TW202011130A - 製造程序監視裝置 - Google Patents
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Abstract
本發明的目的在於提供不需要用以判定異常的臨限值就能夠判定製造程序的異常的製造程序監視裝置。本發明的製造程序監視裝置係具備：資料轉換部，係對製造設備的程序資料進行轉換；特徵量分析部，係根據特徵量的資訊，對所轉換出的資料進行分析；資料復原部，係根據特徵量的資訊與所分析出的結果的資訊，依複數個類別的各個類別，將資料復原；類似度演算部，係根據進行分析時所使用的資料與復原而得的資料，演算複數個類別的各個類別的類似度；類別判定部，係根據複數個類別的各個類別的類似度，判定資料的類別；類別分類部，係對程序資料所屬的類別進行分類；及程序狀態診斷部，係根據所判定出的類別與所分類的類別之比較結果，診斷製造程序的狀態。
Description
本發明係有關製造程序監視裝置。
專利文獻1係揭示製造設備的異常診斷裝置。該異常診斷裝置係根據從正常資料抽出的特徵量，進行所收集到的程序資料的分析與復原。該異常診斷裝置係根據用於分析的原始的程序資料與所復原而得的程序資料來演算異常度。當該異常度超出預先設定的臨限值時，該異常診斷裝置係判定為異常。
專利文獻1：國際公開第2017/145318號
然而，專利文獻1記載的異常診斷裝置中，臨限值的設定係依存於抽出特徵量時所使用的資料。因此，臨限值的設定並不容易。
本發明係為了解決上述課題而研創。本發明的目的在於提供不需要用以判定異常的臨限值就能夠判定製造程序的異常的製造程序監視裝置。
本發明的製造程序監視裝置係具備：特徵量記憶部，係依預先分類的複數個類別之各個類別，記憶可確認製造設備的生產狀態的特徵量的資訊；資料轉換部，係對程序資料進行轉換，該程序資料係含有前述製造設備的運轉資料或設置在前述製造設備的量測裝置的量測資料；特徵量分析部，係根據記憶在前述特徵量記憶部的特徵量的資訊，對由前述資料轉換部轉換出的資料進行分析；資料復原部，係根據記憶在前述特徵量記憶部的特徵量的資訊與由前述特徵量分析部分析出的結果的資訊，依前述複數個類別的各個類別，將資料復原；類似度演算部，係根據由前述特徵量分析部進行分析時所使用的資料與由前述資料復原部復原而得的資料，演算前述複數個類別各者的類似度；類別判定部，係根據由前述類似度演算部演算而得的前述複數個類別各者的類似度，判定前述資料的類別；類別分類部，係對前述程序資料所屬的類別進行分類；及程序狀態診斷部，係根據由前述類別判定部判定出的類別與由前述類別分類部分類出的類別之比較結果，診斷製造程序的狀態。
依據本發明，製造程序的狀態係根據由類 別判定部判定出的類別與由類別分類部分類出的類別之比較結果來進行診斷。因此，不需要用以判定異常的臨限值就能夠判定製造程序的異常。
1‧‧‧熱軋薄板軋延產線
1a‧‧‧軋延機
2‧‧‧資料收集裝置
3‧‧‧製造程序監視裝置
4‧‧‧特徵量記憶部
5‧‧‧資料轉換部
6‧‧‧特徵量分析部
7‧‧‧資料復原部
8‧‧‧類似度演算部
9‧‧‧類別判定部
10‧‧‧類別分類部
11‧‧‧程序狀態診斷部
12a‧‧‧處理器
12b‧‧‧記憶體
13‧‧‧硬體
S1至S7‧‧‧步驟
第1圖係適用實施形態1的製造程序監視裝置的熱軋薄板軋延產線的構成圖。
第2圖係用以說明依據實施形態1的製造程序監視裝置的各個類別的類似度的例子的圖。
第3圖係用以說明以實施形態1的製造程序監視裝置進行的監視方法的圖。
第4圖係用以說明實施形態1的製造程序監視裝置的動作的概要的流程圖。
第5圖係實施形態1的製造程序監視裝置的硬體構成圖。
針對本發明的實施形態，按照添附圖式進行說明。另外，各圖中，對於相同或相當的部分係標註同一元件符號。該部分的重複說明係適宜地簡化或省略。
實施形態1.
第1圖係適用實施形態1的製造程序監視裝置的熱軋薄板軋延產線的構成圖。
第1圖中係示意地顯示熱軋薄板軋延產線1。例如，熱軋薄板軋延產線1係具備七台軋延機1a。含有板 厚計、形狀計等感測器的量測裝置係未圖示。軋延材係沿圖示的軋延方向運送。結果，軋延材係藉由七台軋延機1a而軋延成所期望的厚度。
資料收集裝置2係定期或間歇性地收集程序資料，該程序資料係含有熱軋薄板軋延產線1的運轉資料或設置在熱軋薄板軋延產線1的量測裝置的量測資料、為了製造製品所需的軋延材資訊。例如，資料收集裝置2係收集針對熱軋薄板軋延產線1中各裝置的設定值的資料。例如，資料收集裝置2係收集針對熱軋薄板軋延產線1中各裝置的實際值的資料。例如，資料收集裝置2係收集由感測器量測的量測值的資料。例如，資料收集裝置2係收集用以獲得所期望的製品之由控制系統操作的操作量的資料。例如，資料收集裝置2係收集熱軋薄板軋延產線1的入口側及出口側的軋延材的鋼種、尺寸、溫度的資料。
製造程序監視裝置3係具備：特徵量記憶部4、資料轉換部5、特徵量分析部6、資料復原部7、類似度演算部8、類別判定部9、類別分類部10、及程序狀態診斷部11。
特徵量記憶部4係依預先分類的複數個類別之各個類別，將可確認製造設備的正常生產狀態的特徵量的資訊抽出並予以記憶。例如，類別係以鋼種、製品厚度、製品寬度、溫度等進行分類。例如，特徵量係藉由以進行主成分分析的方法而抽出。若依據以進行主成分分析的方法，則係以所抽出之主成分作為特徵量。例如，特徵 量係藉由利用稀疏編碼(sparse coding)的方法而抽出。例如，若依據利用稀疏編碼的方法，則係以所抽出之基底的集合作為特徵量。
用於特徵量之抽出的資料之間，值的大小可不盡相同。差異大時，於特徵量之抽出時會發生偏頗。因此，在將特徵量抽出之前，對所收集到的資料實施正規化處理。例如，正規化處理係根據用於特徵量之抽出的資料的平均值與標準偏差而以下式(1)式表示。
式中，
為第i筆資料的取樣時間k的正規化後的值。xik為第i筆資料的取樣時間k的正規化前的值。
為第i筆資料的平均值。σi為第i筆資料的標準偏差。
此外，亦可在執行正規化之前執行使用低通濾波器等的濾波器處理。此時可將雜訊去除。
此外，亦可執行L2正規化處理以使每個取樣時間的資料的大小一致。例如，在L2正規化處理中，就每個取樣時間進行下式(2)的處理。
資料轉換部5係對從資料收集裝置2送來的資料進行轉換。例如，資料轉換部5係根據將特徵量記 憶部4中記憶的特徵量的資訊抽出時所使用的平均值與標準偏差，對從資料收集裝置2送來的資料施行正規化處理及L2正規化處理。
特徵量分析部6係接收由資料轉換部5轉換出的資料。特徵量分析部6係根據記憶在特徵量記憶部4的特徵量的資訊，對由資料轉換部5轉換出的資料進行分析。該分析係以與將特徵量抽出時相同的方法來進行。當以進行主成分分析而將特徵量抽出時，分析結果係以主成分表現時的係數。若為稀疏編碼時，稀疏係數係對應於分析結果。
資料復原部7係根據記憶在特徵量記憶部4的特徵量的資訊及由特徵量分析部6分析出的結果，將資料復原。資料之復原係依複數個類別的各個類別來進行。具體而言，資料復原部7係從所分析出的結果，將與複數個類別的各者對應的成分取出，依序復原。結果，生成與複數個類別的數目同等數目的復原資料。
類似度演算部8係根據由資料復原部7依複數個類別的各個類別復原而得的資料與由資料轉換部5施行正規化處理及L2正規化處理而得的資料，依複數個類別的各個類別來演算類似度。例如，類似度可採用各資料之差的絕對值。例如，類似度可採用各資料之差的平方。
類別判定部9係根據由類似度演算部8演算而得的複數個類別的各個類別的類似度，判定用於分析的資料的類別。類似度演算部8中，所採用的類似度是資料 之差的絕對值或各資料之差的平方時，類別判定部9係將類似度的值為最小的類別判定為所符合的類別。
類別分類部10係對由資料收集裝置2所收集到的程序資料所屬的類別進行分類。
程序狀態診斷部11係根據由類別判定部9判定出的類別與由類別分類部10分類出的類別之比較結果，診斷熱軋薄板軋延產線1的製造程序的狀態。
接著，利用第2圖，說明複數個類別的各個類別的類似度的例子。
第2圖係用以說明由實施形態1的製造程序監視裝置演算而得的複數個類別的各個類別的類似度的例子的圖。
第2圖中係分類為第1類別至第40類別。第33類別的類似度的值為最小。此時，類別判定部9係判定用於分析的資料的類別為第33類別。
接著，利用第3圖，說明以製品的鋼種、製品厚度、製品寬度來分類類別時的監視方法。
第3圖係用以說明以實施形態1的製造程序監視裝置進行的監視方法的圖。
類別之分類係未必要以非連續資料來進行。例如，當選擇類別之分類的指標之一的製品厚度時，關於製品的相鄰的區分，程序的狀態不會有太大的差異。因此，若進行分析的資料中多少有變動，尤其是區分附近的製品厚度的資料，便可能被判定成屬於隔壁區分的類別。
為了避免如上述的狀況，在預先分類類別 時，考慮用於分類的指標的性質而預先設定所判定出的類別的容許範圍。程序狀態診斷部11係當所判定出的類別超出所收集到的程序資料所屬的類別的容許範圍時，程序狀態診斷部11係判定為有製造程序的異常發生的可能性。
預先分類類別時，關於製品厚度或製品寬度，將與隔壁區分對應的類別都設定為容許範圍。
第3圖中，當所收集到的程序資料所屬的類別為星形符號所表示的類別時，若所判定出的類別為星形符號或圓形符號所表示的類別，程序狀態診斷部11便判定製造程序正常。
接著，利用第4圖，說明製造程序監視裝置3的動作的概要。
第4圖係用以說明實施形態1的製造程序監視裝置的動作的概要的流程圖。
步驟S1中，製造程序監視裝置3係以資料轉換部5對程序資料施行正規化處理及L2正規化處理。然後，製造程序監視裝置3係進行步驟S2的動作。步驟S2中，製造程序監視裝置3係以特徵量分析部6，根據記憶在特徵量記憶部4的特徵量的資訊，對由資料轉換部5轉換出的資料進行分析。
然後，製造程序監視裝置3係進行步驟S3的動作。步驟S3中，製造程序監視裝置3係以資料復原部7，根據記憶在特徵量記憶部4的特徵量的資訊與由特徵量分析部6分析出的結果的資訊，依複數個類別的各個 類別，將資料復原。然後，製造程序監視裝置3係進行步驟S4的動作。步驟S4中，製造程序監視裝置3係以類似度演算部8，根據由特徵量分析部6進行分析時所使用的資料與由資料復原部7復原而得的資料，演算複數個類別的各個類別的類似度。
然後，製造程序監視裝置3係進行步驟S5的動作。步驟S5中，製造程序監視裝置3係以類別判定部9，根據由類似度演算部8演算而得的複數個類別的各個類別的類似度來判定資料的類別。然後，製造程序監視裝置3係進行步驟S6的動作。步驟S6中，製造程序監視裝置3係以類別分類部10，對程序資料所屬的類別進行分類。
然後，製造程序監視裝置3係進行步驟S7的動作。步驟S7中，製造程序監視裝置3係以程序狀態診斷部11，根據由類別判定部9判定出的類別與由類別分類部10分類出的類別之比較結果，診斷製造程序的狀態。然後，製造程序監視裝置3係結束動作。
依據以上說明的實施形態1，製造程序的狀態可根據由類別判定部9判定出的類別與由類別分類部10分類出的類別之比較結果來進行診斷。因此，不需要用於判定異常的臨限值就能夠判定製造程序的異常。
例如，由類別判定部9判定出的類別與由類別分類部10分類出的類別相異時，判定為製造程序異常。因此，能夠以製造程序的更為嚴格的條件進行判定。
另外，亦可在由類別判定部9判定出的類別與由類別分類部10分類出的類別在預先設定的期間內相異達預先設定的次數時，判定為製造程序異常。此時，即使有突發性的資料的變化等，仍能夠正確地判定製造程序的狀態。
例如，如第3圖所示，由類別判定部9判定出的類別與由類別分類部10分類出的類別未滿足預先設定的關係時，判定為製造程序異常。因此，能夠更正確地判定製造程序的狀態。
另外，亦可在由類別判定部9判定出的類別與由類別分類部10分類出的類別在預先設定的期間內未滿足預先設定的關係達預先設定的次數時，判定為製造程序異常。此時，即使有突發性的資料的變化等，仍能夠正確地判定製造程序的狀態。
另外，若類別可相應於進行監視的製造程序適宜地分類即可。例如，能夠以軋延材的溫度作為類別。例如，能夠以進入軋延機時的入口側板厚作為類別。
此外，亦可在判定為製造程序異常時，對保養員發送警報。此時，保養員便不需要常時監視。結果，不僅能夠減輕保養員的工作負擔，還能夠在重大故障發生之前先進行維護。
此外，亦可在判定為製造程序異常時，對操作員發送警報。此時，能夠催促操作員查看。結果，能夠使製造程序迅速變化成適切的狀態，藉此防範不良狀況 發生於未然，而能夠確保製品品質的穩定。
另外，亦可將實施形態1的製造程序監視裝置3適用在不同於熱軋薄板軋延產線1的製造設備。例如，亦可將實施形態1的製造程序監視裝置3適用在連續冷軋軋延機。例如，亦可將實施形態1的製造程序監視裝置3適用在退火產線。例如，亦可將實施形態1的製造程序監視裝置3適用在鍍覆程序產線。
接著，利用第5圖，說明製造程序監視裝置3的例子。
第5圖係實施形態1的製造程序監視裝置的硬體構成圖。
製造程序監視裝置3的各功能能夠藉由處理電路來實現。例如，處理電路係具備至少一個處理器12a及至少一個記憶體12b。例如，處理電路係具備至少一個專用之硬體13。
處理電路為具備至少一個處理器12a及至少一個記憶體12b之情況時，製造程序監視裝置3的各功能可由軟體、韌體、或軟體與韌體的組合來實現。軟體及韌體中之至少一者係以程式的形式記述。軟體及韌體中之至少一者係儲存於至少一個記憶體12b。至少一個處理器12a係讀取並執行記憶在至少一個記憶體12b的程式，藉此實現製造程序監視裝置3的各功能。至少一個處理器12a係亦可稱為中央處理裝置、處理裝置、運算裝置、微處理器(microprocessor)、微電腦(microcomputer)、DSP(Digital Signal Processor；數位信號處理器)。例如，至少一個記憶體12b係非揮發性或揮發性的半導體記憶體、磁碟(magnetic disk)、軟碟(flexible disk)、光碟(optical disc)、CD光碟(compact disc)、迷你碟(MiniDisc)、DVD(Digital Versatile Disk；數位多功能光碟)等，其中非揮發性或揮發性的半導體記憶體係RAM(Random Access Memory；隨機存取記憶體)、ROM(Read Only Memory；唯讀記憶體)、快閃記憶體(Flash memory)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory；可抹除可程式化唯讀記憶體)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory；電子可抹除可程式化唯讀記憶體)等。
處理電路為具備至少一個專用之硬體13之情況時，處理電路係例如以單一電路、複合電路、程式化的處理器、平行程式化的處理器、ASIC(Application Specific Integrated Circuit；特定應用積體電路)、FPGA(Field Programmable Gate Array；可規劃邏輯閘陣列)、或此等的組合來實現。例如，製造程序監視裝置3的各功能可分別以處理電路實現。例如，製造程序監視裝置3的各功能可整合在一起以處理電路實現。
針對製造程序監視裝置3的各功能，亦可為一部分的功能以專用之硬體13來實現，而其他部分的功能以軟體或韌體來實現。例如，針對特徵量記憶部4的功能能夠以專用之硬體13的形式的處理電路來實現，而針對特徵量記憶部4的功能以外的功能能夠藉由以至少一個處 理器12a讀取並執行儲存在至少一個記憶體12b的程式來實現。
如上述，處理電路係以硬體13、軟體、韌體、或此等之組合來實現製造程序監視裝置3的各功能。
如上所述，本發明的製造程序監視裝置係能夠利用於製造設備。
1‧‧‧熱軋薄板軋延產線
1a‧‧‧軋延機
2‧‧‧資料收集裝置
3‧‧‧製造程序監視裝置
4‧‧‧特徵量記憶部
5‧‧‧資料轉換部
6‧‧‧特徵量分析部
7‧‧‧資料復原部
8‧‧‧類似度演算部
9‧‧‧類別判定部
10‧‧‧類別分類部
11‧‧‧程序狀態診斷部
Claims (3)
- 一種製造程序監視裝置，係具備：特徵量記憶部，係依預先分類的複數個類別之各個類別，記憶可確認製造設備的生產狀態的特徵量的資訊；資料轉換部，係對程序資料進行轉換，該程序資料係含有前述製造設備的運轉資料或設置在前述製造設備的量測裝置的量測資料；特徵量分析部，係根據記憶在前述特徵量記憶部的特徵量的資訊，對由前述資料轉換部轉換出的資料進行分析；資料復原部，係根據記憶在前述特徵量記憶部的特徵量的資訊與由前述特徵量分析部分析出的結果的資訊，依前述複數個類別的各個類別，將資料復原；類似度演算部，係根據由前述特徵量分析部進行分析時所使用的資料與由前述資料復原部復原而得的資料，依前述複數個類別的各個類別來演算類似度；類別判定部，係根據由前述類似度演算部演算而得的前述複數個類別的各個類別的類似度，判定前述資料的類別；類別分類部，係對前述程序資料所屬的類別進行分類；及程序狀態診斷部，係根據由前述類別判定部判定出的類別與由前述類別分類部分類出的類別之比較結 果，診斷製造程序的狀態。
- 如申請專利範圍第1項所述之製造程序監視裝置，其中，前述程序狀態診斷部係在由前述類別判定部判定出的類別與由前述類別分類部分類出的類別相異時，或在由前述類別判定部判定出的類別與由前述類別分類部分類出的類別在預先設定的期間內相異達預先設定的次數時，判定為製造程序異常。
- 如申請專利範圍第1項所述之製造程序監視裝置，其中，前述程序狀態診斷部係在由前述類別判定部判定出的類別與由前述類別分類部分類出的類別未滿足預先設定的關係時，或在由前述類別判定部判定出的類別與由前述類別分類部分類出的類別在預先設定的期間內未滿足預先設定的關係達預先設定的次數時，判定為製造程序異常。
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