JPWO2020044533A1 - 製造プロセス監視装置 - Google Patents

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Abstract

異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる製造プロセス監視装置を提供する。製造プロセス監視装置は、製造設備のプロセスデータを変換するデータ変換部と、変換されたデータを特徴量の情報に基づいて分析する特徴量分析部と、特徴量の情報と分析された結果の情報とに基づいて複数のカテゴリーごとにデータを復元するデータ復元部と、分析される際に用いられたデータと復元されたデータとに基づいて複数のカテゴリーごとの類似度を演算する類似度演算部と、複数のカテゴリーごとの類似度に基づいてデータのカテゴリーを判定するカテゴリー判定部と、プロセスデータが属するカテゴリーを分類するカテゴリー分類部と、判定されたカテゴリーと分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断するプロセス状態診断部と、を備えた。

Description

この発明は、製造プロセス監視装置に関する。
特許文献1は、製造設備の異常診断装置を開示する。当該異常診断装置は、正常データから抽出した特徴量に基づいて、収集したプロセスデータの分析と復元とを行う。当該異常診断装置は、分析に用いた元のプロセスデータと復元したプロセスデータとに基づいて異常度を演算する。当該異常度が予め設定された閾値を超えている場合、当該異常診断装置は、異常であると判定する。
国際公開第2017/145318号
しかしながら、特許文献1に記載の異常診断装置において、閾値の設定は、特徴量を抽出した際に用いられたデータに依存する。このため、閾値の設定は、容易でない。
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、異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる製造プロセス監視装置を提供することである。
この発明に係る製造プロセス監視装置は、予め分類された複数のカテゴリーごとに製造設備の操業状態を捉えた特徴量の情報を記憶した特徴量記憶部と、前記製造設備の運転データまたは前記製造設備に設けられた測定装置の測定データを含むプロセスデータを変換するデータ変換部と、前記データ変換部により変換されたデータを前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する特徴量分析部と、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報と前記特徴量分析部により分析された結果の情報とに基づいて前記複数のカテゴリーごとにデータを復元するデータ復元部と、前記特徴量分析部により分析される際に用いられたデータと前記データ復元部により復元されたデータとに基づいて前記複数のカテゴリーの各々との類似度を演算する類似度演算部と、前記類似度演算部により演算された前記複数のカテゴリーの各々との類似度に基づいて前記データのカテゴリーを判定するカテゴリー判定部と、前記プロセスデータが属するカテゴリーを分類するカテゴリー分類部と、前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断するプロセス状態診断部と、を備えた。
この発明によれば、製造プロセスの状態は、カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて診断される。このため、異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる。
実施の形態1における製造プロセス監視装置が適用される熱間薄板圧延ラインの構成図である。 実施の形態1における製造プロセス監視装置によるカテゴリーごとの類似度の例を説明するための図である。 実施の形態1における製造プロセス監視装置による監視方法を説明するための図である。 実施の形態1における製造プロセス監視装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。 実施の形態1における製造プロセス監視装置のハードウェア構成図である。
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、同一また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される。
実施の形態1.
図1は実施の形態1における製造プロセス監視装置が適用される熱間薄板圧延ラインの構成図である。
図1において、熱間薄板圧延ライン1は、模式的に示される。例えば、熱間薄板圧延ライン1は、7台の圧延機1aを備える。板厚計、形状計等のセンサを含む測定装置は図示されない。圧延材は、図示の圧延方向に流れる。その結果、圧延材は、7台の圧延機1aにより所望の厚さに圧延される。
データ収集装置2は、熱間薄板圧延ライン1の運転データまたは熱間薄板圧延ライン1に設けられた測定装置の測定データ、製品を製造するために必要な圧延材情報を含むプロセスデータを定期的または間欠的に収集する。例えば、データ収集装置2は、熱間薄板圧延ライン1の各装置に対する設定値のデータを収集する。例えば、データ収集装置2は、熱間薄板圧延ライン1の各装置に対する実績値のデータを収集する。例えば、データ収集装置2は、センサによる測定値のデータを収集する。例えば、データ収集装置2は、所望の製品を得るための制御システムによる操作量のデータを収集する。例えば、データ収集装置2は、熱間薄板圧延ライン1の入側および出側での圧延材の鋼種、サイズ、温度のデータを収集する。
製造プロセス監視装置3は、特徴量記憶部4とデータ変換部5と特徴量分析部6とデータ復元部7と類似度演算部8とカテゴリー判定部9とカテゴリー分類部10とプロセス状態診断部11とを備える。
特徴量記憶部4は、予め分類された複数のカテゴリーごとに製造設備の正常な操業状態を捉えた特徴量の情報を抽出した上で記憶する。例えば、カテゴリーは、鋼種、製品厚、製品幅、温度等で分類される。例えば、特徴量は、主成分分析による方法により抽出される。主成分分析による方法によれば、主成分が特徴量として抽出される。例えば、特徴量は、スパースコーディングを利用した方法により抽出される。例えば、スパースコーディングを利用した方法によれば、基底の集合が特徴量として抽出される。
特徴量の抽出に用いられるデータ間においては、値の大きさがばらつき得る。ばらつきが大きいと、特徴量の抽出に偏りが発生する。このため、特徴量を抽出する前に、収集されたデータに対し、正規化処理が実施される。例えば、正規化処理は、特徴量の抽出に用いられるデータの平均値と標準偏差とに基づいて次の(1)式で表される。
Figure 2020044533
Figure 2020044533
また、正規化が実行される前に、ローパスフィルタ等を用いたフィルタ処理が実行されることもある。この場合、ノイズが除去される。
さらに、サンプル時間ごとのデータの大きさが揃うように、L2正規化処理が実行されることもある。例えば、L2正規化処理においては、サンプル時間ごとに次の(2)式の処理がなされる。
Figure 2020044533
データ変換部5は、データ収集装置2から送られてくるデータを変換する。例えば、データ変換部5は、特徴量記憶部4に記憶された特徴量の情報を抽出した際に用いられた平均値と標準偏差とに基づいてデータ収集装置2から送られてくるデータに正規化処理およびL2正規化処理を施す。
特徴量分析部6は、データ変換部5により変換されたデータを受け取る。特徴量分析部6は、データ変換部5により変換されたデータを特徴量記憶部4に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する。当該分析は、特徴量を抽出したときと同様の方法で行われる。主成分分析により特徴量が抽出された場合、分析結果は、主成分により書き表したときの係数である。スパースコーディングの場合は、スパース係数が分析結果に対応する。
データ復元部7は、特徴量記憶部4に記憶された特徴量の情報と特徴量分析部6により分析された結果とに基づいてデータを復元する。データの復元は、複数のカテゴリーごとに行う。具体的には、データ復元部7は、分析された結果から複数のカテゴリーの各々に対応する成分を取り出して順々に復元する。その結果、複数のカテゴリーの数と同等の数の復元データが生成される。
類似度演算部8は、データ復元部7により複数のカテゴリーごとに復元されたデータとデータ変換部5により正規化処理およびL2正規化処理が施されたデータとに基づいて複数のカテゴリーごとに類似度を演算する。例えば、類似度は、各データの差の絶対値とされる。例えば、類似度は、各データの差の2乗とされる。
カテゴリー判定部9は、類似度演算部8により演算された複数のカテゴリーごとの類似度に基づいて分析に用いられたデータのカテゴリーを判定する。類似度演算部8において類似度がデータの差の絶対値または各データの差の2乗とされた場合、カテゴリー判定部9は、類似度の値が最も小さいカテゴリーを該当するカテゴリーと判定する。
カテゴリー分類部10は、データ収集装置2により収集されたプロセスデータが属するカテゴリーを分類する。
プロセス状態診断部11は、カテゴリー判定部9により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部10により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて熱間薄板圧延ライン1における製造プロセスの状態を診断する。
次に、図2を用いて、複数のカテゴリーごとの類似度の例を説明する。
図2は実施の形態1における製造プロセス監視装置により演算された複数のカテゴリーごとの類似度の例を説明するための図である。
図2においては、第1カテゴリーから第40カテゴリーに分類される。第33カテゴリーの類似の値が最も小さい。この場合、カテゴリー判定部9は、分析に用いられたデータのカテゴリーは第33カテゴリーであると判定する。
次に、図3を用いて、製品の鋼種、製品厚、製品幅でカテゴリーを分類した場合における監視方法を説明する。
図3は実施の形態1における製造プロセス監視装置による監視方法を説明するための図である。
カテゴリーの分類は、必ずしも非連続データで行われるわけではない。例えば、カテゴリーの分類の指標のひとつとして製品厚が選ばれている場合、製品に関して隣り合う区分においてはプロセスの状態に大きな差はない。このため、分析するデータにおいて多少の変動があると、特に区分近傍の製品厚のデータにおいては、隣の区分に該当するカテゴリーに判定され得る。
このような状況を避けるため、カテゴリーが予め分類される際、分類に用いられた指標の性質を考慮し、判定されたカテゴリーの許容範囲が予め設定される。プロセス状態診断部11は、判定されたカテゴリーが収集されたプロセスデータが属するカテゴリーの許容範囲を超えている場合、プロセス状態診断部11は、製造プロセスの異常が発生している可能性があると判定する。
カテゴリーが予め分類される際、製品厚または製品幅に関しては、隣の区分に対応するカテゴリーまでが許容範囲として設定される。
図3において、収集されたプロセスデータが属するカテゴリーが星印で示すカテゴリーである場合、判定されたカテゴリーが星印あるいは丸印で示すカテゴリーであれば、プロセス状態診断部11は、製造プロセスが正常であると判定する。
次に、図4を用いて、製造プロセス監視装置3の動作の概要を説明する。
図4は実施の形態1における製造プロセス監視装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
ステップS1では、製造プロセス監視装置3は、データ変換部5において、プロセスデータに正規化処理およびL2正規化処理を施す。その後、製造プロセス監視装置3は、ステップS2の動作を行う。ステップS2では、製造プロセス監視装置3は、特徴量分析部6において、データ変換部5により変換されたデータを特徴量記憶部4に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する。
その後、製造プロセス監視装置3は、ステップS3の動作を行う。ステップS3では、製造プロセス監視装置3は、データ復元部7において、特徴量記憶部4に記憶された特徴量の情報と特徴量分析部6により分析された結果の情報とに基づいて複数のカテゴリーごとにデータを復元する。その後、製造プロセス監視装置3は、ステップS4の動作を行う。ステップS4では、製造プロセス監視装置3は、類似度演算部8において、特徴量分析部6により分析される際に用いられたデータとデータ復元部7により復元されたデータとに基づいて複数のカテゴリーごとの類似度を演算する。
その後、製造プロセス監視装置3は、ステップS5の動作を行う。ステップS5では、製造プロセス監視装置3は、カテゴリー判定部9において、類似度演算部8により演算された複数のカテゴリーごとの類似度に基づいてデータのカテゴリーを判定する。その後、製造プロセス監視装置3は、ステップS6の動作を行う。ステップS6では、製造プロセス監視装置3は、カテゴリー分類部10において、プロセスデータが属するカテゴリーを分類する。
その後、製造プロセス監視装置3は、ステップS7の動作を行う。ステップS7では、製造プロセス監視装置3は、プロセス状態診断部11において、カテゴリー判定部9により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部10により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断する。その後、製造プロセス監視装置3は、動作を終了する。
以上で説明した実施の形態1によれば、製造プロセスの状態は、カテゴリー判定部9により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部10により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて診断される。このため、異常を判定するための閾値を要することなく、製造プロセスの異常を判定することができる。
例えば、カテゴリー判定部9により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部10により分類されたカテゴリーとが異なった場合は、製造プロセスが異常であると判定される。このため、製造プロセスのより厳しい条件で判定することができる。
なお、予め設定された期間内に予め設定された回数だけカテゴリー判定部9により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部10により分類されたカテゴリーとが異なった場合に、製造プロセスが異常であると判定してもよい。この場合、突発的なデータの変化等があったとしても、製造プロセスの状態を正しく判定することができる。
例えば、図3に示されるように、カテゴリー判定部9により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部10により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合は、製造プロセスが異常であると判定される。このため、製造プロセスの状態をより正しく判定することができる。
なお、予め設定された期間内に予め設定された回数だけカテゴリー判定部9により判定されたカテゴリーとカテゴリー分類部10により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合に、製造プロセスが異常であると判定してもよい。この場合、突発的なデータの変化等があったとしても、製造プロセスの状態を正しく判定することができる。
なお、カテゴリーは、監視する製造プロセスに応じて適宜分類すればよい。例えば、圧延材の温度をカテゴリーとすればよい。例えば、圧延機に侵入する際の入側板厚をカテゴリーとすればよい。
また、製造プロセスが異常と判定された場合、保守員にアラームを通知してもよい。この場合、保守員による常時監視が不要となる。その結果、保守員の負荷を軽減することができるだけなく、重大な故障が発生する前にメンテナンスを行うことができる。
また、製造プロセスが異常と判定された場合、オペレータにアラームを通知してもよい。この場合、オペレータによる介入を促すことができる。その結果、製造プロセスを適切な状態に迅速に変化させることで、不具合の発生を未然に防ぎ、製品の品質を安定して確保することができる。
なお、実施の形態1の製造プロセス監視装置3を熱間薄板圧延ライン1とは異なる製造設備に適用してもよい。例えば、実施の形態1の製造プロセス監視装置3を連続冷間圧延機に適用してもよい。例えば、実施の形態1の製造プロセス監視装置3を焼鈍ラインに適用してもよい。例えば、実施の形態1の製造プロセス監視装置3をメッキのプロセスラインに適用してもよい。
次に、図5を用いて、製造プロセス監視装置3の例を説明する。
図5は実施の形態1における製造プロセス監視装置のハードウェア構成図である。
製造プロセス監視装置3の各機能は、処理回路により実現し得る。例えば、処理回路は、少なくとも1つのプロセッサ12aと少なくとも1つのメモリ12bとを備える。例えば、処理回路は、少なくとも1つの専用のハードウェア13を備える。
処理回路が少なくとも1つのプロセッサ12aと少なくとも1つのメモリ12bとを備える場合、製造プロセス監視装置3の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、少なくとも1つのメモリ12bに格納される。少なくとも1つのプロセッサ12aは、少なくとも1つのメモリ12bに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、製造プロセス監視装置3の各機能を実現する。少なくとも1つのプロセッサ12aは、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、DSPともいう。例えば、少なくとも1つのメモリ12bは、RAM、ROM、フラッシュメモリ、EPROM、EEPROM等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等である。
処理回路が少なくとも1つの専用のハードウェア13を備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC、FPGA、またはこれらの組み合わせで実現される。例えば、製造プロセス監視装置3の各機能は、それぞれ処理回路で実現される。例えば、製造プロセス監視装置3の各機能は、まとめて処理回路で実現される。
製造プロセス監視装置3の各機能について、一部を専用のハードウェア13で実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、特徴量記憶部4の機能については専用のハードウェア13としての処理回路で実現し、特徴量記憶部4の機能以外の機能については少なくとも1つのプロセッサ12aが少なくとも1つのメモリ12bに格納されたプログラムを読み出して実行することにより実現してもよい。
このように、処理回路は、ハードウェア13、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで製造プロセス監視装置3の各機能を実現する。
以上のように、この発明に係る製造プロセス監視装置は、製造設備に利用できる。
1 熱間薄板圧延ライン、 2 データ収集装置、 3 製造プロセス監視装置、 4 特徴量記憶部、 5 データ変換部、 6 特徴量分析部、 7 データ復元部、 8 類似度演算部、 9 カテゴリー判定部、 10 カテゴリー分類部、 11 プロセス状態診断部、 12a プロセッサ、 12b メモリ、 13 ハードウェア
図2においては、第1カテゴリーから第40カテゴリーに分類される。第33カテゴリーの類似の値が最も小さい。この場合、カテゴリー判定部9は、分析に用いられたデータのカテゴリーは第33カテゴリーであると判定する。

Claims (3)

  1. 予め分類された複数のカテゴリーごとに製造設備の操業状態を捉えた特徴量の情報を記憶した特徴量記憶部と、
    前記製造設備の運転データまたは前記製造設備に設けられた測定装置の測定データを含むプロセスデータを変換するデータ変換部と、
    前記データ変換部により変換されたデータを前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報に基づいて分析する特徴量分析部と、
    前記特徴量記憶部に記憶された特徴量の情報と前記特徴量分析部により分析された結果の情報とに基づいて前記複数のカテゴリーごとにデータを復元するデータ復元部と、
    前記特徴量分析部により分析される際に用いられたデータと前記データ復元部により復元されたデータとに基づいて前記複数のカテゴリーごとに類似度を演算する類似度演算部と、
    前記類似度演算部により演算された前記複数のカテゴリーごとの類似度に基づいて前記データのカテゴリーを判定するカテゴリー判定部と、
    前記プロセスデータが属するカテゴリーを分類するカテゴリー分類部と、
    前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとの比較結果に基づいて製造プロセスの状態を診断するプロセス状態診断部と、
    を備えたことを特徴とする製造プロセス監視装置。
  2. 前記プロセス状態診断部は、前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが異なった場合または予め設定された期間内に予め設定された回数だけ前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが異なった場合に、製造プロセスが異常であると判定する請求項1に記載の製造プロセス監視装置。
  3. 前記プロセス状態診断部は、前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合または予め設定された期間内に予め設定された回数だけ前記カテゴリー判定部により判定されたカテゴリーと前記カテゴリー分類部により分類されたカテゴリーとが予め設定された関係を満たさない場合に、製造プロセスが異常であると判定する請求項1に記載の製造プロセス監視装置。
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