JP2021068010A - Plan generation system construction support device, and plan generation system construction support method - Google Patents

Plan generation system construction support device, and plan generation system construction support method Download PDF

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香織 中川
小林 雄一
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雄一 小林
由泰 高橋
Yoshiyasu Takahashi
由泰 高橋
難波 康晴
Yasuharu Nanba
康晴 難波
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Abstract

To provide a plan generation system construction support device capable of solving a disadvantage that a lot of man-hours is required to implement a system in each factory when constructing a plan generation system in multiple factories.SOLUTION: Before implementing a system at a factory that will build the plan generation system from now on, a conventional mathematical model that represents the characteristics of plans that have been generated and operated and a mathematical model corresponding to the processing of the source code which is created when the plan generation system was already built-in another factory are compared, and when it is determined that there exists a similar mathematical model, the corresponding past source code is reused.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、計画生成システム構築支援装置、および計画生成システム構築支援方法に関する。 The present invention relates to a plan generation system construction support device and a plan generation system construction support method.

産業界において、製品の生産計画や、配送計画、労働現場における人員計画など、多様な計画を生成する必要があり、それらを自動で行うシステム(以降、計画生成システム)が存在する。 In the industrial world, it is necessary to generate various plans such as product production plans, delivery plans, and personnel plans at work sites, and there is a system that automatically performs them (hereinafter referred to as a plan generation system).

計画生成システムを顧客へ提供するにあたり、顧客へのヒアリングを通じて得られた制約条件と、熟練者が以前に立てた計画の履歴データから機械学習を使って抽出された複数の計画パターンなどを入力として、数理最適化を用いて、各顧客の業務内容にあわせて計画生成をするシステムを提供している。 In providing the plan generation system to the customer, the constraint conditions obtained through the interview with the customer and multiple plan patterns extracted by machine learning from the historical data of the plan previously made by the expert are input. , We provide a system that uses mathematical optimization to generate plans according to the business content of each customer.

このシステム開発では、各顧客対応の案件固有のプラグイン(プログラム)を作る必要があり、例えば同じ企業の複数工場における計画生成のために、各工場に合わせた計画生成システムを各々構築することになる。しかし、各々全てを一から構築するのは工数が掛かるため、共通する機能に関するソースコード等は一つ作成したのち再利用することが望ましい。 In this system development, it is necessary to create a plug-in (program) specific to each customer's case. For example, in order to generate plans at multiple factories of the same company, we decided to build a plan generation system tailored to each factory. Become. However, it takes man-hours to build each of them from scratch, so it is desirable to create one source code for common functions and then reuse it.

特許文献1には、過去に作成したソースコードや仕様書等に共通して含まれる主要なキーワードから、これから新たに実装したいソースコード・仕様書の処理内容と類似の過去のソースコード・仕様書を特定して、テンプレートとして再利用する技術が開示されている。 In Patent Document 1, from the main keywords commonly included in the source code and specifications created in the past, the past source code and specifications similar to the processing contents of the source code and specifications to be newly implemented from now on. The technology for identifying and reusing it as a template is disclosed.

国際公開第2017/199443号International Publication No. 2017/199443

しかし、特許文献1に開示される技術で既存のソフトウェアを再利用するためには、あらかじめ過去のリソースにそれらの処理内容を示すキーワードが付与されていなければならない。 However, in order to reuse the existing software in the technique disclosed in Patent Document 1, the past resources must be given a keyword indicating their processing contents in advance.

それに対して、対象としている上記計画生成システムの開発は顧客の要望を聞きながら臨機応変にアジャイル的に実装を行っており、プログラムの関数ごとに丁寧な日本語で機能の説明を残すことはしていない。このため特許文献1のようにキーワードによるテンプレートとして利用する過去のソースコードを選択する方法は採用できない。 On the other hand, the development of the above-mentioned plan generation system, which is the target, is implemented flexibly and agilely while listening to the customer's request, and it is not possible to leave a detailed explanation of the function in Japanese for each function of the program. Not. Therefore, the method of selecting the past source code to be used as a template by keywords as in Patent Document 1 cannot be adopted.

本発明は、こうした背景に鑑みてなされたものであり、複数個所で適用する計画生成システムのソースコードに関して、同様の処理内容のソースコードを再利用することでソースコード開発工数を削減するための計画生成システム構築支援装置、および計画生成システム構築支援方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a background, and is for reducing the source code development manpower by reusing the source code of the same processing contents with respect to the source code of the plan generation system applied at a plurality of places. An object of the present invention is to provide a plan generation system construction support device and a plan generation system construction support method.

本発明の計画生成システム構築支援装置の好ましい例では、顧客企業の計画生成システム構築に際し、過去に作成されたソースコードのうち再利用できるソースコードを出力する装置であって、過去に構築した計画生成システムにおいて、作成した顧客企業の計画生成に関する実績データ分析に基づく法則・パターンを現した数理モデルと、作成したソースコードを対応付けて記憶する対応表記憶部と、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに関して、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルを作成するために使用した分析プログラムを利用して、前記第二の顧客企業の計画生成に関する実績データより数理モデルを作成するモデル出力部と、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルと、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルとの有意差を比較判定する統計分析部と、両数理モデル間の有意差が所定の閾値以内であれば、有意差無しと判定して、前記新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルの処理を実装するプログラムとして、前記対応表から該当数理モデルにより検索された過去に構築した計画生成システムの数理モデルを実装したソースコードの再利用を提示するソースコード出力部とを備えて構成する。 A preferred example of the plan generation system construction support device of the present invention is a device that outputs reusable source code among the source codes created in the past when constructing a plan generation system of a client company, and is a device constructed in the past. In the generation system, a mathematical model that expresses the rules and patterns based on the actual data analysis related to the plan generation of the created client company, a correspondence table storage unit that stores the created source code in association with each other, and a second newly constructed second Regarding the plan generation system of the client company, a mathematical model is created from the actual data related to the plan generation of the second client company by using the analysis program used to create the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past. A statistical analysis unit that compares and judges the significant difference between the model output unit to be used, the mathematical model related to the newly constructed plan generation system of the second client company, and the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past. If the significant difference between the mathematical models is within a predetermined threshold, it is determined that there is no significant difference, and the program that implements the processing of the mathematical model related to the plan generation system of the second client company to be newly constructed is described above. It is configured with a source code output unit that presents the reuse of the source code that implements the mathematical model of the plan generation system constructed in the past searched by the corresponding mathematical model from the correspondence table.

また、本発明の他の特徴として、前記計画生成システム構築支援装置において、過去に構築した顧客企業の計画生成システムに必要な制約条件と、顧客企業との対応一覧表の中に、各制約条件に基づく数理モデルを作成する分析プログラムを登録しておき、前記モデル出力部は、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成に関する実績データより数理モデルを作成する際に、前記制約条件と顧客企業との対応一覧表の中より関数形が同じ制約条件に対応する分析プログラムを読み出して、利用する。 Further, as another feature of the present invention, in the plan generation system construction support device, the constraint conditions required for the plan generation system of the client company constructed in the past and each constraint condition in the correspondence list with the client company are included. An analysis program for creating a mathematical model based on the above is registered, and the model output unit creates the mathematical model from the actual data related to the plan generation of the second client company to be newly constructed. Read and use the analysis program corresponding to the constraint condition with the same function form from the correspondence list with the company.

また、本発明の計画生成システム構築支援方法の好ましい例では、顧客企業の計画生成システム構築に際し、過去に作成されたソースコードのうち再利用できるソースコードを出力する方法であって、過去に構築した計画生成システムにおいて、作成した顧客企業の計画生成に関する実績データ分析に基づく法則・パターンを現した数理モデルと、作成したソースコードを対応付けて記憶する対応表を作成する工程と、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに関して、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルを作成するために使用した分析プログラムを利用して、前記第二の顧客企業の計画生成に関する実績データより数理モデルを作成する工程と、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルと、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルとの有意差を比較判定する工程と、両数理モデル間の有意差が所定の閾値以内であれば、有意差無しと判定して、前記新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルの処理を実装するプログラムとして、前記対応表から該当数理モデルにより検索された過去に構築した計画生成システムの数理モデルを実装したソースコードの再利用を提示する工程とを有する。 Further, a preferable example of the plan generation system construction support method of the present invention is a method of outputting a reusable source code from the source code created in the past when constructing the plan generation system of the client company, which is constructed in the past. In the created plan generation system, a process of creating a correspondence table that stores the created source code in association with the mathematical model that expresses the rules and patterns based on the actual data analysis related to the created plan generation of the client company, and newly constructed Regarding the plan generation system of the second client company, the analysis program used to create the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past is used to obtain the actual data related to the plan generation of the second client company. Both the process of creating a mathematical model and the process of comparing and judging the significant difference between the mathematical model related to the plan generation system of the second client company to be newly constructed and the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past. If the significant difference between the mathematical models is within a predetermined threshold, it is determined that there is no significant difference, and the program that implements the processing of the mathematical model related to the plan generation system of the second client company to be newly constructed is described above. It has a process of presenting the reuse of the source code that implements the mathematical model of the plan generation system constructed in the past, which is searched by the corresponding mathematical model from the correspondence table.

本発明によれば、複数工場で計画生成システム構築を行う際、低工数で行うことができる。 According to the present invention, when constructing a plan generation system in a plurality of factories, it can be performed with a low man-hour.

計画生成システム構築支援装置の機能構成図である。It is a functional block diagram of the plan generation system construction support device. 計画生成システム構築手順を示す図である。It is a figure which shows the plan generation system construction procedure. 計画生成システム構築支援装置における各機能部や各記憶部の間の関係を説明する機能ブロック図である。It is a functional block diagram explaining the relationship between each functional part and each storage part in a plan generation system construction support apparatus. i番目工場の計画生成システム構築の入力となる、i番目工場の制約条件表の一例である。This is an example of the constraint condition table of the i-th factory, which is the input for building the plan generation system of the i-th factory. 制約条件対応工場一覧表の一例である。This is an example of a list of factories that comply with constraints. 制約条件比較部と制約条件対応工場一覧表更新部の処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process of the constraint condition comparison part and the constraint condition correspondence factory list update part. 制約条件対応工場一覧表更新部によって更新された制約条件対応工場一覧表の一例である。This is an example of the constraint condition compatible factory list updated by the constraint condition compatible factory list update section. 図8(A)は、制約条件がa+b<αの場合の制約条件違反モデルの例であり、図8(B)は、2つの計画パターンモデルの有意差を求める方法の例を説明する図である。FIG. 8A is an example of a constraint condition violation model when the constraint condition is a + b <α, and FIG. 8B is a diagram illustrating an example of a method of obtaining a significant difference between the two planning pattern models. is there. 既知計画パターンモデル表の一例である。This is an example of a known plan pattern model table. 計画パターンモデル‐ソースコード対応表の一例である。This is an example of the planning pattern model-source code correspondence table. ソースコードフォーマット出力部で出力されたソースコードフォーマットの一例である。Source code format This is an example of the source code format output by the output unit.

以下、実施形態について図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings.

図1に一実施形態として示す計画生成システム構築支援装置(1)の機能構成図を示す。計画生成システム構築支援装置(1)は、メモリ(10)と、補助記憶装置(11)と、プロセッサ(12)と、入力装置(13)と、表示装置(14)とを備える計算機が用いられる。この計算機は汎用的な計算機でよい。各構成要素は図示しない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。 FIG. 1 shows a functional configuration diagram of the plan generation system construction support device (1) shown as an embodiment. As the plan generation system construction support device (1), a computer including a memory (10), an auxiliary storage device (11), a processor (12), an input device (13), and a display device (14) is used. .. This computer may be a general-purpose computer. Each component is communicably connected to each other via a communication means such as a bus (not shown).

メモリ(10)は、不揮発性の記憶素子であるROM及び揮発性の記憶素子であるRAMを含む。補助記憶装置(11)は、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ(12)が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。 The memory (10) includes a ROM which is a non-volatile storage element and a RAM which is a volatile storage element. The auxiliary storage device (11) is a large-capacity and non-volatile storage device such as a magnetic storage device (HDD) or a flash memory (SSD), and is used when executing a program executed by the processor (12) and a program. Store data.

プロセッサ(12)は、補助記憶装置(11)に格納されたプログラム(図示せず)をメモリ(10)上にロードして、実行することにより、制約条件比較部(101)と、制約条件対応工場一覧表更新部(102)と、計画パターンモデル出力部(103)と、計画パターンモデル統計分析部(104)と、既知計画パターンモデル表更新部(105)と、ソースコードフォーマット出力部(106)の各機能部を実現する。 The processor (12) loads the program (not shown) stored in the auxiliary storage device (11) into the memory (10) and executes it to correspond to the constraint condition comparison unit (101) and the constraint condition. Factory list update unit (102), plan pattern model output unit (103), plan pattern model statistical analysis unit (104), known plan pattern model table update unit (105), and source code format output unit (106). ) Is realized.

また図1に示すように、補助記憶装置(11)は、制約条件対応工場一覧表記憶部(111)と、検証対象計画パターン記憶部(112)と、既知計画パターンモデル表記憶部(113)と、計画パターンモデル−ソースコード対応表記憶部(114)とを備える。 Further, as shown in FIG. 1, the auxiliary storage device (11) includes a constraint condition-compliant factory list storage unit (111), a verification target plan pattern storage unit (112), and a known plan pattern model table storage unit (113). And a plan pattern model-source code correspondence table storage unit (114).

図2は、本実施例の計画生成システム構築支援装置(1)を適用する前の、ある一つの工場における計画生成システム構築の手順を説明する。ここで「一つの工場」とはある一つの企業内にある複数の工場のうちの一つを例にして実施例をすすめるが、これに限らず、関係のない企業の複数工場・事業所等での計画生成システム構築などでもよい。 FIG. 2 describes a procedure for constructing a plan generation system in a certain factory before applying the plan generation system construction support device (1) of this embodiment. Here, "one factory" is an example of one of a plurality of factories in a certain company, but the example is not limited to this, and multiple factories / business establishments of unrelated companies, etc. It may be the construction of a plan generation system in.

ステップS201において、計画生成システム構築の前段階として、システム顧客から出力すべき計画の制約条件をヒアリングする。これは実施の一例であるため制約条件に限るわけではなく、計画生成に必要な情報をヒアリングするということである。 In step S201, as a preliminary step of constructing the plan generation system, the constraint conditions of the plan to be output from the system customer are heard. Since this is an example of implementation, it is not limited to constraints, but it is to hear the information necessary for plan generation.

次に、ステップS202において、過去にその工場で作成・利用された計画を分析して、これまで制約条件がどのレベルで達成されているか、違反しているかをグラフなどに可視化して検証する。 Next, in step S202, the plans created and used at the factory in the past are analyzed, and the level at which the constraints have been achieved or whether they have been violated is visualized and verified on a graph or the like.

さらに、ステップS203において、S202で可視化した情報を基に、技術者が制約条件に対応した分析プログラムを作成して、制約条件違反モデル(数理モデル)を構築する。 Further, in step S203, the engineer creates an analysis program corresponding to the constraint condition based on the information visualized in S202, and constructs a constraint condition violation model (mathematical model).

最後にステップS204において、S203で構築した制約条件違反モデルを基に、案件固有のプラグインを作成して、計画生成システムの実装を行う。 Finally, in step S204, a project-specific plug-in is created based on the constraint condition violation model constructed in S203, and the plan generation system is implemented.

本実施例の計画生成システム構築支援装置(1)は、図2で説明した計画生成システム構築の手順を簡素化するものであり、過去の計画生成システム構築における制約条件を示す違反モデルと同様の制約条件とその違反モデルを有する新たな顧客向けの計画生成システムを実装する場合、過去の計画生成システムに関するソースコードを再利用し、計画生成システム構築の工数を削減するものである。 The plan generation system construction support device (1) of this embodiment simplifies the procedure of the plan generation system construction described in FIG. 2, and is similar to the violation model showing the constraint conditions in the past plan generation system construction. When implementing a plan generation system for a new customer having a constraint condition and its violation model, the source code related to the past plan generation system is reused to reduce the number of steps for constructing the plan generation system.

図3は、本実施例の計画生成システム構築支援装置(1)における各機能部や各記憶部の間の関係を説明する機能ブロック図である。以降、図3の各機能部の配列に沿った、処理の順序にしたがって説明をすすめる。 FIG. 3 is a functional block diagram illustrating the relationship between each functional unit and each storage unit in the plan generation system construction support device (1) of this embodiment. Hereinafter, the description will be given according to the order of processing according to the arrangement of the functional parts in FIG.

図3の201には、ある顧客のi工場の計画生成システム構築に際して、図2のS201に示すヒアリングを実施した結果、複数の制約条件を抽出して、計画生成システム構築支援装置(1)の入力装置(13)より入力することを示している。 In 201 of FIG. 3, a plurality of constraint conditions were extracted as a result of conducting the hearing shown in S201 of FIG. 2 when constructing the plan generation system of a customer's i-factory, and the plan generation system construction support device (1) was used. It is shown to input from the input device (13).

図4は、ヒアリングにより抽出されたi工場における計画生成に必要な制約条件の例を示す。
例えば、#001の制約条件は、i工場の生産計画を生成するシステムを構築する場合の制約条件として、製品の受注から生産終了までの日数をa、製品が在庫として置かれる日数をbとしたとき、各日数の合計が5日未満でなくてはならない、という内容を関数: a+b<5 で示したものである。
図4の制約条件の関数中のa,b,d,eはそれぞれ定義された変数である。
FIG. 4 shows an example of the constraints required for the plan generation in the i-factory extracted by the hearing.
For example, the constraint condition of # 001 is that the number of days from the order of the product to the end of production is a and the number of days that the product is kept in inventory is b as the constraint condition when constructing the system for generating the production plan of the i factory. Then, the content that the total number of days must be less than 5 days is shown by the function: a + b <5.
A, b, d, and e in the constraint condition function of FIG. 4 are defined variables, respectively.

ここで以下では、これまである企業の1番目から(i−1)番目の工場まで計画生成システム構築が完了し、現在i番目の工場の計画生成システム構築を行おうとしているという状況において実施例の説明をすすめる。 Here, in the following, an embodiment in a situation where the construction of the plan generation system from the first factory to the (i-1) th factory of a certain company has been completed and the construction of the plan generation system of the i-th factory is currently being carried out. I recommend the explanation of.

図5には、図3の制約条件対応工場一覧表記憶部(111)に記憶される1番目から(i−1)番目の工場(以下i−1工場)までの計画生成システム構築が終了した段階における制約条件対応工場一覧表の例を示す。 In FIG. 5, the construction of the plan generation system from the first factory to the (i-1) th factory (hereinafter referred to as i-1 factory) stored in the constraint condition-corresponding factory list storage unit (111) of FIG. 3 is completed. An example of a list of factories that comply with constraints at the stage is shown.

制約条件列(301)は、i−1工場までにヒアリングして得られた全ての制約条件を列挙したものである。ここで変数a,b,dとは前述したとおり、製品の受注から生産終了までの日数など定義されたものである。また、α,βは閾値を示す変数である。 The constraint condition column (301) is a list of all the constraint conditions obtained by hearing up to the i-1 factory. Here, the variables a, b, and d are defined as the number of days from the ordering of the product to the end of production, as described above. In addition, α and β are variables indicating a threshold value.

分析プログラム列(302)は、該当する制約条件の違反状況を分析するプログラムのID番号を示すものである。分析プログラムとは、i−1工場までの計画生成システム構築において、該当制約条件が初めて登場したときに、人が該当制約条件の違反モデルを算出するために作成したプログラムのことである。ここでは実施の一例として制約条件の違反モデルを挙げているが、計画生成に関する法則・パターンを現した数理モデル全般を対象とする。 The analysis program column (302) indicates the ID number of the program that analyzes the violation status of the applicable constraint condition. The analysis program is a program created by a person to calculate a violation model of the constraint condition when the relevant constraint condition first appears in the construction of a plan generation system up to the i-1 factory. Here, the violation model of the constraint condition is given as an example of implementation, but the whole mathematical model that expresses the rules and patterns related to the plan generation is targeted.

工場No.列(303)は、これまで計画生成システムを構築した工場IDを例として1、2、3、・・・i−1と示したものである。例えばi−1列(304)は、i−1工場の制約条件において、d≦4100が存在し、a+bに関する制約条件は存在しないことを示している。このように各制約条件に関して、閾値αやβの各工場における実際の値を示している。 The factory No. column (303) shows 1, 2, 3, ... I-1 as an example of the factory ID for which the plan generation system has been constructed so far. For example, column i-1 (304) shows that d ≦ 4100 exists and there is no constraint on a + b in the constraints of the i-1 factory. In this way, the actual values of the threshold values α and β in each factory are shown for each constraint condition.

図6は、図3の制約条件比較部(101)における処理と、制約条件対応工場一覧表更新部(102)における処理を合わせてフロー図として示したものである。 FIG. 6 shows a flow diagram in which the processing in the constraint condition comparison unit (101) of FIG. 3 and the processing in the constraint condition corresponding factory list update unit (102) are combined.

図3の制約条件比較部(101)は、i工場の制約条件(201)と制約条件対応工場一覧表(111)を入力として、i工場の各制約条件のうちj番目の制約条件を選択し(制約条件(i,j))、それが制約条件対応工場一覧表(111)にあるかどうか(既にi−1工場までの計画生成システム構築において関数の形が同じ制約条件が登録されているかどうか)を判定する。 The constraint condition comparison unit (101) in FIG. 3 inputs the constraint condition (201) of the i factory and the constraint condition compatible factory list (111), and selects the jth constraint condition among the constraint conditions of the i factory. (Constraint (i, j)), whether it is in the constraint condition compatible factory list (111) (whether the constraint condition with the same function form is already registered in the construction of the plan generation system up to i-1 factory Please).

制約条件(i,j)が制約条件対応工場一覧表(111)になかった場合(制約条件(i,j)の関数の形が、制約条件対応工場一覧表の全ての制約条件の関数の形と異なる場合(イ))、制約条件対応工場一覧表更新部(102)において、制約条件対応工場一覧表(111)に新しい行(図7の305)を作成して制約条件(i,j)を新規に登録し(図7の306)、さらにi工場の新しい列を作成し(図7の307)、i工場列の新規制約条件行に閾値を登録する(図7の308)。 When the constraint condition (i, j) is not in the constraint condition compatible factory list (111) (The form of the function of the constraint condition (i, j) is the form of the function of all the constraint conditions in the constraint condition compatible factory list. (A)), in the constraint condition compatible factory list update unit (102), create a new row (305 in FIG. 7) in the constraint condition compatible factory list (111) and use the constraint condition (i, j). Is newly registered (306 in FIG. 7), a new column of i-factory is created (307 in FIG. 7), and a threshold is registered in the new constraint row of the i-factory column (308 in FIG. 7).

そしてこの場合、従来の手法に従って、図2のS202から手作業で分析プログラムを作成する。作成した分析プログラムを制約条件対応工場一覧表(111)の新しい行に登録して、計画パターンモデル出力部(103)へ移行する。 Then, in this case, an analysis program is manually created from S202 of FIG. 2 according to the conventional method. Register the created analysis program in a new line of the constraint condition compatible factory list (111), and move to the planning pattern model output unit (103).

制約条件(i,j)が制約条件対応工場一覧表(111)にあった場合(制約条件(i,j)と、制約条件対応工場一覧表のいずれかの制約条件とが、閾値の同異に拘わらず関数の形が同じである場合(ロ))、制約条件対応工場一覧表更新部(102)において、制約条件対応工場一覧表(111)にi工場の新しい列を作成し、該当制約条件行に閾値を登録する。その後、計画パターンモデル出力部(103)へ移行する。 When the constraint condition (i, j) is in the constraint condition compatible factory list (111) (the constraint condition (i, j) and one of the constraint conditions in the constraint condition compatible factory list have the same threshold value. If the function form is the same regardless of (b)), in the constraint condition compatible factory list update section (102), create a new column of i factory in the constraint condition compatible factory list (111) and apply the corresponding constraint. Register the threshold in the condition line. After that, the process shifts to the planning pattern model output unit (103).

図7は、制約条件対応工場一覧表更新部(102)における更新処理後、i工場に関するすべての制約条件について閾値を登録した制約条件対応工場一覧表(111)の例を示したものである。 FIG. 7 shows an example of the constraint condition compatible factory list (111) in which the threshold values are registered for all the constraint conditions related to the i factory after the update process in the constraint condition compatible factory list update unit (102).

図3の計画パターンモデル出力部(103)では、制約条件(i,j)に関して制約条件対応工場一覧表(111)の分析プログラム列(302)に記載されている分析プログラム(該当制約条件が初めて登場した際に作成されている)を用いて制約条件(i,j)違反モデルを算出し、検証対象計画パターン記憶部(112)に記憶させる。 In the planning pattern model output unit (103) of FIG. 3, the analysis program (corresponding constraint condition is the first) described in the analysis program column (302) of the constraint condition corresponding factory list (111) regarding the constraint condition (i, j). The constraint condition (i, j) violation model is calculated using (created when it appeared) and stored in the verification target plan pattern storage unit (112).

図8(A)に、制約条件が a+b<αの場合の制約条件違反モデルの例を示す。分析プログラムがi工場の所定期間の実績データを入力して、例えば、図8(A)に示すようなガウス分布に近いヒストグラムのグラフが得られたとする。このグラフにおいて、閾値α以上の領域309は、制約条件を違反している。グラフ上で上位x%が違反している。これを違反モデルと呼ぶ。実際の工場での運用は、普通の時は制約条件は100%守られているが、例えば月末の忙しい時、非常時などは違反しても良いとするとか、例えば月末の5日間は残業を増やしても良いなどの運用がなされていることが一般に行われている。制約条件にどこかで違反を許して、それによりうまく機能していることが多い。そのため、それらの違反モデルを取り込んで、計画生成システムを構築することを可能としている。 FIG. 8A shows an example of a constraint condition violation model when the constraint condition is a + b <α. It is assumed that the analysis program inputs the actual data of the i-factory for a predetermined period, and for example, a histogram graph close to the Gaussian distribution as shown in FIG. In this graph, the region 309 above the threshold value α violates the constraint condition. The top x% on the graph violates. This is called a violation model. In actual factory operation, the constraints are 100% observed in normal times, but for example, it is okay to violate the busy time at the end of the month, emergency, etc., for example, overtime work for 5 days at the end of the month. It is generally practiced that operations such as increasing the number may be made. Often it allows a constraint to be violated somewhere and works better with it. Therefore, it is possible to build a plan generation system by incorporating those violation models.

上記した制約条件違反モデル(数理モデル)を構築して、構築した制約条件違反モデルを基に、計画生成システムの実装を行う技術において、制約条件違反モデルを含む上位概念として計画パターンモデルがある。例えば、計画パターンモデルは、計画生成システムを構築する上での工場での製造設備、人間関係などに関する法則・パターンを現した数理モデル全般を対象とする。本実施例では、制約条件違反モデルを例にして説明するが、各機能部の名称では計画パターンモデルを使用する。 In the technology of constructing the above-mentioned constraint condition violation model (mathematical model) and implementing the plan generation system based on the constructed constraint condition violation model, there is a plan pattern model as a superordinate concept including the constraint condition violation model. For example, the plan pattern model targets all mathematical models that express the rules and patterns related to manufacturing equipment in factories, human relationships, etc. in constructing a plan generation system. In this embodiment, the constraint condition violation model will be described as an example, but the planning pattern model will be used in the name of each functional unit.

図9は、図3の既知計画パターンモデル表記憶部(113)に記憶されている既知計画パターンモデル表の一例である。既知計画パターンモデル表は、1〜i−1工場までの既存の計画生成システム構築において登場した各制約条件(310)に関して、その制約条件が適用される各工場における実績データに基づいて作成された制約条件違反モデル(311)の関数(312)と、違反モデルから算出される違反状況(313)をそれぞれ纏めて登録したものである。 FIG. 9 is an example of a known plan pattern model table stored in the known plan pattern model table storage unit (113) of FIG. The known plan pattern model table was created based on the actual data in each factory to which the constraint conditions are applied for each constraint condition (310) that appeared in the construction of the existing plan generation system from 1 to i-1 factories. The function (312) of the constraint condition violation model (311) and the violation status (313) calculated from the violation model are registered together.

図3の計画パターンモデル統計分析部(104)では、検証対象計画パターン記憶部(112)に記憶された制約条件(i,j)違反モデルが、既知計画パターンモデル表記憶部(113)に記憶されている既知計画パターンモデル表に登録されている制約条件(i,j)と同一の制約条件における各制約条件違反モデル(311)と統計的に有意差があるか否かを分析・判定をする。 In the planning pattern model statistical analysis unit (104) of FIG. 3, the constraint condition (i, j) violation model stored in the verification target planning pattern storage unit (112) is stored in the known planning pattern model table storage unit (113). Analyze and judge whether there is a statistically significant difference from each constraint condition violation model (311) under the same constraint conditions as the constraint conditions (i, j) registered in the known plan pattern model table. To do.

ここで「有意差」とは例えば、図8(B)に示すのは、制約条件(i,j)違反モデルの関数(314)と、既知計画パターンモデル表の制約条件(i,j)と同一の制約条件における各制約条件違反モデルの関数(315)とを同一の座標系で比較している。両関数は、同一の分析プログラムにより作成されており、両関数のグラフの差異領域(316)の総面積が、制約条件(i,j)違反モデルの関数(314)のグラフにより形成される面積(317)の2.0%以内(閾値以内)であれば有意差は無いと判定する。このような定義をあらかじめ計画パターンモデル統計分析部(104)内で設定しておく。 Here, the "significant difference" is, for example, shown in FIG. 8 (B) with the constraint condition (i, j) violation model function (314) and the constraint condition (i, j) of the known plan pattern model table. The function (315) of each constraint violation model under the same constraint is compared in the same coordinate system. Both functions are created by the same analysis program, and the total area of the difference area (316) of the graphs of both functions is the area formed by the graph of the function (314) of the constraint condition (i, j) violation model. If it is within 2.0% (within the threshold value) of (317), it is judged that there is no significant difference. Such a definition is set in advance in the planning pattern model statistical analysis unit (104).

図10は、図3の計画パターンモデル‐ソースコード対応表記憶部(114)に記憶されている計画パターンモデル‐ソースコード対応表の一例である。1列目の制約No. (321)は、これまで登場した制約条件のID番号であり、図9の制約No.(310)と対応している。2列目の既知計画パターンモデル(322)は、1列目の制約No.で特定される制約条件が適用される工場の制約条件違反モデルのID番号であり、図9の311と対応している。3列目のソースコード(323)は、該当違反モデルを実現する処理を計画生成システムに実装したソースコードのID番号を表している。 FIG. 10 is an example of the planning pattern model-source code correspondence table stored in the planning pattern model-source code correspondence table storage unit (114) of FIG. The constraint No. (321) in the first column is the ID number of the constraint condition that has appeared so far, and corresponds to the constraint No. (310) in FIG. The known plan pattern model (322) in the second column is the ID number of the constraint condition violation model of the factory to which the constraint condition specified by the constraint number in the first column is applied, and corresponds to 311 in FIG. There is. The source code (323) in the third column represents the ID number of the source code that implements the process that realizes the violation model in the plan generation system.

もし、図3の計画パターンモデル統計分析部(104)によって、制約条件(i,j)違反モデルと同一の制約条件が、既知計画パターンモデル表に未登録と判定した場合は、制約条件(i,j)違反モデルを実現する計画生成システムのためのソースコードは新しく作成する必要がある。 If the planning pattern model statistical analysis unit (104) in FIG. 3 determines that the same constraint condition as the constraint condition (i, j) violation model is not registered in the known plan pattern model table, the constraint condition (i, j) is not registered. , j) The source code for the plan generation system that realizes the violation model needs to be newly created.

この場合は、図2のステップS204に示す通り、S203で構築した制約条件違反モデルを基に、案件固有のプラグインを作成して、数理最適化エンジンを使用して、計画生成システムの実装を行う。 In this case, as shown in step S204 of FIG. 2, a project-specific plug-in is created based on the constraint condition violation model constructed in S203, and the plan generation system is implemented using the mathematical optimization engine. Do.

もし、図3の計画パターンモデル統計分析部(104)によって、制約条件(i,j)違反モデルと、既知計画パターンモデル表に登録されている制約条件(i,j)と同一の制約条件における各制約条件違反モデル(311)と統計的に有意差があると判定された場合は、制約条件(i,j)違反モデルを実現する計画生成システムのためのソースコードは新しく作成する必要がある。 If the constraint condition (i, j) violation model and the constraint condition (i, j) registered in the known plan pattern model table are the same as the constraint condition (i, j) by the planning pattern model statistical analysis unit (104) in FIG. If it is determined that there is a statistically significant difference from each constraint violation model (311), it is necessary to create a new source code for the plan generation system that realizes the constraint condition (i, j) violation model. ..

この場合は、図2のステップS204に示す通り、S203で構築した制約条件違反モデルを基に、案件固有のプラグインを作成して、数理最適化エンジンを使用して、計画生成システムの実装を行う。 In this case, as shown in step S204 of FIG. 2, a project-specific plug-in is created based on the constraint condition violation model constructed in S203, and the plan generation system is implemented using the mathematical optimization engine. Do.

もし、図3の計画パターンモデル統計分析部(104)によって、制約条件(i,j)違反モデルと、既知計画パターンモデル表に登録されている制約条件(i,j)と同一の制約条件におけるいずれかの制約条件違反モデル(311)と統計的に有意差が無くて、かつ該当制約条件違反モデルの違反状況(313)と、制約条件(i,j)違反モデルの違反状況とが所定の閾値以内の誤差範囲に収まるならば、図3のソースコードフォーマット出力部(106)が、計画パターンモデル‐ソースコード対応表を入力して、制約条件(i,j)違反モデルと有意差の無い既知計画パターンモデル(322)に対応するソースコード(323)を抽出して、図1の表示装置(14)に該当ソースコードを出力する。 If the constraint condition (i, j) violation model and the constraint condition (i, j) registered in the known plan pattern model table are the same as the constraint condition (i, j) by the planning pattern model statistical analysis unit (104) in FIG. There is no statistically significant difference from any of the constraint condition violation models (311), and the violation status of the corresponding constraint condition violation model (313) and the violation status of the constraint condition (i, j) violation model are predetermined. If it falls within the error range within the threshold, the source code format output unit (106) in FIG. 3 inputs the planning pattern model-source code correspondence table, and there is no significant difference from the constraint condition (i, j) violation model. The source code (323) corresponding to the known plan pattern model (322) is extracted, and the corresponding source code is output to the display device (14) of FIG.

もし、図3の計画パターンモデル統計分析機能(104)によって、制約条件(i,j)違反モデルと、既知計画パターンモデル表に登録されている制約条件(i,j)と同一の制約条件における複数の制約条件違反モデル(311)と統計的に有意差が無くて、かつ該当制約条件違反モデルの違反状況(313)と、制約条件(i,j)違反モデルの違反状況とが所定の閾値以内の誤差範囲に収まるならば、一番有意差が小さい違反モデルに対して上記処理を行う。 If the constraint condition (i, j) violation model and the constraint condition (i, j) registered in the known plan pattern model table are the same as the constraint condition (i, j) by the planning pattern model statistical analysis function (104) in FIG. There is no statistically significant difference from multiple constraint condition violation models (311), and the violation status of the corresponding constraint condition violation model (313) and the violation status of the constraint condition (i, j) violation model are predetermined thresholds. If the error range is within the range, the above processing is performed on the violation model having the smallest significant difference.

図3の計画パターンモデル統計分析部(104)によって、制約条件(i,j)違反モデルと、既知計画パターンモデル表に登録されている制約条件違反モデルとの比較判定処理を終了した後に、既知計画パターンモデル表更新部(105)は、検証対象計画パターン記憶部(112)に記憶された制約条件(i,j)違反モデルを、既知計画パターンモデル表記憶部(113)に記憶されている既知計画パターンモデル表の該当制約条件における制約条件違反モデル(311)として新たに登録する。 Known after the comparison judgment process between the constraint condition (i, j) violation model and the constraint condition violation model registered in the known plan pattern model table is completed by the planning pattern model statistical analysis unit (104) in FIG. The plan pattern model table update unit (105) stores the constraint condition (i, j) violation model stored in the verification target plan pattern storage unit (112) in the known plan pattern model table storage unit (113). It is newly registered as a constraint condition violation model (311) in the corresponding constraint condition in the known plan pattern model table.

また、制約条件(i,j)違反モデルを実現する処理のソースコードを新しく作成した場合は、既知計画パターンモデル表更新部(105)は、検証対象計画パターン記憶部(112)に記憶された制約条件(i,j)違反モデルを、既知計画パターンモデル表記憶部(113)に記憶されている既知計画パターンモデル表に新たな制約条件の登録テーブルを設け、該当制約条件における制約条件違反モデル(311)として新たに登録する。 In addition, when the source code of the process that realizes the constraint condition (i, j) violation model is newly created, the known plan pattern model table update unit (105) is stored in the verification target plan pattern storage unit (112). The constraint condition (i, j) violation model is stored in the known plan pattern model table storage unit (113). A new constraint condition registration table is provided in the known plan pattern model table, and the constraint condition violation model in the corresponding constraint condition is provided. Register as (311).

更に、既知計画パターンモデル表更新部(105)は、計画パターンモデル‐ソースコード対応表記憶部(114)に、制約No. (321)、既知計画パターンモデル(322)の各項目に対応させて、新たに作成したソースコード(323)を登録する。 Further, the known plan pattern model table update unit (105) makes the plan pattern model-source code correspondence table storage unit (114) correspond to each item of constraint No. (321) and known plan pattern model (322). , Register the newly created source code (323).

図11は、最終的に図1の表示装置(14)に表示されたソースコード全体の模式例である。
S1(plan)(331)、S2(plan)(332)は、いずれも計画パターンモデル統計分析部(104)が、既知計画パターンモデル表に登録されている制約条件(i,j)違反モデルと統計的に有意差が無くて、かつ違反モデルの違反状況が一致する制約条件違反モデルを検索して、該当制約条件違反モデルに対応するソースコード(323)をソースコードフォーマット出力部(106)が抽出して、表示装置(14)に、関数001、関数002に続けて表示している。
FIG. 11 is a schematic example of the entire source code finally displayed on the display device (14) of FIG.
Both S1 (plan) (331) and S2 (plan) (332) are the constraint condition (i, j) violation models registered in the known plan pattern model table by the planning pattern model statistical analysis unit (104). The constraint condition violation model that has no statistically significant difference and the violation status of the violation model matches is searched, and the source code (323) corresponding to the corresponding constraint condition violation model is output by the source code format output unit (106). It is extracted and displayed on the display device (14) after the function 001 and the function 002.

S3(plan)(333)は、計画パターンモデル統計分析部(104)が、既知計画パターンモデル表に、制約条件(i,j)違反モデルと同一の制約条件で、かつ統計的に有意差が無い制約条件違反モデル(311)は無しと判定して、開発者が新たにソースコードを作成して、関数003に続けて入力している。 In S3 (plan) (333), the planning pattern model statistical analysis unit (104) has the same constraint conditions as the constraint condition (i, j) violation model in the known plan pattern model table, and there is a statistically significant difference. It is judged that there is no constraint condition violation model (311), and the developer creates a new source code and inputs it after the function 003.

S4(plan)(334)は、計画パターンモデル統計分析部(104)が、既知計画パターンモデル表に登録されている制約条件(i,j)違反モデルと同一の制約条件で統計的に有意差が無くて、かつ該当制約条件違反モデルの違反状況(313)と、制約条件(i,j)違反モデルの違反状況とが所定の閾値以内の誤差範囲に収まる制約条件違反モデル(311)を検索して、該当制約条件違反モデルに対応するソースコード(323)をソースコードフォーマット出力部(106)が抽出して、表示装置(14)に、関数004に続けて表示している。その際に、表示したソースコードは上位20%が違反したソースコードであるので、“違反閾値が上位15%になるように変更しなさい。”というようなメッセージを開発者向けに出力している。 S4 (plan) (334) is statistically significantly different under the same constraints as the constraint condition (i, j) violation model registered in the known plan pattern model table by the planning pattern model statistical analysis unit (104). Search for the constraint condition violation model (311) in which the violation status of the constraint condition violation model (313) and the violation status of the constraint condition (i, j) violation model are within the error range within a predetermined threshold. Then, the source code format output unit (106) extracts the source code (323) corresponding to the corresponding constraint condition violation model, and displays it on the display device (14) following the function 004. At that time, the displayed source code is the source code that the top 20% violated, so a message such as "Change the violation threshold to the top 15%" is output to the developer. ..

以上、本実施形態によれば、計画生成システム構築に際し、過去に作成された再利用できるソースコードを提案することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to propose a reusable source code created in the past when constructing the plan generation system.

1 計画生成システム構築支援装置
10 メモリ
11 補助記憶装置
12 プロセッサ
13 入力装置
14 表示装置
101 制約条件比較部
102 制約条件対応工場一覧表更新部
103 計画パターンモデル出力部
104 計画パターンモデル統計分析部
105 既知計画パターンモデル表更新部
106 ソースコードフォーマット出力部
111 制約条件対応工場一覧表記憶部
112 検証対象計画パターン記憶部
113 既知計画パターンモデル表記憶部
114 計画パターンモデル−ソースコード対応表記憶部
201 i工場の制約条件
1 Plan generation system construction support device
10 memory
11 Auxiliary storage
12 processors
13 Input device
14 Display device
101 Constraint comparison section
102 Constraint-compliant factory list update department
103 Planning pattern model output section
104 Planning Pattern Model Statistical Analysis Department
105 Known plan pattern model table update section
106 Source code format output section
111 Constraint-compliant factory list storage unit
112 Verification target plan pattern storage unit
113 Known plan pattern model table storage
114 Planning pattern model-source code correspondence table storage
201 i Factory constraints

Claims (8)

顧客企業の計画生成システム構築に際し、過去に作成されたソースコードのうち再利用できるソースコードを出力する装置であって、
過去に構築した計画生成システムにおいて、作成した顧客企業の計画生成に関する実績データ分析に基づく法則・パターンを現した数理モデルと、作成したソースコードを対応付けて記憶する対応表記憶部と、
新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに関して、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルを作成するために使用した分析プログラムを利用して、前記第二の顧客企業の計画生成に関する実績データより数理モデルを作成するモデル出力部と、
新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルと、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルとの有意差を比較判定する統計分析部と、
両数理モデル間の有意差が所定の閾値以内であれば、有意差無しと判定して、前記新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルの処理を実装するプログラムとして、前記対応表から該当数理モデルにより検索された過去に構築した計画生成システムの数理モデルを実装したソースコードの再利用を提示するソースコード出力部と、
を備えたことを特徴とする計画生成システム構築支援装置。
It is a device that outputs reusable source code out of the source code created in the past when constructing a plan generation system of a client company.
In the plan generation system built in the past, a mathematical model that shows the rules and patterns based on the actual data analysis related to the plan generation of the created client company, a correspondence table storage unit that stores the created source code in association with each other,
Regarding the plan generation system of the second customer company to be newly constructed, the analysis program used to create the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past is used to relate to the plan generation of the second customer company. A model output unit that creates a mathematical model from actual data,
A statistical analysis unit that compares and judges the significant difference between the mathematical model related to the newly constructed plan generation system of the second client company and the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past.
If the significant difference between the two mathematical models is within a predetermined threshold, it is determined that there is no significant difference, and as a program that implements the processing of the mathematical model related to the plan generation system of the second client company to be newly constructed. A source code output unit that presents the reuse of the source code that implements the mathematical model of the plan generation system constructed in the past searched by the corresponding mathematical model from the correspondence table, and
A plan generation system construction support device characterized by being equipped with.
過去に構築した顧客企業の計画生成システムに必要な制約条件と、顧客企業との対応一覧表の中に、各制約条件に基づく数理モデルを作成する分析プログラムを登録しておき、
前記モデル出力部は、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成に関する実績データより数理モデルを作成する際に、前記制約条件と顧客企業との対応一覧表の中より関数形が同じ制約条件に対応する分析プログラムを読み出して、利用することを特徴とする請求項1に記載の計画生成システム構築支援装置。
Register the analysis program that creates the mathematical model based on each constraint condition in the constraint conditions required for the plan generation system of the client company constructed in the past and the correspondence list with the client company.
When the model output unit creates a mathematical model from the actual data related to the plan generation of the second client company to be newly constructed, the constraint condition having the same function form from the correspondence list between the constraint condition and the customer company The plan generation system construction support device according to claim 1, wherein the analysis program corresponding to the above is read out and used.
過去に構築した計画生成システムの数理モデルと、作成したソースコードを対応付けて記憶する前記対応表と関係付けて、数理モデルの作成の基となった制約条件と、数理モデルの関数形、制約条件の違反状況の情報を記憶していることを特徴とする請求項1に記載の計画生成システム構築支援装置。 The constraint conditions that are the basis for creating the mathematical model, the functional form of the mathematical model, and the constraints are related to the mathematical model of the plan generation system constructed in the past and the correspondence table that stores the created source code in association with each other. The plan generation system construction support device according to claim 1, wherein the information on the violation status of the conditions is stored. 前記統計分析部が、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルと、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルとの有意差を比較判定する処理は、両数理モデルの関数のグラフを同一座標系に描き、両グラフの不一致領域の比率が所定の閾値以下である場合に有意差無しと判定することを特徴とする請求項3に記載の計画生成システム構築支援装置。 The process by which the statistical analysis unit compares and determines the significant difference between the mathematical model related to the plan generation system of the second client company newly constructed and the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past is a bi-mathematical model. The plan generation system construction support device according to claim 3, wherein the graphs of the functions of the above functions are drawn in the same coordinate system, and it is determined that there is no significant difference when the ratio of the mismatched regions of both graphs is equal to or less than a predetermined threshold value. .. 前記統計分析部が、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルと、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルとの有意差を比較判定する処理において、両数理モデルの関数のグラフを同一座標系に描き、両グラフの不一致領域の比率が所定の閾値以下であることに加えて、両数理モデルの違反状況の差異が所定の閾値以内である場合に、有意差無しと判定することを特徴とする請求項3に記載の計画生成システム構築支援装置。 In the process in which the statistical analysis unit compares and determines the significant difference between the mathematical model related to the newly constructed plan generation system of the second client company and the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past, both mathematical models are used. The graph of the function of is drawn in the same coordinate system, and in addition to the ratio of the mismatched areas of both graphs being less than or equal to the predetermined threshold, the difference in the violation status of both mathematical models is within the predetermined threshold. The plan generation system construction support device according to claim 3, wherein the device is determined to be none. 前記ソースコード出力部が、両数理モデル間の有意差が無しの判定に従って、前記新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルの処理を実装するプログラムとして、前記対応表からソースコードの再利用を提示する際に、前記両数理モデルの違反状況の差異に基づいて、ソースコードの記載を変更する指示のメッセージを表示することを特徴とする請求項5に記載の計画生成システム構築支援装置。 From the correspondence table, the source code output unit implements the processing of the mathematical model related to the plan generation system of the second client company to be newly constructed according to the determination that there is no significant difference between the two mathematical models. The plan generation according to claim 5, wherein when presenting reuse of the source code, a message of an instruction to change the description of the source code is displayed based on the difference in the violation status of the two mathematical models. System construction support device. 顧客企業の計画生成システム構築に際し、過去に作成されたソースコードのうち再利用できるソースコードを出力する方法であって、
過去に構築した計画生成システムにおいて、作成した顧客企業の計画生成に関する実績データ分析に基づく法則・パターンを現した数理モデルと、作成したソースコードを対応付けて記憶する対応表を作成する工程と、
新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに関して、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルを作成するために使用した分析プログラムを利用して、前記第二の顧客企業の計画生成に関する実績データより数理モデルを作成する工程と、
新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルと、過去に構築した計画生成システムに係る数理モデルとの有意差を比較判定する工程と、
両数理モデル間の有意差が所定の閾値以内であれば、有意差無しと判定して、前記新たに構築する第二の顧客企業の計画生成システムに係る数理モデルの処理を実装するプログラムとして、前記対応表から該当数理モデルにより検索された過去に構築した計画生成システムの数理モデルを実装したソースコードの再利用を提示する工程と、
を有することを特徴とする計画生成システム構築支援方法。
It is a method to output reusable source code out of the source code created in the past when constructing a plan generation system of a client company.
In the plan generation system built in the past, the process of creating a correspondence table that stores the created source code in association with the mathematical model that shows the rules and patterns based on the actual data analysis related to the plan generation of the created client company.
Regarding the plan generation system of the second customer company to be newly constructed, the analysis program used to create the mathematical model related to the plan generation system constructed in the past is used to relate to the plan generation of the second customer company. The process of creating a mathematical model from actual data,
A process of comparing and determining a significant difference between a mathematical model related to a newly constructed plan generation system of a second client company and a mathematical model related to a plan generation system constructed in the past.
If the significant difference between the two mathematical models is within a predetermined threshold, it is determined that there is no significant difference, and as a program that implements the processing of the mathematical model related to the plan generation system of the second client company to be newly constructed. The process of presenting the reuse of the source code that implements the mathematical model of the plan generation system constructed in the past searched by the corresponding mathematical model from the correspondence table, and
A plan generation system construction support method characterized by having.
過去に構築した顧客企業の計画生成システムに必要な制約条件と、顧客企業との対応一覧表の中に、各制約条件に基づく数理モデルを作成する分析プログラムを登録しておき、
前記数理モデルを作成する工程は、新たに構築する第二の顧客企業の計画生成に関する実績データより数理モデルを作成する際に、前記制約条件と顧客企業との対応一覧表の中より関数形が同じ制約条件に対応する分析プログラムを読み出して、利用することを特徴とする請求項7に記載の計画生成システム構築支援方法。
Register the analysis program that creates the mathematical model based on each constraint condition in the constraint conditions required for the plan generation system of the client company constructed in the past and the correspondence list with the client company.
The process of creating the mathematical model has a functional form from the list of correspondence between the constraints and the client company when creating the mathematical model from the actual data related to the plan generation of the second client company to be newly constructed. The plan generation system construction support method according to claim 7, wherein an analysis program corresponding to the same constraint condition is read out and used.
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