JP2007305102A - 生産方式決定システムおよび生産方式決定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】作業者ごとの作業スキルおよび作業習熟傾向を利用して生産性が高く効率的で円滑な生産が可能となる生産方式を決定することができる生産方式決定システムおよび生産方式決定方法を提供する。
【解決手段】生産方式決定システム１は、作業者名と作業スキルと作業スキルを収集した収集日時とを対応付けて記憶する作業スキルＤＢ１０、作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集部１１、作業者の作業スキルから作業者の作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出部１２、生産方式必要作業者数ＤＢ１３、生産方式を決定する際に対象モデルを決定する対象モデル決定部１４、生産方式を決定する際の対象期間を決定する対象期間決定部１５、生産方式を選択する生産方式決定手段としての生産方式決定部１６、各手段（各部）と連携することにより生産方式決定システム１の各処理を実行する処理部１７を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、作業者の作業スキルから求めた作業習熟傾向を適用して生産方式を選択する生産方式決定システムおよび生産方式決定方法に関する。

製品の生産現場においては、市場の売れ行きに応じて限られた時間内に良い品質の製品を如何に効率良く生産するかということが常に課題として挙がっている。そのような課題を解決する方法として、現在では、従来のコンベア方式から島方式、屋台方式といわれるセル生産方式が採用されることが多くなってきている。

このような状況のもと、生産方式の中からどの方式を採用することが最適であるかを評価する技術が提案されている。

例えば、特許文献１では、プリント基板の製造における電子部品の手挿入工程での最適な生産方式を選択するシステムが開示されている。また、特許文献２では、生産性が最大となる生産方式または生産コストが最小となる生産方式を決定することが可能な生産方式評価装置が開示されている。
特開平６−３１４８９８号公報 特開２００２−２２９６２８号公報

ところで、コンベア方式では、作業者は少なくとも一つの作業のみ修得すれば良く、比較的短時間に作業の修得を行なうことができる。しかし、セル生産方式では、作業者は複数もしくはすべての作業を修得することが求められており、作業者の作業能力（作業スキル）の正確な把握と、作業能力向上のための教育が必要である。また、作業スキルの習得には、一定の期間が必要である。

したがって、生産性や生産コストに基づいた選択により生産方式を決定した場合には、作業者の作業能力が生産方式に対応していないと実際の生産を円滑に行なうことが不可能となる。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、作業者ごとの作業スキルおよび作業習熟傾向を利用して生産性が高く効率的で円滑な生産が可能となる生産方式を決定することができる生産方式決定システムおよび生産方式決定方法を提供することである。

本発明に係る生産方式決定システムは、製品を生産する複数の生産方式から少なくとも一つの生産方式を選択する生産方式決定システムであって、作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集手段と、作業者名と収集日時と前記収集した作業スキルを記憶する作業スキル記憶手段と、前記作業スキルから作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出手段と、生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数を生産方式に対応させて記憶する生産方式必要作業者数記憶手段と、生産方式を決定する際の決定要素としての対象モデルを決定する対象モデル決定手段と、生産方式を決定する際の決定要素としての対象期間を入力する対象期間入力手段と、生産方式を決定する際の前記対象期間を決定する対象期間決定手段と、生産方式を決定する生産方式決定手段とを備え、前記生産方式決定手段は、前記対象期間決定手段によって前記決定された対象期間について前記作業習熟傾向算出手段によって算出された作業者別の作業習熟傾向を読み出し、前記生産方式必要作業者数記憶手段から作業スキル別作業者数を読み出し、前記読み出した作業者別の作業習熟傾向と前記作業スキル別作業者数とに基づいて前記複数の生産方式から少なくとも一つの生産方式を選択する構成としてあることを特徴とする。

この構成により、作業者の作業スキルおよび作業習熟傾向に基づいて生産方式を選択、決定することが可能となることから、スキルの揃った作業者による生産方式を選択することができるので、円滑で信頼性の高い生産が可能な生産方式を実現することができる。

また、本発明に係る生産方式決定システムでは、前記作業スキルは、作業者が要素作業を行なうのに要する時間で規定してあることを特徴とする。

この構成により、極めて容易に効率良く作業スキルを規定することが可能となる。

また、本発明に係る生産方式決定システムでは、前記作業スキルは、作業者の作業結果である作業品質データで規定してあることを特徴とする。

この構成により、極めて容易に効率良く信頼性の高い作業スキルを規定することが可能となる。

また、本発明に係る生産方式決定システムでは、前記作業習熟傾向算出手段は、前記対象期間経過後の予測スキルレベルに基づいて作業習熟傾向を求める構成としてあることを特徴とする。

この構成により、対象期間経過後の予測スキルレベルから作業習熟傾向を評価、予測することができるので、より精度の高い柔軟な生産計画を立案することが可能となる。

また、本発明に係る生産方式決定システムでは、前記作業習熟傾向をレベル区分して異なる区分に対応させて生産方式を選択する構成としてあることを特徴とする。

この構成により、作業習熟傾向のレベル区分に対応した生産方式の選択ができることから、作業スキルのレベル（レベル変動）に対応した生産計画を立案することが可能となる。

また、本発明に係る生産方式決定システムでは、生産方式必要作業者数記憶手段は、生産する製品のモデル、モデルに対応する生産方式、生産方式に対応する要素作業に必要なスキルを持つ作業者の必要人数を示すスキル人数をデータとして記憶する構成としてあることを特徴とする。

この構成により、製品のモデルに対応させた生産方式を規定することができるので、迅速かつ確実に生産方式を決定することが可能となる。

また、本発明に係る生産方式決定システムでは、前記生産方式決定手段によって選択された少なくとも一つの生産方式に対する生産シミュレーションを実施する生産シミュレーション実施手段と、生産を阻害する原因としての阻害要因を決定する阻害要因決定手段と、目標達成可能率を算出する目標達成可能率算出手段とをさらに含み、前記生産シミュレーション実施手段は、前記阻害要因決定手段から阻害要因を読み出し、読み出した前記阻害要因が発生した場合の生産シミュレーションを実施し、前記目標達成可能率算出手段は、前記阻害要因が発生した場合の前記生産シミュレーションの結果に基づいて少なくとも一つの生産方式の目標達成可能率を算出する構成としてあることを特徴とする。

この構成により、阻害要因が発生した場合に対する目標達成可能率を把握できることから、さらに精度の高い生産方式決定システムとすることが可能となる。

また、本発明に係る生産方式決定システムでは、前記阻害要因は、前記作業スキルのばらつきによって規定してあることを特徴とする。

この構成により、作業スキルのバラツキを反映した目標達成可能率を把握できることから、状況に応じた選択が可能な信頼性の高い生産方式決定システムとすることが可能となる。

また、本発明に係る生産方式決定方法は、製品を生産する複数の生産方式から少なくとも１つの生産方式を選択する生産方式決定方法であって、作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集ステップと、作業者名と収集日時と前記収集した作業スキルを記憶する作業スキル記憶ステップと、前記作業スキルから作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出ステップと、生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数を生産方式に対応させて記憶する生産方式必要作業者数記憶ステップと、生産方式を決定する際の決定要素としての対象モデルを決定する対象モデル決定ステップと、生産方式を決定する際の決定要素としての対象期間を決定する対象期間決定ステップと、前記決定された対象期間について前記作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出ステップと、前記記憶された作業スキル別作業者数を読み出す作業スキル別作業者数読み出しステップと、前記算出した作業習熟傾向と前記読み出した作業スキル別作業者数とに基づいて前記複数の生産方式から少なくとも１つの生産方式を選択する生産方式決定ステップとを備えることを特徴とする。

この構成により、生産方式決定システムと同様の作用、機能を生じることができる。

本発明に係る生産方式決定システムおよび生産方式決定方法によれば、作業者の作業スキルおよび作業習熟傾向に基づいて生産方式を選択、決定することから、スキルの揃った作業者による生産方式を選択することができるので、円滑で信頼性の高い生産が可能な生産方式を選択できるという効果を奏する。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施の形態１に係る生産方式決定システムを構成するブロックの概略を示すブロック図である。

本実施の形態に係る生産方式決定システム１は、製品を生産する複数の生産方式から少なくとも一つの生産方式を選択する生産方式決定システムである。また、生産方式決定システム１は、本発明に係る生産方式決定方法をそのまま実行することができる形態ともしてある。

生産方式決定システム１は、作業者名と作業者の作業スキル（作業能力に関する情報）と作業スキルを収集した収集日時とを対応付けて記憶する作業スキル記憶手段としての作業スキルＤＢ（データベース）１０、一定期間ごとに作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集手段としての作業スキル収集部１１、および作業者の作業スキルから作業者の作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出手段としての作業習熟傾向算出部１２を備える。

また、生産方式決定システム１は、各生産方式を実現する際に必要な作業スキル別作業者数（各生産方式を実現するために必要な作業スキルとその作業スキルを有する作業者数）を予め作業分析により求めて各生産方式に対応させて記憶しておく生産方式必要作業者数記憶手段としての生産方式必要作業者数ＤＢ（データベース）１３、生産方式を決定する際に決定要素としての対象モデルを決定する対象モデル決定手段としての対象モデル決定部１４、および生産方式を決定する際の決定要素としての対象期間を決定する対象期間決定手段としての対象期間決定部１５を備える。

また、生産方式決定システム１は、複数の生産方式のうちどの生産方式が採用できるか、複数の生産方式から少なくとも１つの生産方式を選択（決定）する生産方式決定手段としての生産方式決定部１６を備える。

また、生産方式決定システム１は、予めインストールされたプログラムに基づいて各手段（各部）と連携、協働することにより生産方式決定システム１の各処理を実行する処理部１７を備える。処理部１７は、中央処理装置（ＣＰＵ）を有しており、生産方式決定システム１の各処理を単独またはバス２１を介して接続してある各部と協働して実行できる構成としてある。

また、生産方式決定システム１は、キーボードあるいはタッチパネルなどで構成され生産方式決定システム１への各種情報の入力を行なう入力部１８、液晶モニタやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）モニタといった一般的な表示モニタで構成され処理の途中経過や結果を出力して表示する表示出力部１９、および生産方式決定システム１の処理モード入力信号を受け付ける選択モード受付部２０を備える。

また、生産方式決定システム１は、適宜通信回線（不図示）などを介してデータを収集、蓄積する形態とすることが可能である。

図２は、図１に示した生産方式決定システムにおいて、生産方式を決定する過程のフロー例を示すフローチャートである。

以下のステップＳ１００ないしステップＳ３４０に基づいて生産方式を決定する過程（処理ステップ）を説明する。

ステップＳ１００：
スタート指示を受け付けた生産方式決定システム１の処理部１７は、表示出力部１９に対してモード選択画面を出力する。これにより、表示出力部１９にモード選択画面１００（図３参照）が表示される。モード選択画面１００は、例えば作業スキル収集モード、あるいは生産方式決定モードのいずれかを選択することが可能な構成としてある。本実施の形態では、作業スキル収集モードおよび生産方式決定モードのいずれかを選択可能な状態としてある場合を示す。

ステップＳ１１０：
処理部１７は、選択モード受付部２０に処理モード入力信号を取得させる。選択モード受付部２０は、オペレータが表示出力部１９に表示されたモード選択画面１００の中のどの表示の部分に接触したかの情報を収集する。オペレータが作業スキル収集モードを選択するためのボタンに対応する作業スキル収集ボタン表示欄１０１（図３参照）に接触した場合には処理モード入力信号は作業スキル収集モードとなり、オペレータが生産方式決定モードを選択するためのボタンに対応する生産方式決定ボタン表示欄１０２（図３参照）に接触した場合には処理モード入力信号は生産方式決定モードとなる。

なお、透明タッチパネルなどを用いた場合には、入力部１８の一部と表示出力部１９とは同一の装置で構成することも可能である。

ステップＳ２００：
処理部１７は、入力部１８を介して検出した処理モード入力信号の内容をもとに処理モードを決定する。つまり、処理モード入力信号が作業スキル収集モードの実行という信号であるか否かを判断する。処理モード入力信号が作業スキル収集モードである場合（ステップＳ２００：ＹＥＳ）には、ステップＳ２１０へ進む。処理モード入力信号が作業スキル収集モードでない場合には（ステップＳ２００：ＮＯ）には、ステップＳ３００へ進む。

ステップＳ２１０：
処理部１７からの指示に基づいて作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集処理が作業スキル収集部１１により実行される（作業スキル収集ステップ）。なお、ここで、作業スキルとは、作業者が要素作業を実施するのに要する作業時間として定義するが、これに限るものではない。作業時間で規定することにより、極めて容易に効率良く作業スキルを収集することが可能となる。作業スキルを収集する期間は一定期間ごととすることが好ましいが、これに限るものではない。

作業スキルの収集では、まず、各作業者を特定するために、作業者の作業者コードＯＰＣを収集する。具体的には、作業スキル収集部１１は、作業者が保有し、各作業者を識別することのできるＩＤコードを付与されたＩＤカードより、作業者の作業者コードＯＰＣを収集する。作業スキル収集部１１は、磁気カードリーダやＩＣカードリーダなどの個別認識が可能な認識装置（認識デバイス）を備え、ＩＤカードもカードリーダに対応した構成としてある。

作業スキル収集部１１は、指紋などの生体情報をあらかじめデータベースに登録しておき、生体情報認識デバイスにより作業者から収集した情報とデータベースの情報から作業者コードＯＰＣを収集してもよい。また、作業スキル収集部１１は、キーボードなどの入力デバイス（入力部１８）によって作業者から直接入力を受けることにより作業者コードＯＰＣを収集してもよい。

次に、各作業者が実施する要素作業を特定するために、実施する要素作業の要素作業コードＥＷＣを収集する。具体的には、作業スキル収集部１１は、作業者から直接入力を受けることにより実施する要素作業の要素作業コードＥＷＣを収集する。作業スキル収集部１１に、キーボードやタッチパネルなどの入力が可能なデバイスを含ませても良く、また、入力部１８を適用する構成としても良い。

また、各作業者が入力した要素作業を実施するのに必要な作業時間ＷＴを収集する。具体的には、作業スキル収集部１１は、作業者から直接入力を受けることにより作業開始から作業完了までの時間を収集する。作業スキル収集部１１には、タッチパネルやフットスイッチなどの実作業での入力が可能なデバイスおよび時間計測機能を持つデバイスを設けてあるが、これに限らず他の方法によって収集することも可能である。例えば、通信回線を適用して分散している作業者の作業スキルを収集することも可能である。

また、作業スキル収集部１１は、要素作業を実施するのに必要なドライバーなどの機械、治具からの入力を受けることによって作業開始から作業完了までの時間を収集する形態とすることも可能である。さらに、作業者の動作を収集する動画カメラと収集した動作を画像解析する解析装置とにより作業開始時刻から作業完了までの時間を収集することも可能である。

ステップＳ２２０：
処理部１７は、収集した作業スキル（作業時間ＷＴ）を作業者コードＯＰＣ、要素作業コードＥＷＣと対応させて作業スキルＤＢ１０に記憶する（作業スキル記憶ステップ）。通常は、従前のデータがあることから、新規に収集した作業スキルＤＢ１０のデータ（内容（図４参照））を従来のデータに追加して更新することとなる。更新により作業スキル収集モードは終了する。

ステップＳ３００：
処理モード入力信号が生産方式決定モードであるか否かを判断する。処理モード入力信号が生産方式決定モードの実行という信号である場合（ステップＳ３００：ＹＥＳ）には、ステップＳ３１０へ進む。処理モード入力信号が生産方式決定モードでない場合（ステップＳ３００：ＮＯ）、つまり、処理モード入力信号が作業スキル収集モードまたは生産方式決定モードのいずれでもなかった場合には処理を終了する。

ステップＳ３１０：
処理部１７は、対象モデル決定部１４に、生産方式決定の際の決定要素としての対象モデル（対象モデル名）を決定させる（対象モデル決定ステップ）（図５参照）。

なお、オペレータは、表示出力部１９に表示された対象モデル決定画面２００（図５参照）から、生産方式決定システム１で生産方式を決定する対象となる対象モデルを適宜選択する構成としてある。また、入力はステップＳ１１０の場合と同様に入力部１８または表示出力部１９を適用することが可能である。

ステップＳ３２０：
処理部１７は、対象期間決定部１５に、生産方式決定の際の決定要素としての対象期間を決定させる（対象期間決定ステップ）（図６参照）。

なお、オペレータは、表示出力部１９に表示された対象期間決定画面３００（図６参照）に、生産方式決定システム１で生産方式を決定する対象となる対象期間を適宜入力する構成としてある。また、入力はステップＳ１１０の場合と同様に入力部１８または表示出力部１９を適用することが可能である。

ステップＳ３３０：
処理部１７は、ステップＳ３１０で特定された対象モデルとステップＳ３２０で決定された対象期間と作業スキルＤＢ１０の記憶内容とに基づいて、作業習熟傾向算出部１２に、作業者の作業習熟傾向を算出（作業習熟傾向算出ステップ）させて区分（ランク付け）させる（図７ないし図９参照）。

ステップＳ３４０：
処理部１７は、生産方式決定部１６に、作業習熟傾向、および、生産方式必要作業者数ＤＢ１３に基づき、生産方式の選択（決定）をさせる（生産方式決定ステップ）（図１１、図１２参照）。

上述したとおり、ステップＳ１００ないしステップＳ３４０に示した処理フローにより、作業スキル収集モードまたは生産方式決定モードでの処理が行なわれる。

つまり、表示出力部１９がモード選択画面１００の出力を行ない、選択モード受付部２０が処理モード入力信号を収集し、作業スキル収集モードを実行という処理モード入力信号を受け取った場合には、作業スキル収集部１１により作業者の作業スキルを新たに収集し、作業スキルＤＢ１０の内容を新たに収集した作業スキルに基づき更新、追加する処理が行なわれる。

また、選択モード受付部２０が処理モード入力信号を収集し、生産方式決定モードを実行という処理モード入力信号を受け取った場合には、対象モデル決定部１４により生産方式決定の際の対象となる対象モデルを決定し、対象期間決定部１５により生産方式決定の際の対象となる対象期間を決定し、作業習熟傾向算出部１２により作業者の作業習熟傾向を算出し、生産方式決定部１６により少なくとも１つの適切な生産方式を選択、決定する処理が行なわれる。

図３は、図２のフローでのモード選択画面出力ステップの一実施例を模式的に示す説明図である。つまり、図３は、図２のステップＳ１００でのモード選択画面に対応する。

モード選択画面１００には、少なくとも、作業スキル収集モードを選択するためのボタンに対応する作業スキル収集ボタン表示欄１０１と、生産方式決定モードを選択するためのボタンに対応する生産方式決定ボタン表示欄１０２とが設けられている。

オペレータは、このうちのいずれか一つを選択してモードを選択することができる。なお、ボタンタイプとして説明したが、例えばモード選択画面１００の表示面にポインタを表示させて、ポインタにより作業スキル収集ボタン表示欄１０１または生産方式決定ボタン表示欄１０２のいずれかを選択可能な構成とすることも可能である。

図４は、図２のフローでの作業スキル収集ステップにより収集した作業スキルデータを用いて更新した作業スキルＤＢの一実施例を模式的に示す説明図表である。つまり、図４は、図２のステップＳ２１０で収集した作業スキルをステップＳ２２０で更新した作業スキルＤＢに対応する。

作業スキルＤＢ１０には、作業者を特定する作業者コードＯＰＣと、要素作業を特定する要素作業コードＥＷＣと、作業者が対応する要素作業を実施するのに要する作業時間ＷＴ（作業スキル）と、作業時間ＷＴを収集した収集日時が記憶してある。

ここでは、例えば、作業者コードＯＰＣ１の作業者が、要素作業コードＥＷＣ１の要素作業を実施するのに要する作業時間ＷＴが、収集日時と共にデータとして記憶されている。

例えば、要素作業コードＥＷＣ１の要素作業について、２００６年２月１日１６時には作業時間２０秒、２００６年３月１日１６時には作業時間１２秒、２００６年４月１日１６時には作業時間８秒として記憶されており、収集日時に対応してデータが更新（追加）されている。また、収集日時に対応して作業者の作業スキルが徐々に習熟していく傾向（習熟傾向）が明確に収集、記憶されている。

図５は、図２のフローでの対象モデルを決定する対象モデル決定ステップの対象モデル決定画面の一実施例を模式的に示す説明図である。つまり、図５は、図２のステップＳ３１０で対象モデルを決定する対象モデル決定画面に対応する。

対象モデル決定画面２００には、少なくとも、生産方式を決定する際の決定要素としての対象モデルとなるモデルの名称を入力するモデル名入力欄２０１が設けられている。モデル名入力欄２０１へのモデル名の入力を容易にする機能として、候補モデルを表示する候補モデル名表示欄２０２と、選択したモデルのモデル名をモデル名入力欄２０１に出力（表示）するモデル選択ボタン２０３とが設けられていることが望ましい。この構成により極めて容易に対象モデルを選定して決定することが可能となる。

また、対象モデル決定画面２００には、入力した対象モデルを確定する対象モデル確定（決定）ボタン欄２０４が設けられている。モデル名入力欄２０１にモデル名を入力した後、対象モデル確定ボタン欄２０４に接触することにより対象モデル決定部１４として対象モデルを決定することとなる。

図６は、図２のフローでの対象期間を決定する対象期間決定ステップの対象期間決定画面の一実施例を模式的に示す説明図である。つまり、図６は、図２のステップＳ３２０で対象期間を決定する対象期間決定画面に対応する。

対象期間決定画面３００には、少なくとも、対象となる期間を入力する対象期間入力欄３０１が設けられている。また、対象期間入力欄３０１への対象期間の入力を容易にする機能として、カレンダーを表示するカレンダー表示欄３０２が設けられていることが望ましい。

また、対象期間決定画面３００には、入力した対象期間を確定する対象期間確定（決定）ボタン欄３０４が設けられている。対象期間入力欄３０１に期間を入力した後、対象期間確定ボタン欄３０４に接触することにより対象期間決定部１５として対象期間を決定することとなる。

図７は、図２のフローでの作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出ステップの算出方法を概念的に示す説明図である。つまり、図７は、図２のステップＳＬ３３０で作業習熟傾向を算出する算出方法を説明する。

横軸に作業の経験期間ｐ、縦軸にスキルレベルＳＬを表示している。一般的に作業者（作業スキル）のスキルレベルＳＬは経験期間ｐの初期には低く、経験期間ｐを経るにつれて徐々に上がっていくものである。また、スキルレベルＳＬの上昇度は経験期間ｐの初期が一番高く、経験期間ｐを経るにつれて徐々にマイナスにならない範囲で下がっていくものである。さらに、作業者がある要素作業を実施するためには、一定のレベルを超えていることが条件とされ、このレベルのことを標準スキルレベルＳＬｓとする。

本実施の形態では、各作業者の各要素作業のスキルレベルＳＬに対応させた作業習熟傾向を習熟ランクＡ、Ｂ、Ｃの３つに分類（区分）する。

すなわち、現時点（評価時点）においてすでに標準スキルレベルＳＬｓに達している場合を習熟ランクＡ、現時点では標準スキルレベルＳＬｓに達していないが、対象期間決定部１５により決定された対象期間（現在から将来への任意に規定する一定期間）を経過した後の予測スキルレベルＳＬが標準スキルレベルＳＬｓに達している場合を習熟ランクＢ、対象期間を経過した後の予測スキルレベルＳＬが標準スキルレベルＳＬｓに達しない場合を習熟ランクＣと分類する。

また、対象期間後の予測スキルレベルＳＬは、以下の式（１）によって規定することができる。ここで、スキルレベルＳＬ１は前回測定時のスキルレベル、スキルレベルＳＬ２は現在のスキルレベル、スキルレベルＳＬ３は対象期間後の予測スキルレベルとし、ｐ１２はスキルレベルＳＬ１からスキルレベルＳＬ２までの経過期間、ｐ２３はスキルレベルＳＬ２からスキルレベルＳＬ３までの対象期間とする。

ＳＬ３＝ＳＬ２＋（ＳＬ２−ＳＬ１）×（ｐ２３／ｐ１２）・・・（１）
この構成によれば、対象期間経過後の予測スキルレベルＳＬから、作業習熟傾向を評価、予測することができるので、より精度の高い柔軟な生産計画を立案することが可能となる。

処理部１７は、作業習熟傾向算出部１２に対して各作業者（作業者コードＯＰＣ）の各要素作業（要素作業コードＥＷＣ）に対して対象期間後のスキルレベルＳＬを予測させる。また併せて、作業習熟傾向算出部１２に、各作業者（作業者コードＯＰＣ）の各要素作業（要素作業コードＥＷＣ）に対して作業習熟傾向をランク付け（習熟ランクＡ、Ｂ、Ｃ）させる。つまり、作業習熟傾向算出部１２は、対象期間経過後の予測スキルレベルＳＬに基づいて作業習熟傾向を求める構成としてある。

以下に、数値例に基づき、作業習熟傾向の算出についてさらに詳細に説明する。本実施の形態では、上述したとおり、作業スキルとは、各作業者が要素作業を実施するのに必要な作業時間であると定義することから、図７における経験期間ｐとスキルレベルＳＬの関係を、図８に示すように経験期間と作業時間との関係に置き換えることができる。

図８は、図７の作業習熟傾向に対応させて経験期間に対する作業時間の関係を求めた状態を概念的に示す説明図である。また、図８は、作業時間に基づいて作業習熟傾向を習熟ランクＡ、Ｂ、Ｃにレベル区分する方法を説明するための説明図である。

横軸に作業の経験期間ｐ、縦軸に作業時間ＷＴを表示している。

作業者の作業時間ＷＴは、上述したとおり、経験期間ｐの初期には長く、経験期間ｐを経るにつれて徐々に短くなるものである。また、作業時間ＷＴの短縮度は経験期間ｐの初期が一番高く、経験期間ｐを経るにつれて徐々にマイナスにならない範囲で下がっていくものである。さらに、作業者がある要素作業を実施するためには、一定のレベルより短い作業時間ＷＴにて作業が実施できることが条件とされ、このレベルのことを標準作業時間Ｔｓとする。

例えば図４で示した作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ１については、前回（例えば２００６年３月１日）の作業時間Ｔ１＝１２（秒）、現在（例えば２００６年４月１日）の作業時間Ｔ２＝８（秒）である。ここで、要素作業ＥＷＣ１の標準作業時間Ｔｓ＝９（秒）としてあるとき、作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ１に対する現在の作業時間ＷＴは、標準作業時間Ｔｓ以下であるので、作業習熟傾向は習熟ランクＡと判断される。

また、作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ２については、前回の作業時間Ｔ１＝１２（秒）、現在の作業時間Ｔ２＝１１（秒）である。ここで、要素作業ＥＷＣ２の標準作業時間Ｔｓ＝１０（秒）としてあるとき、作業者ＯＰＣ２の要素作業ＥＷＣ２に対する現在の作業時間ＷＴは、標準作業時間Ｔｓを超えるので、作業習熟傾向は習熟ランクＢ、もしくは習熟ランクＣと判断される。

ここで、対象期間ｐ２３＝１（１ヶ月）、経過期間ｐ１２＝１（１ヶ月）とした場合、式（１）より対象期間後の予測作業時間Ｔ３を求めると、Ｔ３＝Ｔ２＋（Ｔ２−Ｔ１）×（ｐ２３／ｐ１２）＝１１＋（１１−１２）×１／１＝１０（秒）となり、作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ２に対する対象期間後の予測作業時間ＷＴは、標準作業時間Ｔｓ以下となると算出（推定）されるので、作業習熟傾向は習熟ランクＢと判断される。

図９は、図７および図８に基づいて作業者の要素作業に対する作業習熟傾向（習熟ランク）を求めた結果を示す説明図表である。

例えば、図４で示した作業者ＯＰＣ１については、上述したとおり、要素作業ＥＷＣ１では習熟ランクＡであり、要素作業ＥＷＣ２では習熟ランクＢである。

また、その他の作業者についても同様に求めてあり、例えば、作業者ＯＰＣ３については、要素作業ＥＷＣ１では習熟ランクＢであり、要素作業ＥＷＣ２では習熟ランクＡであることがわかる。

図１０は、図２のフローでの生産方式決定ステップで適用される生産方式必要作業者数ＤＢの一実施例を模式的に示す説明図表である。

生産方式必要作業者数ＤＢ１３は、少なくとも、生産するモデル（モデル名）と、モデルを生産する際に適用可能であり選択候補となる生産方式と、生産方式を実施するのに必要なスキル人数とをデータとして記憶する構成としてある。この構成により、製品のモデルに対応させた生産方式を規定することができるので、迅速かつ確実に生産方式を決定する事が可能となる。

なお、スキル人数は、生産方式を実施するのに必要な要素作業の種類（要素作業コードＥＷＣ）と作業スキル（作業習熟傾向の習熟ランク）を持つ作業者の必要数（作業スキル別作業者数）とにより規定される。つまり、生産方式必要作業者数ＤＢ１３は、生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数を生産方式に対応させて予め記憶させてある（図１１参照）。

また、生産方式必要作業者数ＤＢ１３は、モデルを生産するのに必要な作業者数と、モデルの一定期間における生産台数とを含むことが望ましい。

本実施の形態では、モデルとして、ＬＣ３０、ＬＣ４０、ＬＣ５０の３種類を例示し、生産方式として、ＰＭａ（ライン方式Ａ）、ＰＭｂ（ライン方式Ｂ）、ＰＭｃ（グループセル方式）、ＰＭｄ（一人屋台方式）の４種類を示している。また、生産方式に対応させて、各生産方式に必要な作業者（作業スキルを満たした作業者）の人数をスキル人数として示している。

なお、スキル人数（作業スキル別作業者数）は、要素作業（要素作業の種類）に区分して示している。要素作業の区分として、要素作業ＥＷＣ１および要素作業ＥＷＣ２の両方の作業スキルを満たすことを条件とする場合、要素作業ＥＷＣ１の作業スキルを満たすことを条件とする場合、要素作業ＥＷＣ２の作業スキルを満たすことを条件とする場合を例示している。

図１１は、図１０に示した生産方式必要作業者数ＤＢの記憶過程および読み出し過程を説明するフローチャートである。

以下のステップＳ５０ないしステップＳ３４０に基づいて生産方式必要作業者数ＤＢの記憶過程（処理ステップ）および読み出し過程（処理ステップ）を説明する。

ステップＳ５０：
各生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数（データ）を予め算定して求めておく。つまり、生産するモデル、モデルを生産する際に適用可能な生産方式に基づいて作業分析を行ない、必要なスキル人数を抽出することにより作業スキル別作業者数を求める。この処理ステップは、図２の処理フローとは別のフローとして処理することができる。

ステップＳ６０：
ステップＳ５０で求めた作業スキル別作業者数（データ）を、生産するモデル、生産方式に対応させて生産方式必要作業者数ＤＢ１３に予め記憶する（生産方式必要作業者数記憶ステップ）。つまり、生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数を生産方式に対応させて記憶し、生産方式必要作業者数ＤＢ１３を作成する。

処理部１７は、入力部１８を介して入力された作業スキル別作業者数データを生産方式必要作業者数ＤＢ１３に転送して記憶させる。

ステップＳ３３５：
処理部１７は、ステップＳ３４０（図２の生産方式決定ステップ３４０に対応）を実行するために、生産方式必要作業者数ＤＢ１３から作業スキル別作業者数を読み出す（作業スキル別作業者数読み出しステップ）。

ステップＳ３４０：
処理部１７は、読み出した作業スキル別作業者数と作業習熟傾向との比較などを行なうことにより複数の生産方式から少なくとも１つの生産方式を決定する（生産方式決定ステップ）（図１２参照）。

図１２は、図９に示す作業習熟傾向の一実施例、および図１０に示す生産方式必要作業者数ＤＢの一実施例に基づいて各生産方式が実現可能かどうかを評価した結果を示す説明図表である。

図９によれば、各作業者の各要素作業に対する習熟ランク（作業者別の作業習熟傾向）が明らかである。また、図１０によれば、各生産方式に対応する作業スキル別作業者数（生産方式に適用する要素作業に対応する作業スキルを持つ作業者の必要数）が明らかである。

したがって、作業者別の作業習熟傾向と作業スキル別作業者数に基づいて適用可能な生産方式を選択（決定）することが可能となる。なお、選択の際は、各作業者をどの要素作業のスキルを持った人間として割当てるかを、全ての割当を決定要素としての対象総当たり法などの割当ルールによって算出し、実現の可否を判断する。

このようにして求めた可否判定結果を可否判定欄に示してある。なお、ここでは習熟ランク「Ａ」を「可」条件とした場合と、習熟ランク「ＡまたはＢ」いずれかを「可」条件とした場合について可否判定を行なっている。

つまり、可否判定の習熟ランク「Ａ」では、各作業者の各要素作業の作業習熟傾向が習熟ランクＡのもののみとした場合に、実現可能な生産方式に○（可）、実現不可能な生産方式に×（否）を評価結果として判定している。言いかえると、現時点で実現可能な生産方式は○（可）評価がなされているということである。なお、このときの可否判定を表示出力部１９により出力（表示）させる形態とすることも可能である。

また、可否判定の習熟ランク「ＡまたはＢ」では、各作業者の各要素作業の作業習熟傾向が習熟ランクＡもしくは習熟ランクＢのものとした場合に、実現可能な生産方式に○（可）、実現不可能な生産方式に×（否）を評価結果として判定している。言いかえると、対象期間後には実現可能と予測される生産方式は○（可）評価がなされているということである。

例えば、「モデル名ＬＣ３０、生産方式ＰＭａ、習熟ランクＡ」を条件とした場合については、要素作業としてＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者が１名、ＥＷＣ１を有する作業者が２名、ＥＷＣ２を有する作業者が２名必要である。図９のデータによれば、ＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者はＯＰＣ２のみである。したがって、ＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者として作業者ＯＰＣ２を適用可として判断する。次に、ＥＷＣ１を有する作業者はＯＰＣ１およびＯＰＣ２であるが、ＯＰＣ２は既に適用しているので、ＥＷＣ１を有する作業者はＯＰＣ１のみとなり、必要なＥＷＣ１を有する作業者が２名との条件を満たさない。つまり、習熟ランクＡに対する可否判定は×（否）となる。

また、「モデル名ＬＣ３０、生産方式ＰＭａ、習熟ランクＡまたは習熟ランクＢ」を条件とした場合については、図９のデータによれば、ＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者はＯＰＣ１ないしＯＰＣ３、ＯＰＣ５である。また、ＥＷＣ１を有する作業者はＯＰＣ１ないしＯＰＣ５であり、ＥＷＣ２を有する作業者はＯＰＣ１ないしＯＰＣ３、ＯＰＣ５、ＯＰＣ６である。したがって、例えばＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者としてＯＰＣ１の１名を、ＥＷＣ１を有する作業者としてＯＰＣ２、ＯＰＣ３の２名を、ＥＷＣ２を有する作業者としてＯＰＣ５、ＯＰＣ６の２名を適用することができる。つまり、習熟ランクＡまたは習熟ランクＢに対する可否判定は○（可）となる。

なお、モデル名ＬＣ３０について、生産方式ＰＭａは習熟ランク「Ａ」での可否判定が×、習熟ランク「ＡまたはＢ」が○であるので、現時点では生産方式ＰＭａは実現できないが、対象期間後には実現可能と予測されていることが分かる。

つまり、本実施の形態では、作業習熟傾向をレベル区分（習熟ランクＡ、Ｂ、Ｃに区分）して、異なる区分に対応させて（異なる習熟ランクである習熟ランクＡまたは習熟ランクＢに対応させて）生産方式を選択する構成としてある。

したがって、この構成により、作業習熟傾向のレベル区分に対応した生産方式の選択ができることから、作業スキルのレベル（レベル変動）に対応した生産計画を立案することが可能となる。

図１２で示した評価（判定）結果をもとに、生産方式決定システム１は、対象期間経過時点（習熟ランクＡまたは習熟ランクＢ）で、生産方式ＰＭａ（ライン方式Ａ）、生産方式ＰＭｂ（ライン方式Ｂ）、生産方式ＰＭｃ（グループセル方式）のいずれかの生産方式が実行可能であることを出力（表示）することとなる。

＜実施の形態２＞
実施の形態１では、作業スキルを作業者が要素作業を行なうのに要する時間で規定したが、本実施の形態では、作業スキルを作業者の作業結果である作業品質データで規定する構成としてある。なお、作業品質データは、例えば作業結果を適宜合否判定することにより、合否判定の結果としての合格比率を求めたものである。合否判定は作業内容に応じた適宜の検査機を適用することが可能である。本実施の形態の基本構成は実施の形態１と同様であるので、実施の形態１の構成を適宜援用し、主に実施の形態１と異なる点に対して説明する。

本実施の形態に係る生産方式決定システムを構成するブロックは実施の形態１に係る生産方式決定システム（図１）と同様であるので説明は省略する。

本実施の形態に係る生産方式決定システムでの生産方式を決定する過程のフローは、実施の形態１のフロー（図２）に対して上述したとおり一部異なる。つまり、本実施の形態では、図２のステップＳ２１０およびステップＳ２２０の内容が実施の形態１の場合と異なる。その他のステップは同一であるので説明を省略する。

ステップＳ２１０に対応するステップＳ２１０ａ（不図示）：
処理部１７からの指示に基づいて作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集処理が作業スキル収集部１１により実行される（作業スキル収集ステップ）。なお、ここで、作業スキルとは、作業者が要素作業を実施した際の作業品質として定義するが、これに限るものではない。

実施の形態１では作業スキルを作業時間で規定したことから、作業スピードは速いが不良が多発する現象が発生する恐れがある。本実施の形態では、作業スキルを作業品質で規定することにより、極めて精度の良い作業スキルを収集することが可能となる。つまり、極めて容易に効率良く信頼性の高い作業スキルを規定することができる。作業スキルを収集する期間は一定期間ごととすることが好ましいが、これに限るものではない。

作業スキルの収集では、まず、各作業者を特定するために、作業者の作業者コードＯＰＣを収集する。実施の形態１と同様であるので詳細な説明は省略する。

作業スキル収集部１１は、指紋などの生体情報をあらかじめデータベースに登録しておき、生体情報認識デバイスにより作業者から収集した情報とデータベースの情報から作業者コードＯＰＣを収集してもよい。また、作業スキル収集部１１は、キーボードなどの入力デバイス（入力部１８）によって作業者から直接入力を受けることにより作業者コードＯＰＣを収集してもよい。

次に、各作業者が実施する要素作業を特定するために、実施する要素作業の要素作業コードＥＷＣを収集する。具体的には、作業スキル収集部１１は、検査機１１ｔａ、１１ｔｂ（図１３参照。検査機１１ｔａ、１１ｔｂを区別する必要が無い場合は、単に検査機１１ｔとすることがある。）から自動的にデータを受け取ることにより実施された要素作業の要素作業コードＥＷＣを収集する。作業スキル収集部１１に、作業者ＯＰ（図１３参照。）からの直接入力が可能なデバイスを含ませても良く、また、入力部１８を適用する構成としても良い。

また、各作業者ＯＰが実施した要素作業について検査機１１ｔａ、１１ｔｂにより作業品質を取得する。例えば、検査機１１ｔａ、１１ｔｂで取得した作業品質を検査機１１ｔａ、１１ｔｂに対する通信回線ＮＷａ、ＮＷｂを介して作業スキル収集部１１に収集することが可能である（図１３参照。）。

ステップＳ２２０に対応するステップＳ２２０ａ（不図示）：
処理部１７は、収集した作業スキル（作業品質ＷＱ）を作業者コードＯＰＣ、要素作業コードＥＷＣと対応させて作業スキルＤＢ１０に記憶する（作業スキル記憶ステップ）。通常は、従前のデータがあることから、新規に収集した作業スキルＤＢ１０のデータ（内容（図１４参照））を従来のデータに追加して更新することとなる。更新により作業スキル収集モードは終了する。

なお、ステップＳ３３０に対応するステップ３３０ａ（不図示）では、実施の形態１で参照した図７ないし図９の代わりに、図７、図１５、図１６を参照することとなる。

図１３は、図２のフローでの作業スキル収集ステップに対する実施の形態２による収集態様の実施例を模式的に示す説明図である。

例えば生産ライン３０で適宜の処理を施される被処理物であるワークＷＫがライン流れ方向Ｄｆに搬送されている。作業者ＯＰ（作業者コードＯＰＣ１）が処理したワークＷＫは、ライン流れ方向Ｄｆの先に配置された検査ルートＲｔａによりデータを取得され検査機１１ｔａによる検査（例えば画像処理を用いた視認検査）がなされ、作業者ＯＰ（作業者コードＯＰＣ１）の作業の合否判定がなされる。つまり、作業者を特定する作業者コードＯＰＣ、要素作業を特定する要素作業コードＥＷＣのデータ、および作業品質に対応する合否判定結果が検査機１１ｔａにより取得され、通信回線ＮＷａを介して作業スキル収集部１１に収集（転送）される。

同様にして、作業者ＯＰ（作業者コードＯＰＣ２）に対しても、検査ルートＲｔｂ、検査機１１ｔｂ、通信回線ＮＷｂを介して作業者コードＯＰＣ、要素作業コードＥＷＣのデータ、および合否判定結果が作業スキル収集部１１に収集される。

上述したように適宜の画像処理などを用いて作業スキル（作業品質ＷＱ）の収集を自動化することが可能である。なお、これに限らず、作業スキル収集部１１は、検査機１１ｔの代わりに図示しない検査担当者（作業者ＯＰが兼任する形態も可能である。）を適宜配置して、検査担当者により作業品質ＷＱを収集する形態とすることも可能である。つまり、作業スキル収集部１１に、検査担当者の目視検査の結果に関する検査担当者からの直接入力またはタッチパネルなどによる入力が可能なデバイスまたはデータ収集機能を持つ装置などを設けておくことにより、作業スキル収集部１１による作業品質に関するデータ収集が可能となる。

作業品質は、例えば作業結果を上述したように適宜合否判定することにより、合否判定の累計結果としての合格比率（％）を求めたものとして構成することが可能である。また、合否判定は作業内容に応じた適宜の検査機を適用することにより実行することが可能である。

図１４は、図２のフローでの作業スキル収集ステップを適用した実施の形態２により収集した作業スキルデータを用いて更新した作業スキルＤＢの一実施例を模式的に示す説明図表である。つまり、図１４は、図２のステップＳ２１０に対応するステップＳ２１０ａで収集した作業スキルをステップＳ２２０に対応するステップＳ２２０ａで更新した作業スキルＤＢに対応する。

作業スキルＤＢ１０には、作業者を特定する作業者コードＯＰＣと、要素作業を特定する要素作業コードＥＷＣと、作業者が対応する要素作業を実施した際の作業品質ＷＱ（作業スキル）と、作業品質ＷＱを収集した収集日が記憶してある。

ここでは、例えば、作業者コードＯＰＣ１の作業者が、要素作業コードＥＷＣ１の要素作業を実施した際の作業品質ＷＱが、収集日と共にデータとして記憶されている。

例えば、要素作業コードＥＷＣ１の要素作業について、２００６年２月１日〜２月２８日までは作業品質７０％、２００６年３月１日〜３月３１日までは作業品質８５％、２００６年４月１日〜４月３０日までは作業品質９０％として記憶されており、収集日に対応してデータが更新（追加）されている。また、収集日に対応して作業者の作業スキルが徐々に習熟していく傾向（習熟傾向）が明確に収集、記憶されている。

図１５は、図７の作業習熟傾向に対応させて経験期間に対する作業品質の関係を求めた状態を概念的に示す説明図である。また、図１５は、作業品質に基づいて作業習熟傾向を習熟ランクＡ、Ｂ、Ｃにレベル区分する方法を説明するための説明図である。

横軸に作業の経験期間ｐ、縦軸に作業品質ＷＱを表示している。

作業スキルは、上述したとおり、各作業者が要素作業を実施した際の作業品質ＷＱであると定義することから、実施の形態１の図７で示した経験期間ｐとスキルレベルＳＬの関係を、実施の形態１の図８に代えて図１５に示すように経験期間ｐと作業品質ＷＱとの関係に置き換えることができる。

つまり、作業者の作業品質ＷＱは、上述したとおり、経験期間ｐの初期には悪く、経験期間ｐを経るにつれて徐々に良くなるものである。また、作業品質ＷＱの向上度は経験期間ｐの初期が一番高く、経験期間ｐを経るにつれて徐々にマイナスにならない範囲で下がっていくものである。さらに、作業者がある要素作業を実施するためには、一定のレベルより良い作業品質ＷＱにて作業が実施できることが条件とされ、このレベルのことを標準作業品質Ｑｓとする。

例えば図１４で示した作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ１については、前回（例えば２００６年３月１日）の作業品質Ｑ１＝８５（％）、現在（例えば２００６年４月１日）の作業品質Ｑ２＝９０（％）である。ここで、要素作業ＥＷＣ１の標準作業品質Ｑｓ＝８０（％）としてあるとき、作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ１に対する現在の作業品質ＷＱは、標準作業品質Ｑｓ以上であるので、作業習熟傾向は習熟ランクＡと判断される。

また、作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ２については、前回の作業品質Ｑ１＝７０（％）、現在の作業品質Ｑ２＝７０（％）である。ここで、要素作業ＥＷＣ２の標準作業品質Ｑｓ＝８０（％）としてあるとき、作業者ＯＰＣ２の要素作業ＥＷＣ２に対する現在の作業品質ＷＱは、標準作業品質Ｑｓ以下であるので、作業習熟傾向は習熟ランクＢ、もしくは習熟ランクＣと判断される。

ここで、対象期間ｐ２３＝１（１ヶ月）、経過期間ｐ１２＝１（１ヶ月）とした場合、式（１）より対象期間後の予測作業品質Ｑ３を求めると、Ｑ３＝Ｑ２＋（Ｑ２−Ｑ１）×（ｐ２３／ｐ１２）＝７０＋（７０−７０）×１／１＝７０（％）となり、作業者ＯＰＣ１の要素作業ＥＷＣ２に対する対象期間後の予測作業品質ＷＱは、標準作業品質Ｑｓ以下となると算出（推定）されるので、作業習熟傾向は習熟ランクＣと判断される。

図１６は、図７および図１５に基づいて作業者の要素作業に対する作業習熟傾向（習熟ランク）を求めた結果を示す説明図表である。

例えば、図１４で示した作業者ＯＰＣ１については、上述したとおり、要素作業ＥＷＣ１では習熟ランクＡであり、要素作業ＥＷＣ２では習熟ランクＣである。また、その他の作業者についても同様に求めてあり、例えば、作業者ＯＰＣ３については、要素作業ＥＷＣ１では習熟ランクＡであり、要素作業ＥＷＣ２では習熟ランクＡであることがわかる。なお、実施の形態１で適用した図１０は、そのまま本実施の形態にも適用することが可能である。

図１６によれば、各作業者の各要素作業に対する習熟ランク（作業者別の作業習熟傾向）が明らかである。また、図１０によれば、各生産方式に対応する作業スキル別作業者数（生産方式に適用する要素作業に対応する作業スキルを持つ作業者の必要数）が明らかである。

例えば、「モデル名ＬＣ３０、生産方式ＰＭａ、習熟ランクＡ」（図１０参照）を条件とした場合については、要素作業としてＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者が１名、ＥＷＣ１を有する作業者が２名、ＥＷＣ２を有する作業者が２名必要である。図１６のデータによれば、ＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者はＯＰＣ３のみである。したがって、ＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者として作業者ＯＰＣ３を適用可として判断する。次に、ＥＷＣ１を有する作業者はＯＰＣ１およびＯＰＣ３であるが、ＯＰＣ３は既に適用しているので、ＥＷＣ１を有する作業者はＯＰＣ１のみとなり、必要なＥＷＣ１を有する作業者が２名との条件を満たさない。つまり、習熟ランクＡに対する可否判定は×（否）となる（図１２参照）。

また、「モデル名ＬＣ３０、生産方式ＰＭａ、習熟ランクＡまたは習熟ランクＢ」を条件とした場合については、図１６のデータによれば、ＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者はＯＰＣ２ないしＯＰＣ４、ＯＰＣ６である。また、ＥＷＣ１を有する作業者はＯＰＣ１ないしＯＰＣ４、ＯＰＣ６であり、ＥＷＣ２を有する作業者はＯＰＣ２ないしＯＰＣ６である。したがって、例えばＥＷＣ１およびＥＷＣ２を有する作業者としてＯＰＣ２の１名を、ＥＷＣ１を有する作業者としてＯＰＣ１、ＯＰＣ６の２名を、ＥＷＣ２を有する作業者としてＯＰＣ３、ＯＰＣ４の２名を適用することができる。つまり、習熟ランクＡまたは習熟ランクＢに対する可否判定は○（可）となる（図１２参照）。

上述したとおり実施の形態１で適用した図１０、図１１、図１２は、そのまま本実施の形態にも適用することが可能であり、同様な作用効果を得られるので詳細な説明は省略する。

＜実施の形態３＞
実施の形態１および実施の形態２では、作業者の作業習熟傾向と生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数とに基づいて複数の生産方式から少なくとも一つの生産方式を選択したが、本実施の形態では、さらに、選択した生産方式のそれぞれについて、生産を阻害する原因としての阻害要因が発生した場合の生産シミュレーションを実施し、目標達成可能率を算出する構成としてある。本実施の形態の基本構成は実施の形態１および実施の形態２と同様であるので、実施の形態１の構成を適宜援用し、主に実施の形態１と異なる点について説明する。

図１７は、本発明の実施の形態３に係る生産方式決定システムを構成するブロックの概略を示すブロック図である。

本実施の形態に係る生産方式決定システム１ｍは、実施の形態１に係る生産方式決定システム１（図１参照）に、生産を阻害する阻害要因を決定する阻害要因決定手段としての阻害要因決定部２２、生産シミュレーション実施手段としての生産シミュレーション実施部２３、目標達成可能率算出手段としての目標達成可能率算出部２４を追加して設けてある。

本実施の形態に係る生産方式決定システム１ｍでの目標達成可能率を算出する過程のフローは、実施の形態１のフロー例（図２）のステップＳ３４０の後に追加される。

図１８は、図１７に示した生産方式決定システムにおいて、目標達成可能率を算出する過程のフロー例を示すフローチャートである。

図１８は、図２のフロー例の一部に本実施の形態のフロー例を追加したものであり、ステップＳ３５０ないしステップＳ３７０の内容が実施の形態１の場合と異なる。その他のステップは同一であるので説明を省略する。

ステップＳ３５０：
処理部１７は、阻害要因決定部２２に、生産を阻害する原因としての阻害要因を決定させる（阻害要因決定ステップ）。阻害要因としては、例えば作業スキルをさらに区分して作業スキルの内容／種類に対応させていくつかの候補（原因：例えば、処理に要する時間、作業品質など）として登録しておき、指定／選択による入力を適宜受け付ける形態として決定することができる。

図１９は、図１８のフローでの阻害要因を決定する阻害要因決定ステップの一実施例を模式的に示す説明図である。つまり、図１９は、図１８のステップＳ３５０で阻害要因を決定する阻害要因決定画面に対応する。

本実施の形態では、阻害要因を例えば作業スキルのばらつきであるとする。すなわち、実施の形態１で示したように、作業スキルを作業者が要素作業を行うのに要する時間であるとした場合、この時間のばらつきであるとする。実施の形態１および実施の形態２では、作業スキルを固定値として用い、目標達成可能な生産方式を選択しているが、実際の作業においてはこの値は一定範囲のばらつきをもっており、固定値では目標達成可能であっても、ばらつきを持たせた場合に、達成不可能となる場合がある。

阻害要因決定画面４００には、少なくとも、作業スキルのばらつきを入力するばらつき入力欄４０１が設けられている。図１９では、作業スキルのプラス方向のばらつきとマイナス方向のばらつきにそれぞれ対応させた２つの入力欄が準備されているように、複数のばらつき入力欄４０１を設けることで、細かくばらつきを設定することが可能である。また、ばらつき入力欄４０１へのばらつきの入力を容易にする機能として、スクロールバー４０２が設けられていることが望ましい。

ステップＳ３６０：
処理部１７は、生産シミュレーション実施部２３に、生産シミュレーションを実施させる（生産シミュレーション実施ステップ）。

生産シミュレーション実施部２３は、まず阻害要因決定部２２によって決定した阻害要因を読み出す。次に、読み出した阻害要因が発生した場合として、生産方式決定部１６によって実現可能と判定された生産方式に対して、生産方式や生産モデルに対応したシミュレーションモデルに読み出した阻害要因を算入して生産シミュレーションを実施する。つまり、読み出した阻害要因が発生した場合のシミュレーションの結果として、阻害要因の発生に伴う生産台数を得る。

生産シミュレーション実施部２３には、阻害要因を算入して生産シミュレーションを実行するためのプログラムが予めインストールしてある。例えば、シミュレーションを実行するとき、阻害要因に対応する対象数値（例えば、作業時間２０秒）をパラメータ的に変更（例えば、作業時間２０秒に対してばらつきがプラスマイナス０．１ある場合に、作業時間２０秒×１．１＝２２秒／２０秒×０．９＝１８秒として、２２秒の場合、１８秒の場合に対してシミュレーションを実行する。別の例としては、作業時間２０秒に対してばらつきがプラスマイナス０．１ある場合に、作業時間２０秒×１．１＝２２秒／２０秒×０．９＝１８秒として、最大値＝２２秒、最尤値＝２０秒、最小値＝１８秒とする三角関数に基づいて作業時間を算出してシミュレーションを実行する。）可能な構成とすることにより容易に実行することが可能である。

ステップＳ３７０：
処理部１７は、目標達成可能率算出部２４に、目標達成可能率を算出させる（目標達成可能率算出ステップ）。

生産シミュレーション実施部２３によって得られる阻害要因が発生した場合の生産台数と目標とする生産台数によって、目標達成可能率を算出する。目標とする生産台数をＱＴＹ０、阻害要因が発生した場合の生産台数をＱＴＹ１とすると、目標達成可能率は次式により求まる。

目標達成可能率（％）＝ＭＩＮ（１，ＱＴＹ１／ＱＴＹ０）×１００
ここで、ＭＩＮ（１，ＱＴＹ１／ＱＴＹ０）とは、１とＱＴＹ１／ＱＴＹ０のうち小さな値を採用するということである。例えば、ＱＴＹ０＝１０００台、ＱＴＹ１＝９６０台のとき、目標達成可能率＝ＭＩＮ（１，９６０／１０００）×１００＝９６％である。ＱＴＹ０＝１０００台、ＱＴＹ１＝1０１０台のとき、目標達成可能率＝ＭＩＮ（１，１０１０／１０００）×１００＝１００％である。

上述したとおり、本実施の形態によれば、目標達成可能な割合を目標達成可能率として算出することにより、さらに精度良く生産方式を選択することが可能となる。また、作業スキルのバラツキを反映した目標達成可能率を把握することが可能となることから、状況に応じた選択が可能な信頼性の高い生産方式決定システムとなる。

図２０は、図１２に加えて、目標達成可能率を算出した結果を示す説明図表である。つまり、図１８で示すステップＳ３７０での目標達成可能率算出の結果の一例を表すものである。

各モデル、生産方式ＰＭについて、習熟ランクＡ、および、ＡまたはＢの場合に対する目標達成可能率の算出結果が示される。例えば、モデル名ＬＣ３０、生産方式ＰＭａ（ライン方式Ａ）、習熟ランクＡまたはＢの場合の目標達成可能率は９６％である。

したがって、緊急性、必要性、許容度などの状況に応じて、適宜の目標達成可能率の生産方式を選択、決定することが可能となり、適切な生産方式を選択して信頼性の高い確実な生産を実現することが可能となる。例えば、納品余裕が無い場合は、目標達成可能率が１００％の場合を選択し、納品余裕がある場合は、１００％未満の場合を適用することが可能である。

上述した例では、目標達成可能率を、目標達成可能率（％）＝ＭＩＮ（１，ＱＴＹ１／ＱＴＹ０）×１００にて算出しているが、別の方法として、三角関数などの確率分布関数によってばらつかせた作業スキルによって複数回のシミュレーションを実施し、各シミュレーションでの阻害要因の発生に伴う生産台数が目標とする生産台数以上であった回数をもとに、目標達成可能率を算出しても良い。例えば、１００回のシミュレーションのうち、９６回で阻害要因の発生に伴う生産台数が目標とする生産台数以上であれば、目標達成可能率（％）＝（９６／１００）×１００＝９６％である。

本実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではない。また、本発明の範囲は、上述した説明で限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示された範囲、また特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含むものである。

本発明の実施の形態１に係る生産方式決定システムを構成するブロックの概略を示すブロック図である。 図１に示した生産方式決定システムにおいて、生産方式を決定する過程のフロー例を示すフローチャートである。 図２のフローでのモード選択画面出力ステップの一実施例を模式的に示す説明図である。 図２のフローでの作業スキル収集ステップにより収集した作業スキルデータを用いて更新した作業スキルＤＢの一実施例を模式的に示す説明図表である。 図２のフローでの対象モデルを決定する対象モデル決定ステップの対象モデル決定画面の一実施例を模式的に示す説明図である。 図２のフローでの対象期間を決定する対象期間決定ステップの対象期間決定画面の一実施例を模式的に示す説明図である。 図２のフローでの作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出ステップの算出方法を概念的に示す説明図である。 図７の作業習熟傾向に対応させて経験期間に対する作業時間の関係を求めた状態を概念的に示す説明図である。 図７および図８に基づいて作業者の要素作業に対する作業習熟傾向（習熟ランク）を求めた結果を示す説明図表である。 図２のフローでの生産方式決定ステップで適用される生産方式必要作業者数ＤＢの一実施例を模式的に示す説明図表である。 図１０に示した生産方式必要作業者数ＤＢの記憶過程および読み出し過程のフロー例を示すフローチャートである。 図９に示す作業習熟傾向の一実施例、および図１０に示す生産方式必要作業者数ＤＢの一実施例に基づいて各生産方式が実現可能かどうかを評価した結果を示す説明図表である。 図２のフローでの作業スキル収集ステップに対する実施の形態２による収集態様の実施例を模式的に示す説明図である。 図２のフローでの作業スキル収集ステップを適用した実施の形態２により収集した作業スキルデータを用いて更新した作業スキルＤＢの一実施例を模式的に示す説明図表である。 図７の作業習熟傾向に対応させて経験期間に対する作業品質の関係を求めた状態を概念的に示す説明図である。 図７および図１５に基づいて作業者の要素作業に対する作業習熟傾向（習熟ランク）を求めた結果を示す説明図表である。 本発明の実施の形態３に係る生産方式決定システムを構成するブロックの概略を示すブロック図である。 図１７に示した生産方式決定システムにおいて、目標達成可能率を算出する過程のフロー例を示すフローチャートである。 図１８のフローでの阻害要因を決定する阻害要因決定ステップの一実施例を模式的に示す説明図である。 図１２に加えて、目標達成可能率を算出した結果を示す説明図表である。

符号の説明

１、１ｍ 生産方式決定システム
１０ 作業スキルＤＢ（作業スキル記憶手段）
１１ 作業スキル収集部（作業スキル収集手段）
１２ 作業習熟傾向算出部（作業習熟傾向算出手段）
１３ 生産方式必要作業者数ＤＢ（生産方式必要作業者数記憶手段）
１４ 対象モデル決定部（対象モデル決定手段）
１５ 対象期間決定部（対象期間決定手段）
１６ 生産方式決定部（生産方式決定手段）
１７ 処理部
１８ 入力部
１９ 表示出力部
２０ 選択モード受付部
２１ バス
２２ 阻害要因決定部（阻害要因決定手段）
２３ 生産シミュレーション実施部（生産シミュレーション実施手段）
２４ 目標達成可能率算出部（目標達成可能率算出手段）

Claims (9)

1. 製品を生産する複数の生産方式から少なくとも一つの生産方式を選択する生産方式決定システムであって、
   作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集手段と、
   作業者名と収集日時と前記収集した作業スキルを記憶する作業スキル記憶手段と、
   前記作業スキルから作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出手段と、
   生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数を生産方式に対応させて記憶する生産方式必要作業者数記憶手段と、
   生産方式を決定する際の決定要素としての対象モデルを決定する対象モデル決定手段と、
   生産方式を決定する際の決定要素としての対象期間を入力する対象期間入力手段と、
   生産方式を決定する際の前記対象期間を決定する対象期間決定手段と、
   生産方式を決定する生産方式決定手段とを備え、
   前記生産方式決定手段は、前記対象期間決定手段によって前記決定された対象期間について前記作業習熟傾向算出手段によって算出された作業者別の作業習熟傾向を読み出し、前記生産方式必要作業者数記憶手段から作業スキル別作業者数を読み出し、前記読み出した作業者別の作業習熟傾向と前記作業スキル別作業者数とに基づいて前記複数の生産方式から少なくとも一つの生産方式を選択する構成としてあることを特徴とする生産方式決定システム。
2. 前記作業スキルは、作業者が要素作業を行なうのに要する時間で規定してあることを特徴とする請求項１に記載の生産方式決定システム。
3. 前記作業スキルは、作業者の作業結果である作業品質データで規定してあることを特徴とする請求項１に記載の生産方式決定システム。
4. 前記作業習熟傾向算出手段は、前記対象期間経過後の予測スキルレベルに基づいて作業習熟傾向を求める構成としてあることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一つに記載の生産方式決定システム。
5. 前記作業習熟傾向をレベル区分して異なる区分に対応させて生産方式を選択する構成としてあることを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか一つに記載の生産方式決定システム。
6. 生産方式必要作業者数記憶手段は、生産する製品のモデル、モデルに対応する生産方式、生産方式に対応する要素作業に必要なスキルを持つ作業者の必要人数を示すスキル人数をデータとして記憶する構成としてあることを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか一つに記載の生産方式決定システム。
7. 前記生産方式決定手段によって選択された少なくとも一つの生産方式に対する生産シミュレーションを実施する生産シミュレーション実施手段と、
   生産を阻害する原因としての阻害要因を決定する阻害要因決定手段と、
   目標達成可能率を算出する目標達成可能率算出手段とをさらに含み、
   前記生産シミュレーション実施手段は、前記阻害要因決定手段から阻害要因を読み出し、読み出した前記阻害要因が発生した場合の生産シミュレーションを実施し、
   前記目標達成可能率算出手段は、前記阻害要因が発生した場合の前記生産シミュレーションの結果に基づいて少なくとも一つの生産方式の目標達成可能率を算出する構成としてあることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか一つに記載の生産方式決定システム。
8. 前記阻害要因は、前記作業スキルのばらつきによって規定してあることを特徴とする請求項７に記載の生産方式決定システム。
9. 製品を生産する複数の生産方式から少なくとも１つの生産方式を選択する生産方式決定方法であって、
   作業者の作業スキルを収集する作業スキル収集ステップと、
   作業者名と収集日時と前記収集した作業スキルを記憶する作業スキル記憶ステップと、
   前記作業スキルから作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出ステップと、
   生産方式を実現するために必要な作業スキル別作業者数を生産方式に対応させて記憶する生産方式必要作業者数記憶ステップと、
   生産方式を決定する際の決定要素としての対象モデルを決定する対象モデル決定ステップと、
   生産方式を決定する際の決定要素としての対象期間を決定する対象期間決定ステップと、
   前記決定された対象期間について前記作業習熟傾向を算出する作業習熟傾向算出ステップと、
   前記記憶された作業スキル別作業者数を読み出す作業スキル別作業者数読み出しステップと、
   前記算出した作業習熟傾向と前記読み出した作業スキル別作業者数とに基づいて前記複数の生産方式から少なくとも１つの生産方式を選択する生産方式決定ステップと
   を備えることを特徴とする生産方式決定方法。

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