CN113614662A - 提高生产效率的支援系统 - Google Patents
提高生产效率的支援系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113614662A CN113614662A CN202080023028.0A CN202080023028A CN113614662A CN 113614662 A CN113614662 A CN 113614662A CN 202080023028 A CN202080023028 A CN 202080023028A CN 113614662 A CN113614662 A CN 113614662A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- production
- cycle time
- production efficiency
- mobility
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 235
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 73
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims abstract description 41
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 41
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 35
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 31
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 31
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 23
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 12
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 18
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 9
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- YDLQKLWVKKFPII-UHFFFAOYSA-N timiperone Chemical compound C1=CC(F)=CC=C1C(=O)CCCN1CCC(N2C(NC3=CC=CC=C32)=S)CC1 YDLQKLWVKKFPII-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229950000809 timiperone Drugs 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/23—Pc programming
- G05B2219/23123—Production report
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/23—Pc programming
- G05B2219/23254—Interactive programming, sentence on screen filled in by operator
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/23—Pc programming
- G05B2219/23437—Each operator can select his own program, data entry
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0286—Modifications to the monitored process, e.g. stopping operation or adapting control
- G05B23/0294—Optimizing process, e.g. process efficiency, product quality
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
[要解决的问题]:输出用于谋求提高生产设备中的生产效率的有用指标,并支援其提高。[解决方案]:提高生产效率的支援系统20根据生产设备10的作业状况的检测结果计算可动率、周期时间,并显示图表。周期时间以越朝右侧越短的方式设定轴线。检测结果如点pp1、点pp2所示以可辨识不一致的态样进行显示。点pp1与点pp2用于提高生产效率的对策不同者,因此改变显示态样而显示。又,作为检测结果的代表值,亦显示表示实际周期时间、实际可动率的点p1、点p2。通过以图表显示这些指标,容易在视觉上辨识应如何改善可动率、周期时间,而可有效地支援提高生产效率。
Description
技术领域
本发明关于一种用以支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的提高生产效率的支援系统。
背景技术
在生产产品的生产设备中,要求提高生产产品的效率、亦即生产效率,作为其前提,要求掌握现状下的生产效率。近年来,为了客观地掌握生产设备的作业状态,而尝试在生产设备上安装各种传感器来检测其作业状态。
例如,专利文献1揭示了一种生产管理系统,其通过追加安装于生产设备的光传感器、声音传感器等的检测部来检测生产设备的作业状态,并以管理装置管理检测结果。又,其揭示了将周期时间按时序表列显示以作为输出的例子。
专利文献2揭示了一种根据从生产设备检测的检测信号求出周期时间的统计值,使用该统计值决定实际周期时间的技术。又,其揭示了纵轴为可动率、横轴为周期时间的图表作为输出例。
[先前技术文献]
[专利文献]
[专利文献1]日本特开2018-32396号公报
[专利文献2]日本特开2018-185653号公报
发明内容
[发明所欲解决之课题]
在以往技术中,亦已知可动率及周期时间作为表示生产设备的作业状态的指标十分有用。然而,发现为了谋求提高生产效率,仅在一天单位等的宏观角度下掌握可动率及周期时间并不充分。为了提高生产效率,必须分析导致生产效率降低的原因,因此,期望掌握可动率及周期时间变动的状况。
本发明鉴于所述课题,其目的在于输出有助于谋求提高生产设备中的生产效率的指标,并支援其提高。
[解决课题之手段]
本发明可构成一种提高生产效率的支援系统,支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的提高生产效率的支援系统,其具备:
生产管理指标计算部,根据检测前述生产设备的作业状况的检测结果,在该生产设备的运转中多次计算可动率与周期时间,该可动率表示该生产设备已进行作业的时间比例;该周期时间是生产前述产品所需的时间;及
显示控制部,将可动率与周期时间设为纵轴及横轴,显示在能够视觉上辨识其不一致的状态下表示计算的前述可动率与前述周期时间的图表。
在本说明书中,生产效率意为单位时间的产品生产个数、亦即单位时间的产量。
周期时间意为用以生产1个产品所需的时间。周期时间可通过例如量测从生产设备送出产品的时间间隔而求得(以下将以此方式所得之周期时间称为「实测周期时间」)。又,亦可通过生产设备的(可作业时间-停止时间)/相同时间(sec)内的生产个数来计算。此情况下的可作业时间系应进行作业的时间,例如,可设为从工作时间减去午休等生产停止时间的时间。
可动率是生产设备已进行作业的时间比例,可通过各种方法进行计算。例如,亦可用下述方法进行计算:将判断为正常的实测周期时间进行累积,求出生产设备实际上运转的时间、即可动时间,将其除以要求生产设备运转的时间的要求时间、亦即可动时间/要求时间×100(%)。判断为正常的实测周期时间亦可限制在现实中量测的实测周期时间之中以平均值的2倍等设定的预定基准值以下。又,亦可从生产设备检测表示正常或异常的信号输出,使用输出正常信号或未输出异常信号期间所量测的实测周期时间。又,亦可通过实测周期时间的平均值×生产数量,求出可动时间,使用其计算可动率。此情况下,亦可限制在实测周期时间之中预定的基准值以下而求出平均值。
此外,可动率亦可由(可作业时间-停止时间)/可作业时间×100(%)进行计算。此情况下,(可作业时间-停止时间)可利用从生产设备检测表示正常或异常之信号输出,并将表示正常之输出时间进行累积的方法进行计算,或者亦可利用将表示异常之输出时间进行累积并从可作业时间减去的方法进行计算。
又,亦可由(每1个的所需时间×要求数量)/实绩所需时间×100(%)而求得。此处,实绩所需时间系指用于生产要求数量之产品实际上需要的时间。
本发明在生产设备的运转中多次计算可动率及周期时间。
针对可动率,例如亦可将生产设备开始运转至停止的期间划分成多个时间段,分别计算每个时间段的可动率。用以计算的时间段可任意设定,不一定要连续,也不必为相同时间长度,但为了精准地掌握作业状态,较佳系尽量设为较短的时间长度。又,用以计算可动率的时间长度较佳为根据生产设备的平均连续作业时间、停止时间及停止间隔等而设定。通过预先设定成可包含作业状态、停止状态的时间长度,可精准地得到可动率。
又,应用实测周期时间作为周期时间的情况下,在每次生产产品时取得。通过(可作业时间-停止时间)/相同时间内的生产个数(sec)计算周期时间的情况下,与可动率相同地,可针对多个时间段逐一进行计算。用以计算可动率的时间段的分段与用以计算周期时间的时间段的分段不一定需为一致。
针对每个时间段逐一计算时,时间段亦可重复。例如,对于在时间点10:00的可动率与周期时间,可使用其之前10分钟的时间段的检测结果来计算,对于在时间点10:01的可动率与周期时间,可使用其之前10分钟的时间段的检测结果来计算。此情况下,用以计算两个时间点的可动率及周期时间的时间段具有重复部分,此种设定亦无妨。
本发明中,针对以此方式所得之可动率与周期时间,显示于将这些设为两个轴线的图表。只要将对应的时间点或时间段所得之可动率及周期时间相应的点进行描点即可。
此时,本发明中,在能够视觉上辨识可动率与周期时间之不一致的状态下进行显示。例如,在获得足够数量的可动率及周期时间时,亦可仅将这些的检测结果进行描点。因为通过点的密度,能够较轻易地辨识检测结果之不一致的程度。又,此外,可描绘包含所得到之检测结果的曲线,亦可因应检测结果的密度而将图表分色显示等。
如此,不仅显示可动率与周期时间,亦一并显示其不一致,借此可更精准地掌握生产设备的作业状态,而容易探讨用以提高生产效率的对策。例如,在将横轴设为周期时间、纵轴设为可动率时的图表中,检测结果以纵向的分布表示的情况下,亦即周期时间的变动幅度较小而可动率的变动幅度较大的情况下,可判断抑制可动率的变动幅度及提高可动率能够有效地提高生产效率。反之,以横向的分布表示的情况下,亦即周期时间的变动幅度较大而可动率的变动幅度较小的情况下,可知稳定或缩短周期时间成为课题。
根据本发明,如上所述,在能够辨识其不一致的状态下将作业状态显示于可动率与周期时间的图表上,借此可提供对于提高生产效率有用的信息。
在本发明中,亦可为下述构成:
前述生产管理指标计算部通过统计处理计算多个作为前述周期时间的代表值的实际周期时间,
前述显示控制部将前述实际周期时间一并显示于前述图表。
通过此方式,能够以周期时间的代表值为基准而在视觉上辨识不一致的状况。如上所述,为了提高生产效率,重要的是辨识可动率及周期时间的不一致。此处,只要如上述态样般显示表示检测结果整体的代表值,则能够更客观地辨识不一致。
作为代表值,可采用已检测之周期时间的众数(mode)、平均值等。在计算平均值时,从已检测之周期时间中排除判断为异常值的数值后再进行为更佳。异常值的排除,可采取从周期时间的最大值按降序排除预定数,并从最小值按升序排除预定数的方法。
同样地,对于可动率,亦可显示通过统计处理而得的实际可动率。
在本发明中,亦可为下述构成:
前述管理指标计算部在用以提高前述生产效率的项目的应用状态下进行分段而计算前述可动率与周期时间,
前述显示控制部根据该应用状态变更显示态样而显示前述可动率与周期时间,以能够因应前述项目的应用状态进行对比。
为了提高生产效率而对生产设备实施各种对策(以下将所述对策称为「项目」)。可动率及周期时间的显示必须针对项目的应用状态相同者。又,为了获知应用项目的效果,必须掌握通过项目应用的有无,可动率、周期时间及这些的不一致会如何变化。
根据上述态样,具有可通过因应项目的应用状态变更显示态样而容易在视觉上判断项目的应用所带来的效果的优点。显示态样的变化,可采取例如变更显示颜色的方法、变更用于显示之记号的形状、线的种类、粗细的方法等各种方法。
以此方式因应项目变更显示态样的情况下,
前述显示控制部亦可在前述图表中,对于前述可动率及周期时间,以可确认各别应用的前述项目的方式进行配对并显示。
通过此方式,在显示可动率及周期时间的图表中,可轻易地掌握分别应用了哪些项目。
作为上述态样中的显示方法,例如,亦可在显示于图表中之检测结果的记号等的附近显示项目的应用状态。又,亦可构成通过以指向装置碰触这些记号而弹出显示项目之应用状态。
在本发明中,亦可进一步为下述构成:
前述显示控制部可在前述图表中,通过指向装置的操作输入前述生产效率的目标。
通过此方式,可一边视觉确认图表一边输入生产效率的目标。亦即,可了解可动率及周期时间的现状,并且以后续的改善空间为基础,而设定可能实现的可动率及周期时间的目标。目标的具体设定可为各种方法。例如,可为以指向装置指出图表上之一点的方法。又,亦可为在可动率及周期时间的轴上,以指向装置指示各目标值的方法。若以指向装置指示可动率或周期时间之一者的目标值,则可通过运算而自动设定另一者。例如,关于目标的生产个数、生产设备的运转时间(从起动至停止的时间)、可动率、周期时间,由于「目标的生产个数=运转时间×可动率/周期时间」的关系式成立,因此指定可动率及周期时间之一者时,可根据此关系式设定另一者。
在本发明中,
提高生产效率的支援系统进一步具备:
输入部,输入前述生产效率的目标;及
项目数据库,针对前述项目,储存项目的应用赋予前述可动率及周期时间的效果的实绩;
参照前述项目数据库,推荐用于使前述生产设备的前述可动率及周期时间接近前述目标应该应用的前述项目。
由于存在很多种用以提高生产效率的项目,因此多数情况下难以选择适当的项目。根据上述态样,由于将每个项目的有效实绩储存于项目数据库,因此具有可通过参照项目数据库而轻易地选择用以使可动率及周期时间接近目标的项目的优点。
在上述态样中,可用各种方法来推荐项目。例如,可采取下述方法:将可动率及周期时间的目标值与现状进行比较,为了达成目标值,设定可动率及周期时间的提高目标值,参照项目数据库,选择预期能够达成与该提高目标值对应的效果的项目。又,亦可利用人工智能。亦即,通过将过去项目的应用所带来的效果的实例活用为机械学习的学习数据,因应现状的作业状态或项目的应用状态来选择用以达成可动率及周期时间之目标的项目。此情况下,项目数据库中可储存用以机械学习的学习数据,亦可储存已完成学习的学习模式。
本发明中,作为另一态样,
亦可构成一种提高生产效率的支援系统,其支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的提高生产效率的支援系统,具备:
生产管理指标计算部,参照检测包含前述生产设备的停止时间的作业状况的检测结果,针对每个因应停止时间的长度而预先设定的多个停止时间分段,计算前述停止时间的累计;及
显示控制部,显示表示每个前述停止时间分段的前述累计的图表。
为了提高生产效率,较佳为消除生产设备停止的原因。此情况下,一般倾向于特定一次的停止时间较长的原因并将其优先消除。然而,现实中尝试检测作业状况时,发现可能出现下述现象:虽然一次的停止时间较短,但是发生频率高,因此累计的停止时间极大。
根据上述态样,由于针对每个停止时间分段以图表显示停止时间的累计,因此容易特定累计高的停止时间分段。因此,只要消除符合的停止时间分段中的停止原因,则可有效地抑制生产设备停止的时间,而可谋求提高生产效率。
上述态样中的停止时间分段可任何设定为0~A分钟、A~B分钟。停止时间分段的时间长度不一定要相同。虽然停止时间分段与停止原因不必一一对应,但两者对应更容易采取对策,在此点上较佳。
在本发明中,不一定要具备全部上述各种特征,亦可适当将其一部分省略或组合而构成。
本发明不仅是作为提高生产效率的支援系统的构成,亦可作为通过利用计算机进行上述各显示来支援提高生产效率的提高生产效率的支援方法而构成。本发明亦可进一步作为用以在计算机中执行支援提高生产效率的计算机程序而构成。又,亦可作为储存有所述计算机程序之计算机可读取的储存媒体而构成。
附图说明
图1显示提高生产效率的支援系统的构成的说明图。
图2显示数据库结构的说明图。
图3显示图表之输出例的说明图。
图4是可动率、周期时间计算处理的流程图。
图5是实际可动率、实际周期时间计算处理的流程图。
图6是图表显示处理的流程图。
图7是累计停止时间图表显示处理的流程图。
图8是项目推荐处理的流程图。
附图标记列表:10-生产设备;11-传感器;12-发送装置;20-提高生产效率的支援系统;21-收发部;22-输入部;23-检测结果储存部;24-项目数据库;25-生产管理指标计算部;26-项目效果分析部;27-显示控制部;28-项目推荐部;S10~S17、S20~S23、S20~S36、S20~S36、S40~S42、S50-~S54步骤。
具体实施方式
A.系统构成:
图1显示提高生产效率的支援系统的构成的说明图。其系掌握工厂中的生产装置的作业状态,并将其进行视觉显示,借此支援实施用以提高生产效率之对策的系统。
生产设备10只要是用以生产产品的装置,则可为任一种。图1中显示单一的装置,但可为生产线,亦可为多个装置或生产线。
传感器11是用以检测生产设备10的作业状态的传感器。较佳是可追加安装于生产设备10的传感器,但并不限定于此。作为传感器11,是设置在每次完成产品时检测输出之脉冲者、检测生产设备10是在进行作业或处于停止状态者等。例如,可将下述构成用作传感器11之一:在完成之产品通过的位置设置光源及接收来自该光源之光线的受光部,在每次产品通过时检测光线被遮蔽。又,亦可应用检测在生产设备10作业中或停止时发出之光、声音、振动、其他信息的光传感器、声音传感器、热传感器、电流传感器、距离传感器、气压传感器、加速度传感器、旋转速度传感器、湿度传感器、压力传感器等。又,亦可将检测生产设备10原本输出之信号者作为传感器11。
发送装置12将传感器11所检测之各种信号发送至提高生产效率的支援系统20。发送可用有线、无线之任一种进行。又,发送的时机亦可为各种设定,可在由传感器11检测到的时间点发送,亦可在蓄积预定量后发送。
提高生产效率的支援系统20是用以接收来自传感器11之信号,并输出对于谋求提高生产效率有用之信息的系统。本实施例中,通过将实现图示之各种功能区块的计算机程序安装于具备CPU、存储器之计算机而进行软件构成。亦可将功能区块的一部分或全部构成硬件。又,提高生产效率的支援系统20不仅是作为以单机作业之装置的构成,亦可作为由以网络连接之多个伺服器等所构成的分散系统而构成。
以下对各功能区块进行说明。
收发部21进行与发送装置12之间的信号的发送与接收。
检测结果储存部11储存传感器11所检测之检测结果。储存之信息的内容、结构于以下叙述。
输入部22根据操作员进行的键盘、滑鼠、触控面板等的操作等而输入各种条件或指示。条件包含例如指定应进行检测的生产设备10、应用于生产设备10的用以改善生产效率之对策、亦即可对项目的状态等检测结果造成影响的内容。又,亦可包含日期时间、场所、产品名称等的记述。作为指示,可列举生产效率或产量等的目标值。输入部22除了根据操作员的操作以外,亦可通过网络从其他伺服器等输入条件或指示。
生产管理指标计算部25根据储存于检测结果储存部23之检测结果计算生产管理指标。本实施例中系计算可动率、周期时间、实际可动率、实际周期时间、停止时间。这些生产管理指标可实时计算,亦可根据过去的检测结果来计算。
实际可动率、实际周期时间系分别通过可动率及周期时间的统计处理而得的代表值。作为代表值,例如,亦可设成作为处理对象之可动率、周期时间的计算结果之中的众数。又,亦可为平均值。平均值亦可排除计算结果之中判断为异常的值后进行计算。
项目数据库24系储存用以提高生产性之对策、亦即关于项目之信息的数据库。针对每个项目储存其内容及过去的应用实绩等。储存之内容及其结构于以下叙述。
项目效果分析部26参照储存于检测结果储存部23的过去实绩、及与各检测结果连接的条件,分析通过项目的应用而可动率、周期时间等如何改善的效果。例如,为了分析应用一项目的效果,只要检测过去的实绩之中、除了有无应用该项目以外的条件相同者,将两者进行比较即可。应用项目时的效果因其他项目的应用状态等的条件而异,因此效果也与其他项目的应用状态等进行比对而分析。项目效果分析部26将分析结果储存于项目数据库24。
项目推荐部28因应可动率、周期时间的目标值而推荐用以实现目标值的项目。如上所述,应用项目时的效果通过项目效果分析部26进行分析,并储存于项目数据库24,因此只要参照项目数据库24,选择可获得与目标值对应的效果的项目即可。
项目效果分析部26及项目推荐部28亦可构成应用人工智能。例如,项目效果分析部26亦可应用人工智能,而对项目的应用所带来的效果进行机械学习。所述构成中,将储存于检测结果储存部23的过去实绩用作学习数据,将项目数据库24中的各项目设为说明变量(explanatory variable),储存于检测结果储存部23之可动率、周期时间的实绩设为目的变量(objective variable)而进行回归分析。项目推荐部28应用以此方式所得之学习模式,求出与目标之可动率、周期时间对应的项目。
显示控制部27生成显示数据并显示于显示器,该显示数据是用以显示用于支援提高生产效率的各种页面。显示器并不限定于直接连接于提高生产效率的支援系统20,亦可为透过网络等连接的计算机页面。本实施例中显示表示可动率与周期时间之关系的图表作为显示页面。又,亦发挥显示推荐用于提高生产效率的项目的功能。
图2显示数据库结构的说明图。其中列举了储存于检测结果储存部23及项目数据库24之数据的内容及结构。图2所示仅为这些数据库之一例,内容及结构并不限定于此处所说明的例子。
图的左上显示了检测结果储存部23的数据结构。大致分成基本信息与检测结果进行连接并储存于检测结果储存部。「基本信息ID」是基本信息之各纪录所附带的固有识别信息。「日期」是进行生产的年月日信息。「生产线」是特定作为检测作业状态之对象的生产线的信息,例如,可使用生产线的名称或生产线所附带的代号等。「产品信息」是特定生产线所制造之产品的信息,可使用名称或产品编号等。「应用项目」是针对生产线特定用于提高生产效率的项目种类的信息。本实施例中,如下所述,项目的内容等储存于附带项目ID这种识别信息的项目数据库24,因此「应用项目」是设为储存项目ID。通过这些信息,可获知显示检测结果在哪种条件下所得的基本事项。应用多个项目的情况下,「应用项目」中则储存多个项目ID。基本信息中除了此处例示以外,亦可进一步包含大量信息。
检测结果时时刻刻储存从生产设备10取得的信息。「检测结果ID」是检测结果之各纪录所附带的固有识别信息。「基本信息ID」是将检测结果与基本信息连接的信息。根据基本信息ID来参照基本信息,借此可得到各检测结果的日期、生产线等的基本信息。「时间点」是检测出检测结果的时间点。「传感器ID」是特定检测之传感器11的识别信息。「传感器输出」通过传感器11所检测的结果。
本实施例中,在同一时间点取得来自多个传感器11的信息时,制成分别附带个别之检测结果ID并储存不同传感器ID、传感器输出的纪录。因此,例如,根据检测结果获得实测周期时间的情况下,可从检测结果提取与检测完成产品之传感器对应的传感器ID纪录,求出进行各输出的时间间隔。计算其他生产管理指标时亦相同地,只要从检测结果提取对应的输出并进行计算即可。
检测结果并不限于图2所说明的内容、构成,例如,亦可以时间点为基准而制成纪录。
又,亦可在取得信息的时间点,按照用以计算可动率之信息、用以计算周期时间之信息的方式进行分段,分别针对各信息储存在时序上取得的信息。根据所述态样,具有可将计算可动率、周期时间等生产管理指标时的处理简化而可减轻处理负担的优点。
图的右下显示了项目数据库24的数据结构。项目意指为了提高生产效率而实施的对策。例如,具有将品质确认台的位置变更至近处、设置踏台以确保机械旁的通路之类无需对生产设备本身直接加以改变的对策,亦包含加长气枪之软管、安装防止切屑飞散的盖体之类对生产设备加以改变的对策。此外,亦可包含作业步骤的变更、材料或使用之工具的变更等。
项目数据库24系储存应用这些项目之实绩的数据库。「项目ID」是各应用实绩所附带的固有识别信息。「对象条目」以目的等分类的项目之分类条目。例如,可设为如「品质确认」、「刀具交换」等显示是用以谋求哪种作业条目中之改善的项目的条目。对象条目可自由设定,亦可根据可应用项目的生产设备的种类等而设定。「内容」是例如「将品质确认台的位置变更至近处」等以自然语言表达项目的内容。「改善点」是例如「以减轻疲劳来稳定作业」等以自然语言表达通过各项目而改善的效果。以上显示与「项目ID」对应的项目的基本信息。
项目数据库24中,作为「应用实绩」,针对每个项目储存多个应用该项目的实绩。「应用实绩」中储存有「基本信息ID」与「生产管理指标变化」。通过基本信息ID将应用实绩与检测结果储存部23的基本信息连接,而可特定应用各项目的日期、生产线等。「生产管理指标变化」储存项目的应用所带来的效果,具体而言,储存项目应用前后的可动率、周期时间等的生产管理指标的变化。生产管理指标变化以此方式通过项目应用前后的检测结果的比较而得,因此在「基本信息ID」中储存有用于该比较的2个以上之基本信息ID。
B.图表的输出例:
图3显示图表之输出例的说明图。其显示了提高生产效率的支援系统20根据来自生产设备10的检测结果而显示的页面例。
该图表的横轴表示周期时间,纵轴表示可动率。周期时间越短生产效率越高,因此将轴线设定成越朝右侧越短。亦可如通常般设定成以左侧为原点,越朝右侧周期时间越长的轴线。
图表内的倾斜虚线N1、N2、N3系每单位时间的产量(个/小时)为固定的线。与虚线N1、N2、N3对应的产量可任意设定。
点pp1、点pp2、其他○显示检测结果。生产设备在一天的运转中周期时间及可动率也会变动,因此如图所示,这些显示亦产生不一致。在图表中,可辨识检测结果的不一致在谋求提高生成效率上非常重要。例如,如曲线a1所包围之点pp1这种在纵向上较为不一致的检测结果的情况下,推测可动率不稳定地变动,亦即一天的运转中生产设备频繁地发生停止。因此了解到使可动率稳定在谋求提高生产效率上成为一个课题。另一方面,在横向上不一致的检测结果的情况下,表示周期时间发生不一致,因而得知重新审视步骤等为有效。本实施例中,通过在可视觉确认检测结果之不一致的状态下进行显示,而可有效地支援提高生产效率。
在图表中,虽然点pp1与点pp2系相同生产线的检测结果,但应用的项目不同。亦即,点pp1、点pp2在视觉上表现项目的应用所带来的改善效果。为了区别两者,本实施例中,针对应用项目不同的检测结果,变更显示态样而显示。本实施例中系使颜色变化,但亦可变更记号的形状、大小等。通过此方式,即使在图表上显示不同项目的检测结果,亦可视觉上区别两者,而可掌握项目应用的效果。
又,亦可显示容易辨识项目的应用为共通的检测结果的不一致状况。图中的例中显示了分别包含点pp1、点pp2的曲线a1、a2。通过此方式,可掌握检测结果的外缘,而可通过曲线a1、a2所包围之区域的面积、形状而在视觉上辨识不一致状况。又,显示曲线a1、a2的情况下,亦可变更成点pp1、点pp2的显示,对应其密度而将曲线a1、a2内进行渐变显示。
点p1、点p2的●表示实际周期时间、实际可动率。实际周期时间、实际可动率系将检测结果的点pp1、点pp2进行统计处理而得的代表值。通过显示实际周期时间、实际可动率,具有容易以此为基准点而较客观地辨识检测结果之不一致状况的优点。
亦可针对检测结果显示能够识别应用哪种项目。例如,在点p2的附近记载的字符「I1」是应用的项目的项目ID。通过此方式,可轻易地辨识应用的项目。应用多个项目的情况下,只要显示多个项目ID即可。又,亦可仅显示点pp1与点pp2各自应用的项目之中不同者。显示处亦可不必在点p1或点p2的附近,而任意选择曲线a1、a2的附近等。
为了能够更详细地辨识应用的项目,例如,亦可设定成以指向装置指定点p2则打开弹出式视窗W,于此显示项目的详细。
在图表中,亦可进一步指示可动率及周期时间的目标值。实施例中显示了使用滑鼠或触控面板等的指向装置A,指示点p3作为目标值的例子。目标值的指示,例如,亦可通过拖动点p2的方法等。通过以此方式在图表内指示目标,具有可在视觉上判断分别应如何改善可动率、周期时间,而容易为此选择对策的优点。
此外,在图表内指示目标值时,亦可参照各项目对于从前的可动率、周期时间的改善效果,计算现实中可改善的范围,仅接受此范围内的目标值指示。例如,针对可动率、周期时间,现实中认为同时提高10%为极限的情况下,可设定成在指示超过其之目标值时不显示如点p3的记号,而显示「请重新设定目标值」等的信息。又,亦可将能够设定目标值之区域显示于图表内,仅接受该范围内的目标值指示。
以上所说明之图表的显示例不一定要全部进行。亦可选择性地采用任一种。又,亦可根据操作员的指示,切换是否进行各显示。
C.处理例:
以下,在提高生产效率的支援系统20中,对图3所示之图表的显示等的处理内容进行说明。以下虽列举使用储存于检测结果储存部23之检测结果等在事后进行处理的情况,但亦可一边接收来自生产设备10的信息一边实时进行各处理。
图4是可动率、周期时间计算处理的流程图。其是图1中的生产管理指标计算部25主要执行的处理,系硬件上提高生产效率的支援系统20的CPU执行的处理。
当开始处理时,提高生产效率的支援系统20从检测结果储存部23读取检测结果(步骤S10)。
然后,提高生产效率的支援系统20系从检测结果中提取产品的生产完成脉冲,根据该脉冲的时间间隔取得实测周期时间(步骤S11)。这些信息的提取,例如,可使用用以检测生产完成脉冲的「传感器ID」进行。生产完成脉冲在每次生产产品时输出,因此在每次输出各生产完成脉冲时获得对应的实测周期时间。
又,提高生产效率的支援系统20使用所得到之实测周期时间之中基准值以下的实测周期时间来计算平均周期时间(步骤S12)。基准值可为各种设定,但本实施例中系将根据过去之周期时间的平均值或众数等所设定的假设周期时间之2倍用作基准值。通过使用基准值以下的实测周期时间,可排除因生产设备的停止等而看上去实测周期时间异常长者,而求出平均值。平均周期时间亦可取得分别对应实测周期时间的时间点的计算值。
提高生产效率的支援系统20接着取得生产数量(步骤S13)。生产数量在算出上述平均周期时间的时间点之前的累积生产数量。生产数量亦可将与基准值以下之实测周期时间对应者相加。
根据以此方式所得之值,提高生产效率的支援系统20计算与实测周期时间分别对应的时间点的可动时间(步骤S14)。可动时间系由平均周期时间×生产数量求得。可动时间意指为了生产产品实际上生产设备作业的时间。可动时间亦可将基准值以下的实测周期时间累积而求得。
又,提高生产效率的支援系统20计算要求时间(步骤S15)。要求时间意指生产设备原本继续运转所要求的时间。本实施例中系由「运转开始后的经过时间-此期间预定的停止时间」算出。预定的停止时间例如相当于午休等。
提高生产效率的支援系统20根据以此方式所得之值计算可动率(步骤S16)。可动率可通过可动时间/要求时间×100进行计算。
可动率、周期时间的计算方法并不限于上述方法。例如,将生产设备运转的时间划分为几个时间长度的时间段,求出各时间段中生产设备因何种理由而停止的停止时间,可动率亦可通过(时间段的时间长度-停止时间)/(时间段的时间长度)×100%进行计算。
又,亦可求出此时间段中的产品的生产数量,通过(时间段的时间长度-停止时间)/生产数量而求出周期时间。
可动率、周期时间亦可用此外的各种方法进行计算。
当通过以上处理算出可动率、周期时间时,提高生产效率的支援系统20保存计算结果(步骤S17),结束可动率、周期时间计算处理。计算之可动率、周期时间用于图表(图3)的点pp1、点pp2的显示。
图5是实际可动率、实际周期时间计算处理的流程图。其是图1中的生产管理指标计算部25主要执行的处理,系硬件上提高生产效率的支援系统20的CPU执行的处理。
当开始处理时,提高生产效率的支援系统20读取可动率、周期时间的计算结果(步骤S20)。然后,通过统计处理计算实际周期时间(步骤S21)。图中显示了实际周期时间的计算方法。
周期时间在生产中因各种因素而变动。图中所示之图表表示将变动之周期时间视为连续函数时的机率密度函数。如图所示,机率密度函数在某个周期时间中具有最大值。本实施例中系采用成为该最大值的周期时间作为实际周期时间。取得的周期时间为离散值时,只要将成为最大次数的周期时间作为实际周期时间即可。但是,离散值的情况下,较佳为抑制周期时间之有效数字的位数,预先谋求量化。除了这些方法以外,实际周期时间亦可使用平均值、中央值等。
提高生产效率的支援系统20接着通过统计处理计算实际可动率(步骤S22)。实际可动率亦可通过与实际周期时间相同的统计处理而求得。此外,采用上述最大值作为实际周期时间的情况下,不一定连实际可动率也要用最大值,亦可使用平均值或中央值。
当通过以上处理算出实际可动率、实际周期时间时,提高生产效率的支援系统20保存计算结果(步骤S23),结束实际可动率、实际周期时间计算处理。计算之实际可动率、实际周期时间用于图表(图3)的点p1、点p2的显示。
图6是图表显示处理的流程图。其是图1中的显示控制部27主要执行的处理,系硬件上提高生产效率的支援系统20的CPU执行的处理。
当开始处理时,提高生产效率的支援系统20输入显示对象的指定(步骤S30)。本实施例中系输入显示信息ID(参照图2)。亦可输入日期、生产线等的信息,使提高生产效率的支援系统20特定与其对应之显示信息ID。如图3所示,为了能够一并显示与多个基本信息ID对应之图表,亦可输入多个基本信息ID。
接着,提高生产效率的支援系统20选择显示之基本信息ID(步骤S31)。在步骤S30中,仅输入一个基本信息ID时,选择该基本信息ID。输入多个基本信息ID时,只要选择其中之一即可。
然后,提高生产效率的支援系统20读取与基本信息ID相符的数据(步骤S32)。具体而言,读取可动率、周期时间的计算结果、以及实际可动率、实际周期时间的计算结果。亦可省略实际可动率、实际周期时间的读取。
接着,提高生产效率的支援系统20计算包含读取之可动率、周期时间的曲线(步骤S33)。该曲线相当于图表(参照图3)中的曲线a1、a2。所述曲线的计算方法可应用习知的影像处理技术,故省略说明。此外,不显示曲线a1、a2的情况下,亦可省略步骤S33的处理。
如此,当结束显示所需的计算时,提高生产效率的支援系统20显示图3所示之图表(步骤S34)。
然后,若对全部基本信息ID完成以上处理(步骤S35),则结束图表显示处理。
又,未完成的情况下(步骤S35),提高生产效率的支援系统20变更显示态样的设定(步骤S36),再次执行步骤S31以后的处理,以显示与剩余之基本信息ID对应的图表。
图7是累计停止时间图表显示处理的流程图。其是图1中的生产管理指标计算部25、显示控制部27主要执行的处理,系硬件上提高生产效率的支援系统20的CPU执行的处理。
当开始处理时,提高生产效率之系统20输入停止时间的数据(步骤S40)。然后,针对每个停止时间分段将停止时间进行累积(步骤S41)。
图中显示累积的方法。此例中,停止时间分段系设定为0~7.5分钟、7.5~15分钟、15~30分钟、30~60分钟、60~120分钟。
图的左侧显示了输入的停止时间的数据。生产设备可能在生产中因各种因素而停止。以时序输入生产设备停止的长度,显示于左侧的停止时间的数据。步骤S41的处理中,分别以箭头显示的方式将显示于左侧之各停止时间分配到右侧的停止时间分段。例如,最初的停止时间为3分钟,故分配到停止时间分段0~7.5分钟。第三次的停止时间为14分钟,故分配到停止时间分段7.5~15分钟。如此,对于分配到各停止时间分段的停止时间,分别将每个停止时间分段进行累积。如此,可获得每个停止时间分段的累计停止时间。
提高生产效率之系统20输出所得到之结果(步骤S42)。图中显示了输出之图表。本实施例中系采用表示每个停止时间分段的累计停止时间的直方图形式。根据此图表,可知停止时间分段0~7.5分钟的累计停止时间最高。亦即,符合停止时间分段0~7.5分钟的停止状况,虽然一次的停止时间短,但频繁发生,故累计停止时间变大。因此,可知只要消除符合此停止时间分段的停止原因,即可有效地抑制累计停止时间,而可提高生产效率。
仅输出生产设备的停止时间的方法中,虽然倾向着眼于一次的停止时间长的事态,例如符合停止时间分段30~60分钟的事态,但本实施例中通过显示累计停止时间,而实现着眼于真正应消除的停止因素。
此外,图表只要可比较每个停止时间分段的累计停止时间,则可使用各种形式。
停止时间分段并不限于所述例子,而可任意设定。又,其时间长度可为相同,亦可使每个停止时间分段不同。虽然停止时间分段不必与生产设备的停止原因一律对应,但若考量假设的停止原因与伴随于此的停止时间的关系而尽可能将停止时间分段预先设定成一律对应,则有容易找出用以消除停止原因之对策的优点。
图8是项目推荐处理的流程图。其是图1中的项目推荐部28主要执行的处理,系硬件上提高生产效率的支援系统20的CPU执行的处理。
在执行此处理之前,预先分析项目的应用所带来的效果,并储存于项目数据库24。分析方法如图1的项目效果分析部26的说明所述。
提高生产效率的支援系统20在开始项目推荐处理时输入目标值(步骤S50)。可在图3所示之图表上输入,亦可从键盘等输入可动率、周期时间的目标值。又,目标值并非限于将可动率、周期时间作为「目标值」输入的情况,亦可作为「目标范围」输入。又,亦可通过指定单位时间的产量(图3之图表上的斜线N1~N3)而指示目标值。
提高生产效率的支援系统20系根据输入之目标值设定可动率、周期时间的提高目标(步骤S51)。只要将目标值与从前达成之值的差异作为提高目标即可。
然后,参照项目数据库24,提取可达成提高目标的项目(步骤S52)。项目数据库24中针对每个项目储存有因应用该项目而可动率、周期时间改善的效果的实绩,因此只要提取可获得高于提高目标的效果的项目即可。亦可限制在生产线、产品等共通者。
提高生产效率的支援系统20从提取的项目中选择推荐的项目(步骤S53)。图中显示了选择方法。本实施例中,选择(条件1)应用的项目接近以及(条件2)新应用的项目数少作为条件。
图中上侧的框内显示了指定之目标值的概要。在已经应用项目I3的生产线中,考量指定提高可动率5%、周期时间10sec作为目标的情况。
下侧的框内显示了步骤S52中的项目之提取结果连同其效果。例如,若以最上段所记载之例进行说明,应用项目I1的情况下,表示可得到可动率提高6%,周期时间提高9sec的效果作为实绩。「应用项目」为I3,表示在已经应用项目I3的状态下进一步应用项目I1时的实绩。第2段以后的提取结果亦为相同。在第4段、第5段中,记载为「I4+I2」、「I5+I1」意指分别同时应用2个项目时的效果。
下侧之框内的右侧显示了与条件1、条件2的关系。最上段的例中系已经应用与指定为目标相同的项目I3的状态的实绩,故(条件1)为满足(○)。又,应用的项目数为项目I1一个,故亦(条件2)为满足(○)。
第2段的情况下,应用项目为I5,故(条件1)为不满足(×)。应用的项目数为项目I2一个,故(条件2)为满足(○)。第3段亦进行相同的评价。
第4段的情况下,应用项目为I3,故(条件1)为满足(○)。应用的项目数为项目I4、I2两个,故(条件2)为稍微不满足(△)。
第5段的情况下,无应用项目,故(条件1)为不满足(×)。应用的项目数为项目I5、I1两个,故(条件2)为稍微不满足(△)。
进行以上评价后,选择条件1、条件2的综合评价最佳的最上段项目I1。
提高生产效率的支援系统20将结果输出(步骤S54),结束项目推荐处理。实施例的情况显示选择的项目I1的内容等。显示处可在图表(图3)进行,亦可切换页面进行。
项目推荐处理除了图8所说明的方法以外,亦可使用人工智能来进行。通过将应用项目之实绩用作学习数据的机械学习而生成学习模式,借此可获得用以实现目标值的项目。
D.效果及变化例:
根据以上所说明之实施例的提高生产效率之系统,将检测之可动率、周期时间作为可辨识其不一致的图表输出。结果,可支援考量应如何改善可动率、周期时间,或因此认为哪种项目有效,而可有效地支援提高生产效率。
实施例所说明的各种特征不一定要全部具备,亦可适当将其一部分省略或组合。又,本发明并不限于实施例,亦可由各种态样所构成。
[产业上的可利用性]
本发明可应用于支援提高生产产品的生产设备中的生产效率。
Claims (11)
1.一种提高生产效率的支援系统,支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的提高生产效率的支援系统,其具备:
生产管理指标计算部,根据检测前述生产设备的作业状况的检测结果,在该生产设备的运转中多次计算可动率与周期时间,该可动率表示该生产设备已进行作业的时间比例;该周期时间是生产前述产品所需的时间;及
显示控制部,将可动率与周期时间设为纵轴及横轴,显示在能够视觉上辨识其不一致的状态下表示计算出的前述可动率与前述周期时间的图表。
2.根据权利要求1所述的提高生产效率的支援系统,其中,
前述生产管理指标计算部通过统计处理计算多个作为前述周期时间的代表值的实际周期时间,
前述显示控制部将前述实际周期时间一并显示于前述图表。
3.根据权利要求1或2所述的提高生产效率的支援系统,其中,
前述管理指标计算部在用以提高前述生产效率的项目的应用状态下进行分段而计算前述可动率与周期时间,
前述显示控制部根据该应用状态变更显示态样而显示前述可动率与周期时间,以能够因应前述项目的应用状态进行对比。
4.根据权利要求3所述的提高生产效率的支援系统,其中,
前述显示控制部在前述图表中,对于前述可动率及周期时间,以可确认各别应用的前述项目的方式进行配对并显示。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的提高生产效率的支援系统,其中,
前述显示控制部可在前述图表中,通过指向装置的操作输入前述生产效率的目标。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的提高生产效率的支援系统,其进一步具备:
输入部,输入前述生产效率的目标;及
项目数据库,针对前述项目,储存项目的应用赋予前述可动率及周期时间的效果的实绩;
参照前述项目数据库,推荐用于使前述生产设备的前述可动率及周期时间接近前述目标应该应用的前述项目。
7.一种提高生产效率的支援系统,支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的提高生产效率的支援系统,其具备:
生产管理指标计算部,参照检测包含前述生产设备的停止时间的作业状况的检测结果,针对每个因应停止时间的长度而预先设定的多个停止时间分段,计算前述停止时间的累计;及
显示控制部,显示表示每个前述停止时间分段的前述累计的图表。
8.一种提高生产效率的支援方法,是利用计算机来支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的提高生产效率的方法,
其中作为前述计算机执行的步骤,具备:
读取检测前述生产设备的作业状况的检测结果的步骤;
根据该检测结果,在该生产设备的运转中多次计算显示该生产设备已进行作业的时间比例的可动率及前述生产产品所需的时间的周期时间的步骤;及
将可动率与周期时间设为纵轴及横轴,显示在能够视觉上辨识其不一致的状态下表示计算的前述可动率与前述周期时间的图表的步骤。
9.一种计算机程序,是用以支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的计算机程序,其是用以利用计算机实现下述功能:
读取检测前述生产设备的作业状况的检测结果的功能;
根据该检测结果,在该生产设备的运转中多次计算显示该生产设备已进行作业的时间比例的可动率及前述生产产品所需的时间的周期时间的功能;及
将可动率与周期时间作为纵轴及横轴,显示在能够视觉上辨识其不一致的状态下表示计算的前述可动率与前述周期时间的图表的功能。
10.一种提高生产效率的支援方法,是利用计算机来支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的提高生产效率的方法,
其中作为前述计算机执行的步骤,具备:
参照检测包含前述生产设备的停止时间的作业状况的检测结果,针对每个因应停止时间的长度而预先设定的多个停止时间分段计算前述停止时间的累计的步骤;及
显示表示每个前述停止时间分段的前述累计的图表的步骤。
11.一种计算机程序,是用以支援提高生产产品的生产设备中的生产效率的计算机程序,其是用以利用计算机实现下述功能:
读取检测包含前述生产设备的停止时间的作业状况的检测结果的功能;
参照检测包含前述生产设备的停止时间的作业状况的检测结果,针对每个因应停止时间的长度而预先设定的多个停止时间分段计算前述停止时间的累计的功能;及
显示表示每个前述停止时间分段的前述累计的图表的功能。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019072909A JP7181555B2 (ja) | 2019-04-05 | 2019-04-05 | 生産効率向上支援システム |
JP2019-072909 | 2019-04-05 | ||
PCT/JP2020/014017 WO2020203772A1 (ja) | 2019-04-05 | 2020-03-27 | 生産効率向上支援システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113614662A true CN113614662A (zh) | 2021-11-05 |
Family
ID=72669082
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202080023028.0A Pending CN113614662A (zh) | 2019-04-05 | 2020-03-27 | 提高生产效率的支援系统 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11983003B2 (zh) |
JP (1) | JP7181555B2 (zh) |
CN (1) | CN113614662A (zh) |
TW (1) | TWI829908B (zh) |
WO (1) | WO2020203772A1 (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003108219A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Mitsubishi Electric Corp | 保全情報管理サーバ、これを用いた保全情報管理システム及び保全情報管理方法 |
JP2004133634A (ja) * | 2002-10-09 | 2004-04-30 | Taisei Corp | セキュリティ対策計画方法 |
CN1573785A (zh) * | 2003-06-24 | 2005-02-02 | 欧姆龙株式会社 | 改进支援系统 |
JP2007141208A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-06-07 | Omron Corp | データ収集システム、解析装置、解析方法およびプログラム |
US20100162029A1 (en) * | 2008-12-19 | 2010-06-24 | Caterpillar Inc. | Systems and methods for process improvement in production environments |
JP2018185653A (ja) * | 2017-04-26 | 2018-11-22 | i Smart Technologies株式会社 | 生産管理装置、生産管理システムおよび生産管理方法 |
Family Cites Families (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5195041A (en) * | 1989-07-24 | 1993-03-16 | Institute Of Business Technology | Method and apparatus for improving manufacturing processes |
US5228119A (en) * | 1990-09-28 | 1993-07-13 | Temple University | Multi-dimensional graphing in two-dimensional space |
US6678636B1 (en) * | 2001-01-18 | 2004-01-13 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Cycle time analyzer |
US20040034555A1 (en) * | 2002-03-18 | 2004-02-19 | Dismukes John P. | Hierarchical methodology for productivity measurement and improvement of complex production systems |
JP4556380B2 (ja) | 2003-03-14 | 2010-10-06 | トヨタ自動車株式会社 | 生産ラインの稼動状況解析装置、稼動状況解析方法、稼動状況解析プログラム及び稼動状況解析システム |
US8195426B1 (en) * | 2004-09-30 | 2012-06-05 | John Antanies | Data analysis systems and related methods |
EP1783569B1 (en) | 2005-10-21 | 2018-08-29 | Omron Corporation | Data collection system |
US7558638B2 (en) * | 2006-02-22 | 2009-07-07 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Applying real-time control to a production system |
US7672745B1 (en) * | 2006-03-20 | 2010-03-02 | Tuszynski Steve W | Manufacturing process analysis and optimization system |
JP2008010128A (ja) * | 2006-06-30 | 2008-01-17 | Toshiba Corp | 情報記録媒体及びディスク装置 |
JP2008112209A (ja) * | 2006-10-27 | 2008-05-15 | Omron Corp | 稼働状態モニタリング装置、稼働状態モニタリング方法、およびプログラム |
US20090143889A1 (en) * | 2007-11-30 | 2009-06-04 | Brady Kevin C | Equipment operating status tracking system |
EP3835893B1 (en) * | 2008-05-02 | 2023-07-12 | AVEVA Software, LLC | System for maintaining unified access to scada and manufacturing execution system (mes) information |
US9323234B2 (en) * | 2009-06-10 | 2016-04-26 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Predicted fault analysis |
US8571696B2 (en) * | 2009-06-10 | 2013-10-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Methods and apparatus to predict process quality in a process control system |
US9928130B2 (en) * | 2011-06-03 | 2018-03-27 | Beet, Llc | Method for generating a machine heartbeat |
US20120323616A1 (en) * | 2011-06-15 | 2012-12-20 | Caterpillar Inc. | Methods and systems for determining downtime drivers |
GB2578840B (en) * | 2012-10-08 | 2020-09-02 | Fisher Rosemount Systems Inc | Dynamically reusable classes |
US9565080B2 (en) * | 2012-11-15 | 2017-02-07 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Evaluating electronic network devices in view of cost and service level considerations |
TWI653585B (zh) * | 2013-08-05 | 2019-03-11 | 應用材料股份有限公司 | 用於在預測系統中最佳化獲利的方法及裝置 |
US10089863B2 (en) | 2013-08-30 | 2018-10-02 | Komatsu Ltd. | Management system and management method for mining machine |
US10054936B2 (en) * | 2014-02-28 | 2018-08-21 | Schneider Electric Software, Llc | Manufacturing execution system and method of determining production metrics for a line |
US10571899B2 (en) | 2016-08-18 | 2020-02-25 | i Smart Technologies Corporation | Operating state acquisition apparatus, production management system, and production management method for manufacturing line |
-
2019
- 2019-04-05 JP JP2019072909A patent/JP7181555B2/ja active Active
-
2020
- 2020-03-27 WO PCT/JP2020/014017 patent/WO2020203772A1/ja active Application Filing
- 2020-03-27 CN CN202080023028.0A patent/CN113614662A/zh active Pending
- 2020-03-31 TW TW109110985A patent/TWI829908B/zh active
-
2021
- 2021-10-04 US US17/493,336 patent/US11983003B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003108219A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Mitsubishi Electric Corp | 保全情報管理サーバ、これを用いた保全情報管理システム及び保全情報管理方法 |
JP2004133634A (ja) * | 2002-10-09 | 2004-04-30 | Taisei Corp | セキュリティ対策計画方法 |
CN1573785A (zh) * | 2003-06-24 | 2005-02-02 | 欧姆龙株式会社 | 改进支援系统 |
JP2007141208A (ja) * | 2005-10-21 | 2007-06-07 | Omron Corp | データ収集システム、解析装置、解析方法およびプログラム |
US20100162029A1 (en) * | 2008-12-19 | 2010-06-24 | Caterpillar Inc. | Systems and methods for process improvement in production environments |
JP2018185653A (ja) * | 2017-04-26 | 2018-11-22 | i Smart Technologies株式会社 | 生産管理装置、生産管理システムおよび生産管理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TWI829908B (zh) | 2024-01-21 |
TW202042126A (zh) | 2020-11-16 |
WO2020203772A1 (ja) | 2020-10-08 |
JP7181555B2 (ja) | 2022-12-01 |
US11983003B2 (en) | 2024-05-14 |
JP2020170455A (ja) | 2020-10-15 |
US20220026897A1 (en) | 2022-01-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107924173B (zh) | 监视装置、监视系统及计算机可读存储介质 | |
EP2905665B1 (en) | Information processing apparatus, diagnosis method, and program | |
JP4764502B2 (ja) | プロセスの分析に必要な評価を行うための方法および装置 | |
US8515569B2 (en) | Work support system, work support method, and storage medium | |
JP6880843B2 (ja) | 管理装置および管理プログラム | |
US11790579B2 (en) | Production efficiency improvement assisting system | |
JP2018206291A (ja) | 省エネルギー効果算出装置および方法 | |
CN106054832B (zh) | 基于多变量的间歇化工生产过程动态在线监测方法与装置 | |
CN110823596B (zh) | 一种测试方法和装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
CN113614662A (zh) | 提高生产效率的支援系统 | |
WO2021025006A1 (ja) | 改善対策リコメンドシステム | |
US11443265B2 (en) | Analysis system and analysis method | |
JP2021179981A (ja) | 情報処理システム、情報処理装置およびプログラム | |
JPWO2019016892A1 (ja) | 品質分析装置及び品質分析方法 | |
WO2022162957A1 (ja) | 情報処理装置、制御システムおよびレポート出力方法 | |
US20230367927A1 (en) | Non-transitory computer readable storage medium storing operation improvement assistance program, operation improvement assistance device, and operation improvement assistance method | |
JP7449248B2 (ja) | 支援装置、支援方法及び支援プログラム | |
WO2023286393A1 (ja) | 情報処理システム及び情報処理方法 | |
Bluvband et al. | RUL prognostics and critical zone recognition for suspended time-series | |
WO2021256017A1 (ja) | コントローラ、システム、方法及びプログラム | |
TWI735784B (zh) | 資訊分析裝置、資訊分析方法及資訊分析程式產品 | |
Kiridena et al. | Development and Validation of an Overall Equipment Efficiency Measurement Model for Supporting Operational Excellence | |
US20200387152A1 (en) | Test time reduction for manufacturing processes by removing a redundant test | |
DE102020203606A1 (de) | Überwachen eines betriebsprozesses unter verwendung eines fehlervorhersagemodells | |
JP2021135769A (ja) | 異常判定装置及び異常判定方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |