JP2018120342A - 生産計画立案装置、及び生産計画立案方法 - Google Patents

Abstract

【課題】現場の実態に即した適切な生産計画を立案する。【解決手段】生産計画立案装置は、過去に立案された生産計画に関する情報を記憶し、上記情報に基づき、複数の制約の夫々を緩和の対象とする優先度である緩和優先度と、上記制約を緩和した際の制約変数の上下限設定値の関係、上記制約を緩和した際の平準化率、及び上記制約を緩和した際の上記制約変数間の関係のうちの少なくともいずれかの予測に用いる情報と、を学習した結果である学習結果を生成し、上記学習結果に基づき、上記複数の制約の夫々を適用したときの、上記制約変数の上下限設定値の関係、上記平準化率、及び上記制約変数間の関係のうちの少なくとも何れかを予測した結果である予測結果を生成し、上記緩和優先度の順に上記制約を上記予測結果に基づき緩和していくことにより、上記複数の制約の全てを充足可能な生産計画を立案する。【選択図】図３

Description

本発明は、生産計画立案装置、及び生産計画立案方法に関する。

特許文献１には、「実際の製造工程のような複雑な工程や様々な厳しい制約条件が存在する工程においても柔軟性のある好適な処理順序計画を提供する。」、「複数の制約条件に優先度を付与することで、厳しい制約条件下で該当する対象が存在しないような場合であっても、該当する対象が現れるまで前記優先度を変化させて関係する制約条件を緩和し好適な順序計画を生成する。また、ある優先度で関係する制約条件が複数有れば、その各々に対して緩和処理を実行し、それぞれ該当する対象が現われれば、それぞれに対して順序計画が作成され、１つの順序づけ問題に対して複数の計画案が生成される。」と記載されている。

特許文献２には、「生産計画における制約条件をユ−ザが設定する場合に生産計画を割り付ける際の内部処理を知らなくても設定できる。」、「ジョブ割当前負荷評価部は製品の１日の生産要求個数に基づいて負荷評価値を算出し、制約条件選択部は上記負荷評価値により生産計画の制約条件を最も厳しいレベルを基準として、履歴から緩和候補となるものを複数個自動選択した上で、優先順位に従って出力するか、緩和内容候補を自動生成し、適用制約条件表示部に表示してユーザが最適なものを選択できるようにする。次に、要求ジョブ割当部が製品の１日の生産要求個数を上記の最適な制約条件の内容を満足するように生産設備と生産時間への割り当てを行う。生産計画評価部は要求ジョブの割当て終了時に上記割り当てに基づいて生産計画評価関数を用いて生産計画の評価値を求めてその評価値を制約条件記憶部に引き渡す。」と記載されている。

特開平５−３２４６６５号公報 特開平９−９１３５３号公報

上記特許文献１では、優先度に基づき制約を緩和することにより計画を立案している。しかし制約条件は状況に応じて複雑に絡み合っていることが多く、例えば、ボトルネックになっている制約条件を計画立案者等が低い優先度に設定してしまう可能性があり、計画立案者や現場作業員等に受容れられない非効率な計画が立案されてしまうことがある。

特許文献２では、過去に制約を緩和した履歴から緩和候補を選択している。しかし同文献では予め設定された固定の緩和レベルのみを参照しており、例えば、工場全体で生産量を大幅に増減するような場合には対応することができない。また同文献では、予め設定された固定値の緩和レベルは、緩和方向に向かって生産数を単調に減少する、使用する設備の候補数を単調に増加する等、一方向の緩和が考慮されているに過ぎず、例えば、納期遵守を目的として複数日時に渡って残業を増やす方向に緩和する場合にある曜日は残業しない等、所定の場合に緩和の対象から除外する必要があることについては考慮されない。さらに同文献では、制約として生産システムにおける一部の制約しか考慮されておらず、生産システム全体としてみた場合に実現性の低い計画が立案されてしまう可能性がある。

本発明は、こうした背景に鑑みてなされたもので、現場の実態に即した適切な生産計画を立案することが可能な、生産計画立案装置、及び生産計画立案方法を提供することを目的としている。

本発明の１つは、生産計画立案装置であって、複数の制約を充足する生産計画を立案する生産計画立案処理部、過去に立案された前記生産計画に関する情報を記憶する記憶部、前記情報に基づき、前記複数の制約の夫々を緩和の対象とする優先度である緩和優先度と、前記制約を緩和した際の制約変数の上下限設定値の関係、前記制約を緩和した際の平準化率、及び前記制約を緩和した際の前記制約変数間の関係のうちの少なくともいずれかの予測に用いる情報と、を学習した結果である学習結果を生成する、学習部、前記学習結果に基づき、前記複数の制約の夫々を適用したときの、前記制約変数の上下限設定値の関係、前記平準化率、及び前記制約変数間の関係のうちの少なくとも何れかを予測した結果である予測結果を生成する、予測部、を備え、前記生産計画立案処理部は、前記緩和優先度の順に前記制約を前記予測結果に基づき緩和していくことにより、前記複数の制約の全てを充足する生産計画を立案する。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、現場の実態に即した適切な生産計画を立案することができる。

情報処理システムの概略的な構成を示す図である。 生産管理システムの各構成要素の実現に用いられる情報処理装置の一例である。 シミュレーション系システムが備える主な機能、及びシミュレーション系システムが管理する主な情報（データ）を示す図である。 従業員勤務情報の一例である。 各班勤務計画情報の一例である。 船便運行計画情報の一例である。 内製部品供給情報の一例である。 外製部品調達情報の一例である。 各工場進捗管理情報の一例である。 生産計画情報の一例である。 入力画面の一例である。 出力画面の一例である。 学習処理を説明するフローチャートである。 緩和上下限値学習処理を説明するフローチャートである。 緩和時平準化率学習処理を説明するフローチャートである。 制約変数間関係性学習処理を説明するフローチャートである。 生産計画立案処理を説明するフローチャートである。 計画立案準備処理を説明するフローチャートである。 緩和上下限値の予測処理を説明するフローチャートである。 緩和時平準化率予測処理を説明するフローチャートである。 制約変数間関係性予測処理を説明するフローチャートである。 緩和上下限値予測結果の一例である。 緩和時平準化率予測結果の一例である。 緩和時制約変数間関係予測結果の一例である。

以下、実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。

図１に一実施形態として示す情報処理システム１の概略的な構成を示している。情報処理システム１は、例えば、製造業において目的物である製品（自動車、鉄鋼等）の生産管理（進捗管理、輸送管理、人員管理等）を行う、各種装置や個別システムの集合である。情報処理システム１の構成要素の１つである生産管理システム１０６は、例えば、目的物の生産に携わる複数の工場の１つ（以下、自工場と称する。また自工場以外の工場のことを他工場と称する。）が主体となって運用されるシステムである。

同図に示すように、生産管理システム１０６は、情報処理システム１を構成している他のシステム（従業員勤務状況管理システム１０１、船便運行計画管理システム１０２、部品供給・調達計画管理システム１０３、及び他工場進捗状況管理システム１０４の４つのシステム。以下、これらを連携システム１００と総称する。）と、通信ネットワーク１０５を介して通信可能に接続している。尚、上記４つのシステムは一例に過ぎず、連携システム１００は他の種類のシステムであってもよい。

連携システム１００のうち、従業員勤務状況管理システム１０１は、自工場の従業員の勤務状況の管理を行うシステムである。また船便運行計画管理システム１０２は、部品の調達や物資の輸送に用いる船便の運行計画の立案を行うシステムである。また部品供給・調達計画管理システム１０３は、目的物の生産に必要な部品の供給や調達に関する計画の立案を行うシステムである。また他工場進捗状況管理システム１０４は、他工場における目的物や必要な部品の生産の進捗状況を管理するシステムである。

生産管理システム１０６は、自工場等に設けられた生産ライン工程／制御系端末管理装置１１４と、通信ネットワーク１１３を介して通信可能に接続している。

通信ネットワーク１０５及び通信ネットワーク１１３は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、公衆通信網、専用線等である。

図１に示すように、生産管理システム１０６は、シミュレーション系システム１０７、実行系システム１１１、及び通信装置１１２を含む。これらは互いに通信可能に接続されている。シミュレーション系システム１０７は、生産計画の立案に関する処理（後述する制約の緩和に関する処理を含む。）を行う。実行系システム１１１は、情報処理システム１において実際に実行される生産計画に関する情報を管理する。尚、生産計画の態様は様々であるが、例えば、縦方向にジョブ番号、横方向に複数の日付を設定したマトリクス形式で表したものがある。

通信装置１１２は、生産管理システム１０６と連携システム１００との間の通信や、生産管理システム１０６と生産ライン工程／制御系端末管理装置１１４との間の通信を担う。

同図に示すように、シミュレーション系システム１０７は、生産計画立案装置１０８、オペレーション端末１０９、及び記憶装置１１０を含む。このうち生産計画立案装置１０８は、所定の制約を充足する生産計画や１つ以上の制約を緩和した生産計画を立案する。尚、上記制約の態様は様々であるが、例えば、製品毎の国内出荷先や輸出先への配送計画・船便運行計画等を考慮した納期制約、生産機械の性能・作業班の勤務体系・従業員の残業時間等を考慮した生産制約、製品の組立に必要な部品の供給制約、日々の各製品・部品の生産量に対する平準化制約等がある。

オペレーション端末１０９は、ユーザインタフェースを介して、ユーザ（計画立案者等）から生産計画の立案に必要な情報の入力を受け付ける。記憶装置１１０は、学習／予測演算部２１３による学習結果や予測結果、ユーザが過去に実行した生産計画に関する情報等を記憶する。

同図に示す生産ライン工程／制御系端末管理装置１１４は、生産現場における生産ラインの工程管理や制御系端末の管理を行う。

通信装置１１２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等を用いて構成されている。通信装置１１２は、通信ネットワーク１０５を介して、前述した連携システム１００と通信する。例えば、通信装置１１２は、従業員勤務状況管理システム１０１から送られてくる情報（例えば、各班の月毎の残業可能時間等）、船便運行計画管理システム１０２から送られてくる情報（例えば、各船便出航日等）、部品供給・調達計画管理システム１０３から送られてくる情報（例えば、内製部品が自工場に到着する年月日、供給量等）、他工場進捗状況管理システム１０４から送られてくる情報（例えば、各工場のライン別・日別の遅延状況等）を受信する。また通信装置１１２は、通信ネットワーク１０５を介して、例えば、実際に実行する生産計画に関する情報を連携システム１００に送信する。

また通信装置１１２は、例えば、通信ネットワーク１１３を介して、生産ライン工程管理／制御系端末管理装置１１４と通信する。例えば、通信装置１１２は、通信ネットワーク１１３を介して、生産ライン工程管理／制御系端末管理装置１１４から送られてくる情報（例えば、自工場のライン別工程管理状況等）を受信する。

図２に生産管理システム１０６の各構成要素（生産計画立案装置１０８、オペレーション端末１０９、記憶装置１１０、実行系システム１１１、通信装置１１２等）の実現に用いられるハードウェア（情報処理装置１０（コンピュータ）と称する。）の一例を示す。尚、生産管理システム１０６の各構成要素は、必ずしも図２に示す情報処理装置１０が備える全ての構成を備えていなくてもよい。また生産管理システム１０６の構成要素の２つ以上を単一の情報処理装置１０によって実現してもよい。また情報処理装置１０は、クラウドシステムにおけるクラウドサーバのように仮想的に実現されるものであってもよい。

同図に示すように、情報処理装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、通信装置１６、及び計時装置１７を備える。これらはバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。

プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）を用いて構成されている。プロセッサ１１が、主記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、情報処理装置１０の様々な機能が実現される。主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性半導体メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。

補助記憶装置１３は、例えば、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤメモリカードや光学式記録媒体等の記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置１３に格納されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時ロードされる。

入力装置１４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、音声入力装置等である。出力装置１５は、ユーザに、プロセッサ１１による処理の実行結果等の情報を提供するユーザインタフェースであり、例えば、画像／映像表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、音声出力装置（スピーカ等）、印字装置等である。尚、例えば、情報処理装置１０が通信装置１６を介して他の装置との間で情報の入力や出力を行う構成としてもよい。

通信装置１６は、ＬＡＮやインターネット等の通信手段を介した他の装置との間の通信を実現する有線方式又は無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モジュール、シリアル通信モジュール等である。

計時装置１７は、例えば、ＲＴＣ（Real Time Clock）やカレンダークロック（Calendar Clock）等を用いて構成され、日時情報（年月日／曜日／時刻）を生成する。計時装置１７は、例えば、記憶している日時情報を外部からの要求に応じて提供する機能を備えていてもよい。

図３に、図１に示したシミュレーション系システム１０７が備える主な機能、及びシミュレーション系システム１０７が管理もしくは記憶する主な情報（データ）を示している。前述の通り、シミュレーション系システム１０７は、オペレーション端末１０９、生産計画立案装置１０８、通信ネットワーク／バス等２２８、及び記憶装置１１０を含む。生産計画立案装置１０８と記憶装置１１０とは、例えば、通信ネットワーク／バス等２２８を介して通信可能に接続している。

オペレーション端末１０９は、生産計画立案装置１０８の一部であってもよいし、生産計画立案装置１０８と通信可能に接続する、生産計画立案装置１０８とは独立したハードウェア（情報処理装置１０等）で構成してもよい。

同図に示すように、オペレーション端末１０９は、入力処理部２０３及び出力処理部２０４を備える。これらの機能は、例えば、オペレーション端末１０９のプロセッサ１１が主記憶装置１２や補助記憶装置１３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。入力処理部２０３は、例えば、入力装置１４を介して、生産計画の立案に際して用いるパラメータをユーザから受け付ける。出力処理部２０４は、例えば、生産計画立案装置１０８から送られてくる情報等を出力装置１５に表示する。

生産計画立案装置１０８は、情報記憶部２４０、学習／予測演算部２１３、通信部２２５、計時処理部２２６、及び生産計画立案処理部２２７を含む。これらの機能は、例えば、生産計画立案装置１０８のプロセッサ１１が、主記憶装置１２や補助記憶装置１３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。またこれらの機能は、例えば、生産計画立案装置１０８が備えるハードウェア（図２に示した構成要素やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等）によって実現される。

同図に示すように、情報記憶部２４０は、他装置入出力情報２０６、及びオペレーション端末入出力情報２１６を記憶する。

このうち他装置入出力情報２０６は、生産計画立案装置１０８が、通信ネットワーク１０５を介して連携システム１００から取得した情報である。他装置入出力情報２０６のうち、従業員勤務情報２０７及び各班勤務計画情報２０８は、生産計画立案装置１０８が従業員勤務状況管理システム１０１から取得した情報を含む。また船便運行計画情報２０９は、生産計画立案装置１０８が船便運行計画管理システム１０２から取得した情報を含む。また内製部品供給情報２１０及び外製部品調達情報２１１は、生産計画立案装置１０８が部品供給・調達計画管理システム１０３から取得した情報を含む。また各工場進捗管理情報２１２は、生産計画立案装置１０８が他工場進捗状況管理システム１０４から取得した情報を含む。

図４に従業員勤務情報２０７の一例を示す。同図に示すように、従業員勤務情報２０７は、従業員名２０７１、所属班ＩＤ２０７２、今月の残業可能時間２０７３等の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。

図５に各班勤務計画情報２０８の一例を示す。同図に示すように、各班勤務計画情報２０８は、年月日２０８１、勤務計画２０８２（各班の日毎の勤務計画）、工場コード２０８３（出勤する工場を特定するコード）、作業ラインＩＤ２０８４（作業ラインを特定する番号）等の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。

図６に船便運行計画情報２０９の一例を示す。同図に示すように、船便運行計画情報２０９は、船コード２０９１、出荷工場２０９２（製品を出荷する工場の識別子）、出航年月日時間２０９３、経由工場２０９４（複数指定可）、到着工場２０９５等の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。

図７に内製部品供給情報２１０の一例を示す。同図に示すように、内製部品供給情報２１０は、内製部品コード２１０１、生産工場コード２１０２、自工場出荷年月日時間２１０３（自工場から内製部品を出荷する年月日と時間）、供給量２１０４（供給する部品量）、対応製品２１０５（内製部品に対応する製品コード（複数指定可））等の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。

図８に外製部品調達情報２１１の一例を示す。同図に示すように、外製部品調達情報２１１は、外製部品コード２１１１、サプライヤコード２１１２、自工場着荷年月日時間２１１３（自工場に外製部品が到着する年月日と時間）、調達量２１１４（調達される部品量）、対応製品２１１５（外製部品に対応する製品コード（複数指定可））等の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。

図９に各工場進捗管理情報２１２の一例を示す。各工場進捗管理情報２１２には、各工場・ラインの年月日別の進捗実績情報が管理されている。同図に示すように、各工場進捗管理情報２１２は、年月日２１２１、及び進捗状況２１２２（各ラインの進捗状況）等の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。

図３に戻り、オペレーション端末入出力情報２１６は、生産計画立案装置１０８がオペレーション端末１０９を介して取得もしくはオペレーション端末１０９に対して提供する情報を含む。

オペレーション端末入出力情報２１６のうち、制約変数設定値情報２１７は、制約を構成（表現）している変数（以下、制約変数と称する。）に関する情報を含む。最適化目標設定情報２１８は、ユーザが設定した最適化目標（例えば、納期遵守率）に関する情報を含む。緩和優先度設定情報２１９は、制約の夫々の緩和の対象とする優先度（以下、緩和優先度と称する。）に関する情報を含む。生産計画情報２２０は、生産計画立案処理部２２７が立案した生産計画に関する情報を含む。

緩和上下限値設定情報２２１は、制約を緩和する際の上下限値に関する情報を含む。緩和変数間関係性設定情報２２２は、制約を緩和する際の制約変数間の関係性に関する情報を含む。緩和平準化率設定情報２２３は、制約を緩和する際の平準化率に関する情報を含む。編集情報２２４は、後述する生産計画立案処理部２２７が立案した生産計画に対するユーザの編集内容に関する情報を含む。

図３に示す学習／予測演算部２１３は、緩和時の制約変数間の関係性等学習部（以下、学習部２１４と称する。）、及び緩和時の制約変数間の関係性等予測部（以下、予測部２１５と称する。）を含む。

学習部２１４は、ユーザが過去に実行した生産計画における情報（制約を緩和した履歴等）に基づき制約の緩和の方法（態様）を予測するための情報を学習する。例えば、学習部２１４は、ある制約変数（例えば、ある製品ＡのＤ日における生産数）の上限値を「２０」から「３０」に緩和する際、「２２」と「２４」は取らないことを学習する。

予測部２１５は、新たな生産計画の立案に際し、学習部２１４が学習した結果に基づき、制約を緩和する方法（態様）を予測する。例えば、予測部２１５は、制約変数を緩和する上下限値や、ある制約変数を緩和する際に他の制約変数がとる範囲を予測する。

図３に示す通信部２２５は、通信ネットワーク／バス等２２８を介して記憶装置１１０と通信する。生産計画立案装置１０８は、通信部２２５を介して、各種の情報（例えば、緩和時平準化率学習結果）を記憶装置１１０から受信する。また生産計画立案装置１０８は、通信部２２５を介して、各種の情報（例えば、学習部２１４の学習結果）を記憶装置１１０に送信する。

計時処理部２２６は、計時装置１７を利用して現在の年月日や曜日、時刻に関する情報（カレンダ情報、時刻情報）を提供する。

生産計画立案処理部２２７は、オペレーション端末入出力情報２１６や、予測部２１５が生成する予測情報に基づき生産計画を立案し、立案した生産計画を含んだ情報（データ）である生産計画情報２２０を生成する。

図１０に生産計画立案処理部２２７が立案する生産計画情報２２０（本例では月次生産計画）の一例を示す。同図に示すように、生産計画情報２２０は、製品名２２０１、出荷区分（輸出工場）２２０２、製造ライン２２０３、生産予定数２２０４の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。製品名２２０１には、生産計画の対象となる製品の名称が設定される。出荷区分（輸出工場）２２０２には、製品毎の国内／輸出の出荷区分が設定される。尚、出荷区分が「輸出」の場合は輸出先の工場名も設定（同図では括弧内に設定）される。製造ライン２２０３には製造ラインの識別子が設定される。生産予定数２２０４には日毎の生産予定数が設定される。

図３に戻り、記憶装置１１０は、情報記憶部１１５及び通信部１１６を備える。これらの機能は、例えば、記憶装置１１０のプロセッサ１１が、主記憶装置１２や補助記憶装置１３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。またこれらの機能は、例えば、記憶装置１１０が備えるハードウェアによって実現される。

同図に示すように、情報記憶部１１５は、制約条件式２３０、制約変数２３１、実施生産計画履歴２３２、最適化目標２３３、生産計画編集履歴２３４、緩和時制約変数間関係学習結果２３５、通信部１１６、緩和優先度学習結果２３７、緩和上下限値学習結果２３８、及び緩和時平準化率学習結果２３９を記憶する。情報記憶部１１５は、これらの情報を、例えば、ＤＢＭＳ（Data Base Management System）によって管理する

制約条件式２３０は、生産計画を立案する際に適用される各種の制約（納期制約、生産制約、供給制約、平準化制約）を規定する条件式（以下、制約条件式と称する。）に関する情報を含む。制約条件式の態様は様々であるが、例えば、納期制約に関する制約条件式を一例として示せば、「製品Ａの１日の生産数をＸａ１、製品Ａの２日の生産数をＸａ２として、Ｘａ１＋Ｘａ２≧２０」等である。この制約条件式は、「図１０において製品Ａを１日〜２日で２０品製造する」という制約を表している。

制約変数２３１は、過去に立案された生産計画における制約変数に関する情報（納期制約の場合であれば、生産開始日、生産終了日、生産数等）を含む。

実施生産計画履歴２３２は、過去に立案された生産計画に関する情報を含む。

最適化目標２３３は、生産計画を立案する際に適用される各種の最適化目標（例えば、納期遵守率最大化、仕掛在庫最小化等）に関する情報を含む。

生産計画編集履歴２３４は、生産計画立案処理部２２７が過去に立案した生産計画に対する編集履歴や、生産計画立案処理部２２７が立案した生産計画に対してユーザが意思表示した受諾の有無の履歴等の情報を含む。

緩和時制約変数間関係学習結果２３５は、制約を緩和した際の制約変数間の関係性の学習結果に関する情報（実施生産計画履歴２３２や生産計画編集履歴２３４等から学習部２１４が学習して構築した予測モデル等）を含む。上記情報の一例を示せば、「ある制約変数Ａの定義域を「１０〜２０」から「１０〜３０」に緩和する際は、制約変数Ｂの定義域が「３〜７」から「３〜４」と「６〜７」となる。」等である。

緩和優先度学習結果２３７は、緩和優先度についての学習結果に関する情報（実施生産計画履歴２３２や生産計画編集履歴２３４等から学習部２１４が学習して構築した予測モデル等）を含む。上記情報の一例を示せば、「制約Ａを緩和するより先に制約Ｂを緩和するよりも、制約Ｂを緩和するより先に制約Ａを緩和している場合が多い。」等である。

緩和上下限値学習結果２３８は、制約を緩和する際の制約変数の上下限値（以下、緩和上下限値と称する。）についての学習結果に関する情報（例えば、実施生産計画履歴２３２や生産計画編集履歴２３４等から学習部２１４が学習して各制約変数について構築した予測モデル等）を含む。

緩和時平準化率学習結果２３９は、制約を緩和する際の平準化率についての学習結果に関する情報（例えば、実施生産計画履歴２３２や生産計画編集履歴２３４等から学習部２１４が学習して各制約変数について構築した予測モデル等）を含む。

図３に示す通信部１１６は、通信ネットワーク／バス等２２８を介して、生産計画立案装置１０８から送られてくる各種の情報（例えば、学習部２１４が学習した各種学習結果等）を受信する。また通信部１１６は、各種の情報（例えば、記憶装置１１０が記憶している緩和時平準化率の学習結果等）を生産計画立案装置１０８に送信する。

［入力画面］
図１１は、オペレーション端末１０９の入力処理部２０３が、ユーザから情報の入力を受け付ける際に出力装置１５に表示する画面（以下、入力画面１１００と称する。）の一例である。同図に示すように、入力画面１１００には、オートモードとマニュアルモードのいずれかの動作モードをユーザに選択させるためのラジオボタン１１０１が設けられている。ユーザがオートモードを選択した場合、生産計画立案装置１０８は、学習／予測演算部２１３により、過去に実行された生産計画に基づく生産計画の立案を行う。一方、ユーザがマニュアルモードを選択した場合、生産計画立案装置１０８は、学習／予測演算部２１３によらずに、オペレーション端末１０９を介してユーザから受け付けた情報に基づき生産計画の立案を行う。尚、マニュアルモードにおいて全ての制約を充足する生産計画を立案することができなかった場合、生産計画立案装置１０８は、例えば、後述する緩和優先度指定欄１１０４等にユーザが入力した情報（緩和優先度等）に基づき制約を緩和しつつ生産計画を立案する。

同図に示すように、入力画面１１００には、納期制約に関する情報を指定する欄（以下、納期指定欄１１０３と称する。）、及び緩和優先度に関する情報を指定する欄（以下、緩和優先度指定欄１１０４と称する。）が設けられている。

ユーザは、納期指定欄１１０３を介して、生産計画を立案する際に適用する制約（納期制約）に関する情報を設定（以下、制約設定とも称する。）する。同図に示すように、納期指定欄１１０３には、納期ＩＤ１１１１、製品名１１１２（納期が指定がされている製品の名称）、船便コード１１１３（当該製品が積まれる船便を特定するコード）、生産開始日１１１４、生産終了日１１１５、及び生産数１１１６の各項目を含む１つ以上の入力行が設けられている。

緩和優先度指定欄１１０４は、ユーザがマニュアルモードを選択した場合（マニュアルモードが活性化されている場合）に利用される。ユーザは、緩和優先度指定欄１１０４を介して制約の緩和に関する情報を設定する。同図に示すように、緩和優先度指定欄１１０４には、優先度１１２１、制約（種別）１１２２、対象番号１１２３、制約（詳細）１１２４、緩和範囲１１２５の各項目を含む入力行が設けられている。

優先度１１２１には、緩和優先度が設定される。制約（種別）１１２２には、緩和の対象となる制約の種別を示す情報が設定される。対象番号１１２３には、緩和の対象となる制約を特定する情報が設定される（例えば、納期ＩＤ１１１１が「Ｄ２」の製品Ｂの制約を緩和する場合は「Ｄ２」が設定される。）。制約（詳細）１１２４には、緩和対象の制約をより詳細に特定する情報が設定される。緩和範囲１１２５には、緩和の内容が設定される。例えば、生産開始日を３日前倒しする場合、制約（詳細）１１２４に「生産開始日」を設定し、緩和範囲１１２５に「−３」を設定する。

［出力画面］
図１２は、オペレーション端末１０９の出力処理部２０４が出力装置１５に表示する画面（以下、出力画面１２００と称する。）の一例である。出力処理部２０４は、生産計画立案処理部２２７が立案した生産計画に関する情報を出力画面１２００に表示する。同図に示すように、出力画面１２００には、生産計画に関する情報を表示する欄（以下、生産計画表示欄１２０１と称する。）や、緩和された制約に関する情報を表示する欄（以下、制約緩和ログ表示欄１２０２と称する。）が設けられている。

生産計画表示欄１２０１には、製品名１２１１、出荷区分（輸出工場）１２１２、製造ライン１２１３、１つ以上の日１２１４（月次日別の生産数の表示欄）の各項目を有する１つ以上の行が表示される。

制約緩和ログ表示欄１２０２には、生産計画立案処理部２２７による計画立案に際して緩和した制約に関する情報（緩和優先度、制約の種別、制約の詳細、緩和範囲等）が表示される。

続いて、生産計画立案装置１０８が行う処理について説明する。

［学習処理］
図１３は、学習／予測演算部２１３が行う処理（以下、学習処理Ｓ１３００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに学習処理Ｓ１３００について説明する。

同図に示すように、学習／予測演算部２１３は、学習のタイミングが到来したか否かをリアルタイムに判定する（Ｓ１３１１）。学習のタイミングが到来していない場合（Ｓ１３１１：Ｎｏ）、処理はＳ１３１１に戻る。学習のタイミングは、例えば、予め設定（スケジューリング）された日時となった場合に到来する。また学習のタイミングは、例えば、後述する図１７のＳ１７２４にて記憶装置１１０に生産計画を編集した履歴を送信した場合に到来する。尚、学習／予測演算部２１３は、上記以外のタイミングで学習を開始してよい。

学習のタイミングが到来した場合（Ｓ１３１１：Ｙｅｓ）、学習／予測演算部２１３は、制約を緩和する方法の予測に用いる情報を学習する処理（以下、緩和情報学習処理Ｓ１３１２と称する。）を行う。尚、緩和情報学習処理Ｓ１３１２の具体的な内容については図１４乃至図１６とともに説明する。

図１４は、図１３の緩和情報学習処理Ｓ１３１２の一例（以下、緩和上下限値学習処理Ｓ１４００と称する。）である。学習／予測演算部２１３は、緩和上下限値学習処理Ｓ１４００を実行することにより、制約変数の緩和上下限値を求めるための情報を学習する。

同図に示すように、まず学習／予測演算部２１３が、記憶装置１１０の実施生産計画履歴２３２から説明変数の値を取得する（Ｓ１４１１）。例えば、ある制約変数Ｖについて緩和上下限値学習処理Ｓ１４００を行う場合、学習／予測演算部２１３は、例えば、制約を緩和して立案した過去の生産計画における、制約変数Ｖ以外の変数値が、オペレーション端末１０９を介してユーザが設定した値に近い値を任意数、説明変数の値として取得する。

続いて、学習／予測演算部２１３は、制約変数の緩和上下限値を求めるための情報を学習する。学習／予測演算部２１３は、例えば、重回帰分析等の公知の機械学習方法や、公知の機械学習方法の組み合わせ等により上記情報を学習する（Ｓ１４１２）。

上記制約変数Ｖについて重回帰分析を行う場合の回帰式の例を式１に示す。式１における定数β０、β１、β２等が、制約変数の緩和上下限値を求めるための上記情報に相当する。

（制約変数Ｖの上限設定値又は下限設定値）＝β０
＋β１×（制約を緩和して立案した過去の生産計画における制約変数Ａの値）
＋β２×（制約を緩和して立案した過去の生産計画における制約変数Ｂの値）
＋・・・
（式１）

続いて、学習／予測演算部２１３は、Ｓ１４１２で求めた、制約変数の緩和上下限値を求めるための上記情報を、記憶装置１１０の緩和上下限値学習結果２３８に格納する（Ｓ１４１３）。

図１５は、図１３の緩和情報学習処理Ｓ１３１２の一例（以下、緩和時平準化率学習処理Ｓ１５００と称する。）である。学習／予測演算部２１３は、緩和時平準化率学習処理Ｓ１５００を実行することにより、緩和時の平準化率を求めるための情報を学習する。

平準化率の計算方法として、月次生産計画における場合を例示すれば、次の式２における「当日に生産する製品Ａの品数」の項に任意の日の各製品の生産計画数の値を、「月に生産する製品Ａの品数」の項に任意の月の各製品の生産計画数の値を、「工場稼働日」の項に任意の月の工場稼働日数の計画数を、夫々設定して計算する方法がある。

（平準化率）＝（当日に生産する製品Ａの品数）÷［（月に生産する製品Ａの品数）÷（工場稼働日数）］
（式２）

同図に示すように、まず学習／予測演算部２１３は、記憶装置１１０の実施生産計画履歴２３２から説明変数の値を取得する（Ｓ１５１１）。例えば、学習／予測演算部２１３は、制約を緩和して立案した過去の生産計画における、曜日、第Ｗ週（但しＷは１〜５の整数値）、他製品の生産数、海外輸出用の船便出航日までの日数等の値を任意数、説明変数の値として取得する。

続いて、学習／予測演算部２１３は、緩和時における平準化率を求めるための情報を学種する。学習／予測演算部２１３は、例えば、次の式３の実数β０、β１１、β１７・・・等（上記情報に相当）を、例えば、数量化Ｉ類等の公知の機械学習方法や、公知の機械学習方法の組み合わせ等により学習する（Ｓ１５１２）。

（製品Ａの生産品数、又は、製品Ａの平均月産品数からの差分）＝β０
＋｛β１１×（月曜日を表すダミー変数）＋・・・
＋ β１７×（日曜日を表すダミー変数）｝
＋｛β２１×（第１週）を表すダミー変数）＋・・・
＋ β２５×（第５週）を表すダミー変数）｝
＋｛β３０１×（製品Ｂの生産台数）＋β３０２×（製品Ｃの生産台数）＋・・・｝
＋｛β４１×（船便１の出航日）＋β４２×（船便２の出航日）＋・・・｝
＋・・・
（式３）

続いて、学習／予測演算部２１３は、Ｓ１５１２で求めた、緩和時における平準化率を求めるための情報を、記憶装置１１０の緩和時平準化率学習結果２３９に格納する（Ｓ１５１３）。

図１６は、図１３の緩和情報学習処理Ｓ１３１２の一例（以下、制約変数間関係性学習処理Ｓ１６００と称する。）である。学習／予測演算部２１３は、制約変数間関係性学習処理Ｓ１６００を実行することにより、制約変数間の関係性を求めるための情報を学習する。

ここでは制約変数間関係性学習処理Ｓ１６００の一例として、ある制約変数の緩和上下限値に応じて、他の制約変数について予め指定された定義域から除外する値を学習する処理を説明する。

同図に示すように、まず学習／予測演算部２１３は、記憶装置１１０の実施生産計画履歴２３２から、学習に用いる変数値（以下、学習用変数値と称する。）を取得する（Ｓ１６１１）。例えば、学習／予測演算部２１３は、制約を緩和して立案した過去の生産計画における、生産開始日を緩和した履歴、生産終了日を緩和した履歴、曜日、日にち、海外輸出用の船便出航日までの日数や、各曜日又は日にちにおける製品毎の生産数等の値を任意数、学習用変数値として取得する。

続いて、学習／予測演算部２１３は、制約変数間の関係性を学習するための情報を求める。例えば、学習／予測演算部２１３は、ある制約変数の緩和上下限値に応じて、他の制約変数について予め指定された定義域から除外する値を求めるための情報を、例えば、ベイズ推定等の公知の機械学習方法や、公知の機械学習方法の組み合わせ等により求める（Ｓ１６１２）。例えば、学習／予測演算部２１３は、次の式４の確率Ｐ（Ａｒ）等を上記情報として求める。

Ｐ（Ｂｄ｜Ａｒ）＝｛Ｐ（Ａｒ｜Ｂｄ）×Ｐ（Ｂｄ）｝÷Ｐ（Ａｒ）
（式４）

尚、式４は、生産開始日又は生産終了日を緩和した後に、生産能力を緩和する場合に用いるベイズ推定による式の一例である。式４において、Ｐ（Ｂｄ｜Ａｒ）は、製品Ａに関して生産開始日又は生産終了日を緩和した後、ある曜日Ｄ又は日にちＤに生産数を、ユーザにより設定される等して決められた閾値Ｘ％以上増やす確率である。またＰ（Ａｒ｜Ｂｄ）は、ある曜日Ｄ又は日にちＤに生産数をＸ％以上増やした後、製品Ａに関して生産開始日又は生産終了日を緩和する確率である。またＰ（Ｂｄ）は、ある曜日Ｄ又は日にちＤに生産数をＸ％以上増やす確率である。またＰ（Ａｒ）は、製品Ａに関して生産開始日又は生産終了日を緩和する確率である。

続いて、学習／予測演算部２１３は、例えば、式４に基づき、当初計画数又は過去の平均生産数から生産数をＸ％未満しか増やしていない日を、生産開始日又は生産終了日を緩和した後の生産能力の緩和日の候補として除外対象とする（Ｓ１６１３）。

続いて、学習／予測演算部２１３は、Ｓ１６１３で判定した、緩和対象の制約の緩和上下限値に応じたその他の制約変数について、緩和時に当初指定の定義域から除外する値を求める情報（式４における実数Ｐ（Ａｒ）等）を、記憶装置１１０の緩和時制約変数間関係学習結果２３５に格納する（Ｓ１６１４）。

［生産計画立案処理］
続いて、ユーザが入力処理部２０３から設定した制約に関する情報と、学習／予測演算部２１３が求めた情報とに基づき、生産計画立案装置１０８が計画を立案する処理について説明する。

図１７は、上記の処理（以下、生産計画立案処理Ｓ１７００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに生産計画立案処理Ｓ１７００について説明する。

まず生産計画立案装置１０８は、オペレーション端末１０９から、制約に関する情報（例えば、納期指定における生産開始日、生産終了日、生産数等）、及び最適化目標（例えば、仕掛在庫最小化等）を受け付ける（Ｓ１７１１）。尚、生産計画立案装置１０８が過去にユーザが設定した制約に関する情報を記憶しておき、上記の受け付けに際してユーザのオペレーション端末１０９による入力作業を支援するようにしてもよい。

続いて、生産計画立案装置１０８は、連携システム１００から、ユーザが指定した制約を充足する生産計画の立案や制約を緩和する際に必要な情報（例えば、各従業員の当月の残業可能時間等）を取得し、取得した情報を情報記憶部２４０に格納する（Ｓ１７１２）。

続いて、生産計画立案処理部２２７は、以下の処理において用いる変数（カウンタ）である緩和優先度Ｒに、初期値として「０」を設定する（Ｓ１７１３）。

生産計画立案処理部２２７は、オペレーション端末１０９及び連携システム１００から取得した情報に基づく制約を充足する生産計画の立案を試みる（Ｓ１７１４）。尚、生産計画の立案方法は限定されないが、生産計画立案処理部２２７は、例えば、公知の線型計画法、混合整数計画法、制約プログラミング等の数理最適化方法、公知の数理最適化方法の組み合わせ等により生産計画を立案する。

上記制約としては、例えば、製品毎の国内出荷先や輸出先への船便運行計画等を考慮した納期制約、工場の機械性能・作業班の勤務体系・従業員の残業時間等を考慮した生産制約、製品の組立に必要な部品の供給期限・供給量等の供給制約、日々の各製品・部品の生産量に対する平準化制約等がある。

続くＳ１７１５では、生産計画立案処理部２２７は、Ｓ１７１４において、適用の対象になっている全ての制約を充足する生産計画を立案可能か否かを判定する。生産計画立案処理部２２７が上記全ての制約を充足する生産計画を立案することができないと判定した場合（Ｓ１７１５：Ｎｏ）、処理はＳ１７１６に進む。一方、生産計画立案処理部２２７が上記全ての制約を充足する生産計画を立案可能であると判定した場合（Ｓ１７１５：Ｙｅｓ）、処理はＳ１７１９に進む。

Ｓ１７１６では、生産計画立案処理部２２７は、緩和優先度Ｒが、予測部２１５が求めた緩和優先度の最大値に達したか否か判定する。尚、緩和優先度の最大値は、例えば、後述する図２２に示す優先度であれば「３」のことであり、以降に緩和する制約がない優先度のことである。

緩和優先度Ｒが上記の最大値に達していたと判定した場合（Ｓ１７１６：Ｙｅｓ）、生産計画立案処理部２２７は、立案失敗フラグを設定（Ｓ１７２５）し、生産計画立案処理Ｓ１７００を終了する（制約を緩和しても生産計画を立案できない場合）。尚、この場合、例えば、ユーザは前述したマニュアルモードを選択して生産計画の立案を行う。またこの場合、例えば、ユーザがオペレーション端末１０９を介して設定した緩和優先度Ｒの最大値を採用する。

一方、生産計画立案処理部２２７が、緩和優先度Ｒが上記の最大値に達していないと判定した場合（Ｓ１７１６：Ｎｏ）、処理はＳ１７１７に進む。

Ｓ１７１７では、生産計画立案処理部２２７は、緩和優先度Ｒの値をインクリメント「＋１」する。

続いて、学習／予測演算部２１３（予測部２１５）が、制約を緩和した生産計画の立案のための準備処理（以下、計画立案準備処理Ｓ１７１８と称する）を行う。その後、処理はＳ１７１４に戻る。計画立案準備処理Ｓ１７１８の詳細については後述する。

以下では、生産計画立案処理部２２７が、計画立案準備処理Ｓ１７１８において、後述する図２２に示す優先度が「１」の緩和内容、即ち緩和優先度Ｒが「１」に設定されている制約における生産開始日の下限値を３日早める緩和を行う場合を例として説明する。

Ｓ１７１９では、生産計画立案処理部２２７は、現在の緩和優先度Ｒにおける制約を充足する生産計画をユーザが予め設定した数だけ立案したか否かを判定する。立案していない場合（Ｓ１７１９：Ｎｏ）、処理はＳ１７１４に戻る。立案している場合（Ｓ１７１９：Ｙｅｓ）、処理はＳ１７２０に進む。

尚、例えば、ユーザが設定した指定数が立案可能な全計画数よりも大きい場合、ユーザが設定した指定数及び立案可能な計画数が非常に大きい数（＞所定の閾値）である場合、生産計画立案処理部２２７に予め指定された数（例えば１００）を超えた計画立案が完了した場合、計画立案処理において一定時間（例えば３０分）が経過した場合等においても、生産計画立案処理部２２７が条件成立（Ｓ１７１９：Ｙｅｓ）と判定してＳ１７２０の処理に進むようにしてもよい。

Ｓ１７２０では、生産計画立案処理部２２７は、立案成功フラグを設定する。

続いて、生産計画立案処理部２２７は、立案した生産計画をオペレーション端末１０９に送信する（Ｓ１７２１）。尚、オペレーション端末１０９は、上記生産計画を受信すると、その内容を出力装置１５に表示し、ユーザから生産計画の受諾（了承）有無を受け付ける。そしてオペレーション端末１０９は、ユーザから受け付けた上記生産計画の受諾有無を示す情報を生産計画立案処理部２２７に送信する。

生産計画立案処理部２２７は、オペレーション端末１０９から送られてくる上記情報に基づきユーザが計画案を受諾したか否かを判定する（Ｓ１７２２）。ユーザが生産計画を受諾している場合（Ｓ１７２２：Ｙｅｓ）、生産計画立案処理部２２７は生産計画立案処理Ｓ１７００を終了する。

一方、ユーザが生産計画を受諾していない場合（Ｓ１７２２：Ｎｏ）、生産計画立案処理部２２７は、オペレーション端末１０９を介して、ユーザから生産計画の編集操作を受け付ける（Ｓ１７２３）。生産計画立案処理部２２７は、ユーザから上記編集操作を受け付けると、受け付けた上記編集操作の内容を記憶装置１１０に送信する（Ｓ１７２４）。記憶装置１１０は、上記編集操作の内容を生産計画編集履歴２３４に反映する。例えば、記憶装置１１０は、編集前後の差分情報を生産計画編集履歴２３４に反映する。尚、生産計画編集履歴２３４に反映された情報は、次回以降の生産計画の立案に際して利用される。

図１８は、図１７の計画立案準備処理Ｓ１７１８の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに計画立案準備処理Ｓ１７１８について説明する。

まず生産計画立案処理部２２７は、現在の緩和優先度Ｒにおける緩和対象の制約の緩和上下限値を予測する（Ｓ１８１１）。上記予測の方法としては、例えば、後述する図１９に示す方法が挙げられる。尚、予測方法はこれに限るものではなく、例えば、公知の予測方法やそれらの組み合わせ等でもよい。

続いて、生産計画立案処理部２２７は、現在の緩和優先度Ｒにおける緩和対象の制約の、緩和上下限値に応じたその他の制約変数の緩和時の平準化率や定義域（定義域からの除外を含む）等を予測する（Ｓ１８１２）。

尚、Ｓ１８１２において、生産計画立案処理部２２７は、各制約変数の定義域を複数の予測式によって予測するが、各予測式によって予測された変数の定義域が一致しないことがある。そこで生産計画立案処理部２２７は、続いて、定義域の整合性を取るための処理を行う。

まず生産計画立案処理部２２７は、Ｓ１８１２において複数の予測式により予測された各制約変数の定義域が一致しているか否かを判定する（Ｓ１８１３）。各制約変数の定義域が一致していた場合（Ｓ１８１３：Ｙｅｓ）、生産計画立案処理部２２７は、計画立案準備処理Ｓ１７１８を終了する。一方、各制約変数の定義域が一致していない場合（Ｓ１８１３：Ｎｏ）、生産計画立案処理部２２７は、各制約変数の定義域に重複があるか否かを判定する（Ｓ１８１４）。

各制約変数の定義域に重複が無い場合（Ｓ１８１４：Ｎｏ）、生産計画立案処理部２２７は、適切な定義域を予測することができなかったとして立案失敗フラグを設定する（Ｓ１８１６）。

一方、各制約変数の定義域に重複がある場合（Ｓ１８１４：Ｙｅｓ）、生産計画立案処理部２２７は、各制約変数の定義域の重複部分（各制約変数の定義域のＡＮＤをとった部分）を定義域（信頼性のある定義域）とする（Ｓ１８１５）。その後、処理は図１７のＳ１７１４に進む。

図１９は、図１８のＳ１８１１又はＳ１８１２における、制約変数の緩和上下限値を予測する処理（以下、緩和上下限値の予測処理Ｓ１９００と称する。）の一例である。以下、同図とともに緩和上下限値の予測処理Ｓ１９００について説明する。

まず学習／予測演算部２１３は、緩和上下限値学習結果２３８から図１４のＳ１４１３において格納した値（回帰式の定数項や係数値等）を取得する（Ｓ１９１１）。

続いて、学習／予測演算部２１３は、オペレーション端末入出力情報２１６等から、予測に必要な説明変数の値（各制約変数の値等）を取得する（Ｓ１９１２）。

続いて、学習／予測演算部２１３は、制約変数に関する緩和上下限値を求める（Ｓ１９１３）。学習／予測演算部２１３は、例えば、次の式５に示す重回帰分析により制約変数に関する緩和上下限値を求める。

（制約変数Ｖの上限設定値又は下限設定値）＝β０
＋β１×（オペレーション端末入出力情報２１６を介して設定された制約変数Ａの値）
＋β２×（オペレーション端末入出力情報２１６を介して設定された制約変数Ｂの値）
＋
（式５）

尚、前述した図１８のＳ１８１１において、式５を、現在の緩和優先度Ｒにおける緩和対象の制約の上限設定値又は下限設定値を求める式として用いることができる。また前述した図１８のＳ１８１２では、式５を、現在の緩和優先度Ｒにおける緩和対象の制約の緩和上下限値に応じた、その他の制約変数に対する定義域（上限設定値又は下限設定値）を求めるための式として用いることができる。

図２２に、図１９のＳ１９１３で学習／予測演算部２１３が緩和優先度及び緩和上下限値について予測した結果（以下、緩和上下限値予測結果２３７０と称する。）の一例を示す。同図に示すように、緩和上下限値予測結果２３７０は、優先度２３７１、制約（種別）２３７２、制約（詳細）２３７３、及び緩和上下限値２３８１の各項目を含む１つ以上のレコードを含む。本例では、緩和の対象となる３つの制約（納期指定制約における生産開始日、納期指定制約における生産終了日、生産能力制約における各日の残業時間の３つ）の夫々に対応するレコードが緩和優先度順（優先度２３７１）の高い順に並べられている。

尚、優先度２３７１（緩和優先度）の学習は、例えば、実施生産計画履歴２３２のうち、過去にユーザが制約毎に設定した緩和優先度を記憶しておき、納期指定制約の生産開始日制約が緩和優先度「１」と設定される回数が最も多いものを緩和優先度「１」の制約とする方法、納期指定制約において、生産開始日制約の緩和優先度を「Ｘ」としたときに生産終了日制約の緩和優先度が「Ｘ＋１」と設定される回数が最も多いことを理由としてこれらのセット（生産開始日制約の緩和優先度をＸ、生産終了日制約の緩和優先度をＸ＋１としたセット）を学習する方法、これらの方法と公知の方法の組み合わせ、公知の方法の組み合わせ等により行う。

図２０は、図１８のＳ１８１２における、制約変数の緩和時における平準化率を予測する処理（以下、緩和時平準化率予測処理Ｓ２０００と称する。）の一例である。以下、同図とともに緩和時平準化率予測処理Ｓ２０００について説明する。

まず学習／予測演算部２１３は、緩和時平準化率学習結果２３９から、図１５のＳ１５１３で格納した値（式３の実数β０等）を取得する（Ｓ２０１１）。

続いて、学習／予測演算部２１３は、オペレーション端末入出力情報２１６等から、予測に必要な説明変数の値（例えば、曜日、第Ｗ週（ただし、Ｗは１〜５の整数値）、他製品の生産数、海外輸出用の船便出航日までの日数等）を取得する（Ｓ２０１２）。

続いて、学習／予測演算部２１３は、制約変数の緩和時の平準化率を求める（Ｓ２０１３）。学習／予測演算部２１３は、例えば、次の式６に示す重回帰分析により制約変数の緩和時の平準化率を求める。

（製品Ａの生産品数、又は、製品Ａの平均月産品数からの差分）＝β０
＋｛β１１×（月曜日を表すダミー変数）＋・・・
＋ β１７×（日曜日を表すダミー変数）｝
＋｛β２１×（第１週）を表すダミー変数）＋・・・
＋ β２５×（第５週）を表すダミー変数）｝
＋｛β３０１×（製品Ｂの生産台数）＋β３０２×（製品Ｃの生産台数）＋・・・｝
＋｛β４１×（船便１の出航日）＋β４２×（船便２の出航日）＋・・・｝
＋
（式６）

図２３に、Ｓ２０１３で学習／予測演算部２１３が予測した結果（以下、緩和時平準化率予測結果２３９０と称する。）の一例を示す。同図に示すように、緩和時平準化率予測結果２３９０は、品種２３９１、モデル２３９２、及び日・曜日２３９３の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。

図２１は、図１８のＳ１８１２における、緩和対象の制約の緩和上下限値に応じた、その他の制約変数について、緩和時に当初指定の定義域から除外する値を予測する処理（以下、制約変数間関係性予測処理Ｓ２１００と称する。）の一例である。以下、同図とともに制約変数間関係性予測処理Ｓ２１００について説明する。

同図に示すように、まず学習／予測演算部２１３は、緩和時制約変数間関係学習結果２３５から、図１６のＳ１６１４で格納した情報を取得する（Ｓ２１１１）。

続いて、学習／予測演算部２１３は、オペレーション端末入出力情報２１６等から、予測に必要な緩和の対象となる変数の値（例えば、納期指定制約における生産開始日の緩和前の値や緩和時の前倒し下限値等）を取得する（Ｓ２１１２）。

続いて、学習／予測演算部２１３は、制約を緩和する際に緩和の対象となる変数の値の定義域から除外される値を特定する（Ｓ２１１３）。

図２４に、Ｓ２１１３で学習／予測演算部２１３が予測した結果（以下、緩和時制約変数間関係予測結果２３５０と称する。）の一例を示す。同図に示すように、緩和時制約変数間関係予測結果２３５０は、制約２３５１、詳細２３５２、及び日・曜日２３５３の各項目を含む１つ以上のレコードで構成されている。この例では、２５日（例えば、ノー残業デー）が、緩和の対象となる変数（生産開始日、生産終了日）の定義域から除外されている。

以上詳細に説明したように、本実施形態の生産管理システム１０６によれば、現場の実態に即した適切な生産計画を立案することができる。

例えば、生産管理システム１０６は、過去の生産計画における情報（例えば、実施生産計画履歴２３２、生産計画編集履歴２３４に格納されている情報等）に基づき制約の緩和優先度を学習するので、例えば、熟練した生産計画の立案者等が過去に立案もしくは実行した生産計画の履歴を反映して緩和優先度を学習し、生産計画の立案者や作業員等に受け容れられる可能性の高い現場の実態に即した適切な生産計画を立案することができる。

また生産管理システム１０６は、例えば、熟練した生産計画の立案者等が過去に立案もしくは実行した制約の緩和の程度（例えば、制約を緩和した際の平準化率等）を、例えば連続量として学習することができるので、例えば、工場全体で大幅に生産量を増減した場合等においても柔軟に制約を緩和することができ、現場の実態に即した適切な生産計画を立案することができる。

また生産管理システム１０６は、例えば、熟練した生産計画の立案者等が過去に立案した生産計画の学習に際し、ある制約を緩和する場合における他の制約の取り得る値の範囲の変化（例えば、変数Ａの取り得る値の範囲を「１０〜２０」から「１０〜３０」に緩和する際に、変数Ａと関係のある変数Ｂの取り得る値の範囲を「３〜１０」から「３〜５、７、９〜１０」とする等）を学習するので、現場の実態に即した適切な生産計画を立案することができる。

また生産管理システム１０６は、連携システム１００から取得した制約を充足するように生産計画を立案するので、情報処理システム１全体として実現性の高い生産計画を立案することができる。

ところで、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

また以上に説明した各種装置の各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、各種装置が備えるハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。

またデータベースの構成（スキーマ（Schema）等）は、リソースの効率的な利用、処理効率向上、アクセス効率向上、検索効率向上等の観点から柔軟に変更し得る。

１００ 連携システム、１０６ 生産管理システム、１０７ シミュレーション系システム、１０８ 生産計画立案装置、１０９ オペレーション端末、１１０ 記憶装置、１１１ 実行系システム、２０３ 入力処理部、２０４ 出力処理部、２０６ 他装置入出力情報、２１３ 学習／予測演算部、２１４ 学習部、２１５ 予測部、２１６ オペレーション端末入出力情報、２１７ 制約変数設定値情報、２１８ 最適化目標設定情報、２１９ 緩和優先度設定情報、２２０ 生産計画情報、２２１ 緩和上下限値設定情報、２２２ 緩和変数間関係性設定情報、２２３ 緩和平準化率設定情報、２２４ 編集情報、２２６ 計時処理部、２２７ 生産計画立案処理部、２３０ 制約条件式、２３１ 制約変数、２３２ 実施生産計画履歴、２３３ 最適化目標、２３４ 生産計画編集履歴、２３５ 緩和時制約変数間関係学習結果、１１５ 情報記憶部、２３７ 緩和優先度学習結果、２３８ 緩和上下限値学習結果、２３９ 緩和時平準化率学習結果、１１００ 入力画面、１１０３ 納期指定欄、１１０４ 緩和優先度指定欄、１２００ 出力画面、１２０１ 生産計画表示欄、１２０２ 制約緩和ログ表示欄、Ｓ１３００ 学習処理、Ｓ１７００ 生産計画立案処理、Ｓ１７１８ 計画立案準備処理、Ｓ１９００ 緩和上下限値の予測処理、Ｓ２０００ 緩和時平準化率予測処理、Ｓ２１００ 制約変数間関係性予測処理

Claims (10)

1. 複数の制約を充足する生産計画を立案する生産計画立案処理部、
   過去に立案された前記生産計画に関する情報を記憶する記憶部、
   前記情報に基づき、前記複数の制約の夫々を緩和の対象とする優先度である緩和優先度と、前記制約を緩和した際の制約変数の上下限設定値の関係、前記制約を緩和した際の平準化率、及び前記制約を緩和した際の前記制約変数間の関係のうちの少なくともいずれかの予測に用いる情報と、を学習した結果である学習結果を生成する、学習部、
   前記学習結果に基づき、前記複数の制約の夫々を適用したときの、前記制約変数の上下限設定値の関係、前記平準化率、及び前記制約変数間の関係のうちの少なくとも何れかを予測した結果である予測結果を生成する、予測部、
   を備え、
   前記生産計画立案処理部は、前記緩和優先度の順に前記制約を前記予測結果に基づき緩和していくことにより、前記複数の制約の全てを充足する生産計画を立案する、
   生産計画立案装置。
2. 請求項１に記載の生産計画立案装置であって、
   前記制約に関する情報の編集を受け付けるユーザインタフェースを備え、
   前記生産計画立案処理部は、前記ユーザインタフェースを介して受け付けた前記情報に基づき生産計画を立案し、
   前記記憶部は、前記編集の履歴を記憶し、
   前記学習部は、前記編集の履歴に基づき前記学習結果を生成する、
   生産計画立案装置。
3. 請求項２に記載の生産計画立案装置であって、
   前記制約に関する情報は、前記制約の制約変数、最適化目標、及び前記制約の緩和に関する情報のうちの少なくともいずれかを含む、
   生産計画立案装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の生産計画立案装置であって、
   前記記憶部は、生産計画の立案に際して連携する他のシステムと通信可能に接続し、
   前記他のシステムから前記制約に関する情報を取得し、
   前記生産計画立案処理部は、取得した前記情報に基づく制約を含む前記複数の制約の全てを充足可能な生産計画を立案する、
   生産計画立案装置。
5. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の生産計画立案装置であって、
   前記学習部は、過去の生産計画における制約変数に基づき重回帰分析を行うことにより、前記制約変数の上下限設定値を求めるための情報を学習する、
   生産計画立案装置。
6. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の生産計画立案装置であって、
   前記学習部は、過去の生産計画における説明変数を用いて数量化Ｉ類の方法を用いた機械学習を行うことにより、前記平準化率を求めるための情報を学習する、
   生産計画立案装置。
7. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の生産計画立案装置であって、
   前記学習部は、過去の生産計画から取得される学習用変数を用いてベイズ推定による機械学習を行うことにより、前記制約変数間の関係を求めるための情報を学習する、
   生産計画立案装置。
8. 情報処理装置が、
   過去に立案された生産計画に関する情報を記憶するステップ、
   前記情報に基づき、複数の制約の夫々を緩和の対象とする優先度である緩和優先度と、前記制約を緩和した際の制約変数の上下限設定値の関係、前記制約を緩和した際の平準化率、及び前記制約を緩和した際の前記制約変数間の関係のうちの少なくともいずれかの予測に用いる情報と、を学習した結果である学習結果を生成するステップ、
   前記学習結果に基づき、前記複数の制約の夫々を適用したときの、前記制約変数の上下限設定値の関係、前記平準化率、及び前記制約変数間の関係のうちの少なくとも何れかを予測した結果である予測結果を生成するステップ、
   前記緩和優先度の順に前記制約を前記予測結果に基づき緩和していくことにより、前記複数の制約の全てを充足可能な生産計画を立案するステップ、
   を実行する、生産計画立案方法。
9. 請求項８に記載の生産計画立案方法であって、
   前記情報処理装置が、
   ユーザインタフェースを介して前記制約に関する情報の編集を受け付けるステップ、
   受け付けた前記制約に関する情報に基づき生産計画を立案するステップ、
   前記編集の履歴を記憶するステップ、
   前記編集の履歴に基づき前記学習結果を生成するステップ、
   をさらに実行する、生産計画立案方法。
10. 請求項８又は９に記載の生産計画立案方法であって、
    前記情報処理装置が、
    通信可能に接続する、生産計画の立案に際して連携する他のシステムから前記制約に関する情報を取得するステップ、
    取得した前記情報に基づく制約を含む前記複数の制約の全てを充足する生産計画を立案するステップ、
    をさらに実行する、生産計画立案方法。

Images