JP2006202255A - 工程改善支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】生産ライン全体の生産性向上に寄与する、効率的かつ効果的な改善活動の実施を支援するための技術を提供する。
【解決手段】工程改善支援システムが、生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間を集計し、その集計結果をワークに関する情報とともに実績データとして蓄積する。そして、全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択し、その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより選択された範囲に相関の強い１つ又は複数の工程を改善の必要な要改善工程として抽出する。
【選択図】図３

Description

本発明は、複数の工程からなる生産ラインの工程改善を支援するための技術に関し、特に、セル生産方式等の手組み主体の生産ラインの工程改善に有効な技術に関する。

ユーザーニーズの多様化に伴い、ものづくりの現場では、多品種少量生産、短納期生産、変量生産などへの対応が迫られている。そうした環境変化の中、生産性向上を目的として、ベルトコンベア方式の自動化ラインから、手組みを主体としたセル生産方式等の手組みラインへとシフトする企業が多い。手組みラインとは、小規模構成のラインの中で多能工の作業者が臨機応変に作業を分担し合う生産方式である。これにより、作業効率の向上や不良率の低減、ひいては、小ロット対応、仕掛かり在庫の削減、生産リードタイムの短縮、短納期対応の実現を期待できる。

しかしながら、ベルトコンベアのスピードによりほぼ一定の生産リードタイムが保証される自動化ラインに対し、手組みラインでは生産性にバラツキが発生しやすい。機械と異なり、人の作業には繰り返し、やり直し、もたつき、打ち合わせ、休憩等による作業時間のバラツキが必然的に発生するし、また作業者の変動（作業者の追加投入や削減、熟練者や未熟者の混在や入れ替わり等）が全体の生産性に影響を与えやすいからである。

したがって、手組みラインの導入（立ち上げ）及び効率的な運用（量産）にあたっては、手組みならではの問題点の正確な把握、並びに工程改善のたゆまぬ努力が重要となる。

なお、自動化ラインの工程改善を支援するための手法については、従来からいくつか提案されているものがある。

特許文献１の工程改善支援装置は、設定された予定と実際の進捗とを比較することにより工程毎の遅延を分析し、遅延要因となっている工程要素を出力したり、工程要素毎に遅延時間を表示したり、生産遅れを推定して遅れの可能性を出力したりすることで、工程改善を支援するものである。しかしながら、同装置のように、工程別の遅延時間にのみ着目したとしても、必ずしも正しい遅れ要因（つまり、改善すべき工程）を抽出できるとは限らない。予定と実績の差分からでは、その工程の実績が悪かったのか、単に予定の立て方が悪かったのか判断がつかないし、一つの工程の遅延が全体の生産性に実際に及ぼす影響を把握することもできないからである。また、同装置は、実績と予定の差を正規分布でモデル化することで、遅延予測を行っているが、このような手法は上述した手組みラインには応用できない。手組みラインでは、多品種少量生産の実施や作業者の入れ替わり等、変動要因が多く、正規分布モデルを適用できるまでの層別分析が困難だからである。

特許文献２の製造プロセス管理方法は、製造プロセスで発生する時間当たりの付加価値を工程改善の指標として利用し、責任者や従業員に周知させることで工程改善を推進するものである。しかしながら、この方法は、単に製造グループ毎の実績をコンピュータに表示することで、グループ間での競争意識や改善意識を喚起するものにすぎず、具体的な問題点（改善すべきポイント）の発見を支援するものではない。
特開平１０−２４９６８３号公報 特開２００２−２２９６３０号公報

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、生産ライン全体の生産性向上に寄与する、効率的かつ効果的な改善活動の実施を支援するための技術を提供することにある。

より具体的には、本発明は、改善活動の計画に先立ち、生産ライン全体の生産性に対し有効な改善効果が得られる蓋然性の高い改善対象工程（要改善工程）を適切に抽出することにより、効率的かつ効果的な改善活動の実施を実現するための技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明では、以下の手段または処理によって工程改善を支援する。

本発明の第１態様は、複数の工程からなる生産ラインの工程改善を支援する工程改善支援システムであって、前記生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間を集計し、ワークに関する情報とともに実績データとして蓄積する実績集計手段と、全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択し、その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより前記選択された範囲に相関の強い１つ又は複数の工程を改善の必要な要改善工程として抽出する相関分析手段と、を備えることを特徴とする。

この構成により、実績データに基づき、生産ライン全体の生産性に対し有効な改善効果が得られる蓋然性の高い要改善工程が抽出される。

ここで、前記実績集計手段が、各々のワークについて工程毎作業時間を計測する工程毎作業時間計測手段と、各々のワークについて全工程作業時間を計測する全工程作業時間計測手段と、計測された工程毎作業時間および全工程作業時間をワークに関する情報に関連付けて蓄積する実績記憶手段と、を有することが好ましい。

さらに、前記実績集計手段が、ワークに取り付けられたＩＤタグを読み取るリーダを有し、前記ＩＤタグを工程の入口と出口で読み取ることにより、当該工程の工程毎作業時間を計測し、前記ＩＤタグを生産ラインの入口と出口で読み取ることにより、全工程作業時間を計測するとよい。これにより、自動もしくは半自動で簡単に作業時間計測および実績集計を行うことができる。

また、前記工程は、ワークに実作業が施される実作業工程と、実作業工程の前もしくは後でワークが待ち状態あるいは移動状態におかれる待ち工程とを含み、前記工程毎作業時間は、実作業工程における作業開始から作業終了までの実作業時間と、待ち工程における滞留時間とを含むことも好ましい。これにより、実作業工程の前もしくは後でワークが待ち状態あるいは移動状態におかれている状態も一つの工程（待ち工程）として取り扱うことができ、その待ち工程自体を改善工程抽出の対象とすることができる。

前記実績集計手段は、全工程作業時間と実作業工程それぞれの実作業時間とを計測し、計測された全工程作業時間と実作業時間とから各待ち工程における滞留時間を算出することも好ましい。つまり、ある実作業工程の作業終了時刻と次の実作業工程の作業開始時刻の間の時間を、工程間滞留時間とみなすのである。なお、ラインの最初の実作業工程の作業開始前の滞留時間は、生産開始時刻（ライン入口の時刻）とその最初の実作業工程の作業開始時刻とから算出すればよく、また、ラインの最後の実作業工程の作業開始後の滞留時間は、その最後の実作業工程の作業終了時刻と生産終了時刻（ライン出口の時刻）とか
ら算出すればよい。

前記相関分析手段は、全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択する範囲設定手段と、前記選択された範囲に含まれるワークを特定するワーク特定手段と、各工程について、ワーク特定手段により特定された特定ワークの工程毎作業時間分布と全ワークの工程毎作業時間分布との差異を求める作業時間分析手段と、差異の大きい１つ又は複数の工程を、要改善工程として抽出する要改善工程抽出手段と、を有することが好ましい。これにより、改善の対象とすべき範囲との相関の強い要改善工程を適切に抽出することができる。

前記範囲設定手段は、全工程作業時間分布のうち、平均部分よりも長く、且つ、最大部分よりも短い分布範囲の中から、前記改善の対象とすべき範囲を選択するとよい。これにより、手組みラインの特性を考慮した工程改善が可能となる。

前記相関分析手段は、全工程作業時間分布、改善の対象とすべき範囲、および、各工程についての特定ワークの工程毎作業時間分布と全ワークの工程毎作業時間分布を表示装置に表示するとよい。これにより、改善の対象とすべき特定ワークが各工程でどの程度の作業時間を要していたか、という相関関係を視覚的かつ直感的に把握できるようになる。

前記相関分析手段は、改善の対象とすべき範囲が変更されたときに、各工程についての特定ワークの工程毎作業時間分布の表示をリアルタイムに変更するとよい。範囲を色々に変えながら特定ワークの分布変化を見ることで、互いの相関関係をより深く理解することができ、適切な範囲設定が可能となる。

前記相関分析手段は、全工程作業時間分布または工程毎作業時間分布の一部の範囲がユーザ操作により指定されたときに、その指定範囲に含まれるワークの実績データを表示装置に表示するとよい。また、前記ワークに関する情報が、ワークの型式および作業者の情報を含み、前記相関分析手段は、型式、作業者および作業時間のうち少なくとも１つの条件がユーザ操作により指定されたときに、その指定条件に合致するワークの全工程作業時間分布および工程毎作業時間分布を表示するとよい。これにより、作業実績を詳細に分析することができ、工程改善の具体的内容の検討に役立てることができる。

前記相関分析手段が、要改善工程が抽出できなかった場合に、前記改善の対象とすべき範囲を変更し、その変更後の範囲を用いて要改善工程を再抽出するとよい。これにより、より適切な要改善工程を見出すことができる。

工程改善支援システムが、要改善工程の改善が全工程作業時間に及ぼす効果をシミュレーションにより推定する改善効果推定手段をさらに備えることも好ましい。これにより、要改善工程の改善実施がライン全体の生産性に及ぼす改善効果を事前に確認できるので、相関分析結果の理解や改善実施の是非の判断が容易になる。

前記改善効果推定手段が、要改善工程の改善後に達成されるべき工程毎作業時間分布を表す想定改善値を設定し、設定された想定改善値および前記実績データに基づき、改善後の全工程作業時間分布をシミュレーションし、改善前後の全工程作業時間分布を表示するとよい。

工程改善システムが、前記改善効果推定手段により推定された全工程作業時間の改善効果をコスト効果に換算するコスト効果推定手段をさらに備えることも好ましい。これにより、要改善工程の改善により得られる効果をコストベースで把握することができるので、改善実施による効果と投資コストとの比較が容易になり、ユーザの意思決定を支援できる
。

改善案が複数ある場合に、前記コスト効果推定手段が、コスト効果の高い順にランキングした改善案をユーザに提示するとよい。

前記コスト効果推定手段は、投資可能コスト以上のコスト効果がある改善案を選び出し、それらの改善案をコスト効果の高い順にランキングしてユーザに提示するとよい。これにより、投資コスト内で改善実施できる最適な改善案を抽出することができる。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する工程改善支援システムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む工程改善支援方法、または、かかる方法を実現するためのプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

例えば、本発明の第２態様は、複数の工程からなる生産ラインの工程改善を支援する工程改善支援方法であって、情報処理装置が、前記生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間を集計し、その集計結果をワークに関する情報とともに実績データとして記憶装置に蓄積し、全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択し、その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより前記選択された範囲に相関の強い１つ又は複数の工程を改善の必要な要改善工程として抽出することを特徴とする。

また、本発明の第３態様は、複数の工程からなる生産ラインの工程改善を支援する工程改善支援処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、情報処理装置に、前記生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間を集計する処理と、その集計結果をワークに関する情報とともに実績データとして記憶装置に蓄積する処理と、全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択する処理と、その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより前記選択された範囲に相関の強い１つ又は複数の工程を改善の必要な要改善工程として抽出する処理とを実行させることを特徴とする。

本発明によれば、生産ライン全体の生産性に対し有効な改善効果が得られる蓋然性の高い改善対象工程（要改善工程）を適切に抽出することができる。よって、生産ラインの生産性向上に寄与する、効率的かつ効果的な改善活動の実施が可能となる。

まず、本発明の実施形態に係る工程改善支援システムの概要について説明する。

本実施形態の工程改善支援システムは、概略、「実績集計」「相関分析」「改善効果推定」「コスト効果推定」の４つの機能から構成されている。なお、これらの機能はコンピュータ・プログラムにより実現されるものであり、各機能は別モジュールとして提供可能である。すなわち、工程改善支援システムの構成としては、実績集積のみの構成、実績集計＋相関分析という構成、実績集計＋相関分析＋改善効果推定という構成、実績集計＋相関分析＋改善効果推定＋コスト効果推定という構成のいずれの構成をとることもできる。

（１）実績集計
実績集計機能とは、生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎
作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間（生産リードタイムともいう。）を集計し、それらをワークに関する情報とともに実績データとして記憶装置に蓄積する機能である。ここで蓄積された実績データは、生産実績の把握や工程改善の要否判断の材料として利用される他、次に述べる相関分析等の処理に供される。

（２）相関分析
相関分析機能とは、実績データに基づき改善の必要な工程（要改善工程という。）を抽出する機能である。

従来の自動化ラインの工程改善にあっては、工程別の実績を比較して、実績の悪い工程（予定に対する生産遅延の大きい工程など）を要改善工程として選び出すというアプローチが一般的であった。しかしながら、図１に示すように、セル生産方式等の手組みラインでは作業時間のバラツキが大きいため、工程別の作業時間実績をみても、どこに問題があるのか、またどの工程を改善すれば生産ライン全体の生産性を高めることができるのか、を把握することが難しい。したがって、従来のアプローチでは問題の所在を的確に見出すことができなかった。

そこで、相関分析機能では、全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択し、その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより前記選択された範囲に相関の強い工程を要改善工程として抽出する、という手法を用いる。すなわち、生産ラインの全体実績から問題点を把握した後、その問題点の主たる要因を工程別実績との相関から探り出す、というアプローチを採用するのである。かかるアプローチにより、生産ライン全体の生産性に対し有効な改善効果が得られる要改善工程を適切に抽出することが可能となる。なお、要改善工程としては、最も相関の強い１つの工程だけを抽出してもよいし、相関の強いものから順に複数の工程を抽出してもよい。

さらに、相関分析機能は、全体実績から改善の対象とすべき範囲を選択する際に、管理基準値から大きく外れている部分に着目するのではなく、実績平均よりも若干悪い部分に着目する（管理基準値とは、生産現場における日々の業務において、正常生産か異常生産か判定するために用いられる基準値のことであり、例えば、生産遅れか否かを判定するための基準リードタイムなどをさす。）。

図２の実績データ例（生産リードタイムのヒストグラム）に示すように、自動化ラインでは、生産リードタイムがほぼ一定に保たれており、正常生産と生産遅れとが明確に分離している。したがって、自動化ラインの場合は、管理基準値から大きく外れた値（設備の故障や停止などの例外的要因）だけに着目し、対策を講じることで、一定の改善効果が期待できる。

ところが、手組みラインの場合、管理基準値から大きく外れた部分は工程設計とは無関係な要因（例えば、休憩、トイレ、呼び出しにより作業者が持ち場を離れていたなど）に起因している可能性が高く、その部分に何らかの改善策を講じても大きな効果は期待できない。むしろ、実績平均より少し悪い値の部分のほうが、作業し難いとか、作業のやり直しが多いなどの人の作業バラツキに起因している可能性が高く、また発生頻度も高い。

このような手組みラインならではの特性を考慮するために、本実施形態の相関分析機能では、全工程作業時間分布のうち、平均部分よりも長く、且つ、最大部分（管理基準値から大きく外れた部分）よりも短い分布範囲の中から、改善の対象とすべき範囲を選択することとする。以降、この部分を「改善適切範囲」とよぶ。

（３）改善効果推定
上述した相関分析により要改善工程を抽出できたとしても、その分析結果が単に提示されるだけでは、分析結果が果たして正しいのかどうか、また実際に要改善工程の改善を実施すべきなのかどうか、ユーザ側では判断が難しいこともある。また、要改善工程の候補として複数の工程が提示されたときには、どの改善案を採択すべきかの判断材料が必要とされる。

そこで、改善効果推定機能は、要改善工程の改善が生産ライン全体の生産リードタイム（全工程作業時間）に及ぼす効果を推定し、その推定結果をユーザにわかりやすい形で提示する。これにより、分析結果の理解や改善実施の是非の判断を容易にすることができる。

（４）コスト効果推定
改善効果推定により改善後の生産リードタイムが明確になったとしても、その改善実施が投資コストに見合うものかどうかがわからなければ、改善実施の最終的な意思決定をすることができない。ユーザが工程に対する改善実施を決定する際の大きな決め手として、改善をすることによって得られるコスト効果（どの改善策によって、どの程度のコストの効果が得られるか）がある。また、上司に対して改善実施の決済を得る必要がある場合、改善策提案と共に具体的なコスト効果を提示することで決済判断が容易になる。

したがって、コスト効果推定機能は、生産リードタイム（全工程作業時間）の改善効果をコスト効果に換算し、それをユーザに提示する。これにより、改善実施によって得られる効果と投資コストとの比較が可能となり、ユーザの意思決定（改善すべき工程や改善案の選定、絞り込み、改善実施の決定）を支援することができる。

以上述べたように、本実施形態の工程改善支援システムでは、全体実績から適切な改善ポイント（要改善工程）を抽出し、必要に応じて、その改善効果を推定したり、それをコスト換算して、ユーザに提示することで、効果的かつ効率的な工程改善への取り組みを可能とする。

では、図面を参照して、工程改善支援システムの具体的な構成例について詳しく説明する。

＜工程改善支援システムの構成＞
図３は、工程改善支援システムの全体構成を示している。工程改善支援システムは、複数の工程（図３では、工程Ａ、Ｂ、Ｃの３工程の例を示している。）からなる生産ラインの工程改善を支援するコンピュータシステムであって、情報処理装置であるコンピュータ１０、キーボードやマウス等で構成される入力装置１１、液晶ディスプレイ等で構成される表示装置１２、ハードディスク等で構成される記憶装置１３、各工程に設置されたリーダ１４を備えている。

コンピュータ１０は、演算処理装置（ＣＰＵ）、主記憶装置（メモリ）、補助記憶装置（ハードディスク）等を備えた汎用的なパーソナル・コンピュータ若しくはワークステーションを用いて構成可能である。工程改善支援システムの諸機能は、補助記憶装置に格納されたプログラムが主記憶装置に読み込まれ、演算処理装置によって実行されることにより実現される。

リーダ１４は、生産ラインを流れるワーク（加工品）２０に付されたＩＤタグ２２から識別情報を読み取るデバイスである。リーダ１４は、各工程の入口と出口に配されており、各工程の作業開始時と作業終了時に識別情報の読み取りを行う。リーダ１４で読み取られた識別情報は、ただちにコンピュータ１０に送られる。なお、工程Ｂと工程Ｃの間のように工程間の滞留がないところでは、リーダ１４が共用されるようにしてもよい。

この識別情報は、ワークの固有情報（製造番号など）および型式を識別するための情報である。識別情報自体にワークの固有情報および型式を含めるようにしてもよいし、別のデータベースで識別情報と固有情報および型式とを関連付けしておき、そのデータベースを参照することで識別情報からワークの情報を取得するようにしてもよい。

ＩＤタグ２２とリーダ１４の実現手段は問わないが、非接触で情報読み取りができる仕組みが好ましい。例えば、ＲＦＩＤタグとそのリーダ、バーコードとバーコードリーダ、２次元コードと２次元コードリーダなどで構成するとよい。リーダ１４を移動自在の構成とし、作業者のリーダ操作により作業開始時および終了時の読取動作を行うようにすれば、工程に１つ、あるいは、複数の工程で１つのリーダとすることも可能である。

＜実績集計機能＞
図４は、工程改善支援システムの実績集計機能に係る機能ブロックを示している。実績集計機能は、ワーク識別機能１５、工程毎作業時間計測機能１６、全工程作業時間計測機能１７、実績ＤＢ（データベース）１８、実績表示機能１９から構成される。

生産ラインの稼働中、ラインを流れる個々のワーク２１の識別情報がリーダ１４によって読み取られ、順次コンピュータ１０に入力される。コンピュータ１０では、ワーク識別機能１５が識別情報に基づきワーク２１の固有情報および型式を特定し、その情報を工程毎作業時間計測機能１６および全工程作業時間計測機能１７に引き渡す。

工程毎作業時間計測機能１６は、工程Ａの入口で識別情報の読み取りが行われた時刻を作業開始時刻、工程Ａの出口で識別情報の読み取りが行われた時刻を作業終了時刻として一時的に記憶し、それらの差分から工程Ａで要した工程毎作業時間を算出する。作業開始時刻、作業終了時刻および工程毎作業時間は、ワークの固有情報および型式とともに実績ＤＢ１８に記録される。この処理は、工程Ｂ、工程Ｃについても同じように実行される。

全工程作業時間計測機能１７は、先頭工程である工程Ａの入口で識別情報の読み取りが行われた時刻を生産開始時刻、最終工程である工程Ｃの出口で識別情報の読み取りが行われた時刻を生産終了時刻として一時的に記憶し、それらの差分から全工程作業時間（生産リードタイム）を算出する。生産開始時刻、生産終了時刻および全工程作業時間は、ワークの固有情報および型式とともに実績ＤＢ１８に記録される。

ここで、実作業工程である工程Ａ、工程Ｂ、工程Ｃだけでなく、工程Ａの作業開始前、工程Ａの作業終了〜工程Ｂの作業開始、工程Ｂの作業終了〜工程Ｃの作業開始、工程Ｃの作業終了後のそれぞれでワークが作業待ちになっていたり、作業場所の移動を行っている状態も一つの工程と捉えてもよい。このようにワークが待ち状態あるいは移動状態におかれる工程を「待ち工程」とよぶ。図２２に示すように、本実施形態のラインでは、４つの待ち工程（すなわち、開始前待ち工程、工程間待ち工程Ａ、工程間待ち工程Ｂ、終了後待ち工程）が存在する。ここでは、実作業工程における作業開始から作業終了までの時間を「実作業時間」とよび、各待ち工程での待ち時間を「滞留時間」とよぶ。開始前滞留時間は、生産開始時刻と工程Ａの作業開始時刻から算出できる。工程間滞留時間Ａは、工程Ａの作業終了時刻と工程Ｂの作業開始時刻とから算出できる。工程間滞留時間Ｂも同様に２つの実作業工程の作業終了時刻と作業開始時刻とから算出できる。終了後滞留時間は、工程Ｃの作業終了時刻と生産終了時刻とから算出できる。このように、待ち工程も実作業工程と同列に一つの工程とみなすことにより、待ち工程自体も実績集計や改善工程抽出の対象とすることができる。

上記処理により、生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間と、生産開始から終了までに要した全工程作業時間とが簡単に計測され、その計測結果がワーク毎の実績データとして実績ＤＢ（実績記憶手段）１８に蓄積されていく。実績データには、ワークに関する情報（ワークの固有情報、型式、作業を行った作業者の情報など）と計測結果（工程毎の開始・終了時刻および実作業時間、生産の開始・終了時刻および全工程作業時間、各待ち工程の滞留時間）とが関連付けられている。

実績表示機能１９は、実績ＤＢ１８に蓄積された実績データを、表、ヒストグラム、棒グラフ、円グラフなどのユーザにわかりやすい形式で表示装置１２に出力可能である。図５は、実績データの表示例を示しており、ここでは全工程作業時間のヒストグラム（横軸：作業時間、縦軸：回数）が提示されている。ユーザはこのような実績データを見ることで、生産実績や予定とのずれなどを把握し、工程改善の要否を判断することができる。

実績データの別の表示例を図２３〜図２６に示す。図２３（ａ）は、１つもしくは複数のワークに関する、全工程作業時間における実作業時間と滞留時間の割合を円グラフで示したものである。図２３（ｂ）は、１つもしくは複数のワークに関する、全工程作業時間における各工程（実作業工程・待ち工程）の工程毎作業時間（実作業時間・滞留時間）の内訳を個別に示したものである。このとき、工程毎作業時間として、実作業時間と滞留時間の双方を表示してもよいし、実作業時間のみ、滞留時間のみ、を表示してもよい。例えば図２４は、滞留時間の内訳を棒グラフ表示した例である。また、ある１つの特定ワーク（選択したワーク）が各工程で要した作業時間（滞留時間）を一覧表示できることも好ましい。図２５では、各工程の工程毎作業時間分布（ヒストグラム）において、特定ワークの作業時間（滞留時間）のみを色分けして表示した例である。さらに、ある特定の作業者が担当したすべてのワークに関する作業時間（滞留時間）を一覧表示できるようにしてもよい。図２６では、各工程の工程毎作業時間分布（ヒストグラム）において、特定作業者が担当したワークの作業時間（滞留時間）のみを色分けして表示している。これにより、例えば作業者毎の得手不得手や、遅れの発生しやすい工程の把握に役立てることができる。

＜相関分析機能＞
図６は、工程改善支援システムの相関分析機能に係る機能ブロックを示している。相関分析機能は、上述したように、生産ラインの全体実績から改善適切範囲を選択し、その範囲に相関の強い工程を要改善工程として抽出する処理を担う機能であり、範囲設定機能３０、ワーク特定機能３１、作業時間分析機能３２、要改善工程抽出機能３３、要改善工程提示機能３４、範囲設定支援機能３５から構成される。

図７のフローチャートに沿って、相関分析処理の流れを説明する。

相関分析機能が起動されると、まず実績ＤＢ１８から実績データが読み込まれる（ステップＳ１００）。ここでは、実績ＤＢ１８に蓄積されている全ての実績データを読み込んでもよいし、期間その他の読込条件を指定することで一部の実績データを読み込んでもよい。

次に、範囲設定機能３０により、改善適切範囲が設定される（ステップＳ１０１）。改善適切範囲は、ユーザ操作により選択されてもよいし、自動で選択されてもよい。ユーザ操作の場合、範囲設定機能３０は、図８のように、全ワークの全工程作業時間分布をヒストグラム表示して、入力装置１１（マウス、キーボード、タッチパネルなど）によって範囲選択させる。このとき、ヒストグラム上の該当範囲を直接選択させてもよいし、管理基準値を基にした範囲（例えば、管理基準値±５％、管理基準値＋５％等）を入力させるようにしてもよい。一方、自動選択の場合、範囲設定機能３０は、管理基準値を基に所定の
範囲（例えば、管理基準値±５％、管理基準値＋５％等）を改善適切範囲として選択したり、作業時間の平均値と最大値の中間を基に所定の範囲を改善適切範囲として選択すればよい。また、自動選択した範囲をユーザに提示し、その是非をユーザに判断させたり、ユーザに範囲調整を行わせたりしてもよい。なお、いずれの選択方法でも、図８に示すように、平均部分（作業時間の平均値近傍）よりも長く、且つ、最大部分（最大値近傍）よりも短い分布範囲の中から、改善適切範囲が選ばれるようにすることが好ましい。平均部分や最大値部分が選択されないように、それらの部分を選択不可とする制限を設けたり、ガイダンスを出力してもよい。

次に、ワーク特定機能３１が、改善適切範囲に含まれるワークを特定する（ステップＳ１０２）。具体的には、個々のワークの実績データを調べて、全工程作業時間が改善適切範囲内にあるものを索出する。ここで特定されたワークを特定ワークとよぶ。

特定ワークが索出されたら、図９に示すように、全工程作業時間分布とともに各工程の工程毎作業時間分布をヒストグラム表示し、そこに重ねて改善適切範囲と特定ワークの工程毎作業時間分布を色分け表示するとよい（以下、全ワークの工程毎作業時間分布を「全ワーク分布」、特定ワークの工程毎作業時間分布を「特定ワーク分布」とよぶ。）。これにより、改善適切範囲として選ばれた特定ワークが各工程でどの程度の作業時間を要していたか、という相関関係を視覚的かつ直感的に把握できるようになる。

また、図９の表示画面にて、マウスクリックやドラッグなどのユーザ操作により改善適切範囲を変更可能とし、さらに、その変更に応じて特定ワーク分布の表示をリアルタイムに変更（更新）するようにしてもよい。改善適切範囲を色々に変えながら特定ワークの分布変化を見ることで、互いの相関関係をより深く理解することができ、ユーザ判断により適切な改善適切範囲の設定が可能となる。

さらに、図１０に示すように、全工程作業時間分布または工程毎作業時間分布の一部の範囲がユーザ操作により指定されたときに、その指定範囲に含まれるワークの実績データを表示するようにしてもよい。図１０では、ワークの固有情報、型式、開始・終了時刻、作業時間などの情報がリスト表示された例を示している。さらにまた、ユーザに型式、作業者、作業時間帯などの条件を入力させ、その指定された条件に合致するワークを索出し、それらのワークに関する作業時間分布のみを表示するようにしてもよい。これにより、作業実績を詳細に分析することができ、例えば、作業負荷の高い型式を特定したり、各作業者の習熟度を把握したりすることで、工程改善の具体的内容の検討に役立てることができる。

次に、作業時間分析機能３２が、各工程について、特定ワーク分布と全ワーク分布とを比較し、両分布の差異を分析する（ステップＳ１０３）。

分布の差異とは、特定ワーク分布と全ワーク分布とのプロフィールの違いを数値化したものであり、例えば、分布の平均、標準偏差、分散、最大値、最小値（それらの組み合わせも含む。）などの統計量の差を用いることができる。両分布の差異が小さい（つまり、両分布が類似するプロフィールを有している）なら、当該工程では特定ワークの作業に問題が生じていないとみなせる。逆に、両分布の差異が大きいほど、特定ワークの作業に何らかの問題が存在しているとみなすことができる。

具体的には、分布の差異として、特定ワーク分布と全ワーク分布の平均値の差（但し、特定ワーク分布のほうが平均値が大きい場合に限る。）や標準偏差（又は分散）の差を用いるとよい。平均値の差は、特定ワーク分布が全ワーク分布に対してどの程度遅れ方向に分布しているかを表す指標であり（図１１（ａ）参照）、標準偏差（又は分散）の差は、
特定ワーク分布が全ワーク分布とどの程度異なる比率で分布しているかを表す指標である（図１１（ｂ）参照）。本実施形態では、作業時間分析機能３２は、各工程の特定ワーク分布と全ワーク分布について、平均値、平均値の差、標準偏差を算出する。

次に、要改善工程抽出機能３３が、分布の差異の大きい１つ又は複数の要改善工程を抽出する（ステップＳ１０４）。抽出数が１つの場合、要改善工程抽出機能３３は、特定ワーク分布と全ワーク分布の平均値の差が最も大きい工程を要改善工程として抽出する。抽出数が複数の場合は、平均値の差が大きい工程から順に所定数の要改善工程を選び出す。平均値の差が一致した場合は、特定ワーク分布の標準偏差が小さい工程を優先的に選ぶとよい。

続いて、要改善工程抽出機能３３は、抽出された要改善工程の平均値の差がしきい値を超えているか否か調べる。このしきい値は、特定ワーク分布と全ワーク分布の間に要改善工程として抽出すべき程度に顕著な差異があるか否か判定するための基準となる値であって、予めシステムに設定され、もしくは、ユーザにより適宜設定されるものである。抽出された要改善工程の平均値の差がしきい値以下の場合には、その工程を要改善工程から除外するか、仮の要改善工程に設定する。

なお、分布の差異として標準偏差の差を用いる場合でも同様の手法で要改善工程を抽出することができる。

次に、要改善工程提示機能３４が、抽出された要改善工程をユーザに提示する（ステップＳ１０５）。要改善工程が複数の場合は、分布の差異の大きい順（改善の必要性が高い順）にリスト表示する。また、仮の要改善工程については、色分けなどにより、仮であること（改善の必要性が小さいこと）がわかるようにするとよい。これにより、ユーザはどの工程から改善すると効果が大きいかを容易に把握することができる。

上記処理において、適切な要改善工程が抽出できなかった場合（例えば、しきい値を超える工程が存在しないか、所定数に満たなかった場合、提示された要改善工程をユーザが要改善工程でないと判断した場合など）には、以下のようにして、要改善工程の再抽出処理を実行する（ステップＳ１０６；Ｎｏ）。

まず、範囲設定支援機能３５が、改善適切範囲を変更する。例えば、元の改善適切範囲を±数％だけ縮小／拡大／移動することで、新たな改善適切範囲を設定する。そして、この新たな改善適切範囲を用いて、上記と同様の手法で要改善工程の抽出を試みる（ステップＳ１０７）。要改善工程が抽出できたら（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０５と同様にして要改善工程をユーザに提示する（ステップＳ１０９）。かかる処理によって、より適切な要改善工程を見出すことができる。

要改善工程の再抽出に失敗した場合（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、もしくは、再抽出結果についてユーザが要改善工程でないと判断した場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）には、ユーザに対し改善適切範囲を再設定するか否か問い合わせ（ステップＳ１１１）、Ｙｅｓなら、ユーザ操作による範囲設定処理を実行する（ステップＳ１０１）。これにより、ユーザによる要改善工程の絞り込みを支援することができる。

以上述べた相関分析処理により、生産ライン全体の生産性に対し有効な改善効果が得られる蓋然性の高い改善対象工程（要改善工程）が適切に抽出される。

＜改善効果推定機能＞
図１２は、工程改善支援システムの改善効果推定機能に係る機能ブロックを示している
。改善効果推定機能は、上述したように、要改善工程の改善が全工程作業時間に及ぼす効果を推定する機能であって、想定改善値設定機能４０、シミュレーション機能４１、改善効果表示機能４２から構成される。

図１３のフローチャートに沿って、改善効果推定処理の流れを説明する。

改善効果推定機能は、まず、相関分析機能から要改善工程を受け取るとともに、実績ＤＢ１８から実績データを読み込む（ステップＳ２００）。

次に、想定改善値設定機能４０が、要改善工程に対する想定改善値を設定する（ステップＳ２０１）。想定改善値とは、改善の目標値であって、改善後に達成されるべき作業時間分布を表す値である。具体的には、改善後の要改善工程における作業時間の平均値、分散、最大値、最小値のいずれか、もしくはそれらの組み合わせで示される。また想定改善値として作業時間分布の尖度や歪度を考慮してもよい。なお、最大値（最小値）とは、正常作業における作業時間の境界値のことであり、この値より大きい（小さい）作業時間の発生はないとする。

想定改善値はユーザ操作により設定してもよいし、システムが自動設定してもよい。ユーザ操作の場合、想定改善値設定機能４０は、要改善工程の改善前の作業時間分布と、その平均、分散、最大値、最小値をユーザに提示して、想定改善値の入力を促す（図１４参照）。ユーザは、入力装置１１を操作して、数値を直接入力するか、もしくは作業時間分布のグラフを変形することにより、想定改善値の入力を行う。自動設定の場合、想定改善値設定機能４０は、予めシステムに設定されている想定改善値を用いるか、あるいは、要改善工程の改善前の平均、分散、最大値、最小値等に所定の修正（例えば、値を数％〜数十％小さくするなど）を施したものを想定改善値とする。

次に、シミュレーション機能４１が、実績データと要改善工程の想定改善値を入力として、改善実施後に想定される生産ラインの全工程作業時間分布をシミュレーションにより求める（ステップＳ２０２）。

手組みラインでは、異なる型式のワークが混在し、人が作業を行うために、作業時間のバラツキが発生する。そのため各工程の作業時間は一定とならず、ワークの滞留や作業の手待ち状態等、実際の作業以外の状態が不規則に発生する。要改善工程の作業時間が改善を想定した状態に変化した場合、それに伴ってワークの滞留や作業の手待ち状態等も不規則に変化する。それ故、要改善工程の改善後の想定データを単純に他の工程の実績データに加算／減算するだけでは、ライン全体の全工程作業時間（生産リードタイム）を正確に算出することはできない。そこで、シミュレーション機能４１は、実績データと要改善工程の想定改善値に基づいて工程間の滞留や手待ちの状態の発生を予測し、それらを総合的に考慮して改善後の全工程作業時間を求める。なお、シミュレーション機能４１としては、公知の生産シミュレーション・ツールを利用することもできる（例えば、日本テクノマティックス株式会社製のｅＭ−Ｐｌａｎｔなど）。

次に、改善効果表示機能４２が、シミュレーション結果を表示する（ステップＳ２０３）。このとき、図１５のように、要改善工程の改善後を想定した改善後全工程作業時間分布を、改善前の全工程作業時間分布に重ねて表示するとよい。これにより、改善前後の生産リードタイムの比較が容易になる。

以上述べた改善効果推定処理によれば、要改善工程の改善実施がライン全体の生産リードタイムに及ぼす改善効果を事前にわかりやすい形で確認できるので、相関分析結果の理解や改善実施の是非の判断が容易になる。

なお、本実施形態では、１つの要改善工程を改善した場合を想定して改善効果を推定しているが、相関分析で複数の要改善工程が抽出された場合には、それぞれの要改善工程について個別に改善効果を推定し、それら複数の改善案の改善効果の大小を比較できるようにしたり、あるいは、複数の要改善工程を同時に改善した場合の改善効果を推定したりすることも好ましい。

＜コスト効果推定機能＞
図１６は、工程改善支援システムのコスト効果推定機能に係る機能ブロックを示している。コスト効果推定機能は、上述したように、改善効果推定処理によって推定された全工程作業時間の改善効果をコスト効果に換算する機能であって、コスト換算機能５０、要改善工程選定機能５１、コスト効果表示機能５２から構成される。

図１７のフローチャートに沿って、コスト効果推定処理の流れを説明する。

コスト効果推定機能は、まず、改善効果推定機能から推定結果（改善後の全工程作業時間分布）を受け取るとともに、実績ＤＢ１８から実績データ（改善前の全工程作業時間分布）を読み込む（ステップＳ３００）。

次に、コスト効果推定機能は、記憶装置１３から生産ライン時間単価を読み込む（ステップＳ３０１）。生産ライン時間単価は、生産ラインの稼動に必要な単位時間当たりのコストであって、作業時間の改善効果（短縮効果）をコスト効果に換算するのに用いられる指標である。生産ライン時間単価は、過去の一定期間（例えば、１ヶ月）にかかった総費用から算出すればよい。総費用の内訳としては、例えば、人件費、設備費、電気代、生産ライン設置スペース代、在庫スペース代などが含まれる。

次に、コスト換算機能５０が、改善前後の全工程作業時間分布と生産ライン時間単価に基づき、作業時間の改善効果をコスト効果に換算する（ステップＳ３０２）。なお、改善効果推定処理において複数の改善案（要改善工程）についての改善効果が推定された場合には、コスト換算機能５０は各々の改善案についてコスト換算を行う。

図１８に、コスト換算処理の基本的な考え方を示す。図１８は、実績データに基づく改善前の全工程作業時間分布（破線）と、改善効果推定に基づく改善後の全工程作業時間分布（実線）とを表している。図中、Ｔｍｉｎ、Ｔｍａｘはそれぞれ改善前の全工程作業時間分布の最小値と最大値を示し、Ｔ′ｍｉｎ、Ｔ′ｍａｘはそれぞれ改善後の全工程作業時間分布の最小値と最大値を示している。また、Ｔｃｒｏｓｓは、改善前後の全工程作業時間分布が交差する位置を示している。

ここで、
面積Ｓ＝（改善前の全工程作業時間分布の面積）−（改善後の全工程作業時間分布の面積） （但し、Ｔｃｒｏｓｓ≦全工程作業時間≦Ｔｍａｘ）
面積Ｓ′＝（改善後の全工程作業時間分布の面積）−（改善前の全工程作業時間分布の面積） （但し、Ｔ′ｍｉｎ≦全工程作業時間＜Ｔｃｒｏｓｓ）
としたときに、コスト換算機能５０は、面積Ｓのコスト換算値Ｖと面積Ｓ′のコスト換算値Ｖ′の差を、工程改善により達成されるコスト効果（Ｖ−Ｖ′）として算出する。

図１９に、コスト効果の計算手法の具体例を示す。全工程作業時間分布をある一定の時間幅（例えば５分）からなる区間に分割する。それぞれの区間の中心（若しくは平均）の作業時間をｔｎ、改善前の全工程作業時間分布の回数（生産数）をＮｎ、改善後の全工程作業時間分布の回数（生産数）をＮ′ｎとしたとき（但し、ｎ＝１，２，３，．．．，ｍ
ａｘ）、コスト効果は次式で算出される。

図２０に、コスト効果の計算手法の別の具体例を示す。ワークｎの改善前の作業時間をｔｎ、ワークｎの改善後の作業時間をｔ′ｎとしたとき（但し、ｎ＝１，２，３，．．．，ｍａｘ）、コスト効果は次式で算出される。

コスト効果が複数の改善案について算出された場合（ステップＳ３０３；Ｙｅｓ）、要改善工程選定機能５１が、コスト効果の大きい順に改善案をランキングする（ステップＳ３０４）。改善案をシステムで自動決定する設定になっている場合（ステップＳ３０５；Ｙｅｓ）、要改善工程選定機能５１は、ランキングトップの改善案、あるいはランキングの高い方から予め設定された個数の改善案を、コスト効果の高い要改善工程として選定する（ステップＳ３０６）。そして、コスト効果表示機能５２が、改善案として要改善工程の工程名とそのコスト効果を表示する（ステップＳ３０７）。一方、改善案をユーザが決定する設定になっている場合には（ステップＳ３０５；Ｎｏ）、要改善工程選定機能５１は、ランキングの高い順に改善案をリスト表示する（ステップＳ３０８）。

このように、コスト効果推定機能によれば、要改善工程の改善により得られる効果をコストベースで把握することができるので、改善実施による効果と投資コストとの比較が容易になり、ユーザの意思決定（改善案の選定、絞り込み、改善実施の最終決定）を支援でき、効率的かつ効果的な改善への取り組みを可能とする。

なお、ステップＳ３０６において、改善のために投資することができる予算（投資可能コスト）を考慮して、改善案の選定を行うようにしてもよい。すなわち、投資可能コスト以上のコスト効果がある改善案を選び出し、それらをコスト効果の高い順にランキングするのである。このように投資可能コストを改善案選定のパラメータとして用いることで、投資コスト内で改善実施できる最適な改善案（要改善工程）を抽出することができる。なお、投資可能コストはシステムに予め設定しておいてもよいし、都度ユーザに入力させてもよい。

＜管理基準値更新機能＞
本実施形態の工程改善支援システムは、付加的な機能として、管理基準値更新機能を有する。

図２１（ａ）に示すように、工程改善前に管理基準値が適切な値に設定されていたとしても、工程改善により図２１（ｂ）に示すように全工程作業時間が短縮されると、管理基準値が緩い（余裕のある）値となってしまう。このような不適切な管理基準値が設定されていると、作業者のモチベーションの低下、ひいては生産性の低下を招くおそれがあるため好ましくない。そこで、管理基準値更新機能により、改善前後の全工程作業時間分布の変化に基づいて管理基準値の良否（適切／不適切）を判断し、必要に応じて管理基準値を適切な値に更新するのである（図２１（ｃ）参照）。

管理基準値の良否判断は次のように行えばよい。例えば、管理基準値を超える部分（図
２１（ａ）の斜線部分）が全工程作業時間分布全体の３０±５％となる状態が適切であるとする。この適切値は、ユーザにより予めシステムに設定されている。管理基準値更新機能は、改善効果推定手段により推定された改善後の全工程作業時間分布を取得し、この改善後の全工程作業時間分布において管理基準値を超える部分の割合と上記適切値とを比較する。そして、管理基準値を超える部分の割合が適切値から外れていた場合には、現在の管理基準値が不適切であると判断する。

また、管理基準値の適切値が予めシステムに設定されていなかったとしても、改善前における管理基準値を超える部分の割合に比べて、改善後における管理基準値を超える部分の割合が所定値以上小さくなっていたときに、現在の管理基準値が不適切であると判断することができる。

上記処理によって管理基準値が不適切と判断された場合には、ユーザ操作もしくは自動設定により、管理基準値を更新する。ユーザ操作の場合、管理基準値更新機能は、図２１（ｂ）のように、改善前後の全工程作業時間分布と現在の管理基準値を画面表示して、新しい管理基準値の入力を促す。ユーザは、入力装置１１を操作して、数値を直接入力するか、もしくはグラフ上の管理基準値をマウスでドラッグして移動させることにより、新たな管理基準値を入力する。ただし、管理基準値は実現可能な範囲に設定されなければ意味がないので、実現不可能と思われる範囲には管理基準値を設定できないようにシステム側で規制するとよい。自動設定の場合、管理基準値更新機能は、システムに予め設定されている適切値に基づき新たな管理基準値を算出する。なお、適切値は、上記のように、管理基準値を超える部分の割合で規定される場合の他、全工程作業時間分布の平均値からの割合（標準偏差、分散など）で規定される場合もある。

以上述べた処理により管理基準値を適切な値に更新することで、作業者のモチベーションを保つことができ、生産性の低下を未然に防止することができる。

手組みラインの各工程における作業時間のバラツキを示す図。 自動化ラインと手組みラインの生産リードタイムのヒストグラムを示す図。 工程改善支援システムの全体構成を示す図。 工程改善支援システムの実績集計機能に係る機能ブロックを示す図。 実績データの表示例を示す図。 工程改善支援システムの相関分析機能に係る機能ブロックを示す図。 相関分析処理の流れを示すフローチャート。 改善適切範囲を設定するための表示例を示す図。 改善適切範囲と特定ワーク分布の表示例を示す図。 改善適切範囲と特定ワーク分布の表示機能を説明する図。 特定ワーク分布と全ワーク分布の差異を説明する図。 工程改善支援システムの改善効果推定機能に係る機能ブロックを示す図。 改善効果推定処理の流れを示すフローチャート。 想定改善値の設定処理を説明する図。 改善前後の全工程作業時間分布の表示例を示す図。 工程改善支援システムのコスト効果推定機能に係る機能ブロックを示す図。 コスト効果推定処理の流れを示すフローチャート。 コスト換算処理の基本的な考え方を説明する図。 コスト効果の計算手法の具体例を示す図。 コスト効果の計算手法の別の具体例を示す図。 管理基準値の更新処理を説明する図。 待ち工程を説明する図。 実績データの表示例を示す図。 実績データの表示例を示す図。 実績データの表示例を示す図。 実績データの表示例を示す図。

符号の説明

１０ コンピュータ
１１ 入力装置
１２ 表示装置
１３ 記憶装置
１４ リーダ
１５ ワーク識別機能
１６ 工程毎作業時間計測機能
１７ 全工程作業時間計測機能
１８ 実績ＤＢ
１９ 実績表示機能
２０，２１ ワーク
２２ ＩＤタグ
３０ 範囲設定機能
３１ ワーク特定機能
３２ 作業時間分析機能
３３ 要改善工程抽出機能
３４ 要改善工程提示機能
３５ 範囲設定支援機能
４０ 想定改善値設定機能
４１ シミュレーション機能
４２ 改善効果表示機能
５０ コスト換算機能
５１ 要改善工程選定機能
５２ コスト効果表示機能

Claims (19)

1. 複数の工程からなる生産ラインの工程改善を支援する工程改善支援システムであって、
   前記生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間を集計し、ワークに関する情報とともに実績データとして蓄積する実績集計手段と、
   全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択し、その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより前記選択された範囲に相関の強い１つ又は複数の工程を改善の必要な要改善工程として抽出する相関分析手段と、
   を備える工程改善支援システム。
2. 前記実績集計手段は、
   各々のワークについて工程毎作業時間を計測する工程毎作業時間計測手段と、
   各々のワークについて全工程作業時間を計測する全工程作業時間計測手段と、
   計測された工程毎作業時間および全工程作業時間をワークに関する情報に関連付けて蓄積する実績記憶手段と、
   を有する請求項１記載の工程改善支援システム。
3. 前記実績集計手段は、
   ワークに取り付けられたＩＤタグを読み取るリーダを有し、
   前記ＩＤタグを工程の入口と出口で読み取ることにより、当該工程の工程毎作業時間を計測し、
   前記ＩＤタグを生産ラインの入口と出口で読み取ることにより、全工程作業時間を計測する
   請求項２記載の工程改善支援システム。
4. 前記工程は、ワークに実作業が施される実作業工程と、実作業工程の前もしくは後でワークが待ち状態あるいは移動状態におかれる待ち工程とを含み、
   前記工程毎作業時間は、実作業工程における作業開始から作業終了までの実作業時間と、待ち工程における滞留時間とを含む
   請求項１〜３のいずれかに記載の工程改善支援システム。
5. 前記実績集計手段は、
   全工程作業時間と実作業工程それぞれの実作業時間とを計測し、
   計測された全工程作業時間と実作業時間とから各待ち工程における滞留時間を算出する請求項４に記載の工程改善支援システム。
6. 前記相関分析手段は、
   全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択する範囲設定手段と、
   前記選択された範囲に含まれるワークを特定するワーク特定手段と、
   各工程について、ワーク特定手段により特定された特定ワークの工程毎作業時間分布と全ワークの工程毎作業時間分布との差異を求める作業時間分析手段と、
   差異の大きい１つ又は複数の工程を、要改善工程として抽出する要改善工程抽出手段と、
   を有する請求項１〜５のいずれかに記載の工程改善支援システム。
7. 前記範囲設定手段は、
   全工程作業時間分布のうち、平均部分よりも長く、且つ、最大部分よりも短い分布範囲
   の中から、前記改善の対象とすべき範囲を選択する
   請求項６記載の工程改善支援システム。
8. 前記相関分析手段は、
   全工程作業時間分布、改善の対象とすべき範囲、および、各工程についての特定ワークの工程毎作業時間分布と全ワークの工程毎作業時間分布を表示装置に表示する
   請求項６または７記載の工程改善支援システム。
9. 前記相関分析手段は、
   改善の対象とすべき範囲が変更されたときに、各工程についての特定ワークの工程毎作業時間分布の表示をリアルタイムに変更する
   請求項８記載の工程改善支援システム。
10. 前記相関分析手段は、
    全工程作業時間分布または工程毎作業時間分布の一部の範囲がユーザ操作により指定されたときに、その指定範囲に含まれるワークの実績データを表示装置に表示する
    請求項８または９記載の工程改善支援システム。
11. 前記ワークに関する情報は、ワークの型式および作業者の情報を含み、
    前記相関分析手段は、型式、作業者および作業時間のうち少なくとも１つの条件がユーザ操作により指定されたときに、その指定条件に合致するワークの全工程作業時間分布および工程毎作業時間分布を表示する
    請求項８〜１０のいずれかに記載の工程改善支援システム。
12. 前記相関分析手段は、
    要改善工程が抽出できなかった場合に、前記改善の対象とすべき範囲を変更し、その変更後の範囲を用いて要改善工程を再抽出する
    請求項１〜１１のいずれかに記載の工程改善支援システム。
13. 要改善工程の改善が全工程作業時間に及ぼす効果をシミュレーションにより推定する改善効果推定手段をさらに備える
    請求項１〜１２のいずれかに記載の工程改善支援システム。
14. 前記改善効果推定手段は、
    要改善工程の改善後に達成されるべき工程毎作業時間分布を表す想定改善値を設定し、
    設定された想定改善値および前記実績データに基づき、改善後の全工程作業時間分布をシミュレーションし、
    改善前後の全工程作業時間分布を表示する
    請求項１３記載の工程改善支援システム。
15. 前記改善効果推定手段により推定された全工程作業時間の改善効果をコスト効果に換算するコスト効果推定手段をさらに備える
    請求項１３または１４記載の工程改善支援システム。
16. 改善案が複数ある場合に、
    前記コスト効果推定手段は、コスト効果の高い順にランキングした改善案をユーザに提示する
    請求項１５記載の工程改善支援システム。
17. 前記コスト効果推定手段は、
    投資可能コスト以上のコスト効果がある改善案を選び出し、それらの改善案をコスト効果の高い順にランキングしてユーザに提示する
    請求項１６記載の工程改善支援システム。
18. 複数の工程からなる生産ラインの工程改善を支援する工程改善支援方法であって、
    情報処理装置が、
    前記生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間を集計し、
    その集計結果をワークに関する情報とともに実績データとして記憶装置に蓄積し、
    全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択し、
    その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより前記選択された範囲に相関の強い１つ又は複数の工程を改善の必要な要改善工程として抽出する
    工程改善支援方法。
19. 複数の工程からなる生産ラインの工程改善を支援する工程改善支援処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
    前記プログラムは、情報処理装置に、
    前記生産ラインを流れる各々のワークについて、各工程で要した工程毎作業時間および生産開始から終了までに要した全工程作業時間を集計する処理と、
    その集計結果をワークに関する情報とともに実績データとして記憶装置に蓄積する処理と、
    全ワークの全工程作業時間分布から改善の対象とすべき範囲を選択する処理と、
    その選択された範囲に含まれるワークの工程毎作業時間分布を参照することにより前記選択された範囲に相関の強い１つ又は複数の工程を改善の必要な要改善工程として抽出する処理と
    を実行させるプログラム。

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