特許 7562707 複数の設備部分から成る製造設備、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの金属製品を生産する金属加工製造設備を制御するシステム、方法及びコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-27

(45)【発行日】2024-10-07

(54)【発明の名称】複数の設備部分から成る製造設備、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの金属製品を生産する金属加工製造設備を制御するシステム、方法及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 19/418 20060101AFI20240930BHJP

   B21B 1/00 20060101ALN20240930BHJP

   B21B 37/00 20060101ALN20240930BHJP

【ＦＩ】

G05B19/418 Z

B21B1/00 A

B21B37/00 300

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2022575902

(86)(22)【出願日】2021-05-20

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-07-06

(86)【国際出願番号】 EP2021063555

(87)【国際公開番号】W WO2021249740

(87)【国際公開日】2021-12-16

【審査請求日】2023-01-26

(31)【優先権主張番号】102020207247.7

(32)【優先日】2020-06-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE

(73)【特許権者】

【識別番号】390035426

【氏名又は名称】エス・エム・エス・グループ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツング

(74)【代理人】

【識別番号】100069556

【弁理士】

【氏名又は名称】江崎 光史

(74)【代理人】

【識別番号】100111486

【弁理士】

【氏名又は名称】鍛冶澤 實

(74)【代理人】

【識別番号】100191835

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 真介

(74)【代理人】

【識別番号】100221981

【弁理士】

【氏名又は名称】石田 大成

(72)【発明者】

【氏名】ダウベ・トーマス

(72)【発明者】

【氏名】ベーレンス・ホルガー

(72)【発明者】

【氏名】キュンメル・ルッツ

(72)【発明者】

【氏名】ゾマース・ウルリヒ

【審査官】飯田 義久

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１０－１２６７７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開昭５９－０８０７２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０００４２３０（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ １９／４１８

Ｂ２１Ｂ １／００－１１／００

Ｂ２１Ｂ ３７／００－３７／７８

Ｂ２１Ｂ ４７／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）、又は、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工の製造設備を制御するシステム（１）であって、
各設備部分（２）が入力品質範囲（４）、出力品質範囲（５）及びプロセス範囲（６）を有し、
設備部分（２）の入力品質範囲（４）が、その設備部分（２）に必要な入力製品の品質特性を定義し、設備部分（２）の出力品質範囲（５）が、その設備部分（２）によって入力製品の処理後に許容される出力製品の品質特性を定義し、
複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）では、先行する設備部分（２）の出力品質範囲（５）が後続の設備部分（２）の入力品質範囲（４）に一致し、
プロセス範囲（６）が、それぞれの設備部分（２）によって実現可能である、その設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を定義し、
各設備部分（２）が、センサー（８）を用いて実際の状態を検出して、その設備部分（２）のプロセス範囲（６）をその検出された実際の状態に適合させ、
この製造設備（３）で製造された製品が、これらの複数の設備部分（２）の入力品質範囲（４）と出力品質範囲（５）とに必要な品質特性を満たすため、これらの複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）を制御するシステム（１）は、各設備部分（２）に対して、全ての設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）を考慮して、製造設備（３）で製造される製品が全ての設備部分（２）の全ての入力品質範囲（４）と全ての出力品質範囲（５）に収まるように、それぞれのプロセス範囲（６）内に存在するそれぞれの設備自動化に関する設定値（７）を決定する当該システム。

【請求項2】

請求項１に記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、設備部分（２）によって製造すべき製品の処理の実行後に、その処理を実行した設備部分（２）の達成された出力品質と後続の設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）に基づき、後続の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を更新するシステム。

【請求項3】

請求項１又は２に記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）と出力製品の達成可能な品質特性を考慮して、製造設備（３）で製造すべき製品の順序を決定するシステム。

【請求項4】

請求項１から３までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、それぞれの設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に、それぞれの設備自動化によって実現可能な考え得る設定値変化率を考慮するシステム。

【請求項5】

請求項１から４までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、設備部分（２）の将来の状態に関する予測モデル（９）を作成して、設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に、この予測モデル（９）によって予測される設備部分（２）の状態とそれから得られる設備部分（２）のプロセス範囲（６）を考慮するシステム。

【請求項6】

請求項５に記載のシステム（１）において、
前記の予測モデル（９）が、センサー（８）を用いて検出された設備部分（２）の状態又は設備部分（２）の達成された製品品質に基づくシステム。

【請求項7】

請求項１から６までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
前記の設備部分（２）が、それぞれの設備部分（２）で製造される製品の幾何学的な情報を検出するために、少なくとも部分的に光学的なセンサー（８）を有するシステム。

【請求項8】

請求項１から７までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
前記の複数の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）がモデル（１２）を用いて決定されるシステム。

【請求項9】

複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）、又は、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工の製造設備を制御する方法であって、
各設備部分（２）が入力品質範囲（４）、出力品質範囲（５）及びプロセス範囲（６）を有し、
設備部分（２）の入力品質範囲（４）が、その設備部分（２）に必要な入力製品の品質特性を定義し、設備部分（２）の出力品質範囲（５）が、その設備部分（２）によって入力製品の処理後に許容される出力製品の品質特性を定義し、
複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）では、先行する設備部分（２）の出力品質範囲（５）が後続の設備部分（２）の入力品質範囲（４）に一致し、
プロセス範囲（６）が、それぞれの設備部分（２）によって実現可能である、その設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を定義し、
この方法が、
センサー（８）を用いて、複数の設備部分（２）の実際の状態を検出する工程と、
これらの複数の設備部分（２）の検出された実際の状態に基づき、複数の設備部分（２）のそれぞれのプロセス範囲（６）を適合させる工程と、
これらの決定されるそれぞれの設定値（７）が、適合されたそれぞれのプロセス範囲（６）内に在り、この製造設備（３）で製造される製品が、複数の設備部分（２）の入力品質範囲（４）と出力品質範囲（５）に必要な品質特性を満たすため、全ての設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）を考慮して、製造設備（３）で製造される製品が全ての設備部分（２）の全ての入力品質範囲（４）と全ての出力品質範囲（５）に収まるように、この製造設備（３）の複数の設備部分（２）の設備自動化に関するそれぞれの設定値（７）を決定する工程と、
を有する方法。

【請求項10】

請求項９に記載の方法において、
更に、設備部分（２）によって製造すべき製品の処理の実行後に、後続の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を更新する工程を有し、この更新が、処理を実行した設備部分（２）の達成された出力品質と後続の設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）に基づき行われる方法。

【請求項11】

請求項９又は１０に記載の方法において、
更に、設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）と出力製品の達成可能な品質特性を考慮して、製造設備（３）で製造すべき製品の順序を決定する工程を有する方法。

【請求項12】

請求項９から１１までのいずれか一つに記載の方法において、
それぞれの設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に、それぞれの設備自動化によって実現可能な考え得る設定値変化率を考慮する工程を有する方法。

【請求項13】

請求項９から１２までのいずれか一つに記載の方法において、
設備部分（２）の将来の状態に関する予測モデル（９）を作成する工程を有し、この予測モデル（９）によって予測される設備部分（２）の状態とそれから得られる設備部分（２）のプロセス範囲（６）が、設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に考慮される方法。

【請求項14】

請求項１３に記載の方法において、
前記の予測モデル（９）が、センサー（８）を用いて検出された設備部分（２）の状態又は設備部分（２）の達成された製品品質に基づく方法。

【請求項15】

請求項９から１４までのいずれか一つに記載の方法において、
それぞれの設備部分（２）での光学的なセンサー（８）を用いて、それぞれの設備部分（２）で製造される製品の幾何学的な情報を検出する工程を有する方法。

【請求項16】

請求項９から１５までのいずれか一つに記載の方法において、
複数の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定するモデル（１２）を作成する工程を有する方法。

【請求項17】

コンピュータによりプログラムを実行した場合に、そのコンピュータに請求項９から１６までのいずれか一つに記載の方法を実行させる、又は請求項１から８までのいずれか一つに記載のシステム（１）に請求項９から１６までのいずれか一つに記載の方法を実行させる命令を有するコンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、複数の設備部分から成る製造設備、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの金属製品を生産するため金属加工製造設備を制御するシステムに関する。本発明は、更に、複数の設備部分から成る製造設備、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの金属製品を生産する金属加工製造設備を制御する方法と、特に、本発明によるシステムを用いて、本発明による方法を実施するコンピュータプログラムとに関する。

【背景技術】

【0002】

金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品を製造する場合、金属加工製造設備の複数段階によるプロセスチェーンが進行する。例えば、自動車用の構造部分は、製鉄所での銑鉄の製造又は屑鉄の投入後に、スラブの連続鋳造、１～６ｍｍへの熱間圧延、スケール残渣を除去するためのストリップの酸洗、０．３～３ｍｍへの冷間圧延、特徴的な組織を設定するための焼き鈍し炉での熱処理、３４０～４８０℃の塗装温度へのストリップの加熱、溶融浸漬塗装、裁断、変形、接合及び色彩塗装の典型的なプロセスチェーンが進行する。その場合、特に、連続鋳造部、熱間圧延ストリップレーン、酸洗レーン／タンデムレーン、ストリップ亜鉛塗設備、打抜きレーン／圧延レーン、自動溶接機及び浸漬被覆部の金属加工製造設備の設備部分が用いられる。

【0003】

金属加工製造設備により長い製品を製造する場合、例えば、ビレットの連続鋳造、複数の圧延スタンドでの４～２００ｍｍの丸い材料への熱間圧延、スケールが付着した表面の除去及び鍛造のプロセスチェーンが進行する。そのプロセスチェーンは、例えば、ビレットの連続鋳造部、ワイヤーレーン／ビレットレーン、剥離ライン及び鍛造プレス機の金属加工製造設備の設備部分によって形成される。

【0004】

概念的な観点から見ると、各製品は、複数の変換段階（設備部分）を進行して、最終製品にまで到達する。その場合、各変換段階は、入力品質範囲、出力品質範囲及びプロセス範囲を有する。その入力品質範囲は、入力製品の所要の品質特性を定義する。出力品質範囲によって、各変換段階（設備部分）後に中間製品の品質を検査するための基準が定義される。複数の設備部分から成る製造設備では、先行する変換段階（設備部分）の出力品質範囲が、後続の変換段階（設備部分）の入力品質範囲に等しいとされる。各変換段階（設備部分）は、更に、変換段階（設備部分）の設備自動化に関して、それぞれの変換段階（設備部分）により実現可能な設定値を定義するプロセス範囲を有する。その場合、設定値は、変換段階（設備部分）の出力品質範囲において定義された品質がその変換段階（設備部分）によって達成されるように設定される。

【0005】

一つの変換段階又は一つの設備部分によって、製品が、その状態をＡからＢに変える。そのように、例えば、酸洗において、熱間圧延後のスケールが付着した表面が除去されるか、焼き鈍し炉において、目的に適う加熱と冷却によって、材料特性が設定されるか、或いはワイヤー圧延機において、（例えば、１５０×１５０ｍｍ^２の）ビレットから、例えば、５．５ｍｍのワイヤーが丸い形で製造される。それらは、金属加工製造設備の変換段階又は設備部分に関する単なる幾つかの例である。

【0006】

各変換段階（設備部分）後において、製品が変換後に有するべき基準が定義される。それらの基準は、下限と上限を有し、製品の特性は、それらの範囲内に存在しなければならない。一つの変換段階（設備部分）後に満たさなければならない全ての基準が品質範囲を構成する。複数の変換段階（設備部分）から成る製造設備では、先行する変換段階（設備部分）の出力品質範囲が後続の変換段階（設備部分）の入力品質範囲に一致する。特に、後続の変換段階（設備部分）の要件（入力品質範囲）が、先行する変換段階（設備部分）に関する品質要件（出力品質範囲）を決める。品質範囲の例は、酸洗後に残留スケールが製品上に存在しないこと、弾性限界及び抗張力が所与の限界内に在ること、或いは丸い材料が所与の楕円率（最小直径と最大直径の間の差）を上回らないことである。それらは、金属加工製造設備の変換段階又は設備部分の品質範囲に関する単なる幾つかの例である。

【0007】

一つの変換段階（設備部分）後において出力品質範囲を達成するために、その変換段階（設備部分）の設備自動化に関する設定値を変換段階（設備部分）のプロセス範囲内に適合させることができる。変換段階（設備部分）のプロセス範囲の例は、スケールが付着した表面を洗浄するための酸洗の酸の温度、弾性限界に適合させるための焼き鈍し炉での滞留時間又は楕円率を調節するための圧延機の間のストロークである。それらは、金属加工製造設備の変換段階又は設備部分のプロセス範囲に関する単なる幾つかの例である。

【0008】

個々の変換段階（設備部分）において製造すべき製品の順序が製造計画システムによって決められる。そのように、例えば、酸洗設備では、酸洗タンク内の酸の所要の温度変化を最小化するために、同様のスケールが付着した製品が順番に酸洗を通される。同様に、焼き鈍し炉では、同様の焼き鈍し温度を有する製品が順番に製造されたり、或いはワイヤー圧延機では、ローラーを交換するための装備時間が最小になるように、製品の順序が決められる。それらは、金属加工製造設備の変換段階又は設備部分の製造計画に関する単なる幾つかの例である。

【0009】

その場合、製造計画は、一つの変換段階（設備部分）のためだけに行われており、その変換段階（設備部分）に関して、製造の順序が最適化されている。また、製造の順序を計画する場合、一般的に変換段階（設備部分）の理想的な状態及び／又は理想的な入力製品を出発点としている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0010】

本発明の課題は、複数の設備部分から成る製造設備、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工製造設備における製造プロセスを最適にすることである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本課題は、本発明にもとづき、複数の設備部分から成る製造設備、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工製造設備を制御するシステムであって、
各設備部分が入力品質範囲、出力品質範囲及びプロセス範囲を有し、
設備部分の入力品質範囲が、その設備部分に必要な入力製品の品質特性を定義し、設備部分の出力品質範囲が、その設備部分によって入力製品の処理後に許容される出力製品の品質特性を定義し、
複数の設備部分から成る製造設備では、先行する設備部分の出力品質範囲が後続の設備部分の入力品質範囲に一致し、
プロセス範囲が、それぞれの設備部分によって実現可能である、その設備部分の設備自動化に関する設定値を定義し、
各設備部分が、センサーを用いて実際の状態を検出して、その設備部分のプロセス範囲をその検出された実際の状態に適合させ、
この複数の設備部分から成る製造設備を制御するシステムは、この製造設備で製造された製品がこれらの複数の設備部分の入力品質範囲と出力品質範囲とに必要な品質特性を満たすように、各設備部分に対して、それぞれのプロセス範囲内に存在するそれぞれの設備自動化に関する設定値を決定する当該システムによって解決される。

【0012】

本発明の意味における設備部分は、一般的に変換段階と称することもできる。

【0013】

本発明では、製造設備の設備部分の状態がセンサーを用いて監視される。この監視に基づき、それぞれの設備部分のプロセス範囲をその設備部分の実際の状態に適合させることができる。この場合、例えば、プロセス範囲が摩耗の発生のために時間の経過と共に低下することが考慮される。擾乱又は外部の影響を検出することもでき、関連する設備部分のプロセス範囲をそれに応じて適合させることができる。

【0014】

本発明によるシステムは、製造設備の設備部分の設備自動化に関する設定値を決定し、これらの設定値は、設備部分の実際のプロセス範囲内に在る。即ち、実際の設備状態が、設定値を決定する際に考慮される。これらの設定値は、製造設備において製造される製品が複数の設備部分の入力品質範囲と出力品質範囲により必要とされる品質特性を満たすように選定される。即ち、製造される製品が、製造全体に渡って所要の品質要件を満たすことが保証される。それによって、最終的な製品が品質要件を満たすことが同時に保証される。

【0015】

本発明の有利な変化形態では、本システムが、一つの設備部分による製造すべき製品の処理の実行後に、処理を実行した設備部分の達成された出力品質範囲と後続の設備部分の実際のプロセス範囲に基づき、後続の設備部分の設備自動化に関する設定値を更新する。そのため、一つの設備部分による製造すべき製品の処理の実行後に、後続の設備部分による後続の処理が更新される。この場合、先行する設備部分により既に実行された処理は変わらず、後続の設備部分による処理が、後続の設備部分の実際のプロセス範囲に基づき決定される。

【0016】

本発明による変化形態では、本システムは、特に、設備部分の実際のプロセス範囲と出力製品の実現可能な品質特性を考慮して、製造設備で製造される製品の順序を決定する。本製造設備での製品の製造は、設備部分の実際の状態と実際のプロセス範囲に基づき、複数の製造すべき製品に関して最適化される。この場合、例えば、比較可能な、或いは同様の品質要件を有する製品が順番に製造されて、その結果、設備部分の設備自動化に関する設定値の互いの偏差が出来る限り最小になる。特に、本システムは、製造設備で製造する製品の順序を決定する際に、製造する製品の相違点及び／又は共通点を考慮する。

【0017】

本発明の変化形態では、本システムは、それぞれの設備部分の設備自動化に関する設定値を決定する際に、それぞれの設備自動化によって実現可能な考え得る設定値変化率を考慮する。個々の設備部分の設備自動化は、確かに実際のプロセス範囲内の設定値を実現できるが、そのことは、しばしば所定の時間期間内でのみ可能である。即ち、設定値の飛躍は実現可能でなく、所与の設定値変化率内の変化だけが実現可能である。これらの設定値変化率は、それぞれの設備部分の設備自動化に関する設定値を決定する際に、本発明によるシステムによって考慮される。

【0018】

本発明による有利な変化形態では、本システムは、一つ又は複数の設備部分の後に、達成された製品品質を検査する、特に、後続の設備部分の設備自動化に関する設定値を適合させる品質管理部を有する。即ち、この品質管理部の所在地において、それまでに製造された製品が期待される品質特性を有するのかが検査される。検知された品質が期待される品質から逸脱している場合、後続の設備部分の設備自動化に関する設定値を適合させることができ、その結果、製品は、その後において、後続の設備部分の入力品質範囲と出力品質範囲の品質要件をも満たすこととなる。

【0019】

本発明の目的に適う変化形態では、一つの設備部分の設備自動化の設定値が、その設備部分で製造される製品の出力品質範囲を決定する、特に、その設備部分で製造される製品の品質が出力品質範囲の内に、並びに如何なる範囲内に在るのかを決定する。即ち、この設定値によって、一つの設備部分の出力製品の品質が決定され、その際、この設定値は、その設備部分の実際のプロセス範囲内に存在しなければならない。

【0020】

本発明の変化形態では、設備部分のセンサーは、その設備部分の摩耗、保守状態又はそれと同等の事項を検出する。

【0021】

本発明の特に有利な変化形態では、本システムは、設備部分の将来の状態に関する予測モデルを作成して、その設備部分の設備自動化に関する設定値を決定する際に、その予測モデルによって予測される設備部分の状態及びそれから得られる設備部分のプロセス範囲を考慮する。この予測モデルを用いて、特に、所定の製品を処理する時点における設備部分の将来の状態が予測される。製造設備が、例えば、五つの異なる設備部分から構成される場合、第一の設備部分に関して、実際に検出された設備状態が考慮され、それに続く設備部分に関して、この予測モデルを用いて、それに対応する設備部分の将来の状態がそれぞれ予測される。これらの状態に基づき、設備部分のプロセス範囲が適合され、それに続いて、それに対応する設定値が、このプロセス範囲内において決定される。この予測モデルによって、特に、設備部分の数が増えるほど、製造設備の制御の精度が改善される。この予測モデルを用いて、将来製造すべき製品に関しても、設備部分の相応の状態とそれから得られるプロセス範囲を決定して、製造の順序を計画する際に考慮することができるので、この予測モデルは、製造設備に関する製造の順序を決定する際に特に有利である。

【0022】

本発明の変化形態では、この予測モデルは、センサーを用いて検出された設備部分の状態、設備部分の達成された製品品質、製造設備に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づく。この場合、特に、前記のパラメータの時間的な推移を監視して、その履歴データに基づき、設備部分の将来の状態に関する予測を行うことができる。この予測は、保守情報、設備で製造される製品に関する情報又は製造設備に関連する別のパラメータによって改良することもできる。

【0023】

本発明の目的に適う変化形態では、この予測モデルは、統計的なデータ評価方法及び／又は機械学習、特に、線形計画又は二次計画、遺伝的最適化、Ｑテーブルによる強化学習、ニューラルネットワーク、シミュレーテッド・アニーリング、メトロポリス法、スウォーム・アルゴリズム、山登り法、ラグランジュ乗数法又はそれらと同等の手法に基づく。

【0024】

本発明の有利な変化形態では、この予測モデルは、特に、センサーを用いて検出された設備部分の状態、設備部分の達成された製品品質、製造設備に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づき、連続的又は巡回的にトレーニングされる。そのため、この予測モデルは、絶えず一層改善され、その結果、この予測精度が、製造設備の稼働時間と共に上昇し続ける。

【0025】

本発明の有利な変化形態では、本システムは、製造される製品の所要の品質を達成できない場合に、製造設備における製造プロセスを停止する。それに代わって、本システムは、実際の製造プロセスによって依然として所要の品質を達成できる別の製造すべき製品に対して製造プロセスを変更する。即ち、実際の設備状態のために所望の製品が製造可能でないことが確認された場合に、製造が停止されるか、或いは別の依然として製造可能な製品に変更される。このことは、製造プロセス中に、例えば、一つ又は複数の設備部分によって処理後に行うことができる。例えば、第三の設備部分による処理後に、後続の設備部分の実際の状態のために、所望の製品が最早製造できないことが分かった場合、第三の設備部分の後で漸く製造プロセスが停止される。可能であれば、場合によっては、依然として製造可能な別の製品に製造が変更される。

【0026】

本発明の目的に適う変化形態では、この別の製造すべき製品への変更が所定の時間期間内に予定される製造すべき製品の製造に限定される。即ち、近い将来以前に製造すべき製品にのみ実際の製造を変更することができる。

【0027】

本発明の有利な変化形態では、本システムは、複数の同種の設備部分を考慮し、その結果、一つの製造工程の処理が代替的に異なる設備部分において実行することができる。即ち、一つの設備部分が所要の製品品質を達成できないと予想される場合、所要の製品品質を提供できると予想される別の同種の設備部分において、その製造工程を実行することができる。このことは、例えば、同種の設備部分の実際のプロセス範囲が異なることから得られる。

【0028】

本発明の目的に適う変化形態では、本システムが、システムに関連するデータ、特に、センサーを用いて検出された設備部分の状態、それぞれの設備部分の達成された製品品質、それぞれの設備部分の設備自動化に関する設定値及びそれらと同等の事項を記憶及び準備するために、中央データメモリを有するか、或いはクラウドメモリを用意している。

【0029】

本発明の有利な変化形態では、これらの設備部分が、それぞれの設備部分で製造される製品の幾何学的な情報を検出するために、少なくとも部分的に光学的なセンサーを有する。特に、金属加工製造設備では、それぞれの設備部分で製造される製品の幾何学的な情報は重要な要素である。そのように、本発明によるシステムは、例えば、これらの幾何学的な情報から、有利には、統計的な手法及び／又は機械学習を用いて、設備部分で製造される製品の製品品質及び／又は設備部分の設備状態を導き出すことができる。更に、これらの幾何学的な情報は、光学的なセンサーを用いて、容易に連続的に検出した後、評価することができ、このことは、本システムの精度を改善する。

【0030】

本発明の目的に適う変化形態では、本発明によるシステムは、特に、携帯可能な機器に、製造プロセスに関連する情報を表示するユーザーインタフェースを有する。

【0031】

本発明の特に有利な変化形態では、複数の設備部分の設備自動化に関する設定値がモデルを用いて決定される。この場合、モデルは、特に、これらの複数の設備部分の入力品質範囲、出力品質範囲及び実際のプロセス範囲を考慮する。更に、例えば、設備部分から検出された測定値及び／又は製造設備の製造計画システム、保守計画システム又はそれ以外のコンポーネントなどの別のデータ源からの測定値などの別のパラメータを追加的に考慮することもできる。このモデルは、入力データに基づき、それぞれの設備部分に関して製品を製造するための最適な設定値を決定することができる。

【0032】

本発明の変化形態では、このモデルは、物理的な法則に基づく。代替の変化形態では、このモデルは、統計的なデータ評価方法及び／又は機械学習、特に、線形計画又は二次計画、遺伝的最適化、Ｑテーブルによる強化学習、ニューラルネットワーク、シミュレーテッド・アニーリング、メトロポリス法、スウォーム・アルゴリズム、山登り法、ラグランジュ乗数法又はそれらと同等の手法に基づく。

【0033】

有利な変化形態では、このモデルは、連続的又は巡回的にトレーニングされる、即ち、絶えず改善される。

【0034】

本課題は、更に、複数の設備部分から成る製造設備、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工製造設備を制御する方法であって、
各設備部分が入力品質範囲、出力品質範囲及びプロセス範囲を有し、
設備部分の入力品質範囲が、その設備部分に必要な入力製品の品質特性を定義し、設備部分の出力品質範囲が、その設備部分によって入力製品の処理後に許容される出力製品の品質特性を定義し、
複数の設備部分から成る製造設備では、先行する設備部分の出力品質範囲が後続の設備部分の入力品質範囲に一致し、
プロセス範囲が、それぞれの設備部分によって実現可能である、その設備部分の設備自動化に関する設定値を定義し、
この方法が、
特に、センサーを用いて、これらの複数の設備部分の実際の状態を検出する工程と、
これらの複数の設備部分の検出された実際の状態に基づき、これらの設備部分のそれぞれのプロセス範囲を適合させる工程と、
この製造設備の複数の設備部分の設備自動化に関するそれぞれの設定値を決定する工程であって、これらの決定されるそれぞれの設定値が、適合されたそれぞれのプロセス範囲内に在り、この製造設備で製造される製品が、これらの複数の設備部分の入力品質範囲と出力品質範囲に必要な品質特性を満たす工程と、
を有する方法によって解決される。

【0035】

本発明による方法では、製造設備の設備部分の実際の状態が検出される。このことは、特に、好適なセンサーを用いて行われる。それによって、これらの状態を容易に、特に、連続的に検出することができる。これらの設備部分の検出された実際の状態に基づき、それぞれの設備部分のプロセス範囲が、その設備部分の実際の状態に適合される。この場合、例えば、プロセス範囲が摩耗の発生のために時間と共に低下することが考慮される。また、擾乱又は外部の影響を検出して、それに対応して、当該の設備部分のプロセス範囲を適合させることができる。

【0036】

本発明による方法は、製造設備の設備部分の設備自動化に関する設定値を決定し、これらの設定値は、設備部分の実際のプロセス範囲内に在る。即ち、これらの設定値を決定する際に、実際の設備状態が考慮される。これらの設定値は、製造設備で製造される製品が複数の設備部分の入力品質範囲と出力品質範囲に必要な品質特性を満たすように選定される。即ち、製造される製品が製造全体に渡って必要とされる品質要件を満たすことが保証される。それによって、最終製品が品質要件を満たすことが同時に保証される。

【0037】

本発明による方法では、本方法が、一つの設備部分により製造すべき製品の処理の実行後に、それに後続する設備部分の設備自動化に関する設定値を更新する工程を有する。この更新は、処理を実行した設備部分の達成された出力品質とそれに後続する設備部分の実際のプロセス範囲に基づき行われる。そのため、一つの設備部分による製造すべき製品の処理の実行後に、それに後続する設備部分による後続の処理が更新される。この場合、先行する設備部分により既に実行された処理は変わらず、それに後続する設備部分による処理が、その後続する設備部分の実際のプロセス範囲に基づき決定される。

【0038】

本発明の変化形態では、本方法が、特に、設備部分の出力製品の実際のプロセス範囲と達成可能な品質特性を考慮して、製造設備で製造すべき製品の順序を決定する工程を有する。この製造設備での製品の製造は、複数の製造すべき製品に関する設備部分の実際の状態と実際のプロセス範囲に基づき最適化される。この場合、例えば、比較可能な、或いは同様の品質要件を有する製品が順番に製造され、その結果、設備部分の設備自動化に関する設定値の互いの偏差が出来る限り最小となる。特に、本発明による方法は、製造設備で製造すべき製品の順序を決定する際に、製造すべき製品の相違点及び／又は共通点を考慮する工程を有する。

【0039】

本発明の変化形態では、本方法が、それぞれの設備部分の設備自動化に関する設定値を決定する際に、それぞれの設備自動化によって実現可能な考え得る設定値変化率を考慮する工程を有する。個々の設備部分の設備自動化は、確かに実際のプロセス範囲内で設定値を実現できるが、そのことは、しばしば所定の時間期間内でのみ可能である。即ち、設定値の飛躍ではなく、所与の設定値変化率内の変化だけが実現可能である。これらの設定値変化率は、本発明による方法によって、それぞれの設備部分の設備自動化に関する設定を決定する際に考慮される。

【0040】

本発明による方法の変化形態は、特に、後続の設備部分の設備自動化に関する設定値を適合させるために、設備部分の中の一つ又は複数の後に達成された製品品質を品質管理の枠組みにおいて検査する工程を有する。それによって、品質管理の所在地において、そこまでに製造された製品が期待される品質特性を有するのかが検査される。検知された品質が期待される品質と異なる場合、後続の設備部分の設備自動化に関する設定値を適合させることができ、その結果、製品が、その後において後続の設備部分の入力品質範囲と出力品質範囲の品質要件をも満たすことになる。

【0041】

本発明の目的に適う変化形態では、一つの設備部分の設備自動化の設定値が、その設備部分で製造される製品の出力品質を決定する、特に、その設備部分で製造された製品の品質が出力品質範囲の領域内に、並びに如何なる領域内に在るのかを決定する。即ち、一つの設備部分の出力製品の品質が設定値によって決定され、その際、この設定値は、設備部分の実際のプロセス範囲内に存在しなければならない。

【0042】

本発明の目的に適う変化形態では、設備部分の摩耗、保守状態又はそれらと同等の事項が検出される。

【0043】

本発明の特に有利な変化形態では、本方法が、設備部分の将来の状態に関する予測モデルを作成する工程を有し、この予測モデルによって予測される設備部分の状態とそれから得られる設備部分のプロセス範囲が、設備部分の設備自動化に関する設定値を決定する際に考慮される。この予測モデルを用いて、特に、所定の製品を処理する時点における設備部分の将来の状態が予測される。この予測モデルは、各設備部分に関して、その設備部分のそれぞれの処理時点で期待される状態を提示し、それに基づき、その時点で期待されるプロセス範囲が特定される。この予測モデルによって、製造設備の制御精度が、特に、設備部分の数の増加と共に改善される。この予測モデルを用いて、将来製造すべき製品に関しても、設備部分の相応の状態とそれから得られるプロセス範囲が決定されて、製造順序を決定する際に考慮することができるので、この予測モデルは、製造設備に関する製造順序を決定する際に特に有利である。

【0044】

本発明の変化形態では、この予測モデルは、センサーを用いて検出された設備部分の状態、設備部分の達成された製品品質、製造設備に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づく。この場合、特に、前記のパラメータの時間的な推移を監視して、その履歴データに基づき、設備部分の将来の状態に関する予測を行うことができる。この予測は、保守情報、この設備で製造すべき製品に関する情報又は製造設備に関連する別のパラメータによって改良することもできる。

【0045】

本発明の目的に適う変化形態では、この予測モデルは、統計的なデータ評価方法及び／又は機械学習、特に、線形計画又は二次計画、遺伝的最適化、Ｑテーブルによる強化学習、ニューラルネットワーク、シミュレーテッド・アニーリング、メトロポリス法、スウォーム・アルゴリズム、山登り法、ラグランジュ乗数法又はそれらと同等の手法に基づく。

【0046】

本発明の有利な変化形態では、この予測モデルは、特に、センサーを用いて検出された設備部分の状態、設備部分の達成された製品品質、製造設備に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づき、連続的又は巡回的にトレーニングされる。そのため、この予測モデルは、絶えず一層改善され、その結果、この予測精度が、製造設備の稼働時間と共に上昇し続ける。

【0047】

本発明の有利な変化形態では、本発明による方法は、製造される製品の所要の品質を達成できない場合に、製造設備における製造プロセスを停止する工程又は所要の品質が依然として実際の製造プロセスによって達成できる別の製造すべき製品に対して製造プロセスを変更する工程を有する。即ち、実際の設備状態のために所望の製品が製造可能でないことが確認された場合に、製造が停止されるか、或いは別の依然として製造可能な製品に変更される。このことは、製造プロセス中に、例えば、一つ又は複数の設備部分によって処理後に行うこともできる。

【0048】

本発明の目的に適う変化形態では、この別の製造すべき製品への変更が所定の時間期間内に予定される製造すべき製品の製造に限定される。即ち、近い将来以前に製造すべき製品にのみ実際の製造を変更することができる。

【0049】

本発明の変化形態では、本方法が、複数の同種の設備部分を考慮する工程を有し、その結果、一つの製造工程の処理が代替的に異なる設備部分において実行することができる。即ち、一つの設備部分が所要の製品品質を達成できないと予想される場合、その製造工程が、所要の製品品質を提供できると予想される別の同種の設備部分において実行される。

【0050】

本発明の目的に適う変化形態では、本方法が、有利には、関連するデータ、特に、センサーを用いて検出された設備部分の状態、それぞれの設備部分の達成された製品品質、それぞれの設備部分の設備自動化に関する設定値及びそれらと同等の事項を記憶及び準備するために、中央データメモリ又はクラウドメモリにデータを保存する工程を有する。

【0051】

本発明の有利な変化形態では、本発明による方法が、特に、それぞれの設備部分における光学的なセンサーを用いて、それぞれの設備部分で製造される製品の幾何学的な情報を検出する工程を有する。金属加工製造設備では、それぞれの設備部分で製造される製品の幾何学的な情報は重要な要素である。特に、本発明による方法は、これらの幾何学的な情報から、有利には、統計的な手法及び／又は機械学習を用いて、設備部分で製造される製品の製品品質及び／又は設備部分の設備状態を導き出すことができる。更に、これらの幾何学的な情報は、光学的なセンサーを用いて、容易に連続的に検出した後、評価することができ、このことは、本システムの精度を改善する。

【0052】

本発明の目的に適う変化形態では、本方法が、ユーザーインタフェースに、特に、携帯可能な機器に、製造プロセスに関連する情報を表示する工程を有する。

【0053】

本発明の特に有利な変化形態では、複数の設備部分の設備自動化に関する設定値を決定するモデルを作成する工程を有する。この場合、モデルは、特に、これらの複数の設備部分の入力品質範囲、出力品質範囲及び実際のプロセス範囲を考慮する。更に、例えば、設備部分から検出された測定値及び／又は製造設備の製造計画システム、保守計画システム又はそれ以外のコンポーネントなどの別のデータ源からの測定値などの別のパラメータを追加的に考慮することもできる。このモデルは、入力データに基づき、それぞれの設備部分に関して製品を製造するための最適な設定値を決定することができる。

【0054】

本発明の変化形態では、このモデルは、物理的な法則に基づく。代替の変化形態では、このモデルは、統計的なデータ評価方法及び／又は機械学習、特に、線形計画又は二次計画、遺伝的最適化、Ｑテーブルによる強化学習、ニューラルネットワーク、シミュレーテッド・アニーリング、メトロポリス法、スウォーム・アルゴリズム、山登り法、ラグランジュ乗数法又はそれらと同等の手法に基づく。

【0055】

有利な変化形態では、本発明による方法が、この設定値を決定するモデルを連続的又は巡回的にトレーニングする工程を有する。

【0056】

本課題は、更に、コンピュータによってプログラムが実行された時に、そのコンピュータに本発明による方法を実行させる、特に、本発明によるシステムに本発明による方法を実行させる命令を有するコンピュータプログラムによって解決される。

【0057】

以下において、図面に図示した実施例に基づき本発明を詳しく説明する。

【図面の簡単な説明】

【0058】

【図1】本発明による複数の設備部分から成る製造設備を制御するシステムの第一の実施例の模式図

【図2】本発明による複数の設備部分から成る製造設備を制御するシステムの第二の実施例の模式図

【発明を実施するための形態】

【0059】

図１は、本発明による複数の設備部分２から成る製造設備３、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する製造設備を制御するシステム１の第一の実施例の模式図を図示している。この場合、本発明によるシステムは、製造設備３の中又は外に配置することができ、本システム１は、製造設備３と通信するように構成されている。

【0060】

製造設備３の各設備部分２は、入力品質範囲４，出力品質範囲５及びプロセス範囲６を有する。設備部分２の入力品質範囲４は、その設備部分２に必要な入力製品の品質特性を定義し、設備部分２の出力品質範囲５は、その設備部分２によって入力製品の処理後に許容される出力製品の品質特性を定義する。複数の設備部分２から成る製造設備３では、先行する設備部分２の出力品質範囲５は後続の設備部分の入力品質範囲４に一致し、そのことは、図１において、それぞれ二つの隣り合う設備部分２を囲む共通の四角形によって示されている。

【0061】

プロセス範囲６は、それぞれの設備部分２によって実現可能な、設備部分２の設備自動化に関する設定値７を定義する。図１において、プロセス範囲６は、それぞれ設備部分２内の破線の四角形によって表示されている。設備部分２の設備自動化に関する設定値７は、それぞれのプロセス範囲６内に在る。これらの設定値７は、図１において、六角形で表示されている。設備部分２の設備自動化の設定値７は、その設備部分２で製造される製品の出力品質を決定する、特に、その設備部分２で製造される製品の品質が出力品質範囲５の領域内に、並びに如何なる領域内に在るのかを決定する。このことは、図１において、それぞれ入力品質範囲４からプロセス範囲６内の設定値７を通って出力品質範囲５までの線によって表示されている。そのため、製造設備３の全ての設備部分２に渡って、製造設備内の製造プロセスを象徴する連続的な線が得られる。

【0062】

各設備部分２は、好適なセンサー８を用いて、各自の実際の状態を検出する。設備部分２の検出された実際の状態に基づき、設備部分２のプロセス範囲２が適合される。プロセス範囲６は、例えば、所定のパラメータ空間内をスライドするか、その大きさを変えるか、或いはその両方が可能である。このことは、図１において、複数の設備部分２内の異なる破線の四角形によって示されている。

【0063】

本発明による複数の設備部分２から成る製造設備３を制御するシステム１は、各設備部分２に対して、それぞれの設備自動化に関する設定値７を決定する。本発明によるシステム１によって決定される設定値７は、それぞれのプロセス範囲６内に在り、製造設備３で製造される製品が複数の設備部分２の入力品質範囲４と出力品質範囲５に必要な品質特性を満たすように選定される。製造設備３で製造される製品が最後の設備部分２の出力品質範囲５内に在るので、製造される製品に課された品質要件が満たされる。

【0064】

有利には、本発明によるシステム１は、一つの設備部分２による製造すべき製品の処理の実行後に、その処理を実行した設備部分２の達成された出力品質と後続の設備部分２の実際のプロセス範囲６に基づき、後続の設備部分２の設備自動化に関する設定値７を更新する。即ち、先行する設備部分２によって既に実行された処理を考慮して、間近に迫った設備部分２に関する設定値７が連続的に適合される。

【0065】

有利な変化形態では、このシステム１は、特に、設備部分２の実際のプロセス範囲６と出力製品の達成可能な品質特性を考慮して、製造設備３で製造すべき製品の順序を決定する。このシステム１は、製造設備３で製造すべき製品の順序を決定する際に、有利には、製造すべき製品の相違点及び／又は共通点を考慮する。

【0066】

それぞれの設備部分２の設備自動化に関する設定値７を決定する際に、このシステム１は、それぞれの設備自動化によって実現可能な考え得る設定値変化率を考慮する。

【0067】

有利な変化形態では、このシステム１は、一つ又は複数の設備部分２の後に達成された製品品質を検査するために、特に、後続の設備部分２の設備自動化に関する設定値７を適合させるために品質管理部を有する。即ち、設備部分２の後に、製造された製品が出力品質範囲５内に在るのかが少なくとも部分的に検査される。検知された品質、即ち、出力品質範囲５内における製造された製品の位置に応じて、後続の設備部分２の設備自動化に関する設定値７が適合される。

【0068】

設備部分２のセンサー８が、例えば、その設備部分２の摩耗、保守状態又はそれらと同等の事項を検出する。特に、設備部分２は、それぞれの設備部分２で製造される製品の幾何学的な情報を検出するために、少なくとも部分的に光学的なセンサー８を有する。これらの幾何学的な情報から、このシステム１は、有利には、統計的な手法及び／又は機械学習により、設備部分２で製造される製品の製品品質及び／又は設備部分２の設備状態を導き出すことができる。

【0069】

本発明の特に有利な変化形態では、このシステム１は、設備部分２の将来の状態に関する予測モデル９を作成して、その設備部分２の設備自動化に関する設定値７を決定する際に、この予測モデルにより予測される設備部分２の状態とそれから得られる設備部分２のプロセス範囲６を考慮する。この予測モデル９は、例えば、センサー８を用いて検出された設備部分２の状態、設備部分２の達成された製品品質、製造設備３に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づく。

【0070】

この予測モデル９は、統計的なデータ評価方法及び／又は機械学習、特に、線形計画又は二次計画、遺伝的最適化、Ｑテーブルによる強化学習、ニューラルネットワーク、シミュレーテッド・アニーリング、メトロポリス法、スウォーム・アルゴリズム、山登り法、ラグランジュ乗数法又はそれらと同等の手法に基づく。

【0071】

この予測モデル９は、例えば、特に、センサー８を用いて検出された設備部分２の状態、設備部分２の達成された製品品質、製造設備３に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づき、連続的又は巡回的にトレーニングされる。

【0072】

有利な変化形態では、このシステム１は、製造される製品の所要の品質を達成できな場合に、製造設備３での製造プロセスを停止する。可能な場合、このシステム１は、実際の製造プロセスによって依然として所要の品質を達成できる別の製造すべき製品に対して製造プロセスを変更することができる。本発明の目的に適うこととして、この別の製造すべき製品への変更は、所定の時間期間内に予定される製造すべき製品の製造に限定される。

【0073】

このシステム１は、複数の同種の設備部分２を考慮することもでき、その結果、製造工程の処理を代替的に異なる設備部分２で実行することができる。

【0074】

図１のシステム１は、更に、システムに関連するデータ、特に、センサー８を用いて検出された設備部分２の状態、それぞれの設備部分２の達成された製品品質、それぞれの設備部分２の設備自動化に関する設定値７及びそれらと同等のデータを記憶及び準備するために、中央データメモリ１０又はクラウドメモリ１０を有する。

【0075】

製造プロセスに関連する情報を表示するために、このシステム１は、ユーザーインタフェース１１を有する。このユーザーインタフェースは、例えば、携帯可能な機器上に提供され、その結果、これらの情報は、製造設備内においても、例えば、検査中に入手できる。

【0076】

本発明によるシステム１は、更に、複数の設備部分２の設備自動化に関する設定値７を決定するモデル１２を有する。このモデル１２は、物理的な法則、或いは統計的なデータ評価方法及び／又は機械学習、特に、線形計画又は二次計画、遺伝的最適化、Ｑテーブルによる強化学習、ニューラルネットワーク、シミュレーテッド・アニーリング、メトロポリス法、スウォーム・アルゴリズム、山登り法、ラグランジュ乗数法又はそれらと同等の手法に基づく。予測モデル９と同様に、このモデル１２も連続的又は巡回的にトレーニングすることができる。

【0077】

図２は、本発明による複数の設備部分２から成る製造設備３、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工製造設備を制御するシステム１の第二の実施例の模式図を従来技術による制御と比較して図示している。

【0078】

本発明は、特に、センサー８を用いて、複数の設備部分２において実際の状態を検出し、複数の設備部分２の検出された実際の状態に基づき複数の設備部分２のそれぞれのプロセス範囲６を適合させ、製造設備３の複数の設備部分２の設備自動化に関するそれぞれの設定値７を決定し、これらの決定されたそれぞれの設定値７が、適合されたそれぞれのプロセス範囲６内に在り、製造設備３で製造された製品が、複数の設備部分２の入力品質範囲４と出力品質範囲５に必要な品質特性を満たすことが従来技術と異なる。

【0079】

従来技術では、先行する設備部分２による処理と実際の設備部分２の実際のプロセス範囲６を出発点として、製造される製品が実際の設備部分２の出力品質範囲５内に在るように、実際の設備部分の設備自動化に関する設定値７を実現できないことが起こり得る。このことは、図２において、第二の設備部分の後に、左側からその設備部分２の出力品質範囲５の外に在る実線で表示されている。

【0080】

本発明では、全ての設備部分２の実際のプロセス範囲６が、設備部分２の設備自動化に関する設定値７を決定する際に考慮される。即ち、既に製造プロセスの開始時の設備部分２において、製造プロセスの終了時の設備部分２のプロセス範囲が考慮される。そのため、これらの設定値７は、製造設備３で製造される製品が設備部分２の全ての入力品質範囲４と出力品質範囲５内に在るように決定される。このことは、図２において、全ての入力品質範囲４と出力品質範囲５内に在る破線で示されている。
なお、本願は、特許請求の範囲に記載の発明に関するものであるが、他の態様として以下の構成も包含し得る：
１．
複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工製造設備を制御するシステム（１）であって、
各設備部分（２）が入力品質範囲（４）、出力品質範囲（５）及びプロセス範囲（６）を有し、
設備部分（２）の入力品質範囲（４）が、その設備部分（２）に必要な入力製品の品質特性を定義し、設備部分（２）の出力品質範囲（５）が、その設備部分（２）によって入力製品の処理後に許容される出力製品の品質特性を定義し、
複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）では、先行する設備部分（２）の出力品質範囲（５）が後続の設備部分（２）の入力品質範囲（４）に一致し、
プロセス範囲（６）が、それぞれの設備部分（２）によって実現可能である、その設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を定義し、
各設備部分（２）が、センサー（８）を用いて実際の状態を検出して、その設備部分（２）のプロセス範囲（６）をその検出された実際の状態に適合させ、
この複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）を制御するシステム（１）は、この製造設備（３）で製造された製品がこれらの複数の設備部分（２）の入力品質範囲（４）と出力品質範囲（５）とに必要な品質特性を満たすように、各設備部分（２）に対して、それぞれのプロセス範囲（６）内に存在するそれぞれの設備自動化に関する設定値（７）を決定する当該システム。
２．
上記１に記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、設備部分（２）によって製造すべき製品の処理の実行後に、その処理を実行した設備部分（２）の達成された出力品質と後続の設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）に基づき、後続の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を更新するシステム。
３．
上記１又は２に記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、特に、設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）と出力製品の達成可能な品質特性を考慮して、製造設備（３）で製造すべき製品の順序を決定するシステム。
４．
上記１から３までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、それぞれの設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に、それぞれの設備自動化によって実現可能な考え得る設定値変化率を考慮するシステム。
５．
上記１から４までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が、設備部分（２）の将来の状態に関する予測モデル（９）を作成して、設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に、この予測モデル（９）によって予測される設備部分（２）の状態とそれから得られる設備部分（２）のプロセス範囲（６）を考慮するシステム。
６．
上記５に記載のシステム（１）において、
前記の予測モデル（９）が、センサー（８）を用いて検出された設備部分（２）の状態、設備部分（２）の達成された製品品質、製造設備（３）に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づくシステム。
７．
上記１から６までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
このシステム（１）が複数の同種の設備部分（２）を考慮し、その結果、一つの製造工程の処理が代替的に異なる設備部分（２）で実行できるシステム。
８．
上記１から７までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
前記の設備部分（２）が、それぞれの設備部分（２）で製造される製品の幾何学的な情報を検出するために、少なくとも部分的に光学的なセンサー（８）を有するシステム。
９．
上記１から８までのいずれか一つに記載のシステム（１）において、
前記の複数の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）がモデル（１２）を用いて決定されるシステム。
１０．
複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）、特に、金属製の半製品及び／又は金属製の最終製品などの工業製品を生産する金属加工製造設備を制御する方法であって、
各設備部分（２）が入力品質範囲（４）、出力品質範囲（５）及びプロセス範囲（６）を有し、
設備部分（２）の入力品質範囲（４）が、その設備部分（２）に必要な入力製品の品質特性を定義し、設備部分（２）の出力品質範囲（５）が、その設備部分（２）によって入力製品の処理後に許容される出力製品の品質特性を定義し、
複数の設備部分（２）から成る製造設備（３）では、先行する設備部分（２）の出力品質範囲（５）が後続の設備部分（２）の入力品質範囲（４）に一致し、
プロセス範囲（６）が、それぞれの設備部分（２）によって実現可能である、その設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を定義し、
この方法が、
特に、センサー（８）を用いて、複数の設備部分（２）の実際の状態を検出する工程と、
これらの複数の設備部分（２）の検出された実際の状態に基づき、複数の設備部分（２）のそれぞれのプロセス範囲（６）を適合させる工程と、
この製造設備（３）の複数の設備部分（２）の設備自動化に関するそれぞれの設定値（７）を決定する工程であって、これらの決定されるそれぞれの設定値（７）が、適合されたそれぞれのプロセス範囲（６）内に在り、この製造設備（３）で製造される製品が、複数の設備部分（２）の入力品質範囲（４）と出力品質範囲（５）に必要な品質特性を満たす工程と、
を有する方法。
１１．
上記１０に記載の方法において、
更に、設備部分（２）によって製造すべき製品の処理の実行後に、後続の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を更新する工程を有し、この更新が、処理を実行した設備部分（２）の達成された出力品質と後続の設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）に基づき行われる方法。
１２．
上記１０又は１１に記載の方法において、
更に、特に、設備部分（２）の実際のプロセス範囲（６）と出力製品の達成可能な品質特性を考慮して、製造設備（３）で製造すべき製品の順序を決定する工程を有する方法。
１３．
上記１０から１２までのいずれか一つに記載の方法において、
それぞれの設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に、それぞれの設備自動化によって実現可能な考え得る設定値変化率を考慮する工程を有する方法。
１４．
上記１０から１３までのいずれか一つに記載の方法において、
設備部分（２）の将来の状態に関する予測モデル（９）を作成する工程を有し、この予測モデル（９）によって予測される設備部分（２）の状態とそれから得られる設備部分（２）のプロセス範囲（６）が、設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定する際に考慮される方法。
１５．
上記１４に記載の方法において、
前記の予測モデル（９）が、センサー（８）を用いて検出された設備部分（２）の状態、設備部分（２）の達成された製品品質、製造設備に属する別の測定値又はそれらと同等の事項に基づく方法。
１６．
上記１０から１５までのいずれか一つに記載の方法において、
複数の同種の設備部分（２）を考慮する工程を有し、その結果、一つの製造工程の処理を代替的に異なる設備部分（２）で行うことができる方法。
１７．
上記１０から１６までのいずれか一つに記載の方法において、
特に、それぞれの設備部分（２）での光学的なセンサー（８）を用いて、それぞれの設備部分（２）で製造される製品の幾何学的な情報を検出する工程を有する方法。
１８．
上記１０から１７までのいずれか一つに記載の方法において、
複数の設備部分（２）の設備自動化に関する設定値（７）を決定するモデル（１２）を作成する工程を有する方法。
１９．
コンピュータによりプログラムを実行した場合に、そのコンピュータに上記１０から１８までのいずれか一つに記載の方法を実行させる、特に、上記１から９までのいずれか一つに記載のシステム（１）に上記１０から１８までのいずれか一つに記載の方法を実行させる命令を有するコンピュータプログラム。

【符号の説明】

【0081】

１ システム
２ 設備部分
３ 製造設備
４ 入力品質範囲
５ 出力品質範囲
６ プロセス範囲
７ 設定値
８ センサー
９ 予測モデル
１０ データメモリ／クラウドメモリ
１１ ユーザーインタフェース
１２ 設定値を予測するモデル

【図1】

【図2】