JP2021023941A - 操作介入量評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】手動介入を自動化し、手動介入の頻度を低減して製品品質を安定化させる操作介入量評価装置を提供する。【解決手段】実施形態に係る操作介入量評価装置は、第１ネットワークを介して、鉄鋼製品の素材を圧延する連続圧延機を制御する制御装置から、オペレータの手動介入時の操作データおよび前記素材の圧延に関する時系列のデータを含む第１時系列データを収集し、第２ネットワークを介して、圧延工程が終了して前記素材を切断した後に実行される製品ごとの製品品質検査の結果を格納するトラッキングシステムから、前記製品ごとに付与されたトラッキング番号および前記トラッキング番号に紐づけされた製品品質検査データを収集し、前記第１時系列データを前記トラッキング番号に紐づけし、前記第１時系列データおよび前記製品品質検査の結果のデータにもとづいて、評価データを出力する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、線材、棒鋼、あるいは形鋼などの連続圧延機の速度調整を自動で行うために、手動による操作介入時のデータを収集して評価データを生成する操作介入量評価装置に関する。

線材、棒鋼、あるいは形鋼などの圧延プラントでは、独立に速度制御された圧延機を連続的に配列して、素材を各圧延機で圧延しながら、所定の寸法、形状の製品に成形する。このような連続圧延機では、複数の圧延機にまたがった状態で素材が圧延されるため、各圧延機の速度を調整して、各圧延スタンド間の張力を所定の値に保つ必要がある。

圧延スタンド間張力値が所定値を外れると、最終製品の寸法、形状が目標値から外れ、その差が大きい場合は、不良品として製品化できなかったり、製品化するために再加工が必要になったりする。目標値どおりの寸法および形状の最終製品を得るため、圧延中の各圧延スタンドの速度を最適な値に調整して、スタンド間張力を所定値に制御することが求められる。

このような調整作業は、素材の圧延中にオペレータが監視カメラによって取得する画像や、リアルタイムで取得され表示等され監視される各種圧延状態のデータ等から、オペレータがその経験と勘にもとづいて、ＨＭＩ端末等から手動介入することによってなされている。

そのため、オペレータの熟練度やノウハウ等によって、製品品質にばらつきが生じ得る。また、同一オペレータであっても、操作の巧拙等によって、その都度相違が生じる場合もあり、人手に頼る部分がある限りにおいては、それによる製品品質のばらつきは、減じ難い。

特開昭５４−７９１４９号公報

本発明の実施形態は、手動介入を自動化し、手動介入の頻度を低減して製品品質を安定化させる操作介入量評価装置を提供することを目的とする。

実施形態に係る操作介入量評価装置は、第１ネットワークを介して、鉄鋼製品の素材を圧延する連続圧延機を制御する制御装置から、オペレータの手動介入時の操作データおよび前記素材の圧延に関する時系列のデータを含む第１時系列データを収集し、第２ネットワークを介して、圧延工程が終了後に実行される製品ごとの製品品質検査の結果を格納するトラッキングシステムから、前記製品ごとに付与されたトラッキング番号および前記トラッキング番号に紐づけされた製品品質検査データを収集し、前記第１時系列データを前記トラッキング番号に紐づけし、前記第１時系列データおよび前記製品品質検査の結果のデータにもとづいて、手動介入時の操作が妥当であるか否かを判定するための評価データを出力する。

本実施形態では、手動介入を自動化し、手動介入の頻度を低減して製品品質を安定化させる操作介入量評価装置が実現される。

連続圧延機の制御システムを例示するブロック図である。 実施形態の操作介入量評価装置の動作を説明するための連続圧延機による圧延ラインの模式図である。 実施形態の操作介入量評価装置の動作を説明するためのグラフの例である。 実施形態の操作介入量評価装置が収集して評価するデータ群の例である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して詳細な説明を適宜省略する。

図１は、連続圧延機の制御システムを例示するブロック図である。
図１に示すように、連続圧延システム１００は、操作介入量評価装置１０を含む。実施形態の操作介入量評価装置１０は、制御ネットワーク１０２、映像ネットワーク１０４、映像信号解析ネットワーク１０５および製品品質検査ネットワーク１０６に接続されている。操作介入量評価装置１０は、制御ネットワーク１０２、映像ネットワーク１０４、映像信号解析ネットワーク１０５および製品品質検査ネットワーク１０６から、以下に説明する各種データや制御信号等を収集する。

操作介入量評価装置１０は、収集した各種データ等のうち、連続圧延システム１００のオペレータが手動による操作介入を行ったときのデータ等および製品品質検査の結果のデータにもとづいて、評価データを出力する。

より具体的には、評価データは、手動操作介入によって生成された制御信号等にしたがって動作した連続圧延システム１００の下で圧延等された素材の圧延状態に関するデータおよび製品品質検査結果のデータ等を含むデータである。後述するように、評価データは、圧延状態に関するデータのほか、素材の圧延工程内で撮像された画像データの数値化データを含んでもよい。さらに、評価データは、その素材の鋼種や実際に操作したオペレータに関する情報を含んでもよい。オペレータに関する情報とは、たとえばオペレータの氏名や社員識別番号等である。

操作介入量評価装置１０によって出力された評価データは、操作介入量評価装置１０または他の情報処理装置の機械学習や深層学習等によって、制御装置２０のための制御プログラムの生成および更新等に用いられる。

制御ネットワーク（第１ネットワーク）１０２は、高速定周期の制御システム専用のネットワークである。制御ネットワーク１０２には、プロセス制御のための制御装置２０およびリモート入出力装置３０等が接続されている。リモート入出力装置３０には、専用の制御ネットワークを介して、各種センサ３４、ドライブ装置３２および各種電磁弁３８等が接続されている。ドライブ装置３２には、電動機３６が接続されている。

これらのセンサやアクチュエータ等は、連続圧延ラインの各工程に設置されている。リモート入出力装置３０は、制御装置２０の有するプログラムにしたがって、センサ３４等からの検出信号やデータ等を受信し、制御信号等を生成して電磁弁３８等のアクチュエータ等を駆動する。

映像ネットワーク１０４、映像信号解析ネットワーク１０５および製品品質検査ネットワーク１０６は、汎用の通信ネットワークである。映像ネットワーク（第３ネットワーク）１０４には、映像信号変換器４０を介して、カメラ４２が接続されている。映像信号変換器４０は、カメラ４２がアナログ画像データを出力する場合に用いられる。映像信号変換器４０は、撮像されたアナログ画像データのアナログ／ディジタル変換を行う。変換されたディジタル画像データは、操作介入量評価装置１０に送信される。操作介入量評価装置１０は、受信したディジタル画像データを所定の数値化データに変換する。

映像信号解析ネットワーク（第３ネットワーク）１０５には、映像信号解析装置４４を介して、カメラ４６が接続されている。映像信号解析装置４４は、カメラ４６がディジタル画像データを出力する場合に用いられる。映像信号解析装置４４は、カメラ４６から出力されたディジタル画像データを所定の数値化データに変換して、変換した数値化データを映像信号解析ネットワーク１０５を介して、操作介入量評価装置１０に送信する。

カメラ４２，４６は、監視カメラであり、監視する工程等に応じて可視光画像や赤外線画像等を取得する。カメラ４２，４６は、連続圧延ラインの所望の工程に配置されており、所望の工程の画像を撮像する。上述のように、カメラ４２，４６によって撮像された画像データは、逐一所定の数値化データに変換される。数値化データは、たとえば取得された画像の特徴量を含むデータ等であり、異なるデータ間や時間範囲で、特徴量を比較したり、特徴量間の相関をとったりすることができる。

カメラ４２，４６の台数は、必要に応じて決定される。カメラ４２，４６は、連続圧延システム１００内に混在して設けられてもよいし、いずれか一方が単独で設けられていてもかまわない。カメラ４２，４６のインタフェースに応じて、映像信号変換器４０および映像ネットワーク１０４ならびに映像信号解析装置４４および映像信号解析ネットワーク１０５が設けられる。

制御ネットワーク１０２には、プロセス監視装置、すなわちＨＭＩ端末接続されている。連続圧延システム１００のオペレータは、ＨＭＩ端末を介して、リモート入出力装置３０が送受信する制御信号や測定データ、およびカメラ４２によって撮像される画像あるいは動画を監視することができる。また、オペレータは、ＨＭＩ端末を操作することによって、制御信号等の手動入力をすることができる。制御信号等の手動入力の実績およびそのときの操作データ等の時系列データは、制御装置２０を介して、操作介入量評価装置１０に収集される。オペレータの手動操作は、ＨＭＩ端末とともに、あるいはＨＭＩ端末に代えて、マスターコントローラを介してなされるようにしてもよい。

なお、上述のＨＭＩ端末は、操作介入量評価装置１０を含むように構成されていてもよい。たとえば、ＨＭＩ端末では、ＨＭＩの監視機能を実現するプログラムとは別に、操作介入量評価装置１０の操作介入量評価を実現するプログラムが実装されていてもよい。以下では、ＨＭＩ端末に操作介入量評価を実現するプログラムが実装され、操作介入量評価装置１０として機能するものとして説明する。

製品品質検査ネットワーク（第２ネットワーク）１０６には、製品品質管理装置５０、トラッキングシステム６０およびリモート入出力装置７０等が接続されている。リモート入出力装置７０には、専用の制御ネットワークを介して、品質検査設備７２が接続されている。

トラッキングシステム６０およびリモート入出力装置７０は、製品品質管理装置５０のプログラムや指令等にもとづいて動作する。トラッキングシステム６０は、製品ごとにトラッキング番号を付与して、トラッキング番号およびトラッキング番号に紐づけされた品質検査結果のデータベースを格納する。品質検査設備７２は、たとえば連続圧延され、切断された製品の形状や、寸法、キズ等を測定し、製品規格等にもとづいて良否判定を行う。

操作介入量評価装置１０は、制御ネットワーク１０２を介して、制御装置２０およびリモート入出力装置３０が生成する制御信号やセンサ３４等から受信する各種測定データ等（第１時系列データ）を時系列で収集する。

操作介入量評価装置１０は、オペレータによる手動介入がされたことおよびその手動介入の操作状態を表す操作データ（たとえば指令値を増加させ、あるいは減少させた等）についても、時系列（第１時系列データ）で収集する。

また、操作介入量評価装置１０は、映像ネットワーク１０４を介して、各カメラ４２によって取得された画像データの数値化データを、時系列（第２時系列データ）で収集する。

操作介入量評価装置１０は、各種測定データ等、操作データ、ディジタル画像データおよび画像の数値化データをリアルタイムで収集することができる。そのため、これらのデータは、時刻で同期されている。

また、操作介入量評価装置１０は、製品品質検査ネットワーク１０６を介して、製品のトラッキング番号およびそのトラッキング番号に紐づけされた製品の品質検査結果のデータを取得する。

操作介入量評価装置１０は、制御信号、測定データ、操作データおよび数値化データ等の時刻で同期されたデータを、製品のトラッキング番号に紐づける。

操作介入量評価装置１０は、すべてのトラッキング番号に対して、品質検査結果のデータを検索する。操作介入量評価装置１０は、あらかじめ設定された条件に適合する品質検査結果のデータを抽出する。設定される条件は、たとえば、製品規格であり、この条件は製品規格の良否判定のための条件である。

操作介入量評価装置１０は、手動介入後の制御信号、測定データおよび品質検査結果の良否の相関をとって、操作データの妥当性を評価する。操作データの妥当性とは、たとえば、手動介入後に製品品質検査結果が良品判定である場合が妥当であり、不良判定となる場合が妥当でないとすることである。妥当と判定された操作データは、操作介入量評価装置１０または他の情報処理装置によって機械学習あるいは深層学習され、制御装置２０のための制御プログラムに反映される。

操作介入量評価装置１０の動作について説明する。
図２は、実施形態の操作介入量評価装置の動作を説明するための連続圧延機による圧延ラインの模式図である。
図２に示すように、連続圧延ラインでは、複数の圧延機２ａ〜２ｃが設けられている。圧延機２ａ〜２ｃは、線材、棒鋼、形鋼等を圧延する。この例では、素材１は、複数の圧延機２ａ〜２ｃを通過することによって、次第に圧延され、所望の形状とされる。

最終段の圧延機２ｃを通過した素材１は、シャー４によって切断されて、製品１ａ〜１ｃとなる。連続圧延ラインに投入される素材１には、たとえばトラッキングシステム６０によって、投入ロットごとに共通のロット番号が付与される。この例では、ロット番号は、トラッキング番号“ｘｘｘ”と表されている。共通のロット番号は、たとえば素材１本ごとに付与される。これに限らず、同一鋼種の素材について共通のロット番号を付与する等してもよい。

シャー４によって切断された製品１ａ〜１ｃは、切断された順に製品品質検査工程に投入される。製品品質検査工程では、たとえば製品品質検査工程に投入された製品順にトラッキング番号が付与される。この例では、最初に製品品質検査工程に投入された製品１ａには、トラッキング番号“ｘｘｘ−１”が付与され、その次に投入された製品１ｂには、トラッキング番号“ｘｘｘ−２”が付与され、その次に投入された製品１ｃには、トラッキング番号“ｘｘｘ−３”が付与される。

トラッキング番号を付与された製品１ａ〜１ｃは、所定の製品品質検査を実行され、結果は、付与されたトラッキング番号に紐づけられてトラッキング番号とともに、トラッキングシステム６０のデータベースに格納される。なお、製品によっては、圧延後に切断されずに巻き取られる場合がある。そのような場合には、圧延工程後に１本ごとにトラッキング番号が付与されてデータベースに格納される。

上述のように、トラッキングシステム６０のデータベースに格納される製品品質検査結果のデータは、トラッキング番号に紐づけされている。しかし、製品品質検査結果のデータは、制御ネットワーク１０２や映像ネットワーク１０４、映像信号解析ネットワーク１０５を介して操作介入量評価装置１０が収集する各種データ等とは、何ら関連付けられていない。そこで、操作介入量評価装置１０は、収集した各種データ等に紐づけられている時刻のデータを用いて、各トラッキング番号と、各種データ等とを紐づける。

制御装置２０がリモート入出力装置３０を介して収集する各種データは、たとえば素材１の先端位置の検出データを含んでいる。操作介入量評価装置１０は、先端位置の検出データおよびそのデータを取得した時刻、さらに圧延機によって素材１が引き延ばされた量（圧下率）等を考慮して、たとえば、シャー４によって切断された時刻から、各製品１ａ〜１ｃを特定することができる。

操作介入量評価装置１０は、各製品１ａ〜１ｃにそれぞれ対応する時刻から、各圧延状態を示す測定データや制御信号、操作データ、および撮像された画像データの数値化データのすべての時系列データを各製品１ａ〜１ｃのトラッキング番号に紐づける。

操作介入量評価装置１０が各製品１ａ〜１ｃを特定する場合には、先端の位置データに限らず、その他のセンサ３４やドライブ装置３２から得られるデータを用いてもよい。たとえば、初段の圧延機２ａのロードセルの信号を用いる等してもよい。初段の圧延機２ａに素材１の先端が噛み込んだときに、圧延機２ａのロードセルの出力する荷重信号は、大きな値へと変化する。そのほかトルク信号や、回転速度信号等を用いたり、その他の位置センサを利用したりしてももちろんよい。

図３は、実施形態の操作介入量評価装置の動作を説明するためのグラフの例である。
図３の４段に分かれて示されている図は、４種類の測定データの時間変化を模式的に表している。これらのうち上の３つの時系列データは、この例では、圧延機２ａ〜２ｃの速度データを示している。最上段の図のデータＡは、圧延機２ａの速度データｖＡであり、２段目の図のデータは圧延機２ｂの速度データｖＢであり、３段目の図のデータは圧延機２ｃの速度データｖＣである。なお、以下の説明では、図２に関して説明した圧延ラインにおける動作であるものとする。説明中の符号は、図２に示された符号である。

最下段のデータＤは、手動介入の有無を表すデータの時間変化を示している。この例では、手動介入がされたときには、データＤはＨｉｇｈレベルとなり、手動介入がされていないときには、データＤはＬｏｗレベルとされている。

これらのデータは、同一の時間軸で示されている。

図３の最上段の図に示すように、時刻ｔ１において、初段の圧延機２ａに素材１が噛み込まれるので、速度は一時的に低下する。たとえば、時刻ｔ１を素材１の先端位置検出時刻としてもよい。その後、速度は回復し、ドライブ装置に設定された速度指令値に追従するように、圧延機２ａは速度ｖＡで動作する。

図３の２段目の図に示すように、時刻ｔ２において、２段目の圧延機２ｂに素材１の先端が噛み込まれ、圧延機２ｂの速度が低下する。速度が回復した後には、圧延機２ｂは、速度ｖＢで動作する。速度ｖＢは、初段の圧延機２ａの速度ｖＡよりも遅くなるように設定されている。

図３の３段目の図に示すように、時刻ｔ３において、３段目の圧延機２ｃに素材１の先端が噛み込まれ、圧延機２ｂの速度が一時的に低下する。速度が回復した後には、圧延機２ｃは、速度ｖＣで動作する。速度ｖＣは、２段目の圧延機２ｂの速度ｖＢよりも遅くなるように設定されている。

隣接して配置されている圧延機の速度差を調整することによって、圧延機間における素材１の張力は適切に設定される必要がある。通常の場合には、制御装置２０によって設定されたプログラムのパラメータ等によって、各圧延機２ａ〜２ｃの速度指令値は、あらかじめ設定されている。圧延制御システムのオペレータは、実際に圧延されている素材１の圧延状態を示す測定データや、カメラ４２によって撮像されている画像等を監視している。オペレータは、これらを監視しながら、必要に応じて、手動介入を行う。

図３の最下段の図に示すように、この例では、時刻ｔ４において、オペレータの手動介入がなされている。オペレータのよる手動介入は、圧延制御システムごとに異なり得るが、たとえば、この例では、オペレータは、終段の圧延機２ｃの速度指令値を調整している。データＣでは、時刻ｔ４で速度ｖＣは低下し始める。

時刻ｔ５において、オペレータの手動介入が終了し、太実線のように、一旦低い速度に低下した後、時刻ｔ６まで再び新たな速度ｖＣ’まで上昇する。新たな速度ｖＣ’は、当初の速度ｖＣよりも速い値である。

図３の最下段の図において、時刻ｔ５からｔ６の間において、太破線で示された速度のデータは、上述の太実線のデータで示されたものとは異なるロットの速度データを示している。

太破線で示されたトラッキング番号に紐づけられている圧延状態を示すデータが、太実線で示されたデータに紐づけられている圧延状態を示すデータと相違がある場合には、時刻ｔ４のおける手動介入時の速度調整の相違が影響している可能性がある。

図４に関して後述するが、太実線で示されたように、ある熟練度の高いオペレータは、圧延状態データ等を監視しながら、鋼種等を考慮して、３段目の圧延機２ｃの速度を一気に上昇させずに、一旦速度を下げてから、所望の速度に上昇させる。そのオペレータは、このように操作することが、その特定条件下では、不良発生を低減させるような結果となることを経験的に知っている。実施形態の操作介入量評価装置１０によれば、このような条件を抽出し、そのときの操作データを制御装置のプログラムに反映させることによって手動操作を適切に解消することができる。

図４は、実施形態の操作介入量評価装置が収集して評価するデータ群の例である。
図４には、２種類のロット（“ｘｘｘ”、“ｙｙｙ”）の各トラッキング番号に紐づけられている各種データの時系列データ群が示されている。

図４に示すように、操作介入量評価装置１０が出力するデータ群の集合２００は、複数のデータ群２０１〜２０３，２１１〜２１３を含む。複数のデータ群２０１〜２０３，２１１〜２１３は、それぞれトラッキング番号に紐づけされている。複数のデータ群２０１〜２０３，２１１〜２１３は、同じ種類のデータをそれぞれ含んでいる。

たとえば、データ群２０１は、トラッキング番号“ｘｘｘ−１”に紐づけされている。データ群２０１は、カメラによって取得された画像の数値化データ、圧延状態を表す測定データおよび制御信号のデータ（圧延状態データ）、および製品品質検査結果のデータを含んでいる。圧延状態データには、操作データも含んでいる。

データ群２０１は、操作介入量に対する評価データも含んでいる。操作介入量に対する評価データは、たとえばこの例では、オペレータの手動介入時の操作データである。操作介入量評価装置１０は、上述したとおり、数値化データ、圧延状態データ、操作データおよび製品品質検査の結果のデータにもとづいて、評価データを出力する。このように出力された評価データも、トラッキング番号に紐づけされてデータ群として管理される。

他のデータ群２０２，２０３，２１１〜２１３についても同様のデータがトラッキング番号に紐づけされている。

この図の例においては、トラッキング番号“ｙｙｙ−２”の製品品質検査の結果のデータに、他のトラッキング番号のデータとは異なる異常なデータが含まれており、図では黒塗りで示されている。異常なデータは、たとえば、製品の長さや径等の規定寸法外れや、限度を超えたキズ等である。

操作介入量評価装置１０は、トラッキング番号“ｙｙｙ−２”の各データを抽出し、他のトラッキング番号の各データと比較する。その結果、トラッキング番号“ｙｙｙ−２”の圧延状態データの特定の時刻におけるデータに他のトラッキング番号のデータとは相違がある。図では、圧延状態データ中の異常なデータは黒塗りで示されている。図３において説明したように、圧延状態データの異常発生の時刻直前で、操作データに小さな差が存在する。

操作介入量評価装置１０は、オペレータＡ，Ｂの差による特定の手動介入操作に差が生じ、ある確率で製品品質検査結果が不良となると判定する。操作介入量評価装置１０は、オペレータＡ，Ｂの手動介入操作の差を、操作介入量に対する評価として設定する。操作介入量評価装置１０は、オペレータＡの手動介入時の操作データを定量化して、制御装置２０の制御プログラムへ反映させる。

図３において説明した例では、図３の太実線において一旦速度を下げるように調整するが、たとえばその下げる量に応じて、圧延状態が変化することが、これらの相関をとることによって判明する。また、制御プログラムへ反映させる場合に、機械学習させることによって、下げ幅に最適値が存在すること判明し、より適切な操作介入量を制御プログラム上に反映させることができる。

操作介入量評価装置１０は、このようにして、手動介入の操作データを定量化し、手動介入の頻度を低減させることによって、より自動化のレベルを向上させることができる。

実施形態の操作介入量評価装置１０の効果について、従来行われている技術と比較しつつ説明する。
材径の細い線材、棒鋼、形鋼等（以下、線材等という）の仕上圧延スタンドでは、圧延スタンド間の素材の張力は、ルーパを用いて所定値に制御される。

ルーパは、圧延中の素材にループ（たわみ）をつくり、ループ量を一定に保つことによって、圧延スタンド間の材料に作用する張力を制御する。ルーパの上流側と下流側の２つの圧延スタンドの速度がバランスしていた状態から、上流スタンドの速度が下流スタンドの所定速度に対して遅くなると、ループ量は減少し、逆に速くなると増加する。ループ基準位置からの差を、位置検出器で常時検出し、その差が零に収束するように上流側の速度基準に補正を行えば、スタンド間のマスフロー量を一定に制御することができ、スタンド間の張力を所定の値（無張力）に保つことができる（たとえば、特許文献１等参照）。

しかし、上流の圧延スタンドでは、圧延材径が大きいため、ルーパによるループ形成が難しく、スタンド間の張力を所定の値に保つ速度制御を行うことができない。また、そもそも製品の材径が大きい場合には、ルーパによる張力制御は困難な場合もある。

大きい材径に対応するための手法として、先端部無張力制御が知られている。先端部無張力制御では、材料の先端がスタンドに噛み込む前後の圧延機を駆動する電動機の負荷トルクの変化を検出して、その変化量からスタンド間張力を演算する。先端部無張力制御では、その結果にもとづいて、スタンド間張力が所定の値になるように速度調整する。

しかし、この方法では、特定の圧延スタンドの速度を調整したときに、その圧延スタンドの上流側および下流側の圧延スタンド間の張力も同時に変化してしまう。そのため、負荷トルクのみから正確な張力を演算することは難しい。

また、圧延機に設けられたロードセルなどの検出器によって、圧延方向荷重を検出して直接圧延スタンド間張力を検出し、調整する方式も提案されているが、適用は限定的である。

以上のような事情から、線材等の圧延プラント多くでは、オペレータが手動介入して、適切な速度調整を行うことによって、適切な素材の張力を実現するようにしている。その際には、オペレータは総合的な判断の下に手動介入することによって、安定操業を確保している。より具体的には、オペレータは、電動機の負荷トルク変化をメータ等によって目視で確認し、監視カメラによって、圧延材のたわみ、色、細かなゆれ動きなどを確認した上で、そのときのスタンド速度、圧延サイズ、材質などの情報を考慮するようにしている。

このような手動介入による速度調整は、オペレータの経験にもとづくものであるとともに、オペレータ自身の有する操業ノウハウに依存している。そのため、オペレータの熟練度やノウハウの有無等によって、製品品質にばらつきが生じ得ることとなる。

実施形態の操作介入量評価装置１０は、時間同期されたリアルタイムの圧延状態データおよび圧延の状態を示す画像の数値化データを、手動介入による操作データとともに、時系列で収集する。そして、操作介入量評価装置１０は、トラッキング番号に紐づけされた製品品質検査結果のデータを収集して、トラッキング番号に圧延状態データ等の時系列データを紐づけることができる。そのため、操作データを含む各種データと、製品品質検査結果のデータとの相関関係を見出すことができ、手動介入時の操作介入量の適否を判定し、より適切な操作介入量の操作データを制御プログラムに反映させることができる。

したがって、生成され、更新された制御プログラムによって、手動介入の頻度を低減させることができ、圧延プラントの自動化を進めて、オペレータの手動介入による製品品質のばらつきを低減することができる。

以上説明した実施形態によれば、手動介入を自動化し、手動介入の頻度を低減して製品品質を安定化させる操作介入量評価装置を実現することができる。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明およびその等価物の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。

１ 素材、１ａ〜１ｃ 製品、２ 圧延機、４ シャー、１０ 操作介入量評価装置、２０ 制御装置、３０ リモート入出力装置、４０ 映像信号変換機、４２，４６ カメラ、４４ 映像信号解析装置、５０ 製品品質管理装置、６０ トラッキングシステム、７０ リモート入出力装置、７２ 品質検査設備、１００ 制御システム、１０２ 制御ネットワーク、１０４ 映像ネットワーク、１０５ 映像信号解析ネットワーク、１０６ 製品品質検査ネットワーク

Claims (5)

1. 第１ネットワークを介して、鉄鋼製品の素材を圧延する連続圧延機を制御する制御装置から、オペレータの手動介入時の操作データおよび前記素材の圧延に関する時系列のデータを含む第１時系列データを収集し、
   第２ネットワークを介して、圧延工程が終了した後に実行される製品ごとの製品品質検査の結果を格納するトラッキングシステムから、前記製品ごとに付与されたトラッキング番号および前記トラッキング番号に紐づけされた製品品質検査データを収集し、
   前記第１時系列データを前記トラッキング番号に紐づけし、
   前記第１時系列データおよび前記製品品質検査の結果のデータにもとづいて、手動介入時の操作が妥当であるか否かを判定するための評価データを出力する操作介入量評価装置。
2. 手動介入時の操作が妥当であるか否かは、前記評価データが前記製品品質検査についてあらかじめ設定された条件に合致するか否かで判定される請求項１記載の操作介入量評価装置。
3. 前記あらかじめ設定された条件は、前記製品品質検査における規格値である請求項２記載の操作介入量評価装置。
4. 前記評価データにもとづいて、前記制御装置のためのプログラムを生成または更新する請求項１〜３のいずれか１つに記載の操作介入量評価装置。
5. 第３ネットワークを介して、前記素材を監視するカメラが撮像した圧延状態を表す画像データの数値化データの第２時系列データを収集し、
   前記第２時系列データを前記トラッキング番号に紐づけし、
   前記評価データは、前記手動介入データ、前記製品品質検査の結果のデータおよび前記第２時系列データにもとづいて出力される請求項１〜４のいずれか１つに記載の操作介入量評価装置。

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