JP2021033753A - 製造支援装置、製造支援方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】製品または中間製品の属性値の関係性について、適切なコスト関数を設定することによって適切な製造スケジュールを決定する。【解決手段】製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品について、少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性を集計する実績データ集計部と、属性値の関係性の発生頻度に基づいて属性値の関係性に関するコスト関数を決定するコスト関数決定部とを備える製造支援装置が提供される。【選択図】図１２

Description

本発明は、製造支援装置、製造支援方法およびプログラムに関する。

製造業において製品または中間製品を製造する際には、各製造工程で製造ロットを作成し、さらに、製造ロット内の製造順序を決定し、製造を行うことが多い。製造ロットは、生産の流れに合わせて一定の経済的、効率的規模にグループ化された処理対象の複数の材料（原材料、部品、製品を含む）を共通の工程で製造する際に組まれる処理単位である。処理単位は、品質のばらつき低減、製造装置の段取り作業削減による生産性向上やコスト削減を目的として、処理優先順や仕掛在庫量などとのバランスにより決定される。

また、製造順序は、品質担保、生産性向上などの目的から、製造時に守るべき条件を定めた製造標準に基づき、最終的な製品の製造順序を決定する。例えば、製造業における工場では、製品または中間製品を製造する場合において、あるロット内で連続して製造する製品または中間製品の属性（品質・性質など）の変化が小さくなるように製造順序を決定する。この際、連続して製造する製品または中間製品が守るべき属性の変化の限界値を定めることなどにより、品質を担保している。この点は製造ロットの決定についても同様であり、同一ロットにはまとめられない属性の限界値を定めるとともに、同一ロットで製造する製品または中間製品が守るべき属性（品質・性質など）を所定の範囲内にすることで、生産性向上やコスト削減、品質ばらつき低減を実現することができる。

これに対して、特許文献１には、目的関数と制約条件を定め、最適化問題として定式化を行うことで、自動的に製造順序を決定する技術が記載されている。

特開２０１３−１５１０２１号公報

しかしながら、多くの場合において製品または中間製品は複数の属性を有し、そのそれぞれについて制約条件が存在し、制約条件間の優先順位や絶対的な制約条件とソフトな制約条件との違いなどを考慮する必要があるため、特許文献１に記載されているように自動的に適切な製造順序や製造ロットを決定できるような定式化を行うことは容易ではない。また、多くの場合、作業者がノウハウとして保持している評価指標や制約条件があり、これら全てを考慮して適切な定式化を行い、パラメータを決定することは難しい。

そこで、本発明は、製品または中間製品の製造実績から特徴量を統計処理し、統計処理した特徴量に基づき、適切な製造スケジュール（製造順序または製造ロット）を決定することを可能にするコスト関数を作成する製造支援装置、製造支援方法およびプログラムを提供することを目的とする。なお、本明細書において、「コスト関数」とは、製造スケジュールの良否を判断する評価関数の一種であり、製造スケジュール計画問題を最小化問題として扱った場合に、コスト関数の値が最小であるものを最適な製造スケジュールとして特定することができる。

本発明のある観点によれば、製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品について、少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性を集計する実績データ集計部と、属性値の関係性の発生頻度に基づいて属性値の関係性に関するコスト関数を決定するコスト関数決定部とを備える製造支援装置が提供される。

本発明の別の観点によれば、製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品について、少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性を集計するステップと、属性値の関係性の発生頻度に基づいて属性値の関係性に関するコスト関数を決定するステップとを含む製造支援方法が提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品について、少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性を集計する実績データ集計部と、属性値の関係性の発生頻度に基づいて属性値の関係性に関するコスト関数を決定するコスト関数決定部とを備える製造支援装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。

上記の構成によれば、集計された属性値の関係性の発生頻度に基づいて適切にコスト関数を決定し、このコスト関数を用いることによって適切な製造スケジュール（製造順序または製造ロット）を決定することができる。

製造スケジュールにおける制約条件の例を示す図である。 図１に示した制約条件を表現するコスト関数の例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る製造支援方法のコスト関数設定段階の処理の例を示すフローチャートである。 製造実績ファイルの例を示す図である。 属性値の関係性の度数分布の例を示す図である。 図５に示した度数分布から決定されるコスト関数の例を示す図である。 属性値の関係性の度数分布の他の例を示す図である。 図７に示した度数分布を補正した上で決定されるコスト関数をの例を示す図である。 絶対的な制約条件および不感帯を考慮したコスト関数の修正の例を示す図である。 コスト関数からコストテーブルを作成する方法について説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る製造支援方法の製造スケジュール決定段階の処理の例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る製造支援装置の概略的な構成を示す図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

図１は、製造スケジュールにおける制約条件の例を示す図である。図１には、ある製品について、製品の製造順序と、各製品の属性１および属性２の値が概念的に示されている。属性１および属性２は、例えば製品の寸法であり、属性１については製造順序において前後に続く製品の間での差分が小さい方が好ましい。また、属性１について差分が発生する場合には、前の製品よりも後の製品の方が大きい「＋」の差分よりも、前の製品よりも後の製品の方が小さい「−」の差分の方が好ましい。結果として、製品の製造順序は、属性１に差分がない製品を連続させ、かつ「＋」の差分よりも「−」の差分の方が多くなるように決定される。

図２は、図１に示した制約条件を表現するコスト関数の例を示す図である。上述のように、属性１の関係性としては、製造順序において前後に続く製品の間での差分が小さい方が好ましい。そこで、図示された例では、コストテーブルにおいて、属性１の差分が０である場合に「０」になり、差分の絶対値が大きくなるに従って増大するコストの値を設定する。さらに、属性１について差分が発生する場合には「＋」の差分よりも「−」の差分の方が好ましいため、コストの値は「−」の範囲よりも「＋」の範囲でより大きく設定される。連続した順序で製造される２つの製品または中間製品について属性１の値の差分によって発生するコストの合計を最小化することによって、属性１の制約条件について製造順序を最適化することができる。つまり、コストテーブルに適切なコストの値を設定すれば、製造順序を最適化することができる。製造順序以外の製造スケジュール、例えば製造ロットの決定についても同様である。

しかしながら、制約条件を表現するコストの値に基づく製造スケジュールの決定は、実際には容易ではない。多くの場合において、製品（または中間製品）は複数の属性を有する。図１および図２に示された例でも、製品は属性１とは別の属性２をもつ。図２に例示された属性１のコストテーブルでは、属性２が、属性１のコストに影響する要素として組み込まれている。具体的には、属性２の値が大きいほど、属性１の差分に対するコストの値は小さくなる。このような場合、コストテーブルは、属性２の値によって層別（図２の例では、４層）される。さらに、図１の例に示されるように、属性２についても、製造順序において前後に続く製品の間での差分が小さい方が好ましいという制約条件が存在しうる。この場合、図２に例示したようなコストテーブルが属性２についても作成される。このように属性の数が多く、また属性が相互に影響しあう場合には、コストテーブルに最適なコストの値を設定することは容易ではない。

図３は、本発明の一実施形態に係る製造支援方法のコスト関数設定段階の処理の例を示すフローチャートである。まず、実績データ入力ステップ（Ｓ１１０）で、製造実績ファイル１を読み込む。製造実績ファイル１は、製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品の属性値を示す情報の例である。図４に示された例において、製造実績ファイル１は、製品ＩＤ、属性値（図示された例では属性１〜属性３の値だが、さらに多くてもよい）の実績値、製造ロットＩＤ、および製造ロット内での製造順序の情報を含む。例えば製造ロットＩＤは、少なくとも２つの製品または中間製品が同じ時間枠の中で製造されたことを示す情報である。また、製造ロット内での製造順序は、少なくとも２つの製品または中間製品が連続した順序で製造されたことを示す情報である。本明細書では、このように、製造実績において少なくとも２つの製品または中間製品が連続した順序で製造されたり、同じ時間枠の中で製造されたりした場合に、これらの製品または中間製品が所定の時間的関係性を有する、ともいう。

次に、層別条件決定ステップ（Ｓ１２０）で、ステップＳ１１０で読み込まれた製造実績ファイル１によって示される属性の実績値から、各属性のコスト関数の層別条件を決定する。ここで、層別条件とは、ある属性値の関係性に関するコスト関数を、他の属性値に従ってどのように層別（分類）するかを規定するための条件を指す。例えば図２に示す例のように、製品または中間製品について複数の属性値が定義される場合、第１の属性値の関係性に関するコスト関数を第２の属性値に従って層別したようなコストテーブルが構成されてもよい（図示する例では、第２の属性値が「２」、「３」、「５」、「１０」のどの値に該当するかによって層別されている）。ステップＳ１２０では、例えば既存の製造標準において規定されている層別条件をインポートしてもよいし、属性の実績値の相関性をクラスター分析などによって特定することによって層別条件を抽出してもよい。図４に示された例において属性１のコストテーブルの層別条件を決定する場合、属性２および属性３のいずれかまたは両方が候補になる。例えば、属性１の実績値と属性２の実績値との間に相関性がある場合、属性１のコスト関数を属性２に従って層別することによって、より適切なコスト関数を定義することができる。

次に、実績データ集計ステップ（Ｓ１３０）で、ステップＳ１２０で決定された層別条件に従って、ステップＳ１１０で読み込まれた製造実績ファイル１から特徴量、すなわち、製造実績ファイル１によって示される属性値の関係性を集計（統計処理）する。例えば、製造順序、すなわち製品または中間製品が製造される順序を対象にする場合、製造実績において連続した順序で製造された製品または中間製品の属性値の差分が集計されてもよい。上記で図１および図２に示した例では、属性１について、前後に続く製品の間で属性値の差分が集計される。また、製造ロット、すなわち製品または中間製品が製造される時間枠を対象にする場合、製造実績において同じ時間枠の中で製造された製品または中間製品の属性値の分散などによって表される分布状態が集計されてもよい。集計によって、所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性の発生頻度が算出される。発生頻度は、例えば図５に示されるような度数分布で表される。上記で図２に示した属性１の制約条件ように、属性値の差分が小さい方が好ましいとされる場合、度数分布の頂点は差分０付近にあり、差分の絶対値が大きくなるに従って度数が低下する。なお、ここでは、説明を簡単にするため、１つの属性値について述べたが、多次元空間上に拡張することも可能である。具体的には、層別を実施後、時間的関係性を有する製品または中間製品について、複数属性の差分をとり、それらを多次元空間上の度数分布ととらえることで、多次元への拡張も可能である。このとき、層別することによって、それぞれの層で確率分布が大きく異なり、一つの関数で扱うことが難しい場合にも対応できる。

次に、コスト関数決定ステップ（Ｓ１４０）で、ステップＳ１３０で集計（統計処理）された特徴量、すなわち属性値の関係性の発生頻度に基づいて、属性値の関係性に関するコスト関数を決定する。例えば、図５に示されるような度数分布を確率密度関数とみなし、図６に示すように確率密度関数の逆関数を算出した上で、この逆関数に適切な係数をかけたものをコスト関数としてもよい。なお、確率密度関数に変換することで、統計処理・数値計算の容易化を図ることができる。ここで、多くの場合において製品（または中間製品）は発注に従って製造され、発注される製品の属性には偏りがあるため、図７に示すように属性の実績値の集計結果において必ずしも制約条件を反映していない度数分布の落ち込みができる場合がある。このような場合は、図８に示すように、ユーザー操作によって、または確率密度関数の微分値などを用いた自動的な判定によって、度数分布の落ち込みを埋める補正（例えば、線形補間）をした上でコスト関数を決定してもよい。また、コスト関数決定ステップＳ１４０では、層別条件決定ステップＳ１２０が決定した層別条件に従ってコスト関数を層別してもよい。

次に、好ましくは、コスト関数修正ステップ（Ｓ１５０）で、ステップＳ１４０で決定されたコスト関数を修正する。例えば、図９に示すように、設備制約などから定められる絶対的な制約条件が存在する場合には、その条件を満たさない範囲（図示された例の場合、−２００以下と＋１００以上）においてコスト関数の値を最大化してもよい。これによって、絶対的な制約条件を満たす範囲においてなるべく守りたいソフトな制約条件を表現することができる。一方、コスト関数が最小になる範囲の近傍でコスト関数の値を平準化してもよい。図示された例の場合、属性値の差分が０になる近傍の領域でコスト関数の値が平準化される。コスト関数の値が平準化された範囲は不感帯になり、当該範囲の中では属性の関係性を任意に設定することができる。これによって、ある属性についてのコスト関数が不感帯の範囲にある場合には他の属性のコスト関数を優先し、合理的な製造スケジュールを決定することができる。

上記のコスト関数修正ステップ（Ｓ１５０）を経て、各属性の関係性についてのコスト関数が出力される。本実施形態において、コスト関数は、層別条件決定ステップ（Ｓ１２０）が決定した層別条件によって層別されたコストテーブル２として出力される。なお、コストテーブルを作成するにあたっては、いくつかの手法が考えられるが、図１０に示すように、任意の区間におけるコスト関数の値の平均をとることで表現することが考えられる。コスト関数をコストテーブルとして表現することによって、可読性が高まり、従来用いられてきた標準との比較や、人手による修正が容易になる。

図１１は、本発明の一実施形態に係る製造支援方法の製造スケジュール決定段階の処理の例を示すフローチャートである。なお、以下では製造スケジュールの例として製造順序を決定する例について説明するが、製造ロットを決定する場合も同様である。図示された例では、まず、予定データ入力ステップ（Ｓ１６０）で、製造予定ファイル３を読み込む。製造予定ファイル３には、製造が予定されている製品（または中間製品）の製品ＩＤや、属性値などの情報が含まれる。

次に、製造順序決定ステップ（Ｓ１７０）で、コストテーブル２から各属性の関係性についてのコスト関数を読み取り、コスト関数に基づいて製造予定ファイル３に含まれる製造予定の製品の製造スケジュール、具体的には製造順序を決定する。スケジューリングによって決定された製造順序は、製造順序ファイル４に記録される。ここで、スケジューリングには、公知の最適化手法、具体的には例えば混合整数計画法、ローカルサーチ、またはシミュレーティッドアニーリングなどを利用することができる。いずれの最適化手法においても、本コスト関数の合計値が最小となる製造順序を探索することで、製造順序を決定することができる。

最適化手法を利用して製造計画、具体的には製造順序を決定する場合、可視化された製造標準には現れない、作業者がノウハウ的に持つ評価指標および制約条件を最適化のパラメータに反映させることは容易ではない。そこで、本実施形態では、上記のような製造スケジュール決定の処理によって製造実績から特徴量を統計処理し、統計処理した特徴量から最適化のパラメータ、具体的にはコスト関数を算出することによって、より適切な製造順序を決定することを可能にしている。

図１２は、本発明の一実施形態に係る製造支援装置の概略的な構成を示す図である。図１２に示される製造支援装置１０は、メインフレームやオープン系システムなどの大型計算機、またはパーソナルコンピュータなどの情報処理装置によって構成される。製造実績ファイル１、コストテーブル２、製造予定ファイル３、および製造順序ファイル４は、ＲＯＭやＲＡＭなどの各種メモリ、ハードディスク、またはＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に格納される。あるいは、これらのデータの一部または全部は他の情報処理装置において格納され、ＬＡＮやインターネットなどの電気通信回線を用いた通信によって製造支援装置１０に送信されてもよい。

製造支援装置１０において、実績データ入力部１１は、上述した製造支援方法の実績データ入力ステップＳ１１０を実行する。以下同様に、層別条件決定部１２は層別条件決定ステップＳ１２０を実行し、実績データ集計部１３は実績データ集計ステップＳ１３０を実行し、コスト関数決定部１４はコスト関数決定ステップＳ１４０を実行し、コスト関数修正部１５はコスト関数修正ステップＳ１５０を実行する。コスト関数修正部１５は、上述のようなコスト関数の修正を自動的に実行してもよいし、入出力装置５を介して取得されるユーザー操作に従って実行してもよい。予定データ入力部２１は上記の製造支援方法の予定データ入力ステップＳ１６０を実行し、製造順序決定部２２は製造順序決定ステップＳ１７０を実行する。なお、上述の通り、製造スケジュールの例は製造順序には限定されず、同様にして製造ロットを決定してもよい。上記の各部の機能は、情報処理装置（コンピュータ）のプロセッサがメモリまたは記録媒体に格納されるプログラムに従って動作することによって実現される。

なお、製造支援装置１０の各部は、単一の情報処理装置によって実現される必要はなく、複数の情報処理装置に分散して実現されてもよい。具体的には、例えば、実績データ入力部１１、層別条件決定部１２、実績データ集計部１３、コスト関数決定部１４、およびコスト関数修正部１５と、予定データ入力部２１および製造順序決定部２２とが、それぞれ異なる情報処理装置によって実現されてもよい。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範囲内において、各種の変形例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１…製造実績ファイル、２…コストテーブル、３…製造予定ファイル、４…製造順序ファイル、５…入出力装置、１０…製造支援装置、１１…実績データ入力部、１２…層別条件決定部、１３…実績データ集計部、１４…コスト関数決定部、１５…コスト関数修正部、２１…予定データ入力部、２２…製造順序決定部。

Claims (10)

1. 製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品について、前記少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性を集計する実績データ集計部と、
   前記属性値の関係性の発生頻度に基づいて前記属性値の関係性に関するコスト関数を決定するコスト関数決定部と
   を備える製造支援装置。
2. 前記所定の時間的関係性は、前記少なくとも２つの製品または中間製品が連続した順序で製造されることを含む、請求項１に記載の製造支援装置。
3. 前記属性値の関係性は、前記連続した順序で製造された製品または中間製品の属性値の差分を含む、請求項２に記載の製造支援装置。
4. 前記所定の時間的関係性は、前記少なくとも２つの製品または中間製品が同じ時間枠の中で製造されることを含む、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の製造支援装置。
5. 前記属性値の関係性は、前記同じ時間枠の中で製造された製品または中間製品の属性値の分布状態を含む、請求項４に記載の製造支援装置。
6. 前記属性値の関係性が絶対的な制約条件を満たさない範囲において前記コスト関数の値を最大化するコスト関数修正部をさらに備える、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の製造支援装置。
7. 前記コスト関数が最小になる範囲の近傍で前記コスト関数の値を平準化するコスト関数修正部をさらに備える、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の製造支援装置。
8. 前記少なくとも２つの製品または中間製品について、第１の属性値および第２の属性値が定義され、
   前記実績データ集計部は、前記第１の属性値の関係性を集計し、
   前記コスト関数決定部は、前記２つの製品または中間製品のうちの少なくとも１つの製品または中間製品の前記第２の属性値に従って前記第１の属性値の関係性に関するコスト関数を層別する、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の製造支援装置。
9. 製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品について、前記少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性を集計するステップと、
   前記属性値の関係性の発生頻度に基づいて前記属性値の関係性に関するコスト関数を決定するステップと
   を含む製造支援方法。
10. 製造実績において所定の時間的関係性を有する少なくとも２つの製品または中間製品について、前記少なくとも２つの製品または中間製品の属性値の関係性を集計する実績データ集計部と、
    前記属性値の関係性の発生頻度に基づいて前記属性値の関係性に関するコスト関数を決定するコスト関数決定部と
    を備える製造支援装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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