JP2009134468A - 供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】供給連鎖に関して、多様なニーズに対応した結果を効率的にシミュレーションし、また最適設計することが可能な供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラムを提供する。
【解決手段】供給連鎖を構成する複数の工程のそれぞれにおいて実行される供給対象への処理に関するパラメータに基づいて、前記処理の計画を立案する計画立案部と、前記立案された計画に基づいて、前記処理をシミュレーションする工程シミュレーション部と、前記立案のタイミングと、前記シミュレーションのタイミングと、を制御するシミュレーション制御部と、を備えたことを特徴とする供給連鎖シミュレーションシステムが提供される。
【選択図】図１
【解決手段】供給連鎖を構成する複数の工程のそれぞれにおいて実行される供給対象への処理に関するパラメータに基づいて、前記処理の計画を立案する計画立案部と、前記立案された計画に基づいて、前記処理をシミュレーションする工程シミュレーション部と、前記立案のタイミングと、前記シミュレーションのタイミングと、を制御するシミュレーション制御部と、を備えたことを特徴とする供給連鎖シミュレーションシステムが提供される。
【選択図】図１
Description
本発明は、供給連鎖に関するシミュレーションシステム及び最適設計プログラムに関するものである。
生産、調達、販売、物流など生産の各種場面を統合した供給連鎖（サプライチェーン： Supply Chain）の状態を的確に把握し、また、それを最適化することは各種の産業の効率化に対して非常に重要である。
特許文献１には、供給連鎖に発生する各種の異常や問題について、経営リスクに対する影響度を求め、経営リスクを客観的に判断するための意思決定を支援する生産リスク管理システムが提案されている。このシステムは、生産ラインに異常や問題が発生したと仮定して生産スケジューリングのやり直しを行う生産スケジューリング手段と、それに基づいて生産ラインのシミュレーションを行う生産シミュレーション手段とによって、異常や問題の経営リスクへの影響度をある程度定量的に導出し、これにより、経営リスクを最小にするような生産計画の適正化を支援する。
しかしながら、生産スケジューリング手段と生産シミュレーション手段とを適切に制御する機能が設けられていないため、シミュレーションの効率が悪く、提供できる結果は限られており、実際の使用における各種のニーズに対しては不十分であった。すなわち、従来の方法では、広範囲から狭い範囲の所望の範囲の供給連鎖における、工程間及び工程内の供給の連鎖間のシミュレーション結果を効率的に提供することはできなかった。また、損益やキャッシュフロー等の経営指標に関して、その根拠となる各工程の状態をシミュレーションすることはできなかった。そして、供給連鎖全体に対する経営目標に対応した各工程の目標状態を明確にすることができず、さらには、各工程の目標状態を実現するための各工程の最適条件を導出することもできなかった。
このように、従来の方法では、供給連鎖に関して、多様なニーズに対応した結果を実用的な時間内に効率的にシミュレーションし、また最適設計する手法はなかった。
特許第３７６２３１６号公報
特許文献１には、供給連鎖に発生する各種の異常や問題について、経営リスクに対する影響度を求め、経営リスクを客観的に判断するための意思決定を支援する生産リスク管理システムが提案されている。このシステムは、生産ラインに異常や問題が発生したと仮定して生産スケジューリングのやり直しを行う生産スケジューリング手段と、それに基づいて生産ラインのシミュレーションを行う生産シミュレーション手段とによって、異常や問題の経営リスクへの影響度をある程度定量的に導出し、これにより、経営リスクを最小にするような生産計画の適正化を支援する。
しかしながら、生産スケジューリング手段と生産シミュレーション手段とを適切に制御する機能が設けられていないため、シミュレーションの効率が悪く、提供できる結果は限られており、実際の使用における各種のニーズに対しては不十分であった。すなわち、従来の方法では、広範囲から狭い範囲の所望の範囲の供給連鎖における、工程間及び工程内の供給の連鎖間のシミュレーション結果を効率的に提供することはできなかった。また、損益やキャッシュフロー等の経営指標に関して、その根拠となる各工程の状態をシミュレーションすることはできなかった。そして、供給連鎖全体に対する経営目標に対応した各工程の目標状態を明確にすることができず、さらには、各工程の目標状態を実現するための各工程の最適条件を導出することもできなかった。
このように、従来の方法では、供給連鎖に関して、多様なニーズに対応した結果を実用的な時間内に効率的にシミュレーションし、また最適設計する手法はなかった。
本発明は、上記の課題に基づいたものであり、その目的は、供給連鎖に関して、多様なニーズに対応した結果を効率的にシミュレーションし、また最適設計することが可能な供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラムを提供することにある。
本発明の一態様によれば、供給連鎖を構成する複数の工程のそれぞれにおいて実行される供給対象への処理に関するパラメータに基づいて、前記処理の計画を立案する計画立案部と、前記立案された計画に基づいて、前記処理をシミュレーションする工程シミュレーション部と、前記立案のタイミングと、前記シミュレーションのタイミングと、を制御するシミュレーション制御部と、を備えたことを特徴とする供給連鎖シミュレーションシステムが提供される。
本発明の別の一態様によれば、供給連鎖を構成する複数の工程を最適化するプログラムであって、コンピュータに、前記複数の工程のそれぞれにおける供給対象への処理に関するパラメータに基づき、前記処理の計画の立案を所定のタイミングで実施させ、前記立案された計画に基づいて、前記処理のシミュレーションを所定のタイミングで実施させることを特徴とした供給連鎖の最適設計プログラムが提供される。
本発明によれば、供給連鎖に関して、多様なニーズに対応した結果を効率的にシミュレーションし、また最適設計することが可能な供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラムが提供される。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１に表したように、本発明の第１の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムは、供給連鎖を構成する複数の工程のそれぞれにおける供給対象（モノ等）への処理（供給・生産・処理等）の計画を立案する計画立案部１１０と、計画立案部で立案した計画に基づいて供給対象への処理をシミュレーションする工程シミュレーション部１２０と、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０とを制御するシミュレーション制御部１３０を備えている。さらに、計画立案部１１０と工程シミュレーション部にデータを供給し、また、それらからデータを受領し格納するデータ部１４０を備えている。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１に表したように、本発明の第１の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムは、供給連鎖を構成する複数の工程のそれぞれにおける供給対象（モノ等）への処理（供給・生産・処理等）の計画を立案する計画立案部１１０と、計画立案部で立案した計画に基づいて供給対象への処理をシミュレーションする工程シミュレーション部１２０と、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０とを制御するシミュレーション制御部１３０を備えている。さらに、計画立案部１１０と工程シミュレーション部にデータを供給し、また、それらからデータを受領し格納するデータ部１４０を備えている。
計画立案部１１０は、例えば、生産計画を作成する部分であり、生産スケジューラなどとも呼ばれることがある。そして、供給連鎖を構成する複数の工程における供給対象への処理に関する各種のパラメータに基づき、前記工程における前記供給対象への前記処理の計画を立案する。各種のパラメータとは、供給連鎖に対する需要や各工程の生産設備や人員、保管や輸送の能力とすることができる。また、それらに係わる費用、歩留まりや部品不良率及びそれらの変動、各種部品や素材、中間製品等のリードタイム、あるいは、それらの理論上の必要数や在庫数に対する発注数の安全係数や発注時期等とすることができる。すなわち、パラメータは、供給連鎖の各工程の特性に関連する全てのパラメータとすることができる。そして、それらパラメータに基づき、例えば、各工程の、生産設備計画や人員配置計画、及び、材料・部品の発注量などの種々の生産スケジュールの計画を作成する。また、上記に限らず、計画には、モノの移動や保管、保管されたモノの取り出し方の計画等も含まれる。
工程シミュレーション部１２０は、各種の工程における供給対象に対する各種の処理をシミュレーションするものであり、例えば、構造化プログラミングやモジュールプログラミング、データ指向プログラミング、オブジェクト指向プログラミングなどの各種の形態のプログラム構造が利用できる。また、階層化モデリングを備え、多様な工程に対応できるようにすることができる。そして、各工程において、実際にモノに対する各種の処理を行う如くにシミュレーションを行い、その結果、各工程の生産（処理）実績量や在庫、仕掛品（ＷＩＰ： work-in-process）、工程間の納期遵守率等を評価指標として導出することができる。評価指標としては、例えば、上記の他、リードタイム、コスト、売り上げ、損益など、各種のものを設定することができ、また、計画に対する実績としても良い。
データ部１４０は、例えば、シミュレーションの対象とする供給連鎖の需要データや各工程の処理能力などのデータ等の他、各種のシミュレーション実行のための条件に係わる各種のデータを格納し、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０に供給する。また、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０との相互のデータの供給・受領に際するデータの整合と格納機能を果たす。また、さらには、工程シミュレーション部１２０でシミュレーションされた結果から、各種の評価指標を計算する際にその基礎となるデータベースを備えることもできる。
そして、シミュレーション制御部１３０は、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０とを連携させ、両者を協調させて動作させることができる。例えば、計画立案部１１０で立案した計画に基づき、工程シミュレーション部１２０でシミュレーションする際のタイミングの制御を行うことができる。すなわち、シミュレーション制御部１３０には、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０のそれぞれに対するインターフェース部を設け、そして、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０に対する作業の開始の指示、作業の終了の把握、及び作業のタイミングを同期させる機能を有した制御部とを設けることができる。これにより、上記の立案と上記のシミュレーションのタイミングを制御できる。
これにより、シミュレーションを効率的に行うことが可能となり、供給連鎖の状態に関するシミュレーション結果を実用的な時間内で得ることができる。この結果、供給連鎖の状態が分かりやすく把握でき、可視化でき、供給連鎖の適正な運営管理が可能となる。
以下、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムの動作の一例を説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの動作を例示するブロック図である。
図２に表したように、各工程に係わる種々のパラメータＸを基に、計画立案部１１０において、供給連鎖の各工程に対して、所定の開始時刻（ｔ＝０）から所定の期間（ｔ０）を経過するまでの期間の計画を立案する。例えば、所定の期間（ｔ０）として、例えば、１週間とすることができ、１週間における、例えば、各工程に供給される部品の数の計画や工場設備の稼働運転の計画など、各工程の供給・生産・処理等の各種の計画を立案する。例えば、所定の時刻ｔについてのｉ番目の工程に関するｊ番目のパラメータＸｉｊ（ｔ）に基づき、各工程に関する計画を作成し、各工程に対する指示Ｉｉｊｋ（ｔ）を作成する。ここで、ｋは、各工程に対して複数の指示が作成される際の指示の番号を示す。
そして、立案された計画に基づき、工程シミュレーション部１２０において、１週間分の各工程の処理（供給・生産・処理等）をシミュレーションする。例えば、部品供給者から部品の供給を受け、部品の各種加工や組み立てを行い、また別の工程での別の処理を行うという、供給・生産・処理等の１週間分の活動をシミュレーションする。そして、シミュレーションの結果に基づき、各種の評価指標Ｙを導出する。すなわち、所定の時刻ｔについての、ｉ番目の工程に関して設定されたｌ番目の評価指標Ｙｉｌ（ｔ）が求められる。さらに、この供給連鎖全体に関しての、ｍ番目の評価指標Ｙ０ｍ（ｔ）が求められる。
図２は、本発明の第１の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの動作を例示するブロック図である。
図２に表したように、各工程に係わる種々のパラメータＸを基に、計画立案部１１０において、供給連鎖の各工程に対して、所定の開始時刻（ｔ＝０）から所定の期間（ｔ０）を経過するまでの期間の計画を立案する。例えば、所定の期間（ｔ０）として、例えば、１週間とすることができ、１週間における、例えば、各工程に供給される部品の数の計画や工場設備の稼働運転の計画など、各工程の供給・生産・処理等の各種の計画を立案する。例えば、所定の時刻ｔについてのｉ番目の工程に関するｊ番目のパラメータＸｉｊ（ｔ）に基づき、各工程に関する計画を作成し、各工程に対する指示Ｉｉｊｋ（ｔ）を作成する。ここで、ｋは、各工程に対して複数の指示が作成される際の指示の番号を示す。
そして、立案された計画に基づき、工程シミュレーション部１２０において、１週間分の各工程の処理（供給・生産・処理等）をシミュレーションする。例えば、部品供給者から部品の供給を受け、部品の各種加工や組み立てを行い、また別の工程での別の処理を行うという、供給・生産・処理等の１週間分の活動をシミュレーションする。そして、シミュレーションの結果に基づき、各種の評価指標Ｙを導出する。すなわち、所定の時刻ｔについての、ｉ番目の工程に関して設定されたｌ番目の評価指標Ｙｉｌ（ｔ）が求められる。さらに、この供給連鎖全体に関しての、ｍ番目の評価指標Ｙ０ｍ（ｔ）が求められる。
そして、この１週間の期間に関して得られたシミュレーション結果を用いて、計画立案部１１０で、再度、各工程の次の期間（次週）の計画を立案する。すなわち、上記で得られたＹｉｌ（ｔ）やＹ０ｍ（ｔ）を用いて、ｔ＋ｔ０の時刻からｔ０の時間が経過する期間に関するパラメータＸｉｊ（ｔ＋ｔ０）を求め、それに基づき、各工程に関する計画を作成し、各工程に対する指示Ｉｉｊｋ（ｔ＋ｔ０）を作成する。そして、それを用いて、工程シミュレーション部１２０で、次週の活動をシミュレーションする。そして、Ｙｉｌ（ｔ＋ｔ０）やＹ０ｍ（ｔ）を求める。
そして、上記のサイクルを、所定の時間（例えばＴ＝ｎ×ｔ０）が経過するまで繰り返す。例えば、１０週間の時間が経過するまで繰り返す。これにより、供給連鎖の活動の結果として、１週間（ｔ０）ごとの各工程の評価指標Ｙｉｌ（ｔ）、及び、１０週間（Ｔ）が経過した後の各工程の評価指標Ｙｉｌ（Ｔ）と、が得られる。そして、同様に、１週間（ｔ０）ごとの供給連鎖全体の評価指標Ｙ０ｍ（ｔ）、及び、１０週間（Ｔ）が経過した後の供給連鎖全体の評価指標Ｙ０ｍ（Ｔ）と、が得られる。
そして、上記の計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０との、所定の期間（ｔ０）ごとの動作のタイミングを連係させ、協調させ、繰り返し行うための制御を、シミュレーション制御部１３０で行うことができる。
すなわち、図１に表した供給連鎖シミュレーションシステム１０は、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０によって、供給連鎖で行われる各種の活動をシミュレーションし、その活動の結果を示す評価指標を求めるものである。評価指標としては、上の述べたように、供給連鎖全体に係わる評価指標の他、各工程に係わる評価指標を提供することもできる。また、それら供給連鎖全体に係わる評価指標及び各工程に係わる評価指標について、一定の期間（Ｔ）後の状態だけではなく、所定の期間（ｔ０）ごとに提供でき、すなわち、これらの評価指標の時系列的推移を提供することができる。
従来の供給連鎖シミュレーションシステムでは、計画立案部と工程シミュレーション部とは独立して動作するのみあり、両者を連携させて動作させてはいなかった。このため、計画立案部１１０で立案された計画を、工程シミュレーション部１２０に供給する場合、あるいは、工程シミュレーション部１２０の結果を計画立案部に供給する場合、人間系の作業によって行われるので、非常に手間がかかり、実用的には使えないものであった。これは、上記のように、供給連鎖の活動を所定の期間ごとに繰り返してシミュレーションする場合には、大きな障害となる。従って、従来の供給連鎖シミュレーションシステムでは、実際の供給連鎖を精度良く模擬するシミュレーションは現実的には不可能であった。
これに対し、図１に表した供給連鎖シミュレーションシステム１０は、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０を連携させて制御するシミュレーション制御部１３０を備えている。これにより、図２に表した動作を自動的に短時間で行うことが可能となり、供給連鎖の評価指標Ｙ０ｍ（Ｔ）やＹｉｌ（Ｔ）、Ｙ０ｍ（ｔ）、Ｙｉｌ（ｔ）の結果を実用的な時間内で得ることができる。この結果、実際の供給連鎖を精度良く模擬するシミュレーションが可能となる。
また、この結果を分かりやすく図・表・メッセージなどで表現することにより、供給連鎖の状態が分かりやすく可視化でき、供給連鎖の適正な運営管理が可能となる。
また、この結果を分かりやすく図・表・メッセージなどで表現することにより、供給連鎖の状態が分かりやすく可視化でき、供給連鎖の適正な運営管理が可能となる。
なお、上記においては、所定の時間の経過に従って、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０の処理の連動を繰り返す動作について述べたが、必ずしも、処理を複数回繰り返すことはなく、必要によっては、計画立案部１１０と工程シミュレーション部の連動は、１度だけでも良い。
計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０とが連動した動作を繰り返さない場合においても、本実施形態で述べたシミュレーション制御部１３０によって、シミュレーションの効率を向上させることができる。例えば、１週間の生産計画を立案し、それをシミュレーションする場合に、その１週間の間に例えば複数回の部品の供給の機会があり、その複数回の供給ごとに部品の良品率が異なり、またその間に製造設備の能力が変動するというような比較的単純な条件の変化においてでさえ（このような状況は実際には起き得る）、シミュレーション制御部１３０を設けない場合は、シミュレーションの作業は非常に複雑になり、作業は困難を伴う。これに対し、図１に表したように、シミュレーション制御部１３０を設けることで、複数の部品の納入の時期ごとに、また、設備能力の変動ごとに、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０との動作を連動させることができ、実用的な時間内に効率良く、供給連鎖の状態をシミュレーションすることができる。
計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０とが連動した動作を繰り返さない場合においても、本実施形態で述べたシミュレーション制御部１３０によって、シミュレーションの効率を向上させることができる。例えば、１週間の生産計画を立案し、それをシミュレーションする場合に、その１週間の間に例えば複数回の部品の供給の機会があり、その複数回の供給ごとに部品の良品率が異なり、またその間に製造設備の能力が変動するというような比較的単純な条件の変化においてでさえ（このような状況は実際には起き得る）、シミュレーション制御部１３０を設けない場合は、シミュレーションの作業は非常に複雑になり、作業は困難を伴う。これに対し、図１に表したように、シミュレーション制御部１３０を設けることで、複数の部品の納入の時期ごとに、また、設備能力の変動ごとに、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０との動作を連動させることができ、実用的な時間内に効率良く、供給連鎖の状態をシミュレーションすることができる。
また、上記のように、供給連鎖の全体の最終的な（上記の例では１０週間後の）評価指標だけではなく、時間の途中の経過、及び、各工程の途中の経過を表示できることにより、各工程の状態を時系列に表示することができる。これにより、供給連鎖全体の状況の特徴を生み出した各工程の要因を、時系列的に理解することができ、納得性が高まり、また、シミュレーションの結果の解析を助けることにより、より効率の高い供給連鎖のシミュレーションを実行することができる。
すなわち、広範囲の供給連鎖だけでなく、拠点間連携レベルの供給連鎖の一部や、拠点内の工程連携に至るまで、モノの流れまたはお金の流れの状態を可視化し、評価することができる。
また、損益やキャッシュフロー等の経営指標だけでなく、その指標が示す値が得られた理由を、モノの流れやお金の流れのよどみ具合、コントロール具合から裏づけできるようになる。
そして、経営指標に直結した供給連鎖の構成要素のそれぞれの目標性能を明確化でき、さらに、その目標性能を実現させるための最適条件を導き出すことができるようになる。
すなわち、広範囲の供給連鎖だけでなく、拠点間連携レベルの供給連鎖の一部や、拠点内の工程連携に至るまで、モノの流れまたはお金の流れの状態を可視化し、評価することができる。
また、損益やキャッシュフロー等の経営指標だけでなく、その指標が示す値が得られた理由を、モノの流れやお金の流れのよどみ具合、コントロール具合から裏づけできるようになる。
そして、経営指標に直結した供給連鎖の構成要素のそれぞれの目標性能を明確化でき、さらに、その目標性能を実現させるための最適条件を導き出すことができるようになる。
なお、上記において、所定の期間（ｔ０）として１週間の場合を例示したが、これに限らず、例えば、１年、１ヶ月、１日、１時間など、対象となる供給連鎖の構造と状態に合わせて所定の期間（ｔ０）は、適切に定めることができる。また、計画を立案し、シミュレーションを実施する対象期間（Ｔ）として、１０週間の場合を例示したが、これに限らず、任意に設定でき、また上記の繰り返しの回数も任意に設定できる。
また、シミュレーションの対象期間は現在の時刻との関係において、任意に設定することができる。すなわち、現在の時刻から開始し、所定の期間（ｔ０）ごとに、一定の時間（Ｔ）が経過するまで、計画を立案し、シミュレーションすることができる。また、過去の時刻から開始し、現在を経て、未来の時刻にかけてシミュレーションすることもできる。
また、未来の所定の時刻から、計画立案とシミュレーションを開始することもできる。例えば、建設する前の製造拠点の立地条件に関するシミュレーションを実行する場合が、これに相当する。
さらに、過去の期間についてシミュレーションすることもできる。この場合、各工程に関する各種パラメータとして実績値を入力し、シミュレーションを行うことにより、過去の実際の供給連鎖において発生した特徴的な事象について、その事象に影響を及ぼした工程やその影響の度合いを時系列的経過として認識できる。これにより、過去の供給連鎖における各種の問題を解析することが可能となり、問題の起きた供給連鎖における原因の追及を効果的に行うことができる。これにより、供給連鎖の運営管理ついて理解を深めることが可能となり、結果として、より効率の高い供給連鎖の設計と管理を行うことができる。
また、未来の所定の時刻から、計画立案とシミュレーションを開始することもできる。例えば、建設する前の製造拠点の立地条件に関するシミュレーションを実行する場合が、これに相当する。
さらに、過去の期間についてシミュレーションすることもできる。この場合、各工程に関する各種パラメータとして実績値を入力し、シミュレーションを行うことにより、過去の実際の供給連鎖において発生した特徴的な事象について、その事象に影響を及ぼした工程やその影響の度合いを時系列的経過として認識できる。これにより、過去の供給連鎖における各種の問題を解析することが可能となり、問題の起きた供給連鎖における原因の追及を効果的に行うことができる。これにより、供給連鎖の運営管理ついて理解を深めることが可能となり、結果として、より効率の高い供給連鎖の設計と管理を行うことができる。
なお、工程シミュレーション部１２０は、シミュレーションの対象とする供給連鎖について、それを構成する全ての工程に関するシミュレーションを実行しても良く、また、必要に応じて一部の範囲の工程に関してシミュレーションしても良い。すなわち、シミュレーションの対象設定は、任意に拡大縮小できる。これにより、シミュレーションの高速化と効率化が図れる。
なお、本願明細書において、「工程」とは、シミュレーションの対象とする供給連鎖を構成し、供給対象に対して各種の処理を実行する種々の場面を言う。また、「モノ」とは、供給連鎖の各工程における処理の対象を言う。モノには、材料、部品、製品、仕掛品等が例示でき、さらには、水、ガス、電気、エネルギーなども含む。また、「処理」は、各種の加工、反応、変形、消費、部材の取り付けや取り外し、及び検査、運搬・移動等、モノに対する全ての働きかけを含み、さらには、素材の調達から、受注、生産、物流、顧客に至るまでの全ての働きかけを含む。
工程の一例としては、部品製造工程とその部品を使用して製品を組み立てる工程が例示できる。この時、これらの間に存在する、例えば、部品の輸送や保管に関しても、部品（モノ）に対する処理の１つとし、輸送や保管も工程の１つとすることもできる。従って、本願明細書において、「工程」とは、「工程」の間も含む概念である。従って、対象とする供給連鎖は、受注、素材の調達、生産、物流、顧客に至るまでの全体を含む。また、供給連鎖としては、製造工程や生産工程を含まず、例えば、流通手段のみで構成される供給連鎖も含まれる。
また、「モノの流れ」とは、工程内及び工程間において、「モノ」に与える各種の処理が実施される様態全般を指し、処理が順次実施されることと処理が滞留することを含む全般的様態を示す。「お金の流れ」とは、主に、モノに付随したモノの価値を金額で表現し、モノの価値の移動や滞留に関する全般的様態を指す。「モノ」と「モノの価値」（お金）を含めて供給対象と言う。
工程の一例としては、部品製造工程とその部品を使用して製品を組み立てる工程が例示できる。この時、これらの間に存在する、例えば、部品の輸送や保管に関しても、部品（モノ）に対する処理の１つとし、輸送や保管も工程の１つとすることもできる。従って、本願明細書において、「工程」とは、「工程」の間も含む概念である。従って、対象とする供給連鎖は、受注、素材の調達、生産、物流、顧客に至るまでの全体を含む。また、供給連鎖としては、製造工程や生産工程を含まず、例えば、流通手段のみで構成される供給連鎖も含まれる。
また、「モノの流れ」とは、工程内及び工程間において、「モノ」に与える各種の処理が実施される様態全般を指し、処理が順次実施されることと処理が滞留することを含む全般的様態を示す。「お金の流れ」とは、主に、モノに付随したモノの価値を金額で表現し、モノの価値の移動や滞留に関する全般的様態を指す。「モノ」と「モノの価値」（お金）を含めて供給対象と言う。
（第２の実施の形態）
以下、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施形態は、工程シミュレーション部１２０で得られたシミュレーション結果に基づいて、各種の評価指標を特別に計算する部分を、さらに設けたものである。
図３は、本発明の第２の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図３に表したように、本発明の第２の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム２０は、工程シミュレーション部１２０でシミュレーションした結果に基づいて、評価指標を計算する指標計算部３１０をさらに有している。
先に説明したように、工程シミュレーション部１２０では、評価指標として、例えば、各工程の納期遵守率、在庫量、リードタイム等の評価指標を導出することができるが、これらに基づいて、さらに、コスト、売り上げ、損益、キャッシュフロー等各種の評価指標を計算することもできる。また、経営判断により直結した種々の評価指標と計算することもできる。
以下、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施形態は、工程シミュレーション部１２０で得られたシミュレーション結果に基づいて、各種の評価指標を特別に計算する部分を、さらに設けたものである。
図３は、本発明の第２の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図３に表したように、本発明の第２の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム２０は、工程シミュレーション部１２０でシミュレーションした結果に基づいて、評価指標を計算する指標計算部３１０をさらに有している。
先に説明したように、工程シミュレーション部１２０では、評価指標として、例えば、各工程の納期遵守率、在庫量、リードタイム等の評価指標を導出することができるが、これらに基づいて、さらに、コスト、売り上げ、損益、キャッシュフロー等各種の評価指標を計算することもできる。また、経営判断により直結した種々の評価指標と計算することもできる。
すなわち、上記において、評価指標は、モノの流れに直結した、納期遵守率、在庫量、リードタイム等の他、モノあるいはモノの流れに連動して変化するモノの価値を表現するものを用いることができる。すなわち、モノの価値は、モノ固有の絶対的なものではなく、需給バランスにより、時間的にあるいはまた場所によって変動する。例えば、同じモノであっても、例えば、株価や為替の変動によって価値が変動する。従って、モノ、あるいは、モノの流れを、価値の指標で表現することは経営の適正化に対して非常に大きな意味を持つ。従って、供給連鎖のシミュレーション結果として、モノ、あるいはモノの流れを価値、あるいは、価値の流れとして表現した評価指標を用いることも有効である。これら、モノやモノの価値に関する各種の評価指標を、指標計算部３１０は計算することができる。
なお、上記の指標計算部３１０の機能は、工程シミュレーション部１２０に内蔵させることができる。ただし、図３に表したように、指標計算部３１０を別途設け、工程シミュレーション部１２０での評価指標の導出と、指標計算部３１０の評価指標の計算を分離することによって、計算の高速化が図れ、効率的にシミュレーションを実行することが可能となる。
例えば、図２において、指定の期間に関する工程シミュレーション部１２０によるシミュレーション結果を、計画立案部１１０にフィードバックしているが、図３に表した構造の供給連鎖シミュレーションシステム２０の場合は、対象とする供給連鎖の状態によって、フィードバックする評価指標を適切に選定することができる。すなわち、工程シミュレーション部１２０の結果をそのまま計画立案部１１０にフィードバックする評価指標と、工程シミュレーション部１２０の結果を用いて指標計算部３１０によってさらに別の評価指標として別途計算し、それを必要に応じて計画立案部１１０にフィードバックすることにより、指標計算部３１０の機能の全てを工程シミュレーション部１２０の内部に設ける場合より、シミュレーションの効率を向上させることができる。
例えば、図２において、指定の期間に関する工程シミュレーション部１２０によるシミュレーション結果を、計画立案部１１０にフィードバックしているが、図３に表した構造の供給連鎖シミュレーションシステム２０の場合は、対象とする供給連鎖の状態によって、フィードバックする評価指標を適切に選定することができる。すなわち、工程シミュレーション部１２０の結果をそのまま計画立案部１１０にフィードバックする評価指標と、工程シミュレーション部１２０の結果を用いて指標計算部３１０によってさらに別の評価指標として別途計算し、それを必要に応じて計画立案部１１０にフィードバックすることにより、指標計算部３１０の機能の全てを工程シミュレーション部１２０の内部に設ける場合より、シミュレーションの効率を向上させることができる。
上記のように、モノやモノの流れに着目した評価指標（例えば、納期遵守率、在庫量、リードタイム等）と、モノの価値やモノの価値の流れに着目した経営的視点の種々の評価指標（売り上げ、損益、キャッシュフロー等）の両方を提供することによって、供給連鎖の状態を素早く的確に把握することができる。さらに、指標計算部３１０に多機能の結果表示部を設けることで、供給連鎖の状態を分かりやすく表示した可視化が可能となる。また、同時に、経営的視点に直結した種々の評価指標と、モノやモノの流れに着目した評価指標との関連付けが可能となり、供給連鎖の管理と経営判断をより効率的に行うことができる。
（第３の実施の形態）
以下、本発明の第３の実施の形態について説明する。
図４は、本発明の第３の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図４に表したように、本発明の第３の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム３０は、計画立案部１１０、工程シミュレーション部１２０、指標計算部３１０、シミュレーション制御部１３０、及び、それらとデータを供給・受領する各種のデータ部を備えている。
以下、本発明の第３の実施の形態について説明する。
図４は、本発明の第３の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図４に表したように、本発明の第３の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム３０は、計画立案部１１０、工程シミュレーション部１２０、指標計算部３１０、シミュレーション制御部１３０、及び、それらとデータを供給・受領する各種のデータ部を備えている。
計画立案部１１０には、供給連鎖の計画立案の際の基礎となる計画立案モデルを作成する計画立案モデル１１３が格納されている。そして、入手したデータを読み取る第１のデータ読み込み部１１１、計画立案モデル１１３で作成した計画立案モデルと読み取られた各種データに基づいて計画立案のシミュレーションを実施する計画立案シミュレーション部１１２、計画立案シミュレーション部１１２によって立案された計画を指示として出力する第１のデータ出力部１１４が設けられている。そして、計画立案シミュレーション部１１２によって作成された計画（第１の計画）１１５とデータ出力部１１４によって作成された指示（第１の指示）１１６が格納される。計画立案モデル１１３により、供給連鎖の各工程を同期させて動作させる計画立案モデルを作成することができる。そして、計画立案部１１０は、供給連鎖を構成する各工程ごとに対応する計画（第１の計画）を立案し、それに基づいた指示（第１の指示）を出力する。
工程シミュレーション部１２０には、各工程の各種条件に関するゆらぎ条件１２３と、各種の工程シミュレーションモデル１２５と、が格納されている。そして、工程シミュレーション部１２０には、さらに、入手したデータを読み取る第２のデータ読み取り部１２１、読み取ったデータとゆらぎ条件１２３に基づいて、ロットばらしとゆらぎを生成するロットばらし＆ゆらぎ生成部１２２、ロットばらし＆ゆらぎ生成部１２２と工程シミュレーションモデル１２５からデータを得て、工程シミュレーションを実行する工程シミュレーション実行部１２４、工程シミュレーション実行部１２４で得られたシミュレーション結果を出力する第２のデータ出力部１２６が設けられている。そして、データ出力部１２６からデータを受け取り、ＷＩＰ（第１のＷＩＰ）１２７、生産・処理等の実績（第１の実績）１２８、在庫（第１の在庫）１２９の各データが格納される。
なお、ゆらぎ条件１２３には、各工程内の良品通過率や設備の稼働状態等のばらつきが適切に設定され、また、各工程の入力から出力までのリードタイムのばらつきや、入力に対する不良廃却数等、各工程の能力の変動に関する各種のゆらぎのデータを設定することができる。これにより、より実際に即したシミュレーションを可能とすることができる。
なお、ゆらぎ条件１２３には、各工程内の良品通過率や設備の稼働状態等のばらつきが適切に設定され、また、各工程の入力から出力までのリードタイムのばらつきや、入力に対する不良廃却数等、各工程の能力の変動に関する各種のゆらぎのデータを設定することができる。これにより、より実際に即したシミュレーションを可能とすることができる。
また、工程シミュレーション部１２０は、シミュレーションの対象とする供給連鎖について、それを構成する全ての工程に関するシミュレーションを実行しても良く、また、必要に応じて一部の範囲の工程に関してシミュレーションしても良い。すなわち、工程シミュレーション部１２０では、供給連鎖を複数の工程の連結として表現した供給連鎖モデルを作成することができ、その供給連鎖モデルに基づいて、計画立案部１１０で計画を立案し、工程シミュレーション部１２０でシミュレーションを実施する。そして、供給連鎖モデルの設定範囲は、任意に拡大縮小できる。これは、上記のシミュレーションモデル１２５の設定により行うことができる。これにより、シミュレーションの高速化と効率化が図れる。
また、図４に表したように、指標計算部３１０が設けられている。指標計算部３１０には、指標を計算する際に使用する指標計算式３１５が格納されている。そして、入手したデータを読み取る第３のデータ読み込み部３１１、指標を計算する計算部３１２、計算した結果を出力する第３の出力部３１３が設けられ、結果３１４が格納される。結果３１４は、各種の評価指標の値であり、それらは、結果表示部３１６により、各種の図表等の適切な表示形式により分かりやすく表示されることが可能である。
指標計算部３１０では、先に説明したように、工程シミュレーション部１２０によってシミュレーションされた結果に基づいて、各種の評価指標を計算できる。評価指標としては、すでに説明したように、各工程の生産（処理）実績量や在庫、仕掛品（ＷＩＰ： work-in-process）、工程間の納期遵守率等、リードタイム、コスト、売り上げ、損益、キャッシュフロー等、計画に対する実績等とすることができる。そして、経営的視点に直結した種々の評価指標と、モノやモノの流れに着目した評価指標とを計算することにより、両者の関連付けが可能となり、供給連鎖の管理と経営判断をより効率的に行うことができる。そして、経営目標（例えば売り上げ等）を達成するための各工程における評価指標が把握でき、その各工程の評価指標を各工程の目標とし、その目標を実現するための各工程、各工程間の状態を求めることができる。
指標計算部３１０では、先に説明したように、工程シミュレーション部１２０によってシミュレーションされた結果に基づいて、各種の評価指標を計算できる。評価指標としては、すでに説明したように、各工程の生産（処理）実績量や在庫、仕掛品（ＷＩＰ： work-in-process）、工程間の納期遵守率等、リードタイム、コスト、売り上げ、損益、キャッシュフロー等、計画に対する実績等とすることができる。そして、経営的視点に直結した種々の評価指標と、モノやモノの流れに着目した評価指標とを計算することにより、両者の関連付けが可能となり、供給連鎖の管理と経営判断をより効率的に行うことができる。そして、経営目標（例えば売り上げ等）を達成するための各工程における評価指標が把握でき、その各工程の評価指標を各工程の目標とし、その目標を実現するための各工程、各工程間の状態を求めることができる。
また、上記の計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０に対してデータを供給し、または、それらからデータを受領し格納するデータ部として、シミュレーション条件部１７０、需要データ部１８０、マスタデータ部１９０、計画・指示・実績・在庫データ部２００、指標計算用データ部３２０が設けられている。
シミュレーション条件部１７０には、計画立案部１１０において所定の期間（ｔ０）ごとに計画を立案し、それに合わせて工程シミュレーション部１２０においてシミュレーションを実行するための、タイミングに関するシミュレーション条件１７１が格納される。また、指標計算部３１０における指標計算のタイミングに関する条件も含まれる。これらシミュレーション条件１７１は、シミュレーション制御部１３０に供給される。
これにより、シミュレーション制御部１３０は、計画立案部１１０、工程シミュレーション部１２０、指標計算部３１０の動作を制御することができる。すなわち、所定の期間（ｔ０）の計画を立案させ、それに連動してシミュレーションさせ、そしてそれに連動して評価指標を計算させることができる。そして得られた結果に基づき、次の期間の生産の計画を見直して立案させ、シミュレーションさせ、評価指標を計算させることができる。その結果、実際の生産活動における、実行結果に基づく計画見直しとその実行という構成のシミュレーションを精度良く行うことができる。
これにより、シミュレーション制御部１３０は、計画立案部１１０、工程シミュレーション部１２０、指標計算部３１０の動作を制御することができる。すなわち、所定の期間（ｔ０）の計画を立案させ、それに連動してシミュレーションさせ、そしてそれに連動して評価指標を計算させることができる。そして得られた結果に基づき、次の期間の生産の計画を見直して立案させ、シミュレーションさせ、評価指標を計算させることができる。その結果、実際の生産活動における、実行結果に基づく計画見直しとその実行という構成のシミュレーションを精度良く行うことができる。
また、需要データ部１８０には、シミュレーションの対象とする所定期間（Ｔやｔ０）に関する需要データ１８１が格納され、そして、需要データ１８１に対応したＰＳＩ（Production / Procurement Sales and Inventory ：生産／調達・販売・在庫）データ１８２が格納される。需要データ１８１とＰＳＩデータ１８２とは、計画立案部１１０に供給される。なお、ＰＳＩデータ１８２は、需要変動を考慮し、ゆらぎを含めたＰＳＩ情報を設定することができ、より実態に即したシミュレーションを可能とすることができる。
また、マスタデータ部１９０には、シミュレーションの対象となる供給連鎖で取り扱う各種のモノの品目とそれが処理される工程に関するデータである品目／工程１９３が格納される。また、各工程における各種の構成要素に関する構成表１９１、各工程の処理能力に関する工程能力１９２、各種の時間に関するカレンダ１９４が格納される。これら、マスタデータ部１９０の各種データは、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０に供給される。
計画・指示・実績・在庫データ部２００には、計画立案部１１０で立案された計画とそれに基づく各工程への指示がデータ変換され、計画２０１、指示２０２として格納される。さらに、これら計画２０１、指示２０２は、工程シミュレーション部１２０に供給される。また、工程シミュレーション部１２０で求められた第１のＷＩＰ１２７、第１の実績１２８、第１の在庫１２９は、それぞれデータ変換され、ＷＩＰ２０３、実績２０４、在庫２０５として格納される。また、これら、ＷＩＰ２０３、実績２０４、在庫２０５は、計画立案部１１０に供給され、これを利用して、計画立案部１１０は、次の期間（ｔ０）の計画を立案することができる。このように、計画・指示・実績・在庫データ部２００は、計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０のデータを格納し、また整合性を取り、両者の動作を円滑に進行させる機能を持つ。
そして、指標計算用データ部３２０には、例えば、原価計算に必要な単価データや通貨換算データ、減価償却費データ等の指標計算用データ３２１が格納される。この指標計算用データ３２１は、指標計算部３１０に供給され、必要な各種の指標の計算の際に使用される。
以上の構成を持つ供給連鎖シミュレーションシステム３０により、図２に例示した動作を精度良く、自動的に、短時間で行うことが可能となり、供給連鎖の評価指標の結果を実用的な時間内で得ることができる。この結果、供給連鎖の状態が分かりやすく把握でき、可視化でき、供給連鎖の適正な運営管理が可能となる。
なお、ゆらぎ条件１２３に合わせて、ロットばらし＆ゆらぎ生成部１１２で、工程シミュレーション実行部１２４におけるゆらぎを発生させることにより、各種の供給連鎖の構成についてロバスト性を評価することもできる。
（第１の実施例）
以上説明した実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムにより、供給連鎖の状態をシミュレーションする例を、第１の実施例により説明する。
第１の実施例では、シミュレーションの対象とされる供給連鎖の例として、１つのＦＡＴ（Final Assembling and Testing）の拠点に対して、そのＦＡＴ拠点で使用される機能部品を製造する拠点として２種の部品製造拠点、すなわち機能部品製造Ａ拠点と機能部品製造Ｂ拠点とが存在し、これら２種の機能部品製造拠点の内から適切な１つを選ぶために、シミュレーションを行う例である。このとき、２つの機能部品製造拠点のそれぞれに対して、供給連鎖モデルを作成し、それぞれのモデルにおいて、シミュレーションを行い、結果を比較して、機能部品製造拠点を選ぶ。
以上説明した実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムにより、供給連鎖の状態をシミュレーションする例を、第１の実施例により説明する。
第１の実施例では、シミュレーションの対象とされる供給連鎖の例として、１つのＦＡＴ（Final Assembling and Testing）の拠点に対して、そのＦＡＴ拠点で使用される機能部品を製造する拠点として２種の部品製造拠点、すなわち機能部品製造Ａ拠点と機能部品製造Ｂ拠点とが存在し、これら２種の機能部品製造拠点の内から適切な１つを選ぶために、シミュレーションを行う例である。このとき、２つの機能部品製造拠点のそれぞれに対して、供給連鎖モデルを作成し、それぞれのモデルにおいて、シミュレーションを行い、結果を比較して、機能部品製造拠点を選ぶ。
図５は、本発明の第１の実施例に係る供給連鎖モデルを例示したブロック図である。
図５（ａ）に表したように、まず、機能部品製造Ａ拠点５１０ａと物流手段５２０ａとＦＡＴ拠点５３０ａを連鎖させる供給連鎖モデル５１ａを作成する。これは、工程シミュレーションモデル１２５を用いて工程シミュレーション部１２０によって実行することができる。一方、機能部品製造Ａ拠点５１０ａに対する部品製造計画５１１ａ、物流手段５２０ａに対する物流計画５２１ａ、ＦＡＴ拠点５３０ａに対するＦＡＴ製造計画５３１ａを作成する。これらの各工程に関する計画は、計画立案部１１０の計画立案モデル１１３に基づいて行うことができる。この際、機能部品製造Ａ拠点５１０ａ、物流手段５２０ａ、ＦＡＴ拠点５３０ａの各工程を同期させて動作させるような計画を作成することができる。
同様に、図５（ｂ）に表したように、機能部品製造Ａ拠点５１０ｂと物流手段５２０ｂとＦＡＴ拠点５３０ｂを連鎖させる供給連鎖モデル５１ｂを作成する。そして、機能部品製造Ａ拠点５１０ｂに対する部品製造計画５１１ｂ、物流手段５２０ｂに関する物流計画５２１ｂ、ＦＡＴ拠点５３０ｂに対するＦＡＴ製造計画５３１ｂを作成する。
そして、これらの供給連鎖モデルにおいて、モノを流すシミュレーションを工程シミュレーション部１２０により実行する。
図５（ａ）に表したように、まず、機能部品製造Ａ拠点５１０ａと物流手段５２０ａとＦＡＴ拠点５３０ａを連鎖させる供給連鎖モデル５１ａを作成する。これは、工程シミュレーションモデル１２５を用いて工程シミュレーション部１２０によって実行することができる。一方、機能部品製造Ａ拠点５１０ａに対する部品製造計画５１１ａ、物流手段５２０ａに対する物流計画５２１ａ、ＦＡＴ拠点５３０ａに対するＦＡＴ製造計画５３１ａを作成する。これらの各工程に関する計画は、計画立案部１１０の計画立案モデル１１３に基づいて行うことができる。この際、機能部品製造Ａ拠点５１０ａ、物流手段５２０ａ、ＦＡＴ拠点５３０ａの各工程を同期させて動作させるような計画を作成することができる。
同様に、図５（ｂ）に表したように、機能部品製造Ａ拠点５１０ｂと物流手段５２０ｂとＦＡＴ拠点５３０ｂを連鎖させる供給連鎖モデル５１ｂを作成する。そして、機能部品製造Ａ拠点５１０ｂに対する部品製造計画５１１ｂ、物流手段５２０ｂに関する物流計画５２１ｂ、ＦＡＴ拠点５３０ｂに対するＦＡＴ製造計画５３１ｂを作成する。
そして、これらの供給連鎖モデルにおいて、モノを流すシミュレーションを工程シミュレーション部１２０により実行する。
図６は、本発明の第１の実施例に係る供給連鎖シミュレーションシステムの動作を例示するブロック図である。
図６（ａ）に表したように、機能部品製造Ａ拠点に関し、部品製造計画５１１ａに基づき作成された指示情報Ｉ／Ｆ５１２ａを機能部品製造Ａ拠点５１０ａに与える。また、物流計画５２１ａに基づき作成された指示情報Ｉ／Ｆ５２２ａを物流手段５２０ａに与える。また、ＦＡＴ製造計画５３１ａに基づいて作成された指示情報Ｉ／Ｆ５３２ａをＦＡＴ拠点５３０ａに与える。一方、機能部品製造Ａ拠点５１０ａ、物流手段５２０ａ、ＦＡＴ拠点５３０ａのそれぞれについて、リードタイム（ＬＴ： Lead Time）や通過率等、及び、それらのばらつき等を生成する。これは、工程シミュレーション部１２０のゆらぎ条件５４０（１２３）に基づき、ロットばらし＆ゆらぎ生成部５５０（１２２）によって行うことができる。そして、機能部品製造Ａ拠点５１０ａから物流手段５２０ａを経てＦＡＴ拠点５３０ａに到る供給連鎖について、機能部品を製造し、物流手段によって運搬し、ＦＡＴ製造する処理が、工程シミュレーション部１２０の工程シミュレーション実行部１２４によりシミュレーションされる。
図６（ａ）に表したように、機能部品製造Ａ拠点に関し、部品製造計画５１１ａに基づき作成された指示情報Ｉ／Ｆ５１２ａを機能部品製造Ａ拠点５１０ａに与える。また、物流計画５２１ａに基づき作成された指示情報Ｉ／Ｆ５２２ａを物流手段５２０ａに与える。また、ＦＡＴ製造計画５３１ａに基づいて作成された指示情報Ｉ／Ｆ５３２ａをＦＡＴ拠点５３０ａに与える。一方、機能部品製造Ａ拠点５１０ａ、物流手段５２０ａ、ＦＡＴ拠点５３０ａのそれぞれについて、リードタイム（ＬＴ： Lead Time）や通過率等、及び、それらのばらつき等を生成する。これは、工程シミュレーション部１２０のゆらぎ条件５４０（１２３）に基づき、ロットばらし＆ゆらぎ生成部５５０（１２２）によって行うことができる。そして、機能部品製造Ａ拠点５１０ａから物流手段５２０ａを経てＦＡＴ拠点５３０ａに到る供給連鎖について、機能部品を製造し、物流手段によって運搬し、ＦＡＴ製造する処理が、工程シミュレーション部１２０の工程シミュレーション実行部１２４によりシミュレーションされる。
同様に、図６（ｂ）に表したように、機能部品製造Ｂ拠点に関しても、指示情報Ｉ／Ｆ５１２ｂを機能部品製造Ａ拠点５１０ｂに与え、指示情報Ｉ／Ｆ５２２ｂを物流手段５２０ｂに与え、また、指示情報Ｉ／Ｆ５３２ｂをＦＡＴ拠点５３０ｂに与える。そして、同様に、ＬＴや通過率等、及び、それらのばらつき等を生成し、機能部品製造Ｂ拠点５１０ｂから物流手段５２０ｂを経てＦＡＴ拠点５３０ｂに到る供給連鎖について、機能部品を製造し、物流手段によって運搬し、ＦＡＴ製造するシミュレーションを実行する。
このシミュレーションは、すでに説明した図１、図３、図４に表した各構成要素の動作により行われる。
このシミュレーションは、すでに説明した図１、図３、図４に表した各構成要素の動作により行われる。
これらのシミュレーションにおいては、例えば、所定の期間を１週間とし、シミュレーションを繰り返し、例えば３ヶ月後の時における最適の機能部品製造拠点を選ぶことができる。また、これらの期間を変更することによって、短期的、及び長期点等、検討期間を変えた際の変化も把握することができる。さらに、適切な表示の工夫により、得られたデータを効率良く可視化することもできる。
なお、工程のゆらぎや需要のゆらぎに関して、ゆらぎ条件１２３やＰＳＩデータ１８２に種々設定することにより２種の機能部品製造拠点のロバスト性を評価することもでき、それを評価指標の１つとすることができる。
（第２の実施例）
次に第２の実施例について説明する。
第２の実施例は、ある供給連鎖構造において、製造条件を変更した時のその効果を把握するために本発明の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムを用いる例である。
図７は、本発明の第２の実施例に係る供給連鎖モデルを例示したブロック図である。
図７に表したように、第２の実施例によってシミュレーションされる供給連鎖は、１つの工場内にＰＣＢ（Printed Circuit Board）製造工程と、ＦＡＴ工程と、その間の搬送工程とが存在し、それらが供給連鎖の関係を持っている場合であり、供給連鎖モデル６１で表される。そして、例えば、現状の供給連鎖の運営条件を可視化し、問題点を抽出し、それに基づいて供給連鎖の運営に関する改善案を作成し、その改善案の効果を把握する例である。
次に第２の実施例について説明する。
第２の実施例は、ある供給連鎖構造において、製造条件を変更した時のその効果を把握するために本発明の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムを用いる例である。
図７は、本発明の第２の実施例に係る供給連鎖モデルを例示したブロック図である。
図７に表したように、第２の実施例によってシミュレーションされる供給連鎖は、１つの工場内にＰＣＢ（Printed Circuit Board）製造工程と、ＦＡＴ工程と、その間の搬送工程とが存在し、それらが供給連鎖の関係を持っている場合であり、供給連鎖モデル６１で表される。そして、例えば、現状の供給連鎖の運営条件を可視化し、問題点を抽出し、それに基づいて供給連鎖の運営に関する改善案を作成し、その改善案の効果を把握する例である。
まず、供給連鎖の現状の状態（現状の評価指標）の可視化を行う場合、計画・指示・実績・在庫データ部２００の指示２０２に、ＰＣＢ製造投入実績データとＦＡＴ製造投入実績データを入力し、シミュレーションを実行する。これにより、現状の実績に基づいたモノの流れがシミュレーションされ、再現され、可視化できる。
シミュレーションされた結果に基づき、指標計算部３１０で、モノの流れ具合を示すリードタイム等の評価指標や、あるいは通過率ばらつき等の評価指標を計算することができる。
シミュレーションされた結果に基づき、指標計算部３１０で、モノの流れ具合を示すリードタイム等の評価指標や、あるいは通過率ばらつき等の評価指標を計算することができる。
一方、供給連鎖の改善案におけるモノの流れをシミュレーションするために、改善状態の各工程の各種パラメータを設定し、それにより、計画を立案することができる。その際、改善案の計画ロジックをモデル化し、それを計画立案部１１０の計画立案モデル１１３に設定する。そして、例えば、現状状態で計算された通過率ばらつきのデータを、工程シミュレーション部１２０のゆらぎ条件１２３に設定し、また、該当する期間のＰＳＩや需要情報を需要データ部１８０に設定する。
そして、シミュレーション条件部１７０に、計画立案サイクル（所定の期間）を適切に設定し、シミュレーション制御部１３０によって計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０のタイミングを適切に制御し、改善案を採用した生産活動をシミュレーションする。
そして改善案におけるシミュレーション結果を基に、指標計算部３１０で、改善案の評価指標を計算することができる。
そして、シミュレーション条件部１７０に、計画立案サイクル（所定の期間）を適切に設定し、シミュレーション制御部１３０によって計画立案部１１０と工程シミュレーション部１２０のタイミングを適切に制御し、改善案を採用した生産活動をシミュレーションする。
そして改善案におけるシミュレーション結果を基に、指標計算部３１０で、改善案の評価指標を計算することができる。
そして、これら現状の評価指標と改善案の評価指標とを比較することで、改善案の効果を把握し、改善案の採否を効率的に判断することができる。なお、この比較の際に、両者の評価指標を種々の方法によって分かりやすく可視化することが効果的である。
（第３の実施例）
次に第３の実施例について説明する。
第３の実施例は、ある供給連鎖構造において、モノの供給条件を変えた時の効果を把握するために本発明の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムを用いる例である。
図８は、本発明の第３の実施例に係る供給連鎖シミュレーションシステムの動作を例示するブロック図である。
図８に表したように、第３の実施例によってシミュレーションされる供給連鎖は、ある工場内にＰＣＢ製造工程７１０とＦＡＴ工程７３０とがあり、そして、その間に中間バッファ７２０が設けられ、それらが供給連鎖の関係を持っている場合であり、供給連鎖モデル７１で表される。本実施例の場合、ＰＣＢ製造工程７１０とＦＡＴ工程７３０の製造条件や需要の条件は固定であり、その条件において、中間バッファにおけるＰＣＢ補充条件を適正化するために、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムを用いる例である。
本実施例の場合、評価指標としては、ＦＡＴ工程７３０の納期遵守率、ＬＴ、及び、在庫を設定することができる。また、この場合、パラメータＸとしては、ＰＣＢ製造工程７１０で製造されるＰＣＢの歩留まり（ＰＣＢ通過率）とＦＡＴ工程のＦＡＴ歩留まり（ＦＡＴ通過率）に対する、中間バッファ７２０のＰＣＢ補充条件に関する種々の係数とすることができる。
次に第３の実施例について説明する。
第３の実施例は、ある供給連鎖構造において、モノの供給条件を変えた時の効果を把握するために本発明の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムを用いる例である。
図８は、本発明の第３の実施例に係る供給連鎖シミュレーションシステムの動作を例示するブロック図である。
図８に表したように、第３の実施例によってシミュレーションされる供給連鎖は、ある工場内にＰＣＢ製造工程７１０とＦＡＴ工程７３０とがあり、そして、その間に中間バッファ７２０が設けられ、それらが供給連鎖の関係を持っている場合であり、供給連鎖モデル７１で表される。本実施例の場合、ＰＣＢ製造工程７１０とＦＡＴ工程７３０の製造条件や需要の条件は固定であり、その条件において、中間バッファにおけるＰＣＢ補充条件を適正化するために、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムを用いる例である。
本実施例の場合、評価指標としては、ＦＡＴ工程７３０の納期遵守率、ＬＴ、及び、在庫を設定することができる。また、この場合、パラメータＸとしては、ＰＣＢ製造工程７１０で製造されるＰＣＢの歩留まり（ＰＣＢ通過率）とＦＡＴ工程のＦＡＴ歩留まり（ＦＡＴ通過率）に対する、中間バッファ７２０のＰＣＢ補充条件に関する種々の係数とすることができる。
ＰＣＢ通過率とＦＡＴ通過率とは刻々と変化するが、それら通過率を中長期的成分と短期的成分に分けることができる。その時、通過率の中長期的成分に基づいて補充量を決める際の、中長期成分に対する係数（例えば、計画に対する上乗せ係数）を、第１のパラメータＸ１とすることができる。また、通過率の短期的成分の振幅に基づいて補充を制御する際の、振幅に対する係数を第２のパラメータＸ２とすることができる。さらに、ある期間の補充量を決定する際にどれくらい前の期間の通過率データに基づいて決めるか、すなわち、基礎とする通過率データの遡及期間を第３のパラメータＸ３とすることができる。
これら中間バッファ７２０のＰＣＢ補充条件に関する上記のパラメータを変えて、上記評価指標をシミュレーションすることによって、需要の条件を満足し、上記評価指標を満足する、最適なパラメータを決めることができる。これに基づき、ＰＣＢ製造工程７１０の最適な製造投入量の計画を立案することが可能となる。
このように、本発明の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムによれば、各製造工程の条件を一定とした際の、その間の供給連鎖のオペレーション条件、すなわち、上記の例では、中間バッファの補充条件とそれに基づくＰＣＢ製造工程の製造投入量、を最適化することができ、供給連鎖の運営の効率化を図ることができる。
なお、上記で説明したパラメータは一例であり、例えば、Ｘ３としては、基礎となる通過率の遡及期間ではなく、製品（ＰＣＢ）の個数を採用しても良い。また、元々の通過率を定義する期間（または製品の個数）をパラメータとしても良く、あるいは、短期的成分の振幅を類型化し定義するものとしても良く、その他各種の特性値を用いることができる。
また、上記においては、１つの工場内での供給連鎖の例を説明したが、これに限らず、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムは、国や地域の違いを含む異なる複数の製造拠点間及び物流手段を含めた供給連鎖に適用することができる。
なお、上記で説明したパラメータは一例であり、例えば、Ｘ３としては、基礎となる通過率の遡及期間ではなく、製品（ＰＣＢ）の個数を採用しても良い。また、元々の通過率を定義する期間（または製品の個数）をパラメータとしても良く、あるいは、短期的成分の振幅を類型化し定義するものとしても良く、その他各種の特性値を用いることができる。
また、上記においては、１つの工場内での供給連鎖の例を説明したが、これに限らず、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムは、国や地域の違いを含む異なる複数の製造拠点間及び物流手段を含めた供給連鎖に適用することができる。
（第４の実施の形態）
次に、第４の実施の形態について説明する。
図９は、本発明の第４の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図９に表したように、本発明の第４の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム４０は、計画立案部１１０と、工程シミュレーション部１２０と、シミュレーション制御部１３０と、データ部１４０に加えて、さらに、最適解探索部１５０を備えている。
最適解探索部１５０は、供給連鎖の各種パラメータを自動的に変えながら、シミュレーション制御部１３０と連動して、シミュレーションを実施し、供給連鎖の所定の評価指標が最適となるように各パラメータの最適解を求める。これにより、効率良く、供給連鎖を最適設計することができる。
最適解探索部１５０は、例えば、対象とする供給連鎖における各種パラメータに関して、実験計画法等のサンプリング手法と近似手法により各種のパラメータの上限値と下限値の絞り込みを行うことで、より有効なパラメータや設計領域を効率的に特定できる。また、例えば、パラメータに対する評価指標の変化の挙動を詳細に把握するようにしても良い。また、例えば、多種ある評価指標におけるトレードオフの関係に関して、所望の評価指標を最良とする解や定められたいくつかの評価指標を最良とする解などを導出する、多目的最適化を行うようにすることができる。また、例えば、局所最適解や広域最適解を求めるように設計することができる。また、最適解探索部１５０には、連続系モデルだけではなく、離散系モデルを扱うことができるものを使用できる。
次に、第４の実施の形態について説明する。
図９は、本発明の第４の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図９に表したように、本発明の第４の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム４０は、計画立案部１１０と、工程シミュレーション部１２０と、シミュレーション制御部１３０と、データ部１４０に加えて、さらに、最適解探索部１５０を備えている。
最適解探索部１５０は、供給連鎖の各種パラメータを自動的に変えながら、シミュレーション制御部１３０と連動して、シミュレーションを実施し、供給連鎖の所定の評価指標が最適となるように各パラメータの最適解を求める。これにより、効率良く、供給連鎖を最適設計することができる。
最適解探索部１５０は、例えば、対象とする供給連鎖における各種パラメータに関して、実験計画法等のサンプリング手法と近似手法により各種のパラメータの上限値と下限値の絞り込みを行うことで、より有効なパラメータや設計領域を効率的に特定できる。また、例えば、パラメータに対する評価指標の変化の挙動を詳細に把握するようにしても良い。また、例えば、多種ある評価指標におけるトレードオフの関係に関して、所望の評価指標を最良とする解や定められたいくつかの評価指標を最良とする解などを導出する、多目的最適化を行うようにすることができる。また、例えば、局所最適解や広域最適解を求めるように設計することができる。また、最適解探索部１５０には、連続系モデルだけではなく、離散系モデルを扱うことができるものを使用できる。
図１０は、本発明の第４の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの動作を例示するブロック図である。
図１０に表したように、各工程に係わる種々のパラメータ、すなわち、所定の時刻ｔについてのｉ番目の工程に関するｊ番目のパラメータＸｉｊ（ｔ）に対して、所定の値の候補、または所定の値の範囲の候補を設定する。そして、例えば、ｐ番目の候補のパラメータＸｉｊｐ（ｔ）に対して、計画を立案し、シミュレーションを実施し、所定の期間ｔ０ごとの各工程の評価指標Ｙｉｌｐ（ｔ）、及び、シミュレーション期間Ｔが経過した後の各工程の評価指標Ｙｉｌｐ（Ｔ）と、が得られる。そして、同様に、所定の期間ｔ０ごとの供給連鎖全体の評価指標Ｙ０ｍｐ（ｔ）、及び、シミュレーション期間Ｔが経過した後の供給連鎖全体の評価指標Ｙ０ｍｐ（Ｔ）と、が得られる。
そして、候補のパラメータＸｉｊｐ（ｔ）を変えて上記のシミュレーションを実施し、各評価指標を求める。
そして、得られた評価指標に基づいて最適なパラメータを特定することができ、これにより、最適な供給連鎖が設計できる。
図１０に表したように、各工程に係わる種々のパラメータ、すなわち、所定の時刻ｔについてのｉ番目の工程に関するｊ番目のパラメータＸｉｊ（ｔ）に対して、所定の値の候補、または所定の値の範囲の候補を設定する。そして、例えば、ｐ番目の候補のパラメータＸｉｊｐ（ｔ）に対して、計画を立案し、シミュレーションを実施し、所定の期間ｔ０ごとの各工程の評価指標Ｙｉｌｐ（ｔ）、及び、シミュレーション期間Ｔが経過した後の各工程の評価指標Ｙｉｌｐ（Ｔ）と、が得られる。そして、同様に、所定の期間ｔ０ごとの供給連鎖全体の評価指標Ｙ０ｍｐ（ｔ）、及び、シミュレーション期間Ｔが経過した後の供給連鎖全体の評価指標Ｙ０ｍｐ（Ｔ）と、が得られる。
そして、候補のパラメータＸｉｊｐ（ｔ）を変えて上記のシミュレーションを実施し、各評価指標を求める。
そして、得られた評価指標に基づいて最適なパラメータを特定することができ、これにより、最適な供給連鎖が設計できる。
このように、本実施形態は、最適解探索部１５０をさらに備えているので、各工程の条件（パラメータ）を自動的に変化させてシミュレーションし、その結果に基づきさらにシミュレーションすることを自動的に行うことができる。これにより、今までできなかった供給連鎖の最適設計が可能となる。
（第５の実施の形態）
次に、本発明の第５の実施形態を説明する。
図１１は、本発明の第５の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１１に表したように、第５の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム５０は、図４に表した供給連鎖シミュレーションシステムに加えて、実験計画部１６０と最適解探索部１５０とがさらに設けられている。
実験計画部１６０には、最適化の対象となる設計パラメータ（例えば、図１０におけるＸｉｊｐ（ｔ））や供給連鎖の目標状態（例えば、事業計画や計画遵守率等）、各種評価指標の優先度等を含む、最適化の基本条件に係わるデータが設定される。そして、そのデータは、シミュレーション条件部１７０に出力され、シミュレーション制御部１３０によって計画立案部１１０における立案のタイミングと工程シミュレーション部１２０における工程シミュレーションのタイミングの制御が行われる。一方、実験計画部１６０に設定されたデータは、最適解探索部１５０に提供され、これに基づき、最適解探索部１５０はシミュレーション制御部１３０と連携して、最適解の探索を実行する。
次に、本発明の第５の実施形態を説明する。
図１１は、本発明の第５の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１１に表したように、第５の実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム５０は、図４に表した供給連鎖シミュレーションシステムに加えて、実験計画部１６０と最適解探索部１５０とがさらに設けられている。
実験計画部１６０には、最適化の対象となる設計パラメータ（例えば、図１０におけるＸｉｊｐ（ｔ））や供給連鎖の目標状態（例えば、事業計画や計画遵守率等）、各種評価指標の優先度等を含む、最適化の基本条件に係わるデータが設定される。そして、そのデータは、シミュレーション条件部１７０に出力され、シミュレーション制御部１３０によって計画立案部１１０における立案のタイミングと工程シミュレーション部１２０における工程シミュレーションのタイミングの制御が行われる。一方、実験計画部１６０に設定されたデータは、最適解探索部１５０に提供され、これに基づき、最適解探索部１５０はシミュレーション制御部１３０と連携して、最適解の探索を実行する。
これにより、各工程の条件を自動的に変化させてシミュレーションし、その結果に基づきさらにシミュレーションすることを自動的に行い、最適のパラメータを提供でき、今までできなかった供給連鎖の最適設計が可能となる。
（第６の実施の形態）
次に、第６の実施の形態について説明する。
図１２は、本発明の第６の実施形態に係る供給連鎖の最適設計プログラムを例示するフローチャート図である。
図１２に表したように、まず供給連鎖を構成する複数の工程における供給対象への処理に関するパラメータに基づき、各工程における供給対象への処理の計画の立案を所定のタイミングで実施する。すなわち、各工程の生産計画の立案を所定のタイミングで開始し、立案する。（ステップＳ１１０）。
そして、その後、立案された計画に基づいて、各工程における供給対象への処理のシミュレーションを所定のタイミングで実行する。すなわち、各工程での生産のシミュレーションを所定のタイミングで開始し、実行する（ステップＳ１２０）。
その後、シミュレーションの結果に基づき、評価指標を計算する（ステップＳ１３０）。なお、評価指標の計算は、場合によってはステップＳ１２０で行われ、ステップＳ１３０は省略しても良い。
そして、必要に応じて、ステップＳ１１０とステップＳ１２０（及び必要に応じてステップＳ１３０）とが繰り返し実行される。
これらの各ステップは、例えば、すでに説明した第１〜第３の実施形態の計画立案部１１０や工程シミュレーション部１２０、及び、必要によっては指標計算部３１０によって実行することができる。
次に、第６の実施の形態について説明する。
図１２は、本発明の第６の実施形態に係る供給連鎖の最適設計プログラムを例示するフローチャート図である。
図１２に表したように、まず供給連鎖を構成する複数の工程における供給対象への処理に関するパラメータに基づき、各工程における供給対象への処理の計画の立案を所定のタイミングで実施する。すなわち、各工程の生産計画の立案を所定のタイミングで開始し、立案する。（ステップＳ１１０）。
そして、その後、立案された計画に基づいて、各工程における供給対象への処理のシミュレーションを所定のタイミングで実行する。すなわち、各工程での生産のシミュレーションを所定のタイミングで開始し、実行する（ステップＳ１２０）。
その後、シミュレーションの結果に基づき、評価指標を計算する（ステップＳ１３０）。なお、評価指標の計算は、場合によってはステップＳ１２０で行われ、ステップＳ１３０は省略しても良い。
そして、必要に応じて、ステップＳ１１０とステップＳ１２０（及び必要に応じてステップＳ１３０）とが繰り返し実行される。
これらの各ステップは、例えば、すでに説明した第１〜第３の実施形態の計画立案部１１０や工程シミュレーション部１２０、及び、必要によっては指標計算部３１０によって実行することができる。
そして、図１２に表した処理をコンピュータに実行させるソフトウエアとして記述し、供給連鎖の最適設計プログラムを実現することができる。
これにより、計画の立案とそれに基づいたシミュレーションとを効率的に実行することができる。これにより、シミュレーションを短時間で行うことが可能となり、供給連鎖の状態に関するシミュレーション結果を実用的な時間内で得ることができる。この結果、供給連鎖の状態が分かりやすく把握でき、可視化でき、供給連鎖の適正な運営管理が可能となる。
また、各工程のパラメータを自動的に変えて、ステップＳ１１０とステップＳ１２０（及び必要に応じてステップＳ１３０）とを繰り返し実行することにより、より効率的に供給連鎖を構成する各種工程の条件を最適化することができる。この最適化は、すでに説明した最適解探索部１５０を導入することによって効率的に実行することができる。
（第７の実施の形態）
次に、第７の実施の形態について説明する。
図１３は、本発明の第７の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１３に表したように、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム７０では、図９に表した供給連鎖シミュレーションシステムに加えて、さらに、データ収集部４１０が設けられている。データ収集部４１０は、シミュレーションの対象とする供給連鎖の各工程から、各種データを収集する。例えば、対象とするモノのシリアル番号等を表示するバーコードやＩＣタグなどを、光学的、磁気的、電子的あるいはその他の手法により読み取る装置を各工程に設け、その装置から自動的に各種のデータを収集する機構としてすることができる。また、各工程の作業者が、各工程に設けた端末等からデータを入力する機構とすることができる。さらに、それらを併用した機構としても良い。これにより、供給連鎖のシミュレーションを行う際、現状の最新データを使ったシミュレーションを簡単に行うことができ、シミュレーションの精度を向上させることが可能となる。
次に、第７の実施の形態について説明する。
図１３は、本発明の第７の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１３に表したように、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム７０では、図９に表した供給連鎖シミュレーションシステムに加えて、さらに、データ収集部４１０が設けられている。データ収集部４１０は、シミュレーションの対象とする供給連鎖の各工程から、各種データを収集する。例えば、対象とするモノのシリアル番号等を表示するバーコードやＩＣタグなどを、光学的、磁気的、電子的あるいはその他の手法により読み取る装置を各工程に設け、その装置から自動的に各種のデータを収集する機構としてすることができる。また、各工程の作業者が、各工程に設けた端末等からデータを入力する機構とすることができる。さらに、それらを併用した機構としても良い。これにより、供給連鎖のシミュレーションを行う際、現状の最新データを使ったシミュレーションを簡単に行うことができ、シミュレーションの精度を向上させることが可能となる。
（第８の実施の形態）
次に、第８の実施の形態について説明する。
図１４は、本発明の第８の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１４に表したように、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム８０では、図９に表した供給連鎖シミュレーションシステムに加えて、さらに、簡易財務シミュレーション部４２０が設けられている。簡易財務シミュレーション部４２０は、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムによって最適化された供給連鎖に関して、簡易財務計算を行う部分であり、最適化された各種パラメータＸや評価指標Ｙに基づいて、財務計算を行う。これにより、最適設計の効果を簡便に確認することが可能となる。
次に、第８の実施の形態について説明する。
図１４は、本発明の第８の実施形態に係る供給連鎖シミュレーションシステムの構成を例示するブロック図である。
図１４に表したように、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム８０では、図９に表した供給連鎖シミュレーションシステムに加えて、さらに、簡易財務シミュレーション部４２０が設けられている。簡易財務シミュレーション部４２０は、本実施形態の供給連鎖シミュレーションシステムによって最適化された供給連鎖に関して、簡易財務計算を行う部分であり、最適化された各種パラメータＸや評価指標Ｙに基づいて、財務計算を行う。これにより、最適設計の効果を簡便に確認することが可能となる。
なお、本発明の実施形態のシミュレーションや最適化の対象とされる供給連鎖は、１つの拠点内での工程間連携のように比較的小規模の供給連鎖から、拠点間をまたがった、あるいは企業間、内外国を含めた大規模の供給連鎖とすることができる。また、供給連鎖の構造としては、複数の工程が連鎖した小さいチェーン構造（サブチェーン）がさらに連鎖してなる大きい供給連鎖の構造とすることもできる。
また、本発明の実施形態のシミュレーションや最適化の対象とされる供給連鎖は、製造工程（生産工程）を含まず、例えば、流通手段のみで構成される供給連鎖も含まれるが、モノの付加価値を高める製造工程（生産工程）、あるいは、不良率がある程度発生する製造工程（生産工程）を含む供給連鎖に本発明の実施形態を適用すると、非常に効果的である。すなわち、これら付加価値を高める工程や不良がある程度発生する工程を有する場合、付加価値と不良率（の変動）によって、供給連鎖全体の成果が複雑に、かつ大きく左右されるので、本発明の実施形態のシミュレーションシステム及び最適設計プログラムを適用することで、供給連鎖の最適化に非常に大きく貢献することができる。
上記で説明した本発明の各実施形態の供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラムは、各種の供給連鎖に適用できる。例えば、サーマルプリンタヘッドや各種の記録・表示装置など、他品種で歩留まり変動の大きい機能部品を用いる電子機器製造における供給連鎖や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの個別機能を有する各種の半導体装置とそれを用いた電子機器における供給連鎖など、各種の供給連鎖に効果的に応用できる。
以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラムを構成する各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。
また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。
その他、本発明の実施の形態として上述した供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラムを基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての供給連鎖シミュレーションシステム及び最適設計プログラムも、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。
その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
１０、２０、３０、４０、５０、７０、８０ 供給連鎖シミュレーションシステム
５１ａ、５１ｂ、６１、７１ 供給連鎖モデル
１１０ 計画立案部
１１１ 第１のデータ読み込み部
１１２ 計画立案シミュレーション部
１１３ 計画立案モデル
１１４ 第１のデータ出力部
１１５ 第１の計画
１１６ 第１の指示
１２０ 工程シミュレーション部
１２１ 第１のデータ読み込み部
１２２、５５０、７５０ ロットばらし＆ゆらぎ生成部
１２３、５４０、７４０ ゆらぎ条件
１２４ 工程シミュレーション実行部
１２５ 工程シミュレーションモデル
１２６ 第２のデータ出力部
１２７ 第１のＷＩＰ
１２８ 第１の実績
１２９ 第１の在庫
１３０ シミュレーション制御部
１４０ データ部
１５０ 最適解探索部
１６０ 実験計画部
１７０ シミュレーション条件部
１７１ シミュレーション条件
１８０ 需要データ部
１８１ 需要データ
１８２ ＰＳＩデータ
１９０ マスタデータ部
１９１ 構成表
１９２ 工程能力
１９３ 品目／工程
１９４ カレンダ
２００ 計画・指示・実績・在庫データ部
２０１ 計画
２０２ 指示
２０３ ＷＩＰ
２０４ 実績
２０５ 在庫
３１０ 指標計算部
３１１ 第３のデータ読み込み部
３１２ 計算部
３１３ 第３のデータ出力部
３１４ 結果
３１５ 指標計算式
３１６ 結果表示部
３２０ 指標計算用データ部
３２１ 指標計算用データ
４１０ データ収集部
４１０ 簡易財務シミュレーション部
５１ａ、５１ｂ、６１、７１ 供給連鎖モデル
１１０ 計画立案部
１１１ 第１のデータ読み込み部
１１２ 計画立案シミュレーション部
１１３ 計画立案モデル
１１４ 第１のデータ出力部
１１５ 第１の計画
１１６ 第１の指示
１２０ 工程シミュレーション部
１２１ 第１のデータ読み込み部
１２２、５５０、７５０ ロットばらし＆ゆらぎ生成部
１２３、５４０、７４０ ゆらぎ条件
１２４ 工程シミュレーション実行部
１２５ 工程シミュレーションモデル
１２６ 第２のデータ出力部
１２７ 第１のＷＩＰ
１２８ 第１の実績
１２９ 第１の在庫
１３０ シミュレーション制御部
１４０ データ部
１５０ 最適解探索部
１６０ 実験計画部
１７０ シミュレーション条件部
１７１ シミュレーション条件
１８０ 需要データ部
１８１ 需要データ
１８２ ＰＳＩデータ
１９０ マスタデータ部
１９１ 構成表
１９２ 工程能力
１９３ 品目／工程
１９４ カレンダ
２００ 計画・指示・実績・在庫データ部
２０１ 計画
２０２ 指示
２０３ ＷＩＰ
２０４ 実績
２０５ 在庫
３１０ 指標計算部
３１１ 第３のデータ読み込み部
３１２ 計算部
３１３ 第３のデータ出力部
３１４ 結果
３１５ 指標計算式
３１６ 結果表示部
３２０ 指標計算用データ部
３２１ 指標計算用データ
４１０ データ収集部
４１０ 簡易財務シミュレーション部
Claims (9)
- 供給連鎖を構成する複数の工程のそれぞれにおいて実行される供給対象への処理に関するパラメータに基づいて、前記処理の計画を立案する計画立案部と、
前記立案された計画に基づいて、前記処理をシミュレーションする工程シミュレーション部と、
前記立案のタイミングと、前記シミュレーションのタイミングと、を制御するシミュレーション制御部と、
を備えたことを特徴とする供給連鎖シミュレーションシステム。 - 前記計画立案部は、所定の期間について計画を立案し、前記工程シミュレーション部は、前記所定の期間についてシミュレーションし、前記計画立案部は、前記所定の期間の前記シミュレーションの結果を反映したパラメータに基づき前記所定の期間の次の期間の計画を立案する、ことを繰り返し実行することを特徴とする請求項１記載の供給連鎖シミュレーションシステム。
- 前記所定の期間ごとの前記シミュレーションの結果を表示可能としたことを特徴とする請求項１または２に記載の供給連鎖シミュレーションシステム。
- 前記所定の期間は、現在、過去及び未来の期間のいずれかに設定されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の供給連鎖シミュレーションシステム。
- 前記シミュレーションの結果に基づいて評価指標を計算する指標計算部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の供給連鎖シミュレーションシステム。
- 前記工程シミュレーション部は、前記供給連鎖を複数の工程の連結として表現した供給連鎖モデルを作成可能とし、前記供給連鎖モデルに基づいて、前記計画の立案と前記シミュレーションを実施することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の供給連鎖シミュレーションシステム。
- 前記供給連鎖モデルは、前記複数の前記工程の内の任意の範囲の工程に関して作成可能としたことを特徴とする請求項６に記載の供給連鎖シミュレーションシステム。
- 前記シミュレーションの結果に基づき前記パラメータを変えて、前記立案と前記シミュレーションを実施することにより、前記パラメータの最適値を導出する最適解探索部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の供給連鎖シミュレーションシステム。
- 供給連鎖を構成する複数の工程を最適化するプログラムであって、
コンピュータに、
前記複数の工程のそれぞれにおける供給対象への処理に関するパラメータに基づき、前記処理の計画の立案を所定のタイミングで実施させ、
前記立案された計画に基づいて、前記処理のシミュレーションを所定のタイミングで実施させることを特徴とした供給連鎖の最適設計プログラム。
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|---|---|
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ID=40866294
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