JP2007133664A

JP2007133664A - 生産工程支援方法

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Publication number: JP2007133664A
Application number: JP2005326165A
Authority: JP
Inventors: Mitsuru Nagasaki; 充長崎; Shinichi Daiba; 信一台場; Makoto Saito; 誠齋藤
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 2005-11-10
Filing date: 2005-11-10
Publication date: 2007-05-31

Abstract

【課題】人手作業を含む生産工程で新製品の生産を開始する場合において、新製品投入直後の人手作業工程の作業不慣れによる生産量の低下や良品率の低下を防止し、市場要望に対応できる生産計画を立案するとともに、稼働開始した生産工程の効率化を図る生産工程支援方法を提供することを目的とする。
【解決手段】対象となる生産工程で過去に生産した製品毎の実績データから前記新製品と類似の製品を選定し、その実績データを基に新製品の作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期、作業者の疲労度、作業者の習熟度の予測データを算出し、前記予測データを基に生産工程シミュレーターで新製品の生産工程の事前シミュレーションを行い、その結果を基に生産計画を作成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、人手作業を含む複数の生産工程からなる生産工程の効率化に関し、詳しくは、新製品投入時における初期の生産工程の効率化を図る生産工程支援方法に関する。

人手作業を含む複数の生産工程で生産される製品は、複数の作業者（以下、人とも言う）による複数の作業により生産される。このような生産工程で新製品の生産を開始する場合において、新製品投入直後は、人手作業工程の作業不慣れによる生産量の低下や良品率の低下が見られ、ライフサイクルの短い製品が多い人手作業を含む生産工程では、市場の要望に応えることが困難な場合がある等の問題を有している。

また、生産工程の効率化を図る手法として、生産工程シミュレーターを用い生産工程のシミュレートを行い、生産工程を最適化する方法が多く知られている。

このような問題に対し、過去における製品の部品の種類、部品の種類別点数及び組立作業時間を含む実績データを参照し、指定された製品（新製品）の生産計画作成の基本となる組立作業時間を高精度に予測することが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１は、新製品投入時における生産計画作成において、組立作業時間を高精度に予測することにより、設備や人員の稼働率を向上して生産性を向上させているが、生産工程稼働開始後の時間経過に伴う人の疲労度及び習熟度の影響については言及されていないため、人手作業の多い生産工程では立案された生産計画が最適生産計画と乖離する恐れがある。また、工程設計及び人員割付計画については記載はない。

また、前記生産工程を最適化する方法として、複数の作業者が従事する生産ラインにおける作業負荷のバランスを考慮して組み立て作業の配分を最適化するため、作業者の作業時間と作業者のエネルギー消費量とを考慮して生産工程を設計するシステムが開示されている（例えば、特許文献２参照）。

特許文献２は、作業者の作業時間、エネルギー消費量及び作業習熟度（以下、習熟度と略す）等の作業者毎の特性データを考慮して生産工程を設計するシステムであるが、一旦作業者の作業時間及びエネルギー消費量等のデータを入力してシミュレートすることで、作業者毎の習熟度は算出されるが、時間の経過に伴う作業者の疲労度及び習熟度の変化が考慮されないため、実稼働工程に対してシミュレーションの最適化結果が乖離する恐れがある。

また、生産ラインの作業工程中の疲労度を評点化し、改善が必要とする場合には疲労度評価点に応じた改善策を行う生産ラインの製造方法が開示されている（例えば、特許文献３参照）。

特許文献３では、作業者の疲労度は考慮されているが、作業者の習熟度及び時間の経過に伴う作業者の疲労度が考慮されずシミュレーションが行われるため、時間の経過とともに実稼働工程に対してシミュレーションの最適化結果が乖離する恐れがある。

また、生産工程モデル及び生産規則を用いて、事象ベースシミュレータが工場内の製品の動きをシミュレートすることにより生産計画の立案を行うことが開示されている（例えば、特許文献４参照）。

特許文献４では、工場内の製品の動きにのみ着目しており、人の疲労度及び習熟度の影響については言及されていないため、人手作業の多い生産工程では立案された生産計画が最適生産計画と乖離する恐れがある。

また、製品を製造するための複数の作業の各々について作業の難易度のレベル、各作業を行い得る作業者の熟練度クラス、各作業を行い得る作業者の熟練度クラス別の作業時間等を勘案して、前記難易度の作業に前記難易度の作業を行い得る熟練度の作業者を生産量に応じて割り付けることが開示されている（例えば、特許文献５参照）。

特許文献５では、各作業者及び各作業工程のスキルランク、すなわち習熟度を参照して人員配置を行っているが、作業者の疲労度の観点がなく、時間の経過とともに実稼働工程に対してシミュレーションの最適化結果が乖離する恐れがある。

このように従来は作業者の疲労度及び習熟度の双方を考慮したシミュレーションは存在していないため、人手を含む生産工程でシミュレーションの乖離を防止するのは困難であった。
特開平７−１６４２６７号公報特開２００４−４６７１３号公報特許第３０５９２６４号公報特開２００４−９４９００号公報特開２００２−４１１１９号公報

本発明は、上記状況に鑑みなされたもので、人手作業を含む生産工程で新製品の生産を開始する場合において、新製品投入直後の人手作業工程の作業不慣れによる生産量の低下や良品率の低下を防止し、市場要望に対応できる生産工程の生産計画を立案するとともに、前記生産計画が適用され稼働開始した生産工程の効率化を図る生産工程支援方法を提供することを目的とする。

上記目的は、下記の方法により達成される。
１．人手作業を含む生産工程の稼働状況を示す稼働状況データを取り込み生産工程のシミュレーションを行う生産工程シミュレーターを有し、前記生産工程シミュレーターを用いて前記人手作業を含む生産工程の効率化を図る生産工程支援方法であって、
前記人手作業を含む生産工程で新規に生産対象となる新製品の仕様データを入力する仕様入力手段と、前記人手作業を含む生産工程で過去に生産した製品の製品毎の仕様データと生産時の生産工程の稼働率、サイクルタイム、作業時間、良品率及び収率の稼働状況データと作業者の疲労度、作業者の習熟度に関する人的要因データからなる実績データを格納する実績データ格納手段と、前記生産工程シミュレーターで、前記新製品の仕様データを参照し、前記実績データ格納手段に格納されている実績データから前記新製品と類似の製品を選定し、その実績データを基に新製品の作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期、作業者の疲労度、作業者の習熟度の予測データを算出する第１のステップと前記予測データを基に、前記生産工程シミュレーターで新製品の生産工程の事前シミュレーションを行う第２のステップと、前記事前シミュレーションの結果を基に、生産計画作成手段で新製品の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画作成を行う第３のステップとを有し、第３のステップで作成された新製品の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画を、新製品の生産開始時に生産工程に適用することを特徴とする生産工程支援方法。
２．前記人的要因データは、前記稼働状況データに基づき人の疲労度合及び作業習熟度合の推移を現すデータを作成する推移データ作成手段で作成される、人の疲労度合及び習熟度合を判定及び予測する際のデータとなる人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データであることを特徴とする１に記載の生産工程支援方法。
３．前記生産計画が適用され稼働中の生産工程の稼働状況データを取り込み、
前記稼働状況データを基に、前記推移データ作成手段で人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データを作成するとともに、前記生産計画を基に、生産工程とリアルタイムで前記生産工程シミュレーターで前記生産工程のシミュレーションを実施し、前記シミュレーションの結果と実際の生産工程の稼働状況とをオンラインで比較し、人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データを基にして人の疲労度合及び人の習熟度合を判定及び予測することで、生産計画を適宜修正し、生産工程に適用することを特徴とする１または２に記載の生産工程支援方法。
４．稼働中の前記生産工程における、前記稼働状況データの取り込み、前記シミュレーション及び該シミュレーションの結果に基づく前記生産計画の作成及び生産工程での実施を所定周期毎に繰り返すことを特徴とする３に記載の生産工程支援方法。
５．前記生産工程のシミュレーション結果及び生産工程の生産実績に基づき、人手作業を含む生産工程に適する製品設計上の情報を、製品設計工程にフィードバックすることを特徴とする１乃至４の何れか１項に記載の生産工程支援方法。

上記方法により、人手作業を含む生産工程で新製品の生産を開始する場合の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画を、前記新製品の仕様データを参照して、前記生産工程で過去に生産した製品毎の実績データから前記新製品と類似の製品を選定し、その実績データを基に新製品の作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期、作業者の疲労度、作業者の習熟度の予測データを算出し、前記予測データを基に生産工程シミュレーターで新製品の生産工程の事前シミュレーションを行い、その結果を基に作成することにより、新製品の生産量の低下及び良品率の低下を防止する精度の高い生産計画とすることができる。

更に、前記生産計画を新製品生産工程に適用することにより、
新製品生産開始時の人手作業工程の作業不慣れによる生産量の低下や良品率の低下を防止し、市場要望に対応できる生産工程とすることができる

以下、図を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

図１は、本実施の形態の人手作業を含む複数の生産工程からなる生産工程の効率化を図る生産工程支援方法のブロック図の一例である。

図１において、人手作業を含む生産工程（以下、人手生産工程とも略す）１は、製品を生産する生産工程である。

新製品の生産計画作成に際しては、仕様入力手段６で、新製品の部品の種類、部品の種類別点数及び製品構成を含む仕様データが入力され、入力された前記仕様データはデータベース４に格納されるとともに生産工程シミュレーター３に送られる。

生産工程シミュレーター３で、前記新製品の仕様データを参照し、データベース４に格納されている過去に生産した製品の実績データから前記新製品と類似の製品を選定し、その実績データを基に新製品の作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期、作業者の疲労度、作業者の習熟度の予測データの算出が行われ、前記予測データを基に、新製品の生産工程の事前シミュレーションが行われる。

前記事前シミュレーション結果に基づく変更項目が変更項目設定部７で設定され、前記変更項目を基に、生産計画作成手段８で新製品の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画作成が行われる。

前記新製品の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画は、新製品の生産開始時に人手生産工程１に適用される。

新製品の生産計画が人手生産工程１に適用され、新製品の生産開始後においては、
人手生産工程１の稼働時の稼働率、サイクルタイム、作業時間、良品率及び収率の稼働状況データ２は、生産工程シミュレーター３に取り込まれるとともにデータベース４に格納される。

前記良品率とは生産工程で生産された全製品、即ち良品と不良品の合計数量に対する良品数量の割合であり、前記収率とは生産工程に投入された材料で生産できる理論上（計算上）の製品数量に対する生産された全製品数量の割合である。

生産工程シミュレーター３は取り込まれた稼働状況データ２を基に作業工程及び作業者毎のデータを作成しデータベース４に格納する。

次に、生産工程シミュレーター３は前記作業工程及び作業者毎のデータを基に、前記作業工程及び作業者毎のデータに加えて、データベース４のデータに基づき作業者の疲労度及び習熟度を組み入れたデータを作成しデータベース４に格納する。

推移データ作成手段５は、前記作業者の疲労度及び習熟度を組み入れたデータに基づき、作業者の疲労度合を判定及び予測する際のデータとなる作業者疲労度推移データ及び作業者の習熟度合を判定及び予測する際のデータとなる作業者習熟度推移データを作成し、データベース４に格納する。推移データ作成手段５の機能は、生産工程シミュレーターに設けてもよい。

ここで、作業者の疲労度合とは、ある作業に従事した時に、時間経過に伴い疲労度が変化する度合を現す。図４は、疲労度と時間経過を現す疲労度推移データの一例を示す模式図である。疲労度推移データは、図４では疲労度曲線としたが、これに限らず、例えばデータテーブルとすることも可能である。

また、作業者の習熟度合とは、ある作業者がある作業に従事した時に、予め設定された習熟度が時間経過に伴い変化する、習熟の度合を現す。図５は、習熟度と時間経過を現す習熟度推移データの一例を示す模式図である。習熟度推移データは、図５では習熟度曲線としたが、これに限らず、例えばデータテーブルとすることも可能である。

次に、生産工程シミュレーター３は、人手生産工程１に適用され稼働中の生産計画を基に、前記データベース４のデータに基づいて生産工程のシミュレーションを人手生産工程１とリアルタイムで実施する。次に、前記シミュレーションの結果と人手生産工程１の稼働状況とをオンラインで比較する。

前述のようにシミュレーションの結果と人手生産工程１の稼働状況とをオンラインで比較することにより、時間的誤差因子の少ない比較が可能になる。

前記シミュレーション結果に基づく変更項目が変更項目設定部７で設定され、前記変更項目を基に、生産計画作成手段８で、前記変更項目と前記データベース４に格納されている人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データを基にして人の疲労度合及び人の習熟度合を判定及び予測することで、作業者の疲労度及び習熟度の予測結果を考慮した生産計画を自動で作成する。前記生産計画に基づき最適な生産計画が人手生産工程１に指示されるとともに、生産計画見直しに伴う変更、例えば、帳票類の変更準備、材料変更及び手配の変更等が実施される。

同時に、生産工程内に設けられた情報表示部９に前記シミュレーションの結果及び前記生産計画に基づく、人員配置、人員数、勤務体系の変更及び生産工程に配設された生産機器のパラメータの変更等が表示され、それに基づき人手生産工程１で生産工程の変更が実施される。情報表示部９の表示は、生産工程内に設けられたディスプレイ、プリンター等のハードコピー装置、音声装置等で行うことができる。

生産工程に適用された生産計画及び該生産計画が適用された生産工程の稼働状況データを含む生産情報は、データベース４に実績データとして格納される。

データベース４に格納された前記実績データは、人手作業を含む生産工程に適する製品設計のための情報として、製品設計データベースにフィードバックされる。

図２は、図１に示す人手作業を含む生産工程からなる生産工程の効率化を図る生産工程支援方法を用いて新製品の最適な生産計画を作成する場合のフローチャートを示す。

ステップＳ１０１で、新製品の部品の種類、部品の種類別点数及び製品構成を含む仕様データが仕様入力手段６より入力され、入力された前記仕様データはデータベース４に格納されるとともに生産工程シミュレーター３に送られる。前記入力は、一般的に使用される記録媒体を介してまたは人による入力作業で入力することができる。
ステップＳ１０２では、生産工程シミュレーター３で、前記新製品の仕様データを参照し、データベース４に格納されている過去に生産した製品の実績データから前記新製品と類似の製品を選定する。

ステップＳ１０３では、生産工程シミュレーター３で、前記実績データを基に新製品の作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期、作業者の疲労度、作業者の習熟度の予測データの算出を行う。

ステップＳ１０４では、生産工程シミュレーター３で、前記予測データを基に、新製品の人手生産工程１の事前シミュレーションが行われる。

ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４での事前シミュレーション結果に基づく変更項目が変更項目設定部７で設定され、次に前記変更項目を基に、ステップＳ１０６で生産計画作成手段８で新製品の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画の作成が行われる。

ステップＳ１０７で前記生産計画は、新製品の生産開始時に人手生産工程１に適用される。

図３は、図１に示す人手作業を含む複数の生産工程からなる生産工程の効率化を図る生産工程支援方法を用いて、人手生産工程１の稼働時の最適化を図る場合のフローチャートを示す。

最初にステップＳ２０１で人手生産工程１の稼働が開始されると同時にステップＳ２０５で生産工程シミュレーター３が稼働開始する。次にステップＳ２０２で人手生産工程１が稼働継続状態となる。

次にステップＳ２０６で人手生産工程１から稼働率、サイクルタイム、作業時間、良品率及び収率の稼働状況データ２が、オンラインで生産工程シミュレーター３に取り込まれるとともにデータベース４に格納される。

次にステップＳ２０７で生産工程シミュレーター３は、ステップＳ２０６で取り込まれた稼働状況データ２を基に作業工程及び作業者毎のデータを作成しデータベース４に格納する。

次にステップＳ２０８で生産工程シミュレーター３は、前記作業工程及び作業者毎のデータに加えて、データベース４のデータに基づき作業者の疲労度及び習熟度を組み入れたデータを作成しデータベース４に格納する。

次にステップＳ２０９で推移データ作成手段５は、ステップＳ２０８で作成されたデータベース４に基づき、作業者の疲労度合を判定及び予測する際のデータとなる作業者疲労度推移データ、及び作業者の習熟度合を判定及び予測する際のデータとなる作業者習熟度推移データを作成し、データベース４に格納する。

次にステップＳ２１０で生産工程シミュレーター３は、人手生産工程１に適用され稼働中の生産計画を基に、ステップＳ２０９で作成されたデータベース４に基づいて作業者の疲労度及び習熟度を考慮に入れた生産工程のシミュレーションを人手生産工程１とリアルタイムで実施し、前記シミュレーションの結果と人手生産工程１の稼働状況とをオンラインで比較する。

ステップＳ２１１では、ステップＳ２１０での生産工程のシミュレーション結果に基づき変更項目が変更項目設定部７で設定される。

ステップＳ２１２で、前記変更項目を基に、生産計画作成手段８で前記変更項目と前記データベース４に格納されている人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データを基にして人の疲労度合及び人の習熟度合を判定及び予測することで、作業者の疲労度及び習熟度の予測結果を考慮した生産計画を自動で作成する。前記生産計画に基づき最適な生産計画が人手生産工程１に指示され、ステップＳ２０３で人手生産工程１の生産計画の変更が実施されるるとともに、生産計画見直しに伴う変更、例えば、帳票類の変更準備、材料変更及び手配の変更等が実施される。

ステップＳ２１３で、生産工程内に設けられた情報表示部９に前記生産計画に基づく、人員配置、人員数、勤務体系の変更及び生産工程に配設された生産機器のパラメータの変更等が表示され、それに基づきステップＳ２０４で人手生産工程１で生産工程の変更が実施される。情報表示部９の表示は、生産工程内に設けられたディスプレイ、プリンター等のハードコピー装置、音声装置等で行うことができる。

次にステップＳ２１４で生産継続か生産終了かが判断される。生産継続と判断されると（ステップＳ２１４；ＹＥＳ）、生産が継続され、生産終了と判断されると（ステップＳ２１４；ＮＯ）、生産工程稼働は終了する。

同様に、ステップＳ２１５で生産継続か生産終了かが判断される。生産継続と判断されると（ステップＳ２１５；ＹＥＳ）、シミュレーターの稼働は継続され、生産終了と判断されると（ステップＳ２１５；ＮＯ）、シミュレーターの稼働は終了する。

上記により、人手作業を含む生産工程で新製品の生産を開始する場合の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画を、前記新製品の仕様データを参照して、前記生産工程で過去に生産した製品毎の実績データから前記新製品と類似の製品を選定し、その実績データを基に新製品の作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期、作業者の疲労度、作業者の習熟度の予測データを算出し、前記予測データを基に生産工程シミュレーターで新製品の生産工程の事前シミュレーションを行い、その結果を基に作成することにより、新製品投入時の初期の生産量の低下及び良品率の低下が少ない精度の高い生産計画とすることができる。更に、前記生産計画を新製品生産工程に適用することにより、新製品生産開始初期の生産工程を、人手作業工程の作業不慣れによる生産量の低下や良品率の低下が少ない、市場要望に対応できる生産工程とすることができる
また、稼働が開始された生産工程に対しても、生産工程の稼働状況データを取り込み、人特有の時間の経過に伴う作業者の疲労度及び習熟度（学習による多能工化を含む）を考慮して生産工程のシミュレーションを行い、その結果を基に生産計画を作成することで、実際の生産工程に対し時間的誤差因子が少ない、精度のよい最適な生産計画を作成することが可能となり、また最適な人員配置を生産工程に適用することで生産工程の作業の均一化を図ることができ、生産工程の効率化を図ることができる。

更に、図３のフローチャートに示す一連の稼働状況データ取り込みから生産計画作成及び生産計画変更実施までを所定周期毎に繰り返すことで、効率的な人手作業を含む生産工程の維持が可能となる。

また、データベース４に格納された前記実績データは、人手作業を含む生産工程に適する製品設計のための情報として、例えば製品設計データベース１０にフィードバックすることが好ましい。これにより、生産情報が次期新製品開発の資料として活用することが可能になる。

本発明に係る人手作業を含む生産工程からなる生産工程の効率化を図る生産工程支援方法のブロック図の一例である。本発明に係る新製品生産開始時の最適な生産計画を作成する場合のフローチャートである。人手作業を含む生産工程の効率化を図る生産工程の効率化支援方法での生産計画最適化のフローチャートである。疲労度と時間経過を現す疲労度曲線である。習熟度と時間経過を現す習熟度曲線である。

符号の説明

１人手生産工程
２稼働状況データ
３生産工程シミュレーター
４データベース
５推移データ作成手段
６仕様入力手段
７変更項目設定部
８生産計画作成手段
９情報表示部
１０製品設計データベース

Claims

人手作業を含む生産工程の稼働状況を示す稼働状況データを取り込み生産工程のシミュレーションを行う生産工程シミュレーターを有し、前記生産工程シミュレーターを用いて前記人手作業を含む生産工程の効率化を図る生産工程支援方法であって、
前記人手作業を含む生産工程で新規に生産対象となる新製品の仕様データを入力する仕様入力手段と、
前記人手作業を含む生産工程で過去に生産した製品の製品毎の仕様データと生産時の生産工程の稼働率、サイクルタイム、作業時間、良品率及び収率の稼働状況データと
作業者の疲労度、作業者の習熟度に関する人的要因データからなる実績データを格納する実績データ格納手段と、
前記生産工程シミュレーターで、前記新製品の仕様データを参照し、前記実績データ格納手段に格納されている実績データから前記新製品と類似の製品を選定し、その実績データを基に新製品の作業標準時間、作業標準工数、作業難易度及び部材調達時期、作業者の疲労度、作業者の習熟度の予測データを算出する第１のステップと
前記予測データを基に、前記生産工程シミュレーターで新製品の生産工程の事前シミュレーションを行う第２のステップと、
前記事前シミュレーションの結果を基に、生産計画作成手段で新製品の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画作成を行う第３のステップとを有し、
第３のステップで作成された新製品の工程設計及び人員割付計画を含む生産計画を、新製品の生産開始時に生産工程に適用することを特徴とする生産工程支援方法。
前記人的要因データは、前記稼働状況データに基づき人の疲労度合及び作業習熟度合の推移を現すデータを作成する推移データ作成手段で作成される、人の疲労度合及び習熟度合を判定及び予測する際のデータとなる人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データであることを特徴とする請求項１に記載の生産工程支援方法。
前記生産計画が適用され稼働中の生産工程の稼働状況データを取り込み、前記稼働状況データを基に、前記推移データ作成手段で人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データを作成するとともに、前記生産計画を基に、生産工程とリアルタイムで前記生産工程シミュレーターで前記生産工程のシミュレーションを実施し、前記シミュレーションの結果と実際の生産工程の稼働状況とをオンラインで比較し、人の疲労度推移データ及び作業習熟度推移データを基にして人の疲労度合及び人の習熟度合を判定及び予測することで、生産計画を適宜修正し、生産工程に適用することを特徴とする請求項１または２に記載の生産工程支援方法。
稼働中の前記生産工程における、前記稼働状況データの取り込み、前記シミュレーション及び該シミュレーションの結果に基づく前記生産計画の作成及び生産工程での実施を所定周期毎に繰り返すことを特徴とする請求項３に記載の生産工程支援方法。
前記生産工程のシミュレーション結果及び生産工程の生産実績に基づき、人手作業を含む生産工程に適する製品設計上の情報を、製品設計工程にフィードバックすることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の生産工程支援方法。