特許 7369324 製造システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-10-17

(45)【発行日】2023-10-25

(54)【発明の名称】製造システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/04 20120101AFI20231018BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20231018BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/04

G05B23/02 Z

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2023512711

(86)(22)【出願日】2022-08-05

(86)【国際出願番号】 JP2022030089

【審査請求日】2023-02-21

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000003285

【氏名又は名称】千代田化工建設株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001379

【氏名又は名称】弁理士法人大島特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 秀紀

【審査官】中村 泰三

(56)【参考文献】

【文献】特表２０２２－５２０６４３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０２０－５３０１５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開昭４８－０００２７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１２３６７８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ０１Ｊ ８／００－１９／３２

Ｃ０７Ｂ ６１／００

Ｇ０５Ｂ １９／００－４６、２３／００－０２

Ｇ０６Ｎ ２０／００－２０

Ｇ０６Ｑ ５０／０４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

連続した第１プロセス及び第２プロセスを実行する製造システムであって、
化学反応、分離、乾燥のいずれかである前記第１プロセスを実行することによって原料から第１処理物を得る第１装置と、
化学反応、分離、乾燥のいずれかである前記第２プロセスを実行することによって前記第１処理物から第２処理物を得る第２装置と、
前記第１装置の状態である第１装置情報を検出する少なくとも１つの第１センサと、
前記第１装置の複数の制御パラメータを含む、予め設定された第１条件リストに基づいて前記第１装置を制御すると共に、前記第２装置の複数の制御パラメータを含む、予め設定された第２条件リストを修正し、修正した前記第２条件リストに基づいて前記第２装置を制御する制御装置とを有し、
前記第１装置情報は、前記原料の流量と、前記第１装置の入口温度、前記第１装置の出口温度、前記第１装置の内部温度、及び前記第１装置の内部圧力の少なくとも１つとを含み、
前記第１条件リストは、前記第１装置の目標内部温度、前記第１装置の目標内部圧力、前記第１装置内の前記原料の目標流量の少なくとも１つを含み、
前記第２条件リストは、前記第２装置の目標内部温度及び前記第２装置の目標内部圧力の少なくとも１つを含み、
前記制御装置は、
前記原料の性状に関する原料情報及び前記第１装置情報を含む入力に対して、前記第１処理物の収率を出力する第１モデルに基づいて前記第１処理物の収率を取得し、
前記第１処理物の収率を含む入力に対して、前記第２条件リストの修正値を出力する第２モデルに基づいて前記第２条件リストの修正値を取得し、
前記第２条件リストと、前記第２条件リストの修正値とに基づいて修正された前記第２条件リストを取得し、
前記第１モデル及び前記第２モデルは、機械学習モデル及び数理モデルの少なくとも一方を含む製造システム。

【請求項2】

前記第２装置の状態である第２装置情報を検出する少なくとも１つの第２センサを更に有し、
前記第２装置情報は、前記第２装置の入口温度、前記第２装置の出口温度、前記第２装置の内部温度、及び前記第２装置の内部圧力の少なくとも１つを含み、
前記第２モデルへの入力は、前記第２装置情報を更に含む請求項１に記載の製造システム。

【請求項3】

前記制御装置は、
前記原料情報、前記第１装置情報、及び前記第１処理物の収率を含む入力に対して、前記第１装置の状態に関する情報であって、前記第１センサが検出しない情報である推定第１装置情報を出力する第３モデルに基づいて前記推定第１装置情報を取得し、
前記推定第１装置情報及び前記第１処理物の収率の少なくとも１つを含む入力に対して、前記第１条件リストの修正値を出力する第４モデルに基づいて前記第１条件リストの修正値を取得し、
前記第１条件リストと、前記第１条件リストの修正値とに基づいて修正された前記第１条件リストを取得し、
前記第１条件リストに代えて、修正した前記第１条件リストに基づいて前記第１装置を制御する請求項１に記載の製造システム。

【請求項4】

前記第１プロセスは化学反応であり、
前記原料情報は、前記原料の組成、前記原料の密度、及び前記原料の分子量の少なくとも１つを含み、
前記推定第１装置情報は、前記第１装置の内部に設けられた触媒の活性度、前記第１装置の熱交換効率、前記第１装置内の前記原料の流動状態の少なくとも１つを含む請求項３に記載の製造システム。

【請求項5】

前記第１プロセスは分離であり、
前記原料情報は、前記原料の組成、前記原料の密度、及び前記原料の分子量の少なくとも１つを含み、
前記推定第１装置情報は、前記第１装置の熱交換効率及び前記第１装置内の前記原料の流動状態の少なくとも１つを含み、
前記第１条件リストは、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、前記第１装置内の前記原料の流量の少なくとも１つを含む請求項３に記載の製造システム。

【請求項6】

前記第１プロセスは乾燥であり、
前記原料情報は、前記原料の組成、前記原料の密度、及び前記原料の分子量の少なくとも１つを含み、
前記第１条件リストは、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、及び前記第１装置の昇温速度の少なくとも１つを含む請求項３に記載の製造システム。

【請求項7】

前記第１プロセスはバッチプロセスである請求項１～６のいずれか１つの項に記載の製造システム。

【請求項8】

前記第１モデルは、前記原料情報、前記第１装置情報、及び前記第１処理物の収率を教師データとした機械学習によって作成された機械学習モデルである請求項１～６のいずれか１つの項に記載の製造システム。

【請求項9】

前記第２モデルは、前記第１処理物の収率、及び前記第２条件リストの修正値を教師データとした機械学習によって作成された機械学習モデルである請求項１～６のいずれか１つの項に記載の製造システム。

【請求項10】

前記制御装置は、前記第１処理物の収率に含まれる値と目標値との差が閾値以上であるときに、前記第１処理物の収率と前記第２モデルとに基づいて前記第２条件リストの修正値を取得する請求項１～６のいずれか１つの項に記載の製造システム。

【請求項11】

前記制御装置は、修正した前記第１条件リスト及び修正した前記第２条件リストを記憶する記憶部を有する請求項４～６のいずれか１つの項に記載の製造システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、製造システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、複数の制御パラメータを含む条件リストに基づいて装置を制御し、所定の処理を実行するバッチ処理型の製造システムを開示している。製造システムの制御装置は、予め設定された基準条件リストをユーザの要求に応じて修正することによって条件リストを生成する。ユーザの要求は、例えば製造量の増減や、製品の品質レベルの変更等を含む。制御装置は、機械学習モデルを使用して、ユーザの要求に対応する修正された条件リストを生成する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特表２００３－５３１４４０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

製造システムには、連続した複数のプロセスを含むものがある。このような製造システムでは、上流側のプロセスを実行する装置の能力の低下により、下流側のプロセスに入力される中間製品の状態に変動が生じる。装置の能力の低下は、例えば触媒の劣化やファウリングによって発生する。その結果、最終製品の収量や品質等の状態を制御することが困難になる。

【0005】

本発明は、以上の背景を鑑み、連続した複数のプロセスを有する製造システムにおいて、最終製品の状態を制御するという課題を有する。
ことを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するために、本発明の一態様は、連続した第１プロセス及び第２プロセスを実行する製造システム（１）であって、原料から第１処理物を得るための前記第１プロセスを実行する第１装置（２）と、前記第１処理物から第２処理物を得るための前記第２プロセスを実行する第２装置（３）と、前記第１装置の状態である第１装置情報を検出する少なくとも１つの第１センサ（２１）と、前記第２装置の状態である第２装置情報を検出する少なくとも１つの第２センサ（２３）と、前記第１装置の複数の制御パラメータを含む第１条件リストに基づいて前記第１装置を制御すると共に、前記第２装置の複数の制御パラメータを含む第２条件リストに基づいて前記第２装置を制御する制御装置（３０）とを有し、前記制御装置は、前記原料の性状に関する原料情報及び前記第１装置情報を含む入力に対して、前記第１処理物の性状に関する第１処理物情報を出力する第１モデルに基づいて前記第１処理物情報を取得し、前記第１処理物情報を含む入力に対して、前記第２条件リストの修正値を出力する第２モデルに基づいて前記第２条件リストの修正値を取得し、前記第２条件リストと、前記第２条件リストの修正値とに基づいて修正された前記第２条件リストを取得し、修正した前記第２条件リストに基づいて前記第２装置を制御する。

【0007】

この態様によれば、第２プロセスに供給される第１処理物の性状が推定され、第１処理物の性状に基づいて第２条件リストが修正される。これにより、第２処理物の状態を制御することができる。すなわち、連続した複数のプロセスを有する製造システムにおいて、最終製品の状態を制御することができる。

【0008】

上記の態様において、前記制御装置は、前記原料情報、前記第１装置情報、及び前記第１処理物情報を含む入力に対して、前記第１装置の状態に関する情報であって、前記第１センサが検出しない情報である推定第１装置情報を出力する第３モデルに基づいて前記推定第１装置情報を取得し、前記推定第１装置情報及び前記第１処理物情報の少なくとも１つを含む入力に対して、前記第１条件リストの修正値を出力する第４モデルに基づいて前記第１条件リストの修正値を取得し、前記第１条件リストと、前記第１条件リストの修正値とに基づいて修正された前記第１条件リストを取得し、修正した前記第１条件リストに基づいて前記第１装置を制御してもよい。

【0009】

この態様によれば、推定第１装置情報に基づいて第１条件リストが修正される。これにより、第２プロセスに供給される第１処理物の状態を制御することができる。

【0010】

上記の態様において、前記第１プロセスは化学反応であり、前記原料情報は、前記原料の組成、前記原料の密度、及び前記原料の分子量の少なくとも１つを含み、前記第１装置情報は、前記第１装置の入口温度、前記第１装置の出口温度、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、及び前記第１装置内の前記原料の流量の少なくとも１つを含み、前記第１処理物情報は、前記第１処理物の収率を少なくとも含み、前記推定第１装置情報は、前記第１装置の内部に設けられた触媒の活性度、前記第１装置の熱交換効率、前記第１装置内の前記原料の流動状態の少なくとも１つを含み、前記第１条件リストは、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、前記第１装置内の前記原料の流量の少なくとも１つを含み、前記第２条件リストは、前記第２装置の内部温度、前記第２装置の内部圧力、前記第２装置内の前記第１処理物の流量の少なくとも１つを含んでもよい。

【0011】

この態様によれば、化学反応である第１プロセスにより得られる第１処理物の状態と、第２プロセスにより得られる第２処理物の状態とを制御することができる。

【0012】

上記の態様において、前記第１プロセスは分離であり、前記原料情報は、前記原料の組成、前記原料の密度、及び前記原料の分子量の少なくとも１つを含み、前記第１装置情報は、前記第１装置の入口温度、前記第１装置の出口温度、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、及び前記第１装置内の前記原料の流量の少なくとも１つを含み、前記第１処理物情報は、前記第１処理物の収率を少なくとも含み、前記推定第１装置情報は、前記第１装置の熱交換効率及び前記第１装置内の前記原料の流動状態の少なくとも１つを含み、前記第１条件リストは、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、前記第１装置内の前記原料の流量の少なくとも１つを含み、前記第２条件リストは、前記第２装置の内部温度、前記第２装置の内部圧力、前記第２装置内の前記第１処理物の流量の少なくとも１つを含んでもよい。

【0013】

この態様によれば、分離である第１プロセスにより得られた第１処理物の状態と、第２プロセスにより得られた第２処理物の状態とを制御することができる。

【0014】

上記の態様において、前記第１プロセスは乾燥であり、前記原料情報は、前記原料の組成、前記原料の密度、及び前記原料の分子量の少なくとも１つを含み、前記第１装置情報は、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、及び前記第１装置の昇温速度の少なくとも１つを含み、前記第１処理物情報は、前記第１処理物の収率を少なくとも含み、前記第１条件リストは、前記第１装置の内部温度、前記第１装置の内部圧力、及び前記第１装置の昇温速度の少なくとも１つを含み、前記第２条件リストは、前記第２装置の内部温度、前記第２装置の内部圧力、前記第２装置内の前記第１処理物の流量の少なくとも１つを含んでもよい。

【0015】

この態様によれば、乾燥である第１プロセスにより得られる第１処理物の状態と、第２プロセスにより得られる第２処理物の状態とを制御することができる。

【0016】

上記の態様において、前記第１プロセス及び前記第２プロセスはバッチプロセスであってもよい。

【0017】

上記の態様において、前記第１モデル及び前記第２モデルは、機械学習モデル及び数理モデルの少なくとも一方を含んでもよい。

【0018】

上記の態様において、前記制御装置は、前記第１処理物情報に含まれる値と目標値との差が閾値以上であるときに、前記第１処理物情報と前記第２モデルとに基づいて前記第２条件リストの修正値を取得してもよい。

【0019】

上記の態様において、前記制御装置は、修正した前記第１条件リスト及び修正した前記第２条件リストを記憶する記憶部（３０Ｂ）を有してもよい。

【発明の効果】

【0020】

以上の態様によれば、連続した複数のプロセスを有する製造システムにおいて、最終製品の状態を制御することができる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】製造システムの構成図

【図2】条件リスト修正処理のフロー図

【図3】変形例に係る条件リスト修正処理のフロー図

【図4】製造システムの構成図

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、本発明に係る製造システムの実施形態について説明する。

【0023】

製造システム１は、連続した第１プロセス及び第２プロセスを実行する。製造システム１は、原料から第１処理物を得るための第１プロセスを実行する第１装置２と、第１処理物から第２処理物を得るための第２プロセスを実行する第２装置３とを有する。

【0024】

第１プロセス及び第２プロセスは、バッチプロセスである。他の実施形態では、第１プロセス及び第２プロセスは、連続プロセスであってもよい。第１プロセス及び第２プロセスのそれぞれは、化学反応、分離、乾燥のいずれかであるとよい。分離は、抽出、晶析、蒸留、遠心分離、膜分離、吸着分離、平衡分離のいずれかであるとよい。

【0025】

第１装置２は、第１プロセスを実行する第１装置本体５を有する。第１装置本体５は、化学反応を行うための反応器、分離を行うための分離器、又は乾燥を行うための乾燥器であるとよい。第２装置３は、第２プロセスを実行する第２装置本体６を有する。第２装置本体６は、第１装置本体５と同様に、反応器、分離器、又は乾燥器であるよい。

【0026】

反応器は、回分式反応器（バッチ式反応器）又は連続式反応器であってよい。反応器は、槽型反応器、管型反応器、連続槽型反応器等の公知の反応器であるとよい。反応器の内部には、触媒が設けられるとよい。

【0027】

分離器は、抽出装置、晶析装置、蒸留装置、遠心分離器、膜分離装置、吸着分離器、又は平衡分離器であるとよい。抽出装置は、ソックスレー抽出装置、クーニ式抽出装置等の公知の抽出装置であるとよい。晶析装置は、クリスタルオスロ型晶析装置、逆円錐型晶析装置等の公知の晶析装置であるとよい。蒸留装置は、単式蒸留器、連続式蒸留器等の公知の蒸留装置であるとよい。

【0028】

第１装置２は、第１装置本体５の入口に接続された少なくとも１つの原料供給管８Ａ、８Ｂを有する。本実施形態では、原料供給管８Ａ、８Ｂは、第１原料を第１装置本体５に供給するための第１原料供給管８Ａと、第２原料を第１装置本体５に供給するための第２原料供給管８Ｂとを含む。第１原料供給管８Ａには第１流量制御弁１１Ａが設けられている。第１流量制御弁１１Ａは、第１原料供給管８Ａを流れる第１原料の流量を制御する。第２原料供給管８Ｂには第２流量制御弁１１Ｂが設けられている。第２流量制御弁１１Ｂは、第２原料供給管８Ｂを流れる第２原料の流量を制御する。

【0029】

第１装置２は、第１装置本体５の出口と第２装置３の入口とを接続する接続管１３を有する。接続管１３は、第１装置本体５で生成された第１処理物を第２装置本体６に供給する。

【0030】

第２装置３は、第２装置３の入口に接続された少なくとも１つの第３原料供給管８Ｃを有してもよい。本実施形態では、第３原料供給管８Ｃは１つであり、第３原料を第２装置本体６に供給する。第３原料供給管８Ｃは省略されてもよい。例えば、第２装置本体６が蒸留装置である場合に、第３原料供給管８Ｃが省略されるとよい。第３原料供給管８Ｃには第３流量制御弁１１Ｃが設けられている。第３流量制御弁１１Ｃは、第３原料供給管８Ｃを流れる第３原料の流量を制御する。

【0031】

第２装置３は、第２装置本体６の出口に接続された出口管１５を有する。

【0032】

第１装置２は、第１装置本体５の温度を調節するための第１温度調節器１８を有する。第２装置３は、第２装置本体６の温度を調節するための第２温度調節器１９を有する。第１温度調節器１８及び第２温度調節器１９は、加熱器、冷却器、熱交換器の少なくとも１つを含む。加熱器は、例えば電気や、燃料の燃焼熱を利用して加熱を行うとよい。熱交換器は、熱媒体が流通するジャケットと、熱媒体の流量を制御する制御弁とを有するとよい。

【0033】

第１装置２には、第１装置２の状態である第１装置情報を検出する少なくとも１つの第１センサ２１が設けられている。第１装置情報は、第１装置本体５の入口温度、第１装置本体５の出口温度、第１装置本体５の内部温度、第１装置本体５の内部圧力、及び第１装置本体５内の原料の流量の少なくとも１つを含む。また、第１装置情報は、第１装置本体５に供給される各原料の流量、第１装置本体５から排出される第１処理物の流量を含むとよい。第１センサ２１は、第１装置本体５の入口温度を測定する第１入口温度センサ２１Ａ、第１装置本体５の出口温度を測定する第１出口温度センサ２１Ｂ、第１装置本体５の内部温度を測定する第１内部温度センサ２１Ｃ、第１装置本体５の内部圧力を測定する第１圧力センサ２１Ｄ、第１装置本体５内の原料の流量を測定する第１装置本体流量センサ２１Ｅを含むとよい。また、第１センサ２１は、第１原料供給管８Ａに設けられた第１原料流量センサ２１Ｆと、第２原料供給管８Ｂに設けられた第２原料流量センサ２１Ｇと、接続管１３に設けられた第１処理物流量センサ２１Ｈとを含むとよい。

【0034】

第２装置３には、第２装置３の状態である第２装置情報を検出する少なくとも１つの第２センサ２３が設けられている。第２装置情報は、第２装置本体６の入口温度、第２装置本体６の出口温度、第２装置本体６の内部温度、第２装置本体６の内部圧力、及び第２装置本体６内の原料の流量の少なくとも１つを含む。第２センサ２３は、第２装置本体６の入口温度を測定する第２入口温度センサ２３Ａ、第２装置本体６の出口温度を測定する第２出口温度センサ２３Ｂ、第２装置本体６の内部温度を測定する第２内部温度センサ２３Ｃ、第２装置本体６の内部圧力を測定する第２圧力センサ２３Ｄ、第２装置本体６内の原料の流量を測定する第２装置本体流量センサ２３Ｅを含むとよい。また、第２センサ２３は、第３原料供給管８Ｃに設けられた第３原料流量センサ２３Ｆと、出口管１５に設けられた第２処理物流量センサ２３Ｇとを含むとよい。

【0035】

製造システム１は、第１装置２及び第２装置３を制御する制御装置３０を有する。制御装置３０は、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）３０Ａ、不揮発性メモリを含む記憶部３０Ｂ、揮発性メモリ３０Ｃ、及びインターフェース３０Ｄを有する演算装置である。制御装置３０は、記憶部３０Ｂに記憶されたプログラムをマイクロプロセッサが実行することによって各種のアプリケーションを実現する。制御装置３０は、第１装置２の複数の制御パラメータを含む第１条件リストに基づいて第１装置２を制御する。また、制御装置３０は、第２装置３の複数の制御パラメータを含む第２条件リストに基づいて第２装置３を制御する。第１条件リスト及び第２条件リストは、制御装置３０の記憶部３０Ｂに記憶されている。また、後述する修正された第１条件リスト及び修正された第２条件リストも制御装置３０の記憶部３０Ｂに記憶されている。

【0036】

制御装置３０は、複数の第１センサ２１と、複数の第２センサ２３と、第１～第３流量制御弁１１Ａ～１１Ｃと、第１温度調節器１８と、第２温度調節器１９とに接続されている。また、制御装置３０は、オペレータによって操作される入力装置３２と接続されている。制御装置３０は、複数の第１センサ２１、複数の第２センサ２３、及び入力装置３２から信号を受け付ける。また、制御装置３０は、第１～第３流量制御弁１１Ａ～１１Ｃ、第１温度調節器１８、及び第２温度調節器１９を制御する。

【0037】

制御装置３０は、第１装置２の複数の制御パラメータを含む第１条件リストに基づいて第１装置２を制御すると共に、第２装置３の複数の制御パラメータを含む第２条件リストに基づいて第２装置３を制御する。第１条件リストに含まれる制御パラメータは、第１流量制御弁１１Ａの開度、第２流量制御弁１１Ｂの開度、及び第１温度調節器１８の制御量を含むとよい。第１温度調節器１８が電気加熱器である場合、制御量は例えば供給電力であるとよい。また、第１温度調節器１８が熱交換器である場合、制御量は例えば熱媒体の流量を制御するための制御弁の開度であるとよい。

【0038】

また、第１条件リストに含まれる制御パラメータは、例えば、第１原料供給管８Ａを流れる第１原料の目標流量、第２原料供給管８Ｂを流れる第２原料の目標流量、接続管１３を流れる第１処理物の目標流量、第１装置本体５の目標入口温度、第１装置本体５の目標内部温度、第１装置本体５の目標出口温度を含んでもよい。制御装置３０は、第１原料流量センサ２１Ｆが検出した第１原料の流量と、第１原料の目標流量とに基づいて第１流量制御弁１１Ａの開度を設定してもよい。制御装置３０は、第２原料流量センサ２１Ｇが検出した第２原料の流量と、第２原料の目標流量とに基づいて第２流量制御弁１１Ｂの開度を設定してもよい。制御装置３０は、第１処理物流量センサ２１Ｈが検出した第１処理物の流量と、第１処理物の目標流量とに基づいて第３制御弁の開度を設定してもよい。制御装置３０は、第１入口温度センサ２１Ａが検出した第１装置本体５の入口温度と、第１内部温度センサ２１Ｃが検出した第１装置本体５の内部温度と、第１出口温度センサ２１Ｂが検出した第１装置本体５の出口温度と、第１装置本体５の目標入口温度と、第１装置本体５の目標内部温度と、第１装置本体５の目標出口温度とに基づいて第１温度調節器１８の制御量を設定してもよい。

【0039】

第２条件リストに含まれる制御パラメータは、第３流量制御弁１１Ｃの開度、及び第２温度調節器１９の制御量である。第２温度調節器１９が電気加熱器である場合、制御量は例えば供給電力であるとよい。また、第２温度調節器１９が熱交換器である場合、制御量は例えば熱媒体の流量を制御するための制御弁の開度であるとよい。

【0040】

また、第２条件リストに含まれる制御パラメータは、例えば、接続管１３を流れる第１処理物の目標流量、第３原料供給管８Ｃを流れる第３原料の目標流量、出口管１５を流れる第２処理物の目標流量、第２装置本体６の目標入口温度、第２装置本体６の目標内部温度、及び第２装置本体６の目標出口温度を含んでもよい。制御装置３０は、第３原料流量センサ２３Ｆが検出した第３原料の流量と、第３原料の目標流量とに基づいて第３流量制御弁１１Ｃの開度を設定してもよい。制御装置３０は、第２入口温度センサ２３Ａが検出した第２装置本体６の入口温度と、第２内部温度センサ２３Ｃが検出した第２装置本体６の内部温度と、第２出口温度センサ２３Ｂが検出した第２装置本体６の出口温度と、第２装置本体６の目標入口温度と、第２装置本体６の目標内部温度と、第２装置本体６の目標出口温度とに基づいて第２温度調節器１９の制御量を設定してもよい。

【0041】

第１条件リスト及び第２条件リストは、既に存在するものであってもよく、製造システム１のために新たに作成されたものであってもよい。第１条件リスト及び第２条件リストは、物質収支の整合性が取れるように設定されている。具体的には、第２プロセスの処理物（第２処理物）の収量が４００ｇ／分である場合において、第２プロセスの原料の１つ（第１処理物）の流量が３００ｇ／分必要となる。そのため、第２プロセスの原料の１つ（第１処理物）を生産する第１プロセスの第１条件リストは、第１処理物を３００ｇ／分生産するように調節される。すなわち、第１プロセスから供給される第１処理物の質量と、第２プロセスに供給される第１処理物の質量とが同じになるように設定されている。

【0042】

また、第１条件リスト及び第２条件リストは、プロセス条件（温度、圧力、流量等）の整合性が取れるように設定されている。例えば、第１条件リストに含まれる第１装置本体５の目標出口温度と第２条件リストに含まれる第２装置本体６の目標入口温度とが一致するように設定されている。

【0043】

制御装置３０は、第１装置２及び第２装置３を制御している間に、図２に示す条件リスト修正処理を所定の時間間隔毎に実行し、第１条件リスト及び第２条件リストを修正する。そして、制御装置３０は、修正した第１条件リストに基づいて第１装置２を制御し、修正した第２条件リストに基づいて第２装置３を制御する。

【0044】

図２に示すように、制御装置３０は、条件リスト修正処理において、最初に原料の性状に関する原料情報を取得する（Ｓ１）。オペレータが入力装置３２を使用して原料情報を入力し、制御装置３０が入力された原料情報を記憶する。なお、制御装置３０は、プロセス解析技術に基づく予想処理によって原料情報を生成し、原料情報として記憶してもよい。本実施形態では、原料情報は、第１原料、第２原料、第３原料に関する情報を含むとよい。原料情報は、各原料の組成、各原料の密度、各原料の分子量の少なくとも１つを含むとよい。

【0045】

次に、制御装置３０は、第１センサ２１からの信号に基づいて第１装置情報を取得する（Ｓ２）。続いて、制御装置３０は、第２センサ２３からの信号に基づいて第２装置情報を取得する（Ｓ３）。

【0046】

次に、制御装置３０は、原料情報及び第１装置情報を含む入力に対して、第１処理物の性状に関する第１処理物情報を出力する第１モデルに基づいて第１処理物情報を取得する（Ｓ４）。第１処理物情報は、第１処理物の収率を少なくとも含む。また、第１処理物情報は、第１処理物の結晶サイズ、及び第１処理物の結晶形の少なくとも１つを含んでもよい。また、第１処理物情報は、第１処理物の密度、及び第１処理物の比熱の少なくとも１つを含むとよい。

【0047】

第１モデルは、原料情報及び第１装置情報を含む入力と、第１処理物情報を含む出力との関係を規定するモデルである。第１モデルは、機械学習モデル及び数理モデルの少なくとも一方を含む。第１モデルは、例えば、原料情報、第１装置情報、及び第１処理物情報を教師データとした機械学習によって作成された機械学習モデルであるとよい。第１処理物情報は、教師データを作成するために、実測又はシミュレーションによって取得されるとよい。また、第１モデルは、物理法則及び化学法則を含む自然法則に基づいて作成された数理モデルや、経験則に基づいて作成された数理モデルであってもよい。また、第１モデルは、機械学習モデルと、数理モデルとを組み合わせて形成されてもよい。

【0048】

次に、制御装置３０は、第１処理物情報を含む入力に対して、第２条件リストの修正値を出力する第２モデルに基づいて第２条件リストの修正値を取得する（Ｓ５）。第２条件リストの修正値は、第２条件リストに含まれる各制御パラメータの修正値を含む。第１装置２からの第１処理物の収率が変化する、すなわち第２装置３に投入される第１処理物の流量が変化すると、第２装置３から出される第２処理物の収率も変化し得る。第１処理物の収率が変化した場合であっても第２処理物の目標収率を達成するために、製造システム１は、変化した第１処理物の収率に対応するような第２条件リストを設定するための第２条件リストの修正値を算出する。第２モデルは、第１処理物情報を含む入力と、第２条件リストの修正値を含む出力との関係を規定するモデルであるとよい。第２モデルは、例えば、第１処理物情報及び第２条件リストの修正値を教師データとした機械学習によって作成された機械学習モデルであるとよい。第２条件リストの修正値は、教師データを作成するために、実測又はシミュレーションによって取得されるとよい。また、第２モデルは、物理法則及び化学法則を含む自然法則に基づいて作成された数理モデルや、経験則に基づいて作成された数理モデルであってもよい。また、第２モデルは、機械学習モデルと、数理モデルとを組み合わせて形成されてもよい。また、第２モデルの入力は、第１処理物情報に加え、第２装置情報も含むことが望ましい。

【0049】

次に、制御装置３０は、第２条件リストと、第２条件リストの修正値とに基づいて修正された第２条件リストを取得する（Ｓ６）。例えば、制御装置３０は、第２条件リストに含まれる各制御パラメータに、第２条件リストの修正値に含まれる各制御パラメータの修正値を加算することによって、修正された各制御パラメータを含む修正された第２条件リストを取得するとよい。制御装置３０は、修正された第２条件リストを記憶部３０Ｂに記憶する。

【0050】

次に、制御装置３０は、原料情報、第１装置情報、及び第１処理物情報を含む入力に対して、第１装置２の状態に関する情報であって、第１センサ２１が検出しない情報である推定第１装置情報を出力する第３モデルに基づいて推定第１装置情報を取得する（Ｓ７）。推定第１装置情報は、第１センサ２１によって検出される第１装置２の情報と異なる情報である。第１装置２が反応器である場合、推定第１装置情報は、第１装置２の内部に設けられた触媒の活性度、第１装置２の熱交換効率、第１装置２内の原料の流動状態の少なくとも１つを含む。第１装置２が分離器である場合、推定第１装置情報は、第１装置２の熱交換効率及び第１装置２内の原料の流動状態の少なくとも１つを含む。

【0051】

第３モデルは、原料情報、第１装置情報、及び第１処理物情報を含む入力と、推定第１装置情報を含む出力との関係を規定するモデルである。第３モデルは、機械学習モデル及び数理モデルの少なくとも一方を含む。第３モデルは、例えば、原料情報、第１装置情報、第１処理物情報、及び推定第１装置情報を教師データとした機械学習によって作成された機械学習モデルであるとよい。第１処理物情報及び推定第１装置情報は、教師データを作成するために、実測又はシミュレーションによって取得されるとよい。また、第３モデルは、物理法則及び化学法則を含む自然法則に基づいて作成された数理モデルや、経験則に基づいて作成された数理モデルであってもよい。また、第３モデルは、機械学習モデルと、数理モデルとを組み合わせて形成されてもよい。

【0052】

次に、制御装置３０は、推定第１装置情報及び第１処理物情報の少なくとも１つを含む入力に対して、第１条件リストの修正値を出力する第４モデルに基づいて第１条件リストの修正値を取得する（Ｓ８）。第１条件リストの修正値は、第１条件リストに含まれる各制御パラメータの修正値を含む。第４モデルは、推定第１装置情報及び第１処理物情報を含む入力と、第１条件リストの修正値を含む出力との関係を規定するモデルである。第４モデルは、例えば、推定第１装置情報、第１処理物情報、及び第１条件リストの修正値を教師データとした機械学習によって作成された機械学習モデルであるとよい。第１条件リストの修正値は、教師データを作成するために、実測又はシミュレーションによって取得されるとよい。また、第４モデルは、物理法則及び化学法則を含む自然法則に基づいて作成された数理モデルや、経験則に基づいて作成された数理モデルであってもよい。また、第４モデルは、機械学習モデルと、数理モデルとを組み合わせて形成されてもよい。また、第４モデルの入力は、推定第１装置情報及び第１処理物情報に加え、第１装置情報も含むことが望ましい。

【0053】

次に、制御装置３０は、第１条件リストと、第１条件リストの修正値とに基づいて修正された第１条件リストを取得する（Ｓ９）。例えば、制御装置３０は、第１条件リストに含まれる各制御パラメータに、第１条件リストの修正値に含まれる各制御パラメータの修正値を加算することによって、修正された各制御パラメータを含む修正された第１条件リストを取得するとよい。制御装置３０は、修正された第１条件リストを記憶部３０Ｂに記憶する。

【0054】

制御装置３０は、修正された第１条件リストを取得した後に、条件リスト修正処理を終了する。制御装置３０は、条件リスト修正処理を実行することによって、修正された第１条件リストと、修正された第２条件リストとを取得する。そして、制御装置３０は、修正された第１条件リストと、修正された第２条件リストとに基づいて、第１装置２及び第２装置３を制御する。例えば、制御装置３０は、修正された第１条件リストと、修正された第２条件リストとに基づいて、第１～第３流量制御弁１１Ａ～１１Ｃと、第１温度調節器１８と、第２温度調節器１９とを制御する。また、第１装置２及び第２装置３が遠心分離機である場合には、制御装置３０は、第１装置２及び第２装置３の回転数及び処理時間を制御するとよい。

【0055】

第１プロセスが化学反応である場合、原料情報は、原料の組成、原料の密度、及び原料の分子量の少なくとも１つを含むとよい。第１装置情報は、第１装置２の入口温度、第１装置２の出口温度、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第１処理物情報は、第１処理物の収率を少なくとも含むとよい。推定第１装置情報は、第１装置２の内部に設けられた触媒の活性度、第１装置２の熱交換効率、第１装置２内の原料の流動状態の少なくとも１つを含むとよい。第１条件リストは、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第２条件リストは、第２装置３の内部温度、第２装置３の内部圧力、第２装置３内の第１処理物の流量の少なくとも１つを含むとよい。

【0056】

第１プロセスが分離である場合、原料情報は、原料の組成、原料の密度、及び原料の分子量の少なくとも１つを含むとよい。第１装置情報は、第１装置２の入口温度、第１装置２の出口温度、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第１処理物情報は、第１処理物の収率を少なくとも含むとよい。推定第１装置情報は、第１装置２の熱交換効率及び第１装置２内の原料の流動状態の少なくとも１つを含むとよい。第１条件リストは、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第２条件リストは、第２装置３の内部温度、第２装置３の内部圧力、第２装置３内の第１処理物の流量の少なくとも１つを含むとよい。

【0057】

第１プロセスが抽出である場合、原料情報は、原料の組成、原料の密度、及び原料の分子量の少なくとも１つを含むとよい。第１装置情報は、第１装置２の入口温度、第１装置２の出口温度、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第１処理物情報は、第１処理物の収率を少なくとも含むとよい。推定第１装置情報は、第１装置２の熱交換効率及び第１装置２内の原料の流動状態の少なくとも１つを含むとよい。第１条件リストは、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第２条件リストは、第２装置３の内部温度、第２装置３の内部圧力、第２装置３内の第１処理物の流量の少なくとも１つを含むとよい。

【0058】

第１プロセスが晶析である場合、原料情報は、原料の組成、原料の密度、原料の分子量、及び原料に含まれる種晶のサイズの少なくとも１つを含むとよい。第１装置情報は、第１装置２の入口温度、第１装置２の出口温度、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第１処理物情報は、第１処理物の収率、第１処理物の結晶サイズ、及び第１処理物の結晶形の少なくとも１つを含むとよい。推定第１装置情報は、第１装置２の熱交換効率及び第１装置２内の原料の流動状態の少なくとも１つを含むとよい。第１条件リストは、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第２条件リストは、第２装置３の内部温度、第２装置３の内部圧力、第２装置３内の第１処理物の流量の少なくとも１つを含むとよい。

【0059】

第１プロセスが蒸留である場合、原料情報は、原料の組成、原料の密度、及び原料の分子量の少なくとも１つを含むとよい。第１装置情報は、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第１処理物情報は、第１処理物の収率、第１処理物の密度、及び第１処理物の比熱の少なくとも１つを含むとよい。推定第１装置情報は、第１装置２の熱交換効率及び第１装置２内の原料の流動状態の少なくとも１つを含むとよい。第１条件リストは、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、第１装置２内の原料の流量の少なくとも１つを含むとよい。第２条件リストは、第２装置３の内部温度、第２装置３の内部圧力、第２装置３内の第１処理物の流量の少なくとも１つを含むとよい。

【0060】

第１プロセスが遠心分離である場合、原料情報は、原料の組成、原料の密度、及び原料の分子量の少なくとも１つを含むとよい。第１装置情報は、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２の回転数の少なくとも１つを含むとよい。第１処理物情報は、第１処理物の収率を少なくとも含むとよい。第１条件リストは、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、第１装置２の回転数、及び処理回数の少なくとも１つを含むとよい。第２条件リストは、第２装置３の内部温度、第２装置３の内部圧力、第２装置３内の第１処理物の流量の少なくとも１つを含むとよい。

【0061】

第１プロセスが乾燥である場合、原料情報は、原料の組成、原料の密度、及び原料の分子量の少なくとも１つを含むとよい。第１装置情報は、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２の昇温速度の少なくとも１つを含むとよい。第１処理物情報は、第１処理物の性状（水飽和度、含水率、密度等）を少なくとも含むとよい。第１条件リストは、第１装置２の内部温度、第１装置２の内部圧力、及び第１装置２の昇温速度の少なくとも１つを含むとよい。第２条件リストは、第２装置３の内部温度、第２装置３の内部圧力、第２装置３内の第１処理物の流量、及び第１装置２の昇温速度の少なくとも１つを含むとよい。

【0062】

実施形態に係る製造システム１によれば、第２プロセスに供給される第１処理物の性状が推定され、第１処理物の性状に基づいて第２条件リストが修正される。これにより、第２処理物の状態を制御することができる。すなわち、連続した複数のプロセスを有する製造システム１において、最終製品の状態を制御することができる。また、推定第１装置情報に基づいて第１条件リストが修正される。これにより、第２プロセスに供給される第１処理物の状態を制御することができる。以上により、第１装置２の能力が低下した場合においても、第２処理物の収量や品質等の状態を制御することができる。

【0063】

製造システム１によれば、パラメータの条件リストが規定されている既存のプロセス同士を組み合わせた連続プロセスを、確実かつ簡便に運転させることができる。また、製造システム１によれば、複数のプロセスを含む連続プロセス中に、新たに１つのプロセスを挿入することが容易である。また、新たなプロセスが挿入された連続プロセスを、確実かつ簡便に運転させることができる。

【0064】

以上で具体的実施形態の説明を終えるが、本発明は上記実施形態に限定されることなく幅広く変形実施することができる。例えば、図２に示す条件リスト修正処理において、ステップＳ７～Ｓ９は、省略されてもよい。すなわち、第１条件リストの修正は省略されてもよい。また、図２に示す条件リスト修正処理において、ステップＳ５～Ｓ６が省略されてもよい。すなわち、第２条件リストの修正は行われず、第１条件リストの修正のみが行われてもよい。また、上記実施形態において、第２モデルは、第２条件リストの修正値を取得するように説明されたが、第２モデルは、第２装置３に対する運転指示を出力するようにも構成されてもよい。例えば、第１モデルにより出力される第１処理物情報たる第１処理物の収率が許容範囲を超える場合には、第２モデルは、第２装置３を停止させる運転指示を出力し得る。

【0065】

また、制御装置３０は、条件リスト修正処理において、第１処理物情報に含まれる値と目標値との差が閾値以上であるときに、第１処理物情報と第２モデルとに基づいて第２条件リストの修正値を取得してもよい。具体的には、図３に示すように、条件リスト修正処理において、ステップＳ４とステップＳ５の間に、第１処理物情報に含まれる値と目標値との差が閾値以上であるか否かを判定するステップＳ１１が設けられるとよい。そして、第１処理物情報に含まれる値と目標値との差が閾値以上である場合（ステップＳ１１の判定結果がＹｅｓ）に、ステップＳ５を実行するとよい。制御装置３０は、第１処理物情報に含まれる値と目標値との差が閾値未満である場合（ステップＳ１１の判定結果がＮｏ）に、ステップＳ５～Ｓ９を省略して条件リスト修正処理を終了するとよい。この態様によれば、第１処理物情報に含まれる値と目標値との差が閾値以上である場合に、第１条件リスト及び第２条件リストが修正される。

【0066】

また、制御装置３０の記憶部３０Ｂは、修正された第１条件リスト及び修正された第２条件リストを経時的に記憶するように構成され、第１モデル、第２モデル、第３モデル、第４モデルは、記憶部３０Ｂに記憶された修正された第１条件リスト及び第２条件リストに基づいて適宜修正されるように構成されてもよい。例えば、修正された第１条件リスト及び修正された第２条件リストを用いて制御を行ったが目標とする第２処理物（最終製品）の収率が得られなくなった場合、第１モデル、第２モデル、第３モデル、又は第４モデルのいずれかの設定が不適切である可能性が考えられる。この場合、記憶部３０Ｂに経時的に記憶された第１条件リスト及び第２条件リストを参照することにより、第２処理物の目標収率が得られなくなった時点での条件リストを確認することにより、第１～第４モデルのうちのどのモデルに不具合が生じているかを特定することができる。不具合が特定されたモデルは、再学習に供されたり、オペレータによってパラメータを再設定されたりすることによって修正されることができる。

【0067】

また、上記実施形態では、第１プロセス及び第２プロセスを含む場合について説明したが、プロセスの数は２つに限定されず、より多くのプロセスを含んでもよい。例えば、製造システム１は、第１プロセス、第２プロセス、及び第３プロセスの３つのプロセスを含み、第１プロセスを実行する第１装置２から出力される第１処理物の収率に基づいて、第２プロセスを実行する第２装置３の第２条件リスト又は第３プロセスを実行する第３装置５０の第３条件リストを修正するように構成されてもよいし、第２装置３から出力される第２処理物の収率に基づいて、第３条件リストを修正するように構成されてもよい。すなわち、上記実施形態で説明した第１プロセス及び第２プロセスは、連続した２つのプロセスであり、第１プロセスの上流側に任意の個数のプロセスが設けられてもよく、第２プロセスの下流側に任意の個数のプロセスが設けられてもよい。

【0068】

図４に製造システム１の一例を示す。図４では、各センサ、流量制御弁、及び制御装置が省略され、制御システム１の要部のみが示されている。図４に示すように、製造システム１は、第１プロセス、第２プロセス、及び第３プロセスを順に実行する。第１プロセスは、物質Ａと物質Ｂとを触媒Ｎの下で化学反応させ、物質Ｃを生成する。第１プロセスから第２プロセスに供給される第１処理物は、物質Ａ及び物質Ｂと、物質Ｃとを含む。第２プロセスは、第１処理物中の物質Ｃと、新たに投入される物質Ｄとを化学反応させ、物質Ｅを生成する。第２プロセスから第３プロセスに供給される第２処理物は、未反応の物質Ａ、物質Ｂ、物質Ｃ、及び物質Ｄと、物質Ｅとを含む。第３プロセスは、第２プロセスから供給される物質Ａ～Ｅを含む第２処理物から物質Ｅを第３処理物として抽出する。第１プロセスは反応器である第１装置２によって実行され、第２プロセスは反応器である第２装置３によって実行され、第３プロセスは抽出装置である第３装置５０によって実行される。

【0069】

第１装置２の複数の制御パラメータを含む第１条件リストには、物質Ａの目標流量１０Ｌ／ｈ、物質Ｂの目標流量１５Ｌ／ｈ、第１装置本体５の目標内部温度３００℃、第１装置本体５の目標内圧１２０ｋＰａ、物質Ｃの目標収率８０％、物質Ｃの目標流量２０Ｌ／ｈが設定されている。

【0070】

第２装置３の複数の制御パラメータを含む第２条件リストには、物質Ａ及び物質Ｂの合計の目標流量５Ｌ／ｈ、物質Ｃの目標流量２０Ｌ／ｈ、物質Ｄの目標流量２０Ｌ／ｈ、第２装置本体６の目標内部温度２５０℃、第２装置本体６の目標内圧８０ｋＰａ、物質Ｅの目標収率７５％、物質Ｅの目標流量３３．７５Ｌ／ｈが設定されている。

【0071】

第３装置５０の複数の制御パラメータを含む第３条件リストには、物質Ａ、物質Ｂ、物質Ｃ、及び物質Ｄの合計の目標流量１１．２５Ｌ／ｈ、物質Ｅの目標流量３３．７５Ｌ／ｈ、第３装置本体５１の目標内部温度２００℃、第３装置本体５１の目標内圧１００ｋＰａ、物質Ｅの目標収率６７％が設定されている。

【0072】

第１条件リスト、第２条件リスト、及び第３条件リストは、各プロセスにおける各物質の流量が互いに整合するように設定されている。例えば、第１プロセスにおいて生成される物質Ｃの目標流量と、第２プロセスに供給される物質Ｃの目標流量とが整合している。また、第１条件リスト、第２条件リスト、及び第３条件リストは、各プロセスにおける各反応装置の温度が互いに整合するように設定されている。

【0073】

第１プロセス～第３プロセスを組み合わせた連続プロセスの運転中、制御装置３０は、第１モデルに基づいて第１プロセスによって生成される物質Ｃの収率を取得し、取得した物質Ｃの収率が第１条件リストに設定された物質Ｃの目標収率に一致するか否かを監視する。同様に、制御装置３０は、第１－２モデルに基づいて第２プロセスによって生成される物質Ｅの収率を取得し、取得した物質Ｅの収率が第２条件リストに設定された物質Ｅの目標収率に一致するか否かを監視する。同様に、制御装置３０は、第１－３モデルに基づいて第３プロセスによって生成される物質Ｅの収率を取得し、取得した物質Ｅの収率が第３条件リストに設定された物質Ｅの目標収率に一致するか否かを監視する。第１－２モデル及び第１－３モデルは、第１モデルと同様に作成されるとよい。すなわち、第１－２モデルは、第２装置３に供給される各物質の情報及び第２装置情報を含む入力と、第２処理物情報（物質Ｅ）を含む出力との関係を規定するモデルである。第１－３モデルは、第３装置５０に供給される各物質の情報及び第３装置情報を含む入力と、第２処理物情報（物質Ｅ）を含む出力との関係を規定するモデルである。

【0074】

例えば、第１プロセスによる物質Ｃの許容収率が７８％～８２％の範囲（誤差２％の閾値）に設定され得る。この場合、第１モデルによって推定される物質Ｃの収率が許容範囲外となった場合、下流の第２プロセスが正常に運転できず、物質Ｅを生成することができない又は必要な収率を得ることができない可能性がある。これを回避するため、第２モデルは、第１モデルによって推定された第１プロセスから生産される物質Ｃの収率（７８％）と、現在の第２プロセスの条件リストのパラメータを入力として、第２条件リストのパラメータの修正値を出力する。例えば、制御装置３０は、第２モデルに基づいて、第２の条件リストのパラメータの修正値として、反応器内温度を１０℃上げる、又は物質Ｄの流量を１Ｌ／ｈ下げるといったような修正値を出力する。これにより、制御装置３０は、修正された第２条件リストを取得する。以上のように、本発明によれば、第１プロセスから生産される物質Ｃの収率が目標値から変化した場合に、それに対応するように、リアルタイムで下流の第２プロセスの条件リストを修正することができる。これにより、連続プロセスを停止させることなく運転させることができる。

【0075】

制御システム１は、さらに、第１－２モデルによって推定された第２プロセスから生産される物質Ｅの収率と、現在の第３プロセスの条件リストのパラメータとを入力として、第３条件リストのパラメータの修正値を出力する第２－２モデルを備える。

【0076】

また、製造システム１は、各プロセスの推定装置情報を出力する第３モデル、第３－２モデル、第３－３モデルを備えている。第３モデルは、第１プロセスの現在の装置情報（第１プロセスの装置の現在の内部温度、内部圧力等）、原料情報（物質Ａの現在の流量、物質Ｂの現在の流量等の第１装置情報）、及び第１処理物情報（物質Ｃの流量）を入力として推定第１装置情報（第１装置２の触媒活性、熱交換効率等）を出力する。第３－２モデルは、第２プロセスの現在の装置情報（第２プロセスの装置の現在の内部温度、内部圧力等の第２装置情報）、原料情報（物質Ｃの現在の流量、物質Ｄの現在の流量）、及び第２処理物情報（物質Ｅの流量）を入力として推定第２装置情報（第２装置６の触媒活性、熱交換効率等）を出力する。第３－３モデルは、第３プロセスの現在の装置情報（第３プロセスの装置の現在の内部温度、内部圧力等の第３装置情報）、原料情報（物質Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄの現在の流量、物質Ｅの現在の流量）、及び第３処理物情報（物質Ｅの収量）を入力として推定第３装置情報（第３装置５１の熱交換効率等）を出力する。

【0077】

さらに、製造システム１は、第１モデルにより出力された第１処理物情報、及び／又は第３モデルにより出力された推定第１装置情報に基づいて、第１条件リストを修正する第４モデルと、第１－２モデルにより出力された第２処理物情報、及び／又は第３－２モデルにより出力された推定第２装置情報に基づいて、第２条件リストを修正する第４－２モデルと、第１－３モデルにより出力された第３処理物情報、及び／又は第３－３モデルにより出力された推定第３装置情報に基づいて、第３条件リストを修正する第４－３モデルとを備えている。

【0078】

例えば、第１プロセスによる物質Ｃの許容収率が７８％～８２％の範囲（誤差２％の閾値）に設定され得る。この場合、第１モデルによって推定される物質Ｃの収率が許容範囲外となった場合、物質Ｃの収率を許容範囲内に収めるために、第３モデル、及び第４モデルを用いて第１条件リストを修正する処理が行われる。例えば、制御装置３０は、第４モデルに基づいて、第１の条件リストのパラメータの修正値として、第１装置本体５の目標内部温度を１０℃上げる、又は物質Ｂの流量を１Ｌ／ｈ上げるといったような修正値を出力する。これにより、制御装置３０は、修正された第１条件リストを取得する。

【0079】

以上のように、本発明によれば、予め運転パラメータの条件リストが策定されたプロセスを複数組み合わせた連続プロセスを運転する際に、各プロセスの実際の運転状態の変化にリアルタイムに対応して、条件リストを修正することができる。これにより、連続プロセスを停止させることなく、プロセス全体の運転を最適化することができる。

【符号の説明】

【0080】

１ ：製造システム
２ ：第１装置
３ ：第２装置
５ ：第１装置本体
６ ：第２装置本体
８ ：原料供給管
８Ａ ：第１原料供給管
８Ｂ ：第２原料供給管
８Ｃ ：第３原料供給管
１１Ａ ：第１流量制御弁
１１Ｂ ：第２流量制御弁
１１Ｃ ：第３流量制御弁
１３ ：接続管
１５ ：出口管
１８ ：第１温度調節器
１９ ：第２温度調節器
２１ ：第１センサ
２３ ：第２センサ
３０ ：制御装置
３０Ｂ ：記憶部
３２ ：入力装置
５０ ：第３装置
５１ ：第３装置本体

【要約】

【課題】 連続した複数のプロセスを有する製造システムにおいて、最終製品の状態を制御する。
【解決手段】 制御システム１は、第１装置２と、第２装置３と、第１センサ２１と、第２センサ２３と、第１装置の複数の制御パラメータを含む第１条件リストに基づいて第１装置を制御すると共に、第２装置の複数の制御パラメータを含む第２条件リストに基づいて第２装置を制御する制御装置３０とを有する。制御装置は、原料情報及び第１装置情報に対して、第１処理物の性状に関する第１処理物情報を出力する第１モデルに基づいて第１処理物情報を取得し、第１処理物情報に対して、第２条件リストの修正値を出力する第２モデルに基づいて第２条件リストの修正値を取得し、第２条件リストと、第２条件リストの修正値とに基づいて修正された第２条件リストを取得し、修正した第２条件リストに基づいて第２装置を制御する。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】