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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023133887
(43)【公開日】2023-09-27
(54)【発明の名称】制御装置、制御方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G05B 19/418 20060101AFI20230920BHJP
【ＦＩ】
G05B19/418 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022039129
(22)【出願日】2022-03-14
(71)【出願人】
【識別番号】000002945
【氏名又は名称】オムロン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】中井 隆樹
(72)【発明者】
【氏名】南百▲瀬▼ 勇
【テーマコード（参考）】
3C100
【Ｆターム（参考）】
3C100AA29
3C100AA38
3C100AA52
3C100AA56
3C100AA57
3C100AA70
3C100BB11
3C100BB27
(57)【要約】
【課題】品質の安定した製品の生産の維持が可能な制御方法を提供する。
【解決手段】制御方法は、複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得するステップと、製品ごとに、複数の説明変数の計測値を予測モデルに入力することにより目的変数の予測値を計算するステップと、予測値が管理範囲から外れたことに応じて、複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップと、目的変数の値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量を決定するステップと、を備える。複数の説明変数は、ＳＮ比に基づいて、第１グループと第１グループよりも目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割される。調整対象の説明変数は、第１グループから選択される。
【選択図】図１
【解決手段】制御方法は、複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得するステップと、製品ごとに、複数の説明変数の計測値を予測モデルに入力することにより目的変数の予測値を計算するステップと、予測値が管理範囲から外れたことに応じて、複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップと、目的変数の値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量を決定するステップと、を備える。複数の説明変数は、ＳＮ比に基づいて、第１グループと第１グループよりも目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割される。調整対象の説明変数は、第１グループから選択される。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数の工程を含む生産ラインを制御する制御装置であって、
前記生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得する取得部を備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御装置は、さらに、
前記生産ラインから前記複数の説明変数の計測値を収集する収集部と、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算する予測部と、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択する選択部と、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定する決定部と、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御する制御部と、を備え、
前記選択部は、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択する、制御装置。
前記生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得する取得部を備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御装置は、さらに、
前記生産ラインから前記複数の説明変数の計測値を収集する収集部と、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算する予測部と、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択する選択部と、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定する決定部と、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御する制御部と、を備え、
前記選択部は、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択する、制御装置。
【請求項2】
前記選択部は、
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、請求項１に記載の制御装置。
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、請求項１に記載の制御装置。
【請求項3】
前記決定部は、
前記第１説明変数の基準値から前記第１説明変数の前記計測値を差し引いた量を前記第１説明変数の前記調整量として決定する、請求項２に記載の制御装置。
前記第１説明変数の基準値から前記第１説明変数の前記計測値を差し引いた量を前記第１説明変数の前記調整量として決定する、請求項２に記載の制御装置。
【請求項4】
前記選択部は、
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記第１グループに属する説明変数のうち、前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数に対応する第１工程よりも後の第２工程に対応する第２説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、請求項１に記載の制御装置。
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記第１グループに属する説明変数のうち、前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数に対応する第１工程よりも後の第２工程に対応する第２説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、請求項１に記載の制御装置。
【請求項5】
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々の前記計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて前記予測値を予測し、
前記決定部は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量として決定する、請求項４に記載の制御装置。
前記決定部は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量として決定する、請求項４に記載の制御装置。
【請求項6】
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々の前記計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて前記予測値を予測し、
前記決定部は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量の初期値として決定し、
前記第１工程から前記第２工程までの間で滞留している前記製品についての前記第１説明変数の変動の傾向に基づいて、補正量を計算し、
前記製品ごとに前記調整量を前記補正量だけ補正する、請求項４に記載の制御装置。
前記決定部は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量の初期値として決定し、
前記第１工程から前記第２工程までの間で滞留している前記製品についての前記第１説明変数の変動の傾向に基づいて、補正量を計算し、
前記製品ごとに前記調整量を前記補正量だけ補正する、請求項４に記載の制御装置。
【請求項7】
前記決定部は、前記予測値が予測された製品についての前記第１説明変数の前記計測値から前記第１説明変数の基準値を差し引いた第１変動量と、最新の製品についての前記第１説明変数の前記計測値から前記第１説明変数の基準値を差し引いた第２変動量と、前記初期値と、前記第１工程から前記第２工程までの間で滞留している前記製品の個数とを、
｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期値／個数
に代入することにより、前記補正量を計算する、請求項６に記載の制御装置。
｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期値／個数
に代入することにより、前記補正量を計算する、請求項６に記載の制御装置。
【請求項8】
複数の工程を含む生産ラインを制御する制御方法であって、
前記生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得するステップを備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御方法は、さらに、
前記生産ラインから前記複数の説明変数の計測値を収集するステップと、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算するステップと、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップと、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定するステップと、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御するステップと、を備え、
前記選択するステップは、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択するステップを含む、制御方法。
前記生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得するステップを備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御方法は、さらに、
前記生産ラインから前記複数の説明変数の計測値を収集するステップと、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算するステップと、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップと、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定するステップと、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御するステップと、を備え、
前記選択するステップは、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択するステップを含む、制御方法。
【請求項9】
請求項８に記載の制御方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、制御装置、制御方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
「加納学、「多変量統計的プロセス管理」、[online]、2005年6月、[2022年1月4日検索]、インターネット<http://manabukano.brilliant-future.net/research/report/Report2005_MSPC.pdf>」（非特許文献１）は、生産ラインの運転状態を監視する技術を開示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】加納学、「多変量統計的プロセス管理」、[online]、2005年6月、[2022年1月4日検索]、インターネット<http://manabukano.brilliant-future.net/research/report/Report2005_MSPC.pdf>
【非特許文献2】田村希志臣、「第５回方向判定のできるＭＴシステム－ＴＳ法，Ｔ法」、標準化と品質管理、2009年、Vol.62、No.2
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
生産ラインの運転状態は、生産ラインによって生産される製品の品質を決める。非特許文献１に開示の技術によれば、生産ラインの運転状態の異常が検出されたとき、当該異常を正常に戻すための処理が実行される。しかしながら、従来、当該異常を正常に戻すための処理には、人による分析などの手間がかかっていた。そのため、品質の安定した製品の生産の維持が困難であった。
【0005】
本開示は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、品質の安定した製品の生産の維持が可能な制御装置、制御方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一例によれば、複数の工程を含む生産ラインを制御する制御装置は、取得部と、収集部と、予測部と、選択部と、決定部と、制御部と、を備える。取得部は、生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得する。予測モデルは、複数の説明変数の各々について、目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含む。収集部は、生産ラインから複数の説明変数の計測値を収集する。予測部は、製品ごとに、複数の説明変数の計測値を予測モデルに入力することにより目的変数の予測値を計算する。選択部は、予測値が管理範囲から外れたことに応じて、複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択する。決定部は、目的変数の値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量を決定する。制御部は、調整対象の説明変数の値を調整量だけ変化させるように生産ラインを制御する。選択部は、ＳＮ比に基づいて、複数の説明変数を第１グループと第１グループよりも目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、第１グループに属する説明変数の中から調整対象の説明変数を選択する。
【0007】
この開示によれば、複数の説明変数の計測値から目的変数の値が予測される。予測値が管理範囲を外れたことに応じて、目的変数への影響度が相対的に大きい第１グループの中から調整対象の説明変数が選択される。そして、目的変数の値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量が決定され、調整対象の説明変数の値を調整量だけ変化させるように生産ラインが制御される。これにより、生産される不良製品の個数が削減され、品質の安定した製品の生産が維持される。
【0008】
上述の開示において、選択部は、第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、変動の度合いの最も大きい第１説明変数を調整対象の説明変数として選択する。
【0009】
上記の開示によれば、変動の度合いの最も大きい第１説明変数は、目的変数の変動の原因と考えられる。そのため、第１説明変数を調整対象として選択することにより、目的変数の変動を抑制できる。
【0010】
上述の開示において、決定部は、第１説明変数の基準値から第１説明変数の計測値を差し引いた量を第１説明変数の調整量として決定する。
【0011】
上記の開示によれば、第１説明変数の値を基準値に戻すことができる。その結果、目的変数の変動が抑制される。
【0012】
上述の開示において、選択部は、第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算する。選択部は、第１グループに属する説明変数のうち、変動の度合いの最も大きい第１説明変数に対応する第１工程よりも後の第２工程に対応する第２説明変数を調整対象の説明変数として選択する。
【0013】
上記の開示によれば、第１説明変数の変動に起因する目的変数の変動を、第２説明変数の値を調整することにより打ち消すことができる。その結果、目的変数の変動が抑制される。
【0014】
上述の開示において、予測モデルは、複数の説明変数の各々の計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて予測値を予測する。決定部は、予測値から目的変数の基準値を差し引いた値を第２説明変数に対応する係数で割った商を第２説明変数の調整量として決定する。
【0015】
上記の開示によれば、予測モデルを用いて、第２説明変数の調整量を容易に決定できる。
【0016】
上述の開示において、予測モデルは、複数の説明変数の各々の計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて予測値を予測する。決定部は、予測値から目的変数の基準値を差し引いた値を第２説明変数に対応する係数で割った商を第２説明変数の調整量の初期値として決定する。決定部は、第１工程から第２工程までの間で滞留している製品についての第１説明変数の変動の傾向に基づいて、補正量を計算し、製品ごとに調整量を補正量だけ補正する。
【0017】
例えば、決定部は、予測値が予測された製品についての第１説明変数の計測値から第１説明変数の基準値を差し引いた第１変動量と、最新の製品についての第１説明変数の計測値から第１説明変数の基準値を差し引いた第２変動量と、初期値と、第１工程から第２工程までの間で滞留している製品の個数とを、
｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期値／個数
に代入することにより、補正量を計算する。
｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期値／個数
に代入することにより、補正量を計算する。
【0018】
上記の開示によれば、第１工程から第２工程までの間で滞留している製品についても、目的変数の変動を抑制できる。
【0019】
本開示の別の例によれば、複数の工程を含む生産ラインを制御する制御方法は、第１～第６のステップを備える。第１のステップは、生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得するステップである。予測モデルは、複数の説明変数の各々について、目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含む。第２のステップは、生産ラインから複数の説明変数の計測値を収集するステップである。第３のステップは、製品ごとに、複数の説明変数の計測値を予測モデルに入力することにより目的変数の予測値を計算するステップである。第４のステップは、予測値が管理範囲から外れたことに応じて、複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップである。第５のステップは、目的変数の値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量を決定するステップである。第６のステップは、調整対象の説明変数の値を調整量だけ変化させるように生産ラインを制御するステップである。第４のステップは、ＳＮ比に基づいて、複数の説明変数を第１グループと第１グループよりも目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、第１グループに属する説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップを含む。
【0020】
本開示の別の例によれば、プログラムは、上記の制御方法をコンピュータに実行させる。これらの開示によっても、品質の安定した製品の生産が維持される。
【発明の効果】
【0021】
本開示によれば、品質の安定した製品の生産が維持される。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】実施の形態に係る制御方法の流れを示す概略図である。
【図2】本実施の形態に係る制御装置を含むシステムの具体例を示す図である。
【図3】本実施の形態に係る制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図4】本実施の形態に係る制御装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図5】予測部によって予測される目的変数の値の推移の一例を示す図である。
【図6】調整対象の説明変数の選択方法を説明する図である。
【図7】学習フェーズにおける制御装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図8】運用フェーズにおける制御装置の第１の処理の流れを示すフローチャートである。
【図9】運用フェーズにおける制御装置の第２の処理の流れを示すフローチャートである。
【図10】運用フェーズにおける制御装置の第３の処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0023】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。
【0024】
§１ 適用例
図１を参照して、本発明が適用される場面の一例について説明する。図１は、実施の形態に係る制御方法の流れを示す概略図である。図１には、製品を生産する生産ライン３００を制御する制御方法の流れが示される。図１に示す制御方法は、１以上のプロセッサによって実行される。１以上のプロセッサは、１つの制御装置に組み込まれてもよいし、互いに通信可能な複数の制御装置に分散して配置されてもよい。
図１を参照して、本発明が適用される場面の一例について説明する。図１は、実施の形態に係る制御方法の流れを示す概略図である。図１には、製品を生産する生産ライン３００を制御する制御方法の流れが示される。図１に示す制御方法は、１以上のプロセッサによって実行される。１以上のプロセッサは、１つの制御装置に組み込まれてもよいし、互いに通信可能な複数の制御装置に分散して配置されてもよい。
【0025】
生産ライン３００は、複数の工程を含む。図１に示す生産ライン３００は、第１～第４工程を含む。第１～第４工程の各々には各種の機器が設置され、当該各種の機器を用いて製品が生産される。第１工程では、第１工程に属する機器の動作に関する説明変数ａ１，ａ２，・・・の値が収集される。第２工程では、第２工程に属する機器の動作に関する説明変数ｂ１，ｂ２，・・・の値が収集される。第３工程でも同様に、第３工程に属する機器の動作に関する変数の値が収集される。第４工程は、最終工程である。第４工程では、生産された製品の品質に関する目的変数の値が収集される。
【0026】
第４工程において目的変数の値が収集されることにより、製品の良否が判断される。ある製品が不良である場合、当該製品と同一の条件で生産された製品も不良となる確率が高い。１つの製品が第１工程から第４工程を経るには所定時間を要する。そのため、第４工程において、ある製品が不良であると判断された場合、第１工程から第４工程に滞留している複数の製品の中に不良の製品が含まれる可能性が高くなる。
【0027】
本実施の形態に係る制御方法は、生産される不良製品の個数をなるべく減らし、品質の安定した製品の生産が維持されるように、ステップ（１）～（６）を備える。図１に示されるように、制御方法は、学習フェーズと、運用フェーズとを含む。学習フェーズが実行された後に、運用フェーズが実行される。ステップ（１）は、学習フェーズにおいて実行される。ステップ（２）～（６）は、運用フェーズにおいて実行される。
【0028】
ステップ（１）は、予測モデルを取得するステップである。予測モデルは、生産ライン３００の動作に関する複数の説明変数の値と生産ライン３００によって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる。Ｔ法は、統計学者の田口玄一氏によって提供された多変量解析手法の１つであり、複数の説明変数の値から１つの目的変数の値を予測する手法である（非特許文献２参照）。図１に示す例では、サンプルデータセットは、第１工程および第２工程に設置される１以上の機器の動作に関する説明変数ａ１，ａ２，・・・，ｂ１，ｂ２，・・・の値と目的変数ｄの値とを示す。そのため、予測モデルを用いることにより、第２工程が完了した製品について、目的変数の値を予測できる。
【0029】
Ｔ法のデータ処理は、説明変数ごとに単回帰を行ない、説明変数ごとに加重平均を行なうことにより目的変数の予測値を算出する予測モデルを生成する。Ｔ法のデータ処理によって得られる予測モデルは、以下の式（１）によって表される。
【0030】
【数1】
【0031】
式（１）において、Ｘｉｊは、ｉ番目の製品に関する、ｊ番目の説明変数の規準化処理後の値である。規準化処理は、サンプルデータセットによって示される変数の値の平均値を差し引く処理である。ηｊは、ｊ番目の説明変数のＳＮ比を示す。ＳＮ比ηｊは、ｊ番目の説明変数の値と目的変数の値との間の線形性を示し、目的変数の値の予測精度を表す。βｊは、単回帰の比例定数を示す。Ｍｉは、ｉ番目の製品の目的変数の規準化処理後の予測値である。
【0032】
ステップ（２）は、生産ライン３００の第１工程および第２工程から説明変数ａ１，ａ２，・・・，ｂ１，ｂ２，・・・の計測値を取得するステップである。
【0033】
ステップ（３）は、製品ごとに、説明変数ａ１，ａ２，・・・，ｂ１，ｂ２，・・・の計測値を予測モデルに入力することにより目的変数ｄの予測値を計算するステップである。上記式（１）において、Ｍｉは、ｉ番目の製品の目的変数の規準化処理後の予測値である。そのため、説明変数ａ１，ａ２，・・・，ｂ１，ｂ２，・・・の計測値を予測モデルに入力することにより得られたＭｉの値とサンプルデータセットによって示される目的変数の値の平均値とを加算することにより、目的変数ｄの予測値が計算される。
【0034】
ステップ（４）は、目的変数ｄの予測値が管理範囲から外れたことに応じて、説明変数ａ１，ａ２，・・・，ｂ１，ｂ２，・・・の中から調整対象の説明変数を選択するステップである。ステップ（４）において、ＳＮ比に基づいて、説明変数ａ１，ａ２，・・・，ｂ１，ｂ２，・・・は、第１グループと第１グループよりも目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割される。そして、第１グループに属する説明変数の中から調整対象の説明変数が選択される。図１に示す例では、説明変数ｂ２が調整対象として選択されている。
【0035】
ステップ（５）は、目的変数ｄの値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量を決定するステップである。
【0036】
ステップ（６）は、調整対象の説明変数の値を調整量だけ変化させるように生産ラインを制御するステップである。説明変数ｂ２が調整対象として選択された場合、第２工程の機器が制御される。
【0037】
本実施の形態によれば、複数の説明変数の計測値から目的変数の値が予測される。予測値が管理範囲を外れたことに応じて、目的変数への影響度が相対的に大きい第１グループの中から調整対象の説明変数が選択される。そして、目的変数の値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量が決定され、調整対象の説明変数の値を調整量だけ変化させるように生産ラインが制御される。これにより、生産される不良製品の個数が削減され、品質の安定した製品の生産が維持される。
【0038】
§２ 具体例
＜システム構成＞
図２は、本実施の形態に係る制御装置を含むシステムの具体例を示す図である。図２に示されるように、システム１は、制御装置１００と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）２００と、生産ライン３００と、を含む。制御装置１００とＨＭＩ２００とは、情報系ネットワーク６を介して通信可能に接続される。制御装置１００と生産ライン３００に含まれる１以上の機器とは、制御系ネットワーク４を介して通信可能に接続される。
＜システム構成＞
図２は、本実施の形態に係る制御装置を含むシステムの具体例を示す図である。図２に示されるように、システム１は、制御装置１００と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）２００と、生産ライン３００と、を含む。制御装置１００とＨＭＩ２００とは、情報系ネットワーク６を介して通信可能に接続される。制御装置１００と生産ライン３００に含まれる１以上の機器とは、制御系ネットワーク４を介して通信可能に接続される。
【0039】
制御装置１００は、典型的にはＰＬＣ（Programmable Logic Controller）であり、生産ライン３００に含まれる１以上の機器を制御する。
【0040】
ＨＭＩ２００は、ユーザに対して情報を提示する機能、および、ユーザからの操作を受け付ける機能を含む。本実施の形態では、ＨＭＩ２００は、制御装置１００によって監視される目的変数の予測値の経時変化などをユーザに提供する。
【0041】
生産ライン３００は、製品を生産するための１以上の機器を含む。図２に例示される生産ライン３００は、塗料が塗布された金属プレート４００を生産する。生産ライン３００は、塗料準備工程３１０と、塗装工程３２０と、乾燥工程３３０と、検査工程３４０と、を含む。
【0042】
塗料準備工程３１０に設置される機器は、原料投入機３１１と、攪拌機３１２と、塗料保管器３１３と、を含む。原料投入機３１１は、塗料の原料（顔料、樹脂、添加剤、溶剤など）を容器に投入する機器である。攪拌機３１２は、容器内の原料を撹拌し、混合する。塗料保管器３１３は、塗料の粘度を所定範囲内に維持するために、適切な温度（塗料保管温度）で塗料を収容する。塗料準備工程３１０に設置される機器の動作に関連する説明変数は、塗料希釈率、撹拌速度、塗料保管温度を含む。
【0043】
塗装工程３２０に設置される機器は、塗布装置３２１と、ベルトコンベア３２２と、を含む。塗布装置３２１は、圧縮空気を利用して、塗料保管器３１３から供給される塗料を、ベルトコンベア３２２によって搬送されている金属プレート４００上に吹き付ける。塗装工程３２０に設置される機器の動作に関連する説明変数は、ベルトコンベア３２２による金属プレート４００の送り速さ、圧縮空気の圧力（エア圧）、塗布装置３２１からの塗料の吐出量、塗布装置３２１と金属プレート４００との間の距離（吹付距離）、塗布装置３２１の周辺の室温を含む。
【0044】
乾燥工程３３０に設置される機器は、乾燥機３３１と、ベルトコンベア３３２と、を含む。乾燥機３３１は、ベルトコンベア３３２によって搬送されている金属プレート４００を加熱することにより、金属プレート４００上の塗料を乾燥させる。乾燥工程３３０に設置される機器の動作に関連する説明変数は、ベルトコンベア３３２による金属プレート４００の送り速さ、乾燥温度を含む。
【0045】
塗料準備工程３１０、塗装工程３２０および乾燥工程３３０に設置される機器の動作に関する説明変数の値は、制御装置１００によって収集される。なお、説明変数の値は、機器に含まれるセンサによって計測されてもよいし、制御装置１００から機器に出力されるデータ（指令値など）に基づいて算出されてもよい。
【0046】
検査工程３４０は、金属プレート４００の塗装膜厚を測定する工程である。塗装膜厚は、作業者によって測定されてもよいし、膜厚測定機を用いて自動的に測定されてもよい。検査工程３４０において測定される塗装膜厚は、生産ライン３００によって生産される製品の品質を示す目的変数に対応する。
【0047】
＜制御装置のハードウェア構成＞
図３は、本実施の形態に係る制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３に示されるように、制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサ１０２と、チップセット１０４と、主メモリ１０６と、ストレージ１１０と、制御系ネットワークコントローラ１２０と、情報系ネットワークコントローラ１２２と、ＵＳＢコントローラ１２４と、メモリカードインターフェイス１２６とを含む。
図３は、本実施の形態に係る制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３に示されるように、制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）などのプロセッサ１０２と、チップセット１０４と、主メモリ１０６と、ストレージ１１０と、制御系ネットワークコントローラ１２０と、情報系ネットワークコントローラ１２２と、ＵＳＢコントローラ１２４と、メモリカードインターフェイス１２６とを含む。
【0048】
プロセッサ１０２は、ストレージ１１０に格納された各種プログラムを読み出して、主メモリ１０６に展開して実行することで、制御対象を制御するための制御演算を実現する。チップセット１０４は、プロセッサ１０２と各コンポーネントとのデータ伝送などを制御する。
【0049】
ストレージ１１０には、基本的な処理を実現するためのシステムプログラム１１２と、制御演算を実現するためのユーザプログラム１１４と、生産ライン３００に含まれる１以上の機器の動作状態を監視するための監視プログラム１１６と、が格納される。
【0050】
制御系ネットワークコントローラ１２０は、制御系ネットワーク４を介した機器とのデータのやり取りを制御する。
【0051】
情報系ネットワークコントローラ１２２は、情報系ネットワーク６を介したＨＭＩ１００などとのデータのやり取りを制御する。
【0052】
ＵＳＢコントローラ１２４は、ＵＳＢ接続を介した外部装置（例えば、サポート装置）とのデータのやり取りを制御する。
【0053】
メモリカードインターフェイス１２６は、メモリカード１２８を着脱可能に構成されており、メモリカード１２８に対してデータを書き込み、メモリカード１２８から各種データ（ユーザプログラムなど）を読み出すことが可能になっている。
【0054】
図３には、プロセッサ１０２がプログラムを実行することで必要な処理が提供される構成例を示したが、これらの提供される処理の一部または全部を、専用のハードウェア回路（例えば、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなど）を用いて実装してもよい。あるいは、制御装置１００の主要部を、汎用的なアーキテクチャに従うハードウェア（例えば、汎用パソコンをベースとした産業用パソコン）を用いて実現してもよい。この場合には、仮想化技術を用いて、用途の異なる複数のＯＳを並列的に実行させるとともに、各ＯＳ上で必要なアプリケーションを実行させるようにしてもよい。
【0055】
＜制御装置の機能構成＞
図４は、本実施の形態に係る制御装置の機能構成例を示すブロック図である。図４に示されるように、制御装置１００は、ＩＯ処理部１０と、制御演算部１１と、解析部１２と、予測部１３と、選択部１４と、決定部１５と、を備える。ＩＯ処理部１０および制御演算部１１は、プロセッサ１０２がユーザプログラム１１４を実行することにより実現される。解析部１２、予測部１３、選択部１４、および決定部１５は、プロセッサ１０２が監視プログラム１１６を実行することにより実現される。
図４は、本実施の形態に係る制御装置の機能構成例を示すブロック図である。図４に示されるように、制御装置１００は、ＩＯ処理部１０と、制御演算部１１と、解析部１２と、予測部１３と、選択部１４と、決定部１５と、を備える。ＩＯ処理部１０および制御演算部１１は、プロセッサ１０２がユーザプログラム１１４を実行することにより実現される。解析部１２、予測部１３、選択部１４、および決定部１５は、プロセッサ１０２が監視プログラム１１６を実行することにより実現される。
【0056】
ＩＯ処理部１０は、収集処理および出力処理を実行する。収集処理は、生産ライン３００に含まれる１以上の機器からデータを収集する処理である。出力処理は、制御演算部１１の処理によって得られるデータを、生産ライン３００に含まれる１以上の機器に出力する処理である。
【0057】
収集処理によって収集されるデータは、生産ライン３００に含まれる１以上の機器の動作に関する複数の説明変数（塗装希釈率，撹拌速度，塗料保管温度，送り速さ（塗装工程），エア圧，室温，吐出量，吹付距離，送り速さ（乾燥工程），乾燥温度））の計測値を示すデータを含む。さらに、収集処理によって収集されるデータは、生産ライン３００によって生産される製品の品質を示す目的変数（塗装膜厚）の計測値を示すデータを含む。データは、変数の計測値と製品個体を識別するワークＩＤとを示す。ワークＩＤは、例えば通し番号である。
【0058】
ＩＯ処理部１０は、生産ライン３００の各工程から最新のデータを一定周期ごとに収集する。生産ライン３００の各工程および工程間において、一定個数の製品が滞留する。そのため、ＩＯ処理部１０は、例えば、ワークＩＤ「２２００」の製品についての説明変数「塗料保管温度」の計測値のデータと、ワークＩＤ「２０００」の製品についての説明変数「送り速さ（塗装工程）」の計測値のデータとを、同一の周期で収集する。ＩＯ処理部１０によって収集されたデータは蓄積される。
【0059】
制御演算部１１は、収集処理によって収集されるデータを用いて、生産ライン３００に含まれる１以上の機器を制御するための演算を行なう。制御演算部１１は、決定部１５から調整量を受けると、選択部１４によって選択された調整対象の説明変数の値を当該調整量だけ変化させるように、当該説明変数に対応する機器の操作量を演算する。演算された操作量が機器に出力されることにより、調整対象の説明変数の値が調整量だけ変化する。
【0060】
解析部１２は、学習フェーズのときにＩＯ処理部１０によって収集されたデータに対して多変量解析を実行する。学習フェーズは、例えば、量産実験の期間、あるいは、量産開始直後の一定期間である。解析部１２は、学習フェーズの間にＩＯ処理部１０によって収集されたデータ群の中から、製品ごとのサンプルデータセットを抽出する。サンプルデータセットは、対応する製品のワークＩＤを示すデータと、複数の説明変数の各々の値を示すデータと、目的変数（塗装膜厚）の値を示すデータとを含む。
【0061】
本実施の形態では、サンプルデータセットは、塗料準備工程３１０から収集される説明変数「塗料希釈率」，「撹拌速度」，「塗料保管温度」、塗装工程３２０から収集される説明変数「送り速さ（塗装工程）」，「エア圧」，「吐出量」，「吹付距離」，「室温」、および検査工程３４０から収集される目的変数「塗装膜厚」の各々の値を示すデータを含む。サンプルデータセットには、乾燥工程３３０から収集される説明変数「送り速さ（乾燥工程）」，「乾燥温度」の各々の値を示すデータが含まれない。
【0062】
解析部１２は、複数の製品に対応する複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行する。具体的には、解析部１２は、以下の手順（１）～（４）に従って、データ処理を実行する。
【0063】
手順（１）：説明変数ごとに、複数のサンプルデータセットによって示される値の平均値を算出する。同様に、目的変数についても、複数のサンプルデータセットによって示される値の平均値を算出する。
【0064】
手順（２）：複数のサンプルデータセットによって示される値の規準化処理を実行する。すなわち、各変数について、複数のサンプルデータセットによって示される値から当該変数の平均値を差し引く。
【0065】
手順（３）：各説明変数について、当該説明変数の規準化処理後の値と目的変数の規準化処理後の値との関係から、比例定数βとＳＮ比ηとを算出する。規準化処理後の説明変数と目的変数とは、ゼロ点比例の関係を有する。ゼロ点比例の関係とは、原点ゼロを通る直線関係を意味する。比例定数βは、当該直線関係の傾きを示す。ＳＮ比ηは、ゼロ点比例の関係に対して、データのばらつきの程度の逆数である。
【0066】
手順（４）：各説明変数について算出した比例定数βおよびＳＢ比ηを用いて、目的変数の値を予測するため予測モデルを決定する。すなわち、上記の式（１）を決定する。
【0067】
予測部１３は、運用フェーズのときにＩＯ処理部１０によって収集されたデータを用いて、製品ごとに目的変数の値を予測する。具体的には、予測部１３は、同一のワークＩＤに対応する説明変数「塗料希釈率」，「撹拌速度」，「塗料保管温度」，「送り速さ（塗装工程）」，「エア圧」，「吐出量」，「吹付距離」，「室温」の計測値を予測モデルに入力することにより、目的変数「塗装膜厚」の予測値を算出する。
【0068】
図５は、予測部によって予測される目的変数の値の推移の一例を示す図である。図５に示されるように、製品ごとに目的変数の値が予測される。予測部１３は、図５に示すような目的変数の予測値の推移を示すグラフをＨＭＩ２００に提供してもよい。
【0069】
選択部１４は、目的変数の予測値が管理範囲から外れたことに応じて、複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択する。管理範囲は、製品に要求される品質に応じて予め定められる。選択部１４は、ある製品に対応する予測値が管理範囲から外れたことに応じて調整対象の説明変数を選択してもよい。あるいは、選択部１４は、連続する所定個数の製品に対応する予測値の平均が管理範囲から外れたことに応じて調整対象の説明変数を選択してもよい。図５に示す例では、選択部１４は、連続する所定個数の製品に対応する予測値の平均が管理範囲から外れたタイミングＴ１において、調整対象の説明変数を選択する。
【0070】
図６は、調整対象の説明変数の選択方法を説明する図である。選択部１４は、各説明変数のＳＮ比ηに基づいて、複数の説明変数を第１グループと第１グループよりも目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割する。例えば、選択部１４は、ＳＮ比ηが大きい上位所定数の説明変数を第１グループとし、残りの説明変数を第２グループとする。あるは、選択部１４は、ＳＮ比ηが閾値よりも大きい説明変数を第１グループとし、ＳＮ比ηが閾値以下の説明変数を第２グループとしてもよい。図６に示す例では、ＳＮ比の大きい上位４つの説明変数「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「撹拌速度」，「塗料保管温度」が第１グループに属する。
【0071】
あるいは、選択部１４は、ＳＮ比ηに加えて比例定数βも考慮して、複数の説明変数を第１グループと第２グループとに分割してもよい。例えば、選択部１４は、ＳＮ比ηに比例定数βの絶対値に応じた係数を乗じた値が大きい上位所定数の説明変数を第１グループとし、残りの説明変数を第２グループとする。あるは、選択部１４は、ＳＮ比ηが第１閾値よりも大きく、かつ、比例定数βの絶対値が第２閾値よりも大きい説明変数を第１グループとし、ＳＮ比ηが閾値以下の説明変数を第２グループとしてもよい。
【0072】
選択部１４は、第１グループに属する各説明変数について、計測値の推移に基づいて、当該説明変数の変動の度合いを計算する。例えば、選択部１４は、計測値と基準値との差分を管理範囲の幅（下限値と上限値との差）で割った値を変動の度合いとして計算する。選択部１４は、算出された変動の度合いに基づいて、調整対象の説明変数を選択する。
【0073】
変動の度合いが大きい説明変数は、目的変数の予測値が管理範囲から外れる原因と考えられる。そのため、選択部１４は、変動の度合いが最も大きい第１説明変数を調整対象の説明変数として選択してもよい。この場合、第１説明変数の値を調整することにより、目的変数の値の変動を直接的に抑えることができる。すなわち、第１説明変数の値を調整する制御は、フィードバック制御に対応する。
【0074】
あるいは、選択部１４は、第１グループに属する説明変数のうち、第１説明変数に対応する工程よりも後の工程に対応する第２説明変数を調整対象の説明変数として選択してもよい。この場合、第１説明変数の値の変動に起因する目的変数の値の変動を、第２説明変数の値を調整することにより打ち消すことができる。すなわち、第２説明変数の値を調整する制御は、フィードフォワード制御に対応する。なお、選択部１４は、第１説明変数に対応する工程よりも後の工程に対応する説明変数のうち、最もＳＮ比ηの大きい第２説明変数を調整対象の説明変数として選択することが好ましい。これにより、目的変数の値の変動を抑制しやすくなる。
【0075】
図６に示す例では、第１グループに属する説明変数「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「撹拌速度」，「塗料保管温度」のうち、説明変数「塗料保管温度」の計測値が変動している。そのため、目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲から外れる原因は、説明変数「塗料保管温度」の変動であると考えられる。従って、選択部１４は、説明変数「塗料保管温度」（第１説明変数）を調整対象の説明変数として選択してもよい。
【0076】
第１説明変数「塗料保管温度」は、塗料準備工程３１０に対応する。第１グループには、塗料準備工程３１０よりも後の塗装工程３２０に対応する説明変数「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」が含まれる。そのため、選択部１４は、説明変数「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」（第２説明変数）のいずれかを調整対象の説明変数として決定してもよい。好ましくは、選択部１４は、説明変数「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」のうちＳＮ比ηの大きい説明変数「送り速さ（塗装工程）」を調整対象の説明変数として選択する。
【0077】
決定部１５は、目的変数の値が管理範囲の中心に近づくように調整対象の説明変数の調整量を決定する。
【0078】
例えば、第１説明変数が調整対象の説明変数として選択された場合、決定部１５は、第１説明変数の基準値から第１説明変数の計測値を差し引いた量を第１説明変数の調整量として決定する。基準値は、例えば規格の中心である。これにより、制御演算部１１は、第１説明変数の値が規格中心に近づくように、生産ライン３００に含まれる１以上の機器の操作量を演算する。演算された操作量が機器に出力されることにより、第１説明変数の値が規格中心に近づき、目的変数の値が管理範囲の中心に近づく。
【0079】
第２説明変数が調整対象の説明変数として選択された場合、決定部１５は、目的変数の予測値から基準値を差し引いた値と、上記の式（１）における第２説明変数の係数とに基づいて、第２説明変数の調整量を決定する。第２説明変数の調整量の具体的な決定方法については後述する。
【0080】
＜制御装置の処理の流れ＞
（学習フェーズ）
図７は、学習フェーズにおける制御装置の処理の流れを示すフローチャートである。まず、プロセッサ１０２は、製品ごとのサンプルデータセットを取得する（ステップＳ１）。次に、プロセッサ１０２は、複数のサンプルデータセットに対してＴ法多変量解析を実行する（ステップＳ２）。プロセッサ１０２は、ステップＳ２の実行により得られた、各説明変数の比例定数βおよびＳＮ比ηに基づいて、式（１）によって示される予測モデルを生成する（ステップＳ３）。ステップＳ３の後、処理は終了する。
（学習フェーズ）
図７は、学習フェーズにおける制御装置の処理の流れを示すフローチャートである。まず、プロセッサ１０２は、製品ごとのサンプルデータセットを取得する（ステップＳ１）。次に、プロセッサ１０２は、複数のサンプルデータセットに対してＴ法多変量解析を実行する（ステップＳ２）。プロセッサ１０２は、ステップＳ２の実行により得られた、各説明変数の比例定数βおよびＳＮ比ηに基づいて、式（１）によって示される予測モデルを生成する（ステップＳ３）。ステップＳ３の後、処理は終了する。
【0081】
（運用フェーズ）
制御装置１００は、運用フェーズにおいて、以下の第１～第３の処理のいずれかを実行する。
制御装置１００は、運用フェーズにおいて、以下の第１～第３の処理のいずれかを実行する。
【0082】
《第１の処理》
図８は、運用フェーズにおける制御装置の第１の処理の流れを示すフローチャートである。まず、プロセッサ１０２は、製品ごとの複数の説明変数の計測値を取得する（ステップＳ１１）。次に、プロセッサ１０２は、複数の説明変数の計測値を予測モデルに入力することにより、目的変数の値を予測する（ステップＳ１２）。
図８は、運用フェーズにおける制御装置の第１の処理の流れを示すフローチャートである。まず、プロセッサ１０２は、製品ごとの複数の説明変数の計測値を取得する（ステップＳ１１）。次に、プロセッサ１０２は、複数の説明変数の計測値を予測モデルに入力することにより、目的変数の値を予測する（ステップＳ１２）。
【0083】
プロセッサ１０２は、目的変数の予測値が管理範囲外であるか否かを判断する（ステップＳ１３）。目的変数の予測値が管理範囲から外れていない場合（ステップＳ１３でＮＯ）、処理はステップＳ１１に戻る。
【0084】
目的変数の予測値が管理範囲から外れている場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、プロセッサ１０２は、ＳＮ比ηが相対的に大きい第１グループに属する各説明変数の変動の度合いを計算する（ステップＳ１４）。プロセッサ１０２は、変動の度合いが最も大きい第１説明変数を調整対象の説明変数として選択し、第１説明変数の調整量を決定する（ステップＳ１５）。具体的には、プロセッサ１０２は、第１説明変数の基準値から第１説明変数の計測値を差し引いた量を調整量として決定する。次に、プロセッサ１０２は、第１説明変数の値を調整量だけ変化させるように生産ライン３００を制御する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６は、フィードバック制御に対応する。ステップＳ１６の後、処理は終了する。なお、ステップＳ１６の制御は、少なくとも、当該制御が実行開始されたときに第１説明変数に対応する工程に投入された最新の製品についての目的変数の値が予測されるまで継続される。
【0085】
《第２の処理》
図９は、運用フェーズにおける制御装置の第２の処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すフローチャートは、図８に示すフローチャートと比較して、ステップＳ１７～Ｓ１９を含む点で相違する。
図９は、運用フェーズにおける制御装置の第２の処理の流れを示すフローチャートである。図９に示すフローチャートは、図８に示すフローチャートと比較して、ステップＳ１７～Ｓ１９を含む点で相違する。
【0086】
図９に示されるように、ステップＳ１４の後、プロセッサ１０２は、フィードフォワード制御が可能か否かを判断する（ステップＳ１７）。具体的には、プロセッサ１０２は、第１グループの中に、第１説明変数に対応する工程よりも後の工程に対応する第２説明変数が存在することに応じて、フィードフォワード制御が可能であると判断する。
【0087】
フィードフォワード制御が可能ではない場合（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ１５，Ｓ１６が実行される。
【0088】
フィードフォワード制御が可能である場合（ステップＳ１７でＹＥＳ）、プロセッサ１０２は、第２説明変数を調整対象の説明変数として選択し、第２説明変数の調整量を決定する（ステップＳ１８）。次に、プロセッサ１０２は、第２説明変数の値を調整量だけ変化させるように生産ライン３００に含まれる機器を制御する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９は、フィードフォワード制御に対応する。
【0089】
ステップＳ１６，Ｓ１９の後、処理は終了する。なお、ステップＳ１６，Ｓ１９の制御は、少なくとも、当該制御が実行開始されたときに第１説明変数に対応する工程に投入された最新の製品についての目的変数の値が予測されるまで継続される。
【0090】
《第３の処理》
図１０は、運用フェーズにおける制御装置の第３の処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、図９に示すフローチャートと比較して、ステップＳ１７がステップＳ１４の後ではなくステップＳ１６の後に実行される点で相違する。すなわち、図１０に示すフローチャートでは、第１説明変数は必ず調整対象として選択され、フィードフォワード制御が可能である場合に第２説明変数も調整対象として選択される。そのため、フィードバック制御およびフィードフォワード制御の両方が実行される。
図１０は、運用フェーズにおける制御装置の第３の処理の流れを示すフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、図９に示すフローチャートと比較して、ステップＳ１７がステップＳ１４の後ではなくステップＳ１６の後に実行される点で相違する。すなわち、図１０に示すフローチャートでは、第１説明変数は必ず調整対象として選択され、フィードフォワード制御が可能である場合に第２説明変数も調整対象として選択される。そのため、フィードバック制御およびフィードフォワード制御の両方が実行される。
【0091】
＜フィードバック制御の例＞
図１１は、図８に示すフローチャートに従ってフィードバック制御が実行されるときの例を示す図である。図１１に示す例では、塗装工程３２０においてワークＩＤ「２２００」の製品に対する塗装が完了した第１タイミングにおいて、塗料準備工程３１０においてワークＩＤ「２４００」の製品に対する塗料の準備が完了し、検査工程３４０においてワークＩＤ「２０００」の製品に対する検査が完了している。すなわち、塗料準備工程３１０から塗装工程３２０において、ワークＩＤ「２２０１」～「２４００」の製品が滞留しており、塗装工程３２０から検査工程３４０において、ワークＩＤ「２００１」～「２２００」の製品が滞留している。また、第１グループに属する説明変数として、「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「撹拌速度」，「塗料保管温度」が存在し、これらの説明変数のＳＮ比ηが図６で表されるものとする。なお、これらの条件は、図１２～図１６を参照して後述する例においても同様である。
図１１は、図８に示すフローチャートに従ってフィードバック制御が実行されるときの例を示す図である。図１１に示す例では、塗装工程３２０においてワークＩＤ「２２００」の製品に対する塗装が完了した第１タイミングにおいて、塗料準備工程３１０においてワークＩＤ「２４００」の製品に対する塗料の準備が完了し、検査工程３４０においてワークＩＤ「２０００」の製品に対する検査が完了している。すなわち、塗料準備工程３１０から塗装工程３２０において、ワークＩＤ「２２０１」～「２４００」の製品が滞留しており、塗装工程３２０から検査工程３４０において、ワークＩＤ「２００１」～「２２００」の製品が滞留している。また、第１グループに属する説明変数として、「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「撹拌速度」，「塗料保管温度」が存在し、これらの説明変数のＳＮ比ηが図６で表されるものとする。なお、これらの条件は、図１２～図１６を参照して後述する例においても同様である。
【0092】
ワークＩＤ「２２００」の製品に対する塗装が完了したタイミングにおいて、当該製品に対応する説明変数「塗料希釈率」，「撹拌スピード」，「塗料保管温度」，「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「エア圧」，「吐出量」，「室温」の全ての計測値が取得される。そのため、第１タイミングにおいて、ワークＩＤ「２２００」の製品について、目的変数「塗装膜厚」の値が予測される（ステップＳ１２ａ）。
【0093】
目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲から外れていることに応じて、第１グループに属する説明変数の計測値の変動の度合いが計算される。図１１に示す例では、説明変数「塗料保管温度」の計測値の変動の度合いが最も大きい。そのため、第１説明変数「塗料保管温度」が調整対象として選択され、調整量が決定される（ステップＳ１５ａ）。その後、第１説明変数「塗料保管温度」の値を調整量だけ変化させるように塗料保管器３１３が制御される（ステップＳ１６ａ）。調整量は、説明変数「塗料保管温度」の基準値（規格中心）から計測値を差し引いた量である。そのため、ワークＩＤ「２４０１」より後の製品について、説明変数「塗料保管温度」の値が規格中心に近づく。これにより、ワークＩＤ「２４０１」より後の製品について、目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲内に収まる。
【0094】
＜フィードフォワード制御の第１の例＞
図１２は、図９に示すフローチャートに従ってフィードバック制御が実行されるときの第１の例の第１タイミングを示す図である。図１２に示す例においても、ワークＩＤ「２２００」の製品に対する塗装が完了した第１タイミングにおいて、当該製品に対応する説明変数「塗料希釈率」，「撹拌スピード」，「塗料保管温度」，「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「エア圧」，「吐出量」，「室温」の全ての計測値が取得される。そのため、このタイミングにおいて、ワークＩＤ「２２００」の製品について、目的変数「塗装膜厚」の値が予測される（ステップＳ１２ｂ）。
図１２は、図９に示すフローチャートに従ってフィードバック制御が実行されるときの第１の例の第１タイミングを示す図である。図１２に示す例においても、ワークＩＤ「２２００」の製品に対する塗装が完了した第１タイミングにおいて、当該製品に対応する説明変数「塗料希釈率」，「撹拌スピード」，「塗料保管温度」，「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「エア圧」，「吐出量」，「室温」の全ての計測値が取得される。そのため、このタイミングにおいて、ワークＩＤ「２２００」の製品について、目的変数「塗装膜厚」の値が予測される（ステップＳ１２ｂ）。
【0095】
そして、目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲から外れていることに応じて、第１グループに属する説明変数の計測値の変動の度合いが計算され、当該度合いの最も大きい第１説明変数として説明変数「塗料保管温度」が特定される（ステップＳ１４ｂ）。ただし、第１グループの中に、第１説明変数「塗料保管温度」に対応する塗料準備工程３１０よりも後の塗装工程３２０に対応する第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」が存在する。説明変数「送り速さ（塗装工程）」のＳＮ比ηは、説明変数「吹付距離」のＳＮ比ηよりも大きい。そのため、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」が調整対象として選択され、調整量が決定される。
【0096】
予測モデルを示す上記の式（１）は、各説明変数の変動量と目的変数の変動量との関係を表している。そのため、図１２に示す例では、プロセッサ１０２は、上記の式（１）から、調整対象の説明変数「送り速さ（塗装工程）」の係数Ｋｊを抽出する。当該係数Ｋｊは、以下の式（２）で表される。
【0097】
【数2】
【0098】
調整量は、目的変数「塗装膜厚」の値を管理範囲の中心に近づけるために決定される。そのため、プロセッサ１０２は、目的変数「塗装膜厚」の予測値から目的変数「塗装膜厚」の管理範囲の中心を差し引いた値を調整対象の第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の係数Ｋｊで割った商を第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の調整量として決定する。例えば、目的変数「塗装膜厚」の予測値から目的変数「塗装膜厚」の管理範囲の中心を差し引いた値が０．０１７μｍであり、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の係数Ｋｊが－０．８１μｍ／（ｍ／ｓ）である場合、調整量として－０．００９ｍ／ｓが決定される。
【0099】
その後、ワークＩＤ「２２０１」以降の製品について、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値を調整量だけ変化させるように、ベルトコンベア３２２が制御される（ステップＳ１９ｂ）。これにより、第１説明変数「塗料保管温度」の変動に起因する目的変数「塗装膜厚」の変動は、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値を調整によって打ち消される。その結果、ワークＩＤ「２２０１」以降の製品について、目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲内に収まる。
【0100】
図１３は、図９に示すフローチャートに従ってフィードバック制御が実行されるときの第１の例の第２タイミングを示す図である。第２タイミングは、塗装工程３２０においてワークＩＤ「２４００」の製品に対する塗装が完了したタイミングである。
【0101】
上述したように、ワークＩＤ「２２０１」以降の製品について、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値が調整量だけ調整されることにより、目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲内に収まる。しかしながら、目的変数「塗装膜厚」の変動の直接的な原因である第１説明変数「塗料保管温度」が変動量の度合いが増大し続けると、目的変数「塗装膜厚」も再度変動する。
【0102】
図１３に示す例では、ワークＩＤ「２４００」の製品について予測された目的変数「塗装膜厚」の値が管理範囲から外れている（ステップＳ１２ｃ）。そして、再度、第１説明変数として説明変数「塗料保管温度」が特定され（ステップＳ１４ｃ）、第１説明変数「塗料保管温度」に対応する塗料準備工程３１０よりも後の塗装工程３２０に対応する第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」が調整対象として選択される。目的変数「塗装膜厚」の予測値から目的変数「塗装膜厚」の管理範囲の中心を差し引いた値が０．０１７μｍであり、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の係数Ｋｊが－１．８１μｍ／（ｍ／ｓ）である場合、更なる調整量として－０．００９ｍ／ｓが決定される。
【0103】
その後、ワークＩＤ「２４０１」以降の製品について、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値を更に調整量だけ変化させるように、ベルトコンベア３２２が制御される（ステップＳ１９ｃ）。その結果、ワークＩＤ「２４０１」以降の製品について、目的変数「塗装膜厚」の値が管理範囲内に収まる。
【0104】
＜フィードフォワード制御の第２の例＞
上記フィードフォワード制御の第１の例では、目的変数「塗装膜厚」の予測値から目的変数「塗装膜厚」の管理範囲の中心を差し引いた値を調整対象の第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の係数Ｋｊで割った商が調整量として決定される。これにより、目的変数「塗装膜厚」の値が管理範囲内に収まる。しかしながら、目的変数「塗装膜厚」の変動の直接的な原因である第１説明変数「塗料保管温度」が変動量の度合いが増大し続けると、目的変数「塗装膜厚」も再度変動する。第２の例では、第１説明変数「塗料保管温度」の変動を考慮して調整量が決定される。これにより、第１説明変数「塗料保管温度」が変動量の度合いが増大し続けたとしても、目的変数「塗装膜厚」の値が安定する。
上記フィードフォワード制御の第１の例では、目的変数「塗装膜厚」の予測値から目的変数「塗装膜厚」の管理範囲の中心を差し引いた値を調整対象の第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の係数Ｋｊで割った商が調整量として決定される。これにより、目的変数「塗装膜厚」の値が管理範囲内に収まる。しかしながら、目的変数「塗装膜厚」の変動の直接的な原因である第１説明変数「塗料保管温度」が変動量の度合いが増大し続けると、目的変数「塗装膜厚」も再度変動する。第２の例では、第１説明変数「塗料保管温度」の変動を考慮して調整量が決定される。これにより、第１説明変数「塗料保管温度」が変動量の度合いが増大し続けたとしても、目的変数「塗装膜厚」の値が安定する。
【0105】
図１４は、図９に示すフローチャートに従ってフィードバック制御が実行されるときの第２の例の第１タイミングを示す図である。図１２と同様に、ワークＩＤ「２２００」の製品についての目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲から外れていることに応じて、説明変数「送り速さ（塗装工程）」が調整対象として選択され、調整量が決定される。
【0106】
第２の例において、プロセッサ１０２は、目的変数「塗装膜厚」の予測値から目的変数「塗装膜厚」の管理範囲の中心を差し引いた値を調整対象の第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の係数Ｋｊで割った商を第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の初期調整量として決定する。
【0107】
さらに、プロセッサ１０２は、第１説明変数「塗料保管温度」に対応する塗料準備工程３１０から第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」に対応する塗装工程３２０までの間に滞留している製品についての第１説明変数「塗料保管温度」の変動の傾向に基づいて、製品ごとに調整量を補正する。
【0108】
プロセッサ１０２は、目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲を外れた製品についての、第１説明変数「塗料保管温度」の計測値の規格中心からの変動量（以下、「第１変動量」と称する。）を計算する。さらに、プロセッサ１０２は、塗料準備工程３１０から収集された最新の製品についての第１説明変数「塗料保管温度」の計測値の規格中心からの変動量（以下、「第２変動量」と称する。）を計算する。図１４に示す例では、プロセッサ１０２は、第１変動量「０．７℃」および第２変動量「１．４℃」を算出する。
【0109】
第１変動量に起因する目的変数「塗装膜厚」の予測値の変動は、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値を上記の初期調整量だけ調整することにより打ち消される。しかしながら、塗料準備工程３１０から塗装工程３２０までの間に滞留している製品について、第１説明変数「塗料保管温度」がさらに変動している。従って、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値を初期調整量だけ調整するだけでは、こられの滞留している製品について、目的変数「塗装膜厚」の変動を抑えることができない。そのため、プロセッサ１０２は、こられの滞留している製品について、第２変動量と第１変動量の差分に応じて製品ごとに調整量を補正する。
【0110】
プロセッサ１０２は、以下の式（３）に従って、製品ごとの補正量を算出する。
補正量＝｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期調整量／滞留製品個数 ・・式（３）
式（３）において、滞留製品個数は、塗料準備工程３１０から塗装工程３２０までの間に滞留している製品の個数である。滞留製品個数は、塗料準備工程３１０から収集された最新の計測値に対応するワークＩＤと、塗装工程３２０から収集された最新の計測値に対応するワークＩＤとの差から計算される。プロセッサ１０２は、製品ごとに算出された補正量を初期調整量に加算し続けることにより、調整量を決定する。
補正量＝｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期調整量／滞留製品個数 ・・式（３）
式（３）において、滞留製品個数は、塗料準備工程３１０から塗装工程３２０までの間に滞留している製品の個数である。滞留製品個数は、塗料準備工程３１０から収集された最新の計測値に対応するワークＩＤと、塗装工程３２０から収集された最新の計測値に対応するワークＩＤとの差から計算される。プロセッサ１０２は、製品ごとに算出された補正量を初期調整量に加算し続けることにより、調整量を決定する。
【0111】
初期調整量が０．００９ｍ／ｓであり、滞留製品個数が２００個である場合、プロセッサ１０２は、
｛（１．４－０．７）／０．７｝×０．００９／２００＝０．００００４５（ｍ／ｓ）
を補正量として決定する。
｛（１．４－０．７）／０．７｝×０．００９／２００＝０．００００４５（ｍ／ｓ）
を補正量として決定する。
【0112】
これにより、図１４に示されるように、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値は、ワークＩＤ「２２０１」の製品において初期調整量だけ調整された後、ワークＩＤ「２２０１＋α」の製品において（初期調整量＋α×補正量）だけ調整される（ステップＳ１９ｄ）。その結果、第１説明変数「塗料保管温度」の計測値が変動し続けているにもかかわらず、目的変数「塗装膜厚」の予測値は、管理範囲内において安定する。
【0113】
＜フィードバック制御およびフィードフォワード制御を実行する例＞
図１５は、図１０に示すフローチャートに従ってフィードバック制御およびフィードフォワード制御が実行されるときの例の第１タイミングを示す図である。図１５に示す例においても、ワークＩＤ「２２００」の製品に対する塗装が完了した第１タイミングにおいて、当該製品に対応する説明変数「塗料希釈率」，「撹拌スピード」，「塗料保管温度」，「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「エア圧」，「吐出量」，「室温」の全ての計測値が取得済みとなる（ステップＳ１２ｅ）。
図１５は、図１０に示すフローチャートに従ってフィードバック制御およびフィードフォワード制御が実行されるときの例の第１タイミングを示す図である。図１５に示す例においても、ワークＩＤ「２２００」の製品に対する塗装が完了した第１タイミングにおいて、当該製品に対応する説明変数「塗料希釈率」，「撹拌スピード」，「塗料保管温度」，「送り速さ（塗装工程）」，「吹付距離」，「エア圧」，「吐出量」，「室温」の全ての計測値が取得済みとなる（ステップＳ１２ｅ）。
【0114】
そして、目的変数「塗装膜厚」の予測値が管理範囲から外れていることに応じて、第１グループに属する説明変数の計測値の変動の度合いが計算され（ステップＳ１４ｅ）、変動の度合いが最も大きい第１説明変数「塗料保管温度」が調整対象として選択される。その後、第１説明変数「塗料保管温度」の値を調整量だけ変化させるように塗料保管器３１３が制御される（ステップＳ１６ｅ）。調整量は、説明変数「塗料保管温度」の基準値（規格中心）から計測値を差し引いた量である。
【0115】
さらに、第１説明変数「塗料保管温度」に対応する塗料準備工程３１０よりも後の塗装工程３２０に対応する第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」が調整対象として選択され、調整量が決定される。その後、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値を調整量だけ変化させるように塗装工程３２０に含まれる機器が制御される（ステップＳ１９ｅ）。調整量は、例えば、上記の＜フィードフォワード制御の第２の例＞において記載した方法に従って決定される。
【0116】
図１６は、図１０に示すフローチャートに従ってフィードバック制御およびフィードフォワード制御が実行されるときの例の第２タイミングを示す図である。図１５を参照して説明したように、第１タイミングにおいて、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値を調整量だけ変化させるようにベルトコンベア３２２が制御される。これにより、図１６に示されるように、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値は、ワークＩＤ「２２０１」の製品において初期調整量だけ調整された後、ワークＩＤ「２２０１＋α」の製品において（初期調整量＋α×補正量）だけ調整される。その結果、ワークＩＤ「２２０１」以降の製品について、目的変数「塗装膜厚」の予測値は、管理範囲内において安定する。
【0117】
また、第１タイミングにおいて、第１説明変数「塗料保管温度」の値を調整量だけ変化させるように塗料保管器３１３が制御される。これにより、ワークＩＤ「２４０１」より後の製品について、目的変数「塗装膜厚」の値が管理範囲内に収まる。したがって、ワークＩＤ「２４０１」より後の製品について、第１説明変数「塗料保管温度」の変動に起因する目的変数「塗装膜厚」の予測値の変動がなくなる。そのため、プロセッサ１０２は、は、ワークＩＤ「２４０１」より後の製品について、第２説明変数「送り速さ（塗装工程）」の値の調整を停止する。
【0118】
§３ 付記
以上のように、本実施の形態は以下のような開示を含む。
以上のように、本実施の形態は以下のような開示を含む。
【0119】
（構成１）
複数の工程（３１０，３２０，３３０，３４０）を含む生産ライン（３００）を制御する制御装置（１００）であって、
前記生産ライン（３００）の動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ライン（３００）によって生産される製品（４００）の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得する取得部（１２，１０２）を備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御装置（１００）は、さらに、
前記生産ライン（３００）から前記複数の説明変数の計測値を収集する収集部（１０，１０２）と、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算する予測部（１３，１０２）と、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択する選択部（１４，１０２）と、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定する決定部（１５，１０２）と、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御する制御部（１１，１０２）と、を備え、
前記選択部（１４，１０２）は、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択する、制御装置（１００）。
複数の工程（３１０，３２０，３３０，３４０）を含む生産ライン（３００）を制御する制御装置（１００）であって、
前記生産ライン（３００）の動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ライン（３００）によって生産される製品（４００）の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得する取得部（１２，１０２）を備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御装置（１００）は、さらに、
前記生産ライン（３００）から前記複数の説明変数の計測値を収集する収集部（１０，１０２）と、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算する予測部（１３，１０２）と、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択する選択部（１４，１０２）と、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定する決定部（１５，１０２）と、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御する制御部（１１，１０２）と、を備え、
前記選択部（１４，１０２）は、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択する、制御装置（１００）。
【0120】
（構成２）
前記選択部（１４，１０２）は、
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、構成１に記載の制御装置（１００）。
前記選択部（１４，１０２）は、
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、構成１に記載の制御装置（１００）。
【0121】
（構成３）
前記決定部（１５，１０２）は、
前記第１説明変数の基準値から前記第１説明変数の前記計測値を差し引いた量を前記第１説明変数の前記調整量として決定する、構成２に記載の制御装置（１００）。
前記決定部（１５，１０２）は、
前記第１説明変数の基準値から前記第１説明変数の前記計測値を差し引いた量を前記第１説明変数の前記調整量として決定する、構成２に記載の制御装置（１００）。
【0122】
（構成４）
前記選択部（１４，１０２）は、
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記第１グループに属する説明変数のうち、前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数に対応する第１工程（３１０）よりも後の第２工程（３２０）に対応する第２説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、構成１に記載の制御装置（１００）。
前記選択部（１４，１０２）は、
前記第１グループに属する各説明変数について、当該説明変数の変動の度合いを計算し、
前記第１グループに属する説明変数のうち、前記変動の度合いの最も大きい第１説明変数に対応する第１工程（３１０）よりも後の第２工程（３２０）に対応する第２説明変数を前記調整対象の説明変数として選択する、構成１に記載の制御装置（１００）。
【0123】
（構成５）
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々の前記計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて前記予測値を予測し、
前記決定部（１５，１０２）は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量として決定する、構成４に記載の制御装置（１００）。
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々の前記計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて前記予測値を予測し、
前記決定部（１５，１０２）は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量として決定する、構成４に記載の制御装置（１００）。
【0124】
（構成６）
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々の前記計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて前記予測値を予測し、
前記決定部（１５，１０２）は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量の初期値として決定し、
前記第１工程（３１０）から前記第２工程（３２０）までの間で滞留している前記製品についての前記第１説明変数の変動の傾向に基づいて、補正量を計算し、
前記製品（４００）ごとに前記調整量を前記補正量だけ補正する、構成４に記載の制御装置（１００）。
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々の前記計測値に当該説明変数に対応する係数を乗じた値の和を用いて前記予測値を予測し、
前記決定部（１５，１０２）は、
前記予測値から前記目的変数の基準値を差し引いた値を前記第２説明変数に対応する前記係数で割った商を前記第２説明変数の前記調整量の初期値として決定し、
前記第１工程（３１０）から前記第２工程（３２０）までの間で滞留している前記製品についての前記第１説明変数の変動の傾向に基づいて、補正量を計算し、
前記製品（４００）ごとに前記調整量を前記補正量だけ補正する、構成４に記載の制御装置（１００）。
【0125】
（構成７）
前記決定部（１５，１０２）は、前記予測値が予測された製品についての前記第１説明変数の前記計測値から前記第１説明変数の基準値を差し引いた第１変動量と、最新の製品についての前記第１説明変数の前記計測値から前記第１説明変数の基準値を差し引いた第２変動量と、前記初期値と、前記第１工程から前記第２工程までの間で滞留している前記製品の個数とを、
｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期値／個数
に代入することにより、前記補正量を計算する、構成６に記載の制御装置（１００）。
前記決定部（１５，１０２）は、前記予測値が予測された製品についての前記第１説明変数の前記計測値から前記第１説明変数の基準値を差し引いた第１変動量と、最新の製品についての前記第１説明変数の前記計測値から前記第１説明変数の基準値を差し引いた第２変動量と、前記初期値と、前記第１工程から前記第２工程までの間で滞留している前記製品の個数とを、
｛（第２変動量－第１変動量）／第１変動量｝×初期値／個数
に代入することにより、前記補正量を計算する、構成６に記載の制御装置（１００）。
【0126】
（構成８）
複数の工程（３１０，３２０，３３０，３４０）を含む生産ライン（３００）を制御する制御方法であって、
前記生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得するステップを備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御方法は、さらに、
前記生産ラインから前記複数の説明変数の計測値を収集するステップと、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算するステップと、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップと、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定するステップと、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御するステップと、を備え、
前記選択するステップは、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択するステップを含む、制御方法。
複数の工程（３１０，３２０，３３０，３４０）を含む生産ライン（３００）を制御する制御方法であって、
前記生産ラインの動作に関する複数の説明変数の値と前記生産ラインによって生産される製品の品質に関する目的変数の値とを示す複数のサンプルデータセットに対してＴ法のデータ処理を実行することにより得られる予測モデルを取得するステップを備え、
前記予測モデルは、前記複数の説明変数の各々について、前記目的変数の値の予測精度を表すＳＮ比を含み、
前記制御方法は、さらに、
前記生産ラインから前記複数の説明変数の計測値を収集するステップと、
製品ごとに、前記複数の説明変数の前記計測値を前記予測モデルに入力することにより前記目的変数の予測値を計算するステップと、
前記予測値が管理範囲から外れたことに応じて、前記複数の説明変数の中から調整対象の説明変数を選択するステップと、
前記目的変数の値が前記管理範囲の中心に近づくように前記調整対象の説明変数の調整量を決定するステップと、
前記調整対象の説明変数の値を前記調整量だけ変化させるように前記生産ラインを制御するステップと、を備え、
前記選択するステップは、前記ＳＮ比に基づいて、前記複数の説明変数を第１グループと前記第１グループよりも前記目的変数への影響度の小さい第２グループとに分割し、前記第１グループに属する説明変数の中から前記調整対象の説明変数を選択するステップを含む、制御方法。
【0127】
（構成９）
構成８に記載の制御方法をコンピュータに実行させるプログラム（１１４，１１６）。
構成８に記載の制御方法をコンピュータに実行させるプログラム（１１４，１１６）。
【0128】
本発明の実施の形態について説明したが、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0129】
１ システム、４ 制御系ネットワーク、６ 情報系ネットワーク、１０ ＩＯ処理部、１１ 制御演算部、１２ 解析部、１３ 予測部、１４ 選択部、１５ 決定部、１００ 制御装置、１０２ プロセッサ、１０４ チップセット、１０６ 主メモリ、１１０ ストレージ、１１２ システムプログラム、１１４ ユーザプログラム、１１６ 監視プログラム、１２０ 制御系ネットワークコントローラ、１２２ 情報系ネットワークコントローラ、１２４ ＵＳＢコントローラ、１２６ メモリカードインターフェイス、１２８ メモリカード、３００ 生産ライン、３１０ 塗料準備工程、３１１ 原料投入機、３１２ 攪拌機、３１３ 塗料保管器、３２０ 塗装工程、３２１ 塗布装置、３２２，３３２ ベルトコンベア、３３０ 乾燥工程、３３１ 乾燥機、３４０ 検査工程、４００ 金属プレート。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】