金属材料の材質分析方法および材料安定化方法並びに材質安定化装置
【課題】 処理工程から出力された段階での材質を安定化させる材質分析方法および材質安定化方法並びに材質安定化装置を提供する。
【解決手段】 金属材料の処理条件を検知するセンサSa1〜Scnと、これらのセンサによって検出された処理条件データが与えられる材質安定化装置20とを有し、この材質安定化装置は、処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部20a,20b,20cと、処理条件データと製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成する散布図作成部20dと、各散布図における因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化する階層化処理部20eと、その階層内で材料特性の値の平均値を求め、その平均値に基づいて相関式を算出する相関式算出部20fと、相関式を求めることによって相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部20g,20h,20iとを備えてなることを特徴とする。
【解決手段】 金属材料の処理条件を検知するセンサSa1〜Scnと、これらのセンサによって検出された処理条件データが与えられる材質安定化装置20とを有し、この材質安定化装置は、処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部20a,20b,20cと、処理条件データと製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成する散布図作成部20dと、各散布図における因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化する階層化処理部20eと、その階層内で材料特性の値の平均値を求め、その平均値に基づいて相関式を算出する相関式算出部20fと、相関式を求めることによって相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部20g,20h,20iとを備えてなることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される板材、棒材、線材、押出し材等の金属材料について、処理工程から出力された段階での材質を安定化させるのに好適な材質分析方法および材質安定化方法並びに材質安定化装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、燃費の向上や軽量化を図ることを目的として、自動車用の鉄鋼材料やアルミ合金等の構造材料について高強度化が行われている。
【０００３】
上記構造材料の素材となる鋼板を製造するラインでは、温度、荷重等の処理条件をモニタリングする管理ポイントが要所に設けられており、各管理ポイントに備えられた複数のセンサによって検出される処理条件を管理することで従来から材質の安定化が図られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
ところが、構造材料の製造設備は、もともと比較的低強度の材料を製造することを前提として設計されていることが多く、その製造ラインを高強度材料仕様として使用する場合、新たに高強度材料に適切な操業条件を見い出さなければならない。
【０００５】
このように材料の仕様を変更するような場合には適切な操業条件を決定するまでに試行錯誤が行われ、多大な時間が費やされることになる。また、製造ライン上で試行錯誤を行った場合、製品仕様を満足しないものが製造されることも避けられず、規格外の製品は廃棄処分となるためコストも高くなる。
【０００６】
処理条件の管理は上記したように従来から行われており所定の製品仕様を満足し得るレベルまで到達しているが、それ以上に精度の高い管理を行うためには試行錯誤で適切な操業条件を見い出すという作業が必要になる。なぜなら、製造ラインでは製品の材質に影響を与える様々な変動因子があり、しかも、これらの変動因子が相互に影響し合って材質に影響を与えているという複雑な事情があるからである。
【特許文献１】特許第２５０９４８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば、製品の材質に影響を与える複数の変動因子のうちの１変動因子について条件を３段階に変えて実機による製造実験を行った場合、他の変動因子が一定であれば、１変動因子によって材質が受ける影響を把握することができる。しかしながら、実際は他の変動因子が常に一定であることは限らない。
【０００８】
また、製造ライン上に配置されている各種センサによって測定される鋼板の温度や荷重は、例えば加熱工程においては鋼板が高温でしかも高速で走行しているため測定誤差が含まれる。そのため信頼性を高めるのに多数の測定結果が必要となり、測定結果の多いことも分析を困難にしている。
【０００９】
本発明は以上のような従来の材質管理方法における課題を考慮してなされたものであり、第一の目的は、処理工程に配設されている各種センサから検出される多数の処理条件データから材質に影響を与える変動因子を効率良く特定し、処理条件における調整項目として選択することができる金属材料の材質分析方法を提供することにあり、第二の目的は、その材質分析方法を用い、処理工程から出力された段階での材質を安定化させる材質安定化方法並びに材質安定化装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される金属材料を分析する方法において、各処理工程に配設されている検出手段によって検出された処理条件データおよび製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成し、各散布図における因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化し、その階層内で材料特性の値の平均値を算出し、算出された平均値に基づいて相関式を求めることにより相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出し材質に影響を与える因子として特定する金属材料の材質分析方法を要旨とする。
【００１１】
本発明の材質分析方法において、上記因子として、各処理工程に配設されている検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる。
【００１２】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される金属材料について各々の処理工程によって製造された段階での材質を安定化させる金属材料の安定化方法において、上記材質分析方法によって抽出した因子を相関度の高い順に記憶し、次回の処理条件における調整項目としてプロセスコンピュータに入力するとともに、設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に因子を調整項目としてプロセスコンピュータに入力する金属材料の材質安定化方法を要旨とする。
【００１３】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される金属材料について各処理工程毎に処理条件を検知する検出手段と、これらの検出手段によって検出された処理条件データが与えられる材質安定化装置とを有し、この材質安定化装置は、検出手段によって検出された処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部と、この処理条件データ蓄積部に蓄積された処理条件データと製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成する散布図作成部と、各散布図における因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化する階層化処理部と、その階層内で材料特性の値の平均値を求め、その平均値に基づいて相関式を算出する相関式算出部と、相関式を求めることによって相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部とを備えてなる金属材料の材質安定化装置を要旨とする。
【００１４】
本発明の材質安定化装置において、上記抽出した因子を相関度の高い順に記憶する抽出因子記憶部をさらに有するとともに、上記設定部は、次回の処理条件における調整項目として因子を設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に調整項目に設定するように構成することができる。
【００１５】
上記材質安定化装置における上記因子として、各処理工程に配設されている検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の材質分析方法によれば、処理工程に配設された検出手段から出力されている以前の多数の因子を統計処理することによって材質に影響を与える因子を効率良く特定することができる。
【００１７】
本発明の材質安定化方法によれば、材質に影響を与える因子を、処理条件における調整項目としてプロセスコンピュータに入力するとともに、設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に因子を調整項目としてプロセスコンピュータに入力するようにしたため、目標とする材質を得るまでに要する試行期間を大幅に短縮することができる。
【００１８】
本発明の材質安定化装置によれば、処理工程から出力された段階での材質を安定化させることができるため、特性にばらつきのない金属材料を製造することができ、特に高強度材料に好適な金属材料を製造することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面に示した実施の形態に基づいて本発明を詳細に説明する。
【００２０】
図１は、金属材料としての鋼板を製造するラインにおいて、そのラインの中の一つの処理工程として連続式亜鉛めっき設備を示したものである。
【００２１】
同図において、払い出しリール１から連続的に巻き解かれる鋼板２は、入側洗浄装置３によって表面が洗浄され、予熱炉４に送られ、次に加熱炉５にて鋼板表面の酸化鉄の還元が行なわれる。次いで鋼板は徐冷炉６、調整炉７を経て溶融亜鉛ポット８に浸漬される。
【００２２】
亜鉛浴を通過した鋼板は上方に引き上げられ、合金化炉９で合金化処理され、鋼板表面に亜鉛めっき層が強固に密着する。
【００２３】
次いで亜鉛めっき鋼板は冷却装置１０で冷却され、乾燥された後、巻取リール１１に巻き取られる。
【００２４】
このような亜鉛めっき設備においては、めっき前、めっき処理中、めっき後の各処理温度によって鋼板の材質が変化する。
【００２５】
具体的には、加熱炉５における加熱温度によって鋼板の材質が変化し、溶融亜鉛ポット８の亜鉛浴温度によっても材質が変化し、さらには、合金化炉９における合金化温度によっても材質が変化する。
【００２６】
このような亜鉛めっき設備における処理条件をモニタリングする方法として、図２に示すような散布図が従来から作成されている。
【００２７】
同図において、横軸は溶融亜鉛ポット８に入る前の加熱温度を示しており、縦軸は延性（穴拡げ性λ）を示している。
【００２８】
上記鋼板温度は、亜鉛めっき処理前の加熱炉５における管理ポイントに配設されている複数の温度センサによって検出されるようになっており、また、延性は亜鉛めっき設備から出力される段階でサンプリングされた鋼板を測定することによって求められる。
【００２９】
したがって上記散布図を分析すれば、変動因子としての加熱温度と金属材料特性である延性との相関関係を解析することができる。
【００３０】
なお、測定の信頼性を高めるため延性データは散布図中に多数プロットされる。これは、例えば高速で走行する鋼板の表面温度を非接触で測定する場合、センサを介して測定される測定温度と実際の鋼板温度との間に測定誤差が含まれることは避けられないからであり、絶えず変動する環境条件の中ではそれらの温度間で相関を求めることも現実的には不可能である。そこで、プロット数を増やして散布図を作成し、全体として傾向を把握するという手法が従来から採られている。
【００３１】
例えば図３の(ａ)や(ｂ)に示す散布図のように変動因子と特性の間に明かな相関があるような場合には変動因子を調整することによって材料の特性も制御することができる。
【００３２】
図３の(ａ)や(ｂ)に示す散布図では、プロットした点の全体に右下がりの傾向が見られ、変動因子の値を大きくする（Ｘ軸上で右）ことで特性値を小さく（Ｙ軸上で下）することができる。
【００３３】
このような場合、本発明の材質分析方法を適用するまでもなく散布図から材質を支配している変動因子を特定することができ、その変動因子を処理条件の調整項目として選択することで材料の特性を制御することができる。
【００３４】
ところが、図３の(ｃ)に示されるような散布図が得られた場合、変動因子と特性との間に相関関係があるかどうかを判断することは不可能になる。従来の解析手法によると、縦軸方向に分散した特異点（他のプロット点に比べて大きく外れた点）があると、その特異点の存在によって散布図が縦軸方向に幅広く分散してしまい傾向の有無を判断することができなくなる。
【００３５】
本発明はこのように、散布図による単純な解析では変動因子の抽出が困難であるような場合であっても、材質に影響を与える変動因子を特定できるようにするものである。
【００３６】
図４は本発明の材質分析装置の基本構成をブロック図で示したものである。
【００３７】
なお、説明を簡単にするため、同図では各製造ラインで測定されるプロセス因子データと成分因子データと前工程因子データとをそれぞれ一つ代表的に選択している。
【００３８】
鋼板を製造するラインの処理工程には、連続焼鈍炉、連続めっきライン、バッチ焼鈍炉、熱間圧延設備、冷間圧延設備、押出し設備等の各製造設備が配置されており、各製造設備の管理ポイント毎に温度、荷重或いは応力（プロセス因子）等の処理条件をモニタリングするためのセンサが設けられている。
【００３９】
例えば、表面処理ラインでは、亜鉛めっき処理前の還元炉５における管理ポイントに複数の温度センサＳａ１〜Ｓａｎが設けられており、これらの複数の温度センサＳａ１〜Ｓａｎから出力される加熱温度信号はセンサ位置を表す位置情報が付加され、材質安定化装置２０のプロセス因子データ蓄積部２０ａに与えられる。
【００４０】
プロセス因子データ蓄積部２０ａは、位置情報と対応する位置インデックスを有し、与えられた位置情報に該当する位置インデックスに加熱温度データを順次蓄積する。
【００４１】
また、製品の成分分析値、例えば鋼材中のＣ、Ｓｉ、Ｍｎ、Ｐ、Ｓ等の成分濃度を示す成分因子データはセンサＳｂ１〜Ｓｂｎによって検出され成分因子データ蓄積部２０ｂに順次蓄積される。
【００４２】
さらに、熱間圧延等の前工程因子データはセンサＳｃ１〜Ｓｃｎによって検出され前工程因子データ蓄積部２０ｃに順次蓄積される。
【００４３】
上記各データ蓄積部２０ａ，２０ｂ，２０ｃは処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部として機能する。
【００４４】
以前の処理条件データとして予め設定された期間にわたって各変動因子データがプロセス因子データ蓄積部２０ａ、成分因子データ蓄積部２０ｂ、前工程因子データ蓄積部２０ｃにそれぞれ蓄積されると、散布図作成部２０ｄは管理ポイント毎に散布図を作成する。例えば図２に示したような加熱温度と延性の相関について散布図を作成する。ただし、延性は、ある処理工程から出力された段階でサンプリングされた鋼板を試験した結果として得られるものとする。
【００４５】
散布図作成部２０ｄによって散布図が作成されると、次いで階層化処理部２０ｅは、図２に示した変動因子（加熱温度）の横軸を適当な間隔に分割し階層化する。
【００４６】
なお、階層化するにあたっては各階層内で十分なサンプル数ｎが確保できるように階層の数を決定する。具体的には本実施形態では２２階層、サンプル数ｎを５点以上とした。次いで階層化処理部２０ｅは各階層内での平均値を求める。
【００４７】
図５は図２に示した散布図を階層化したものである。
【００４８】
図中×印は階層化内のプロット点を示しており、Ａは各階層内のプロット点の値を平均した平均値を示している。これらの平均値は各階層での材質の期待値となる。
【００４９】
図６〜図８は各管理ポイント毎に測定された因子データを階層化処理部２０ｅによって階層化処理した具体例を示したものである。
【００５０】
図６のプロセス因子を表すグラフにおいて、各グラフの横軸は温度を示し、縦軸は強度を示している。
【００５１】
ある管理ポイントで測定された「温度１」では温度が上昇するにつれて強度が低下する傾向がある。別の管理ポイントで測定された「温度２」についても「温度１」に比べると勾配は緩やかなものの、温度が上昇するにつれて強度が低下する傾向がある。「温度５」については勾配は緩やかなものの、温度が上昇するにつれて強度も上昇する傾向がある。「温度３」、「温度４」、「温度６」については相関関係がなく分析の対象外となる。
【００５２】
また、図７の成分因子を表すグラフにおいて、各グラフの横軸は成分を示し、縦軸は強度を示している。
【００５３】
鋼材の成分中、「Ｃ」はその濃度が高くなるにつれて強度が高くなる傾向があり、「Ｍｎ」は「Ｃ」に比べると勾配は緩やかなものの、濃度が高くなるにつれて強度が高くなる傾向がある。「Ｓｉ」，「Ｐ」，「Ｓ」では相関関係がなく、分析の対象外となる。
【００５４】
また、図８の前工程因子を表すグラフにおいて、各グラフの横軸は温度を示し、縦軸は強度を示している。前工程因子のグラフではいずれも相関関係がなく、分析の対象外となる。
【００５５】
次に、材質分析装置２０の相関式算出部２０ｆは上記階層化された各グラフで求められた平均値に基づいて期待直線（回帰直線）を求める。
【００５６】
図９は図５で得られた平均値から回帰直線Ｂを求めた例を示したものである。
【００５７】
同図に示す回帰直線Ｂの傾きθは鋼板の材質に影響を及ぼす感度となる。
【００５８】
材質変動因子抽出部２０ｇは、図６〜図８に示した散布図の中から有意性のある回帰直線が求められた変動因子、すなわち相関関係の認められた変動因子を抽出し、抽出された変動因子は抽出因子記憶部２０ｈに記憶される。
【００５９】
処理条件出力部２０ｉは、抽出因子記憶部２０ｈに記憶されている変動因子について回帰直線の傾きθの大きいものから並び替えて優先順位を付け、並び替えた変動因子のうち優先順位の高い因子（傾きθの大きい変動因子）を、鋼板の材質に影響を与える因子として製造ラインのプロセスコンピュータ２１に出力する。
【００６０】
上記材質変動因子抽出部２０ｇ、抽出因子記憶部２０ｈ、処理条件出力部２０ｉは相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部として機能する。
【００６１】
プロセスコンピュータ２１では処理条件出力部２０ｉから出力された変動因子を処理条件における調整項目として選択し、調整することにより、例えば現状の加熱温度を１０℃下げるといった調整を行なう。
【００６２】
この調整によって材質に変化がなく所望する鋼板が得られなかった場合は、プロセスコンピュータ２１から処理条件出力部２０ｉに対して変動因子要求指令が与えられ、処理条件出力部２０ｉは優先順位２番目の変動因子を読み出し、鋼板の材質に影響を与える因子として再度、プロセスコンピュータ２１に出力する。
【００６３】
所望する材質が得られるまで、処理条件出力部２０ｉは優先順位の高いものから順番に変動因子を読み出し、プロセスコンピュータ２１に与える。
【００６４】
図１０は材質安定化装置によって得られる効果を示したグラフである。
【００６５】
同図に示すグラフは鋼材の延性の指標を示し、縦軸は頻度を示している。
【００６６】
材質安定化を行う前の鋼材はその延性（白抜きで示した棒グラフ）が５．５ポイント（５．５％）の範囲でばらついていたが、本発明の材質安定化を行えばその延性（黒塗りで示した棒グラフ）が３．５ポイント（３．５％）の範囲に収まり、材質安定化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明に係る材質安定化方法が適用されるめっきラインの構成図である。
【図２】因子に対する特性をプロットした散布図である。
【図３】(ａ)〜(ｃ)は散布図における因子と特性との相関関係を示す説明図である。
【図４】材料分析装置の構成を示すブロック図である。
【図５】図２に示した散布図を階層化したグラフである。
【図６】プロセス因子を階層化したグラフである。
【図７】成分因子を階層化したグラフである。
【図８】前工程因子を階層化したグラフである。
【図９】階層化したグラフから回帰直線を求めたグラフである。
【図１０】材質安定化効果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００６８】
１ 払い出しリール
２ 鋼板
３ 洗浄装置
４ 予熱炉
５ 加熱炉
６ 除冷炉
７ 調整炉
８ 溶融亜鉛ポット
９ 合金化炉
１０ 冷却装置
１１ 巻取リール
２０ 材質安定化装置
２０ａ プロセス因子データ蓄積部
２０ｂ 成分因子データ蓄積部
２０ｃ 前工程因子データ蓄積部
２０ｄ 散布図作成部
２０ｅ 階層化処理部
２０ｆ 相関式算出部
２０ｇ 材質変動因子抽出部
２０ｈ 抽出因子記憶部
２０ｉ 処理条件出力部
２１ プロセスコンピュータ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される板材、棒材、線材、押出し材等の金属材料について、処理工程から出力された段階での材質を安定化させるのに好適な材質分析方法および材質安定化方法並びに材質安定化装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、燃費の向上や軽量化を図ることを目的として、自動車用の鉄鋼材料やアルミ合金等の構造材料について高強度化が行われている。
【０００３】
上記構造材料の素材となる鋼板を製造するラインでは、温度、荷重等の処理条件をモニタリングする管理ポイントが要所に設けられており、各管理ポイントに備えられた複数のセンサによって検出される処理条件を管理することで従来から材質の安定化が図られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
ところが、構造材料の製造設備は、もともと比較的低強度の材料を製造することを前提として設計されていることが多く、その製造ラインを高強度材料仕様として使用する場合、新たに高強度材料に適切な操業条件を見い出さなければならない。
【０００５】
このように材料の仕様を変更するような場合には適切な操業条件を決定するまでに試行錯誤が行われ、多大な時間が費やされることになる。また、製造ライン上で試行錯誤を行った場合、製品仕様を満足しないものが製造されることも避けられず、規格外の製品は廃棄処分となるためコストも高くなる。
【０００６】
処理条件の管理は上記したように従来から行われており所定の製品仕様を満足し得るレベルまで到達しているが、それ以上に精度の高い管理を行うためには試行錯誤で適切な操業条件を見い出すという作業が必要になる。なぜなら、製造ラインでは製品の材質に影響を与える様々な変動因子があり、しかも、これらの変動因子が相互に影響し合って材質に影響を与えているという複雑な事情があるからである。
【特許文献１】特許第２５０９４８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
例えば、製品の材質に影響を与える複数の変動因子のうちの１変動因子について条件を３段階に変えて実機による製造実験を行った場合、他の変動因子が一定であれば、１変動因子によって材質が受ける影響を把握することができる。しかしながら、実際は他の変動因子が常に一定であることは限らない。
【０００８】
また、製造ライン上に配置されている各種センサによって測定される鋼板の温度や荷重は、例えば加熱工程においては鋼板が高温でしかも高速で走行しているため測定誤差が含まれる。そのため信頼性を高めるのに多数の測定結果が必要となり、測定結果の多いことも分析を困難にしている。
【０００９】
本発明は以上のような従来の材質管理方法における課題を考慮してなされたものであり、第一の目的は、処理工程に配設されている各種センサから検出される多数の処理条件データから材質に影響を与える変動因子を効率良く特定し、処理条件における調整項目として選択することができる金属材料の材質分析方法を提供することにあり、第二の目的は、その材質分析方法を用い、処理工程から出力された段階での材質を安定化させる材質安定化方法並びに材質安定化装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される金属材料を分析する方法において、各処理工程に配設されている検出手段によって検出された処理条件データおよび製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成し、各散布図における因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化し、その階層内で材料特性の値の平均値を算出し、算出された平均値に基づいて相関式を求めることにより相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出し材質に影響を与える因子として特定する金属材料の材質分析方法を要旨とする。
【００１１】
本発明の材質分析方法において、上記因子として、各処理工程に配設されている検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる。
【００１２】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される金属材料について各々の処理工程によって製造された段階での材質を安定化させる金属材料の安定化方法において、上記材質分析方法によって抽出した因子を相関度の高い順に記憶し、次回の処理条件における調整項目としてプロセスコンピュータに入力するとともに、設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に因子を調整項目としてプロセスコンピュータに入力する金属材料の材質安定化方法を要旨とする。
【００１３】
本発明は、複数の処理工程を経て製造される金属材料について各処理工程毎に処理条件を検知する検出手段と、これらの検出手段によって検出された処理条件データが与えられる材質安定化装置とを有し、この材質安定化装置は、検出手段によって検出された処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部と、この処理条件データ蓄積部に蓄積された処理条件データと製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成する散布図作成部と、各散布図における因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化する階層化処理部と、その階層内で材料特性の値の平均値を求め、その平均値に基づいて相関式を算出する相関式算出部と、相関式を求めることによって相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部とを備えてなる金属材料の材質安定化装置を要旨とする。
【００１４】
本発明の材質安定化装置において、上記抽出した因子を相関度の高い順に記憶する抽出因子記憶部をさらに有するとともに、上記設定部は、次回の処理条件における調整項目として因子を設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に調整項目に設定するように構成することができる。
【００１５】
上記材質安定化装置における上記因子として、各処理工程に配設されている検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の材質分析方法によれば、処理工程に配設された検出手段から出力されている以前の多数の因子を統計処理することによって材質に影響を与える因子を効率良く特定することができる。
【００１７】
本発明の材質安定化方法によれば、材質に影響を与える因子を、処理条件における調整項目としてプロセスコンピュータに入力するとともに、設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に因子を調整項目としてプロセスコンピュータに入力するようにしたため、目標とする材質を得るまでに要する試行期間を大幅に短縮することができる。
【００１８】
本発明の材質安定化装置によれば、処理工程から出力された段階での材質を安定化させることができるため、特性にばらつきのない金属材料を製造することができ、特に高強度材料に好適な金属材料を製造することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面に示した実施の形態に基づいて本発明を詳細に説明する。
【００２０】
図１は、金属材料としての鋼板を製造するラインにおいて、そのラインの中の一つの処理工程として連続式亜鉛めっき設備を示したものである。
【００２１】
同図において、払い出しリール１から連続的に巻き解かれる鋼板２は、入側洗浄装置３によって表面が洗浄され、予熱炉４に送られ、次に加熱炉５にて鋼板表面の酸化鉄の還元が行なわれる。次いで鋼板は徐冷炉６、調整炉７を経て溶融亜鉛ポット８に浸漬される。
【００２２】
亜鉛浴を通過した鋼板は上方に引き上げられ、合金化炉９で合金化処理され、鋼板表面に亜鉛めっき層が強固に密着する。
【００２３】
次いで亜鉛めっき鋼板は冷却装置１０で冷却され、乾燥された後、巻取リール１１に巻き取られる。
【００２４】
このような亜鉛めっき設備においては、めっき前、めっき処理中、めっき後の各処理温度によって鋼板の材質が変化する。
【００２５】
具体的には、加熱炉５における加熱温度によって鋼板の材質が変化し、溶融亜鉛ポット８の亜鉛浴温度によっても材質が変化し、さらには、合金化炉９における合金化温度によっても材質が変化する。
【００２６】
このような亜鉛めっき設備における処理条件をモニタリングする方法として、図２に示すような散布図が従来から作成されている。
【００２７】
同図において、横軸は溶融亜鉛ポット８に入る前の加熱温度を示しており、縦軸は延性（穴拡げ性λ）を示している。
【００２８】
上記鋼板温度は、亜鉛めっき処理前の加熱炉５における管理ポイントに配設されている複数の温度センサによって検出されるようになっており、また、延性は亜鉛めっき設備から出力される段階でサンプリングされた鋼板を測定することによって求められる。
【００２９】
したがって上記散布図を分析すれば、変動因子としての加熱温度と金属材料特性である延性との相関関係を解析することができる。
【００３０】
なお、測定の信頼性を高めるため延性データは散布図中に多数プロットされる。これは、例えば高速で走行する鋼板の表面温度を非接触で測定する場合、センサを介して測定される測定温度と実際の鋼板温度との間に測定誤差が含まれることは避けられないからであり、絶えず変動する環境条件の中ではそれらの温度間で相関を求めることも現実的には不可能である。そこで、プロット数を増やして散布図を作成し、全体として傾向を把握するという手法が従来から採られている。
【００３１】
例えば図３の(ａ)や(ｂ)に示す散布図のように変動因子と特性の間に明かな相関があるような場合には変動因子を調整することによって材料の特性も制御することができる。
【００３２】
図３の(ａ)や(ｂ)に示す散布図では、プロットした点の全体に右下がりの傾向が見られ、変動因子の値を大きくする（Ｘ軸上で右）ことで特性値を小さく（Ｙ軸上で下）することができる。
【００３３】
このような場合、本発明の材質分析方法を適用するまでもなく散布図から材質を支配している変動因子を特定することができ、その変動因子を処理条件の調整項目として選択することで材料の特性を制御することができる。
【００３４】
ところが、図３の(ｃ)に示されるような散布図が得られた場合、変動因子と特性との間に相関関係があるかどうかを判断することは不可能になる。従来の解析手法によると、縦軸方向に分散した特異点（他のプロット点に比べて大きく外れた点）があると、その特異点の存在によって散布図が縦軸方向に幅広く分散してしまい傾向の有無を判断することができなくなる。
【００３５】
本発明はこのように、散布図による単純な解析では変動因子の抽出が困難であるような場合であっても、材質に影響を与える変動因子を特定できるようにするものである。
【００３６】
図４は本発明の材質分析装置の基本構成をブロック図で示したものである。
【００３７】
なお、説明を簡単にするため、同図では各製造ラインで測定されるプロセス因子データと成分因子データと前工程因子データとをそれぞれ一つ代表的に選択している。
【００３８】
鋼板を製造するラインの処理工程には、連続焼鈍炉、連続めっきライン、バッチ焼鈍炉、熱間圧延設備、冷間圧延設備、押出し設備等の各製造設備が配置されており、各製造設備の管理ポイント毎に温度、荷重或いは応力（プロセス因子）等の処理条件をモニタリングするためのセンサが設けられている。
【００３９】
例えば、表面処理ラインでは、亜鉛めっき処理前の還元炉５における管理ポイントに複数の温度センサＳａ１〜Ｓａｎが設けられており、これらの複数の温度センサＳａ１〜Ｓａｎから出力される加熱温度信号はセンサ位置を表す位置情報が付加され、材質安定化装置２０のプロセス因子データ蓄積部２０ａに与えられる。
【００４０】
プロセス因子データ蓄積部２０ａは、位置情報と対応する位置インデックスを有し、与えられた位置情報に該当する位置インデックスに加熱温度データを順次蓄積する。
【００４１】
また、製品の成分分析値、例えば鋼材中のＣ、Ｓｉ、Ｍｎ、Ｐ、Ｓ等の成分濃度を示す成分因子データはセンサＳｂ１〜Ｓｂｎによって検出され成分因子データ蓄積部２０ｂに順次蓄積される。
【００４２】
さらに、熱間圧延等の前工程因子データはセンサＳｃ１〜Ｓｃｎによって検出され前工程因子データ蓄積部２０ｃに順次蓄積される。
【００４３】
上記各データ蓄積部２０ａ，２０ｂ，２０ｃは処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部として機能する。
【００４４】
以前の処理条件データとして予め設定された期間にわたって各変動因子データがプロセス因子データ蓄積部２０ａ、成分因子データ蓄積部２０ｂ、前工程因子データ蓄積部２０ｃにそれぞれ蓄積されると、散布図作成部２０ｄは管理ポイント毎に散布図を作成する。例えば図２に示したような加熱温度と延性の相関について散布図を作成する。ただし、延性は、ある処理工程から出力された段階でサンプリングされた鋼板を試験した結果として得られるものとする。
【００４５】
散布図作成部２０ｄによって散布図が作成されると、次いで階層化処理部２０ｅは、図２に示した変動因子（加熱温度）の横軸を適当な間隔に分割し階層化する。
【００４６】
なお、階層化するにあたっては各階層内で十分なサンプル数ｎが確保できるように階層の数を決定する。具体的には本実施形態では２２階層、サンプル数ｎを５点以上とした。次いで階層化処理部２０ｅは各階層内での平均値を求める。
【００４７】
図５は図２に示した散布図を階層化したものである。
【００４８】
図中×印は階層化内のプロット点を示しており、Ａは各階層内のプロット点の値を平均した平均値を示している。これらの平均値は各階層での材質の期待値となる。
【００４９】
図６〜図８は各管理ポイント毎に測定された因子データを階層化処理部２０ｅによって階層化処理した具体例を示したものである。
【００５０】
図６のプロセス因子を表すグラフにおいて、各グラフの横軸は温度を示し、縦軸は強度を示している。
【００５１】
ある管理ポイントで測定された「温度１」では温度が上昇するにつれて強度が低下する傾向がある。別の管理ポイントで測定された「温度２」についても「温度１」に比べると勾配は緩やかなものの、温度が上昇するにつれて強度が低下する傾向がある。「温度５」については勾配は緩やかなものの、温度が上昇するにつれて強度も上昇する傾向がある。「温度３」、「温度４」、「温度６」については相関関係がなく分析の対象外となる。
【００５２】
また、図７の成分因子を表すグラフにおいて、各グラフの横軸は成分を示し、縦軸は強度を示している。
【００５３】
鋼材の成分中、「Ｃ」はその濃度が高くなるにつれて強度が高くなる傾向があり、「Ｍｎ」は「Ｃ」に比べると勾配は緩やかなものの、濃度が高くなるにつれて強度が高くなる傾向がある。「Ｓｉ」，「Ｐ」，「Ｓ」では相関関係がなく、分析の対象外となる。
【００５４】
また、図８の前工程因子を表すグラフにおいて、各グラフの横軸は温度を示し、縦軸は強度を示している。前工程因子のグラフではいずれも相関関係がなく、分析の対象外となる。
【００５５】
次に、材質分析装置２０の相関式算出部２０ｆは上記階層化された各グラフで求められた平均値に基づいて期待直線（回帰直線）を求める。
【００５６】
図９は図５で得られた平均値から回帰直線Ｂを求めた例を示したものである。
【００５７】
同図に示す回帰直線Ｂの傾きθは鋼板の材質に影響を及ぼす感度となる。
【００５８】
材質変動因子抽出部２０ｇは、図６〜図８に示した散布図の中から有意性のある回帰直線が求められた変動因子、すなわち相関関係の認められた変動因子を抽出し、抽出された変動因子は抽出因子記憶部２０ｈに記憶される。
【００５９】
処理条件出力部２０ｉは、抽出因子記憶部２０ｈに記憶されている変動因子について回帰直線の傾きθの大きいものから並び替えて優先順位を付け、並び替えた変動因子のうち優先順位の高い因子（傾きθの大きい変動因子）を、鋼板の材質に影響を与える因子として製造ラインのプロセスコンピュータ２１に出力する。
【００６０】
上記材質変動因子抽出部２０ｇ、抽出因子記憶部２０ｈ、処理条件出力部２０ｉは相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部として機能する。
【００６１】
プロセスコンピュータ２１では処理条件出力部２０ｉから出力された変動因子を処理条件における調整項目として選択し、調整することにより、例えば現状の加熱温度を１０℃下げるといった調整を行なう。
【００６２】
この調整によって材質に変化がなく所望する鋼板が得られなかった場合は、プロセスコンピュータ２１から処理条件出力部２０ｉに対して変動因子要求指令が与えられ、処理条件出力部２０ｉは優先順位２番目の変動因子を読み出し、鋼板の材質に影響を与える因子として再度、プロセスコンピュータ２１に出力する。
【００６３】
所望する材質が得られるまで、処理条件出力部２０ｉは優先順位の高いものから順番に変動因子を読み出し、プロセスコンピュータ２１に与える。
【００６４】
図１０は材質安定化装置によって得られる効果を示したグラフである。
【００６５】
同図に示すグラフは鋼材の延性の指標を示し、縦軸は頻度を示している。
【００６６】
材質安定化を行う前の鋼材はその延性（白抜きで示した棒グラフ）が５．５ポイント（５．５％）の範囲でばらついていたが、本発明の材質安定化を行えばその延性（黒塗りで示した棒グラフ）が３．５ポイント（３．５％）の範囲に収まり、材質安定化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明に係る材質安定化方法が適用されるめっきラインの構成図である。
【図２】因子に対する特性をプロットした散布図である。
【図３】(ａ)〜(ｃ)は散布図における因子と特性との相関関係を示す説明図である。
【図４】材料分析装置の構成を示すブロック図である。
【図５】図２に示した散布図を階層化したグラフである。
【図６】プロセス因子を階層化したグラフである。
【図７】成分因子を階層化したグラフである。
【図８】前工程因子を階層化したグラフである。
【図９】階層化したグラフから回帰直線を求めたグラフである。
【図１０】材質安定化効果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００６８】
１ 払い出しリール
２ 鋼板
３ 洗浄装置
４ 予熱炉
５ 加熱炉
６ 除冷炉
７ 調整炉
８ 溶融亜鉛ポット
９ 合金化炉
１０ 冷却装置
１１ 巻取リール
２０ 材質安定化装置
２０ａ プロセス因子データ蓄積部
２０ｂ 成分因子データ蓄積部
２０ｃ 前工程因子データ蓄積部
２０ｄ 散布図作成部
２０ｅ 階層化処理部
２０ｆ 相関式算出部
２０ｇ 材質変動因子抽出部
２０ｈ 抽出因子記憶部
２０ｉ 処理条件出力部
２１ プロセスコンピュータ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の処理工程を経て製造される金属材料を分析する方法において、
各処理工程に配設されている検出手段によって検出された処理条件データおよび製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成し、
各散布図における上記因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化し、
その階層内で材料特性の値の平均値を算出し、
算出された上記平均値に基づいて相関式を求めることにより相関の有無を判別し、
相関の認められた因子を抽出し材質に影響を与える因子として特定することを特徴とする金属材料の材質分析方法。
【請求項２】
上記因子として、各処理工程に配設されている上記検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる請求項１記載の金属材料の材質分析方法。
【請求項３】
複数の処理工程を経て製造される金属材料について上記各々の処理工程によって製造された段階での材質を安定化させる金属材料の安定化方法において、
請求項１または２の材質分析方法によって抽出した因子を相関度の高い順に記憶し、次回の処理条件における調整項目としてプロセスコンピュータに入力するとともに、設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に上記因子を調整項目として上記プロセスコンピュータに入力することを特徴とする金属材料の材質安定化方法。
【請求項４】
複数の処理工程を経て製造される金属材料について各処理工程毎に処理条件を検知する検出手段と、これらの検出手段によって検出された処理条件データが与えられる材質安定化装置とを有し、
この材質安定化装置は、上記検出手段によって検出された処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部と、
この処理条件データ蓄積部に蓄積された処理条件データと製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成する散布図作成部と、
各散布図における上記因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化する階層化処理部と、
その階層内で材料特性の値の平均値を求め、その平均値に基づいて相関式を算出する相関式算出部と、
相関式を求めることによって相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部とを備えてなることを特徴とする金属材料の材質安定化装置。
【請求項５】
上記抽出した因子を相関度の高い順に記憶する抽出因子記憶部をさらに有するとともに、上記設定部は、次回の処理条件における調整項目として上記因子を設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に調整項目に設定するように構成されている請求項４記載の金属材料の材質安定化装置。
【請求項６】
上記因子として、各処理工程に配設されている上記検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる請求項４または５記載の金属材料の材質安定化装置。
【請求項１】
複数の処理工程を経て製造される金属材料を分析する方法において、
各処理工程に配設されている検出手段によって検出された処理条件データおよび製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成し、
各散布図における上記因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化し、
その階層内で材料特性の値の平均値を算出し、
算出された上記平均値に基づいて相関式を求めることにより相関の有無を判別し、
相関の認められた因子を抽出し材質に影響を与える因子として特定することを特徴とする金属材料の材質分析方法。
【請求項２】
上記因子として、各処理工程に配設されている上記検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる請求項１記載の金属材料の材質分析方法。
【請求項３】
複数の処理工程を経て製造される金属材料について上記各々の処理工程によって製造された段階での材質を安定化させる金属材料の安定化方法において、
請求項１または２の材質分析方法によって抽出した因子を相関度の高い順に記憶し、次回の処理条件における調整項目としてプロセスコンピュータに入力するとともに、設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に上記因子を調整項目として上記プロセスコンピュータに入力することを特徴とする金属材料の材質安定化方法。
【請求項４】
複数の処理工程を経て製造される金属材料について各処理工程毎に処理条件を検知する検出手段と、これらの検出手段によって検出された処理条件データが与えられる材質安定化装置とを有し、
この材質安定化装置は、上記検出手段によって検出された処理条件データを蓄積する処理条件データ蓄積部と、
この処理条件データ蓄積部に蓄積された処理条件データと製品試験データに基づき、処理条件を構成している各因子と材料特性との散布図を作成する散布図作成部と、
各散布図における上記因子について数値の幅を所定の間隔に分割して階層化する階層化処理部と、
その階層内で材料特性の値の平均値を求め、その平均値に基づいて相関式を算出する相関式算出部と、
相関式を求めることによって相関の有無を判別し、相関の認められた因子を抽出するとともに、その抽出した因子を材質に影響を与える因子として次回の処理条件における調整項目に設定する設定部とを備えてなることを特徴とする金属材料の材質安定化装置。
【請求項５】
上記抽出した因子を相関度の高い順に記憶する抽出因子記憶部をさらに有するとともに、上記設定部は、次回の処理条件における調整項目として上記因子を設定した後に所望の特性が得られなかった場合に、相関度の高い因子から順番に調整項目に設定するように構成されている請求項４記載の金属材料の材質安定化装置。
【請求項６】
上記因子として、各処理工程に配設されている上記検出手段によって測定される温度，荷重，応力等のプロセス因子、製品の成分分析値等の成分因子、および前工程によって影響を受ける前工程因子が含まれる請求項４または５記載の金属材料の材質安定化装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００６−２５８６５３（Ｐ２００６−２５８６５３Ａ）
【公開日】平成１８年９月２８日（２００６．９．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−７７７０６（Ｐ２００５−７７７０６）
【出願日】平成１７年３月１７日（２００５．３．１７）
【出願人】（０００００１１９９）株式会社神戸製鋼所 (5,860)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年９月２８日（２００６．９．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年３月１７日（２００５．３．１７）
【出願人】（０００００１１９９）株式会社神戸製鋼所 (5,860)
【Ｆターム（参考）】
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