JP7140073B2 - LEARNING MODEL GENERATION METHOD, DATABASE CONSTRUCTION METHOD, MILL SETUP SETTING METHOD, ROLLED MATERIAL MANUFACTURING METHOD, PROCESSING TARGET MANUFACTURING METHOD, AND LEARNING MODEL GENERATING DEVICE - Google Patents

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Description

本発明は、学習モデル生成方法、データベース構築方法、ミルセットアップ設定方法、圧延材の製造方法、処理対象の製造方法、及び学習モデル生成装置に関する。 The present invention relates to a learning model generation method, a database construction method, a mill setup setting method, a rolled material manufacturing method, a processing target manufacturing method, and a learning model generation apparatus.

複数の圧延スタンドを有するタンデム圧延機におけるミルセットアップは各圧延スタンドの出側における圧延材の板厚及び形状を定めるものであり、その設定値の最適化は安定操業や品質確保の観点から重要である。このような背景から、ミルセットアップ設定方法が種々提案されている。具体的には、特許文献1,2には、学習済みニューラルネットワークを用いてミルセットアップ設定値を算出する方法が記載されている。また、非特許文献1には、数式モデル(圧延モデル)を用いて逐次2次計画法による数値最適化を行ってミルセットアップ設定値を修正する方法が記載されている。 The mill setup in a tandem rolling mill with multiple rolling stands determines the strip thickness and shape of the rolled material on the delivery side of each rolling stand, and the optimization of the set values is important from the viewpoint of stable operation and quality assurance. be. Against this background, various mill setup setting methods have been proposed. Specifically, Patent Literatures 1 and 2 describe a method of calculating a mill set-up setting value using a trained neural network. In addition, Non-Patent Document 1 describes a method of correcting mill setup setting values by performing numerical optimization by sequential quadratic programming using a mathematical model (rolling model).

特開平5-38511号公報JP-A-5-38511 特開平8-90020号公報JP-A-8-90020

村上晃ほか、「冷間タンデム圧延機のパススケジュール最適化」、鉄と鋼、一般社団法人日本鉄鋼協会、2004年、Vol.90、No.11Akira Murakami et al., "Optimization of Pass Schedule for Cold Tandem Rolling Mill," Tetsu-to-Hagane, The Iron and Steel Institute of Japan, 2004, Vol. 90, No. 11 中井耕三ほか、「ミルセットアップモデル調整支援システム」、日立評論、日立評論社、1985年、Vol.67、No.4K. Nakai et al., "Mill Setup Model Adjustment Support System", Hitachi Hyoron, Hitachi Hyoronsha, 1985, Vol. 67, No. 4

特許文献1,2や非特許文献1に記載の方法は、大量の操業実績データに基づきミルセットアップ設定値を算出するという考え方に則っており、圧延能率の高低に関わらず全ての操業実績データが学習対象となっている。しかしながら、操業実績データの中には同様の製品を製造する場合であってもオペレータによってミルセットアップ設定値が異なるものが存在し、このミルセットアップ設定値の差が圧延能率の差となることがある。このため、特許文献1,2や非特許文献1に記載の方法によれば、圧延能率がオペレータ毎のばらつきに左右され、高い圧延能率を示す過去の操業実績を必ずしも再現できない場合がある。 The methods described in Patent Documents 1 and 2 and Non-Patent Document 1 are based on the concept of calculating mill setup setting values based on a large amount of operational performance data, and all operational performance data are available regardless of whether the rolling efficiency is high or low. are subject to learning. However, in the actual operation data, even if the same product is manufactured, there are some that have different mill setup setting values depending on the operator, and this difference in mill setup setting values may result in a difference in rolling efficiency. . Therefore, according to the methods described in Patent Literatures 1 and 2 and Non-Patent Literature 1, the rolling efficiency is affected by variations among operators, and past operation results indicating high rolling efficiency may not necessarily be reproduced.

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、所望の操業指標を満足する生産設備の設定値を出力する学習モデルを生成可能な学習モデル生成方法及び学習モデル生成装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、所望の操業指標を満足する操業実績データのデータベースを構築可能なデータベース構築方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、所望の操業指標を満足するミルセットアップ設定値を設定可能なミルセットアップ設定方法を提供することにある。さらに、本発明の他の目的は、所望の操業指標を満足させながら圧延材を製造可能な圧延材の製造方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、所望の操業指標を満足させながら処理対象を製造可能な処理対象の製造方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a learning model generating method and a learning model generating apparatus capable of generating a learning model that outputs setting values of production equipment that satisfy desired operation indices. is to provide Another object of the present invention is to provide a database construction method capable of constructing a database of operation performance data that satisfies desired operation indexes. Another object of the present invention is to provide a mill setup setting method capable of setting a mill setup set value that satisfies a desired operational index. Furthermore, another object of the present invention is to provide a method for producing a rolled material that can produce a rolled material while satisfying desired operational indices. Another object of the present invention is to provide a method for manufacturing an object to be treated, which is capable of producing an object to be treated while satisfying desired operational indices.

本発明に係る学習モデル生成方法は、生産設備の操業条件、該生産設備の操業指標となる変数の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記変数の予測値を出力とする前記変数の学習モデルを学習する第1学習ステップと、前記変数の学習モデルに前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記変数の予測値を算出し、該変数の予測値と実績値との比較に基づいて処理対象に対応する操業実績データを選択する選択ステップと、選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記設定値の予測値を出力とする前記設定値の学習モデルを学習する第2学習ステップと、を含むことを特徴とする。 The learning model generation method according to the present invention uses production facility operation performance data including the operating conditions of the production facility, the actual values of the variables that serve as the operation indicators of the production facility, and the actual values of the set values of the production facility. , a first learning step of learning a learning model of the variables that inputs the operating conditions and outputs predicted values of the variables; a selection step of calculating a predicted value of the variable and selecting operation result data corresponding to a processing target based on a comparison between the predicted value and the actual value of the variable; and a second learning step of learning a learning model of the setting value, in which a condition is input and a predicted value of the setting value is output.

本発明に係る学習モデル生成方法は、上記発明において、前記第1学習ステップは、前記生産設備において生産される製品の諸元毎に前記操業実績データを複数のグループに分類し、分類された各グループの操業実績データについて前記変数の学習モデルを生成するステップを含むことを特徴とする。 In the learning model generation method according to the present invention, in the above invention, the first learning step classifies the operation performance data into a plurality of groups for each specification of the product produced in the production facility, and generating a learning model of said variables for group operational performance data.

本発明に係る学習モデル生成方法は、上記発明において、前記操業指標は、前記生産設備の能率に関する指標であることを特徴とする。 The learning model generation method according to the present invention is characterized in that, in the above invention, the operation index is an index relating to the efficiency of the production equipment.

本発明に係るデータベース構築方法は、生産設備の操業条件、該生産設備の操業指標となる変数の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記変数の予測値を出力とするように学習された前記変数の学習モデルに対し、前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記変数の予測値を算出し、該変数の予測値と実績値との比較に基づいて前記操業実績データを分類して前記操業実績データのデータベースを作成するステップを含むことを特徴とする。 The database construction method according to the present invention uses production facility operation performance data including operating conditions of the production facility, actual values of variables that serve as operational indicators of the production facility, and actual values of set values of the production facility, A predicted value of the variable is calculated by inputting the operating condition included in the operation performance data to a learning model of the variable that has been learned to input the operating condition and output the predicted value of the variable. and classifying the operation result data based on the comparison between the predicted value and the actual value of the variable to create a database of the operation result data.

本発明に係るミルセットアップ設定方法は、本発明に係る学習モデル生成方法を用いて生成された圧延設備のミルセットアップ設定値の学習モデルに処理対象の圧延材の操業条件を入力することによりミルセットアップ設定値の予測値を算出し、算出されたミルセットアップ設定値の予測値に従って前記圧延設備のミルセットアップ設定値を設定するステップを含むことを特徴とする。 A mill setup setting method according to the present invention is a mill setup by inputting operating conditions for a rolled material to be processed into a learning model of mill setup setting values for rolling equipment generated using a learning model generating method according to the present invention. and calculating a predicted set value, and setting the mill setup set value of the rolling equipment according to the calculated predicted mill setup set value.

本発明に係るミルセットアップ設定方法は、圧延設備の操業条件、生産性の操業指標となる変数の実績値、及び該圧延設備のミルセットアップ設定値の実績値を含む圧延設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記変数の予測値を出力とするように学習された前記変数の学習モデルに対し、前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記変数の予測値を算出し、該変数の予測値と実績値との比較に基づいて処理対象の圧延材の生産性に寄与する操業実績データを選択する選択ステップと、選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記ミルセットアップ設定値の予測値を出力とするように学習された前記ミルセットアップ設定値の学習モデルに対し、前記処理対象の操業条件を入力することにより前記圧延設備のミルセットアップ設定値の予測値を算出し、算出されたミルセットアップ設定値の予測値に従って前記圧延設備のミルセットアップ設定値を設定する設定ステップと、を含むことを特徴とする。 The mill setup setting method according to the present invention uses the operation performance data of the rolling equipment including the operating conditions of the rolling equipment, the actual values of variables that serve as operational indicators of productivity, and the actual values of the mill setup setting values of the rolling equipment. input the operating conditions and output the predicted values of the variables by inputting the operating conditions included in the operation performance data into the learning model of the variables learned to output the predicted values of the variables. A selection step of selecting operation performance data that contributes to the productivity of the rolled material to be processed based on a comparison between the predicted value and the actual value of the variable, and using the selected operation performance data, the operation Mill setup setting of the rolling equipment by inputting the operating conditions to be processed to the learning model of the mill setup setting value that has been learned so as to input the conditions and output the predicted value of the mill setup setting value and a setting step of calculating a predicted value of the mill setup setting value and setting the mill setup setting value of the rolling equipment according to the calculated predicted value of the mill setup setting value.

本発明に係る圧延材の製造方法は、本発明に係るミルセットアップ設定方法に従って圧延設備を制御しながら圧延材を製造するステップを含むことを特徴とする。 A method for producing a rolled material according to the present invention is characterized by including a step of producing a rolled material while controlling rolling equipment according to the mill setup setting method according to the present invention.

本発明に係る処理対象の製造方法は、生産設備の操業条件、該生産設備の操業指標となる変数の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記変数の予測値を出力とするように学習された前記変数の学習モデルに対し、前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記変数の予測値を算出し、該変数の予測値と実績値との比較に基づいて処理対象に対応する操業実績データを選択する選択ステップと、選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記設定値の予測値を出力とするように学習された前記設定値の学習モデルに対し、処理対象の操業条件を入力することにより生産設備の設定値の予測値を算出し、算出された設定値の予測値に従って前記生産設備の設定値を設定する設定ステップと、設定された設定値に従って生産設備を制御しながら前記処理対象を製造するステップと、を含むことを特徴とする。 A method for manufacturing a target object according to the present invention uses operation performance data of a production facility including operating conditions of the production facility, actual values of variables serving as operation indicators of the production facility, and actual values of set values of the production facility. input the operating conditions and output the predicted values of the variables by inputting the operating conditions included in the operation performance data into the learning model of the variables learned to output the predicted values of the variables. a selection step of selecting operation result data corresponding to the object to be processed based on a comparison between the predicted value and the actual value of the variable; By inputting the operating conditions to be processed to the learning model of the setting value that has been learned to output the predicted value of the value, the predicted value of the setting value of the production equipment is calculated, and the calculated setting value The method is characterized by comprising a setting step of setting a setting value of the production equipment according to the predicted value, and a step of manufacturing the processing target while controlling the production equipment according to the set setting value.

本発明に係る学習モデル生成装置は、生産設備の操業条件、該生産設備の操業指標となる変数の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記変数の予測値を出力とする前記変数の学習モデルを学習する手段と、前記変数の学習モデルに前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記変数の予測値を算出し、該変数の予測値と実績値との比較に基づいて処理対象に対応する操業実績データを選択する手段と、選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記設定値の予測値を出力とする前記設定値の学習モデルを学習する手段と、を備えることを特徴とする。 A learning model generation device according to the present invention uses operation performance data of a production facility including operating conditions of the production facility, actual values of variables that serve as operation indicators of the production facility, and actual values of set values of the production facility. , means for learning a learning model of the variables that inputs the operating conditions and outputs predicted values of the variables; A means for calculating a predicted value and selecting operation result data corresponding to a processing target based on a comparison between the predicted value and the actual value of the variable, and inputting the operating conditions using the selected operation result data, and means for learning a learning model of the setting value that outputs a predicted value of the setting value.

本発明に係る学習モデル生成方法及び学習モデル生成装置によれば、所望の操業指標を満足する生産設備の設定値を出力する学習モデルを生成することができる。また、本発明に係るデータベース構築方法によれば、所望の操業指標を満足する操業実績データのデータベースを構築することができる。また、本発明に係るミルセットアップ設定方法によれば、所望の操業指標を満足するミルセットアップ設定値を設定することができる。さらに、本発明に係る圧延材の製造方法によれば、所望の操業指標を満足させながら圧延材を製造することができる。また、本発明に係る処理対象の製造方法によれば、所望の操業指標を満足させながら処理対象を製造することができる。 According to the learning model generation method and the learning model generation device according to the present invention, it is possible to generate a learning model that outputs setting values for production equipment that satisfy desired operation indices. Further, according to the database construction method of the present invention, it is possible to construct a database of operation result data that satisfies desired operation indexes. Further, according to the mill setup setting method of the present invention, it is possible to set the mill setup setting value that satisfies the desired operation index. Furthermore, according to the method for manufacturing a rolled material according to the present invention, it is possible to manufacture a rolled material while satisfying the desired operational index. Moreover, according to the manufacturing method of the object to be treated according to the present invention, the object to be treated can be produced while satisfying the desired operational index.

図1は、本発明の一実施形態である圧延制御システムの構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a rolling control system that is one embodiment of the present invention. 図2は、本発明の一実施形態である圧下率設定処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 2 is a flow chart showing the flow of the reduction rate setting process, which is one embodiment of the present invention.

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である圧延制御システムの構成及びその動作について説明する。 Hereinafter, the configuration and operation of a rolling control system that is an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

〔構成〕
まず、図1を参照して、本発明の一実施形態である圧延制御システムの構成について説明する。
〔Constitution〕
First, referring to FIG. 1, the configuration of a rolling control system that is an embodiment of the present invention will be described.

図1は、本発明の一実施形態である圧延制御システムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、本発明の一実施形態である圧延制御システム1は、複数の圧延スタンド2a~2eを有するタンデム圧延機を制御することにより鋼板Sを所望の板厚及び形状に圧延するシステムであり、ミルセットアップ設定計算装置3、プロセス計算機4、圧下位置制御装置5、及びシフト制御装置6を主な構成要素として備えている。 FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a rolling control system that is one embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, a rolling control system 1, which is one embodiment of the present invention, rolls a steel plate S to a desired thickness and shape by controlling a tandem rolling mill having a plurality of rolling stands 2a to 2e. The system comprises a mill setup setting calculator 3, a process calculator 4, a rollover position controller 5, and a shift controller 6 as main components.

ミルセットアップ設定計算装置3は、コンピュータ等の情報処理装置によって構成され、タンデム圧延機の過去の操業実績データが格納されている操業実績データデータベース(操業実績データDB)3aを備えている。本実施形態では、操業実績データは、鋼板Sの圧延条件、最高圧延速度等のタンデム圧延機の圧延能率を示す情報の実績値、及びミルセットアップ工程の設定値(ミルセットアップ設定値)の実績値に関する情報を含んでいる。また、鋼板Sの圧延条件に関する情報としては、鋼板Sの組成、板厚、板幅、鋼種、ロール諸元等を例示することができる。また、詳しくは後述するが、ミルセットアップ設定計算装置3は、鋼板Sの圧延条件を入力、ミルセットアップ設定値の予測値を出力とするミルセットアップモデルの学習、処理対象の鋼板Sのミルセットアップ設定値の算出、及び高能率データベースの構築を実行する。 The mill setup setting calculation device 3 comprises an information processing device such as a computer, and includes an operation performance data database (operation performance data DB) 3a in which past operation performance data of the tandem rolling mill is stored. In the present embodiment, the operation performance data includes the rolling conditions of the steel sheet S, the actual values of information indicating the rolling efficiency of the tandem rolling mill such as the maximum rolling speed, and the actual values of the set values of the mill setup process (mill setup set values). contains information about Further, as the information about the rolling conditions of the steel sheet S, the composition, thickness, width, steel type, roll specifications, etc. of the steel sheet S can be exemplified. Although details will be described later, the mill setup setting calculation device 3 inputs the rolling conditions of the steel plate S, learns a mill setup model that outputs the predicted value of the mill setup setting value, and sets the mill setup of the steel plate S to be processed. Calculation of values and construction of high-efficiency database are executed.

なお、上記ミルセットアップ工程とは、各圧延スタンドの圧下率の配分、前方張力、後方張力、ベンディング力、シフト量等のミルセットアップ設定値を鋼板Sの圧延条件に応じて設定するプロセスを意味する。ミルセットアップ工程では、例えば非特許文献2に記載されているようなフローに従って、各圧延スタンドの圧下率及び張力の設定に基づいて圧延荷重や圧延トルク等の予測計算を行い、走間板厚変更のための各圧延スタンドの圧下位置及びロール周速度を算出する。また、ミルセットアップ工程では、鋼板Sの品質(例えば板形状やオフゲージ)に影響の大きいベンディング力やシフト量の設定値を材料諸元や圧延荷重の予測値に基づいて決定し、適宜オペレータが手動で調整したものを最終的なミルセットアップ設定値とすることが一般的である。 The above-mentioned mill setup process means a process of setting mill setup set values such as reduction ratio distribution, front tension, rear tension, bending force, shift amount, etc. of each rolling stand according to the rolling conditions of the steel plate S. . In the mill setup process, for example, according to the flow described in Non-Patent Document 2, the rolling load, rolling torque, etc. are predicted and calculated based on the setting of the rolling reduction and tension of each rolling stand, and the running strip thickness is changed. Calculate the reduction position and roll peripheral speed of each rolling stand for. In addition, in the mill setup process, setting values for bending force and shift amount, which greatly affect the quality of steel plate S (for example, plate shape and off-gauge), are determined based on material specifications and predicted values of rolling load. It is common to use the value adjusted in 1 as the final mill set-up setting value.

プロセス計算機4は、処理対象の鋼板Sの圧延条件に関する情報をミルセットアップ設定計算装置3に出力すると共に、ミルセットアップ設定計算装置3によって算出された処理対象の鋼板Sのミルセットアップ設定値に従って各圧延スタンドの圧延スケジュールを計算する。そして、プロセス計算機4は、計算された圧延スケジュールに従って圧下位置制御装置5及びシフト制御装置6の動作を制御する。 The process computer 4 outputs information about the rolling conditions of the steel plate S to be processed to the mill setup setting calculation device 3, and performs each rolling according to the mill setup setting values of the steel plate S to be processed calculated by the mill setup setting calculation device 3. Calculate the rolling schedule for the stand. The process computer 4 then controls the operations of the roll position control device 5 and the shift control device 6 according to the calculated rolling schedule.

圧下位置制御装置5は、プロセス計算機4からの制御信号に従って、各圧延スタンドが備える一対のワークロールのギャップである圧下位置を制御することにより、各圧延スタンドの出側における処理対象の鋼板Sの板厚を目標厚に制御する。 The roll-down position control device 5 controls the roll-down position, which is the gap between the pair of work rolls provided in each rolling stand, in accordance with the control signal from the process computer 4, thereby controlling the rolling position of the steel sheet S to be processed on the delivery side of each rolling stand. Control the plate thickness to the target thickness.

シフト制御装置6は、プロセス計算機4からの制御信号に従って、各圧延スタンドが備える一対のワークロールのベンディング力及びシフト量を制御することにより、各圧延スタンドの出側における処理対象の鋼板Sの形状を目標形状に制御する。 The shift control device 6 controls the bending force and shift amount of the pair of work rolls provided in each rolling stand according to the control signal from the process computer 4, thereby controlling the shape of the steel sheet S to be processed on the delivery side of each rolling stand. is controlled to the target shape.

上述のように、鋼板Sの圧延条件が決まればミルセットアップ設定値が算出され、物理モデルや各種機械学習モデル等を用いてミルセットアップ設定値から各圧延スタンドの圧下位置や最高圧延速度等が算出される。この際、オペレータがミルセットアップ設定値を手動で調整することが多く、オペレータ間のミルセットアップ設定値のばらつきが大きい。この結果、物理モデルや各種機械学習モデル等を介して算出される値もオペレータ間でばらつき、圧延能率に差が生じる。 As described above, once the rolling conditions for the steel sheet S are determined, the mill setup setting values are calculated, and the reduction position, maximum rolling speed, etc. of each rolling stand are calculated from the mill setup setting values using physical models and various machine learning models. be done. At this time, the operator often manually adjusts the mill set-up value, and the mill set-up value varies greatly between operators. As a result, the values calculated through physical models, various machine learning models, etc. also vary among operators, resulting in differences in rolling efficiency.

そこで、本実施形態の圧延制御システム1では、ミルセットアップ設定計算装置3が、以下のようにしてミルセットアップ設定値を算出することにより、圧延能率に差が生じないようにミルセットアップ設定値を算出する。以下、図2に示すフローチャートを参照して、圧下率設定値を算出する際のミルセットアップ設定計算装置3の動作について説明する。なお、本実施形態では、圧下率設定値の算出処理(圧下率設定処理)について説明するが、張力等の圧下率以外のミルセットアップ設定値も同様にして算出できる。 Therefore, in the rolling control system 1 of the present embodiment, the mill setup setting calculation device 3 calculates the mill setup setting values as follows so as not to cause a difference in rolling efficiency. do. The operation of the mill setup setting calculation device 3 when calculating the rolling reduction setting value will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. In the present embodiment, the calculation process of the rolling reduction setting value (rolling reduction setting process) will be described, but the mill setup setting values other than the rolling reduction such as tension can be similarly calculated.

〔圧下率設定処理〕
図2は、本発明の一実施形態である圧下率設定処理の流れを示すフローチャートである。図2に示すフローチャートは、ミルセットアップ設定計算装置3に対してミルセットアップ設定値の設定指令が入力されたタイミングで開始となり、圧下率設定処理はステップS1の処理に進む。
[Reduction rate setting process]
FIG. 2 is a flow chart showing the flow of the reduction rate setting process, which is one embodiment of the present invention. The flowchart shown in FIG. 2 starts at the timing when a mill setup set value setting command is input to the mill setup setting calculation device 3, and the rolling reduction rate setting process proceeds to the process of step S1.

ステップS1の処理では、ミルセットアップ設定計算装置3が、操業実績データDB3a内に格納されている全ての操業実績データを用いて、鋼板Sの圧延条件を入力変数、タンデム圧延機の最高圧延速度の予測値を出力変数とする最高圧延速度の予測モデルを機械学習する。機械学習手法としては、ディープラーニング、ロジスティック回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク等を例示することができる。なお、この処理の際、ミルセットアップ設定計算装置3は、鋼板Sの諸元毎に操業実績データを複数のグループに分類し、分類された各グループの操業実績データについて最高圧延速度の予測モデルを学習してもよい。このような処理によれば、鋼板Sの諸元の違いに合わせて最高圧延速度の予測モデルを生成することができる。これにより、ステップS1の処理は完了し、圧下率設定処理はステップS2の処理に進む。 In the process of step S1, the mill setup setting calculation device 3 uses all the operation result data stored in the operation result data DB 3a to set the rolling condition of the steel plate S as an input variable and the maximum rolling speed of the tandem rolling mill. Machine-learning a prediction model for the maximum rolling speed with the predicted value as an output variable. Examples of machine learning techniques include deep learning, logistic regression analysis, decision trees, neural networks, and the like. In this process, the mill setup setting calculation device 3 classifies the operation result data into a plurality of groups for each specification of the steel plate S, and creates a maximum rolling speed prediction model for the classified operation result data of each group. You can learn. According to such a process, a prediction model of the maximum rolling speed can be generated according to the difference in specifications of the steel sheet S. As a result, the process of step S1 is completed, and the rolling reduction rate setting process proceeds to the process of step S2.

ステップS2の処理では、ミルセットアップ設定計算装置3が、操業実績データDB3a内に格納されている全ての操業実績データについて、ステップS1の処理において機械学習された最高圧延速度の予測モデルに鋼板Sの圧延条件を入力することにより、最高圧延速度の予測値を算出する。これにより、ステップS2の処理は完了し、圧下率設定処理はステップS3の処理に進む。 In the process of step S2, the mill setup setting calculation device 3 applies machine-learning in the process of step S1 to the prediction model of the maximum rolling speed for all the operation result data stored in the operation result data DB 3a. By inputting the rolling conditions, the predicted value of the maximum rolling speed is calculated. As a result, the process of step S2 is completed, and the rolling reduction rate setting process proceeds to the process of step S3.

ステップS3の処理では、ミルセットアップ設定計算装置3が、最高圧延速度の実績値がステップS2の処理によって算出された最高圧延速度の予測値よりも大きい操業実績データを選択する。なお、この処理の際、ミルセットアップ設定計算装置3は、選択された操業実績データを高能率データベース、選択されなかった操業実績データを低能率データベースに格納することによって、操業実績データのデータベースを構築してもよい。また、ステップS1~S3の処理は、必ずしも圧下率設定処理を実行する度毎に実行する必要はなく、例えば操業実績データが更新される度毎等の所定のタイミングで実行すればよい。これにより、ステップS3の処理は完了し、圧下率設定処理はステップS4の処理に進む。 In the processing of step S3, the mill setup setting calculation device 3 selects operation performance data in which the actual value of the maximum rolling speed is greater than the predicted value of the maximum rolling speed calculated in the processing of step S2. In this process, the mill setup setting calculation device 3 stores the selected operation result data in the high efficiency database and the unselected operation result data in the low efficiency database, thereby constructing the operation result data database. You may Further, the processing of steps S1 to S3 does not necessarily have to be executed each time the rolling reduction rate setting process is executed, but may be executed at a predetermined timing, such as each time the operation performance data is updated. As a result, the process of step S3 is completed, and the rolling reduction rate setting process proceeds to the process of step S4.

ステップS4の処理では、ミルセットアップ設定計算装置3が、ステップS3の処理において選択された操業実績データを用いて、鋼板Sの圧延条件を入力変数、圧下率設定値の予測値を出力変数とする圧下率設定値の予測モデルをオフライン又はオンラインで機械学習する。機械学習手法としては、ディープラーニング、ロジスティック回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク等を例示することができる。これにより、ステップS4の処理は完了し、圧下率設定処理はステップS5の処理に進む。 In the process of step S4, the mill setup setting calculation device 3 uses the operation performance data selected in the process of step S3 to set the rolling condition of the steel sheet S as an input variable and the predicted value of the reduction ratio as an output variable. Off-line or on-line machine learning of the prediction model of the reduction rate setting value. Examples of machine learning techniques include deep learning, logistic regression analysis, decision trees, neural networks, and the like. As a result, the process of step S4 is completed, and the rolling reduction rate setting process proceeds to the process of step S5.

ステップS5の処理では、ミルセットアップ設定計算装置3が、ステップS4の処理において機械学習された圧下率設定値の予測モデルに処理対象の鋼板Sの圧延条件を入力することにより、処理対象の鋼板Sについての圧下率設定値を算出する。そして、ミルセットアップ設定計算装置3は、算出された圧下率設定値の情報をプロセス計算機4に出力することにより、算出された圧下率設定値に従って各圧延スタンドの圧下率を制御する。これにより、ステップS5の処理は完了し、一連の圧下率設定処理は終了する。 In the process of step S5, the mill setup setting calculation device 3 inputs the rolling conditions of the steel sheet S to be processed to the prediction model of the rolling reduction set value machine-learned in the process of step S4. Calculate the reduction rate setting value for Then, the mill setup setting calculator 3 outputs information on the calculated rolling reduction set value to the process computer 4, thereby controlling the rolling reduction of each rolling stand according to the calculated rolling reduction setting value. As a result, the process of step S5 is completed, and the series of reduction rate setting processes is completed.

以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である圧下率設定処理では、ミルセットアップ設定計算装置3が、タンデム圧延機の操業実績データを用いて、鋼板Sの圧延条件を入力、最高圧延速度の予測値を出力とする最高圧延速度の予測モデルを学習し、最高圧延速度の予測モデルに操業実績データに含まれる鋼板Sの圧延条件を入力することにより最高圧延速度の予測値を算出し、最高圧延速度の予測値と実績値との比較に基づいて処理対象に対応する操業実績データを選択し、選択された操業実績データを用いて、鋼板Sの圧延条件を入力、圧下率設定値の予測値を出力とする圧下率設定値の予測モデルを学習する。このような処理によれば、最高圧延速度の予測値と実績値との比較に基づいて選択された操業実績データを学習対象とするので、全ての操業実績データを学習対象とした場合と比較して、所望の最高圧延速度を満足する圧下率設定値を出力する学習モデルを生成することができる。 As is clear from the above description, in the rolling reduction setting process, which is an embodiment of the present invention, the mill setup setting calculation device 3 uses the operation performance data of the tandem rolling mill to input the rolling conditions of the steel sheet S, A maximum rolling speed prediction model that outputs the maximum rolling speed prediction value is learned, and the maximum rolling speed prediction model is input with the rolling conditions of the steel plate S included in the operation performance data to obtain the maximum rolling speed prediction value. Calculate, select the actual operation data corresponding to the object to be processed based on the comparison between the predicted value and the actual value of the maximum rolling speed, and input the rolling conditions of the steel plate S using the selected operational result data, and the reduction rate Learn a prediction model of the reduction rate setting value that outputs the predicted value of the setting value. According to such a process, since the operation result data selected based on the comparison between the predicted value and the actual value of the maximum rolling speed is used as the learning target, compared with the case where all the operation result data are used as the learning target. can be used to generate a learning model that outputs a set reduction ratio that satisfies the desired maximum rolling speed.

以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。例えば、上記実施形態は本発明を圧延機の設定値計算に適用した例であるが、本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはなく、各種生産設備の設定値計算、特にオペレータによって操業指標が変化する各種生産設備の設定値計算に適用することができる。また、上記実施形態では、圧延能率の実績値に基づいて学習計算に用いる操業実績データを選択したが、欠陥個数、電力原単位、オフゲージ長等の製造歩留まりに関係する圧延能率以外の指標に基づいて学習計算に用いる操業実績データを選択してもよい。すなわち、本発明では、学習モデルから得られた変数の予測値を用い、大量な過去の操業実績データから生産性や品質等を向上させるのに必要な操業実績データを使って選択する。実施形態ではこの変数として生産性に着目した圧延速度を選択したが、品質向上や不良発生率等の製造上のメリットをもたらすための変数を適宜選択することが可能である。このように、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。 Although the embodiments to which the invention made by the present inventors is applied have been described above, the present invention is not limited by the descriptions and drawings forming a part of the disclosure of the present invention according to the present embodiments. For example, the above-described embodiment is an example in which the present invention is applied to the setting value calculation of a rolling mill, but the scope of application of the present invention is not limited to the above-described embodiment. It can be applied to the setting value calculation of various production equipment whose operation index changes depending on the situation. In the above embodiment, the actual operation data used for the learning calculation was selected based on the actual value of the rolling efficiency. You may select the operation result data used for learning calculation by using. That is, in the present invention, predicted values of variables obtained from a learning model are used to select operation performance data necessary for improving productivity, quality, etc. from a large amount of past operation performance data. In the embodiment, the rolling speed was selected as this variable with focus on productivity, but it is possible to appropriately select a variable for bringing about manufacturing merits such as quality improvement and defect rate. Thus, other embodiments, examples, operation techniques, etc. made by those skilled in the art based on this embodiment are all included in the scope of the present invention.

1 圧延制御システム
2a,2b,2c,2d,2e 圧延スタンド
3 ミルセットアップ設定計算装置
3a 操業実績データデータベース(操業実績データDB)
4 プロセス計算機
5 圧下位置制御装置
6 シフト制御装置
1 rolling control system 2a, 2b, 2c, 2d, 2e rolling stand 3 mill setup setting calculator 3a operation performance data database (operation performance data DB)
4 process computer 5 screw position control device 6 shift control device

Claims (8)

生産設備の操業条件、該生産設備の能率に関する指標の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記能率に関する指標の予測値を出力とする前記能率に関する指標の学習モデルを学習する第1学習ステップと、
前記能率に関する指標の学習モデルに前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記能率に関する指標の予測値を算出し、該能率に関する指標の予測値より実績値が大きい操業実績データを選択する選択ステップと、
選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記設定値の予測値を出力とする前記設定値の学習モデルを学習する第2学習ステップと、
を含むことを特徴とする学習モデル生成方法。
Using the operating conditions of the production equipment, the actual value of the index related to the efficiency of the production equipment, and the actual value of the setting value of the production equipment, input the operating conditions and the index of the efficiency a first learning step of learning a learning model of the efficiency index outputting a predicted value;
A predicted value of the efficiency index is calculated by inputting the operating conditions included in the operation result data into the learning model of the efficiency index , and operation result data having a larger actual value than the predicted value of the efficiency index is selected. a selection step to
a second learning step of learning a learning model of the set values using the selected operational performance data, the operating conditions being input and the predicted values of the set values being output;
A learning model generation method, comprising:
前記第1学習ステップは、前記生産設備において生産される製品の諸元毎に前記操業実績データを複数のグループに分類し、分類された各グループの操業実績データについて前記能率に関する指標の学習モデルを生成するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の学習モデル生成方法。 The first learning step classifies the operational performance data into a plurality of groups for each specification of the product produced in the production facility, and applies a learning model of the index related to efficiency to the operational performance data of each classified group. 2. The learning model generation method according to claim 1, further comprising the step of generating. 生産設備の操業条件、該生産設備の能率に関する指標の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記能率に関する指標の予測値を出力とするように学習された前記能率に関する指標の学習モデルに対し、前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記能率に関する指標の予測値を算出し、該能率に関する指標の予測値より実績値が大きい操業実績データを分類して前記操業実績データのデータベースを作成するステップを含むことを特徴とするデータベース構築方法。 Using the operating conditions of the production equipment, the actual value of the index related to the efficiency of the production equipment, and the actual value of the setting value of the production equipment, input the operating conditions and the index of the efficiency A predicted value of the efficiency index is calculated by inputting operating conditions included in the operation result data into a learning model of the efficiency index that has been learned to output the predicted value, and the efficiency index is calculated. A database construction method, comprising the step of classifying operation result data having an actual value larger than a predicted value of and creating a database of the operation result data. 請求項1又は2に記載の学習モデル生成方法を用いて生成された圧延設備のミルセットアップ設定値の学習モデルに処理対象の圧延材の操業条件を入力することによりミルセットアップ設定値の予測値を算出し、算出されたミルセットアップ設定値の予測値に従って前記圧延設備のミルセットアップ設定値を設定するステップを含むことを特徴とするミルセットアップ設定方法。 By inputting the operating conditions of the rolled material to be processed into the learning model of the mill setup setting values of the rolling equipment generated using the learning model generation method according to claim 1 or 2 , the predicted value of the mill setup setting value is calculated. calculating and setting the mill setup settings for the rolling equipment in accordance with the calculated predicted values of the mill setup settings. 圧延設備の操業条件、該圧延設備の圧延能率に関する指標の実績値、及び該圧延設備のミルセットアップ設定値の実績値を含む圧延設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記圧延能率に関する指標の予測値を出力とするように学習された前記圧延能率に関する指標の学習モデルに対し、前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記圧延能率に関する指標の予測値を算出し、該圧延能率に関する指標の予測値より実績値が大きい、処理対象の圧延材の生産性に寄与する操業実績データを選択する選択ステップと、
選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記ミルセットアップ設定値の予測値を出力とするように学習された前記ミルセットアップ設定値の学習モデルに対し、前記処理対象の操業条件を入力することにより前記圧延設備のミルセットアップ設定値の予測値を算出し、算出されたミルセットアップ設定値の予測値に従って前記圧延設備のミルセットアップ設定値を設定する設定ステップと、
を含むことを特徴とするミルセットアップ設定方法。
Using the operating conditions of the rolling equipment, the actual value of the index related to the rolling efficiency of the rolling equipment , and the actual value of the mill setup setting value of the rolling equipment, the operating conditions are input, and the rolling Calculate the predicted value of the index of rolling efficiency by inputting the operating conditions included in the operation result data into the learning model of the index of rolling efficiency that has been learned to output the predicted value of the index of efficiency. a selection step of selecting operation performance data that contributes to the productivity of the rolled material to be processed , the actual value being larger than the predicted value of the index related to the rolling efficiency ;
Using the selected operation performance data, the operating conditions to be processed are applied to the learning model of the mill setup setting values that has been learned to input the operating conditions and output the predicted values of the mill setup setting values. a setting step of calculating a predicted value of the mill setup setting value of the rolling equipment by inputting and setting the mill setup setting value of the rolling equipment according to the calculated predicted value of the mill setup setting value;
A mill setup setting method comprising:
請求項又はに記載のミルセットアップ設定方法に従って圧延設備を制御しながら圧延材を製造するステップを含むことを特徴とする圧延材の製造方法。 A method for manufacturing a rolled material, comprising the step of manufacturing a rolled material while controlling rolling equipment according to the mill setup setting method according to claim 4 or 5 . 生産設備の操業条件、該生産設備の能率に関する指標の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記能率に関する指標の予測値を出力とするように学習された前記能率に関する指標の学習モデルに対し、前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記能率に関する指標の予測値を算出し、該能率に関する指標の予測値より実績値が大きい操業実績データを選択する選択ステップと、
選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記設定値の予測値を出力とするように学習された前記設定値の学習モデルに対し、処理対象の操業条件を入力することにより生産設備の設定値の予測値を算出し、算出された設定値の予測値に従って前記生産設備の設定値を設定する設定ステップと、
設定された設定値に従って生産設備を制御しながら前記処理対象を製造するステップと、
を含むことを特徴とする処理対象の製造方法。
Using the operating conditions of the production equipment, the actual value of the index related to the efficiency of the production equipment, and the actual value of the setting value of the production equipment, input the operating conditions and the index of the efficiency A predicted value of the efficiency index is calculated by inputting operating conditions included in the operation result data into a learning model of the efficiency index that has been learned to output the predicted value, and the efficiency index is calculated. A selection step of selecting operation performance data whose actual value is larger than the predicted value of
By inputting the operating conditions to be processed to the learning model of the setting values that has been learned to input the operating conditions and output the predicted values of the setting values using the selected operation performance data a setting step of calculating a predicted value of the setting value of the production equipment and setting the setting value of the production equipment according to the calculated predicted value of the setting value;
a step of manufacturing the processing target while controlling the production equipment according to the set values;
A method of manufacturing an object to be processed, comprising:
生産設備の操業条件、該生産設備の能率に関する指標の実績値、及び該生産設備の設定値の実績値を含む生産設備の操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記能率に関する指標の予測値を出力とする前記能率に関する指標の学習モデルを学習する手段と、
前記能率に関する指標の学習モデルに前記操業実績データに含まれる操業条件を入力することにより前記能率に関する指標の予測値を算出し、該能率に関する指標の予測値より実績値が大きい操業実績データを選択する手段と、
選択された操業実績データを用いて、前記操業条件を入力、前記設定値の予測値を出力とする前記設定値の学習モデルを学習する手段と、
を備えることを特徴とする学習モデル生成装置。
Using the operating conditions of the production equipment, the actual value of the index related to the efficiency of the production equipment, and the actual value of the setting value of the production equipment, input the operating conditions and the index of the efficiency means for learning a learning model of the efficiency index that outputs a predicted value;
A predicted value of the efficiency index is calculated by inputting the operating conditions included in the operation result data into the learning model of the efficiency index , and operation result data having a larger actual value than the predicted value of the efficiency index is selected. means to
means for learning a learning model for the set values using the selected operational performance data, the operating conditions being input and the predicted values of the set values being output;
A learning model generation device characterized by comprising:
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