工艺推定方法以及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及推定材料制造时的工艺的工艺推定方法和装置，即使是不同的制造装置也能够再现性良好地制造材料。对第一工艺数据(411)与从第一制造装置(210)中的对象工序后的样品得到的组织数据(412)的关系进行机器学习，生成表示它们的相关性的第一回归模型(451)，并且对第二工艺数据(431)与从第二制造装置中的对象工序后的样品得到的组织数据(432)的关系进行机器学习，生成表示它们的相关性的第二回归模型(452)，基于第一回归模型(451)和第二回归模型(452)，生成表示第一工艺数据(411)与第二工艺数据(431)的相关性的第三回归模型(453)，使用第三回归模型(453)，推定与推定源第一工艺数据(420)对应的推定第二工艺数据(440)。(440)。(440)。

【技术实现步骤摘要】
工艺推定方法以及装置


[0001]本专利技术涉及推定材料制造时的工艺的工艺推定方法和装置，尤其涉及在推定材料制造时的工艺时通过计算机执行的工艺推定方法和使用计算机的工艺推定装置。

技术介绍

[0002]近年来，利用数据挖掘等信息科学来高效地探索新材料、替代材料的材料信息学(Materials Informatics)受到关注。另外，在日本，研究了基于材料集成(Materials Integration)的材料开发。材料集成被定义为综合的材料技术工具，该综合的材料技术工具旨在在材料科学的成果上融合理论、实验、解析、模拟、数据库等科学技术来辅助材料的研究开发。
[0003]例如，在专利文献1中，公开了一种材料设计装置，其用于设计包含由多种组成构成的材料、或通过多种制造条件的组合而制造的材料的设计对象材料。该装置利用通过机器学习取得了包含设计对象材料的设计条件的输入信息与包含材料特性值的输出信息的对应关系的已学习模型。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：国际公开第2020/090848号

技术实现思路

[0007]专利技术要解决的课题
[0008]然而，新材料等的开发使用研究开发用的小规模的制造装置来进行，之后，大多根据需要经过更大规模的制造装置中的试验，研究用于最终在工厂等通过量产用的制造装置稳定地制造的条件。因此，需要反复进行大量的实验(试验性的制造)直至量产，存在材料的浪费变得非常多、需要大量的时间这样的课题。
[0009]为了解决该课题，例如，需要利用量产用的制造装置再现性良好地制造由研究开发用的小规模的制造装置开发出的新材料等，提高在不同的制造装置间制造的材料的再现性。然而，例如在研究开发用和量产用的制造装置中，设备的规模、使用状况、环境、经年劣化程度等不同，另外，即使在使用相同的装置的情况下，也存在装置间的个体差异。进而，也存在使用例如加热方式等不同等方式完全不同的装置的情况。因此，难以在不同的制造装置之间再现性良好地制造新材料等材料。
[0010]因此，本专利技术的目的在于提供即使是不同的制造装置也能够再现性良好地制造材料的工艺推定方法和装置。
[0011]用于解决课题的手段
[0012]本专利技术以解决上述课题为目的，提供一种工艺推定方法，基于包含第一制造装置的对象工序中的工艺信息的第一工艺数据推定包含第二制造装置的所述对象工序中的工艺信息的第二工艺数据，第一制造装置经过包含规定的所述对象工序的至少一个以上的工
序来制造材料，所述第二制造装置是与所述第一制造装置不同的装置，并且经过包含所述对象工序的至少一个以上的工序来制造材料，其中，对所述第一工艺数据与从所述第一制造装置中的所述对象工序后的样品得到的组织数据的关系进行机器学习，生成表示所述第一工艺数据与该组织数据的相关性的第一回归模型，并且对所述第二工艺数据与从所述第二制造装置中的所述对象工序后的样品得到的组织数据的关系进行机器学习，生成表示所述第二工艺数据与该组织数据的相关性的第二回归模型，基于所述第一回归模型和所述第二回归模型，生成表示所述第一工艺数据与所述第二工艺数据的相关性的第三回归模型，使用所述第三回归模型，推定与任意的推定源的所述第一工艺数据即推定源第一工艺数据对应的所述第二工艺数据即推定第二工艺数据。
[0013]另外，本专利技术以解决上述课题为目的，提供一种工序推定装置，其基于包含第一制造装置的对象工序中的工艺信息的第一工艺数据推定包含第二制造装置的所述对象工序中的工艺信息的第二工艺数据，第一制造装置经过包含规定的所述对象工序的至少一个以上的工序来制造材料，所述第二制造装置是与所述第一制造装置不同的装置，并且经过包含所述对象工序的至少一个以上的工序来制造材料，其中，所述工艺推定装置具备：第一回归模型生成处理部，其对所述第一工艺数据与从所述第一制造装置中的所述对象工序后的样品得到的组织数据的关系进行机器学习，生成表示所述第一工艺数据与该组织数据的相关性的第一回归模型；第二回归模型生成处理部，其对所述第二工艺数据与从所述第二制造装置中的所述对象工序后的样品得到的组织数据的关系进行机器学习，生成表示所述第二工艺数据与该组织数据的相关性的第二回归模型；第三回归模型生成处理部，其基于所述第一回归模型和所述第二回归模型，生成表示所述第一工艺数据与所述第二工艺数据的相关性的第三回归模型；以及工艺推定处理部，其使用所述第三回归模型，推定与任意的推定源的所述第一工艺数据即推定源第一工艺数据对应的所述第二工艺数据即推定第二工艺数据。
[0014]专利技术效果
[0015]根据本专利技术，能够提供即使是不同的制造装置也能够再现性良好地制造材料的工艺推定方法和装置。
附图说明
[0016]图1是包含本专利技术的一实施方式的工艺推定装置的网络系统的概略结构图。
[0017]图2是说明热重测定装置的说明图。
[0018]图3的(a)是表示热重测定装置的温度分布(虚线)和测定值(实线)的图表的例子，(b)是表示基于(a)的测定数据的TG测定值的温度依赖性的例子的图表，(c)是表示(b)所示的TG测定值的曲线的温度下的一阶微分的图表。
[0019]图4是表示第一学习用数据的一例的图。
[0020]图5的(a)～(d)是说明第一～第三回归模型生成处理以及工艺推定处理的说明图。
[0021]图6A是说明工艺推定装置的利用方法的图。
[0022]图6B是说明工艺推定装置的利用方法的图。
[0023]图6C是说明工艺推定装置的利用方法的图。
[0024]图7是表示本专利技术的一实施方式的工艺推定方法的控制流程的流程图。
[0025]图8是表示本专利技术的一实施方式的工艺推定方法的控制流程的流程图。
[0026]图9是表示本专利技术的一实施方式的工艺推定方法的控制流程的流程图。
[0027]图10是表示设定处理的控制流程的流程图。
[0028]图11是表示第一学习用数据取得处理以及第一学习用数据发送处理的控制流程的流程图。
[0029]图12是表示第一回归模型生成处理的控制流程的流程图。
[0030]图13是表示第二学习用数据取得处理以及第二学习用数据发送处理的控制流程的流程图。
[0031]图14是表示第二回归模型生成处理的控制流程的流程图。
[0032]图15是表示推定源第一工艺数据取得处理以及推定源第一工艺数据发送处理的控制流程的流程图。
[0033]图16是表示工艺推定处理的控制流程的流程图。
[0034]图17是表示推定第二工艺数据发送处理以及推定第二工艺数据接收处理的控制流程的流程图。
[0035]附图标记说明
[0036]1…
工艺推定装置；2
…
控制部；23
…
第一回归模型生成处理部；24
…
第二回归模型生成处理部；25
…
第三回归模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工艺推定方法，基于包含第一制造装置的对象工序中的工艺信息的第一工艺数据，推定包含第二制造装置的所述对象工序中的工艺信息的第二工艺数据，第一制造装置经过包含规定的所述对象工序的至少一个以上的工序来制造材料，所述第二制造装置是与所述第一制造装置不同的装置，并且经过包含所述对象工序的至少一个以上的工序来制造材料，其特征在于，对所述第一工艺数据与从所述第一制造装置中的所述对象工序后的样品得到的组织数据的关系进行机器学习，生成表示所述第一工艺数据与该组织数据的相关性的第一回归模型，并且对所述第二工艺数据与从所述第二制造装置中的所述对象工序后的样品得到的组织数据的关系进行机器学习，生成表示所述第二工艺数据与该组织数据的相关性的第二回归模型，基于所述第一回归模型和所述第二回归模型，生成表示所述第一工艺数据与所述第二工艺数据的相关性的第三回归模型，使用所述第三回归模型，推定与任意的推定源的所述第一工艺数据即推定源第一工艺数据对应的所述第二工艺数据即推定第二工艺数据。2.根据权利要求1所述的工艺推定方法，其特征在于，所述第一回归模型是除了所述第一工艺数据与组织数据之外还对与包含材料的组成信息的组成数据的关系进行机器学习而被生成的，被生成为表示所述第一工艺数据、组织数据和组成数据的相关性，所述第二回归模型是除了所述第二工艺数据与组织数据之外还对与包含材料的组成信息的组成数据的关系进行机器学习而被生成的，被生成为表示所述第二工艺数据、组织数据和组成数据的相关性。3.根据权利要求1或2所述的工艺推定方法，其特征在于，所述材料为陶瓷材料。4.根据权利要求3所述的工艺推定方法，其特征在于，所述材料是磁性材料。5.根据权利要求3或4所述的工艺推定方法，其特征在于，所述组织数据包含基于磁化温度依赖性的特征量。6.根据权利要求3至5中的任一项所述的工艺推定方法，其特征在于，所述对象工序为混合工序、预烧工序、微粉碎工序、成形工序、烧成工...

【专利技术属性】
技术研发人员：西内武司，谷奥泰明，
申请(专利权)人：株式会社博迈立铖，
类型：发明
国别省市：