JP2006107391A - 生産・物流計画作成装置及び方法、プロセス制御装置及び方法、並びにコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 与えられた操業制約の下で操業計画にマッチした生産・物流計画或いは物流制御を高速に最適化できるようにする。
【解決手段】 最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間分について物流指示を算出してシミュレータに与えて、予め選択された対象期間分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から生産・物流計画を作成する際に、数式モデルを工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、構築した数式モデルそれぞれに対して最適化計算処理を行って、最適なものを選択する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、例えば異なる複数の搬送経路で複数製品を搬送し、且つ、各製品が異なる複数搬送経路を選択可能な搬送プロセス等に利用して好適な生産・物流計画作成装置及び方法、プロセス制御装置及び方法、並びにコンピュータプログラムに関する。

従来、鉄鋼を始めとする多くの産業における製造プロセスでは、異なる複数の工程で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な条件で製造している。例えば、製鉄所において行われるヤードから貯鉱槽までの製銑原料の搬送工程では、異なる銘柄が入槽され、且つ、異なる切出し速度で払出される複数槽に向け、複数銘柄が積みつけられた複数のヤードから槽に入槽されている銘柄に適合する山を選択し、使用できる複数のリクレーマの内で適切なリクレーマを選択し、リクレーマによって山からの切出し処理を行い、切出した鉄鉱石は搬送可能な複数ベルトコンベア系列の内で適切なベルトコンベア系列を選択し、貯鉱槽へ搬送し、貯鉱槽に適切な開始時刻から終了時刻まで適切な入槽量を入槽処理する。この場合に、複数銘柄が複数ヤードに積みつけられており、しかも複数山に同一銘柄が積みつけられていることもある。

このようなヤードから貯鉱槽までの製銑原料生産計画を立てる際には、ヤード、リクレーマ、ベルトコンベア系列、貯鉱槽の操業上の制約や、原料物流工程に起因する制約などを考慮に入れる必要がある。すなわち、原料工場では、高炉操業及び焼結工場の操業安定化のために貯鉱槽の荷切れは最小限に食い止める、或いは、発生してはならない。このために、多数ある貯鉱槽の在庫推移を絶えず監視し、常に気を配る必要がある。

また、貯鉱槽の在庫レベルがある一定レベルを切ると槽に溜まっていた粒度の粗い鉄鉱石が一気に流出し、鉄鉱石の粒度安定阻害を起こしたり、焼結鉱を入槽する際に落下距離が大きくなるために微粉化が発生したりするおそれがある。これらを防ぐために、貯鉱槽在庫は高位安定であることが要求される。

さらに貯鉱槽に入槽する銘柄毎に工程経路が異なるばかりか、同一貯鉱槽に入槽する場合にも工程経路が複数存在するため、設備の使用状況を判断し適切な工程経路を選択する必要がある。

さらにまた、各工程・各設備での処理時間が異なることも考慮に入れる必要がある。

このような様々な制約の下で、１つの山から１つのリクレーマを使い、一つのベルトコンベア系列で搬送し、１つの貯鉱槽に対して入槽するのであれば、単純に貯鉱槽の在庫レベルが低くなれば、その時点で山から鉄鉱石を貯鉱槽に運んでいけば良い。

ところが、上述したように複数銘柄が複数ヤードに積みつけられ、且つ、別山に同一銘柄が複数箇所積みつけられており、複数貯鉱槽に入槽するような操業条件では、全体の生産効率を向上させるためにも、どの貯鉱槽にどういう順番でどのリクレーマ及びベルトコンベア系列を使用し、いつからいつまで入槽作業を行うかについての原料ヤード操業計画をきちんと立てる必要があり、それにより高炉・焼結工場の操業を安定化するため在庫を確保し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化を実現することが可能になる。

一般に、複数製品を異なる複数の工程で処理して製造する製造プロセスでは、プロセス内における生産・物流計画作成或いは物流制御の自動化が望まれる。従来、この自動化のための技術として様々な手法による離散事象系シミュレータ等が提案されている。例えば、特許文献１の「生産計画評価方法及びシステム」に開示されているように、コンピュータ上に構築した工場を模したシミュレータ上で、実機器と同じインタフェースから取得した情報を使用して実機器の稼動を予測し、稼動予測に基づいて、実機器より速い速度で仮想的な生産を行い、仮想的な生産の過程及び結果を用いて、精度の高い指標を提示することによって、生産計画の評価及び選択を可能にする手法である。

特開２００２−３６６２１９号公報

上記特許文献１に記載の「生産計画評価方法及びシステム」に開示されているように、従来の離散事象系シミュレータを用いて生産・物流スケジュールを作成する手法は、満足できる結果が得られるまでには、（１）条件を種々に変えながらシミュレーションを行い、その結果の評価を何回も繰返し行う必要があった。したがって、（２）大規模工場では生産・物流スケジュールを作成するのに多くの時間がかかってしまう問題点があった。また、（３）高精度な生産・物流スケジュールを得るためには、シミュレーション・ルールを細かく設定しなければならない問題点があった。

更に、従来の手法では、複数製品を異なる複数の工程で処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能なプロセスを考えた場合、全ての選択可能な経路を考えると、場合の数が多すぎるため、計算が不可能であった。このため、上記文献の如く、条件を様々に変えて、選択経路の内で良いであろうと考えられる経路を選択するに留まっていた。また、従来の手法によって最適化を行うと、解析時間が長くなってしまうという問題もあった。

そこで本発明は、異なる複数の工程で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能なプロセスにおいて、与えられた操業制約の下で操業計画にマッチした生産・物流計画或いは物流制御を高速に最適化できるようにすることを目的とする。

本発明による生産・物流計画作成装置、方法、及びコンピュータプログラムは、異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成するためのものにおいて、上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用いて、上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行した結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成するものであって、上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択する点に特徴を有する。
また、本発明によるプロセス制御装置、方法、及びコンピュータプログラムは、異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスを制御するためのものにおいて、上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用いて、上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産・物流プロセスを制御するものであって、上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択する点に特徴を有する。

本発明によれば、異なる複数の工程で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能なプロセスにおいて、数式モデルを工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、その構築した数式モデルそれぞれに対して最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択するようにしたので、複雑に絡み合った工程において、製品を処理する工程の最良の選択を必要とする場合においても、与えられた操業制約の下で操業計画にマッチした生産・物流計画或いは物流制御を高速に最適化することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の生産・物流計画作成装置及び方法、プロセス制御装置及び方法、並びにコンピュータプログラムを説明する。最初に、図１０を用いて本実施形態の生産・物流計画作成装置の基本的な構成を説明する。

図１０は、本発明を適用した生産・物流計画作成装置の全体構成の一例を説明するブロック図である。図１０に示したように、本実施形態の生産・物流計画作成装置３００は、離散事象系シミュレータ３１０、数式モデル保持装置３２０、最適化計算装置３３０、評価関数設定装置３４０等によって構成されている。

上記離散事象系シミュレータ３１０は、工場などを模擬した大型の離散事象系シミュレータであり、事象（離散事象系シミュレータのイベント）毎に物を動かす離散事象系として構成されている。本実施の形態においては、ペトリネットを用いて上記離散事象系シミュレータ３１０を構成し、数式モデル３２１を出力するように構成している。ここで、数式モデルは選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンの数だけ出力される。

また、上記離散事象系シミュレータ３１０に対応させて物流モデル（数式モデル）３２１が構成されている。本実施の形態においては、製造プロセス・搬送における製品受入計画、製品出荷計画、在庫計画、設備使用計画、設備修理計画、設備能力、工程現況、設備現況、在庫現況、設備稼働・故障現況、及び操業者からの操業前提条件の全て或いは一部を表わす入力データに基づいて、上記生産・物流計画の立案開始日時からあらかじめ設定された対象期間分を対象として、あらかじめ設定した精度に基づいて、製品、移動体、設備の処理に伴う作業群の関係、制約に対して数式モデル３２１を構築するようにしている。

上記数式モデル３２１は、半導体記憶手段等により構成される数式モデル保持装置３２０によって保持されている。そして、上記数式モデル３２１と最適化計算装置３３０によって最適化計算を行い、上記離散事象系シミュレータ３１０に対する物流指示を算出するようにしている。上記最適化計算装置３３０によって行なわれる最適化計算は評価関数Ｓを用いて行われる。

したがって、本実施の形態の生産・物流計画作成装置によれば、従来のように予め決められたルールに基づいて物流指示が行なわれるのではなく、上記最適化計算装置３３０により行なわれた最適計算の結果に基づいた物流指示を上記離散事象系シミュレータ３１０に出力することができる。これにより、そのときの事象に応じた最適な物流指示を確実に行うことが可能となる。

また、新たな事象が発生すると、離散事象系シミュレータ３１０から数式モデル３２１及び最適化計算装置３３０に対して計算を行うようにする計算指示が出力される。上記計算指示が上記離散事象系シミュレータ３１０から与えられると、上記最適化計算装置３３０が数式モデル３２１及び評価関数Ｓを用いて最適化計算を実行する。上述のように、上記離散事象系シミュレータ３１０と上記最適化計算装置３３０とを事象毎に連動させた詳細シミュレーションを一度実行することで、最適な生産・物流スケジュールを作成することができる。

すなわち、本実施の形態において行なわれるシミュレーションは、従来のような所定のルールに基づくシミュレーションではなく、最適計算を行った結果に基づいてシミュレーションを行うようにしているので、１回のシミュレーションを行うだけで理論的な最適解を確実に得ることが可能となり、従来のようにシミュレーション結果を評価してシミュレーションを何回も繰り返し行う必要がなく、シミュレーション結果３５０を迅速に、且つ高精度に作成することができる。したがって、スケジュールを作成する対象が大規模であっても実用時間内に作成することが十分に可能である。上述のようにして得られたシミュレーション結果３５０をスケジュールとして出力する。

また、上記離散事象系シミュレータ３１０の規模が非常に大きい場合、或いは制約条件が非常に多くて複雑な場合でも、上記離散事象系シミュレータ３１０に記載された物流状態、数式のうち、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１に取り込むようにすることで、上記離散事象系シミュレータ３１０の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにすることができる。

上記離散事象系シミュレータ３１０は、考慮すべき物流状態、物流制約を全て記載することができるので、１回のシミュレーションを行って作成されたスケジュールは現実に実行可能となることが保証される。

上述したように、本実施の形態においては、離散事象系シミュレータ３１０と、数式モデル３２１と、最適化計算装置３３０とを連動させて物流スケジュールを作成するようにしたので、（１）シミュレーションの繰り返しをしないでスケジュールを作成することができる。また、（２）スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１に取り込むようにすることで計算時間を短縮することができるとともに、（３）大規模問題を解くことが可能になる。

また、物流指示が必要な事象が発生するたびに上記離散事象系シミュレータ３１０の物流状態及び物流制約の情報を検出し、上記検出した検出情報と予め定めた評価指標を元に、上記最適化計算装置３３０により最適化手法によって最適物流指示を計算し、上記計算結果に基づいて上記離散事象系シミュレータ３１０で詳細シミュレーションを行ってスケジュールを作成するので、（４）スケジュール精度を高くすることができるとともに、（５）実行可能性の検証が取れているスケジュールを作成することができる。

また、数式モデル３２１を導入したので、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分に変更が生じた場合でも迅速に対処することが可能となり、メンテナンス性の高いスケジュール作成装置を構築できる。

そして、上記数式モデル３２１を、上記生産・物流プロセスの立案開始時間から予め設定した期間（計画作成期間）分を対象として、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込んで作成し、上記作成した数式モデル３２１を上記最適化計算装置３３０に与えて、上記最適化計算装置による最適化計算処理により、現時点から予め設定した期間分（指示算出期間）について物流指示を算出して上記離散事象系シミュレータ３１０に与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間分（計画確定期間）だけ物流計画を確定する。

次に、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案する、という処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果３５０から生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成するようにしている。

（第１の実施形態）
以下、図面を用いて本発明の第１の実施形態を説明する。本実施形態の生産・物流計画作成装置では、従来例でも述べたようなヤードから貯鉱槽までの搬送において、ヤード積みつけ銘柄、ヤード在庫量推移、鉄鉱石・焼結鉱切出し量、設備レイアウト等の原料物流制約の下で、高炉・焼結工場操業を安定化するため在庫を確保し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化を実現した原料ヤード操業計画の最適化問題を扱うものとする。ただし、これはあくまでも一例であり、本実施形態の生産・物流計画作成装置は、異なる複数の工程で複数の製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能な生産・物流プロセスにおいて、上下工程・対象工程に課せられた多くの制約を守りつつ対象工程での操業計画を作成する際には適用することが可能であり、また特に有効である。

ここでの操業計画では、まず第１に、高炉・焼結工場の操業を安定化するための在庫を確保(在庫切れ防止)し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化を実現することを目的する。

なお、貯鉱槽毎に切出し量が異なり、且つ、入槽を開始しようとする時点で入槽条件、例えば該当貯鉱槽の在庫レベル等が異なるため、入槽すべき量を状況に応じて貯鉱槽レベルが高位安定になるように決める必要がある。

また、本発明の一実施対象である原料ヤード製造プロセス(搬送)の概要図である図２に示すように、入槽すべき貯鉱槽への搬送には複数のリクレーマとベルトコンベア系列の組が選択可能であり、リクレーマにより異なる切出し能力を持ち、且つ、貯鉱槽の多さに比べてリクレーマが少ないためリクレーマの取り合いが頻発するため、適切なリクレーマとベルトコンベア系列を選択する必要がある。

この制約の中で、全貯鉱槽の在庫を確保し、且つ、在庫レベル高位安定な原料ヤード操業計画を作成する際には、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽まで正確に決定する必要がある。

図１は、本実施形態による生産・物流計画作成装置の概略的構成を示すブロック図、図２は、一実施対象である原料ヤード製造プロセス(搬送)の概要図、図３は、本実施形態による生産・物流計画作成装置の位置付けを示す図である。まず、最初に、図３を用いて本実施形態による生産・物流計画作成装置の位置付けを説明する。

図３に示すように、原料ヤード操業計画を作成する際には、まず、条件設定及び取込み部３０で、計画を立案する上で必要となるヤード配置、貯鉱槽切出し量等の制約条件、能力条件、前提条件を設定或いはプロセスコンピュータ（プロコン）から取込む。

本実施形態の生産・物流計画作成部３１は、条件設定及び取込み部３０により設定された様々な物流制約の下で、これら物流制約、能力条件等を満たすように原料ヤードの操業計画、すなわち、入槽順、入槽開始・終了時刻、リクレーマ稼動開始・終了時刻及び払出し山・ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽を求める。

この生産・物流計画作成部３１では、以下に詳しく述べるように、物流構造（工場内の設備配置やその接続関係、設備容量、工程経路など）をグラフィカルにモデリングしたペトリネットによる離散事象シミュレータと、静的な計画問題の解法としてよく用いられるＬＰ（線形計画法）、ＭＩＰ（混合整数計画法）、ＱＰ（２次計画法）等の数理計画法との従来にはない全く新たな組み合わせにより、ヤードから貯鉱槽まで処理順、処理時刻、処理すべき工程経路の最適化を図る。

生産・物流計画作成部３１で求められた原料ヤード操業計画（入槽順、入槽開始/終了時刻、リクレーマ稼動開始/終了時刻及び払出し山・ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽の情報）は、表示部３２に与えられ、例えばガントチャート形式、貯鉱槽在庫推移グラフ形式で表示される。

各種評価部３３では、求められた操業計画を様々な観点（例えば、在庫推移、リクレーマでの同一銘柄連続払出し性等）から評価し、満足のいく結果でなければ必要に応じて入槽順、入槽開始・終了時刻、払出し山、使用リクレーマ等を修正する。そして、生産・物流計画作成部３１でもう一度操業計画を作成し直す。またこの際には、必要に応じて指定した処理のみ入槽時刻の固定や払出し山、使用リクレーマ指定等の固定ができることを可能とする。

次に、上記生産・物流計画作成部３１によって行われる処理を説明する。生産・物流計画作成部３１は、ヤード配置、工程経路、入槽銘柄等の設定条件、物流制約の下、シミュレーションの各判断時毎に（リクレーマ稼動開始事象発生毎又は事象発生の複数回に一度毎に）将来の物流状態である貯鉱槽の在庫レベル等を推定した上で、貯鉱槽在庫荷切れ回避、貯鉱槽在庫レベル高位安定のために設定した所定の評価関数を最良にする入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽を決定する。このとき、将来の物流状態の推定範囲は、シミュレーション現時刻から２時間或いは３時間程度の適切な値とする。

上記で説明した生産・物流計画作成部３１の処理概要を、処理の概要を説明するために用いる原料ヤード製造プロセス(搬送)を規模縮小した簡単な例を示す図４、生産・物流計画作成部３１の概略的構成を示すブロック図（図１）及び、この例を用いた場合の生産・物流計画作成部３１内部での動作の詳細を示す図５〜８を用いて詳細に説明する。

なお、この図４の例では、ヤード１にはそれぞれ鉄鉱石の銘柄Ａ，Ｂ，Ｃが積み付けられた山があり、ヤード２には銘柄Ｂが積み付けられた山がある。ヤード１の山の払出しにはリクレーマＮｏ.１が使用でき、ヤード２の山の払出しにはリクレーマＮｏ.２が使用できる。リクレーマＮｏ.１を使用した場合はベルトコンベア系列１、２、３、５のいずれかで鉄鉱石が搬送され、リクレーマＮｏ.２を使用した場合はベルトコンベア系列４、６のいずれかで鉄鉱石が搬送される。ベルトコンベア系列１で搬送された鉄鉱石は貯鉱槽１に、ベルトコンベア系列２、４は貯鉱槽２に、ベルトコンベア系列３は貯鉱槽３に、ベルトコンベア系列５、６は貯鉱槽４に夫々搬送される。貯鉱槽１には銘柄Ａ、貯鉱槽２には銘柄Ｂ、貯鉱槽３には銘柄Ｃ、貯鉱槽４には銘柄Ｂが入槽される必要がある。ここで、ヤードから払い出す銘柄と貯鉱槽に入槽される銘柄は同一銘柄でなくてはならない。

図１において、２１はペトリネットモデルによる離散事象シミュレータであり、ペトリネットによるグラフィカルな物流構造モデルと、グラフィカルに表現できないルール記述とによって構成される。

ここで、ペトリネットモデルとは、縦棒で表されるトランジション及び丸で表されるプレースを矢印で表わされるアークで繋ぎ合わせ、黒丸のトークンをプレース間で移動させることによって、物流等の離散事象システムをモデル化する手法である。このペトリネットに関しては、「ペトリネットの理論と実践（青山幹雄他著、朝倉出版）」に詳しい。

上記図４に示した例をペトリネットモデルで表現したものの一例を図９に示す。例えばヤード１の山１を表すプレース９０１、Ｎｏ.１リクレーマを表すプレース９０５、ベルトコンベア系列１を表すプレース９０７、貯鉱槽１を表すプレース９１３、山１からＮｏ.１リクレーマへの搬送判断を表すトランジション９５１、Ｎｏ.１リクレーマからベルトコンベア系列１への搬送判断を表すトランジション９５５、ベルトコンベア系列１から貯鉱槽１への搬送判断を表すトランジション９６１、及びそれらの間のアークによる接続としてペトリネットモデルで表現される。

ここで、トークン９７１として表わされるＮｏ.１リクレーマで処理中のＪＯＢ(一度の貯鉱槽への入槽処理においてヤードから貯鉱槽に入槽される一連の作業を一つの区切りとして考えたもの)の工程経路決定規則は、トークンに設定されたトークン属性の内の通過工程リストをＮｏ.１リクレーマからベルトコンベアに移すことを判断する搬送判断トランジション９５５、９５６、９５７、９５８の発火判断として設定する。この例ではベルトコンベア系列１がＮｏ.１リクレーマの後工程として通過工程リストに登録されているので、トランジション９５５が発火可能である。

また、グラフィカルに記述できない時刻判断等のルール記述は、トランジションにｉｆ，ｔｈｅｎ等のＣ言語等を用いて記述する。例えばトークン９７１では、現在時刻と処理開始時刻リストに登録された各工程での処理開始時刻を判断して発火可能かを判断する。
If （現時刻＞処理開始時刻リストの該当工程処理開始時刻）発火可能
else 発火不可能
現在時刻がＨ１２／３／１の１０時２３分であれば、処理開始時刻リストのベルトコンベア系列１の工程処理開始時刻はＨ１２／３／１の１０時２１分であるので、発火可能とする。

以上のグラフィカルな構造モデルとルール記述の全条件を判断して、全てが発火可能であればトークンは次工程であるベルトコンベア系列１に移動する。

以上のようにすべての工程に関して同様にペトリネットモデルの記述することで、生産工場全体のペトリネットモデルを構築することができる。

２７は最適化部であり、シミュレータ２１に設定されているヤード配置、工程経路、入槽銘柄等の設定条件、物流制約の情報と、シミュレータ２１によってシミュレーションが行われた結果として与えられる現在の物流状況（現在の貯鉱槽在庫レベルや、設備使用状況等の情報）を取込み、シミュレーション現時刻から２時間或いは３時間程度の予測範囲（対象期間（指示算出期間））に対して最適化計算を実行し、上記範囲に対して最適な入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽を決定し、この決定に基づいてシミュレータ２１に物流指示を出す。

シミュレータ２１によってシミュレーションが行われ、シミュレーション上の時刻ｔ（シミュレーション現時刻）において前回最適化計算により確定されたＪＯＢの内でリクレーマ稼動開始時刻が最も遅いＪＯＢのリクレーマ稼動開始事象が発生したとする。

このような事象が発生したとき、この情報を受け、最適化部２７では、まず図５に示したように将来予測範囲を設定して在庫推移予測部２２で在庫推移予測を実行し、補給対象とすべき貯鉱槽を抽出する。

すなわち、まず図３の条件設定及び取込み部３０で設定された２〜３時間程度の将来の物流状態の予測範囲で全貯鉱槽の在庫推移を予測計算する。この予測計算の結果、図３の条件設定及び取込み部３０で設定された５０％〜７０％程度の補給レベル（貯鉱槽毎に別設定可能）を切ることが予測される貯鉱槽を入槽すべき貯鉱槽の候補として抽出する。この例では貯鉱槽１、２、３が補給対象槽として抽出され、貯鉱槽４は現時刻では補給が必要でないとみなされ候補から外される。

次に、抽出された補給対象の貯鉱槽に対して工程経路割付けパターン検索部２３により図６に示したように工程経路を計算し、工程経路全割付けパターンを導く。

工程経路割付けパターン検索部２３の動作の詳細を以下に示す。補給対象として抽出された貯鉱槽のそれぞれに対して工程経路を計算し、工程経路全組み合せパターンを導く。まず、物流構造、ヤード・山配置、貯鉱槽積み付け銘柄より工程経路検索用情報テーブル６１を図３の条件設定及び取込み部３０より取込む。例えば貯鉱槽２の場合を例に取る。ＳＴＥＰ１では貯鉱槽２を工程経路検索用情報テーブル６１の起点設備から検索する（ステップＳ６１）。

次に、ＳＴＥＰ２では貯鉱槽２に積み付けられている銘柄Ｂと一致する銘柄を工程経路検索用情報テーブル６１の山銘柄から検索する（ステップＳ６２）。

ＳＴＥＰ３では検索した山銘柄に対応するヤード、リクレーマの組を検索する（ステップＳ６３）。ここでは（ヤード１、ＲＲ（リクレーマ） Ｎｏ.１）、（ヤード２、ＲＲ Ｎｏ.２）が使用可能であることが分かる。

ＳＴＥＰ４では検索した起点設備の列と検索した山銘柄の交わる場所から使用可能なベルトコンベア系列を検索する（ステップＳ６４）。この場合、（ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１）を使用の場合は系列２、（ヤード２、ＲＲ Ｎｏ.２）を使用の場合は系列４が使用可能であることが分かる。

ＳＴＥＰ５では補給対象全貯鉱槽に対して導かれた使用可能な工程経路に関して、割付けパターンを計算する（ステップＳ６５）。ここでは、貯鉱槽１は（ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列１）、貯鉱槽２は（ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列２）、（ヤード２、ＲＲ Ｎｏ.２、系列４）、貯鉱槽３は（ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列３）であるため、全割付けパターンは、
割付けパターン１として、
（貯鉱槽１、ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列１）、（貯鉱槽２、ヤード１、ＲＲ Ｎ ｏ.１、系列２）、（貯鉱槽３、ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列３）
と割付けパターン２として、
（貯鉱槽１、ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列１）、（貯鉱槽２、ヤード２、ＲＲ Ｎ ｏ.２、系列４）、（貯鉱槽３、ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列３）
の２パターンが導出される。

次に、導出された全割付けパターン、ここでは割付けパターン１、２に対してそれぞれの設定条件、物流制約、物流状況に基づき物流モデルを定式化しても良いし、或いは、何らかのロジックを導入して、全パターンの内の最適解候補となり得る可能性の高い一部のパターンのみに対してそれぞれの設定条件、物流制約、物流状況に基づき物流モデルを定式化し、除外された割付けパターンは考慮範囲外としても良い。

例えば、このロジックとして、検出パターンの内で干渉する設備或いは工程が多数存在する場合は、定式化の対象外にするなどがある。このロジックを本例に適用すると、割付けパターン１では、貯鉱槽１、２、３への輸送に全てＲＲ Ｎｏ.１を使用するため、ＲＲ Ｎｏ.１での干渉が多数存在し、それに比べ割付けパターン２は、貯鉱槽１、３への輸送のみにＲＲ Ｎｏ.１を使用する。

同一貯鉱槽への輸送に使用する設備の干渉が２つ以下の場合のみ対象とするとするロジックを導入すると、割付けパターン１は候補パターンから除外し、割付けパターン２のみ定式化を行う。

次にここで、得られた工程経路の全割付けパターンに対して物流モデル構築部２４により、それぞれ物流モデルを構築する。本例では、全割付けパターンに対して定式化を行う場合を例に取り、この定式化の概念を物流モデル構築概念（図７）に示す。

図７に示すように、一つのＪＯＢ内での工程間の制約を記述した工程間制約モデルと、ＪＯＢ間での干渉をモデル化したＪＯＢ間制約モデルより構築される。

工程間制約モデルではリクレーマの稼動開始時刻をt_s、t_e、ベルトコンベア系列の搬送開始時刻t_bc_s、t_bc _e、入槽開始時刻をt_R_s、t_R _eとすると工程間には一定時間のずれ(l,m,n,pを定数とする)がある。この場合の制約は、
t_bc_s= t_s+l ……（１）
t_bc_e= t_e+m ……（２）
t_R_s = t_s+n ……（３）
t_R_e = t_e+p ……（４）
と表される。

また、貯鉱槽の入槽開始時の槽在庫レベルをR(t_s)、入槽終了時の槽在庫レベルをR(t_e)とすると、貯鉱槽への入槽量及び切出し量が時間に関らず一定である場合の制約は、
R(t_s) =at_s +b ……（５）
R(t_e) =ct_e +d ……（６）
と表される。ここで、a,b,c,dは時刻と槽在庫レベルの間の関係を表す比例定数である。

ＪＯＢ間制約モデルでは、割付けパターン２（貯鉱槽１、ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列１）、（貯鉱槽２、ヤード２、ＲＲ Ｎｏ.２、系列４）、（貯鉱槽３、ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列３）の場合、貯鉱槽１へ入槽するＪＯＢ（ＪＯＢ１）と貯鉱槽３へ入槽するＪＯＢ（ＪＯＢ３）では、ＲＲ Ｎｏ.１をいずれも使用する必要があるが、この設備では時間が重なっての使用はできない（時間的な干渉）。ＪＯＢ１のリクレーマＮｏ.１（ＲＲ Ｎｏ.１）稼動開始時刻をt_s1、稼動終了時刻をt_e1、ＪＯＢ３のリクレーマＮｏ.１（ＲＲ Ｎｏ.1）稼動開始時刻をt_s3、稼動終了時刻をt_e3とすると、この場合の制約は、
ＪＯＢ１がＪＯＢ３より早く処理される場合 t_s3 ≧ t_e1 ……（７）
ＪＯＢ３がＪＯＢ１より早く処理される場合 t_s1 ≧ t_e3 ……（８）
と表される。

ここで上式（７）、（８）にＪＯＢ１の処理が行われる時刻とＪＯＢ２の処理が行われる時刻のずれ時間より十分大きな正の実数M及び０又は１の整数Iを導入すると、（７）、（８）は場合分けを必要としない下式（９）、（１０）で表現することが可能となる。
t_s3 - t_e1+MI ≧ 0 ……（９）
t_s1 - t_e3+M(1-I) ≧ 0 ……（１０）

さらに、これらの式を変形すると、物流モデルは、
AX ≦ B ……（１１）
Xmin ≦ X ≦ Xmax ……（１２）
∃x:整数 for [ x|x ∈ X ] ……（１３）
という簡単な線形式及び整数制約式として構築することができる。

なお、Xは各設備の稼動開始・終了時刻及び貯鉱槽在庫、Iを行列表現したもの、A，Bは所定の行列式、Xmin及びXmaxはそれぞれ各設備の稼動開始最早時刻及び最遅時刻、貯鉱槽在庫レベルの下限レベル及び上限レベルを行列表現したもの、式（１３）に対応する整数制約となるXの要素はＩ（ＩはＸの部分集合）である。

上記物流モデル構築部２４により構築された線形及び整数制約式で成る物流モデル式のそれぞれに対して、評価関数設定部２６により設定される線形又は２次形式の評価関数で評価することにより、最適計算部２５で最適な入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽を計算する。この最適計算部２５の計算には市販の混合整数計画法用のソルバーを使用しても良い。

ここではこの図８に示す最適化計算により、入槽開始目標レベル１０％、入槽終了目標レベル９０％からの差が小さい程良いとした評価関数を用いるとすると、本処理計算部の計算した入槽開始・終了レベルと目標レベルとの差の全貯鉱槽の合計値（各貯鉱槽毎に別重みを付けても良い）が少ない割付けパターン２が選択される。この結果、槽１はヤード１から払出しを行い、ＲＲ Ｎｏ.１稼動開始時刻は１７分、稼動終了時刻は４７分、ベルトコンベア系列１搬送開始時刻は２２分、搬送終了時刻は５２分、入槽開始時刻は２７分、入槽終了時刻は５７分であり、槽２はヤード２から払出しを行い、ＲＲ Ｎｏ.２稼動開始時刻は１８分、稼動終了時刻は４８分、ベルトコンベア系列４搬送開始時刻は２２分、搬送終了時刻は５２分、入槽開始時刻は２７分、入槽終了時刻は５７分であり、槽３はヤード１から払出しを行い、ＲＲ Ｎｏ.１稼動開始時刻は４１分、稼動終了時刻は６５分、ベルトコンベア系列３搬送開始時刻は４１分、搬送終了時刻は６５分、入槽開始時刻は５１分、入槽終了時刻は７５分が最適であると決定される。

この最適化部２７により計算された最適解の内で、リクレーマ稼動開始時刻の早いＪＯＢから適切なＪＯＢ数を確定し、この確定情報を基に、最適な入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽は、シミュレータ２１に送られる。

シミュレータ２１は、この与えられた最適化計算の結果を基に、確定されたＪＯＢの内でリクレーマ稼動開始時刻が最も遅いＪＯＢのリクレーマ稼動開始までシミュレーションの時刻を進める。

この例では、３貯鉱槽ある内の２貯鉱槽を確定した場合を示す。この場合は、槽１はヤード１から払出しを行い、ＲＲ Ｎｏ.１稼動開始時刻は１７分、稼動終了時刻は４７分、ベルトコンベア系列１搬送開始時刻は２２分、搬送終了時刻は５２分、入槽開始時刻は２７分、入槽終了時刻は５７分とし、槽２はヤード２から払出しを行い、ＲＲ Ｎｏ.２稼動開始時刻は１８分、稼動終了時刻は４８分、ベルトコンベア系列４搬送開始時刻は２２分、搬送終了時刻は５２分、入槽開始時刻は２７分、入槽終了時刻は５７分とする。また、貯鉱槽３に関する最適化結果は破棄する。この貯鉱槽１及び２に対して確定した指示に応じてシミュレータ２１は、貯鉱槽２でのリクレーマ稼動開始時刻１８分までシミュレーションを進める。

そして、このようにして時刻を進めた状態で再びシミュレーションを行い、現在の物流状態を算出して最適化部２７に供給する。以下、同様にして、シミュレータ２１、最適化部２７の計算を前回最適化計算により確定されたＪＯＢの内でリクレーマ稼動開始時刻が最も遅いＪＯＢのリクレーマ稼動開始事象が発生する毎に繰り返し行う。

全区間のスケジュールが終了していれば処理を終了し、そうでなければ在庫推移予測に戻り、前回同様に、在庫推移予測以降の一連の処理を繰り返すことにより、全体のスケジュールを作成する。

このように、本実施形態では、ペトリネットによるシミュレータ２１より得られる現在の物流状態や物流制約ルールに基づく物流モデルと、これを評価する評価関数とを簡単な線形式及び整数制約式で表わすことができ、ペトリネットモデルに数理計画法を適用した手法により物流の生産・物流計画を高速に作成することができるとともに、解析的な物流の最適化を実現することができる。

ここで、図１のシミュレータ２１が図１０に示した離散事象系シミュレータ３１０に、最適化部２７の在庫推移予測部２２、工程経路割付パターン検索部２３、物流モデル構築部２４などがあいまって図１０に示した数式モデル保持装置３２０に、最適化計算部２５が図１０に示した最適化計算装置３３０に、評価関数設定部２６が図１０に示した評価関数設定装置３４０にあたるものである。なお、評価関数設定部２６は、様々な形態の評価関数を選択的に切り換え設定することが可能である。

以上詳しく説明したように、本実施形態の生産・物流計画作成装置によれば、確定されたＪＯＢの内でリクレーマ稼動開始時刻が最も遅いＪＯＢのリクレーマ稼動開始事象毎に変化する物流状態をペトリネットモデルによるシミュレータ２１で推定するとともに、確定されたＪＯＢの内でリクレーマ稼動開始時刻が最も遅いＪＯＢのリクレーマ稼動開始事象事象毎に変化する工程経路割付けパターンを抽出し、割付けパターン毎に変化する物流モデルを単純な線形式及び整数制約式で表し、評価関数を単純な線形又は２次形式で表し、数理計画法により入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽の最適化（処理順序、処理時刻、処理設備選択の最適化）を図っている。

つまり、本実施形態では、製造プロセスのペトリネットモデルと工程経路割付けパターン毎に物流モデルを構築し、数理計画法とを組み合わせることにより、異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な場合においても、最適化計算を当該数理計画法により極めて簡単に行うことができる。

なお、以上の実施形態では、本発明を生産・物流計画作成装置（シミュレータ）に適用する場合について説明したが、物流制御装置に適用することも可能である。この場合は、図１に示したシミュレータ２１の代わりに実プラントの制御装置等を適用する。このようにすれば、実プラントは、最適化部２７により求められた最適な入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽に従って原料ヤード操業を実行する。

このように一つないし複数のＪＯＢが実施されると、実プラントにおける現在の物流状態が変化するので、その情報が取り出されて最適部２７に供給される。最適部２７では、在庫推移予測部２２で在庫推移予測を実行し、補給対象とすべき貯鉱槽を抽出する。抽出された補給対象の貯鉱槽に対して工程経路割付けパターン検索部２３により工程経路を計算し、工程経路全割付けせパターンを導く。ここで、得られた工程経路の全割付けパターンに対して、与えられた現在の物流状態や物流制約を基にして線形式及び整数制約式でなる物流モデルを全工程経路割付けパターンに対してそれぞれ構築し、最適化計算部２６に供給する。最適化計算部２６は、与えられた物流モデル式を評価関数で評価することにより、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽貯鉱槽を計算する。以下、同様の処理の繰り返しにより物流制御が実行される。

また、以上の実施形態ではシミュレータ２１のモデルとしてペトリネットモデルを例に挙げたが、本発明はこれに限定されるものではなく、事象毎に現在の物流状態の情報を出力できるようなモデルのシミュレータであれば、どのようなものでも適用することが可能である。

なお、上述のシミュレータ２１や最適化部２７は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）などからなるマイクロコンピュータによって構成されており、例えばパーソナルコンピュータ等の計算機によって実現することができる。

本実施形態の生産・物流計画作成装置の要部構成を示すブロック図である。 原料ヤード製造プロセス(搬送)の概要図である。 本実施形態による生産・物流計画作成装置の位置付けを示す図である。 処理の概要を説明するために用いる原料ヤード製造プロセス(搬送)を規模縮小した簡単な例を示す図である。 貯鉱槽在庫予測推移を説明するための図である。 工程経路割付けパターン検索を説明するための図と検索方法を示すフロー図である。 物流制約を線形式及び整数制約で表した内容を説明するための図である。 工程割付けパターン毎に構築された物流モデルから最適なものを抽出する方法の概要を説明するための図である。 本実施形態による生産・物流計画作成部の処理概要を処理の概要を説明するために用いる原料ヤード製造プロセス(搬送)を規模縮小した簡単な例のペトリネット表現図である。 本発明を適用した生産・物流計画作成装置の全体構成の一例を説明するブロック図である。

符号の説明

２１ ペトリネットモデルによるシミュレータ
２２ 貯鉱槽在庫推移予測部
２３ 工程経路割付けパターン検索部
２４ 物流モデル構築部
２５ 最適化計算部
２６ 評価関数設定部
２７ 最適化部
３０ 条件設定及び取込み部
３１ 生産・物流計画作成部
３２ ガントチャート表示・貯鉱槽在庫推移グラフ表示部
３３ 各種評価部

Claims (9)

1. 異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成するための生産・物流計画作成装置において、
   上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを有し、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成する生産・物流計画作成装置であって、
   上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択することを特徴とする生産・物流計画作成装置。
2. 上記評価関数は線形又は２次形式であることを特徴とする請求項１に記載の生産・物流計画作成装置。
3. 上記モデルはペトリネットモデルであることを特徴とする請求項１又は２に記載の生産・物流計画作成装置。
4. 上記最適化計算装置は、最適化或いは準最適化問題として最適化計算処理を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
5. 異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成するための生産・物流計画作成方法において、
   上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成する生産・物流計画作成方法であって、
   上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択することを特徴とする生産・物流計画作成方法。
6. 異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成するための生産・物流計画作成をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムにおいて、
   上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流計画を作成する生産・物流計画作成をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
   上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択することを特徴とするコンピュータプログラム。
7. 異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスを制御するためのプロセス制御装置において、
   上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを有し、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産・物流プロセスを制御するプロセス制御装置であって、
   上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択することを特徴とするプロセス制御装置。
8. 異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスを制御するためのプロセス制御方法において、
   上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産・物流プロセスを制御するプロセス制御方法であって、
   上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択することを特徴とするプロセス制御方法。
9. 異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスを制御するためのプロセス制御をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムにおいて、
   上記生産・物流プロセスの物流フローや物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの物流状態及び物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産・物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産・物流プロセスの制御をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
   上記数式モデルを上記工程経路として選択可能な組み合せ工程の全パターン又は一部のパターンについて構築し、上記構築した数式モデルそれぞれに対して上記最適化計算装置による最適化計算処理を行って、最適なものを選択することを特徴とするコンピュータプログラム。

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