JP2007226717A - サプライチェーンの効率化支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの最適化に際し、シミュレーションモデルを用いてシミュレーションを行い、実際のサプライチェーンに対して時間の経過にともなう乖離が生じることのない生産計画を作成し、サプライチェーンの最適化を図る工程の効率的管理方法を提供する。
【解決手段】サプライチェーンの構成、機能、相互関係を設定した情報と、サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の、過去の生産における情報を含む、人的要因の情報に基づきサプライチェーンモデルを作成し、２つ以上のシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、前記シミュレーション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、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンをモデル化したサプライチェーンモデルを作成しシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、その結果に基づきサプライチェーンの最適化を図るサプライチェーンの効率化支援方法に関する。

製品が消費者に届くまでには、資材の調達から消費者に届けるまでの資材や部品の調達・生産・物流・販売といったプロセスからなる業務活動が複数存在し、各業務活動間の連携を通じて一連の業務活動が行われる。このような一連の業務活動の連鎖、いわゆるサプライチェーンを最適化することが重要な問題として研究されている。

このように複数の業務活動が存在するサプライチェーンの効率化を達成するためには、まず現状のサプライチェーンの問題点を抽出した後、これらを解決するための改善策を試行錯誤的に実行する必要があるが、現に稼動している実際のサプライチェーンに直接手を入れて試すことは、手を加えたことによるトラブルの発生等が予想され非現実的である。

このため、実際のサプライチェーンをモデル化したサプライチェーンモデル（以下、ＳＣモデルとも言う）を作成しシミュレーター上で再現して、特定の条件下で各業務活動のシミュレーションを行い、シミュレーションの結果を用いてサプライチェーンの最適化を図ることが提案されている。

また、前記シミュレーションにおいては、サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性も重要な問題となる。

前記シミュレーションの結果に基づく最適化について、サプライチェーン案（モデル）に従って、物流と、商流の各作業をシミュレーションし、在庫、コスト、利益、運転資本、キャッシュフロー、等の複数の視点からサプライチェーン案を定量的に評価することが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

前記サプライチェーン案（モデル）の人手作業を含む工程においては、時間の経過に伴い変化する作業者の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因が存在するため、前記人的要因の変化が考慮されないと前記シミュレーションの最適化結果に乖離が生じる懸念がある。特許文献１は、各作業をシミュレーションし、複数の視点からサプライチェーン案を定量的に評価することにより、資金等の企業のリソース、マーケット、製品ライフサイクル等の事業環境に適したサプライチェーン形態の決定の支援を行う方法であるが、時間経過に伴う前記人的要因の変化については考慮されていないため、時間の経過とともに前記シミュレーションの最適化結果に乖離が生じる恐れがある。

また、物流センターに関わる物流コストを把握するため、バーチャル物流センターを構築するシミュレーターと組み合わせ、現実には行えない現場改善を施すことによって、現状の物流コストの把握及びコスト面から見た改善策の検証を実現することが提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特許文献２は、在庫及び作業員（以下、人とも言う）の移動の指示情報に基づきシミュレーションを実施し、改善策を検証する方法であり、作業員個々の作業時間測定をコンピューター上のバーチャル物流センターにおいて実施・測定することができるため、作業者毎の習熟度は算出できるが、時間の経過に伴う作業者毎の疲労度についての観点はなく、時間とともにシミュレーションの結果に乖離が生じる恐れがある。

また、サプライチェーンモデルの構築において、物や情報、お金の流れを、サプライチェーンモデルを構成するノードごとに管理することにより、サプライチェーンモデルの変更に対し迅速に対応し、シミュレーション実行時には経路ごとに経路を流れる物や情報，お金のデータを管理するシミュレーション実行用モデルに変換し，物や情報，お金が決められた唯一つの経路にしたがって流れるようにすることでシミュレーションの実行時間を短縮することが提案されている（例えば、特許文献３参照）。

特許文献３では、サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の人的要因が考慮されておらず、時間の経過とともに、サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとに乖離が生じ、シミュレーション結果にも乖離を生じる恐れがある。また、複数のノードの変更の場合に、変更された複数のノードを複数のシミュレーターで同時に平行してシミュレーションすることは行っておらず、個別のノードに対応する柔軟性に欠ける恐れがある。
特開２００２−１４５４２１号公報 特開２００４−１１８３２１号公報 特開２００２−２１５８５８号公報

本発明は、上記状況に鑑みなされたもので、前述の問題を解消すべく、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの最適化に際し、シミュレーションモデルを用いてシミュレーションを行い、実際のサプライチェーンに対して時間の経過にともなう乖離が生じることのない生産計画を作成し、サプライチェーンの最適化を図るサプライチェーンの効率化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．生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンをモデル化したサプライチェーンモデルを作成しシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、サプライチェーンの最適化を図るサプライチェーンの効率化支援方法において、前記サプライチェーンの構成、機能、相互関係を設定した設定情報と、前記シミュレーションを行う際の指標となる在庫、費用及び納期の評価指標の評価指標情報と、サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の、過去の生産における情報を含む、人的要因の人的要因情報と、過去のシミュレーションの実績情報とを格納する格納手段と、前記格納手段の設定情報、人的要因情報に基づき、前記サプライチェーンモデルを作成するモデル作成手段と、同時にシミュレーションを行うことのできる２つ以上のシミュレーターと、作成された前記サプライチェーンモデルを前記シミュレーター上に再現し、作成された前記サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性を検証する検証手段と、生産計画を作成する生産計画作成手段とを有し、前記モデル作成手段で作成したサプライチェーンモデルを、前記検証手段でサプライチェーンモデルを構成する部品調達から製品物流の各プロセスを要素単位として、２つ以上の前記シミュレーター上に前記要素単位で分割して再現し、前記実績情報を参照して前記サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性の検証を行い、整合性のあるサプライチェーンモデルを用いて、前記評価指標情報と前記人的要因情報に基づきシミュレーションを行い、前記シミュレーションの結果を基に前記生産計画作成手段で生産計画を作成することを特徴とするサプライチェーンの効率化支援方法。
２．前記要素単位は、前記各プロセス及び前記各プロセスを構成する各工程の何れか１つ以上であることを特徴とする１項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
３．前記分割は、前記人的要因を含む前記要素単位と前記人的要因を含まない前記要素単位とで分割することを特徴とする１項または２項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
４．前記検証手段での検証で整合性に乖離がある場合に、乖離の要因の判定を行いその情報をシミュレーションの実行者に表示・指示をする判定・伝達手段及びサプライチェーンモデルを修正するモデル修正手段を有し、前記判定・伝達手段で乖離の要因が人的要因、部品調達・物流を含む物理的要因及び構成、機能、相互関係の設定を含むサプライチェーンを制約する制約要因の何れによるものか判定し、シミュレーションの実行者に表示・指示し、前記実行者は前記表示・指示を基にモデル修正手段で前記サプライチェーンモデルを修正し、シミュレーター上に再現することを特徴とする１項乃至３項の何れか１項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
５．前記シミュレーションに際し、生産工程の稼働における、少なくとも稼働率、作業時間、サイクルタイム及び良品率の稼働状況データを取り込み、前記稼働状況データに加えてデータベースの作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合のデータを基に作業員の現況状態を収集した工程データを作成し前記格納手段に格納するとともに、前記工程データに基づき前記シミュレーションを行うことを特徴とする１項乃至４項の何れか１項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
６．前記生産計画の作成において、前記シミュレーションの結果に基づく時間の経過により変化する生産工程の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度のデータを人的要因の情報として前記格納手段に格納するとともに、前記人的要因の情報を基にして、時間の経過による影響を盛り込み、かつ生産工程で生産された製品から下流にあたる製品物流での在庫とデータベースの人的要因の情報を基にした物流作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の時間の経過による変化の影響と製品在庫状況とを盛り込んだ、材料、部品及びユニットの調達品の調達手配を含む生産計画を作成することを特徴とする５項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
７．前記生産計画に基づき、材料、部品及びユニットの物流及び製品の物流の両面を含めたサプライチェーン上の仕掛かり在庫を算出し、前記仕掛かり在庫の最適数量に対し必要数量の前記調達品の調達を行うことを特徴とする６項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
８．人的要因の情報を基にサプライチェーンモデルをシミュレーターで再現して、評価指標に基づくシミュレーションを行い、前記シミュレーションの結果に基づき、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーン上の、工程の作業員の疲労度、習熟度、ストレス度に配慮した人員配置計画、物流方法・物流人員配置を含む生産計画を自動的に作成し、実行するサイクルを所定周期毎に繰り返すことを特徴とする１項乃至７項の何れか１項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。

生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの最適化に際し、サプライチェーンの構成、機能、相互関係を設定した情報と、サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の、過去の生産における情報を含む、人的要因の情報に基づきサプライチェーンモデルを作成し、シミュレーター上で再現してシミュレーションを行うことで、実際のサプライチェーンに対し時間の経過にともなう時間的誤差因子が少ないシミュレーションが可能となり、また、前記シミュレーションの結果を基に生産計画を作成することにより、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できるとともに、前記シミュレーションに際し、前記サプライチェーンモデルを２つ以上の前記シミュレーター上に前記要素単位で分割して作成及び再現することにより、複数のシミュレーションを同時に並行して行うことが可能になり、複数の前記各プロセス及び前記各工程に変更が生じた場合においても、柔軟に迅速に対応することができる。

上記により、作業員の疲労度、習熟度（学習による多能工化を含む）及びストレス度に配慮した、かつ生産工程で生産された製品から下流にあたる製品物流での在庫、人的要因の情報を基にした物流作業員の疲労度、習熟度、ストレス度の時間の経過による影響及び製品在庫状況を盛り込んだ、材料、部品及びユニット等の調達品の調達手配を含む生産計画を作成することができ、サプライチェーンの最適化、サプライチェーン上の仕掛かり在庫及び製品在庫の最適化を図ることができる。

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、本発明の生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンの最適化を図る、サプライチェーンの効率化支援方法の一実施例を示すフロー図である。

図１において、１は生産工程を含む部品調達から製品物流までの工程からなるサプライチェーンを示す。９は部材、部品及びユニット等の材料サプライヤー（例えばメーカー、商社、自社の別工程及び物流倉庫等）を示す。

サプライチェーン１及び材料サプライヤー９の稼働率、サイクルタイム、作業時間及び良品率等の稼働状況データ２は検証手段１１，シミュレーター３に取り込まれるとともに前記格納手段であるデータベース４に格納される。

サプライチェーンモデル作成手段１０は、データベース４に格納されたサプライチェーンの設定情報及び人的要因情報を収集し、収集した情報に基づきサプライチェーンモデルを作成する。

検証手段１１は、作成された前記サプライチェーンモデルを、サプライチェーンモデルを構成する部品調達から製品物流の各プロセス及び前記各プロセスを構成する各工程の何れか１つ以上を要素単位として、２つ以上のシミュレーター上に前記要素単位で分割して再現し、過去のシミュレーションの情報及び稼働状況データ２を参照して前記サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性の検証を行う。

サプライチェーンモデル作成手段１０と検証手段１１とは、一体として１つの手段としてもよい。

前記各プロセスとは、前記サプライチェーン構成する調達、生産、物流等の各プロセスを言う。また、前記各工程とは、前記各プロセスを構成する工程で、一例として、調達プロセスにおいては、部品（ユニット部品、材料、梱包材等を含む）発注工程、部品受け入れ工程、部品検査工程、部品保管工程、調達管理工程等が挙げられる。また、生産プロセスにおいては、部品供給工程、組立工程、検査工程、製品保管工程等が挙げられる。同様にして、物流プロセスにおいても製品受け入れ工程、製品保管工程、製品出荷工程等が挙げられる。また、前記各工程は１つに限るものではない。例えば、前記組立工程においては、第１組立工程、第２組立工程、第３組立工程等複数からなることが多い。

前記プロセス及び工程は、定まったものではなく、その製品の規模、形態等により、適宜所定のプロセス及び工程が構成される。

前記２つ以上のシミュレーター間のデータ受け渡しは、シミュレーターのインターフェイス、データベース、中間ファイル、シミュレーターのメモリーへのダイレクトアクセス等、一般的に用いられるデータ伝達方法を用いることができる。

次に、前記サプライチェーンモデルの前記分割について説明する。

図２及び図３は前記分割の例を示す模式図である。図中、Ａ、Ｂ、Ｃはシミュレーターを、ａ、ｂ、ｃはサプライチェーンモデルの前記各プロセスを、ａ１，ａ２，・・、ｂ１，ｂ２，・・、ｃ１，ｃ２，・・は前記各工程を現す。また、図中破線はデータの流れのみを示す。
＜分割例１＞
図２は、シミュレーターＡ、Ｂに、前記要素単位として前記プロセスで分割した例である。シミュレーターＡ、Ｂ上の前記要素単位でサプライチェーンモデルが形成され、全体のシミュレーションが行われる。また、シミュレーターＡ上の要素単位とシミュレーターＢ上の要素単位の個々の要素単位の最適化シミュレーションを同時に並行して行うことが可能である。
＜分割例２＞
図３は、シミュレーターＡ、Ｂ、Ｃに、要素単位として前記工程で分割した例である。シミュレーターＡ、Ｂ、Ｃ上の要素単位でサプライチェーンモデルが形成され、全体のシミュレーションが行われる。また、シミュレーターＡ上の要素単位とシミュレーターＢ上の要素単位とシミュレーターＣ上の要素単位の個々の要素単位の最適化シミュレーションを同時に並行して行うことが可能である。

前記要素単位は、前記プロセスと前記工程とを組み合わせることもできる。また、所定作業容量を基準とした分割、前記人的要因を含む工程と含まない工程とでの分割等が可能である。

前記要素単位の各シミュレーターに対する振り分けは、シミュレーターの負荷が略均等になるように振り分け、前記人的要因を含む工程（例えば、人手作業による組立工程等）と含まない工程（例えば、自動組立機による組立工程）とに分けて振り分け、及び前記振り分けの組合せ等が可能である。

前記整合性の検証において、整合性がある場合には修正せずに、整合性に乖離がある場合には以下の修正を行い整合性のあるサプライチェーンモデルとして、後述するサプライチェーンの最適化シミュレーションを行う。

前記整合性に乖離がある場合に、判定・伝達手段１２は乖離の要因が人的要因、部品調達・物流を含む物理的要因及び構成、機能、相互関係の設定を含むサプライチェーンを制約する制約要因の何れによるものか判定し、シミュレーションの実行者に表示・指示をする。前記表示・指示は、ディスプレイ、プリンター等のハードコピー装置、音声装置等を用いて行うことができる。

モデル修正手段１３で、前記実行者は前記表示・指示を基に前記サプライチェーンモデルを修正し、シミュレーター上に再現する。前記修正のためのデータ入力は、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。

上記のように、サプライチェーンの構成、機能、相互関係を設定した設定情報と、サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の、過去の生産における情報を含む、人的要因の人的要因情報に基づきサプライチェーンモデルを作成し、シミュレーター上で再現して前記サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性を図ることで、時間の経過にともなう時間的誤差因子が少ない精度の高いサプライチェーンモデルの作成を行うことができる。また、サプライチェーンモデルの修正時間を短縮することが可能となる。

シミュレーター３は取り込まれた稼働状況データ２に加え、データベース４の作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合のデータを基に作業員の現況状態を収集した工程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、データベース４の前記工程データに基づき、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疲労度推移データ、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習熟度推移データ、及び作業者のストレス度合を判定及び予測する際のデータとなるストレス度推移データのからなる推移データを作成し、人的要因情報としてデータベース４に格納する。

推移データ作成手段５の機能はシミュレーター３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が変化する度合を現す。図５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５では疲労曲線としたが、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。

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６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６では習熟曲線としたが、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。

作業者のストレス度合とは、ある作業者がある作業に従事した時に、当初のストレス度が時間経過に伴い変化する、ストレスの度合を現す。図７は、ストレス度と時間経過を現すストレス度推移データの一例を示す模式図である。ストレス度推移データは、図７ではストレス曲線としたが、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。

シミュレーター３は、データベース４に格納された評価指標、推移データを含む人的要因情報及び工程データに基づき、前記サプライチェーンモデルでサプライチェーンのシミュレーションを実施する。前記シミュレーションの結果による時間の経過により変化する生産工程の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度のデータは人的要因の情報としてデータベース４に格納される。

生産計画作成手段６は、前記シミュレーションの結果と前記人的要因の情報を基にして、時間の経過による影響を盛り込み、かつ生産工程で生産された製品から下流にあたる製品物流での在庫とデータベース４の人的要因の情報を基にした物流作業員の疲労度、習熟度、ストレス度の時間の経過による変化の影響と製品在庫状況とを盛り込んだ、材料、部品及びユニット等の調達品の調達手配を含む生産計画を作成する。

前記生産計画に基づき、最適な生産計画がサプライチェーン１に指示されるとともに、工程内に設けられた情報伝達手段である情報表示部７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、それに基づき工程の変更が実施される。情報表示部７の表示は、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、音声装置等の表示装置で行うことができる。

また、同時に、調達手配手段８に調達手配指示がされる。調達手配手段８は、前記生産計画に基づき、物流を含めたサプライチェーン上の仕掛在庫の最適数量を算出し、前記最適数量に対し前記サプライチェーン上に現有する仕掛在庫の在庫数量を組み入れ算出した部材及び部品の数量の調達指示を行う。例えば、調達指示書等が発行される。これにより、仕掛在庫の最適化が図られる。

前記調達指示により、部材、部品及びユニット等の材料サプライヤー９、例えばメーカー、商社、自社の別工程及び物量倉庫等から部材及び部品がサプライチェーン１に供給され工程間の適切な仕掛在庫数量が維持される。

図４は、図１に示す工程の管理方法を用いてサプライチェーンの最適化を図るフローチャートの一例を示す。

最初にステップＳ１０１で、データベース４に格納されたサプライチェーンの設定情報及び人的要因情報に基づきサプライチェーンモデルが作成される。

次にステップＳ１０２でサプライチェーンの稼働状況データ２がオンラインでシミュレーターに取り込まれるとともにデータベース４に格納される。

ステップＳ１０３で検証手段１１は、作成された前記サプライチェーンモデルをサプライチェーンモデルを構成する部品調達から製品物流の各プロセス及び前記各プロセスを構成する各工程の何れか１つ以上を要素単位として、２つ以上のシミュレーター上に前記要素単位で分割して再現する。

次に、ステップＳ１０４で前記検証手段１１は、過去のシミュレーションの情報及び稼働状況データ２を参照して前記サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性の検証を行う。

前記整合性がありと判断されると（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）修正せずに、サプライチェーンの最適化シミュレーションを行う。整合性に乖離がありと判断されると（ステップＳ１０３；ＮＯ）、ステップＳ１０５で判定・伝達手段１２は乖離の要因が人的要因、部品調達・物流を含む物理的要因及び構成、機能、相互関係の設定を含むサプライチェーンを制約する制約要因の何れによるものか判定し、シミュレーションの実行者に表示・指示をする。前記表示・指示は、ディスプレイ、プリンター等のハードコピー装置、音声装置等を用いて行うことができる。

ステップＳ１０６で前記シミュレーションの実行者は、整合性のあるサプライチェーンモデルに修正をして、サプライチェーンの最適化シミュレーションを行う。

次にステップＳ１０７で、再度サプライチェーンの稼働状況データ２がオンラインでシミュレーターに取り込まれるとともにデータベース４に格納される。

ステップＳ１０８で、シミュレーター３は取り込まれた稼働状況データ２に加え、データベース４の作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合のデータを基に作業員の現況状態を収集した工程データを作成しデータベース４に格納する。

ステップＳ１０９で、推移データ作成手段５は、ステップＳ１０８で作成された前記工程データに基づき、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疲労度推移データ、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習熟度推移データ、及び作業者のストレス度合を判定及び予測する際のデータとなるストレス度推移データのからなる推移データを作成し、人的要因情報としてデータベース４に格納する。推移データ作成手段５の機能はシミュレーター３に設けることもできる。

ステップＳ１１０で、シミュレーター３は、データベース４に格納された評価指標、推移データを含む人的要因情報及び工程データに基づき、前記サプライチェーンモデルでサプライチェーンのシミュレーションを実施する。前記シミュレーションの結果による時間の経過により変化する生産工程の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度のデータは人的要因の情報としてデータベース４に格納される。

ステップＳ１１１で、生産計画作成手段６はステップＳ１１０のシミュレーションの結果と前記人的要因の情報を基にして、時間の経過による影響を盛り込み、かつ生産工程で生産された製品から下流にあたる製品物流での在庫とデータベース４の人的要因の情報を基にして物流作業員の疲労度、習熟度、ストレス度の時間の経過による変化の影響と製品在庫状況とを盛り込んだ、材料、部品及びユニット等の調達品の調達手配を含む生産計画を自動で作成する。作成された前記生産計画のデータは、データベース４に格納される。作成された生産計画に基づき、生産計画変更に伴う準備作業、例えば帳票類の準備等が実施され、最適な生産計画がサプライチェーンに指示される。

同時にステップＳ１１２で、工程内に設けられた情報伝達手段である情報表示部７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、またサプライチェーンに指示され、それに基づきサプライチェーン上の工程の変更が実施される。情報表示部７の表示は、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、音声装置等の表示装置で行うことができる。

また同時に、ステップＳ１１３で、調達手配手段８で調達手配の指示がされる。調達手配手段８は、前記生産計画に基づき、物流を含めたサプライチェーン上の仕掛在庫の最適数量を算出し、前記最適数量に対し前記サプライチェーン上に現有する仕掛在庫の在庫数量を組み入れ算出した部材及び部品の数量の調達指示を行う。例えば、調達指示書等が発行される。これにより、仕掛在庫の最適化が図られる。

ステップＳ１１４で、ステップＳ１１３で出された調達指示により、部材、部品及びユニット等の材料サプライヤー９、例えばメーカー、商社、自社の別工程及び物量倉庫等から部材、部品及びユニット等がサプライチェーンに供給される。

上記により、サプライチェーンの構成、機能、相互関係を設定した情報と、サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の、過去の生産における情報を含む、人的要因の情報に基づきサプライチェーンモデルを作成し、シミュレーター上で再現してシミュレーションを行うことで、実際のサプライチェーンに対し時間の経過にともなう時間的誤差因子が少ないシミュレーションが可能となり、また、前記シミュレーションの結果及び前記推移データを含む前記人的要因情報を基に生産計画を作成することにより、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でる。更に、前記シミュレーションに際し、前記サプライチェーンモデルを２つ以上の前記シミュレーター上に前記要素単位で分割して作成及び再現することにより、複数のシミュレーションを同時に並行して行うことが可能になり、複数の前記各プロセス及び前記各工程に変更が生じた場合においても、柔軟に迅速に対応することができる。

これにより、作業員の疲労度、習熟度（学習による多能工化を含む）及びストレス度に配慮した、かつ生産工程で生産された製品から下流にあたる製品物流での在庫と人的要因の情報を基にした物流作業員の疲労度、習熟度、ストレス度の時間の経過による変化の影響と製品在庫状況とを盛り込んだ、材料、部品及びユニット等の調達品の調達手配を含む生産計画を作成することができ、サプライチェーンの最適化、サプライチェーン上の仕掛かり在庫及び製品在庫の最適化を図ることができる。

また、前述の人的要因の情報を基にサプライチェーンモデルをシミュレーターで再現して、評価指標に基づくシミュレーションを行い、前記シミュレーションの結果に基づき、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーン上の、工程の作業員の疲労度、習熟度、ストレス度に配慮した人員配置計画、物流方法・物流人員配置を含む生産計画を自動的に作成し実行するサイクルを、所定周期毎に繰り返すことでサプライチェーンの最適な管理を維持することができる。

本発明に係るサプライチェーンの効率化支援方法のフロー図である。 サプライチェーンモデルの分割の例を示す模式図である。 サプライチェーンモデルの分割の例を示す模式図である。 本発明に係るサプライチェーンの効率化支援方法を用いてサプライチェーンの最適化を図るフローチャートである。 疲労度と時間経過を現す疲労曲線である。 習熟度と時間経過を現す習熟曲線である。 ストレス度と時間経過を現すストレス曲線である。

符号の説明

１ サプライチェーン
２ 材料サプライヤー
３ 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 生産計画作成手段
７ 情報表示部
８ 調達手配手段
９ 材料サプライヤー
１０ モデル作成手段
１１ 検証手段
１２ 判定・伝達手段
１３ モデル修正手段

Claims (8)

1. 生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーンをモデル化したサプライチェーンモデルを作成しシミュレーター上で再現してシミュレーションを行い、サプライチェーンの最適化を図るサプライチェーンの効率化支援方法において、
   前記サプライチェーンの構成、機能、相互関係を設定した設定情報と、
   前記シミュレーションを行う際の指標となる在庫、費用及び納期の評価指標の評価指標情報と、
   サプライチェーン上の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の、過去の生産における情報を含む、人的要因の人的要因情報と、
   過去のシミュレーションの実績情報とを格納する格納手段と、
   前記格納手段の設定情報、人的要因情報に基づき、前記サプライチェーンモデルを作成するモデル作成手段と、
   同時にシミュレーションを行うことのできる２つ以上のシミュレーターと、
   作成された前記サプライチェーンモデルを前記シミュレーター上に再現し、作成された前記サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性を検証する検証手段と、
   生産計画を作成する生産計画作成手段とを有し、
   前記モデル作成手段で作成したサプライチェーンモデルを、前記検証手段でサプライチェーンモデルを構成する部品調達から製品物流の各プロセスを要素単位として、２つ以上の前記シミュレーター上に前記要素単位で分割して再現し、前記実績情報を参照して前記サプライチェーンモデルと実際のサプライチェーンとの整合性の検証を行い、
   整合性のあるサプライチェーンモデルを用いて、前記評価指標情報と前記人的要因情報に基づきシミュレーションを行い、前記シミュレーションの結果を基に前記生産計画作成手段で生産計画を作成することを特徴とするサプライチェーンの効率化支援方法。
2. 前記要素単位は、前記各プロセス及び前記各プロセスを構成する各工程の何れか１つ以上であることを特徴とする請求項１に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
3. 前記分割は、前記人的要因を含む前記要素単位と前記人的要因を含まない前記要素単位とで分割することを特徴とする請求項１または２に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
4. 前記検証手段での検証で整合性に乖離がある場合に、乖離の要因の判定を行いその情報をシミュレーションの実行者に表示・指示をする判定・伝達手段及びサプライチェーンモデルを修正するモデル修正手段を有し、
   前記判定・伝達手段で乖離の要因が人的要因、部品調達・物流を含む物理的要因及び構成、機能、相互関係の設定を含むサプライチェーンを制約する制約要因の何れによるものか判定し、シミュレーションの実行者に表示・指示し、前記実行者は前記表示・指示を基にモデル修正手段で前記サプライチェーンモデルを修正し、シミュレーター上に再現することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
5. 前記シミュレーションに際し、
   生産工程の稼働における、少なくとも稼働率、作業時間、サイクルタイム及び良品率の稼働状況データを取り込み、前記稼働状況データに加えてデータベースの作業員の疲労度合、習熟度合及びストレス度合のデータを基に作業員の現況状態を収集した工程データを作成し前記格納手段に格納するとともに、
   前記工程データに基づき前記シミュレーションを行うことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
6. 前記生産計画の作成において、
   前記シミュレーションの結果に基づく時間の経過により変化する生産工程の作業員の疲労度、習熟度及びストレス度のデータを人的要因の情報として前記格納手段に格納するとともに、前記人的要因の情報を基にして、時間の経過による影響を盛り込み、
   かつ生産工程で生産された製品から下流にあたる製品物流での在庫とデータベースの人的要因の情報を基にした物流作業員の疲労度、習熟度及びストレス度の時間の経過による変化の影響と製品在庫状況とを盛り込んだ、材料、部品及びユニットの調達品の調達手配を含む生産計画を作成することを特徴とする請求項５に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
7. 前記生産計画に基づき、材料、部品及びユニットの物流及び製品の物流の両面を含めたサプライチェーン上の仕掛かり在庫を算出し、前記仕掛かり在庫の最適数量に対し必要数量の前記調達品の調達を行うことを特徴とする請求項６に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。
8. 人的要因の情報を基にサプライチェーンモデルをシミュレーターで再現して、評価指標に基づくシミュレーションを行い、前記シミュレーションの結果に基づき、生産工程を含む部品調達から製品物流までのサプライチェーン上の、工程の作業員の疲労度、習熟度、ストレス度に配慮した人員配置計画、物流方法・物流人員配置を含む生産計画を自動的に作成し、実行するサイクルを所定周期毎に繰り返すことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載のサプライチェーンの効率化支援方法。

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