JP7384182B2 - Abnormality diagnosis method, model update method, and abnormality diagnosis device - Google Patents
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Description
本開示は、異常診断方法、モデル更新方法及び異常診断装置に関する。本開示は、特に、製造プロセスなどの状態を監視して、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を推定する異常診断方法及び異常診断装置に関する。また、本開示は、特に、製造プロセスなどで使用されるモデルを、異常の発生が推定されたタイミングで更新するモデル更新方法に関する。 The present disclosure relates to an abnormality diagnosis method, a model update method, and an abnormality diagnosis apparatus. The present disclosure particularly relates to an abnormality diagnosing method and an abnormality diagnosing apparatus that monitor the state of a manufacturing process or the like and estimate equipment where an abnormality has occurred and when the abnormality has occurred. Further, the present disclosure particularly relates to a model updating method for updating a model used in a manufacturing process or the like at a timing when an abnormality is estimated to occur.
従来から製造プロセスなどで異常状態を診断する方法が提案されている。従来のプロセス操業監視は、例えば特許文献1及び特許文献2のように、予測モデルを構築し、予測モデルによる予測と現在の状態との誤差を逸脱度として評価するものである。
BACKGROUND ART Conventionally, methods for diagnosing abnormal conditions in manufacturing processes and the like have been proposed. Conventional process operation monitoring, for example as in
ここで、製造プロセスなどの異常検知を行う場合には、上記の予測モデルを正常な状態を学習して作成して、逸脱具合から異常と診断する。しかし、製造プロセスなどの状態が正常であるが、設備の変更(例えばメンテナンス及び修理など)があった場合に、学習した正常状態から逸脱していると診断する問題が生じている。設備の変更があった場合に、直ちに予測モデルを更新する対応があり得るが、例えば日常的に行われるメンテナンスのたびに予測モデルを更新することは現実的ではない。また、設備を調整した結果、調整前後でどちらの状態が正常であるのか判断するのが難しいことがある。 Here, when detecting an abnormality in a manufacturing process or the like, the above-mentioned predictive model is created by learning the normal state, and an abnormality is diagnosed based on the degree of deviation. However, when the state of a manufacturing process or the like is normal, but there is a change in equipment (for example, maintenance and repair), a problem arises in which it is diagnosed that the state has deviated from the learned normal state. Although it is possible to immediately update the prediction model when there is a change in equipment, it is not practical to update the prediction model every time maintenance is performed on a daily basis, for example. Further, as a result of adjusting equipment, it may be difficult to determine which state is normal before or after the adjustment.
以上の問題を解決すべくなされた本開示の目的は、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を高精度に推定できる、異常診断方法及び異常診断装置を提供することにある。また、本開示の別の目的は、製造プロセスなどで用いられるモデルを適切なタイミングで更新可能なモデル更新方法を提供することにある。 An object of the present disclosure, which was made to solve the above problems, is to provide an abnormality diagnosing method and an abnormality diagnosing device that can estimate with high precision the equipment in which the abnormality has occurred and the time in which the abnormality has occurred. Another object of the present disclosure is to provide a model update method that allows models used in manufacturing processes and the like to be updated at appropriate timing.
本開示の一実施形態に係る異常診断方法は、
複数の期間を設定する期間設定ステップと、
互いに類似する複数の設備のそれぞれについて、前記複数の期間のそれぞれにおいて、設備の稼働に関するデータを測定するデータ測定ステップと、
前記複数の設備と前記複数の期間との組み合わせ毎に、測定された前記データの分布を計算する分布計算ステップと、
複数の前記分布の間の統計的な差異を計算する統計的差異計算ステップと、
前記統計的な差異に基づいて異常が発生した設備及び前記異常が発生した時期を推定する異常推定ステップと、を含む。
An abnormality diagnosis method according to an embodiment of the present disclosure includes:
a period setting step for setting multiple periods;
a data measurement step of measuring data regarding the operation of the equipment in each of the plurality of periods for each of the plurality of equipment that is similar to each other;
a distribution calculation step of calculating the distribution of the measured data for each combination of the plurality of facilities and the plurality of periods;
a statistical difference calculation step of calculating a statistical difference between a plurality of said distributions;
The method includes an abnormality estimation step of estimating the equipment where the abnormality has occurred and the time when the abnormality has occurred based on the statistical difference.
本開示の一実施形態に係るモデル更新方法は、
上記に記載の異常診断方法によって推定される異常の発生の有無を取得し、異常の発生があると推定されて、かつ、推定内容に正常範囲内もデータ異常も示されていない場合に、前記複数の設備の操業に用いられるモデルを更新する。
A model update method according to an embodiment of the present disclosure includes:
Obtain the presence or absence of an abnormality estimated by the abnormality diagnosis method described above, and when it is estimated that an abnormality has occurred, and the estimation contents do not indicate that it is within the normal range or that the data is abnormal, Update models used to operate multiple facilities.
本開示の一実施形態に係る異常診断装置は、
複数の期間を設定する期間設定部と、
互いに類似する複数の設備のそれぞれについて、前記複数の期間のそれぞれにおいて、設備の稼働に関するデータを測定するデータ測定部と、
前記複数の設備と前記複数の期間との組み合わせ毎に、測定された前記データの分布を計算する分布計算部と、
複数の前記分布の間の統計的な差異を計算する統計的差異計算部と、
前記統計的な差異に基づいて異常が発生した設備及び前記異常が発生した時期を推定する異常推定部と、を備える。
An abnormality diagnosis device according to an embodiment of the present disclosure includes:
a period setting section for setting multiple periods;
a data measurement unit that measures data regarding the operation of the equipment in each of the plurality of periods for each of the plurality of equipment that are similar to each other;
a distribution calculation unit that calculates a distribution of the measured data for each combination of the plurality of facilities and the plurality of periods;
a statistical difference calculation unit that calculates a statistical difference between a plurality of the distributions;
The apparatus includes an abnormality estimating unit that estimates the equipment in which the abnormality has occurred and the time when the abnormality has occurred based on the statistical difference.
本開示によれば、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を高精度に推定できる、異常診断方法及び異常診断装置を提供することができる。また、本開示によれば、製造プロセスなどで用いられるモデルを適切なタイミングで更新可能なモデル更新方法を提供することができる。 According to the present disclosure, it is possible to provide an abnormality diagnosing method and an abnormality diagnosing device that can estimate with high accuracy the equipment where the abnormality has occurred and the time when the abnormality has occurred. Further, according to the present disclosure, it is possible to provide a model updating method that can update a model used in a manufacturing process or the like at an appropriate timing.
以下、図面を参照して本開示の一実施形態に係る異常診断方法、モデル更新方法及び異常診断装置が説明される。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An abnormality diagnosis method, model update method, and abnormality diagnosis apparatus according to an embodiment of the present disclosure will be described below with reference to the drawings.
(異常診断装置)
図1は本実施形態に係る異常診断装置10の構成例を示す図である。異常診断装置10は、通信部11と、記憶部12と、制御部13と、表示部14と、を備える。制御部13は、期間設定部21と、データ測定部22と、分布計算部23と、統計的差異計算部24と、異常推定部25と、を備える。異常診断装置10の各構成要素の詳細については後述する。
(Abnormality diagnosis device)
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an
異常診断装置10は製造プロセスの異常検知を行う。本実施形態において、製造プロセスは鉄鋼業の連続鋳造プロセスであるが、これに限定されない。本実施形態において、異常診断装置10は、連続鋳造プロセスを管理するプロセスコンピュータを含む上位システムと通信して、必要な連続鋳造プロセスにおける設備の測定値、操業パラメータなどを取得する。別の例として、異常診断装置10はプロセスコンピュータ又は上位システムの一部であってよい。
The
図2は、異常診断装置10が対象とする製造プロセスの設備の一例である連続鋳造機を示す図である。連続鋳造機はスラブを鋳造する。連続鋳造機において、モールドから分岐する複数のストランドが設けられることがある。プロセスコンピュータによってストランドにおけるピンチロールの回転速度が制御されて溶鋼が引き抜かれる。異常診断装置10は、互いに類似する複数の設備のそれぞれについて、設備の稼働に関するデータを測定する。本実施形態において、異常診断装置10は第1の設備31及び第2の設備32をデータ測定の対象とする。具体的に述べると、図2に示すように、第1の設備31が一方のストランドであって、第2の設備32が他方のストランドである。ここで、異常診断装置10が測定対象とする互いに類似する複数の設備の数は2つに限定されず、3つ以上であってよい。
FIG. 2 is a diagram showing a continuous casting machine, which is an example of equipment for a manufacturing process targeted by the
通信部11は、有線又は無線により通信するためのインタフェースの機能を有する。通信部11は、プロセスコンピュータ又は上位システムに対して、必要なデータ及び信号を送受信する。例えば、異常診断装置10は、通信部11によって第1の設備31及び第2の設備32のピンチロールを駆動する電流値を測定させる信号を送信し、通信部11によって測定されたデータを受信する。通信部11によって行われる通信方式は、有線通信規格であってよいし、無線通信規格であってよい。例えば無線通信規格は3G、4G、及び5G等のセルラーフォンの通信規格を含んでよい。また、例えば無線通信規格は、IEEE802.11及びBluetooth(登録商標)等を含んでよい。通信部11は、これらの通信規格の1つ又は複数をサポートすることができる。
The communication unit 11 has an interface function for wired or wireless communication. The communication unit 11 transmits and receives necessary data and signals to and from the process computer or host system. For example, the
記憶部12は、各種の情報を記憶するメモリとしての機能を有してよい。記憶部12は、例えば制御部13において実行されるプログラム、制御部13において実行される処理で用いられるデータ及び処理の結果などを記憶してよい。また、記憶部12は、制御部13のワークメモリとして機能してよい。記憶部12は、例えば半導体メモリ等により構成することができるが、これに限定されず、任意の記憶装置とすることができる。例えば、記憶部12は後述の制御部13として用いられるプロセッサの内部メモリであってよいし、制御部13からアクセス可能なハードディスクドライブ(HDD)であってよい。
The
本実施形態において、記憶部12は、後述する複数の期間、設備の稼働に関するデータ、データの分布及び分布間の統計的な差異などの中間データ、複数の統計的な差異の大小判定の結果の組み合わせと推定される異常との対応表などを記憶する。
In the present embodiment, the
制御部13は、異常診断装置10を構成する各機能部及び異常診断装置10の全体を制御及び管理する。制御部13は、種々の機能を制御及び管理するために、例えばCPU(Central Processing Unit)のような少なくとも1つのプロセッサを含んで構成される。制御部13は、1つのプロセッサで構成されてよいし、複数のプロセッサで構成されてよい。制御部13を構成するプロセッサは、記憶部12からプログラムを読みだして実行することによって、期間設定部21、データ測定部22、分布計算部23、統計的差異計算部24及び異常推定部25として機能してよい。
The
期間設定部21は複数の期間を設定する。複数の期間は、例えば2つの期間であるが、3つ以上の期間であってよい。本実施形態において、期間設定部21は期間Pと期間Qとを設定する。期間Qは期間Pよりも後の期間であるが、一部が重複していてよい。期間Pと期間Qとは、例えば第1の設備31及び第2の設備32の少なくとも一方で修理、交換、メンテナンス又は実稼働の開始などの設備に関するイベントが生じた前後で設定されてよい。設備に関するイベントは、定期的な管理のための一定期間の空白(不稼働期間)を含んでよい。また、期間Pと期間Qとは同じ長さの期間でなくてよい。例えば期間Pが期間Qより長くてよいし、短くてよい。また、期間Pは設備のシミュレーションを動作させた期間であって、期間Qは実際の設備を稼働させた期間であってよい。
The
データ測定部22は、互いに類似する複数の設備のそれぞれについて、複数の期間のそれぞれにおいて、設備の稼働に関するデータを測定する。本実施形態において、データ測定部22は、第1の設備31及び第2の設備32のそれぞれについて、期間Pと期間Qとにおける設備の稼働に関するデータを、プロセスコンピュータを介して測定する。設備の稼働に関するデータは、設備の稼働状況を示すデータであればよく、特に限定されない。例えば、設備の稼働に関するデータは、ピンチロールを駆動する電流値、回転速度などであってよい。
The
データ測定部22は、複数の設備と複数の期間との組み合わせ毎に、複数のデータを測定する。データの数は限定されないが、上記の組み合わせにおける特徴を示す確率密度関数が得られる程度に多くのデータが必要である。本実施形態において、データ測定部22は、表1に示すデータ群P1、P2、Q1及びQ2を測定する。データ測定部22は、測定したデータを、複数の設備と複数の期間との組み合わせ毎に、記憶部12に蓄積させてよい。つまり、データ群P1、P2、Q1及びQ2は記憶部12に記憶されてよい。
The
ここで、データ群P1及びP2の少なくとも一方がシミュレーション値又は経験的に定めた理想の状態(実測値でない計算値)であってよい。また、第1の設備31のデータ群(データ群P1及びQ1の少なくとも一方)又は第2の設備32のデータ群(データ群P2及びQ2の少なくとも一方)が、シミュレーション値又は理想の状態(実績値でない計算値)であってよい。 Here, at least one of the data groups P 1 and P 2 may be a simulation value or an empirically determined ideal state (a calculated value that is not an actual measurement value). Further, the data group of the first equipment 31 (at least one of the data groups P 1 and Q 1 ) or the data group of the second equipment 32 (at least one of the data groups P 2 and Q 2 ) is a simulation value or an ideal value. It may be a state (a calculated value that is not an actual value).
分布計算部23は、複数の設備と複数の期間との組み合わせ毎に、測定されたデータの分布を計算する。分布計算部23は、記憶部12から記憶されたデータ群P1、P2、Q1及びQ2を読み出してよい。分布計算部23は、データ群P1、P2、Q1及びQ2のそれぞれについて、少なくとも確率密度関数を含む統計的なデータの分布を計算する。分布計算部23は、確率密度関数を得るために、データ群P1、P2、Q1及びQ2のそれぞれについて、平均値及び標準偏差などを計算してよい。分布計算部23は、このような計算したデータの分布を、中間データとして記憶部12に記憶させてよい。
The distribution calculation unit 23 calculates the distribution of measured data for each combination of a plurality of facilities and a plurality of periods. The distribution calculation unit 23 may read the stored data groups P 1 , P 2 , Q 1 and Q 2 from the
統計的差異計算部24は複数の分布の間の統計的な差異を計算する。統計的差異計算部24は、記憶部12から記憶されたデータ群P1、P2、Q1及びQ2の分布のデータを読み出してよい。本実施形態において、統計的差異計算部24は、表2に示される式を用いて、データ群P1、P2、Q1及びQ2について4つの統計的な差異を計算する。第1から第4の統計的な差異のそれぞれの意味は表2の通りである。
The statistical
上記のDJSは、JS情報量(Jensen-Shannon divergence)の計算を示す。ただし、統計的差異計算部24は、JS情報量に代えて、ヒストグラムインタセクション(Histgram Intersection)、KL情報量(Kullback-Leibler divergence)、L1ノルム又はL2ノルムなどを用いてよい。つまり、統計的差異計算部24が実行する統計的な差異の計算は、特定の演算に限定されず、分布間の差異を測ることができるいずれかの演算であればよい。
The above D JS indicates the calculation of JS information amount (Jensen-Shannon divergence). However, the statistical
ここで、データ群P1、P2、Q1及びQ2については、正規分布として扱うことができる場合について、統計的差異の計算例を示す。データの分布は正規分布以外であってよい。正規分布の場合、確率密度関数は下記の式(1)のp(x)で表すことができ、平均μ、分散σ2を計算することで得られる。 Here, regarding the data groups P 1 , P 2 , Q 1 and Q 2 , an example of calculating the statistical difference will be shown in the case where they can be treated as normal distributions. The data distribution may be other than normal distribution. In the case of normal distribution, the probability density function can be expressed as p(x) in the following equation (1), and can be obtained by calculating the mean μ and variance σ 2 .
本実施形態において、統計的差異計算部24は、確率分布の差異を計る指標として対称性を有するJS情報量を用いる。JS情報量はKL情報量をもとに計算される。KL情報量は下記の式(2)のDKLで表される。JS情報量は下記の式(3)で表される。
In this embodiment, the statistical
統計的差異計算部24は計算した分布間の統計的な差異を、中間データとして記憶部12に記憶させてよい。
The statistical
異常推定部25は、複数の統計的な差異から統計指標を計算し、統計指標に基づいて異常の発生の有無を推定する。本実施形態において、複数の統計的な差異は上記の第1から第4の統計的な差異である。異常推定部25は、記憶部12から記憶された第1から第4の統計的な差異のデータを読み出してよい。本実施形態において、統計指標は複数の統計的な差異の平均値であって、式(4)のSで表される。
The
異常推定部25は、統計指標が閾値(以下、統計指標閾値と称される)を超える場合に異常があると推定する。統計指標閾値は、第1から第4の統計的な差異の少なくとも1つが大きいことを検出できるように設定される。例えば統計指標閾値は、異常が発生していない状態で測定された同じ製造プロセスにおける第1から第4の統計的な差異に基づいてあらかじめ設定されてよい。
The
ここで、統計指標は上記の式(4)と異なる式で算出されてよい。例えば第1から第4の統計的な差異のそれぞれの項について、重み付け係数が付された式が用いられてよい。 Here, the statistical index may be calculated using a formula different from the above formula (4). For example, for each of the first to fourth statistical difference terms, a formula with a weighting coefficient may be used.
また、異常推定部25は、統計的な差異に基づいて異常が発生した設備及び異常が発生した時期を推定する。異常推定部25は、統計指標に基づいて異常の発生があると推定した場合に、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を推定してよい。換言すれば、異常推定部25は、統計指標に基づいて異常の発生がないと推定した場合に、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を推定しなくてよい。異常推定部25は、複数の統計的な差異(第1から第4の統計的な差異)をそれぞれの閾値と比較して大小判定を実行する。このとき、第1から第4の統計的な差異について、閾値は同じ値(一例として0.5)であってよいし、それぞれ異なる閾値が用いられてよい。そして、異常推定部25は、大小判定の結果の組み合わせを用いて、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を推定する。異常推定部25は、この推定において、表3に示される対応表を用いてよい。対応表は、複数の統計的な差異の大小判定の結果の組み合わせと推定される異常とを対応させたデータである。
Furthermore, the
異常推定部25は、例えばケース6に該当する場合に、第1の設備31に期間Pで異常が発生したと推定する。ケース6においては、第1の統計的な差異(DJS(P1||Q1))が大きいことから、期間Pにおける第1の設備31又は第2の設備32に異常が発生したと考えられる。ここで、第3の統計的な差異(DJS(P1||P2))が大きいのに対し、第2の統計的な差異(DJS(P2||Q2))及び第4の統計的な差異(DJS(Q1||Q2))が小さいことから、異常が発生したのは第2の設備32でなく第1の設備31と推定される。また、異常推定部25は、ケース1、ケース14、ケース15及びケース16に該当する場合に、統計指標に基づく異常の発生があるとした推定が誤りであったとして、データの再測定などを実行することができる。異常推定部25は、統計指標に基づく異常の発生の有無及び表3に示される推定される異常の内容を含む推定結果を、表示部14に出力して表示させることができる。
The
表示部14は、制御部13の制御に従って、異常の発生に関する推定結果を表示する。表示部14は、液晶ディスプレイ(Liquid Crystal Display)又は有機ELパネル(Organic Electro-Luminescence Panel)などの表示装置であってよい。
The
(モデル更新方法)
製造プロセスのオペレータは、表示部14に表示される異常の発生及び異常の内容を確認した場合に、異常の内容に応じて操業条件を変更してよい。ここで、一般に、製造プロセスにおいては、シミュレーションを利用して最適な操業条件を決定するために設備がモデル化されている。設備の修理などがあった場合に、このようなモデルを更新するか否かについて判断がしにくいことがある。また、設備を調整した結果、調整前後でどちらの状態が正常であるのか判断するのが難しいことがある。
(Model update method)
When the operator of the manufacturing process confirms the occurrence of an abnormality and the details of the abnormality displayed on the
上記のように、異常診断装置10は、互いに類似する複数の設備と複数の期間との組み合わせ毎に取得されたデータの分布について、分布の間の統計的な差異を計算することによって、表3に示すように異常が発生した設備及び異常が発生した時期を高精度に推定できる。そのため、製造プロセスのオペレータは、表示部14に表示される異常の発生及び異常の内容を確認して、適切なタイミングでモデルを更新可能である。ここで、このようなモデルの更新処理は、例えばプロセスコンピュータによって自動的に実行されてよい。すなわち、製造プロセスなどにおける設備のモデルを管理するプロセスコンピュータなどの装置は、異常診断装置10によって推定される異常の発生の有無を取得し、異常の発生があると推定されている場合に、操業に用いられるモデルを更新するモデル更新方法を実行してよい。ただし、表3に示すように、推定内容(表3における「推定される異常」)に正常範囲内であると推定されること、及び、データ異常と推定されること、が示されることがある。プロセスコンピュータなどの装置は、異常の発生があると推定されて、かつ、推定内容に正常範囲内もデータ異常も示されていない場合に、設備のモデルを更新してよい。また、モデル更新方法において、プロセスコンピュータなどの装置は、異常診断装置10によって推定された異常の内容に基づいて、設備の調整等の前後でどちらの状態が正常であるのかを判定して、正しくモデルを更新可能である。
As described above, the
モデルが機械学習モデルの場合に、プロセスコンピュータなどの装置は、例えば異常診断装置10によって異常でないと判定される期間におけるデータを新たな学習用データとして機械学習することで、モデルを更新してよい。モデルが数式モデルの場合に、プロセスコンピュータなどの装置は、例えば異常診断装置10によって異常でないと判定される期間におけるデータに合致するように数式における数値を調整することで、モデルを更新してよい。ここで、例えば表3のケース8及びケース12のように、正常範囲内と推定される場合に、プロセスコンピュータなどの装置は、モデルの更新を実行しなくてよい。このように、推定された異常の内容に基づいてモデルの更新の実行を判定することによって、日常的に行われるメンテナンスのたびに予測モデルを更新するといった事態を回避することができる。
When the model is a machine learning model, a device such as a process computer may update the model by, for example, performing machine learning on data in a period determined to be non-abnormal by the
(異常診断方法)
図3は、本実施形態に係る異常診断方法を例示するフローチャートである。上記の異常診断装置10は、図3のフローチャートに従って処理を実行する。
(Abnormality diagnosis method)
FIG. 3 is a flowchart illustrating the abnormality diagnosis method according to this embodiment. The
異常診断装置10は、複数の期間を設定する(ステップS1)。ここで、ステップS1は、期間設定部21が実行する期間設定ステップに対応する。
The
異常診断装置10は、互いに類似する複数の設備のそれぞれについて、複数の期間のそれぞれにおいて、設備の稼働に関するデータを測定する(ステップS2)。ここで、ステップS2は、データ測定部22が実行するデータ測定ステップに対応する。
The
異常診断装置10は、複数の設備と複数の期間との組み合わせ毎に、測定されたデータの分布を計算する(ステップS3)。ここで、ステップS3は、分布計算部23が実行する分布計算ステップに対応する。
The
異常診断装置10は、複数の分布の間の統計的な差異を計算する(ステップS4)。ここで、ステップS4は、統計的差異計算部24が実行する統計的差異計算ステップに対応する。
The
異常診断装置10は、複数の統計的な差異から統計指標を計算する(ステップS5)。
The
異常診断装置10は、計算した統計指標に基づいて異常の発生の有無を推定する。異常診断装置10は、異常の発生がないと推定する場合に(ステップS6のNo)、一連の処理を終了する。
The
異常診断装置10は、異常の発生があると推定する場合に(ステップS6のYes)、複数の統計的な差異をそれぞれの閾値と比較して大小判定を実行する(ステップS7)。
When the
異常診断装置10は、大小判定の結果の組み合わせを用いて、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を推定する(ステップS8)。ここで、ステップS5からステップS8は、異常推定部25が実行する異常推定ステップに対応する。
The
異常診断装置10は、推定結果を提示する(ステップS9)。異常診断装置10は、例えば表示部14に推定した異常の内容を表示して、一連の処理を終了する。
The
表4は実施例1のデータの分布(平均及び標準偏差)を示す。表5は実施例2のデータの分布(平均及び標準偏差)を示す。図4は、実施例1のデータ群の分布(ヒストグラム)を示す図である。また、図5は、実施例2のデータ群の分布(ヒストグラム)を示す図である。 Table 4 shows the distribution (mean and standard deviation) of the data for Example 1. Table 5 shows the distribution (mean and standard deviation) of the data for Example 2. FIG. 4 is a diagram showing the distribution (histogram) of the data group of Example 1. Further, FIG. 5 is a diagram showing the distribution (histogram) of the data group of Example 2.
実施例1及び実施例2のデータ群P1、P2、Q1及びQ2は、正規分布を仮定している。ここで、データは連続鋳造機の設備の一部であるピンチロールの駆動用モータの電流値である。上記のように、連続鋳造機においてモールド以降の設備が分岐し、類似した複数の設備が存在する。 The data groups P 1 , P 2 , Q 1 and Q 2 of Example 1 and Example 2 assume normal distribution. Here, the data is the current value of the drive motor for the pinch roll, which is part of the equipment of the continuous casting machine. As mentioned above, in a continuous casting machine, the equipment after the mold is branched, and a plurality of similar equipments exist.
この実施例における連続鋳造機は、1つのタンディッシュから2つの鋳型に溶鋼を供給して同時に2つの鋳片を製造する。溶鋼が内部まで凝固した段階でカッターによって切断してスラブ製造が行われる。2つの鋳型から製造される鋳片製造ラインの一方が上記の第1の設備31に対応するストランドである。そして、鋳片製造ラインの他方が上記の第2の設備32に対応するストランドである。これらのストランドにおけるピンチロールは、2次冷却しながら鋳型から鋳片を引き抜くために用いられ、電動機(モータ)などで駆動される。
The continuous casting machine in this embodiment supplies molten steel from one tundish to two molds to simultaneously produce two slabs. Once the molten steel has solidified to the inside, it is cut with a cutter to produce a slab. One of the slab manufacturing lines manufactured from two molds is a strand corresponding to the
期間Pと期間Qはそれぞれ一週間程度の期間である。期間Pと期間Qの間に両設備の調整が実行された。データ群P1、P2、Q1及びQ2の数はそれぞれ約1400である。統計指標閾値は2.3に設定された。また、大小判定における閾値は、第1の統計的な差異及び第2の統計的な差異について0.3が、第3の統計的な差異及び第4の統計的な差異について0.5が用いられた。表6は、実施例1及び実施例2について、異常診断装置10が異常の推定を実行した結果を示す。
Period P and period Q are each about one week. Adjustments to both equipment were performed between period P and period Q. The number of data groups P 1 , P 2 , Q 1 and Q 2 is approximately 1400 each. The statistical index threshold was set at 2.3. In addition, the threshold value used for size determination is 0.3 for the first statistical difference and the second statistical difference, and 0.5 for the third statistical difference and the fourth statistical difference. It was done. Table 6 shows the results of the abnormality estimation carried out by the
異常診断装置10は、実施例1及び実施例2について、いずれも異常が発生して、第1の設備31が期間Qで異常であることを推定した。これは、図4及び図5のヒストグラムに示される分布と合致しており、良好な結果が得られた。また、統計指標は実施例1より実施例2の方が高い値を示している。このことも図4及び図5のヒストグラムに示される分布と合致しており、異常診断装置10が良好に異常の推定できることが示された。
The
以上のように、本実施形態に係る異常診断装置10及び異常診断方法は、互いに類似する複数の設備と複数の期間との組み合わせ毎に取得されたデータの分布について、分布の間の統計的な差異を計算することによって、異常が発生した設備及び異常が発生した時期を高精度に推定できる。また、本実施形態に係るモデル更新方法は、この異常診断方法によって推定される異常の発生及び異常の内容に基づいて、製造プロセスなどで用いられるモデルを適切なタイミングで更新可能である。
As described above, the
本開示の実施形態について、諸図面及び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又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを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。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行されるプログラム又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。 Although the embodiments of the present disclosure have been described based on the drawings and examples, it should be noted that those skilled in the art can easily make various changes or modifications based on the present disclosure. It should therefore be noted that these variations or modifications are included within the scope of this disclosure. For example, the functions included in each component or each step can be rearranged to avoid logical contradictions, and multiple components or steps can be combined or divided into one. It is. Embodiments according to the present disclosure can also be realized as a program executed by a processor included in the device or a storage medium recording the program. It is to be understood that these are also encompassed within the scope of the present disclosure.
上記の実施形態において、互いに類似する複数の設備が連続鋳造機のストランドであるとして、異常診断方法、モデル更新方法及び異常診断装置10の説明がされた。ただし、上記の異常診断方法、モデル更新方法及び異常診断装置10は、この例に限定されず、製造プロセスなどで用いられる類似する複数の設備に対して適用可能である。類似する複数の設備は、例えば加熱、冷却、成形などの同じプロセスを実行するために並列に配置されている製造機械などであってよい。
In the above embodiment, the abnormality diagnosis method, model update method, and
10 異常診断装置
11 通信部
12 記憶部
13 制御部
14 表示部
21 期間設定部
22 データ測定部
23 分布計算部
24 統計的差異計算部
25 異常推定部
31 第1の設備
32 第2の設備
10 Abnormality diagnosis device 11
Claims (7)
互いに類似する複数の設備のそれぞれについて、前記複数の期間のそれぞれにおいて、設備の稼働に関するデータを測定するデータ測定ステップと、
前記複数の設備と前記複数の期間との組み合わせ毎に、測定された前記データの分布を計算する分布計算ステップと、
複数の前記分布の間の統計的な差異を計算する統計的差異計算ステップと、
複数の前記統計的な差異の大小判定の結果の組み合わせと推定される異常とを対応させたデータを用いて、異常が発生した設備及び前記異常が発生した時期を推定する異常推定ステップと、を含む、異常診断方法。 a period setting step for setting multiple periods;
a data measurement step of measuring data regarding the operation of the equipment in each of the plurality of periods for each of the plurality of equipment that is similar to each other;
a distribution calculation step of calculating the distribution of the measured data for each combination of the plurality of facilities and the plurality of periods;
a statistical difference calculation step of calculating a statistical difference between a plurality of said distributions;
an abnormality estimation step of estimating the equipment in which the abnormality has occurred and the time in which the abnormality has occurred, using data in which a combination of the results of determining the magnitude of the plurality of statistical differences is associated with the estimated abnormality; including abnormality diagnosis methods.
互いに類似する複数の設備のそれぞれについて、前記複数の期間のそれぞれにおいて、設備の稼働に関するデータを測定するデータ測定部と、
前記複数の設備と前記複数の期間との組み合わせ毎に、測定された前記データの分布を計算する分布計算部と、
複数の前記分布の間の統計的な差異を計算する統計的差異計算部と、
複数の前記統計的な差異の大小判定の結果の組み合わせと推定される異常とを対応させたデータを用いて、異常が発生した設備及び前記異常が発生した時期を推定する異常推定部と、を備える、異常診断装置。 a period setting section for setting multiple periods;
a data measurement unit that measures data regarding the operation of the equipment in each of the plurality of periods for each of the plurality of equipment that are similar to each other;
a distribution calculation unit that calculates a distribution of the measured data for each combination of the plurality of facilities and the plurality of periods;
a statistical difference calculation unit that calculates a statistical difference between a plurality of the distributions;
an anomaly estimating unit that estimates the equipment in which the anomaly has occurred and the time at which the anomaly occurred, using data in which a combination of the results of determining the magnitude of the plurality of statistical differences is associated with the estimated anomaly; Equipped with an abnormality diagnosis device.
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