[发明专利]用于改进与聚合物产品的生产有关的预测的方法

说明书

本发明涉及一种用于改进与聚合物产品的生产有关的预测的方法，其中提供了用于在计算机系统（5）上描述生产参数（2）与产品性质数据（3）之间的函数关系的预测模型（1），该生产参数（2）包括配方部分数据，配方部分数据指定了用于生产相应聚合物产品的原材料部分，并且该生产参数（2）包括处理参数数据，处理参数数据指定了在生产该聚合物产品期间的机器过程性质，产品性质数据（3）与该聚合物产品相关联，该生产参数（2）和产品性质数据（3）形成了相应聚合物产品的数据条目性质，其中提供了包括用户产品目标的用户输入，用户产品目标仅指定了数据条目性质的一部分，其中由计算机系统（5）生成具有数据条目性质的新数据条目（7）以用于实现用户产品目标，其中针对新数据条目（7），确定指定数据条目性质，其中由计算机系统（5）基于所确定的数据条目性质来确定奖励度量（8），并且其中基于奖励度量（8），由计算机系统（5）来更新预测模型（1）。

本发明涉及一种用于改进与聚合物产品的生产有关的预测的方法。

存在用于聚合物产品的宽泛范围的不同应用。因此，针对这些聚合物产品，还规定了范围宽泛且强烈变化的不同产品性质规格。这些不同的规格确定了相应聚合物产品的重量、刚度、辐射、温度耐久性和许多其他特征的期望值或值范围。此外，聚合物产品性质不仅取决于用于聚合物产品的生产的配方，该配方指定了聚合物产品的材料成分，而且聚合物产品性质还取决于聚合物产品的生产过程中所应用的不同过程参数，包括所使用的生产工具的性质。聚合物产品性质还可以取决于聚合物产品的生产过程期间的生产参数环境变量。

通常的过程涉及从得到具有已知性质的产品的已知配方和已知过程参数来进行，并且然后基于先前的经验和一般考虑来进行调整。基于这些调整，生产多个样品产品，并且通过实验来确定它们的相关性质。从这种观察中，还可能存在根据公式而导出和表述的依赖关系。这然后允许基于配方数据来预测产品性质，或者反之亦然。然而，这种公式的表述预先假定的是：分析依赖关系的人会想到正确的公式或公式类型（即，假设）来应用和测试（即，验证）该假设。可能发生的是，由于没有想到正确的假设，因此存在对于这种方法仍然十分难以捉摸（elusive）的函数关系。

本发明从其中进行的WO 2005/019948 A1公开了用于制造产品的模制（molding）和过程控制技术。描述了一种计算机辅助建模技术，该技术允许制造者预测对于实现所制造产品的目标性能性质必要的多变量输出的简档。选择产品的期望性能性质，并且基于所选的性能性质，产品控制中心调用反向化学计量模型（reverse chemometric model）以预测所需的多变量输出。产品控制中心确定必要的操作参数以实现所预测的多变量输出，并且产品根据该操作参数而被生产。

因此，本发明的目的是提供一种用于改进与聚合物产品的生产有关的预测的方法，该方法能够基于纯分析性方法来标识难以查找或查找成本高的依赖关系。

本发明的目的通过具有权利要求1的特征的一种用于改进与聚合物产品的生产有关的预测的方法来实现。

本发明基于以下认识：强化学习可以用于开发和改进如下预测模型，该预测模型至少在某些情况下可能比由纯分析性考虑或由其他形式的机器学习（诸如，监督学习）生成的预测模型更准确且更具探索性。特别地，对于一方面的产品性质与另一方面的产品参数和配方数据之间的复杂、微妙且潜在反直觉的相关性而言，这种演化式方法可能是实现期望预测模型的最高效方法。然后，预测中的所得改进既可以用于基于生产参数和配方数据来确定产品性质，又可以用于基于期望产品性质来确定生产参数和配方数据。

根据本发明的方法用于改进与聚合物产品的生产有关的预测。

聚合物产品可以是聚氨酯产品或聚异氰脲酸酯产品。因此，聚合物产品性质可以是聚氨酯或聚异氰脲酸酯产品性质，聚合物生产可以是聚氨酯或聚异氰脲酸酯生产，并且聚合物配方可以是聚氨酯或聚异氰脲酸酯配方。替代地或附加地，聚合物产品可以是泡沫产品。因此，替代地或附加地，聚合物产品性质可以是泡沫产品性质，聚合物生产可以是泡沫生产，并且聚合物配方可以是泡沫配方。