WO2020149198A1 - 解析システム及び解析方法 - Google Patents

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WO2020149198A1 PCT/JP2020/000345 JP2020000345W WO2020149198A1 WO 2020149198 A1 WO2020149198 A1 WO 2020149198A1 JP 2020000345 W JP2020000345 W JP 2020000345W WO 2020149198 A1 WO2020149198 A1 WO 2020149198A1
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勝 福村
弘靖 茂森
翔馬 宇野
典子 小澤
俊人 ▲高▼宮
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JFE Steel Corp
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Definitions

  • the present invention relates to an analysis system and an analysis method for performing a numerical analysis on the basis of operation data relating to an operating state of a manufacturing facility, and further performing a statistical analysis based on a result of the numerical analysis and a state of a product manufactured by the manufacturing facility. It is a thing.
  • operation data of the manufacturing equipment in the manufacturing process of products is generally collected and recorded.
  • the operation data is data relating to the operating state of the manufacturing equipment, and includes, for example, information such as various physical quantities indicating the state of the manufacturing equipment, and information on various operating conditions set in the manufacturing equipment.
  • Operation data is used for quality control by identifying abnormalities in manufacturing conditions when a defect occurs in a manufactured product, or statistical analysis is performed to determine the operating conditions set in the manufacturing equipment. It is used to improve the operation after investigating the effect on the characteristics.
  • the operation data is also used to investigate the cause of troubles that occur during manufacturing and to maintain equipment.
  • numerical analysis is also widely used to improve operations.
  • Numerical analysis is to perform a calculation using a physical model to reproduce a phenomenon or calculate a physical quantity.
  • Numerical analysis does not require experimental equipment, and the analysis results can be obtained relatively quickly at low cost.
  • the degree of freedom is high because the operating conditions and the like of the operating equipment to be numerically analyzed can be easily changed to perform the analysis.
  • Patent Document 1 describes a technique for visualizing a steel material rolling process by executing a numerical analysis using operation data in the steel material rolling process.
  • the temperature distribution, stress, etc. of the steel material during rolling are calculated by numerical analysis.
  • Patent Document 2 describes an optimum load estimation method in rolling.
  • a numerical analysis result database is constructed by performing numerical calculations in advance using a numerical analysis method such as a finite element method, and an appropriate numerical analysis result is created from the database for each operating condition. To determine the optimum load.
  • Patent Document 3 describes a method of using a database of numerical analysis results for controlling the operation of the heating furnace.
  • the numerical analysis using the operation results is performed in advance, and when the heating furnace is operated, the numerical calculation result calculated under the condition closest to the operating condition is extracted from the database. Proximity is used as an index in the selection of operating conditions to be extracted.
  • weighting is performed according to the proximity.
  • Patent Document 4 describes that the operation of blowing the diluted gas fuel into the sintering machine is performed in advance, and the operation result is statistically processed in advance.
  • basic data the data (hereinafter also referred to as "basic data") that is the basis for analyzing the correlation is required, and the more accurate and accurate the statistical analysis result is, the greater the amount and type of basic data.
  • Basic data the data (hereinafter also referred to as "basic data") that is the basis for analyzing the correlation is required, and the more accurate and accurate the statistical analysis result is, the greater the amount and type of basic data.
  • necessary basic data may not be obtained in some cases.
  • the number of installable measuring devices may be limited depending on the conditions such as manufacturing facilities and devices. When the number of measurement devices that can be installed is limited, it may not be possible to acquire a sufficient amount of basic data and the spatial distribution information about the physical quantity to be measured may not be known.
  • the physical quantity it may be difficult to measure with a measuring device. For example, it may be difficult to obtain a physical quantity such as density, stress, or concentration by measurement. Furthermore, for example, in the case of making a prediction regarding an operating condition that greatly differs from the actual operating condition, it is difficult to make a prediction by statistical analysis unless there is data similar to the changed operating condition.
  • Patent Documents 1 to 4 described above use a result predicted based on a numerical analysis executed in advance.
  • the actual phenomenon includes various factors that can fluctuate, it cannot always be said that highly accurate prediction can be performed by numerical analysis.
  • the present invention has been made in view of such a conventional problem, by performing a more accurate analysis, operation data and defects that occurred in the manufactured product, or the cause of the defect that occurred during the manufacturing It is an object of the present invention to provide an analysis system and an analysis method capable of analyzing the correlation with.
  • An analysis system is an operation data acquisition unit that acquires operation data including an operation state of a manufacturing facility, and a product that acquires the state of a product manufactured by the manufacturing facility and outputs it as product information. Based on the operation data acquired by the information acquisition unit and the operation data acquisition unit, a predetermined physical quantity of the product is obtained, and a manufacturing state analysis unit that outputs it as information regarding the physical quantity, information regarding the physical quantity, and the product A correlation analysis unit that analyzes a correlation with information.
  • the manufacturing state analysis unit based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit, performs a numerical analysis for the predetermined physical quantity using a physical model, The result of the executed numerical analysis is output as information on the physical quantity.
  • an analysis result database for storing a result of numerical analysis of the predetermined physical quantity, which is executed in advance using a physical model based on operation data of the manufacturing facility.
  • the manufacturing state analysis unit based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit, using the result of the numerical analysis stored in the analysis result database, determines the information about the physical quantity, the determined Outputs information about physical quantity.
  • the manufacturing state analysis unit based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit, of the results of the plurality of numerical analysis stored in the analysis result database Information regarding the physical quantity is determined by performing a weighted calculation for each.
  • the analysis system further includes an analysis result storage unit that stores the analysis result of the correlation by the correlation analysis unit.
  • the product information includes information on product quality.
  • the manufacturing state analysis unit and the correlation analysis unit are installed in different independent devices.
  • the manufacturing state analysis unit and the correlation analysis unit are installed in one device.
  • an analysis method is an analysis method executed by an analysis system, which includes a step of acquiring operation data including an operation state of manufacturing equipment, and a product manufactured by the manufacturing equipment. Information about the physical quantity, a step of obtaining a status, a step of outputting the status of the product as product information, a step of obtaining a predetermined physical quantity of the product based on the acquired operation data, and a step of obtaining the predetermined physical quantity. And a step of analyzing the correlation between the physical quantity information and the product information, including.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing a schematic configuration of an analysis system 10 according to the first embodiment of the present invention.
  • the analysis system 10 includes an operation data acquisition unit 11, a manufacturing state analysis unit 12, a product information acquisition unit 13, a correlation analysis unit 14, an analysis result storage unit 15, and an analysis result output unit. 16 and.
  • the analysis system 10 is composed of an information processing device such as a computer.
  • the analysis system 10 may be configured by one information processing device or may be configured by two or more information processing devices.
  • the analysis result output unit 16 is included in the one information processing device.
  • the analysis system 10 is composed of two or more information processing devices, the operation data acquisition unit 11, the manufacturing state analysis unit 12, the product information acquisition unit 13, the correlation analysis unit 14, the analysis result storage unit 15, and the analysis result output.
  • the unit 16 is provided in at least one of the two or more information processing devices.
  • the first information processing device includes the operation data acquisition unit 11 and the manufacturing state analysis unit 12
  • the second information processing device includes the product information acquisition unit. 13 and the correlation analysis unit 14, and the third information processing apparatus may include the analysis result storage unit 15 and the analysis result output unit 16.
  • the content described here is only an example.
  • Each functional unit of the analysis system 10 may be provided in an appropriate information processing device according to the processing executed by each information processing device.
  • the operation data acquisition unit 11 acquires operation data in the manufacturing equipment 20.
  • the manufacturing facility 20 is a facility that executes a predetermined operation.
  • the manufacturing facility 20 may be, for example, a manufacturing facility installed in a factory.
  • the product is manufactured by operating the manufacturing facility 20.
  • the manufacturing facility 20 is configured to include a plurality of manufacturing devices.
  • the manufacturing facility 20 will be described as a manufacturing facility for manufacturing a product.
  • the product is not limited to a finished product, but includes a product in a manufacturing process (hereinafter, also referred to as a “semi-finished product”).
  • a measuring device 21 is attached to the manufacturing facility 20.
  • the measuring device 21 is a device that measures a predetermined physical quantity.
  • the measuring device 21 may include, for example, a thermometer for measuring temperature, a pressure gauge for measuring pressure, a flow meter for measuring flow rate, a load meter for measuring load, an acceleration sensor for detecting acceleration, and the like. I can't.
  • the measuring device 21 is attached to an appropriate position of the manufacturing facility 20.
  • the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 includes data on the operation state of the manufacturing equipment 20.
  • the operation data includes, for example, data measured by the measuring device 21 when the manufacturing facility 20 is operating.
  • the operation data acquisition unit 11 acquires directly or indirectly the data measured by the measuring device 21 (that is, operation data).
  • the operation data acquisition unit 11 is, for example, communicably connected to the measuring device 21, and directly receives the operating data measured by the measuring device 21 from the measuring device 21. Get by.
  • the measuring device 21 is communicably connected to a server or the like that collects the operation data, and transmits the operation data to the server or the like.
  • the operation data acquisition unit 11 is communicably connected to the server or the like, and can acquire the operation data indirectly by acquiring the operation data from the server or the like. Therefore, the operation data acquisition unit 11 is configured to include a communication interface or the like used to communicate with the measuring device 21 or the server.
  • the operation data may include data related to the target of manufacturing processing by the manufacturing facility 20 (for example, raw material or semi-finished product).
  • the data regarding the target of the manufacturing process by the manufacturing facility 20 may include, for example, the type of raw material, the chemical composition, the size and weight of the semi-finished product, which are the target of the manufacturing process.
  • the operation data may include the operation conditions set in the manufacturing equipment 20.
  • the operation data acquisition unit 11 outputs the acquired operation data to the manufacturing state analysis unit 12.
  • the manufacturing state analysis unit 12 obtains a predetermined physical quantity of the product based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11, and outputs information regarding the obtained physical quantity to the correlation analysis unit 14.
  • the predetermined physical quantity indicates a numerical value obtained by numerical calculation using a physical model based on the operation data, and its distribution.
  • the manufacturing state analysis unit 12 performs numerical analysis using a physical model based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 to obtain information regarding a predetermined physical quantity.
  • the manufacturing state analysis unit 12 outputs the result of the executed numerical analysis as information on a predetermined physical quantity. That is, the manufacturing state analysis unit 12 outputs a value as a result of the numerical analysis.
  • the value as a result of numerical analysis may include the distribution.
  • the manufacturing state analysis unit 12 is composed of, for example, a processor capable of executing numerical analysis.
  • the manufacturing state analysis unit 12 is configured by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) that executes a program that defines an execution procedure of numerical analysis.
  • a program is stored in, for example, a storage unit included in the analysis system 10 or an external storage medium.
  • the physical model is constructed in advance according to a predetermined physical quantity that is the target of the numerical analysis to be estimated, and is stored in, for example, a storage unit included in the analysis system 10 or an external storage medium.
  • various models such as an elasto-plastic analysis model for structure analysis, a Navier-Stokes equation for thermofluid analysis, a Maxwell equation for electromagnetic field analysis, etc. can be appropriately used according to a predetermined physical quantity.
  • the manufacturing state analysis unit 12 calculates, by numerical analysis, a physical quantity that is difficult to measure with the measuring device 21 as a predetermined physical quantity that is the target of the numerical analysis to be estimated.
  • the physical quantity that is difficult to measure by the measuring device 21 may include a physical quantity that cannot be directly measured by the measuring device 21 or a physical quantity that cannot be seen by the measurement.
  • the physical quantity that cannot be directly measured by the measuring device 21 is, for example, the temperature inside the semi-finished product in the manufacturing process of the product.
  • the physical quantity that is difficult to measure with the measuring device 21 may include a physical quantity at a location where the measuring device 21 cannot be attached due to the nature of the manufacturing facility 20.
  • the physical quantity that is difficult to measure with the measuring device 21 may include a distribution of a predetermined physical quantity.
  • the distribution of the physical quantity may be included in the physical quantity that is difficult to measure by the measuring device 21, as described above.
  • the manufacturing state analysis unit 12 outputs the result of numerical analysis to the correlation analysis unit 14.
  • the product information acquisition unit 13 acquires the state of the product manufactured by the manufacturing facility 20 when the operation data is measured by the measuring device 21, and the correlation analysis unit 14 acquires the information regarding the acquired product state as the product information. Output to.
  • the product information includes any information regarding the state of the product.
  • the product information may include, for example, information about product quality.
  • the information regarding the quality of the product may include, for example, information regarding the size, weight and strength of the product, information regarding the chemical composition of the product, information regarding defects (for example, cracks and cracks) found in the product, and the like.
  • the product information may be, for example, an inspection result by a device such as a specific inspection device, or may be an inspection result including visual inspection by an operator or the like.
  • product information is not limited to information on the state of finished products, but may be information on the state of semi-finished products during manufacturing.
  • the product information only needs to include information on the state after the processing when some processing (processing) is executed by at least one specific device of the manufacturing facility 20.
  • the product information acquisition unit 13 is communicably connected to the inspection device and acquires the product information as the inspection result from the inspection device.
  • the product information acquisition unit 13 may acquire the product information as the inspection result by accepting the input of the inspection result information.
  • the product information as the inspection result is input by an operator or the like using an input device such as a keyboard or a touch panel.
  • the input device may be included in the analysis system 10 or may be included in an external device capable of communicating with the analysis system 10.
  • the product information acquisition unit 13 outputs the acquired product information to the correlation analysis unit 14.
  • the correlation analysis unit 14 analyzes the correlation between the information on the predetermined physical quantity acquired from the manufacturing state analysis unit 12 and the product information acquired from the product information acquisition unit 13.
  • the correlation analysis unit 14 analyzes the correlation between the result of the numerical analysis acquired from the manufacturing state analysis unit 12 and the product information acquired from the product information acquisition unit 13. That is, the correlation analysis unit 14 performs statistical analysis on the result of the numerical analysis and the product information.
  • the correlation analysis unit 14 further acquires the data measured by the measurement device 21 from the operation data acquisition unit 11 or the measurement device 21 installed in the manufacturing facility 20, as necessary, and executes statistical analysis. May be.
  • the correlation analysis unit 14 is composed of, for example, a processor capable of executing statistical analysis.
  • the correlation analysis unit 14 may be configured by a processor such as a CPU that executes a program that defines the execution procedure of the statistical analysis. Such a program is stored in, for example, a storage unit included in the analysis system 10 or an external storage medium.
  • a known statistical analysis method can be used. For example, by using multiple regression analysis, regression analysis, neural network model, or other statistical analysis, analyze the correlation between the operating state of the manufacturing facility 20 when the manufacturing facility 20 is in operation and the products manufactured by the facility. You can
  • the numerical analysis results acquired from the manufacturing state analysis unit 12 include various calculation results of products or semi-finished products.
  • the correlation analysis unit 14 it is possible to perform statistical analysis between these various calculation results and the product information to check whether there is a correlation, and to know the result of the numerical analysis showing the highest correlation with the product information. it can. That is, as compared with the case where the numerical analysis is not executed, it becomes easier to specify the operating factor and operating condition (hereinafter collectively referred to as “operating factor”) that may affect the state of the product.
  • the correlation analysis unit 14 outputs the result of statistical analysis.
  • the correlation analysis unit 14 may output the statistical analysis result by transmitting the statistical analysis result to an external device that can communicate with the analysis system 10, for example.
  • the correlation analysis unit 14 may output the result of the statistical analysis to the analysis result storage unit 15.
  • the analysis result storage unit 15 stores the result of the statistical analysis output from the correlation analysis unit 14.
  • the analysis result storage unit 15 can be configured by a semiconductor memory, a magnetic memory, or the like.
  • the correlation analysis unit 14 outputs the result of the statistical analysis to the analysis result storage unit 15 every time the statistical analysis is executed.
  • the analysis result storage unit 15 stores the statistical analysis result output from the correlation analysis unit 14.
  • the correlation analysis unit 14 may use the past analysis results accumulated in the analysis result storage unit 15 when executing the statistical analysis.
  • the accuracy of the statistical analysis improves as the number of data used for the analysis increases. Therefore, when performing statistical analysis, it is possible to obtain a more accurate statistical analysis result by adding the results of past statistical analysis of the same product, and to identify operating factors that may affect the state of the product. , Get easier.
  • the analysis result output unit 16 outputs and displays the result of the statistical analysis.
  • the analysis result output unit 16 is, for example, a display device such as a liquid crystal display (LCD: Liquid Crystal Display), an organic EL display (OELD: Organic Electro-Luminescence Display), or an inorganic EL display (IELD: Inorganic Electro-Luminescence Display).
  • LCD Liquid Crystal Display
  • OELD Organic Electro-Luminescence Display
  • IELD Inorganic Electro-Luminescence Display
  • a printing machine such as a printer.
  • the analysis result output unit 16 may obtain the information of the analysis result from the correlation analysis unit 14 and display the information of the analysis result, and display the information of the analysis result stored in the analysis result storage unit 15. You may acquire and display the information of the said analysis result.
  • the analysis result output unit 16 does not necessarily have to be included in the analysis system 10 and may be included in an external device that can communicate with the analysis system 10.
  • the analysis system 10 may output and display the result of the statistical analysis by transmitting the result of the statistical analysis to an external device that can communicate with the analysis system 10, for example. Further, it goes without saying that there is no problem even if the analysis result output unit 16 is provided in the same device as the correlation analysis unit 14 and the analysis result storage unit 15.
  • the operating conditions in the manufacturing equipment 20 can be set or changed based on the result of the analysis executed by the analysis system 10 as described above.
  • the setting or changing of the operating condition is executed by the operating condition control unit 30, for example.
  • the operating condition control unit 30 sets or changes the operating conditions in the manufacturing facility 20.
  • the operating condition control unit 30 may be composed of, for example, a computer device.
  • the user or manager of the manufacturing equipment 20 refers to the information of the analysis result displayed on the analysis result output unit 16 to cause the operation condition control unit 30 to set or change the operation condition. Input operation.
  • the operating condition control unit 30 transmits a signal for setting or changing the operating condition to the manufacturing equipment 20 based on the operation input.
  • the operating condition control unit 30 is composed of, for example, a processor capable of executing setting or changing control of operating conditions.
  • the operating condition control unit 30 is configured to include a processor such as a CPU that executes a program that defines an execution procedure of control for setting or changing operating conditions.
  • a program is stored in, for example, a storage unit included in the computer device forming the operating condition control unit 30 or an external storage medium.
  • the operating condition control unit 30 transmits to the manufacturing facility 20 a signal that is set in the manufacturing facility 20 to set or change the operating condition.
  • the operating conditions are set based on the signal, and the manufacturing equipment 20 operates under the set operating conditions.
  • the correlation analysis unit 14 obtains the result of the statistical analysis and the result of the numerical analysis showing the highest correlation with the product information. Since the result of this numerical analysis is obtained based on the operation data, the operating conditions to be changed can be known by referring to the result of the numerical analysis.
  • the operating condition control unit 30 controls the operating conditions of the manufacturing facility 20 such that the user or the manager of the manufacturing facility 20 can improve the quality of the product based on the result of the statistical analysis by the correlation analyzing unit 14. A signal for setting or changing is transmitted. In addition, for example, the operating condition control unit 30 may automatically set the operating condition based on the result of the statistical analysis. When the operating conditions are set or changed so that the quality of the product is improved, the product manufactured by the manufacturing facility 20 has a higher possibility that, for example, a defective product is less likely to be manufactured. As a result, the quality of the product is improved. In this way, according to the analysis system 10, it is possible to improve the product quality and the operation of the manufacturing facility 20.
  • the operating condition control unit 30 may automatically set the operating condition based on the result of the statistical analysis.
  • the operating condition control unit 30 may be configured as one of the constituent elements of the analysis system 10. That is, the analysis system 10 may include the operating condition control unit 30 that automatically sets the operating condition as one functional unit.
  • the analysis system 10 of the present invention when used for investigating the cause of a trouble that occurs during manufacturing, it can be dealt with by acquiring the details of the trouble in the product information acquisition unit 13, so that the product information acquisition unit 13 is not in trouble. It may be read as an information acquisition unit or the like.
  • the operation data acquisition unit 11 acquires operation data in the manufacturing equipment 20 (step S1).
  • the manufacturing state analysis unit 12 executes numerical analysis using a physical model based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 in step S1 (step S2).
  • the product information acquisition unit 13 acquires product information (step S3).
  • the correlation analysis unit 14 executes the statistical analysis based on the result of the numerical analysis in step S2 and the product information acquired in step S3 (step S4). Specifically, the correlation analysis unit 14 analyzes the correlation between the result of the numerical analysis in step S2 and the product information acquired in step S3.
  • the analysis result storage unit 15 stores the result of the statistical analysis in step S4 (step S5). By repeating Step S1 to Step S5, the statistical analysis result is accumulated in the analysis result storage unit 15.
  • analysis result output unit 16 outputs the result of the statistical analysis (step S6).
  • the user, the administrator, or the like of the manufacturing facility 20 refers to the information of the analysis result displayed on the analysis result output unit 16 and inputs an operation to the operation condition control unit 30 to set or change the operation condition. I do.
  • the operation condition control unit 30 determines the operation condition of the manufacturing equipment 20 based on the result of the statistical analysis stored in the analysis result storage unit 15 (step S7). Specifically, the operating condition control unit 30 determines the value of the operating condition in the manufacturing facility 20.
  • the operating condition control unit 30 outputs a signal for setting or changing the operating condition determined in step S6 to the manufacturing equipment 20 (step S8).
  • the manufacturing facility 20 sets or changes the operating condition designated by the signal and manufactures the product according to the condition.
  • the analysis system 10 according to this embodiment can be used in various industrial fields. Hereinafter, some examples will be described in detail.
  • the analysis system 10 can be applied to an annealing furnace for annealing a steel material.
  • the manufacturing facility 20 is an annealing furnace.
  • the operation data acquisition unit 11 uses, as operation data, the size and composition of the steel material that is the target of the manufacturing process, the furnace temperature of the annealing furnace, the annealing time, and Information such as heating/cooling speed is acquired from the manufacturing facility 20.
  • the information on the size and composition of the steel material is, for example, information input to the manufacturing facility 20 in advance by an operation by a worker or the like before the manufacturing facility 20 starts operating.
  • the in-furnace temperature of the annealing furnace is, for example, temperature information acquired by a thermometer as a measuring instrument installed in the annealing furnace.
  • the annealing time and the heating/cooling rate are operating conditions set for the manufacturing facility 20, for example.
  • the manufacturing state analysis unit 12 executes a numerical analysis using a physical model based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11.
  • the manufacturing state analysis unit 12 calculates, for example, a temperature distribution inside the annealing furnace, a temperature distribution inside the steel material, and an estimated value of a physical quantity such as thermal stress applied to the steel material, by numerical analysis.
  • the product information acquisition unit 13 acquires product information regarding the steel material after annealing.
  • the product information regarding the annealed steel material is, for example, the strength, composition and shape of the annealed steel material.
  • the correlation analysis unit 14 performs statistical analysis based on the estimated physical quantity calculated by the manufacturing state analysis unit 12 and the product information acquired by the product information acquisition unit 13.
  • the correlation analysis unit 14 may perform the statistical analysis using the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 in addition to the estimated value of the physical quantity calculated by the manufacturing state analysis unit 12.
  • the correlation analysis unit 14 analyzes the correlation between various parameters (physical quantities) and the characteristics of the annealed steel material to identify the operating factor that has a large effect on the quality of the annealed steel material.
  • the analysis result storage unit 15 stores the result of the statistical analysis by the correlation analysis unit 14. Each time the statistical analysis is performed by the correlation analysis unit 14, the analysis result storage unit 15 stores the result of the statistical analysis, so that the result of the statistical analysis is accumulated in the analysis result storage unit 15.
  • the shape of a steel material is defective and the annealing process is suspected as the cause, it is common to check the temperature in the annealing furnace.
  • the correlation between the shape of the steel material and the temperature in the annealing furnace is examined, if the measured temperature in the annealing furnace is within the predetermined range, it is determined that there is no correlation.
  • the temperature rising rate of the steel material is obtained by numerical analysis in consideration of the thickness and width of the steel material.
  • the presence or absence of correlation can be checked by performing a statistical analysis between the shape of the steel material and the temperature rising rate of the steel material. This is something that cannot be obtained without numerical analysis.
  • the maximum temperature reached by the steel material and the temperature distribution within the steel material can be obtained by numerical analysis.
  • Numerical analysis can supplement the data required for statistical analysis, so it is easy to identify operating factors that have a large impact on product quality. Then, if the correlation between the temperature rising rate and the shape defect is the highest, the temperature rising rate during annealing can be specified as the cause of the shape defect. At this time, since it is possible to know the influence of the plate thickness and the plate width of the steel material by the numerical calculation, it is possible to set the operating condition in which the shape defect does not occur in the manufacturing equipment 20 for each steel material.
  • the analysis system 10 it is possible to improve the quality of the steel material during annealing.
  • the estimated value is also calculated for the inside of the steel material by the numerical analysis of the manufacturing state analysis unit 12. It is possible to calculate and use this estimated value for statistical analysis. Therefore, it is possible to realize more accurate analysis and control as compared with the related art.
  • the analysis system 10 can be applied to a converter for refining hot metal in a similar manner. Since the inside of the converter is a high temperature and harsh environment, it is difficult to directly measure the physical quantity using the measuring device 21.
  • the physical quantity measured by the measuring device 21 for the molten steel discharged, the exhaust gas discharged from the converter, etc. is acquired as the operation data.
  • the manufacturing state analysis unit 12 uses the physical model based on the operation data, and uses the molten steel surface velocity of the top-blown jet, the reaction area in the converter (that is, the interface area of the molten steel), and the amount of adhered metal in the converter. , Calculate estimated values of secondary combustion efficiency of converter.
  • the state of molten steel after the refining is completed can be obtained by the product information acquisition unit 13.
  • the correlation analysis unit 14 performs statistical analysis by using these estimated values, which are the results of numerical analysis, and product information regarding the molten steel after refining, such as refining efficiency (decarburization rate).
  • the operation condition control unit 30 controls the operation condition in the converter in accordance with the operation input of the user or the administrator based on the result of the statistical analysis by the correlation analysis unit 14. In this way, according to the analysis system 10, even in a converter in which it is difficult to measure a physical quantity due to a harsh environment, an estimated value can be calculated by numerical analysis, and statistical analysis can be performed using the estimated value.
  • the results after refining may vary due to variations in the composition and temperature of the charged molten steel.Therefore, operating conditions should be adjusted based on the accumulated results of multiple statistical analyzes. By determining, control can be performed with higher accuracy.
  • the analysis system 10 can be applied to a heating furnace that heats an object such as a metal in a similar manner.
  • the object is heated using, for example, a burner or a radiant tube, and the temperature distribution of the object being heated at this time (hereinafter also referred to as “target object”) is directly measured using the measuring device 21. It's difficult.
  • the temperature distribution of the target object can be estimated by applying the analysis system 10 and executing the numerical analysis.
  • the manufacturing state analysis unit 12 includes, as the operation data, the temperature of the target object when the target object is loaded into the furnace and the temperature inside the furnace, the size of the target object, the material of the target object, and the outside temperature.
  • Numerical analysis is performed to estimate the temperature distribution during heating of the target object.
  • the correlation analysis unit 14 performs statistical analysis based on the estimated value as a result of the numerical analysis and the quality of the product after heating.
  • the operating condition control unit 30 controls the operating condition in the heating furnace according to the operation input of the user or the administrator based on the result of the statistical analysis.
  • the texture formation state of the product after heating may be poor depending on the heating state, but the numerical analysis and the statistical analysis by the analysis system 10 have a great influence on the texture formation state. It becomes easier to identify the operating factor.
  • the analysis system 10 can be applied to a device that performs molding by machining in a similar manner.
  • a device that performs molding by machining in a similar manner.
  • the stress distribution of the workpiece can be estimated by applying the analysis system 10 and executing the numerical analysis.
  • statistical analysis based on the estimated stress distribution and the quality of the processed workpiece, it is possible to correlate the stress applied to the workpiece during processing with the processing accuracy of the processed product. it can.
  • it becomes easy to identify the operating factor that influences the quality of the processing among the operating factors including, for example, the processing load, the speed, the size of the tool used in the processing, and the like.
  • the above example is only a part of the example to which the analysis system 10 can be applied.
  • the analysis system 10 can also be applied to operating equipment other than the above examples.
  • the manufacturing state analysis unit 12 executes the numerical analysis using the physical model, and the correlation analysis unit 14 analyzes the correlation between the result of the numerical analysis and the product information.
  • the processing executed by the manufacturing state analysis unit 12 and the correlation analysis unit 14 is not limited to this.
  • the second embodiment an example in which the manufacturing state analysis unit 12 and the correlation analysis unit 14 execute other processing different from that of the first embodiment will be described.
  • the analysis system according to the second embodiment will be described while omitting the points similar to those in the first embodiment as appropriate.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a schematic configuration of the analysis system 40 according to the second embodiment of the present invention.
  • the analysis system 40 according to the second embodiment includes an operation data acquisition unit 11, a manufacturing state analysis unit 12, a product information acquisition unit 13, a correlation analysis unit 14, and an analysis result storage unit 15. And an analysis result output unit 16 and an analysis result database 17.
  • the configurations and functions of the operation data acquisition unit 11, the product information acquisition unit 13, the analysis result storage unit 15, and the analysis result output unit 16 are the same as those in the first embodiment, and therefore detailed description will be given here. The description is omitted.
  • the analysis result database 17 may be provided in the same information processing device as other functional units, or may be provided in an information processing device different from other functional units.
  • the analysis result is calculated in advance.
  • the results of numerical analysis are stored in the database 17.
  • the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17 is the result of the numerical analysis for a predetermined physical quantity executed by using a physical model based on the operation data of the manufacturing facility 20. That is, the manufacturing equipment 20 is operated in advance, and the numerical analysis process for a predetermined physical quantity is executed using the physical model using the analysis system 40 or another computer device based on the operation data at this time.
  • a difference method for the numerical analysis, for example, a difference method, a finite element method, a finite volume method, a particle method, a lattice Boltzmann method, or other known numerical analysis methods may be used.
  • the analysis result database 17 stores the results of multiple numerical analyses.
  • the results of the plurality of numerical analyzes are the results of the numerical analysis performed based on the operation data acquired when the manufacturing facility 20 is operated under different operating conditions.
  • the result of the numerical analysis is preferably performed based on the operation data acquired under the operation under various operation conditions.
  • the analysis result database 17 stores the results of numerical analysis under various conditions. In this way, the analysis result database 17 stores in advance the results of the numerical analysis for a predetermined physical quantity, which is executed using the physical model based on the operation data of the manufacturing facility 20.
  • the manufacturing state analysis unit 12 uses the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17 based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 to determine information regarding a predetermined physical quantity. ..
  • the manufacturing state analysis unit 12 stores in the analysis result database 17 by an arbitrary method such that the information about the predetermined physical quantity falls within a range estimated to indicate the operating state of the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11.
  • the stored numerical analysis results may be used to determine information about running values.
  • the range estimated to indicate the operation state of the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 is not limited to the physical quantity (numerical value) of the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 when the operation is performed, but a predetermined range from the physical quantity. Including physical quantity (numerical value) within the range.
  • the information regarding the value at the time of operation may be indicated by a numerical value.
  • the information about the value at the time of operation may be shown as a numerical range.
  • the manufacturing state analysis unit 12 refers to the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17 based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11, and refers to the numerical analysis stored in the analysis result database 17.
  • the result of the numerical analysis under the condition closest to the condition of the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 may be determined as the information regarding the value at the time of operation.
  • the manufacturing state analysis unit 12 refers to the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17 on the basis of the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11, and refers to the numerical analysis stored in the analysis result database 17.
  • a weighted calculation may be performed on each of the results, and the value obtained as a result of the calculation may be determined as the information regarding the value at the time of operation.
  • the weighting is performed by giving greater weight to the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17 with respect to the result of the numerical analysis under the condition closer to the condition of the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11. It can be carried out.
  • the magnitude of the weight by weighting is represented by a coefficient. Therefore, the weighting is performed by multiplying the numerical value as the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17 by a predetermined coefficient.
  • the method of determining the information regarding the value at the time of operation is not limited to the method shown here.
  • the manufacturing state analysis unit 12 outputs information on the determined predetermined physical quantity to the correlation analysis unit 14.
  • the correlation analysis unit 14 analyzes the correlation between the information about the value at the time of operation acquired from the manufacturing state analysis unit 12 and the product information acquired from the product information acquisition unit 13. At this time, as in the first embodiment, the correlation analysis unit 14 further adds the data measured by the measurement device 21 from the operation data acquisition unit 11 or the measurement device 21 installed in the manufacturing facility 20 as necessary. You may acquire and perform a statistical analysis.
  • the details of the correlation analysis process executed by the correlation analysis unit 14 may be the same as in the first embodiment, and therefore detailed description thereof is omitted here.
  • the analysis result database 17 stores a plurality of numerical analysis results in advance.
  • step S2 is replaced with step S12, and is common in other points.
  • the manufacturing state analysis unit 12 refers to the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17 based on the operation data acquired by the operation data acquisition unit 11 in step S1, Information regarding the values at the time of operation is determined (step S12).
  • the manufacturing state analysis unit 12 outputs information regarding the determined predetermined physical quantity to the correlation analysis unit 14.
  • the correlation analysis unit 14 executes statistical analysis in step S4.
  • the correlation analysis unit 14 analyzes the correlation between the information about the operating value acquired from the manufacturing state analysis unit 12 and the product information acquired from the product information acquisition unit 13.
  • the results of a plurality of numerical analyzes are stored in the analysis result database 17 in advance, and when executing the analysis processing of the correlation, it has been described in the first embodiment.
  • the numerical analysis is not executed, and instead, the information on the predetermined physical quantity is determined by referring to the result of the numerical analysis stored in the analysis result database 17.
  • the numerical analysis requires calculation time, but as in the present embodiment, the numerical analysis result is stored in the analysis result database 17 in advance, and the analysis result database 17 is referred to when executing the correlation analysis process. By executing the processing in this manner, a more real-time correlation analysis processing can be realized.
  • the analysis system 40 according to the second embodiment can also be applied to the above-mentioned annealing furnace, converter, heating furnace, and apparatus for performing forming by machining.
  • the analysis system 10 can be applied to maintenance of the manufacturing facility 20.
  • the analysis system 10 acquires information on the state of the manufacturing equipment 20 after the operation (for example, the rotation speed of the rotating component, the load received by the component, the load current, the operating time, etc.), and the result of the numerical analysis and the operation.
  • Statistical analysis is performed based on the information on the state of the manufacturing facility 20 later.
  • the manufacturing facility 20 can be operated under the condition that the manufacturing facility 20 is less likely to deteriorate.

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Abstract

解析システム１０は、製造設備２０の操業状態を含む操業データを取得する操業データ取得部１１と、製造設備によって製造された製品の状態を取得し、製品情報として出力する製品情報取得部１３と、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づいて、製品の所定の物理量を求め、物理量に関する情報として出力する製造状態解析部１２と、物理量に関する情報と、製品情報との、相関関係を解析する相関解析部１４と、を備える。

Description

解析システム及び解析方法 関連出願へのクロスリファレンス
　本出願は、日本国特許出願２０１９－００４３４６号（２０１９年１月１５日出願）の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
　本発明は、製造設備の操業の状態に関する操業データに基づいて数値解析を行い、さらに数値解析の結果と製造設備により製造された製品の状態とに基づいて統計解析を行う解析システム及び解析方法に関するものである。
　産業用等の製造設備では、製品の製造プロセスにおける製造設備の操業データを採取及び記録することが一般に行われている。操業データは、製造設備の操業状態に関するデータであり、例えば、製造設備の状態を示す各種物理量等の情報や、製造設備において設定される様々な操業条件の情報が含まれる。操業データは、製造した製品に不具合が生じた場合に、製造条件の異常を特定することによって品質管理を行うために利用されたり、統計解析を行って、製造設備において設定される操業条件が製品特性に及ぼす影響を調べた上で、操業の改善に利用されたりする。
　また、製造途中で発生したトラブルの原因の調査や設備の保全にも、操業データが活用されている。
　現在、統計解析として、単純な回帰分析から、機械学習を用いた応用的手法まで、様々な手法が存在する。近年では、ビッグデータ解析への注目の高まりとともに、取り扱うデータの規模が増大し、データ分析のアルゴリズムも高度化している。
　しかし、操業データと、製造した製品に発生した不具合や、製造途中で発生したトラブルの原因とが相関を持っているとは必ずしも言えず、操業データを参照しただけでは、不具合やトラブルの発生原因を突き止めることが困難な場合がある。
　一方、統計解析とは異なるツールとして、数値解析も操業の改善のために広く利用されている。数値解析は、物理モデルを用いて演算を行うことにより、現象を再現したり、物理量を算出したりするものである。数値解析は、実験装置を必要とせず、低コストで比較的迅速に解析結果を得られる。また、数値解析では、数値解析の対象となる操業設備の操業条件等を簡単に変更して解析を行うことができるため、自由度が高い。さらに、数値解析では、実機で計測したり、可視化したりすることが難しい場所の状態を再現（推測）できたり、センサ等の計測機器を用いて計測することが困難な物理量をデータとして取得できたりする。例えば、鉄鋼製造プロセスでは、転炉内は高温の過酷な環境であるため、計測機器を設置することが困難である。しかし、数値解析を用いることによって、溶鋼流動、ガスの流速、一酸化炭素濃度等、計測機器で計測することが困難な物理量の分布を算出して可視化することができる。
　数値解析は、上述のように物理モデルを用いて演算を行うものであるため、物理モデルが複雑であるほど、高度な計算が必要となり、計算コストが増加し得る。しかし、近年の計算機の性能向上により、数値解析が適用可能な範囲が広がっている。
　一例として、製鉄のプロセスにおいても、数値解析が適用可能であることが知られている。
　例えば、特許文献１には、鋼材の圧延プロセスにおいて、操業データを用いて数値解析を実行することにより、鋼材の圧延プロセスを可視化する技術が記載されている。特許文献１に記載された発明では、圧延中の鋼材の温度分布や応力等が数値解析で算出される。
　また、特許文献２には、圧延における最適荷重推定方法が記載されている。特許文献２に記載された方法では、有限要素法等の数値解析手法を用いて事前に数値計算を行うことにより、数値解析結果のデータベースを構築し、操業条件ごとにデータベースから適切な数値解析結果を抽出して、最適な荷重を決定する。
　また、特許文献３には、加熱炉の操業の制御に、数値解析結果のデータベースを用いる方法が記載されている。特許文献３に記載された方法では、操業実績を用いた数値解析を事前に行い、加熱炉の操業に際して、操業条件に最も近い条件で計算された数値計算結果をデータベースから抽出する。抽出する操業条件の選定においては、指標として近接度が用いられる。また、特許文献３に記載された方法では、近接度に応じた重み付けが行われる。
　また、特許文献４には、焼結機への希釈気体燃料吹込み操業に関し、事前に演算を行い、演算結果を予め統計的に処理することが記載されている。
特開２００１－２５８０５号公報 特許第５９２９１５１号明細書 特許第３２８９８２２号明細書 特開２００８－２９１３６２号公報
　統計解析を行う場合には、相関関係を分析するための基礎となるデータ（以下「基礎データ」ともいう）が必要となり、基礎データの量と種類が多いほど高い精度の統計解析結果が得られやすい。しかしながら、実際の操業において、必要な基礎データが取得できない場合がある。例えば、製造設備の位置や、計測機器の取り付け対象となる装置の位置等によっては、計測機器を設置することができない場合がある。また、製造設備や装置等の条件により、設置可能な計測機器の数量が限られる場合がある。設置可能な計測機器の数量が限られる場合、十分な量の基礎データが取得できず、計測対象の物理量について、空間分布情報が分からない場合がある。
　また、物理量によっては、計測機器によって計測することが困難な場合がある。例えば、密度、応力又は濃度等の物理量は、計測によって取得することが困難な場合がある。さらに、例えば、実際の操業条件から大きく異なる操業条件に関する予測を行う場合、変更後の操業条件に類似するデータがなければ、統計解析による予測を行うことは難しい。
　上述した特許文献１乃至特許文献４に記載された発明は、事前に実行した数値解析に基づいて予測される結果を用いる、というものである。しかしながら、実際の現象には、様々な変動し得る要因が含まれているため、必ずしも数値解析によって精度が高い予測ができるとは言えない。
　上述のように、統計解析は、膨大なデータを用いた場合、比較的精度が高い予測が可能である。しかし、統計解析では、計測機器により計測が難しい物理量は、解析対象とすることが難しく、また、計測により取得可能な物理量であっても、データが存在しない範囲については、予測が困難である。一方、数値解析では、計測機器によって実際に計測できない範囲について、状態を再現できたり、データとして算出できたりする。
　本発明は、このような従来の問題に鑑みてなされたものであり、より精度の高い解析を実行して、操業データと、製造した製品に発生した不具合や、製造途中で発生した不具合の原因との相関関係の解析が可能な解析システム及び解析方法を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために発明者が鋭意検討した結果、計測機器によって実際に計測できない範囲や計測機器により計測が難しい物理量について、物理モデルを用いた数値解析によって状態を予測し、またはデータとして算出することで、統計解析に必要なデータを補充することが可能になり、その結果、製品に発生した不具合や製造工程でのトラブルの原因をより正確に推測できることに着目して、本発明に到達した。
　本発明の一実施形態に係る解析システムは、製造設備の操業状態を含む操業データを取得する操業データ取得部と、前記製造設備によって製造された製品の状態を取得し、製品情報として出力する製品情報取得部と、前記操業データ取得部が取得した前記操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求め、前記物理量に関する情報として出力する製造状態解析部と、前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係を解析する相関解析部と、を備える。
　また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて前記所定の物理量について数値解析を実行し、実行した数値解析の結果を、前記物理量に関する情報として出力する。
　また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造設備の操業データに基づいて物理モデルを用いてあらかじめ実行した、前記所定の物理量の数値解析の結果を格納する解析結果データベースをさらに備え、前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された前記数値解析の結果を使用して、前記物理量に関する情報を決定し、決定した前記物理量に関する情報を出力する。
　また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された複数の前記数値解析の結果のそれぞれに対して重み付けした演算を行うことによって、前記物理量に関する情報を決定する。
　また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記相関解析部による相関関係の解析結果を記憶する解析結果記憶部をさらに備える。
　また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製品情報は、製品の品質に関する情報を含む。
　また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、それぞれ異なる独立した装置に搭載される。
　また、本発明の一実施形態に係る解析システムにおいて、前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、１つの装置に搭載される。
　例えば、本発明の一実施形態に係る解析方法は、解析システムにより実行される解析方法であって、製造設備の操業状態を含む操業データを取得するステップと、前記製造設備によって製造された製品の状態を取得するステップと、前記製品の状態を、製品情報として出力するステップと、前記取得した操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求めるステップと、前記所定の物理量を前記物理量に関する情報として出力するステップと、前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係を解析するステップと、
を含む。
　本発明の一実施形態に係る解析システム及び解析方法によれば、より精度の高い解析を実行して、操業データと、製造した製品に発生した不具合や、製造途中で発生した不具合の原因との相関関係の解析が可能な解析システム及び解析方法を提供することができる。
本発明の第１実施形態に係る解析システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 図１の解析システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る解析システムの概略構成を示す機能ブロック図である。 図３の解析システムが実行する処理の一例を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１実施形態）
　図１は、本発明の第１実施形態に係る解析システム１０の概略構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、解析システム１０は、操業データ取得部１１と、製造状態解析部１２と、製品情報取得部１３と、相関解析部１４と、解析結果記憶部１５と、解析結果出力部１６とを備える。
　解析システム１０は、コンピュータ等の情報処理装置により構成される。解析システム１０は、１つの情報処理装置により構成されていてもよく、２つ以上の情報処理装置により構成されていてもよい。解析システム１０が１つの情報処理装置により構成されている場合、図１に示す、操業データ取得部１１、製造状態解析部１２、製品情報取得部１３、相関解析部１４、解析結果記憶部１５及び解析結果出力部１６は、当該１つの情報処理装置に備えられる。解析システム１０が２つ以上の情報処理装置により構成されている場合、操業データ取得部１１、製造状態解析部１２、製品情報取得部１３、相関解析部１４、解析結果記憶部１５及び解析結果出力部１６は、２つ以上の情報処理装置の少なくともいずれかに備えられる。例えば、解析システム１０が３つの情報処理装置により構成されている場合、第１の情報処理装置が操業データ取得部１１及び製造状態解析部１２を備え、第２の情報処理装置が製品情報取得部１３及び相関解析部１４を備え、第３の情報処理装置が解析結果記憶部１５及び解析結果出力部１６を備えていてよい。ただし、ここで記載した内容は一例にすぎない。解析システム１０の各機能部は、各情報処理装置が実行する処理等に応じて、適宜の情報処理装置に備えられていてよい。
　操業データ取得部１１は、製造設備２０における操業データを取得する。
　ここで、製造設備２０は、所定の動作を実行する設備である。製造設備２０は、例えば工場に設置される製造設備であってよい。この場合、製造設備２０が稼働することにより、製品が製造される。製造設備２０は、複数の製造機器を含んで構成されている。以下、本実施形態において、製造設備２０は、製品を製造する製造設備であるとして説明する。
　ここで、製品とは、完成品のみに限られず、製造途中の状態のもの（以下、「半製品」とも称する）も含まれる。 
　製造設備２０には、計測機器２１が取り付けられている。計測機器２１は、所定の物理量を計測する機器である。計測機器２１は、例えば、温度を計測する温度計、圧力を計測する圧力計、流量を計測する流量計、荷重を計測する荷重計、加速度を検出する加速度センサ等を含んでよく、これらに限られない。計測機器２１は、製造設備２０の適宜の位置に取り付けられている。
　操業データ取得部１１が取得する操業データは、製造設備２０の操業の状態に関するデータを含む。操業データは、例えば、製造設備２０の稼働時に、計測機器２１により計測されたデータを含む。操業データ取得部１１は、計測機器２１により計測されたデータ（つまり操業データ）を、直接的又は間接的に取得する。操業データを直接的に取得する場合、操業データ取得部１１は、例えば、計測機器２１と通信可能に接続されており、計測機器２１により計測された操業データを、計測機器２１から直接受信することにより取得する。操業データを間接的に取得する場合、計測機器２１は、操業データを収集するサーバ等と通信可能に接続され、操業データを、当該サーバ等に送信する。そして、操業データ取得部１１は、当該サーバ等と通信可能に接続され、当該サーバ等から操業データを取得することにより、間接的に操業データを取得することができる。従って、操業データ取得部１１は、計測機器２１又はサーバ等と通信を行うために使用される通信インタフェース等を含んで構成されている。
　操業データは、製造設備２０による製造処理の対象（例えば原料や半製品）に関するデータを含んでもよい。製造設備２０による製造処理の対象に関するデータは、例えば、製造処理の対象となっている原料の種類、化学的組成、半製品の大きさや重さ等を含んでよい。また、操業データは、製造設備２０に設定されている操業条件を含んでもよい。
　操業データ取得部１１は、取得した操業データを製造状態解析部１２に出力する。
　製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１により取得した操業データに基づき、製品の所定の物理量を求め、求めた物理量に関する情報を相関解析部１４に出力する。ここで、所定の物理量とは、操業データに基づいて、物理モデルを用いた数値計算によって得られた数値やその分布を示すものを言う。具体的には、本実施形態では、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて、数値解析を実行し、所定の物理量に関する情報を得る。製造状態解析部１２は、実行した数値解析の結果を、所定の物理量に関する情報として出力する。つまり、製造状態解析部１２は、数値解析の結果としての値を出力する。ただし、数値解析の結果としての値は、その分布を含んでいてよい。
　前述のとおり、操業データは製品情報との関係を直接示しているとは限らない。そこで、操業データに基づき、物理モデルを用いて数値解析を行うことにより、直接計測できない、又は計測では見えない所定の物理量を推測することができる。数値解析は、例えば、差分法、有限要素法（ＦＥＭ）、有限体積法（ＦＶＭ）、粒子法（ＳＰＨ、ＭＰＳ）、格子ボルツマン法（ＬＢＭ）、その他公知の数値解析手法を用いることができる。製造状態解析部１２は、例えば、数値解析を実行可能なプロセッサにより構成されている。製造状態解析部１２は、数値解析の実行手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサにより構成されている。このようなプログラムは、例えば、解析システム１０が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。
　物理モデルは、推測しようとする数値解析の実行対象となる所定の物理量に応じて、予め構築され、例えば解析システム１０が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。物理モデルには、所定の物理量に応じて、構造体解析用の弾塑性解析モデル、熱流体解析用のナビエストークス方程式、電磁場解析用のマクスウェル方程式等の種々のモデルを適宜使用することができる。
　本実施形態において、製造状態解析部１２は、推測しようとする数値解析の実行対象となる所定の物理量として、計測機器２１による計測が困難な物理量を、数値解析により算出する。計測機器２１による計測が困難な物理量は、計測機器２１により直接的に計測することができない物理量又は計測では見えない物理量を含んでよい。計測機器２１により直接的に計測することができない物理量は、例えば、製品の製造過程における半製品の内部の温度等である。また、計測機器２１による計測が困難な物理量は、製造設備２０の性質により計測機器２１を取り付けることができない箇所の物理量を含んでよい。さらに、計測機器２１による計測が困難な物理量は、所定の物理量の分布を含んでよい。所定の物理量の分布を得るには、計測対象となる範囲全体にわたって物理量を計測する必要があるが、多数の計測機器を取り付けることが製造設備２０の性質上できなかったり、多数の計測機器を取り付けると費用が膨大になるため現実的でなかったりする。そのため、物理量の分布は、上述のように、計測機器２１による計測が困難な物理量に含まれてよい。
　製造状態解析部１２は、数値解析の結果を、相関解析部１４に出力する。
　製品情報取得部１３は、操業データが計測機器２１により計測されたときの製造設備２０により製造された製品の状態を取得し、取得した製品の状態に関する情報を、製品情報として、相関解析部１４に出力する。製品情報は、製品の状態に関する任意の情報を含む。製品情報は、例えば、製品の品質に関する情報を含んでよい。製品の品質に関する情報は、例えば、製品の大きさ、重さ及び強度に関する情報、製品の化学的組成に関する情報、製品に発見された欠陥（例えばひびや割れ等）に関する情報等を含んでよい。製品情報は、例えば、特定の検査装置等の装置による検査結果であってもよく、作業員等による目視等を含む検査結果であってもよい。
　なお、製品情報は、完成品の状態に関する情報に限られるものではなく、製造途中の半製品の状態に関する情報であってもよい。製品情報は、製造設備２０の少なくとも１台の特定の機器により何らかの処理（加工）が実行される場合に、当該処理後の状態に関する情報を含んでいればよい。
　検査装置により検査が行われる場合、製品情報取得部１３は、検査装置と通信可能に接続され、検査装置から検査結果としての製品情報を取得する。例えば、作業員等により検査が行われる場合、製品情報取得部１３は、検査結果の情報の入力を受け付けることにより、検査結果としての製品情報を取得してよい。この場合、検査結果としての製品情報は、例えば、作業員等により、キーボード又はタッチパネル等の入力装置を用いて入力される。入力装置は、解析システム１０が備えていてもよく、解析システム１０と通信可能な外部の装置が備えていてもよい。
　製品情報取得部１３は、取得した製品情報を相関解析部１４に出力する。
　相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した所定の物理量に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。本実施形態では、相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した数値解析の結果と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。つまり、相関解析部１４は、数値解析の結果と、製品情報とについて、統計解析を実行する。このとき、相関解析部１４は、必要に応じて、計測機器２１により計測されたデータを、操業データ取得部１１又は製造設備２０に設置された計測機器２１からさらに取得し、統計解析を実行してもよい。相関解析部１４は、例えば、統計解析を実行可能なプロセッサにより構成されている。相関解析部１４は、統計解析の実行手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサにより構成されていてよい。このようなプログラムは、例えば、解析システム１０が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。
　統計解析は、公知の統計解析手法を用いることができる。例えば、重回帰分析、回帰分析、ニューラルネットワークモデル、その他の統計解析により、製造設備２０の稼働時における製造設備２０の操業の状態と、当該設備で製造された製品との相関関係を分析することができる。
　本実施形態に係る解析システム１０では、製造状態解析部１２から取得した数値解析の結果には、製品又は半製品の様々な計算結果が含まれる。相関解析部１４で、これらの種々の計算結果と、製品情報との間で統計解析をそれぞれ行って相関関係の有無を調べ、製品情報と最も高い相関関係を示す数値解析の結果を知ることができる。すなわち、数値解析を実行しない場合と比較して、製品の状態に影響し得る操業因子や操業条件（以下、総称して「操業因子」という）を特定しやすくなる。
　特に、計測機器２１による計測が困難な物理量を数値解析により算出した場合、計測機器２１による計測のみでは考慮することができない操業因子を含めた統計解析が実行できる。そのため、計測機器２１による計測のみでは考慮することができない操業因子が製品の状態に影響する場合に、このような操業因子を特定することができる。
　相関解析部１４は、統計解析の結果を出力する。相関解析部１４は、例えば、解析システム１０と通信可能な外部の装置に、統計解析の結果を送信することにより、統計解析の結果を出力してもよい。相関解析部１４は、統計解析の結果を、解析結果記憶部１５に出力してもよい。
　解析結果記憶部１５は、相関解析部１４から出力された統計解析の結果を記憶する。解析結果記憶部１５は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成することができる。相関解析部１４は、統計解析を実行するたびに、統計解析の結果を解析結果記憶部１５に出力する。解析結果記憶部１５は、相関解析部１４から出力された統計解析の結果を蓄積する。
　相関解析部１４は、統計解析を実行するときに、解析結果記憶部１５に蓄積された過去の解析結果を使用してもよい。統計解析は、解析に使用するデータの数が多いほど、精度が向上する。したがって、統計解析を実行するときに、過去の同じ製品の統計解析の結果を加味することで、より精度が高い統計解析結果を得ることができ、製品の状態に影響し得る操業因子の特定が、より容易になる。
　解析結果出力部１６は、統計解析の結果を出力し、表示する。解析結果出力部１６は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイ（ＯＥＬＤ：Organic Electro-Luminescence Display）、又は無機ＥＬディスプレイ（ＩＥＬＤ：Inorganic Electro-Luminescence Display）等の表示装置や、プリンタ等の印刷機により構成される。例えば、解析結果出力部１６は、相関解析部１４から、解析結果の情報を取得して、当該解析結果の情報を表示してもよく、解析結果記憶部１５に記憶された解析結果の情報を取得して、当該解析結果の情報を表示してもよい。なお、解析結果出力部１６は、必ずしも解析システム１０が備えていなくてもよく、解析システム１０と通信可能な外部の装置が備えていてもよい。この場合、解析システム１０は、例えば、解析システム１０と通信可能な外部の装置に、統計解析の結果を送信することにより、統計解析の結果を出力し、表示してもよい。
　また、解析結果出力部１６が、相関解析部１４や解析結果記憶部１５と同一の装置に備えられていても問題は無いことは言うまでもない。
　以上のようにして解析システム１０により実行された解析の結果に基づいて、製造設備２０における操業条件を設定又は変更することができる。操業条件の設定又は変更は、例えば操業条件制御部３０により実行される。
　操業条件制御部３０は、製造設備２０における操業条件を設定又は変更する。操業条件制御部３０は、例えばコンピュータ装置により構成されていてよい。例えば、製造設備２０の使用者又は管理者等は、解析結果出力部１６に表示された解析結果の情報を参照して、操業条件制御部３０に対して、操業条件を設定又は変更させるための操作入力を行う。この場合、操業条件制御部３０は、当該操作入力に基づいて、製造設備２０に対して、操業条件を設定又は変更する信号を送信する。
　操業条件制御部３０は、例えば、操業条件の設定又は変更制御を実行可能なプロセッサにより構成されている。操業条件制御部３０は、操業条件の設定又は変更する制御の実行手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等のプロセッサを含んで構成されている。このようなプログラムは、例えば、操業条件制御部３０を構成するコンピュータ装置が備える記憶部又は外部の記憶媒体等に記憶されている。
　操業条件制御部３０は、具体的には、製造設備２０に設定され操業条件を設定又は変更する信号を、製造設備２０に送信する。製造設備２０では、当該信号に基づいて操業条件の設定が実行され、設定された操業条件で製造設備２０が稼働する。
　上述のように、相関解析部１４では、統計解析の結果、製品情報と最も高い相関関係を示す数値解析の結果が得られる。この数値解析の結果は、操業データをもとにして得られたものであるので、数値解析の結果を参照すれば、変更すべき操業条件を知ることができる。
　操業条件制御部３０は、製造設備２０の使用者又は管理者等により、相関解析部１４による統計解析の結果に基づいて、製品の品質がより良いものになるように、製造設備２０の操業条件を設定又は、変更する信号を送信する。なお、例えば、操業条件制御部３０は、統計解析の結果に基づいて、操業条件を、自動的に設定してもよい。操業条件を、製品の品質が向上するように設定又は変更した場合、製造設備２０により製造される製品について、例えば欠陥を有する製品が製造される可能性が低くなる、より高品質な製品が製造される等により、製品の品質が向上する。このようにして、解析システム１０によれば、製品の品質向上とともに、製造設備２０の操業の改善を行うことも可能になる。
　なお、操業条件制御部３０は、統計解析の結果に基づいて、操業条件を自動的に設定してもよい。この場合、操業条件制御部３０は、解析システム１０の構成要素のひとつとして構成されていてもよい。つまり、解析システム１０が、操業条件を自動的に設定する操業条件制御部３０を、ひとつの機能部として含んでいてもよい。
　また、本発明の解析システム１０を、製造途中で発生したトラブルの原因調査に活用する場合は、製品情報取得部１３でトラブルの詳細を取得することで対応可能なので、製品情報取得部１３をトラブル情報取得部等に読み替えてよい。
　次に、解析システム１０が実行する処理の一例を、図２のフローチャートを参照して説明する。
　まず、操業データ取得部１１が、製造設備２０における操業データを取得する（ステップＳ１）。
　製造状態解析部１２は、ステップＳ１で操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて数値解析を実行する（ステップＳ２）。
　また、製品情報取得部１３は、製品情報を取得する（ステップＳ３）。
　そして、相関解析部１４は、ステップＳ２における数値解析の結果と、ステップＳ３で取得した製品情報とに基づき、統計解析を実行する（ステップＳ４）。具体的には、相関解析部１４は、ステップＳ２における数値解析の結果と、ステップＳ３で取得した製品情報との相関関係を解析する。
　解析結果記憶部１５は、ステップＳ４における統計解析の結果を記憶する（ステップＳ５）。ステップＳ１からステップＳ５を繰り返すことにより、解析結果記憶部１５に、統計解析の結果が蓄積される。
　また、解析結果出力部１６は、統計解析の結果を出力する（ステップＳ６）。
　製造設備２０の使用者又は管理者等は、解析結果出力部１６に表示された解析結果の情報を参照して、操業条件制御部３０に対して、操業条件を設定又は変更させるための操作入力を行う。操業条件制御部３０は、解析結果記憶部１５に記憶された統計解析の結果に基づき、製造設備２０における操業条件を決定する（ステップＳ７）。具体的には、操業条件制御部３０は、製造設備２０における操業条件の値を決定する。
　操業条件制御部３０は、ステップＳ６で決定した操業条件を設定又は変更させる信号を、製造設備２０に出力する（ステップＳ８）。製造設備２０は、当該信号を受信すると、信号により指定された操業条件を設定又は変更し、その条件にしたがって製品を製造する。
　本実施形態に係る解析システム１０は、多様な産業分野で用いることができる。以下、いくつか例を挙げて、具体的に説明する。
　例えば、解析システム１０は、鋼材の焼鈍を行う焼鈍炉に対して適用することができる。この場合、製造設備２０は、焼鈍炉である。
　解析システム１０を焼鈍炉に適用する場合、例えば、操業データ取得部１１は、操業データとして、製造処理の対象となっている鋼材の大きさ及び組成、焼鈍炉の炉内温度、焼鈍時間、並びに加熱・冷却速度等の情報を、製造設備２０から取得する。鋼材の大きさ及び組成の情報は、例えば、製造設備２０の稼働前に、作業員等による操作により、予め製造設備２０に対して入力された情報である。焼鈍炉の炉内温度は、例えば焼鈍炉内に設置された測定機器としての温度計が取得した温度の情報である。焼鈍時間及び加熱・冷却速度は、例えば、製造設備２０に対して設定された操業条件である。
　製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて、数値解析を実行する。製造状態解析部１２は、数値解析により、例えば、焼鈍炉内の温度分布、鋼材の内部の温度分布や、鋼材にかかる熱応力等の物理量の推定値を算出する。
　製品情報取得部１３は、焼鈍後の鋼材に関する製品情報を取得する。焼鈍後の鋼材に関する製品情報は、例えば、焼鈍後の鋼材の強度、組成及び形状等である。
　相関解析部１４は、製造状態解析部１２が算出した物理量の推定値と、製品情報取得部１３が取得した製品情報とに基づいて、統計解析を実行する。相関解析部１４は、製造状態解析部１２が算出した物理量の推定値に加え、操業データ取得部１１が取得した操業データを用いて、統計解析を実行してもよい。相関解析部１４は、様々なパラメータ（物理量）と、焼鈍後の鋼材の特性との相関関係を解析することにより、焼鈍後の鋼材の品質に対する影響が大きい操業因子を特定する。
　解析結果記憶部１５は、相関解析部１４による統計解析の結果を記憶する。相関解析部１４による統計解析が実行されるたびに、解析結果記憶部１５が統計解析の結果を記憶することにより、解析結果記憶部１５には、統計解析の結果が蓄積される。
　例えば、鋼材に形状不良が発生し、焼鈍工程がその原因として疑われる場合、焼鈍炉内の温度を調べることが一般的である。しかし、鋼材の形状と焼鈍炉内の温度との相関を調べても、焼鈍炉内の測定温度が所定の範囲内であれば、相関関係はない、と判断される。ここで、焼鈍炉内の測定温度をもとに、鋼材の板厚や板幅等を考慮して、例えば、鋼材の昇温速度を数値解析で求めることができる。そして、鋼材の形状と鋼材の昇温速度との間で統計解析を行って、相関の有無を調べることができる。これは、数値解析を行わなければ得られないものである。昇温速度以外にも、鋼材の最高到達温度や鋼材内の温度分布なども、数値解析によって求めることができる。
　そして、数値解析で求められた種々の計算結果と、鋼材の形状との間で統計解析をそれぞれ行って相関の有無を調べ、最も高い相関関係を示す計算結果を探索する。
　数値解析によって、統計解析に必要なデータを補充することができるので、製品の品質に対する影響が大きい操業因子を容易に特定できる。そして、昇温速度と形状不良との相関が最も高いとなれば、形状不良の発生原因として、焼鈍時の昇温速度を特定することができる。この時、数値計算によって、鋼材の板厚や板幅等の影響も知ることができるから、形状不良が発生しない操業条件を、製造設備２０に鋼材ごとに設定することも可能になる。
　このようにして、解析システム１０によれば、鋼材の焼鈍における品質改善を図ることができる。特に、焼鈍処理時における鋼材の内部の物理量は、計測機器２１によって直接計測することが難しいが、解析システム１０によれば、製造状態解析部１２の数値解析により、鋼材の内部についても推定値を算出し、この推定値を用いて統計解析を行うことができる。そのため、従来と比較して、より精度の高い解析及び制御を実現することができる。
　他の例として、例えば、解析システム１０を、溶銑を精錬する転炉に対しても、類似の要領で適用することができる。転炉内は、高温の過酷な環境であるため、計測機器２１を用いて物理量を直接計測することが難しい。ここで、例えば、出湯される溶鋼や転炉内から排出される排ガス等を対象として計測機器２１により計測される物理量を、操業データとして取得する。製造状態解析部１２は、当該操業データに基づき、物理モデルを用いて、上吹き噴流の溶鋼面流速、転炉内の反応面積（つまり溶鋼の界面面積）、転炉内における地金の付着量、転炉の二次燃焼効率等の推定値を算出する。精錬完了後の溶鋼の状態（溶鋼に関する製品情報）は、製品情報取得部１３で得ることができる。相関解析部１４は、数値解析の結果であるこれらの推定値と、例えば精錬効率（脱炭速度）等の、精錬後の溶鋼に関する製品情報を用いて、統計解析を行う。操業条件制御部３０は、相関解析部１４による統計解析の結果に基づく、使用者又は管理者等の操作入力に応じて、転炉における操業条件を制御する。このようにして、解析システム１０によれば、過酷な環境により物理量の計測が難しい転炉においても、数値解析により推定値を算出し、推定値を用いて統計解析を行うことができる。なお、転炉では、投入された溶鋼の組成や温度にばらつきが生じることにより、精錬処理後の結果もばらつく場合があるため、蓄積された複数回の統計解析の結果に基づいて、操業条件を決定することにより、より高い精度で制御を行うことができる。
　他の例として、例えば、解析システム１０は、金属等の物体を加熱する加熱炉に対しても、類似の要領で適用することができる。加熱炉では、例えばバーナーやラジアントチューブ等を用いて物体が加熱されるが、このとき加熱されている物体（以下「対象物体」ともいう）の温度分布を、計測機器２１を用いて直接計測することは難しい。しかしながら、解析システム１０を適用して数値解析を実行することによって、対象物体の温度分布を推定することができる。例えば、製造状態解析部１２は、操業データとして、対象物体が炉内に装入されたときの対象物体の温度及び炉内の温度、対象物体のサイズ、対象物体の材質、並びに外気温等を用いて、数値解析を実行し、対象物体の加熱時の温度分布を推定する。相関解析部１４は、数値解析の結果としての推定値と、加熱後の製品の品質とに基づいて、統計解析を行う。操業条件制御部３０は、統計解析の結果に基づく、使用者又は管理者等の操作入力に応じて、加熱炉における操業条件を制御する。加熱炉では、加熱の状態に応じて、加熱後の製品の組織形成状態が不良となる場合があるが、解析システム１０により数値解析及び統計解析を行うことで、組織形成状態に大きな影響を与える操業因子を特定しやすくなる。
　他の例として、例えば、解析システム１０は、機械加工による成形を行う装置に対しても、類似の要領で適用することができる。例えば、機械加工による成形では、加工の対象となる物体（以下「被加工体」ともいう）が受ける応力及び歪を、計測機器２１を用いて直接計測することが難しく、被加工体の応力分布を計測することは、さらに困難である。しかしながら、解析システム１０を適用して数値解析を実行することによって、被加工体の応力分布を推定することができる。また、推定した応力分布と、加工後の被加工体の品質とに基づいて統計解析を行うことにより、加工処理において被加工体に加わる応力と加工後の製品の加工精度の相関を取ることができる。このような解析を行うことによって、例えば、加工の荷重、速度、加工で用いる工具のサイズ等を含む操業因子のうち、加工処理の品質に影響を与える操業因子を特定しやすくなる。
　上述の例は、解析システム１０を適用可能な例の一部に過ぎない。解析システム１０は、上述の例以外の操業設備に対しても適用することができる。
（第２実施形態）
　上記第１実施形態では、製造状態解析部１２が、物理モデルを用いて数値解析を実行し、相関解析部１４が、数値解析の結果と製品情報との相関関係を解析すると説明した。しかしながら、製造状態解析部１２及び相関解析部１４が実行する処理は、これに限られない。第２実施形態では、製造状態解析部１２及び相関解析部１４が、第１実施形態とは異なる他の処理を実行する場合の例について説明する。以下、第２実施形態に係る解析システムについて、第１実施形態と同様の点については適宜省略しながら、説明する。
　図３は、本発明の第２実施形態に係る解析システム４０の概略構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、第２実施形態に係る解析システム４０は、操業データ取得部１１と、製造状態解析部１２と、製品情報取得部１３と、相関解析部１４と、解析結果記憶部１５と、解析結果出力部１６と、解析結果データベース１７とを備える。本実施形態において、操業データ取得部１１、製品情報取得部１３、解析結果記憶部１５、及び解析結果出力部１６の構成及び機能については、第１実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。解析結果データベース１７は、他の機能部と同一の情報処理装置に備えられていてもよく、他の機能部とは異なる情報処理装置に備えられていてもよい。
　本実施形態に係る解析システム４０では、所定の物理量の稼動時の値に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係の解析処理が実行されるにあたり、事前に、解析結果データベース１７に数値解析の結果が格納される。解析結果データベース１７に格納される数値解析の結果は、製造設備２０の操業データに基づいて物理モデルを用いて実行した、所定の物理量についての数値解析の結果である。つまり、事前に、製造設備２０を稼動させ、このときの操業データに基づいて、解析システム４０又は他のコンピュータ装置等を用いて、物理モデルを用いて所定の物理量についての数値解析の処理が実行される。数値解析は、第１実施形態でも説明したように、例えば、差分法、有限要素法、有限体積法、粒子法、格子ボルツマン法、その他公知の数値解析手法が用いられてよい。
　解析結果データベース１７には、複数の数値解析の結果が格納される。複数の数値解析の結果は、それぞれ異なる操業条件で製造設備２０を稼動させたときに取得された操業データに基づいて実行された数値解析の結果である。数値解析の結果は、多様な操業条件での稼動下で取得された操業データに基づいて行われたものであることが好ましい。これにより、解析結果データベース１７に、多様な条件化での数値解析の結果が格納される。このようにして、解析結果データベース１７には、製造設備２０の操業データに基づいて物理モデルを用いて実行した、所定の物理量についての数値解析の結果が、事前に格納されている。
　本実施形態では、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を使用して、所定の物理量に関する情報を決定する。製造状態解析部１２は、所定の物理量に関する情報が、操業データ取得部１１が取得した操業データの稼動の状態を示すと推定される範囲となるような、任意の方法により、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を使用して、稼動時の値に関する情報を決定してよい。操業データ取得部１１が取得した操業データの稼動の状態を示すと推定される範囲は、操業データ取得部１１が取得した操業データの稼動時の物理量（数値）だけでなく、当該物理量から所定の範囲内の物理量（数値）を含む。稼動時の値に関する情報は、数値により示されるものであってよい。稼動時の値に関する情報は、数値範囲として示されるものであってよい。
　例えば、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果のうち、操業データ取得部１１が取得した操業データの条件に最も近い条件下における数値解析の結果を、稼動時の値に関する情報として決定してよい。あるいは、製造状態解析部１２は、操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果のそれぞれに対して重み付けした演算を行い、当該演算の結果として得られた値を、稼動時の値に関する情報として決定してよい。重み付けは、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果のうち、操業データ取得部１１が取得した操業データの条件により近い条件下における数値解析の結果に対して、より大きな重みを付けることにより行うことができる。重み付けによる重みの大小は、係数により表される。従って、重み付けは、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果としての数値に対して、それぞれ所定の係数を乗じることにより行われる。稼動時の値に関する情報の決定方法は、ここに示した方法に限られない。
　製造状態解析部１２は、決定した所定の物理量関する情報を、相関解析部１４に出力する。
　相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した稼動時の値に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。このとき、第１実施形態と同様に、相関解析部１４は、必要に応じて、計測機器２１により計測されたデータを、操業データ取得部１１又は製造設備２０に設置された計測機器２１からさらに取得し、統計解析を実行してもよい。相関解析部１４により実行される相関関係の解析処理の詳細は、第１実施形態と同様であってよいため、ここでは詳細な説明については省略する。
　図４は、図３の解析システム４０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図４のフローの開始時において、解析結果データベース１７には、あらかじめ、複数の数値解析の結果が格納されている。
　図４のフローは、第１実施形態で説明した図２のフローと比較して、ステップＳ２が、ステップＳ１２に入れ替わっている点で異なり、他の点においては共通する。
　具体的には、本実施形態では、製造状態解析部１２は、ステップＳ１で操業データ取得部１１が取得した操業データに基づき、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、稼動時の値に関する情報を決定する（ステップＳ１２）。製造状態解析部１２は、決定した所定の物理量に関する情報を、相関解析部１４に出力する。
　相関解析部１４は、ステップＳ４において、統計解析を実行する。本実施形態では、具体的には、相関解析部１４は、製造状態解析部１２から取得した稼動時の値に関する情報と、製品情報取得部１３から取得した製品情報との相関関係を解析する。
　本実施形態に係る解析システム４０によれば、解析結果データベース１７に、複数の数値解析の結果があらかじめ格納されており、相関関係の解析処理を実行する際には、第１実施形態で説明した数値解析が実行されず、代わりに、解析結果データベース１７に格納された数値解析の結果を参照して、所定の物理量に関する情報が決定される。一般に、数値解析は計算の時間を要するが、本実施形態のように、数値解析の結果をあらかじめ解析結果データベース１７に格納し、相関関係の解析処理を実行する際に解析結果データベース１７を参照して処理を実行することにより、よりリアルタイムな相関関係の解析処理を実現することができる。
　第２実施形態に係る解析システム４０も、上述した焼鈍炉、転炉、加熱炉、及び、機械加工による成形を行う装置等に対して適用することができる。
　また、上記実施形態に係る解析システム１０は、製造設備２０の保全に応用することもできる。例えば、解析システム１０は、稼働後の製造設備２０の状態に関する情報（例えば、回転部品の回転数、部品が受ける荷重、負荷電流、稼働時間、等）を取得し、数値解析の結果と、稼働後の製造設備２０の状態に関する情報とに基づいて、統計解析を実行する。統計解析により、例えば製造設備２０の劣化に影響を与える操業因子を特定し得る。統計解析の結果に応じて、製造設備２０が劣化しにくい条件で、製造設備２０を稼働することができる。
　以上、本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
　１０　解析システム
　１１　操業データ取得部
　１２　製造状態解析部
　１３　製品情報取得部
　１４　相関解析部
　１５　解析結果記憶部
　１６　解析結果出力部
　１７　解析結果データベース
　２０　製造設備
　２１　計測機器
　３０　操業条件制御部
 

Claims (9)

  1. 　製造設備の操業状態を含む操業データを取得する操業データ取得部と、
    　前記製造設備によって製造された製品の状態を取得し、製品情報として出力する製品情報取得部と、
    　前記操業データ取得部が取得した前記操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求め、前記物理量に関する情報として出力する製造状態解析部と、
    　前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係を解析する相関解析部と、
    を備える、解析システム。
  2. 　前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、物理モデルを用いて前記所定の物理量について数値解析を実行し、実行した数値解析の結果を、前記物理量に関する情報として出力する、請求項１に記載の解析システム。
  3. 　前記製造設備の操業データに基づいて物理モデルを用いてあらかじめ実行した、前記所定の物理量の数値解析の結果を格納する解析結果データベースをさらに備え、
    　前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された前記数値解析の結果を使用して、前記物理量に関する情報を決定し、決定した前記物理量に関する情報を出力する、
    請求項１に記載の解析システム。
  4. 　前記製造状態解析部は、前記操業データ取得部が取得した操業データに基づき、前記解析結果データベースに格納された複数の前記数値解析の結果のそれぞれに対して重み付けした演算を行うことによって、前記物理量に関する情報を決定する、請求項３に記載の解析システム。
  5. 　前記相関解析部による相関関係の解析結果を記憶する解析結果記憶部をさらに備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の解析システム。
  6. 　前記製品情報は、製品の品質に関する情報を含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の解析システム。
  7. 　前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、それぞれ異なる独立した装置に搭載される、請求項１から６のいずれか一項に記載の解析システム。
  8. 　前記製造状態解析部と前記相関解析部とが、１つの装置に搭載される、請求項１から６のいずれか一項に記載の解析システム。
  9. 　解析システムにより実行される解析方法であって、
    　製造設備の操業状態を含む操業データを取得するステップと、
    　前記製造設備によって製造された製品の状態を取得するステップと、
    　前記製品の状態を、製品情報として出力するステップと、
    　前記取得した操業データに基づいて、前記製品の所定の物理量を求めるステップと、
    　前記所定の物理量を前記物理量に関する情報として出力するステップと、
    　前記物理量に関する情報と、前記製品情報との相関関係を解析するステップと、
    を含む、解析方法。
     
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