JP2000112504A - 生産工場のパラメータの最適化システム及びその計算用媒体 - Google Patents
生産工場のパラメータの最適化システム及びその計算用媒体Info
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- Multi-Process Working Machines And Systems (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Control By Computers (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】設備台数、人員のような変動因子の最適化をコ
ンピュータにより迅速に自動計算させる。 【解決手段】仮想工場のパラメータを変動させるための
変動部Ｓ１、仮想工場の変数により記述される関数ｆの
値を変動部Ｓ１により変動されたパラメータを用いて計
算するための計算部Ｓ２、関数ｆの値が極値に近づいた
時にその時のパラメータを出力するための出力部Ｓ３と
からなる。最適化システムの中枢部であるＣＰＵは、変
動部Ｓ、計算部Ｓ２、出力部Ｓ３とからなり、その変
動、計算、出力とを行うためにソフトであるプログラム
がコンピュータに読み出し可能に属している。関数ｆ
は、ｆ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，・・・）である。Ｗ
１：稼働率，Ｗ２：生産量，Ｗ３：コスト，Ｗ４：遅延
等。この関数が持つパラメータは設備台数と作業員数で
ある。人と機械の最適のマッチングがリアルタイムで行
われる。
ンピュータにより迅速に自動計算させる。 【解決手段】仮想工場のパラメータを変動させるための
変動部Ｓ１、仮想工場の変数により記述される関数ｆの
値を変動部Ｓ１により変動されたパラメータを用いて計
算するための計算部Ｓ２、関数ｆの値が極値に近づいた
時にその時のパラメータを出力するための出力部Ｓ３と
からなる。最適化システムの中枢部であるＣＰＵは、変
動部Ｓ、計算部Ｓ２、出力部Ｓ３とからなり、その変
動、計算、出力とを行うためにソフトであるプログラム
がコンピュータに読み出し可能に属している。関数ｆ
は、ｆ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，・・・）である。Ｗ
１：稼働率，Ｗ２：生産量，Ｗ３：コスト，Ｗ４：遅延
等。この関数が持つパラメータは設備台数と作業員数で
ある。人と機械の最適のマッチングがリアルタイムで行
われる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生産工場のパラメ
ータの最適化システム及びその計算用媒体に関し、特
に、現状の工場内で生産計画、設備計画を行う際に、仮
想工場のシミュレーションを行うことにより、工場内の
生産量、納期のような諸要素に対応した設備機械・治具
のような台数、配員数のようなパラメータを最適化させ
る手法又はそのシステム、言い換えれば、シミュレーシ
ョンを伴う生産工場のパラメータの最適化システム及び
その計算用媒体に関する。
ータの最適化システム及びその計算用媒体に関し、特
に、現状の工場内で生産計画、設備計画を行う際に、仮
想工場のシミュレーションを行うことにより、工場内の
生産量、納期のような諸要素に対応した設備機械・治具
のような台数、配員数のようなパラメータを最適化させ
る手法又はそのシステム、言い換えれば、シミュレーシ
ョンを伴う生産工場のパラメータの最適化システム及び
その計算用媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】現実にある工場の設備計画は、その生産
量、人件費、生産効率が固定化されているのではなく、
市場の動向、企業戦略などのために随時に変更される。
現状の工場の設備計画を行う際に、現時点又は中長期的
な工場内の生産量、コストを考慮して、設備投資効果に
見合う工場内の加工機械、治具、人員のような生産に必
要な数であるパラメータを決定する必要がある。机上の
計算を余儀なくされるこのような決定には、幾つもの案
を検討する必要がある。多様で多数の案の検討を行うこ
とは、多大な時間がかかり実質上は困難であり、結果の
精度はよくないということが経験則的に知られている。
量、人件費、生産効率が固定化されているのではなく、
市場の動向、企業戦略などのために随時に変更される。
現状の工場の設備計画を行う際に、現時点又は中長期的
な工場内の生産量、コストを考慮して、設備投資効果に
見合う工場内の加工機械、治具、人員のような生産に必
要な数であるパラメータを決定する必要がある。机上の
計算を余儀なくされるこのような決定には、幾つもの案
を検討する必要がある。多様で多数の案の検討を行うこ
とは、多大な時間がかかり実質上は困難であり、結果の
精度はよくないということが経験則的に知られている。
【０００３】検討対象としている設備の工作機械の台数
の変更によって、工場内物流、生産性、コストのような
工場全体に対する影響を事前に把握する手法は、現在、
確立されていない。工場内の作業者の配員計画を行う際
にも、製造工程、工場内の生産量、コストのような変数
を適正に考慮した配員計画を行う手法も確立されていな
い。
の変更によって、工場内物流、生産性、コストのような
工場全体に対する影響を事前に把握する手法は、現在、
確立されていない。工場内の作業者の配員計画を行う際
にも、製造工程、工場内の生産量、コストのような変数
を適正に考慮した配員計画を行う手法も確立されていな
い。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、設備
台数、人員のような変動因子の最適化がコンピュータに
より迅速に自動計算され既存工場の活性化を行う生産工
場のパラメータの最適化システム及びその計算用媒体を
提供することにある。本発明の他の課題は、設備台数、
人員のような変動因子の最適化がコンピュータにより迅
速に自動計算して既存工場の有効化手法が確立化された
生産工場のパラメータの最適化システム及びその計算用
媒体を提供することにある。本発明の更に他の課題は、
変動因子即ち既存工場のパラメータの最適化のためのシ
ミュレーションを行う際にそのパラメータが自動変更さ
れる生産工場のパラメータの最適化システム及びその計
算用媒体を提供することにある。本発明の更に他の課題
は、新規工場又は既存工場のパラメータを最適化する手
法が確立された生産工場のパラメータの最適化システム
及びその計算用媒体を提供することにある。
台数、人員のような変動因子の最適化がコンピュータに
より迅速に自動計算され既存工場の活性化を行う生産工
場のパラメータの最適化システム及びその計算用媒体を
提供することにある。本発明の他の課題は、設備台数、
人員のような変動因子の最適化がコンピュータにより迅
速に自動計算して既存工場の有効化手法が確立化された
生産工場のパラメータの最適化システム及びその計算用
媒体を提供することにある。本発明の更に他の課題は、
変動因子即ち既存工場のパラメータの最適化のためのシ
ミュレーションを行う際にそのパラメータが自動変更さ
れる生産工場のパラメータの最適化システム及びその計
算用媒体を提供することにある。本発明の更に他の課題
は、新規工場又は既存工場のパラメータを最適化する手
法が確立された生産工場のパラメータの最適化システム
及びその計算用媒体を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明による生産工場の
パラメータの最適化システムは、仮想工場のパラメータ
を変動させるための変動部（又はそのステップ）と、前
記仮想工場の変数により記述される関数ｆの値を前記変
動部により変動されたパラメータを用いて計算するため
の計算部（又はそのステップ）と、前記関数ｆの値が極
値に近づいた時にその時のパラメータを出力するための
出力部（又はそのステップ）とからなる。
パラメータの最適化システムは、仮想工場のパラメータ
を変動させるための変動部（又はそのステップ）と、前
記仮想工場の変数により記述される関数ｆの値を前記変
動部により変動されたパラメータを用いて計算するため
の計算部（又はそのステップ）と、前記関数ｆの値が極
値に近づいた時にその時のパラメータを出力するための
出力部（又はそのステップ）とからなる。
【０００６】このような最適化システムの中枢部である
ＣＰＵは、既述の変動部、計算部、出力部とからなり、
その変動、計算、出力とを行うためにソフトであるプロ
グラムが内部又は外部に電子的に帰属し、このプログラ
ムがＣＰＵ上で動作する。その動作である計算をその上
で実行させる計算（動作）媒体は、当該ＣＰＵの外部に
あっても内部にあってもかまわない。
ＣＰＵは、既述の変動部、計算部、出力部とからなり、
その変動、計算、出力とを行うためにソフトであるプロ
グラムが内部又は外部に電子的に帰属し、このプログラ
ムがＣＰＵ上で動作する。その動作である計算をその上
で実行させる計算（動作）媒体は、当該ＣＰＵの外部に
あっても内部にあってもかまわない。
【０００７】極値を求める計算手法は、過去に既に確立
された慣用の計算手法である。即ち、パラメータを僅か
に又は大幅に変動させて得られる関数値の大小比較を行
うことにより、その関数の増大傾向と減少傾向を大域的
に又は局所的に把握して、繰り返し計算により、真の極
値を漸近的に導出する手法は、過去に既に確立されてい
る。慣習的に、極値は、最大値として設定される。
された慣用の計算手法である。即ち、パラメータを僅か
に又は大幅に変動させて得られる関数値の大小比較を行
うことにより、その関数の増大傾向と減少傾向を大域的
に又は局所的に把握して、繰り返し計算により、真の極
値を漸近的に導出する手法は、過去に既に確立されてい
る。慣習的に、極値は、最大値として設定される。
【０００８】既存工場の変数で記述される評価関数の値
に近づくように仮想工場の前記評価関数の前記変数に適
正値を代入する代入部（又はそのステップ）が追加され
ることは現実的には有効である。なぜなら、自由な変数
値の選択は、非現実的な仮想工場即ち物理的に実現し得
ないを仮想工場を作成することになるからである。但
し、このステップは、発明としては不要であるが、実施
の点では極めて重要である。
に近づくように仮想工場の前記評価関数の前記変数に適
正値を代入する代入部（又はそのステップ）が追加され
ることは現実的には有効である。なぜなら、自由な変数
値の選択は、非現実的な仮想工場即ち物理的に実現し得
ないを仮想工場を作成することになるからである。但
し、このステップは、発明としては不要であるが、実施
の点では極めて重要である。
【０００９】既述の関数ｆは、４変数Ｗ１，Ｗ２，Ｗ
３，Ｗ４により下記のように記述されることが好まし
い。ｆ＝ｆ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４）。Ｗ１：稼働
率，Ｗ２：生産量，Ｗ３：コスト，Ｗ４：遅延。この関
数が持つパラメータは設備台数と作業員数であることが
特に重要である。経済的効率を追求する工場にとって、
結局は、最小投資額で最大効率を得る生産システム（物
理的工場のみではなく、経済学研究所等の知的生産工場
を含む）では、旋盤、パソコンとそれを活用する人間の
組合せが、最重要パラメータであるからである。
３，Ｗ４により下記のように記述されることが好まし
い。ｆ＝ｆ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４）。Ｗ１：稼働
率，Ｗ２：生産量，Ｗ３：コスト，Ｗ４：遅延。この関
数が持つパラメータは設備台数と作業員数であることが
特に重要である。経済的効率を追求する工場にとって、
結局は、最小投資額で最大効率を得る生産システム（物
理的工場のみではなく、経済学研究所等の知的生産工場
を含む）では、旋盤、パソコンとそれを活用する人間の
組合せが、最重要パラメータであるからである。
【００１０】本発明による生産工場のパラメータの最適
化システムの計算用媒体は、仮想工場のパラメータと、
前記変数と前記パラメータとで記述される関数とからな
り、前記変数と前記パラメータと前記関数は、前記関数
が自動的に変動する前記パラメータが用いられて計算さ
れその極値がシミュレーションにより求められる。計算
媒体は、知的情報が電子的に表現されそこに帰属させら
れる物理的実在として定義され、特にコンピュータに実
行させる計算プログラムを記録しコンピュータに読み取
らせることが可能である記録媒体又は計算媒体を意味す
る。本発明によるシステムは、当然にこのような計算媒
体を備えている。
化システムの計算用媒体は、仮想工場のパラメータと、
前記変数と前記パラメータとで記述される関数とからな
り、前記変数と前記パラメータと前記関数は、前記関数
が自動的に変動する前記パラメータが用いられて計算さ
れその極値がシミュレーションにより求められる。計算
媒体は、知的情報が電子的に表現されそこに帰属させら
れる物理的実在として定義され、特にコンピュータに実
行させる計算プログラムを記録しコンピュータに読み取
らせることが可能である記録媒体又は計算媒体を意味す
る。本発明によるシステムは、当然にこのような計算媒
体を備えている。
【００１１】
【発明の実施の形態】図１は、本発明による生産工場の
パラメータの最適化システムのシステム図である。デー
タベースは、設計データベース１、工場データベース
２、生産計画データベース３、製造工程データベース４
とを含む。バーチャル製造システム５には、設計データ
ベース１、工場データベース２、生産計画データベース
３、製造工程データベース４とから得られるそれぞれの
データが入力される。バーチャル製造システム５は、工
場モデルを備えている。
パラメータの最適化システムのシステム図である。デー
タベースは、設計データベース１、工場データベース
２、生産計画データベース３、製造工程データベース４
とを含む。バーチャル製造システム５には、設計データ
ベース１、工場データベース２、生産計画データベース
３、製造工程データベース４とから得られるそれぞれの
データが入力される。バーチャル製造システム５は、工
場モデルを備えている。
【００１２】バーチャル製造システム５は、この工場モ
デルを用いて、最適化対象である当該製造工場の設備、
工法をシミュレートさせる。工場モデルは、様々なパラ
メータを有している。特に重要なパラメータは、設備台
数、配員数とである。バーチャル製造システム５は、こ
のようなパラメータを様々に変化させて、そのモデルの
後述する最適性関数値を得るために、そのシミュレーシ
ョンを繰り返す。バーチャル製造システム５は、その最
適性関数値を見つけた時に、その時のパラメータである
設備台数データ６、配員数データ７とを出力する。
デルを用いて、最適化対象である当該製造工場の設備、
工法をシミュレートさせる。工場モデルは、様々なパラ
メータを有している。特に重要なパラメータは、設備台
数、配員数とである。バーチャル製造システム５は、こ
のようなパラメータを様々に変化させて、そのモデルの
後述する最適性関数値を得るために、そのシミュレーシ
ョンを繰り返す。バーチャル製造システム５は、その最
適性関数値を見つけた時に、その時のパラメータである
設備台数データ６、配員数データ７とを出力する。
【００１３】図２は、本発明による生産工場のパラメー
タの最適化システムが備える最適化シミュレーション・
ロジックを示している。バーチャル製造システム５が備
える工場モデルに１セットのパラメータが与えられる
（ステップＳ１）。与えられたパラメータを持つ工場モ
デルをバーチャルに稼働させ、その工場モデルのシミュ
レーションを行う（ステップＳ２）。そのパラメータを
持つ工場モデルが、最適であるかどうかの判断が行われ
る（ステップＳ３）。最適でなければ、最適化ロジック
に基づいて、次の１セットのパラメータが工場モデルに
与えられ、再度、シミュレーションが行われる。このよ
うなシミュレーションが、最適であると判断されるま
で、繰り返される。最適であると判断された時に、その
時のパラメータを出力する。
タの最適化システムが備える最適化シミュレーション・
ロジックを示している。バーチャル製造システム５が備
える工場モデルに１セットのパラメータが与えられる
（ステップＳ１）。与えられたパラメータを持つ工場モ
デルをバーチャルに稼働させ、その工場モデルのシミュ
レーションを行う（ステップＳ２）。そのパラメータを
持つ工場モデルが、最適であるかどうかの判断が行われ
る（ステップＳ３）。最適でなければ、最適化ロジック
に基づいて、次の１セットのパラメータが工場モデルに
与えられ、再度、シミュレーションが行われる。このよ
うなシミュレーションが、最適であると判断されるま
で、繰り返される。最適であると判断された時に、その
時のパラメータを出力する。
【００１４】バーチャル製造システム５が各データベー
スからそれぞれに取り込むデータは、各データベースご
とに示せば、次の通りである。 設計データベース１： （１−１）製造する製品の設計仕様に関する設計デー
タ；部品構成、購入区分、加工機械を決定するために必
要なサイズ、精度、工作情報 （１−２）出図される日程に関する日程データ
スからそれぞれに取り込むデータは、各データベースご
とに示せば、次の通りである。 設計データベース１： （１−１）製造する製品の設計仕様に関する設計デー
タ；部品構成、購入区分、加工機械を決定するために必
要なサイズ、精度、工作情報 （１−２）出図される日程に関する日程データ
【００１５】工場データベース２： （２−１）現在の工場内の加工機械の情報；部品ごとの
加工時間、段取り時間、必要な治具 （２−２）搬送系の情報；搬送手段（クレーン、フォー
クリフト、台車）、積載容量、台数 （２−３）製品の情報（部品点数、重量など）などの現
実の工場が製造する際に必要と考えられる工場設備デー
タ；設備のレイアウト図、治具
加工時間、段取り時間、必要な治具 （２−２）搬送系の情報；搬送手段（クレーン、フォー
クリフト、台車）、積載容量、台数 （２−３）製品の情報（部品点数、重量など）などの現
実の工場が製造する際に必要と考えられる工場設備デー
タ；設備のレイアウト図、治具
【００１６】生産計画データベース３： 日、週、月単位での製品の生産計画データ；資材が入っ
てくる時期、納期 製造工程データベース４：製品を加工する際の工場内で
の加工手順などの手順データ
てくる時期、納期 製造工程データベース４：製品を加工する際の工場内で
の加工手順などの手順データ
【００１７】図３は、図２に示した最適化シミュレーシ
ョン・ロジックを実行する際のフローチャートである。
初めに、設備台数、配員数の最適化を行うために前準備
が整えられる。現状工場の既述のデータをエクセル等の
ワークシートに入力する（ステップＳ１１）。設備担当
者は、そのデータを基にシミュレータ上に工場モデルを
作成する（ステップＳ１２）。
ョン・ロジックを実行する際のフローチャートである。
初めに、設備台数、配員数の最適化を行うために前準備
が整えられる。現状工場の既述のデータをエクセル等の
ワークシートに入力する（ステップＳ１１）。設備担当
者は、そのデータを基にシミュレータ上に工場モデルを
作成する（ステップＳ１２）。
【００１８】次に、設備担当者は、評価関数ｆ１を設定
する（ステップＳ１３）。評価関数ｆ１は、コンピュー
タ上に構築した仮想（バーチャル）工場モデルが現状の
工場と一致しているか、妥当なモデルであるか、を判断
するための関数である。この評価関数ｆ１は、最適化す
るものにより様々なパラメータをとるが、以下のように
多変数（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４，Ｚ５，Ｚ６，・・
・）の関数として設定される。なお、関数ｆが持つ変数
の数に関しては、ｆ（ｘ、ｙ）は、ｆ（ｘ、ｙ，・・
・）を示し、特に断らない限り、それの変数がｘとｙの
２変数のみに限定されることを意味しない。
する（ステップＳ１３）。評価関数ｆ１は、コンピュー
タ上に構築した仮想（バーチャル）工場モデルが現状の
工場と一致しているか、妥当なモデルであるか、を判断
するための関数である。この評価関数ｆ１は、最適化す
るものにより様々なパラメータをとるが、以下のように
多変数（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４，Ｚ５，Ｚ６，・・
・）の関数として設定される。なお、関数ｆが持つ変数
の数に関しては、ｆ（ｘ、ｙ）は、ｆ（ｘ、ｙ，・・
・）を示し、特に断らない限り、それの変数がｘとｙの
２変数のみに限定されることを意味しない。
【００１９】ｆ１＝ｆ１（Ｚ１，Ｚ２，Ｚ３，Ｚ４，Ｚ
５，Ｚ６，・・・） Ｚ１：搬送距離；工場内を流れる部品のマテハン搬送距
離 Ｚ２：稼働時間；設備、作業者、マテハン機械の作業時
間 Ｚ３：稼働率；設備、作業者の規定作業時間に対する実
作業時間 Ｚ４：生産量；製品ごとの生産量（／日、／月） Ｚ５：コスト；製品を生産するに当たり工場内で加工す
る際に必要となる経費（機械の稼働費など） Ｚ６：工場内物量；工場内に存在する（加工待ち）製品
の量等
５，Ｚ６，・・・） Ｚ１：搬送距離；工場内を流れる部品のマテハン搬送距
離 Ｚ２：稼働時間；設備、作業者、マテハン機械の作業時
間 Ｚ３：稼働率；設備、作業者の規定作業時間に対する実
作業時間 Ｚ４：生産量；製品ごとの生産量（／日、／月） Ｚ５：コスト；製品を生産するに当たり工場内で加工す
る際に必要となる経費（機械の稼働費など） Ｚ６：工場内物量；工場内に存在する（加工待ち）製品
の量等
【００２０】このような評価関数の値がある程度の値に
なるまで、必要となるデータの入力を追加継続し、妥当
であると判断される現状の工場モデルを作成するシミュ
レーションを繰り返す（ステップＳ１１〜ステップＳ１
５の繰り返し）。ある程度の値の極限値としては、例え
ば、１が設定され得る。現実の工場については、評価関
数ｆ１の値が１になるように、適正なパラメータが選ば
れている。工場モデルは、その評価関数が０．９９、
０．９８のように１に十分に近い値になる時に、現実的
に妥当な工場であると判断される（ステップＳ１５）。
ここまでの作業が、最適化を行う前準備である。
なるまで、必要となるデータの入力を追加継続し、妥当
であると判断される現状の工場モデルを作成するシミュ
レーションを繰り返す（ステップＳ１１〜ステップＳ１
５の繰り返し）。ある程度の値の極限値としては、例え
ば、１が設定され得る。現実の工場については、評価関
数ｆ１の値が１になるように、適正なパラメータが選ば
れている。工場モデルは、その評価関数が０．９９、
０．９８のように１に十分に近い値になる時に、現実的
に妥当な工場であると判断される（ステップＳ１５）。
ここまでの作業が、最適化を行う前準備である。
【００２１】次に、最適化が行われる手順が記述され
る。最適化する項目である工場内の設備、作業者のグル
ープが入力される（ステップＳ１６）。パラメータであ
る工場内の設備台数と配員数の最適化は、最適化対象の
工場内の設備、作業者のグループ又は班の最適化として
設定される。その最適化は、最適化評価関数ｆ２として
多変数（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，・・・）により設定
される（ステップＳ１７）。 ｆ２＝ｆ２（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，・・・）
る。最適化する項目である工場内の設備、作業者のグル
ープが入力される（ステップＳ１６）。パラメータであ
る工場内の設備台数と配員数の最適化は、最適化対象の
工場内の設備、作業者のグループ又は班の最適化として
設定される。その最適化は、最適化評価関数ｆ２として
多変数（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，・・・）により設定
される（ステップＳ１７）。 ｆ２＝ｆ２（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４，・・・）
【００２２】Ｗ１：稼働率 Ｗ２：生産量 Ｗ３：コスト Ｗ４：遅延等
【００２３】ここで、稼働率Ｗ１、生産量Ｗ２が増加す
れば最適化評価関数ｆ２が増大し、コストＷ３が減少す
れば最適化評価関数ｆ２が増大し、遅延が増大すれば最
適化評価関数ｆ２が減少するように、最適化評価関数ｆ
２に含まれるパラメータ（設備台数と配員数）が設定さ
れている。
れば最適化評価関数ｆ２が増大し、コストＷ３が減少す
れば最適化評価関数ｆ２が増大し、遅延が増大すれば最
適化評価関数ｆ２が減少するように、最適化評価関数ｆ
２に含まれるパラメータ（設備台数と配員数）が設定さ
れている。
【００２４】前準備として既に作成されている仮想工場
モデルを用いて、コンピュータに最適化ロジックを実行
させる（図２のステップＳ１〜ステップＳ４、即ち、図
３のステップＳ１〜ステップＳ４）。最適化ロジックと
は、最適化評価関数ｆ２が増大するように設備台数と配
員数の２つのパラメータを変更すること（図２のステッ
プＳ４）、又は、図２のステップＳ１〜Ｓ４の繰り返し
により最適化評価関数ｆ２を増大させるようにそのパラ
メータを変更することをいう。このような繰り返しは、
パラメータをどのように変更しても、最適化評価関数ｆ
２の値がもはやある値を越えて増加することがない図２
のステップの繰り返しを含む。
モデルを用いて、コンピュータに最適化ロジックを実行
させる（図２のステップＳ１〜ステップＳ４、即ち、図
３のステップＳ１〜ステップＳ４）。最適化ロジックと
は、最適化評価関数ｆ２が増大するように設備台数と配
員数の２つのパラメータを変更すること（図２のステッ
プＳ４）、又は、図２のステップＳ１〜Ｓ４の繰り返し
により最適化評価関数ｆ２を増大させるようにそのパラ
メータを変更することをいう。このような繰り返しは、
パラメータをどのように変更しても、最適化評価関数ｆ
２の値がもはやある値を越えて増加することがない図２
のステップの繰り返しを含む。
【００２５】最適化評価関数ｆ２が最大値をとる時のパ
ラメータは、少なくとも、設備台数と配員数であり、こ
の２つのパラメータが最適化ロジックを実行するコンピ
ュータから出力される（ステップＳ１８）。
ラメータは、少なくとも、設備台数と配員数であり、こ
の２つのパラメータが最適化ロジックを実行するコンピ
ュータから出力される（ステップＳ１８）。
【００２６】図４（ａ），（ｂ）は、初期設定の工場モ
デルとしての仮想工場と最適化後の計算機上の仮想工場
の対比を示している。初期設定の工場モデルでは、作業
者又は作業者班（以下単に作業者という）は、作業者Ａ
と作業者Ｂの２名を含み、作業者Ａは加工機械Ａ１と加
工機械Ａ２の２台の加工機械を含む加工機械を担当し、
作業者Ｂは加工機械Ｂ１と加工機械Ｂ２の２台を含む加
工機械を担当している。
デルとしての仮想工場と最適化後の計算機上の仮想工場
の対比を示している。初期設定の工場モデルでは、作業
者又は作業者班（以下単に作業者という）は、作業者Ａ
と作業者Ｂの２名を含み、作業者Ａは加工機械Ａ１と加
工機械Ａ２の２台の加工機械を含む加工機械を担当し、
作業者Ｂは加工機械Ｂ１と加工機械Ｂ２の２台を含む加
工機械を担当している。
【００２７】図４（ｂ）に示されるように、コンピュー
タによる最適化ロジック・シミュュレーションの実行後
には、作業者（作業班）Ａは、作業者Ａと作業者Ａ’に
変更され、１名が増員されている。作業者Ｂの員数に変
更はない。作業者Ａは、加工機械Ａ１と加工機械Ａ２を
担当する点で、最適化計算の前後で変更はないが、追加
作業者Ａ’が新たに投入されている点で、最適化計算の
前後で変動が生じている。
タによる最適化ロジック・シミュュレーションの実行後
には、作業者（作業班）Ａは、作業者Ａと作業者Ａ’に
変更され、１名が増員されている。作業者Ｂの員数に変
更はない。作業者Ａは、加工機械Ａ１と加工機械Ａ２を
担当する点で、最適化計算の前後で変更はないが、追加
作業者Ａ’が新たに投入されている点で、最適化計算の
前後で変動が生じている。
【００２８】追加作業者Ａ’は、新たに追加（又は購
入）される加工機械Ａ１’と加工機械Ａ２’を担当す
る。加工機械Ａ１’は、加工機械Ａ１と異なる機械にす
ることができる。作業者Ｂが最適化計算の前後で２台の
加工機械を担当する点で変化はないが、最適化計算の後
には、作業者Ｂは、加工機械Ｂ１、加工機械Ｂ２とそれ
ぞれに異なる加工機械Ｃ１と加工機械Ｃ２を担当するこ
とになった。
入）される加工機械Ａ１’と加工機械Ａ２’を担当す
る。加工機械Ａ１’は、加工機械Ａ１と異なる機械にす
ることができる。作業者Ｂが最適化計算の前後で２台の
加工機械を担当する点で変化はないが、最適化計算の後
には、作業者Ｂは、加工機械Ｂ１、加工機械Ｂ２とそれ
ぞれに異なる加工機械Ｃ１と加工機械Ｃ２を担当するこ
とになった。
【００２９】
【発明の効果】本発明による課題は、完全に解決されて
いる。即ち、本発明による生産工場のパラメータの最適
化システム及びその計算用媒体は、設備台数、人員のよ
うな変動因子（パラメータ）の最適化がコンピュータに
より迅速に自動計算され、工場特に既存工場の活性化を
迅速に行うことができる有効化手法が確立されている。
パラメータが自動変更されながら、工場の有効最大値が
自動的に計算されその時のパラメータの値が出力される
手法が確立されている。このような効果は、既存工場に
対してだけでなく、新規工場に対しても有効である。新
規工場が持つシミュレーション・システムが工場稼働後
にもそのままで継続使用がなされうる手法も確立された
ことになる。
いる。即ち、本発明による生産工場のパラメータの最適
化システム及びその計算用媒体は、設備台数、人員のよ
うな変動因子（パラメータ）の最適化がコンピュータに
より迅速に自動計算され、工場特に既存工場の活性化を
迅速に行うことができる有効化手法が確立されている。
パラメータが自動変更されながら、工場の有効最大値が
自動的に計算されその時のパラメータの値が出力される
手法が確立されている。このような効果は、既存工場に
対してだけでなく、新規工場に対しても有効である。新
規工場が持つシミュレーション・システムが工場稼働後
にもそのままで継続使用がなされうる手法も確立された
ことになる。
【図１】図１は、本発明による生産工場のパラメータの
最適化システムの実施の形態を示す回路ブロック図であ
る。
最適化システムの実施の形態を示す回路ブロック図であ
る。
【図２】図２は、仮想工場の最適化ロジックの実行用プ
ログラムの流れを示すフローチャートである。
ログラムの流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、最適化シミュレーションを行うコンピ
ュータの全体の流れを示すフローチャートである。
ュータの全体の流れを示すフローチャートである。
【図４】図４（ａ），（ｂ）は、最適化前後の作業者数
と工作機械の使用台数の変動を示す概念図である。
と工作機械の使用台数の変動を示す概念図である。
１…設計データベース ２…工場データベース ３…生産計画データベース ４…製造工程データベース ５…バーチャル製造システム
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１１年１月１９日（１９９９．１．１
９）
９）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正内容】
【０００９】既述の関数ｆは、少なくとも４変数Ｗ１、
Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、…により下記のように記述されるこ
とが好ましい。ｆ＝ｆ（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、
…）。Ｗ１：稼働率、Ｗ２：生産量、Ｗ３：コスト、Ｗ
４：遅延など。この関数が持つパラメータは設備台数と
作業員数であることが特に重要である。経済的効率を追
求する工場にとって、結局は、最小投資額で最大効率を
得る生産システム（物理的工場のみではなく、経済学研
究所等の知的生産工場を含む）では、旋盤、パソコンと
それを活用する人間の組合せが、最重要パラメータであ
るからである。
Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、…により下記のように記述されるこ
とが好ましい。ｆ＝ｆ（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、
…）。Ｗ１：稼働率、Ｗ２：生産量、Ｗ３：コスト、Ｗ
４：遅延など。この関数が持つパラメータは設備台数と
作業員数であることが特に重要である。経済的効率を追
求する工場にとって、結局は、最小投資額で最大効率を
得る生産システム（物理的工場のみではなく、経済学研
究所等の知的生産工場を含む）では、旋盤、パソコンと
それを活用する人間の組合せが、最重要パラメータであ
るからである。
フロントページの続き Ｆターム(参考） 3C042 RH01 RJ02 RJ03 RJ15 5B049 BB07 CC21 CC31 DD05 EE03 EE05 EE31 EE41 FF09 5H215 AA06 BB09 CC07 CC10 CX01 GG09
Claims (5)
- 【請求項１】仮想工場のパラメータを変動させるための
変動部と、 前記仮想工場の変数により記述される関数ｆの値を前記
変動部により変動されたパラメータを用いて計算するた
めの計算部と、 前記関数ｆの値が極値に近づいた時にその時のパラメー
タを出力するための出力部とからなる生産工場のパラメ
ータの最適化システム。 - 【請求項２】請求項１において、更に、 既存工場の変数で記述される評価関数の値に近づくよう
に仮想工場の前記評価関数の前記変数に適正値を代入す
るための代入部とからなることを特徴とする生産工場の
パラメータの最適化システム。 - 【請求項３】請求項１において、 前記関数ｆは、４変数Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４により下
記のように記述され、 ｆ＝ｆ（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４）、 Ｗ１：稼働率，Ｗ２：生産量，Ｗ３：コスト，Ｗ４：遅
延 前記関数が持つパラメータは設備台数と作業員数である
ことを特徴とする生産工場のパラメータの最適化システ
ム。 - 【請求項４】請求項３において、 前記極値は最大値であることを特徴とする生産工場のパ
ラメータの最適化システム。 - 【請求項５】仮想工場の変数と、 前記仮想工場のパラメータと、 前記変数と前記パラメータとで記述される関数とを含
み、 自動的に変動する前記パラメータを用いて前記関数を計
算し前記関数の極値をシミュレーションによりコンピュ
ータに求めさせるためのプログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能なパラメータの最適化システムの計算
用媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28527598A JP2000112504A (ja) | 1998-10-07 | 1998-10-07 | 生産工場のパラメータの最適化システム及びその計算用媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28527598A JP2000112504A (ja) | 1998-10-07 | 1998-10-07 | 生産工場のパラメータの最適化システム及びその計算用媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000112504A true JP2000112504A (ja) | 2000-04-21 |
Family
ID=17689411
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28527598A Withdrawn JP2000112504A (ja) | 1998-10-07 | 1998-10-07 | 生産工場のパラメータの最適化システム及びその計算用媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000112504A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004133808A (ja) * | 2002-10-11 | 2004-04-30 | Isao Nagasawa | 物流業務支援システム |
| JP2006512628A (ja) * | 2002-06-07 | 2006-04-13 | 日本電産サンキョー株式会社 | 自動誘導式パレットを用いた生産ラインおよび生産ライン設計支援システム本出願は米国特許法（３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．）第１１９条に基づく２００２年６月７日出願の米国仮出願Ｎｏ．６０／３８７，３４７の優先権を主張するものであり、当該仮出願の全開示もまた参照により本出願に包含される。 |
| JP2010257296A (ja) * | 2009-04-27 | 2010-11-11 | Mitsubishi Electric Corp | 生産改善支援システム |
| CN109408768A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-01 | 河南大有能源股份有限公司耿村煤矿 | 一种解决提升机参数计算的方法 |
| JP2020166749A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社カネカ | 製造システム、情報処理方法、および製造方法 |
-
1998
- 1998-10-07 JP JP28527598A patent/JP2000112504A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006512628A (ja) * | 2002-06-07 | 2006-04-13 | 日本電産サンキョー株式会社 | 自動誘導式パレットを用いた生産ラインおよび生産ライン設計支援システム本出願は米国特許法（３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．）第１１９条に基づく２００２年６月７日出願の米国仮出願Ｎｏ．６０／３８７，３４７の優先権を主張するものであり、当該仮出願の全開示もまた参照により本出願に包含される。 |
| JP2004133808A (ja) * | 2002-10-11 | 2004-04-30 | Isao Nagasawa | 物流業務支援システム |
| JP2010257296A (ja) * | 2009-04-27 | 2010-11-11 | Mitsubishi Electric Corp | 生産改善支援システム |
| CN109408768A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-03-01 | 河南大有能源股份有限公司耿村煤矿 | 一种解决提升机参数计算的方法 |
| JP2020166749A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社カネカ | 製造システム、情報処理方法、および製造方法 |
| JP7274330B2 (ja) | 2019-03-29 | 2023-05-16 | 株式会社カネカ | 製造システム、情報処理方法、および製造方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20060110 |