JP6517147B2 - 生産ラインのシミュレーション装置 - Google Patents

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Description

この発明は、生産ラインのシミュレーション装置に関する。
特許文献1には、生産ラインのシミュレーション装置が記載されている。当該シミュレーション装置は、オンライン系の制御システムで採取したデータを用いる。当該データは、実時間に対応付けられる。当該シミュレーション装置は、当該データを採取するために要した時間と同等の時間をかけてシミュレーションを行う。
日本特開2007−133579号公報
しかしながら、シミュレーションは、プログラム、パラメータ等を変更して、何回も実行される。このため、全てのシミュレーションの結果を得るまでに時間がかかる。
この発明は、上述の課題を解決するためになされた。この発明の目的は、シミュレーションを効率よく実施することができる生産ラインのシミュレーション装置を提供することである。
この発明に係る生産ラインのシミュレーション装置は、圧延材を圧延する際に圧延モデルを用いて制御される圧延ラインの操業データと生産対象物の特性データとを採取するデータ採取機能と、前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとを保存する採取データ保存機能と、前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとが前記採取データ保存機能に保存された後、前記圧延モデルを更新することにより前記圧延ラインの機能更新を行って前記圧延ラインの制御を行う前に、前記採取データ保存機能に保存された操業データと特性データとに基づいて、更新後における圧延モデルを用いて前記圧延ラインの機能更新後における前記圧延ラインに関する設定情報を計算する更新後設定計算機能と、前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとが前記採取データ保存機能に保存された後、前記圧延モデルを更新することにより前記圧延ラインの機能更新を行って前記圧延ラインの制御を行う前に、前記更新後設定計算機能により計算された設定情報に基づいて、更新後における圧延モデルを学習し、圧延モデルの学習結果に基づいて前記更新後設定計算機能が設定情報を計算する際の圧延モデルを更新する更新後モデル学習機能と、前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとが前記採取データ保存機能に保存された後、前記圧延モデルを更新することにより前記圧延ラインの機能更新を行って前記圧延ラインの制御を行う前に、前記更新後設定計算機能が設定情報を計算する際に、前記更新後設定計算機能による設定情報の計算時間を前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した実時間よりも詰めて短くさせる更新後実行タイミング管理機能と、前記採取データ保存機能に保存された操業データと特性データとを設定計算の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとに変換するデータ変換機能と、前記データ変換機能により変換されたデータを保存するイベントデータ保存機能と、を備え、前記更新後設定計算機能は、前記イベントデータ保存機能に保存されたデータに基づいた実行タイミングで、前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短い時間で前記イベントデータ保存機能に保存されたデータを用いて設定計算を行う
この発明によれば、設定情報の計算時間は、データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短くなる。このため、シミュレーションを効率よく実施することができる。
この発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置を利用した生産ラインの模式図である。 この発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。 この発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置の更新後実行タイミング管理機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。 この発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。 この発明の実施の形態2における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。 この発明の実施の形態2における生産ラインのシミュレーション装置のオフライン実行タイミング管理機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態3における生産ラインのシミュレーション装置のデータ蓄積機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態3における生産ラインのシミュレーション装置の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを説明するための図である。
この発明を実施するための形態について添付の図面に従って説明する。なお、各図中、同一又は相当する部分には同一の符号が付される。当該部分の重複説明は適宜に簡略化ないし省略する。
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置を利用した生産ラインの模式図である。
図1の生産ラインは、熱間薄板圧延ラインである。熱間薄板圧延ラインの最も上流側には、加熱炉1が設けられる。加熱炉1の下流側には、粗圧延機2が設けられる。粗圧延機2は、図示しない支持機構を備える。支持機構は、ワークロール2a、バックアップロール2bを支持する。ワークロール2aのシャフトは、図示しない電動機に取り付けられる。粗圧延機2の下流側には、バーヒータ3が設けられる。
バーヒータ3の下流側には、仕上圧延機入側温度計4が設けられる。仕上圧延機入側温度計4の下流側には、仕上圧延機5が設けられる。仕上圧延機5は、図示しない支持機構を備える。支持機構は、ワークロール5a、バックアップロール5bを支持する。ワークロール5aのシャフトは、図示しない電動機に取り付けられる。
仕上圧延機5の下流側には、板厚計6と板幅計7と仕上圧延機出側温度計8とが設けられる。板厚計6と板幅計7と仕上圧延機出側温度計8との下流側には、ランアウトテーブル9が設けられる。ランアウトテーブル9の上側と下側とには、注水装置10が設けられる。ランアウトテーブル9の下流側には、巻き取り機入側温度計11が設けられる。巻き取り機入側温度計11の下流側には、巻き取り機12が設けられる。
熱間薄板圧延ラインにおいて、圧延材13は、直方体のスラブの状態で加熱炉1に搬入される。圧延材13は、加熱炉1で1200℃程度に加熱される。その後、圧延材13は、粗圧延機2による複数パスを受けて圧延される。この際、ワークロール2aは、圧延材13を挟んだ状態で電動機により回転する。バックアップロール2bは、ワークロール2aのたわみを抑制する。その結果、圧延材13は、所望の厚みの粗バーとなる。その後、圧延材13は、バーヒータ3に誘導加熱される。
その後、圧延材13は、仕上圧延機5により圧延される。この際、ワークロール5aは、圧延材13を挟んだ状態で電動機により回転する。バックアップロール5bは、ワークロール5aのたわみを抑制する。その結果、圧延材13は所望の厚みとなる。その後、圧延材13は、ランアウトテーブル9上を搬送される。この際、圧延材13は、注水装置10により水冷される。その後、圧延材13は、巻き取り機12で巻き取られる。その結果、製品コイルが形成される。
なお、上記各設備の設置台数は、生産ライン14によって異なる場合がある。特に、粗圧延機2および仕上圧延機5のスタンド数、バーヒータ3の有無、温度計等のセンサの台数は、生産ライン14ごとに異なることが多い。
次に、図2を用いて、生産ライン14のシミュレーション装置を説明する。
図2はこの発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。
図2に示すように、生産ライン14の更新前制御機能15において、データ採取機能16は、生産ライン14の操業データと生成対象物の特性データとを採取する。更新前実行タイミング管理機能17は、生産ライン14における圧延材13の位置、速度等の情報を取り込む。更新前実行タイミング管理機能17は、データ採取機能16経由で圧延材13の位置、速度等の情報を取り込むこともある。更新前実行タイミング管理機能17は、圧延材13の位置、速度等の情報に基づいて圧延材13の設定制御のタイミングを決定する。
更新前設定計算機能18は、更新前実行タイミング管理機能17により決定されたタイミングで、データ採取機能16により採取された操業データと特性データとに基づいて必要な設定情報を計算する。この際、更新前設定計算機能18は、生産ライン14のモデルの学習値を利用する。
例えば、仕上圧延機5の設定計算は、圧延材13の先端の温度が仕上圧延機入側温度計4より計測されたタイミングで粗圧延機2の設定計算の結果に基づいて行われる。仕上圧延機5の設定計算のタイミングは、圧延材13が搬送される時間間隔によって決まる。このため、当該時間間隔は一定ではない。例えば、当該時間間隔は、短い場合で2〜3分となる。当該時間間隔は、長い場合で30分から数時間となる。これに対し、設定計算は、高々1秒以内で完了する。
更新前モデル学習機能19は、更新前設定計算機能18の設定計算の結果に基づいてモデルを学習する。具体的には、更新前モデル学習機能19は、更新前設定計算機能18の設定計算の結果に基づいてモデルの学習値を計算する。更新前学習値保存機能20は、更新前モデル学習機能19により学習されたモデルの学習値を保存する。
設定制御機能21は、更新前設定計算機能18の設定計算の結果に基づいて必要な設定情報を図示しない下位コントローラ、センサ等に送る。下位コントローラ、センサ等は、当該設定情報に基づいて制御される。この際、センサによる測定値を用いて、フィードバック制御等が行われる。生産ライン14は、当該制御により安定して操業される。その結果、製品品質が圧延材13の全長において確保される。
データ蓄積機能22は、データ採取機能16により採取されたデータを一旦蓄積する。採取データ保存機能23は、データ蓄積機能22により蓄積されたデータに保存する。当該データは、圧延材13の位置と実時間とに関連付けられて保存される。
生産ライン14の更新後制御機能24において、更新後実行タイミング管理機能25は、データ蓄積機能22とデータ採取機能16とを介して採取データ保存機能23に保存されたデータを採取する。更新後実行タイミング管理機能25は、当該データに基づいて設定計算の適切な実行タイミングを決定する。
更新後設定計算機能26は、更新後実行タイミング管理機能25により決定されたタイミングで、採取データ保存機能23に保存されたデータに基づいて必要な設定計算を行う。この際、更新後設定計算機能26は、生産ライン14のモデルの学習値を利用する。
更新後モデル学習機能27は、更新後設定計算機能26の設定計算の結果に基づいてモデルを学習する。具体的には、更新後モデル学習機能27は、更新後設定計算機能26の設定計算の結果に基づいてモデルの学習値を計算する。更新後学習値保存機能28は、更新後モデル学習機能27により計算された学習値を保存する。
次に、図3を用いて、更新後実行タイミング管理機能25を説明する。
図3はこの発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置の更新後実行タイミング管理機能を説明するための図である。
図3に示すように、更新後実行タイミング管理機能25は、実時間処理機能25aと高速化機能25bとを備える。実時間処理機能25aは、更新後設定計算機能26を実時間で実行する際に選択される。この際、実時間処理機能25aは、実時間に基づいた実行タイミングに関する情報を更新後設定計算機能26に送出する。高速化機能25bは、更新後設定計算機能26を高速で実行する際に選択される。この際、高速化機能25bは、実時間処理機能25aによる実行タイミングよりも短縮された実行タイミングに関する情報を更新後設定計算機能26に送出する。
次に、図4を用いて、設定計算における実行タイミングの短縮の一例を説明する。
図4はこの発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。
例えば、仕上圧延機5の設定計算は、粗圧延機2の設定計算結果に基づいて実行される。このため、仕上圧延機5の設定計算において、実行タイミングの順序と時刻とは任意に設定できない。
この場合、高速化機能25bは、当該圧延材13に対する設定計算と次の圧延材13に対する設定計算との間の時間を短縮する。高速化機能25bは、当該短縮を次々に実行する。例えば、高速化機能25bは、設定計算の間のタイマーを早送りする。例えば、高速化機能25bは、設定計算の間の一定時間を削除する。
次に、図5を用いて、ダイナミック制御における実行タイミングの短縮の一例を説明する。
図5はこの発明の実施の形態1における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。
設定計算においては、動特性を考慮する必要がない。このため、設定計算の実行は、少ない回数で済む。これに対し、ダイナミック制御においては、制御演算の実行は、圧延材13の全長に対して何度も行われる。
この場合、実行時間間隔が数ms〜数10msオーダの短い時間間隔の制御においては、実行タイミングの短縮効果が限られる。例えば、板厚制御と張力制御とにおいては、短縮効果が限られる。このため、これらの制御に対しては、高速化機能25bは選択されない。
高速化機能25bは、巻き取り温度制御等の比較的長い時間の間隔で実行される制御の際に選択される。例えば、高速化機能25bは、間隔が1秒前後か1秒以上のダイナミック制御の際に選択される。例えば、高速化機能25bは、距離にして数m間隔で実行されるダイナミック制御の際に選択される。
高速化機能25bは、圧延材13におけるダイナミック制御の実行タイミング間の時間を短縮する。例えば、高速化機能25bは、ダイナミック制御間のタイマーを早送りする。例えば、高速化機能25bは、ダイナミック制御間の一定時間を削除する。
この際、高速化機能25bは、ダイナミック制御の動特性、むだ時間を考慮する。例えば、巻き取り温度制御において、注水装置10の注水バルブの応答時間は、1秒程度のむだ時間と応答遅れとを含む。この場合、注水バルブに対して開閉の指令を出してから、注水バルブが開閉するまでに1秒程度かかる。このため、正確にデータを取得するためには、制御指令から実行までのタイミングに対し、秒以上の短縮は困難となる。
以上で説明した実施の形態1によれば、更新後設定計算機能26は、データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短い時間で設定情報を計算する。このため、シミュレーションを効率よく実施することができる。その結果、生産ライン14の機能更新を円滑に行うことができる。
この際、モデルに影響のない時間を省略すればよい。例えば、生産対象物が加工処理及び冷却処理をなされておらずに搬送されている時間を短縮すればよい。例えば、生産対象物が加工処理及び冷却処理をなされておらずに搬送されている時間を削除すればよい。これらの場合、シミュレーションの精度を犠牲にすることなく、シミュレーションを効率よく実施することができる。
また、更新後制御機能24により生産ライン14を制御すれば、高品質の製品を製造することができる。このため、市場における競争優位性を確保することができる。
実施の形態2.
図6はこの発明の実施の形態2における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。なお、実施の形態1と同一又は相当部分には同一符号を付して説明を省略する。
図6のオンライン制御機能29において、オンラインデータ採取機能30は、図2のデータ採取機能16と同様に機能する。オンライン実行タイミング管理機能31は、図2の更新前実行タイミング管理機能17と同様に機能する。オンライン設定計算機能32は、図2の更新前設定計算機能18と同様に機能する。オンラインモデル学習機能33は、図2の更新前モデル学習機能19と同様に機能する。オンライン学習値保存機能34は、更新前学習値保存機能20と同様に機能する。オンライン設定制御機能35は、図2の設定制御機能21と同様に機能する。
図6のオフラインシミュレーション機能36は、オンライン制御機能29と類似の機能を備える。オフラインシミュレーション機能36は、オンライン系では確認できない機能を実現したりオンライン系とは異なる機能を開発したりする際に使用される。
オフラインシミュレーション機能36において、オフラインデータ蓄積機能37は、図2のデータ蓄積機能22と同様に機能する。オフライン採取データ保存機能38は、図2の採取データ保存機能23と同様に機能する。オフライン実行タイミング管理機能39は、図2の更新後実行タイミング管理機能25と同様に機能する。オフライン設定計算機能40は、図2の更新後設定計算機能26と同様に機能する。オフラインモデル学習機能41は、図2の更新後モデル学習機能27と同様に機能する。オフライン学習値保存機能42は、図2の更新後学習値保存機能28と同様に機能する。
オフラインシミュレーション機能36は、生産ライン14の制御とは全く関係ないタイミングで実行される。オフライン設定計算機能40が実行される際、オフラインモデル学習機能41を必要としない場合もある。オフラインシミュレーションの目的により、オフラインシミュレーション機能36の各機能が使い分けられる。オフラインデータ蓄積機能37とオフライン採取データ保存機能38とは、オンライン系と共有される場合もある。
次に、図7を用いて、オフライン実行タイミング管理機能39を説明する。
図7はこの発明の実施の形態2における生産ラインのシミュレーション装置のオフライン実行タイミング管理機能を説明するための図である。
図7に示すように、オフライン実行タイミング管理機能39は、実時間処理機能39aと高速化機能39bとを備える。実時間処理機能39aは、オフライン設定計算機能40を実時間で実行する際に選択される。この際、実時間処理機能39aは、実時間に基づいた実行タイミングに関する情報をオフライン設定計算機能40に送出する。高速化機能39bは、オフライン設定計算機能40を高速で実行する際に選択される。この際、高速化機能39bは、実時間処理機能39aによる実行タイミングよりも短縮された実行タイミングに関する情報をオフライン設定計算機能40に送出する。
以上で説明した実施の形態2によれば、オフラインシミュレーション機能36は、生産ライン14の制御に要する設定情報とは異なる設定情報を計算する。このため、新たな機能の効果等を確認するシミュレーションを効率よく実施することができる。その結果、新たな機能を十分に検証して適用することができる。
実施の形態3.
図8はこの発明の実施の形態3における生産ラインのシミュレーション装置のデータ蓄積機能を説明するための図である。なお、実施の形態1と同一又は相当部分には同一符号を付して説明を省略する。
図8に示すように、データ蓄積機能22は、データ変換機能22a、イベントデータ保存機能22bを備える。
データ変換機能22aは、採取データ保存機能23のデータを設定計算の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとに変換する。例えば、更新前において、設定計算に用いていなかった温度実績値がある場合、データ変換機能22aは、設定計算の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータに変換する。イベントデータ保存機能22bは、データ変換機能22aにより変換されたデータを保存する。
更新後実行タイミング管理機能25は、イベントデータ保存機能22bに保存された実行タイミングに関するデータを更新後設定計算機能26に送出する。
数百本のシミュレーションを行い、更新後設定計算機能26のモデルパラメータを変更して、もう一度、同じシミュレーションを行なう場合を考える。この場合、1回目の計算の際に、イベントデータ保存機能22bは、実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを保存する。このため、2回目以降のシミュレーションは、当該データを使用することで高速化される。
次に、図9を用いて、実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを説明する。
図9はこの発明の実施の形態3における生産ラインのシミュレーション装置の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを説明するための図である。
例えば、圧延材13の位置検出のためのセンサがonしたタイミングを設定計算の実行タイミングとする。例えば、設定計算に要するデータの採取が完了したタイミングを設定計算の実行タイミングとする。この場合、データ変換機能22aは、圧延材13を検出する信号がonとなった時刻のデータを実行タイミングに関するデータとする。データ変換機能22aは、設定計算に必要なデータの収集が完了した時刻のデータを実行タイミングに関するデータとする。
設定計算に要するデータが温度の場合、温度の測定値が予め設定された閾値を越えた場合、温度計がonの状態になったとすればよい。当該閾値は、更新後のシステムの基準に合わせればよい。例えば、更新後のシステムの閾値を1000℃とした場合、温度の測定値1000℃以上になった時間を温度計がonの状態になった時間とすればよい。その後、Ss秒後にデータ収集を開始すればよい。この場合、データ変換機能22aは、Sd秒間の温度の平均値を設定計算に要するデータとする。
以上で説明した実施の形態3によれば、更新前後に採取されるデータの取り扱いが異なる場合でも、シミュレーションを効率よく実施することができる。例えば、更新前において圧延材13の距離毎に圧延材13の速度と計測温度が保存されている場合に、更新後において時間毎の計測温度が必要となったとする。この場合、速度と距離との情報に基づいて時間を算出すればよい。また、使用する単位が異なる場合も、データ変換機能22aにより単位変換を行えばよい。変換後のデータは、イベントデータ保存機能22bに保存すればよい。
なお、厚板圧延ライン、冷間圧延ライン、紙、パルプ、化学物質、石油製品等の生産ライン等、生産物を連続的に生産するラインに実施の形態1から実施の形態3のシミュレーション装置を適用してもよい。また、自動車、機構等、バッチ的に製品を製造するラインに実施の形態1から実施の形態3のシミュレーション装置を適用してもよい。
以上のように、この発明に係る生産ラインのシミュレーション装置は、シミュレーションを効率よく実施するシステムに利用できる。
1 加熱炉、 2 粗圧延機、 2a ワークロール、 2b バックアップロール、 3 バーヒータ、 4 仕上圧延機入側温度計、 5 仕上圧延機、 5a ワークロール、 5b バックアップロール、 6 板厚計、 7 板幅計、 8 仕上圧延機出側温度計、 9 ランアウトテーブル、 10 注水装置、 11 巻き取り機入側温度計、 12 巻き取り機、 13 圧延材、 14 生産ライン、 15 更新前制御機能、 16 データ採取機能、 17 更新前実行タイミング管理機能、 18 更新前設定計算機能、 19 更新前モデル学習機能、 20 更新前学習値保存機能、 21 設定制御機能、 22 データ蓄積機能、 22a データ変換機能、 22b イベントデータ保存機能、 23 採取データ保存機能、 24 更新後制御機能、 25 更新後実行タイミング管理機能、 25a 実時間処理機能、 25b 高速化機能、 26 更新後設定計算機能、 27 更新後モデル学習機能、 28 更新後学習値保存機能、 29 オンライン制御機能、 30 オンラインデータ採取機能、 31 オンライン実行タイミング管理機能、 32 オンライン設定計算機能、 33 オンラインモデル学習機能、 34 オンライン学習値保存機能、 35 オンライン設定制御機能、 36 オフラインシミュレーション機能、 37 オフラインデータ蓄積機能、 38 オフライン採取データ保存機能、 39 オフライン実行タイミング管理機能、39a 実時間処理機能、 39b 高速化機能、 40 オフライン設定計算機能、 41 オフラインモデル学習機能、 42 オフライン学習値保存機能。

Claims (1)

  1. 圧延材を圧延する際に圧延モデルを用いて制御される圧延ラインの操業データと生産対象物の特性データとを採取するデータ採取機能と、
    前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとを保存する採取データ保存機能と、
    前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとが前記採取データ保存機能に保存された後、前記圧延モデルを更新することにより前記圧延ラインの機能更新を行って前記圧延ラインの制御を行う前に、前記採取データ保存機能に保存された操業データと特性データとに基づいて、更新後における圧延モデルを用いて前記圧延ラインの機能更新後における前記圧延ラインに関する設定情報を計算する更新後設定計算機能と、
    前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとが前記採取データ保存機能に保存された後、前記圧延モデルを更新することにより前記圧延ラインの機能更新を行って前記圧延ラインの制御を行う前に、前記更新後設定計算機能により計算された設定情報に基づいて、更新後における圧延モデルを学習し、圧延モデルの学習結果に基づいて前記更新後設定計算機能が設定情報を計算する際の圧延モデルを更新する更新後モデル学習機能と、
    前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとが前記採取データ保存機能に保存された後、前記圧延モデルを更新することにより前記圧延ラインの機能更新を行って前記圧延ラインの制御を行う前に、前記更新後設定計算機能が設定情報を計算する際に、前記更新後設定計算機能による設定情報の計算時間を前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した実時間よりも詰めて短くさせる更新後実行タイミング管理機能と、
    前記採取データ保存機能に保存された操業データと特性データとを設定計算の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとに変換するデータ変換機能と、
    前記データ変換機能により変換されたデータを保存するイベントデータ保存機能と、
    を備え
    前記更新後設定計算機能は、前記イベントデータ保存機能に保存されたデータに基づいた実行タイミングで、前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短い時間で前記イベントデータ保存機能に保存されたデータを用いて設定計算を行う生産ラインのシミュレーション装置。
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