JP2007041950A - Production simulation management apparatus - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To display precautions of a simulation model found and results of comparison with an actual production system, and display other simulation models including the same components. <P>SOLUTION: A production simulation management apparatus comprises a simulation model storage means 2 for storing simulation models, a simulation content storage means 3 for storing data used in simulations and simulation results, a simulation history storage means 4 for saving a history of simulation models, a performance data storage means 5 for storing performance data, a comparison content storage means 6 for saving comparison contents between the simulation results and the performance data, a search means 7 for searching the simulation models on specified conditions, a simulation model selection means 10 for automatically selecting a suitable simulation model, and a search result display means 11 for selecting and displaying predetermined information. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、生産シミュレーション管理装置に関し、構築したシミュレーションモデルを記録して再利用する生産シミュレーション管理装置に関する。   The present invention relates to a production simulation management apparatus, and more particularly to a production simulation management apparatus that records and reuses a built simulation model.

一般的に、生産シミュレーションは、図10に示すステップで行われていた。図10は、従来の生産シミュレーションの一例を示すフローチャートである。   In general, the production simulation is performed in the steps shown in FIG. FIG. 10 is a flowchart showing an example of a conventional production simulation.

まず、シミュレーション対象とする生産システムを決めた(ステップS71)後、シミュレーションに必要なデータを入手し(ステップS72)、シミュレーションモデルを作成する(ステップS73)。その後、シミュレーションモデルが正しく作成されているか確認(評価)する(ステップS74)。   First, after determining a production system to be simulated (step S71), data necessary for the simulation is obtained (step S72), and a simulation model is created (step S73). Thereafter, it is confirmed (evaluated) whether the simulation model is correctly created (step S74).

この評価の結果、問題があれば(ステップS74での判断結果が「NG」であれば)、シミュレーションモデルを修正(変更)する(ステップS73)。   If there is a problem as a result of this evaluation (if the determination result in step S74 is “NG”), the simulation model is corrected (changed) (step S73).

一方、問題がなければ(ステップS74での判断結果が「OK」であれば)、シミュレーションを使った実験方法を検討し(ステップS75)、そして、様々な条件でシミュレーションを行うシミュレーション実験を行い(ステップS76)、関係者へシミュレーション結果を提示して(ステップS77)、生産シミュレーションを終了する。   On the other hand, if there is no problem (if the determination result in step S74 is “OK”), an experimental method using simulation is examined (step S75), and a simulation experiment is performed to perform simulation under various conditions ( In step S76), the simulation result is presented to the parties concerned (step S77), and the production simulation is terminated.

このような生産シミュレーションにおいては、シミュレーションモデルがそのシミュレーション対象にあったものになるように、プログラミング作業が必要となるが、一般の生産システムにおいては、生産する製品の種類や台数、工場の規模、関連会社、物流方法、および工場管理者の意向等により、各工場で独自の生産システムになりやすい事から、独自のシミュレーションモデルを構築する事が多い。また、シミュレーションデータは、シミュレーションの精度に大きく左右する重要な内容であるが、このデータの収集作業は、現場から多くのデータを集めたり、まだ現場がない場合はデータを予測して、統計分布を定義する必要がある。   In such a production simulation, programming work is required so that the simulation model is suitable for the simulation target. In general production systems, the type and number of products to be produced, the scale of the factory, Each factory is likely to have its own production system depending on the affiliated company, logistics method, and factory manager's intention, etc., so it often builds its own simulation model. In addition, simulation data is an important content that greatly affects the accuracy of the simulation, but this data collection work collects a lot of data from the site or predicts the data if there is no site yet, and statistical distribution Need to be defined.

また、シミュレーションモデルの作成から評価までを一貫して行うことで、使用者の操作の手間が少なくし、かつ、一連の処理時間を短縮するシミュレーションシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。このシミュレーションシステムは、シミュレーション基本モデルを作成するのに必要な標準作業パターン別基本モデルの作業パターンを入力し、評価対象の特定な処理手順、および工程の変更等の編集を行う事で、評価指標に対する各要因のシミュレーションを行う実行プログラムを生成するシステムである。
特開平5−242070号公報
In addition, a simulation system has been proposed in which the process from creation to evaluation of a simulation model is performed consistently, thereby reducing the user's operation and reducing a series of processing times (for example, see Patent Document 1). ). This simulation system inputs the work pattern of the basic model for each standard work pattern necessary to create the simulation basic model, and edits the specific processing procedure to be evaluated and the process change, etc. This is a system for generating an execution program for simulating each factor.
JP-A-5-242070

しかしながら、上記従来のシミュレーションシステムにおいては、独特の生産システムに対しては標準的な作業パターンでカバーできる範囲は小さくなり、対象にあわせた変更作業が多くなるといった問題があった。このような変更作業を少なくするためには、完成したシミュレーションモデルにコメントをつけて保存し、これを再利用する方法が考えられる。しかし、保存したシミュレーションモデルを再利用するために、ひとつひとつコメントを調べていくには手間が必要となる上、保存したシミュレーションモデルが増えていくと、コメントの内容で最も相応しいシミュレーションモデルを検索するには限界があるといった問題があった。   However, the above-described conventional simulation system has a problem that the range that can be covered with a standard work pattern for a unique production system becomes small, and the number of change work according to the target increases. In order to reduce such modification work, it is conceivable to add a comment to the completed simulation model, save it, and reuse it. However, in order to reuse the saved simulation model, it takes time and effort to examine the comments one by one, and when the number of saved simulation models increases, the most suitable simulation model is searched for by the contents of the comments. Had the problem of limitations.

本発明は、前記課題の解決を図る為に考案されたものであり、保存したシミュレーションモデルから、目的とするシミュレーションモデルを検索する際に、保存してあるシミュレーションの数や種類が多くても、容易に検索を行う事を可能にするとともに、検索したシミュレーションモデルの注意事項や現実の生産システムとの比較結果や、同じ構成要素を含む他のシミュレーションモデルを表示する事を可能にする事によって、シミュレーションモデル作成期間の短縮とシミュレーションモデルの精度向上とを実現する事ができる生産シミュレーション管理装置を提供するものである。   The present invention has been devised to solve the above problems, and when searching for a target simulation model from a stored simulation model, even if the number and types of stored simulations are large, By making it possible to easily search, by making it possible to display notes on the searched simulation model, comparison results with the actual production system, and other simulation models that contain the same components, The present invention provides a production simulation management apparatus capable of shortening a simulation model creation period and improving the accuracy of a simulation model.

上記課題を解決するため、本発明の生産シミュレーション管理装置は、図1に示すように、シミュレーションモデルを蓄積するシミュレーションモデル蓄積手段2と、シミュレーションで使用するデータとシミュレーション結果とを蓄積するシミュレーション内容蓄積手段3と、シミュレーションモデルの履歴を保存するシミュレーション履歴蓄積手段4と、現実の生産システムの実績データを蓄積する実績データ蓄積手段5と、シミュレーション結果と実績データとの比較内容を保存する比較内容蓄積手段6とを含んでなるシミュレーション資産蓄積手段1を備えている。さらに、指定された条件に従ってシミュレーションモデルを検索する検索手段7と、指定された内容に最も近いシミュレーションモデルを自動で選出するシミュレーションモデル選出手段10と、前記シミュレーションモデル蓄積手段2、シミュレーション内容蓄積手段3、シミュレーション履歴蓄積手段4、実績データ蓄積手段5および比較内容蓄積手段6に蓄積および保存されている情報から所定の情報を選択して表示する検索結果表示手段11とを備えたものである。   In order to solve the above problems, the production simulation management apparatus of the present invention, as shown in FIG. 1, stores simulation model storage means 2 for storing a simulation model, and stores simulation contents for storing data and simulation results used in the simulation. Means 3, simulation history storage means 4 for storing simulation model history, performance data storage means 5 for storing actual production system performance data, and comparison content storage for storing comparison results between simulation results and performance data And a simulation asset storage means 1 including means 6. Further, a search means 7 for searching for a simulation model according to specified conditions, a simulation model selection means 10 for automatically selecting a simulation model closest to the specified contents, the simulation model storage means 2, and the simulation content storage means 3 And a search result display means 11 for selecting and displaying predetermined information from information stored and stored in the simulation history storage means 4, the result data storage means 5 and the comparison content storage means 6.

なお、前記シミュレーションモデル選出手段10によって指定された内容に最も近いシミュレーションモデルを自動で選出する際には、判断の基準に用いられる複数の評価項目について、予め設定された値および/または予め設定された計算式に基づきスコアを求め、さらに、各シミュレーションモデル毎に全ての評価項目のスコアの和(モデルスコア)を算出し、モデルスコアの最も高いシミュレーションを、指定された内容に最も近いシミュレーションモデルとして選出する。   When a simulation model closest to the content specified by the simulation model selection means 10 is automatically selected, preset values and / or preset values are set for a plurality of evaluation items used as criteria for determination. Calculate the score based on the calculated formula, calculate the sum of the scores of all evaluation items for each simulation model (model score), and select the simulation with the highest model score as the simulation model closest to the specified content. elect.

また、前記シミュレーションモデル選出手段10によって選出されたシミュレーションモデルとシミュレーションモデルの対象となっている現実の生産システムとを比較して大きな差をもつ内容と、シミュレーションモデル作成段階で予想が困難な内容である事が予め指定されている内容とに関する情報を、注意事項として、前記比較内容蓄積手段6に記録されている内容(情報)から抽出する注意事項抽出手段8をさらに備えていてもよい。この場合には、過去のシミュレーションの課題を知るだけでなく、現実の生産システムの課題も把握でき、あらかじめ同様の課題への対応を検討する事が可能になる。その結果、より精度の高いシミュレーションモデルを作成することができるとともに、現実的で効果的な生産システムを実現するための提案材料を得ることができる。   In addition, the simulation model selected by the simulation model selection means 10 and the actual production system that is the target of the simulation model have a large difference, and are difficult to predict at the simulation model creation stage. It may further comprise a caution item extracting means 8 for extracting information related to the contents designated in advance from the contents (information) recorded in the comparison content accumulation means 6 as caution items. In this case, it is possible not only to know the problems of the past simulation, but also to understand the problems of the actual production system, and to consider the correspondence to the similar problems in advance. As a result, it is possible to create a more accurate simulation model and to obtain a proposal material for realizing a realistic and effective production system.

また、前記検索手段7によって検索されたシミュレーションモデルに関連するシミュレーションモデルを抽出する関連モデル抽出手段9をさらに備えており、抽出対象となるシミュレーションモデルが、変更前シミュレーションモデルと、更新後シミュレーションモデルと、参照シミュレーションモデルとからなるものである。この場合には、過去に作成されたシミュレーションモデルに関するデータを有効に利用することができる。   The apparatus further includes related model extraction means 9 for extracting a simulation model related to the simulation model searched by the search means 7, and the simulation model to be extracted is a simulation model before change, a simulation model after update, And a reference simulation model. In this case, data relating to simulation models created in the past can be used effectively.

なお、前記変更後シミュレーションモデルは、過去に実施されたシミュレーションモデルの作成によって得られたシミュレーションモデルであり、前記変更前シミュレーションモデルは、この変更後シミュレーションモデルを作成する際に、指定した内容に最も近いシミュレーションモデルであるため相応しいシミュレーションモデルとして選出されたシミュレーションモデルである。また、前記参照シミュレーションモデルは、参照先シミュレーションモデルと参照元シミュレーションモデルとからなり、前記参照先シミュレーションモデルは、相応しいシミュレーションモデルを作成した際にこの相応しいシミュレーションモデルの構成要素の一部として、その構成要素の一部が利用された他のシミュレーションモデルのことであり、前記参照元シミュレーションモデルは、相応しいシミュレーションモデルの構成要素の一部を利用して作成された他のシミュレーションモデルのことである。   The post-change simulation model is a simulation model obtained by creating a simulation model carried out in the past, and the pre-change simulation model most closely matches the content specified when creating the post-change simulation model. Since it is a near simulation model, it is a simulation model selected as a suitable simulation model. The reference simulation model is composed of a reference simulation model and a reference simulation model, and the reference simulation model is configured as a component of the suitable simulation model when a suitable simulation model is created. It is another simulation model in which a part of the element is used, and the reference source simulation model is another simulation model created by using a part of the components of the appropriate simulation model.

本発明の生産シミュレーション管理装置は、上記構成としたので、保存したシミュレーションモデルから目的とするシミュレーションモデルを検索する際に、保存してあるシミュレーションモデルの数や種類が多くても、容易に検索を行うことができるとともに、検索したシミュレーションモデルの注意事項や現実の生産システムとの比較結果を表示すること、および同じ構成要素を含む他のシミュレーションモデルを表示することができる。これにより、シミュレーションモデル作成期間の短縮とシミュレーションモデルの精度向上とを実現することができる。   Since the production simulation management device of the present invention has the above-described configuration, when searching for a target simulation model from the stored simulation model, even if there are a large number or types of stored simulation models, the search can be easily performed. It is possible to display the notes of the searched simulation model and the comparison result with the actual production system, and other simulation models including the same components. As a result, it is possible to shorten the simulation model creation period and improve the accuracy of the simulation model.

以下、本発明の生産シミュレーション管理装置の実施の形態について、図面を参照して説明する。   Hereinafter, an embodiment of a production simulation management apparatus of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明の生産シミュレーション管理装置の一実施の形態を示す概略構成図である。   FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an embodiment of a production simulation management apparatus of the present invention.

本実施の形態の生産シミュレーション管理装置は、図1に示すように、シミュレーション資産蓄積手段1、検索手段7、注意事項抽出手段8、関連モデル抽出手段9、シミュレーションモデル選出手段10、検索結果表示手段11、モデル作成用データ提供手段12、モデル作成手段13、シミュレーション実行手段14、登録手段15、および検索リスト蓄積手段30を備えている。さらに、データの入力や処理の指示などを行う際に利用される、キーボードやマウスなどといった入力手段(図示せず)を備えていてもよい。   As shown in FIG. 1, the production simulation management apparatus of the present embodiment includes a simulation asset storage unit 1, a search unit 7, a note extraction unit 8, a related model extraction unit 9, a simulation model selection unit 10, and a search result display unit. 11, a model creation data providing unit 12, a model creation unit 13, a simulation execution unit 14, a registration unit 15, and a search list storage unit 30. Furthermore, an input unit (not shown) such as a keyboard or a mouse used when inputting data or instructing processing may be provided.

前記シミュレーション資産蓄積手段1はさらに、シミュレーションモデル蓄積手段2、シミュレーション内容蓄積手段3、シミュレーション履歴蓄積手段4、実績データ蓄積手段5および比較内容蓄積手段6で構成されており、これら蓄積手段がもつそれぞれの情報の一例を図2に示す。   The simulation asset storage unit 1 further includes a simulation model storage unit 2, a simulation content storage unit 3, a simulation history storage unit 4, a performance data storage unit 5, and a comparison content storage unit 6. An example of the information is shown in FIG.

図2において、内容の名称に「ID」が付いたものは、同じ蓄積手段、または異なる蓄積手段に蓄積した実態を示す番号であり、この実態は最も関連する蓄積手段に蓄積している。異なる蓄積手段を示す場合は内容の名称に「(参照)」を付記している。   In FIG. 2, the content name with “ID” is a number indicating the actual state stored in the same storage means or different storage means, and this actual state is stored in the most relevant storage means. In order to indicate different storage means, “(reference)” is added to the name of the content.

前記シミュレーションモデル蓄積手段2は、シミュレーションプログラム(後述のシミュレーションプログラムIDの内容)と、このシミュレーションプログラムの実行に必要なデータ(即ち、シミュレーションモデル(後述のシミュレーションデータIDの内容))とを蓄積しており、その記録内容の具体例としては、図2(a)に参照符号16を用いて示すように、モデルID、シミュレーションプログラムID、シミュレーションデータID、作成日、工場、生産品種、生産台数、工程および設備である。   The simulation model accumulating unit 2 accumulates a simulation program (contents of a simulation program ID described later) and data necessary for executing the simulation program (that is, a simulation model (contents of a simulation data ID described later)). As specific examples of the recorded contents, as shown by reference numeral 16 in FIG. 2A, model ID, simulation program ID, simulation data ID, creation date, factory, production type, number of production, process And facilities.

前記シミュレーション内容蓄積手段3は、シミュレーションで使用するデータ(即ち、シミュレーションデータであり、ここでは、シミュレーションデータIDを用いて他の蓄積手段を参照したものが用いられる)と、シミュレーション結果(後述のシミュレーションIDの内容)とを蓄積しており、その記録内容の具体例としては、図2(b)に参照符号17を用いて示すように、モデルID(参照)、シミュレーションデータID(参照)、シミュレーション結果IDおよび作成日である。ここで、シミュレーション結果IDとしては、後述の結果内容21(図2(f)参照)に示すように、投入数、出来高、仕掛り、LT 、人員および生産効率が上げられる。なお、LTとはリードタイムの事であり、生産するワークを投入してから払い出されるまでの時間の事である。   The simulation content storage means 3 is data used in the simulation (that is, simulation data, which is referred to other storage means using the simulation data ID here) and simulation results (simulation described later). As a specific example of the recorded contents, model ID (reference), simulation data ID (reference), simulation, as shown by reference numeral 17 in FIG. Result ID and creation date. Here, as the simulation result ID, as shown in the result contents 21 (see FIG. 2F) described later, the number of inputs, the volume, the in-process, the LT, the personnel, and the production efficiency are increased. Note that LT is the lead time, which is the time from when a workpiece to be produced is input until it is paid out.

前記シミュレーション履歴蓄積手段4は、変更前シミュレーションモデル(変更前モデル)と、変更後シミュレーションモデル(変更後モデル)と、参照シミュレーションモデルとを履歴として保存しており、その記録内容の具体例としては、図2(c)に参照符号18を用いて示すように、モデルID(参照)、変更後モデルID(参照)、変更理由、変更内容、変更前モデルID(参照)、参照先モデルID(参照)、参照先工程、参照元モデルID(参照)、参照元工程および変更データIDである。   The simulation history storage means 4 stores a simulation model before change (model before change), a simulation model after change (model after change), and a reference simulation model as histories, and specific examples of the recorded contents are as follows. As shown in FIG. 2C using reference numeral 18, the model ID (reference), the model ID after change (reference), the reason for change, the change content, the model ID before change (reference), the reference model ID ( Reference), reference destination process, reference source model ID (reference), reference source process, and change data ID.

なお、前記変更後シミュレーションモデルとは、過去に実施されたシミュレーションモデルの作成によって得られたシミュレーションモデルのことであり、変更前シミュレーションモデルとは、この変更後シミュレーションモデルを作成する際に、指定した内容に最も近いシミュレーションモデルであるため相応しいシミュレーションモデルとして選出されたシミュレーションモデルのことである。また、参照シミュレーションモデルは、参照先シミュレーションモデル(参照先モデル)と参照元シミュレーションモデル(参照元モデル)とからなり、参照先モデルとは、相応しいシミュレーションモデルを作成した際にこの相応しいシミュレーションモデルの構成要素の一部として、その構成要素の一部が利用された他のシミュレーションモデルのことであり、参照元モデルとは、相応しいシミュレーションモデルの構成要素の一部を利用して作成された他のシミュレーションモデルのことである。   The post-change simulation model is a simulation model obtained by creating a simulation model performed in the past, and the pre-change simulation model is specified when the post-change simulation model is created. Since it is the simulation model closest to the contents, it is a simulation model selected as a suitable simulation model. The reference simulation model includes a reference destination simulation model (reference destination model) and a reference source simulation model (reference source model). The reference destination model is a configuration of an appropriate simulation model when an appropriate simulation model is created. This is another simulation model in which a part of the component is used as a part of the element, and the reference model is another simulation created using a part of the component of the appropriate simulation model. It is a model.

前記実績データ蓄積手段5は、シミュレーションの対象となった現実の生産システムの実績データIDの内容(実績データ)を蓄積するものである。その記録内容の具体例としては、図2(d)に参照符号19を用いて示すように、モデルID(参照)、作成日、工場、生産品種、生産台数、工程、設備および実績データIDである。なお、実績データIDが示す内容は、後述の結果内容21(図2(f)参照)の内容と同様である。   The performance data storage means 5 stores the contents (result data) of the performance data ID of the actual production system that is the object of the simulation. Specific examples of the recorded contents include a model ID (reference), a creation date, a factory, a production type, a production quantity, a process, equipment, and an actual data ID as shown by reference numeral 19 in FIG. is there. The contents indicated by the record data ID are the same as the contents of the result contents 21 (see FIG. 2F) described later.

前記比較内容蓄積手段6は、シミュレーション結果と実績データとの比較内容を保存しており、その記録内容の具体例としては、図2( e)に参照符号20を用いて示すように、モデルID(参照)、比較結果ID、注意事項分類および注意事項重要度である。なお、比較結果IDが示すデータの項目は、後述の結果内容21(図2(f)参照)の項目と同様であるが、比較内容蓄積手段6では、その内容として、シミュレーションと実績との差を記録している。   The comparison content storage means 6 stores the comparison content between the simulation result and the actual data. As a specific example of the recorded content, as shown by reference numeral 20 in FIG. (Reference), comparison result ID, note classification, and note importance. The items of data indicated by the comparison result ID are the same as the items of the result contents 21 (see FIG. 2 (f)), which will be described later. However, the comparison contents storage means 6 uses the difference between the simulation and the results as the contents. Is recorded.

また、図2(e)に示す結果内容21の項目の具体例としては、投入数、出来高、仕掛り、LT、人員および生産効率である。   Moreover, specific examples of the items of the result contents 21 shown in FIG.

検索手段7は、分類やキーワードを選択することによって示される条件に従って、シミュレーション資産蓄積手段1にあるシミュレーションモデルを検索するものである。   The search means 7 searches for a simulation model in the simulation asset storage means 1 in accordance with a condition indicated by selecting a classification or a keyword.

ここで、分類による検索を実施する場合の検索手順の一例について図面を参照しつつ説明する。   Here, an example of a search procedure when performing a search by classification will be described with reference to the drawings.

図3は、図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する検索手段によって検索を実施する際に表示される検索画面の一例を示す説明図である。この検索画面は、検索結果表示手段11に表示されるものである。   FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a search screen displayed when the search is performed by the search means constituting the production simulation management apparatus shown in FIG. This search screen is displayed on the search result display means 11.

この検索画面は、例えば、横に生産品種71を、縦に工程72を配置した一覧表であり、各シミュレーションモデルがカバーする工程部分には、参照符号73で示すように〇が表示されており、最下段に、登録されているシミュレーションモデルの登録件数74が表示されている。   This search screen is, for example, a list in which production varieties 71 are arranged horizontally and processes 72 are arranged vertically. The process parts covered by each simulation model are displayed with ◯ as indicated by reference numeral 73. In the bottom row, the registered number 74 of registered simulation models is displayed.

検索したいシミュレーションモデルがある場合は、登録件数の下にあるボタン(「検索」と表示されている)75を押す(入力手段などを用いて選択する)事で検索を開始する。   When there is a simulation model to be searched, the search is started by pressing a button (displayed as “search”) 75 below the number of registered items (selecting using an input means).

次いで、キーワードによる検索を実施する場合の検索手順の一例について図面を参照しつつ説明する。   Next, an example of a search procedure when performing a search by keyword will be described with reference to the drawings.

図4は、図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する検索手段によって検索を実施する際に入力手段などを用いて入力されるキーワードの一例を示す説明図である。   FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of keywords that are input using an input unit or the like when a search is performed by the search unit that configures the production simulation management apparatus illustrated in FIG. 1.

同図において、参照符号40を用いて示すように、シミュレーションモデル検索用入力項目の一例としては、図4(a)に示すように生産品種、生産台数、工程、機種および設備があり、このうち、図4(b)に示す生産品種、工程、機種および設備については、図1に示す検索リスト蓄積手段30に蓄積されている項目毎のリスト(図4(c)〜図4(f)参照)から入力手段などを用いて所望の選択肢を選択する事により入力され、一方、生産台数については、入力手段などを用いて所望の数値が入力される。   In the figure, as shown by reference numeral 40, as an example of the input items for the simulation model search, there are a production type, a production quantity, a process, a model and equipment as shown in FIG. 4B, for each of the production types, processes, models, and facilities shown in FIG. 4B, a list for each item stored in the search list storage means 30 shown in FIG. 1 (see FIG. 4C to FIG. 4F). ) To select a desired option using an input means or the like. On the other hand, a desired numerical value is input using the input means or the like for the number of production units.

前記項目毎のリストのうち、生産品種のリスト42の具体例は、図4(c)に示すように、携帯電話、携帯情報端末、プリンタおよびファクシミリであり、機種のリスト43の具体例は、図4(d)に示すように、A1MB10、A1MB11、A2MB13、A2MB11およびA2MB21であり、工程のリスト44の具体例は、図4(e)に示すように、部品納入、部品保管、部品供給、組立て、調整、検査および梱包であり、設備のリスト45の具体例は、図4(f)に示すように、ベルトコンベア、ローラコンベア、自動搬送車(AGV)、有軌道台車、天井搬送、自動倉庫およびエレベータである。   Among the list for each item, specific examples of the production type list 42 are a mobile phone, a personal digital assistant, a printer, and a facsimile as shown in FIG. 4C. Specific examples of the model list 43 are: As shown in FIG. 4D, A1MB10, A1MB11, A2MB13, A2MB11, and A2MB21. Specific examples of the process list 44 include parts delivery, parts storage, parts supply, As shown in FIG. 4 (f), a specific example of the equipment list 45 is assembly, adjustment, inspection, and packing. As shown in FIG. 4 (f), a belt conveyor, a roller conveyor, an automatic transport vehicle (AGV), a tracked carriage, a ceiling transport, an automatic Warehouse and elevator.

なお、検索には、分類による検索とキーワードによる検索とを組み合わせて実行しても良い。   The search may be executed by combining a search by classification and a search by keyword.

前記注意事項抽出手段8は、比較内容蓄積手段6からシミュレーションモデル作成において特に気をつけるべき注意事項を抽出する。この注意事項抽出手段8が扱う注意事項情報の一例を図5に示す。   The precaution extraction unit 8 extracts precautions from the comparison content storage unit 6 that should be particularly noted when creating a simulation model. An example of precaution information handled by the precaution extraction means 8 is shown in FIG.

図5は、図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する注意事項抽出手段が扱う分類に関する注意事項情報の一例を示す説明図である。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of precaution information related to classification handled by the precaution extraction unit constituting the production simulation management apparatus shown in FIG.

ここでは、参照符号51〜53を用いて示すように、注意事項情報を「a)想定との差が大きい」、「b)予想しなかった現象」および「c)予想が困難」の3種類に大きく分類している。「a)想定との差が大きい」は、シミュレーションモデル構築時に通常想定するデータに比べて現実のデータが異なる場合で、例えば故障率や部品運搬方法がある。「b)予想しなかった現象」は、シミュレーションモデル構築時に予想しなかった現象が現実には発生した場合で、例えば予期しない場所での仕掛かり/滞留や設備レイアウトがあげられる。「c)予想が困難」は、生産が始まるまで正確な情報が入手し難い情報であり、例えば部品配置や歩留まりなどがあげられる。   Here, as indicated by reference numerals 51 to 53, there are three types of caution information: “a) large difference from assumption”, “b) unexpected phenomenon” and “c) difficult to predict”. It is broadly classified. “A) The difference from the assumption is large” is a case where actual data is different from the data normally assumed when the simulation model is constructed. For example, there are a failure rate and a parts transport method. “B) Unexpected phenomenon” refers to a case where a phenomenon that was not expected at the time of simulation model construction actually occurs, such as an in-process / stagnation in an unexpected location or an equipment layout. “C) Difficult to predict” is information in which accurate information is difficult to obtain until production begins, and includes, for example, component placement and yield.

なお、注意事項情報には、以上の分類に加え、図6に示す3種類の重要度があり、検索する場合に重要度を絞り込む事や注意事項の重要度判定を行う事が可能になる。   In addition to the above classification, the notice information includes the three types of importance shown in FIG. 6, and it is possible to narrow down the importance and to determine the importance of the notice when searching.

図6は、図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する注意事項抽出手段が扱う重要度に関する注意事項情報の一例を示す説明図である。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of precaution information related to the importance handled by the precaution extraction means constituting the production simulation management apparatus shown in FIG.

ここでは、参照符号61〜63を用いて示すように、この重要度を「A:必ず確認」、「B:注意」および「C:参考」として扱う。上記の注意事項情報と重要度とは、人の判断により分類され、比較内容蓄積手段6に登録されるものである。   Here, as indicated by reference numerals 61 to 63, this importance is treated as “A: sure confirmation”, “B: caution”, and “C: reference”. The above-mentioned caution information and importance are classified by human judgment and registered in the comparison content storage means 6.

さらに、シミュレーションモデルを検索する際には、注意事項抽出手段8が項目を抽出し、検索結果表示手段11に情報を渡す。   Further, when searching for a simulation model, the note extraction unit 8 extracts items and passes information to the search result display unit 11.

このように、注意事項を表示するときに重要度を指定する事で、表示する情報量を絞り込み、重要な情報を見落とさないようにする事が可能になる。   In this way, by specifying the importance level when displaying the cautions, it is possible to narrow down the amount of information to be displayed so that important information is not overlooked.

また、比較内容蓄積手段6では、シミュレーション結果と実績データとの比較内容を保存しているが、ここで、比較した値があらかじめ設定した値または他のシミュレーションも含めた全体の平均値よりも悪くなる場合は、注意が必要という事で、分類を「a)想定との差が大きい」、重要度を「C:参考」とした注意事項情報を比較内容蓄積手段6に自動で登録する。   The comparison content storage means 6 stores the comparison content between the simulation result and the actual data. Here, the compared value is worse than the preset value or the overall average value including other simulations. If this is the case, attention information is necessary, so that the caution information with the classification “a) large difference from the assumption” and the importance “C: Reference” is automatically registered in the comparison content storage means 6.

注意事項情報を見る事により、過去のシミュレーションの課題を知るだけでなく、現実の生産システムの課題も把握でき、あらかじめ同様の課題への対応を検討する事が可能になる。これは、より精度の高いシミュレーションモデルの作成や現実的で効果的な生産システムの提案材料になる。   By viewing the precautions information, not only the problems of the past simulation but also the problems of the actual production system can be grasped, and it is possible to examine the correspondence to the similar problems in advance. This is a proposal for creating a more accurate simulation model and a realistic and effective production system.

前記関連モデル抽出手段9は、検索したシミュレーションモデルと関連のあるシミュレーションモデル(以下、単に「関連モデル」ともいう)を抽出する。抽出するシミュレーションモデルは、「変更前」、「変更後」および「参照」の3種類で、「変更前」は変更対象となったシミュレーションモデルであり、「変更後」は変更の結果作成されたシミュレーションモデルであり、「参照」はシミュレーションモデルの構成要素の一部が他のシミュレーションモデルに活用された場合の相手のシミュレーションモデルであり、「参照」については「参照先」と「参照元」との2種類がある。関連モデルを抽出するための情報は、シミュレーション履歴蓄積手段4に蓄積する。   The related model extracting means 9 extracts a simulation model (hereinafter also simply referred to as “related model”) related to the searched simulation model. There are three types of simulation models to be extracted: “before change”, “after change”, and “reference”. “Before change” is the simulation model to be changed, and “after change” was created as a result of the change. It is a simulation model, and “Reference” is the simulation model of the other party when some of the components of the simulation model are used in other simulation models. For “Reference”, “Reference destination” and “Reference source” There are two types. Information for extracting the related model is stored in the simulation history storage unit 4.

前記シミュレーションモデル選出手段10は、検索結果のシミュレーションモデルが複数ある場合に、入力された検索条件にもっとも相応しいと判断されるものを選出する手段である。ここで、蓄積したシミュレーションモデルの中から、指定した内容に最も近いシミュレーションモデルを自動で検索する方法(以下、単に「シミュレーションモデル自動検索方法」ともいう)を図7のフローチャートに従って説明する。   The simulation model selection means 10 is a means for selecting the one that is judged to be most suitable for the input search condition when there are a plurality of simulation models as search results. Here, a method of automatically searching a simulation model closest to the specified content from the stored simulation models (hereinafter also simply referred to as “simulation model automatic search method”) will be described with reference to the flowchart of FIG.

図7は、本発明の生産シミュレーション管理装置を構成するシミュレーションモデル選出手段を用いて実施されるシミュレーションモデル自動検索方法の一例を示すフローチャートである。   FIG. 7 is a flowchart showing an example of a simulation model automatic search method implemented by using a simulation model selection unit constituting the production simulation management apparatus of the present invention.

まず、ステップS51で、工程が同一のシミュレーションモデルを抽出する。ここでの工程は、図3のシミュレーションモデル選択項目にある工程と同一である。   First, in step S51, a simulation model having the same process is extracted. The process here is the same as the process in the simulation model selection item of FIG.

次に、ステップS52で、モデル選択基準によるモデルスコアの算出を行うが、これは、検索したいシミュレーションモデルを選ぶために、シミュレーションモデル蓄積手段2にある複数のシミュレーションモデルをモデルスコアという数値によって比較するステップである。   Next, in step S52, a model score is calculated based on the model selection criterion. This is to compare a plurality of simulation models in the simulation model storage means 2 with numerical values called model scores in order to select a simulation model to be searched. It is a step.

Figure 2007041950
Figure 2007041950

表1にモデルスコアを算出するためのモデル選択基準表を示す。このモデル選択標準表は、項目別スコア、評価項目、評価尺度(計算式)および配分率とからなり、評価項目毎の評価尺度の計算結果は0〜100の値をもつように正規化されている。そして、この評価尺度の計算結果に配分率を掛けたものを項目別スコアの値とする。   Table 1 shows a model selection criterion table for calculating the model score. This model selection standard table is composed of item-specific scores, evaluation items, evaluation scales (calculation formulas), and allocation rates. The calculation results of evaluation scales for each evaluation item are normalized so as to have a value of 0-100. Yes. Then, a value obtained by multiplying the calculation result of the evaluation scale by the distribution rate is used as the value of the item-specific score.

表1を参照して、具体例をさらにあげると、項目別スコアとしては、「品種スコア」、「機種スコア」、「設備スコア」、「シミュレーション精度スコア」、「台数スコア」および「日付スコア」がある。さらに、「品種スコア」に関して、「評価項目」は「品種」であり、「評価尺度(計算式)」は「類似度」であり、「配分率」は「50%」である。また、「機種スコア」に関して、「評価項目」は「機種」であり、「評価尺度(計算式)」は「類似度」であり、「配分率」は「20%」である。また、「設備スコア」に関して、「評価項目」は「利用設備」であり、「評価尺度(計算式)」は「類似度」であり、配分率は「10%」である。また、「シミュレーション精度スコア」に関して、「評価項目」は「シミュレーション精度」であり、「評価尺度(計算式)」は「絶対値(シミュレーションLT−実績LT)÷実績LT×100」であり、「配分率」は「10%」である。また、「台数スコア」に関して、「評価項目」は「生産台数」であり、「評価尺度(計算式)」は「絶対値(シミュレーション台数−実績台数)÷実績台数×100」であり、「配分率」は「5%」である。また、「日付スコア」に関して、「評価項目」は「日付」であり、「評価尺度(計算式)」は「(シミュレーションモデルの日付−最も古い日付)÷(最も新しい日付−最も古い日付)×100」であり、「配分率」は「5%」である。   Referring to Table 1, specific examples are further described. As item-specific scores, “product type score”, “model score”, “equipment score”, “simulation accuracy score”, “unit score”, and “date score” are given. There is. Further, regarding the “product score”, the “evaluation item” is “product”, the “evaluation scale (calculation formula)” is “similarity”, and the “distribution rate” is “50%”. Regarding “model score”, “evaluation item” is “model”, “evaluation scale (calculation formula)” is “similarity”, and “allocation ratio” is “20%”. Further, regarding the “facility score”, the “evaluation item” is “utilization facility”, the “evaluation scale (calculation formula)” is “similarity”, and the allocation rate is “10%”. Further, regarding the “simulation accuracy score”, the “evaluation item” is “simulation accuracy”, the “evaluation scale (calculation formula)” is “absolute value (simulation LT−actual LT) ÷ actual LT × 100”, “ The “allocation rate” is “10%”. In addition, regarding “unit score”, “evaluation item” is “production unit”, “evaluation scale (calculation formula)” is “absolute value (simulation unit−actual unit) ÷ actual unit × 100”, and “allocation” "Rate" is "5%". In addition, regarding “date score”, “evaluation item” is “date”, and “evaluation scale (calculation formula)” is “(simulation model date−oldest date) ÷ (newest date−oldest date) × 100 ”and the“ distribution rate ”is“ 5% ”.

ここで、前記品種スコアの類似度(表2)と機種スコアの類似度(表3)と設備スコアの類似度(表4)とは、予め、登録データの間での類似度が定義されているものである。   Here, the similarity of the product score (Table 2), the similarity of the model score (Table 3), and the similarity of the equipment score (Table 4) are defined in advance as the similarity between registered data. It is what.

Figure 2007041950
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Figure 2007041950
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表2〜表4にそれぞれ示すように、例えば品種スコアの類似度については、携帯電話と携帯情報端末との間の類似度を70とし、携帯電話とプリンタとの間の類似度を20としている。また、機種スコアの類似度については、機種A(大型)と機種B(大型)との間の類似度を85とし、機種A(大型)と機種C(小型)との間の類似度を40としている。さらにまた、設備スコアの類似度については、ベルトコンベアとローラコンベアとの間の類似度を85とし、ベルトコンベアと無人搬送車との間の類似度を0としている。   As shown in Tables 2 to 4, for example, for the similarity of the product score, the similarity between the mobile phone and the portable information terminal is set to 70, and the similarity between the mobile phone and the printer is set to 20. . As for the similarity of the model score, the similarity between the model A (large) and the model B (large) is 85, and the similarity between the model A (large) and the model C (small) is 40. It is said. Furthermore, regarding the similarity of the equipment score, the similarity between the belt conveyor and the roller conveyor is set to 85, and the similarity between the belt conveyor and the automatic guided vehicle is set to 0.

また、前記シミュレーション精度スコアは、リードタイム(LT)の精度を見るものであり、シミュレーション結果のLTと実績のLTとの差(絶対値)を実績のLTで割り100を掛けたもの(|シミュレーションLT−実績LT|÷実績LT×100)とする。   The simulation accuracy score is used to check the accuracy of the lead time (LT), and the difference (absolute value) between the LT of the simulation result and the actual LT is divided by the actual LT and multiplied by 100 (| simulation) LT−actual LT | ÷ actual LT × 100).

前記台数スコアは、生産台数の精度を示すものであり、シミュレーション結果の台数と実績の生産台数との差(絶対値)を実績の生産台数で割り100を掛けたもの(|シミュレーション台数−実績台数|÷実績台数×100)とする。   The unit score indicates the accuracy of the number of units produced, and the difference (absolute value) between the number of simulations and the number of units produced is divided by the number of units produced and multiplied by 100. | ÷ Actual number of vehicles × 100).

前記日付スコアは、シミュレーションモデル作成日を対象とし、最新版になるほど高いスコアを与えるもので、検索に該当するシミュレーションモデルの中で、最も新しい日付を100とし最も古い日付を0として、線形補間によりシミュレーションモデル作成日のスコアを計算したもの(シミュレーションモデルの日付−最も古い日付)÷(最も新しい日付−最も古い日付)×100)である。   The date score is for the simulation model creation date and gives a higher score as the latest version is reached. In the simulation model corresponding to the search, the newest date is 100, the oldest date is 0, and linear interpolation is used. The simulation model creation date score is calculated (simulation model date−oldest date) ÷ (newest date−oldest date) × 100).

さらに、この項目別スコアの全ての値を足し合わせたもの(式1参照)をモデルスコアとする。   Further, a model score is obtained by adding all the values of the item-specific scores (see Equation 1).

モデルスコア=品種スコア+機種スコア+設備スコア+精度スコア+台数スコア
+日付スコア ・・・ (式1)
Model score = Product score + Model score + Equipment score + Accuracy score + Unit score
+ Date score (Formula 1)

なお、項目別スコアの配分率を調整する事で、どの項目を重視してシミュレーションモデルを選出するのかといった調整が可能である。   It should be noted that by adjusting the distribution rate of the score for each item, it is possible to adjust which item is emphasized and the simulation model is selected.

次に、ステップS53で、モデルスコアの高いシミュレーションモデルを抽出し、シミュレーションモデル選出を完了する。ここで、工程毎に異なる複数のシミュレーションモデルを選出しても良いし、工程毎のモデルスコアを合計した値を比較して1つのシミュレーションモデルを選出しても良い。   Next, in step S53, a simulation model having a high model score is extracted, and simulation model selection is completed. Here, a plurality of different simulation models may be selected for each process, or one simulation model may be selected by comparing values obtained by summing model scores for each process.

また、図1に示す検索結果表示手段11は、検索結果を表示する手段であり、図8に示すような表示を行う。図8は、図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する検索結果表示手段の表示画面の一例を示す説明図である。   Further, the search result display means 11 shown in FIG. 1 is a means for displaying the search results, and displays as shown in FIG. FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a display screen of search result display means constituting the production simulation management apparatus shown in FIG.

この検索結果表示手段11には、複数のシミュレーションモデルが検索された場合でも、1件ずつ検査結果が表示される。表示の順番を決める条件として、モデルスコアの高い順に検査結果を並べ替えても良いし、日付順に検査結果を並べ替えても良い。   Even if a plurality of simulation models are searched, the search result display means 11 displays the inspection results one by one. As a condition for determining the display order, the inspection results may be rearranged in descending order of the model score, or the inspection results may be rearranged in order of date.

さらに詳しくは、検査結果表示手段11には、該当するシミュレーションモデルのモデルIDおよびモデルスコア(領域81参照)に加え、特徴を表す情報(シミュレーションモデル82)、シミュレーション結果83、実際の生産システムの内容を表す実ラインデータ84、シミュレーション結果の項目に対応する実ライン結果85、注意事項86、比較結果87および関連モデル88が表示される。   More specifically, in the inspection result display means 11, in addition to the model ID and model score of the corresponding simulation model (see the area 81), information representing the characteristics (simulation model 82), simulation results 83, and actual production system contents The actual line data 84 indicating the actual line result 85, the actual line result 85 corresponding to the simulation result item, the caution item 86, the comparison result 87, and the related model 88 are displayed.

本実施の形態の生産シミュレーション管理装置によれば、このようにシミュレーションモデルの精度や付帯情報を表示する事で、シミュレーションの内容と精度、活用のされ方が理解できるため、利用するシミュレーションモデルを正確に選出し、シミュレーションモデルの作成において必要な変更方法を知る事ができる。   According to the production simulation management apparatus of this embodiment, by displaying the accuracy and accompanying information of the simulation model in this way, it is possible to understand the contents and accuracy of the simulation and how it is used. You can select the method and change method necessary for creating the simulation model.

また、前記登録手段15は、シミュレーション資産蓄積手段1に含まれる各蓄積手段へデータを登録する。   The registration unit 15 registers data in each storage unit included in the simulation asset storage unit 1.

次に、図9に示すフローチャートに従って、本実施の形態の生産シミュレーション管理装置を用いたシミュレーション作成方法の一例について説明する。   Next, according to the flowchart shown in FIG. 9, an example of a simulation creation method using the production simulation management apparatus of this embodiment will be described.

図9は、図1に示す生産シミュレーション管理装置を用いたシミュレーション作成方法の一例を示すフローチャートである。   FIG. 9 is a flowchart showing an example of a simulation creation method using the production simulation management apparatus shown in FIG.

まず、対象とする品種、生産台数、工程の範囲および生産方式を明確にし、これを検索条件として、過去のシミュレーションモデルを検索し、シミュレーション対象を決定する(ステップS61)。このステップでは生産シミュレーション管理装置の検査手段7を利用するが、図3を参照しつつ説明を行った分類による検索か、図4を参照しつつ説明を行ったキーワードによる検索を行う。   First, the target product type, production quantity, process range, and production method are clarified, and using this as a search condition, a past simulation model is searched to determine a simulation target (step S61). In this step, the inspection means 7 of the production simulation management apparatus is used, but the search based on the classification explained with reference to FIG. 3 or the keyword explained with reference to FIG. 4 is performed.

次いで、検索した過去のシミュレーションモデルから相応しいシミュレーションモデルを選出する(ステップS62)。このステップは、図7を参照しつつ説明したシミュレーションモデル自動検索方法に従ってシミュレーションモデル選出手段10により実施されるものであり、モデルスコアの高いものが検索した内容に最も近いと判断される。検索したシミュレーションモデルに対応する蓄積情報が、注意事項抽出手段8を用いて抽出された注意事項に関する情報および関連モデル抽出手段9を用いて抽出された関連モデルに関する情報とともに、検索結果表示手段11においてシミュレーション検索結果として表示される。   Next, a suitable simulation model is selected from the retrieved past simulation models (step S62). This step is performed by the simulation model selection means 10 according to the simulation model automatic search method described with reference to FIG. 7, and it is determined that the one with the higher model score is the closest to the searched content. The stored information corresponding to the searched simulation model is displayed in the search result display unit 11 together with the information related to the notes extracted using the note extraction unit 8 and the information related to the related model extracted using the related model extraction unit 9. Displayed as a simulation search result.

なお、シミュレーションモデルの選出を行う際に、シミュレーションモデル蓄積手段2に類似のシミュレーションモデルが多く登録されていれば、少ない変更で目的のシミュレーションが可能であるが、類似のシミュレーションモデルが少ない場合は、変更作業が少なくなるシミュレーションモデルを選択する事が重要になってくる。このようにどのようなシミュレーションモデルが保存されているかで、検索の重要度が変わってくる。検査結果表示手段11に表示されるシミュレーション検索結果表示画面を使ったシミュレーションモデルの選出例を以下に記述する。   In addition, when selecting a simulation model, if many similar simulation models are registered in the simulation model storage unit 2, the target simulation can be performed with a small change, but if there are few similar simulation models, It is important to select a simulation model that requires less modification work. The importance of search varies depending on what simulation model is stored. An example of selecting a simulation model using the simulation search result display screen displayed on the inspection result display means 11 will be described below.

まず、シミュレーションモデルの情報をシミュレーションモデル抽出手段10において比較検討する事で、対象と同様のシミュレーションモデルであるか否かを判断する。例えば、工場、工程および品種が同じであればシミュレーションモデルは変更を加えずにそのまま使える事が多い。しかし、工程と品種とが同じでも工場が異なる場合は、生産方式も異なる事が多いため、シミュレーションモデルの変更作業も発生しやすい。また、シミュレーションモデルや実績データの作成日は新しいほどシミュレーションモデルの利用価値が高い事が多く、検索結果のシミュレーションモデルが古い場合は、同じ画面に表示される変更後履歴を使う事で、同様のシミュレーションモデルの最新版を検索する事ができる。   First, it is determined whether or not the simulation model is the same simulation model as that of the target by comparing the simulation model information with the simulation model extraction means 10. For example, if the factory, process, and type are the same, the simulation model can often be used as it is without being changed. However, if the factory is different even if the process and the product are the same, the production method is often different, and therefore, the simulation model is easily changed. In addition, the newer the creation date of the simulation model and actual data, the higher the utility value of the simulation model is, and when the simulation model of the search result is old, by using the history after change displayed on the same screen, the same You can search the latest version of the simulation model.

また、シミュレーションの精度は比較結果を見る事で確認できるが、精度が良い場合はこのシミュレーションモデルの利用価値が高い事を示す。精度が悪い場合はその原因を探る必要があるが、大きくは、シミュレーションモデルそのものが悪いのか、実際のラインに変更が発生したのかを判断する。実際のラインに変更が発生したのであれば、シミュレーションモデルの利用価値が低いわけではないため、関連モデルに表示される変更後履歴に実ライン変更に対応する対策を確認する。もし、対策が記載されていれば、変更後のシミュレーションモデルを検索し、より相応しいシミュレーションモデルを利用する。また、変更後履歴に対策が無く、このシミュレーションモデルが再利用の対象として相応しいと判断した場合は、注意事項の内容を確認して次のステップS63に移る。   In addition, the accuracy of the simulation can be confirmed by looking at the comparison result, but if the accuracy is good, it indicates that the utility value of this simulation model is high. If the accuracy is poor, it is necessary to investigate the cause, but in general, it is determined whether the simulation model itself is bad or whether an actual line has changed. If there is a change in the actual line, the utility value of the simulation model is not low, so the countermeasure corresponding to the actual line change is confirmed in the history after change displayed in the related model. If the countermeasure is described, the simulation model after the change is searched and a more suitable simulation model is used. If there is no countermeasure in the history after change and it is determined that the simulation model is suitable for reuse, the contents of the precautions are confirmed, and the process proceeds to the next step S63.

また、検索した工程の数が少ない場合には、関連モデルの参照先や参照元を検索する事で品種や機種が異なる場合の生産方法も検索でき、別の考え方に基づいた生産方式の提案につながる。   In addition, when the number of processes searched is small, it is possible to search for the production method when the product type or model is different by searching the reference destination or reference source of the related model. Connected.

次に、選出したシミュレーションモデルに対応するプログラムやデータを、モデル作成用データ提供手段12によりシミュレーションモデル資産蓄積手段1から出力する(ステップS63)。   Next, the program and data corresponding to the selected simulation model are output from the simulation model asset storage unit 1 by the model creation data providing unit 12 (step S63).

続くステップS64のシミュレーションを使った実験方法の検討から、ステップS68のシミュレーション結果と実工程の実績データの比較検証までは、発明そのものではなく、発明の使用例を説明するためのステップとなり、シミュレーションを管理、実施するメンバーやシミュレーション対象となる生産システムの関係者が実施する内容を含む。   From the examination of the experimental method using the simulation in the subsequent step S64 to the comparison and verification of the simulation result in step S68 and the actual process performance data, it is not a step of the invention itself but a step for explaining an example of use of the invention. It includes the contents to be implemented by the members who manage and implement, and those involved in the production system to be simulated.

ステップS64では、シミュレーションを使った実験方法を検討し、さらに、ステップS65ではこの検討結果にあわせて、構築すべきシミュレーションモデルの詳細仕様を決定し、決定した詳細使用に基づきシミュレーションの変更作業を実施する。このステップS65においては、シミュレーション検索結果で表示された注意事項や比較結果の内容を活用し、より精度の高いシミュレーションモデルの作成につなげる。   In step S64, an experimental method using simulation is examined. Further, in step S65, the detailed specification of the simulation model to be constructed is determined according to the examination result, and the simulation is changed based on the determined detailed use. To do. In step S65, the precautions displayed in the simulation search result and the contents of the comparison result are utilized to create a more accurate simulation model.

次に、ステップS66で、シミュレーションを行うためのデータを用意するが、ここでも、シミュレーション検索結果で表示された注意事項や比較結果を参考にしながら過去のシミュレーションデータを利用できる。以上でシミュレーションが可能な状態になる。   Next, in step S66, data for simulation is prepared. Here, too, past simulation data can be used while referring to the precautions and comparison results displayed in the simulation search result. The simulation is now possible.

次に、ステップS67において、モデル作成手段13およびシミュレーション実行手段14を用いて、シミュレーション実験を実施し、生産システムの事前検証や改善提案など、通常の生産シミュレーションを行う。   Next, in step S67, a simulation experiment is performed using the model creation means 13 and the simulation execution means 14, and a normal production simulation such as prior verification of the production system and improvement suggestions is performed.

このあとは、シミュレーション精度の確認と、シミュレーションを再利用するためのデータ作成のため、実ライン(実工程)の実績データ収集と、シミュレーション結果および実ラインの実績データ間の比較とを行い(ステップS68)、登録手段15によりシミュレーション資産蓄積手段1にデータを登録し(ステップS69)、シミュレーションの作成を終了する。   After that, in order to check the simulation accuracy and to create data for reusing the simulation, we collect actual line (actual process) results data and compare the simulation results and actual line results data (steps) In step S68, the registration unit 15 registers data in the simulation asset storage unit 1 (step S69), and the simulation is completed.

以上、本実施の形態で示したように、本発明によれば、保存した複数のシミュレーションモデルから、目的とするシミュレーションモデルを検索する際に、保存してあるシミュレーションの数や種類が多くても、容易に検索を行う事が可能になるとともに、検索したシミュレーションモデルの注意事項や、現実の生産システムとの比較結果を表示する事、および同じ構成要素を含む他のシミュレーションモデルを表示する事ができるシミュレーション管理装置を得る事ができる。その結果、このシミュレーション管理装置を提供する事で、シミュレーションモデル作成期間の短縮とシミュレーションモデルの精度向上とを実現する事ができる。   As described above, according to the present embodiment, according to the present invention, when searching for a target simulation model from a plurality of stored simulation models, even if the number and types of stored simulations are large. In addition to being able to search easily, it is possible to display notes on the searched simulation model, comparison results with the actual production system, and other simulation models that contain the same components. The simulation management device that can be obtained. As a result, by providing this simulation management apparatus, it is possible to shorten the simulation model creation period and improve the accuracy of the simulation model.

なお、本実施の形態において、検索手段7、注意事項抽出手段8、関連モデル抽出手段9、シミュレーションモデル選出手段10、モデル作成用データ提供手段12、モデル作成手段13、シミュレーション実行手段14および登録手段15は、例えばコンピュータのCPU(中央演算処理装置)等によって実現されるものであり、検索結果表示手段11は、コンピュータの表示装置等によって実現されるものであり、シミュレーション資産蓄積手段1を構成するシミュレーションモデル蓄積手段2、シミュレーション内容蓄積手段3、シミュレーション履歴蓄積手段4、実績データ蓄積手段5および比較内容蓄積手段6、ならびに検索リスト蓄積手段30は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体によって実現されるものである。この記録媒体の具体例としては、マスクROM(Read Only Memory)およびフラッシュROMといった半導体記憶素子、ハードディスク、フレキシブルディスク、MO(Magneto−Optic)ディスク、CD(Compact Disc)−ROM、DVD(Digital Versatile Disk)−ROM、光磁気ディスク、IC(Integrated Circuit)カード、および磁気テープ等をあげることができ、また、情報を記憶することが可能であれば、他の記録媒体であってもよい。また、情報そのものを通信により伝送して記録媒体に記録するといったものであってもよい。   In the present embodiment, the search means 7, the note extraction means 8, the related model extraction means 9, the simulation model selection means 10, the model creation data provision means 12, the model creation means 13, the simulation execution means 14, and the registration means 15 is realized by, for example, a CPU (central processing unit) of a computer, and the search result display means 11 is realized by a display device of a computer, etc., and constitutes a simulation asset storage means 1. The simulation model storage unit 2, the simulation content storage unit 3, the simulation history storage unit 4, the performance data storage unit 5, the comparison content storage unit 6, and the search list storage unit 30 are realized by a computer-readable recording medium. is there. Specific examples of this recording medium include semiconductor memory elements such as a mask ROM (Read Only Memory) and a flash ROM, a hard disk, a flexible disk, an MO (Magneto-Optic) disk, a CD (Compact Disc) -ROM, and a DVD (Digital Versatile Disk). ) -ROM, magneto-optical disk, IC (Integrated Circuit) card, magnetic tape, and the like, and other recording media may be used as long as information can be stored. Further, the information itself may be transmitted by communication and recorded on a recording medium.

本発明のシミュレーション管理装置は、保存してあるシミュレーションの数や種類が多い場合や、検索したシミュレーションモデルの注意事項や現実の生産システムとの比較結果を確認することや、同じ構成要素を含む他のシミュレーションモデルを確認する必要が有る場合での使用に活用できる。   The simulation management apparatus according to the present invention includes a case where there are a large number and types of stored simulations, confirmation of the notes of the searched simulation model and comparison results with an actual production system, It can be used for use when it is necessary to check the simulation model.

本発明の生産シミュレーション管理装置の一実施の形態を示す概略構成図である。It is a schematic block diagram which shows one Embodiment of the production simulation management apparatus of this invention. 図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成するシミュレーション資産蓄積手段に含まれる複数の蓄積手段がもつ情報の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the information which the some storage means contained in the simulation asset storage means which comprises the production simulation management apparatus shown in FIG. 1 has. 図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する検索手段によって検索を実施する際に表示される検索画面の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the search screen displayed when searching by the search means which comprises the production simulation management apparatus shown in FIG. 図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する検索手段によって検索を実施する際に入力されるキーワードの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the keyword input when searching by the search means which comprises the production simulation management apparatus shown in FIG. 図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する注意事項抽出手段が扱う分類に関する注意事項情報の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the notice information regarding the classification which the notice extraction means which comprises the production simulation management apparatus shown in FIG. 1 handles. 図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する注意事項抽出手段が扱う重要度に関する注意事項情報の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the caution information regarding the importance handled by the caution extraction means which comprises the production simulation management apparatus shown in FIG. 本発明の生産シミュレーション管理装置を構成するシミュレーションモデル選出手段を用いて実施されるシミュレーションモデル自動検索方法の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the simulation model automatic search method implemented using the simulation model selection means which comprises the production simulation management apparatus of this invention. 図1に示す生産シミュレーション管理装置を構成する検索結果表示手段の表示画面の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the display screen of the search result display means which comprises the production simulation management apparatus shown in FIG. 図1に示す生産シミュレーション管理装置を用いたシミュレーション作成方法の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the simulation preparation method using the production simulation management apparatus shown in FIG. 従来の生産シミュレーションの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the conventional production simulation.

符号の説明Explanation of symbols

1 シミュレーション資産蓄積手段
2 シミュレーションモデル蓄積手段
3 シミュレーション内容蓄積手段
4 シミュレーション履歴蓄積手段
5 実績データ蓄積手段
6 比較内容蓄積手段
7 検索手段
8 注意事項抽出手段
9 関連モデル抽出手段
10 シミュレーションモデル選出手段
11 検索結果表示手段
12 モデル作成用データ提供手段
13 モデル作成手段
14 シミュレーション実行手段
15 登録手段
16 シミュレーションモデル蓄積手段の記録内容
17 シミュレーション内容蓄積手段の記録内容
18 シミュレーション履歴蓄積手段の記録内容
19 実績データ蓄積手段の記録内容
20 比較内容蓄積手段の記録内容
21 結果内容の項目
30 検索リスト蓄積手段
40 シミュレーションモデル検索用入力項目
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Simulation asset storage means 2 Simulation model storage means 3 Simulation content storage means 4 Simulation history storage means 5 Performance data storage means 6 Comparison content storage means 7 Search means 8 Notes extraction means 9 Related model extraction means 10 Simulation model selection means 11 Search Result display means 12 Model creation data providing means 13 Model creation means 14 Simulation execution means 15 Registration means 16 Recorded contents of simulation model storage means 17 Recorded contents of simulation content storage means 18 Recorded contents of simulation history storage means 19 Actual data storage means Recorded contents of 20 Recorded contents of comparison contents storage means 21 Items of result contents 30 Search list storage means 40 Input items for simulation model search

Claims (3)

シミュレーションモデルを蓄積するシミュレーションモデル蓄積手段と、シミュレーションで使用するデータとシミュレーション結果とを蓄積するシミュレーション内容蓄積手段と、シミュレーションモデルの履歴を保存するシミュレーション履歴蓄積手段と、現実の生産システムの実績データを蓄積する実績データ蓄積手段と、シミュレーション結果と実績データとの比較内容を保存する比較内容蓄積手段とを含んでなるシミュレーション資産蓄積手段と、指定された条件に従ってシミュレーションモデルを検索する検索手段と、指定された内容に最も近いシミュレーションモデルを自動で選出するシミュレーションモデル選出手段と、前記シミュレーションモデル蓄積手段、シミュレーション内容蓄積手段、シミュレーション履歴蓄積手段、実績データ蓄積手段および比較内容蓄積手段に蓄積及び保存されている情報から所定の情報を選択して表示する検索結果表示手段とを備えた事を特徴とする生産シミュレーション管理装置。   Simulation model storage means for storing simulation models, simulation content storage means for storing data used in simulation and simulation results, simulation history storage means for storing simulation model history, and actual production system results data Simulation asset storage means including performance data storage means to be stored; comparison content storage means for storing comparison contents between simulation results and performance data; search means for searching a simulation model according to specified conditions; and designation Simulation model selection means for automatically selecting the simulation model closest to the recorded content, the simulation model storage means, simulation content storage means, simulation history storage means , Production simulation management device, characterized in that and a retrieval result displaying means for displaying the information stored and saved in the actual data storage means and the comparison contents storing means to select the prescribed information. 前記シミュレーションモデル選出手段によって選出されたシミュレーションモデルとシミュレーションモデルの対象となっている現実の生産システムとを比較して大きな差をもつ内容と、シミュレーションモデル作成段階で予想が困難な内容である事が予め指定されている内容とを、注意事項として、前記比較内容蓄積手段の内容から抽出する注意事項抽出手段をさらに備えてなる請求項1記載の生産シミュレーション管理装置。   Compared with the simulation model selected by the simulation model selection means and the actual production system that is the target of the simulation model, the content has a large difference and is difficult to predict at the simulation model creation stage. 2. The production simulation management apparatus according to claim 1, further comprising a notice extraction means for extracting the contents designated in advance as the notice from the contents of the comparison content storage means. 前記検索手段によって検索されたシミュレーションモデルに関連するシミュレーションモデルを抽出する関連モデル抽出手段をさらに備えており、抽出対象となるシミュレーションモデルが、変更前シミュレーションモデルと、更新後シミュレーションモデルと、参照シミュレーションモデルとからなる請求項1記載の生産シミュレーション管理装置。   The apparatus further comprises related model extraction means for extracting a simulation model related to the simulation model searched by the search means, and the simulation model to be extracted is a simulation model before change, a simulation model after update, and a reference simulation model. The production simulation management apparatus according to claim 1, comprising:
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