JP2006260462A - Production plan planning method of manufacturing process, system thereof, and computer program thereof - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To plan at high speed a production plan that levels a work in progress in each manufacturing process and becomes the shortest manufacturing period while satisfying customer demand such as the delivery date besides considering manufacturing restriction and an additional process on the way of manufacturing in the manufacturing process which processes a plurality of products in a plurality of process routes. <P>SOLUTION: A multi-orders and multi-periods production plan model construction part 3 of this system constructs production plan model for planned period for the order to be planned based on taken planning information when the newest planning information at the time to begin planning is taken in from each of database 10 to 13. The production plan model is composed of the delivery date and manufacture flow of an order, required processing time in each manufacturing process, operation schedule of each manufacturing process, and evaluation function to judge quality of the production plan etc. The most suitable production plan planning part 4 of this system calculates processing timing and processing quantity at each manufacturing process for every orders so that the evaluation function becomes minimum (best) using the constructed production plan model. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、納期、注文量、及び製品仕様等の注文情報並びに通過工程、通過順、及び通過工程における処理時間等の製造仕様が異なる複数の注文を異なる複数の工程を経て製造する、製造プロセスにおける生産計画立案方法、それを実現するための装置、及びコンピュータプログラムに関する。   The present invention is a manufacturing process for manufacturing a plurality of orders having different manufacturing specifications such as order information such as delivery date, order quantity, product specification, and passing process, passing order, and processing time in the passing process through a plurality of different processes. The present invention relates to a production planning method, an apparatus for realizing the production plan, and a computer program.

鉄鋼業を始めとする多くの産業における製品製造プロセスでは、顧客からの注文内容に応じて適切に製品を製造することが求められる。例えば鉄鋼業においては、顧客が要求する仕様（サイズ、強度、表面塗装有無等）の製品を要求された量だけ、要求された期日に納入することが求められている。   Product manufacturing processes in many industries, including the steel industry, require that products be manufactured appropriately according to the contents of orders from customers. For example, in the steel industry, it is required to deliver a required amount of a product having specifications (size, strength, surface coating presence / absence, etc.) required by a customer on a required date.

また、顧客のニーズの多様化に伴い、注文毎にその製品仕様、注文量、納期が多岐に渡る、いわゆる多品種少量生産が必要とされる傾向が強くなってきており、製造プロセスにおいてはこれらの多岐にわたるすべての注文仕様を満足する製品を低コストで製造することが求められている。   In addition, with the diversification of customer needs, there is a growing tendency to require so-called multi-product small-volume production, where product specifications, order quantities, and delivery dates vary for each order. Therefore, it is required to manufacture a product satisfying all the various order specifications at a low cost.

さらに最近では注文から納入までの期間が従来よりも短い、いわゆる「短納期」で製品を納入できることが製品付加価値の一つとして大きな意味を持つようになってきており、製造コストの増大を招くことなく、これら顧客の要求に耐えうる製造実力を持つことが製造業に要求されている。   More recently, the ability to deliver products with a so-called “short delivery time”, which is shorter than the order-to-delivery period, has become significant as one of the added value of products, leading to an increase in manufacturing costs. The manufacturing industry is required to have the manufacturing ability to withstand the demands of these customers.

このため、近年、これらの要求に対応できるような生産計画を立案する方法が種々提案されている。例えば、特許文献１には、納期・物流バランスだけでなく、より詳細な製造制約や向け先別の製造負荷バランスを考慮した上で、上流工程の生産計画を立案する方法が提案されている。上流工程の生産計画を立案するにあたり、納期から標準工期（標準リードタイム）で遡ることで上流工程の作業希望日を定めた後、上流工程の生産計画を注文ロットの大きさに応じた手法を用いて立案する手法ことが開示されている。   For this reason, in recent years, various methods for drafting production plans that can meet these requirements have been proposed. For example, Patent Document 1 proposes a method for creating a production plan for an upstream process in consideration of not only delivery date / distribution balance but also more detailed production constraints and production load balance for each destination. In planning the production schedule of the upstream process, after setting the desired work date for the upstream process by going back from the delivery date to the standard work period (standard lead time), the upstream process production plan is based on the order lot size. A method of using and planning is disclosed.

また、特許文献２には、納期から標準工期で遡ることにより上流工程の作業希望日を定めた後、計画立案区間の長さに応じた精度で上流工程の生産計画を立案し、立案結果が満足いくものかを評価し、必要に応じて計画を修正する手法ことが開示されている。   Also, in Patent Document 2, after setting the desired work date of the upstream process by going back from the delivery date to the standard work schedule, the upstream process production plan is made with accuracy according to the length of the planning section, and the planning result is A method is disclosed that evaluates satisfaction and modifies the plan as necessary.

特開２０００−１７６６３４号公報JP 2000-176634 A 特開２００３−２５６０２０号公報JP 2003-256020 A

上述したように特許文献１、２のいずれにおいても、注文属性によって定まる標準工期でもって納期から遡ることで上流工程の作業希望日を定めている。しかしながら、実際の製造プロセスにおいては、製造工程の処理能力に制約があり、立案日時点で各工程に存在する仕掛による処理待ちが発生すること等により、実際の製造に必要な所要期間はたとえ同一の注文属性であってもばらついてしまい、結果として作業希望日どおりに上流工程で作業したとしても納期を守れないという状況が発生する。特許文献１、２ではこれを回避するために、上流工程の生産計画を立案する時点、もしくは立案した後に、下流工程の製造能力を確認・評価しているが、結果が不満足な場合は、再度上流工程の生産計画を立案し直す必要があり、手戻りが多くなりがちである。   As described above, in both Patent Documents 1 and 2, the desired work date of the upstream process is determined by going back from the delivery date with the standard work schedule determined by the order attribute. However, in the actual manufacturing process, the processing capacity of the manufacturing process is limited, and due to the waiting for processing due to the in-process existing in each process as of the planning date, the required period for actual manufacturing is the same. As a result, there is a situation in which the delivery date cannot be maintained even if the upstream process is performed according to the desired work date. In order to avoid this in Patent Documents 1 and 2, the production capacity of the downstream process is confirmed or evaluated at the time of planning the production process of the upstream process or after planning, but if the result is unsatisfactory, again There is a need to rework the production plan for the upstream process, which tends to be reworked.

また、このような納期遅れが発生しないようにするため、標準工期の算出にあたっては製造に必要な工期に加え、上記のような工期変動を吸収するための余裕工期を加算することがある。このように余裕工期を含む標準工期を用いて最上流の製造プロセスでの作業希望日を計算すると、実際に必要な製造工期よりもかなり早めのタイミングで製造を開始することとなる。早期の製造開始は、途中工程での仕掛や倉庫における在庫となり、これらの仕掛や在庫がリードタイムの増大を招く。また、置場占有に伴うハンドリング負荷の増大による製造能力阻害を招き、結果として工期を延ばすという悪循環が発生する。   Further, in order to prevent such a delay in delivery time, in calculating the standard work schedule, in addition to the work schedule required for manufacturing, a surplus work schedule for absorbing the above work schedule fluctuations may be added. When the desired work date in the most upstream manufacturing process is calculated using the standard work schedule including the spare work schedule in this way, the manufacturing is started at a timing considerably earlier than the actually required manufacturing work schedule. The early start of production results in in-process work in progress and inventory in the warehouse, and these in-process and stock increase lead time. In addition, the manufacturing capacity is hindered due to an increase in handling load due to the occupation of the yard, resulting in a vicious cycle of extending the construction period.

さらに、人手により生産計画を立案する場合には、納期や製造ロットまとめ等、主要指標については考慮できるが、すべての工程における負荷状況や仕掛状況までは考慮することは困難であるため、過負荷工程でのリードタイム増は避けがたく、結果として工期のばらつきが発生する。   Furthermore, when drafting a production plan manually, it is possible to consider key indicators such as delivery date and production lot summary, but it is difficult to consider the load status and work in progress in all processes. An increase in the lead time in the process is unavoidable, resulting in variations in work schedule.

本発明は、上記のような点に鑑みてなされたものであり、異なる複数の工程経路で複数製品を処理する複雑な製造プロセスにおいて、各工程の処理能力や設備休止計画等の製造制約や製造途中での不良発生による増工程を考慮した上で、納期、注文量等の顧客の要求を満足しつつ各製造工程の仕掛を平準化し、製造工期が最短となるような注文毎の各工程の最適製造着手タイミング及び製造量を自動的にかつ高速に立案できるようにすることを目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and in a complicated manufacturing process in which a plurality of products are processed through a plurality of different process paths, manufacturing restrictions such as processing capacity of each process, equipment stoppage plan, etc. Taking into account the increased number of processes due to the occurrence of defects along the way, the work in each manufacturing process is leveled while satisfying customer requirements such as delivery date and order quantity, and each process for each order that minimizes the manufacturing period It is an object of the present invention to be able to plan the optimum production start timing and production amount automatically and at high speed.

本発明の生産計画立案方法は、異なる複数工程経路で複数製品を処理する製造プロセスにおける生産計画立案方法であって、注文毎の製造仕様に基づいて、注文毎の製造フローを決定するステップと、前記製造フローにおける各製造工程での処理所要時間を予め定められた単位処理時間で離散化するステップと、立案対象注文の前記単位処理時間毎の各製造工程での注文仕掛量と注文処理量をそれぞれ要素に持つ注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルを作成するステップと、立案対象注文の製造フローにおける各製造工程の前後工程との接続関係を表わす接続行列及び各製造工程での処理所要時間を表わす遷移行列を作成するステップと、立案対象注文の注文仕掛量ベクトル、注文処理量ベクトル、接続行列及び遷移行列を含む状態方程式を作成するステップと、前記状態方程式を立案期間分展開することで多期間分の状態方程式を構築するステップと、前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定するステップと、前記多期間分の状態方程式における注文処理量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定するステップと、前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルの単位処理時間毎の望ましい値を表わす注文仕掛目標量ベクトルを作成するステップと、前記注文仕掛目標量ベクトルと前記注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルとによって表される評価関数を作成するステップと、前記注文仕掛量ベクトルに対し、立案開始時点の初期状態を設定するステップと、前記多期間分の状態方程式、前記注文仕掛量ベクトルに関する不等式制約式、前記注文処理量ベクトルに関する不等式制約式及び前記評価関数を用いて、前記評価関数が最小となるような単位処理時間毎の０又は正の注文処理量ベクトルを算出する最適化計算を行うステップと、前記最適化計算により算出された注文処理量ベクトルの単位処理時間毎の推移を前記立案期間分の注文毎の生産計画とするステップとを有することを特徴とする。
本発明の生産計画立案装置は、異なる複数工程経路で複数製品を処理する製造プロセスにおける生産計画立案装置であって、注文毎の製造仕様や製造進度、工程稼動情報並びに計画立案方針等、生産計画の立案に必要な情報を入力する立案情報入力部と、前記入力した立案情報に基づいて、立案対象注文の各単位処理時間における製造工程毎の注文仕掛量と注文処理量をそれぞれ要素に持つ注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルを作成し、立案対象注文の製造フローにおける各製造工程の前後工程との接続関係を表わす接続行列及び各製造工程での処理所要時間を表わす遷移行列を作成し、得られた状態方程式を立案期間分展開することで多期間分の状態方程式を構築し、前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルに関し、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定し、前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルの単位処理時間毎の望ましい値を表わす注文仕掛目標量ベクトルを用いて評価関数を設定する、多注文多期間生産計画モデル構築部と、前記多注文多期間生産計画モデルに対し、前記評価関数が最小（最良）となるような時刻毎の０又は正の注文処理量ベクトルを算出する最適生産計画立案部と、前記最適生産計画立案部により算出された注文処理量ベクトルの単位処理時間毎の推移を前記立案期間分の注文毎の生産計画として出力する立案結果出力部とを有することを特徴とする。
本発明の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する製造プロセスにおける生産計画立案を行うためのコンピュータプログラムであって、注文毎の製造仕様に基づいて、注文毎の製造フローを決定する処理と、前記製造フローにおける各製造工程での処理所要時間を予め定められた単位処理時間で離散化する処理と、立案対象注文の前記単位処理時間毎の各製造工程での注文仕掛量と注文処理量をそれぞれ要素に持つ注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルを作成する処理と、立案対象注文の製造フローにおける各製造工程の前後工程との接続関係を表わす接続行列及び各製造工程での処理所要時間を表わす遷移行列を作成する処理と、立案対象注文の注文仕掛量ベクトル、注文処理量ベクトル、接続行列及び遷移行列を含む状態方程式を作成する処理と、前記状態方程式を立案期間分展開することで多期間分の状態方程式を構築する処理と、前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定する処理と、前記多期間分の状態方程式における注文処理量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定する処理と、前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルの単位処理時間毎の望ましい値を表わす注文仕掛目標量ベクトルを作成する処理と、前記注文仕掛目標量ベクトルと前記注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルとによって表される評価関数を作成する処理と、前記注文仕掛量ベクトルに対し、立案開始時点の初期状態を設定する処理と、前記多期間分の状態方程式、前記注文仕掛量ベクトルに関する不等式制約式、前記注文処理量ベクトルに関する不等式制約式及び前記評価関数とを用いて、前記評価関数が最小となるような単位処理時間毎の０又は正の注文処理量ベクトルを算出する最適化計算を行う処理と、前記最適化計算により算出された注文処理量ベクトルの単位処理時間毎の推移を前記立案期間分の注文毎の生産計画とする処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。 The production planning method of the present invention is a production planning method in a manufacturing process in which a plurality of products are processed through different plurality of process paths, and a step of determining a manufacturing flow for each order based on a manufacturing specification for each order; The step of discretizing the required processing time in each manufacturing process in the manufacturing flow by a predetermined unit processing time, and the in-process amount and the order processing quantity in each manufacturing process for each unit processing time of the order to be planned The connection matrix indicating the connection relationship between the step of creating the in-process quantity vector and the order processing quantity vector for each element, the pre- and post-processes of each manufacturing process in the manufacturing flow of the planning target order, and the processing time required in each manufacturing process A state matrix including a step of creating a transition matrix to represent, an in-process quantity vector, an order processing quantity vector, a connection matrix, and a transition matrix A step of creating an equation, a step of constructing a state equation for a multi-period by developing the state equation for a planning period, and an order work amount vector in the multi-period of the state equation for the same manufacturing process. The step of setting the upper limit value and / or the lower limit value as an inequality constraint expression for the sum of the corresponding elements, and the element corresponding to the same manufacturing process among the order processing amount vectors in the state equation for the multi-period And setting an upper limit value and / or a lower limit value as an inequality constraint equation, and an order work target amount representing a desired value for each unit processing time of the order work amount vector in the multi-period state equation Creating a vector; and an evaluation function represented by the order work target quantity vector, the order work quantity vector, and the order processing quantity vector. A step of creating a number; a step of setting an initial state at a planning start time for the order work amount vector; a state equation for the multi-period; an inequality constraint expression related to the order work amount vector; and the order processing amount vector Using the inequality constraint equation and the evaluation function, performing an optimization calculation for calculating a zero or positive order throughput vector for each unit processing time such that the evaluation function is minimized, and by the optimization calculation And a step of setting a transition of the calculated order processing amount vector per unit processing time as a production plan for each order for the planning period.
The production plan planning device of the present invention is a production plan planning device in a manufacturing process for processing a plurality of products through different plurality of process paths, and includes production specifications, manufacturing progress, process operation information, and planning policies for each order. An ordering information input unit for inputting information necessary for planning, and an order having an in-process quantity and an order processing quantity for each manufacturing process in each unit processing time of the order for planning based on the input planning information. Create an in-process quantity vector and an order processing quantity vector, create a connection matrix that represents the connection relationship with the preceding and following processes of each manufacturing process in the manufacturing flow of the planning target order, and a transition matrix that represents the processing time required in each manufacturing process, By developing the obtained state equation for the planning period, a state equation for a multi-period is constructed, and the order work amount vector and the note in the multi-period state equation are constructed. Regarding the processing amount vector, an upper limit value and / or a lower limit value is set as an inequality constraint expression for the sum of elements corresponding to the same manufacturing process, and unit processing of the order work amount vector in the state equation for the multi-period A multi-order multi-period production plan model construction unit that sets an evaluation function using a target in-process target quantity vector that represents a desired value for each time, and the evaluation function is the minimum (best) for the multi-order multi-period production plan model The optimal production plan planning unit for calculating a zero or positive order processing amount vector for each time such as) and the transition of the order processing amount vector calculated by the optimal production planning unit for each unit processing time And a planning result output unit for outputting as a production plan for each order for a period.
The computer program according to the present invention is a computer program for making a production plan in a manufacturing process for processing a plurality of products through different plurality of process paths, and determines a manufacturing flow for each order based on a manufacturing specification for each order. Processing, processing for discretizing the processing time required in each manufacturing process in the manufacturing flow by a predetermined unit processing time, and the order work amount and order in each manufacturing process for each unit processing time of the planning target order A process for creating an in-process quantity vector and an order quantity vector each having a processing quantity as an element, a connection matrix indicating a connection relationship between processes before and after each manufacturing process in the manufacturing flow of the planning target order, and a process in each manufacturing process A process of creating a transition matrix representing the required time, an in-process quantity vector, an order processing quantity vector, a connection matrix, Among the process of creating a state equation including a transition sequence, the process of constructing a state equation for a multi-period by expanding the state equation for a planning period, and the order work amount vector in the state equation for the multi-period, For the sum of the elements corresponding to the same manufacturing process, the same manufacturing among the processing for setting the upper limit value and / or the lower limit value as an inequality constraint expression and the order throughput vector in the state equation for the multi-period A process for setting the upper limit value and / or the lower limit value as an inequality constraint expression for the sum of the elements corresponding to the process, and a desired value for each unit processing time of the order work amount vector in the state equation for the multi-period. A process for generating an order work in progress target quantity vector to be represented, and an evaluation function represented by the order work in progress target quantity vector, the order work in progress quantity vector, and the order process quantity vector. A process for creating a number; a process for setting an initial state at the start of planning for the order work quantity vector; a state equation for the multi-period; an inequality constraint expression for the order work quantity vector; the order process quantity vector A process of performing an optimization calculation for calculating a zero or positive order processing amount vector for each unit processing time such that the evaluation function is minimized using the inequality constraint formula and the evaluation function, and the optimization calculation The computer is caused to execute a process of making a transition per unit processing time of the order processing amount vector calculated by the above-described production plan for each order for the planning period.

また、本発明において、前記評価関数は、注文仕掛量ベクトルから注文仕掛目標量ベクトルを減じて絶対値を取り評価重みベクトルを乗じた項と注文処理量ベクトルに評価重みベクトルを乗じた項の和を立案期間に対して加算した一次形式の評価関数であってもよい。
また、前記評価関数における注文仕掛目標量ベクトルのうち、製造プロセスにおける最終工程の仕掛状態の目標値は、当該注文の製造完了希望納期に基づいて設定してもよい。
また、前記最適化計算を立案開始時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について行い、このうち予め設定した期間（計画確定期間）分だけ生産計画を確定し、前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再度最適化計算を行うという処理を立案終了日時まで繰り返すことにより得られた一連の演算結果を前記製造プロセスにおける生産計画とし、上記各注文の製造完了希望納期に注文の製造を完了させるために製造開始すべき最遅日時から前記立案開始日時を差し引いて算出される納期余裕が予め定められた条件を満たす注文のみを対象として前記最適化計算を行うようにしてもよい。
また、最適化計算を行う際に、予め定められた条件に基づいて全注文を複数のグループに分類し、予め定められた前記グループ毎の立案優先順に基づいて前記グループ毎の最適化計算を逐次行うようにしてもよい。
さらに、前記製造プロセスの製造フローや製造制約を離散事象モデルで表わし、事象が発生したときの製造プロセスの状態及び製造制約を検出する離散事象シミュレータを構築し、前記最適化計算により立案開始時点から予め設定した期間（指示算出期間）分についての製造指示を算出し前記離散事象シミュレータに与えて、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、予め設定した期間（計画確定期間）分のシミュレーション結果を生産計画として確定し、前記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始時点として設定して再度最適化計算を行うことを生産計画立案期間分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、前記製造プロセスにおける生産計画を確定するようにしてもよい。 Further, in the present invention, the evaluation function is a sum of a term obtained by subtracting an order in-process target quantity vector from an order in-process quantity vector and taking an absolute value and multiplying by an evaluation weight vector, and a term obtained by multiplying the order processing quantity vector by an evaluation weight vector. May be a primary-type evaluation function obtained by adding to the planning period.
Further, among the in-process target quantity vectors in the evaluation function, the target value of the in-process state in the final process in the manufacturing process may be set based on the desired manufacturing completion delivery date of the order.
Further, the optimization calculation is performed for a preset period (instruction calculation period) from the start of planning, a production plan is determined for a preset period (plan determination period), and immediately after the determined period. Set the date / time as a new planning start date / time and repeat the optimization calculation process until the planning end date / time. The optimization calculation is performed only for orders whose delivery time margin calculated by subtracting the planning start date and time from the latest date and time to start manufacturing in order to complete the manufacture of the order on the delivery date satisfies a predetermined condition. It may be.
Further, when performing the optimization calculation, all orders are classified into a plurality of groups based on a predetermined condition, and the optimization calculation for each group is sequentially performed based on the predetermined planning priority order for each group. You may make it perform.
Furthermore, the manufacturing flow and manufacturing constraints of the manufacturing process are represented by a discrete event model, a discrete event simulator for detecting the manufacturing process state and manufacturing constraints when an event occurs is constructed, and the optimization calculation is performed from the start of planning. A manufacturing instruction for a preset period (instruction calculation period) is calculated and given to the discrete event simulator, and the simulation is executed for the preset period (simulation period). From the simulation results obtained by repeating the calculation for the production planning period, setting the date and time immediately after the determined period as the new planning start point and performing the optimization calculation again A production plan in the manufacturing process may be confirmed.

本発明によれば、注文情報（納期、注文量、製品仕様等）及び製造仕様（通過工程、通過順、通過工程における処理時間等）が異なる注文が大量にあり、かつ、製造工程の処理能力に限界が存在したり、設備休止があったり等、製品製造上のさまざまな制約があった場合でも、製造完了納期を満たすための、各製造工程における最適製造開始タイミングと製造量を即座に立案することができる。   According to the present invention, there are a large number of orders with different order information (delivery date, order quantity, product specifications, etc.) and manufacturing specifications (passing process, passing order, processing time in the passing process, etc.), and the processing capability of the manufacturing process. Even if there are various restrictions on product manufacturing, such as when there is a limit to the number of production facilities or when there is a facility outage, the optimum production start timing and production volume in each production process are immediately planned to meet the production completion deadline. can do.

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
図１に本実施形態の製造プロセスにおける生産計画立案装置の概略構成を示す。顧客からの注文の納期、注文量、注文製品の仕様等の注文情報は、注文情報データベース１０に保存されており、新しい注文が追加された場合や注文の納品が完了した場合には都度その内容が更新される。注文の製造が立案開始時点でどの製造工程まで進んでいるかを示す注文進度情報は、注文進度情報データベース１１に保存されている。また、生産計画立案対象期間における各製造工程の稼動スケジュールは、工程稼動情報データベース１２に保存されている。計画立案方針情報データベース１３では、生産計画立案時に設定が必要な計画立案方針に関する情報が保存されている。 Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
(First embodiment)
FIG. 1 shows a schematic configuration of a production plan planning apparatus in the manufacturing process of the present embodiment. Order information such as the delivery date of the order from the customer, the order quantity, and the specifications of the ordered product is stored in the order information database 10, and the contents are included whenever a new order is added or the delivery of the order is completed. Is updated. The order progress information indicating which manufacturing process has been progressed at the start of planning is stored in the order progress information database 11. In addition, the operation schedule of each manufacturing process in the production planning target period is stored in the process operation information database 12. The planning policy information database 13 stores information related to a planning policy that needs to be set at the time of production planning.

生産計画立案装置に対し生産計画立案開始の指示が与えられると、立案情報入力部２では、前記各データベースから立案開始時点における最新の立案情報を取り込む。   When an instruction to start production planning is given to the production planning apparatus, the planning information input unit 2 takes in the latest planning information at the time of starting planning from each database.

多注文多期間生産計画モデル構築部３では、取り込まれた立案情報に基づいて、立案対象の注文を対象に、立案期間分の生産計画モデルを構築する。この生産計画モデルは、後述するように注文の納期や製造フロー、各製造工程での処理所要時間、各製造工程の稼動スケジュール、及び生産計画の良し悪しを判断するための評価関数等から構成される。   The multi-order multi-period production plan model construction unit 3 constructs a production plan model for the planning period for the order to be planned based on the fetched planning information. As will be described later, this production plan model is composed of an order delivery date and a manufacturing flow, a processing time in each manufacturing process, an operation schedule of each manufacturing process, an evaluation function for judging whether the production plan is good or bad, and the like. The

最適生産計画立案部４では、前記構築された生産計画モデルを用いて、前記評価関数が最小（最良）となるような注文毎の各製造工程における処理タイミングと処理量を算出する。算出にあたっては、汎用の数理計画法のパッケージを使ってもよい。   The optimum production planning unit 4 uses the constructed production planning model to calculate the processing timing and the processing amount in each manufacturing process for each order so that the evaluation function is minimized (best). For the calculation, a general-purpose mathematical programming package may be used.

立案結果出力部５では、最適生産計画立案部４により算出された最適生産計画を生産計画データベースに出力する。   The planning result output unit 5 outputs the optimum production plan calculated by the optimum production plan planning unit 4 to the production plan database.

なお、上述した立案情報入力部２、多注文多期間生産計画モデル構築部３、最適生産計画立案部４、立案結果出力部５は、例えばＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリーメモリー）、内蔵ハードディスク、ネットワーク入出力ボード、及び入出力装置等からなるコンピュータによって構成される。   The above-described planning information input unit 2, multi-order multi-period production plan model construction unit 3, optimum production plan planning unit 4, and planning result output unit 5 are, for example, a CPU (central processing unit), a RAM (random access memory), The computer is composed of a ROM (Read Only Memory), a built-in hard disk, a network input / output board, and an input / output device.

次に、上記の構成によって実現される本実施形態の製造プロセスにおける生産計画立案方法について説明する。図２は、第１の実施形態による生産計画立案方法の処理の概要を示すフローチャートである。また、図３は第１の実施形態による生産計画立案方法の処理における多注文多期間生産計画モデルの構築処理の内容を詳細に示すフローチャートである。   Next, a production plan planning method in the manufacturing process of the present embodiment realized by the above configuration will be described. FIG. 2 is a flowchart showing an outline of the process of the production plan planning method according to the first embodiment. FIG. 3 is a flowchart showing in detail the contents of the multi-order multi-period production plan model construction process in the process of the production plan planning method according to the first embodiment.

まず第１に、立案情報入力ステップＳ１において、顧客からの注文情報（納期、注文量、製品仕様、製造仕様等）や各注文の製造進度情報、製造工程の稼動スケジュール、計画立案方針の立案開始時点での最新情報を取り込む。   First of all, in planning information input step S1, order information from customers (delivery date, order quantity, product specifications, manufacturing specifications, etc.), manufacturing progress information of each order, operation schedule of manufacturing process, start of planning policy planning Capture the latest information at the time.

第２に、多注文多期間生産計画モデル構築ステップＳ２において、各注文の製造仕様に基づいて、立案対象全注文の製造フロー（どの製造工程でどの順で製造するか）、各製造工程での処理所要時間及び各製造工程での追加製造工程の発生率を決定し（ステップＳ２１）、各製造工程での処理所要時間は単位処理時間で離散化しておく（ステップＳ２２）。ここで、単位処理時間は、各注文各製造工程での処理所要時間の最大公約数をもって定義するのが最も効率的であるが、目的とする立案精度を勘案して適宜設定すればよい。なお、以降では立案対象期間を単位処理時間で離散化して得られるk番目の離散化時刻を単に「時刻k」と称することとする。   Second, in the multi-order multi-period production plan model construction step S2, the manufacturing flow of all orders to be planned (which manufacturing process is to be manufactured in which order) based on the manufacturing specifications of each order, The required processing time and the occurrence rate of the additional manufacturing process in each manufacturing process are determined (step S21), and the required processing time in each manufacturing process is discretized in unit processing time (step S22). Here, it is most efficient to define the unit processing time with the greatest common divisor of the processing time required for each manufacturing process for each order. However, the unit processing time may be set as appropriate in consideration of the target planning accuracy. Hereinafter, the k-th discretization time obtained by discretizing the planning target period with the unit processing time is simply referred to as “time k”.

次に、単位処理時間毎の各製造工程での注文仕掛量と注文処理量をそれぞれ要素に持つ注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルを作成する。注文iの工程jの時刻kにおける仕掛量をxij(k)とし、注文iの工程jの時刻kにおける処理量をuij(k)とすると、時刻kにおける注文仕掛量ベクトルＸ(k)と注文処理量ベクトルＵ(k)は、式（１）、（２）の形式で作成することができる（ステップＳ２３）。 Next, an order work amount vector and an order process amount vector each having an order work amount and an order processing amount in each manufacturing process for each unit processing time are created. If the in-process quantity at time j of process j of order i is x ij (k) and the processing quantity at time k of process j of order i is u ij (k), the in-process quantity vector X (k) at time k The order processing amount vector U (k) can be created in the form of equations (1) and (2) (step S23).

Figure 2006260462
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次に、注文毎の各製造工程での離散化された処理所要時間及び追加製造工程の発生率から、各製造工程での処理所要時間の推移を表わす遷移行列Aiと製造フローにおける前後工程の接続関係を表わす接続行列Biを作成し、注文仕掛量ベクトルX(k)、注文処理量ベクトルＵ(k)の要素における各製造工程の並び順に従って、式（３）、（４）のような立案対象注文全体の遷移行列A及び接続行列B（B++B-）を作成する（ステップＳ２４）。なお、注文毎の遷移行列Aiと接続行列Biの詳細な生成方法は後述するものとする。また、B+は接続行列Bの要素のうち、その符号が正である要素のみを持つ行列、またB-は接続行列Bの要素のうち、その符号が負である要素のみを持つ行列である。 Next, the transition matrix Ai representing the transition of the required processing time in each manufacturing process and the connection of the previous and subsequent processes in the manufacturing flow from the discrete processing required time in each manufacturing process and the occurrence rate of the additional manufacturing process for each order. A connection matrix Bi representing the relationship is created, and the formulas (3) and (4) are formulated according to the order of each manufacturing process in the elements of the in-process work quantity vector X (k) and the order processing quantity vector U (k). the entire object order transition matrix a and the connection matrix B (B + + B -) to create a (step S24). A detailed method for generating the transition matrix Ai and the connection matrix Bi for each order will be described later. Further, B + is among the elements of the connection matrix B, the code is a matrix having only elements that are positive, also B - are among the elements of the connection matrix B, is a matrix in which the reference has only element is negative .

Figure 2006260462
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次に、遷移行列A、接続行列B(B++B-)、注文仕掛量ベクトルX(k)、注文処理量ベクトルU(k)を用いて、次の式（５）のような立案対象注文全体に対する時刻kにおける状態方程式及び式（６）のような注文仕掛量非負制約式を作成する（ステップＳ２５）。 Then, the transition matrix A, connection matrix B (B + + B -) , the order-process value vector X (k), using the order processing amount vector U (k), planning target such as the following equation (5) A state equation at time k for the entire order and an in-process quantity non-negative constraint equation such as equation (6) are created (step S25).

Figure 2006260462
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次に、式（５）、（６）を立案対象期間（k=0〜kend）にわたって展開することで、式（７）、（８）のような多期間分の状態方程式を作成する（ステップＳ２６）。 Next, the formula (5), (6) By deploying over planning period a (k = 0 to k end The), Equation (7), to create a multi-period equation of state such as (8) ( Step S26).

Figure 2006260462
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次に、注文仕掛量ベクトル（式（１））のうち、同一の製造工程jに対応する要素の総和に対してその上限値γjmax(k)及び/又は下限値γjmin(k)を式（９）のような不等式制約式として設定するとともに、注文処理量ベクトル（式（２））のうち、同一の製造工程jに対応する要素の総和に対して、その上限値δjmax(k)及び/又は下限値δjmin(k)を式（１０）のような不等式制約式として設定する（ステップＳ２７）。 Next, the upper limit value γ jmax (k) and / or the lower limit value γ jmin (k) of the total amount of elements corresponding to the same manufacturing process j in the in-process quantity vector (equation (1)) The upper limit value δ jmax (k) is set for the sum of the elements corresponding to the same manufacturing process j in the order processing quantity vector (equation (2)). And / or the lower limit value δ jmin (k) is set as an inequality constraint expression such as expression (10) (step S27).

Figure 2006260462
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ここで、式（９）における上限値γjmax(k)は製造工程ｊの仕掛置場容量から、下限値γjmin(k)は製造工程ｊの最低仕掛量から設定することができる。また、式（１０）における上限値δjmax(k)は製造工程ｊの処理能力から、下限値δjmin(k)は製造工程jの最低処理量から設定することができる。さらに、δjmin(k)＝δjmax(k)＝０とすることにより、時刻kにおける設備休止を表わす制約式とすることができる。 Here, the upper limit value γ jmax (k) in equation (9) can be set from the in-process capacity of the manufacturing process j, and the lower limit value γ jmin (k) can be set from the minimum in-process amount of the manufacturing process j. Further, the upper limit value δ jmax (k) in the equation (10) can be set from the processing capability of the manufacturing process j, and the lower limit value δ jmin (k) can be set from the minimum processing amount of the manufacturing process j. Furthermore, by setting δ jmin (k) = δ jmax (k) = 0, it is possible to obtain a constraint equation that represents a facility outage at time k.

次に、多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルの時刻kにおける望ましい値を表わす注文仕掛目標量ベクトルXr(k)を作成し、式（１１）のような注文仕掛目標量ベクトルXr(k)、注文仕掛量ベクトルX(k)及び注文処理量ベクトルU(k)によって表される評価関数Ｊを作成する（ステップＳ２８）。   Next, an in-process target quantity vector Xr (k) representing a desired value at time k of the in-process quantity vector in the state equation for multiple periods is created, and the in-process target quantity vector Xr (k ), An evaluation function J represented by the order work amount vector X (k) and the order processing amount vector U (k) is created (step S28).

Figure 2006260462
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なお、式（１１）において評価関数Ｊの具体的な式は生産計画の立案方針に従って任意に設定することが可能であるが、例えば式（１２）のような注文仕掛量ベクトルX(k)から注文仕掛目標量ベクトルXr(k)を減じて絶対値を取り評価重みベクトルQを乗じた項と注文処理量ベクトルU(k)に評価重みベクトルRを乗じた項の和を立案期間に対して加算した一次形式の評価関数としてもよい。   In Formula (11), the specific formula of the evaluation function J can be arbitrarily set according to the production plan drafting policy. For example, from the order work amount vector X (k) as in Formula (12) The sum of the term obtained by subtracting the order work target vector Xr (k) and taking the absolute value and multiplying it by the evaluation weight vector Q and the term obtained by multiplying the order processing amount vector U (k) by the evaluation weight vector R for the planning period It is good also as the evaluation function of the primary form which added.

Figure 2006260462
Figure 2006260462

また、評価関数（式（１２））における注文仕掛目標量ベクトルXr(k)のうち、製造プロセスにおける最終工程かつ当該注文の製造完了希望納期以降に対応する要素に対し当該注文の注文重量を設定することで、注文毎の荷揃納期にあわせたJust In Timeの生産を行うことを目標とすることができる。さらに途中工程の仕掛に対する目標値を設定することで仕掛量を適切なレベルにコントロールすることを目標とすることができる。   Also, the order weight of the order is set for the element corresponding to the final process in the manufacturing process and the desired delivery date after the completion of the order in the in-process target quantity vector Xr (k) in the evaluation function (Equation (12)) By doing so, it is possible to aim to produce Just In Time according to the delivery date for each order. Furthermore, it is possible to set the target value for the in-process in-process to control the in-process amount to an appropriate level.

第３に、最適化計算ステップＳ３において、上記式（７）〜（１０）を満足しつつ、上式（１１）（或いは式（１２））を最小化するX(k)、U(k)を線形計画法等の汎用の最適化手法を用いて算出する。   Third, in the optimization calculation step S3, X (k) and U (k) that minimize the above equation (11) (or equation (12)) while satisfying the above equations (7) to (10). Is calculated using a general-purpose optimization method such as linear programming.

第４に、立案結果出力ステップＳ４において、得られた時刻k毎の注文iの工程jにおける処理量を最適生産計画として出力する。   Fourthly, in the planning result output step S4, the processing amount in the process j of the order i obtained at every time k is output as the optimum production plan.

ここで、注文毎の遷移行列Aiと接続行列Biの生成方法について詳細に説明する。ここでは説明の簡単のため立案対象の注文が二つの場合について説明するが、注文数が多い場合でも全く同様の方法により遷移行列Aiと接続行列Biを生成することができる。   Here, a method for generating the transition matrix Ai and the connection matrix Bi for each order will be described in detail. Here, the case where there are two orders to be planned will be described for the sake of simplicity, but the transition matrix Ai and the connection matrix Bi can be generated by the same method even when the number of orders is large.

図８は注文１の製造フローを離散事象のモデル化手法として一般に知られているペトリネットモデルを用いて表わしたものであり、工程１、工程２、工程５を経て最終工程である工程６に至るが、工程２終了後８割の注文は工程５へ進むが、残り２割の注文は工程４を経た後に工程５へ至るフローとなる。ここで各工程での離散化後の処理所要時間はすべて１日とする。   FIG. 8 shows the manufacturing flow of order 1 using a Petri net model that is generally known as a discrete event modeling method. After step 1, step 2, and step 5, step 6 is the final step. However, the order of 80% after the completion of the process 2 proceeds to the process 5, but the remaining 20% of the order goes to the process 5 after passing through the process 4. Here, the time required for processing after discretization in each process is all 1 day.

図８より注文１の注文仕掛量ベクトルx1(k)と注文処理量ベクトルu1(k)は式（１４）のように書ける。 From FIG. 8, the in-process quantity vector x 1 (k) and the order processing quantity vector u 1 (k) of order 1 can be written as in equation (14).

Figure 2006260462
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注文iの遷移行列Aiは時刻の進捗に伴い注文iの仕掛量がどのように変化するかを表わすものであり注文１の場合は時刻が進んでも注文仕掛の状態は変化しないため、A1は式（１５）のような単位行列となる。また、注文iの接続行列Biは各工程での処理により注文iの各工程の仕掛がどのように変化するかを表わすものであり、注文１の場合は図８に示した各工程間の接続関係から式（１６）のように表わすことができる。 For transition matrix A i of order i is the state of the even order progress progressed time when the time of the progress of order i along with progress are those that represent how the change order 1 does not change, A 1 Is a unit matrix as shown in Equation (15). Further, the connection matrix B i of the order i represents how the in-process of each process of the order i changes due to the processing in each process. In the case of the order 1, the connection matrix B i between the processes shown in FIG. From the connection relationship, it can be expressed as in equation (16).

Figure 2006260462
Figure 2006260462

以上の式（１４）〜（１６）より、注文１の状態方程式は式（１７）、（１８）のように書くことができる。   From the above equations (14) to (16), the state equation of order 1 can be written as equations (17) and (18).

Figure 2006260462
Figure 2006260462

また、図９は注文２の製造フローをペトリネットモデルで表わしたものであり、工程１、工程２、工程３、工程５を経て最終工程である工程６に至るが、工程３終了後は７割の注文は工程５へ進み、残り３割の注文は工程４を経た後に工程５へ至るフローとなる。ここで、離散化後の処理所要時間は工程３が２日、他の工程はすべて１日とする。   FIG. 9 shows the manufacturing flow of order 2 in the Petri net model, and it goes to step 6 which is the final step through step 1, step 2, step 3, and step 5, but after step 3 ends, 7 The percent order proceeds to step 5, and the remaining 30% order goes to step 5 after step 4. Here, the time required for processing after the discretization is 2 days for process 3 and 1 day for all other processes.

図９より注文２の注文仕掛量ベクトルx2(k)と注文処理量ベクトルu2(k)は式（１９）のように書ける。ここでｘ231(k)は時刻k・工程３における処理開始１日後の仕掛量を表わす要素である。 From FIG. 9, the order work amount vector x 2 (k) and the order processing amount vector u 2 (k) of order 2 can be written as in equation (19). Here, x 231 (k) is an element representing the amount of work in progress one day after the start of processing at time k · step 3.

Figure 2006260462
Figure 2006260462

注文２の場合には、工程３の処理所要時間が２日でありかつ工程３の次工程が工程４、５の二つあるため、遷移行列A2は式（２０）のようになる。また、接続行列B2は図９に示した各工程の接続関係から式（２１）のようになる。 In the case of the order 2, since the time required for the process 3 is 2 days and there are two processes 4 and 5 subsequent to the process 3, the transition matrix A 2 is expressed by Equation (20). Further, the connection matrix B 2 is expressed by the equation (21) from the connection relationship of each process shown in FIG.

Figure 2006260462
Figure 2006260462

以上の式（１９）〜（２１）より、注文２の状態方程式は式（２２）、（２３）のように書くことができる。   From the above equations (19) to (21), the state equation of order 2 can be written as equations (22) and (23).

Figure 2006260462
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最適化計算時（ステップＳ３）には立案対象注文全体を対象に最適化計算を行うが、立案対象注文の数が多い場合には式（７）〜（１０）の規模が大きくなるため、実用的な時間内に最適化計算（ステップＳ３）を終えることができない場合がある。このような場合には、評価関数（式（１１））の評価値を悪化させることなく、実用的な時間内に最適化計算を終了させることが実用上重要である。第２、３の実施形態として、そのための方法の一例を図４、図５を用いて詳細に説明する。   At the time of the optimization calculation (step S3), the optimization calculation is performed for the entire planning target order. However, when the number of planning target orders is large, since the scale of the equations (7) to (10) becomes large, it is practical. The optimization calculation (step S3) may not be completed within a certain time. In such a case, it is practically important to finish the optimization calculation within a practical time without deteriorating the evaluation value of the evaluation function (formula (11)). As the second and third embodiments, an example of a method therefor will be described in detail with reference to FIGS.

（第２の実施形態）
図４は、第２の実施形態における最適化計算処理を説明するためのフローチャートである。まず、立案開始日時を立案日とする（ステップＳ３１）。 (Second Embodiment)
FIG. 4 is a flowchart for explaining the optimization calculation process in the second embodiment. First, the planning start date is set as the planning date (step S31).

次に、立案対象注文のうち、各注文の製造完了希望納期に製造を完了させるために製造開始すべき最遅日時から（ステップＳ３１）で設定された立案開始日時を差し引いて算出される納期余裕が予め定められた条件を満たす注文のみを対象として、予め設定した期間（指示算出期間）分の多期間分の生産計画モデル（式（１）〜（１０））を作成する（ステップＳ３２）。   Next, among the planning target orders, a delivery time margin calculated by subtracting the planning start date and time set in (step S31) from the latest date and time to start manufacturing in order to complete the manufacturing at the desired delivery date for each order. For only orders that satisfy a predetermined condition, production plan models (formulas (1) to (10)) corresponding to a preset period (instruction calculation period) are created (step S32).

次に、上記指示算出期間分の評価関数（式（１１）、（１２））を設定し、評価関数（１１）（或いは（１２））を最小とするような指示算出期間分のX(k),U(k)を計算し（ステップＳ３３）、このうち予め設定した期間（計画確定期間分）のU(k)を生産計画として確定する（ステップＳ３４）。   Next, the evaluation function (expressions (11) and (12)) for the instruction calculation period is set, and X (k for the instruction calculation period that minimizes the evaluation function (11) (or (12)). ), U (k) is calculated (step S33), and U (k) of a preset period (for the plan fixed period) is determined as a production plan (step S34).

次に、立案対象期間分の生産計画が確定されたかどうかをチェックし、確定されていれば最適化計算を終了し、そうでなければ既に確定され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（ステップＳ３５）、ステップＳ３２に戻る。   Next, it is checked whether the production plan for the planning target period has been finalized. If it has been finalized, the optimization calculation is terminated. Otherwise, the date immediately after the already determined period is set as the new planning start date and time. (Step S35), and the process returns to step S32.

このように、最適化計算を行う立案対象注文と立案対象期間の双方について、評価関数の最適性を損なわないように分割することで、全注文に対する立案時間を高速化することができる。   As described above, by dividing both the planning target order for which optimization calculation is performed and the planning target period so as not to impair the optimality of the evaluation function, the planning time for all orders can be increased.

（第３の実施形態）
図５は、第３の実施形態における最適化計算処理を説明するためのフローチャートである。まず、注文毎の納期余裕や注文ロットの大きさ（注文重量）等、注文全体をグループ分類する際に必要な情報の解析を行う（ステップＳ３７）。 (Third embodiment)
FIG. 5 is a flowchart for explaining an optimization calculation process in the third embodiment. First, information necessary for grouping the entire order, such as a delivery allowance for each order and the size of the order lot (order weight), is analyzed (step S37).

次に、上記解析された結果を用いて、予め定められた条件に従って立案対象注文を複数のグループに分類する（ステップＳ３８）。本実施例では納期余裕と注文ロットの大小により４つのグループに分類する。
グループ１ 納期余裕小 かつ 小ロット
グループ２ 納期余裕小 かつ 大ロット
グループ３ 納期余裕大 かつ 小ロット
グループ４ 納期余裕大 かつ 大ロット Next, using the analyzed result, the planning target orders are classified into a plurality of groups according to a predetermined condition (step S38). In this embodiment, it is classified into four groups according to the delivery time margin and the order lot size.
Group 1 Delivery time small and small lot Group 2 Delivery time small and large lot Group 3 Delivery date large and small lot Group 4 Delivery time large and large lot

次に、上記分類されたグループに対し、予め定められた前記グループ毎の立案優先順に基づいて、逐次グループ毎の最適化計算を行う（ステップＳ３９）。前記グループ毎の最適化計算においては、グループ毎の最適化計算の結果得られた製造工程別時刻別の注文仕掛量及び注文処理量を、それぞれ式（９）、（１０）の上下限値から減じた上で次のグループの最適化計算を行うことにより、制約不等式（９）、（１０）を満たすような立案対象注文全体に対する生産計画を立案することができる。また、前記立案優先順の与え方によって、得られる解の最適性（評価関数（式（１１）、（１２））の値）が異なるが、例えば納期余裕が小さい注文は至急製造に着手する必要があることが自明であることから、納期余裕の小さいグループから優先して計画を立案することで、最適性を損なうことなく実用的な時間内に立案することが可能となる。   Next, optimization calculation for each group is sequentially performed on the classified groups based on the predetermined planning priority order for each group (step S39). In the optimization calculation for each group, the in-process amount and the order processing amount for each time according to the manufacturing process obtained as a result of the optimization calculation for each group are calculated from the upper and lower limits of the equations (9) and (10), respectively. By performing the optimization calculation of the next group after the reduction, a production plan for the entire planning target order that satisfies the constraint inequalities (9) and (10) can be created. Further, the optimality of the obtained solution (value of the evaluation function (Equations (11) and (12))) varies depending on the method of giving the planning priority order. For example, an order with a small delivery time margin needs to start production immediately. Therefore, it is possible to plan within a practical time without impairing the optimality by making a plan in preference to a group with a small delivery time margin.

（第４の実施形態）
以上述べた生産計画立案方法においては、前記製造プロセスの製造フローや製造制約を式（１）〜（１０）のような数式としてモデル化し最適化計算を行うが、対象とする製造プロセスの性格や求められる生産計画の精度によっては、前記数式だけではモデル化できない複雑なルール等を考慮することが必要となる場合がある。このような場合には、数式だけではモデル化できない複雑な制約条件を離散事象シミュレータに記述し、最適化計算を行うに必要かつ十分な制約条件のみを数式モデル化し、前記離散事象シミュレータと前記数式モデルに基づいた最適化計算とを組み合わせることで、計画の実行可能性、最適性、立案時間のバランスが取れた質の高い生産計画を立案することができる。第４の実施形態として、その一例を図６、７を用いて詳細に説明する。 (Fourth embodiment)
In the production planning method described above, the optimization process is performed by modeling the manufacturing flow and manufacturing constraints of the manufacturing process as equations such as equations (1) to (10). Depending on the accuracy of the required production plan, it may be necessary to take into account complex rules that cannot be modeled by the above mathematical formula alone. In such a case, a complex constraint condition that cannot be modeled only by a mathematical expression is described in the discrete event simulator, and only the constraint condition necessary and sufficient for performing the optimization calculation is mathematically modeled. By combining with optimization calculation based on the model, it is possible to create a high-quality production plan that balances plan feasibility, optimality, and planning time. An example of the fourth embodiment will be described in detail with reference to FIGS.

図６は、第４の実施形態による生産計画立案方法の処理を説明するためのフローチャートである。まず第１に、顧客からの注文情報（納期、注文量、製品仕様、製造仕様等）や各注文の製造進度情報、製造工程の稼動スケジュール、計画立案方針の立案開始時点での最新情報等の立案情報を入力する（ステップＳ１）。   FIG. 6 is a flowchart for explaining the process of the production planning method according to the fourth embodiment. First of all, order information from customers (delivery date, order quantity, product specifications, manufacturing specifications, etc.), manufacturing progress information of each order, operation schedule of manufacturing process, latest information at the start of planning policy planning, etc. The planning information is input (step S1).

第２に、前記取り込んだ立案情報に基づいて、前記製造プロセスの製造フローや数式だけではモデル化できない複雑な制約条件を含む製造制約を離散事象モデルで表わし、事象が発生したときの製造プロセスの状態及び製造制約を検出する離散事象シミュレータを構築する（ステップＳ５）。   Second, based on the captured planning information, manufacturing constraints including complicated constraints that cannot be modeled only by the manufacturing flow and mathematical formulas of the manufacturing process are represented by discrete event models, and the manufacturing process when an event occurs is represented. A discrete event simulator for detecting state and manufacturing constraints is constructed (step S5).

第３に、既述したのと同様の方法により、多注文多期間の生産計画モデルを構築する（ステップＳ２）。   Third, a multi-order multi-period production plan model is constructed by the same method as described above (step S2).

第４に、立案開始日時を初期化する（ステップＳ３１）。図７には、立案開始日時を０日とした場合の例を示す。   Fourth, the planning start date and time is initialized (step S31). FIG. 7 shows an example in which the planning start date and time is 0 days.

第５に、ステップＳ２で構築した多注文多期間の生産計画モデルのうち、ステップＳ３１で設定した立案開始日時から予め設定した期間（指示算出期間）分の多注文多期間生産計画モデル（式（１）〜（１２））を抽出する（ステップＳ３２）。図７には、指示算出期間を３日とした場合の例を示す。   Fifth, among the multi-order multi-period production plan model constructed in step S2, a multi-order multi-period production plan model (formula (for formula (period)) for a preset period (instruction calculation period) from the planning start date and time set in step S31. 1) to (12)) are extracted (step S32). FIG. 7 shows an example in which the instruction calculation period is 3 days.

第６に、ステップＳ３２で得られた指示算出期間分の多注文多期間生産計画モデルに対し、汎用の数理計画法等を用いて最適化計算を行い、指示算出期間分の注文処理量ベクトルU(k)を算出する（ステップＳ３３）。   Sixth, an optimization calculation is performed on the multi-order multi-period production plan model for the instruction calculation period obtained in step S32 using a general-purpose mathematical programming method or the like, and an order processing amount vector U for the instruction calculation period is obtained. (k) is calculated (step S33).

第７に、ステップＳ３３で得られた注文処理量ベクトルU(k)を前記離散事象シミュレータ上の各製造工程への処理指示値として、予め与えられた期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行する（ステップＳ３６）。図７には、シミュレーション期間を２日とした場合の例を示す。   Seventh, the simulation is executed for a predetermined period (simulation period) using the order processing amount vector U (k) obtained in step S33 as a processing instruction value for each manufacturing process on the discrete event simulator. (Step S36). FIG. 7 shows an example when the simulation period is 2 days.

第８に、ステップＳ３４で得られたシミュレーション期間分のシミュレーション結果のうち、予め与えられた期間（計画確定期間）分のシミュレーション結果を前記製造プロセスの生産計画として確定する（ステップＳ３４）。図７には、計画確定期間を１日とした場合の例を示す。   Eighth, among the simulation results for the simulation period obtained in step S34, the simulation results for a predetermined period (plan determination period) are determined as the production plan for the manufacturing process (step S34). FIG. 7 shows an example when the plan confirmation period is one day.

第９に、計画確定期間が立案対象期間と同じになっているかどうかをチェックし、そうであれば立案を終了し結果を出力する（ステップＳ４）。そうでなければ、立案対象日時を、ステップＳ３４にて確定した期間の直後の日時に更新し（ステップＳ３５）、ステップＳ３２に戻る。   Ninth, it is checked whether or not the plan decision period is the same as the planning target period. If so, the planning is terminated and the result is output (step S4). Otherwise, the planning date and time is updated to the date and time immediately after the period determined in step S34 (step S35), and the process returns to step S32.

このように離散事象シミュレータと最適化計算とを連動させながら生産計画を立案することで、多注文多期間生産計画モデルに取り込むことが困難な複雑な製造制約をも考慮した最適な生産計画を実用時間内に立案することが可能となる。   In this way, by planning the production plan while linking the discrete event simulator and the optimization calculation, the optimum production plan that takes into account the complicated production constraints that are difficult to incorporate into the multi-order multi-period production plan model is put into practical use. It becomes possible to plan in time.

なお、本発明は複数の機器から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。   The present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices or an apparatus composed of a single device.

また、本発明の目的は前述した実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵもしくはＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。   Another object of the present invention is to supply a storage medium storing software program codes for realizing the functions of the above-described embodiments to a system or apparatus, and the computer (CPU or MPU) of the system or apparatus stores the storage medium. Needless to say, this can also be achieved by reading and executing the stored program code.

この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。   In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention. As a storage medium for supplying the program code, for example, a flexible disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a CD-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like can be used.

また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。   Further, by executing the program code read by the computer, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also an OS (operating system) operating on the computer based on the instruction of the program code, etc. However, it is needless to say that a case where the function of the above-described embodiment is realized by performing part or all of the actual processing and the processing is included.

更に、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。   Further, after the program code read from the storage medium is written into a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, the function expansion is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that the CPU or the like provided in the board or the function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing.

本実施形態の製造プロセスにおける生産計画立案装置の概略構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure of the production plan planning apparatus in the manufacturing process of this embodiment. 本実施形態による生産計画立案方法の処理の概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline | summary of a process of the production plan planning method by this embodiment. 本実施形態による生産計画立案方法の処理における多注文多期間生産計画モデルの構築処理の内容を詳細に示すフローチャートである。It is a flowchart which shows in detail the content of the construction process of the multi-order multi-period production plan model in the process of the production plan planning method by this embodiment. 第２の実施形態における最適化計算処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the optimization calculation process in 2nd Embodiment. 第３の実施形態における最適化計算処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the optimization calculation process in 3rd Embodiment. 第４の実施形態による生産計画立案方法の処理の概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline | summary of a process of the production plan planning method by 4th Embodiment. 第４の実施形態における立案対象期間の分割方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the division | segmentation method of the plan object period in 4th Embodiment. 注文１の製造フローをペトリネットモデルを用いて表わした図である。It is a figure showing the manufacturing flow of order 1 using the Petri net model. 注文２の製造フローをペトリネットモデルを用いて表わした図である。It is a figure showing the manufacturing flow of order 2 using the Petri net model.

符号の説明Explanation of symbols

２ 立案情報入力部
３ 多注文多期間生産計画モデル構築部
４ 最適生産計画立案部
５ 立案結果出力部
６ 生産計画データベース
１０ 注文情報データベース
１１ 注文進度情報データベース
１２ 工程稼動情報データベース
１３ 計画立案方針情報データベース 2 Planning information input unit 3 Multi-order multi-period production plan model building unit 4 Optimal production planning unit 5 Planning result output unit 6 Production plan database 10 Order information database 11 Order progress information database 12 Process operation information database 13 Planning policy information database

Claims (13)

異なる複数工程経路で複数製品を処理する製造プロセスにおける生産計画立案方法であって、
注文毎の製造仕様に基づいて、注文毎の製造フローを決定するステップと、
前記製造フローにおける各製造工程での処理所要時間を予め定められた単位処理時間で離散化するステップと、
立案対象注文の前記単位処理時間毎の各製造工程での注文仕掛量と注文処理量をそれぞれ要素に持つ注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルを作成するステップと、
立案対象注文の製造フローにおける各製造工程の前後工程との接続関係を表わす接続行列及び各製造工程での処理所要時間を表わす遷移行列を作成するステップと、
立案対象注文の注文仕掛量ベクトル、注文処理量ベクトル、接続行列及び遷移行列を含む状態方程式を作成するステップと、
前記状態方程式を立案期間分展開することで多期間分の状態方程式を構築するステップと、
前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定するステップと、
前記多期間分の状態方程式における注文処理量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定するステップと、
前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルの単位処理時間毎の望ましい値を表わす注文仕掛目標量ベクトルを作成するステップと、
前記注文仕掛目標量ベクトルと前記注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルとによって表される評価関数を作成するステップと、
前記注文仕掛量ベクトルに対し、立案開始時点の初期状態を設定するステップと、
前記多期間分の状態方程式、前記注文仕掛量ベクトルに関する不等式制約式、前記注文処理量ベクトルに関する不等式制約式及び前記評価関数を用いて、前記評価関数が最小となるような単位処理時間毎の０又は正の注文処理量ベクトルを算出する最適化計算を行うステップと、
前記最適化計算により算出された注文処理量ベクトルの単位処理時間毎の推移を前記立案期間分の注文毎の生産計画とするステップとを有することを特徴とする製造プロセスの生産計画立案方法。 A production planning method in a manufacturing process in which multiple products are processed by different multiple process paths,
Determining a manufacturing flow for each order based on manufacturing specifications for each order;
Discretizing a required processing time in each manufacturing process in the manufacturing flow by a predetermined unit processing time;
Creating an order work amount vector and an order process amount vector each having an order work amount and an order processing amount as an element in each manufacturing process for each unit processing time of the planning target order; and
Creating a connection matrix that represents a connection relationship with the preceding and following processes of each manufacturing process in the manufacturing flow of the planning target order, and a transition matrix that represents a processing time required for each manufacturing process;
Creating a state equation including an in-process quantity vector, an order processing quantity vector, a connection matrix and a transition matrix of the order to be planned;
Developing a state equation for multiple periods by developing the state equation for a planning period;
Of the in-process quantity vector in the state equation for the multi-period, a step of setting the upper limit value and / or the lower limit value as an inequality constraint equation for the sum of elements corresponding to the same manufacturing process,
Of the order processing amount vector in the state equation for the multi-period, a step of setting an upper limit value and / or a lower limit value as an inequality constraint equation for the sum of elements corresponding to the same manufacturing process,
Creating an order work target amount vector representing a desired value for each unit processing time of the order work amount vector in the multi-period state equation;
Creating an evaluation function represented by the order work target quantity vector, the order work quantity vector and the order processing quantity vector;
Setting an initial state at the start of planning for the order work in progress vector;
By using the state equation for the multi-period, the inequality constraint expression regarding the order work quantity vector, the inequality constraint expression regarding the order processing quantity vector, and the evaluation function, 0 for each unit processing time that minimizes the evaluation function. Or performing an optimization calculation to calculate a positive order throughput vector;
A production plan planning method for a manufacturing process, comprising the step of setting the transition of the order processing amount vector calculated by the optimization calculation for each unit processing time as a production plan for each order for the planning period. 前記評価関数は、注文仕掛量ベクトルから注文仕掛目標量ベクトルを減じて絶対値を取り評価重みベクトルを乗じた項と注文処理量ベクトルに評価重みベクトルを乗じた項の和を立案期間に対して加算した一次形式の評価関数であることを特徴とする請求項１に記載の製造プロセスの生産計画立案方法。   The evaluation function subtracts the order in-process target quantity vector from the order in-process quantity vector, takes the absolute value, multiplies the evaluation weight vector, and the sum of the order processing quantity vector and the evaluation weight vector for the planning period. 2. The production process planning method for a manufacturing process according to claim 1, wherein the evaluation function is an evaluation function of the added primary form. 前記評価関数における注文仕掛目標量ベクトルのうち、製造プロセスにおける最終工程の仕掛状態の目標値を当該注文の製造完了希望納期に基づいて設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の製造プロセスの生産計画立案方法。   3. The manufacturing according to claim 1, wherein among the in-process target quantity vectors in the evaluation function, a target value of an in-process state of the final process in the manufacturing process is set based on a desired delivery completion date of the order. Process production planning method. 前記最適化計算を行うに際し、立案開始時点から予め設定した期間（指示算出期間）分を対象に最適化計算を行い、このうち予め設定した期間（計画確定期間）分だけ生産計画を確定し、前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再度最適化計算を行うという処理を立案終了日時まで繰り返すことにより得られた一連の演算結果を前記製造プロセスにおける生産計画とし、
前記各注文の製造完了希望納期に注文の製造を完了させるために製造開始すべき最遅日時から前記立案開始日時を差し引いて算出される納期余裕が予め定められた条件を満たす注文のみを対象として前記最適化計算を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の製造プロセスの生産計画立案方法。 When performing the optimization calculation, the optimization calculation is performed for a predetermined period (instruction calculation period) from the start of planning, and a production plan is determined for a predetermined period (plan determination period), A series of calculation results obtained by repeating the process of performing the optimization calculation again by setting the date and time immediately after the determined period as a new planning start date and time is the production plan in the manufacturing process,
Only for orders where the delivery deadline calculated by subtracting the planning start date and time from the latest date and time to start manufacturing in order to complete the manufacture of the order at the desired delivery date for each order fulfills a pre-determined delivery time margin The production planning method for a manufacturing process according to claim 1, wherein the optimization calculation is performed. 前記最適化計算を行うに際し、予め定められた条件に基づいて全注文を複数のグループに分類し、予め定められた前記グループ毎の立案優先順に基づいて前記グループ毎の最適化計算を逐次行うことで、立案対象の全注文の最適化計算を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の製造プロセスの生産計画立案方法。   When performing the optimization calculation, all orders are classified into a plurality of groups based on predetermined conditions, and the optimization calculation for each group is sequentially performed based on the predetermined planning priority order for each group. 5. The production process planning method for a manufacturing process according to claim 1, wherein optimization calculation is performed for all orders to be planned. 前記最適化計算を行うに際し、前記製造プロセスの製造フローや製造制約を離散事象モデルで表わし、事象が発生したときの製造プロセスの状態及び製造制約を検出する離散事象シミュレータを構築するステップと、
前記最適化計算により立案開始時点から予め設定した期間（指示算出期間）分についての製造指示を算出し前記離散事象シミュレータに与えて、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、予め設定した期間（計画確定期間）分のシミュレーション結果を生産計画として確定し、前記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始時点として設定して再度最適化計算を行うことを生産計画立案期間分繰り返すステップと、
前記繰り返しステップにより得られたシミュレーション結果から、前記製造プロセスにおける生産計画を確定するステップとを有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の製造プロセスの生産計画立案方法。 In performing the optimization calculation, a manufacturing flow and manufacturing constraints of the manufacturing process are represented by a discrete event model, and a state of the manufacturing process and a manufacturing constraint when an event occurs are detected, and a discrete event simulator is constructed.
A manufacturing instruction for a period (instruction calculation period) set in advance from the planning start time by the optimization calculation is calculated and given to the discrete event simulator, and a simulation is executed for the preset period (simulation period). The simulation result for the set period (plan determination period) is determined as a production plan, and the date and time immediately after the determined period is set as a new planning start time and the optimization calculation is performed again for the production plan planning period. Repeating steps,
6. The production process planning method for a manufacturing process according to claim 1, further comprising a step of determining a production plan in the manufacturing process from a simulation result obtained by the repetition step. 異なる複数工程経路で複数製品を処理する製造プロセスにおける生産計画立案装置であって、
注文毎の製造仕様や製造進度、工程稼動情報並びに計画立案方針等、生産計画の立案に必要な情報を入力する立案情報入力部と、
前記入力した立案情報に基づいて、立案対象注文の各単位処理時間における製造工程毎の注文仕掛量と注文処理量をそれぞれ要素に持つ注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルを作成し、
立案対象注文の製造フローにおける各製造工程の前後工程との接続関係を表わす接続行列及び各製造工程での処理所要時間を表わす遷移行列を作成し、得られた状態方程式を立案期間分展開することで多期間分の状態方程式を構築し、
前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルに関し、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定し、
前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルの単位処理時間毎の望ましい値を表わす注文仕掛目標量ベクトルを用いて評価関数を設定する、多注文多期間生産計画モデル構築部と、
前記多注文多期間生産計画モデルに対し、前記評価関数が最小（最良）となるような時刻毎の０又は正の注文処理量ベクトルを算出する最適生産計画立案部と、
前記最適生産計画立案部により算出された注文処理量ベクトルの単位処理時間毎の推移を前記立案期間分の注文毎の生産計画として出力する立案結果出力部とを有することを特徴とする製造プロセスの生産計画立案装置。 A production planning device in a manufacturing process for processing a plurality of products by different multi-step paths,
A planning information input unit for inputting information necessary for planning a production plan, such as manufacturing specifications and manufacturing progress for each order, process operation information, and planning policy;
Based on the input planning information, create an order in-process quantity vector and an order processing quantity vector each having an in-process quantity and an order processing quantity for each manufacturing process in each unit processing time of the order to be planned,
Create a connection matrix that represents the connection relationship between each manufacturing process and the process before and after each manufacturing process in the manufacturing flow of the planning target order, and a transition matrix that represents the time required for processing in each manufacturing process, and develop the resulting state equation for the planning period To build a multi-period equation of state,
Regarding the work in progress quantity vector and the order processing quantity vector in the state equation for the multi-period, the upper limit value and / or the lower limit value is set as an inequality constraint expression for the sum of elements corresponding to the same manufacturing process,
A multi-order multi-period production plan model construction unit for setting an evaluation function using an order work-in-progress target amount vector representing a desired value for each unit processing time of the order work-in-progress vector in the state equation for the multi-period;
An optimal production planning unit that calculates a zero or positive order throughput vector for each time such that the evaluation function is minimum (best) for the multi-order multi-period production plan model;
A planning result output unit for outputting a transition per unit processing time of the order processing amount vector calculated by the optimum production planning unit as a production plan for each order for the planning period. Production planning device. 前記注文仕掛量ベクトルから注文仕掛目標量ベクトルを減じて絶対値を取り評価重みベクトルを乗じた項と、注文処理量ベクトルに評価重みベクトルを乗じた項の和を立案期間に対して加算し一次形式の評価関数を構築する手段を有することを特徴とする請求項７に記載の製造プロセスの生産計画立案装置。   The sum of a term obtained by subtracting the order work target vector from the order work quantity vector and taking the absolute value and multiplying by the evaluation weight vector, and a term obtained by multiplying the order processing quantity vector by the evaluation weight vector are added to the planning period to obtain a first order. 8. The production process planning apparatus for a manufacturing process according to claim 7, further comprising means for constructing a format evaluation function. 前記注文仕掛目標量ベクトルのうち、製造プロセスにおける最終工程の仕掛状態の目標値を当該注文の製造完了希望納期に基づいて設定する手段を有することを特徴とする請求項７又は８に記載の製造プロセスの生産計画立案装置。   9. The manufacturing according to claim 7, further comprising means for setting a target value of an in-process state of a final process in the manufacturing process based on a desired delivery completion date of the order among the in-process target quantity vector. Process production planning equipment. 前記最適化計算を行うに際し、立案開始時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について最適化計算を行う手段と、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ生産計画を確定する手段とを有し、前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再度最適化計算を行うという処理を立案終了日時まで繰り返すことにより得られた一連の演算結果を前記製造プロセスにおける生産計画として出力し、
前記各注文の製造完了希望納期に注文の製造を完了させるために製造開始すべき最遅日時から前記立案開始日時を差し引いて算出される納期余裕が予め定められた条件を満たす注文のみを対象として前記最適化計算を行うことを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項に記載の製造プロセスの生産計画立案装置。 When performing the optimization calculation, means for performing optimization calculation for a preset period (instruction calculation period) from the planning start time, and means for determining a production plan for a preset period (plan determination period) A series of calculation results obtained by repeating the process of setting the date and time immediately after the determined period as a new planning start date and performing optimization calculation again until the planning end date and time in the manufacturing process Output as a plan,
Only for orders where the delivery deadline calculated by subtracting the planning start date and time from the latest date and time to start manufacturing in order to complete the manufacture of the order at the desired delivery date for each order fulfills a pre-determined delivery time margin 10. The production process planning apparatus according to claim 7, wherein the optimization calculation is performed. 前記最適化計算を行うに際し、予め定められた条件に基づいて全注文を複数のグループに分類し、予め定められた前記グループ毎の立案優先順に基づいて前記グループ毎の最適化計算を逐次行うことで、立案対象の全注文の最適化計算を行うことを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項に記載の製造プロセスの生産計画立案装置。   When performing the optimization calculation, all orders are classified into a plurality of groups based on predetermined conditions, and the optimization calculation for each group is sequentially performed based on the predetermined planning priority order for each group. 11. The production process planning apparatus for a manufacturing process according to claim 7, wherein optimization calculation is performed for all orders to be planned. 前記最適化計算を行うに際し、前記製造プロセスの製造フローや製造制約を離散事象モデルで表わす手段と、事象が発生したときの製造プロセスの状態及び製造制約を検出する離散事象シミュレータを構築する手段と、前記最適化計算手段により立案開始時点から予め設定した期間（指示算出期間）分についての製造指示を算出し前記離散事象シミュレータに与える手段と、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する手段と、予め設定した期間（計画確定期間）分のシミュレーション結果を生産計画として確定する手段と、前記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始時点として設定して再度最適化計算を行うことを生産計画立案期間分繰り返す手段と、前記繰り返し手段により得られたシミュレーション結果から、前記製造プロセスにおける生産計画を確定する手段を有することを特徴とする請求項７〜１１のいずれか１項に記載の製造プロセスの生産計画立案装置。   Means for expressing the manufacturing flow and manufacturing constraints of the manufacturing process in a discrete event model when performing the optimization calculation, and means for constructing a discrete event simulator for detecting the state of the manufacturing process and manufacturing constraints when an event occurs; And means for calculating a manufacturing instruction for a predetermined period (instruction calculation period) from the planning start time by the optimization calculating means and giving it to the discrete event simulator, and executing a simulation for the predetermined period (simulation period) Means for determining a simulation result for a preset period (plan determination period) as a production plan, and setting the date and time immediately after the determined period as a new planning start time and performing optimization calculation again Means for repeating the production planning period and the simulation obtained by the repetition means. From ® emission results, the manufacturing process of the production planning system according to any one of claims 7 to 11, characterized in that it comprises means for determining a production plan in the production process. 異なる複数工程経路で複数製品を処理する製造プロセスにおける生産計画立案を行うためのコンピュータプログラムであって、
注文毎の製造仕様に基づいて、注文毎の製造フローを決定する処理と、
前記製造フローにおける各製造工程での処理所要時間を予め定められた単位処理時間で離散化する処理と、
立案対象注文の前記単位処理時間毎の各製造工程での注文仕掛量と注文処理量をそれぞれ要素に持つ注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルを作成する処理と、
立案対象注文の製造フローにおける各製造工程の前後工程との接続関係を表わす接続行列及び各製造工程での処理所要時間を表わす遷移行列を作成する処理と、
立案対象注文の注文仕掛量ベクトル、注文処理量ベクトル、接続行列及び遷移行列を含む状態方程式を作成する処理と、
前記状態方程式を立案期間分展開することで多期間分の状態方程式を構築する処理と、
前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定する処理と、
前記多期間分の状態方程式における注文処理量ベクトルのうち、同一の製造工程に対応する要素の総和に対して、その上限値及び/又は下限値を不等式制約式として設定する処理と、
前記多期間分の状態方程式における注文仕掛量ベクトルの単位処理時間毎の望ましい値を表わす注文仕掛目標量ベクトルを作成する処理と、
前記注文仕掛目標量ベクトルと前記注文仕掛量ベクトル及び注文処理量ベクトルとによって表される評価関数を作成する処理と、
前記注文仕掛量ベクトルに対し、立案開始時点の初期状態を設定する処理と、
前記多期間分の状態方程式、前記注文仕掛量ベクトルに関する不等式制約式、前記注文処理量ベクトルに関する不等式制約式及び前記評価関数とを用いて、前記評価関数が最小となるような単位処理時間毎の０又は正の注文処理量ベクトルを算出する最適化計算を行う処理と、
前記最適化計算により算出された注文処理量ベクトルの単位処理時間毎の推移を前記立案期間分の注文毎の生産計画とする処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。 A computer program for producing a production plan in a manufacturing process for processing a plurality of products by different multi-step paths,
A process for determining the manufacturing flow for each order based on the manufacturing specifications for each order;
A process of discretizing a required processing time in each manufacturing process in the manufacturing flow by a predetermined unit processing time;
A process for creating an order in-process quantity vector and an order processing quantity vector each having an in-process quantity and an order processing quantity in each manufacturing process for each unit processing time of the planning target order; and
A process of creating a connection matrix representing a connection relationship with the preceding and following processes of each manufacturing process in the manufacturing flow of the planning target order, and a transition matrix representing a processing time required in each manufacturing process;
A process for creating a state equation including an in-process quantity vector, an order processing quantity vector, a connection matrix, and a transition matrix of an order to be drafted;
A process of constructing a state equation for multiple periods by developing the state equation for a planning period;
Among the in-process quantity vector in the state equation for the multi-period, a process for setting the upper limit value and / or the lower limit value as an inequality constraint equation for the sum of elements corresponding to the same manufacturing process,
Of the order processing amount vector in the state equation for the multi-period, a process of setting the upper limit value and / or the lower limit value as an inequality constraint equation for the sum of elements corresponding to the same manufacturing process,
A process for creating an order work target amount vector representing a desired value for each unit processing time of the order work amount vector in the state equation for the multi-period;
A process of creating an evaluation function represented by the order work in progress target quantity vector, the order work in progress quantity vector and the order processing quantity vector;
A process for setting an initial state at the start of planning for the order work in progress vector;
Using the state equation for the multi-period, the inequality constraint equation regarding the order work amount vector, the inequality constraint equation regarding the order processing amount vector, and the evaluation function, the evaluation function is minimized for each unit processing time. A process for performing an optimization calculation to calculate a zero or positive order throughput vector;
A computer program for causing a computer to execute a process of making a transition per unit processing time of an order processing amount vector calculated by the optimization calculation as a production plan for each order for the planning period.
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