JP2003345416A - Optimization method of production planning and optimization program of production planning - Google Patents

Optimization method of production planning and optimization program of production planning

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JP2003345416A JP2002149518A JP2002149518A JP2003345416A JP 2003345416 A JP2003345416 A JP 2003345416A JP 2002149518 A JP2002149518 A JP 2002149518A JP 2002149518 A JP2002149518 A JP 2002149518A JP 2003345416 A JP2003345416 A JP 2003345416A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently create an optimum production plan without simplification of a production model or assumption of consumed quantity of raw materials. <P>SOLUTION: This system is provided with a step which divides a target process group into plural and defines a plurality of models, which interconnects units indicating kinds of each process in a simulative manner, a step which formulates each of the models as a mathematical programming problem that is composed of more than one constraint formula based on units each model has and interconnection relationship of them, and a step that the mathematical programming problem is sequentially solved considering a prescribed production condition in the order opposite to a flow of a material/product, the solution is the optimum solution of the production planning when the obtained solution meets a certain standard, and the optimum solution of the production planning is calculated by solving the mathematical programming problem considering the production condition and the solution in the order along the flow of the material/product when the obtained solution does not meet the certain standard. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、連続する工程群を
実施することにより原料から製品を生産する、プラン
ト,プラント・コンプレックス,コンビナート等の生産
設備群において、経済指標,原料特性,運転特性,運転
制約,運転コスト,製品需要等の時期や設備に依存する
様々な変動要因を考慮しながら、日々の生産計画や月々
の生産計画を策定するに当たり、生産費用が最小に又は
生産収益が最大になるように生産計画を最適化する方法
に関する。
[0001] The present invention relates to a production facility group such as a plant, a plant complex, or a complex, which produces a product from a raw material by performing a continuous process group. In formulating daily and monthly production plans, taking into account various constraints such as operating constraints, operating costs, product demand, and the timing and equipment, minimize production costs or maximize production profits. And a method for optimizing a production plan.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、複数の生産設備からなるプラント
やコンビナート、及び相互に関連する複数のプラントか
ら構成されるプラント・コンプレックス等(以下、これ
らを「生産設備群」と総称する。)では、バッチプロセ
スや連続プロセス(連続工程群)等の各種の工程又は工
程群を実施することにより、原料から製品を生産してい
るが、一般に、各生産設備にてこれらの工程又は工程群
を実施する前に、生産設備群全体を対象として綿密な生
産計画が作成される。
2. Description of the Related Art Conventionally, a plant or a complex including a plurality of production facilities, a plant complex including a plurality of interconnected plants (hereinafter, these are collectively referred to as a "production facility group") are used. Products are produced from raw materials by performing various processes or process groups such as a batch process or a continuous process (continuous process group). Generally, these processes or process groups are performed at each production facility. First, a thorough production plan is created for the entire production equipment group.

【0003】図6に、連続工程群を実施する生産設備群
の一つである、プラント・コンプレックスにおける工程
フローの例を模式的に示す。図6のプラント・コンプレ
ックスPCは、外部から供給された原料から2種類の第
1の中間製品X1、Yを製造する最も上流のプラントA
と、プラントAで製造された種類X1の第1の中間製品
を原料として第2の中間製品X2を製造するプラントB
と、プラントBで製造された第2の中間製品X2を原料
として最終製品Z1を製造するプラントCと、プラント
Aで製造された種類Yの第1の中間製品を原料として最
終製品Z2を製造するプラントDとを備えている。ま
た、プラント・コンプレックスPCは、それぞれの中間
製品、最終製品を製造する過程で、燃料油、燃料ガス、
蒸気等のユーティリティー(用役)を消費又は副生す
る。
FIG. 6 schematically shows an example of a process flow in a plant complex, which is one of a group of production facilities for implementing a continuous process group. The plant complex PC shown in FIG. 6 is the most upstream plant A for producing two types of first intermediate products X 1 and Y from raw materials supplied from outside.
When the plant to produce a second intermediate product X 2 a first intermediate product types X 1 manufactured in the plant A as a raw material B
When the final product Z 2 a second intermediate product X 2 manufactured in the plant B and plant C to produce a final product Z 1 as the starting material, the first intermediate product types Y produced in plant A as a raw material And a plant D that manufactures In the process of producing each intermediate product and final product, the plant complex PC uses fuel oil, fuel gas,
It consumes or produces by-products such as steam.

【0004】なお、現実には、プラントAとプラントC
との間にはプラントBのみが介在するとは限らず、更に
多数のプラントが介在していたり、更には、プラントA
からプラントB、Dとは別の系列のプラント列に同一若
しくは別の種類の第1の中間製品が供給され、同一若し
くは別の種類の製品が生産されていたりする場合もあ
る。また、プラントAで複数種類の原料が使用された
り、プラントB、C、Dで一又は二以上の中間原料が使
用されたりする場合もある。
In reality, plant A and plant C
Is not necessarily interposed between the plant A and the plant A.
In some cases, the same or another type of first intermediate product is supplied to a plant row of a different system from the plants B and D, and the same or different type of product is produced. Further, a plurality of types of raw materials may be used in the plant A, or one or more intermediate raw materials may be used in the plants B, C, and D.

【0005】この様なプラント・コンプレックスは、相
互に密接に関連したプラントの集合であるから、プラン
ト・コンプレックスで種々の製品を生産する場合、プラ
ント間での原料/製品又は原料/中間製品/最終製品の
流れや量的な需要/供給関係等や、各プラントにおける
運転制約・設備制約等が、プラント間及びプラント内の
制約条件として確立されている。各プラントを運転する
際には、これらの制約条件に基づき、プラント・コンプ
レックス全体を対象とした生産計画が策定される。こう
した計画がなければ、個々のプラントをばらばらに運転
することになり、統制が取れた経済的な生産を持続する
ことができなくなるからである。
[0005] Since such a plant complex is a set of plants closely related to each other, when producing various products in the plant complex, raw materials / products or raw materials / intermediate products / final products between plants are produced. Product flows, quantitative demand / supply relationships, etc., and operational constraints and equipment constraints in each plant have been established as constraints between plants and within a plant. When each plant is operated, a production plan for the entire plant complex is formulated based on these constraints. Without such a plan, individual plants would operate in isolation, making it impossible to maintain controlled and economical production.

【0006】生産計画の策定は、一定の期間を単位とし
て行なわれる。短期的な単位、例えば日単位で策定され
た生産計画は、日々のスケジューリングとして、実際の
プラント・オペレーションの運転目標に反映される。ま
た、より長期的な単位、例えば月単位で策定された生産
計画は、月々のプランニングとして、1〜数月前から計
画が必要な定期メンテナンス計画時のプラント・コンプ
レックスの概略バランスや、マテリアルを搬送する船の
手配等に用いる日々のスケジューリングのベースとして
利用される。また、月々のプラニングでは、特に予算等
の計画の作成のために、例えば一年等の長期間につい
て、月々の生産計画が行なわれる場合もある。
[0006] The production plan is created in units of a certain period. A production plan formulated on a short-term basis, for example, on a daily basis, is reflected in an actual plant operation target as daily scheduling. In addition, a production plan formulated in a longer-term unit, for example, a monthly unit, is used as a monthly planning, and a rough balance of the plant complex and a material transfer during a regular maintenance plan that requires planning from one to several months ago. It is used as a basis for daily scheduling used for arranging ships to be used. In addition, in monthly planning, a monthly production plan may be performed for a long period of time, for example, one year in order to create a plan such as a budget.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した生
産設備群についての生産計画の策定は、各生産設備にお
ける製品の生産能力や生産特性等を制約条件として、生
産費用を最小にする様に、又は、生産収益を最大にする
様に、生産計画を最適化しながら行なわれる。ここで、
各生産設備における製品の生産特性とは、単位量の製品
を生産するのに必要な原料や用役等の量的関係を表わす
ものである。
By the way, the production plan for the above-mentioned production equipment group is determined by minimizing the production cost by restricting the production capacity and production characteristics of the product in each production equipment. Alternatively, it is performed while optimizing the production plan so as to maximize the production profit. here,
The production characteristics of a product in each production facility represent a quantitative relationship of raw materials, utilities, and the like necessary to produce a unit amount of product.

【0008】この様な生産計画の最適化を行なうシステ
ムが各種、実用化されてきた。しかし、これらのシステ
ムは、バッチプロセス等の、個々の工程が非連続で独立
に完結している、比較的単純な工程群を対象とするもの
か、または、図6に示す様に複数の工程が連続して実施
される連続工程群を対象とする場合でも、(1)生産設
備群全体を単一のモデル(数理計画モデル)として定式
化し、単一の目的関数を用いて最適解を求める、或い
は、(2)生産設備群を複数のモデルに分割して定式化
し、各々のモデルについての目的関数を作成して、原料
/製品又は原料/中間製品/最終製品の流れ(工程フロ
ー)に沿った順序で、上流側の目的関数で得られた最適
解を用いて下流側のモデルについての計算を行なうもの
であった。即ち、例えば原料から中間製品を経由して最
終製品とする場合、従来技術(1)では、これらの工程
全体を一つのモデルに定式化して最適計算を行なうのに
対して、従来技術(2)では、これらの工程を複数のモ
デルに定式化して、上流側のモデルの計算結果を使って
順次下流のモデルを計算していた。
Various systems for optimizing such a production plan have been put to practical use. However, these systems are intended for a relatively simple group of steps in which individual steps are discontinuous and independently completed, such as a batch process, or a plurality of steps as shown in FIG. (1) Formulate the entire production equipment group as a single model (mathematical programming model) and obtain an optimal solution using a single objective function. Alternatively, (2) the production equipment group is divided into a plurality of models and formulated, and an objective function for each model is created, and the flow of raw material / product or raw material / intermediate product / final product (process flow) In this order, the calculation for the downstream model is performed using the optimal solution obtained by the objective function on the upstream side. That is, for example, when a final product is obtained from a raw material via an intermediate product, the conventional technology (1) formulates the entire process into one model and performs an optimal calculation, whereas the conventional technology (2) Has formulated these steps into a plurality of models, and sequentially calculated downstream models using the calculation results of the upstream model.

【0009】しかしながら、対象となる生産設備群の範
囲が広い場合や、生産計画の対象期間が長い場合、或い
は連続工程の関係が複雑な場合に、従来技術(1)に従
って生産設備群全体を単一のモデルに定式化すると、モ
デルに含まれる式数が莫大となって解の収束性が悪化し
てしまい、計算に膨大な時間がかかるばかりか、モデル
に非線形式が含まれると、解が収束不能に陥る可能性も
少なくない。
However, when the range of the target production equipment group is wide, when the target period of the production plan is long, or when the relationship between the continuous processes is complicated, the entire production equipment group is simply arranged according to the prior art (1). When formulated into a single model, the number of equations included in the model becomes enormous, and the convergence of the solution deteriorates. It is not unlikely that convergence may occur.

【0010】また、一般的な連続プロセスでは、製品デ
マンドを満たすべく生産計画を立案する必要がある場合
が多いが、従来技術(2)に従って、この様な連続プロ
セスを複数のモデルに分離して定式化し、これを工程フ
ローの上流から逐次計算していくと、最終製品のデマン
ドに合わせた計算が困難である上に、上流側のモデルの
計算時には、最終製品のデマンドを考慮しない目的関数
を使わざるを得ない。よって、得られる解が最適な生産
計画から乖離してしまう可能性が高く、場合によって
は、得られる解が実行不可能となってしまう、という課
題があった。
In a general continuous process, it is often necessary to draft a production plan to satisfy product demand. According to the prior art (2), such a continuous process is divided into a plurality of models. If it is formulated and calculated sequentially from the upstream of the process flow, it is difficult to calculate according to the demand of the final product.In addition, when calculating the model on the upstream side, an objective function that does not consider the demand of the final product is required. I have to use it. Therefore, there is a high possibility that the obtained solution deviates from the optimal production plan, and in some cases, the obtained solution becomes infeasible.

【0011】これらの課題を解決するために、従来は、
モデルを簡略化したり、工程フローの上流側に原料使用
量等の仮定をおいたりして、計算を行なっていた。しか
し、こうして得られた生産計画をそのままプラントの運
転に反映させると、最小コスト又は最大利益から逸脱す
る場合があり、また、運転不可能な生産計画を算出して
しまいかねない。よって、生産モデルの簡略化や原料使
用量等の仮定を伴う場合には、簡略化や仮定の内容を変
えて多数のケーススタディーを行ない、得られる計算結
果の方向性を確認した上で、その計算結果に生産計画の
担当者が調整を加えて、各生産設備への最終的な運転指
示を作成する必要があり、非効率で手間がかかるという
課題があった。
In order to solve these problems, conventionally,
Calculations have been made by simplifying the model or making assumptions such as the amount of raw materials used upstream of the process flow. However, if the obtained production plan is directly reflected in the operation of the plant, the production cost may deviate from the minimum cost or the maximum profit, and an inoperable production plan may be calculated. Therefore, when it is necessary to simplify the production model or make assumptions on the amount of raw materials used, etc., conduct a number of case studies with different contents of the simplification and assumptions, confirm the direction of the obtained calculation results, It is necessary for the person in charge of the production plan to adjust the calculation results to create final operation instructions for each production facility, which is inefficient and time-consuming.

【0012】更に、従来技術(1)では、担当者間の調
整事項やその調整の目標値の提示など、通常はモデルで
表現できない制約事項については、そのままでは解に反
映されないため、得られた解に対して生産計画の担当者
が調整を加えてそれらの事項を反映させなければなら
ず、やはり非効率で手間がかかるという課題があった。
Further, in the prior art (1), restrictions that cannot be normally expressed by a model, such as adjustment items between persons in charge and presentation of target values for the adjustments, are not reflected in the solution as they are, and thus are obtained. The solution planner had to make adjustments to the solution to reflect those matters, which was also inefficient and time-consuming.

【0013】本発明は、上述の課題に鑑みてなされたも
のである。すなわち、本発明の目的は、生産計画の対象
範囲が広い場合や連続工程が複雑な場合、或いは最終製
品に関する製品デマンド等の制限条件が存在する場合で
も、生産モデルの簡略化や原料使用量等の仮定を伴うこ
となく、最適な生産計画を効率的に作成することが可能
な、生産計画の最適化システムを提供することに存す
る。
The present invention has been made in view of the above problems. That is, the object of the present invention is to simplify the production model and to reduce the amount of raw materials used, even when the scope of the production plan is wide, when the continuous process is complicated, or when there are limited conditions such as product demand for the final product. An object of the present invention is to provide a production plan optimization system capable of efficiently creating an optimal production plan without assuming the following.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】そこで、本発明者らは、
上記の課題を解決すべく鋭意検討した結果、工程群を複
数に分割して、隣接する二以上のモデルが一以上のユニ
ットを共有するように複数のモデルを定義するととも
に、これらのモデルについて定式化した数理計画問題を
原料/製品の流れとは逆の順序で順次解いていき、必要
に応じて原料/製品の流れに沿った順序で解いていくこ
とによって、大規模で複雑な連続工程に対しても、最終
製品に関する制限条件を考慮しながら、効率的な生産計
画の最適化が可能になるとの知見を得、本発明を完成す
るに至った。
Means for Solving the Problems Accordingly, the present inventors have:
As a result of intensive studies to solve the above-mentioned problems, the process group was divided into a plurality, and a plurality of models were defined so that two or more adjacent models shared one or more units. By solving the generalized mathematical programming problem sequentially in the reverse order of the flow of raw materials / products, and solving it as needed in the order along the flow of raw materials / products, large-scale and complex continuous processes can be realized. On the other hand, the inventor has found that it is possible to optimize a production plan efficiently while taking into account the restrictions on the final product, and has completed the present invention.

【0015】すなわち、本発明の要旨は、連続する工程
群を実施することにより一以上の原料から一以上の製品
を生産する生産設備群について、単位期間当たりの生産
計画を策定するに当たり、所定の生産条件の下で生産費
用が最小に又は生産収益が最大になるように前記生産計
画を最適化する方法であって、前記工程群を複数に分割
して、各工程の種類を模式的に表わすユニットを相互に
接続してなる複数のモデルを、原料/製品の流れに沿っ
て連続するよう、且つ隣接する二以上のモデルが一以上
のユニットを共有するように定義するモデル定義ステッ
プと、該モデル定義ステップにおいて定義された前記複
数のモデルの各々について、各モデルが有するユニット
及びその相互接続関係に基づき制約式を作成し、各モデ
ルにおける生産計画を解とする数理計画問題を定式化す
る数理計画問題定式化ステップと、該数理計画問題定式
化ステップにおいて定式化された前記数理計画問題を、
前記生産条件を考慮しながら、原料/製品の流れとは逆
の順序で順次解いていき、得られた解が一定の基準を満
たす場合には、前記解を前記生産計画の最適解とすると
ともに、得られた解が一定の基準を満たさない場合に
は、前記生産条件に併せて前記解を考慮しながら、前記
数理計画問題を前記原料/製品の流れに沿った順序で解
いていくことにより、前記生産計画の最適解を算出する
最適解算出ステップとを備えたことを特徴とする生産計
画の最適化方法に存する。
That is, the gist of the present invention is that when a production plan per unit period is formulated for a production facility group that produces one or more products from one or more raw materials by executing a continuous process group, A method of optimizing the production plan so that a production cost is minimized or a production profit is maximized under production conditions, wherein the process group is divided into a plurality of processes and the types of the processes are schematically represented. A model defining step of defining a plurality of models connecting the units so as to be continuous along the flow of the raw material / product and so that two or more adjacent models share one or more units; For each of the plurality of models defined in the model definition step, a constraint expression is created based on the units of each model and their interconnections, and the production A mathematical programming problem formulation step of formulating a mathematical programming problem to the solution, the mathematical programming problem is formulated in the said numerical management programming problem formulation step,
In consideration of the production conditions, the solutions are sequentially solved in the reverse order of the flow of the raw materials / products. If the obtained solution satisfies a certain standard, the solution is determined as the optimal solution of the production plan. When the obtained solution does not satisfy a certain criterion, the mathematical programming problem is solved in an order along the flow of the raw materials / products while considering the solution in accordance with the production conditions. And an optimal solution calculating step of calculating an optimal solution of the production plan.

【0016】また、本発明の別の要旨は、前記方法を実
施するべくコンピュータ・システムを機能させるための
プログラムであって、前記方法を構成する各ステップに
対応する動作を実行する手段として該コンピュータ・シ
ステムを機能させることを特徴とする、生産計画の最適
化プログラムに存する。
Further, another gist of the present invention is a program for causing a computer system to function so as to execute the method, wherein the computer executes the method corresponding to each step constituting the method.・ It lies in a production plan optimization program characterized by making the system function.

【0017】[0017]

【発明の実施の形態】以下、本発明について詳細に説明
する。本発明に係る生産計画の最適化方法は、連続する
工程群を実施することにより原料から製品を生産する生
産設備群について、単位期間当たりの生産計画を策定す
るに当たり、所定の生産条件の下で生産費用が最小に又
は生産収益が最大になるように、生産計画を最適化する
ものである。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, the present invention will be described in detail. The method for optimizing a production plan according to the present invention is a method for optimizing a production plan per unit period for a group of production equipment that produces products from raw materials by performing a continuous process group. This is to optimize the production plan so that production costs are minimized or production profits are maximized.

【0018】そして、本発明では、工程群を複数に分割
して、各工程の種類を模式的に表わすユニットを相互に
接続してなる複数のモデルを、原料/製品の流れに沿っ
て連続するよう、且つ隣接する二以上のモデルが一以上
のユニットを共有するように定義する。そして、これら
複数のモデルの各々について、各モデルが有するユニッ
ト及びその相互接続関係に基づき制約式を作成し、各モ
デルにおける生産計画を解とする数理計画問題を定式化
する。更に、前記生産条件を考慮しながら、前記数理計
画問題を原料/製品の流れとは逆の順序で順次解いてい
き、得られた解が一定の基準を満たす場合には、前記解
を前記生産計画の最適解とするとともに、得られた解が
一定の基準を満たさない場合には、前記生産条件に併せ
て前記解を考慮しながら、前記数理計画問題を前記原料
/製品の流れに沿った順序で解いていくことにより、前
記生産計画の最適解を算出することを、その特徴として
いる。
In the present invention, the process group is divided into a plurality of units, and a plurality of models formed by interconnecting units schematically representing the types of the respective processes are continuously formed along the flow of the raw material / product. And two or more adjacent models share one or more units. Then, for each of the plurality of models, a constraint formula is created based on the units included in each model and their interconnections, and a mathematical programming problem in which a production plan in each model is solved is formulated. Further, while considering the production conditions, the mathematical programming problem is sequentially solved in the reverse order of the flow of the raw materials / products. If the obtained solution satisfies a certain criterion, the solution is produced. In the case where the optimal solution of the plan is obtained and the obtained solution does not satisfy a certain standard, the mathematical programming problem is taken along the flow of the raw materials / products while considering the solution in accordance with the production conditions. The feature is that an optimal solution of the production plan is calculated by solving in an order.

【0019】以下、本発明の実施の形態について、図面
を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の記載では
説明の便宜のため、連続工程群において直接的に扱われ
る原料,中間原料,中間製品,最終製品等の物資を、マ
テリアル(又は原料・製品)と総称する場合がある。ま
た、連続工程において間接的に利用される燃料油,燃料
ガス,蒸気等の物資を、ユーティリティー(又は用役)
と総称する場合がある。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following description, for convenience of explanation, materials such as raw materials, intermediate raw materials, intermediate products, and final products that are directly handled in the continuous process group may be collectively referred to as materials (or raw materials / products). In addition, fuel oil, fuel gas, steam, and other materials that are indirectly used in the continuous process are transferred to utilities (or utilities).
May be referred to collectively.

【0020】図1は、本発明の一実施形態に係る生産計
画の最適化方法を実施するためのシステム(本実施形態
の生産計画の最適化システム)の構成を模式的に表わす
図である。図1に示すように、本実施形態の生産計画の
最適化システム201は、入力部202,モデル定義部
203,数理計画問題定式化部204,最適解算出部2
05,出力部206の各機能要素を備えて構成される。
FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for implementing a production plan optimizing method according to an embodiment of the present invention (a production plan optimizing system of the present embodiment). As shown in FIG. 1, the production plan optimization system 201 of the present embodiment includes an input unit 202, a model definition unit 203, a mathematical programming problem formulation unit 204, and an optimal solution calculation unit 2.
05 and the output unit 206.

【0021】入力部202は、生産計画の最適化の対象
となる生産設備群の連続工程群に関する情報や生産条件
に関する情報を適宜、入力されるようになっている。ま
た、モデル定義部203におけるモデルの定義に関する
情報や、数理計画問題定式化部204における数理計画
問題の定式化に関する情報、最適解算出部205におけ
る最適解の算出に関する情報なども適宜、入力が可能で
ある。更に、入力された情報をその内容に応じて適宜、
後述するモデル定義部203,数理計画問題定式化部2
04,最適解算出部205の何れかに送信するようにな
っている。これらの情報の入力の手法は任意であり、デ
ータベースからの入力,電子ファイルによる入力,本シ
ステムの操作者による手入力等の各種手法を用いること
ができる。
The input unit 202 is adapted to appropriately input information on a continuous process group of a production facility group to be optimized for a production plan and information on production conditions. Further, information on the definition of the model in the model definition unit 203, information on the formulation of the mathematical programming problem in the mathematical programming problem formulation unit 204, information on the calculation of the optimal solution in the optimal solution calculation unit 205, and the like can also be input as appropriate. It is. Further, the input information may be appropriately changed according to its contents.
Model definition unit 203 described later, mathematical programming problem formulation unit 2
04, and is transmitted to any of the optimum solution calculation units 205. The method of inputting such information is arbitrary, and various methods such as input from a database, input using an electronic file, and manual input by an operator of the present system can be used.

【0022】モデル定義部203は、入力部202で入
力された連続工程群に関する情報に基づいて、所定の分
割条件の下で、連続工程群を複数のグループに分割し、
これら複数のグループに対応する複数のモデルを定義す
るようになっている。ここで、モデルとは、各工程の種
類(タンクにおける保管工程、ミキサによる混合工程、
リアクタによる反応工程、等)を模式的に表わすユニッ
トを相互に接続することにより、対象となるグループに
含まれる工程群の構成を模式的に表わしたものである。
モデル定義部203では、原料/製品の流れに沿って連
続するように、複数のモデルの定義を行なうようになっ
ている。
The model definition unit 203 divides the continuous process group into a plurality of groups under predetermined division conditions based on the information on the continuous process group input by the input unit 202,
A plurality of models corresponding to the plurality of groups are defined. Here, the model refers to the type of each process (storage process in tank, mixing process by mixer,
This is a schematic representation of the configuration of a process group included in a target group by interconnecting units schematically representing a reaction step by a reactor, etc.).
The model definition unit 203 defines a plurality of models so as to be continuous along the flow of raw materials / products.

【0023】ここで、原料/製品の流れ(又はマテリア
ルの流れ)とは、原料から中間原料・中間製品を経て最
終製品に至る流れを指す。先に挙げた図6のプラント・
コンプレックスにおける連続工程群を例に採って説明す
ると、プラントAにおいて原料から中間製品X1を製造
し、プラントBにおいて中間製品X1から第2の中間製
品X2を製造し、プラントCにおいて第2の中間製品X
2から最終製品Z1を製造する流れ、及び、プラントA
において原料から中間製品Yを製造し、プラントDにお
いて中間製品Yから最終製品Z2を製造する流れが、そ
れぞれ原料・製品の流れに相当する。
Here, the flow of raw materials / products (or the flow of materials) refers to the flow from raw materials to final products through intermediate raw materials / intermediate products. The plant shown in Fig. 6
Taking the continuous process group in the complex as an example, an intermediate product X1 is manufactured from the raw material in the plant A, a second intermediate product X2 is manufactured from the intermediate product X1 in the plant B, and a second intermediate product is manufactured in the plant C. X
2 to produce a final product Z1 and plant A
, The intermediate product Y is manufactured from the raw material, and the flow of manufacturing the final product Z2 from the intermediate product Y in the plant D corresponds to the flow of the raw material / product.

【0024】一方、最終製品から中間製品・中間原料を
経て原料に至る流れが、原料/製品の流れとは逆の流れ
となる。図6の例では、プラントCで製造される最終製
品Z1からその原料である第2の中間製品X2へ、プラ
ントBで製造されるこの第2の中間製品X2からその原
料である中間製品X1へ、さらにプラントAで製造され
るこの中間製品X1からその原料へと至る流れ、及び、
プラントDで製造される最終製品Z2からその原料であ
る第1の中間製品Yへ、さらにプラントAで製造される
この中間製品Yからその原料へと至る流れが、それぞれ
原料/製品の流れとは逆の流れに相当する。
On the other hand, the flow from the final product to the raw material through the intermediate product / intermediate raw material is opposite to the flow of the raw material / product. In the example of FIG. 6, from the final product Z1 manufactured in the plant C to the second intermediate product X2 as a raw material, from the second intermediate product X2 manufactured in the plant B to the intermediate product X1 as the raw material. A flow from the intermediate product X1 produced in the plant A to its raw material, and
The flow from the final product Z2 manufactured in the plant D to the first intermediate product Y, which is the raw material thereof, and further from the intermediate product Y manufactured in the plant A to the raw material, is the flow of the raw material / product, respectively. This corresponds to the reverse flow.

【0025】連続工程群の分割条件としては、一般には
生産設備群の運転又は管理上の分割単位と一致するよう
に行なうが、相互に複雑に関係し合う工程や、原料・製
品が相互に移動し合う工程は、同一のグループに含まれ
るようにし、隣接するグループ間においては、原料/製
品の流れが一方向となるようにすることが好ましい。
The division condition of the continuous process group is generally set so as to coincide with the division unit in the operation or management of the production equipment group. It is preferable that the steps to be combined are included in the same group, and that the flow of the raw material / product is unidirectional between the adjacent groups.

【0026】なお、最上流のモデルの変数となる原料使
用量と、最下流のモデルの変数となる製品生産量との整
合性を取るために、各々のモデルは、その前後に隣接す
るモデルとの間で、一以上のユニットを共有するように
定義する。即ち、隣接する二以上のモデルの各々に対し
て影響を及ぼすユニットを、これらのモデルの全てに組
み込むようにする。
In order to keep consistency between the amount of raw material used as a variable of the most upstream model and the amount of product production which is a variable of the most downstream model, each model is compared with the adjacent model before and after it. Are defined to share one or more units. That is, units that affect each of two or more adjacent models are incorporated into all of these models.

【0027】なお、モデル定義部203における連続工
程群の分割及び複数のモデルの定義は、本システム20
1の使用者が、入力部202及び後述する出力部206
によって実現されるGUI等のインターフェースを介し
て、適宜調整を加えながら詳細な作業を行なう様に構成
することが好ましい。但し、対象とする生産設備群の種
類によっては、モデル定義部203が所定のアルゴリズ
ム等に従って自動的に工程群の分割及びモデルの定義を
行なうように構成することも、勿論可能である。例え
ば、タンク群とプラント群との様に生産設備の種類毎に
分割する、原料/製品の流れの本数が比較的少ない場所
で分割する、隣接するモデル間で共有するユニットがタ
ンクを含むようにする、等の規則を予め決めておき、こ
れらの規則に従って自動的に工程群の分割を行なう。そ
の後、こうした規則の形では表現できない事項を反映さ
せるために、更に人為的な調整を加えてもよい。
The division of the continuous process group and the definition of a plurality of models in the model definition unit 203 are performed by the system 20.
The first user inputs an input unit 202 and an output unit 206 described later.
It is preferable to perform a detailed operation while making appropriate adjustments via an interface such as a GUI realized by the above. However, depending on the type of the target production equipment group, it is of course possible to configure the model definition unit 203 to automatically divide the process group and define the model according to a predetermined algorithm or the like. For example, division is performed for each type of production equipment such as a tank group and a plant group, division is performed at a place where the number of raw material / product flows is relatively small, and a unit shared between adjacent models includes a tank. Are determined in advance, and the process group is automatically divided according to these rules. Thereafter, further artificial adjustments may be made to reflect items that cannot be expressed in the form of such rules.

【0028】なお、工程群の分割及びモデルの定義に関
する各種の情報(工程群のグループ化の条件や使用でき
るユニットの種類等)は、モデル定義部203に予め記
憶させておいてもよく、生産計画や生産設備群の内容に
応じて適宜、外部から入力部202を通じて入力しても
良い。
Various types of information regarding the division of the process group and the definition of the model (the conditions for grouping the process group and the types of usable units, etc.) may be stored in the model definition section 203 in advance. The information may be externally input through the input unit 202 according to the plan and the contents of the production equipment group.

【0029】数理計画問題定式化部204は、モデル定
義部203で定義された前記複数のモデルの各々につい
て、各モデルが有するユニットの種類及びその相互接続
関係、さらには所定の生産条件に基づいて一以上の制約
式を作成することにより、これらの制約式の集合とし
て、各モデルにおける生産計画を解とする数理計画問題
を定式化するようになっている。
The mathematical programming problem formulation unit 204 determines, for each of the plurality of models defined by the model definition unit 203, the types of units included in each model and their interconnections, as well as predetermined production conditions. By creating one or more constraint equations, a mathematical programming problem that solves a production plan in each model is formulated as a set of these constraint equations.

【0030】ここで、制約式とは、モデルにおける各種
の制約を表現する式であり、以下に説明するバランス式
と条件式とに分けられる。
Here, the constraint expression is an expression expressing various constraints in the model, and is divided into a balance expression and a conditional expression described below.

【0031】バランス式は、マテリアル・バランス式
(又は原料・製品のバランス式)とユーティリティー・
バランス式(又は用役のバランス式)とに分けられる。
マテリアル・バランス式とは、モデルの各工程内及び各
工程間、更には複数のモデルの工程間において定式化さ
れる、原料・製品の生産量・消費量等の収支バランス式
のことを指す。一方、ユーティリティー・バランス式と
は、モデルの各工程内及び各工程間、更には複数のモデ
ルの工程間において定式化される、用役の生産・消費量
等の収支バランス式のことを指す。これらのバランス式
は、各ユニットの種類及びその相互接続関係に応じて、
予め定められた基準に従って(例えば、所定のテンプレ
ートや係数などを用いて)作成される。
The balance formula is divided into a material balance formula (or a balance formula of raw materials and products) and a utility balance formula.
It is divided into a balance type (or a utility balance type).
The material balance formula refers to a balance formula for the production and consumption of raw materials and products, which is formulated within each process of the model and between each process, and between processes of a plurality of models. On the other hand, the utility balance formula refers to a balance formula for the production and consumption of utilities, which is formulated within each process of a model and between each process, and between processes of a plurality of models. These balance formulas, depending on the type of each unit and their interconnection relationship,
It is created according to a predetermined criterion (for example, using a predetermined template or coefficient).

【0032】一方、条件式とは、連続工程群の実施に関
する各種の条件を表わす式のことを指す。具体的には、
各工程を実施する生産設備の稼動条件、各工程に使用さ
れる原料の入荷量や入荷日時に関する条件、用役の使用
量や使用時間の制限に関する条件等の各種条件を表わす
式が挙げられる。
On the other hand, the conditional expression refers to an expression representing various conditions relating to the execution of the continuous process group. In particular,
Expressions representing various conditions such as operating conditions of the production equipment that performs each process, conditions regarding the amount and date of arrival of the raw materials used in each process, and conditions regarding the restrictions on the amount of use and the use time of the utilities.

【0033】これらの制約式(バランス式及び条件式)
の定式化手法及びその形式は任意であり、必要に応じて
公知の任意の手法を用いて、整数式,線形式,非線形
式,及びこれらの混合式等の各種形式に定式化すること
ができる。また、各制約式は等式であってもよく、不等
式であっても良い。制約式の定式化に必要な情報(各種
制約式のテンプレートや係数など)は、数理計画問題定
式化部204に予め記憶させておいてもよく、生産計画
や生産設備群の内容に応じて適宜、外部から入力部20
2を通じて入力した情報を用いても良い。
These constraint expressions (balance expression and conditional expression)
The formulating method and its format are arbitrary, and if necessary, can be formulated into various formats such as an integer formula, a linear formula, a nonlinear formula, and a mixed formula thereof by using a known technique. . Further, each constraint equation may be an equation or an inequality. Information necessary for formulation of constraint equations (templates and coefficients of various constraint equations, etc.) may be stored in advance in the mathematical programming problem formulation unit 204, and may be appropriately determined according to the contents of the production plan and the production equipment group. , External input unit 20
2 may be used.

【0034】以上の手順で各モデルについて作成した制
約式(バランス式及び条件式)の集合が、そのモデルを
表わす数理計画問題となる。この数理計画問題を解くこ
とによって、そのモデルにおける各変数(そのモデルに
おいてまだ確定していない原料・製品や用役の生産量・
消費量など)の最適値、ひいては、そのモデルにおける
生産計画の最適解が得られることになる。
The set of constraint equations (balance equation and conditional equation) created for each model in the above procedure constitutes a mathematical programming problem representing the model. By solving this mathematical programming problem, the variables in the model (the raw materials, products, utilities,
Thus, the optimal value of the consumption plan, etc.) and the optimal solution of the production plan in the model can be obtained.

【0035】最適解算出部205は、数理計画問題定式
化部204で定式化された複数の数理計画問題を、原料
/製品の流れとは逆の順序で順次解いていき、必要に応
じて原料/製品の流れに沿った順序で解いていくことに
より、生産計画の最適解を算出するようになっている。
The optimal solution calculation unit 205 sequentially solves the plurality of mathematical programming problems formulated by the mathematical programming problem formulation unit 204 in the reverse order of the flow of raw materials / products, and if necessary, / By solving in the order along the product flow, the optimal solution of the production plan is calculated.

【0036】なお、数理計画問題を「解く」とは、その
数理計画問題を最適化する条件の組を最適解として算出
することを指す。具体的には、その数理計画問題に関連
する種々の制約条件を考慮して適切な目的関数を設定
し、この目的関数を最大又は最小とする解を求めること
に相当する。ここで、原料・製品それぞれの在庫の価値
又はコストを設定することにより、経済的な在庫の意味
を式の形で表現することができるので、この式を数理計
画問題に含めることによって、原料・製品の在庫量等を
最適生産計画の算出に反映させることが可能となる。
"Solving" a mathematical programming problem means calculating a set of conditions for optimizing the mathematical programming problem as an optimal solution. Specifically, this is equivalent to setting an appropriate objective function in consideration of various constraints related to the mathematical programming problem, and finding a solution that maximizes or minimizes the objective function. Here, by setting the value or cost of the stock of each raw material and product, the meaning of economic stock can be expressed in the form of an equation. By including this equation in the mathematical programming problem, It is possible to reflect the stock amount of the product and the like in the calculation of the optimal production plan.

【0037】目的関数の設定は、個々の数理計画問題の
内容とその位置付けによって異なるが、通常は、生産費
用が最小又は生産収益が最大の場合に最大値又は最小値
を採る関数を、その数理計画問題の目的関数として設定
する。通常の目的関数を使用して数理計画問題を解いた
場合に得られる最適解は、その上流側の数理計画問題の
制約条件等を考慮しない場合、即ち、上流側の数理計画
問題の制約条件を解除した場合における理想の解とな
る。ここで、その理想の解に近付けることを制約条件の
一つとして、上流側の数理計画問題についての目的関数
を設定し、最適解を算出する。更に上流側に数理計画問
題があれば、同様に遡って解いていく。この様に、順次
下流側の数理計画問題の最適解を制約条件として上流側
の数理計画モデルを解いていき、最上流の数理計画問題
について最適解が算出されたら、今度はこの最適解の算
出結果を再び下流側の数理計画問題の制約条件として、
順次下流にむかって数理計画問題を解いていくことによ
り、最終的に、目的とするデマンドを満たすとともに、
上流側のモデルと下流側のモデルとの間の整合性が取れ
た生産計画の最適解を得ることが可能となる。言わば、
任意のモデルの数理計画問題から計算された最適解を、
この任意のモデルに隣接するモデルの数理計画問題の目
標制約値として利用するのである。
The setting of the objective function differs depending on the content of each mathematical programming problem and its position. Usually, the function that takes the maximum value or the minimum value when the production cost is the minimum or the production profit is the maximum is defined as the mathematical function. Set as the objective function of the planning problem. The optimal solution obtained when solving a mathematical programming problem using a normal objective function is a case where the constraints of the mathematical programming problem on the upstream side are not considered, that is, the constraints of the mathematical programming problem on the upstream side are obtained. This is the ideal solution when canceling. Here, assuming that approaching the ideal solution is one of the constraint conditions, the objective function for the mathematical programming problem on the upstream side is set, and the optimal solution is calculated. If there is a mathematical programming problem further upstream, the problem is similarly solved retroactively. In this way, the mathematical solution of the upstream mathematical solution is solved sequentially with the optimal solution of the mathematical solution problem on the downstream side as a constraint, and the optimal solution is calculated for the mathematical solution problem on the uppermost stream. The results are again used as constraints for the downstream mathematical programming problem.
By solving the mathematical programming problem sequentially downstream, ultimately meeting the desired demand,
It is possible to obtain an optimal solution of the production plan in which the model on the upstream side and the model on the downstream side are consistent. In other words,
The optimal solution calculated from the mathematical programming problem of any model is
It is used as a target constraint value of a mathematical programming problem of a model adjacent to this arbitrary model.

【0038】先に挙げた図6のプラント・コンプレック
スにおける連続工程を例として、この最適解算出部20
5における動作を具体的に説明する。まず、プラントC
のモデル(以下「プラントCモデル」と略称する。他の
プラントについても以下、同様に略称する。)について
定式化された数理計画問題を解いて、最適量又は目標量
の製品Z1を生産するために必要な、第2の中間製品X
2の最適性状及び最適量を算出する。次に、このプラン
トCモデルの数理計画問題の計算結果に従って、プラン
トBモデルにおいて第2の中間製品X2の目標となる性
状及び量を入力し、プラントBモデルの数理計画問題を
解いて、第1の中間製品X1の最適性状及び最適量を算
出する。同様に、プラントDモデルの数理計画問題を使
って、最適量の製品Z2を生産するために必要な、第1
の中間製品Yの最適性状及び最適量を算出する。プラン
トBモデルの数理計画問題で計算された第1の中間製品
X1の性状及び量と、プラントDモデルの数理計画問題
で計算された第1の中間製品Yの性状及び量を目標値と
して、プラントAモデルの数理計画問題に入力し、原料
の最適性状及び最適量を計算する。
As an example of the continuous process in the plant complex shown in FIG.
5 will be described in detail. First, plant C
(Hereinafter abbreviated as “plant C model”. Other plants are also abbreviated in the same manner) to solve a mathematical programming problem formulated to produce an optimal or target quantity of product Z1. 2nd intermediate product X required for
Calculate the optimal properties and optimal quantity of 2. Next, according to the calculation result of the mathematical programming problem of the plant C model, the target property and quantity of the second intermediate product X2 in the plant B model are input, and the mathematical programming problem of the plant B model is solved. The optimum properties and the optimum amount of the intermediate product X1 are calculated. Similarly, using the mathematical programming problem of the plant D model, the first item necessary to produce the optimum amount of the product Z2 is obtained.
The optimum properties and the optimum amount of the intermediate product Y are calculated. The properties and quantity of the first intermediate product X1 calculated by the mathematical programming problem of the plant B model and the properties and quantity of the first intermediate product Y calculated by the mathematical programming problem of the plant D model are set as target values. Input to the mathematical programming problem of the A model, and calculate the optimum properties and optimum amount of the raw material.

【0039】ここで、それぞれのプラントモデルで計算
された中間製品の性状及び量が、条件として設定した、
前の計算結果である目標性状及び量に等しければ、この
一連の計算は、各プラント間の整合性は取れているの
で、実行可能な最適解とすることができる。一方、それ
ぞれのプラントモデルで計算された中間製品の性状及び
量が、条件として設定した、前のモデルの計算結果であ
る目標性状及び量との間に差がある場合には、再度マテ
リアルの流れに従って解く必要がある。例えば図6にお
いて、中間製品X1のプラントBモデルで計算された最
適性状及び最適量の値と、これらの値を目標にプラント
Aモデルで計算された中間製品X1の最適性状及び最適
量の間に差があれば、プラントAモデルで計算された中
間製品X1の性状及び量をプラントBモデルに入力し、
再度プラントBモデルを解く。そして、その計算結果で
ある第2の中間製品X2の性状及び量をプラントCモデ
ルに入力し、再度プラントCモデルを解き、最適な最終
製品の量を計算する。
Here, the properties and quantities of the intermediate products calculated by the respective plant models are set as conditions.
If the target properties and quantities are the same as the results of the previous calculation, this series of calculations is consistent with each plant, and can be a feasible optimal solution. On the other hand, if there is a difference between the properties and quantities of the intermediate products calculated in each plant model and the target properties and quantities calculated as the conditions of the previous model, the flow of materials will be restarted. It is necessary to solve according to. For example, in FIG. 6, the value of the optimum property and the optimum amount calculated by the plant B model of the intermediate product X1 and the optimum property and the optimum amount of the intermediate product X1 calculated by the plant A model aiming at these values If there is a difference, the properties and quantity of the intermediate product X1 calculated by the plant A model are input to the plant B model,
Solve the plant B model again. Then, the properties and quantity of the second intermediate product X2, which are the calculation results, are input to the plant C model, the plant C model is solved again, and the optimal quantity of the final product is calculated.

【0040】なお、最適解算出部205における最適化
計算処理は、公知の様々な手法を用いることができ、市
販の最適化ソフトを利用して行なうことが可能である。
また、最適化ソフトの計算起動命令と、得られた最適解
データのコピー・ペースト命令とを組み合わせたマクロ
又はプログラムを使用すれば、全数理計画問題を連続的
に自動で解かせることができる。さらに、最適化計算処
理の詳細な条件等の情報は、生産計画や生産設備群の内
容に応じて適宜、外部から入力部202を通じて入力し
ても良い。
The optimization calculation processing in the optimum solution calculation unit 205 can use various known methods, and can be performed using commercially available optimization software.
Further, if a macro or a program in which a calculation start instruction of the optimization software and a copy / paste instruction of the obtained optimal solution data are combined is used, it is possible to automatically and continuously solve the entire mathematical programming problem. Further, information such as detailed conditions of the optimization calculation process may be externally input through the input unit 202 according to the contents of the production plan and the production equipment group.

【0041】出力部206は、最適解算出部205で算
出された生産計画の最適解(最適生産計画)を出力する
ようになっている。また、モデル定義部203において
定義されたモデルの情報や、数理計画問題定式化部20
4において定式化された数理計画問題の情報なども、こ
の出力部206を通じて適宜出力することが可能であ
る。また、これらの情報の出力の形式は任意であり、デ
ィスプレイ、データファイル、印字ファイル等の様々な
形式で出力することができる。
The output unit 206 outputs the optimal solution (optimal production plan) of the production plan calculated by the optimal solution calculation unit 205. Also, information on the model defined by the model definition unit 203 and the mathematical programming problem formulation unit 20
The information on the mathematical programming problem formulated in 4 can also be output as appropriate through the output unit 206. The format of the output of such information is arbitrary, and the information can be output in various formats such as a display, a data file, and a print file.

【0042】以上、説明した本実施形態に係る生産計画
の最適化システムによれば、連続工程全体を単一のモデ
ルとして取り扱うのではなく、隣接する二以上のモデル
が一以上のユニットを共有する複数のモデルに分割して
定義するとともに、これらのモデルについて定式化した
数理計画問題を、原料/製品の流れとは逆の順序で順次
解いていき、必要に応じて原料/製品の流れに沿った順
序で解いていくので、生産計画の対象範囲が広い場合や
連続工程が複雑な場合、或いは製品デマンド等の最終製
品に関する制限条件が存在する場合でも、生産計画の最
適解を効率的に算出することができる。また、生産モデ
ルの簡略化や原料使用量等の仮定を必要としないので、
算出された最適解に調整を加える必要が無く、生産計画
担当者の能力等に左右されない最適生産計画を得ること
ができる。よって、プラント等の各生産設備について運
転効率の向上及び有効活用が可能となる。
According to the production plan optimizing system according to the present embodiment described above, two or more adjacent models share one or more units instead of treating the entire continuous process as a single model. In addition to defining the model by dividing it into a plurality of models, the mathematical programming problem formulated for these models is solved sequentially in the reverse order of the flow of raw materials / products. The optimal solution of the production plan is efficiently calculated even if the target range of the production plan is wide, the continuous process is complicated, or there are restrictions on the final product such as product demand. can do. In addition, since there is no need to simplify the production model or make assumptions about the amount of raw materials used,
There is no need to adjust the calculated optimal solution, and it is possible to obtain an optimal production plan that is not affected by the capabilities of the production planner. Therefore, the operation efficiency of each production facility such as a plant can be improved and effectively utilized.

【0043】また、従来技術(1)の様に工程群のグル
ープ分けを行なわず、連続工程全体を単一のモデルとし
て取り扱う場合、モデルの最適化を一度開始してしまう
と途中で中断することができないのに対して、本実施形
態に係る生産計画の最適化システムでは、工程群をグル
ープ分けして複数のモデルとして定義し、それぞれのモ
デルについて数理計画問題を定式化することにより、モ
デル毎に数理計画問題の最適化計算を個別に実行すると
ともに、必要に応じてこれを中断することが可能とな
る。例えば、ある生産設備に対応するモデルについての
最適化計算の結果を見て、担当者が他の生産設備に対応
するモデルの制約条件の設定を行ないたい場合でも、担
当者が最適化計算の間で計算処理を中断して、制約条件
の手動設定等の操作を行なうことができる。
In the case where the entire continuous process is handled as a single model without performing the grouping of the process groups as in the prior art (1), if the optimization of the model is started once, it may be interrupted on the way. In contrast, in the production planning optimization system according to the present embodiment, the process groups are grouped and defined as a plurality of models, and a mathematical programming problem is formulated for each model. In addition, it is possible to individually execute the optimization calculation of the mathematical programming problem, and to interrupt the calculation as needed. For example, even if the person in charge looks at the result of optimization calculation for a model corresponding to a certain production equipment and wants to set constraints on the model corresponding to another production equipment, the person , The calculation process can be interrupted, and operations such as manual setting of constraint conditions can be performed.

【0044】なお、最適解算出部205において、ある
生産設備群についての一定期間における生産計画(これ
を「下位生産計画」とする。)の最適解が算出された
後、前記下位生産計画の最適解の算出結果を利用して、
前記下位生産計画の対象範囲を含むより大規模の対象範
囲に対する生産計画(以下「上位生産計画」と呼ぶ。)
を策定できる様にしても良い。この場合、下位生産計画
の最適解の算出後に、入力部202を通じて、この生産
設備群に関連する他の生産設備の工程群や生産条件に関
する情報が入力された場合に、下位生産計画の最適解の
算出結果を用いて、新たに対象となった生産設備を含む
より広い範囲の生産設備群についての生産計画(上位生
産計画)を算出する様に構成する。
After the optimum solution calculation unit 205 calculates the optimum solution of a production plan for a certain production equipment group for a certain period of time (this is referred to as a “lower production plan”), the optimal solution of the lower production plan is calculated. Using the solution calculation results,
A production plan for a larger target range including the target range of the lower-level production plan (hereinafter, referred to as “upper-level production plan”).
You may be able to formulate. In this case, after calculating the optimal solution of the lower-level production plan, if information regarding the process group and the production condition of another production facility related to this production facility group is input through the input unit 202, the optimal Is used to calculate a production plan (upper-level production plan) for a wider range of production equipment groups including the newly targeted production equipment.

【0045】上位生産計画の策定の手法としては特に制
限されず、任意の手法を用いるように構成すれば良い
が、特に(I)本発明の生産計画の最適化方法による最
適化、(II)通常の最適化手法による最適化、及び(II
I)バランス計算による算出のうち、少なくとも何れか
を実行することができるようにすることが好ましい。
There is no particular limitation on the method of formulating the upper-level production plan, and any method may be used. In particular, (I) optimization by the production plan optimization method of the present invention, (II) Optimization by the usual optimization method, and (II
I) It is preferable that at least one of the calculations by the balance calculation can be executed.

【0046】これらのうち、(I)の手法は、新たに対
象となった範囲の工程群について、本発明の手法を用い
て、モデルの定義(それまでの対象範囲の工程群につい
て定義されたモデルとの間で一以上のユニットを共有す
る様なモデルの定義)、作成されたモデルについての数
理計画問題の定式化、定式化された数理計画問題につい
ての最適解の算出(定式化された数理計画問題を、原料
/製品の流れとは逆の順序で順次解いていき、場合によ
っては更に原料/製品の流れに沿った順序で解いてい
く)を行なうもので、上述したモデル定義部203、数
理計画問題定式化部204、最適解算出部205の構成
をそのまま利用することができる。
Of these, the method (I) defines a model for the process group in the newly targeted range using the method of the present invention (the process group in the target range up to that point is defined). Definition of a model that shares one or more units with the model), formulation of a mathematical programming problem for the created model, calculation of the optimal solution for the formulated mathematical programming problem (formulated The mathematical programming problem is sequentially solved in the reverse order of the flow of the raw materials / products, and in some cases, further solved in the order along the flow of the raw materials / products). The configurations of the mathematical programming problem formulation unit 204 and the optimal solution calculation unit 205 can be used as they are.

【0047】(II)の手法は、新たに対象となった範囲
の工程群について、従来の最適化手法を用いて、モデル
の定義(それまでの対象範囲の工程群について定義され
たモデルとの間でユニットを共有化しない様なモデルの
定義)、作成されたモデルについての数理計画問題の定
式化、定式化された数理計画問題についての最適解の算
出(定式化された数理計画問題を、原料/製品の流れに
沿った順序で解いていく)を行なうもので、上述したモ
デル定義部203、数理計画問題定式化部204、最適
解算出部205の構成に多少の改変を加えて利用するこ
とができる。
In the method (II), a model is defined for a process group in a newly targeted range by using a conventional optimization method (with the model defined for the process group in the target range up to then). Definition of a model that does not share units between them), formulation of a mathematical programming problem for the created model, calculation of the optimal solution for the formulated mathematical programming problem (formulated mathematical programming problem, (Solution is performed in the order along the flow of raw materials / products). The above-described configurations of the model definition unit 203, the mathematical programming problem formulation unit 204, and the optimal solution calculation unit 205 are used with some modifications. be able to.

【0048】(III)の手法は、新たに対象となった範
囲の工程群について、それまでの対象範囲の工程群との
間でバランス式を作成し、下位生産計画の最適解の算出
結果を用いてこれらのバランス式を解いていく(即ち、
バランス計算を行なう)ことにより、新たに対象となっ
た範囲についての生産計画を算出するものである。
In the method (III), a balance formula is created for the process group in the newly targeted range and the process group in the previous target range, and the calculation result of the optimal solution of the lower production plan is calculated. To solve these balance equations (ie,
By performing a balance calculation), a production plan for the newly targeted range is calculated.

【0049】なお、上記(I)〜(III)の手法のう
ち、何れか一種類だけを実行する様に構成しても良い
が、これらのうち複数の手法を実行できる様にするとと
もに、対象となる工程群の種類に応じて、適切な手法を
選択して実行できる様に構成しても良い。勿論、上記
(I)〜(III)の手法ではなく、別の任意の手法を用
いて上位生産計画の策定を行なうようにしても構わな
い。
It should be noted that it may be configured to execute only one of the above-mentioned methods (I) to (III). May be configured so that an appropriate method can be selected and executed according to the type of the process group. Of course, the higher-level production plan may be formulated using another arbitrary method instead of the methods (I) to (III).

【0050】以上の構成によって、小さな範囲について
の最適生産計画(下位生産計画)の算出結果を用いて、
大きな範囲についての生産計画(上位生産計画)を効率
的に策定することができるとともに、生産設備群の運用
状況に応じて最適生産計画の対象範囲を変更することが
容易となる。
With the above configuration, using the calculation result of the optimal production plan (lower-order production plan) for a small range,
It is possible to efficiently formulate a production plan (upper-level production plan) for a large range, and it is easy to change the target range of the optimal production plan according to the operation status of the production equipment group.

【0051】なお、本実施形態の生産計画の最適化シス
テムは、単体で使用することも勿論可能であるが、これ
を他のデータベース(後述する共通データベース111
及びモデルデータベース112)と組み合わせて使用す
ることも可能である。この場合の構成について、以下に
説明する。
The system for optimizing a production plan of the present embodiment can of course be used alone, but it can be used in another database (a common database 111 described later).
And the model database 112). The configuration in this case will be described below.

【0052】図2は、本発明の一実施形態に係る生産計
画の最適化システムを他のデータベースと組み合わせて
用いる場合の構成を模式的に表わす図である。図2に示
すデータベースシステムDBSは、上述した生産計画の
最適化システム201に加え、共通データベース111
及びモデルデータベース112を備えて構成される。共
通データベース111とモデルデータベース112、及
びモデルデータベース112と生産計画の最適化システ
ム201は、それぞれ相互に各種データを入出力できる
ように構成される。
FIG. 2 is a diagram schematically showing a configuration in a case where the system for optimizing a production plan according to one embodiment of the present invention is used in combination with another database. The database system DBS shown in FIG. 2 includes a common database 111 in addition to the production plan optimization system 201 described above.
And a model database 112. The common database 111 and the model database 112, and the model database 112 and the production plan optimization system 201 are configured to be able to mutually input and output various data.

【0053】モデルデータベース112は、生産計画の
最適化システム201に使用される各種のデータ(計画
対象となる生産設備群の連続工程群及び生産条件に関す
る情報,モデル定義部203におけるモデルの定義に関
する情報,数理計画問題定式化部204における数理計
画問題の定式化に関する情報,最適解算出部205にお
ける最適解の算出に関する情報など)を管理するもので
ある。一方、共通データベース111は、その管理対象
データの一部がモデルデータベース112と共通するも
のの、生産計画の最適化システム201とは無関係のデ
ータも含むより広い範囲の様々なデータを管理するもの
で、具体的には、対象となる生産設備群全体の原料・製
品の消費・生産バランスに関する計画や実績値等の情
報、言い換えれば、生産設備群全体の原料・製品の入出
力に関する情報を管理するものである。何れのデータベ
ースも、対応するデータを記憶・更新・変更し得る様に
構成される。
The model database 112 stores various data used for the production plan optimization system 201 (information on continuous process groups and production conditions of production equipment groups to be planned, information on model definitions in the model definition section 203). , Information on the formulation of the mathematical programming problem in the mathematical programming problem formulation unit 204, and information on the calculation of the optimal solution in the optimal solution calculation unit 205). On the other hand, the common database 111 manages a wider range of various data including data irrelevant to the production plan optimization system 201, although a part of the data to be managed is common to the model database 112. Specifically, it manages information such as plans and actual values on the consumption and production balance of raw materials and products of the entire target production equipment group, in other words, information on input and output of raw materials and products of the entire production equipment group It is. Each database is configured so that corresponding data can be stored, updated, and changed.

【0054】共通データベース111及びモデルデータ
ベース112は、様々な入力に対応している。何れの入
力も、データベース,電子ファイル,又は手入力による
入力が可能である。モデルデータベース112への入力
データとしては、プロセスの特性に関する係数、設備に
起因する運転特性に関する係数、季節に起因する運転特
性に関する係数、メンテナンス、日々の運転状況に応じ
た運転特性に関する係数、生産計画上の制約条件、及び
初期在庫情報等のプラントデータが挙げられる。一方、
共通データベース111への入力データとしては、原料
・製品の在庫情報、原料の消費計画情報、製品の生産予
想情報、原料の消費実績情報、製品の生産実績情報等の
データが挙げられる。
The common database 111 and the model database 112 correspond to various inputs. Any input can be input by database, electronic file, or manual input. Input data to the model database 112 include a coefficient relating to process characteristics, a coefficient relating to operation characteristics due to equipment, a coefficient relating to operation characteristics due to season, maintenance, a coefficient relating to operation characteristics according to daily operation conditions, and a production plan. The above constraint conditions and plant data such as initial stock information are listed. on the other hand,
The input data to the common database 111 includes data such as stock information of raw materials / products, consumption plan information of raw materials, expected production information of products, actual consumption information of raw materials, actual production information of products, and the like.

【0055】図2に示す例において、入力A101,入
力B102,入力C103は、各生産設備から共通デー
タベース111に入力されるとともに、その一部は直接
又は加工されてモデルデータベース112に入力され
て、生産計画の最適化システム201の入力となる。ま
た、入力D104,入力E105は、各生産設備からモ
デルデータベース112に入力され、直接又は加工され
て生産計画の最適化システム201の入力となる。
In the example shown in FIG. 2, the input A101, the input B102, and the input C103 are input from each production facility to the common database 111, and a part of the input is directly or processed and input to the model database 112. This is input to the production plan optimization system 201. The input D104 and the input E105 are input to the model database 112 from each production facility, and are input directly or processed to the production planning optimization system 201.

【0056】一方、生産計画の最適化システム201に
よる生産計画の最適解の計算結果は、モデルデータベー
ス112に入力されるとともに、その計算結果の一部
(生産設備群全体の消費・生産バランスに関する計画の
計算結果)は、直接又は加工されて共通データベース1
11に入力される。そして、モデルデータベース112
からは、生産計画の最適化システム201による生産計
画の最適解の計算結果や、生産計画の最適化システム2
01に関するその他の各種情報(様々なバランス式の計
算結果、運転指針となる運転条件の計算結果など)が、
レポート122として出力される。また、共通データベ
ース111からは、モデルデータベース112から入力
された情報を含む、生産設備群全体の原料・製品等の入
出力に関する情報や、これらの結果の加工データ等の情
報が、レポート121として出力される。
On the other hand, the calculation result of the optimal solution of the production plan by the production plan optimization system 201 is input to the model database 112 and a part of the calculation result (plan relating to the consumption / production balance of the entire production equipment group). Of the common database 1 is directly or processed
11 is input. Then, the model database 112
The calculation results of the optimal solution of the production plan by the production plan optimization system 201 and the production plan optimization system 2
Various other information about 01 (calculation results of various balance formulas, calculation results of driving conditions that serve as driving guidelines, etc.)
The report is output as a report 122. Further, from the common database 111, information on input and output of raw materials and products of the entire production equipment group, including information input from the model database 112, and information such as processing data of these results are output as a report 121. Is done.

【0057】この様に、生産計画の最適化システム20
1における生産計画の最適化に関する情報群(最適化関
連情報群)を記憶・更新・変更し得るモデルデータベー
ス112(最適化関連情報データベース)と、この最適
化関連情報群とその一部が共通する、生産設備群全体の
原料・製品の入出力に関する情報群(生産設備群関連情
報群)を記憶・更新・変更し得る共通データベース11
1(生産設備群関連情報データベース)とを設けて、そ
れぞれの情報を一元的に管理する構成とすることによ
り、遠隔地に存在するプラント等の各生産設備からの情
報を効率的に収集・管理することができるとともに、各
生産設備の運用状況や生産設備群全体の運用計画等に応
じて、必要な範囲についての最適生産計画を効率よく迅
速に算出することが可能となる。
As described above, the production planning optimization system 20
1 and a model database 112 (optimization-related information database) capable of storing, updating, and changing the information group (optimization-related information group) related to the optimization of the production plan, and the optimization-related information group and a part thereof are common. , A common database 11 capable of storing / updating / changing an information group (production equipment group related information group) on input / output of raw materials and products of the entire production equipment group
1 (production equipment group related information database), and collectively manage information from each production equipment such as a plant located in a remote place by configuring the information in a unified manner. In addition to this, it is possible to efficiently and quickly calculate an optimum production plan for a necessary range according to the operation status of each production facility, the operation plan of the entire production facility group, and the like.

【0058】特に、プラント・コンプレックスやコンビ
ナート等の生産設備群を構成する、プラント等の個々の
生産設備は、それぞれ異なる地域や異なる事業所に存在
し、又は同一の事業所内でも異なる場所に存在している
場合が多い。そして、個々の生産設備が様々な情報を使
用している。こうした環境において、生産設備群毎に個
別に情報を管理するのではなく、各種の情報通信ネット
ワークを用いて情報を収集し、上述の共通データベース
111及びモデルデータベース112にて集中管理すれ
ば、情報の管理が効率化されるとともに、同種の情報の
混在による行き違いを防ぐこともできる。また、各生産
設備の運用状況や生産設備群全体の運用計画等に応じ
て、必要な範囲についての最適生産計画を効率よく迅速
に算出することが可能となる。この他にも、入力した各
種のデータや最適生産計画の算出結果、過去の情報の履
歴等を効率的に検索することが可能である上に、遠隔地
の生産設備等、離れた場所からの検索も容易であるとい
う効果が得られる。
In particular, individual production facilities such as plants, which constitute a group of production facilities such as a plant complex and a complex, exist in different regions and different business establishments, or exist in the same business establishment at different locations. Often have. And individual production facilities use various information. In such an environment, instead of managing information individually for each production facility group, information is collected using various information communication networks and centrally managed in the common database 111 and the model database 112 described above. Management can be made more efficient, and mistakes due to the mixture of information of the same type can be prevented. In addition, it is possible to efficiently and quickly calculate an optimal production plan for a necessary range according to the operation status of each production facility, the operation plan of the entire production facility group, and the like. In addition to this, it is possible to efficiently search various data input, the calculation result of the optimal production plan, the history of past information, etc. The effect that search is easy is obtained.

【0059】なお、以上説明した本実施形態の生産計画
の最適化システム201、並びにこれと組み合わせて用
いられる共通データベース111及びモデルデータベー
ス112は、何れも、入力装置,記憶装置,演算処理装
置(CPU,キャッシュ,RAM等から構成される一般
的な演算処理装置を指す。),出力装置等を備える既知
の構成のコンピュータ・システムを使用して実現するこ
とができる。特に、最適化システム201の機能要素で
ある入力部202は、キーボード等の入力装置と記憶装
置とで構成され、モデル定義部203,数理計画問題定
式化部204,最適解算出部205は、演算装置で構成
され、出力部206は、画面表示装置、プリンタ等の出
力装置で構成される。
The production plan optimizing system 201 of the present embodiment described above, and the common database 111 and the model database 112 used in combination therewith are all input devices, storage devices, arithmetic processing devices (CPUs). , A cache, a RAM, etc.), and a computer system having a known configuration including an output device and the like. In particular, the input unit 202, which is a functional element of the optimization system 201, includes an input device such as a keyboard and a storage device, and the model definition unit 203, the mathematical programming problem formulation unit 204, and the optimal solution calculation unit 205 The output unit 206 includes an output device such as a screen display device and a printer.

【0060】ここで、生産計画の最適化システム201
の機能要素に相当する機能は、実際には、上記記憶装置
や各種記録媒体に記録されたコンピュータ・プログラム
(以下「生産計画の最適化プログラム」と呼ぶ。)を演
算処理装置のRAMに読み出し、このプログラムを起動
して演算処理装置のCPUで実行することにより、CP
Uの動作として、又はCPUと入力装置,記憶装置,出
力装置等との協動動作として実現される。
Here, the production planning optimization system 201
In practice, a function corresponding to the above functional element reads a computer program (hereinafter, referred to as a “production plan optimization program”) recorded in the storage device or various recording media into the RAM of the arithmetic processing device, By activating this program and executing it by the CPU of the arithmetic processing unit, the CP
It is realized as an operation of U or as a cooperative operation between the CPU and an input device, a storage device, an output device, and the like.

【0061】ここで、この生産計画の最適化プログラム
を、例えばCD−ROM、DVD−ROM、MOディス
ク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録して
おき、必要に応じてこれを随時、コンピュータ・システ
ムが有する記憶媒体読取装置(図示せず)を通じて直
接、又はコンピュータ・システムの記憶装置にインスト
ールした上で、実行して使用するのが好ましい。或い
は、この生産計画の最適化プログラムを、コンピュータ
・システムに接続された情報通信ネットワーク(図示せ
ず。)を通じてアクセス可能な外部記憶領域(他のコン
ピュータ・システム等。図示せず。)に記録しておき、
必要に応じてこれを随時、外部記憶領域から情報通信ネ
ットワークを通じて直接、又はコンピュータ・システム
の記憶装置にインストールした上で、実行して使用する
のも好ましい。
Here, the program for optimizing the production plan is recorded on a computer-readable storage medium such as a CD-ROM, a DVD-ROM, an MO disk, etc. It is preferably executed and used directly through a storage medium reading device (not shown) of the system or after being installed in a storage device of a computer system. Alternatively, the program for optimizing the production plan is recorded in an external storage area (another computer system or the like; not shown) accessible through an information communication network (not shown) connected to the computer system. In advance,
It is also preferable to execute and use this as needed, directly from an external storage area through an information communication network, or after being installed in a storage device of a computer system.

【0062】以上、本発明の実施形態につき具体的に説
明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるもので
はなく、その要旨を越えない限りにおいて種々の形態で
実施することが可能である。
Although the embodiments of the present invention have been specifically described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be implemented in various forms without departing from the gist thereof. is there.

【0063】[0063]

【実施例】次に本発明を実施例によりさらに具体的に説
明するが、本発明はその要旨を越えない限り、以下の実
施例に限定されるものではない。
EXAMPLES Next, the present invention will be described more specifically with reference to examples, but the present invention is not limited to the following examples unless it exceeds the gist.

【0064】図3は、本発明の実施例における生産計画
の最適化の対象となるプラント・コンプレックス(生産
設備群)を模式的に示すフロー図である。この図3に示
すプラント・コンプレックスは、原料の供給部、原料タ
ンク部、プラントプロセス部、製品及び中間製品タンク
部、製品送り出し部からなり、それぞれ生産計画に必要
なマテリアル・バランス式により成り立っている。更
に、図3には示されていないが、各プラントのユーティ
リティーの消費、副生に関するユーティリティー・バラ
ンス式も含まれている。
FIG. 3 is a flowchart schematically showing a plant complex (production equipment group) to be optimized for a production plan in the embodiment of the present invention. The plant complex shown in FIG. 3 includes a raw material supply section, a raw material tank section, a plant process section, a product and intermediate product tank section, and a product delivery section, each of which is constituted by a material balance formula required for a production plan. . Further, although not shown in FIG. 3, a utility balance formula relating to the consumption and by-product of the utility of each plant is also included.

【0065】図3のプラント・コンプレックスについ
て、個々のプラントの制約条件や複数のプラントのトー
タルの制約条件、及び、個々のプラントの製造コストや
複数のプラントのトータルの製造コストを考慮しなが
ら、原料タンク群(221〜226)及び原料フィード
ミキサ(227,228)による性状の異なる二種類以
上の原料の最適混合スケジュール、プラントW231及
びプラントX232にフィードされる最適原料性状、プ
ラントW231及びプラントX232で生産される製品
及び中間製品の最適生産配分、プラントY233及びプ
ラントZ234にフィードされる最適原料配分、並び
に、プラントY233及びプラントZ234で生産され
る製品の最適生産配分からなる、日単位又は月単位の最
適生産計画を算出する場合を考える。一ヶ月間にわたる
日単位の生産計画を作成する場合、必要となる制約式数
は70,000を越える膨大な数となる。
With respect to the plant complex of FIG. 3, the raw materials are taken into consideration while considering the constraints of individual plants and the total constraints of a plurality of plants, and the manufacturing costs of individual plants and the total manufacturing costs of a plurality of plants. Optimal mixing schedule of two or more types of raw materials having different properties by the tank groups (221 to 226) and the raw material feed mixers (227, 228), optimal raw material properties fed to the plant W231 and the plant X232, and production in the plant W231 and the plant X232 Daily or monthly optimization, consisting of the optimal production distribution of finished products and intermediate products, the optimal raw material distribution fed to the plant Y233 and the plant Z234, and the optimal production distribution of the products produced in the plant Y233 and the plant Z234. Where to calculate production plans The think. When a daily production plan for one month is created, the number of required constraint equations is a huge number exceeding 70,000.

【0066】ここで、本発明の生産計画の最適化システ
ムにより最適生産計画を算出する場合、まず、このプラ
ント・コンプレックスを、各工程の種類を模式的に表わ
すユニットを相互に接続してなる複数のモデルに分割し
て定義する。図3に示す例では、プラント以外の工程に
ついては各ブロックが一つのユニットで表わされるが、
プラントW〜Z(231〜234)については、その内
部に複数の工程が含まれており、これらの工程の各々が
一つのユニットとして表わされることになる。しかし、
ここでは説明の便宜上、各プラント内の詳細な構成につ
いては省略して説明を進める。
Here, when calculating the optimum production plan by the production plan optimizing system of the present invention, first, this plant complex is connected to a plurality of units each of which schematically represents a type of each process. Divided into models. In the example shown in FIG. 3, each step is represented by one unit for processes other than the plant,
Each of the plants W to Z (231 to 234) includes a plurality of steps therein, and each of these steps is represented as one unit. But,
Here, for convenience of explanation, the detailed configuration in each plant will be omitted and the explanation will proceed.

【0067】ここで、図3のプラント・コンプレックス
を、供給原料A〜B(211〜213)から原料タンク
群(221〜226)までのモデルであるタンクヤード
モデル(図4)と、プラントへのチャージングタンクで
ある原料タンクE(225)及び原料タンクF(22
6)から原料ミキサA(227)及び原料ミキサB(2
28)、更に製品D〜M(248〜253)までを含む
モデルである製造モデル(図5)の、2種類のモデルに
分割して定義する。即ち、タンクヤードモデルと製造モ
デルとは、原料タンクE(225)、原料タンクF(2
26)、原料ミキサA(227)、原料ミキサB(22
8)という4つのユニットを共有することになる。な
お、図5において、原料A〜C(214〜216)は、
原料タンクE、F(225、226)へと供給されるべ
き原料を表わしている。これらの原料は、実際には、原
料タンクC、D(223、224)から供給される原料
と等しくなる。この様に定義されたタンクヤードモデル
及び製造モデルの各々について制約式を作成し、各モデ
ルにおける生産計画を解とする数理計画問題を定式化す
る。
Here, a plant yard model (FIG. 4), which is a model from feedstocks A to B (211 to 213) to a raw material tank group (221 to 226), is connected to the plant complex of FIG. The raw material tank E (225) and the raw material tank F (22
6) From raw material mixer A (227) and raw material mixer B (2)
28), and further divided into two types of models, a production model (FIG. 5), which is a model including products D to M (248 to 253). That is, the tank yard model and the production model are composed of the raw material tank E (225) and the raw material tank F (2
26), raw material mixer A (227), raw material mixer B (22
8) will share the four units. In FIG. 5, raw materials A to C (214 to 216)
It indicates the raw materials to be supplied to the raw material tanks E and F (225, 226). These raw materials are actually equal to the raw materials supplied from the raw material tanks C and D (223, 224). A constraint formula is created for each of the tank yard model and the production model defined in this way, and a mathematical programming problem in which a production plan in each model is solved is formulated.

【0068】そして、まず製造モデルを用いて、目的と
する製品を得る上で理想的な原料の性状及び供給量の計
画を行なう。具体的には、図5において、製品D〜M
(248〜253)の生産量として各々の製品の目的生
産量に関する情報を使用し、製造モデルの数理計画問題
を解く。これによって、製造モデルにおける生産計画の
最適解として、原料ミキサA(227)及び原料ミキサ
B(228)の各々からプラントW、X(231,23
2)の各々へ供給されるべき、理想的な原料の性状及び
供給量が算出されることになる。この時、原料タンク
E,F(325,326)の各々へ供給される原料A〜
C(214〜216)の性状及び供給量としては、実際
の供給原料A〜C(211〜213)に関する情報や、
タンクの初期在庫情報を利用することにより、より現実
に近い解を得ることができる。
First, using the production model, a plan of properties and supply amounts of ideal raw materials for obtaining a target product is performed. Specifically, in FIG.
The information on the target production amount of each product is used as the production amount of (248 to 253), and the mathematical programming problem of the production model is solved. As a result, as the optimal solution of the production plan in the production model, the plants W and X (231, 23) are supplied from each of the raw material mixer A (227) and the raw material mixer B (228).
The properties and supply amounts of ideal raw materials to be supplied to each of 2) are calculated. At this time, the raw materials A to A supplied to the raw material tanks E and F (325, 326), respectively.
As properties and supply amounts of C (214 to 216), information on actual supply materials A to C (211 to 213),
By using the initial stock information of the tank, a solution that is closer to reality can be obtained.

【0069】次に、タンクヤードモデルにおいて、先程
の製造モデルにより計算された原料受入計画(即ち、原
料ミキサA(227)及び原料ミキサB(228)の各
々からプラントW、X(231,232)へ供給される
べき理想的な原料の性状及び供給量の計画)を制約条件
とし、また、製造モデルで計算された理想的な原料性状
に近付けること、又は、タンクを有効利用すること等を
制約条件として目的関数を設定し、タンクヤードモデル
の数理計画問題を解く。これによって、タンクヤードに
おける運転計画の最適解として、原料タンクE(22
5)及び原料タンクF(226)の各々に供給されるべ
き原料の最適な性状、供給量及びそのためのタンクA〜
D(221〜224)の運転計画が算出されることにな
る。
Next, in the tank yard model, the raw material receiving plan (that is, the raw material mixer A (227) and the raw material mixer B (228) from each of the raw material mixers A and B (231 and 232) The ideal raw material properties to be supplied to the plant and the supply amount) as constraints, and also restrict the approach to the ideal raw material properties calculated by the production model, or the effective use of tanks, etc. Set the objective function as a condition and solve the mathematical programming problem of the tank yard model. Thereby, as the optimal solution of the operation plan in the tank yard, the raw material tank E (22
5) and the optimal properties and supply amounts of the raw materials to be supplied to each of the raw material tanks F (226) and the tanks A to
The operation plan of D (221 to 224) is calculated.

【0070】ここで、タンクヤードモデルで計算され
た、原料タンクE(225)及び原料タンクF(22
6)の各々に供給されるべき原料の性状及び供給量の最
適値を、製造モデルにおいて使用した、原料A〜C(2
14〜216)の性状及び供給量と比較する。可能であ
れば、タンクヤードモデルで最適解として算出される原
料ミキサA及び原料ミキサBの各々から供給される原料
の性状及び供給量を、製造モデルで計算された、原料ミ
キサA及び原料ミキサBの各々から供給される原料の性
状及び供給量により近付けるべく、担当者が必要に応じ
てタンクヤードの運転に関する外部との調整を行ない、
その結果をタンクヤードモデルの制約に反映させてから
再び最適化計算を行なう。こうして、タンクヤードモデ
ルで計算された原料タンクE及び原料タンクFの各々に
供給されるべき原料の性状及び供給量の最適値と、製造
モデルにおいて使用した原料A〜C(214〜216)
の性状及び供給量との差が、予め決められた許容限度内
に収まる様であれば、それまで製造モデル及びタンクヤ
ードモデルについて得られた生産計画の最適解を合わせ
て、プラント・コンプレックス全体に対する最終的な最
適生産計画とすることができる。
Here, the raw material tank E (225) and the raw material tank F (22) calculated by the tank yard model are used.
The properties of the raw materials to be supplied to each of the above 6) and the optimum values of the supply amounts were used for the raw materials A to C (2
14 to 216). If possible, the properties and supply amounts of the raw materials supplied from each of the raw material mixers A and B calculated as the optimal solutions by the tank yard model are calculated using the raw material mixers A and B calculated by the production model. In order to get closer to the properties and supply amount of the raw materials supplied from each of the above, the person in charge makes adjustments with the outside regarding the operation of the tank yard as necessary,
The result is reflected in the constraints of the tank yard model, and then the optimization calculation is performed again. In this manner, the properties of the raw materials to be supplied to each of the raw material tanks E and F calculated by the tank yard model and the optimum values of the supply amounts, and the raw materials A to C (214 to 216) used in the production model
If the difference between the properties and the supply amount is within the predetermined allowable limit, the optimal solution of the production plan obtained for the production model and the tank yard model is combined, and The final optimal production plan can be obtained.

【0071】一方、タンクヤードモデルで計算された原
料タンクE及び原料タンクFの各々に供給されるべき原
料の性状及び供給量の最適値と、製造モデルにおいて使
用した原料A〜C(214〜216)の性状及び供給量
との差が、予め決められた許容限度内に収まらない場合
には、タンクヤードモデルで計算された原料タンクE及
び原料タンクFの各々に供給されるべき原料の性状及び
供給量を制約条件として、再び製造モデルの数理計画問
題を解く。この場合、原料タンクE及び原料タンクFへ
の供給原料は、タンクヤードモデルで計算された実現可
能な性状及び供給量であり、これによって、再び、製造
モデルにおける生産計画の最適解として、制約条件を満
たした、原料ミキサA(227)及び原料ミキサB(2
28)の各々からプラントへ供給されるべき最適な原料
A〜C(214〜216)の性状及び供給量が、再び算
出されることになる。こうして製造モデルにおいて得ら
れた生産計画の最適解の算出結果を、先にタンクヤード
モデルで得られた生産計画の最適解の算出結果と合わせ
て、プラント・コンプレックス全体に対する最終的な最
適生産計画とする。
On the other hand, the optimum values of the properties and supply amounts of the raw materials to be supplied to the raw material tanks E and F calculated by the tank yard model, and the raw materials A to C (214 to 216) used in the production model, respectively. If the difference between the property and the supply amount does not fall within the predetermined allowable limit, the properties of the raw material to be supplied to each of the raw material tank E and the raw material tank F calculated by the tank yard model and With the supply amount as a constraint, the mathematical programming problem of the production model is solved again. In this case, the raw materials supplied to the raw material tank E and the raw material tank F are achievable properties and supply amounts calculated by the tank yard model. Raw material mixer A (227) and raw material mixer B (2
28), the optimum properties and supply amounts of the raw materials A to C (214 to 216) to be supplied to the plant are calculated again. The calculation result of the optimal solution of the production plan obtained in the production model in this way is combined with the calculation result of the optimal solution of the production plan previously obtained in the tank yard model to obtain the final optimal production plan for the entire plant complex. I do.

【0072】本実施例の場合、供給原料の性状及び供給
量の整合性は、プラントへのチャージングタンクである
原料タンクE(225)及び原料タンクF(226)の
ユニット、並びに原料ミキサA(227)及び原料ミキ
サB(228)のユニットを、製造モデル及びタンクヤ
ードモデルの双方に共通に含めることにより調整され、
原料タンクの在庫量で更に微調整される。上述の従来技
術(2)を用いて最適生産計画を算出した場合、最終的
な計算結果が原料タンクの在庫で吸収できなければ、再
度タンクヤードモデルに戻って計算する必要があるが、
本実施例では、製造モデルに一部タンクモデルの制約上
主要な部分を含んでおり、製造モデルにおいてもタンク
ヤードモデルの制約条件を一部考慮する仕組みとなって
いるため、生産計画の自由度が大きい。従って、通常、
整合性が取れない結果には成り得ず、効率的に最適生産
計画を得ることができる。
In the case of the present embodiment, the properties of the raw material and the consistency of the supplied amount are determined by the units of the raw material tank E (225) and the raw material tank F (226), which are charging tanks for the plant, and the raw material mixer A ( 227) and the unit of raw material mixer B (228) are adjusted by including them in common in both the production model and the tank yard model;
It is further finely adjusted by the stock amount of the raw material tank. When the optimal production plan is calculated using the above-described conventional technology (2), if the final calculation result cannot be absorbed by the stock of the raw material tank, it is necessary to return to the tank yard model and calculate again.
In the present embodiment, the production model includes some major parts due to the restrictions of the tank model, and the production model has a mechanism in which the constraints of the tank yard model are partially considered. Is big. Therefore, usually
An inconsistent result cannot be obtained, and an optimal production plan can be obtained efficiently.

【0073】[0073]

【発明の効果】本発明によれば、生産計画の対象範囲が
広い場合や連続工程が複雑な場合、或いは製品デマンド
等の最終製品に関する制限条件が存在する場合でも、生
産計画の最適解を効率的に算出することができる。ま
た、生産モデルの簡略化や原料使用量等の仮定を必要と
しないので、算出された最適解に調整を加える必要が無
く、生産計画担当者の能力等に左右されない最適生産計
画を得ることができる。よって、プラント等の生産設備
について、運転効率の向上及び有効活用が可能となる。
According to the present invention, even when the target range of the production plan is wide, the continuous process is complicated, or when there are restrictions on the final product such as the product demand, the optimal solution of the production plan can be efficiently performed. Can be calculated. Also, since it is not necessary to simplify the production model or make assumptions on the amount of raw materials used, it is not necessary to adjust the calculated optimal solution, and it is possible to obtain an optimal production plan that is not affected by the ability of the production planner. it can. Therefore, it is possible to improve the operation efficiency and effectively utilize the production equipment such as a plant.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明の一実施形態に係る生産計画の最適化
システムの構成を模式的に表わす図である。
FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a production plan optimization system according to an embodiment of the present invention.

【図2】 本発明の一実施形態に係る生産計画の最適化
システムを含むデータベースシステムの構成を模式的に
表わす図である。
FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a configuration of a database system including a production plan optimization system according to an embodiment of the present invention.

【図3】 実施例に係る連続工程群を模式的に表わすフ
ロー図である。
FIG. 3 is a flowchart schematically showing a continuous process group according to the embodiment.

【図4】 図3の連続工程群を分割して作成したモデル
(タンクヤード最適化モデル)を模式的に表わすフロー
図である。
4 is a flowchart schematically showing a model (tank yard optimization model) created by dividing the continuous process group of FIG.

【図5】 図3の連続工程群を分割して作成したモデル
(製造最適化モデル)を模式的に表わすフロー図であ
る。
FIG. 5 is a flowchart schematically showing a model (manufactured optimization model) created by dividing the continuous process group of FIG. 3;

【図6】 プラント・コンプレックス(生産設備群)に
て実施される連続工程の例を模式的に表わすフロー図で
ある。
FIG. 6 is a flowchart schematically illustrating an example of a continuous process performed in a plant complex (a group of production facilities).

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101 入力A 102 入力B 103 入力C 104 入力D 105 入力E 111 共通データベース 112 モデルデータベース 121 共通データベースからのレポート 122 モデルデータベース及び生産計画の最適化シス
テムからのレポート 201 生産計画の最適化システム 202 入力部 203 モデル定義部 204 数理計画問題定式化部 205 最適解算出部 206 出力部 211 供給原料A 212 供給原料B 213 供給原料C 214 原料A 215 原料B 216 原料C 221 原料タンクA 222 原料タンクB 223 原料タンクC 224 原料タンクD 225 原料タンクE 226 原料タンクF 227 原料ミキサA 228 原料ミキサB 231 プラントW 232 プラントX 233 プラントY 234 プラントZ 241 製品Dタンク 242 製品Eタンク 243 中間製品Fタンク群 244 製品G 245 製品H 246 製品I 247 製品J 248 製品D 249 製品E 251 製品Kタンク 252 製品L 253 製品M 254 製品K
101 Input A 102 Input B 103 Input C 104 Input D 105 Input E 111 Common database 112 Model database 121 Report from common database 122 Report from model database and production plan optimization system 201 Production plan optimization system 202 Input unit 203 Model definition unit 204 Mathematical programming problem formulation unit 205 Optimal solution calculation unit 206 Output unit 211 Supply material A 212 Supply material B 213 Supply material C 214 Material A 215 Material B 216 Material C 221 Material tank A 222 Material tank B 223 Material Tank C 224 Source tank D 225 Source tank E 226 Source tank F 227 Source mixer A 228 Source mixer B 231 Plant W 232 Plant X 233 Plant Y 234 Plant Z 241 Product D Link 242 Products E tank 243 intermediate product F tanks 244 Product G 245 Product H 246 Product I 247 Product J 248 Product D 249 Product E 251 product K tank 252 Product L 253 Product M 254 Product K

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 イアオ ビーン チョア アメリカ合衆国、カリフォルニア州、マウ ンテン・ビュー、カストロ・ストリート 444 エムシー リサーチ アンド イノ ベーション センター Fターム(参考) 3C100 AA05 AA12 BB05 BB13 5H004 GA34 GB01 KC06 KC10 KC13 LA15    ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page    (72) Inventor Iao Bean Choa             Mau, California, United States             Nten View, Castro Street             444 MC Research and Inno             Vocation center F term (reference) 3C100 AA05 AA12 BB05 BB13                 5H004 GA34 GB01 KC06 KC10 KC13                       LA15

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 連続する工程群を実施することにより一
以上の原料から一以上の製品を生産する生産設備群につ
いて、単位期間当たりの生産計画を策定するに当たり、
所定の生産条件の下で生産費用が最小に又は生産収益が
最大になるように、前記生産計画を最適化する方法であ
って、 前記工程群を複数に分割して、各工程の種類を模式的に
表わすユニットを相互に接続してなる複数のモデルを、
原料/製品の流れに沿って連続するよう、且つ隣接する
二以上のモデルが一以上のユニットを共有するように定
義するモデル定義ステップと、 該モデル定義ステップにおいて定義された前記複数のモ
デルの各々について、各モデルが有するユニット及びそ
の相互接続関係に基づき制約式を作成し、各モデルにお
ける生産計画を解とする数理計画問題を定式化する数理
計画問題定式化ステップと、 該数理計画問題定式化ステップにおいて定式化された複
数の数理計画問題を、前記生産条件を考慮しながら、原
料/製品の流れとは逆の順序で順次解いていき、得られ
た解が一定の基準を満たす場合には、前記解を前記生産
計画の最適解とするとともに、得られた解が一定の基準
を満たさない場合には、前記生産条件に併せて前記解を
考慮しながら、前記数理計画問題を前記原料/製品の流
れに沿った順序で解いていくことにより、前記生産計画
の最適解を算出する最適解算出ステップとを備えること
を特徴とする、生産計画の最適化方法。
In order to formulate a production plan per unit period for a production facility group that produces one or more products from one or more raw materials by performing a continuous process group,
A method of optimizing the production plan so that production cost is minimized or production profit is maximized under predetermined production conditions, wherein the process group is divided into a plurality of types, and the type of each process is schematically illustrated. Models consisting of interconnected units
A model defining step of defining two or more adjacent models to share one or more units so as to be continuous along the raw material / product flow; and each of the plurality of models defined in the model defining step Formulating a constraint based on the units of each model and their interconnections, formulating a mathematical programming problem that solves the production plan in each model, and formulating the mathematical programming problem. A plurality of mathematical programming problems formulated in the steps are sequentially solved in the reverse order to the flow of the raw materials / products while considering the production conditions, and when the obtained solution satisfies a certain standard, The solution as the optimal solution for the production plan, and when the obtained solution does not satisfy a certain criterion, the solution is taken into consideration in accordance with the production conditions. An optimal solution calculating step of calculating an optimal solution of the production plan by solving the mathematical programming problem in an order along the flow of the raw materials / products. Method.
【請求項2】 該最適解算出ステップにおいて、任意の
モデルの数理計画問題について算出された最適解を、前
記任意のモデルに隣接するモデルの数理計画問題の目標
制約値として利用することを特徴とする、請求項1記載
の生産計画の最適化方法。
2. The method according to claim 1, wherein, in said optimum solution calculating step, an optimum solution calculated for a mathematical programming problem of an arbitrary model is used as a target constraint value of a mathematical programming problem of a model adjacent to said arbitrary model. The method for optimizing a production plan according to claim 1.
【請求項3】 該最適解算出ステップにおいて任意の生
産計画(以下「下位生産計画」と呼ぶ。)の最適解を算
出した後、前記下位生産計画の最適解の算出結果を利用
して、前記下位生産計画の対象範囲を含むより大規模の
対象範囲に対する生産計画(以下「上位生産計画」と呼
ぶ。)を策定することを特徴とする、請求項1又は請求
項2に記載の生産計画の最適化方法。
3. After calculating an optimum solution of an arbitrary production plan (hereinafter, referred to as a “lower production plan”) in the optimum solution calculation step, using the calculation result of the optimum solution of the lower production plan, 3. The production plan according to claim 1 or 2, wherein a production plan (hereinafter referred to as "upper production plan") for a larger-scale target range including the target range of the lower-level production plan is formulated. Optimization method.
【請求項4】 前記工程群に関する情報,前記生産条件
に関する情報,該モデル定義ステップにおける前記モデ
ルの定義に関する情報,該数理計画問題定式化ステップ
における前記数理計画問題の定式化に関する情報,及び
該最適解算出ステップにおける前記最適解の算出に関す
る情報のうち少なくとも何れかからなる情報群(以下
「最適化関連情報群」と呼ぶ。)を記憶・更新・変更し
得る最適化関連情報データベースを用いて、上記最適化
関連情報群を該最適化関連情報データベースにより一元
的に管理することを特徴とする、請求項1〜3の何れか
一項に記載の生産計画の最適化方法。
4. Information on the process group, information on the production conditions, information on the definition of the model in the model definition step, information on the formulation of the mathematical programming problem in the mathematical programming problem formulation step, and Using an optimization-related information database capable of storing, updating, and changing an information group (hereinafter, referred to as an “optimization-related information group”) including at least one of the information on the calculation of the optimum solution in the solution calculation step, The method of optimizing a production plan according to any one of claims 1 to 3, wherein the optimization related information group is centrally managed by the optimization related information database.
【請求項5】 生産設備群全体の原料・製品の入出力に
関する各種情報からなる情報群(以下「生産設備群関連
情報群」と呼ぶ。)を記憶・更新・変更し得る生産設備
群関連情報データベースを用いて、上記生産設備群関連
情報群を該生産設備群関連情報データベースにより一元
的に管理することを特徴とする、請求項1〜4の何れか
一項に記載の生産計画の最適化方法。
5. Production equipment group related information capable of storing / updating / changing an information group (hereinafter, referred to as “production equipment group related information group”) including various kinds of information on input / output of raw materials and products of the entire production equipment group. The production plan optimization according to any one of claims 1 to 4, wherein the production equipment group related information group is centrally managed by the production equipment group related information database using a database. Method.
【請求項6】 連続する工程群を実施することにより一
以上の原料から一以上の製品を生産する生産設備群につ
いて、単位期間当たりの生産計画を策定するに当たり、
生産条件の下で生産費用が最小に又は生産収益が最大に
なるように前記生産計画を最適化するべく、コンピュー
タ・システムを機能させるためのプログラムであって、 請求項1〜5の何れか一項に記載の生産計画の最適化方
法を構成する各ステップに対応する動作を実行する手段
として該コンピュータ・システムを機能させることを特
徴とする、生産計画の最適化プログラム。
6. Formulating a production plan per unit period for a production facility group that produces one or more products from one or more raw materials by performing a continuous process group.
A program for causing a computer system to function so as to optimize the production plan so that production cost is minimized or production profit is maximized under production conditions. A program for optimizing a production plan, characterized by causing the computer system to function as means for executing operations corresponding to the steps constituting the method for optimizing a production plan described in the section.
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