WO2015068257A1 - 生産ラインのシミュレーション装置 - Google Patents

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WO2015068257A1
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Inventor
宏幸 今成
和寿 北郷
Original Assignee
東芝三菱電機産業システム株式会社
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
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    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • This invention relates to a production line simulation apparatus.
  • Patent Document 1 describes a production line simulation device.
  • the simulation apparatus uses data collected by an online control system.
  • the data is associated with real time.
  • the simulation apparatus performs the simulation over a time equivalent to the time required to collect the data.
  • An object of the present invention is to provide a production line simulation apparatus capable of efficiently performing a simulation.
  • the production line simulation device includes a data collection function for collecting production line operation data and production target characteristic data, and data for storing operation data and characteristic data collected by the data collection function. Based on the storage function, the operation data and characteristic data stored in the data storage function, a setting calculation function for calculating setting information regarding the production line using the model of the production line, and a calculation by the setting calculation function.
  • the model learning function for learning the model of the production line based on the set setting information, the learning value storing function for storing the learning value of the model learned by the model learning function, and the setting calculation function
  • Data collected function is and a run time management function to less than the time required to collect the operational data and the characteristic data.
  • the setting information calculation time is shorter than the time required for the data collection function to collect the operation data and the characteristic data. For this reason, simulation can be implemented efficiently.
  • FIG. 1 is a block diagram of a production line simulation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. It is a figure for demonstrating the after-update execution timing management function of the simulation apparatus of the production line in Embodiment 1 of this invention. It is a figure for demonstrating an example of shortening of the execution timing by the simulation apparatus of the production line in Embodiment 1 of this invention. It is a figure for demonstrating an example of shortening of the execution timing by the simulation apparatus of the production line in Embodiment 1 of this invention. It is a block diagram of the simulation apparatus of the production line in Embodiment 2 of this invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a production line using a production line simulation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the production line in FIG. 1 is a hot sheet rolling line.
  • a heating furnace 1 is provided on the most upstream side of the hot sheet rolling line.
  • a rough rolling mill 2 is provided on the downstream side of the heating furnace 1.
  • the rough rolling mill 2 includes a support mechanism (not shown). The support mechanism supports the work roll 2a and the backup roll 2b. The shaft of the work roll 2a is attached to an electric motor (not shown).
  • a bar heater 3 is provided on the downstream side of the roughing mill 2.
  • a finishing mill entry side thermometer 4 is provided downstream of the bar heater 3.
  • a finishing mill 5 is provided downstream of the finishing mill entry side thermometer 4.
  • the finish rolling mill 5 includes a support mechanism (not shown). The support mechanism supports the work roll 5a and the backup roll 5b. The shaft of the work roll 5a is attached to an electric motor (not shown).
  • a thickness gauge 6, a sheet width meter 7, and a finishing mill exit-side thermometer 8 are provided at the downstream side of the finishing mill 5.
  • a run-out table 9 is provided on the downstream side of the plate thickness meter 6, the plate width meter 7, and the finishing mill exit-side thermometer 8.
  • a water injection device 10 is provided on the upper side and the lower side of the runout table 9.
  • a winder entry-side thermometer 11 is provided on the downstream side of the runout table 9.
  • a winder 12 is provided downstream of the winder entry-side thermometer 11.
  • the rolled material 13 is carried into the heating furnace 1 in the state of a rectangular parallelepiped slab.
  • the rolled material 13 is heated to about 1200 ° C. in the heating furnace 1.
  • the rolled material 13 is rolled by receiving a plurality of passes by the rough rolling mill 2.
  • the work roll 2a is rotated by an electric motor with the rolled material 13 interposed therebetween.
  • the backup roll 2b suppresses the deflection of the work roll 2a.
  • the rolled material 13 becomes a rough bar having a desired thickness.
  • the rolled material 13 is induction-heated by the bar heater 3.
  • the rolled material 13 is rolled by the finish rolling mill 5.
  • the work roll 5a is rotated by an electric motor with the rolled material 13 interposed therebetween.
  • the backup roll 5b suppresses the deflection of the work roll 5a.
  • the rolled material 13 has a desired thickness.
  • the rolled material 13 is conveyed on the runout table 9.
  • the rolled material 13 is water cooled by the water injection device 10.
  • the rolled material 13 is wound up by the winder 12. As a result, a product coil is formed.
  • the number of installed facilities may vary depending on the production line 14.
  • the number of stands of the rough rolling mill 2 and the finish rolling mill 5, the presence or absence of the bar heater 3, the number of sensors such as thermometers are often different for each production line 14.
  • FIG. 2 is a block diagram of a production line simulation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the data collection function 16 collects the operation data of the production line 14 and the characteristic data of the production target.
  • the pre-update execution timing management function 17 takes in information such as the position and speed of the rolled material 13 in the production line 14.
  • the pre-update execution timing management function 17 may fetch information such as the position and speed of the rolled material 13 via the data collection function 16.
  • the pre-update execution timing management function 17 determines the setting control timing of the rolled material 13 based on information such as the position and speed of the rolled material 13.
  • the pre-update setting calculation function 18 calculates necessary setting information based on the operation data and the characteristic data collected by the data collection function 16 at the timing determined by the pre-update execution timing management function 17. At this time, the pre-update setting calculation function 18 uses the learning value of the model of the production line 14.
  • the setting calculation of the finish rolling mill 5 is performed based on the result of the setting calculation of the rough rolling mill 2 at the timing when the temperature of the tip of the rolled material 13 is measured by the finishing mill entry side thermometer 4.
  • the setting calculation timing of the finishing mill 5 is determined by the time interval at which the rolled material 13 is conveyed. For this reason, the time interval is not constant. For example, the time interval is 2-3 minutes in a short case. The time interval is 30 minutes to several hours in a long case. On the other hand, the setting calculation is completed within 1 second at most.
  • the pre-update model learning function 19 learns a model based on the setting calculation result of the pre-update setting calculation function 18. Specifically, the pre-update model learning function 19 calculates the learning value of the model based on the setting calculation result of the pre-update setting calculation function 18.
  • the pre-update learning value storage function 20 stores the learning value of the model learned by the pre-update model learning function 19.
  • the setting control function 21 sends necessary setting information based on the setting calculation result of the pre-update setting calculation function 18 to a lower controller, sensor, etc. (not shown). Subordinate controllers, sensors, and the like are controlled based on the setting information. At this time, feedback control or the like is performed using a measured value by the sensor. The production line 14 is stably operated by the control. As a result, product quality is ensured over the entire length of the rolled material 13.
  • the data storage function 22 temporarily stores the data collected by the data collection function 16.
  • the collected data storage function 23 stores the data stored by the data storage function 22.
  • the data is stored in association with the position of the rolled material 13 and the actual time.
  • the post-update execution timing management function 25 collects data stored in the collected data storage function 23 via the data storage function 22 and the data collection function 16. The post-update execution timing management function 25 determines an appropriate execution timing for the setting calculation based on the data.
  • the post-update setting calculation function 26 performs necessary setting calculation based on the data stored in the collected data storage function 23 at the timing determined by the post-update execution timing management function 25. At this time, the post-update setting calculation function 26 uses the learning value of the model of the production line 14.
  • the post-update model learning function 27 learns a model based on the setting calculation result of the post-update setting calculation function 26. Specifically, the updated model learning function 27 calculates the learning value of the model based on the setting calculation result of the updated setting calculation function 26.
  • the updated learning value storage function 28 stores the learning value calculated by the updated model learning function 27.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the post-update execution timing management function of the production line simulation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the post-update execution timing management function 25 includes a real-time processing function 25a and an acceleration function 25b.
  • the real time processing function 25a is selected when the post-update setting calculation function 26 is executed in real time. At this time, the real time processing function 25 a sends information related to execution timing based on the real time to the post-update setting calculation function 26.
  • the acceleration function 25b is selected when the post-update setting calculation function 26 is executed at high speed. At this time, the speed-up function 25b sends information related to the execution timing shortened from the execution timing by the real-time processing function 25a to the post-update setting calculation function 26.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of shortening the execution timing by the production line simulation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the setting calculation of the finishing mill 5 is executed based on the setting calculation result of the rough rolling mill 2. For this reason, in the setting calculation of the finishing mill 5, the order of execution timing and the time cannot be arbitrarily set.
  • the speed-up function 25b shortens the time between the setting calculation for the rolled material 13 and the setting calculation for the next rolled material 13.
  • the speed-up function 25b executes the shortening one after another.
  • the speed-up function 25b fast-forwards a timer during setting calculation.
  • the speed-up function 25b deletes a certain time between setting calculations.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of shortening the execution timing by the production line simulation apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the effect of shortening the execution timing is limited.
  • the shortening effect is limited in the plate thickness control and the tension control.
  • the speed-up function 25b is not selected for these controls.
  • the high-speed function 25b is selected in the case of control executed at a relatively long time interval such as winding temperature control.
  • the speed-up function 25b is selected in the case of dynamic control whose interval is around 1 second or more than 1 second.
  • the speed-up function 25b is selected at the time of dynamic control executed at intervals of several meters as a distance.
  • the high speed function 25b shortens the time between execution timings of the dynamic control in the rolled material 13. For example, the speed-up function 25b fast-forwards a timer between dynamic controls. For example, the speed-up function 25b deletes a certain time between dynamic controls.
  • the high-speed function 25b considers the dynamic characteristics of the dynamic control and the dead time.
  • the response time of the water injection valve of the water injection device 10 includes a dead time of about 1 second and a response delay. In this case, it takes about 1 second from opening / closing command to the water injection valve until the water injection valve opens / closes. For this reason, in order to acquire data correctly, it is difficult to shorten the time from the control command to the execution by more than a second.
  • the post-update setting calculation function 26 calculates the setting information in a time shorter than the time required for the data collection function to collect the operation data and the characteristic data. For this reason, simulation can be implemented efficiently. As a result, the function update of the production line 14 can be performed smoothly.
  • the time that does not affect the model may be omitted.
  • the time during which the production object is transported without being processed or cooled may be shortened.
  • the time during which the production target is transported without being processed or cooled may be deleted. In these cases, the simulation can be performed efficiently without sacrificing the accuracy of the simulation.
  • FIG. 6 is a block diagram of a production line simulation apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • symbol is attached
  • the online data collection function 30 functions in the same manner as the data collection function 16 in FIG. 2.
  • the online execution timing management function 31 functions in the same manner as the pre-update execution timing management function 17 in FIG.
  • the online setting calculation function 32 functions similarly to the pre-update setting calculation function 18 of FIG.
  • the online model learning function 33 functions in the same manner as the pre-update model learning function 19 of FIG.
  • the online learning value storage function 34 functions in the same manner as the pre-update learning value storage function 20.
  • the online setting control function 35 functions similarly to the setting control function 21 of FIG.
  • the offline simulation function 36 is used when realizing a function that cannot be confirmed in the online system or developing a function different from the online system.
  • the offline data storage function 37 functions similarly to the data storage function 22 of FIG.
  • the offline collection data storage function 38 functions in the same manner as the collection data storage function 23 of FIG.
  • the offline execution timing management function 39 functions in the same manner as the post-update execution timing management function 25 of FIG.
  • the offline setting calculation function 40 functions in the same manner as the post-update setting calculation function 26 of FIG.
  • the offline model learning function 41 functions in the same manner as the updated model learning function 27 in FIG.
  • the offline learned value storage function 42 functions in the same manner as the updated learned value storage function 28 of FIG.
  • the offline simulation function 36 is executed at a timing completely unrelated to the control of the production line 14.
  • the offline model learning function 41 may not be required.
  • each function of the offline simulation function 36 is selectively used.
  • the offline data storage function 37 and the offline collected data storage function 38 may be shared with an online system.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an offline execution timing management function of the production line simulation apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • the offline execution timing management function 39 includes a real-time processing function 39a and an acceleration function 39b.
  • the real time processing function 39a is selected when the offline setting calculation function 40 is executed in real time. At this time, the real time processing function 39a sends information related to the execution timing based on the real time to the offline setting calculation function 40.
  • the acceleration function 39b is selected when the offline setting calculation function 40 is executed at high speed. At this time, the speed-up function 39b sends to the offline setting calculation function 40 information related to execution timing that is shorter than the execution timing by the real-time processing function 39a.
  • the offline simulation function 36 calculates setting information different from the setting information required for controlling the production line 14. For this reason, the simulation which confirms the effect of a new function, etc. can be implemented efficiently. As a result, new functions can be fully verified and applied.
  • FIG. FIG. 8 is a diagram for explaining the data storage function of the production line simulation apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
  • symbol is attached
  • the data storage function 22 includes a data conversion function 22a and an event data storage function 22b.
  • the data conversion function 22a converts the data of the collected data storage function 23 into data related to the execution timing of the setting calculation and data required for the setting calculation. For example, if there is a temperature actual value that has not been used for the setting calculation before the update, the data conversion function 22a converts the data related to the execution timing of the setting calculation and the data required for the setting calculation.
  • the event data storage function 22b stores the data converted by the data conversion function 22a.
  • the post-update execution timing management function 25 sends the data related to the execution timing stored in the event data storage function 22b to the post-update setting calculation function 26.
  • the model parameters of the post-update setting calculation function 26 are changed, and the same simulation is performed again.
  • the event data storage function 22b stores data relating to execution timing and data required for setting calculation. For this reason, the second and subsequent simulations are accelerated by using the data.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining data relating to execution timing of the production line simulation apparatus and data required for setting calculation according to the third embodiment of the present invention.
  • the timing when the sensor for detecting the position of the rolled material 13 is turned on is set as the execution timing of the setting calculation.
  • the timing at which the collection of data required for setting calculation is completed is set as the execution timing of setting calculation.
  • the data conversion function 22a uses the data at the time when the signal for detecting the rolled material 13 is turned on as the data related to the execution timing.
  • the data conversion function 22a uses the data at the time when the collection of data necessary for setting calculation is completed as the data related to the execution timing.
  • the data required for the setting calculation is temperature
  • the thermometer may be turned on.
  • the threshold value may be adjusted to the updated system standard. For example, when the threshold value of the updated system is 1000 ° C., the time when the measured temperature value is 1000 ° C. or more may be set as the time when the thermometer is turned on. Thereafter, data collection may be started after Ss seconds. In this case, the data conversion function 22a uses the average value of the temperature for Sd seconds as the data required for the setting calculation.
  • the simulation can be efficiently performed even when the data collected before and after the update is handled differently.
  • the speed and measured temperature of the rolled material 13 are stored for each distance of the rolled material 13 before the update, it is assumed that the measured temperature for each hour is required after the update.
  • the time may be calculated based on the information on the speed and the distance.
  • the unit conversion may be performed by the data conversion function 22a.
  • the converted data may be stored in the event data storage function 22b.
  • the simulation apparatus according to the first to third embodiments is applied to a line for continuously producing products such as a plate rolling line, a cold rolling line, a production line for paper, pulp, chemical substances, petroleum products, and the like. You may apply. Moreover, you may apply the simulation apparatus of Embodiment 1 to Embodiment 3 to the line which manufactures a product in batches, such as a motor vehicle and a mechanism.
  • the production line simulation apparatus can be used in a system for efficiently performing simulation.

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Abstract

　シミュレーションを効率よく実施することができる生産ラインのシミュレーション装置を提供する。このため、生産ラインのシミュレーション装置は、データ採取機能により採取された操業データと特性データとを保存するデータ保存機能と、前記データ保存機能に保存された操業データと特性データとに基づいて、前記生産ラインのモデルを用いて前記生産ラインに関する設定情報を計算する設定計算機能と、前記設定計算機能により計算された設定情報に基づいて、前記生産ラインのモデルを学習するモデル学習機能と、前記モデル学習機能により学習されたモデルの学習値を保存する学習値保存機能と、前記設定計算機能が設定情報を計算する際にモデルに影響のない時間を省略させ、前記設定計算機能による設定情報の計算時間を前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短くさせる実行タイミング管理機能と、を備えた。

Description

生産ラインのシミュレーション装置
　この発明は、生産ラインのシミュレーション装置に関する。
　特許文献１には、生産ラインのシミュレーション装置が記載されている。当該シミュレーション装置は、オンライン系の制御システムで採取したデータを用いる。当該データは、実時間に対応付けられる。当該シミュレーション装置は、当該データを採取するために要した時間と同等の時間をかけてシミュレーションを行う。
日本特開２００７－１３３５７９号公報
　しかしながら、シミュレーションは、プログラム、パラメータ等を変更して、何回も実行される。このため、全てのシミュレーションの結果を得るまでに時間がかかる。
　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、シミュレーションを効率よく実施することができる生産ラインのシミュレーション装置を提供することである。
　この発明に係る生産ラインのシミュレーション装置は、生産ラインの操業データと生産対象物の特性データとを採取するデータ採取機能と、前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとを保存するデータ保存機能と、前記データ保存機能に保存された操業データと特性データとに基づいて、前記生産ラインのモデルを用いて前記生産ラインに関する設定情報を計算する設定計算機能と、前記設定計算機能により計算された設定情報に基づいて、前記生産ラインのモデルを学習するモデル学習機能と、前記モデル学習機能により学習されたモデルの学習値を保存する学習値保存機能と、前記設定計算機能が設定情報を計算する際にモデルに影響のない時間を省略させ、前記設定計算機能による設定情報の計算時間を前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短くさせる実行タイミング管理機能と、を備えた。
　この発明によれば、設定情報の計算時間は、データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短くなる。このため、シミュレーションを効率よく実施することができる。
この発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置を利用した生産ラインの模式図である。 この発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。 この発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置の更新後実行タイミング管理機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。 この発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。 この発明の実施の形態２における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。 この発明の実施の形態２における生産ラインのシミュレーション装置のオフライン実行タイミング管理機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態３における生産ラインのシミュレーション装置のデータ蓄積機能を説明するための図である。 この発明の実施の形態３における生産ラインのシミュレーション装置の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを説明するための図である。
　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、同一又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する。
実施の形態１．
　図１はこの発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置を利用した生産ラインの模式図である。
　図１の生産ラインは、熱間薄板圧延ラインである。熱間薄板圧延ラインの最も上流側には、加熱炉１が設けられる。加熱炉１の下流側には、粗圧延機２が設けられる。粗圧延機２は、図示しない支持機構を備える。支持機構は、ワークロール２ａ、バックアップロール２ｂを支持する。ワークロール２ａのシャフトは、図示しない電動機に取り付けられる。粗圧延機２の下流側には、バーヒータ３が設けられる。
　バーヒータ３の下流側には、仕上圧延機入側温度計４が設けられる。仕上圧延機入側温度計４の下流側には、仕上圧延機５が設けられる。仕上圧延機５は、図示しない支持機構を備える。支持機構は、ワークロール５ａ、バックアップロール５ｂを支持する。ワークロール５ａのシャフトは、図示しない電動機に取り付けられる。
　仕上圧延機５の下流側には、板厚計６と板幅計７と仕上圧延機出側温度計８とが設けられる。板厚計６と板幅計７と仕上圧延機出側温度計８との下流側には、ランアウトテーブル９が設けられる。ランアウトテーブル９の上側と下側とには、注水装置１０が設けられる。ランアウトテーブル９の下流側には、巻き取り機入側温度計１１が設けられる。巻き取り機入側温度計１１の下流側には、巻き取り機１２が設けられる。
　熱間薄板圧延ラインにおいて、圧延材１３は、直方体のスラブの状態で加熱炉１に搬入される。圧延材１３は、加熱炉１で１２００℃程度に加熱される。その後、圧延材１３は、粗圧延機２による複数パスを受けて圧延される。この際、ワークロール２ａは、圧延材１３を挟んだ状態で電動機により回転する。バックアップロール２ｂは、ワークロール２ａのたわみを抑制する。その結果、圧延材１３は、所望の厚みの粗バーとなる。その後、圧延材１３は、バーヒータ３に誘導加熱される。
　その後、圧延材１３は、仕上圧延機５により圧延される。この際、ワークロール５ａは、圧延材１３を挟んだ状態で電動機により回転する。バックアップロール５ｂは、ワークロール５ａのたわみを抑制する。その結果、圧延材１３は所望の厚みとなる。その後、圧延材１３は、ランアウトテーブル９上を搬送される。この際、圧延材１３は、注水装置１０により水冷される。その後、圧延材１３は、巻き取り機１２で巻き取られる。その結果、製品コイルが形成される。
　なお、上記各設備の設置台数は、生産ライン１４によって異なる場合がある。特に、粗圧延機２および仕上圧延機５のスタンド数、バーヒータ３の有無、温度計等のセンサの台数は、生産ライン１４ごとに異なることが多い。
　次に、図２を用いて、生産ライン１４のシミュレーション装置を説明する。
　図２はこの発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。
　図２に示すように、生産ライン１４の更新前制御機能１５において、データ採取機能１６は、生産ライン１４の操業データと生成対象物の特性データとを採取する。更新前実行タイミング管理機能１７は、生産ライン１４における圧延材１３の位置、速度等の情報を取り込む。更新前実行タイミング管理機能１７は、データ採取機能１６経由で圧延材１３の位置、速度等の情報を取り込むこともある。更新前実行タイミング管理機能１７は、圧延材１３の位置、速度等の情報に基づいて圧延材１３の設定制御のタイミングを決定する。
　更新前設定計算機能１８は、更新前実行タイミング管理機能１７により決定されたタイミングで、データ採取機能１６により採取された操業データと特性データとに基づいて必要な設定情報を計算する。この際、更新前設定計算機能１８は、生産ライン１４のモデルの学習値を利用する。
　例えば、仕上圧延機５の設定計算は、圧延材１３の先端の温度が仕上圧延機入側温度計４より計測されたタイミングで粗圧延機２の設定計算の結果に基づいて行われる。仕上圧延機５の設定計算のタイミングは、圧延材１３が搬送される時間間隔によって決まる。このため、当該時間間隔は一定ではない。例えば、当該時間間隔は、短い場合で２～３分となる。当該時間間隔は、長い場合で３０分から数時間となる。これに対し、設定計算は、高々１秒以内で完了する。
　更新前モデル学習機能１９は、更新前設定計算機能１８の設定計算の結果に基づいてモデルを学習する。具体的には、更新前モデル学習機能１９は、更新前設定計算機能１８の設定計算の結果に基づいてモデルの学習値を計算する。更新前学習値保存機能２０は、更新前モデル学習機能１９により学習されたモデルの学習値を保存する。
　設定制御機能２１は、更新前設定計算機能１８の設定計算の結果に基づいて必要な設定情報を図示しない下位コントローラ、センサ等に送る。下位コントローラ、センサ等は、当該設定情報に基づいて制御される。この際、センサによる測定値を用いて、フィードバック制御等が行われる。生産ライン１４は、当該制御により安定して操業される。その結果、製品品質が圧延材１３の全長において確保される。
　データ蓄積機能２２は、データ採取機能１６により採取されたデータを一旦蓄積する。採取データ保存機能２３は、データ蓄積機能２２により蓄積されたデータに保存する。当該データは、圧延材１３の位置と実時間とに関連付けられて保存される。
　生産ライン１４の更新後制御機能２４において、更新後実行タイミング管理機能２５は、データ蓄積機能２２とデータ採取機能１６とを介して採取データ保存機能２３に保存されたデータを採取する。更新後実行タイミング管理機能２５は、当該データに基づいて設定計算の適切な実行タイミングを決定する。
　更新後設定計算機能２６は、更新後実行タイミング管理機能２５により決定されたタイミングで、採取データ保存機能２３に保存されたデータに基づいて必要な設定計算を行う。この際、更新後設定計算機能２６は、生産ライン１４のモデルの学習値を利用する。
　更新後モデル学習機能２７は、更新後設定計算機能２６の設定計算の結果に基づいてモデルを学習する。具体的には、更新後モデル学習機能２７は、更新後設定計算機能２６の設定計算の結果に基づいてモデルの学習値を計算する。更新後学習値保存機能２８は、更新後モデル学習機能２７により計算された学習値を保存する。
　次に、図３を用いて、更新後実行タイミング管理機能２５を説明する。
　図３はこの発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置の更新後実行タイミング管理機能を説明するための図である。
　図３に示すように、更新後実行タイミング管理機能２５は、実時間処理機能２５ａと高速化機能２５ｂとを備える。実時間処理機能２５ａは、更新後設定計算機能２６を実時間で実行する際に選択される。この際、実時間処理機能２５ａは、実時間に基づいた実行タイミングに関する情報を更新後設定計算機能２６に送出する。高速化機能２５ｂは、更新後設定計算機能２６を高速で実行する際に選択される。この際、高速化機能２５ｂは、実時間処理機能２５ａによる実行タイミングよりも短縮された実行タイミングに関する情報を更新後設定計算機能２６に送出する。
　次に、図４を用いて、設定計算における実行タイミングの短縮の一例を説明する。
　図４はこの発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。
　例えば、仕上圧延機５の設定計算は、粗圧延機２の設定計算結果に基づいて実行される。このため、仕上圧延機５の設定計算において、実行タイミングの順序と時刻とは任意に設定できない。
　この場合、高速化機能２５ｂは、当該圧延材１３に対する設定計算と次の圧延材１３に対する設定計算との間の時間を短縮する。高速化機能２５ｂは、当該短縮を次々に実行する。例えば、高速化機能２５ｂは、設定計算の間のタイマーを早送りする。例えば、高速化機能２５ｂは、設定計算の間の一定時間を削除する。
　次に、図５を用いて、ダイナミック制御における実行タイミングの短縮の一例を説明する。
　図５はこの発明の実施の形態１における生産ラインのシミュレーション装置による実行タイミングの短縮の一例を説明するための図である。
　設定計算においては、動特性を考慮する必要がない。このため、設定計算の実行は、少ない回数で済む。これに対し、ダイナミック制御においては、制御演算の実行は、圧延材１３の全長に対して何度も行われる。
　この場合、実行時間間隔が数ｍｓ～数１０ｍｓオーダの短い時間間隔の制御においては、実行タイミングの短縮効果が限られる。例えば、板厚制御と張力制御とにおいては、短縮効果が限られる。このため、これらの制御に対しては、高速化機能２５ｂは選択されない。
　高速化機能２５ｂは、巻き取り温度制御等の比較的長い時間の間隔で実行される制御の際に選択される。例えば、高速化機能２５ｂは、間隔が１秒前後か１秒以上のダイナミック制御の際に選択される。例えば、高速化機能２５ｂは、距離にして数ｍ間隔で実行されるダイナミック制御の際に選択される。
　高速化機能２５ｂは、圧延材１３におけるダイナミック制御の実行タイミング間の時間を短縮する。例えば、高速化機能２５ｂは、ダイナミック制御間のタイマーを早送りする。例えば、高速化機能２５ｂは、ダイナミック制御間の一定時間を削除する。
　この際、高速化機能２５ｂは、ダイナミック制御の動特性、むだ時間を考慮する。例えば、巻き取り温度制御において、注水装置１０の注水バルブの応答時間は、１秒程度のむだ時間と応答遅れとを含む。この場合、注水バルブに対して開閉の指令を出してから、注水バルブが開閉するまでに１秒程度かかる。このため、正確にデータを取得するためには、制御指令から実行までのタイミングに対し、秒以上の短縮は困難となる。
　以上で説明した実施の形態１によれば、更新後設定計算機能２６は、データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短い時間で設定情報を計算する。このため、シミュレーションを効率よく実施することができる。その結果、生産ライン１４の機能更新を円滑に行うことができる。
　この際、モデルに影響のない時間を省略すればよい。例えば、生産対象物が加工処理及び冷却処理をなされておらずに搬送されている時間を短縮すればよい。例えば、生産対象物が加工処理及び冷却処理をなされておらずに搬送されている時間を削除すればよい。これらの場合、シミュレーションの精度を犠牲にすることなく、シミュレーションを効率よく実施することができる。
　また、更新後制御機能２４により生産ライン１４を制御すれば、高品質の製品を製造することができる。このため、市場における競争優位性を確保することができる。
実施の形態２．
　図６はこの発明の実施の形態２における生産ラインのシミュレーション装置のブロック図である。なお、実施の形態１と同一又は相当部分には同一符号を付して説明を省略する。
　図６のオンライン制御機能２９において、オンラインデータ採取機能３０は、図２のデータ採取機能１６と同様に機能する。オンライン実行タイミング管理機能３１は、図２の更新前実行タイミング管理機能１７と同様に機能する。オンライン設定計算機能３２は、図２の更新前設定計算機能１８と同様に機能する。オンラインモデル学習機能３３は、図２の更新前モデル学習機能１９と同様に機能する。オンライン学習値保存機能３４は、更新前学習値保存機能２０と同様に機能する。オンライン設定制御機能３５は、図２の設定制御機能２１と同様に機能する。
　図６のオフラインシミュレーション機能３６は、オンライン制御機能２９と類似の機能を備える。オフラインシミュレーション機能３６は、オンライン系では確認できない機能を実現したりオンライン系とは異なる機能を開発したりする際に使用される。
　オフラインシミュレーション機能３６において、オフラインデータ蓄積機能３７は、図２のデータ蓄積機能２２と同様に機能する。オフライン採取データ保存機能３８は、図２の採取データ保存機能２３と同様に機能する。オフライン実行タイミング管理機能３９は、図２の更新後実行タイミング管理機能２５と同様に機能する。オフライン設定計算機能４０は、図２の更新後設定計算機能２６と同様に機能する。オフラインモデル学習機能４１は、図２の更新後モデル学習機能２７と同様に機能する。オフライン学習値保存機能４２は、図２の更新後学習値保存機能２８と同様に機能する。
　オフラインシミュレーション機能３６は、生産ライン１４の制御とは全く関係ないタイミングで実行される。オフライン設定計算機能４０が実行される際、オフラインモデル学習機能４１を必要としない場合もある。オフラインシミュレーションの目的により、オフラインシミュレーション機能３６の各機能が使い分けられる。オフラインデータ蓄積機能３７とオフライン採取データ保存機能３８とは、オンライン系と共有される場合もある。
　次に、図７を用いて、オフライン実行タイミング管理機能３９を説明する。
　図７はこの発明の実施の形態２における生産ラインのシミュレーション装置のオフライン実行タイミング管理機能を説明するための図である。
　図７に示すように、オフライン実行タイミング管理機能３９は、実時間処理機能３９ａと高速化機能３９ｂとを備える。実時間処理機能３９ａは、オフライン設定計算機能４０を実時間で実行する際に選択される。この際、実時間処理機能３９ａは、実時間に基づいた実行タイミングに関する情報をオフライン設定計算機能４０に送出する。高速化機能３９ｂは、オフライン設定計算機能４０を高速で実行する際に選択される。この際、高速化機能３９ｂは、実時間処理機能３９ａによる実行タイミングよりも短縮された実行タイミングに関する情報をオフライン設定計算機能４０に送出する。
　以上で説明した実施の形態２によれば、オフラインシミュレーション機能３６は、生産ライン１４の制御に要する設定情報とは異なる設定情報を計算する。このため、新たな機能の効果等を確認するシミュレーションを効率よく実施することができる。その結果、新たな機能を十分に検証して適用することができる。
実施の形態３．
　図８はこの発明の実施の形態３における生産ラインのシミュレーション装置のデータ蓄積機能を説明するための図である。なお、実施の形態１と同一又は相当部分には同一符号を付して説明を省略する。
　図８に示すように、データ蓄積機能２２は、データ変換機能２２ａ、イベントデータ保存機能２２ｂを備える。
　データ変換機能２２ａは、採取データ保存機能２３のデータを設定計算の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとに変換する。例えば、更新前において、設定計算に用いていなかった温度実績値がある場合、データ変換機能２２ａは、設定計算の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータに変換する。イベントデータ保存機能２２ｂは、データ変換機能２２ａにより変換されたデータを保存する。
　更新後実行タイミング管理機能２５は、イベントデータ保存機能２２ｂに保存された実行タイミングに関するデータを更新後設定計算機能２６に送出する。
　数百本のシミュレーションを行い、更新後設定計算機能２６のモデルパラメータを変更して、もう一度、同じシミュレーションを行なう場合を考える。この場合、１回目の計算の際に、イベントデータ保存機能２２ｂは、実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを保存する。このため、２回目以降のシミュレーションは、当該データを使用することで高速化される。
　次に、図９を用いて、実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを説明する。
　図９はこの発明の実施の形態３における生産ラインのシミュレーション装置の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとを説明するための図である。
　例えば、圧延材１３の位置検出のためのセンサがｏｎしたタイミングを設定計算の実行タイミングとする。例えば、設定計算に要するデータの採取が完了したタイミングを設定計算の実行タイミングとする。この場合、データ変換機能２２ａは、圧延材１３を検出する信号がｏｎとなった時刻のデータを実行タイミングに関するデータとする。データ変換機能２２ａは、設定計算に必要なデータの収集が完了した時刻のデータを実行タイミングに関するデータとする。
　設定計算に要するデータが温度の場合、温度の測定値が予め設定された閾値を越えた場合、温度計がｏｎの状態になったとすればよい。当該閾値は、更新後のシステムの基準に合わせればよい。例えば、更新後のシステムの閾値を１０００℃とした場合、温度の測定値１０００℃以上になった時間を温度計がｏｎの状態になった時間とすればよい。その後、Ｓｓ秒後にデータ収集を開始すればよい。この場合、データ変換機能２２ａは、Ｓｄ秒間の温度の平均値を設定計算に要するデータとする。
　以上で説明した実施の形態３によれば、更新前後に採取されるデータの取り扱いが異なる場合でも、シミュレーションを効率よく実施することができる。例えば、更新前において圧延材１３の距離毎に圧延材１３の速度と計測温度が保存されている場合に、更新後において時間毎の計測温度が必要となったとする。この場合、速度と距離との情報に基づいて時間を算出すればよい。また、使用する単位が異なる場合も、データ変換機能２２ａにより単位変換を行えばよい。変換後のデータは、イベントデータ保存機能２２ｂに保存すればよい。
　なお、厚板圧延ライン、冷間圧延ライン、紙、パルプ、化学物質、石油製品等の生産ライン等、生産物を連続的に生産するラインに実施の形態１から実施の形態３のシミュレーション装置を適用してもよい。また、自動車、機構等、バッチ的に製品を製造するラインに実施の形態１から実施の形態３のシミュレーション装置を適用してもよい。
　以上のように、この発明に係る生産ラインのシミュレーション装置は、シミュレーションを効率よく実施するシステムに利用できる。
　１　加熱炉、　２　粗圧延機、　２ａ　ワークロール、　２ｂ　バックアップロール、　３　バーヒータ、　４　仕上圧延機入側温度計、　５　仕上圧延機、　５ａ　ワークロール、　５ｂ　バックアップロール、　６　板厚計、　７　板幅計、　８　仕上圧延機出側温度計、　９　ランアウトテーブル、　１０　注水装置、　１１　巻き取り機入側温度計、　１２　巻き取り機、　１３　圧延材、　１４　生産ライン、　１５　更新前制御機能、　１６　データ採取機能、　１７　更新前実行タイミング管理機能、　１８　更新前設定計算機能、　１９　更新前モデル学習機能、　２０　更新前学習値保存機能、　２１　設定制御機能、　２２　データ蓄積機能、　２２ａ　データ変換機能、　２２ｂ　イベントデータ保存機能、　２３　採取データ保存機能、　２４　更新後制御機能、　２５　更新後実行タイミング管理機能、　２５ａ　実時間処理機能、　２５ｂ　高速化機能、　２６　更新後設定計算機能、　２７　更新後モデル学習機能、　２８　更新後学習値保存機能、　２９　オンライン制御機能、　３０　オンラインデータ採取機能、　３１　オンライン実行タイミング管理機能、　３２　オンライン設定計算機能、　３３　オンラインモデル学習機能、　３４　オンライン学習値保存機能、　３５　オンライン設定制御機能、　３６　オフラインシミュレーション機能、　３７　オフラインデータ蓄積機能、　３８　オフライン採取データ保存機能、　３９　オフライン実行タイミング管理機能、３９ａ　実時間処理機能、　３９ｂ　高速化機能、　４０　オフライン設定計算機能、　４１　オフラインモデル学習機能、　４２　オフライン学習値保存機能。

Claims (6)

  1. 　生産ラインの操業データと生産対象物の特性データとを採取するデータ採取機能と、
    　前記データ採取機能により採取された操業データと特性データとを保存するデータ保存機能と、
    　前記データ保存機能に保存された操業データと特性データとに基づいて、前記生産ラインのモデルを用いて前記生産ラインに関する設定情報を計算する設定計算機能と、
    　前記設定計算機能により計算された設定情報に基づいて、前記生産ラインのモデルを学習するモデル学習機能と、
    　前記モデル学習機能により学習されたモデルの学習値を保存する学習値保存機能と、
    　前記設定計算機能が設定情報を計算する際にモデルに影響のない時間を省略させ、前記設定計算機能による設定情報の計算時間を前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短くさせる実行タイミング管理機能と、
    を備えた生産ラインのシミュレーション装置。
  2. 　設定情報に基づいて前記生産ラインを制御する設定制御機能、
    を備え、
    　前記設定計算機能は、前記データ採取機能に採取された操業データと生産対象物の特性データとに基づいて、前記学習値保存機能により保存されたモデルの学習値を用いて前記設定制御機能が前記生産ラインを制御する際に用いる設定情報を計算する請求項１に記載の生産ラインのシミュレーション装置。
  3. 　前記設定計算機能は、前記データ保存機能に保存された操業データと特性データとに基づいて、前記生産ラインのモデルを用いて前記生産ラインの制御に要する設定情報とは異なる設定情報を計算する請求項１に記載の生産ラインのシミュレーション装置。
  4. 　前記実行タイミング管理機能は、生産対象物が加工処理及び冷却処理をなされておらずに搬送されている時間を短縮することにより前記設定計算機能による設定情報の計算時間を前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短くする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生産ラインのシミュレーション装置。
  5. 　前記実行タイミング管理機能は、生産対象物が加工処理及び冷却処理をなされておらずに搬送されている時間を削除することにより前記設定計算機能による設定情報の計算時間を前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短くする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の生産ラインのシミュレーション装置。
  6. 　前記データ保存機能に保存された操業データと特性データを設定計算の実行タイミングに関するデータと設定計算に要するデータとに変換するデータ変換機能と、
    　前記データ変換機能により変換されたデータを保存するイベントデータ保存機能と、
    を備え、
    　前記設定計算機能は、前記イベントデータ保存機能に保存されたデータに基づいた実行タイミングで、前記データ採取機能が操業データと特性データとを採取するために要した時間よりも短い時間で前記イベントデータ保存機能に保存されたデータを用いて設定計算を行う請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の生産ラインのシミュレーション装置。
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