[2Yin-B] Poster 4

[2Yin-B-29] Causal Structure-Based Prediction of Head-end Shape in Hot Rolling Processes

〇Yuya Kiri¹, Masayasu Sekimoto², Toshihiro Nii², Ryo Saito², Masato Uchida¹ (1. Waseda University, 2. TMEIC Corporation)

Keywords:

Causal Inference,Hot rolling,Short Stroke Control,Selection Bias,Counterfactual

鉄鋼の熱間圧延粗圧延工程における板幅先端形状は，歩留まりを低下させる要因であり，実操業ではショートストローク制御（SSC）によって調整される．しかし，SSCの制御パターンが材料条件に基づき決定されるという操業データの偏り(選択バイアス)により，通常の機械学習モデルでは制御介入時の反事実的挙動を正しく評価できない．本研究では，材料特性に起因する固有の形状変動と，SSCによる板幅修正効果を構造的に分離するモデルを提案する．実験の結果，従来のMLPと同等の精度を維持しつつ，制御介入解析で物理的に整合した応答を示した．本手法は高精度な予測と制御最適化に不可欠な因果的妥当性の両立を可能にするものである．