WO2021095428A1 - 製造プロセスの適正化システムおよびその方法 - Google Patents

製造プロセスの適正化システムおよびその方法 Download PDF

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WO2021095428A1
WO2021095428A1 PCT/JP2020/038856 JP2020038856W WO2021095428A1 WO 2021095428 A1 WO2021095428 A1 WO 2021095428A1 JP 2020038856 W JP2020038856 W JP 2020038856W WO 2021095428 A1 WO2021095428 A1 WO 2021095428A1
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manufacturing process
factor
function
information
control
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PCT/JP2020/038856
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English (en)
French (fr)
Inventor
植田　敦子
茂紀 松本
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32197—Inspection at different locations, stages of manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a technique for optimizing a manufacturing process composed of a plurality of configurations.
  • the optimization of the process in the manufacture of materials is performed not only on the material as the material but also on the product such as a machine.
  • Product quality control is performed by defining the role and behavior of each component of a product as a function, and controlling the quality expressed by the connection of the functions, including the conditions of the manufacturing process. Materials, on the other hand, change their appearance from the starting material to the final product.
  • the mode of the intermediate material produced in the intermediate process is also deep. It's related. Depending on the conditions in each manufacturing process, the material properties of the product obtained in the middle of manufacturing are greatly affected, and it also affects the properties of the finally obtained product. In these days when responsibility for material manufacturing is required, information on the intermediate production process is also required to ensure quality, and manufacturing of environmentally friendly products is required in consideration of the environmental impact of intermediate products.
  • the conditions in each manufacturing process, the material properties finally obtained, etc. are stored in the database.
  • Patent Document 1 is a method for optimizing a manufacturing process for manufacturing a casting or a molded product manufactured by one or more manufacturing steps with respect to preset parameters.
  • Patent Document 1 is a method of optimizing the manufacturing process of a casting or molded product produced by one or more manufacturing steps with respect to parameters preset toward optimum values by computer simulation. It is a system.
  • Patent Document 1 does not mention the correspondence between the characteristics and the factors, such as which manufacturing process block the material properties such as the product block are caused by.
  • an object of the present invention is to control the intermediate production process of the product as a material and to optimize the manufacturing process in response to changes in manufacturing requirements.
  • control factor indicates a control factor in manufacturing, and includes, for example, a material attribute and a process condition indicating the attribute of each material / intermediate product.
  • a more detailed configuration of the present invention is an input device that receives factor information including control factors in each of the plurality of processes and constraint information that is a constraint in the manufacturing process in a manufacturing process optimization system composed of a plurality of processes.
  • the main storage device that stores the program and the factor information and the functions that can be exhibited in the product produced in the manufacturing process according to the program.
  • the functional sensitivity indicating the degree of influence on the manufacturing process is determined.
  • Calculate select a control factor based on the functional sensitivity, identify the physical properties of the intermediate products in each step using the selected control factors, and use the physical properties of each identified intermediate product.
  • It is a manufacturing process optimization system having a central control device for determining whether a predetermined condition is satisfied and an output device for outputting a control factor satisfying the condition.
  • the present invention also includes a method using this system and a program product for executing the method.
  • This embodiment is an example of a chemical plant that produces one or more final products from one or more raw materials.
  • a process is an individual processing process in the manufacture of a material.
  • the process has a context with other processes. Examples of processes include compounding, coating, heating, cooling, stirring, distillation and the like.
  • a plurality of steps constitute a manufacturing process that produces the final product.
  • Raw materials are substances accepted by chemical plants. Examples of raw materials include resins, crude oils, iron ore, coal, limestone and the like.
  • An intermediate product is a substance that temporarily exists between one process and another process.
  • Examples of intermediate products include benzene, naphtha, and mixtures thereof.
  • the final product is a substance produced as a product by a chemical plant.
  • examples of products include fuels, paints, chemicals, chemical fibers, resins and the like.
  • Other industrial products aircraft parts, clothing, containers, sanitary goods, artificial organs, etc. are manufactured from chemical fibers, resins, etc.
  • the function is a function according to the purpose of the product. Examples of functions include drying rate, oxidation rate (easiness to rust), disinfection ability, detergency, heat insulation ability, heat resistance, soundproofing ability, tensile strength, viscosity, adhesive force, ignition speed, malleability, ductility, etc. ..
  • the application-specific function of the final product is directly linked to the market evaluation of the final product.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a manufacturing process optimization system 1.
  • the manufacturing process optimization system 1 is a general computer, and is a central control device 11, an input device 12 such as a mouse and a keyboard, an output device 13 such as a display, a speaker, and a printer, a main storage device 14, and an auxiliary storage device 15 ( It has a storage unit).
  • the auxiliary storage device 15 stores process information 31, function information 32, raw material / intermediate product information 33, function sensitivity information 34, and process optimization information 35.
  • the product management unit 21 and the display processing unit 22 in the main storage device 14 are programs.
  • the central control device 11 reads these programs from the auxiliary storage device 15 and loads them into the main storage device 14, thereby realizing the functions of the respective programs (details will be described later).
  • the auxiliary storage device 15 may have a configuration independent of the manufacturing process optimization system 1.
  • the "manufacturing process" in the present embodiment indicates a procedure for producing a product, and the "optimization” is a more appropriate control factor from a plurality of control factors including material attributes and process conditions. Means to ask for.
  • the manufacturing process optimization system 1 may be realized (serverized) in a so-called cloud. As shown in FIG. 1, the manufacturing process optimization system 1 is connected from the communication device 16 to the terminal device 2 installed at each manufacturing base, design base, or the like via the network 3. Then, the manufacturing process optimization system 1 may be calculated by operating each terminal device 2. In this case, each terminal device 2 has an input device and an output device (screen). Then, the input device 12 and the output device 13 of the manufacturing process optimization system 1 may be omitted.
  • FIG. 2 is a flowchart of the processing procedure of the manufacturing process optimization system 1.
  • the manufacturing process optimization system 1 calculates the function sensitivity using the input material information and the factor information such as the received process information 31, and sequentially selects the function sensitivity according to the process flow. , A system for predicting intermediate or final products.
  • step S201 the central control device 11 relates to the process information 31 input from the user via the input device 12, the functional information 32 exerted by the product, and each process according to the product management unit 21 of the manufacturing process optimization system 1.
  • the process information and the material information may be accepted as factor information including the control factor of the process including at least one of them.
  • the raw material information need only know the type and amount of the material, and specifically, it may be the CAS registry number, molecular structure, compounding amount, compounding recipe, and ratio.
  • step S202 the product management unit 21 receives the restriction information regarding manufacturing input from the user via the input device 12.
  • this constraint information include the target material physical characteristics, the yield of the intermediate product (or final product), the production time, and the like.
  • step S203 the product management unit 21 calculates the sensitivity of the function from the input material information and process information and the function information 32.
  • Sensitivity is information indicating the degree of association (influence) on the manufacturing process for each control factor (process condition, material attribute, etc.) on the function of the product.
  • the material information and the process information may be replaced with the factor information.
  • the calculated functional sensitivity (hereinafter referred to as functional sensitivity) is stored in the functional sensitivity information 34 together with information indicating the relevance to the received material information.
  • the functional sensitivity is displayed on the output device 13 by the display processing unit 22 as a factor effect diagram. An example thereof is shown in FIG. As shown in FIG. 12, each sensitivity calculates and displays a plurality of values in which parameters ((1), (2), etc.) are changed for each control factor.
  • step S204 the input device 12 or the product management unit 21 sequentially considers the process conditions in order of the process with respect to the functional sensitivity of the factor effect diagram (FIG. 12) displayed in S203. And select material attributes.
  • “sequential" means accepting selection from the upstream side of the manufacturing process. In addition, this selection may be in the form of selecting a control factor.
  • the selection is made according to the function / process-related information 36 and the function / material-related information 37 shown in FIGS. 14 and 15. That is, in FIGS. 14 and 15, the process conditions and material attributes to which " ⁇ " is added are selected by the functions included in the function information received in step S201. For example, when the function A1 is accepted in step S201, the process conditions P-A1a, P-A1b and P-C1a and the material attributes M-A1a, M-B1a and M-C1a are selected.
  • the function / process-related information 36 and the function / material-related information 37 may be collectively treated as the function / factor-related information.
  • the process condition and material attribute of the number indicating the maximum value may be selected from the applicable process conditions and material attributes. Details of the function / process-related information 36 of FIGS. 14 and 15 will be described later.
  • information indicating the presence or absence such as " ⁇ " or information indicating a symbol other than a number may be used. This corresponds to information indicating a plurality of types such as ⁇ ⁇ ⁇ . Then, the process conditions and material attributes of the selected symbols such as ⁇ only, ⁇ and ⁇ are selected.
  • process conditions and material attributes selected by the product management unit 21 are stored in the process optimization information 35 together with the input material information and process information.
  • a plurality of final selections may be made collectively, and the order may be any order. However, it is necessary to be able to confirm the completion of selection in each step in step S206 described later.
  • step S205 the product management unit 21 predicts the intermediate product from the combination of the control factors (process conditions and material attributes) selected in step S204 and the corresponding functional sensitivities.
  • This prediction uses the functional sensitivity for each of the plurality of parameters ((1), (2), etc.) calculated in step S203 for the control factor selected in S204.
  • the functional sensitivities in which the parameters are changed are displayed for each control factor as shown in the factor effect diagram shown in FIG. That is, in this step, the information selected in step S204 is selectively displayed from the factor effect diagram displayed in step S202.
  • the functional sensitivity is selected for each control factor from the displayed functional sensitivity via the input device 12. Then, the parameter corresponding to the selected functional sensitivity is specified, and the prediction is executed using this parameter.
  • Process conditions and material attributes are "control factors" that indicate values that can be controlled by the user of the system.
  • Control factors in this embodiment include process conditions and material attributes.
  • Each of the control factors PA1a to MC1b corresponds to the process conditions and material attributes shown in FIGS. 14 and 15.
  • the upstream side to the downstream side are shown in the order of "A" to "C” indicating the process.
  • the parenthesized numbers of the control factors identify the parameters of the control factors. Therefore, the sensitivities plotted on FIG. 12 indicate the respective sensitivities when the parameters are changed by each control factor.
  • the vertical axis of FIG. 51 is the sensitivity of process conditions or material attributes for each function. This is input in step S203 as described above.
  • the sensitivity of a function indicates the magnitude at which the function is expressed with respect to a certain process condition or material attribute. It may be the average slope of the signal-to-noise ratio (SN ratio) or a squared value, or the sensitivity may be calculated from the input material information.
  • the signal-to-noise ratio is a value obtained by dividing the variance of a signal of a certain physical quantity by the variance of noise, and the larger the signal-to-noise ratio, the smaller the influence of noise.
  • (1), (2), etc. in the factor effect diagram of FIG. 12 show the case where the parameter of the control factor is changed as described above.
  • the material attribute (M-) indicates the change in sensitivity when the raw material attribute is changed.
  • the process condition (P-) shows the change in sensitivity when the conditions such as processing (heating temperature, processing time, pressure, etc.) are changed.
  • Factor-effect diagram 51 is created for each product. Looking at FIG. 12, the following can be seen. -The functional sensitivities of the control factors P-A1b and P-B1a vary widely and have a great influence on this function. In other words, by changing the parameters, it is possible to relatively affect the function. -It can be seen that the functional sensitivities of the control factors other than the control factors P-A1b and P-B1a are almost the same level and are not significantly affected. That is, changing the parameters does not affect the function relatively.
  • the selection of the functional sensitivity in this step may be performed manually via the input device 12 or may be performed as follows.
  • the product management unit 21 may be configured to select a product whose rate of change in functional sensitivity when the parameters are changed is equal to or greater than a predetermined value (inclination is equal to or greater than a predetermined value).
  • the intermediate products C1a (1) and (2) when the parameter set of the control factors of [1], [2] and [3] (hereinafter referred to as the parameter set) is changed in the step C from the raw material.
  • the intermediate product C1 (3) and its sensitivity are shown.
  • the parameter set [1] is selected from the raw materials
  • the intermediate product C1 (1) is formed, and the sensitivities at that time are connected by a broken line.
  • the sensitivity of the intermediate product C1 (3) when the parameter set [3] is selected from the raw materials is also linked in the same manner.
  • the control factors P-A1a, P-A1b, P-A2a and M-A1a are relatively sensitive, and the others are relatively low.
  • the sensitivity is relatively high in the control factors P-A2a, M-A1a and M-B1a, and relatively low in the others.
  • the intermediate product C1 (1) and the intermediate product C1 (3) have a tendency of similar sensitivity to the control factor PA2a, but have a different tendency to the control factor M-A1a.
  • a resin material having a manufacturing process as shown in FIG. 11 is shown.
  • the process C is a compounding process and the function of the process has viscosity.
  • the set of control factors in step C is selected in [1] as having a high temperature and a long reaction time, and in [3] as having a low temperature and a short reaction time, the intermediate product C1 (1)
  • the intermediate product C1 (3) having a high viscosity is obtained with a low viscosity.
  • the process D linked from the process C is a film forming process and has a fluidity function of the process.
  • temperature is a parameter of the control factor of the functional sensitivity related to fluidity
  • the temperature sensitivity related to fluidity is increased in the step D in which the intermediate product C1 (1) having the temperature set to [1] is received.
  • the intermediate product C1 (3) is received with the temperature as a parameter set to [3]
  • the temperature sensitivity with respect to fluidity becomes low.
  • the intermediate product may be input with the result of actual measurement. Then, the information indicating the physical properties of the intermediate product is specified, and this is stored in the process optimization information 35 in association with the received information.
  • step S206 the product management unit 21 determines whether the processing has been completed up to the final manufacturing process and up to step S205. Specifically, it is confirmed whether steps S203 to S205 have been performed for each process indicated by the process information 31 received in step S201. When each step is performed, information is passed to step S208.
  • step S206 if the process is not completed until the final step, that is, if it is determined to be No, the process proceeds to step S207.
  • step S207 the product management unit 21 returns to step S203. That is, using the material information stored in step S206, steps S203 to S206 are repeated until it is determined in step S206 that it is the final step.
  • the information obtained by the repeated processing is stored in the process optimization information 35 including the related information.
  • step S206 when the process is completed up to the final step, that is, when it is determined that Yes, the process proceeds to step S208.
  • step S208 the product management unit 21 extracts related control factors from the functional sensitivity information selected in steps S203 to S205, and calculates the process optimization index by the central control device 11. The calculated process optimization index is stored in the process optimization information 35.
  • step S209 the product management unit 21 calculates the numerical value related to the constraint condition received in step S202 and analyzes whether the process optimization index has converged.
  • the product management unit 21 stores the result in the process optimization information 35 together with a series of related information. If the product management unit 21 satisfies the predetermined conditions, the product management unit 21 identifies the information and proceeds to step S211. If it has not converged, the process proceeds to step S210.
  • the predetermined condition includes a case where the constraint condition is satisfied or the process optimization index has converged.
  • step S210 the product management unit 21 examines a set of process conditions that have not been selected so far from the first process from S203. At this time, it is also possible to use the results of the existing study and conduct the study from any process block along the process flow.
  • step S211 the display processing unit 22 outputs the process optimization index specified in step S209, the history of the process optimization index, and the process conditions in each process to the output device 13.
  • functional sensitivity information 34 and function / material related information 37 may be output for arbitrary functions, process conditions, and material attributes. This completes this process.
  • step S206 it is determined in step S206 whether it is the final process, and the processes after S203 are looped through steps S207 and S210, but the following alternatives may be executed.
  • the determination in step S209 is performed in consideration of the manufacturing process in which the processes up to step S205 have been performed. As a result, when the constraint is satisfied or converged, the control factors of the subsequent manufacturing process are determined as they are. If the constraint is not satisfied or does not converge in step S209, the processing up to the next manufacturing process is executed up to S205, and the determination in step S209 is executed.
  • the process optimization index may be collectively calculated up to the final process, or the process optimization index up to each manufacturing process may be calculated stepwise. In the latter case, the manufacturing process may be calculated for each plurality.
  • Process conditions are manufacturing conditions in the process. Examples of process conditions include reactor temperature, reactor pressure, reaction time and the like.
  • Material information is linked to the type and amount (mixing ratio) of the raw material or intermediate product to be input, the type and amount of the final product or intermediate product to be produced, and the raw material or intermediate product or final product. It is a material attribute.
  • the material attribute is a physicochemical property of the intermediate product or the final product, and there is one or more of each raw material, the intermediate product, and the final product.
  • material attributes include molecular weight, molecular structure, functional groups, specific gravity, melting point, boiling point, hydrogen ion concentration, content of specific components, and the like.
  • steps for example, the steps of a certain line include the first step, the second step, the third step, ... Within the line.
  • the raw material for example, when the raw material is a mixture, the raw material A contains a plurality of mixed components A1, A2, ....
  • the oxidation rate includes the oxidation rate in each of the divided temperature zones
  • the soundproofing ability includes the soundproofing ability for each of the divided frequency bands
  • the malleability means the malleability in a specific direction. Including.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the relationship between process information and functional information.
  • the process condition 31 stored in the auxiliary storage device 15 is associated with the product P1, and a rectangle indicating process A, ... Process C is connected by an arrow.
  • the rectangle is called a "block” and the arrow is called an "edge”. As is apparent from the edge orientation, these blocks are ordered in the order of step A, step B, step C.
  • the process further comprises a block of one or more functions. Function A ... Function E may have the same function.
  • step A which is a resin synthesis step
  • step B which is a heating step
  • the process condition 31 stored in the auxiliary storage device 15 stores the blocks indicating the process A1, the process A2, ..., The process C2 in association with the product P1 by connecting them with arrows.
  • the process A1, the process A2, and the process A3 belong to the higher-level process A.
  • the process B1, the process B2, and the process B3 belong to the upper process B.
  • the process C1 and the process C2 belong to the upper process C.
  • the higher-level steps A, B, and C belong to the step of the product P1.
  • the process information 31 stores a rectangle indicating the process condition PA1a, the process condition PA1b, and the process condition PA1c in association with the process A1. These rectangles are also called blocks. Although the description is omitted in FIG. 4, similarly, the process information 31 stores the respective process conditions in association with the process A2, the process A3, ..., And the process C2. After all, by specifying "P1" as the identifier of the product, all the blocks in FIG. 2, the order between the blocks, the correspondence between the blocks, and the hierarchical structure between the blocks are specified.
  • FIG. 5 is also process information 31 stored in the auxiliary storage device 15.
  • the process information 31 in FIG. 5 is essentially the same as the process information 31 in FIG.
  • the process information 31 of FIG. 5 has a “tree structure” in which the hierarchical relationship of blocks is more easily visible. At the root (root, apex) of the tree structure, there is a block indicating "product P1", and at the leaf (leaf) at the end of the tree structure, there is a block indicating the process conditions.
  • the line segment between blocks is also called an "edge".
  • the edge of FIG. 5 has no orientation, unlike the edge of FIG.
  • the process information 31 may store information between processes (for example, flowing raw materials or intermediate products, or process conditions to be inherited) in association with the edge.
  • the model of the process information 31 is not particularly limited, and may be the model of FIG. 4, the model of FIG. 5, or another model (for example, the immediately preceding process, the immediately following process, the higher-level process to which the process information belongs, and the process conditions. , Table type memorized for each process) may be used.
  • the uppermost alphabet P indicates that it is a process condition among the control factors. And the alphabet and numbers after the hyphen indicate the process. Then, the lowercase letter of the last alphabet is given to identify the process conditions. For example, P-A1a indicates the process condition a of the material (or intermediate product) A1 used in the process A.
  • the function information 32 stored in the auxiliary storage device 15 stores a rectangle indicating the function A1, the function A2, the function B1, ..., The function C1 in association with the product P1.
  • the rectangle is called a "block".
  • the function A1 and the function A2 belong to the higher function A.
  • the function B1, the function B2, and the function B3 belong to the higher function B.
  • the function C1 belongs to the higher function C.
  • the higher-level functions A, B, and C belong to the functions of the product P1.
  • FIG. 7 is also functional information 32 stored in the auxiliary storage device 15.
  • the functional information 32 of FIG. 7 is essentially the same as the functional information 32 of FIG.
  • the functional information 32 of FIG. 7 has a “tree structure” in which the hierarchical relationship of blocks is more easily visible. At the root of the tree structure, there is a block indicating "product P1", and at the leaf at the end of the tree structure, there is a block indicating a function. Line segments between blocks are called "edges".
  • the function information 32 may store the degree of contribution between functions or the quantitative or qualitative relationship exerted by the functions in association with the edge.
  • the model of the function information 32 is not particularly limited, and may be the model of FIG. 4, the model of FIG. 5, or another model (for example, a table model in which the higher-level functions to which the function information belongs are stored for each function). ..
  • (Raw material / intermediate product information) 8 and 9 are diagrams for explaining the relationship between the raw materials and the intermediate products and the raw material / intermediate product information 33 showing the relationship between these and the material properties.
  • FIG. 8 will be described.
  • the raw material X1, the raw material X2, and the intermediate product C belong to the raw material / intermediate product of the product P1 and are stored in the raw material / intermediate product information 33 of the auxiliary storage device 15.
  • the process is indicated by uppercase letters such as A and B, but since the raw material does not have a production process, it is expressed as X.
  • the intermediate product C1 and the intermediate product C2 are associated with the product P1 and are similarly stored in the raw material / intermediate product information 33 of the auxiliary storage device 15. The rectangle is called a "block".
  • the upper intermediate product C1 and the upper intermediate product C2 belong to the upper intermediate product C.
  • the raw material X1 and the raw material X2 may also contain the raw material like the intermediate product C.
  • the raw material / intermediate product information 33 stores a rectangle indicating the material attribute M-X1a, the material attribute M-X1b, and the material attribute M-X1c in association with the raw material A1. These rectangles are also called blocks.
  • the raw material / intermediate product information 33 stores a rectangle indicating the material attribute M-C1a and the material attribute M-C1b in association with the intermediate product C1. Although the description is omitted in FIG. 8, similarly, the raw material / intermediate product information 33 is associated with the intermediate product C2 and stores its material attributes. After all, by specifying "P1" as the identifier of the product, all the blocks in FIG. 6, the correspondence between the blocks, and the hierarchical structure between the blocks are specified.
  • the top alphabet indicates the process by which the raw material or intermediate product is produced.
  • the following numbers are numbers that identify raw materials or intermediate products in the process.
  • the intermediate product C indicates an intermediate product produced in the step C, and when a plurality of intermediate products are produced in the step, a number is added to identify the intermediate product. Since the raw material does not control the manufacturing process, X is added.
  • the material properties that are the control factors are named as follows.
  • the highest M indicates the material properties among the control factors.
  • the alphabet and numbers after the hyphen indicate the material.
  • the lowercase letters of the last alphabet are given to identify the material properties.
  • M-A1a indicates the material attribute a of the material (or intermediate product) A1 used in the step A.
  • a lower block may be included in the raw material X1 and the raw material X2 as in the intermediate product C.
  • the raw material X includes a raw material X1, a raw material X2, a raw material X3, and the like.
  • FIG. 9 is also raw material / intermediate product information 33 stored in the auxiliary storage device 15.
  • the raw material / intermediate product information 33 of FIG. 9 is essentially the same as the raw material / intermediate product information 33 of FIG.
  • the raw material / intermediate product information 33 of FIG. 9 has a “tree structure” in which the hierarchical relationship of blocks is more easily visible. At the root of the tree structure, there is a block indicating "product P1", and at the leaf at the end of the tree structure, there is a block indicating the material attribute. Line segments between blocks are also called "edges".
  • the raw material / intermediate product information 33 may store the relationship between the raw materials (for example, the conditions when the raw material is contained) in association with the edge.
  • the model of the raw material / intermediate product information 33 is not particularly limited, and may be the model of FIG. 8, the model of FIG. 9, or another model (for example, the higher-level raw material (or intermediate product) and material to which the raw material / intermediate product belongs.
  • the attributes may be stored for each raw material (or intermediate product).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a chain diagram 52.
  • the manufacturing process optimization system 1 can create the chain diagram 52 using the process information 31 (FIG. 4). Specifically, the manufacturing process optimization system 1 can recognize the context between the processes in the chain diagram 52 by the direction of the edge in FIG.
  • FIG. 11 is a diagram relating to branching of intermediate products.
  • the raw material, intermediate product C1, ..., intermediate product D1, and step E are connected by an arrow. [1], ..., [3] described near the arrow represent a parameter set of control factors in step C.
  • the parameter sets of the control factors [4,] ..., [12] in the step D. ] are obtained from the intermediate products C1 (1), ..., Intermediate product C1 (3) generated under the condition of the parameters of the respective control factors.
  • the parameter sets of the control factors [4,] ..., [12] in the step D. ] Different intermediate products D1 (4), ..., D1 (12) are obtained.
  • the intermediate product D1 is further branched depending on the process conditions in the step E.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating function / process-related information 36 in which the control factor is a process condition.
  • the function / process-related information 36 is a matrix having process conditions on the horizontal axis (column) and functions on the vertical axis (row). There is one function / process-related information 36 for each product. In this figure, the relationship between the process condition and the function is stored in the cell at the intersection of the matrix of the function / process-related information 36. Specific examples of the relevance include, for example, the following examples 1 to 4.
  • Example 2 Numerical value indicating the degree of association
  • Example 3 Weight indicating the degree of association (the total value for each column or row is fixed)
  • FIG. 15 is a diagram illustrating function / material-related information 37 in which the control factor is a material attribute.
  • the function / material-related information 37 is a matrix having material attributes on the horizontal axis (column) and functions on the vertical axis (row). There is one function / material related information 37 for each product.
  • FIG. 15 is functional / material-related information 37 for the product P1.
  • the function / material-related information 37 stores the relationship between the attribute and the function in the cell at the intersection of the matrix. Specific examples of the relevance include, for example, the following examples 5 to 8.
  • Example 6> Numerical value indicating the degree of association
  • the process optimization information 35 describes the context of the raw material (or intermediate product) input between each process, the factor effect diagram, the selected process conditions, and the calculated intermediate product (or product). It stores the relevance including, the time required for manufacturing, the manufacturing cost, the yield of the intermediate product or the final product, the SN ratio, etc., and is a process optimization index in each process calculated from these combinations. Is also remembered.
  • the process optimization index is calculated from any combination of process optimization information 35.
  • Specific examples of the process optimization index are arbitrary with respect to the manufacturing time (T), the manufacturing cost (C), the reciprocal of the yield (Y), and the SN ratio (R) as shown in Equation 1 below.
  • T manufacturing time
  • C manufacturing cost
  • Y reciprocal of the yield
  • R SN ratio
  • E aT + bC + cY + dR ⁇ ⁇ ⁇ (Equation 1)
  • Other information may be used as an index.
  • the value of the process optimization index converges to a value equal to or less than the threshold value arbitrarily determined by the user, it is judged that the process has been optimized.
  • the approximate curve of the process optimization index may be flat and the slope may be zero.
  • the process optimization index can be calculated by brute force all combinations of control factors and each functional block, or by randomly avoiding duplication, but it is desirable to calculate using machine learning.
  • Process A2 Fluidity / Material information: Molecular formula, surface tension
  • the user can measure the missing data and store it in the raw material / intermediate product information 33, or temporarily input the tendency in the raw material / intermediate product information 33. it can. It is also possible to output function / process-related information 36 related to liquidity, function / material-related information 37 related to liquidity, and the like. For example, in the function / process-related information 36, when the sensitivity of step A2 to fluidity is significantly smaller than that of other steps, the user can also select to ignore the loss of this data.
  • the functional sensitivity information may be missing or the accuracy may be low.
  • the user can output the function / process-related information 36, the function / material-related information 37, or both to formulate an experimental plan.
  • the result can be stored in the functional sensitivity information 34.
  • the user may want to know the influence of the process conditions in the process B1 in the production of the product P1 having the process shown in FIG.
  • using the material information of the intermediate product C1 obtained from the process condition A1, the process B1 and the process C1 can be repeatedly verified under the condition that the set of the process conditions of the process C1 is fixed.
  • the effects of the manufacturing process optimization system 1 of this embodiment are as follows. (1) The manufacturing process optimization system 1 can optimize the manufacturing process to obtain desired material properties. (2) The manufacturing process optimization system 1 can guarantee the quality of the final product including the management of the intermediate product. (3) The manufacturing process optimization system 1 can guarantee the quality of the final product by stepwise quality control in the manufacturing process.
  • the manufacturing process optimization system 1 can specify a process or process condition and an intermediate product that affect the function of the final product. (5) The manufacturing process optimization system 1 can quickly respond to product defects and material specification changes due to customer requests. (6) The manufacturing process optimization system 1 has few by-products including management of intermediate products, and can be manufactured in consideration of the environment.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
  • each of the above-mentioned configurations, functions, processing units, processing means and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them by, for example, an integrated circuit. Further, each of the above configurations, functions, and the like may be realized by software by the processor interpreting and executing a program that realizes each function. Information such as programs, tables, and files that realize each function can be placed in a memory, a hard disk, a recording device such as SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
  • SSD Solid State Drive
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily shown on the product. In practice, it can be considered that almost all configurations are interconnected.
  • Manufacturing process optimization system 11 Central control device 12 Input device 13 Output device 14 Main storage device 15 Auxiliary storage device 21 Product management unit 22 Display processing unit 31 Process information 32 Functional information 33 Raw material / intermediate product information 34 Functional sensitivity information 35 Process optimization information

Abstract

材料としての生成物について、より適正な製造プロセスを特定することを課題とする。上記課題を解決するための本発明の構成は、最終生成物、およびその製造工程の情報を受け取る入力装置１２と、主記憶装置１４に格納された生成物管理部２１に従って、前記製造工程を構成する各工程ブロックをその工程が担う機能に分解し、分解された機能の感度を前記製造工程に沿って選択することにより全製造工程における工程条件を算出する中央制御装置１１と、前記工程条件を出力する出力装置１３と、を備える製造工程適正化システム１である。

Description

製造プロセスの適正化システムおよびその方法
　本発明は、複数の構成からなる製造プロセスを適正化する技術に関する。
　従来、材料の製造における工程の適正化は、素材としての材料だけでなく、例えば機械等の製品に対しても行われる。製品の品質管理は、製品を構成する要素ごとに、その役割及び振る舞いを機能と定義し、その機能の繋がりにより発現する品質を、製造工程の条件を含めて管理することによって行われる。これに対して材料は、出発物質から最終的に得られる生成物に至るまで、その様態を変化させていく。
　そのため、製造される材料品質の管理において、最終製品の不具合に対し、改善を図るために原因となる製造工程および工程条件を迅速に見つけ出すためには中間工程で生成される中間材料の様態も深く関係してくる。各製造工程における条件によって、製造の途中工程で得られる生成物の材料特性は大きく影響を受け、それが最終的に得られる生成物の特性にも影響を与える。材料製造への責任が問われる昨今においては、品質を担保するために中間生成工程の情報も必要となり、かつ環境対応製品製造には中間生成物の環境への影響考慮した製造が求められる。
　一般的には各製造工程における条件、最終的に得られる材料特性等をデータベースに保持することが行われている。
　材料の使用において想定外の不良が発生した場合、その原因を迅速に究明し製造工程を見直すには、上流の製造工程まで遡ることが必要な場合もある。また、製品仕様の変更により材料特性の変更の必要性が生じた場合も、同様に製造工程の見直しが必要となる。しかしながら、前記したデータベースを使用して上流工程における原因を発見することは、通常、多くの手間及びコストを要する。
　特許文献１は事前設定されたパラメータに関して1つ以上の製造ステップにより製造される鋳造物または成形物を製造する製造プロセスを適正化する方法である。
特開２００６－３２６６８３号公報
　特許文献１のシステムは、コンピュータを用いたシミュレーションによって、最適値に向けて事前設定されたパラメータに関して、１つ以上の製造ステップにより生成される鋳造物または成形物の製造プロセスを適正化する方法またはシステムである。
　特許文献１は、製品ブロックのような材料特性が、どの製造工程ブロックのような工程条件に起因するかという、特性と要因との対応関係については言及していない。
　そこで、本発明は、材料としての生成物について、中間生成工程を管理し、製造要求の変更などに迅速に対応した製造プロセスの適正化を目的とする。
　上記の目的を達成するために、本発明では、目標物性等に影響する特性に対応する制御要因における機能感度を特定し、これを調整して工程の最適化を図ることとした。制御要因とは、製造における制御の要因を示すもので、例えば、各材料・中間生成物の属性を示す材料属性や工程条件を含む。
　より詳細な本発明の構成は、複数の工程からなる製造プロセスの適正化システムにおいて、前記複数の工程それぞれにおける制御要因を含む要因情報と、前記製造プロセスでの制約となる制約情報を受け付ける入力装置と、プログラムを格納した主記憶装置と、前記プログラムに従って、前記要因情報および前記製造プロセスで生成される生産物で発揮し得る機能を用いて、当該製造プロセスへの影響の度合を示す機能感度を算出し、前記機能感度に基づいて、制御要因を選択し、選択された制御要因を用いて、各工程における中間生成物の物性を特定し、特定された各中間生成物の物性を用いて、所定の条件を満たしているかを判断する中央制御装置と、当該条件を満たした制御要因を出力する出力装置とを有する製造プロセスの適正化システムである。
また、本発明にはこのシステムを用いた方法や当該方法を実行するためのプログラム製品も含まれる。
　本発明によれば、より適正な製造プロセスを特定することが可能になる。
製造プロセス適正化システムの構成を説明する図である。 処理手順のフローチャートである。 工程と機能の関連を説明する図である。 工程情報を説明する図である。 工程情報を説明する図である。 機能情報を説明する図である。 機能情報を説明する図である。 原材料・中間生成物情報を説明する図である。 原材料・中間生成物情報を説明する図である。 連鎖図を説明する図である。 中間生成物の分岐を説明する図である。 要因効果図を説明する図である。 中間生成物の機能感度への工程条件の影響を説明した図である。 機能・工程関連情報を説明する図である。 機能・材料関連情報を説明する図である。
　以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、１又は複数の原材料から１又は複数の最終生成物を製造する化学プラントの例である。
　（用語等）
　工程とは、材料の製造における個々の処理プロセスである。工程は、他の工程との間に前後関係を有する。工程の例としては、配合、塗工、加熱、冷却、撹拌、蒸留等がある。
複数の工程により、最終生成物を生成する製造プロセスを構成する。
　原材料とは、化学プラントが受け入れる物質である。原材料の例としては、樹脂、原油、鉄鉱石、石炭、石灰石等がある。
　中間生成物とは、ある工程と他の工程との間で一時的に存在する物質である。中間生成物の例としては、ベンゼン、ナフサ、それらが合わさった混合物等がある。
　最終生成物とは、化学プラントが製品として産出する物質である。生成物の例としては、燃料、塗料、薬品、化学繊維、樹脂等がある。化学繊維、樹脂等から、他の工業製品（航空機部品、衣料品、容器、衛生用品、人工臓器等）が製造される。
　機能とは、生成物の用途に応じた働きである。機能の例としては、乾燥速度、酸化速度（錆び易さ）、消毒能力、洗浄力、断熱能力、耐熱性、防音能力、引張強度、粘度、接着力、着火速度、展性、延性等がある。最終生成物の用途に応じた機能は、その最終生成物の市場での評価に直結する。
　（製造プロセス適正化システム）
　図１は、製造プロセス適正化システム１の構成を説明する図である。製造プロセス適正化システム１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、マウス、キーボード等の入力装置１２、ディスプレイ、スピーカ、プリンター等の出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５（記憶部）を備える。
　これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、工程情報３１、機能情報３２、原材料・中間生成物情報３３、機能感度情報３４及び工程適正化情報３５を格納している。
　主記憶装置１４における生成物管理部２１及び表示処理部２２は、プログラムである。
中央制御装置１１は、これらのプログラムを補助記憶装置１５から読み出し主記憶装置１４にロードすることによって、それぞれのプログラムの機能（詳細後記）を実現する。補助記憶装置１５は、製造プロセス適正化システム１から独立した構成となっていてもよい。なお、本実施形態での「製造プロセス」とは、生成物を生成するための手順を示し、「適正化」とは、材料属性や工程条件を含む複数の制御要因から、より適切な制御要因を求めることを意味する。
　また、本実施形態においては、製造プロセス適正化システム１をいわゆるクラウドで実現（サーバ化）してもよい。図１に示すように、製造プロセス適正化システム１は通信装置１６からネットワーク３を介して、各製造拠点、設計拠点などに設置された端末装置２と接続される。そして、各端末装置２の操作により、製造プロセス適正化システム１の演算を行う構成としてもよい。この場合、各端末装置２は、入力装置や出力装置（画面）を有する。そして製造プロセス適正化システム１の入力装置１２や出力装置１３を省略してもよい。
　（処理手順）
　図２は、製造プロセス適正化システム１の処理手順のフローチャートである。製造プロセス適正化システム１は入力された材料情報及び、受け付けた工程情報３１等の要因情報を用いて、機能の感度を算出し、工程の流れに沿って逐次的に機能感度を選択することで、中間生成物又は最終生成物を予測するシステムである。
　ステップＳ２０１において、製造プロセス適正化システム１の生成物管理部２１に従って中央制御装置１１は、ユーザから入力装置１２を介して入力される工程情報３１、生成物の発揮する機能情報３２、各工程に関する工程条件を含む工程情報、製造の原材料に関する材料属性を含む原材料情報(以下、材料情報)受け付ける。ここで、工程情報および材料情報については、少なくとも一方からなる工程の制御要因を含む要因情報として受け付けてもよい。
　なお、以下、生成物管理部２１や表示処理部２２に従って中央制御装置１１が処理を実行する場合、それぞれ生成物管理部２１や表示処理部２２を主体として表記する。
　原材料情報は材料の種類及びその量が分かればよく、具体的にはＣＡＳ登録番号や分子構造、配合量、配合レシピ、比率でもよい。
　ステップＳ２０２において、生成物管理部２１は、ユーザから入力装置１２を介して入力される製造に関する制約情報を受け付ける。この制約情報の具体例として、目標の材料物性や、中間生成物（又は最終生成物）の収率、製造時間等がある。
　ステップＳ２０３において、生成物管理部２１は、入力された材料情報および工程情報と、機能情報３２から機能の感度を算出する。感度とは、生成物の機能に対する制御要因（工程条件や材料属性など）毎に、製造工程に対する関連（影響）の度合を示す情報である。ここで、材料情報および工程情報を要因情報に代えてもよい。
　算出された機能の感度(以下、機能感度)は、受け付けた材料情報との関連性を示す情報と共に機能感度情報３４に記憶する。この際、機能感度は要因効果図として表示処理部２２によって出力装置１３に表示する。その一例を図１２に示す。図１２に示すように、各感度は各制御要因について、パラメータ（（１）（２）等）を変更した複数の値を算出し、表示する。
　なお、本ステップでは、要因効果図の表示を省略してもよい。このため本図の詳細については、後述する。
　次に、ステップＳ２０４において、入力装置１２もしくは生成物管理部２１は、Ｓ２０３で表示される要因効果図（図１２）の機能感度に関し、工程の順序に沿って逐次的に、考慮すべき工程条件および材料属性を選択する。ここで、逐次的とは、製造工程の上流側から選択を受け付けるものである。なお、この選択は、制御要因を選択する形としてもよい。
　また、選択は、図１４、１５に示す機能・工程関連情報３６および機能・材料関連情報３７に従って行う。つまり、図１４、１５において、ステップＳ２０１で受け付けられた機能情報に含まれる機能で、「○」が付与された工程条件および材料属性を選択する。例えば、ステップＳ２０１で機能Ａ１が受け付けられた場合、工程条件Ｐ-Ａ１ａ、Ｐ-Ａ１ｂおよびＰ-Ｃ１ａおよび材料属性Ｍ-Ａ１ａ、Ｍ-Ｂ１ａおよびＭ-Ｃ１ａが選択される。
ここで、機能・工程関連情報３６および機能・材料関連情報３７まとめて機能・要因関連情報として扱ってもよい。
　なお、図１４、１５の機能・工程関連情報３６において、「〇」の代わりに、「数字」を用いてもよい。この場合、各領域に感度の度合いを示す数字を格納しておき、閾値以上の数字＝感度が記録された工程条件および材料属性を選択してもよい。また、数字を用いる場合、該当する工程条件および材料属性のうち、最大値を示す数字の工程条件および材料属性を選択してもよい。図１４、１５の機能・工程関連情報３６の詳細については、後述する。
　またさらに、「〇」のような有無を示す情報や数字以外の記号を示す情報を用いてもよい。これには、○△×といった複数の種別を示す情報が該当する。そして、○のみ、○および△など選択された記号の工程条件および材料属性を選択する。
　そして、生成物管理部２１が選択した工程条件および材料属性を、入力された材料情報および工程情報と共に工程適正化情報３５に記憶する。
　また、本選択は、複数まとめて行ってもよいし、順序は任意の順序でも構わない。但し、後述のステップＳ２０６で、各工程における選択の終了を確認できることが必要となる。
　次に、ステップＳ２０５において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０４で選択された制御要因（工程条件および材料属性）と対応する機能感度の組み合わせから、中間生成物を予測する。この予測は、Ｓ２０４で選択された制御要因に対し、ステップＳ２０３で算出された複数パラメータ（（１）（２）等）毎の機能感度を用いる。そして、これら機能感度については、図１２に示す要因効果図のようにパラメータを変化させた機能感度を制御要因毎に表示する。つまり、本ステップでは、ステップＳ２０２で表示された要因効果図から、ステップＳ２０４で選択された情報が選択的に表示されることになる。
　そして、表示された要因効果図において、入力装置１２を介して、表示された機能感度から制御要因毎に機能感度を選択する。そして、選択された機能感度に対応するパラメータを特定し、これを用いて予測を実行する。
　ここで、図１２および１３を用いて、要因効果図の詳細およびこれを用いた選択の詳細を説明する。
　図１２に示す要因効果図の横軸は、工程条件及び材料属性である。工程条件及び材料属性は、システムの利用者（ユーザ）によって制御され得る値を示す“制御要因”である。
本実施形態での制御要因は、工程条件および材料属性を含む。そして、制御要因のＰ-Ａ１ａ～Ｍ－Ｃ１ｂのそれぞれは、図１４および１５に示す工程条件、材料属性のそれぞれに対応する。なお、工程を示す“Ａ”～“Ｃ”の順で上流側から下流側を示す。
　また、制御要因の括弧付き数字は、制御要因のパラメータを識別するものである。このため、図１２上でプロットされた感度は、各制御要因でパラメータを変化させた場合それぞれの感度を示す。
　要因効果図５１の縦軸は、各機能に対する工程条件又は材料属性の感度である。これは、上述のように、ステップＳ２０３で入力される。機能の感度はある工程条件又は材料属性に対して機能が発現される大きさを示す。信号雑音比（ＳＮ比）の平均の傾きや、２乗した値であってもよく、入力された材料情報から感度を算出してもよい。
　信号雑音比は、ある物理量の信号の分散を雑音の分散で除算した値であり、信号雑音比が大きいほど、雑音の影響は小さい。
　また、図１２の要因効果図の（１）（２）等は、上述のとおりその制御要因のパラメータを変化させた場合を示す。例えば、材料属性（Ｍ－）ではその原料属性を変化させた場合の感度の変化を示す。また、工程条件（Ｐ－）では加工等の条件（加熱温度、加工時間、圧力等）を変化させた場合の感度の変化を示す。
　要因効果図５１は、生成物ごとに作成される。図１２を見ると、以下のことがわかる。
・制御要因Ｐ-Ａ１ｂやＰ-Ｂ１ａの機能感度はばらつきが大きく、この機能に大きな影響を及ぼす。つまり、パラメータを変化させることで、比較的機能に影響を与えることが可能になる。
・制御要因Ｐ-Ａ１ｂやＰ-Ｂ１ａ以外の制御要因の機能感度は、ほぼ同じ水準であり、大きく影響を受けないことが分かる。つまり、パラメータを変化させても、比較的機能に影響は与えられない。
　したがって、上述したばらつきの大きな制御要因のパラメータを変化させると、効果的に以降の中間生成物や最終生成物の機能を調整することになる。つまり、目標の特性を有する最終生成物への製造の制御について、効率的な調整が可能となる。このため、本ステップでの機能感度の選択は、入力装置１２を介して人手で行う他、以下のとおり実施してもよい。生成物管理部２１はパラメータを変化された場合の機能感度の変化の割合が所定値以上のもの（傾きが所定以上のもの）を選択する構成としてもよい。
　図１３は、異なる制御要因を選択した場合における、要因効果図を用いた機能の感度の具体例である。異なる制御要因を選択とは、制御要因のパラメータを変えて複数の中間生成物を生成することを意味する。ここでは、原材料から工程Ｃにおいて、［１］、［２］および、［３］の制御要因のパラメータのセット（以下パラメータセット）を変化させた場合の中間生成物Ｃ１ａ（１）、（２）および中間生成物Ｃ１（３）とその感度を示す。
原材料からパラメータセット［１］を選択した場合、中間生成物Ｃ１（１）が形成され、その時の感度は破線で連結されている。また、原材料からパラメータセット［３］を選択した場合の中間生成物Ｃ１（３）の感度も同様に連結されている。
　図１３より工程Ｃおよびその上流の工程での制御要因に関し、含む以下のことが分かる。
・中間生成物Ｃ１（１）では、制御要因Ｐ-Ａ１ａ、Ｐ-Ａ１ｂ、Ｐ-Ａ２ａおよびＭ-Ａ１ａにおいて比較的感度が大きく、その他においては、比較的感度が小さい。
・中間生成物Ｃ１（３）では、制御要因Ｐ-Ａ２ａ、Ｍ-Ａ１ａおよびＭ-Ｂ１ａにおいて比較的感度が大きく、その他においては比較的感度が小さい。
・中間生成物Ｃ１（１）と中間生成物Ｃ１（３）では制御要因Ｐ-Ａ２ａに対しては類似した感度の傾向をもつが、制御要因Ｍ-Ａ１ａに対しては異なる傾向をもつ。
　例えば、図１１のような製造工程をもつ樹脂材料について示す。このような工程をもつ材料の製造において、工程Ｃが配合工程であり、工程がもつ機能に粘度があったとする。
工程Ｃにおける制御要因の組を、［１］においては温度が高く、反応時間を長く選択し、［３］においては温度が低く、反応時間を短く選択したとき、中間生成物Ｃ１（１）は粘度が高く、中間生成物Ｃ１（３）は粘度の低いものが得られる。
　ここで、工程Ｃから連鎖する工程Ｄがフィルム化工程であり、工程がもつ流動性の機能をもつとする。流動性に関する機能感度の制御要因のパラメータに温度があった場合、温度を［１］とした中間生成物Ｃ１（１）を受け付けた工程Ｄでは、流動性に関する温度の感度は大きくなる。パラメータである温度を［３］とした、中間生成物Ｃ１（３）を受け付けた工程Ｄでは、流動性に関する温度の感度は低くなる。
　その他にも分散性や成形性などの機能感度にも影響を与え、中間生成物がより細かく分岐する。
　なお本ステップでは、中間生成物は、実際に測定した結果を入力してもよい。そして、中間生成物の物性を示す情報を特定し、これを、受け付けた情報と関連づけて工程適正化情報３５に記憶する。
　次に、ステップＳ２０６において、生成物管理部２１は、最終製造工程まで、ステップＳ２０５まで処理が終了しているか判断する。具体的には、ステップＳ２０１において受け付けた工程情報３１が示す各工程に対して前記ステップＳ２０３からステップＳ２０５が実施されたか確認する。各工程が実施された場合、ステップＳ２０８へと情報が渡される。
　ステップＳ２０６において、最終工程まで処理が終わっていない、つまり、Ｎｏと判断された場合、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２０７において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０３に戻る。つまり、ステップＳ２０６で記憶した材料情報を用いて、ステップＳ２０３からステップＳ２０６を、ステップＳ２０６において、最終工程であると判断されるまで、繰り返す。繰り返しの処理によって得られた情報は、関連情報を含めて工程適正化情報３５に記憶する。
　ステップＳ２０６において、最終工程まで処理が終わった、つまり、Ｙｅｓと判断された場合、ステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０８において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０３からＳ２０５において選択した機能感度情報から、関連する制御要因を抽出し、中央制御装置１１によって工程適正化指標を算出する。算出した工程適正化指標は工程適正化情報３５に記憶する。
　ステップＳ２０９において、生成物管理部２１は、ステップＳ２０２で受け付けた制約条件に関連する数値を算出し、工程適正化指標が収束しているか解析する。生成物管理部２１は、その結果を一連の関連情報と共に工程適正化情報３５に記憶する。生成物管理部２１は、所定の条件を満たしている場合、これらの情報を特定し、ステップＳ２１１に進む。収束していない場合は、ステップＳ２１０に進む。なお、所定の条件とは、制約条件を満たしている又は、工程適正化指標が収束している場合を含む。
　ステップＳ２１０において、生成物管理部２１は、最初の工程からこれまで選択していない工程条件の組に対してＳ２０３から検討を行う。この際、既存の検討の結果を使用し、任意の工程ブロックから工程の流れに沿って検討を行うことも可能である。
　ステップＳ２１１において、表示処理部２２は、出力装置１３に、ステップＳ２０９で特定された工程適正化指標及び、工程適正化指標の履歴、各工程における工程条件を出力する。
　この他にも任意の機能または工程条件、材料属性に対して機能感度情報３４、機能・材料関連情報３７を出力してもよい。以上で、本処理が終了する。
　なお、本実施形態では、ステップＳ２０６で最終工程か判断し、ステップＳ２０７、Ｓ２１０を介して、Ｓ２０３以降の処理をループしているが、以下の代替案を実行してもよい。ステップＳ２０５までの処理を行った製造工程までを考慮して、ステップＳ２０９の判断を行う。この結果、制約を満たすもしくは収束する場合は、以降の製造工程の制御要因はそのままで確定させる。ステップＳ２０９で、制約を満たさずもしくは収束しない場合は、次製造工程までの処理をＳ２０５まで実行し、ステップＳ２０９の判断を実行する。
　以上のように、図２に示す処理は、最終工程まで工程適正化指標をまとめて算出してもよいし、各製造工程までの工程適正化指標を段階的に算出してもよい。なお、後者の場合、製造工程を複数ごとに算出してもよい。
　なお、上記の各用語の意味は、以下のとおりである。
　工程条件とは、工程における製造の条件である。工程条件の例としては、反応器の温度、反応器の圧力、反応時間等がある。
　材料情報とは、投入される原材料又は中間生成物の種類及び量（混合比率）、産出される最終生成物又は中間生成物の種類及び量と、原材料又は中間生成物、最終生成物に紐づいた材料属性である。
　材料属性は中間生成物または最終生成物がもつ物理化学的性質であり、各々の原材料又は中間生成物、最終生成物が１又は複数存在する。材料属性の例としては分子量、分子構造、官能基、比重、融点、沸点、水素イオン濃度、特定の成分の含有量等がある。
（階層構造）
　前記した、工程、原材料、中間生成物及び機能のそれぞれは、階層構造を有する。工程については、例えばあるラインの工程は、当該ライン内での第１工程、第２工程、第３工程、・・・を含む。原材料については、例えば原材料が混合物である場合、原材料Ａは、複数の混合成分Ａ１、Ａ２、・・・を含む。中間生成物についても同様である。機能については、例えば、酸化速度は、区分された各温度帯での酸化速度を含み、防音能力は、区分された各周波数帯に対する防音能力を含み、展性は、特定方向への展性を含む。
　図３は工程情報と機能情報の関連を説明する図である。補助記憶装置１５に格納される工程条件３１は、生成物Ｐ１に関連付けて、工程Ａ、・・・工程Ｃを示す長方形が矢印で結ばれている。長方形は“ブロック”とよばれ、矢印は、“エッジ”と呼ばれる。エッジの向きで明らかなように、これらのブロックは、工程Ａ、工程Ｂ、工程Ｃの順に順序付けられている。工程はさらに１又は複数の機能のブロックを内包する。機能Ａ・・・機能Ｅは同じ機能であっても良い。
　具体例としては、樹脂の合成工程である工程Ａは、粘度の機能ブロック及び分散性の機能ブロックをもつ。また、加熱工程である工程Ｂは、流動性の機能ブロックをもつ場合が挙げられる。
　（工程情報）
　図４及び図５は、工程情報３１を説明する図である。まず図４に注目する。補助記憶装置１５に格納される工程条件３１は、生成物Ｐ１に関連付けて、工程Ａ１、工程Ａ２、・・・、工程Ｃ２を示すブロックを、矢印で連結して記憶している。工程Ａ１、工程Ａ２及び工程Ａ３は、上位の工程Ａに属している。工程Ｂ１、工程Ｂ２及び工程Ｂ３は、上位の工程Ｂに属している。工程Ｃ１及び工程Ｃ２は、上位の工程Ｃに属している。上位の工程Ａ、工程Ｂ及び工程Ｃは、生成物Ｐ１の工程に属している。
　工程情報３１は、工程条件Ｐ－Ａ１ａ、工程条件Ｐ－Ａ１ｂ及び工程条件Ｐ－Ａ１ｃを示す長方形を、工程Ａ１に関連付けて記憶している。これらの長方形もまた、ブロックと呼ばれる。図４では記載を省略しているが、同様に工程情報３１は、工程Ａ２、工程Ａ３、・・・、工程Ｃ２に関連付けて、それぞれの工程条件を記憶している。結局、生成物の識別子としての“Ｐ１”を特定することによって、図２のすべてのブロック、ブロック間の順序、ブロック間の対応関係、及び、ブロック間の階層構造が特定されることになる。
　図５に注目する。図５もまた補助記憶装置１５に格納される工程情報３１である。図５の工程情報３１は、本質的には図４の工程情報３１と同じである。図５の工程情報３１は、ブロックの階層関係がより視認しやすい“ツリー構造”を有する。ツリー構造のルート（根、頂点）には、“生成物Ｐ１”を示すブロックが存在し、ツリー構造の末端のリーフ（葉）には、工程条件を示すブロックが存在する。
　ブロック間の線分もまた、“エッジ”と呼ばれる。図５のエッジは、図４のエッジとは異なり、向きを有さない。しかしながら工程情報３１は、エッジに関連付けて、工程間の情報（例えば、流れる原材料若しくは中間生成物、又は、引き継がれる工程条件）を記憶してもよい。
　工程情報３１は、生成物ごとに１つ存在し、それぞれに対して工程全体のパフォーマンスが記憶される。工程情報３１の型式は、特に限定されず、図４の型式でもよいし、図５の型式でもよいし、他の型式（例えば、直前の工程、直後の工程、属する上位の工程及び工程条件を、工程ごとに記憶した表型式）でもよい。
　ここで、制御要因の一例である工程条件の名付け方法について説明する。最上位のアルファベットＰは、制御要因のうち工程条件であることを示す。そして、ハイフンのあとのアルファベットおよび数字がその工程を示す。そして、最後のアルファベットの小文字は工程条件を識別するために付与するものである。例えば、Ｐ－Ａ１ａは、工程Ａで用いる材料（ないし中間生成物）Ａ１の工程条件ａを示すものである。
　（機能情報）
　図６及び図７は、機能情報３２を説明する図である。まず図６に注目する。補助記憶装置１５に格納される機能情報３２は、生成物Ｐ１に関連付けて、機能Ａ１、機能Ａ２、機能Ｂ１、・・・、機能Ｃ１を示す長方形を記憶している。長方形は、“ブロック”と呼ばれる。機能Ａ１及び機能Ａ２は、上位の機能Ａに属している。機能Ｂ１、機能Ｂ２及び機能Ｂ３は、上位の機能Ｂに属している。機能Ｃ１は、上位の機能Ｃに属している。上位の機能Ａ、機能Ｂ及び機能Ｃは、生成物Ｐ１の機能に属している。生成物の識別子としての“Ｐ１”を特定することによって、図６のすべてのブロック、及び、ブロック間の階層構造が特定されることになる。
　図７に注目する。図７もまた補助記憶装置１５に格納される機能情報３２である。図７の機能情報３２は、本質的には図６の機能情報３２と同じである。図７の機能情報３２は、ブロックの階層関係がより視認しやすい“ツリー構造”を有する。ツリー構造のルートには、“生成物Ｐ１”を示すブロックが存在し、ツリー構造の末端のリーフには、機能を示すブロックが存在する。ブロック間の線分は、“エッジ”と呼ばれる。機能情報３２は、エッジに関連付けて、機能間の寄与の程度、又は、機能が発揮する定量的若しくは定性的な関係を記憶してもよい。
　機能情報３２は、生成物ごとに１つ存在する。機能情報３２の型式は、特に限定されず、図４の型式でもよいし、図５の型式でもよいし、他の型式（例えば、属する上位の機能を、機能ごとに記憶した表型式）でもよい。
　（原材料・中間生成物情報）
　図８及び図９は、各原材料、中間生成物の関係やこれらと材料特性の関係を示す原材料・中間生成物情報３３を説明する図である。まず図８について、説明する。原材料Ｘ１、原材料Ｘ２及び中間生成物Ｃは、生成物Ｐ１の原材料・中間生成物に属しており、補助記憶装置１５の原材料・中間生成物情報３３に格納される。本実施形態では、上述のとおり工程をＡ、Ｂといったアルファベットの大文字で示すが、原材料は生成工程がないため、Ｘと表現する。中間生成物Ｃ１、中間生成物Ｃ２は生成物Ｐ１と関連付けて、同様に補助記憶装置１５の原材料・中間生成物情報３３に格納される。長方形は、“ブロック”と呼ばれる。上位の中間生成物Ｃ１及び中間生成物Ｃ２は、上位の中間生成物Ｃに属している。原材料Ｘ１及び原材料Ｘ２も中間生成物Ｃのように、原材料を内包していても良い。
　原材料・中間生成物情報３３は、材料属性Ｍ-Ｘ１ａ、材料属性Ｍ-Ｘ１ｂ及び材料属性Ｍ-Ｘ１ｃを示す長方形を、原材料Ａ１に関連付けて記憶している。これらの長方形もまた、ブロックと呼ばれる。原材料・中間生成物情報３３は、材料属性Ｍ-Ｃ１ａ及び材料属性Ｍ-Ｃ１ｂを示す長方形を、中間生成物Ｃ１に関連付けて記憶している。図８では記載を省略しているが、同様に原材料・中間生成物情報３３は、中間生成物Ｃ２に関連付けて、その材料属性を記憶している。結局、生成物の識別子としての“Ｐ１”を特定することによって、図６のすべてのブロック、ブロック間の対応関係、及び、ブロック間の階層構造が特定されることになる。ここで、原材料や中間生成物の名付け方法について説明する。最上位のアルファベットは、その原材料や中間生成物が生成される工程を示す。また、次の数字はその工程における原材料ないし中間生成物を識別する数字である。例えば、中間生成物Ｃは、工程Ｃで生成される中間生成物を示し、その工程で複数の中間生成物が生成される場合、数字を付与して識別する。なお、原材料は製造工程を管理しないため、Ｘを付与する。
　また、制御要因である材料特性は以下のとおり名付ける。最上位のＭは、制御要因のうち、材料特性を示す。そして、ハイフンのあとのアルファベットおよび数字がその材料を示す。そして、最後のアルファベットの小文字は材料特性を識別するために付与するものである。例えば、Ｍ－Ａ１ａは、工程Ａで用いる材料（ないし中間生成物）Ａ１の材料属性ａを示すものである。
　原材料Ｘ１及び原材料Ｘ２に対して、中間生成物Ｃのように下位のブロックを内包していてもよい。具体的には原材料Ｘに対しては原材料Ｘ１、原材料Ｘ２、原材料Ｘ３等がある。
　次に、図９について説明する。図９もまた補助記憶装置１５に格納される原材料・中間生成物情報３３である。図９の原材料・中間生成物情報３３は、本質的には図８の原材料・中間生成物情報３３と同じである。図９の原材料・中間生成物情報３３は、ブロックの階層関係がより視認しやすい“ツリー構造”を有する。ツリー構造のルートには、“生成物Ｐ１”を示すブロックが存在し、ツリー構造の末端のリーフには、材料属性を示すブロックが存在する。ブロック間の線分もまた、“エッジ”と呼ばれる。原材料・中間生成物情報３３は、エッジに関連付けて、原材料間の関係（例えば、原材料が含有される際の条件）を記憶してもよい。
　原材料・中間生成物情報３３は、生成物ごとに１つ存在する。原材料・中間生成物情報３３の型式は、特に限定されず、図８の型式でもよいし、図９の型式でもよいし、他の型式（例えば、属する上位の原材料（又は中間生成物）及び材料属性を、原材料（又は中間生成物）ごとに記憶した表型式）でもよい。
　（連鎖図）
　図１０は、連鎖図５２を説明する図である。製造プロセス適正化システム１は、工程情報３１（図４）を使用して連鎖図５２を作成することができる。具体的には、製造プロセス適正化システム１は、連鎖図５２における工程間の前後関係を、図４におけるエッジの方向によって認識することができる。
　図１１は中間生成物の分岐に関する図である。原材料から中間生成物Ｃ１、・・・、中間生成物Ｄ１、工程Ｅまで矢印で結ばれている。矢印のそばに記載された[１]、・・・、［３］は工程Ｃにおける制御要因のパラメータセットを表す。それぞれの制御要因のパラメータを条件として生成した中間生成物Ｃ１（１）、・・・、中間生成物Ｃ１（３）から、工程Ｄにおける制御要因のパラメータセット［４、］・・・、［１２］によって、異なる中間生成物Ｄ１（４）、・・・、Ｄ１（１２）が得られる。ここでは省略しているが、中間生成物Ｄ１から、工程Ｅにおける工程条件によってさらに得られる中間生成物が分岐する。
　（機能・工程関連情報）
　図１４は、制御要因が工程条件である機能・工程関連情報３６を説明する図である。機能・工程関連情報３６は、横軸（列）に工程条件を有し、縦軸（行）に機能を有するマトリクスである。機能・工程関連情報３６は、生成物ごとに１つ存在する。本図では、機能・工程関連情報３６のマトリクスの交点のセルに、工程条件と機能との関連性を記憶している。関連性の具体例として、例えば以下の例１～４がある。
〈例１〉関連が有ることのみを示す情報（例えば、有り＝○）
〈例２〉関連の程度を示す数値
〈例３〉関連の程度を示す重み（列又は行ごとの合計値が決まっている）
〈例４〉関連の程度を示す数式（機能及び工程条件が数値で示される場合、一方を説明変数とし他方を目的関数とする関数）
　関連が全くない場合や、関連が不明である場合は、空欄または関連無しもしくは関連不明を示す情報（例えば、無し＝×、不明＝？）を記憶してもよい。
　（機能・材料関連情報）
　図１５は、制御要因が材料属性である機能・材料関連情報３７を説明する図である。機能・材料関連情報３７は、横軸（列）に材料属性を有し、縦軸（行）に機能を有するマトリクスである。機能・材料関連情報３７は、生成物ごとに１つ存在する。図１５は、生成物Ｐ１についての機能・材料関連情報３７である。機能・材料関連情報３７は、マトリクスの交点のセルに、属性と機能との関連性を記憶している。関連性の具体例として、例えば以下の例５～８がある。
〈例５〉関連が有ることのみを示す情報（例えば、有り＝○）
〈例６〉関連の程度を示す数値
〈例７〉関連の程度を示す重み（列又は行ごとの合計値が決まっている）
〈例８〉関連の程度を示す数式（機能及び材料属性が数値で示される場合、一方を説明変数とし他方を目的関数とする関数）
　関連が全くない場合や、関連が不明である場合は、空欄または関連無しもしくは関連不明を示す情報（例えば、無し＝×、不明＝？）を記憶してもよい。
　（工程適正化情報）
　工程適正化情報３５は、その各工程間において投入される原材料（又は中間生成物）及び、要因効果図、選択された工程条件、算出される中間生成物（又は生成物）との前後関係を含む関連性、製造に必要となる時間及び、製造費、中間生成物または最終生成物の収率、ＳＮ比等を記憶しており、これらの組み合わせから算出される各工程での工程適正化指標も同様に記憶される。
　工程適正化指標は工程適正化情報３５の任意の組み合わせから算出される。工程適正化指標の具体例としては、下記の数１に示すような製造にかかる時間（Ｔ）及び、製造費（Ｃ）、収率の逆数（Ｙ）、ＳＮ比（Ｒ）に対して任意の重みづけ係数（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）を掛け、足しあげた値がある。
Ｅ ＝ ａＴ＋ ｂＣ ＋ ｃＹ ＋ ｄＲ　・・・（数１）
　その他の情報を指標として用いてもよい。
　適正化のフローチャートにおいて、工程適正化指標の値がユーザにより任意に定めたしきいとなる数値以下に収束した場合に、適正化したと判断する。その他にも、工程適正化指標の近似曲線が横ばいになり、傾きが０になった場合でもよい。
　工程適正化指標は制御要因と各機能ブロックに対する全組み合わせ総当たり的に算出する方法や、重複を避けてランダムに算出方法があるが、機械学習を用いて算出することが望ましい。
　（活用例）
　一部の原材料または中間生成物の機能感度に関わる材料情報がない場合がある。
具体的には図５において、流動性に関わる表面張力の情報が工程Ａ２で欠損したとする。
この場合、出力装置１３は、以下の情報を出力する。
・工程 ： 工程Ａ２
・機能： 流動性
・材料情報  ：分子式、表面張力
ユーザは欠損したデータを測定し、原材料・中間生成物情報３３に記憶させることや、原材料・中間生成物情報３３に仮に傾向を入力することができる。
また、流動性に関わる機能・工程関連情報３６又は、流動性に関わる機能・材料関連情報３７等を出力することもできる。例えば、機能・工程関連情報３６において、工程Ａ２は流動性に対する感度が他の工程に比べて著しく小さかった場合、ユーザはこのデータの欠損を無視する選択もできる。
　ある生成物に対して、機能感度の情報が欠損又は確度が低い場合がある。その場合は、ユーザは機能・工程関連情報３６又は機能・材料関連情報３７、もしくは両方を出力し、実験計画を立案することができる。その結果を機能感度情報３４に記憶させることができる。
　ユーザは図１０に示す工程をもつ生成物Ｐ１の製造において、工程Ｂ１における工程条件の影響を知りたい場合がある。この場合、工程条件Ａ１から得られた中間生成物Ｃ１の材料情報を用いて、工程Ｃ１の工程条件の組を固定した条件で、工程Ｂ１および工程Ｃ１に対して繰り返し検証を行うことができる。
（本実施形態の効果）
　本実施形態の製造プロセス適正化システム１の効果は以下の通りである。
（１）製造プロセス適正化システム１は、所望の材料特性を得られる製造工程の適正化ができる。
（２）製造プロセス適正化システム１は、中間生成物の管理を含めた最終生成物の品質保証ができる。
（３）製造プロセス適正化システム１は、製造工程での段階的な品質管理による最終製品の品質保証ができる。
（４）製造プロセス適正化システム１は、最終生成物の機能に影響を及ぼす工程または工程条件、中間生成物の特定ができる。
（５）製造プロセス適正化システム１は、製品不具合や顧客要求による材料の仕様変更等への迅速な対応ができる。
（６）製造プロセス適正化システム１は、中間生成物の管理を含めた副生成物が少なく、環境を考慮した製造ができる。
　なお、本発明は前述の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。
例えば、前述の実施形態は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施形態のある構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
１　　　製造プロセス適正化システム
１１　　中央制御装置
１２　　入力装置
１３　　出力装置
１４　　主記憶装置
１５　　補助記憶装置
２１　　生成物管理部
２２　　表示処理部
３１　　工程情報
３２　　機能情報
３３　　原材料・中間生成物情報
３４　　機能感度情報
３５　　工程適正化情報

Claims (12)

  1. 　複数の工程からなる製造プロセスの適正化システムにおいて、
    　前記複数の工程それぞれにおける制御要因を含む要因情報と、前記製造プロセスでの制約となる制約情報を受け付ける入力装置と、
    　プログラムを格納した主記憶装置と、
    　前記プログラムに従って、前記要因情報および前記製造プロセスで生成される生産物で発揮し得る機能を用いて、当該製造プロセスへの影響の度合を示す機能感度を算出し、前記機能感度に基づいて、制御要因を選択し、選択された制御要因を用いて、各工程における中間生成物の物性を特定し、特定された各中間生成物の物性を用いて、所定の条件を満たしているかを判断する中央制御装置と、
    　当該条件を満たした制御要因を出力する出力装置とを有することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
  2. 　請求項１に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
    　前記中央制御装置は、当該制御要因の複数のパラメータ毎に前記機能感度を算出し、複数のパラメータ毎に算出された前記機能感度の選択を受け付け、選択された前記機能感度のパラメータを用いて生成した中間生成物の物性を特定することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
  3. 　請求項２に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
    　前記中央制御装置は、前記制御要因と前記中間生成物の機能の関連性を示す機能・要因関連情報を用いて、前記制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
  4. 　請求項３に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
    　前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の有無を示す情報を記録し、
    　前記中央制御装置は、前記関連が有を示す制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
  5. 　請求項３に記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
    　前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の程度を示す情報を記録し、
    　前記中央制御装置は、前記関連が予め定めた以上の制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
  6. 　請求項１乃至５のいずれかに記載の製造プロセスの適正化システムにおいて、
    　前記制御要因は、前記工程に関する工程条件および原材料の材料属性の少なくとも一方を含むことを特徴とする製造プロセスの適正化システム。
  7. 　複数の工程からなる製造プロセスの適正化システムを用いた製造プロセスの適正化方法において、
    　前記複数の工程それぞれにおける制御要因を含む要因情報を受け付け、
    　前記製造プロセスでの制約となる制約情報を受け付け、
    　前記要因情報および前記製造プロセスで生成される生産物で発揮し得る機能を用いて、当該製造プロセスへの影響の度合を示す機能感度を算出し、
    　前記機能感度に基づいて、制御要因を選択し、
    　選択された制御要因を用いて、各工程における中間生成物の物性を特定し、
    　特定された各中間生成物の物性を用いて、所定の条件を満たしているかを判断し、
    　当該条件を満たした制御要因を出力することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
  8. 　請求項７に記載の製造プロセスの適正化方法において、
    　前記機能感度の算出は、当該制御要因の複数のパラメータ毎に前記機能感度を算出し、　中間生成物の特定は、複数のパラメータ毎に算出された前記機能感度の選択を受け付け、選択された前記機能感度のパラメータを用いて生成した中間生成物の物性を特定することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
  9. 　請求項８に記載の製造プロセスの適正化方法において、
    　前記制御要因の選択は、前記制御要因と前記中間生成物の機能の関連性を示す機能・要因関連情報を用いて、前記制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
  10. 　請求項９に記載の製造プロセスの適正化方法において、
    　前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の有無を示す情報を記録し、
    　前記制御要因の選択は、前記関連が有を示す制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
  11. 　請求項９に記載の製造プロセスの適正化方法において、
    　前記機能・要因関連情報は、前記中間生成物の機能に対する前記制御要因の関連の程度を示す情報を記録し、
    　前記制御要因の選択は、前記関連が予め定めた以上の制御要因を選択することを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
  12. 　請求項７乃至１１のいずれかに記載の製造プロセスの適正化方法において、
    　前記制御要因は、前記工程に関する工程条件および原材料の材料属性の少なくとも一方を含むことを特徴とする製造プロセスの適正化方法。
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