特開 2024-153479 プロセス制御システムおよび方法

(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】P2024153479

(43)【公開日】2024-10-29

(54)【発明の名称】プロセス制御システムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G05B 17/02 20060101AFI20241022BHJP

【ＦＩ】

G05B17/02

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023067400

(22)【出願日】2023-04-17

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000279

【氏名又は名称】弁理士法人ウィルフォート国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】河野 洋平

(72)【発明者】

【氏名】石飛 太一

【テーマコード（参考）】

5H004

【Ｆターム（参考）】

5H004GA30

5H004GB02

5H004KB01

5H004KC02

5H004KC10

5H004KC28

5H004KD62

(57)【要約】

【課題】対象のプロセスに適した運転条件を効率的に得ることができるプロセス制御システムを提供すること。
【解決手段】コンピュータによって対象のプロセスを制御するプロセス制御システム１は、プロセスへの操作量から制御量を予測するプロセスモデルを記憶するプロセスモデル記憶部１５と、プロセスの製造実績データを記憶する製造実績データ記憶部２１と、プロセスモデル記憶部から取得されたプロセスモデルを用いて、対象のプロセスのシミュレーションを行うプロセスシミュレーション部１３と、対象のプロセスと所定範囲内で類似する他のプロセスにおける製造実績データを製造実績データ記憶部から抽出し、抽出された製造実績データに基づいて、対象のプロセスが持つ運転制約を満たす運転条件を探索する運転条件探索部１４とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータによって対象のプロセスを制御するプロセス制御システムであって、
プロセスへの操作量から制御量を予測するプロセスモデルを記憶するプロセスモデル記憶部と、
プロセスの製造実績データを記憶する製造実績データ記憶部と、
前記プロセスモデル記憶部から取得された前記プロセスモデルを用いて、対象のプロセスのシミュレーションを行うプロセスシミュレーション部と、
前記対象のプロセスと所定範囲内で類似する他のプロセスにおける製造実績データを前記製造実績データ記憶部から抽出し、前記抽出された製造実績データに基づいて、前記対象のプロセスが持つ運転制約を満たす運転条件を探索する運転条件探索部と、
を備えるプロセス制御システム。

【請求項2】

前記プロセスモデル記憶部は、製造対象の品種と製造に使用する機器の種類とに応じてあらかじめ計算されたプロセスモデルを記憶する
請求項１に記載のプロセス制御システム。

【請求項3】

さらに、プロセスの制御則を記憶する制御則記憶部を備えており、
前記プロセスシミュレーション部は、前記プロセスモデル記憶部から取得されたプロセスモデルと前記制御則記憶部から取得された制御則とを用いた閉ループシミュレーションを実行し、
前記運転条件探索部は、前記閉ループシミュレーションの結果に基づいて、前記運転条件を探索する
請求項２に記載のプロセス制御システム。

【請求項4】

前記運転条件探索部は、さらに、プラントに設定された所定の評価指標に基づいて、前記運転条件を探索する
請求項３に記載のプロセス制御システム。

【請求項5】

前記運転条件探索部は、前記プロセスモデルを用いて対象のプロセスの状態の時間変化を算出し、前記算出された状態の時間変化と所定範囲内で類似する状態の時間変化を持つ他のプロセスの製造実績データを抽出する
請求項１に記載のプロセス制御システム。

【請求項6】

前記運転条件探索部は、前記状態の時間変化として、実測データを用いずに、プロセス内部の状態の時間変化を算出する
請求項５に記載のプロセス制御システム。

【請求項7】

前記プロセスモデル記憶部は、製造対象の品種と製造に使用する機器の種類とに応じてあらかじめ計算されたプロセスモデルを記憶し、
前記製造実績データ記憶部は、前記製造対象の品種と前記製造に使用する機器の種類とに応じて記憶し、
前記運転条件探索部は、対象のプロセスモデルと動特性が所定範囲内で近い他のプロセスモデルに関する品種および機種を特定し、特定された品種および機種に対応する製造実績データを前記製造実績データ記憶部から抽出する
請求項１に記載のプロセス制御システム。

【請求項8】

前記運転条件探索部は、前記対象のプロセスが持つ運転制約を満たす運転条件の候補を区分線形関数で近似し、前記区分線形関数のパラメータを用いて、運転条件を探索する際に用いる制約条件および目的関数を定義する
請求項１に記載のプロセス制御システム。

【請求項9】

前記運転制約は、前記対象のプロセスについて実測された状態と、前記対象のプロセスモデルを用いて算出される内部状態とに基づいて設定される
請求項１に記載のプロセス制御システム。

【請求項10】

前記プロセスは、バッチプロセスである
請求項１－９のいずれか一項に記載のプロセス制御システム。

【請求項11】

コンピュータによって対象のプロセスを制御するプロセス制御方法であって、
プロセスへの操作量から制御量を予測するプロセスモデルをプロセスモデル記憶部へ記憶し、
プロセスの製造実績データを製造実績データ記憶部へ記憶し、
前記プロセスモデル記憶部から取得された前記プロセスモデルを用いて、対象のプロセスのシミュレーションを実行し、
前記対象のプロセスと所定範囲内で類似する他のプロセスにおける製造実績データを前記製造実績データ記憶部から抽出し、前記抽出された製造実績データに基づいて、前記対象のプロセスが持つ運転制約を満たす運転条件を探索する
プロセス制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、プロセス制御システムおよび方法に関する。

【背景技術】

【0002】

石油化学プラントなどのプロセス運転の現場では、試運転の実績や過去の運転実績などから、所望の品質および収率を実現するのに最適なプロセスの運転条件（温度の時間プロファイルなど）を求めておき、運転時には、その運転条件を再現するために、バルブ等の制御機器を操作する。通常、このような制御は、プロセスの物質収支およびエネルギー収支を表すプロセスモデルを用いて、プロセスの状態（温度、物質濃度など）を推定したり予測したりし、その結果に基づき操作量を決定するという枠組み（モデルベースト制御）で行われる。

【0003】

プロセスの物質収支やエネルギー収支は、プロセスの運転毎に異なり得る。この原因として、例えば、製造品種の違いによる反応熱の差異、バルブ等の制御機器の特性の違いや経年劣化、入力されない外部環境状態などの、様々な外乱が運転毎に異なることにより、同じ運転条件を達成するための運転方法が、毎回異なるためである。

【0004】

こうした違いは、製造単位（バッチ）毎に異なる機器で異なる品種を製造し得るバッチプロセスにおいてよく生じる。このため、バッチプロセスの制御では、機器の種類や品種に応じてプロセスモデルのパラメータを変更し、制御に用いている。

【0005】

しかしながら、バッチプロセスの制御では、機種や品種によってはそもそもプロセスの運転条件が定まっておらず、モデルベースト制御の枠組みを適用できない場合がある。例えば、制御対象とするバッチと同じ品種と機種の組合せで、試運転ないし製造した実績がない場合、どのような運転条件を設定すれば品質や収率が良くなるかは不明である。さらに、設定した運転条件がプラントの運転制約を遵守できるかも不明である。さらに、試運転の実績や製造実績がある場合でも、プラントの運転制約を逸脱したときにはユーザが手動で介入する必要がある。ユーザが手動介入した実績データしか無い場合、その実績データのある運転条件をそのまま用いて運転制約を遵守できるかは不明である。すなわち、実績のないバッチプロセスの場合、機種または品種の違いによる、物質収支の差異とエネルギー収支の差異を考慮しつつ、少なくともプラントの運転制約を遵守可能な運転条件を探索することが求められる。

【0006】

運転条件を探索する従来技術として、例えば特許文献１がある。特許文献１では、運転条件探索のために、シミュレーションの精度がよく、且つ最適化計算の時間を短縮することのできる最適化装置を提供する。特許文献１では、制御対象に関して与えられるデータに基づき探索空間内の実行可能領域を推定し、推定された実行可能領域に対応する多項式モデルを作成し、その多項式モデルを用いて、与えられる目的関数の最適化を行い、多項式モデルにおける第１最適解を求める。この第１最適解に基づき、制御対象の厳密なプロセスモデルを用いて、与えられる目的関数を最適化することで第２最適解を求める。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特開２０１９－２２００２８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

特許文献１では、実行可能領域を推定するための多項式モデルを実績データから構築している。しかし、前述の通り、多種類の製品を製造するバッチプロセスでは、そもそも制御対象バッチと同じ品種および同じ機種であって、かつユーザの手動介入なく製造を行った実績がない場合がある。

【0009】

信頼できる実績データが無い場合、制御対象と同じ特性を有するプロセスの実績データを用いて多項式モデルを構築することは不可能である。別のプロセスの実績データを用いて、特許文献１の技術を適用したとしても、推定された実行可能領域が実際の制御対象の特性を反映していない。したがって、最適化によって求められた運転条件の下で制御対象を運転しても、運転制約を遵守できる保証はない。

【0010】

事前に試運転を行い、実行可能領域を推定するためのデータを収集する方法も考えられるが、一般にプラントの試運転は、運転制約に抵触しないよう試行錯誤しながら行うため、試運転には数週間から数ヶ月の時間を要する。すなわち、新たな運転条件を探索するために毎回試運転を行うのは、リードタイムの観点から現実的ではない。

【0011】

このため、制御対象と同じ特性を有するプロセスの実績データが無い場合でも、運転制約を遵守できる運転条件を実行可能な時間で求める技術が求められている。

【0012】

本開示は、対象のプロセスに適した運転条件を効率的に得ることができるプロセス制御システムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0013】

上記課題を解決すべく、本開示の一つの観点に従うプロセス制御システムは、コンピュータによって対象のプロセスを制御するプロセス制御システムであって、プロセスへの操作量から制御量を予測するプロセスモデルを記憶するプロセスモデル記憶部と、プロセスの製造実績データを記憶する製造実績データ記憶部と、プロセスモデル記憶部から取得されたプロセスモデルを用いて、対象のプロセスのシミュレーションを行うプロセスシミュレーション部と、対象のプロセスと所定範囲内で類似する他のプロセスにおける製造実績データを製造実績データ記憶部から抽出し、抽出された製造実績データに基づいて、対象のプロセスが持つ運転制約を満たす運転条件を探索する運転条件探索部とを備える。

【発明の効果】

【0014】

本開示によれば、対象のプロセスと類似する他のプロセスの製造実績データを用いて、対象のプロセスの運転制約を満たす運転条件を探索できる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本実施形態のプロセス制御システムの全体図である。

【図2】プロセス制御システムに用いることができるコンピュータのハードウェア構成図である。

【図3】製造実績データの例である。

【図4】プロセスモデルのパラメータの例である。

【図5】制御則の例である。

【図6】プロセスモデルを生成する処理のフローチャートである。

【図7】プロセス制御システムによりプロセスを制御しながら製造する手順を示すフローチャートである。

【図8】図７中のステップＳ３００で行われる運転条件候補抽出処理の詳細を示すフローチャートである。

【図9】図７中のステップＳ３００において、ユーザに提供される運転条件候補抽出画面の例を示す。

【図10】図８中のステップＳ３０５で行われるプロセスモデル間距離計算処理を示すフローチャートである。

【図11】図７中のステップＳ４００で行われる運転条件探索処理を示すフローチャートである。

【図12】図１１中のステップＳ４０２の詳細を示す。

【図13】図１１中のステップＳ４０６の詳細を示す。

【図14】図７中のステップＳ４００において、ユーザに提供される運転条件探索画面の例である。

【図15】図１１中のステップＳ４０６においてユーザに提供される、運転条件の探索結果を示す画面の例である。

【図16】第２実施例に係り、製造実績データを取得する処理を示すフローチャートである。

【図17】第３実施例に係り、製造対象の品種と製造に用いる機種を取得する処理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】

【0016】

以下、図面に基づいて、本開示の実施の形態を説明する。以下、図面を参照して本開示の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本開示を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本開示は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

【0017】

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。本開示は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

【0018】

以下の説明では、「データベース」、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

【0019】

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

【0020】

以下の説明では、コンピュータプログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、コンピュータプログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、コンピュータプログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。コンピュータプログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ））を含んでいてもよい。

【0021】

コンピュータプログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、コンピュータプログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

【0022】

本開示のプロセス制御システムでは、制御対象において正常に製造を行った実績データが無い場合でも、過去の製造実績データから適切な運転条件を生成し、生成された運転条件を用いてプロセスを制御し、製品を製造する。

【0023】

本開示にかかるプロセス制御システムは、コンピュータにより、制御対象の特性に適した運転条件を探索し、その運転条件下で制御を行う。制御対象の特性に応じたプロセスモデルと、実際に操作量を定めるアルゴリズムである制御則とを用いて、運転制約を遵守するような運転条件を探索する処理部を有する。

【0024】

本開示の一態様によれば、制御対象と同一の特性を有するプロセスの実績データが無い場合でも、運転制約を遵守できる運転条件を効率よく見つけることができ、製造のリードタイムを低減でき、歩留りを向上でき、手動介入を削減できるなどの効果を得る。

【0025】

本開示は、例えば化学製品または薬品などを製造するプラントに用いることができるが、それ以外に、発電プラント、製鉄プラント、水処理プラントなどの種々のプラントにも適用可能である。

【実施例0026】

図１～図１５を用いて第１実施例を説明する。以下、本実施例にかかるプロセス制御システムおよびプロセス制御方法の一実施例について詳細に説明する。

【0027】

図１は、実施例１におけるプロセス制御システム１の構成例を示す。プロセス制御システム１は、それぞれ後述するように、例えば、モデル構築部１１と、制御則設計部１２と、シミュレーション部１３と、運転条件探索部１４と、プロセスモデル１５と、制御則１６と、ユーザインターフェース部１９とを含む。

【0028】

制御システム１は、製造実績データを記憶する製造実績データベース２１と、特性情報を記憶する特性情報データベース２２とに接続されており、それらデータベース２１，２２との間でデータを送受信可能である。特性情報とは、製造対象の品種についての情報（品種情報）、製造に使用する各機器についての情報（機種情報）などである。製造実績データとは、過去に製造された実績のあるデータであり、品種と機種の組合せ、手動介入の有無などを含む。

【0029】

以下、製造実績データベース２１に記憶される製造実績データに符号２１を与えて説明する場合がある。同様に、特性情報データベース２２に記憶される特性情報に符号２２を与えて説明する場合がある。プロセスモデル１５を記憶するプロセスモデル記憶部に符号１５を与えることもある。制御則１６を記憶する制御則記憶部に符号１６を与えることもある。運転条件１７を記憶する運転条件記憶部に符号１７を与えることもある。

【0030】

プロセス制御システム１は、制御対象の特性に適したプロセスモデル１５を用いて、製造実績データから、制御対象と最も特性の近いプロセスでの運転条件を運転条件候補として抽出する。プロセス制御システム１は、さらにプロセスモデルを用いてシミュレーションを行い、運転制約を遵守するシミュレーション結果が得られるように、抽出された運転条件候補を修正する。これにより、プロセス制御システム１は、制御対象の特性に適した運転条件を設定し、その運転条件下で制御対象を制御する。

【0031】

制御対象とは、プロセス運転を行う制御機器など、プロセス制御システム１が制御する対象である。以下では、制御対象として、化学プラントなどで用いられるリアクタ等の機器を前提として説明するが、これに限らず、プロセス運転を行うプラント以外の様々な機器や装置に適用可能である。

【0032】

制御対象の特性情報２２として、機器の種類や、制御対象が製造する製造物の品種を前提に説明するが、制御対象の特性を表すこれら以外の情報を特性として定めてよい。

【0033】

特性とは、制御対象がプロセス運転により製造する製造物の品種や、プロセス運転を行う機器など、プロセスモデルの挙動に影響を与える要素である。特性種類とは、例えば、ある種類の特性に含まれる要素の種類を表す。特性の組み合わせとは、例えば、複数種類の特性の組み合わせを表す。

【0034】

モデル構築部１１は、プロセスモデル１５を生成する。モデル構築部１１は、製造実績データ２１と特性情報２２のいずれか一方または両方に基づいて、プロセス運転を行う制御対象を制御するためのプロセスモデル１５を構築し、記憶させる。本実施例では、あらかじめ制御対象の特性毎にモデル構築処理が行われており、制御対象の特性ごとにプロセスモデルが得られていることを前提とする。

【0035】

制御則設計部１２は、制御対象を制御するためのロジックである制御則１６を生成し、記憶させる。モデル構築部１１と同様に、制御対象の特性毎に、適した制御則が得られていることを前提とする。

【0036】

シミュレーション部１３は、制御対象の挙動をシミュレーションする。シミュレーションの方法としては、プロセスモデル１５のみを用いる開ループシミュレーションと、プロセスモデル１５と制御則１６とを用いる閉ループシミュレーションの２つがある。開ループシミュレーションの場合は、制御対象に与える操作量をプロセスモデル１５へ入力し、制御対象の物理量をシミュレートする。閉ループシミュレーションの場合は、制御対象へ与える操作量をプロセスモデル１５に入力し、制御対象の物理量を求める演算と、制御対象の物理量と運転条件１７を制御則１６へ入力し制御対象に与える操作量を求める演算とを組合わせてシミュレーションする。すなわち、閉ループシミュレーション全体としては、運転条件１７と制御対象の物理量の初期状態とを入力すると、制御対象の物理量および操作量をシミュレートする。

【0037】

プロセスモデル１５は、制御対象の特性をモデル化したものであり、物質収支則、エネルギー収支則、化学反応式などの理論式によって構築された数式、もしくはシステム同定または機械学習によって得られる数式により、表現される。以下では、図６中のステップＳ１１に記載された式（１）に示す微分方程式で表されるモデルを用いて説明する。

【0038】

先に図６を参照すると、上述のように、制御対象の特性ごとにプロセスモデルがあらかじめ生成される。図示せぬプロセスモデル生成装置は、プロセスモデルを生成するために必要なデータ群を取得し（Ｓ１０）、取得したデータ群と所定の式（１）を用いてプロセスモデルを生成し（Ｓ１１）、生成されたプロセスモデルを保存する（Ｓ１２）。

【0039】

式（１）において、θｍは原料の濃度、θｐは製造する製品の濃度、Ｔはリアクタ内温度、Ｔｊはジャケットを流れる冷媒の温度、Ｑｒは反応熱を表す。Ｃはリアクタ内の熱容量、Ｕはジャケットのリアクタの間の総括熱伝達係数、Ａは伝熱面積であり、いずれも機種に依存したパラメータである。ｋｍ、ｋｐは反応速度定数、Ｑｒはアレニウスの式等により定まる反応熱の関数であり、いずれも製造する品種によって定まる。リアクタ内温度Ｔおよび冷媒温度Ｔｊは運転中に測定可能であるが、原料濃度θｍ、製品濃度θｐは運転中には測定できない。原料濃度θｍと製品濃度θｐは、実測データを用いずに計算される、プロセス内部の状態の例である。

【0040】

制御則１６は、上の例で言うと、式（１ａ）～式（１ｃ）のモデルを用いて、原料濃度θｍ、製品濃度θｐ、リアクタ内温度Ｔを最適な運転条件に保つような冷媒温度Ｔｊを求める機能を持つ。制御方式は、いわゆるＰＩＤ制御のように単体で演算を行う方式でもよいし、または、モデル予測制御（ＭＰＣ）のように、プロセスモデル１５を内部で実行して演算を行う方式でもよい。

【0041】

運転条件１７は、品質および収率を所定の範囲に収めるために、制御対象の状態が満たすべき条件である。例えば、式（１）のモデルで表されるプロセスでは、リアクタ内温度Ｔの目標値の時系列が運転条件に相当する。一般に、ある製品を製造するための運転条件は、目標値を様々な時系列パターンに設定した上でプロセスの試運転または試製を行い、得られた品質や収率から最良の時系列パターンを選定することで得られる。すなわち、バッチ毎にプロセスの特性が大きく変わる場合、運転条件を新たなに設計し直さなければならない可能性がある。

【0042】

ユーザインターフェース部１９は、プロセス制御システム１を操作するユーザ４１との間で情報を交換する機能を持つ。詳しくは、ユーザインターフェース部１９は、プロセス制御システム１の行う一連の処理に必要なパラメータを受け取る機能（入力）と、演算結果および制御結果などを提供する機能（出力機能）とを有する。入力機能は、例えば、キーボード、タッチパネル、音声入力装置、視線検出装置などを用いて、ユーザ４１から情報を受け取る。出力機能は、例えば、モニタディスプレイ、プリンタ、音声合成装置などを用いて、ユーザ４１へ情報を提供する。ユーザインターフェース部１９をプロセス制御システム１の本体とは別の端末として構成してもよい。例えば、ラップトップ型、ノート型、タブレット型、デスクトップ型などのパーソナルコンピュータ、スマートフォン、ゴーグル型または腕時計型などのウェアラブル端末をユーザインターフェース部１９として用いることもできる。

【0043】

製造実績記憶部１８は、制御対象３２へ入力された操作量と、制御対象から検出された制御量との時間変化を含む製造実績データ２１を生成し、生成された製造実績データ２１を記憶させる。

【0044】

制御装置３１は、プロセス制御システム１により算出された運転条件にしたがって、制御対象３２へ操作量を与え、制御対象３２から取得される制御量に基づいて操作量を制御する。

【0045】

図２は、プロセス制御システム１を実現するコンピュータ１００の例である。コンピュータ１００は、例えば、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、外部記憶装置１０３と、通信装置１０４と、出力装置１０５と、入力装置１０６と、読み書き装置１０７とを備えており、これら各回路１０１～１０７は通信線１０８を介して相互に接続される。プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に限らず、演算機能を持つ他の装置でもよい。外部記憶装置１０３は、例えば、ハードディスク装置、フラッシュメモリ装置、光磁気ディスク装置、光ディスク装置などの、比較的大容量のデータを書き換え可能に記憶する装置である。

【0046】

通信装置１０４は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等のように構成されており、通信ネットワークＣＮを介して、外部の装置と通信する。外部の装置としては、例えば、制御装置３１、各記憶部（データベース）２１，２２、図示せぬセンサなどである。さらに例えば、プロセス制御システム１は、図外の生産管理システムなどとも双方向通信可能である。

【0047】

出力装置１０５は、ユーザインターフェース部１９が使用する装置であり、例えば、モニタディスプレイ、プリンタなどである。入力装置１０６は、ユーザインターフェース部１９が使用する装置であり、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネルなどである。読み書き装置１０７は、非一時的にコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体ＭＭに対して情報を読み書きする。

【0048】

通信線１０８は、一つのコンピュータ内を接続するシステムバスでもよいし、複数のコンピュータ間を接続する通信ネットワークでもよい。つまり、プロセス制御システム１の主要機能を複数のコンピュータ上に設け、それらコンピュータを通信ネットワークで相互に接続することで、プロセス制御システム１を実現することもできる。

【0049】

プロセス制御システム１に記憶され、あるいは処理に用いられる様々なデータ（例えば、プロセスモデル１５、制御則１６、運転条件１７）は、プロセッサ１０１がメモリ１０２または外部記憶装置１０３から読み出して利用することにより実現可能である。各システムや装置が有する各機能部（例えば、モデル構築部１１、制御則設計部１２、シミュレーション部１３、運転条件探索部１４）は、プロセッサ１０１が外部記憶装置１０３に記憶されている所定のコンピュータプログラムをメモリ１０２にロードして実行することにより実現可能である。

【0050】

上述した所定のコンピュータプログラムは、読み書き装置１０７を介して記憶媒体ＭＭから、あるいは、通信装置１０４を介してネットワークから、外部記憶装置１０３へ記憶（ダウンロード）され、それから、メモリ１０２上にロードされて、プロセッサ１０１により実行されるようにしてもよい。コンピュータプログラムは、読み書き装置１０７を介して記憶媒体ＭＭから、あるいは通信装置１０４を介してネットワークから、メモリ１０２上へ直接ロードされ、プロセッサ１０１により実行されるようにしてもよい。

【0051】

以下では、プロセス制御システム１が、ある１つのコンピュータにより構成される場合を例示するが、これらの機能の全部または一部が、クラウドのような１または複数のコンピュータに分散して設けられ、ネットワークを介して互いに通信することにより同様の機能を実現してもよい。プロセス制御システム１を構成する各部が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。

【0052】

図３は、製造実績データ２１の一例を示す。製造実績データ２１は、制御対象３２から得られた過去の稼動実績を示すデータであり、モデル構築部１１へ入力される。図３に示すように、製造実績データ２１は、データを識別するためのデータＩＤ２１１と、特性を示す品種２１２および機種２１３と、運転に用いた制御則２１４および運転条件２１５と、実績データ２１６と、手動介入の有無２１７とが対応付けて記憶されている。

【0053】

実績データ２１６は、例えば、プラントを構成する制御対象の操業情報および計測情報であり、例えば、操作量および制御量を含む時系列データなどが格納されている。操作量は、制御量に基づく制御を実現するための、目標値に基づいて制御対象となる機器が計算した制御対象の運転方法を示す情報である。

【0054】

例えば、制御対象であるリアクタの壁面に接続されたジャケットに冷水が流れており、冷水を流す調節バルブの開閉度を変えて温度を変化させる場合を説明する。制御量は、制御対象が実際に行う制御の運転条件であり、例えば、制御対象であるリアクタ内の実際の温度を示す情報である。

【0055】

図３では、例えば、データＩＤ「０」で識別される製造実績データは、品種「イ」、機器「Ａ」で表される特性の制御対象についての製造実績データ３０１を含んでいる。目標値、操作量、制御量は、それぞれ、目標値α０［℃］：［２０，２０，５０，５０，…，２０］、操作量β０［％］：［１５，１８，８０，７０，…，０］、制御量γ０［℃］：［１５，１８，３７，４０，…，３０］として、所定の間隔ごと（例えば、１分ごと）の値が時系列に記憶されている。例えば、品種「イ」の製造物を製造する機器「Ａ」の参照値α０には、１分ごとに、２０℃，２０℃，５０℃，５０℃，…，２０℃といった、温度の値が記憶されている。ｔ０，ｔ１，ｔ２は、データを記録した時刻である。

【0056】

図４は、プロセスモデル１５の一例、およびプロセスモデルと特性との関係の一例を示す。プロセスモデル１５は、上述のとおり所定の理論式（１）で構築されたモデルとして表される。プロセスモデル１５は、品種１５１、機種１５２およびモデルパラメータ１５３を含む。図４では、式（１）により表されるモデルをプロセスモデル１５として例示している。この例では、プロセスモデルのパラメータＣ、ｋｍ、ｋｐ、Ｕ、Ａが、それぞれ０．１、０．２、０．１、１．５、１０として与えられている。

【0057】

図５は、制御則１６の一例を示している。制御則１６は、制御則ＩＤ１６１、制御則の種類１６２と制御則を規定するパラメータ１６３とを含む。例えば、データＩＤ「Ｃ１」で識別される制御則を例に説明する。この場合、制御方式の種別１６２は「ＰＩＤ制御」であり、パラメータ１６３には「比例ゲインＫｐ、積分ゲインＫｉ、微分ゲインＫｄにそれぞれ１．０、０．１、０．０１」といった値が格納されている。

【0058】

図７は、プロセス制御システム１を用いてプロセスを運転し、製品を製造する手順を示す。

【0059】

プロセス制御システム１は、ユーザ４１によりユーザインターフェース部１９へ入力される、製造する品種と製造に用いる機種とを取得する（Ｓ１００）。

【0060】

ここで、図９を参照する。図９は、運転条件の候補を抽出する画面Ｇ１の例である。運転条件の候補を抽出する画面Ｇ１は、例えば、品種を選択する欄ＧＰ１１、機種を選択する欄ＧＰ１２、運転条件候補の抽出を指示するボタンＧＰ１３、運転条件候補の抽出結果を表示する欄ＧＰ１４、プロセス動特性を比較する欄ＧＰ１５を備える。

【0061】

運転条件候補の抽出結果を表示する欄ＧＰ１４では、対象プロセスに近いプロセスのデータが抽出されて表示される。品種表示部ＧＰ１４１には、比較対象のプロセスの品種が表示される。機種表示部ＧＰ１４２には、比較対象のプロセスの機種が表示される。運転データの時間パターンを表示する欄ＧＰ１４３には、例えば、目標温度の時間変化が表示される。圧力制御の場合は、目標圧力の時間変化となる。

【0062】

プロセス動特性を比較する欄ＧＰ１５には、対象プロセスの動特性（図中、実線）と抽出された比較対象のプロセスの動特性（図中、点線）とが対比されて表示される。図９の例では、プロセスの動特性として、例えば、反応器温度、原料濃度、成分濃度を示す。さらに、欄ＧＰ１５には、対象プロセスの反応終点ＧＰ１５１と、比較対象のプロセスの反応終点ＧＰ１５２も表示される。対象プロセスの反応が終了する時刻ＧＰ１５１と比較対象のプロセスの反応が終了する時刻ＧＰ１５２とが異なる場合でも、後述のように、時間軸を調整するなどして比較することができる。

【0063】

図７に戻る。ステップＳ１００では、ユーザ４１が欄ＧＰ１１，ＧＰ１２において品種と機種をそれぞれ選択し、運転条件候補抽出ボタンＧＰ１３を押下するものとする。運転条件探索部１４は、プロセスモデル１５に記憶されたプロセスモデルの中から、ステップＳ１００で入力された品種および機種に対応するモデルＭを取得する（Ｓ２００）。

【0064】

運転条件探索部１４は、製造実績データベース２１から、モデルＭに最も近い動特性を有する製造実績データを取得し、その製造実績データ中の運転条件を運転条件候補として抽出する（Ｓ３００）。ここでは、プロセスモデル１５からモデルＭと最も動特性の近いモデルＭ´を取得し、モデルＭ´に対応する品種および機種での製造実績データを取得する。動特性とは、ある操作量を与えたときの制御対象の状態の時間変化を表し、詳細については後述する。対象のプロセスモデルＭと最も動特性の近いモデルＭ´は、「対象のプロセス（対象のプロセスモデルＭ）と所定範囲内で類似する他のプロセス」の一例に該当する。動特性が最も近いプロセスモデルに代えて、動特性の相違が所定範囲内のプロセスモデルを抽出してもよい。

【0065】

運転条件探索部１４は、ステップＳ３００で抽出された運転条件候補を修正し、運転制約を遵守しつつＫＰＩを最大化する運転条件を探索する（Ｓ４００）。ここで、運転制約は、例えば、安全のために設けられるリアクタ内温度や製品濃度の上限値である。ＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）は、「所定の評価指標」に該当する。ＫＰＩは、例えば１バッチあたりの製造時間である。運転制約のほかにも、例えば、反応時間を一定以上に保つなど、品質を維持するために運転条件が満たすべき制約条件があれば、それも遵守した形で運転条件を探索する。

【0066】

プロセス制御システム１は、ステップＳ１００で取得された品種および機種に対応する制御則を制御則１６から取得し、取得された制御則とステップＳ４００で探索された運転条件とを制御装置３１へ伝送する。制御装置３１は、プロセス制御システム１から受信された制御則と運転条件を用いて、制御対象３２を制御し、指定された製品を製造する（Ｓ５００）。

【0067】

この際、操作量と制御量の実測値とは、制御装置３１へ伝送されている。制御装置３１は、操作量と制御量の実測値とを製造実績記録部１８へ送信する。図１では、説明の便宜のために、操作量は制御装置３１から製造実績記録部１８へ入力され、制御量の実測値は制御対象３２に設けられたセンサ（不図示）から製造実績記録部１８へ入力されるかのように示している。しかし、実際には、制御装置３１から製造実績記録部１８へ操作量と制御量の実測値とを送信すればよい。

【0068】

製造実績記録部１８は、操作量や制御量の実測値を取得し、これらを基に製造実績データ２１を記録する（Ｓ６００）。ここでは、ステップＳ１００で入力された品種および機種２２と、ステップＳ４００で探索された運転条件１７と、ステップＳ５００で取得された制御則１６とが、操作量および制御量と合わせて、図３に示した形式で製造実績データとして記録される。

【0069】

さらに、製造実績記録部１８は、操作量と制御量の実測値とから、プラントの運転制約に違反するなどして手動介入が生じたかを判断し、手動介入の有無を記録する。例えば、操作量が出力された時刻と制御量の実測時刻とが一定周期でなく、非測定期間がある場合などに、手動介入があったものと判断できる。

【0070】

図８は、図７に示したステップＳ３００で行われる運転条件候補抽出処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ３００では、以下に述べるように、制御対象の品種および機種に対応するプロセスモデルＭと、プロセスモデル１５に記録されている全てのプロセスモデルとの間の動特性の類似度を評価し、その評価関数が最小となるプロセスモデルに対応する製造実績データから、運転条件候補を抽出する。

【0071】

運転条件探索部１４は、ループ変数ｉを０に設定し（Ｓ３０１）、評価関数の空リストＬを作成し（Ｓ３０２）、モデルを評価するループ１に入る。ループ１では、製造実績データ２１からｉ番目の品種および機種を取得し（Ｓ３０３）、取得された品種および機種に対応するモデルＭｉをプロセスモデル１５から取得し（Ｓ３０４）、プロセスモデルＭとプロセスモデルＭｉとの間の距離Ｅ［ｉ］を算出し、リストＬに｛ｉ、Ｅ［ｉ］｝を追加する（Ｓ３０５）。そして、運転条件探索部１４は、変数ｉを１つインクリメントし（Ｓ３０６）、変数ｉが製造実績データの数以上になるまで（Ｓ３０７）、ステップＳ３０３～Ｓ３０５の処理を繰返す。

【0072】

ステップＳ３０７で「ＹＥＳ」と判定されてループ１を抜けた後、運転条件探索部１４は、リストＬから距離Ｅ［ｉ］が最小となるような変数ｉ＊を抽出し（Ｓ３０８）、製造実績データ２１からｉ＊番目のデータの運転条件を抽出し、抽出された運転条件を運転条件の候補とする（Ｓ３０９）。

【0073】

最後に、運転条件探索部１４は、図９に示す画面Ｇ１中の運転条件候補抽出結果表示欄ＧＰ１４に、ｉ＊番目の品種および機種と、運転条件候補の時間パターンとを表示させる。さらに、運転条件探索部１４は、画面Ｇ１中の動特性比較欄ＧＰ１５に制御対象のプロセスモデルＭの動特性とｉ＊番目の品種および機種に対応するプロセスモデルＭ＊の動特性とを比べて表示させる（Ｓ３１０）。

【0074】

ステップＳ３０５およびステップＳ３１０において、動特性とは、ある初期状態の制御対象に何らかの操作量を与えたときに、制御対象の状態が時間的にどのように変化するかを表した特性のことである。プロセス制御においては、例えばインパルス信号、ステップ信号、ランプ信号などの時間信号を操作量として与えたときの状態の時系列そのもの、もしくはその時定数ないし周波数などから動特性を定義することが多い。本実施例では、過去の製造実績データにおける操作量をプロセスモデルへ入力して状態の時系列を計算し、状態の時系列の間の差分を距離Ｅ［ｉ］とする。

【0075】

図１０は、図８中のステップＳ３０５の詳細を示す。図１０のフローチャートは、距離Ｅ［ｉ］の計算処理の処理手順を示している。以下、本計算処理について、式（１）のモデルに従って説明する。

【0076】

運転条件探索部１４は、製造実績データベース２１からｉ番目のデータの操作量を取得し（Ｓ３０５１）、取得された操作量をプロセスモデルＭｉおよびプロセスモデルＭへそれぞれ入力し、式（２）にしたがって、状態Ｘｉおよび状態Ｘをシミュレートする（Ｓ３０５２、Ｓ３０５３）。図１０では、ステップＳ３０５２に式（２）を示す。ステップＳ３０５３でも式（２）が使用される。

【0077】

運転条件探索部１４は、ステップＳ３０５２で得られた状態ＸｉとステップＳ３０５３で得られた状態Ｘとの間の差分を、式（３）にしたがって計算する（Ｓ３０５４）。

【0078】

ここで、ステップＳ３０５２，Ｓ３０５３において、プロセスモデルとして例えば式（１）を考える場合、操作量はジャケット内冷媒温度Ｔｊであり、状態Ｘｉおよび状態Ｘは、原料濃度θｍ、製品濃度θｐ、リアクタ内温度Ｔからなるベクトル［θｍ，θｐ，Ｔ］である。各時刻においてジャケット内冷媒温度Ｔｊを入力して式（１）を時間方向に積分することで、θｍ，θｐ，Ｔの値を得ることができる。例えば、離散的な時点ｋでのＴｊ、θｍ、θｐ、Ｔの値をそれぞれＴｊ［ｋ］、θｍ［ｋ］、θｐ［ｋ］、Ｔ［ｋ］と書くと、系列｛Ｔｊ［０］、Ｔｊ［１］、…、｝および初期状態［θｍ［０］，θｐ［０］，Ｔ［０］］が所与のとき、式（２）を繰返し解くことによって、各時点のθｍ、θｐ、Ｔの値を計算することができる。

【0079】

ステップＳ３０５４において、状態Ｘｉ：＝［θｍｉ，θｐｉ，Ｔｉ］とＸ：＝［θｍ，θｐ，Ｔ］の間の差分には、様々な距離指標を用いることができる。ステップＳ３０５２とステップＳ３０５３とで、シミュレーションの時間点数Ｎが同一である場合には、以下のＬ２距離で算出すればよい。

【0080】

ここで、｜｜・｜｜はベクトルノルムを表す。一方、ステップＳ３０５２とステップＳ３０５３とで、シミュレーションの時間点数Ｎが異なる場合には、式（３）のようなＬ２距離で演算することはできない。この場合は、サンプル数が異なる時系列同士を比較できるＤＴＷ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗｒａｐｐｉｎｇ）などの指標を用いて、Ｅ［ｉ］を構成すればよい。

【0081】

図１１は、図７に示したステップＳ４００の詳細を示すフローチャートである。図１１は、運転条件探索の処理手順の一例を示す。

【0082】

運転条件探索部１４は、運転条件探索に用いる運転条件候補を選択する（Ｓ４０１）。ここで、複数の運転条件候補が存在する場合は、図１４の運転条件探索画面Ｇ２の運転条件候補選択部ＧＰ２１に示すように、ユーザが運転条件候補を選択できるようにする。

【0083】

ここで図１４を参照する。図１４は、運転条件を探索するための情報を設定する運転条件探索画面Ｇ２の例である。運転条件探索画面Ｇ２は、例えば、運転条件候補を選択する欄ＧＰ２１、運転条件候補の詳細を表示させるボタンＧＰ２２、運転条件候補と記述パラメータを表示する欄ＧＰ２３、運転条件に関する制約を設定する欄ＧＰ２４、プラント状態に関する制約を設定する欄ＧＰ２５、運転条件を探索する際の目的関数を設定する欄ＧＰ２６、運転条件の探索を指示するボタンＧＰ２７を備える。

【0084】

図１１に戻る。ユーザが図１４中の表示ボタンＧＰ２２を押下すると、運転条件探索部１４は、ステップＳ４０１で選択された運転条件候補を区分線形関数で近似し、図１４の運転条件候補と記述パラメータを表示する欄ＧＰ２３へ表示させる（Ｓ４０２）。ここで、区分線形関数近似は、最小二乗法などの曲線近似アルゴリズムを用いて実現される。表示欄ＧＰ２３には、リアクタ内温度の目標値Ｔｒｅｆの時系列が、図１２に示す式（４）の区分線形関数で近似された例が示されている。図１２は、図１１中のステップＳ４０２の詳細を示す。図１３は、図１１中のステップＳ４０６の詳細を示す。

【0085】

再び図１１へ戻る。ユーザは、運転条件候補の区分線形近似結果を参考に、運転条件に関する制約条件を入力する（Ｓ４０３）。図１４の運転条件に関する制約を設定する欄ＧＰ２４に示すように、運転条件候補を区分線形関数で近似した際のパラメータに基づき、ユーザが制約条件を入力することができる。

【0086】

こうした運転条件に関する制約には、例えば、反応開始に最低限必要な時間、リアクタ内で攪拌のむらが無くなるまでに最低限必要な時間、品質維持に必要な冷却速度など、一定以上の品質で製品を製造するためのノウハウが含まれていることが多い。本実施例では、こうした製造ノウハウも制約条件として設定することができる。したがって、本実施例のプロセス制御システム１は、現場の製造ノウハウも取り入れて、対象プロセスに適した運転条件を探索することができ、使い勝手がよい。

【0087】

ユーザは、プラント状態に関する制約条件を入力する（Ｓ４０４）。ここで、図１４のプラント状態に関する制約を設定する欄ＧＰ２５に示すように、ユーザは、プラントの制御量および状態に関する制約条件を入力することができる。例えば、図１４では、安全上の理由でリアクタ内温度Ｔが常時１０℃から８０℃の範囲に収める必要があり、かつ品質上の理由で、反応終点（時刻ｔ５）における製品濃度θｐが８０％から９５％の範囲に収める必要がある、といった制約条件が設定されている。

【0088】

さらに、ユーザは、運転条件を探索する際の目的関数を設定する（Ｓ４０５）。例えば、図１４の目的関数設定欄ＧＰ２６に示すように、ユーザは、製造時間最小化のために反応終点時刻ｔ５（欄ＧＰ２３の時間軸参照）を目的関数として設定することができる。なお、製造時間だけでなく、例えば品質に係る目的関数として、製品濃度などの関数を設定してもよいし、製造時間と品質の両方を考慮した複合的なＫＰＩを目的関数として設定してもよい。

【0089】

運転条件探索部１４は、ステップＳ４０３，Ｓ４０４で設定された制約条件と、ステップＳ４０５で設定された目的関数とを用いて、最適化問題を解き、制約条件を遵守しつつ目的関数が最小となる運転条件を探索する（Ｓ４０６）。本実施例において、最適化問題は、図１３に示すステップＳ４０６の詳細に示す式（５）で定式化される。

【0090】

図１３に示すステップＳ４０６中の式（５ａ）は目的関数を示し、式（５ｂ）～式（５ｊ）は制約条件である。制約条件のうち、式（５ｂ）と式（５ｃ）は、図１４に示すプラント状態に関する制約を設定する欄ＧＰ２５により設定される制約条件である。式（５ｅ）、（５ｇ）、式（５ｊ）は、図１４中の運転条件に関する制約を設定する欄ＧＰ２４により設定される制約条件である。式（５ｄ）、式（５ｆ）、式（５ｈ）、式（５ｉ）は、運転条件候補の時系列の形状から自明となる制約条件である。目的関数の値や、制約条件を満たしているか否かは、ある運転条件の下でプロセスモデルと制御則を用いて閉ループシミュレーションを行うことで算出できる。この算出手法と、公知の最適化手法、例えばランダム探索や貪欲法などを組合わせて最適化問題を解くことができる。

【0091】

図１５は、図１１中のステップＳ４０６において探索した運転条件の表示結果の一例である。ここでは、運転条件表示部ＧＰ３１に、探索した運転条件を表示し、ユーザが確認できるようにする。さらに前記運転条件の下で閉ループシミュレーションを行い、リアクタ内温度Ｔ、原料濃度θｍ、製品濃度θｐの時系列を計算する。これらの計算結果は、リアクタ内温度表示部ＧＰ３２、原料濃度表示部ＧＰ３３、製品濃度表示部ＧＰ３４に表示される。さらに、ステップＳ４０４で設定されたプラント状態に関する制約条件を合わせて表示することで、プラント運転制約を遵守するような運転ができることをユーザが確認することができる。図１５中の黒三角形は、反応が終了する時刻を示す。

【0092】

以上の処理フローにおいて、運転制約を遵守する運転条件が見つからなかった場合、ステップＳ４０３に戻って制約条件を修正する（Ｓ４０７：ＮＯ）。運転制約を遵守する運転条件が見つかった場合（Ｓ４０７：ＹＥＳ）、運転条件探索処理を終了する。

【0093】

以上のように、実施例１に示すプロセス制御システムでは、製造実績のない品種および機種の組合せに対しても、製造実績データから最も制御対象と近い動特性を有する実績データを抽出し、当該実績データを起点として運転条件を探索することにより、プラントの運転制約を遵守しながら品質や製造時間に係るＫＰＩを最大化するようなプラント運転を実現できる。

【0094】

なお、実施例１では、品種および機種の変化に応じて制御対象の特性が変化する場合を想定したが、例えば、石油化学系の連続プロセスにおいて、プラントの経年変化によって制御対象の特性が変わるような場合や、原料切替によってプラント運転に非定常操作が生じる場合に対しても、本実施例によって運転条件を探索できる。

【実施例0095】

図１６を用いて実施例２を説明する。本実施例を含む以下の各実施例では、実施例１との相違を中心に述べる。本実施例では、図７のステップＳ３００などで製造実績データ２１を記憶部から読み出す際に、所定の信頼性を有する製造実績データ２１だけを抽出できるようにした。

【0096】

製造実績データを取得する処理Ｓ７００は、保守管理データベースを参照し（Ｓ７０１）、製造実績データベースから製造実績データ２１を一つ選択する（Ｓ７０２）。保守管理データベースは、図示を省略するが、プラントで使用される各機種のメンテナンス時期などを管理する。

【0097】

運転条件探索部１４は、選択された製造実績データがメンテナンス対象機器のデータであるか判定し（Ｓ７０３）、メンテナンス対象機器の製造実績データである場合（Ｓ７０３：ＹＥＳ）、ステップＳ７０２へ戻り、次の製造実績データを一つ選択する。ここで、メンテナンス対象機器とは、近々メンテナンスが予定されている機器である。メンテナンス中の機器は対象製品の製造に使用できないため、メンテナンス対象機器の製造実績データは使用されない。

【0098】

運転条件探索部１４は、選択された製造実績データがメンテナンス対象機器のデータでは無い場合（Ｓ７０３：ＮＯ）、最新のメンテナンスからの経過時間が所定時間内であるか判定する（Ｓ７０４）。運転条件探索部１４は、最新のメンテナンス日からの経過時間が短く、劣化していない機種の製造実績データを抽出する（Ｓ７０４：ＹＥＳ）。最新のメンテナンス日からの経過時間が所定時間を越えている機種の場合（Ｓ７０４：ＮＯ）、ステップＳ７０２へ戻り、次の製造実績データを一つ選択する。

【0099】

運転条件探索部１４は、抽出された製造実績データを一時保存する（Ｓ７０５）。そして、一時保存された製造実績データは、上述の通り、運転条件探索部１４による運転条件の探索に用いられる。

【0100】

このように構成される本実施例も実施例１と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例の運転条件探索部１４は、メンテナンス対象ではない機種の製造実績データであって、最新のメンテナンス日から所定期間内の製造実績データのみを用いて運転条件を探索するため、実用的な製造実績データに基づいて運転条件を探索でき、使い勝手が向上する。