもよく利用されている方法であるが、区分は担当者の経験に基づいて決定されるために担当者の熟練度に依存し、予測精度も担当者に依存する。また人間は、板厚や目標捲き取り温度など複数存在する圧延条件に対し、その一つだけに着目して区分を決定し、それを複数の圧延条件に対して機械的に組み合わせて区分を作成する。このため、殆どデータが存在しない区分が発生して、精度が劣化するという問題がある。また区分が細分化しやすくなるため、精度が劣化した場合のメンテナンス負荷が高くなるという実用上の問題もある。
As a third method, in
一方、特許文献3には、圧延機の設定値を決定する制御方法において、数式モデルの誤差をニューラルネットワークによる長期学習制御と、指数平滑による短期学習制御とによって学習する方法が開示されている。特許文献3の方法では、同一仕様の圧延材または同種仕様の圧延材に特有のモデルの誤差を、ニューラルネットワークを用いた長期学習制御によって推定して数式モデル計算値に修正を加え、圧延機の温度変化や摩耗などの短期的変化に伴う圧延状態の変化により生ずるモデル誤差を、至近の圧延材のモデル誤差の実績から短期学習制御によって推定し、モデル計算値に修正を加えている。
On the other hand,
上記特許文献3の方法では、同一仕様の圧延材または同種仕様の圧延材に特有のモデルの誤差を長期学習制御によって推定し、短期的な圧延状態の変化により生じるモデル誤差を、至近のモデル誤差の実績から短期学習制御によって推定し、モデル計算値に修正を加えているが、実際の短期学習制御に用いられるモデル誤差比には長期学習制御で修正しきれなかった、同一仕様の圧延材または同種仕様の圧延材に特有のモデル誤差が含まれている。このため、至近の圧延材と異なる仕様の圧延材を製造する場合には、至近の圧延材のモデル誤差の悪影響を除去するために、短期学習係数を初期化する必要がある。しかし、上記特許文献3には、至近の圧延材と異なる仕様の圧延材を製造する場合に短期学習を初期化する方法については記述されていないため、至近の圧延材と異なる仕様の圧延材を製造する場合、至近の圧延材の仕様に依存するモデル誤差が次の圧延材に悪影響を及ぼす恐れがある。
In the method of
このように短期学習制御を有効に機能させるためには、同一仕様または同種仕様と判断する圧延材の条件を適切に規定する必要がある。しかし、本来連続変数である製造条件や操業条件(製品サイズ、目標温度など)に対し、どのように圧延材の条件の区切りを決定するかは特許文献3では明確となってない。
Thus, in order to make short-term learning control function effectively, it is necessary to appropriately define the conditions of the rolled material that are determined to be the same specification or the same specification. However, it is not clear in
ここで、「同一仕様または同種仕様と判断する圧延材」に相当する表現として、本明細書では「同一ロット」との表現を用いる。なお、「ロット」とは、一般的にはまとめて同種の製品を生産する場合の生産単位を指すが、本明細書においては、完全に同一ではないとしても、似通った製造条件で生産されており、品質予測を行う上では、略同一の製造条件で生産されたとみなして過去の製造実績を品質の推定に用いることの可能な製品群を指している。 Here, the expression “same lot” is used in the present specification as an expression corresponding to “rolled material determined to be the same specification or the same type of specification”. “Lot” generally refers to a production unit for producing the same type of product collectively, but in this specification, it is produced under similar manufacturing conditions even if they are not completely the same. In quality prediction, it refers to a product group that can be regarded as being produced under substantially the same manufacturing conditions and can use past manufacturing results for quality estimation.
一般的には、同一ロットと判断する製品(以下、同一ロット材)の条件は、過去の製造条件や操業条件の分布や、モデル誤差などから経験的に定められるが、連続変数の各種条件に基づき設定されたロットの区切りが適切でないと、近い値の製造条件や操業条件で製造された製品がロットの区切りを挟んで別ロットとなってしまうこともある。さらに、製品規格のように、不連続な条件をすべて個別にロットとして定義してしまうと、対象の少ないものについては同一ロット材がほとんど存在しなくなり、短期学習が機能しなくなる。 In general, the conditions for products that are judged to be the same lot (hereinafter referred to as the same lot material) are determined empirically from the distribution of past manufacturing conditions and operating conditions, model errors, etc. If the lot division set on the basis is not appropriate, a product manufactured under a manufacturing condition or operation condition of a close value may become another lot across the lot division. Furthermore, if all the discontinuous conditions are defined individually as lots as in product standards, the same lot material will hardly exist for those with a small number of objects, and short-term learning will not function.
また、同一ロットの条件を厳しくすれば、ロット内の製品の類似性が高くなり、短期学習ゲインを上げて短期学習の収束性をよくすることができる。しかし、同一ロットの本数が少なくなり、短期学習の適用率が下がってしまう。このようなトレードオフの問題のため、従来は、試行錯誤によりロットの区切りを決定していた。 Further, if the conditions of the same lot are made stricter, the similarity of products in the lot becomes higher, and the short-term learning gain can be increased to improve the convergence of the short-term learning. However, the number of the same lot decreases, and the application rate of short-term learning decreases. Due to such a trade-off problem, conventionally, lot division is determined by trial and error.
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、過去に製造された製品の品質情報を製造順番に並べた時系列品質データより指数平滑法にて品質予測を行う手法において、学習機構における同一ロットを適切に決定して、同一ロット材が連続した場合の予測の精度を高めることにより、十分な精度を有し、かつメンテナンス負荷が軽減された、新規かつ改良された品質予測装置、品質予測方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。 Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to use an exponential smoothing method based on time-series quality data in which quality information of products manufactured in the past are arranged in manufacturing order. In the quality prediction method, the same lot in the learning mechanism is appropriately determined, and the accuracy of prediction when the same lot material continues is increased, so that sufficient accuracy is achieved and the maintenance load is reduced. Another object of the present invention is to provide a new and improved quality prediction apparatus, quality prediction method, program, and computer-readable recording medium.
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、製造プロセスにおける品質予測装置が提供される。かかる製造プロセスにおける品質予測装置は、複数の製品に関する操業データおよび品質データを記憶するデータベースから、所定の選択条件に該当する操業データおよび品質データを抽出するデータ抽出部と、抽出された操業データについて、操業データに含まれる変数が値としてとる領域を全体領域として、当該全体領域を複数の局所領域に分割する分割パターン候補を複数個作成する分割パターン候補作成部と、各分割パターン候補について、各局所領域における品質予測値を指数平滑法に基づき直前に製造された製品の品質予測値と品質実績値とから算出し、各局所領域における品質予測値の重み付き線形和として全体領域における品質予測値を算出する際の重みを表す活性度関数を、局所領域毎に算出する活性度関数算出部と、各分割パターン候補について、各局所領域における、過去の品質データと直前に製造された製品の品質予測値とから、指数平滑法に基づき設定された指数平滑関数によって算出される現在の品質予測値と、活性度関数とに基づいて、全体領域における品質予測値である長期学習予測値を算出するとともに、長期学習予測値と品質データとの差異を表す予測値である短期学習係数を算出し、長期学習予測値と短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値と品質データとの差である予測誤差が最小となる分割パターンを選択する最小誤差分割パターン選択部と、最小誤差分割パターン選択部により選択された分割パターンの予測誤差と、予め設定された評価基準値との比較結果に基づいて、予測誤差の収束が十分であるか否かを判定する学習誤差評価部と、学習誤差評価部にて収束が十分であると判定された分割パターンの、長期学習予測値と短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値を出力する品質予測値出力部と、指数平滑関数において、現在の品質予測値に対する過去の品質予測の影響の強さを決定する指数平滑係数を算出する指数平滑係数算出部と、を備え、最小誤差分割パターン選択部は、各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と同一である場合には、指数平滑法に基づいて短期学習係数を更新し、各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と異なる場合には、短期学習係数に初期値を代入して初期化することを特徴とする。
In order to solve the above problems, according to an aspect of the present invention, a quality prediction apparatus in a manufacturing process is provided. A quality predicting apparatus in such a manufacturing process includes a data extraction unit that extracts operation data and quality data corresponding to a predetermined selection condition from a database that stores operation data and quality data related to a plurality of products, and extracted operation data. the area into which a parameter included in the operation data takes a value as a whole region, and the division pattern candidate creating unit that the division pattern candidates for dividing the entire area into a plurality of local regions to create multiple, for each division pattern candidates, each calculated from the predicted value and quality actual quality of products manufactured immediately before based quality prediction value to the exponential smoothing in the local area, quality prediction value in the entire region as a weighted linear sum of quality prediction values in each local area the activity function representing the weight in calculating the activity function calculating unit that calculates for each local region, the For split pattern candidate, in each local area, and a quality prediction value of products manufactured before and past quality data, current and quality prediction value calculated by the set exponential smoothing function based on exponential smoothing, Based on the activity function, a long-term learning prediction value that is a quality prediction value in the entire region is calculated , and a short-term learning coefficient that is a prediction value that represents a difference between the long-term learning prediction value and the quality data is calculated, and long-term learning is calculated. Minimum error division pattern selection unit that selects a division pattern that minimizes the prediction error, which is the difference between the quality prediction value and the quality data in the entire region calculated based on the prediction value and the short-term learning coefficient, and minimum error division pattern selection prediction error of the division pattern selected by parts, based on a result of comparison with a preset criterion value, whether convergence of the prediction error is sufficient And outputs a learning error evaluation unit constant for, the division pattern is determined converged by learning error evaluation section is to be sufficient, the quality prediction value in the entire area to be calculated based on long-term learning predicted value and short-term learning coefficient A quality prediction value output unit, and an exponential smoothing function, an exponential smoothing coefficient calculation unit that calculates an exponential smoothing coefficient that determines the strength of the influence of the past quality prediction on the current quality prediction value in the exponential smoothing function. When the local region to which the current operation data belongs among the local regions is the same as the local region to which the operation data located immediately before the operation data in time series, the selection unit performs exponential smoothing. When the short-term learning coefficient is updated based on the local area to which the current operation data belongs in each local area is different from the local area to which the operation data located immediately before the operation data belongs in time series Is characterized in that the initial value is substituted into the short-term learning coefficient to be initialized .
最小誤差分割パターン選択部は、長期学習予測値を算出する長期学習予測値演算部と、長期学習予測値演算部により算出された長期学習予測値と過去の品質データとに基づいて、短期学習係数を算出する短期学習係数演算部と、長期学習予測値と短期学習係数とに基づいて、全体領域における品質予測値を算出し、該品質予測値と品質データとの差である予測誤差を算出するモデル誤差評価部と、を備えるように構成することもできる。 The minimum error division pattern selection unit includes a long-term learning prediction value calculation unit that calculates a long-term learning prediction value, a short-term learning coefficient based on the long-term learning prediction value calculated by the long-term learning prediction value calculation unit and past quality data. Based on the long-term learning prediction value and the short-term learning prediction value and the short-term learning coefficient, a quality prediction value in the entire region is calculated, and a prediction error that is a difference between the quality prediction value and the quality data is calculated. And a model error evaluation unit.
最小誤差分割パターン選択部は、現在の操業データと、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データとが、異なる局所領域に属する場合であり、かつ、現在の操業データと同じ局所領域に属する操業データに対応する製品のうちで現在の操業データに対応する製品の直前に処理された製品と、現在の操業データに対応する製品との間に処理された製品の数が所定値未満の場合には、短期学習係数を初期化する代わりに、該短期学習係数を更新してもよい。 The minimum error division pattern selection unit is a case where the current operation data and the operation data located immediately before the operation data on the time series belong to different local regions, and the same local region as the current operation data The number of products processed between the product corresponding to the operation data belonging to and the product processed immediately before the product corresponding to the current operation data and the product corresponding to the current operation data is less than the predetermined value. In this case, instead of initializing the short-term learning coefficient, the short-term learning coefficient may be updated.
最小誤差分割パターン選択部は、各局所領域における短期学習係数と、処理時刻順に各製品に対して付与される製品連番のうち、各局所領域において前回短期学習係数を更新したときの製品連番である最終製品連番とを保持しており、現在の操業データと、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データとが、異なる局所領域に属する場合であり、かつ、現在の操業データに対応する製品の製品連番と最終製品連番との差が所定値未満の場合には、短期学習係数を更新するようにしてもよい。 The minimum error division pattern selection unit is the product serial number when the last short-term learning coefficient is updated in each local region among the short-term learning coefficient in each local region and the product serial number assigned to each product in the order of processing time. Is the case where the current operation data and the operation data located immediately before the operation data in time series belong to different local areas, and the current operation data If the difference between the product serial number of the product corresponding to the data and the final product serial number is less than a predetermined value, the short-term learning coefficient may be updated.
学習誤差評価部により予測誤差の収束が十分であると判定される複数の分割パターンから一の分割パターンを選択する分割指数平滑モデル決定部をさらに備え、指数平滑係数算出部は、複数の指数平滑係数を設定し、各指数平滑係数について、分割パターン候補作成部により分割パターン候補を作成して、活性度関数算出部、最小誤差分割パターン選択部および学習誤差評価部により、予測誤差の収束が十分である分割パターンをそれぞれ決定し、分割指数平滑モデル決定部は、各指数平滑係数についてそれぞれ決定された分割パターンのうち、分割数が最も少ない分割パターンを選択してもよい。 The learning error evaluation unit further includes a division exponent smoothing model determination unit that selects one division pattern from a plurality of division patterns determined to have sufficient convergence of the prediction error, and the exponential smoothing coefficient calculation unit includes a plurality of exponential smoothing units. Coefficients are set, division pattern candidates are created by the division pattern candidate creation unit for each exponential smoothing coefficient, and the prediction function converges sufficiently by the activity function calculation unit, minimum error division pattern selection unit, and learning error evaluation unit The division exponent smoothing model determination unit may select a division pattern having the smallest number of divisions among the division patterns determined for each exponential smoothing coefficient.
分割パターン候補作成部は、操業データに含まれる数値情報である操業変数からなる操業変数空間を分割する数値分割作成部と、操業データに含まれる文字コード情報であるコード変数からなるグループを分割するコード分割作成部と、を備え、数値分割作成部により作成された分割パターン候補およびコード分割作成部により作成された分割パターン候補を、全体領域の分割パターン候補とすることもできる。 The division pattern candidate creation unit divides a numerical division creation unit that divides an operation variable space that includes operation variables that are numerical information included in the operation data, and a group that includes code variables that include character code information included in the operation data. A division pattern candidate created by the numerical division creation unit and a division pattern candidate created by the code division creation unit can be used as a division pattern candidate for the entire region.
活性度関数は、局所領域の重心に中心を持つ正規分布関数と、コード変数をグループに分けた結果を表すコード分割情報から算出される二値関数とを組み合わせて構成される関数であってもよい。
The activity function may be a function configured by combining a normal distribution function having a center at the center of gravity of the local region and a binary function calculated from code division information representing a result of dividing the code variable into groups. Good.
コード分割作成部は、探索法を用いてコード変数からなるグループを分割してもよい。 The code division creation unit may divide a group of code variables using a search method.
分割パターン候補作成部は、最適化手法を用いて、操業変数とコード変数とからなる分割パターン候補を一括して生成してもよい。 The division pattern candidate creation unit may collectively generate division pattern candidates composed of operation variables and code variables using an optimization method.
製造プロセスが鉄鋼プロセスであるとき、品質データは、製品の表面疵、機械強度特性値、形状の平坦度、製品サイズ、内部応力、又はこれら品質に影響を及ぼすプロセス値とすることもできる。 When the manufacturing process is a steel process, the quality data can also be product surface defects, mechanical strength property values, shape flatness, product size, internal stress, or process values that affect these quality.
製造プロセスが鉄鋼製品である薄鋼板の熱間圧延プロセスであるとき、品質予測装置による予測対象となる品質を、熱延ランアウトテーブル出側での捲き取り温度としたときに、製造プロセスの操業変数は、被圧延材が精錬工程を終了した時点での溶鋼内のC量、Si量、Mn量、B量、被圧延材の目標板幅、目標板厚、等価炭素量、仕上圧延出側目標温度、巻取目標温度、冷却水温、及びコード変数として材質コードから少なくとも一つ以上選択するようにしてもよい。 When the manufacturing process is a hot rolling process of a thin steel sheet, which is a steel product, when the quality to be predicted by the quality prediction device is the scraping temperature at the outlet side of the hot-rolling runout table, the operating variables of the manufacturing process Is the amount of C, Si, Mn, B in the molten steel at the time when the material to be rolled has finished the refining process, the target plate width, target plate thickness, equivalent carbon content, finish rolling target on the finish rolling material At least one or more material codes may be selected as the temperature, the winding target temperature, the cooling water temperature, and the code variable.
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、製造プロセスにおける品質予測方法が提供される。かかる品質予測方法は、複数の製品に関する操業データおよび品質データを記憶するデータベースから、所定の選択条件に該当する操業データおよび品質データを抽出するデータ抽出ステップと、抽出された操業データについて、操業データに含まれる変数が値としてとる領域を全体領域として、当該全体領域を複数の局所領域に分割する分割パターン候補を複数個作成する分割パターン候補作成ステップと、各分割パターン候補について、各局所領域における品質予測値を指数平滑法に基づき直前に製造された製品の品質予測値と品質実績値とから算出し、各局所領域における品質予測値の重み付き線形和として全体領域における品質予測値を算出する際の重みを表す活性度関数を、局所領域毎に算出する活性度関数算出ステップと、各分割パターン候補について、各局所領域における、過去の品質データと直前に製造された製品の品質予測値とから、指数平滑法に基づき設定された指数平滑関数によって算出される現在の品質予測値と、活性度関数とに基づいて、全体領域における品質予測値である長期学習予測値を算出する長期学習予測値算出ステップと、長期学習予測値と品質データとの差異を表す予測値である短期学習係数を算出する短期学習係数算出ステップと、長期学習予測値と短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値と品質データとの差である予測誤差が最小となる分割パターンを選択する最小誤差分割パターン選択ステップと、選択された分割パターンの予測誤差と、予め設定された評価基準値との比較結果に基づいて、予測誤差の収束が十分であるか否かを判定する収束判定ステップと、予測誤差の収束が十分であるか否かを判定するステップにより収束が十分であると判定された分割パターンの、長期学習予測値と短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値を出力する出力ステップと、を含み、短期学習係数算出ステップでは、各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と同一である場合には、指数平滑法に基づいて短期学習係数を更新し、各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と異なる場合には、短期学習係数に初期値を代入して初期化することを特徴とする。
Moreover, in order to solve the said subject, according to another viewpoint of this invention, the quality prediction method in a manufacturing process is provided. Such a quality prediction method includes a data extraction step for extracting operation data and quality data corresponding to a predetermined selection condition from a database storing operation data and quality data for a plurality of products, and operation data for the extracted operation data. A region that takes the value of the variable included in the entire region as a whole region, a divided pattern candidate creation step for creating a plurality of divided pattern candidates for dividing the whole region into a plurality of local regions, and for each divided pattern candidate, in each local region Based on the exponential smoothing method, the quality prediction value is calculated from the quality prediction value and the quality actual value of the product manufactured immediately before, and the quality prediction value in the entire region is calculated as a weighted linear sum of the quality prediction values in each local region. the activity function representing the weight of the case, the activity function calculating step of calculating for each local region, each minute For pattern candidate, in each local area, and a quality prediction value of products manufactured before and past quality data, current and quality prediction value calculated by the set exponential smoothing function based on exponential smoothing, the active A long-term learning prediction value calculation step for calculating a long-term learning prediction value that is a quality prediction value in the entire region based on the degree function, and a short-term learning coefficient that is a prediction value representing a difference between the long-term learning prediction value and the quality data The shortest learning coefficient calculation step to be calculated, and the minimum error for selecting the division pattern that minimizes the prediction error, which is the difference between the quality prediction value and the quality data in the whole area calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient a division pattern selection step, and the prediction error of the division pattern selected based on a comparison result of a preset evaluation criterion value, the convergence of the prediction error Enough of whether convergence determination step of determining whether a, the division pattern is determined to converge by determining whether convergence of the prediction error is sufficient is sufficient, long learning predicted value and short-term learning An output step of outputting a quality prediction value in the entire region calculated based on the coefficient, and in the short-term learning coefficient calculation step, the local region to which the current operation data belongs among the local regions in time series If it is the same as the local region to which the operation data located immediately before the operation data belongs, the short-term learning coefficient is updated based on the exponential smoothing method, and among the local regions, the local region to which the current operation data belongs is When the operation data is different from the local region to which the operation data located immediately before the operation data belongs , the initial value is substituted into the short-term learning coefficient to be initialized .
さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに上記の品質予測装置として機能させるためのプログラムが提供される。かかるプログラムは、コンピュータが備える記憶装置に格納され、コンピュータが備えるCPUに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の品質予測装置として機能させる。また、当該プログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供される。記録媒体は、例えば磁気ディスクや光ディスクなどである。 Furthermore, in order to solve the above-described problems, according to another aspect of the present invention, a program for causing a computer to function as the above-described quality prediction apparatus is provided. Such a program is stored in a storage device included in the computer, and read and executed by a CPU included in the computer, thereby causing the computer to function as the quality prediction device. A computer-readable recording medium on which the program is recorded is also provided. The recording medium is, for example, a magnetic disk or an optical disk.
以上説明したように本発明によれば、過去に製造された製品の品質情報を製造順番に並べた時系列品質データより指数平滑法にて品質予測を行う手法において、学習機構における同一ロットを適切に決定して、同一ロット材が連続した場合の予測の精度を高めることにより、十分な精度を有し、かつメンテナンス負荷が軽減された、品質予測装置、品質予測方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することができる。 As described above, according to the present invention, in the method of performing quality prediction by exponential smoothing from time-series quality data in which quality information of products manufactured in the past are arranged in the manufacturing order, the same lot in the learning mechanism is appropriately selected. The quality prediction device, quality prediction method, program and computer readable with sufficient accuracy and reduced maintenance load by increasing the accuracy of prediction when the same lot material is continuous A recording medium can be provided.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Exemplary embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, in this specification and drawing, about the component which has the substantially same function structure, duplication description is abbreviate | omitted by attaching | subjecting the same code | symbol.
[品質予測装置の概要]
本発明の実施形態に係る品質予測装置は、過去に製造された製品の品質情報を製造順番に並べた時系列品質データにより、指数平滑法にて品質予測を行う手法において、同一ロット材が連続した場合に予測精度を高めるために短期学習を行うものである。上述したように、短期学習を有効に機能させるために、適切に同一ロットを規定する必要がある。以下に示す本発明の実施形態では、操業データの所属局所領域に基づく判定により同一ロットを規定する。所属局所領域に基づく同一ロット材が連続する間は指数平滑法による短期学習を行って予測精度を高める。そして、製品のロットが同一でなくなった場合に短期学習係数を初期化した後、品質予測を開始する。
[Outline of quality prediction equipment]
The quality prediction apparatus according to the embodiment of the present invention is a method in which quality prediction is performed by exponential smoothing using time-series quality data in which quality information of products manufactured in the past are arranged in the manufacturing order. In this case, short-term learning is performed in order to improve prediction accuracy. As described above, it is necessary to appropriately define the same lot in order to make short-term learning function effectively. In the embodiment of the present invention described below, the same lot is defined by determination based on the local region to which the operation data belongs. While the same lot material based on the affiliation local region continues, short-term learning by exponential smoothing is performed to improve the prediction accuracy. When the product lots are not the same, the short-term learning coefficient is initialized, and then the quality prediction is started.
[指数平滑法による品質予測]
はじめに、一般的な指数平滑法を用いた品質予測について説明する。指数平滑法は、段落0006に記載したように、蓄積された時系列データを解析して、現在の状態を予測する方法である。時系列品質データの実績値(以下、品質実績値)をy(i)、品質データの予測値(以下、品質予測値)をy^(i)で表すこととする。ここで、iは時系列データの順番を表す添字であり、製造連番などが該当する。指数平滑法では、現在の製造連番iに対応する製品の品質予測値y^(i)を、直前に製造した製品の品質予測値y^(i−1)と品質実績値y(i−1)から、数式(1)を用いて求める。
[Quality prediction by exponential smoothing]
First, quality prediction using a general exponential smoothing method will be described. As described in paragraph 0006, the exponential smoothing method is a method of predicting a current state by analyzing accumulated time series data. The actual value of the time-series quality data (hereinafter, quality actual value) is represented by y (i), and the predicted value of the quality data (hereinafter, quality predicted value) is represented by y ^ (i). Here, i is a subscript indicating the order of the time-series data, and corresponds to a production serial number. In the exponential smoothing method, the quality predicted value y ^ (i) of the product corresponding to the current manufacturing serial number i is replaced with the quality predicted value y ^ (i-1) and the quality actual value y (i- From 1), it calculates | requires using Formula (1).
ここで、αは0<α<1である定数で、指数平滑係数あるいは学習ゲインと呼ばれる。なお、最初に製造される製品に対する品質予測値y^(1)には初期値y0を与え、初期値y0には過去の製造履歴から品質実績値の平均値などが用いられる。 Here, α is a constant satisfying 0 <α <1, and is called an exponential smoothing coefficient or a learning gain. An initial value y 0 is given to the quality prediction value y ^ (1) for the product manufactured first, and an average value of quality actual values from the past manufacturing history is used as the initial value y 0 .
[指数平滑法における短期学習]
次に、一般的な指数平滑法における短期学習について説明する。本方法では、大きな枠での誤差平均をなくし、全体的な追従性を確保することを目的とする長期学習と、同一ロット材が連続した場合に直近材への追従性を向上させることを目的とする短期学習の、二つの指数平滑法を組み合わせて、長期学習による長期学習予測値と短期学習による短期学習係数とから算出される品質予測値を収束させるように行われる。品質予測値y^(i)は、下記数式(2)または(3)で表される。なお、数式(2)は、乗法型短期学習を行う場合の品質予測値の算出式であり、数式(3)は、加法型短期学習を行う場合の品質予測値の算出式である。
[Short-term learning in exponential smoothing]
Next, short-term learning in a general exponential smoothing method will be described. The purpose of this method is to eliminate the average error in a large frame and ensure long-term learning to ensure overall followability, and to improve followability to the nearest material when the same lot material continues. The quality prediction value calculated from the long-term learning predicted value by long-term learning and the short-term learning coefficient by short-term learning is converged by combining two exponential smoothing methods of short-term learning. The quality predicted value y ^ (i) is expressed by the following mathematical formula (2) or (3). Formula (2) is a formula for calculating a quality prediction value when performing multiplicative short-term learning, and Formula (3) is a formula for calculating a quality prediction value when performing additive-type short-term learning.
・・・数式(3)
... Formula (3)
ここで、y^L(i)は現在の長期学習予測値であり、y^S(i)は現在の短期学習係数である。 Here, y ^ L (i) is the current long-term learning predicted value, and y ^ S (i) is the current short-term learning coefficient.
長期学習による長期学習予測値y^L(i)は、下記数式(4)で求められる。なお、y^L(i−1)およびy(i−1)は直前に製造された製品の長期学習予測値および品質実績値であり、αLは長期学習における指数平滑係数であり、長期学習ゲインと呼ぶ。 The long-term learning predicted value ^ L (i) by long-term learning is obtained by the following mathematical formula (4). Here, y ^ L (i-1) and y (i-1) are the long-term learning predicted value and quality actual value of the product manufactured immediately before, and α L is the exponential smoothing coefficient in long-term learning. This is called gain.
一方、指数平滑法の短期学習は、同一ロットが連続した場合に直近材への追従性を向上させることを目的として行われる。長期学習のみでは学習の進みが悪い場合、同一ロット材が連続した場合に連続して製品不良が発生する恐れがある。このため、短期学習を行って学習の進みを良くし、直近材に追従させることにより、このような製品不良の発生を防止することができる。次材短期学習係数y^S(i)は、下記数式(5)で表される。短期学習係数は、長期学習予測値と品質データとの差異の予測値を表す。なお、αSは短期学習における指数平滑係数であり、短期学習ゲインと呼ぶ。 On the other hand, the short-term learning of the exponential smoothing method is performed for the purpose of improving the followability to the nearest material when the same lot continues. If the learning progress is poor only by long-term learning, there is a risk that product defects will occur continuously when the same lot material continues. For this reason, it is possible to prevent the occurrence of such product defects by performing short-term learning to improve learning progress and to follow the latest material. The next-material short-term learning coefficient S (i) is expressed by the following mathematical formula (5). The short-term learning coefficient represents a predicted value of a difference between the long-term learning predicted value and the quality data. Note that α S is an exponential smoothing coefficient in short-term learning and is referred to as short-term learning gain.
ここで、数式(5)のyS(i−1)は下記数式(6)または(7)により算出される長期学習の誤差の実績であり、実績短期学習係数と呼ぶ。数式(6)は、乗法型短期学習の場合の誤差の実績であり、品質実績値と長期学習予測値との比で表される。数式(7)は、加法型短期学習の場合の誤差の実績であり、品質実績値と長期学習予測値との差で表される。 Here, y S (i−1) in Expression (5) is the actual result of the long-term learning error calculated by the following Expression (6) or (7), and is called the actual short-term learning coefficient. Formula (6) is an error record in the case of multiplicative short-term learning, and is expressed as a ratio between a quality record value and a long-term learning predicted value. Equation (7) is the actual error in the case of additive short-term learning, and is represented by the difference between the quality actual value and the long-term learning predicted value.
・・・数式(7)
... Formula (7)
なお、現在の製品が直前に製造した製品と同一ロットでない場合は、数式(5)を用いずに、短期学習係数y^S(i)は短期学習係数の初期値yS0とする。短期学習係数の初期値yS0は、乗法型短期学習では1、加法型短期学習では0とする。 If the current product is not the same lot as the product manufactured immediately before, the short-term learning coefficient ^ S (i) is set to the initial value y S0 of the short-term learning coefficient without using Equation (5). The initial value y S0 of the short-term learning coefficient is 1 for multiplicative short-term learning and 0 for additive short-term learning.
以下では、このような指数平滑法における短期学習を用いて、同一ロット材が連続した場合の品質予測精度を高める、品質予測装置とこれによる品質予測方法について詳細に説明していく。 In the following, a quality prediction device and a quality prediction method using the quality prediction device for improving the quality prediction accuracy when the same lot material continues using short-term learning in the exponential smoothing method will be described in detail.
<1.第1の実施形態>
まず、本発明の第1の実施形態に係る品質予測装置の構成とこれによる品質予測方法について説明する。本実施形態では、同一ロットを判定するために用いる製品の所属局所領域を決定するための分割パターンの決定方法の異なる2つの品質予測装置(品質予測装置100、200)と、オンラインで機能する品質予測装置(品質予測装置300)とについて説明する。
<1. First Embodiment>
First, a configuration of a quality prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention and a quality prediction method using the same will be described. In the present embodiment, two quality prediction apparatuses (
(1)パターン分割において操業データのうち操業変数のみを考慮する品質予測装置について
[品質予測装置の構成]
まず、図1および図2に基づいて、本発明の実施形態に係る品質予測装置100の構成について説明する。なお、図1は、本実施形態に係る品質予測装置100の機能構成を示すブロック図である。図2は、本実施形態に係る最小誤差分割パターン選択部140の機能構成を示すブロック図である。
(1) Quality prediction device that considers only operation variables in operation data in pattern division [Configuration of quality prediction device]
First, based on FIG. 1 and FIG. 2, the structure of the
品質予測装置100は、品質予測を行う対象の品質を予測する装置である。品質予測装置100により予測する品質としては、例えば鉄鋼プロセスの場合では、薄板や厚板などの各種製品の、表面疵や内部欠陥の発生個数、抗張力や降伏応力、伸び率などの機械強度特性値、波高さなどの形状平坦度、板厚・板幅・板長さなどの製品サイズ、内部応力など、直接顧客から要求される最終製品の各種品質指標がある。また、これら最終品質に影響を及ぼすプロセス値も予測する品質となる。
The
このような品質予測装置100は、図1に示すように、データ抽出部110と、分割パターン候補作成部120と、活性度関数算出部130と、最小誤差分割パターン選択部140と、指数平滑係数算出部150と、学習誤差評価部160、分割指数平滑モデル決定部170と、品質予測値出力部180と、データベース190と、からなる。
As shown in FIG. 1, the
データ抽出部110は、製品の種類を示すコード情報など外部より入力された品質予測を行う対象に関する選択条件に基づいて、データベース190より、所定の選択条件に該当する複数の操業データ及び品質データを抽出する。ここで、操業データは、取り得る値が数値である操業変数と、取り得る値が文字コード情報であるコード変数とからなる。本実施形態では、操業データのうち操業変数のみを用いて分割パターンを作成する。操業変数は、例えば鉄鋼プロセスでは、精錬工程で測定された溶鋼の各種元素の成分量や、連続鋳造工程における湯面変動量や鋳造速度、更には熱延工程での圧延荷重や捲き取り温度等である。データ抽出部110は、データベース190から抽出したデータを分割パターン候補作成部120へ出力する。
The
分割パターン候補作成部120は、取り得る値が数値である操業変数を全体領域として、全体領域から複数M個の局所領域に分割する分割パターン候補を複数個作成する処理を行う。分割パターン候補作成部120は、作成された複数の分割パターン候補について、操業変数空間を複数の局所領域に分けた分割パターンの分割座標情報を活性度関数算出部130へ出力する。分割パターン候補作成部120は、各分割パターンの局所領域についての予測値を算出する際に用いる指数平滑係数のうち長期学習ゲインαLが指数平滑係数算出部150によって設定された後に、分割パターン候補を作成してもよい。
The division pattern
活性度関数算出部130は、分割パターン候補作成部120にて作成された分割パターン候補すべてに対して、分割座標情報に基づき、活性度関数を算出する。活性度関数は、操業データと品質データとの関係を表す関係式を表すために用いられる。
The activity function calculation unit 130 calculates an activity function for all the division pattern candidates created by the division pattern
最小誤差分割パターン選択部140は、分割パターン候補について、各局所領域における品質予測値(以下、局所領域予測値とする。)を算出し、各局所領域予測値と活性度関数に基づいて全体領域における長期学習予測値を算出するとともに、長期学習予測値と過去の品質データに基づいて短期学習係数を算出し、長期学習予測値と短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値に基づく予測誤差を計算して、さらに最も誤差の小さい分割パターンを選択する。本実施形態の最小誤差分割パターン選択部140は、過去の品質データと過去の品質予測値とから現在の品質予測値を計算する定数モデルとして、段落0035〜0048において説明した指数平滑法における短期学習を用い、品質予測値を算出する。本実施形態では、各分割パターンに対して指数平滑法を用いて品質予測値を算出することにより、適切に分割された分割パターンを選択することができる。この際、指数平滑法において短期学習を行うことにより、同一ロット材における品質予測の精度が向上するようにしている。
The minimum error division
本実施形態に係る最小誤差分割パターン選択部140は、図2に示すように、局所領域予測値記憶部141と、長期学習予測値演算部142と、短期学習係数記憶部143と、短期学習係数演算部144と、モデル誤差評価部145と、分割パターン選択部146とを備える。
As shown in FIG. 2, the minimum error division
局所領域予測値記憶部141は、長期学習予測値の初期値および長期学習予測値演算部142にて算出された長期学習予測値を記憶する。局所領域予測値記憶部141に記憶された過去の長期学習予測値は、長期学習予測値演算部142により読み出され、次材の長期学習予測値を算出するために用いられる。
The local region prediction value storage unit 141 stores the initial value of the long-term learning prediction value and the long-term learning prediction value calculated by the long-term learning prediction
長期学習予測値演算部142は、各局所領域の予測値を算出し、算出した各局所領域の予測値を用いて長期学習予測値を算出する。各局所領域の予測値は、後述する数式(14)により算出される。このとき、長期学習予測値演算部142が各局所領域の予測値を算出する際に用いる、過去のデータの重み付けを行う指数平滑係数(長期学習ゲインαL)は、指数平滑係数算出部150により算出される。
The long-term learning prediction
指数平滑係数算出部150は、例えば、指数平滑係数の取り得る0〜1の範囲の値から複数の値を設定し、設定した値について指数平滑計算のシミュレーションを行い、シミュレーション結果から最も予測誤差の小さい値を指数平滑係数として採用することにより長期学習ゲインαLとして用いられる指数平滑係数を決定することができる。あるいは、指数平滑係数算出部150は、例えば、特許文献1に記載された理論的な方法を用いて長期学習ゲインαLとして用いられる指数平滑係数を決定することもできる。最小誤差分割パターン選択部140は、指数平滑係数算出部150により算出された指数平滑係数を長期学習ゲインαLとして用いて、長期学習予測値演算部142が各局所領域予測値、および後述する数式(15)より長期学習予測値を算出する。そして、長期学習予測値演算部142は、算出した長期学習予測値を短期学習係数演算部144およびモデル誤差評価部145へ出力する。
For example, the exponential smoothing
短期学習係数記憶部143は、短期学習係数の初期値および短期学習係数演算部144にて算出された短期学習係数を記憶する。短期学習係数記憶部143に記憶された過去の短期学習係数は、短期学習係数演算部144により読み出され、次材の短期学習係数を算出するために用いられる。
The short-term learning
短期学習係数演算部144は、各局所領域の短期学習係数を算出する。短期学習係数演算部144は、段落0035〜0048において説明した指数平滑法の短期学習に基づき、短期学習係数を算出する。また、短期学習係数演算部144は、次材の短期学習係数の算出のため、短期学習係数を更新し、短期学習係数記憶部143に記録する。そして、短期学習係数演算部144は、算出した短期学習係数をモデル誤差評価部145へ出力する。
The short-term learning
モデル誤差評価部145は、長期学習予測値演算部142により算出された長期学習予測値と、短期学習係数演算部144により算出された短期学習係数とを用いて、全体領域における品質予測値(以下、品質予測値とする。)を算出する。品質予測値は、段落0035〜0048において説明した指数平滑法の品質予測値である。そして、モデル誤差評価部145は、算出した品質予測値を用いて、分割パターンの予測誤差評価値を算出し、分割パターン選択部146へ出力する。
The model
分割パターン選択部146は、モデル誤差評価部145により算出された予測誤差評価値に基づいて、最も予測誤差評価値の小さい分割パターンを選択する。そして、分割パターン選択部146は、選択した分割パターンの予測誤差評価値を、学習誤差評価部160へ出力する。
The division
図1に戻り、学習誤差評価部160は、最小誤差分割パターン選択部140の分割パターン選択部146により選択された分割パターンの予測誤差評価値と予め設定された評価基準値とを比較して、十分な精度を有する関係式が構築されたか否かを判定する。この場合、学習誤差評価部160は、収束したと判定した場合には、現在設定されている指数平滑係数について得られた分割パターンを表現するための情報である活性度関数の係数を抽出し、分割指数平滑モデル決定部170へ出力する。一方、収束が不十分であると判定した場合には、学習誤差評価部160は、分割パターン候補作成部120に対して、最小誤差分割パターン選択部140において選択された分割パターンをさらに分割して新たな分割パターン候補を作成する指示を行う。
Returning to FIG. 1, the learning
分割指数平滑モデル決定部170は、指数平滑係数(長期学習ゲインαL)に対して得られた分割パターンから最も分割数の少ない指数平滑係数のモデルを選択し、決定する。すなわち、分割指数平滑モデル決定部170は、最も少ない分割数で十分な精度でデータを説明できる関係式で表わされる分割パターンを選択する。分割指数平滑モデル決定部170は、決定した分割パターンを表現するための情報である活性度関数の係数を抽出して、品質予測値出力部180へ出力する。
The divided exponential smoothing
品質予測値出力部180は、学習誤差評価部160または分割指数平滑モデル決定部170から入力された分割パターンの情報と、別途、逐次入力される操業データと予測時点で判明している最新の品質データとに基づいて、操業データと品質データとの関係式ならびに指数平滑法における短期学習を用いて品質予測値を算出する。そして、品質予測値出力部180は、品質予測値を、オペレータへのガイダンスや、プロセス制御系への入力信号として用いるために外部に出力する。
The quality prediction
データベース190は、製造プロセスにおける過去の操業データ及び品質データと、製品の種類を示すコード情報や、各製造工程での製造時刻、向け先などの注文情報、製品を特定するための製品番号などとを関連付けて記憶する記憶部である。これらの情報は、外部から所定のタイミングでデータベース190に入力され、記録される。データベース190に記憶された情報は、段落0053に記載のように、データベース抽出部110により抽出され、品質予測に用いられる。
The
[品質予測装置による品質予測処理]
次に、図3〜図7に基づいて、本実施形態にかかる品質予測装置100による品質予測処理について詳細に説明する。なお、図3は、本実施形態にかかる品質予測装置100による品質予測処理を示すフローチャートである。図4は、分割パターン候補作成部120による分割パターン候補の作成処理を示す説明図である。図5は、二次元の操業変数空間において、分割パターン候補を作成する手順を模式的に示す説明図である。図6は、3分割された二次元の操業変数空間において、分割パターン候補を作成する手順を模式的に示す説明図である。図7は、図3のステップS108で行われる、最小誤差分割パターン選択部140による指数平滑計算処理を示すフローチャートである。
[Quality prediction processing by the quality prediction device]
Next, based on FIGS. 3-7, the quality prediction process by the
今、品質の程度を数値で表す品質指標を変数yで表すとする。また、この製品を製造した際の操業条件の内、値が数値を取り得る操業変数を下記数式(8)からなる列ベクトルで表すとする。なお、数式(8)のtは行列の転置を表す。また、本実施形態で品質予測に用いる予測データは、各品質データに対して、製造された順番を識別するための情報、例えば製造連番や製造時刻等が付されている。 Now, let us assume that a quality index representing the degree of quality by a numerical value is represented by a variable y. Further, it is assumed that an operation variable whose value can take a numerical value among the operation conditions when the product is manufactured is represented by a column vector composed of the following mathematical formula (8). Note that t in Expression (8) represents transposition of a matrix. Further, in the prediction data used for quality prediction in the present embodiment, information for identifying the order of manufacture, for example, a manufacturing serial number and a manufacturing time, are attached to each quality data.
本実施形態では、操業データの操業変数からなる全体領域を複数の局所領域に分割し、各局所領域にて品質予測値(局所領域予測値)を算出する処理を行う。そして、この局所領域予測値y^jと、局所領域の予測値が全体領域内の予測値に寄与する割合を表す活性度関数Φjとの積の和である下記数式(9)によって、全体の操業データと品質データとの関係式yを表す。ここで、Σは項の和、Mは局所領域の個数を表す。 In this embodiment, the whole area | region which consists of the operation variable of operation data is divided | segmented into a some local area | region, and the process which calculates a quality predicted value (local area | region estimated value) in each local area | region is performed. Then, the following formula (9), which is the sum of products of the local region predicted value y ^ j and the activity function Φ j representing the ratio of the predicted value of the local region to the predicted value in the entire region, Represents the relational expression y between the operation data and the quality data. Here, Σ represents the sum of terms, and M represents the number of local regions.
本実施形態において局所領域予測値は、指数平滑法を用いて、定数モデルとして表わされる。このような定数モデルを用いた場合、例えば予測値を線形多項式で表した場合と比較して、十分な精度を有する所望の分割パターンを獲得するまでの収束性は劣るが、確実に所望のモデルを獲得することができる。また、定数モデルを用いた場合、従来は、所望の分割パターンを獲得するまでに多くの領域分割を行う必要があったが、本実施形態にかかる品質予測装置を用いることにより、少ない分割数で所望のモデルを獲得することができるようになる。なお、活性度関数は、全体空間の任意の位置で各関数値の総和が1となる数式(10)の正規条件を満たすように予め設定しておく。 In the present embodiment, the local region prediction value is represented as a constant model using an exponential smoothing method. When such a constant model is used, for example, compared to the case where the predicted value is expressed by a linear polynomial, the convergence until obtaining a desired division pattern with sufficient accuracy is inferior, but the desired model is surely obtained. Can be earned. In addition, when a constant model is used, conventionally, it has been necessary to perform many area divisions until a desired division pattern is obtained. However, by using the quality prediction apparatus according to the present embodiment, the number of divisions can be reduced. A desired model can be acquired. The activity function is set in advance so as to satisfy the normal condition of Expression (10) in which the sum of the function values is 1 at an arbitrary position in the entire space.
本実施形態にかかる品質予測装置100による品質予測処理では、まず、データ抽出部110によりデータベース190から品質予測を行う対象に関する操業データおよび品質データを抽出する(ステップS100)。データ抽出部110は、品質予測を行う対象に関する選択条件に基づいて、データベース190より、所定の選択条件に該当する複数の操業データ及び品質データを抽出する。データ抽出部110は、抽出した操業データおよび品質データを分割パターン候補作成部120へ出力する。
In the quality prediction process performed by the
次いで、指数平滑係数算出部150により、指数平滑係数(長期学習ゲインαL)が設定される(ステップS102)。指数平滑係数算出部150は、例えば、0〜1の範囲の値を取り得る指数平滑係数に対し、例えば、0.1、0.2、・・・、0.9のように複数種類の値を設定する。そして、指数平滑係数算出部150は、設定した複数の値から1つを抽出し、分割パターン候補作成部120へ出力する。
Next, an exponential smoothing coefficient (long-term learning gain α L ) is set by the exponential smoothing coefficient calculation unit 150 (step S102). For example, the exponential smoothing
指数平滑係数(長期学習ゲインαL)が設定されると、設定されたすべての値について、ステップS104〜S112の処理が繰り返し行われる。まず、分割パターン候補作成部120は、操業データの操業変数が値としてとる領域を全体領域として、全体領域を複数の局所領域に分割して分割パターン候補を作成する(ステップS104)。すなわち、分割パターン候補作成部120は、まず、図4に示すように、分割されていない二次元の操業変数空間について当該空間を2つの局所領域(M=2)に分割する処理を行う。ここで、操業変数空間の分割は、各操業変数に平行な軸で、分割点が設定される。つまり、図5に示すように、二次元の操業変数空間は2つの操業変数u1、u2からなる。したがって、領域1−1に対して、操業変数u1軸に平行な分割と、操業変数u2軸に平行な分割とが行われる。このように、領域1−1が2つの領域2−1、2−2に分割される。分割パターン候補作成部120は、分割点の設定を変えて、図4に示すように複数の分割パターン候補を作成する。
When the exponential smoothing coefficient (long-term learning gain α L ) is set, the processes in steps S104 to S112 are repeated for all the set values. First, the division pattern
また、分割パターン候補作成部120は、操業変数空間が既に幾つかの局所領域に分割されている場合は、活性度関数による重み付き誤差評価関数である下記数式(11)で各局所関係式の誤差を算出し、この中で最も誤差の大きな局所領域を2つに分割する。一例として、図6に、既に3分割された操業変数空間を4分割(M=4)する手順を示す。図6に示すように、最も誤差の大きい局所領域が領域3−2であるとすると、操業変数u1またはu2軸に平行な軸で領域3−2を2分するように分割点が設定される。このとき、残りの領域3−1および3−3は分割されない。
In addition, when the operation variable space has already been divided into several local regions, the division pattern
数式(11)において、操業データu(i)、品質データy(i)、局所領域予測値y^j(i)のiは、各データに対して、製造された順番を識別するために付されたデータ番号であり、実際には製造連番や製造時刻などが該当する。また、活性度関数Φjが操業変数u(i)の関数であることを明記するため、Φj(u(i))と表記している。 In the equation (11), the operation data u (i), the quality data y (i), and the local region predicted value y ^ j (i) i are attached to each data in order to identify the order of manufacture. Actually, the production serial number, production time, etc. are applicable. Further, in order to clearly indicate that the activity function Φ j is a function of the operation variable u (i), it is expressed as Φ j (u (i)).
図4において、操業変数空間を2分割したとき、最も誤差の大きい局所領域が領域2−1であったとすると、操業変数u1またはu2軸に平行な軸で領域2−1を2分するように分割点が設定される。このように、操業変数については、現在の分割パターンから新たな複数の分割パターン候補が生成される。 In FIG. 4, when the operation variable space is divided into two, if the local region having the largest error is the region 2-1, the region 2-1 is divided into two by the axis parallel to the operation variable u1 or u2 axis. A division point is set. As described above, for the operation variable, a plurality of new division pattern candidates are generated from the current division pattern.
操業変数の分割パターン候補を作成するに際して必要となる分割候補点の値は、例えば一つの操業変数のデータを抽出して、このデータを複数のグループに分割し、各グループの境界となる操業変数の値を求めて、これを全ての操業変数について算出し、分割候補点に使用する方法がある。具体的には、例えばクラスタリング法を用いて操業変数データを複数のグループに分割し、各グループに含まれる操業変数の値の最小値及び最大値を算出する。そして、隣接するグループのうち、操業変数の値が小さい方のグループの最大値と、操業変数の値が大きい方のグループの最小値との平均値を分割点の値とする。或いは、操業変数のデータ値に対して、操業オペレータや担当者が、同一の操業水準とみなすことができるグループの範囲を設定できる場合は、人手で設定した分割候補点を用いても良い。 The value of the division candidate point necessary for creating the operation variable division pattern candidate is, for example, extracting data of one operation variable, dividing this data into a plurality of groups, and operating variables serving as boundaries between the groups. There is a method in which the value of is calculated, calculated for all the operation variables, and used for the division candidate points. Specifically, the operation variable data is divided into a plurality of groups using, for example, a clustering method, and the minimum value and the maximum value of the operation variable values included in each group are calculated. Then, among the adjacent groups, the average value of the maximum value of the group having the smaller value of the operation variable and the minimum value of the group having the larger value of the operation variable is set as the value of the dividing point. Alternatively, if the operation operator or the person in charge can set the range of groups that can be regarded as the same operation level for the data value of the operation variable, the division candidate points set manually may be used.
ステップS104にて分割パターン候補が作成されると、すべての分割パターン候補に対して活性度関数が算出される(ステップS106)。具体的な活性度関数として、本実施形態では、隣接する局所領域の境界を滑らかに接続する関数として、下記数式(12)に示すp次元の正規分布関数μjを下記数式(13)に代入して得られる正規メンバシップ関数を活性度関数とする。ここで、cj kは局所領域の重心点、σj kは正規分布関数の標準偏差を表しており、これらの重心点と正規分布関数の標準偏差とが正規メンバシップ関数における係数である。数式(13)の正規メンバシップ関数は、操業変数の値に応じた0〜1の範囲の値を有する。 When division pattern candidates are created in step S104, activity functions are calculated for all division pattern candidates (step S106). As a specific activity function, in the present embodiment, a p-dimensional normal distribution function μ j shown in the following formula (12) is substituted into the following formula (13) as a function for smoothly connecting the boundaries of adjacent local regions. The normal membership function obtained as above is defined as the activity function. Here, c j k represents the centroid of the local region, and σ j k represents the standard deviation of the normal distribution function, and these centroid and the standard deviation of the normal distribution function are coefficients in the normal membership function. The regular membership function of Equation (13) has a value in the range of 0 to 1 depending on the value of the operation variable.
・・・数式(13)
... Formula (13)
そして、最小誤差分割パターン選択部140により、分割パターン候補から最も予測誤差の小さい分割パターンが選択される(ステップS108)。最小誤差分割パターン選択部140は、まず、分割パターン候補作成部120により作成された複数の分割パターン候補から分割パターン候補を1つ取り出し、その分割パターンの分割座標情報を用いて、個々のデータをその操業データの値に基づいてM個のグループに分割する。次いで、最小誤差分割パターン選択部140は、分割されたM個の各グループに対して、各局所領域予測値を、段落0035〜0048にて説明した指数平滑法を用いて算出する。
Then, the smallest error division
本実施形態の最小誤差分割パターン選択部140による指数平滑計算処理は、図7のようになる。データ番号iに初期値(i=1)を設定すると(ステップS1080)、まず、長期学習予測値演算部142は、各局所領域の予測値y^j(i)を更新する(ステップS1081)。各局所領域の予測値y^j(i)は、下記数式(14)で表される指数平滑関数により更新される。ここで、jは、各局所領域を特定する添え字である。以下において、数式中の「←」は、変数への代入処理を表す。各局所領域の予測値y^j(i)の初期値は、過去の実績からyの平均値等とすることができる。また、αLは、段落0041で説明した、長期学習における指数平滑係数であり、長期学習ゲインと呼ぶ。
The exponential smoothing calculation process by the minimum error division
次いで、長期学習予測値演算部142により、長期学習予測値y^L(i)が算出される(ステップS1082)。長期学習予測値y^L(i)は、段落0035〜0048で説明した指数平滑法の長期学習による予測値であり、製品ごとに、下記数式(15)により算出される。
Next, the long-term learning predicted
さらに、短期学習係数演算部144により、短期学習係数y^S(i)が算出される(ステップS1083)。短期学習係数y^S(i)は、段落0035〜0048で説明した指数平滑法の短期学習による学習係数であり、現在用いている分割パターン候補に従って操業変数空間を局所領域に分けたときに、操業変数u(i)とu(i−1)とが同一局所領域に存在しているか否かに応じて、下記数式(16)のように設定される。データ番号iを逐次更新しながら(i=1、・・・、N)、短期学習係数y^S(i)を計算していくには、最新のデータ番号iに対応する短期学習係数y^S(i)の最新値を一つ保存しておくのがよい。本実施方法では、この値を、短期学習係数記憶部143に短期学習係数y^Sとして保存しておく。また、yS0は段落0047で説明した、短期学習係数の初期値である。
Further, the short-term learning coefficient y ^ S (i) is calculated by the short-term learning coefficient computing unit 144 (step S1083). The short-term learning coefficient ^ S (i) is a learning coefficient by short-term learning of the exponential smoothing method described in paragraphs 0035 to 0048, and when the operation variable space is divided into local regions according to the currently used division pattern candidates, Depending on whether or not the operation variables u (i) and u (i-1) exist in the same local region, the following equation (16) is set. In order to calculate the short-term learning coefficient y S (i) while sequentially updating the data number i (i = 1,..., N), the short-term learning coefficient y ^ corresponding to the latest data number i is calculated. One latest value of S (i) should be stored. In this implementation method, this value is stored in the short-term learning
その後、短期学習係数演算部144は、次の製品のために短期学習係数を更新する(ステップS1084)。短期学習法としては、段落0035〜0048で説明したように、例えば乗法型短期学習や加法型短期学習等がある。乗法型短期学習の場合には下記数式(17)、加法型短期学習の場合には下記数式(18)により、実績短期学習係数yS(i)を算出する。そして、算出された実績短期学習係数を用いて、下記数式(19)より短期学習係数y^Sを更新する。更新後の短期学習係数は、短期学習係数記憶部143に記憶される。また、αSは、段落0043で説明した、短期学習における指数平滑係数であり、短期学習ゲインと呼ぶ。
Thereafter, the short-term learning
・・・数式(18)
・・・数式(19)
... Formula (18)
... Formula (19)
次いで、モデル誤差評価部145により、品質予測値が算出される(ステップS1085)。モデル誤差評価部145は、段落0063で説明したように、長期学習予測値演算部142で算出された長期学習予測値y^L(i)および短期学習係数演算部144で算出された短期学習係数y^S(i)を用いて、全体の品質予測値y^(i)を算出する。品質予測値は、段落0039にあるように、乗法型短期学習の場合には下記数式(20)、加法型短期学習の場合には下記数式(21)により算出することができる。
Next, the model
・・・数式(21)
... Formula (21)
ステップS1081〜S1085の処理を終えると、モデル誤差評価部145は、データ番号iの値を1増加する(ステップS1086)。そして、全データ(i=1、・・・、N)についてステップS1081〜S1085の処理が終了したか否かを判定する(ステップS1087)。すなわち、モデル誤差評価部145は、データ番号iと全データ数Nとを比較して、データ番号iが全データ数N以下の値の場合には、ステップS1081に戻り、処理を繰り返す。一方、データ番号iが全データ数Nより大きい値の場合には、分割パターンの予測誤差評価値を算出する(ステップS1088)。分割パターンの予測誤差評価値Iは、下記数式(22)により算出される。
When the processes of steps S1081 to S1085 are finished, the model
その後、分割パターン選択部146は、各分割パターンについて数式(22)より算出された予測誤差評価値Iに基づき、予測誤差評価値Iが最小となる分割パターンを決定する。すなわち、分割パターン選択部146は、各分割パターンに対して算出された予測誤差を比較して、誤差が最も小さい分割パターンの関係式を選択する。これにより、分割パターン候補作成部120により作成された複数の分割パターン候補から、誤差の最も小さい分割パターンの関係式が選択されたことになる。
After that, the division
なお、図7に示す処理では、一本ごとに長期学習の演算および短期学習の演算(ステップS1081〜S1085)を実施しているが、長期学習の演算には短期学習の演算結果は影響しない。このため、最小誤差分割パターン選択部140は、先に全データについて長期学習の演算(ステップS1081、S1082)を行った後、短期学習の演算(ステップS1083〜S1085)を行うことも可能である。
In the processing shown in FIG. 7, the long-term learning calculation and the short-term learning calculation (steps S1081 to S1085) are performed for each line, but the long-term learning calculation does not affect the long-term learning calculation. For this reason, the minimum error division
次いで、学習誤差評価部160は、最小誤差分割パターン選択部140で選択された誤差最小の関係式の誤差と、予め設定された評価基準値とを比較して、学習が十分であるか、すなわち誤差が収束したか否かを判定する(ステップS110)。収束判定の方法としては、例えば、関係式の誤差を収束判定因子(評価基準値)と比較する方法、局所領域分割の増分に対する関係式誤差の変化量を収束判定因子(評価基準値)と比較する方法、分割数と誤差を考慮した指標、例えば非特許文献1に記載された赤池の情報量指標など学習誤差のみならず局所領域の個数も評価に加えた指標を用い、分割の増加に対して該指標が増加した時点で分割を打ち切る方法などを用いることができる。
Next, the learning
学習誤差評価部160は、このような収束判定の方法を用いて誤差を評価し、誤差が評価基準値より大きい場合には、十分な精度でデータを説明できる関係式はまだ構築されておらず、誤差の収束は不十分であると判定する。この場合、学習誤差評価部160は、分割パターン候補作成部120に対して、分割パターンの分割数Mを1つ増やして、ステップS104の処理を行うように指示する(ステップS112)。そして、ステップS110にて十分な精度でデータを説明できる関係式が構築されたと判定されるまで、ステップS104〜S112の処理を繰り返す。
The learning
一方、ステップS110にて、誤差が評価基準値以下であれば、学習誤差評価部160は、十分な精度でデータを説明できる関係式が構築されたと判定し、ステップS102で設定された指数平滑係数のすべてについて上記ステップS104〜S112の処理が行われたか否かを判定する(ステップS114)。ステップS114にて、すべての指数平滑係数について上記処理が完了していないと判定された場合には、指数平滑係数算出部150は、まだ処理が行われていない指数平滑係数を1つ抽出して、次の長期学習ゲインαLとして設定する(ステップS116)。その後、ステップS104〜S116の処理を繰り返す。
On the other hand, if the error is equal to or less than the evaluation reference value in step S110, the learning
ステップS114にて、すべての指数平滑係数(長期学習ゲインαL)について上記処理が完了したと判定された場合には、分割指数平滑モデル決定部170により、最も分割数の少ない最小分割数モデルを選択する(ステップS118)。上記ステップS104〜S116の処理により、指数平滑係数算出部150により設定された複数の指数平滑係数に対して、それぞれ分割パターンが決定されている。分割指数平滑モデル決定部170は、選択された複数の分割パターンのうち、最も分割数の少ない指数平滑関数のモデルを選択する。最小分割数モデルが複数存在する場合には、これらの予測誤差を比較して、最も誤差の小さいモデルを選択すればよい。これにより、分割数の少ない、十分な精度でデータを説明できるモデルを提供することができる。
If it is determined in step S114 that the above processing has been completed for all exponential smoothing coefficients (long-term learning gain α L ), the divided exponential smoothing
その後、分割指数平滑モデル決定部170は、得られた関係式を表現するための情報である活性度関数の係数を抽出して、品質予測値出力部180へ出力する。品質予測値出力部180は、入力された関係式の情報と、別途入力される操業データとを用いて、数式(15)にて得られたyを長期学習予測値として、さらに指数平滑法による短期学習を適用して数式(20)または数式(21)より品質予測値を算出し、外部へ出力する(ステップS120)。品質予測値出力部180により算出された品質予測値は、例えば、品質予測オペレータへのガイダンスや、プロセス制御系への入力信号として用いることができる。
Thereafter, the division index smoothing
以上、本実施形態に係る品質予測装置100とこれによる品質予測方法について説明した。かかる品質予測装置100では、過去に製造された製品の品質情報を製造順番に並べた時系列品質データより指数平滑法にて品質予測を行う手法において、同一ロット材が連続した場合に、品質予測の精度を高めるために短期学習を実施する。これにより、直近材への追従性を向上させることができ、同一ロット材が連続した場合の品質の不良を防ぐことができる。
Heretofore, the
(2)パターン分割において操業データのうち操業変数およびコード変数を考慮する品質予測装置について
次に、図8〜図11に基づいて、品質予測装置200とこれによる品質予測方法について説明する。図8は、品質予測装置200の機能構成を示すブロック図である。図9は、分割パターン候補作成部220による分割パターン候補の作成処理を示す説明図である。図10は、コード変数の分割パターン候補の作成処理を示すフローチャートである。図11は、コード変数の分割パターン候補の作成処理におけるコード入れ替え処理を示す説明図である。
(2) Regarding Quality Prediction Device Considering Operation Variables and Code Variables among Operation Data in Pattern Division Next, the
かかる品質予測装置200は、品質予測に用いる操業データについて、数値情報からなる操業変数に加えて文字コード情報であるコード変数も用いる点で、上記品質予測装置100を用いた品質予測と相違する。これにより、より少ない分割数で十分な精度でデータを説明できるモデルを作成することが可能となる。かかる品質予測装置200も、上記品質予測装置100と同様、時系列品質データより指数平滑法にて品質予測を行う手法において、同一ロット材が連続した場合に、品質予測の精度を高めるために短期学習を実施する。したがって、上記品質予測装置100と同様、直近材への追従性を向上させることができ、同一ロット材が連続した場合の品質の不良を防ぐことができる。
The
[品質予測装置の構成]
品質予測装置200は、図8に示すように、データ抽出部210と、分割パターン候補作成部220と、活性度関数算出部230と、最小誤差分割パターン選択部240と、指数平滑係数算出部250と、学習誤差評価部260と、分割指数平滑モデル決定部270と、品質予測値出力部280と、データベース290と、からなる。ここで、データ抽出部210、活性度関数算出部230、最小誤差分割パターン選択部240、指数平滑係数算出部250、学習誤差評価部260、分割指数平滑モデル決定部270、品質予測値出力部280、およびデータベース290については、図1のデータ抽出部110、活性度関数算出部130、最小誤差分割パターン選択部140、指数平滑係数算出部150、学習誤差評価部160、分割指数平滑モデル決定部170、品質予測値出力部180、およびデータベース190とほぼ同様に機能する。品質予測装置200では、操業データとして操業変数とコード変数とを用いるため、分割パターン候補作成部220による分割パターン候補の作成処理が、上記実施形態の分割パターン候補作成部120と相違する。
[Configuration of quality prediction device]
As shown in FIG. 8, the
データ抽出部210は、製品の種類を示すコード情報など外部より入力された品質予測を行う対象に関する選択条件に基づいて、データベース290より、所定の選択条件に該当する複数の操業データ及び品質データを抽出する。段落0053に記載したように、操業データは、数値情報である操業変数と文字コード情報であるコード変数とからなる。本実施形態では、操業データの操業変数のみならず、コード変数も分割パターンの対象とする。コード変数は、例えば、製品記号や原料記号などの文字コード情報である。データ抽出部210は、データベース290から抽出したデータを分割パターン候補作成部220へ出力する。
The
分割パターン候補作成部220は、取り得る値が数値である操業変数、及び取り得る値が文字コード情報であるコード変数の両者からなる全体領域を、複数M個の局所領域に分割した分割パターン候補を複数個作成する処理を行う。すなわち、分割パターン候補作成部220は、データ抽出部210から入力された操業データに含まれる操業変数とコード変数とが混在する全体領域を分割して、複数の分割パターン候補を作成する。
The division pattern
本実施形態にかかる分割パターン候補作成部220は、全体領域のうち操業変数のみを分割対象として分割する数値分割作成部222と、全体領域のうちコード変数のみを分割対象として分割を行うコード分割作成部224から構成される。分割パターン候補作成部220は、数値分割作成部222により全体領域を構成する操業変数を分割して生成された複数の分割パターン候補と、コード分割作成部224により全体領域を構成するコード変数を分割して生成された複数の分割パターン候補と合わせて、全体領域の分割パターン候補とする。そして、分割パターン候補作成部220は、作成された複数の分割パターン候補を活性度関数算出部230へ出力する。
The division pattern
活性度関数算出部230は、分割パターン候補作成部220にて作成された分割パターン候補すべてに対して、操業変数の分割座標情報とコード変数のグループ分け結果とに基づき、活性度関数を算出する。活性度関数は、操業データと品質データとの関係を表す関係式を表すために用いられる。
The activity
最小誤差分割パターン選択部240は、分割パターン候補について、各局所領域予測値を算出し、各局所領域予測値と活性度関数に基づいて全体領域における長期学習予測値を算出するとともに、長期学習予測値と過去の品質データに基づいて短期学習係数を算出し、長期学習予測値と短期学習係数とに基づき算出される品質予測値に基づく予測誤差を計算して、さらに最も誤差の小さい分割パターンを選択する。最小誤差分割パターン選択部240は、図2に示すように構成される。最小誤差分割パターン選択部240が、各局所領域の予測値を算出するときに、過去のデータの重み付けを行う指数平滑係数である長期学習ゲインαLは、指数平滑係数算出部250により算出される。指数平滑係数の算出は、例えば段落0060にて説明した方法等を用いて行うことができる。最小誤差分割パターン選択部240は、指数平滑係数算出部250により設定された指数平滑係数を各局所領域に適用して、指数平滑法により算出した局所領域予測値を用いて長期学習予測値を算出し、さらに短期学習係数を算出した後、これらの値に基づき分割パターンの予測誤差評価値を算出する。そして、最小誤差分割パターン選択部240は、算出した予測誤差評価値のうち最も小さい予測誤差評価値を有する分割パターンを、最小誤差分割パターンとして選択する。
The minimum error division
学習誤差評価部260は、最小誤差分割パターン選択部240により選択された分割パターンの予測誤差評価値と予め設定された評価基準値とを比較して、十分な精度を有する関係式が構築されたか否かを判定する。この場合、学習誤差評価部260は、収束したと判定した場合には、現在設定されている指数平滑係数について得られた分割パターンを表現するための情報である活性度関数の係数を抽出し、分割指数平滑モデル決定部270へ出力する。一方、収束が不十分であると判定した場合には、学習誤差評価部260は、分割パターン候補作成部220に対して、最小誤差分割パターン選択部240において選択された分割パターンをさらに分割して新たな分割パターン候補を作成する指示を行う。
The learning
分割指数平滑モデル決定部270は、指数平滑係数(長期学習ゲインαL)に対して得られた分割パターンから最も分割数の少ない指数平滑係数のモデルを選択し、決定する。分割指数平滑モデル決定部270は、決定した分割パターンを表現するための情報である活性度関数の係数を抽出して、品質予測値出力部280へ出力する。
The divided exponential smoothing
品質予測値出力部280は、学習誤差評価部260または分割指数平滑モデル決定部270から入力された分割パターンの情報と、別途、逐次入力される操業データと予測時点で判明している最新の品質データとに基づいて、操業データと品質データとの関係式ならびに指数平滑法における短期学習を用いて品質予測値を算出する。そして、品質予測値出力部280は、品質予測値を、オペレータへのガイダンスや、プロセス制御系への入力信号として用いるために外部に出力する。
The quality prediction
データベース290は、製造プロセスにおける過去の操業データ及び品質データと、製品の種類を示すコード情報や、各製造工程での製造時刻、向け先などの注文情報、製品を特定するための製品番号などとを関連付けて記憶する記憶部である。これらの情報は、外部から所定のタイミングでデータベース290に入力され、記録される。データベース290に記憶された情報は、データベース抽出部210により抽出され、品質予測に用いられる。
The
[品質予測装置による品質予測処理]
次に、品質予測装置200による品質予測処理について詳細に説明する。品質予測装置200による品質予測処理も、上記品質予測装置100と同様に、図3に示すフローチャートに沿って行われる。このため、以下においては上記品質予測装置100と同様の処理を行う部分については詳細な説明を省略する。
[Quality prediction processing by the quality prediction device]
Next, quality prediction processing by the
品質予測装置200による品質予測処理では、まず、データ抽出部210によりデータベース290から品質予測を行う対象に関する操業データおよび品質データを抽出する(ステップS100)。データ抽出部210は、データベース290より、所定の選択条件に該当する複数の操業データ及び品質データを抽出する。データ抽出部210は、抽出した操業データおよび品質データを分割パターン候補作成部220へ出力する。
In the quality prediction process performed by the
次いで、指数平滑係数算出部250により、指数平滑係数(長期学習ゲインαL)が設定される(ステップS102)。指数平滑係数算出部250は、例えば、0〜1の範囲の値を取り得る指数平滑係数に対し、例えば、0.1、0.2、・・・、0.9のように複数種類の値を設定する。そして、指数平滑係数算出部250は、設定した複数の値から1つを抽出し、分割パターン候補作成部220へ出力する。
Next, the exponential smoothing coefficient (long-term learning gain α L ) is set by the exponential smoothing coefficient calculator 250 (step S102). For example, the exponential smoothing
指数平滑係数(長期学習ゲインαL)が設定されると、設定されたすべての値について、ステップS104〜S112の処理が繰り返し行われる。まず、分割パターン候補作成部220は、操業データの操業変数が値としてとる領域およびコード変数が値としてとる領域を全体領域として、全体領域を複数の局所領域に分割して分割パターン候補を作成する(ステップS104)。ステップS104の処理は、本例では、操業変数とコード変数とが混在する全体領域から分割パターン候補を作成するため、操業変数空間のみに基づいて分割する数値分割作成部222と、コード変数のみに基づいて分割するコード分割作成部224とを用いて、操業変数とコード変数とについて別々に分割パターン候補を作成する。そして、両者で作成された分割パターン候補を合わせて、全体領域の分割パターン候補とする。
When the exponential smoothing coefficient (long-term learning gain α L ) is set, the processes in steps S104 to S112 are repeated for all the set values. First, the division pattern
数値分割作成部222による操業変数空間の分割処理は、図1の分割パターン候補作成部120による処理と同様に行うことができる。すなわち、図10に示すように、数値分割作成部222は、最も誤差の大きい局所領域を順に分割する処理を行い、現在の分割パターンから新たな複数の分割パターン候補を生成する。ただし、局所領域の誤差を算出するための活性度関数による重み付き誤差評価関数は、上記数式(11)の代わりに、下記数式(23)により算出される。数式(23)は、活性度関数Φjが操業変数uおよびコード変数vの関数であることを明記したものである。
The operation variable space division processing by the numerical value
数式(23)において、操業変数u(i)、コード変数v(i)、品質データy(i)、局所領域予測値y^j(i)のiは、各データに対して、製造された順番を識別するために付されたデータ番号であり、実際には製造連番や製造時刻などが該当する。 In Equation (23), i of the operation variable u (i), the code variable v (i), the quality data y (i), and the local area predicted value y ^ j (i) are manufactured for each data. This is a data number assigned to identify the order, and actually corresponds to a manufacturing serial number or manufacturing time.
一方、コード分割作成部224は、コード変数を2つのグループに分割することによりコード変数の分割パターン候補を作成する。ここで、コード変数の取り得る値は一般的に数百にも及ぶことから、これらを2つのグループに分割する組合せを全て評価するのは、計算時間の観点から現実的ではない。したがって、本実施形態では、例えば数理最適化の分野で提案された探索法を応用して、膨大な組合せの中から、分割の初期組合せを仮定し、次いで精度の高い関係式となるよう組合せを修正しながら探索することで、最適なグループへの分割を算出する方法を用いる。具体的には、探索法の一種であるローカルサーチ法を用いてコード分割を算出することができる。
On the other hand, the code
ここで、図10および図11に基づいて、ローカルサーチ法によるコード変数の分割方法について説明する。まず、コード分割作成部224は、乱数を発生させてコード変数を初期分割し、操業データと品質データとの関係を表す関係式(以下、「品質予測モデル」ともいう。)を作成する(ステップS1041)。例えば、コード変数vがとり得る値の全ての種類Dに対して、1〜Dの番号を付与する。そして、0から1の間の乱数を発生する乱数発生器をi=1〜D回実行し、i回目の乱数の値が閾値(例えば0.5)を超えるか否かでi番のコード値のデータがグループV、若しくはVに属するコード変数の値以外のコード変数の値からなるグループV~のいずれに属するかを算出する。例えば、図7に示すように、コード変数vの取り得る値が8つあったとき、これらのデータは、2つのグループV、V~のいずれかに属するように分割される。
Here, a code variable dividing method by the local search method will be described with reference to FIGS. First, the code
次いで、コード分割作成部224は、2つのグループに分けられたデータに対して、活性度関数算出部230から最小誤差分割パターン選択部240における処理と同一の手順にて品質予測モデルを作成し、予測誤差を計算する(ステップS1042)。ステップS1041、S1042は、コード変数の分割処理における初期処理として行われる。
Next, the code
上記初期分割後の品質予測モデルについて予測誤差を算出すると、コード分割作成部224は、1〜Dの値を発生し得る乱数発生器を一回実行し、得られた乱数値DRに対応したコード値のデータを現在とは異なるグループに入れ替える(ステップS1043)。例えば、図11に示す例において、乱数発生器により得られた乱数値DRに対応するコード値のデータが「2」であったとする。当該データは現在グループV~に属するが、ステップS1043の処理により、現在属するグループとは異なるグループVへ移動される。このように、コード分割作成部224は、データを入れ替えて、品質予測モデルを再作成する。
When the prediction error is calculated for the quality prediction model after the initial division, the code
その後、コード分割作成部224は、入れ替えたデータにより品質予測モデルを作成し、予測誤差を計算する(ステップS1044)。ステップS1044の処理は、上記ステップS1042の処理と同様に行うことができる。
Thereafter, the code
次いで、コード分割作成部224は、入れ替える前の予測誤差と入れ替えた後の予測誤差を比較して、精度評価を行う(ステップS1045)。そして、コード分割作成部224は、入れ替え後の予測誤差が入れ替え前の予測誤差よりも小さければステップS1043で行った入れ替えを確定し、ステップS1047の処理へ進む。一方、入れ替え後の予測誤差が入れ替え前の予測誤差以上である場合は、2つのグループを入れ替え前の状態に戻す(ステップS1046)。その後、ステップS1043に戻って処理を反復する。
Next, the code
ステップS1045において、ステップS1043でのグループの入れ替えを確定すると、コード分割作成部224は、反復停止条件を満たしているか否かを判定する(ステップS1047)。反復停止条件としては、例えば、反復回数の上限値に達した場合や、予測誤差の改善が見られない入れ替えの実施回数の上限値に達した場合等の条件を設定することができる。コード分割作成部224は、反復停止条件に合致した場合は、反復処理を停止し、コード変数の分割処理を終了する。すなわち、この時点で確定されている2つのグループがコード変数の分割パターン候補となる。一方、反復停止条件に合致しないと判定された場合は、ステップS1043に戻って処理を反復する。
In step S1045, when the group replacement in step S1043 is confirmed, the code
以上、コード変数の分割処理について説明した。なお、コード変数が複数個(q個)ある場合には、それぞれのコード変数l=1〜qに対して上記処理を行い、q種類のコード変数に対する分割パターン候補をそれぞれ作成すればよい。 The code variable division processing has been described above. If there are a plurality (q) of code variables, the above process is performed for each of the code variables l = 1 to q, and division pattern candidates for q types of code variables may be created.
なお、分割パターン候補作成部220による分割パターン候補の作成方法としては、上記の方法に限定されるものではなく、操業変数とコード変数からなる分割パターン候補を、例えば遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法を用いて一括で生成する方法も、本発明の範疇である。具体的には、分割パターン候補において分割点となる操業変数およびコード変数の値を配列に格納したものを複数個作成し、配列同士の一部を入れ替える交叉処理や、配列の一部の値を変更する突然変異処理を行い、活性度関数算出部230から最小誤差分割パターン選択部240における処理と同一の手順にて品質予測モデルを作成し、予測誤差を計算する。そして、上記の方法と同様に、予測誤差の大きさを評価して、分割パターン候補を決定することができる。
The method of creating the division pattern candidate by the division pattern
品質予測装置200による図3の品質予測処理の説明に戻り、ステップS104にて分割パターン候補が作成されると、すべての分割パターン候補に対して活性度関数が算出される(ステップS106)。具体的な活性度関数としては、例えば、数式(24)に示すp次元の正規分布関数と、コード分割情報より算出した数式(25)で表される二値関数とを、数式(26)に代入して得られるメンバシップ関数を活性度関数とすることができる。
Returning to the description of the quality prediction process of FIG. 3 performed by the
・・・数式(25)
・・・数式(26)
... Formula (25)
... Formula (26)
ここで、cj kは局所領域の重心点、σj kは正規分布関数の標準偏差、vはコード変数、Vはコード分割作成手段で得られたグループVに属するコード変数の値の集合である。数式(26)に示すように、本実施形態にかかる活性度関数は、操業変数及びコード変数の関数であることがわかる。このメンバシップ関数は、任意の操業データに対して、該操業データのコード変数値が集合Vに属していない場合は0値となり、属している場合は操業変数の値に応じた0〜1の範囲の値を有するものである。 Here, c j k is the barycentric point of the local region, σ j k is the standard deviation of the normal distribution function, v is the code variable, V is a set of values of the code variables belonging to the group V obtained by the code division creation means. is there. As shown in Equation (26), it can be seen that the activity function according to the present embodiment is a function of an operation variable and a code variable. This membership function is 0 for any operation data if the code variable value of the operation data does not belong to the set V, and 0 to 1 depending on the value of the operation variable if it belongs. It has a range of values.
そして、最小誤差分割パターン選択部240により、分割パターン候補から最も予測誤差の小さい分割パターンが選択される(ステップS108)。最小誤差分割パターン選択部240は、ステップS102にて設定された指数平滑係数を各局所領域に適用して、指数平滑法により算出した局所領域予測値を用いて長期学習予測値を算出し、さらに短期学習係数を算出した後、これらの値に基づき分割パターンの予測誤差評価値を算出する。そして、最小誤差分割パターン選択部240は、算出した予測誤差評価値のうち最も小さい予測誤差評価値を有する分割パターンを最小誤差分割パターンとして選択する。
Then, the minimum error division
かかる最小誤差分割パターン選択部240による処理は、上記品質予測装置100の最小誤差分割パターン選択部140と同様に、図7に示すフローチャートに沿って行われる。なお、最小誤差分割パターン選択部240による処理は段落0087〜0100にて説明した処理と同一であるため、ここではその説明を省略する。最小誤差分割パターン選択部240は、指数平滑法にて品質予測を行う際に、同一ロット材が連続する場合には短期学習を行うことにより、直近材への追従性を向上させることができる。最小誤差分割パターン選択部240は、図7の処理を行うことにより、分割パターン候補作成部220により作成された複数の分割パターン候補から、数式(22)で定義される誤差の最も小さい関係式の分割パターンを選択する。
The processing by the minimum error division
次いで、学習誤差評価部260は、最小誤差分割パターン選択部240で選択された分割パターンの予測誤差評価値と、予め設定された評価基準値とを比較して、学習が十分であるか、すなわち誤差が収束したか否かを判定する(ステップS110)。学習誤差評価部260は、誤差が評価基準値より大きい場合には、十分な精度でデータを説明できる関係式はまだ構築されておらず、誤差の収束は不十分であると判定する。この場合、学習誤差評価部260は、分割パターン候補作成部220に対して、分割パターンの分割数Mを1つ増やして、ステップS104の処理を行うように指示する(ステップS112)。そして、ステップS110にて十分な精度でデータを説明できる関係式が構築されたと判定されるまで、ステップS104〜S112の処理を繰り返す。
Next, the learning
一方、ステップS110にて、誤差が評価基準値以下であれば、学習誤差評価部260は、十分な精度でデータを説明できる関係式が構築されたと判定し、ステップS102で設定された指数平滑係数のすべてについて上記ステップS104〜S112の処理が行われたか否かを判定する(ステップS114)。ステップS114にて、すべての指数平滑係数について上記処理が完了していないと判定された場合には、指数平滑係数算出部250は、まだ処理が行われていない指数平滑係数を1つ抽出して、次の長期学習ゲインαLとして設定する(ステップS116)。その後、ステップS104〜S116の処理を繰り返す。
On the other hand, if the error is equal to or smaller than the evaluation reference value in step S110, the learning
ステップS114にて、すべての指数平滑係数(長期学習ゲインαL)について上記処理が完了したと判定された場合には、分割指数平滑モデル決定部270により、最も分割数の少ない最小分割数モデルを選択する(ステップS118)。その後、分割指数平滑モデル270は、得られた関係式を表現するための情報である活性度関数の係数を抽出して、品質予測値出力部280へ出力する。品質予測値出力部280は、入力された関係式の情報と、別途入力される操業データとを用いて、数式(15)にて得られたyを長期学習予測値として、さらに指数平滑法による短期学習を適用して数式(20)または数式(21)より品質予測値を算出し、外部へ出力する(ステップS120)。なお、上述したステップS110〜S118の処理は上記品質予測装置100と同様に行うことができる。
If it is determined in step S114 that the above processing has been completed for all exponential smoothing coefficients (long-term learning gain α L ), the divided exponential smoothing
以上、品質予測装置200とこれによる品質予測方法について説明した。品質予測装置200は、品質予測装置100と同様に、過去に製造された製品の品質情報を製造順番に並べた時系列品質データより指数平滑法にて品質予測を行う手法において、同一ロット材が連続した場合に、品質予測の精度を高めるために短期学習を実施する。これにより、直近材への追従性を向上させることができ、同一ロット材が連続した場合の品質の不良を防ぐことができる。
In the above, the
また、品質予測装置200は、品質予測に用いる操業データの数値情報である操業変数と文字コード情報であるコード変数とを全体領域として、当該全体領域から分割パターン候補を作成する。そして、各分割パターンの活性度関数と、指数平滑法を用いて算出された各分割パターンの各局所領域予測値とに基づいて、品質予測の誤差が最小となる分割パターンを選択する。これにより、ほとんどデータの存在しない局所領域の発生を防止することができ、上記実施形態の場合よりもさらに少ない分割数で、十分な精度でデータを説明できるモデルを自動的に探索して獲得することができる。また、必要以上に局所領域が細分化されないため、精度が劣化したときのメンテナンス負荷を低減することができる。
Further, the
(3)オンラインの品質予測装置について
本実施形態に係る上記品質予測装置100、200による品質予測方法を用いて、オンラインの品質予測装置として構成する場合には、分割パターンの探索は処理時間的に難しい。そこで、予めオフラインで求めた分割パターンおよび活性度関数を用いて、品質予測を行う。以下、図12および図13に基づいて、本実施形態に係るオンラインでの品質予測装置300の構成およびこれによる処理を説明する。なお、図12は、品質予測装置300の構成を示すブロック図である。図13は、本実施形態にかかる品質予測装置300による局所領域予測値ならびに短期学習係数の更新処理を示すフローチャートである。なお、図12では、局所領域予測値ならびに短期学習係数の更新処理に必要な処理部(すなわち、更新処理部を構成する処理部)のみを記載している。したがって、本実施形態にかかる品質予測装置300は、図1および図8に記載している他の処理部を備えることもできる。
(3) On-line quality prediction device In the case of configuring as an online quality prediction device using the quality prediction method by the
[品質予測装置の構成]
品質予測装置300は、図12に示すように、操業データ入力部310と、活性度関数演算部320と、活性度関数記憶部325と、品質データ入力部330と、局所領域予測値更新部340と、局所領域予測値記憶部345と、短期学習係数更新部350と、短期学習係数記憶部355と、長期学習予測値演算部360と、短期学習係数演算部370と、品質予測値演算部380とを備える。
[Configuration of quality prediction device]
As shown in FIG. 12, the
操業データ入力部310は、品質予測装置300に接続された製造プロセス5から収集された製品の操業データが入力される。具体的には、操業データ入力部310として、例えばキーボード、データシートを読み込むOCR、工場内に設置されたセンサによる測定信号を逐次収集して保存し、予め設定されたタイミングでLAN等を介してデータを取り込むコンピュータ、製造プロセスの情報を他のコンピュータからLAN等を介して逐次データを取り込むコンピュータ等を用いることができる。操業データ入力部310により入力される操業データは、操業変数、または操業変数およびコード変数からなる。操業データは、以下に述べる各処理部による演算処理を実行することで、最小誤差分割パターン選択部140および240における品質予測値算出に至る処理に等価な演算が実行され、品質予測値が算出される。操業データ入力部310から入力された操業データは、活性度関数演算部320へ出力される。
The operation
活性度関数演算部320は、操業データ入力部310から入力された操業データおよび活性度関数記憶部325に記憶されている情報を用いて、活性度関数の値を算出する。活性度関数は、操業データが操業変数のみからなる場合には数式(13)、操業データが操業変数およびコード変数からなる場合には、数式(26)により表される。そして、活性度関数演算部320は、算出した活性度関数の値を局所領域予測値更新部340、短期学習係数更新部350、長期学習予測値演算部360、および短期学習係数演算部370へ出力する。
The activity
活性度関数記憶部325は、数式(13)または数式(26)における活性度関数を算出するために必要な、局所領域の重心点、正規分布関数の標準偏差、図8のコード分割作成部224で得られたグループVに属するコード変数の値の集合等の情報を記憶する。すなわち、活性度関数記憶部325には、上記品質予測装置100の最小誤差分割パターン選択部140、あるいは品質予測装置200の最小誤差分割パターン選択部240により選択された分割パターンに関する情報が記憶されている。
The activity
品質データ入力部330は、製造プロセスから抽出された、製品の品質が測定された時点における品質データを入力する。品質データは、例えば鉄鋼プロセスの場合は、自動疵検査装置による表面疵や内部欠陥の個数、サンプル試験工程での機械強度測定値、形状計による波高さ測定値、板厚・板幅測定計による寸法情報、内部応力、更には最終品質に影響を及ぼす中間工程段階での元素成分量や温度、サイズといった情報である。品質データ入力部330には、これらの品質データを入力する、例えばキーボード、データシートを読み込むOCR、センサによる測定信号を逐次収集してLAN等を介して伝送する計算機を用いることができる。品質データ入力部330は、入力された品質データを局所領域予測値更新部340および短期学習係数更新部350へ出力する。
The quality
局所領域予測値更新部340は、品質データ入力部330から入力された品質データと、活性度関数演算部320により算出された活性度関数の値とを用いて、局所領域予測値記憶部345に記憶されている局所領域予測値を更新する。
The local region predicted
局所領域予測値記憶部345は、局所領域予測値を記憶する。局所領域予測値記憶部345に記憶された局所領域予測値は、局所領域予測値更新部340により更新される。また、局所領域予測値記憶部345に記憶された局所領域予測値は、長期学習予測値演算部360により読み出され、次材の長期学習予測値を算出するために用いられる。
The local region predicted
短期学習係数更新部350は、品質データ入力部330から入力された品質データと、長期学習予測値演算部360により算出される長期学習予測値とを用いて、短期学習係数記憶部355に記憶されている短期学習係数を更新する。
The short-term learning
短期学習係数記憶部355は、短期学習係数を記憶する。短期学習係数記憶部355に記憶された短期学習係数は、短期学習係数更新部350により算出された値であり、短期学習係数演算部370によって、次材の短期学習係数を算出するために用いられる。
The short-term learning
長期学習予測値演算部360は、活性度関数演算部320により算出された活性度関数および局所領域予測値記憶部345に記憶された局所領域予測値を用いて、長期学習予測値を算出する。長期学習予測値は、段落0035〜0048にて説明した手法により算出される。長期学習予測値演算部360は、算出した長期学習予測値を品質予測値演算部380および短期学習係数更新部350へ出力する。
The long-term learning prediction
短期学習係数演算部370は、活性度関数演算部320により算出された活性度関数および短期学習係数記憶部355に記憶された短期学習係数を用いて、短期学習係数を算出する。短期学習係数は、段落0035〜0048にて説明した手法により算出される。短期学習係数演算部370は、算出した短期学習係数を品質予測値演算部380へ出力する。
The short-term learning
品質予測値演算部380は、長期学習予測値演算部360により算出された長期学習予測値と、短期学習係数演算部370により算出された短期学習係数とを用いて、品質予測値を算出する。品質予測値は、段落0035〜0048にて説明した手法により算出される。品質予測値演算部380は、算出した品質予測値を、例えばガイダンス情報として表示したり、或いは品質制御に利用するために製造プロセスの制御系へ出力したりする。品質予測値を表示させることにより、操業オペレータは、望ましい品質を得るための操業条件を決定することが可能となり、また検査員は、品質不良の懸念がある製品の重点検査を行うことで、顧客への不良品出荷を防止することができる。また、品質制御に利用する場合は、品質予測値に基づいて、品質が望ましい範囲となるよう操作端となる操業変数の目標値を算出する処理を制御系で行い、製造プロセス5の操業に反映することで、品質不良の発生を抑制することが出来る。
The quality prediction
[品質予測装置による局所領域予測値ならびに短期学習係数更新処理]
次に、図13に基づいて、本実施形態にかかる局所領域予測値ならびに短期学習係数の更新処理について説明する。まず、品質予測装置300の操業データ入力部310に製造プロセス5から収集された製品の操業データu(i)が入力される(ステップS301)。例えば、操業データ入力部310に第1番目の製品に関する第1の操業データが入力されるとする。操業データ入力部310は、入力された第1の操業データを活性度関数演算部320へ出力する。
[Local area prediction value and short-term learning coefficient update processing by quality prediction device]
Next, the local area prediction value and the short-term learning coefficient update process according to the present embodiment will be described with reference to FIG. First, product operation data u (i) collected from the
操業データ入力部310から第1の操業データが入力された活性度関数演算部320は、入力された第1の操業データと活性度関数記憶部325に記憶された情報とに基づいて、活性度関数の値Φj(i)を算出する(ステップS302)。なお、活性度関数の値Φj(i)は、操業データが操業変数のみからなる場合はu(i)の関数Φj(u(i))、操業データが操業変数およびコード変数からなる場合はu(i)およびv(i)の関数Φj(u(i),v(i))となるが、ここでは両者をまとめてΦj(i)で表記する。
The activity
活性度関数の値Φj(i)が算出されると、長期学習予測値演算部360は、長期学習予測値y^L(i)を算出する(ステップS303)。長期学習予測値y^L(i)は、活性度関数の値Φj(i)と局所領域予測値記憶部345に記憶されている局所領域予測値y^j(i)を用いて上記数式(15)により算出することができる。また、短期学習係数更新部350により短期学習係数が算出される(ステップS304)。短期学習係数は、短期学習係数記憶部350に記憶されている短期学習係数y^Sを用いて上記数式(16)より算出することができる。なお、ステップS303の処理とS304の処理とは、並行して行うことができる。
When the value Φ j (i) of the activity function is calculated, the long-term learning predicted
そして、長期学習予測値および短期学習係数が算出されると、品質予測値演算部380は、品質予測値y^(i)を算出する(ステップS305)。品質予測値y^(i)は、乗法型短期学習の場合には上記数式(20)、加法型短期学習の場合には上記数式(21)を用いて算出することができる。
When the long-term learning predicted value and the short-term learning coefficient are calculated, the quality predicted
その後、品質予測値演算部380により算出された品質予測値y^(i)を用いて操業を行い、品質データy(i)が品質データ入力部330へ入力されると(ステップS311)、局所領域予測値更新部340は、品質データy(i)と活性度関数の値Φj(i)とを用いて、局所領域予測値記憶部345に記憶されている局所領域予測値の更新を行う(ステップS312)。局所領域予測値の更新は、下記数式(27)により行われる。
Thereafter, operation is performed using the quality predicted value y ^ (i) calculated by the quality predicted
また、短期学習係数更新部350は、品質データy(i)と長期学習予測値y^L(i)を用いて実績短期学習係数yS(i)を算出した後、実績短期学習係数yS(i)を用いて短期学習係数記憶部350に記憶されている短期学習係数y^Sを更新する(ステップS313)。短期学習係数y^Sの更新は、上記数式(17)〜(19)により行うことができる。なお、ステップS313の処理はステップS312の処理と並行して行うことができる。
In addition, the short-term learning
以上、ステップS301〜S313の処理による、第1番目の製品の品質予測値の出力と、局所領域予測値および短期学習係数の更新処理について説明した。続いて、第2番目の製品に関する第2の操業データおよび第2の品質データが入力された場合にも、品質予測装置300は同様に処理を行う。第2の操業データが製造プロセス5から操業データ入力部310へ入力されると(ステップS301)、操業データ入力部310は、第2の操業データを活性度関数演算部320へ出力する。活性度関数演算部320は、入力された第2の操業データと、活性度関数記憶部325に記憶された情報とを用いて、活性度関数を算出する(ステップS302)。活性度関数演算部320により算出された活性度関数は、長期学習予測値演算部360および短期学習係数演算部370に出力され、長期学習予測値および短期学習係数がそれぞれ算出される(ステップS303、S304)。そして、品質予測値演算部380によって、品質予測値が算出され(ステップS305)、外部の製造プロセス5や運転員へ通知する出力装置等に出力される。
Above, by the processing of
一方、第2番目の製品に関する第2の品質データが品質データ入力部330へ入力されると(ステップS311)、局所領域予測値更新部340、短期学習係数更新部350により、局所領域予測値および短期学習係数が更新される(ステップS312、S313)。このように、図13の処理を繰り返すことにより、製造プロセス5における品質予測値を的確に評価することができる。ここで、第1番目の製品に関する第1の品質データが入力されるのは、必ずしも第2番目の製品の品質データの予測を行う前とは限らない。例えば、ずっと後の、第数百番目の製品の品質データの予測を行う時点、という場合もあるので、局所関係式の更新は、品質予測値を計算する時点で得られている最も新しい品質データ、品質予測値、及び操業データに基づいて更新するのがよい。
On the other hand, when the second quality data related to the second product is input to the quality data input unit 330 (step S311), the local region predicted
以上、本実施形態に係る品質予測装置(符号100、200、300)の構成とこれを用いた品質予測処理について説明した。本実施形態に係る品質予測装置では、製品の同一ロットを所属局所領域に基づき定義するものであり、所属局所領域が同一の製品は同一ロットとして扱う。このような同一ロットの定義方法では、短期学習係数を記憶する変数を1つ用意しておき、同一ロットが継続する間は、指数平滑学習を行い、同一ロットでなくなった場合には短期学習係数を記憶する変数を初期化する。これにより、簡便な計算で品質予測を行うことができるので計算時間を短縮することができる。特に、オンラインの品質予測装置(符号300)として用いる場合には、データを保持するために必要な記憶領域に大きな容量は不要であり、計算時間を短縮できる点で有利である。
The configuration of the quality prediction apparatus (
<2.第2の実施形態>
(1)パターン分割において操業データのうち操業変数のみを考慮する品質予測装置、およびパターン分割において操業データのうち操業変数およびコード変数を考慮する品質予測装置の場合
次に、図14に基づいて、本実施形態に係る第2の実施形態に係る品質予測装置を用いた品質予測方法を説明する。本実施形態に係る品質予測装置は、第1の実施形態に係る品質予測装置100、200と同様の構成とすることができる。そして、本実施形態の品質予測処理も、第1の実施形態に係る品質予測装置100、200を用いて、図3に示すフローチャートに沿って品質予測処理が実行される。すなわち、本実施形態においても、製品の同一ロットを所属局所領域に基づき定義するものであり、所属局所領域が同一の製品は同一ロットとして扱う。そして、最小誤差分割パターンを選択する処理において、短期学習係数を記憶する変数を局所領域の数だけ用意しておき、同一ロットが継続する間は、指数平滑学習を行い、同一ロットでなくなった場合には短期学習係数を記憶する変数を初期化する。
<2. Second Embodiment>
(1) In the case of a quality prediction device that considers only operation variables in operation data in pattern division, and a quality prediction device that takes operation variables and code variables out of operation data in pattern division Next, based on FIG. A quality prediction method using the quality prediction apparatus according to the second embodiment according to the present embodiment will be described. The quality prediction apparatus according to the present embodiment can have the same configuration as the
さらに、本実施形態では、同一ロットの製品の連続が一旦途切れても、同一ロット材ではない製品が所定数未満であれば、それを超えて短期学習を継続するようにする。この場合には、局所領域毎の最終製造製品連番(最後に作成したロットの製造連番)を記憶する変数を、局所領域の数だけ用意する。そして、次に製造する製品(すなわち、現在の操業データに対応する製品)の製造連番とその製品が属する局所領域の最終製造連番とを比較して、その差が所定値以下であれば指数平滑学習を継続し、所定値を超える場合には短期学習係数を初期化する。この局所領域毎の最終製造製品連番は、局所領域毎の短期学習係数とともに、短期学習係数記憶部143に保存され、短期学習係数演算部144によって更新される。すなわち、本実施形態は、第1の実施形態にかかる最小誤差分割パターン選択部140、240により行われる処理、すなわち図3のステップS108の処理が、図7に示す方法と相違する。
Furthermore, in this embodiment, even if the continuation of products in the same lot is interrupted, if there are less than a predetermined number of products that are not in the same lot material, short-term learning is continued beyond that. In this case, as many variables as the number of the local areas are prepared for storing the final manufactured product serial numbers for each local area (the manufacturing serial number of the last created lot). Then, the manufacturing serial number of the next product to be manufactured (that is, the product corresponding to the current operation data) is compared with the final manufacturing serial number of the local region to which the product belongs, and if the difference is equal to or less than a predetermined value Exponential smoothing learning is continued, and when a predetermined value is exceeded, a short-term learning coefficient is initialized. The final manufactured product serial number for each local area is stored in the short-term learning
以下、図14に基づいて、第1の実施形態との相違点である、最小誤差分割パターン選択部140、240の処理について説明する。なお、図14は、本実施形態において、図3のステップS108で行われる、最小誤差分割パターン選択部140、240による指数平滑計算処理を示すフローチャートである。かかる処理は、第1の実施形態の(1)および(2)のいずれの処理も共通して適用可能である。そこで、以下では、第1の実施形態に係る品質予測装置100を用いる場合の処理について説明するが、品質予測装置200を用いる場合も同様である。
Hereinafter, the processing of the minimum error division
[品質予測方法]
図3のステップS108において、最小誤差分割パターン選択部140により、分割パターン候補から最も予測誤差の小さい分割パターンを選択する際、最小誤差分割パターン選択部140による指数平滑計算処理は、図14のようになる。まず、短期学習係数記憶部143に保存される、局所領域毎の短期学習係数を保存するM個の変数y^Sj(j=1、・・・、M)と、局所領域毎の最終製品連番を保存するM個の変数njとを初期化する(ステップS2080)。すなわち、変数y^Sjおよびnjは、下記数式(28)のように設定される。ここでyS0は段落0047で説明した、短期学習係数の初期値である。
[Quality prediction method]
When the minimum error division
そして、データ番号iに初期値(i=1)を設定し(ステップS2081)、各局所領域予測値を更新する(ステップS2082)。すなわち、下記数式(29)の処理が行われる。なお、以下において、数式中の「←」は変数への代入処理を表す。初期値は、過去の実績からyの平均値等とすればよい。 Then, an initial value (i = 1) is set for the data number i (step S2081), and each local region predicted value is updated (step S2082). That is, the processing of the following mathematical formula (29) is performed. In the following, “←” in the formula represents a substitution process to a variable. The initial value may be an average value of y based on past results.
次いで、長期学習予測値演算部142により、長期学習予測値が算出される(ステップS2083)。長期学習予測値は、製品毎に、下記数式(30)により算出される。
Next, the long-term learning predicted
さらに、短期学習係数演算部144により、短期学習係数y^S(i)が算出される(ステップS2084)。短期学習係数は、i−njが同一ロット基準本数内にあるか否かに応じて、下記数式(31)のように設定される。ここでjは、操業データu(i)の所属する局所領域番号であり、y^Sjおよびnjは短期学習係数記憶部143に保存されている局所領域jの短期学習係数と局所領域jの最終製品連番である。
Further, the short-term learning
その後、短期学習係数演算部144は、次の製品のために局所領域jの短期学習係数y^Sjと局所領域jの最新連番njとを更新する(ステップS2085)。短期学習方法として、乗法型短期学習を用いる場合には下記数式(32)、加法型短期学習を用いる場合には下記数式(33)により、実績短期学習係数yS(i)を算出する。そして、算出された実績短期学習係数を用いて、i−njが同一ロット基準本数内にあるか否かに応じて、下記数式(34)より局所領域jの短期学習係数y^Sjを更新する。また、局所領域jの最新連番njには、下記数式(35)のようにデータ番号iが設定される。
Thereafter, short-term learning
・・・数式(33)
・・・数式(34)
・・・数式(35)
... Formula (33)
... Formula (34)
... Formula (35)
そして、モデル誤差評価部145により品質予測値が算出される(ステップS2086)。品質予測値は、長期学習予測値演算部142で算出された長期学習予測値y^L(i)および短期学習係数演算部144で算出された短期学習係数y^S(i)を用いて、乗法型短期学習の場合には下記数式(36)、加法型短期学習の場合には下記数式(37)により算出することができる。
Then, a quality prediction value is calculated by the model error evaluation unit 145 (step S2086). The quality prediction value is calculated using the long-term learning prediction value y L (i) calculated by the long-term learning prediction
・・・数式(37)
... Formula (37)
ステップS2082〜S2086の処理を終えると、データ番号iの値を1増加する(ステップS2087)。そして、全データ(i=1、・・・、N)についてステップS2082〜S2086の処理が終了したか否かを判定する(ステップS2088)。すなわち、データ番号iと全データ数Nとを比較して、データ番号iが全データ数N以下の値の場合には、ステップS2082に戻り、処理を繰り返す。一方、データ番号iが全データ数Nより大きい値の場合には、分割パターンの予測誤差評価値Iを算出する(ステップS2089)。分割パターンの予測誤差評価値Iは、下記数式(38)により算出することができる。 When the processing of steps S2082 to S2086 is completed, the value of data number i is incremented by 1 (step S2087). Then, it is determined whether or not the processing of steps S2082 to S2086 has been completed for all data (i = 1,..., N) (step S2088). That is, the data number i is compared with the total number of data N. If the data number i is equal to or less than the total number of data N, the process returns to step S2082 and the process is repeated. On the other hand, if the data number i is a value greater than the total number of data N, a prediction error evaluation value I of the divided pattern is calculated (step S2089). The prediction error evaluation value I of the division pattern can be calculated by the following mathematical formula (38).
なお、図14に示す処理では、一本ごとに長期学習の演算および短期学習の演算(ステップS2082〜S2086)を実施しているが、長期学習の演算には短期学習の演算結果は影響しない。このため、先に全データについて長期学習の演算(ステップS2082、S2083)を行った後、短期学習の演算(ステップS2084〜S2086)を行うことも可能である。 In the process shown in FIG. 14, the long-term learning calculation and the short-term learning calculation (steps S2082 to S2086) are performed for each line, but the long-term learning calculation does not affect the long-term learning calculation. For this reason, it is also possible to perform short-term learning calculations (steps S2084 to S2086) after performing long-term learning calculations (steps S2082 and S2083) for all data first.
(2)オンラインの品質予測装置の場合
本実施形態の図14に基づく処理も、第1の実施形態のオンラインの品質予測装置300に適用可能である。この場合、品質予測装置は図12に示した構成と同様に構成することができ、これによる品質予測処理も図13とほぼ同様に行うことができる。第1の実施形態の品質予測装置300による品質予測処理との相違点は、図13のステップS304およびS313の、指数平滑学習のうち短期学習に関係する処理である。
(2) Case of Online Quality Prediction Device The processing based on FIG. 14 of this embodiment can also be applied to the online
すなわち、短期学習係数記憶部355に記憶される変数は、局所領域毎の短期学習係数を保存するM個の変数(y^Sj)と、局所領域毎の最終製品連番を保存するM個の変数(nj)となる。これらの変数は、短期学習係数更新部350により更新されるとともに、短期学習係数演算部370による次材の短期学習係数を算出に使用される。また、図13のステップS304にて算出する短期学習係数を、上記数式(16)に代えて上記数式(31)で算出する。また、ステップ313にて算出する短期学習係数を、上記数式(19)に代えて上記数式(34)で算出する。ステップS313では、短期学習係数更新部350は、品質データy(i)と長期学習予測値y^L(i)を用いて実績短期学習係数yS(i)を算出した後、実績短期学習係数とu(i)の所属する局所領域番号jを用いて、局所領域jの短期学習係数y^Sjと最新連番njの更新を行っている。
That is, the variables stored in the short-term learning
このように、本実施形態の図14に示す処理を、図12、図13に示すオンラインの品質予測装置300の品質予測処理に適用することができる。
As described above, the process illustrated in FIG. 14 of the present embodiment can be applied to the quality prediction process of the online
以上、本実施形態に係る品質予測装置の構成とこれを用いた品質予測処理について説明した。本実施形態に係る品質予測装置では、製品の同一ロットを所属局所領域に基づき定義するものであり、所属局所領域が同一の製品は同一ロットとして扱う。このような同一ロットの定義方法では、局所領域毎の短期学習係数と局所領域毎の最終製品連番を記憶する変数をM個ずつ用意しておき、段落0168〜0188で説明した方法に従って品質予測を行う。これにより、第1の実施形態よりは若干複雑な形態とはなるが、比較的簡便な計算で品質予測を行うことができるので計算時間を短縮することができる。特に、オンラインの品質予測装置(符号300)として用いる場合には、データを保持するために必要な記憶領域に大きな容量は不要であり、計算時間を短縮できる点で有利である。さらに、本実施形態では、同一ロット材ではない製品が所定数未満であれば、それを超えて短期学習を継続するようにする。これにより、第1の実施形態に比べても適切にロットの区切りを規定できるとともに、短期学習を有効に機能させることができる。 The configuration of the quality prediction apparatus according to the present embodiment and the quality prediction process using the same have been described above. In the quality prediction apparatus according to the present embodiment, the same lot of products is defined based on the belonging local area, and products having the same belonging local area are handled as the same lot. In such a definition method for the same lot, M variables for storing a short-term learning coefficient for each local region and a final product serial number for each local region are prepared, and quality prediction is performed according to the method described in paragraphs 0168 to 0188. I do. Thereby, although it becomes a slightly more complicated form than 1st Embodiment, since quality prediction can be performed by comparatively simple calculation, calculation time can be shortened. In particular, when it is used as an online quality prediction apparatus (reference numeral 300), it is advantageous in that a large capacity is not required for a storage area necessary for holding data, and calculation time can be shortened. Furthermore, in this embodiment, if the number of products that are not the same lot material is less than a predetermined number, short-term learning is continued beyond that. Thereby, even when compared with the first embodiment, it is possible to appropriately define lot separation and to make short-term learning function effectively.
<3.ハードウェア構成図>
本発明の実施形態にかかる製造プロセスにおける品質予測装置100、200、300は、コンピュータにより実現可能である。図15に、本発明の実施形態にかかる品質予測装置として機能し得るコンピュータシステム400の構成例を示す。コンピュータシステム400は、CPU401と、ROM402と、RAM403と、キーボードコントローラ(KBC)405と、CRTコントローラ(CRTC)406と、ディスクコントローラ(DKC)407と、ネットワークインターフェースコントローラ(NIC)408とが、システムバス404を介して互いに通信可能に接続されている。
<3. Hardware configuration diagram>
The
CPU401は、ROM402或いはHD411に記憶されたソフトウェア、或いはFD412より供給されるソフトウェアを実行し、システムバス404に接続された各構成部を総括的に制御する。すなわち、CPU401は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラムを、ROM402、或いはHD411、或いはFD412から読み出して実行し、本実施形態での品質予測装置100、200、300の機能を実現するための制御を行う。
The
RAM403は、CPU401の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。KBC405は、KB409や図示しないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。CRTC406は、表示部であるCRT410の表示を制御する。DKC407は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び本実施形態における所定の処理プログラム等を記憶するHD411及びFD412とのアクセスを制御する。NIC408は、LAN420上の装置或いはシステムと双方向にデータをやりとりするものである。
The
なお、コンピュータに対し、本発明の実施形態である品質予測装置の手段、及び品質予測装置の各工程の機能を実現するための処理を記載したソフトウェアのプログラムを供給して、コンピュータに格納された該プログラムに従って各種デバイスを動作させることによって実施するものも本発明の範疇に含まれる。 In addition, the program of the software which described the process for implement | achieving the function of the process of each step of the quality prediction apparatus which is embodiment of this invention and the quality prediction apparatus of this invention was supplied, and was stored in the computer What is implemented by operating various devices according to the program is also included in the scope of the present invention.
また、この場合、ソフトウェアのプログラム自体が本発明の実施形態の品質予測装置100、200、300の処理機能を実現することになり、そのプログラム自体が、本発明の範疇に含まれる。なお、該プログラムコードの伝送媒体として、プログラムを電気信号として伝播させて供給するコンピュータネットワークシステムなどの通信媒体を用いることもできる。
In this case, the software program itself realizes the processing functions of the
さらにプログラムをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムを格納した記憶媒体も本発明の範疇に含まれる。かかるプログラムコードを記憶する記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM等を用いることができる。 Furthermore, means for supplying the program to the computer, for example, a storage medium storing the program is also included in the scope of the present invention. As a storage medium for storing the program code, for example, a flexible disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like can be used.
以下に、鉄鋼製品である薄鋼板の熱間圧延プロセスを対象として、巻取における鋼板温度を品質とし、操業変数には、被圧延材が精錬工程を終了した時点での溶鋼内のC量、Si量、Mn量、B量、被圧延材の目標板幅、目標板厚、等価炭素量、仕上圧延出側目標温度、巻取目標温度、冷却水温、及びコード変数として材質コードを用いて品質予測を行った実施例について説明する。 Below, for the hot rolling process of thin steel sheets, which are steel products, the steel sheet temperature in winding is the quality, and the operation variable includes the amount of C in the molten steel at the time when the material to be rolled has finished the refining process, Si amount, Mn amount, B amount, target plate width, target plate thickness, equivalent carbon amount of rolled material, finish rolling target temperature, winding target temperature, cooling water temperature, and quality using material code as code variable An example in which prediction is performed will be described.
図16は、薄鋼板の熱間圧延プロセスの概略を示す概略説明図である。スラブと呼ばれる被圧延材10の母材は、加熱炉から抽出された後に、粗圧延機510にて厚み30〜60mmのバー状に圧延される。次いで被圧延材10は、複数の圧延機を直列に配置して構成された仕上圧延機520にて連続的に圧延され、その後巻取機530にてコイル状に巻き取られる。
FIG. 16 is a schematic explanatory diagram showing an outline of a hot rolling process of a thin steel plate. A base material of the material 10 to be rolled, called a slab, is extracted from a heating furnace and then rolled into a bar shape having a thickness of 30 to 60 mm by a
巻取機530の直前には、放射温度計による非接触式の巻取温度計560が設置されており、巻取温度計560により薄鋼板の機械特性値などの材質特性に影響を及ぼす重要な管理指標である巻取時の鋼板温度が測温されている。鋼板温度を所定の範囲に制御するため、仕上圧延機520出側から巻取機530に至るまでのランナウトテーブル550上には、鋼板に水を散布する冷却設備が具備されている。
Immediately before the winding
熱間圧延プロセスにおいては、鋼板の成分やサイズ、仕上圧延機520出側や巻取機直前など各段階での目標温度を入力として、鋼板巻取温度を推定する予測モデルを作成している。さらに、仕上圧延機520出側に設置された温度計540で測定された実績温度に従い、この予測モデルを用いて巻取温度が所定の範囲となる冷却水量密度を算出し、水量密度の設定値を変更する操業が行われる。
In the hot rolling process, a prediction model for estimating the steel sheet winding temperature is created by using the target temperature at each stage, such as the steel sheet component and size, the
従来は、ランナウトテーブル550上で鋼板に水を散布した場合の冷却現象を、伝熱方程式に基づく物理モデルで推定し、さらにこの物理モデルによる計算結果を補正するための補正係数を指数平滑法によって求める処理を行っていた。このとき、補正精度を改善するための分割メッシュ数が4000分割に及ぶため、ほとんどデータが入力されないメッシュ(局所領域)があり、このようなメッシュでは品質予測値の精度が悪いという問題があった。 Conventionally, the cooling phenomenon when water is sprayed on the steel plate on the run-out table 550 is estimated by a physical model based on the heat transfer equation, and a correction coefficient for correcting the calculation result by this physical model is calculated by an exponential smoothing method. I was doing what I wanted. At this time, since the number of divided meshes for improving the correction accuracy reaches 4000 divisions, there is a mesh (local region) to which almost no data is input, and there is a problem that the accuracy of the quality prediction value is poor in such a mesh. .
そこで、本発明の実施形態による品質予測装置を適用して、物理モデルによる計算結果を補正するための補正係数を品質指標yとする品質予測装置を構成した。ここでは、約1万コイル分のデータを用いた。評価指標としては、実績温度との比較で得られた正確な補正係数の値と、予測で得られた補正係数の差で、予測誤差を定義し、この標準偏差を指標としている。 Therefore, the quality prediction apparatus according to the embodiment of the present invention is applied to configure a quality prediction apparatus that uses the correction coefficient for correcting the calculation result based on the physical model as the quality index y. Here, data for about 10,000 coils was used. As an evaluation index, a prediction error is defined by a difference between an accurate correction coefficient value obtained by comparison with actual temperature and a correction coefficient obtained by prediction, and this standard deviation is used as an index.
図17に、第1の実施形態に係る品質予測装置200を用いた場合の、分割数と予測誤差との関係を示すグラフを示す。短期学習を用いずに(長期学習のみ)長期学習ゲインαLを0.2、0.3、0.4と変えたケースと、それぞれに短期学習を用いたケースをプロットしている。短期学習を用いたケースについては、長期学習ゲインαLの各値に対し、短期学習ゲインαSを0.1から0.5の範囲で変化させて、もっとも予測誤差の小さかったαSを用いている。また、従来手法での予測誤差0.70531を一点鎖線で示す。いずれのαLについても、長期学習のみでは、分割数100では従来手法より予測誤差が大きかったが、本手法の短期学習を入れることで改善することが示されている。
FIG. 17 shows a graph showing the relationship between the number of divisions and the prediction error when the
図18に、第2の実施形態に係る品質予測装置200品質予測装置を用いた場合の、分割数と予測誤差との関係を示すグラフを示す。この場合、同一ロットでないものが10本未満であれば、短期学習を継続するようにしている。これにより短期学習が適用されることが多くなり、第1の実施形態に係る品質予測方法よりもさらに予測精度が改善していることが示されている。
FIG. 18 is a graph showing the relationship between the number of divisions and the prediction error when the
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It is obvious that a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains can come up with various changes or modifications within the scope of the technical idea described in the claims. Of course, it is understood that these also belong to the technical scope of the present invention.
例えば、上記実施形態では、いずれもコンピュータ上のプログラムとして品質予測装置を実現したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、演算装置、メモリ等を組み合わせたハードウェアによって構成されるものであっても良い。また、本発明の操業と品質の関連解析装置は、複数の機器から構成されるものであっても、一つの機器から構成されるものであっても良い。 For example, in the above embodiments, the quality prediction apparatus is realized as a program on a computer, but the present invention is not limited to such an example. For example, it may be configured by hardware combining an arithmetic device, a memory, and the like. Further, the operation / quality relation analysis apparatus of the present invention may be composed of a plurality of devices or a single device.
また、上記実施形態では、分割パターン候補生成部による局所領域の分割は2分割するものであったが、本発明はかかる例に限定されず、例えば局所領域を3分割するものであってもよい。 Moreover, in the said embodiment, although the division | segmentation of the local area | region by a division | segmentation pattern candidate production | generation part divided | segmented into 2 parts, this invention is not limited to this example, For example, a local area | region may be divided into 3 parts. .
5 製造プロセス
100、200、300 品質予測装置
110、210 データ抽出部
120、220 分割パターン候補作成部
130、230、320 活性度関数算出部
140、240 最小誤差分割パターン選択部
141、345 局所領域予測値記憶部
142、360 長期学習予測値演算部
143、355 短期学習係数記憶部
144、370 短期学習係数演算部
145 モデル誤差評価部
146 分割パターン選択部
150、250 指数平滑係数算出部
160、260 学習誤差評価部
170、270 分割指数平滑モデル決定部
180、280 品質予測値出力部
190、290 データベース
222 数値分割作成部
224 コード分割作成部
310 操業データ入力部
325 活性度関数記憶部
330 品質データ入力部
340 局所領域予測値更新部
350 短期学習係数更新部
380 品質予測値演算部
5
Claims (14)
複数の製品に関する操業データおよび品質データを記憶するデータベースから、所定の選択条件に該当する操業データおよび品質データを抽出するデータ抽出部と、
抽出された前記操業データについて、前記操業データに含まれる変数が値としてとる領域を全体領域として、当該全体領域を複数の局所領域に分割する分割パターン候補を複数個作成する分割パターン候補作成部と、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における品質予測値を指数平滑法に基づき直前に製造された製品の品質予測値と品質実績値とから算出し、前記各局所領域における品質予測値の重み付き線形和として全体領域における品質予測値を算出する際の重みを表す活性度関数を、局所領域毎に算出する活性度関数算出部と、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における、過去の品質データと直前に製造された製品の品質予測値とから、指数平滑法に基づき設定された指数平滑関数によって算出される現在の品質予測値と、前記活性度関数とに基づいて、全体領域における品質予測値である長期学習予測値を算出するとともに、前記長期学習予測値と前記品質データとの差異を表す予測値である短期学習係数を算出し、前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値と前記品質データとの差である予測誤差が最小となる分割パターンを選択する最小誤差分割パターン選択部と、
前記最小誤差分割パターン選択部により選択された分割パターンの予測誤差と、予め設定された評価基準値との比較結果に基づいて、前記予測誤差の収束が十分であるか否かを判定する学習誤差評価部と、
前記学習誤差評価部にて収束が十分であると判定された前記分割パターンの、前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される前記全体領域における品質予測値を出力する品質予測値出力部と、
前記指数平滑関数において、現在の品質予測値に対する過去の品質予測の影響の強さを決定する指数平滑係数を算出する指数平滑係数算出部と、
を備え、
前記最小誤差分割パターン選択部は、
前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と同一である場合には、指数平滑法に基づいて短期学習係数を更新し、
前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と異なる場合には、前記短期学習係数に初期値を代入して初期化することを特徴とする、品質予測装置。 A quality prediction device in a manufacturing process,
A data extraction unit for extracting operation data and quality data corresponding to a predetermined selection condition from a database storing operation data and quality data related to a plurality of products;
With respect to the extracted operation data, a division pattern candidate creation unit that creates a plurality of division pattern candidates that divide the whole region into a plurality of local regions, with the region that the variable included in the operation data takes a value as a whole region, ,
For each divided pattern candidate, the quality prediction value in each local region is calculated from the quality prediction value and the actual quality value of the product manufactured immediately before based on the exponential smoothing method, and the weight of the quality prediction value in each local region An activity function calculating unit that calculates a weighting function for calculating the quality prediction value in the entire region as a linear sum with an activity function calculating unit for each local region;
For each divided pattern candidate, a current quality prediction calculated by an exponential smoothing function set based on an exponential smoothing method from past quality data and a quality prediction value of a product manufactured immediately before in each local region Based on the value and the activity function, a long-term learning prediction value that is a quality prediction value in the entire region is calculated, and a short-term learning coefficient that is a prediction value representing a difference between the long-term learning prediction value and the quality data And a minimum error division pattern that selects a division pattern that minimizes a prediction error that is a difference between a quality prediction value in the entire region calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient and the quality data A selection section;
A learning error for determining whether or not the convergence of the prediction error is sufficient based on a comparison result between a prediction error of the division pattern selected by the minimum error division pattern selection unit and a preset evaluation reference value An evaluation unit;
A quality prediction value that outputs a quality prediction value in the entire region calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient of the division pattern determined to have sufficient convergence by the learning error evaluation unit. An output section;
In the exponential smoothing function, an exponential smoothing coefficient calculating unit that calculates an exponential smoothing coefficient that determines the strength of the influence of the past quality prediction on the current quality prediction value;
With
The minimum error division pattern selection unit includes:
Among the local regions, when the local region to which the current operation data belongs is the same as the local region to which the operation data located immediately before the operation data in the time series, the short-term based on the exponential smoothing method Update the learning factor,
Among the local regions, if the local region to which the current operation data belongs is different from the local region to which the operation data located immediately before the operation data in the time series, an initial value is substituted for the short-term learning coefficient And a quality predicting device characterized by being initialized.
前記長期学習予測値を算出する長期学習予測値演算部と、
前記長期学習予測値演算部により算出された前記長期学習予測値と過去の品質データとに基づいて、前記短期学習係数を算出する短期学習係数演算部と、
前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づいて、全体領域における前記品質予測値を算出し、該品質予測値と前記品質データとの差である予測誤差を算出するモデル誤差評価部と、
を備えることを特徴とする、請求項1に記載の品質予測装置。 The minimum error division pattern selection unit includes:
A long-term learning predicted value calculation unit for calculating the long-term learning predicted value;
A short-term learning coefficient calculation unit that calculates the short-term learning coefficient based on the long-term learning prediction value calculated by the long-term learning prediction value calculation unit and past quality data;
Based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient, the quality prediction value in the entire region is calculated, and a model error evaluation unit that calculates a prediction error that is a difference between the quality prediction value and the quality data;
The quality prediction apparatus according to claim 1, comprising:
前記現在の操業データと、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データとが、異なる局所領域に属する場合であり、かつ、前記現在の操業データと同じ局所領域に属する操業データに対応する製品のうちで現在の操業データに対応する製品の直前に処理された製品と、現在の操業データに対応する製品との間に処理された製品の数が所定値未満の場合には、前記短期学習係数を初期化する代わりに、該短期学習係数を更新することを特徴とする、請求項1または2に記載の品質予測装置。 The minimum error division pattern selection unit includes:
The current operation data and the operation data located immediately before the operation data in time series correspond to operation data belonging to different local areas and belonging to the same local area as the current operation data If the number of products processed between the product corresponding to the current operation data and the product corresponding to the current operation data is less than a predetermined value among the products to be processed, The quality prediction apparatus according to claim 1 or 2, wherein the short-term learning coefficient is updated instead of initializing the short-term learning coefficient.
各局所領域における前記短期学習係数と、処理時刻順に各製品に対して付与される製品連番のうち、前記各局所領域において前回短期学習係数を更新したときの製品連番である最終製品連番とを保持しており、
前記現在の操業データと、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データとが、異なる局所領域に属する場合であり、かつ、前記現在の操業データに対応する製品の製品連番と前記最終製品連番との差が所定値未満の場合には、前記短期学習係数を更新することを特徴とする、請求項3に記載の品質予測装置。 The minimum error division pattern selection unit includes:
Of the short-term learning coefficient in each local area and the product serial number assigned to each product in order of processing time, the final product serial number that is the product serial number when the previous short-term learning coefficient is updated in each local area And hold
The current operation data and the operation data located immediately before the operation data in time series belong to different local areas, and the product serial number of the product corresponding to the current operation data and the The quality prediction apparatus according to claim 3, wherein the short-term learning coefficient is updated when a difference from a final product serial number is less than a predetermined value.
前記指数平滑係数算出部は、複数の指数平滑係数を設定し、
前記各指数平滑係数について、前記分割パターン候補作成部により分割パターン候補を作成して、前記活性度関数算出部、前記最小誤差分割パターン選択部および前記学習誤差評価部により、前記予測誤差の収束が十分である前記分割パターンをそれぞれ決定し、
前記分割指数平滑モデル決定部は、前記各指数平滑係数についてそれぞれ決定された前記分割パターンのうち、分割数が最も少ない前記分割パターンを選択することを特徴とする、請求項1〜4のいずれか1項に記載の品質予測装置。 A division index smoothing model determination unit that selects one of the plurality of division patterns determined by the learning error evaluation unit to determine that the convergence of the prediction error is sufficient;
The exponential smoothing coefficient calculating unit sets a plurality of exponential smoothing coefficients,
For each exponential smoothing coefficient, a division pattern candidate is created by the division pattern candidate creation unit, and the prediction error is converged by the activity function calculation unit, the minimum error division pattern selection unit, and the learning error evaluation unit. Determining each said division pattern that is sufficient,
5. The division index smoothing model determination unit selects the division pattern having the smallest number of divisions from among the division patterns determined for each of the exponential smoothing coefficients. 6. The quality prediction apparatus according to item 1.
前記操業データに含まれる数値情報である操業変数からなる操業変数空間を分割する数値分割作成部と、
当該操業データに含まれる文字コード情報であるコード変数からなるグループを分割するコード分割作成部と、
を備え、
前記数値分割作成部により作成された分割パターン候補および前記コード分割作成部により作成された分割パターン候補を、全体領域の分割パターン候補とすることを特徴とする、請求項1〜5のいずれか1項に記載の品質予測装置。 The division pattern candidate creation unit
A numerical value division creating unit that divides an operational variable space composed of operational variables that are numerical information included in the operational data;
A code division creation unit that divides a group of code variables that are character code information included in the operation data;
With
6. The division pattern candidate created by the numerical value division creation unit and the division pattern candidate created by the code division creation unit are set as division pattern candidates for the entire region. The quality prediction apparatus according to item.
前記品質データは、製品の表面疵、機械強度特性値、形状の平坦度、製品サイズ、内部応力、又はこれら品質に影響を及ぼすプロセス値であることを特徴とする、請求項1〜9のいずれか1項に記載の品質予測装置。 The manufacturing process is a steel process,
10. The product according to claim 1, wherein the quality data is a surface wrinkle of a product, a mechanical strength characteristic value, a flatness of a shape, a product size, an internal stress, or a process value affecting the quality. The quality prediction apparatus according to claim 1.
前記品質予測装置による予測対象となる品質を、熱延ランアウトテーブル出側での捲き取り温度としたとき、
前記製造プロセスの操業変数は、被圧延材が精錬工程を終了した時点での溶鋼内のC量、Si量、Mn量、B量、被圧延材の目標板幅、目標板厚、等価炭素量、仕上圧延出側目標温度、巻取目標温度、冷却水温、及びコード変数として材質コードから少なくとも一つ以上選択することを特徴とする、請求項10に記載の品質予測装置。 The manufacturing process is a hot rolling process of a thin steel plate that is a steel product,
When the quality to be predicted by the quality prediction device is the scraping temperature at the hot-run runout table outlet side,
The operating variables of the manufacturing process are as follows: the amount of C in the molten steel, the amount of Si, the amount of Mn, the amount of B in the molten steel when the material to be rolled has finished the refining process, the target plate width, the target plate thickness, and the equivalent carbon amount The quality predicting apparatus according to claim 10, wherein at least one or more material codes are selected as finish rolling delivery target temperature, winding target temperature, cooling water temperature, and code variable.
複数の製品に関する操業データおよび品質データを記憶するデータベースから、所定の選択条件に該当する操業データおよび品質データを抽出するデータ抽出ステップと、
抽出された前記操業データについて、前記操業データに含まれる変数が値としてとる領域を全体領域として、当該全体領域を複数の局所領域に分割する分割パターン候補を複数個作成する分割パターン候補作成ステップと、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における品質予測値を指数平滑法に基づき直前に製造された製品の品質予測値と品質実績値とから算出し、前記各局所領域における品質予測値の重み付き線形和として全体領域における品質予測値を算出する際の重みを表す活性度関数を、局所領域毎に算出する活性度関数算出ステップと、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における、過去の品質データと直前に製造された製品の品質予測値とから、指数平滑法に基づき設定された指数平滑関数によって算出される現在の品質予測値と、前記活性度関数とに基づいて、全体領域における品質予測値である長期学習予測値を算出する長期学習予測値算出ステップと、
前記長期学習予測値と前記品質データとの差異を表す予測値である短期学習係数を算出する短期学習係数算出ステップと、
前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値と前記品質データとの差である予測誤差が最小となる分割パターンを選択する最小誤差分割パターン選択ステップと、
前記選択された分割パターンの予測誤差と、予め設定された評価基準値との比較結果に基づいて、前記予測誤差の収束が十分であるか否かを判定する収束判定ステップと、
前記予測誤差の収束が十分であるか否かを判定するステップにより収束が十分であると判定された前記分割パターンの、前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される前記全体領域における品質予測値を出力する出力ステップと、
を含み、
前記短期学習係数算出ステップでは、
前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と同一である場合には、指数平滑法に基づいて短期学習係数を更新し、
前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と異なる場合には、前記短期学習係数に初期値を代入して初期化することを特徴とする、品質予測方法。 A quality prediction method in a manufacturing process,
A data extraction step for extracting operation data and quality data corresponding to a predetermined selection condition from a database storing operation data and quality data for a plurality of products;
A divided pattern candidate creation step for creating a plurality of divided pattern candidates that divide the whole area into a plurality of local areas, with the extracted area of the operation data as a whole area of the variable included in the operation data. ,
For each divided pattern candidate, the quality prediction value in each local region is calculated from the quality prediction value and the actual quality value of the product manufactured immediately before based on the exponential smoothing method, and the weight of the quality prediction value in each local region An activity function calculating step for calculating the activity function representing the weight when calculating the quality prediction value in the entire region as a linear sum with an activity,
For each divided pattern candidate, a current quality prediction calculated by an exponential smoothing function set based on an exponential smoothing method from past quality data and a quality prediction value of a product manufactured immediately before in each local region A long-term learning predicted value calculation step of calculating a long-term learning predicted value that is a quality predicted value in the entire region based on the value and the activity function;
A short-term learning coefficient calculating step of calculating a short-term learning coefficient that is a predicted value representing a difference between the long-term learning predicted value and the quality data;
A minimum error division pattern selection step for selecting a division pattern that minimizes a prediction error that is a difference between a quality prediction value in the entire region calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient and the quality data;
A convergence determination step for determining whether or not the prediction error is sufficiently converged based on a comparison result between the prediction error of the selected divided pattern and a preset evaluation reference value;
The entire region calculated based on the long-term learning predicted value and the short-term learning coefficient of the division pattern determined to be sufficiently converged by the step of determining whether or not the convergence of the prediction error is sufficient An output step for outputting a quality prediction value at,
Including
In the short-term learning coefficient calculation step,
Among the local regions, when the local region to which the current operation data belongs is the same as the local region to which the operation data located immediately before the operation data in the time series, the short-term based on the exponential smoothing method Update the learning factor,
Among the local regions, if the local region to which the current operation data belongs is different from the local region to which the operation data located immediately before the operation data in the time series, an initial value is substituted for the short-term learning coefficient The quality prediction method characterized by performing initialization.
複数の製品に関する操業データおよび品質データを記憶するデータベースから、所定の選択条件に該当する操業データおよび品質データを抽出するデータ抽出手段と、
抽出された前記操業データについて、前記操業データに含まれる変数が値としてとる領域を全体領域として、当該全体領域を複数の局所領域に分割する分割パターン候補を複数個作成する分割パターン候補作成手段と、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における品質予測値を指数平滑法に基づき直前に製造された製品の品質予測値と品質実績値とから算出し、前記各局所領域における品質予測値の重み付き線形和として全体領域における品質予測値を算出する際の重みを表す活性度関数を、局所領域毎に算出する活性度関数算出手段と、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における、過去の品質データと直前に製造された製品の品質予測値とから、指数平滑法に基づき設定された指数平滑関数によって算出される現在の品質予測値と、前記活性度関数とに基づいて、全体領域における品質予測値である長期学習予測値を算出するとともに、前記長期学習予測値と前記品質データとの差異を表す予測値である短期学習係数を算出し、前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値と前記品質データとの差である予測誤差が最小となる分割パターンを選択する最小誤差分割パターン選択手段と、
前記最小誤差分割パターン選択手段により選択された分割パターンの予測誤差と、予め設定された評価基準値との比較結果に基づいて、前記予測誤差の収束が十分であるか否かを判定する学習誤差評価手段と、
前記学習誤差評価手段にて収束が十分であると判定された前記分割パターンの、前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される前記全体領域における品質予測値を出力する品質予測値出力手段と、
前記指数平滑関数において、現在の品質予測値に対する過去の品質予測の影響の強さを決定する指数平滑係数を算出する指数平滑係数算出手段と、
を備え、
前記最小誤差分割パターン選択手段は、前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と同一である場合には、指数平滑法に基づいて短期学習係数を更新し、前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と異なる場合には、前記短期学習係数に初期値を代入して初期化することを特徴とする、品質予測装置として機能させるためのプログラム。 Computer
Data extraction means for extracting operation data and quality data corresponding to a predetermined selection condition from a database storing operation data and quality data related to a plurality of products;
About extracted the operational data, the region to take a variable value contained in the operating data as a whole region, creating division pattern candidates plurality create split pattern candidate you divide the entire region into a plurality of local regions Means,
For each divided pattern candidate, the quality prediction value in each local region is calculated from the quality prediction value and the actual quality value of the product manufactured immediately before based on the exponential smoothing method, and the weight of the quality prediction value in each local region An activity function calculating means for calculating, for each local area, an activity function representing a weight when calculating a quality prediction value in the entire area as a linear sum with
For each divided pattern candidate, a current quality prediction calculated by an exponential smoothing function set based on an exponential smoothing method from past quality data and a quality prediction value of a product manufactured immediately before in each local region Based on the value and the activity function, a long-term learning prediction value that is a quality prediction value in the entire region is calculated, and a short-term learning coefficient that is a prediction value representing a difference between the long-term learning prediction value and the quality data And a minimum error division pattern that selects a division pattern that minimizes a prediction error that is a difference between a quality prediction value in the entire region calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient and the quality data A selection means;
A learning error for determining whether or not the convergence of the prediction error is sufficient based on a comparison result between a prediction error of the division pattern selected by the minimum error division pattern selection unit and a preset evaluation reference value An evaluation means;
A quality prediction value that outputs a quality prediction value in the entire region calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient of the division pattern determined to have sufficient convergence by the learning error evaluation means. Output means;
In the exponential smoothing function, exponential smoothing coefficient calculating means for calculating an exponential smoothing coefficient that determines the strength of the influence of the past quality prediction on the current quality prediction value;
With
The minimum error division pattern selection means, when the local area to which the current operation data belongs among the local areas is the same as the local area to which the operation data located immediately before the operation data in time series Updates the short-term learning coefficient based on the exponential smoothing method, and among the local regions, the local region to which the current operation data belongs is a local region to which the operation data is located immediately before the operation data in time series A program for functioning as a quality predicting device, characterized by substituting an initial value into the short-term learning coefficient and initializing it if it is different.
複数の製品に関する操業データおよび品質データを記憶するデータベースから、所定の選択条件に該当する操業データおよび品質データを抽出するデータ抽出手段と、
抽出された前記操業データについて、前記操業データに含まれる変数が値としてとる領域を全体領域として、当該全体領域を複数の局所領域に分割する分割パターン候補を複数個作成する分割パターン候補作成手段と、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における品質予測値を指数平滑法に基づき直前に製造された製品の品質予測値と品質実績値とから算出し、前記各局所領域における品質予測値の重み付き線形和として全体領域における品質予測値を算出する際の重みを表す活性度関数を、局所領域毎に算出する活性度関数算出手段と、
前記各分割パターン候補について、前記各局所領域における、過去の品質データと直前に製造された製品の品質予測値とから、指数平滑法に基づき設定された指数平滑関数によって算出される現在の品質予測値と、前記活性度関数とに基づいて、全体領域における品質予測値である長期学習予測値を算出するとともに、前記長期学習予測値と前記品質データとの差異を表す予測値である短期学習係数を算出し、前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される全体領域における品質予測値と前記品質データとの差である予測誤差が最小となる分割パターンを選択する最小誤差分割パターン選択手段と、
前記最小誤差分割パターン選択手段により選択された分割パターンの予測誤差と、予め設定された評価基準値との比較結果に基づいて、前記予測誤差の収束が十分であるか否かを判定する学習誤差評価手段と、
前記学習誤差評価手段にて収束が十分であると判定された前記分割パターンの、前記長期学習予測値と前記短期学習係数とに基づき算出される前記全体領域における品質予測値を出力する品質予測値出力手段と、
前記指数平滑関数において、現在の品質予測値に対する過去の品質予測の影響の強さを決定する指数平滑係数を算出する指数平滑係数算出手段と、
を備え、
前記最小誤差分割パターン選択手段は、前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と同一である場合には、指数平滑法に基づいて短期学習係数を更新し、前記各局所領域のうち、現在の操業データの属する局所領域が、時系列上で該操業データの直前に位置する操業データの属する局所領域と異なる場合には、前記短期学習係数に初期値を代入して初期化することを特徴とする、品質予測装置として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
On the computer,
Data extraction means for extracting operation data and quality data corresponding to a predetermined selection condition from a database storing operation data and quality data related to a plurality of products;
About extracted the operation data, the region to take a variable value contained in the operating data as a whole region, creating division pattern candidates plurality create split pattern candidate you divide the entire region into a plurality of local regions Means,
For each divided pattern candidate, the quality prediction value in each local region is calculated from the quality prediction value and the actual quality value of the product manufactured immediately before based on the exponential smoothing method, and the weight of the quality prediction value in each local region An activity function calculating means for calculating, for each local area, an activity function representing a weight when calculating a quality prediction value in the entire area as a linear sum with
For each divided pattern candidate, a current quality prediction calculated by an exponential smoothing function set based on an exponential smoothing method from past quality data and a quality prediction value of a product manufactured immediately before in each local region Based on the value and the activity function, a long-term learning prediction value that is a quality prediction value in the entire region is calculated, and a short-term learning coefficient that is a prediction value representing a difference between the long-term learning prediction value and the quality data And a minimum error division pattern that selects a division pattern that minimizes a prediction error that is a difference between a quality prediction value in the entire region calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient and the quality data A selection means;
A learning error for determining whether or not the convergence of the prediction error is sufficient based on a comparison result between a prediction error of the division pattern selected by the minimum error division pattern selection unit and a preset evaluation reference value An evaluation means;
A quality prediction value that outputs a quality prediction value in the entire region calculated based on the long-term learning prediction value and the short-term learning coefficient of the division pattern determined to have sufficient convergence by the learning error evaluation means. Output means;
In the exponential smoothing function, exponential smoothing coefficient calculating means for calculating an exponential smoothing coefficient that determines the strength of the influence of the past quality prediction on the current quality prediction value;
With
The minimum error division pattern selection means, when the local area to which the current operation data belongs among the local areas is the same as the local area to which the operation data located immediately before the operation data in time series Updates the short-term learning coefficient based on the exponential smoothing method, and among the local regions, the local region to which the current operation data belongs is a local region to which the operation data is located immediately before the operation data in time series A computer-readable recording medium storing a program for causing it to function as a quality prediction apparatus, wherein an initial value is substituted into the short-term learning coefficient and the initialization is performed.
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