JP7027536B2 - 解析システム及び解析方法 - Google Patents

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Description

関連出願へのクロスリファレンス
本出願は、日本国特許出願２０１９－００４３４６号（２０１９年１月１５日出願）の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
本発明は、製造設備の操業の状態に関する操業データに基づいて数値解析を行い、さらに数値解析の結果と製造設備により製造された製品の状態とに基づいて統計解析を行う解析システム及び解析方法に関するものである。
産業用等の製造設備では、製品の製造プロセスにおける製造設備の操業データを採取及び記録することが一般に行われている。操業データは、製造設備の操業状態に関するデータであり、例えば、製造設備の状態を示す各種物理量等の情報や、製造設備において設定される様々な操業条件の情報が含まれる。操業データは、製造した製品に不具合が生じた場合に、製造条件の異常を特定することによって品質管理を行うために利用されたり、統計解析を行って、製造設備において設定される操業条件が製品特性に及ぼす影響を調べた上で、操業の改善に利用されたりする。
また、製造途中で発生したトラブルの原因の調査や設備の保全にも、操業データが活用されている。
現在、統計解析として、単純な回帰分析から、機械学習を用いた応用的手法まで、様々な手法が存在する。近年では、ビッグデータ解析への注目の高まりとともに、取り扱うデータの規模が増大し、データ分析のアルゴリズムも高度化している。
しかし、操業データと、製造した製品に発生した不具合や、製造途中で発生したトラブルの原因とが相関を持っているとは必ずしも言えず、操業データを参照しただけでは、不具合やトラブルの発生原因を突き止めることが困難な場合がある。
一方、統計解析とは異なるツールとして、数値解析も操業の改善のために広く利用されている。数値解析は、物理モデルを用いて演算を行うことにより、現象を再現したり、物理量を算出したりするものである。数値解析は、実験装置を必要とせず、低コストで比較的迅速に解析結果を得られる。また、数値解析では、数値解析の対象となる操業設備の操業条件等を簡単に変更して解析を行うことができるため、自由度が高い。さらに、数値解析では、実機で計測したり、可視化したりすることが難しい場所の状態を再現（推測）できたり、センサ等の計測機器を用いて計測することが困難な物理量をデータとして取得できたりする。例えば、鉄鋼製造プロセスでは、転炉内は高温の過酷な環境であるため、計測機器を設置することが困難である。しかし、数値解析を用いることによって、溶鋼流動、ガスの流速、一酸化炭素濃度等、計測機器で計測することが困難な物理量の分布を算出して可視化することができる。
数値解析は、上述のように物理モデルを用いて演算を行うものであるため、物理モデルが複雑であるほど、高度な計算が必要となり、計算コストが増加し得る。しかし、近年の計算機の性能向上により、数値解析が適用可能な範囲が広がっている。
一例として、製鉄のプロセスにおいても、数値解析が適用可能であることが知られている。
例えば、特許文献１には、鋼材の圧延プロセスにおいて、操業データを用いて数値解析を実行することにより、鋼材の圧延プロセスを可視化する技術が記載されている。特許文献１に記載された発明では、圧延中の鋼材の温度分布や応力等が数値解析で算出される。
また、特許文献２には、圧延における最適荷重推定方法が記載されている。特許文献２に記載された方法では、有限要素法等の数値解析手法を用いて事前に数値計算を行うことにより、数値解析結果のデータベースを構築し、操業条件ごとにデータベースから適切な数値解析結果を抽出して、最適な荷重を決定する。
また、特許文献３には、加熱炉の操業の制御に、数値解析結果のデータベースを用いる方法が記載されている。特許文献３に記載された方法では、操業実績を用いた数値解析を事前に行い、加熱炉の操業に際して、操業条件に最も近い条件で計算された数値計算結果をデータベースから抽出する。抽出する操業条件の選定においては、指標として近接度が用いられる。また、特許文献３に記載された方法では、近接度に応じた重み付けが行われる。
また、特許文献４には、焼結機への希釈気体燃料吹込み操業に関し、事前に演算を行い、演算結果を予め統計的に処理することが記載されている。
特開２００１－２５８０５号公報 特許第５９２９１５１号明細書 特許第３２８９８２２号明細書 特開２００８－２９１３６２号公報
統計解析を行う場合には、相関関係を分析するための基礎となるデータ（以下「基礎データ」ともいう）が必要となり、基礎データの量と種類が多いほど高い精度の統計解析結果が得られやすい。しかしながら、実際の操業において、必要な基礎データが取得できない場合がある。例えば、製造設備の位置や、計測機器の取り付け対象となる装置の位置等によっては、計測機器を設置することができない場合がある。また、製造設備や装置等の条件により、設置可能な計測機器の数量が限られる場合がある。設置可能な計測機器の数量が限られる場合、十分な量の基礎データが取得できず、計測対象の物理量について、空間分布情報が分からない場合がある。
また、物理量によっては、計測機器によって計測することが困難な場合がある。例えば、密度、応力又は濃度等の物理量は、計測によって取得することが困難な場合がある。さらに、例えば、実際の操業条件から大きく異なる操業条件に関する予測を行う場合、変更後の操業条件に類似するデータがなければ、統計解析による予測を行うことは難しい。
上述した特許文献１乃至特許文献４に記載された発明は、事前に実行した数値解析に基づいて予測される結果を用いる、というものである。しかしながら、実際の現象には、様々な変動し得る要因が含まれているため、必ずしも数値解析によって精度が高い予測ができるとは言えない。
上述のように、統計解析は、膨大なデータを用いた場合、比較的精度が高い予測が可能である。しかし、統計解析では、計測機器により計測が難しい物理量は、解析対象とすることが難しく、また、計測により取得可能な物理量であっても、データが存在しない範囲については、予測が困難である。一方、数値解析では、計測機器によって実際に計測できない範囲について、状態を再現できたり、データとして算出できたりする。
本発明は、このような従来の問題に鑑みてなされたものであり、より精度の高い解析を実行して、操業データと、製造した製品に発生した不具合や、製造途中で発生した不具合の原因との相関関係の解析が可能な解析システム及び解析方法を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために発明者が鋭意検討した結果、計測機器によって実際に計測できない範囲や計測機器により計測が難しい物理量について、物理モデルを用いた数値解析によって状態を予測し、またはデータとして算出することで、統計解析に必要なデータを補充することが可能になり、その結果、製品に発生した不具合や製造工程でのトラブルの原因をより正確に推測できることに着目して、本発明に到達した。
本発明の一実施形態に係る解析システムは、製造設備に取り付けられた計測機器から計測された操業データであって、前記製造設備の操業状態を含む操業データを取得する操業データ取得部と、前記製造設備によって製造された製品の状態を取得し、製品情報として出力する製品情報取得部と、前記操業データ取得部が取得した前記操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求め、前記物理量に関する情報として出力する製造状態解析部と、前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係であって、前記製品の品質を向上させる操業因子を特定し、特定した前記操業因子に関する前記製造設備の操業条件を自動的に設定するために用いられる前記相関関係を解析する相関解析部と、を備える。
また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて前記所定の物理量について数値解析を実行し、実行した数値解析の結果を、前記物理量に関する情報として出力する。
また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造設備の操業データに基づいて物理モデルを用いてあらかじめ実行した、前記所定の物理量の数値解析の結果を格納する解析結果データベースをさらに備え、前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された前記数値解析の結果を使用して、前記物理量に関する情報を決定し、決定した前記物理量に関する情報を出力する。
また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された複数の前記数値解析の結果のそれぞれに対して重み付けした演算を行うことによって、前記物理量に関する情報を決定する。
また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記相関解析部による相関関係の解析結果を記憶する解析結果記憶部をさらに備える。
また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製品情報は、製品の品質に関する情報を含む。
また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、それぞれ異なる独立した装置に搭載される。
また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、１つの装置に搭載される。
例えば、本発明の一実施形態に係る解析方法は、解析システムにより実行される解析方法であって、製造設備に取り付けられた計測機器から計測された操業データであって、前記製造設備の操業状態を含む操業データを取得するステップと、前記製造設備によって製造された製品の状態を取得するステップと、前記製品の状態を、製品情報として出力するステップと、前記取得した操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求めるステップと、前記所定の物理量を前記物理量に関する情報として出力するステップと、前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係であって、前記製品の品質を向上させる操業因子を特定し、特定した前記操業因子に関する前記製造設備の操業条件を自動的に設定するために用いられる前記相関関係を解析するステップと、を含む。
本発明の一実施形態に係る解析システム及び解析方法によれば、より精度の高い解析を実行して、操業データと、製造した製品に発生した不具合や、製造途中で発生した不具合の原因との相関関係の解析が可能な解析システム及び解析方法を提供することができる。
本発明の第１実施形態に係る解析システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 図１の解析システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る解析システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 図３の解析システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る解析システム１０の概略構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、解析システム１０は、操業データ取得部１１と、製造状態解析部１２と、製品情報取得部１３と、相関解析部１４と、解析結果記憶部１５と、解析結果出力部１６とを備える。
解析システム１０は、コンピュータ等の情報処理装置により構成される。解析システム１０は、１つの情報処理装置により構成されていてもよく、２つ以上の情報処理装置により構成されていてもよい。解析システム１０が１つの情報処理装置により構成されている場合、図１に示す、操業データ取得部１１、製造状態解析部１２、製品情報取得部１３、相関解析部１４、解析結果記憶部１５及び解析結果出力部１６は、当該１つの情報処理装置に備えられる。解析システム１０が２つ以上の情報処理装置により構成されている場合、操業データ取得部１１、製造状態解析部１２、製品情報取得部１３、相関解析部１４、解析結果記憶部１５及び解析結果出力部１６は、２つ以上の情報処理装置の少なくともいずれかに備えられる。例えば、解析システム１０が３つの情報処理装置により構成されている場合、第１の情報処理装置が操業データ取得部１１及び製造状態解析部１２を備え、第２の情報処理装置が製品情報取得部１３及び相関解析部１４を備え、第３の情報処理装置が解析結果記憶部１５及び解析結果出力部１６を備えていてよい。ただし、ここで記載した内容は一例にすぎない。解析システム１０の各機能部は、各情報処理装置が実行する処理等に応じて、適宜の情報処理装置に備えられていてよい。
操業データ取得部１１は、製造設備２０における操業データを取得する。
ここで、製造設備２０は、所定の動作を実行する設備である。製造設備２０は、例えば工場に設置される製造設備であってよい。この場合、製造設備２０が稼働することにより、製品が製造される。製造設備２０は、複数の製造機器を含んで構成されている。以下、本実施形態において、製造設備２０は、製品を製造する製造設備であるとして説明する。
ここで、製品とは、完成品のみに限られず、製造途中の状態のもの（以下、「半製品」とも称する）も含まれる。
製造設備２０には、計測機器２１が取り付けられている。計測機器２１は、所定の物理量を計測する機器である。計測機器２１は、例えば、温度を計測する温度計、圧力を計測する圧力計、流量を計測する流量計、荷重を計測する荷重計、加速度を検出する加速度センサ等を含んでよく、これらに限られない。計測機器２１は、製造設備２０の適宜の位置に取り付けられている。
操業データ取得部１１が取得する操業データは、製造設備２０の操業の状態に関するデータを含む。操業データは、例えば、製造設備２０の稼働時に、計測機器２１により計測されたデータを含む。操業データ取得部１１は、計測機器２１により計測されたデータ（つまり操業データ）を、直接的又は間接的に取得する。操業データを直接的に取得する場合、操業データ取得部１１は、例えば、計測機器２１と通信可能に接続されており、計測機器２１により計測された操業データを、計測機器２１から直接受信することにより取得する。操業データを間接的に取得する場合、計測機器２１は、操業データを収集するサーバ等と通信可能に接続され、操業データを、当該サーバ等に送信する。そして、操業データ取得部１１は、当該サーバ等と通信可能に接続され、当該サーバ等から操業データを取得することにより、間接的に操業データを取得することができる。従って、操業データ取得部１１は、計測機器２１又はサーバ等と通信を行うために使用される通信インタフェース等を含んで構成されている。
操業データは、製造設備２０による製造処理の対象（例えば原料や半製品）に関するデータを含んでもよい。製造設備２０による製造処理の対象に関するデータは、例えば、製造処理の対象となっている原料の種類、化学的組成、半製品の大きさや重さ等を含んでよい。また、操業データは、製造設備２０に設定されている操業条件を含んでもよい。
操業データ取得部１１は、取得した操業データを製造状態解析部１２に出力する。
製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１により取得した操業データに基づき、製品の所定の物理量を求め、求めた物理量に関する情報を相関解析部１４に出力する。ここで、所定の物理量とは、操業データに基づいて、物理モデルを用いた数値計算によって得られた数値やその分布を示すものを言う。具体的には、本実施形態では、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて、数値解析を実行し、所定の物理量に関する情報を得る。製造状態解析部１２は、実行した数値解析の結果を、所定の物理量に関する情報として出力する。つまり、製造状態解析部１２は、数値解析の結果としての値を出力する。ただし、数値解析の結果としての値は、その分布を含んでいてよい。
前述のとおり、操業データは製品情報との関係を直接示しているとは限らない。そこで、操業データに基づき、物理モデルを用いて数値解析を行うことにより、直接計測できない、又は計測では見えない所定の物理量を推測することができる。数値解析は、例えば、差分法、有限要素法（ＦＥＭ）、有限体積法（ＦＶＭ）、粒子法（ＳＰＨ、ＭＰＳ）、格子ボルツマン法（ＬＢＭ）、その他公知の数値解析手法を用いることができる。製造状態解析部１２は、例えば、数値解析を実行可能なプロセッサにより構成されている。製造状態解析部１２は、数値解析の実行手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサにより構成されている。このようなプログラムは、例えば、解析システム１０が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。
物理モデルは、推測しようとする数値解析の実行対象となる所定の物理量に応じて、予め構築され、例えば解析システム１０が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。物理モデルには、所定の物理量に応じて、構造体解析用の弾塑性解析モデル、熱流体解析用のナビエストークス方程式、電磁場解析用のマクスウェル方程式等の種々のモデルを適宜使用することができる。
本実施形態において、製造状態解析部１２は、推測しようとする数値解析の実行対象となる所定の物理量として、計測機器２１による計測が困難な物理量を、数値解析により算出する。計測機器２１による計測が困難な物理量は、計測機器２１により直接的に計測することができない物理量又は計測では見えない物理量を含んでよい。計測機器２１により直接的に計測することができない物理量は、例えば、製品の製造過程における半製品の内部の温度等である。また、計測機器２１による計測が困難な物理量は、製造設備２０の性質により計測機器２１を取り付けることができない箇所の物理量を含んでよい。さらに、計測機器２１による計測が困難な物理量は、所定の物理量の分布を含んでよい。所定の物理量の分布を得るには、計測対象となる範囲全体にわたって物理量を計測する必要があるが、多数の計測機器を取り付けることが製造設備２０の性質上できなかったり、多数の計測機器を取り付けると費用が膨大になるため現実的でなかったりする。そのため、物理量の分布は、上述のように、計測機器２１による計測が困難な物理量に含まれてよい。
製造状態解析部１２は、数値解析の結果を、相関解析部１４に出力する。
製品情報取得部１３は、操業データが計測機器２１により計測されたときの製造設備２０により製造された製品の状態を取得し、取得した製品の状態に関する情報を、製品情報として、相関解析部１４に出力する。製品情報は、製品の状態に関する任意の情報を含む。製品情報は、例えば、製品の品質に関する情報を含んでよい。製品の品質に関する情報は、例えば、製品の大きさ、重さ及び強度に関する情報、製品の化学的組成に関する情報、製品に発見された欠陥（例えばひびや割れ等）に関する情報等を含んでよい。製品情報は、例えば、特定の検査装置等の装置による検査結果であってもよく、作業員等による目視等を含む検査結果であってもよい。
なお、製品情報は、完成品の状態に関する情報に限られるものではなく、製造途中の半製品の状態に関する情報であってもよい。製品情報は、製造設備２０の少なくとも１台の特定の機器により何らかの処理（加工）が実行される場合に、当該処理後の状態に関する情報を含んでいればよい。
検査装置により検査が行われる場合、製品情報取得部１３は、検査装置と通信可能に接続され、検査装置から検査結果としての製品情報を取得する。例えば、作業員等により検査が行われる場合、製品情報取得部１３は、検査結果の情報の入力を受け付けることにより、検査結果としての製品情報を取得してよい。この場合、検査結果としての製品情報は、例えば、作業員等により、キーボード又はタッチパネル等の入力装置を用いて入力される。入力装置は、解析システム１０が備えていてもよく、解析システム１０と通信可能な外部の装置が備えていてもよい。
製品情報取得部１３は、取得した製品情報を相関解析部１４に出力する。
相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した所定の物理量に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。本実施形態では、相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した数値解析の結果と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。つまり、相関解析部１４は、数値解析の結果と、製品情報とについて、統計解析を実行する。このとき、相関解析部１４は、必要に応じて、計測機器２１により計測されたデータを、操業データ取得部１１又は製造設備２０に設置された計測機器２１からさらに取得し、統計解析を実行してもよい。相関解析部１４は、例えば、統計解析を実行可能なプロセッサにより構成されている。相関解析部１４は、統計解析の実行手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサにより構成されていてよい。このようなプログラムは、例えば、解析システム１０が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。
統計解析は、公知の統計解析手法を用いることができる。例えば、重回帰分析、回帰分析、ニューラルネットワークモデル、その他の統計解析により、製造設備２０の稼働時における製造設備２０の操業の状態と、当該設備で製造された製品との相関関係を分析することができる。
本実施形態に係る解析システム１０では、製造状態解析部１２から取得した数値解析の結果には、製品又は半製品の様々な計算結果が含まれる。相関解析部１４で、これらの種々の計算結果と、製品情報との間で統計解析をそれぞれ行って相関関係の有無を調べ、製品情報と最も高い相関関係を示す数値解析の結果を知ることができる。すなわち、数値解析を実行しない場合と比較して、製品の状態に影響し得る操業因子や操業条件（以下、総称して「操業因子」という）を特定しやすくなる。
特に、計測機器２１による計測が困難な物理量を数値解析により算出した場合、計測機器２１による計測のみでは考慮することができない操業因子を含めた統計解析が実行できる。そのため、計測機器２１による計測のみでは考慮することができない操業因子が製品の状態に影響する場合に、このような操業因子を特定することができる。
相関解析部１４は、統計解析の結果を出力する。相関解析部１４は、例えば、解析システム１０と通信可能な外部の装置に、統計解析の結果を送信することにより、統計解析の結果を出力してもよい。相関解析部１４は、統計解析の結果を、解析結果記憶部１５に出力してもよい。
解析結果記憶部１５は、相関解析部１４から出力された統計解析の結果を記憶する。解析結果記憶部１５は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成することができる。相関解析部１４は、統計解析を実行するたびに、統計解析の結果を解析結果記憶部１５に出力する。解析結果記憶部１５は、相関解析部１４から出力された統計解析の結果を蓄積する。
相関解析部１４は、統計解析を実行するときに、解析結果記憶部１５に蓄積された過去の解析結果を使用してもよい。統計解析は、解析に使用するデータの数が多いほど、精度が向上する。したがって、統計解析を実行するときに、過去の同じ製品の統計解析の結果を加味することで、より精度が高い統計解析結果を得ることができ、製品の状態に影響し得る操業因子の特定が、より容易になる。
解析結果出力部１６は、統計解析の結果を出力し、表示する。解析結果出力部１６は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro-Luminescence Display）、又は無機ＥＬディスプレイ（ＩＥＬＤ：Inorganic Electro-Luminescence Display）等の表示装置や、プリンタ等の印刷機により構成される。例えば、解析結果出力部１６は、相関解析部１４から、解析結果の情報を取得して、当該解析結果の情報を表示してもよく、解析結果記憶部１５に記憶された解析結果の情報を取得して、当該解析結果の情報を表示してもよい。なお、解析結果出力部１６は、必ずしも解析システム１０が備えていなくてもよく、解析システム１０と通信可能な外部の装置が備えていてもよい。この場合、解析システム１０は、例えば、解析システム１０と通信可能な外部の装置に、統計解析の結果を送信することにより、統計解析の結果を出力し、表示してもよい。
また、解析結果出力部１６が、相関解析部１４や解析結果記憶部１５と同一の装置に備えられていても問題は無いことは言うまでもない。
以上のようにして解析システム１０により実行された解析の結果に基づいて、製造設備２０における操業条件を設定又は変更することができる。操業条件の設定又は変更は、例えば操業条件制御部３０により実行される。
操業条件制御部３０は、製造設備２０における操業条件を設定又は変更する。操業条件制御部３０は、例えばコンピュータ装置により構成されていてよい。例えば、製造設備２０の使用者又は管理者等は、解析結果出力部１６に表示された解析結果の情報を参照して、操業条件制御部３０に対して、操業条件を設定又は変更させるための操作入力を行う。この場合、操業条件制御部３０は、当該操作入力に基づいて、製造設備２０に対して、操業条件を設定又は変更する信号を送信する。
操業条件制御部３０は、例えば、操業条件の設定又は変更制御を実行可能なプロセッサにより構成されている。操業条件制御部３０は、操業条件の設定又は変更する制御の実行手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサを含んで構成されている。このようなプログラムは、例えば、操業条件制御部３０を構成するコンピュータ装置が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。
操業条件制御部３０は、具体的には、製造設備２０に設定され操業条件を設定又は変更する信号を、製造設備２０に送信する。製造設備２０では、当該信号に基づいて操業条件の設定が実行され、設定された操業条件で製造設備２０が稼働する。
上述のように、相関解析部１４では、統計解析の結果、製品情報と最も高い相関関係を示す数値解析の結果が得られる。この数値解析の結果は、操業データをもとにして得られたものであるので、数値解析の結果を参照すれば、変更すべき操業条件を知ることができる。
操業条件制御部３０は、製造設備２０の使用者又は管理者等により、相関解析部１４による統計解析の結果に基づいて、製品の品質がより良いものになるように、製造設備２０の操業条件を設定又は、変更する信号を送信する。なお、例えば、操業条件制御部３０は、統計解析の結果に基づいて、操業条件を、自動的に設定してもよい。操業条件を、製品の品質が向上するように設定又は変更した場合、製造設備２０により製造される製品について、例えば欠陥を有する製品が製造される可能性が低くなる、より高品質な製品が製造される等により、製品の品質が向上する。このようにして、解析システム１０によれば、製品の品質向上とともに、製造設備２０の操業の改善を行うことも可能になる。
なお、操業条件制御部３０は、統計解析の結果に基づいて、操業条件を自動的に設定してもよい。この場合、操業条件制御部３０は、解析システム１０の構成要素のひとつとして構成されていてもよい。つまり、解析システム１０が、操業条件を自動的に設定する操業条件制御部３０を、ひとつの機能部として含んでいてもよい。
また、本発明の解析システム１０を、製造途中で発生したトラブルの原因調査に活用する場合は、製品情報取得部１３でトラブルの詳細を取得することで対応可能なので、製品情報取得部１３をトラブル情報取得部等に読み替えてよい。
次に、解析システム１０が実行する処理の一例を、図２のフローチャートを参照して説明する。
まず、操業データ取得部１１が、製造設備２０における操業データを取得する（ステップＳ１）。
製造状態解析部１２は、ステップＳ１で操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて数値解析を実行する（ステップＳ２）。
また、製品情報取得部１３は、製品情報を取得する（ステップＳ３）。
そして、相関解析部１４は、ステップＳ２における数値解析の結果と、ステップＳ３で取得した製品情報とに基づき、統計解析を実行する（ステップＳ４）。具体的には、相関解析部１４は、ステップＳ２における数値解析の結果と、ステップＳ３で取得した製品情報との相関関係を解析する。
解析結果記憶部１５は、ステップＳ４における統計解析の結果を記憶する（ステップＳ５）。ステップＳ１からステップＳ５を繰り返すことにより、解析結果記憶部１５に、統計解析の結果が蓄積される。
また、解析結果出力部１６は、統計解析の結果を出力する（ステップＳ６）。
製造設備２０の使用者又は管理者等は、解析結果出力部１６に表示された解析結果の情報を参照して、操業条件制御部３０に対して、操業条件を設定又は変更させるための操作入力を行う。操業条件制御部３０は、解析結果記憶部１５に記憶された統計解析の結果に基づき、製造設備２０における操業条件を決定する（ステップＳ７）。具体的には、操業条件制御部３０は、製造設備２０における操業条件の値を決定する。
操業条件制御部３０は、ステップＳ６で決定した操業条件を設定又は変更させる信号を、製造設備２０に出力する（ステップＳ８）。製造設備２０は、当該信号を受信すると、信号により指定された操業条件を設定又は変更し、その条件にしたがって製品を製造する。
本実施形態に係る解析システム１０は、多様な産業分野で用いることができる。以下、いくつか例を挙げて、具体的に説明する。
例えば、解析システム１０は、鋼材の焼鈍を行う焼鈍炉に対して適用することができる。この場合、製造設備２０は、焼鈍炉である。
解析システム１０を焼鈍炉に適用する場合、例えば、操業データ取得部１１は、操業データとして、製造処理の対象となっている鋼材の大きさ及び組成、焼鈍炉の炉内温度、焼鈍時間、並びに加熱・冷却速度等の情報を、製造設備２０から取得する。鋼材の大きさ及び組成の情報は、例えば、製造設備２０の稼働前に、作業員等による操作により、予め製造設備２０に対して入力された情報である。焼鈍炉の炉内温度は、例えば焼鈍炉内に設置された測定機器としての温度計が取得した温度の情報である。焼鈍時間及び加熱・冷却速度は、例えば、製造設備２０に対して設定された操業条件である。
製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて、数値解析を実行する。製造状態解析部１２は、数値解析により、例えば、焼鈍炉内の温度分布、鋼材の内部の温度分布や、鋼材にかかる熱応力等の物理量の推定値を算出する。
製品情報取得部１３は、焼鈍後の鋼材に関する製品情報を取得する。焼鈍後の鋼材に関する製品情報は、例えば、焼鈍後の鋼材の強度、組成及び形状等である。
相関解析部１４は、製造状態解析部１２が算出した物理量の推定値と、製品情報取得部１３が取得した製品情報とに基づいて、統計解析を実行する。相関解析部１４は、製造状態解析部１２が算出した物理量の推定値に加え、操業データ取得部１１が取得した操業データを用いて、統計解析を実行してもよい。相関解析部１４は、様々なパラメータ（物理量）と、焼鈍後の鋼材の特性との相関関係を解析することにより、焼鈍後の鋼材の品質に対する影響が大きい操業因子を特定する。
解析結果記憶部１５は、相関解析部１４による統計解析の結果を記憶する。相関解析部１４による統計解析が実行されるたびに、解析結果記憶部１５が統計解析の結果を記憶することにより、解析結果記憶部１５には、統計解析の結果が蓄積される。
例えば、鋼材に形状不良が発生し、焼鈍工程がその原因として疑われる場合、焼鈍炉内の温度を調べることが一般的である。しかし、鋼材の形状と焼鈍炉内の温度との相関を調べても、焼鈍炉内の測定温度が所定の範囲内であれば、相関関係はない、と判断される。ここで、焼鈍炉内の測定温度をもとに、鋼材の板厚や板幅等を考慮して、例えば、鋼材の昇温速度を数値解析で求めることができる。そして、鋼材の形状と鋼材の昇温速度との間で統計解析を行って、相関の有無を調べることができる。これは、数値解析を行わなければ得られないものである。昇温速度以外にも、鋼材の最高到達温度や鋼材内の温度分布なども、数値解析によって求めることができる。
そして、数値解析で求められた種々の計算結果と、鋼材の形状との間で統計解析をそれぞれ行って相関の有無を調べ、最も高い相関関係を示す計算結果を探索する。
数値解析によって、統計解析に必要なデータを補充することができるので、製品の品質に対する影響が大きい操業因子を容易に特定できる。そして、昇温速度と形状不良との相関が最も高いとなれば、形状不良の発生原因として、焼鈍時の昇温速度を特定することができる。この時、数値計算によって、鋼材の板厚や板幅等の影響も知ることができるから、形状不良が発生しない操業条件を、製造設備２０に鋼材ごとに設定することも可能になる。
このようにして、解析システム１０によれば、鋼材の焼鈍における品質改善を図ることができる。特に、焼鈍処理時における鋼材の内部の物理量は、計測機器２１によって直接計測することが難しいが、解析システム１０によれば、製造状態解析部１２の数値解析により、鋼材の内部についても推定値を算出し、この推定値を用いて統計解析を行うことができる。そのため、従来と比較して、より精度の高い解析及び制御を実現することができる。
他の例として、例えば、解析システム１０を、溶銑を精錬する転炉に対しても、類似の要領で適用することができる。転炉内は、高温の過酷な環境であるため、計測機器２１を用いて物理量を直接計測することが難しい。ここで、例えば、出湯される溶鋼や転炉内から排出される排ガス等を対象として計測機器２１により計測される物理量を、操業データとして取得する。製造状態解析部１２は、当該操業データに基づき、物理モデルを用いて、上吹き噴流の溶鋼面流速、転炉内の反応面積（つまり溶鋼の界面面積）、転炉内における地金の付着量、転炉の二次燃焼効率等の推定値を算出する。精錬完了後の溶鋼の状態（溶鋼に関する製品情報）は、製品情報取得部１３で得ることができる。相関解析部１４は、数値解析の結果であるこれらの推定値と、例えば精錬効率（脱炭速度）等の、精錬後の溶鋼に関する製品情報を用いて、統計解析を行う。操業条件制御部３０は、相関解析部１４による統計解析の結果に基づく、使用者又は管理者等の操作入力に応じて、転炉における操業条件を制御する。このようにして、解析システム１０によれば、過酷な環境により物理量の計測が難しい転炉においても、数値解析により推定値を算出し、推定値を用いて統計解析を行うことができる。なお、転炉では、投入された溶鋼の組成や温度にばらつきが生じることにより、精錬処理後の結果もばらつく場合があるため、蓄積された複数回の統計解析の結果に基づいて、操業条件を決定することにより、より高い精度で制御を行うことができる。
他の例として、例えば、解析システム１０は、金属等の物体を加熱する加熱炉に対しても、類似の要領で適用することができる。加熱炉では、例えばバーナーやラジアントチューブ等を用いて物体が加熱されるが、このとき加熱されている物体（以下「対象物体」ともいう）の温度分布を、計測機器２１を用いて直接計測することは難しい。しかしながら、解析システム１０を適用して数値解析を実行することによって、対象物体の温度分布を推定することができる。例えば、製造状態解析部１２は、操業データとして、対象物体が炉内に装入されたときの対象物体の温度及び炉内の温度、対象物体のサイズ、対象物体の材質、並びに外気温等を用いて、数値解析を実行し、対象物体の加熱時の温度分布を推定する。相関解析部１４は、数値解析の結果としての推定値と、加熱後の製品の品質とに基づいて、統計解析を行う。操業条件制御部３０は、統計解析の結果に基づく、使用者又は管理者等の操作入力に応じて、加熱炉における操業条件を制御する。加熱炉では、加熱の状態に応じて、加熱後の製品の組織形成状態が不良となる場合があるが、解析システム１０により数値解析及び統計解析を行うことで、組織形成状態に大きな影響を与える操業因子を特定しやすくなる。
他の例として、例えば、解析システム１０は、機械加工による成形を行う装置に対しても、類似の要領で適用することができる。例えば、機械加工による成形では、加工の対象となる物体（以下「被加工体」ともいう）が受ける応力及び歪を、計測機器２１を用いて直接計測することが難しく、被加工体の応力分布を計測することは、さらに困難である。しかしながら、解析システム１０を適用して数値解析を実行することによって、被加工体の応力分布を推定することができる。また、推定した応力分布と、加工後の被加工体の品質とに基づいて統計解析を行うことにより、加工処理において被加工体に加わる応力と加工後の製品の加工精度の相関を取ることができる。このような解析を行うことによって、例えば、加工の荷重、速度、加工で用いる工具のサイズ等を含む操業因子のうち、加工処理の品質に影響を与える操業因子を特定しやすくなる。
上述の例は、解析システム１０を適用可能な例の一部に過ぎない。解析システム１０は、上述の例以外の操業設備に対しても適用することができる。
（第２実施形態）
上記第１実施形態では、製造状態解析部１２が、物理モデルを用いて数値解析を実行し、相関解析部１４が、数値解析の結果と製品情報との相関関係を解析すると説明した。しかしながら、製造状態解析部１２及び相関解析部１４が実行する処理は、これに限られない。第２実施形態では、製造状態解析部１２及び相関解析部１４が、第１実施形態とは異なる他の処理を実行する場合の例について説明する。以下、第２実施形態に係る解析システムについて、第１実施形態と同様の点については適宜省略しながら、説明する。
図３は、本発明の第２実施形態に係る解析システム４０の概略構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、第２実施形態に係る解析システム４０は、操業データ取得部１１と、製造状態解析部１２と、製品情報取得部１３と、相関解析部１４と、解析結果記憶部１５と、解析結果出力部１６と、解析結果データベース１７とを備える。本実施形態において、操業データ取得部１１、製品情報取得部１３、解析結果記憶部１５、及び解析結果出力部１６の構成及び機能については、第１実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。解析結果データベース１７は、他の機能部と同一の情報処理装置に備えられていてもよく、他の機能部とは異なる情報処理装置に備えられていてもよい。
本実施形態に係る解析システム４０では、所定の物理量の稼動時の値に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係の解析処理が実行されるにあたり、事前に、解析結果データベース１７に数値解析の結果が格納される。解析結果データベース１７に格納される数値解析の結果は、製造設備２０の操業データに基づいて物理モデルを用いて実行した、所定の物理量についての数値解析の結果である。つまり、事前に、製造設備２０を稼動させ、このときの操業データに基づいて、解析システム４０又は他のコンピュータ装置等を用いて、物理モデルを用いて所定の物理量についての数値解析の処理が実行される。数値解析は、第１実施形態でも説明したように、例えば、差分法、有限要素法、有限体積法、粒子法、格子ボルツマン法、その他公知の数値解析手法が用いられてよい。
解析結果データベース１７には、複数の数値解析の結果が格納される。複数の数値解析の結果は、それぞれ異なる操業条件で製造設備２０を稼動させたときに取得された操業データに基づいて実行された数値解析の結果である。数値解析の結果は、多様な操業条件での稼動下で取得された操業データに基づいて行われたものであることが好ましい。これにより、解析結果データベース１７に、多様な条件化での数値解析の結果が格納される。このようにして、解析結果データベース１７には、製造設備２０の操業データに基づいて物理モデルを用いて実行した、所定の物理量についての数値解析の結果が、事前に格納されている。
本実施形態では、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を使用して、所定の物理量に関する情報を決定する。製造状態解析部１２は、所定の物理量に関する情報が、操業データ取得部１１が取得した操業データの稼動の状態を示すと推定される範囲となるような、任意の方法により、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を使用して、稼動時の値に関する情報を決定してよい。操業データ取得部１１が取得した操業データの稼動の状態を示すと推定される範囲は、操業データ取得部１１が取得した操業データの稼動時の物理量（数値）だけでなく、当該物理量から所定の範囲内の物理量（数値）を含む。稼動時の値に関する情報は、数値により示されるものであってよい。稼動時の値に関する情報は、数値範囲として示されるものであってよい。
例えば、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果のうち、操業データ取得部１１が取得した操業データの条件に最も近い条件下における数値解析の結果を、稼動時の値に関する情報として決定してよい。あるいは、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果のそれぞれに対して重み付けした演算を行い、当該演算の結果として得られた値を、稼動時の値に関する情報として決定してよい。重み付けは、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果のうち、操業データ取得部１１が取得した操業データの条件により近い条件下における数値解析の結果に対して、より大きな重みを付けることにより行うことができる。重み付けによる重みの大小は、係数により表される。従って、重み付けは、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果としての数値に対して、それぞれ所定の係数を乗じることにより行われる。稼動時の値に関する情報の決定方法は、ここに示した方法に限られない。
製造状態解析部１２は、決定した所定の物理量関する情報を、相関解析部１４に出力する。
相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した稼動時の値に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。このとき、第１実施形態と同様に、相関解析部１４は、必要に応じて、計測機器２１により計測されたデータを、操業データ取得部１１又は製造設備２０に設置された計測機器２１からさらに取得し、統計解析を実行してもよい。相関解析部１４により実行される相関関係の解析処理の詳細は、第１実施形態と同様であってよいため、ここでは詳細な説明については省略する。
図４は、図３の解析システム４０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図４のフローの開始時において、解析結果データベース１７には、あらかじめ、複数の数値解析の結果が格納されている。
図４のフローは、第１実施形態で説明した図２のフローと比較して、ステップＳ２が、ステップＳ１２に入れ替わっている点で異なり、他の点においては共通する。
具体的には、本実施形態では、製造状態解析部１２は、ステップＳ１で操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、稼動時の値に関する情報を決定する（ステップＳ１２）。製造状態解析部１２は、決定した所定の物理量に関する情報を、相関解析部１４に出力する。
相関解析部１４は、ステップＳ４において、統計解析を実行する。本実施形態では、具体的には、相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した稼動時の値に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。
本実施形態に係る解析システム４０によれば、解析結果データベース１７に、複数の数値解析の結果があらかじめ格納されており、相関関係の解析処理を実行する際には、第１実施形態で説明した数値解析が実行されず、代わりに、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、所定の物理量に関する情報が決定される。一般に、数値解析は計算の時間を要するが、本実施形態のように、数値解析の結果をあらかじめ解析結果データベース１７に格納し、相関関係の解析処理を実行する際に解析結果データベース１７を参照して処理を実行することにより、よりリアルタイムな相関関係の解析処理を実現することができる。
第２実施形態に係る解析システム４０も、上述した焼鈍炉、転炉、加熱炉、及び、機械加工による成形を行う装置等に対して適用することができる。
また、上記実施形態に係る解析システム１０は、製造設備２０の保全に応用することもできる。例えば、解析システム１０は、稼働後の製造設備２０の状態に関する情報（例えば、回転部品の回転数、部品が受ける荷重、負荷電流、稼働時間、等）を取得し、数値解析の結果と、稼働後の製造設備２０の状態に関する情報とに基づいて、統計解析を実行する。統計解析により、例えば製造設備２０の劣化に影響を与える操業因子を特定し得る。統計解析の結果に応じて、製造設備２０が劣化しにくい条件で、製造設備２０を稼働することができる。
以上、本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
１０ 解析システム
１１ 操業データ取得部
１２ 製造状態解析部
１３ 製品情報取得部
１４ 相関解析部
１５ 解析結果記憶部
１６ 解析結果出力部
１７ 解析結果データベース
２０ 製造設備
２１ 計測機器
３０ 操業条件制御部

Claims (9)

  1. 製造設備に取り付けられた計測機器から計測された操業データであって、前記製造設備の操業状態を含む操業データを取得する操業データ取得部と、
    前記製造設備によって製造された製品の状態を取得し、製品情報として出力する製品情報取得部と、
    前記操業データ取得部が取得した前記操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求め、前記物理量に関する情報として出力する製造状態解析部と、
    前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係であって、前記製品の品質を向上させる操業因子を特定し、特定した前記操業因子に関する前記製造設備の操業条件を自動的に設定するために用いられる前記相関関係を解析する相関解析部と、
    を備える、解析システム。
  2. 前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて前記所定の物理量について数値解析を実行し、実行した数値解析の結果を、前記物理量に関する情報として出力する、請求項１に記載の解析システム。
  3. 前記製造設備の操業データに基づいて物理モデルを用いてあらかじめ実行した、前記所定の物理量の数値解析の結果を格納する解析結果データベースをさらに備え、
    前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された前記数値解析の結果を使用して、前記物理量に関する情報を決定し、決定した前記物理量に関する情報を出力する、
    請求項１に記載の解析システム。
  4. 前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された複数の前記数値解析の結果のそれぞれに対して重み付けした演算を行うことによって、前記物理量に関する情報を決定する、請求項３に記載の解析システム。
  5. 前記相関解析部による相関関係の解析結果を記憶する解析結果記憶部をさらに備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の解析システム。
  6. 前記製品情報は、製品の品質に関する情報を含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の解析システム。
  7. 前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、それぞれ異なる独立した装置に搭載される、請求項１から６のいずれか一項に記載の解析システム。
  8. 前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、１つの装置に搭載される、請求項１から６のいずれか一項に記載の解析システム。
  9. 解析システムにより実行される解析方法であって、
    製造設備に取り付けられた計測機器から計測された操業データであって、前記製造設備の操業状態を含む操業データを取得するステップと、
    前記製造設備によって製造された製品の状態を取得するステップと、
    前記製品の状態を、製品情報として出力するステップと、
    前記取得した操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求めるステップと、
    前記所定の物理量を前記物理量に関する情報として出力するステップと、
    前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係であって、前記製品の品質を向上させる操業因子を特定し、特定した前記操業因子に関する前記製造設備の操業条件を自動的に設定するために用いられる前記相関関係を解析するステップと、
    を含む、解析方法。
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