JP2006178920A

JP2006178920A - 生産配分シミュレーション方法及び装置並びに生産方法

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Publication number: JP2006178920A
Application number: JP2005146419A
Authority: JP
Inventors: Yuusuke Yoshinari; 有介吉成; Shigeto Hojo; 成人北條
Original assignee: JFE Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp
Priority date: 2004-11-29
Filing date: 2005-05-19
Publication date: 2006-07-06

Abstract

【課題】鉄鋼製品の販売計画立案時に基づいた、複数生産拠点への最適な生産配分パターンを作成する生産配分シミュレーション方法及び装置並びに生産方法を提供することを目的とする。
【解決手段】生産配分シミュレーション装置１は、シミュレーション条件入力部１０、マスタ類作成・修正部１１、生産配分初期値作成部１２、生産シミュレーション部１３、生産配分調整部１４、シミュレーション結果表示部１５からなり、例えば、全社の販売、生産、利益管理の機能を有する本社に設置され、電話回線やＬＡＮ、ＷＡＮ等の通信回線ネットワーク２にて、生産を行う複数の生産拠点と操業実績データ３の通信ができるようになっている。また、本社の営業部等で管理されている販売計画作成システム４や顧客からの受注実績情報を管理している受注管理システム５とも通信回線で接続されている。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数工場、生産拠点に対して、最適な生産配分、生産計画を作成する生産配分シミュレーション方法及び装置、並びに決定された生産配分に基づいて生産する生産方法に関するものである。

複数工場、生産拠点に対して、最適な生産配分、生産計画を作成する従来技術として、例えば特開２００３−２２８４１０号公報（特許文献１）および特開２００２−１０９１９０号公報（特許文献２）のような技術が開示されている。

特許文献１では、顧客コンピュータや生産管理コンピュータなどから収集した、製品の需要予想や注文情報、およびその生産必要数を満足させるための各生産拠点・品種・工程ごとの着工・完成数と日程などの必要情報から企業全体の着工計画を算出する。その着工計画は、各生産拠点に着工指示として、営業・顧客などへは入庫回答や請期回答として提供される。また、算出した着工計画（生産可能数）と生産計画（生産必要数）とがマッチしなければ、生産配分、生産能力、リードタイム、歩留まりなどを見直したパラメータをパラメータ入力端末から再入力し、その修正パラメータに基づいて、着工計画を再計算し、最適な着工計画を算出するという技術である。

また、特許文献２では、損失費用増分算出部は、新製品の各期間における需要予測台数及び並び替え後の需要予測台数に基づき損失費用増分を算出する。生産台数配分処理部が並び替えた後の台数を生産拠点毎期間毎に配分して配分パターンを決めると、各費用増分算出部は、それぞれ変動費用増分、固定費用増分、リスク換算費用増分を算出する。費用評価処理部は、当該並び替え、配分パターンについて各費用増分の総和を算出する。他の配分パターン、並び替えパターンにおいても費用増分の総和を求める。その中から最小となる総和の配分パターンにより特定される生産拠点、生産台数及び投資水準を決定するという技術である。
特開２００３−２２８４１０号公報特開２００２−１０９１９０号公報

しかしながら、特許文献１または特許文献２で開示されている技術は、半導体製造または自動車製造を対象に、それらに最適な生産配分、生産計画を作成する技術であり、鉄鋼製品の製造に関して特に考慮されたものではない。

鉄鋼製品の販売計画立案時に基づいた、複数生産拠点への最適な生産配分パターンを作成するには、明確な製品情報が存在せず、正確なシミュレーションを行うのは非常に困難であった。また、鉄鋼製品は基本的にオーダメードであるため、予測が難しく、製品の構成によっては、通過工程、突発的に発生する工程、物流などが、大きく変わる可能性があるため、各工程での設備、物流能力、制約等に関しての詳細な検討が必要であり、従来技術を適用することができないという問題があった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、鉄鋼製品の販売計画立案時に基づいた、複数生産拠点への最適な生産配分パターンを作成する生産配分シミュレーション方法及び装置並びに生産方法を提供することを目的とする。

本発明の請求項１に係る発明は、複数の生産拠点を持つ製造業における最適な生産配分を決定する生産配分シミュレーション方法であって、販売計画データおよび生産計画データを入力する計画データ入力ステップと、実績受注データおよび実績生産データを入力する実績データ入力ステップと、その入力した前記販売計画データおよび前記生産計画データから製品の生産量を読み出し、前記複数の生産拠点の生産配分データを作成する生産配分作成ステップと、前記生産配分データと前記実績受注データ、前記実績生産データにもとづき、製品の詳細仕様とその製品が通過する工程を予測して生産シミュレーションデータを作成する生産シミュレーションデータ作成ステップと、前記生産シミュレーションデータにもとづいて前記複数の生産拠点における生産シミュレーションを行う生産シミュレーションステップと、を備えて、複数生産拠点の生産配分を決定することを特徴とする生産配分シミュレーション方法である。

また本発明の請求項２に係る発明は、請求項１に記載の生産配分シミュレーション方法において、前記生産配分データを変更調整する生産配分調整ステップを備えて、該生産配分調整ステップで変更調整された生産配分データにもとづき前記生産シミュレーションステップで生産シミュレーションを行うことを特徴とする生産配分シミュレーション方法である。

また本発明の請求項３に係る発明は、請求項２に記載の生産配分シミュレーション方法において、前記生産配分調整ステップは、前記生産シミュレーションにおける生産拠点の生産量が、前記生産拠点での生産能力を超える場合には、前記生産量が前記生産能力以下になるように前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション方法である。

また本発明の請求項４に係る発明は、請求項２に記載の生産配分シミュレーション方法において、前記生産配分調整ステップは、それぞれの生産拠点において、生産コストが最小となるように、前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション方法である。なお、本発明における生産コストとは、製造コストのみでもよいし、製造コストと物流コストを合わせたコスト又はそれ以外も含むものであってもよい。

また本発明の請求項５に係る発明は、請求項１乃至４のいずれかに記載の生産配分産配分シミュレーション方法において、前記生産シミュレーションデータ作成ステップは、製品の詳細仕様として製品の寸法および重量とを含み、製品が通過する工程として、生産のために定常的に通過する工程と異常が発生した際に突発的に通過する工程を含み、それぞれの発生確率に基づき予測して生産シミュレーションデータを作成することを特徴とする生産配分シミュレーション方法である。

また本発明の請求項６に係る発明は、複数の生産拠点を持つ製造業における最適な生産配分を決定する生産配分シミュレーション装置であって、販売計画データおよび生産計画データを入力する計画データ入力手段と、実績受注データおよび実績生産データを入力する実績データ入力手段と、その入力した前記販売計画データおよび前記生産計画データから製品の生産量を読み出し、前記複数の生産拠点の生産配分データを作成する生産配分作成手段と、前記生産配分データと前記実績受注データ、前記実績生産データにもとづき、製品の詳細仕様とその製品が通過する工程を予測して生産シミュレーションデータを作成する生産シミュレーションデータ作成手段と、前記生産シミュレーションデータにもとづいて前記複数の生産拠点における生産シミュレーションを行う生産シミュレーション手段と、を備えて、複数生産拠点の生産配分を決定することを特徴とする生産配分シミュレーション装置である。

また本発明の請求項７に係る発明は、請求項６に記載の生産配分シミュレーション装置において、前記生産配分データを変更調整する生産配分調整手段を備えて、該生産配分調整手段で変更調整された生産配分データにもとづき前記生産シミュレーション手段で生産シミュレーションを行うことを特徴とする生産配分シミュレーション装置である。

また本発明の請求項８に係る発明は、請求項７に記載の生産配分シミュレーション装置において、前記生産配分調整手段は、前記生産シミュレーションにおける生産拠点の生産量が、前記生産拠点での生産能力を超える場合には、前記生産量が前記生産能力以下になるように前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション装置である。

また本発明の請求項９に係る発明は、請求項７に記載の生産配分シミュレーション装置において、前記生産配分調整手段は、それぞれの生産拠点において、生産コストが最小となるように、前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション装置である。

また本発明の請求項１０に係る発明は、請求項６乃至９のいずれかに記載の生産配分産配分シミュレーション装置において、前記生産シミュレーションデータ作成手段は、製品の詳細仕様として製品の寸法および重量とを含み、製品が通過する工程として、生産のために定常的に通過する工程と異常が発生した際に突発的に通過する工程を含み、それぞれの発生確率に基づき予測して生産シミュレーションデータを作成することを特徴とする生産配分シミュレーション装置である。

また本発明の請求項１１に係る発明は、請求項１乃至５のいずれかに記載の生産配分シミュレーション方法を、コンピュータにおいて実行するための生産配分シミュレーションプログラムである。

さらに本発明の請求項１２に係る発明は、請求項１乃至５のいずれかに記載の生産配分シミュレーション方法を用いて決定された生産配分に基づいて、複数の生産拠点で製品の生産を行うことを特徴とする生産方法である。

本発明では、販売計画を入力として、過去の受注、生産実績データより、予想される製品データを作成し、各工場の生産シミュレーションを行うようにしたので、各生産拠点の生産設備能力を最大活用、生産コストが最小となる生産配分パターンを作成することができるようになった。

以下、本発明について図面を参照して具体的に説明する。図１は、鉄鋼製品に関する生産配分シミュレーション装置の全体構成を、図２３は、処理手順の全体フローをそれぞれ示す図である。図１中、１は生産配分シミュレーション装置、２は通信回線ネットワーク、３は操業実績データ、４は販売計画作成システム、５は受注管理システム、６は入力装置、７は出力装置、８は受注実績データベース、９は生産可否テーブルデータベース、１０はシミュレーション条件入力部、１１はマスタ類作成・修正部、１２は生産配分初期値作成部、１３は生産シミュレーション部、１４は生産配分調整部、１５はシミュレーション結果表示部、１６は生産コストテーブルデータベース、および１７は仮想コストマテーブルデータベース、をそれぞれ示す。

生産配分シミュレーション装置１は、シミュレーション条件入力部１０、マスタ類作成・修正部１１、生産配分初期値作成部１２、生産シミュレーション部１３、生産配分調整部１４、シミュレーション結果表示部１５からなり、例えば、全社の販売、生産、利益管理の機能を有する本社に設置され、電話回線やＬＡＮ、ＷＡＮ等の通信回線ネットワーク２にて、生産を行う複数の生産拠点と操業実績データ３の通信ができるようになっている。

また、本社の営業部等で管理されている販売計画作成システム４や顧客からの受注実績情報を管理している受注管理システム５とも通信回線で接続されている。そして、シミュレーションを行うにあたり必要なパラメータ設定や演算開始、終了等の操作を行うためキーボードやマウス等の入力装置６や、シミュレーションの結果を操作者が確認するためのＣＲＴや液晶モニタ等の表示装置、プリンタなどの出力装置７が接続されている。生産配分シミュレーション装置１は、コンピュータのＣＰＵやＭＰＵ等の演算処理プロセッサで各演算が実行されるようにしてもよい。

では以下に、図２３の全体処理フローを軸にして、各種の図表を参照しながら処理手順およびデータ等の内容を詳説して行く。

先ず、シミュレーション条件入力部１０は、販売生産計画作成システムで定期的（例えば、毎月、３ヶ月、半年ごと）に作成される、どの顧客にどの製品をどの程度の量（例えば、重量）を販売するかという販売計画情報である販売計画データと、各生産拠点ごとの目標生産量や設備の目標稼働率等の生産計画情報である生産計画データとを、シミュレーションを行う対象期間に該当するデータを販売計画作成システムに要求して、通信回線を介して、入力し、ハードディスクやメモリ等の記憶装置（図示せず）に一時記憶する（ＳＴＥＰ１０１）。

ここで販売計画データとは、例えば図２に示すような情報を有しており、需要家（顧客）ごとに、シミュレーションの対象となる期間の各月毎に、需要家単位で販売する製品の予定重量を品種単位(この例では、熱処理材と非熱処理材)に分けられている。この販売計画データは、営業部等の販売管理部署で作成される。また、生産計画データとは、例えば図３に示すような情報を有しており、生産拠点ごとの目標生産量、予定稼動日数、目標稼働率をシミュレーションの対象となる期間の月別に分けられている。ここで、拠点１、２とあるのは、工場全体であってもよいし、工場をさらに区分して、製造プロセスごと、製造設備ごとの個別に分類されたものでもよい。予定稼働日数とは、当初の予定されている設備の修理日等で製造できない日数を、各月の総日数から引いた日数である。また、目標稼働率とは、予定稼働日数を各月の総数、あるいは所定の日数（例えば、２５日等）で除算した数値である。この生産計画データは、工場等の生産管理部署で作成される。

また、このシミュレーション条件入力部は、上記２つのデータにくわえて、後述するシミュレーション演算を行う際の、シミュレーション演算試行回数（後述する、生産拠点への生産配分条件を変更する回数に相当する）および、シミュレーションデータ変更回数（後述する、生産拠点への生産配分の１つの条件において、作成するシミュレーションデータの変更回数に相当）も入力される。この試行回数はあらかじめ設定し、記憶されたデータを記憶装置（図示せず）から読み込んでもよいし、入力装置から操作者が入力してもよい。

次に、マスタ類作成・修正部１１は、シミュレーションに必要なマスタ、テーブル類を作成し、その内容の表示と修正をおこなう（ＳＴＥＰ１０２）。作成するマスタやテーブルには、表１に示すような生産配分作成や製品生成のためのものがある。また、表２に示すような、生産拠点単位に作成されるテーブルがある。表１に示す生産配分や製品生成のためのテーブルは、過去の受注実績データに基づいて、例えば所定期間（例えば過去３ヶ月間）の平均値や代表値を算出して、その数値データが格納されている。なお、受注実績データは、受注管理システムで管理している受注実績データベースから該当するデータを読み出し、入力する。

表２に示す生産拠点単位に作成されるテーブルは、それぞれの生産拠点の操業実績データに基づいて、作成する。ここで、生産拠点の操業実績データは、各生産拠点にあるデータベースを通信回線を介して、操業実績データベースを読み出し、例えば所定期間の平均値や代表値を算出して、その数値データが格納されている。

ここで算出される、需要家単位規格構成比テーブルの例を、図４に示す。図４に示す規格毎の構成比は、各品種（図４中では、例えば需要家コード：A001、需要家名称：A社、品種：非熱処理材）の中の、複数存在する規格に対して、その規格の構成比の情報である。この数値も、該当する所定期間の受注実績データの例えば、平均値、代表値としたものである。なお、図４中の需要家コードと需要家名称は一般的には１対１対応するのでどちらかの情報があればよいが、説明をわかりやすくするために両者を記載している。

このように作成されたマスタやテーブルは、操作者が出力装置で内容を確認することができ、例えば算出した所定期間において重大異常トラブルがあったなど非定常な操業があり結果が異常値となった場合には、必要に応じて、操作者から入力装置を介して、修正を加えることができる。複数の生産拠点を扱うシミュレーションを行う場合、管理すべきマスタ、テーブル類が膨大になり、設備の能力増強などマスタ、テーブルのメンテナンスが困難であるが、このように過去の実績に基づいてまずマスタ・テーブルを作成するようにし、異常値を操作者で修正をするようにしたことで、メンテナンスが容易にできる。なお、ここでは、図４に示される非熱処理材の品種について説明するが、熱処理材の品種についても以下と同様の処理で実施が可能である。

そして、次に生産配分作成部１２で、生産配分の初期値を作成する（ＳＴＥＰ１０３）。ここでは、入力された販売計画データ、生産計画データと、マスタ類作成・修正手段で作成された需要家単位規格構成比テーブル(図４)、と、生産可否テーブルを読み出して、各生産拠点への生産配分初期値を算出する。ここで、生産可否テーブルは、例えば図５に示す情報を有しており、各需要家コードおよびその各規格の製品が、その特性と各生産拠点での生産設備の制約に応じて、各生産拠点で生産可能かどうかを示したもので、各生産拠点での製造可能な製品の区別を行うためのテーブルである。このデータは、図１に示す生産可否テーブルデータベース９に、各生産拠点の生産設備の仕様にもとづいて、あらかじめ設定されて、記憶されたものであり、演算時に生産可否テーブルデータベースから読み出す。ここで、図中の「１」は生産可能であることを示し、「０」は生産できないことを示す。

生産配分の初期値作成アルゴリズムは、例えば図６の処理フローに示す手順で作成する。まず、図２に示すような販売計画データの需要家・品種（熱処理材、非熱処理材）販売重量と、図４の需要家単位規格構成比テーブルとに基づいて、需要家毎・規格毎に、その重量を計算する。その算出結果の一例は、図７に示すようなデータである。

その作成された需要家毎・規格毎の販売重量を、図５の生産可否テーブルのデータに基づいて、Nヶ所の生産拠点のうちで、生産可能な生産拠点に均等に振り分け、図８に示す生産配分初期値を作成する（ＳＴＥＰ２０１）。需要家コード：Ａ００１、規格：ＳＳ００１の販売量が１００トンで、生産可能な生産拠点が５カ所である場合は、各生産拠点に１００トン÷５カ所＝２０トンを割り当てるものである。この処理を、すべての需要家、規格について完了するまで繰り返す（ＳＴＥＰ２０３）。

そして、生産シミュレーション部１３では、前記の算出された需要家・規格毎の生産配分初期値に基づいて、生産シミュレーション行う（ＳＴＥＰ１０４）。ここでは、製品板厚や製品単体重量等で詳細製品分類の構成比をさらに算出して、その構成比にもとづいて生産量がどうなるかの生産シミュレーションを行うものである。

このＳＴＥＰ１０４の処理の詳細を、図９の処理フローを軸にして、図１０〜図１６を参照しながら説明する。まず、生産シミュレーションを行う準備として、シミュレーションデータを作成する（ＳＴＥＰ３０１）。

本発明では、まだ受注されていない製品に対して生産シミュレーションをするため、その製品の詳細内訳の構成比や製造工程の詳細処理条件は、確定していない。つまり、作成されるシミュレーションデータは予測値のため、シミュレーションは指定した回数行い、何回か繰り返すことにより、起こりうるケースの検証を行うものである。そして、各ケースのシミュレーションデータについてのシミュレーション結果から、平均値やばらつき等で統計的に判断しようとするものである。ここで規格の内訳構成比（板厚、板幅、板長、製品単体重量等）のそれぞれが、どのような構成比になるか、どのような工程を通過するかは、例えば、モンテカルロシミュレーション法を使って行う。そのシミュレーションデータの例を、図１０に示す。この図１０のデータの算出例について以下に詳細を記載する。

［シミュレーションデータ作成］
各生産拠点に配分された、生産量分の予測製品データを作成する。マスタ類作成、修正手段で作成した製品生成情報テーブル(図１０)、発生工程発生率テーブル(図１１)より、生産拠点２に配分された需要家 A001、規格SS001のccc(Ton)の製品データを作成する例を説明する。ここで、「予定工程」とは製品を製造するための製造工程（製造プロセス）であり、「発生工程」とは予定工程で製造されたが表面疵や形状ひずみ等の異常が発生したため、その異常に対するアクションである。

図１０の板厚構成テーブル、製品重量テーブル、および予定工程構成テーブルは、過去の実績に基づいて設定されているものである。図１１の「オンライン手当発生率」とは、該当する板厚の製品が、表面疵があり、その疵を削除する作業を製造ライン上で行うオンライン手当といわれる作業の発生率であり、「プレス矯正発生率」とは形状不良のためにゆがみを直す作業の発生率、「オフライン手当発生率」とは製造ラインでない別の処置ラインにもっていく作業の発生率、「加熱矯正発生率」とは加熱して形状ゆがみを直す作業の発生率、「レベラー矯正発生率」とは薄い板に関してレベラーと呼ばれる形状矯正機で作業する発生率であり、これらの工程の通過確率がこの発生テーブルで重み付けされているものである。

第１の実施の形態としては、以下に示す（１）から（７）までの手順を、トータル重量であるccc(Ton)を超えるまで行い、１枚づつ製品データを作成することを繰り返す。
（１）需要家コード「A001」、規格「SS001」をKeyとして、対応する板厚構成テーブルを取得する。
（２）取得した板厚構成テーブルの構成比に基づき、製品板厚を決定する。その際、板厚構成を構成比に基づき、１から１００に割り当てたテーブルを容易しておき、1から100までの一様乱数を発生させ、その乱数の値に該当する板厚を選択する。ここで、例えば、板厚構成のテーブルとは、板厚１０ｍｍは構成比１５％なので１〜１５に割り当て、板厚１５ｍｍは構成比１０％なので１６〜２５に割り当て、板厚２０ｍｍは構成比１０％なので２６〜３５に割り当てるというような割り当てテーブルを作成したものである。
（３）決定された板厚をKeyとして、対応する製品重量構成テーブルを取得する。
（４）取得した製品重量構成テーブルの構成比に基づき、製品重量を決定する。その際、1から100までの一様乱数を発生させ、その乱数に応じた構成比の製品重量を選択する。ここでの選択方法は前述の（１）と同様である。
（５）次に、製品が通過する工程を決定する。通過する工程は図１２に示すものがある。これらの組み合わせで予定工程が表現される。決定された板厚をKeyとして、対応する予定工程構成テーブルを取得する。
（６）取得した予定工程構成テーブルの構成比に基づき、予定工程を決定する。その際、1から100までの一様乱数を発生させ、その乱数に応じた構成比の予定工程を選択する。
（７）次に発生工程を作成する。発生工程は手入れ、矯正など予定外に発生する工程で、図１３に示すものがあり、この組み合わせで表現される。生産拠点と作成した板厚に該当する、各発生工程の発生率に基づき決定する。その際、一様乱数を発生させ、その乱数に応じた発生工程を選択する。ここでの選択方法も前述の（１）と同様である。

以上の手順で作成した、シミュレーションデータの例を図１４に示す。これを計画対象期間の、すべての生産拠点、需要家、規格が完了するまで、同様の処理を繰り返して、製品１枚ごとの板厚、重量、通過工程、生産コストを決定していく。

次に、第２の実施の形態としては、上記で示した（１）から（７）までの手順に、以下の（８）の手順を加えて、トータル重量であるccc(Ton)を超えるまで行い、１枚づつ製品データを作成することを繰り返す。
（８）最後に生産コストを算出する。生産コストの算出には、例えば図２６に示すような製造コスト、発生工程コスト、物流コストの３つのテーブルより算出する。製造コストテーブルでは、各規格の製品が各生産拠点で製造される際のコストを示している。発生工程コストテーブルでは、各発生工程を通過した際のコストを各生産拠点毎に示している。ここで「発生工程」とは製造されたが表面疵や形状ひずみ等の異常が発生したため、その異常に対するアクションである。物流コストテーブルでは、各拠点で生産された製品が需要家へ配送される際の配送コストを示している。それぞれのコストは製品の単位当り(例えば、製品重量1Ton当り)のコストとして示す。
以上の（８）の手順を加えた手順で作成した、シミュレーションデータの例を図２９に示す。これも第１の実施の形態と同様に、計画対象期間の、すべての生産拠点、需要家、規格が完了するまで、同様の処理を繰り返して、製品１枚ごとの板厚、重量、通過工程、生産コストを決定していく。

[生産シミュレーション]
このように決定されたシミュレーションデータに基づいて、生産シミュレーション部１３で生産シミュレーションを実行する（図２３のＳＴＥＰ３０２）。ここでは、各生産拠点毎での熱処理／非熱処理材に対して、それぞれの予定工程、発生工程の予測処理量、予測生産コストを計算する。その結果の一例を、図１５に示す。そして、前述の［シミュレーションデータ作成］部の第１の実施形態で作成されたシミュレーションデータに基づいて実行させた生産シミュレーション結果を、図１６の形式で保存する（ＳＴＥＰ３０３）。図１６（ａ）は、熱処理および予定工程、（ｂ）は、発生工程の例をそれぞれ示す。また、前述の第２の実施形態で作成されたシミュレーションデータに基づいて実行させた生産シミュレーション結果を、図３１の形式で保存する。図１６に対して、コストの結果（図３１（ｃ））が付与される。

この結果は、１ケースのシミュレーションデータに基づいて算出されたものであるので、複数ケースについて、図２３のＳＴＥＰ１０１で入力した試行回数に達しない場合（ＳＴＥＰ３０４・ＮＯ）は、ＳＴＥＰ３０１に戻り、異なるケースのシミュレーションデータを作成して、同様の処理を繰り返し実行する。この処理は、シミュレーションデータ変更回数に達するまで（ＳＴＥＰ３０４）、繰り返す。

つぎに、生産配分調整部１４で、前述の生産シミュレーション部で算出されたシミュレーション結果について、評価し、生産拠点への配分量を調整する（図２３のＳＴＥＰ１０５）。

第１の実施の形態の配分の調整方法を、図１７〜図１９および図２４（生産配分調整処理フロー）で説明する。

まず、シミュレーション結果に基づいて、各生産拠点毎での熱処理材／非熱処理材に対して、それぞれ予定工程、発生工程処理量の平均、最大、最小値を算出する（図２４のＳＴＥＰ４０１）。そして、算出した熱処理、予定工程、発生工程処理量の平均値とマスタ類作成、修正手段で作成した処理能力テーブル（データ例は、図１７）の能力との差Δｉ（（１）式）を算出する（ＳＴＥＰ４０２・データ例は図１８）。これを、すべてのデータについて繰り返して、算出する（ＳＴＥＰ４０３）。

Δｉ＝（処理能力テーブルの能力値）―（算出した熱処理、予定工程、発生工程処理量の平均値）・・・・・・・・・（１）
ここで、ｉ＝１〜Ｎ、説明上ｉを各生産拠点毎の熱処理、予定工程、発生工程処理量それぞれを表す。この際、算出した差Δｉが正の場合はその生産工程、生産設備の能力に余裕が有り、負の場合は能力オーバとする。全ての設備に能力差が0以上であれば調整せず処理を終了する（ＳＴＥＰ４０４・ＹＥＳ）。

ＳＴＥＰ４０２で算出した能力差Δｉが、負で、もっとも小さい生産拠点と設備を抽出する（拠点Ａ、設備Ａ、能力差Δ_Ａとする。ＳＴＥＰ４０５）。ＳＴＥＰ４０２で算出した能力差Δｉが、正で、もっとも大きな生産拠点と設備を抽出する(拠点Ｂ、設備Ｂ、能力差Δ_Ｂとする。ＳＴＥＰ４０６)。

そして、ＳＴＥＰ４０５で抽出された生産拠点Ａ、設備Ａで能力オーバーとなった製品（需要家、規格等で分類）が、図５の生産可否テーブルに基づいて、拠点Bでも生産可能であるかどうか、また、そのうちの一部の製品が生産可能であるか、を判断する（ＳＴＥＰ４０７）。そして、すべて生産可能でない場合（ＳＴＥＰ４０７・ＮＯ）は、ＳＴＥＰ４０６にもどって、前回抽出したものを除いて、次に製造能力に余裕がある生産拠点、設備を抽出する。

生産可能な製品のものが、一部でもある場合は、その製品を抽出する。そして、そのＳＴＥＰ４０６で抽出した生産拠点Ｂ、設備Ｂにおいて、シミュレーション結果の最大値と設備能力値の差Δ_Ｂを最大値として、生産拠点A、設備Ａから生産拠点B、設備Ｂに移動させる（ＳＴＥＰ４０８）。

拠点Bへの移動だけでは、能力不足が解消できなかった場合（ＳＴＥＰ４０９・ＮＯ）は、ＳＴＥＰ４０６に戻って、前回抽出データとは異なるデータを抽出し、前述と同様の処理を繰り返す(図１９も参照)。さらに、これを能力が不足しているすべての生産拠点、設備に関して繰り返す（ＳＴＥＰ４１０・ＮＯ）。この結果に基づいて、図２３のＳＴＥＰ１０３で算出した初期値において、生産可能な拠点で均等に割り当てた量を変更して、再度シミュレーションを行うことになる。

第２の実施の形態の生産配分調整方法は、以下に示す生産コストの評価関数が最小となるような配分を実現させる。

生産コスト=製造コスト+発生工程コスト+物流コスト+仮想コスト
ここで仮想コストは、効率的な探索を行うための仮想的なコストとして、例えば以下のものを用意する。
（１）発生工程増減コスト
発生工程の発生確率は生産拠点毎に異なるため、移動先の生産拠点での発生工程の確率より発生工程を再計算し、元の製造拠点での発生工程数と他の製造拠点に移動した時の発生工程数の差に応じたコストを付加する。発生工程増減コストの例を図２７に示す。
（２）設備能力超過ペナルティ(コスト)
設備能力を超過した場合、超過分のコストを付加する。設備能力超過ペナルティの例を図２８に示す。
（３）製造不可ペナルティ(コスト)
移動先の生産拠点で、生産不可能な物を配分した場合に付加する。この値は定数値を付加する。

以上のようなペナルティを導入することにより、実行不可能領域にまで探索が可能になり、より効率的な最適化計算が行える。ただし、解としてはペナルティ値が0のものを採用する。

以下、第２の実施の形態の生産配分調整方法を、図３２〜図３４および図２５（生産配分調整処理フロー）で説明する。
STEP501：各生産拠点毎に、他の拠点でも製造可能な物を規格別、需要家別に集める(図３２)。図では、生産拠点１および生産拠点２で、規格SA001またはSA000、およびSA002毎に、需要家別に、他の拠点でも製造可能な物が集められた様子を示している。このように集められたものを、調整の最小単位とする。
STEP502：STEP501で作成した調整の最小単位と各製造拠点との組み合わせを作成し(図３３)、その組み合わせの順序をランダムに作成する(図３４)。図では、生産拠点１だった［規格SA001：需要家B：XXX(Ton)］が、生産拠点５に割り振られている様子を表している。
STEP503＆STEP504：ランダムな並びの先頭から、ランダムな組み合わせiの調整最小単位を、組み合わせた拠点に移動する。
STEP505：移動先の生産拠点での発生工程の再計算を行う。
STEP506：生産コストの評価関数を計算する。
STEP507：計算した評価関数を評価して、評価値が改善された場合は(STEP513)にて順序を1つ増やし、ランダム順序個数を超える(STEP514)まで繰り返す。
STEP508：STEP507で計算した評価関数の値が改善されなかった場合は、移動先の製造拠点から、移動可能なものをランダムに選択し、元居た生産拠点に移動する。
STEP509：移動した物に関して、移動先の生産拠点での発生工程の再計算を行う。
STEP510：評価関数を計算する。
STEP511：計算した評価関数を評価して、評価値が改善された場合は(STEP513)にて順序を1つ増やし、ランダム順序個数を超える(STEP514)まで繰り返す。
STEP512：(STEP510)で計算した評価関数の値が改善されなかった場合は、移動した物を全て元に戻しランダム順序個数を超える(STEP514)まで繰り返す。以上の処理を評価関数の値が改善されなくなる(STEP515)まで繰り返す。

調整させた生産配分で、図２３のＳＴＥＰ１０４に戻り、再度生産シミュレーションを行う。これを所定回数繰り返す（ＳＴＥＰ１０６）。

そして、第１または第２の実施の形態で示した手順で得た結果を、シミュレーション結果表示部１５において、最終的な生産配分シミュレーション結果を表示する（図２３・ＳＴＥＰ１０７）。例えば、生産拠点毎の配分結果(図２０)と、各設備の処理量(図２１) 、生産コスト(図２２)等を出力する。

以上では、鉄鋼製品の一製品である厚板に関して説明したが、厚板に限られるものでなく、薄板、メッキ鋼板等すべての鉄鋼製品に関して対応可能である。

鉄鋼製品に関する生産配分シミュレーション装置の全体構成を示す図である。販売計画データの一例を示す図である。生産計画データの一例を示す図である。需要家単位規格構成比テーブルの一例を示す図である。生産可否テーブルの一例を示す図である。生産配分の初期値作成アルゴリズムの処理フローを示す図である。需要家毎・規格単位の販売重量例を示す図である。生産配分初期値例を示す図である。生産シミュレーションの処理フローを示す図である。製品生成情報テーブル例を示す図である。発生工程発生率テーブル例を示す図である。予定工程例を示す図である。発生工程例を示す図である。シミュレーションデータの例を示す図である。生産シミュレーション結果の例を示す図である。生産シミュレーション結果保存形式の例を示す図である。処理能力テーブル例を示す図である。能力差の算出を説明する図である。生産配分調整を説明する図である。生産配分シミュレーション結果表示の例（生産拠点毎の配分結果）を示す図である。生産配分シミュレーション結果表示の例（各設備の処理量）を示す図である。生産配分シミュレーション結果表示の例（製造コスト）を示す図である。本発明の処理手順の全体フローを示す図である。生産配分調整処理フロー（第１の実施の形態）例を示す図である。生産配分調整処理フロー（第２の実施の形態）例を示す図である。生産コストの算出に用いるテーブル例を示す図である。発生工程増減コストの例を示す図である。設備能力超過ペナルティの例を示す図である。シミュレーションデータの例を示す図である。生産シミュレーション結果の例を示す図である。生産シミュレーション結果保存形式の例を示す図である。他の拠点でも製造可能な物を規格・需要家別に集める様子を示す図である。調整の最小単位と製造拠点との組み合わせを説明する図である。生産配分シミュレーション結果表示の例（生産拠点毎の配分結果）を示す図である。

符号の説明

１生産配分シミュレーション装置
２通信回線ネットワーク
３操業実績データ
４販売計画作成システム
５受注管理システム
６入力装置
７出力装置
８受注実績データベース
９生産可否テーブルデータベース
１０シミュレーション条件入力部
１１マスタ類作成・修正部
１２生産配分初期値作成部
１３生産シミュレーション部
１４生産配分調整部
１５シミュレーション結果表示部
１６生産コストテーブルデータベース
１７仮想コストテーブルデータベース

Claims

複数の生産拠点を持つ製造業における最適な生産配分を決定する生産配分シミュレーション方法であって、
販売計画データおよび生産計画データを入力する計画データ入力ステップと、
実績受注データおよび実績生産データを入力する実績データ入力ステップと、
その入力した前記販売計画データおよび前記生産計画データから製品の生産量を読み出し、前記複数の生産拠点の生産配分データを作成する生産配分作成ステップと、
前記生産配分データと前記実績受注データ、前記実績生産データにもとづき、製品の詳細仕様とその製品が通過する工程を予測して生産シミュレーションデータを作成する生産シミュレーションデータ作成ステップと、
前記生産シミュレーションデータにもとづいて前記複数の生産拠点における生産シミュレーションを行う生産シミュレーションステップと、を備えて、
複数生産拠点の生産配分を決定することを特徴とする生産配分シミュレーション方法。
請求項１に記載の生産配分シミュレーション方法において、
前記生産配分データを変更調整する生産配分調整ステップを備えて、
該生産配分調整ステップで変更調整された生産配分データにもとづき前記生産シミュレーションステップで生産シミュレーションを行うことを特徴とする生産配分シミュレーション方法。
請求項２に記載の生産配分シミュレーション方法において、
前記生産配分調整ステップは、前記生産シミュレーションにおける生産拠点の生産量が、前記生産拠点での生産能力を超える場合には、前記生産量が前記生産能力以下になるように前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション方法。
請求項２に記載の生産配分シミュレーション方法において、
前記生産配分調整ステップは、それぞれの生産拠点において、生産コストが最小となるように、前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション方法。
請求項１乃至４のいずれかに記載の生産配分産配分シミュレーション方法において、
前記生産シミュレーションデータ作成ステップは、製品の詳細仕様として製品の寸法および重量とを含み、製品が通過する工程として、生産のために定常的に通過する工程と異常が発生した際に突発的に通過する工程を含み、それぞれの発生確率に基づき予測して生産シミュレーションデータを作成することを特徴とする生産配分シミュレーション方法。
複数の生産拠点を持つ製造業における最適な生産配分を決定する生産配分シミュレーション装置であって、
販売計画データおよび生産計画データを入力する計画データ入力手段と、
実績受注データおよび実績生産データを入力する実績データ入力手段と、
その入力した前記販売計画データおよび前記生産計画データから製品の生産量を読み出し、前記複数の生産拠点の生産配分データを作成する生産配分作成手段と、
前記生産配分データと前記実績受注データ、前記実績生産データにもとづき、製品の詳細仕様とその製品が通過する工程を予測して生産シミュレーションデータを作成する生産シミュレーションデータ作成手段と、
前記生産シミュレーションデータにもとづいて前記複数の生産拠点における生産シミュレーションを行う生産シミュレーション手段と、を備えて、
複数生産拠点の生産配分を決定することを特徴とする生産配分シミュレーション装置。
請求項６に記載の生産配分シミュレーション装置において、
前記生産配分データを変更調整する生産配分調整手段を備えて、
該生産配分調整手段で変更調整された生産配分データにもとづき前記生産シミュレーション手段で生産シミュレーションを行うことを特徴とする生産配分シミュレーション装置。
請求項７に記載の生産配分シミュレーション装置において、
前記生産配分調整手段は、前記生産シミュレーションにおける生産拠点の生産量が、前記生産拠点での生産能力を超える場合には、前記生産量が前記生産能力以下になるように前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション装置。
請求項７に記載の生産配分シミュレーション装置において、
前記生産配分調整手段は、それぞれの生産拠点において、生産コストが最小となるように、前記生産配分データを変更調整することを特徴とする生産配分シミュレーション装置。
請求項６乃至９のいずれかに記載の生産配分産配分シミュレーション装置において、
前記生産シミュレーションデータ作成手段は、製品の詳細仕様として製品の寸法および重量とを含み、製品が通過する工程として、生産のために定常的に通過する工程と異常が発生した際に突発的に通過する工程を含み、それぞれの発生確率に基づき予測して生産シミュレーションデータを作成することを特徴とする生産配分シミュレーション装置。
請求項１乃至５のいずれかに記載の生産配分シミュレーション方法を、コンピュータにおいて実行するための生産配分シミュレーションプログラム。
請求項１乃至５のいずれかに記載の生産配分シミュレーション方法を用いて決定された生産配分に基づいて、複数の生産拠点で製品の生産を行うことを特徴とする生産方法。