【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は工場における作業者数の最適化方法に関し、特に、計算機上に構築した仮想工場（バーチャルファクトリー）を用い、実際の生産状況をシミュレートした結果で得られた職種毎の平均作業者数と標準偏差を用い、希望納期を実現する最適作業者数を容易に得られるようにした作業者数の最適化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
工場などの工程設計においては、ある作業の作業者数を決める場合、事務所の担当者や現場の作業長などが割り振りを決めていた。ただしこれは、実際の作業が始まった場合にのみできることであり、新規の製品などを加工する場合など、現場での作業が始まる段階での工程計画時においては作業者数の決定が難しく、特に作業を外注業者に委託するような場合、作業者数をうまく決定できないために余計な人数を要求し、コスト高になるといったことが発生していた。特にこれは、大型タービンの製作のように溶接や成型、切削や組み立てなど、一つのラインに複数の職種が配されている工程において、それぞれの職種にどの程度の作業者を配すれば納期が守れるかを検討する場合などに問題となり、納期を守るためにどうしても多めの作業者を配することになって余計なコストを掛けがちであった。
【０００３】
こういった工場における人員配置の方法については、例えば特開平７−２９６０６２号公報に、設備の設置台数と作業者数などの稼働環境データ、設備に仕掛けるロットに応じた作業者の作業内容と作業時間などのロット依存型データ、設備に対して作業者が行う不良点検やトラブル対処の作業時間、発生間隔などの稼動時間依存型データなど、仕事を行う作業者の稼働状況に関するデータと分析条件をシミュレータに転送してシミュレートし、作業者の負荷に関する擬似的な生産シミュレーション結果を算出して負荷率を求め、その負荷率によって人員配置に対する分析を行い、適正人員配置を行うシステムが示されている。また特開２００２−１４０６５４号公報には、化学プラントにおける従業員数の適正化のため、従業者の作業項目別の所要時間、発生頻度、作業密度などを入力してシミュレートし、ランダム作業の頻度、作業の発生間隔、定期作業の回数、作業の周期性などをグラフ表示して、作業の発生間隔の削減または廃止、作業毎の稼働率の平準化、作業者毎の作業量の平準化などを検討し、それによって作業者数を適正化するための方法が示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながらこれら特開平７−２９６０６２号公報、特開２００２−１４０６５４号公報に示された方法は、いずれも現状の作業工程をシミュレーションなどで分析し、それによって作業改善の一環として特定の工程における作業者数の適正配置をしようとする方法に関するものである。従って、これらの先行技術に示された方法は、前記したように、大型タービン製作のような溶接や成型、切削や組み立てなど、一つのラインに複数の職種が、それもそれぞれの職種がさらに複数配置されているような工程において、それぞれの職種にどの程度の作業者を配すれば納期が守れるかといった問題を解決するために用いることはできない。
【０００５】
そのため本発明においては、複数の職種が絡み合った工場において、納期を守るために職種毎に最低どの程度の作業者を配したらいいか、という観点から最適作業者数を算出できるようにした作業者数の最適化方法を提供することが課題である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
そのため本発明においては、請求項１に記載したように、
工場の生産過程をシミュレートするためのシミュレータソフトを有し、該シミュレータソフトのシミュレート結果を用いて工場における職種毎の最適作業者数を算出する最適化方法であって、
前記シミュレータソフトと、該シミュレータソフトのシミュレート結果を用いて職種毎の最適作業者数を算出する作業者数最適化プログラムとを記憶した記憶装置を有し、前記シミュレータソフトを記憶装置から読み出して工場の生産過程をシミュレートする第１のステップと、前記記憶装置に記憶された作業者数最適化プログラムにより、第１のステップで算出された各職種の日毎または一定期間毎の作業者数から職種毎に作業者数の平均値と標準偏差を算出して記憶装置に記憶する第２のステップと、該第２のステップで記憶した標準偏差の値を作業者数と見なして係数ｎを乗じ、平均値に加えることで作業者数を得られるようにし、前記作業者数最適化プログラムにより、任意の値ｎで得られる作業者数を用いて前記シミュレータソフトによるシミュレートで納期を算出することを係数ｎの値を変化させて繰り返し、納期に間に合う最小の係数ｎの値を算出する第３のステップとからなり、係数ｎにより職種毎の作業者数を標準偏差に比例して変化させて職種毎の最適作業者数を決定することを特徴とする。
【０００７】
このように、最初のシミュレート結果で得られた職種毎における作業者数の標準偏差に係数ｎを乗じ、その結果を作業者数の平均値に加えて作業者数とすることにより、各職種には標準偏差に比例した作業者数が加えられ、そのため、各職種全ての生産量を係数ｎによってある程度一定の比率で変化させることが可能となる。そのため、特定の職種のみ作業者数が変化するということがないから、特定の職種の工期が短縮されたが他の職種の工期が遅れ、結果として納期遅れが出るといったことがなく、また複数職種それぞれの最適な作業者数を非常に容易に算出することができる。
【０００８】
そして、請求項２に記載された発明は、
前記第１のシミュレート結果により、前記係数ｎを変化させたときの納期を表示装置に表示させて係数ｎを選択できるようにしたことを特徴とする。
【０００９】
このように、第１のシミュレート結果で得られたデータで係数ｎを変化させたときの納期を表示できるようにすることにより、ｎをどの程度にしたら納期に間に合う最小のｎが得られるかをある程度予測することができ、それによって最適な作業者数を迅速に得ることができる。
【００１０】
また請求項３に記載された発明は、
前記シミュレートは、工場における設備と、少なくとも生産品目、生産開始日、納期からなる生産情報と、少なくとも作業名称、作業場所、必要作業者の職種と人数からなる工程データと、少なくとも作業者毎の職種と職種毎の人数からなる作業者データと、各作業者の能力係数からなる能力データとを前記シミュレータソフトに与えて実施することを特徴とする。
【００１１】
このように生産情報と工程データ、それに作業者データと作業者の能力データを与えてシミュレーションを実施することにより、正確なシミュレーションが実施できると共に作業者の能力に応じた工期が算出でき、さらに、必要に応じて能力の高い作業者を重要な工程に配するなどのことも可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を例示的に詳しく説明する。但し、この実施の形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、特に特定的な記載がない限りはこの発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。
【００１３】
図１は本発明になる作業者数の最適化方法の概略機能ブロック図、図２は本発明になる作業者数の最適化方法を実施するシステムの一実施形態の概略ブロック図、図３は工場における工程の一例、図４は本発明の作業者数の最適化方法における標準偏差に乗じる係数ｎと納期の関係を表すグラフである。
【００１４】
図中１は工場で生産する生産品目、生産開始日、納期などの生産情報、２は作業名称、作業場所、必要作業者の職種と人数などの工程データベース、３は作業者職種、人数などの作業者データベース、４は作業者名とその能力係数からなる能力データベース、５はこれらのデータを元に、工場における生産過程をシミュレートするためのバーチャルファクトリー（仮想工場）モデルの構築であり、これはバーチャルファクトリーでなくてもスケジューリングモデルなどでも良い。なおバーチャルファクトリーは、例えば三菱重工技法Ｖｏｌ３７、Ｎｏ３（２０００−５）の１５０頁、「バーチャルファクトリー利用による製造支援システム」などに紹介されており、各生産過程での個々の加工プロセスや設備の動作をコンピュータ上でシミュレーションすることで、これから起こり得る問題点や課題を製造に移す前に把握するためのシステムであり、工場のシミュレーションプログラムでもある。
【００１５】
６はこのバーチャルファクトリープログラムを使ったシミュレーションであり、７はそのシミュレーションの結果から得られた各職種における日毎の作業者数を用いて実施する職種毎の作業者数の平均値と標準偏差の算出、８はこの算出した標準偏差に係数ｎを乗じて平均値に加算し、それによって作業者数を算出するブロックで、このようにして各職種の作業者を増減すれば、各職種の作業者の平均値に各職種の標準偏差に比例した値が加算され、各職種の生産量をある程度一定の比率で変化できるようにすることが可能となる。９は係数ｎにより求めた職種毎の作業者数、１０はこの職種毎の作業者数を用い、前記バーチャルファクトリープログラムにより実施するシミュレーション、１１はシミュレーションの結果、予定工期（納期）通りか否かを判定するブロック、１２はこの判定ブロック１１によって納期が予定工期通りだったときにおける職種毎の最適作業者数である。
【００１６】
図２における２０は演算処理装置（以下ＣＰＵと略称する）、２１は前記した工場をシミュレーションするバーチャルファクトリープログラムの記憶装置、２２は図１に示した機能ブロックに従って作業者数の最適化方法を実施する作業者数最適化プログラムの記憶装置、２３はバーチャルファクトリープログラム２１で実施したシミュレーションで算出された各職種における日毎または一定期間毎の作業者数を用い、作業者数最適化プログラム２２で算出した職種毎の作業者数の平均値と標準偏差の記憶装置、２４は表示装置、２５は入力装置である。
【００１７】
図３は工場における工程の一例であり、図中Ａの記号が付いているのはメインライン、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの記号が付いているのはサブラインであり、Ｋはクレーンによる運搬を示している。
【００１８】
各職種の最適作業者数の算出に当たっては、図２のＣＰＵ２０が図１のブロック１に示した生産品目、生産開始日、納期などの生産情報の入力を促すので、これらの値を図２における入力装置２５から入力し、生産情報データベース１に記憶する。そして次にバーチャルファクトリープログラム記憶装置２１からバーチャルファクトリープログラムを読み出してＣＰＵ２０にロードし、前記生産情報データベース１に記憶された情報を元に、作業名称、作業場所、必要作業者の職種と人数などを記憶した工程データベース２、作業者職種、人数などを記憶した作業者データベース３、その作業者の能力係数を記憶した能力データベース４などから必要な情報を取得し、図１のブロック５でバーチャルファクトリー（仮想工場）モデルを構築する。
【００１９】
このバーチャルファクトリーモデルは、例えば図３に示したように、工場における設備と工程、すなわちメインラインにおける機械加工Ａ１上に鋳造品Ａ２を組み込み、機械加工品Ａ３をクレーンで組み込んでＡ４で溶接し、Ａ５で切削、Ａ６で熱処理してさらに鋳造品Ａ７をクレーンで運んで組み込み、Ａ８で溶接するという具合に各工程の作業をＣＰＵ上に再現したもので、前記作業者データベース３、能力データベース４からそれぞれの工程における最適な作業者を配し、組み立て、溶接、成型、焼鈍、発送などの各工程における作業の所要時間、作業の手順などを組み込んで構築する。なおここで配する作業者は、例えば同一の作業者がクレーン運転もできれば溶接もできる、さらに組み立ても可能といった場合には、必要に応じて複数の作業を兼務させたり、作業者が不足する工程に振り向けたりすることもできる。
【００２０】
こうしてバーチャルファクトリーモデル５が構築できたら、次のブロック６でＣＰＵ２０は、このモデル５による生産過程のシミュレーションを実施する。そして次のブロック７で、このシミュレーションの結果から、作業期間中における日毎または一定期間毎の各職種における作業者数を算出し、それを元に、各職種における作業に必要な人数の平均値と標準偏差を計算し、各職種における作業者数の平均値と標準偏差の記憶装置２３に記憶する。
【００２１】
そして次にＣＰＵ２０は、このシミュレーション結果から、得られた標準偏差に係数ｎを乗じて平均値に加えて作業者数とし、係数ｎを変化させたとき、すなわち各職種の作業者数を変化させたときに工期がどのように変化していくかを計算し、表示装置２４に図４のように表示する。すなわち、標準偏差に係数ｎを乗じて平均値に加算して作業者数とした場合、各職種にそれぞれの標準偏差に比例した作業者数が加えられ、各職種全ての作業量を係数ｎによってある程度一定の比率で変化させることが可能となるから、係数ｎを大きくして各職種の作業者数を増加した場合は当然工期が短くなり、逆に係数ｎを小さくして作業者数を減少すると工期が延びてゆく。作業は、最終的な納期が守られればよいわけであるから、表示装置２４に表示された図４のようなグラフを元に、納期を守るために必要な最小の係数ｎの値、すなわち納期を守るための最小必要作業者数がどのような値となるかを調べ、その係数ｎの値を入力装置２５から入力して図１におけるブロック９の作業者数の値を算出する。
【００２２】
そして次のブロック１０でＣＰＵ２０は、前記と同様バーチャルファクトリープログラム２１により、今ブロック９で決定した各職種の作業者数を用いて生産過程のシミュレーションを再度実施し、納期を算出する。そしてブロック１１で工期が予定通りか、すなわち納期内に作業が完了するかどうかを判断する。もしこのとき、再シミュレーションによって算出された納期が予定工期を超えている場合は、再度ブロック７の下に戻り、以上説明してきたような図４に示したグラフを元に係数ｎを変化させて各職種の作業者数の決定９、この作業者数による再シミュレーション１０を実施する。
【００２３】
そしてこのシミュレーション１０によって算出された納期が求められる納期であるか否かをブロック１１で判断し、最終的に納期に間に合う最小の係数ｎが求まるまで以上説明してきたことを繰り返す。そして納期に間に合う最小の係数ｎが求まったら、その値を元に各職種の最適な作業員数を算出し、ブロック１２で表示装置２４に表示する。
【００２４】
このようにすることで本発明においては、標準偏差に乗じる係数ｎの値を変化させるだけで各職種の作業者数を職種毎の標準偏差に比例させて変化させることができ、従って各職種における生産量もある程度同じ比率で変化してゆく。そのため特定の職種のみ生産量が増減するということが無く、納期を守るための作業者数を正確に、簡単に算出することが可能となる
【００２５】
【発明の効果】
以上記載の如く請求項１に記載した本発明によれば、最初のシミュレート結果で得られた各職種における作業者数の標準偏差に係数ｎを乗じ、その結果を作業者数の平均値に加えて作業者数とすることにより、各職種には標準偏差に比例した作業者数が加えられ、そのため、各職種全ての生産量を係数ｎによってある程度一定の比率で変化させることが可能となる。そのため、特定の職種のみ作業者数が変化するということがないから、特定の職種の工期が短縮されたが他の職種の工期が遅れ、結果として納期遅れが出るといったことがなく、また複数職種それぞれの最適な作業者数を非常に容易に算出することができる。
【００２６】
そして請求項２に記載した本発明によれば、第１のシミュレート結果で得られたデータで係数ｎを変化させたときの納期を表示できるようにすることにより、ｎをどの程度にしたら納期に間に合う最小のｎが得られるかをある程度予測することができ、それによって最適な作業者数を迅速に得ることができる。
【００２７】
また請求項３に記載した本発明によれば、生産情報と工程データ、それに作業者データと作業者の能力データを与えてシミュレーションを実施することにより、正確なシミュレーションが実施できると共に作業者の能力に応じた工期が算出でき、さらに、必要に応じて能力の高い作業者を重要な工程に配することなども可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明になる作業者数の最適化方法の概略機能ブロック図である。
【図２】本発明になる作業者数の最適化方法を実施するシステムの一実施形態の概略ブロック図である。
【図３】工場における工程の一例である。
【図４】本発明の作業者数の最適化方法における標準偏差に乗じる係数ｎと納期の関係を表すグラフである。
【符号の説明】
１ 生産情報
２ 工程データベース
３ 作業者データベース
４ 能力データベース
５ バーチャルファクトリー（仮想工場）モデルの構築
６ シミュレーション
７ 各職種における作業者数の平均値と標準偏差の算出
８ 平均値＋ｎ×（標準偏差）
９ 職種毎の作業者数
１０ シミュレーション
１１ 予定工期（納期）通りか否かの判定ブロック
１２ 職種毎の最適作業者数[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for optimizing the number of workers in a factory, and more particularly to an average number of workers for each occupation obtained as a result of simulating an actual production situation using a virtual factory (virtual factory) built on a computer. The present invention relates to a method for optimizing the number of workers that can easily obtain an optimum number of workers for achieving a desired delivery date using the standard deviation and the standard deviation.
[0002]
[Prior art]
In the process design of factories and the like, when deciding the number of workers for a certain work, the staff in the office, the work manager at the site, and the like have determined the allocation. However, this can be done only when the actual work has started, and it is difficult to determine the number of workers at the time of the process planning at the stage where the work on site starts, such as when processing a new product, etc. In the case of outsourcing work to a subcontractor, the number of workers cannot be determined properly, so an extra number of people are required and the cost increases. This is especially true in the case where multiple jobs are allocated to one line, such as welding, molding, cutting and assembly, such as in the manufacture of large turbines. This is a problem when examining whether it can be followed or not, and tends to incur extra costs by arranging a large number of workers in order to keep the delivery date.
[0003]
For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 7-296062 discloses a method of allocating personnel in a factory, such as operating environment data such as the number of installed equipment and the number of workers, and the work contents and work of workers according to the lot to be set in the equipment. Data and analysis conditions related to the operation status of workers who perform work, such as lot-dependent data such as time, work time for defect inspection and troubleshooting performed by workers on equipment, and operation time-dependent data such as occurrence intervals. A system that transfers the data to a simulator and simulates it, calculates a pseudo production simulation result regarding the load of the worker, obtains a load factor, analyzes the staffing based on the load factor, and performs appropriate staffing. I have. Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-140654 discloses that in order to optimize the number of employees in a chemical plant, the required time, frequency of occurrence, work density, and the like for each work item of an employee are input and simulated, and the frequency of random work is input. , Graph the work occurrence interval, the number of regular work, the work periodicity, etc. to reduce or eliminate the work occurrence interval, level the operation rate for each work, level the work amount for each worker, etc. Are discussed, and thereby a method for optimizing the number of workers is shown.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, each of the methods disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open Nos. Hei 7-296062 and 2002-140654 analyzes the current work process by simulation or the like, and thereby, as a part of work improvement, a worker in a specific process. It relates to a method of trying to arrange numbers properly. Accordingly, as described above, the methods shown in these prior arts include a plurality of jobs in one line, such as welding, molding, cutting, and assembling such as large turbine production, and further, each job has a plurality of jobs. It cannot be used to solve the problem of how many workers should be assigned to each job type in order to keep the delivery date in a process that is arranged.
[0005]
Therefore, in the present invention, in a factory in which a plurality of occupations are intertwined, workers capable of calculating the optimal number of workers from the viewpoint of at least how many workers should be allocated to each occupation in order to keep the delivery date The challenge is to provide a number optimization method.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
Therefore, in the present invention, as described in claim 1,
An optimization method having simulator software for simulating a production process of a factory, and calculating an optimal number of workers for each type of job in the factory using a simulation result of the simulator software,
A storage device that stores the simulator software and a program for optimizing the number of workers for each type of job using a simulation result of the simulator software; and reading the simulator software from the storage device. The first step of simulating the production process of the factory and the number-of-operators optimization program stored in the storage device are used to calculate the number of workers per day or for each fixed period of each type of job calculated in the first step. A second step of calculating the average value and the standard deviation of the number of workers for each occupation and storing the average value and the standard deviation in the storage device, and multiplying the standard deviation value stored in the second step by a coefficient n by regarding the value as the number of workers; The number of workers can be obtained by adding to the average value, and the simulator software can be obtained by the worker number optimization program using the number of workers obtained at an arbitrary value n. A third step of calculating the delivery date by simulating by changing the value of the coefficient n, and calculating the minimum value of the coefficient n in time for the delivery date, and calculating the number of workers for each job by the coefficient n. It is characterized in that the optimum number of workers for each job type is determined by changing the number in proportion to the standard deviation.
[0007]
As described above, the standard deviation of the number of workers for each type of job obtained in the first simulation result is multiplied by the coefficient n, and the result is added to the average number of workers to obtain the number of workers. Is added to the number of workers in proportion to the standard deviation. Therefore, it is possible to change the production amount of each occupation at a certain constant ratio by the coefficient n. As a result, the number of workers does not change for a specific occupation.Therefore, the construction period for a specific occupation has been shortened, but the construction period for other occupations has not been delayed. The optimal number of workers for each can be calculated very easily.
[0008]
And the invention described in claim 2 is:
According to the first simulation result, a delivery date when the coefficient n is changed is displayed on a display device so that the coefficient n can be selected.
[0009]
As described above, by displaying the delivery date when the coefficient n is changed with the data obtained in the first simulation result, how much n can be obtained to obtain the minimum n in time for the delivery date Can be predicted to some extent, whereby the optimal number of workers can be quickly obtained.
[0010]
The invention described in claim 3 is:
The simulation includes equipment in a factory, at least a production item, a production start date, production information including a delivery date, at least a work name, a work place, process data including the type and number of required workers, and at least each worker. The present invention is characterized in that the simulator software is provided with worker data including occupations and the number of persons for each occupation, and capability data including a capability coefficient of each worker.
[0011]
Thus, by giving the production information and the process data, the worker data and the capability data of the worker, and performing the simulation, an accurate simulation can be performed and the construction period according to the capability of the worker can be calculated. If necessary, it is also possible to allocate highly skilled workers to important processes.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be illustratively described in detail with reference to the drawings. However, the dimensions, materials, shapes, relative arrangements, and the like of the components described in this embodiment are not intended to limit the scope of the present invention to them unless otherwise specified, and are merely mere descriptions. This is just an example.
[0013]
FIG. 1 is a schematic functional block diagram of a method for optimizing the number of workers according to the present invention, FIG. 2 is a schematic block diagram of an embodiment of a system for implementing the method for optimizing the number of workers according to the present invention, and FIG. FIG. 4 is an example of a process in a factory, and FIG. 4 is a graph showing a relationship between a delivery time and a coefficient n by which a standard deviation is multiplied in the method for optimizing the number of workers according to the present invention.
[0014]
In the figure, 1 is production information such as a production item to be produced in a factory, a production start date, and a delivery date. The worker database 4 is a capability database composed of worker names and their performance coefficients, and the reference numeral 5 is a virtual factory (virtual factory) model for simulating a production process in a factory based on these data. Is not a virtual factory but may be a scheduling model. The virtual factory is introduced, for example, in "Mitsubishi Heavy Industries, Vol. 37, No. 3 (2000-5), page 150," Manufacturing Support System Using Virtual Factory "", and the operation of individual processing processes and equipment in each production process. Is a system for grasping possible problems and problems before they are put into production by simulating the computer on a computer, and is also a simulation program for a factory.
[0015]
Reference numeral 6 denotes a simulation using the virtual factory program, and reference numeral 7 denotes a calculation of the average value and the standard deviation of the number of workers for each type of job performed using the number of workers per day for each type of job obtained from the results of the simulation. , 8 is a block for multiplying the calculated standard deviation by a coefficient n and adding it to the average value, thereby calculating the number of workers. A value proportional to the standard deviation of each occupation is added to the average value of the occupations, so that the production amount of each occupation can be changed at a certain constant ratio. Reference numeral 9 denotes the number of workers for each type of job obtained by the coefficient n, 10 denotes the number of workers for each type of job, and simulation is performed by the virtual factory program. 11 denotes whether or not the result of the simulation is on schedule (delivery date). Is a block for determining the optimal number of workers for each job type when the delivery date is on schedule according to the determination block 11.
[0016]
In FIG. 2, reference numeral 20 denotes an arithmetic processing unit (hereinafter abbreviated as CPU), reference numeral 21 denotes a storage device of a virtual factory program for simulating the factory, and reference numeral 22 denotes a method for optimizing the number of workers according to the functional blocks shown in FIG. The storage device for the number-of-operators optimizing program 23 is calculated by the number-of-operators optimizing program 22 using the number of workers per day or for each fixed period in each occupation calculated by the simulation performed by the virtual factory program 21. A storage device for the average value and standard deviation of the number of workers for each job type, 24 is a display device, and 25 is an input device.
[0017]
FIG. 3 shows an example of a process in a factory. In FIG. 3, a symbol A is a main line, a symbol B, C, D, and E is a subline. Is shown.
[0018]
In calculating the optimum number of workers for each job type, the CPU 20 of FIG. 2 prompts the input of production information such as the production item, production start date, and delivery date shown in block 1 of FIG. The information is input from the input device 25 and stored in the production information database 1. Then, the virtual factory program is read from the virtual factory program storage device 21, loaded into the CPU 20, and based on the information stored in the production information database 1, the work name, the work place, the occupation type and the number of required workers, and the like are determined. Necessary information is acquired from the stored process database 2, the worker database 3 storing the worker occupation, the number of workers, and the like, the capability database 4 storing the worker's capability coefficient, and the like. Build a virtual factory) model.
[0019]
For example, as shown in FIG. 3, the virtual factory model incorporates a casting A2 on a machine A1 on a machine in a factory, that is, a machining A1 on a main line, assembles a machined product A3 with a crane, welds it with A4, The work of each process is reproduced on the CPU, such as cutting in A5, heat-treating in A6, carrying the cast product A7 with a crane, incorporating it in a crane, and welding in A8. The optimal workers in each process are allocated, and the time required for the work in each process such as assembling, welding, molding, annealing, shipping, etc., and the work procedure are incorporated. In this case, for example, if the same worker can operate the crane and can perform welding and can also assemble, the same worker can perform a plurality of tasks concurrently if necessary, or a process where the number of workers is insufficient. You can also turn to.
[0020]
When the virtual factory model 5 is constructed in this way, the CPU 20 executes a simulation of the production process using the model 5 in the next block 6. Then, in the next block 7, the number of workers in each occupation in each occupation for each day or every certain period during the work period is calculated from the result of this simulation, and based on this, the average value of the number of workers required for work in each occupation is calculated. The standard deviation is calculated and stored in the storage device 23 for the average value of the number of workers in each occupation and the standard deviation.
[0021]
Then, from the simulation result, the CPU 20 multiplies the obtained standard deviation by a coefficient n and adds it to the average value to obtain the number of workers. When the coefficient n is changed, that is, the number of workers of each occupation is changed. Then, how the construction period changes is calculated and displayed on the display device 24 as shown in FIG. That is, when the standard deviation is multiplied by the coefficient n and added to the average value to obtain the number of workers, the number of workers in proportion to the standard deviation is added to each occupation, and the amount of work for each occupation is calculated by the coefficient n. Since it is possible to change at a certain constant ratio, if the coefficient n is increased and the number of workers of each occupation is increased, the construction period is naturally shortened, and conversely, the coefficient n is reduced and the number of workers is reduced. Then the construction period will be extended. Since the work only needs to meet the final delivery date, the minimum value of the coefficient n required to keep the delivery date, that is, the delivery date, based on the graph as shown in FIG. The minimum required number of workers for observing the value is checked, and the value of the coefficient n is input from the input device 25 to calculate the value of the number of workers in the block 9 in FIG.
[0022]
Then, in the next block 10, the CPU 20 re-executes the simulation of the production process using the virtual factory program 21 in the same manner as described above, using the number of workers of each job type determined in the block 9, and calculates the delivery date. Then, in block 11, it is determined whether the construction period is on schedule, that is, whether the work is completed within the delivery period. At this time, if the delivery date calculated by the re-simulation exceeds the scheduled construction time, the process returns to the block 7 again, and the coefficient n is changed based on the graph shown in FIG. 4 as described above. Determination 9 of the number of workers of each occupation and re-simulation 10 based on the number of workers are performed.
[0023]
Then, it is determined in block 11 whether or not the delivery date calculated by the simulation 10 is the required delivery date, and the above description is repeated until the minimum coefficient n that meets the delivery date is finally obtained. Then, when the minimum coefficient n in time for the delivery date is obtained, the optimum number of workers of each job type is calculated based on the value, and is displayed on the display device 24 in block 12.
[0024]
By doing so, in the present invention, the number of workers of each occupation can be changed in proportion to the standard deviation of each occupation only by changing the value of the coefficient n by which the standard deviation is multiplied. Production will also change at the same rate to some extent. Therefore, the production amount does not increase or decrease only for a specific job type, and the number of workers for keeping the delivery date can be calculated accurately and easily.
【The invention's effect】
According to the present invention as described above, the standard deviation of the number of workers in each occupation obtained by the first simulation result is multiplied by the coefficient n, and the result is used as the average value of the number of workers. In addition, by setting the number of workers, the number of workers in proportion to the standard deviation is added to each occupation, so that the production amount of each occupation can be changed at a certain constant ratio by the coefficient n. . Therefore, the number of workers does not change only for a specific job type, so the work period for a specific job type has been shortened, but the work period for other job types has not been delayed, and as a result, there has been no delay in the delivery date. The optimum number of workers can be calculated very easily.
[0026]
According to the second aspect of the present invention, it is possible to display the delivery date when the coefficient n is changed with the data obtained by the first simulation result. Can be predicted to some extent whether or not the minimum n can be obtained in time, so that the optimum number of workers can be quickly obtained.
[0027]
According to the third aspect of the present invention, the simulation is performed by giving the production information and the process data, and the worker data and the capability data of the worker, so that an accurate simulation can be performed and the capability of the worker can be achieved. Can be calculated according to the required time, and it is also possible to allocate highly skilled workers to important processes as needed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic functional block diagram of a method for optimizing the number of workers according to the present invention.
FIG. 2 is a schematic block diagram of an embodiment of a system for implementing a method for optimizing the number of workers according to the present invention.
FIG. 3 is an example of a process in a factory.
FIG. 4 is a graph showing a relationship between a coefficient n by which a standard deviation is multiplied and a delivery date in the method for optimizing the number of workers according to the present invention.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 1 Production information 2 Process database 3 Worker database 4 Capacity database 5 Construction of virtual factory (virtual factory) model 6 Simulation 7 Calculation of average value and standard deviation of the number of workers in each occupation 8 Average value + n x (standard deviation)
9 Number of workers for each type of job 10 Simulation 11 Judgment block 12 as to whether or not the scheduled construction date (delivery date) is met 12 Optimal number of workers for each type of job
