JP2022046344A - 生産管理システム、生産管理方法、および、生産管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】上流の工程ないしメーカに品質に関するフィードバックを行うシステムを提供する。【解決手段】原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得する操業データ取得部１２０と、対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得する品質データ取得部１３０と、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定する解析部１５０と、解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力する。【選択図】図３

Description

本発明は、生産管理システム、生産管理方法、および、生産管理プログラムに関する。

特許文献１には、「製品性能のばらつきを生じさせる阻害要因を特定し、製品性能を安定化させる製造プロセスの解析方法」が記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０１６－１７７７９４号公報

（項目１）
本発明の第１の態様においては、生産管理システムを提供する。生産管理システムは、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得する操業データ取得部を備えてよい。生産管理システムは、対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得する品質データ取得部を備えてよい。生産管理システムは、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定する解析部を備えてよい。生産管理システムは、解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力するフィードバック部を備えてよい。

（項目２）
解析部は、異なる品質データが対応付けられた複数の操業データを解析して、対象生産物の品質を低下させる要因となった上流生産物を特定してよい。

（項目３）
フィードバック部は、特定された上流生産物を識別する情報を出力してよい。

（項目４）
フィードバック部は、特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットを識別する情報を出力してよい。

（項目５）
生産管理システムは、上流生産物のロットを識別する情報と対象生産物のロットを識別する情報とを対応付けて管理するロット管理部を更に備え、フィードバック部は、特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットに対応する上流生産物のロットを識別する情報を出力してよい。

（項目６）
フィードバック部は、特定された上流生産物に起因した対象生産物の歩留まりを示す情報を出力してよい。

（項目７）
品質データ取得部は、対象生産工程において評価された対象生産物の品質の評価結果を、品質データとして取得してよい。

（項目８）
品質データ取得部は、対象生産物を原材料として下流生産物を生産する下流生産工程を管理する生産管理システムから出力された、対象生産工程において下流生産物の品質に基づき対象生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを、品質データとして取得してよい。

（項目９）
解析部は、更に、対象生産工程における操業に起因する、対象生産物の品質への影響を推定してよい。

（項目１０）
生産管理システムは、解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定する制御情報決定部を更に備えてよい。

（項目１１）
生産管理システムは、決定された制御情報に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御部を更に備えてよい。

（項目１２）
本発明の第２の態様においては、生産管理方法を提供する。生産管理方法は、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得することを備えてよい。生産管理方法は、対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得することを備えてよい。生産管理方法は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定することを備えてよい。生産管理方法は、解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力することを備えてよい。

（項目１３）
本発明の第３の態様においては、生産管理プログラムを提供する。生産管理プログラムは、コンピュータにより実行されてよい。生産管理プログラムは、コンピュータを、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得する操業データ取得部として機能させてよい。生産管理プログラムは、コンピュータを、対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得する品質データ取得部として機能させてよい。生産管理プログラムは、コンピュータを、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定する解析部として機能させてよい。生産管理プログラムは、解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力するフィードバック部として機能させてよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

サプライチェーンの一般的なモデルの一例を示す。 本実施形態に係る生産管理システム１００および統合管理システム２００を用いてサプライチェーンを管理するブロック図の一例を示す。 本実施形態に係る生産管理システム１００ｃのブロック図の一例を示す。 本実施形態に係る生産管理システム１００ｃが記録するデータの一例を示す。 本実施形態に係る生産管理システム１００ｃがフィードバックデータを出力するフローの一例を示す。 本実施形態に係る生産管理システム１００ｂのブロック図の一例を示す。 本実施形態に係る生産管理システム１００ｂが記録するデータの一例を示す。 本実施形態に係る生産管理システム１００ｂがフィードバックデータに基づいて生産要素を制御するフローの一例を示す。 本実施形態に係る統合管理システム２００のブロック図の一例を示す。 本実施形態に係る統合管理システム２００が登録するデータの一例を示す。 本実施形態に係る統合管理システム２００が生産管理システム１００を登録するフローの一例を示す。 本実施形態に係る統合管理システム２００がフィードバックデータを提供するフローの一例を示す。 本実施形態の変形例に係るクラウド管理システム３００を用いてサプライチェーンを管理するブロック図の一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、サプライチェーンの一般的なモデルの一例を示す。例えば、自動車、電化製品、衣服、および、食品等、実体のあるモノには生産から販売まで共通した流れ、すなわち、供給の連鎖が存在する。これをサプライチェーンという。サプライチェーンには、原材料から生産物を生産する複数の生産工程が含まれる。一例として、サプライチェーンには、本図に示すように、原料メーカー１０ａ、素材メーカー１０ｂ、部品メーカー１０ｃ、および、製品メーカー１０ｄ（「メーカー１０」と総称する。）が含まれてよい。

原料メーカー１０ａでは、例えば、原油や天然ガス等を出発原料として石油製品等の原料を生産し、これを素材メーカー１０ｂへ供給する。素材メーカー１０ｂでは、例えば、原料メーカー１０ａの生産物である石油製品等を原料として樹脂材等の素材を生産し、これを部品メーカー１０ｃへ供給する。部品メーカー１０ｃでは、例えば、素材メーカー１０ｂの生産物である樹脂材等を材料として電子部品等の部品を生産し、これを製品メーカー１０ｄへ供給する。製品メーカー１０ｄでは、例えば、部品メーカー１０ｃの生産物である電子部品等の部品を組み立てて完成品を生産する。このように、サプライチェーンにおいては、上流から下流に向けて、例えば、原料メーカー１０ａ、素材メーカー１０ｂ、部品メーカー１０ｃ、および、製品メーカー１０ｄ等の複数のメーカー１０がプレイヤーとなって、供給の連鎖を実現している。

このようなサプライチェーンにおいては、一般に、下流の生産工程における生産物の品質は、上流の生産工程における生産物の品質にも影響され得る。すなわち、製品メーカー１０ｄの生産物である完成品の品質は、部品メーカー１０ｃの生産物である部品の品質にも影響され得る。同様に、部品メーカー１０ｃの生産物である部品の品質は、素材メーカー１０ｂの生産物である素材の品質にも影響され得る。同様に、素材メーカー１０ｂの生産物である素材の品質は、原料メーカー１０ａの生産物である原料の品質にも影響され得る。本実施形態においては、このような品質の連鎖が生じ得るサプライチェーンにおける生産を管理の対象としてよい。

図２は、本実施形態に係る生産管理システム１００および統合管理システム２００を用いてサプライチェーンを管理するブロック図の一例を示す。本図においては、生産管理システム１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、および、１００ｄ（「生産管理システム１００」と総称する。）および統合管理システム２００を用いてサプライチェーンを管理する場合を一例として示している。

生産管理システム１００ａは、例えば、原料メーカー１０ａの施設内に設けられ、原料メーカー１０ａにおける生産工程を管理してよい。また、生産管理システム１００ｂは、例えば、素材メーカー１０ｂの施設内に設けられ、素材メーカー１０ｂにおける生産工程を管理してよい。また、生産管理システム１００ｃは、例えば、部品メーカー１０ｃの施設内に設けられ、部品メーカー１０ｃにおける生産工程を管理してよい。また、生産管理システム１００ｄは、例えば、製品メーカー１０ｄの施設内に設けられ、製品メーカー１０ｄにおける生産工程を管理してよい。

そして、統合管理システム２００は、例えば、クラウド上に設けられ、生産管理システム１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、および、１００ｄと協同して、サプライチェーン全体の生産を管理してよい。

なお、上述の説明では、各生産管理システム１００が各メーカー１０の施設内にそれぞれローカルに設けられる場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。生産管理システム１００の一部または全部は、ネットワーク上に設けられてもよく、統合管理システム２００と一体のシステムとして設けられてもよい。また、上述の説明では、統合管理システム２００がネットワーク上に設けられる場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。統合管理システム２００は、いずれかのメーカー１０の施設内にローカルに設けられてもよく、いずれかの生産管理システム１００と一体のシステムとして設けられてもよい。

これより先、本実施形態に係る品質のフィードバックを、素材メーカー１０ｂと部品メーカー１０ｃとの間における生産管理に適用する場合を一例として説明する。すなわち、下流側である部品メーカー１０ｃにおける生産工程から、上流側である素材メーカー１０ｂにおける生産工程へと品質をフィードバックする場合を一例として説明する。しかしながら、これに限定されるものではない。本実施形態に係る品質のフィードバックは、素材メーカー１０ｂと部品メーカー１０ｃとの間における生産管理に代えて、または、加えて、原料メーカー１０ａと素材メーカー１０ｂとの間、および、部品メーカー１０ｃと製品メーカー１０ｄとの間等、サプライチェーンにおける如何なる工程間における生産管理に適用されてもよい。

図３は、本実施形態に係る生産管理システム１００ｃのブロック図の一例を示す。本実施形態に係る生産管理システム１００ｃは、対象生産工程における運転実績を取得して解析する。そして、本実施形態に係る生産管理システム１００ｃは、解析結果に基づいて上流生産物に起因する対象生産物の品質への影響を推定して、上流生産工程に対するフィードバックデータを出力する。なお、生産管理システム１００ｃは、本実施形態に係る品質のフィードバックを素材メーカー１０ｂと部品メーカー１０ｃとの間における生産管理に適用した場合における、下流側、すなわち、品質をフィードバックする側の生産管理システム１００の一例である。したがって、本実施形態に係る品質のフィードバックを他の工程間における生産管理に適用する場合、他の生産管理システム１００についても生産管理システム１００ｃと同様に構成されてよい。

ここで、対象生産工程とは、生産管理システム１００が管理対象とする生産工程をいう。すなわち、生産管理システム１００ａにとっては、原料メーカー１０ａにおける生産工程が対象生産工程であり、生産管理システム１００ｂにとっては、素材メーカー１０ｂにおける生産工程が対象生産工程であり、生産管理システム１００ｃにとっては、部品メーカー１０ｃにおける生産工程が対象生産工程であり、生産管理システム１００ｄにとっては、製品メーカー１０ｄにおける生産工程が対象生産工程である。本図においては、生産管理システム１００ｃを示しているので、部品メーカー１０ｃにおける生産工程が対象生産工程となる。ここで、対象生産工程において生産される生産物を対象生産物と呼ぶこととする。

また、上流生産工程とは、サプライチェーンにおいて対象生産工程の１つ上流にあたる工程をいう。すなわち、対象生産工程が製品メーカー１０ｄにおける生産工程である場合、部品メーカー１０ｃにおける生産工程が上流生産工程であり、対象生産工程が部品メーカー１０ｃにおける生産工程である場合、素材メーカー１０ｂにおける生産工程が上流生産工程であり、対象生産工程が素材メーカー１０ｂにおける生産工程である場合、原料メーカー１０ａにおける生産工程が上流生産工程である。本図においては、部品メーカー１０ｃにおける生産工程が対象生産工程であるので、素材メーカー１０ｂにおける生産工程が上流生産工程となる。ここで、上流生産工程において生産される生産物を上流生産物と呼ぶこととする。

また、下流生産工程とは、サプライチェーンにおいて対象生産工程の１つ下流にあたる工程をいう。すなわち、対象生産工程が原料メーカー１０ａにおける生産工程である場合、素材メーカー１０ｂにおける生産工程が下流生産工程であり、対象生産工程が素材メーカー１０ｂにおける生産工程である場合、部品メーカー１０ｃにおける生産工程が下流生産工程であり、対象生産工程が部品メーカー１０ｃにおける生産工程である場合、製品メーカー１０ｄにおける生産工程が下流生産工程である。本図においては、部品メーカー１０ｃにおける生産工程が対象生産工程であるので、製品メーカー１０ｄにおける生産工程が下流生産工程となる。ここで、下流生産工程において生産される生産物を下流生産物と呼ぶこととする。

本実施形態においては、生産管理システム１００ｃが、例えば、素材メーカー１０ｂから供給された「表面塗工剤」、「溶剤」、および、「ＰＥＴフィルム」を主材料として、「機能性フィルム」を生産し、これを「フラットパネルディスプレイ」を生産する製品メーカー１０ｄに供給する部品メーカー１０ｃにおける生産工程を管理対象とするものとする。この場合、「表面塗工剤」、「溶剤」、および、「ＰＥＴフィルム」が上流生産物にあたり、「機能性フィルム」が対象生産物にあたり、「フラットパネルディスプレイ」が下流生産物にあたる。

生産管理システム１００ｃは、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、生産管理システム１００ｃは、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、生産管理システム１００ｃは、生産工程の管理用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、生産管理システム１００ｃがインターネットに接続可能な場合、生産管理システム１００ｃは、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

生産管理システム１００ｃは、ロット管理部１１０と、操業データ取得部１２０と、品質データ取得部１３０と、データ記録部１４０と、解析部１５０と、フィードバック部１６０と、制御情報決定部１７０と、制御部１８０とを備える。なお、これらブロックは、それぞれ機能的に分離された機能ブロックであって、実際のデバイス構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、１つのブロックとして示されているからといって、それが必ずしも１つのデバイスにより構成されていなくてもよい。また、本図において、別々のブロックとして示されているからといって、それらが必ずしも別々のデバイスにより構成されていなくてもよい。

ロット管理部１１０は、上流生産物のロットを識別する情報と対象生産物のロットを識別する情報とを対応付けて管理する。すなわち、ロット管理部１１０は、対象生産物における特定のロットが、上流生産物におけるいずれのロットを原材料として生産されたものであるかを、上流生産物毎に対応付けて管理する。

操業データ取得部１２０は、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得する。ここで、生産要素とは、生産物の生産を行うための要素である。この生産要素のうち、"原材料（Ｍａｔｅｒｉａｌ）"、"設備（Ｍａｃｈｉｎｅ）"、"メソッド（Ｍｅｔｈｏｄ）"、および、"人（Ｍａｎ）"を「生産の４要素」といい、これらは"４Ｍ"とも呼ばれている。操業データ取得部１２０は、例えば、対象生産工程における"４Ｍ"に関する実績を示す操業データを時系列に取得してよい。

操業データ取得部１２０は、例えば、通信部であってよく、通信ネットワークを介して、対象生産工程における生産要素に関する操業データを時系列に取得する。このような通信ネットワークは、複数のコンピュータを接続するネットワークであってよい。例えば、通信ネットワークは、複数のコンピュータネットワークを相互接続したグローバルなネットワークであってよく、一例として、インターネット・プロトコルを使用したインターネット等であってよい。これに代えて、通信ネットワークは、専用回線により実現されていてもよい。なお、上述の説明では、操業データ取得部１２０が通信ネットワークを介して操業データを取得する場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。操業データ取得部１２０は、例えば、ユーザ入力や各種メモリデバイス等、通信ネットワークとは異なる他の手段を介して、対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得してもよい。操業データ取得部１２０は、取得した操業データをデータ記録部１４０へ供給する。

品質データ取得部１３０は、対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得する。品質データ取得部１３０は、対象生産物のロット毎に品質データを取得してよい。この際、品質データ取得部１３０は、例えば、対象生産工程において評価された対象生産物の品質の評価結果を、品質データとして取得してよい。これに代えて、または、加えて、品質データ取得部１３０は、対象生産物を原材料として下流生産物を生産する下流生産工程を管理する生産管理システム１００から出力された、対象生産工程において下流生産物の品質に基づき対象生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを、品質データとして取得してもよい。これについて、詳細は後述する。

品質データ取得部１３０は、操業データ取得部１２０と同様、通信部であってよく、例えば、通信ネットワークを介して、対象生産物の品質を示す品質データを対象生産物のロット毎に取得する。なお、品質データ取得部１３０についても、操業データ取得部１２０と同様、ユーザ入力や各種メモリデバイスなど、通信ネットワークとは異なる他の手段を介して、対象生産物の品質を示す品質データを取得してもよい。品質データ取得部１３０は、取得した品質データをデータ記録部１４０へ供給する。

データ記録部１４０は、操業データ取得部１２０から供給された操業データを取得する。また、データ記録部１４０は、品質データ取得部１３０から供給された品質データを取得する。そして、データ記録部１４０は、取得した操業データおよび品質データを、対象生産物のロット毎に対応付けて記録する。

解析部１５０は、データ記録部１４０にアクセスして、対象生産物のロット毎に対応付けられた操業データおよび品質データを参照する。そして、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、それぞれの生産要素に起因する対象生産物の品質への影響を推定する。ここで、データ記録部１４０には、操業データおよび品質データの一部または全部がそれぞれ異なる複数のデータが記録されている。そこで、解析部１５０は、このような少なくとも一部が異なる複数のデータをそれぞれ比較して解析することによって、対象生産物の品質への影響を、生産要素毎に切り分けることができる。すなわち、解析部１５０は、対象生産物の品質が異なる結果となった要因が、"４Ｍ"のうちの"原材料"にあったのか、"設備"にあったのか、"メソッド"にあったのか、"人"にあったのかを切り分けることができる。

そして、解析部１５０は、例えば、対象生産物の品質が異なる結果となった要因が、"４Ｍ"のうちの"設備"、"メソッド"、および、"人"のいずれかにあったと推定することによって、対象生産工程における操業に起因する、対象生産物の品質への影響を推定する。このように、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程における操業に起因する、対象生産物の品質への影響を推定することができる。

同様に、解析部１５０は、例えば、対象生産物の品質が異なる結果となった要因が、"４Ｍ"のうちの"原材料"にあったと推定することによって、原材料、すなわち、上流生産物に起因する対象生産物の品質への影響を推定する。このように、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定することができる。

また、解析部１５０は、対象生産物の品質が異なる結果となった要因が、"４Ｍ"のうちの何れにあったのかを切り分けた後、操業データおよび品質データを更に解析することによって、対象生産物の品質を低下させる要因が具体的にどの生産要素にあったのかを絞り込むことができる。例えば、解析部１５０は、異なる品質データが対応付けられた複数の操業データを解析して、対象生産物の品質を低下させる要因となった上流生産物を特定することができる。解析部１５０は、このようにして解析した結果をフィードバック部１６０および制御情報決定部１７０へ供給する。

フィードバック部１６０は、解析部１５０による解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力する。この際、フィードバック部１６０は、解析部１５０によって対象生産物の品質を低下させる要因となったと特定された上流生産物を識別する情報を出力してもよい。また、フィードバック部１６０は、当該特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットを識別する情報を出力してもよい。また、フィードバック部１６０は、当該特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットに対応する上流生産物のロットを識別する情報を出力してもよい。また、フィードバック部１６０は、当該特定された上流生産物に起因した対象生産物の歩留まりを示す情報を出力してもよい。これについても、詳細は後述する。

制御情報決定部１７０は、解析部１５０による解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定する。上述のように、解析部１５０は、対象生産物の品質への影響を、生産要素毎に切り分けることができる。制御情報決定部１７０は、このような解析部１５０による解析結果に基づいて、対象生産工程における操業を最適化するように、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定する。一例として、制御情報決定部１７０は、"原材料"に起因する対象生産物の品質への影響に基づいて、"原材料"を制御するための制御情報、例えば、原材料の混合や前処理に係る制御情報を決定してよい。また、制御情報決定部１７０は、"設備"に起因する対象生産物の品質への影響に基づいて、"設備"を制御するための制御情報、例えば、設備のメンテナンスに係る制御情報を決定してよい。また、制御情報決定部１７０は、"メソッド"に起因する対象生産物の品質への影響に基づいて、"メソッド"を制御するための制御情報、例えば、設備に設けられたアクチュエータ等の制御に係る制御情報を決定してよい。また、制御情報決定部１７０は、"人"に起因する対象生産物の品質への影響に基づいて、"人"を制御するための制御情報、例えば、人員のスケジュールに係る制御情報を決定してよい。制御情報決定部１７０は、決定した制御情報を出力する。この際、制御情報決定部１７０は、決定した制御情報を表示して出力してもよいし、他のシステムへ送信して出力してもよい。また、制御情報決定部１７０は、決定した制御情報を制御部１８０へ供給する。

制御部１８０は、制御情報決定部１７０によって決定された制御情報に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する。この際、制御部１８０は、制御情報決定部１７０から制御情報が供給されると、当該制御情報に従って、能動的に対象生産工程における生産要素を制御してもよい。これに代えて、または、加えて、制御部１８０は、制御情報決定部１７０が出力した制御情報を閲覧した作業員からの指示に従って、受動的に対象生産工程における生産要素を制御してもよい。

図４は、本実施形態に係る生産管理システム１００ｃが記録するデータの一例を示す。本図に示されるように、生産管理システム１００ｃは、データ記録部１４０において操業データおよび品質データを対象生産物のロット毎に対応付けて記録する。

生産管理システム１００ｃは、操業データとして、例えば、対象生産工程における"４Ｍ"、すなわち、"原材料"、"設備"、"メソッド"、および、"人"に関する実績を示す操業データをそれぞれ記録してよい。一例として、生産管理システム１００ｃは、"原材料"に関する操業データとして、「表面塗工剤Ｘ」、「溶剤Ｙ」、および、「ＰＥＴフィルムＺ」の性状を対象生産工程においてそれぞれ検査したデータを記録してよい。

また、生産管理システム１００ｃは、品質データとして、例えば、複数の項目（項目１、項目２、および、項目３等）における評価結果、および、フィードバック（ＦＢ：ＦｅｅｄＢａｃｋ）データを記録してよい。ここで、複数の項目における評価結果は、対象生産工程において対象生産物の品質を複数の項目について評価した結果であってよい。すなわち、生産管理システム１００ｃは、対象生産工程において評価された対象生産物、ここでは、「機能性フィルム」の品質の評価結果を、品質データとして記録してよい。

一例として、生産管理システム１００ｃは、評価結果として、対象生産物に対して対象生産工程においてテストを実施した結果、テストがパス（Ｐ：Ｐａｓｓ）したかフェイル（Ｆ：Ｆａｉｌ）したかを示すデータを記録してよい。また、生産管理システム１００ｃは、評価結果として、対象生産物の特性を対象生産工程において測定した実測値を記録してよい。

また、生産管理システム１００ｃは、フィードバックデータとして、例えば、下流生産工程を管理する生産管理システム１００から出力されたフィードバックデータを記録してよい。一例として、生産管理システム１００ｃは、対象生産物である「機能性フィルム」等の部品を組み立てて下流生産物である「フラットパネルディスプレイ」を生産する製品メーカー１０ｄにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｄから出力されたフィードバックデータを、品質データとして記録してよい。なお、本図においては、生産管理システム１００ｃが、フィードバックデータとして、対象生産物に起因した下流生産物の歩留まりを示すデータを記録している場合を一例として示している。

すなわち、本図においては、例えば、ロット＃１～＃３について、対象生産工程において対象生産物を評価した結果、項目１および項目２がパス（Ｐ）、かつ、項目３が目標値の範囲（例えば、１００±３％）内であったため、対象生産工程から下流生産工程へ対象生産物が供給された結果、当該対象生産物に起因した下流生産物の歩留まりが下流生産工程からフィードバックされた場合を示している。一方、他のロット＃４～＃６については、対象生産工程において対象生産物を評価した結果、項目１または項目２がフェイル（Ｆ）、または、項目３が目標値の範囲外であったため、対象生産工程から下流生産工程へ対象生産物が供給されなかった場合を示している。なお、この場合、これらのロットについては、下流生産工程からのフィードバックデータは存在しない。

本実施形態に係る生産管理システム１００ｃは、例えば、本図に示すような異なる品質データが対応付けられた複数の操業データを記録する。そして、本実施形態に係る生産管理システム１００ｃは、これらのデータを解析して、上流生産物に起因する対象生産物の品質への影響を推定し、上流生産工程に対するフィードバックデータを出力する。これについて、フローを用いて詳細に説明する。

図５は、本実施形態に係る生産管理システム１００ｃがフィードバックデータを出力するフローの一例を示す。

ステップ５１０において、生産管理システム１００ｃは、操業データを取得する。例えば、操業データ取得部１２０は、通信ネットワークを介して、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得する。一例として、操業データ取得部１２０は、対象生産工程における"４Ｍ"、すなわち、"原材料"、"設備"、"メソッド"、および、"人"に関する実績を示す操業データを時系列に取得してよい。

操業データ取得部１２０は、例えば、"原材料"に関する操業データとして、対象生産工程において原材料、すなわち、上流生産物を検査した検査データを取得してよい。一例として、操業データ取得部１２０は、"原材料"に関する操業データとして、「表面塗工剤Ｘ」、「溶剤Ｙ」、および、「ＰＥＴフィルムＺ」の性状を対象生産工程においてそれぞれ検査したデータを取得してよい。

また、操業データ取得部１２０は、例えば、"設備"に関する操業データとして、対象生産工程における設備の健全度に関するデータを取得してよい。一例として、操業データ取得部１２０は、"設備"に関する操業データとして、対象生産工程における設備の使用経過時間（年数）、劣化度合い、および、メンテナンス状況等を示すデータを取得してよい。

また、操業データ取得部１２０は、例えば、"メソッド"に関する操業データとして、対象生産工程における運転データを取得してよい。一例として、操業データ取得部１２０は、"メソッド"に関する操業データとして、対象生産工程における設備に設けられたセンサからの測定データ、および、アクチュエータへの制御データ等を取得してよい。

また、操業データ取得部１２０は、例えば、"人"に関する操業データとして、対象生産工程におけるスケジュールデータを取得してよい。一例として、操業データ取得部１２０は、"人"に関する操業データとして、対象生産工程に携わる作業員の経験、および、人員配置等を示すデータを取得してよい。操業データ取得部１２０は、取得した操業データをデータ記録部１４０へ供給する。

ステップ５２０において、生産管理システム１００ｃは、品質データを取得する。例えば、品質データ取得部１３０は、通信ネットワークを介して、対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを対象生産物のロット毎に取得する。

ここで、品質データ取得部１３０は、対象生産工程において評価された対象生産物の品質の評価結果を、品質データとして取得してよい。一例として、品質データ取得部１３０は、評価結果の１つ目の項目（項目１）として、対象生産物である「機能性フィルム」に対して対象生産工程において外観テストを実施した結果、テストがパス（Ｐ）したかフェイル（Ｆ）したかを示すデータを取得してよい。また、品質データ取得部１３０は、評価結果の２つ目の項目（項目２）として、対象生産物である「機能性フィルム」に対して対象生産工程において反射率テストを実施した結果、テストがパス（Ｐ）したかフェイル（Ｆ）したかを示すデータを取得してよい。また、品質データ取得部１３０は、評価結果の３つ目の項目（項目３）として、対象生産物である「機能性フィルム」の厚みを対象生産工程において測定した実測値（例えば、目標：１００μｍ±３％）を取得してよい。

また、品質データ取得部１３０は、対象生産物を原材料として下流生産物を生産する下流生産工程を管理する生産管理システム１００から出力された、対象生産工程において下流生産物の品質に基づき対象生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを、品質データとして取得してよい。一例として、生産管理システム１００ｃにおける品質データ取得部１３０は、フィードバックデータとして、下流生産工程である製品メーカー１０ｄにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｄのフィードバック部１６０から出力されたフィードバックデータを取得してよい。なお、このようなフィードバックデータは、自身が出力するフィードバックデータと同様、下流生産物の品質を低下させる要因となったと特定された対象生産物を識別する情報、当該対象生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される下流生産物のロットを識別する情報、当該下流生産物のロットに対応する対象生産物のロットを識別する情報、および、下流生産物の品質を低下させる要因となったと特定された対象生産物に起因した下流生産物の歩留まりを示す情報等を含んでいてよい。品質データ取得部１３０は、取得した品質データをデータ記録部１４０へ供給する。

ステップ５３０において、生産管理システム１００ｃは、データを記録する。例えば、データ記録部１４０は、ステップ５１０において取得された操業データ、および、ステップ５２０において取得された品質データを、対象生産物のロット毎に対応付けて記録する。

一例として、データ記録部１４０は、ステップ５１０において取得された操業データを同一時間帯のデータとなるように紐付けする。このような紐付けを行うのは、取得された操業データが、生産要素毎に出力タイミングが異なる場合があるためである。次に、データ記録部１４０は、取得された操業データから工程の開始時点および終了時点を把握し、操業データをロット毎に区分する。そして、データ記録部１４０は、ロット毎に区分された操業データを、ステップ５２０においてロット毎に取得された品質データと対応付けて記録する。

ステップ５４０において、生産管理システム１００ｃは、データを解析する。例えば、解析部１５０は、データ記録部１４０にアクセスして、ステップ５３０において対象生産物のロット毎に対応付けて記録された操業データおよび品質データを参照する。そして、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、生産要素に起因する対象生産物の品質への影響を推定する。

例えば、解析部１５０は、異なる品質データが対応付けられた複数の操業データをそれぞれ比較して解析する。一例として、ロット＃２に着目すると、フィードバックデータの値、すなわち、対象生産物に起因した下流生産物の歩留まりが低下していることが分かる。この場合、解析部１５０は、ロット＃２に対応付けられた操業データを、他の１または複数のロット（例えば、ロット＃１等）に対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット間において、"設備"、"メソッド"、および、"人"に関するデータが類似する一方、"原材料"に関するデータが相違していると判断した場合に、解析部１５０は、ロット＃２におけるフィードバックデータの値が低下した要因が、"原材料"にあったものと推定する。さらに、比較の結果、ロット間において、「溶剤Ｙ」および「ＰＥＴフィルムＺ」の性状データが類似する一方、「表面塗工剤Ｘ」の性状データが相違していると判断した場合に、解析部１５０は、ロット＃２におけるフィードバックデータが低下した要因が、"原材料"のうちの「表面塗工剤Ｘ」にあったものと特定する。

なお、解析部１５０は、ロット間における操業データの類似度を判断するにあたって、例えば、マハラノビス距離（ＭＤ：Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）を用いてもよい。すなわち、解析部１５０は、ロット間における操業データのＭＤが予め定められた閾値以下の場合に、ロット間における操業データが類似していると判断してよい。また、解析部１５０は、ロット間における操業データのＭＤが予め定められた閾値を超えた場合に、ロット間における操業データが相違していると判断してよい。

同様に、ロット＃３に着目すると、フィードバックデータの値が低下していることが分かる。この場合、解析部１５０は、ロット＃３に対応付けられた操業データを、他の１または複数のロットに対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット間において、"原材料"、"メソッド"、および、"人"に関するデータが類似し、"設備"に関するデータが相違していると判断した場合に、解析部１５０は、ロット＃３におけるフィードバックデータが低下した要因が、"設備"にあったものと推定する。さらに、比較の結果、ロット間において、"設備"のうちの特定の装置に関するデータが相違していると判断した場合に、解析部１５０は、ロット＃３におけるフィードバックデータが低下した要因が、具体的に"設備"のうちのどの装置にあったのかを絞り込んで特定することができる。

同様に、ロット＃４に着目すると、項目１の評価結果がフェイルしていることが分かる。この場合、解析部１５０は、ロット＃４に対応付けられた操業データを、他の１または複数のロットに対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット間において、"設備"、"メソッド"、および、"人"に関するデータが類似し、"原材料"に関するデータが相違していると判断した場合に、解析部１５０は、ロット＃４における項目１がフェイルした要因が、"原材料"にあったものと推定する。そして、解析部１５０は、ロット＃４における項目１がフェイルした要因が、具体的に"原材料"のうちのどの原材料にあったのかを絞り込むべく、データを更に比較して解析する。しかしながら、比較の結果、ロット間において、「表面塗工剤Ｘ」、「溶剤Ｙ」、および、「ＰＥＴフィルムＺ」の性状がいずれも同程度に類似しており、顕著に性状が異なっている原材料が特定できない場合がある。このような場合に、解析部１５０は、ロット間において、品質データのうちのいずれの項目で差異が生じたかに基づいて、対象生産物の品質を低下させる要因となった原材料を推定してもよい。すなわち、ロット＃４では品質データのうちの項目１がフェイルしている。ここで、項目１は、対象生産物に対して外観テストを実施した結果を示している。したがって、解析部１５０は、外観テストにおいて異なる結果を生じさせた"原材料"が、外観テストに最も影響を及ぼし得る「ＰＥＴフィルムＺ」であったものと推定してもよい。

同様に、ロット＃５に着目すると、項目２の評価結果がフェイルしていることが分かる。この場合、解析部１５０は、ロット＃５に対応付けられた操業データを、他の１または複数のロットに対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット間において、"原材料"、"設備"、および、"人"に関するデータが類似し、"メソッド"に関するデータが相違していると判断した場合に、解析部１５０は、ロット＃５における項目２がフェイル（Ｆ）した要因が、"メソッド"にあったものと推定する。また、解析部１５０は、更にデータを解析して、ロット＃５における項目２がフェイル（Ｆ）した要因が、具体的に"メソッド"のうちのどのステップにあったのかを特定してよい。この場合においても、解析部１５０は、品質データのうちのいずれの項目で差異が生じたかに基づいて、対象生産物の品質を低下させる要因を推定してもよい。一例として、ロット＃５では項目２がフェイル（Ｆ）している。ここで、項目２は、対象生産物に対して反射率テストを実施した結果を示している。したがって、解析部１５０は、反射率テストにおいて異なる結果を生じさせた"メソッド"が、反射率テストに最も影響を及ぼし得る表面塗工層に関するステップ（例えば、表面塗工剤Ｘの塗工ステップや乾燥ステップ等）であったものと推定してもよい。

同様に、ロット＃６に着目すると、項目３が目的値の範囲外であることが分かる。この場合、解析部１５０は、ロット＃６に対応付けられた操業データを他の１または複数のロットに対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット間において、"原材料"、"設備"、および、"メソッド"に関するデータが類似し、"人"に関するデータが相違していると判断した場合に、解析部１５０は、ロット＃６における項目３が目標値の範囲外となった要因が、"人"にあったものと推定する。また、解析部１５０は、更にデータを解析して、ロット＃６における項目３が目標値外となった要因が、具体的に"人"のうちのどこにあったのかを特定してよい。この場合においても、解析部１５０は、品質データのうちのいずれの項目で差異が生じたかに基づいて、対象生産物の品質を低下させる要因を推定してもよい。一例として、ロット＃６では項目３が目標値の範囲外となっている。ここで、項目３は、対象生産物の厚みを測定した実測値を示している。したがって、解析部１５０は、厚みにおいて異なる結果を生じさせた"人"が、厚みに最も影響を及ぼし得る表面塗工処理に関連するスケジュール（例えば、表面塗工剤Ｘと溶剤Ｙを攪拌したものの塗布工程における人員の配置等）であったものと推定してもよい。

解析部１５０は、このようにして、対象生産物の品質が異なる結果となった要因が"設備"、"メソッド"、および、"人"のいずれかにあったと推定することによって、対象生産工程における操業に起因する、対象生産物の品質への影響を推定することができる。すなわち、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程における操業に起因する、対象生産物の品質への影響を推定することができる。

また、解析部１５０は、対象生産物の品質が異なる結果となった要因が"原材料"にあったと推定することによって、対象生産物の原材料、すなわち、上流生産物に起因する対象生産物の品質への影響を推定することができる。すなわち、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定することができる。

また、解析部１５０は、対象生産物の品質が異なる結果となった要因が"原材料"にあった推定した場合に、操業データおよび品質データを更に解析することによって、複数の上流生産物のうちのいずれが対象生産物の品質が異なる結果となった要因であったのかも特定することができる。すなわち、解析部１５０は、異なる品質データが対応付けられた複数の操業データを解析して、対象生産物の品質を低下させる要因となった上流生産物を特定することができる。解析部１５０は、ステップ５４０において解析した解析結果をフィードバック部１６０および制御情報決定部１７０へ供給する。

ステップ５５０において、生産管理システム１００ｃは、フィードバックデータを出力する。例えば、フィードバック部１６０は、ステップ５４０において解析部１５０が解析した解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力する。

一例として、ステップ５４０において解析部１５０がロット＃２におけるフィードバックデータが低下した要因が、"原材料"のうちの「表面塗工剤Ｘ」にあったものと特定した場合に、フィードバック部１６０は、当該「表面塗工剤Ｘ」を識別する識別子「Ｘ」をフィードバックデータとして出力してよい。すなわち、フィードバック部１６０は、解析部１５０によって特定された上流生産物を識別する情報を出力してよい。

また、フィードバック部１６０は、「表面塗工剤Ｘ」が要因でフィードバックデータが低下したと推定される対象生産物のロット、すなわち、ロット＃２を識別する識別子「＃２」をフィードバックデータとして出力してよい。すなわち、フィードバック部１６０は、解析部１５０によって特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットを識別する情報を出力してよい。

また、フィードバック部１６０は、ロット管理部１１０にアクセスして、対象生産物のロット＃２が、「表面塗工剤Ｘ」における何れのロットを原材料として生産されたものであるかを特定してよい。そして、例えば、対象生産物のロット＃１～＃４が「表面塗工剤Ｘ」のロット＃Ａを原材料として生産されたものであることが特定された場合、フィードバック部１６０は、当該ロット＃Ａを識別する識別子「＃Ａ」をフィードバックデータとして出力してよい。すなわち、フィードバック部１６０は、解析部１５０によって特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットに対応する上流生産物のロットを識別する情報を出力してよい。

同様に、ステップ５４０において解析部１５０がロット＃４における項目１がフェイルした要因が、"原材料"のうちの「ＰＥＴフィルムＺ」にあったものと特定した場合に、フィードバック部１６０は、当該「ＰＥＴフィルムＺ」を識別する識別子「Ｚ」、および、当該「ＰＥＴフィルムＺ」が要因で項目１がフェイルしたと推定される対象生産物のロット、すなわち、ロット＃４を識別する識別子「＃４」をフィードバックデータとして出力してよい。また、例えば、対象生産物のロット＃１～＃５が「ＰＥＴフィルムＺ」のロット＃Ｂを原材料として生産されたものであることが特定された場合、フィードバック部１６０は、当該ロット＃Ｂを識別する識別子「＃Ｂ」をフィードバックデータとして出力してよい。

また、「ＰＥＴフィルムＺ」のロット＃Ｂを原材料として対象生産物の５つのロット（ロット＃１～＃５）を生産したところ、「ＰＥＴフィルムＺ」が要因となって対象生産物の１つのロット（ロット＃４）において項目１がフェイルし、下流生産工程へ供給できなかったため、フィードバック部１６０は、「ＰＥＴフィルムＺ」に起因した対象生産物の歩留まり「８０％」を示す情報をフィードバックデータとして出力してよい。このように、フィードバック部１６０は、解析部１５０によって特定された上流生産物に起因した対象生産物の歩留まりを示す情報を出力してよい。

フィードバック部１６０は、例えば、フィードバックデータを統合管理システム２００へ出力する。統合管理システム２００は、フィードバックデータを取得すると、上流生産工程を管理する生産管理システム１００における品質データ取得部１３０へ当該フィードバックデータを提供する。すなわち、統合管理システム２００は、生産管理システム１００ｃのフィードバック部１６０からフィードバックデータを取得した場合に、当該フィードバックデータを生産管理システム１００ｂにおける品質データ取得部１３０へ提供する。これにより、フィードバック部１６０は、統合管理システム２００を介して、フィードバックデータを上流へ提供することができる。フィードバック部１６０は、操業データ取得部１２０と同様、通信部であってよく、例えば、通信ネットワークを介して、統合管理システム２００や他の生産管理システム１００へフィードバックデータを供給してもよい。また、フィードバック部１６０は、表示（出力）部であってもよく、フィードバックデータを表示装置に表示してもよく、レポートとして紙に印字してもよい。

なお、上述の説明では、フィードバック部１６０が統合管理システム２００を介してフィードバックデータを上流へ供給する場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。フィードバック部１６０は、統合管理システム２００を介さずに直接的にまたは間接的に、フィードバックデータを上流へ提供してもよい。

このように、例えば、部品メーカー１０ｃにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｃが、対象とする生産工程におけるデータを解析して、上流生産工程である素材メーカー１０ｂにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｃへフィードバックデータを提供する。そして、生産管理システム１００ｃからのフィードバックデータを取得した生産管理システム１００ｂが、対象とする生産工程におけるデータを解析して、さらに上流生産工程である原料メーカー１０ａにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ａへフィードバックデータを提供する。このように、本実施形態に係る生産管理システム１００および統合管理システム２００を用いることによって、サプライチェーンの全体にわたって品質のフィードバックの連鎖を実現することができる。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００および統合管理システム２００によれば、サプライチェーンの全体にわたって品質を共有することができ、もってサプライチェーン全体における生産を最適化することが可能となる。

従来、対象とする生産工程における製品性能のばらつきを生じさせる要因を解析により特定する技術が知られている。しかしながら、従来の技術では、対象とする生産工程の改善を目的としてこのような解析が行われるのみであって、このように解析した結果に基づく情報を他の生産工程へ提供することについては何ら考慮されていない。また、一般に、サプライチェーンにおいては、サプライヤーとバイヤーとの間で予め取り決められた要求仕様を満たすように生産物が上流から下流へと供給される。つまり、当該要求仕様を満たしさえすれば、生産物が上流から下流へと供給できてしまい、上流側の生産工程においては、生産物を供給した後に、自身が供給した生産物に起因して下流側で何が起こっているのかを把握することができていないというのが現状であった。

これに対して、本実施形態に係る生産管理システム１００は、操業データおよび品質データを解析して、上流生産物に起因する対象生産物の品質への影響を推定する。そして、生産管理システム１００は、このように解析した結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、上流生産物が対象生産物の品質にどのような影響を与えているのかを、サプライチェーンにおける上流側へフィードバックして知らしめることができる。

また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、異なる品質データが対応付けられた複数の操業データを解析して、対象生産物の品質を低下させる要因となった上流生産物を特定する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、対象生産物の品質を低下させる要因が"原材料"にあったと推定するのみならず、具体的にいずれの原材料が要因となったのかを絞り込んで特定することができる。

また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、このように特定された上流生産物を識別する情報、当該上流生産物が要因で品質が低下した対象生産物のロットを識別する情報、当該対象生産物のロットに対応する上流生産物のロットを識別する情報、および、当該対象生産物の歩留まりを示す情報をフィードバックデータとして出力する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、より詳細な情報を上流側へフィードバックすることができる。

また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、対象生産工程において評価された対象生産物の品質の評価結果を、品質データとして取得する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、自身が管理対象とする工程内において評価された結果に基づいて、データを解析することができる。また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、下流生産工程において出力されたフィードバックデータを、品質データとして取得する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、下流側からのフィードバックをも考慮して上流生産工程に対するフィードバックデータを出力することができる。

また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、対象生産工程における操業に起因する対象生産物の品質への影響をも推定する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、対象生産物の品質の低下が、上流生産物に要因があったのか、自身の生産工程における操業に要因があったのかを切り分けることができる。そして、本実施形態に係る生産管理システム１００は、このような解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する情報を決定する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、自身の生産工程における操業を改善するように制御情報を決定することができる。また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、このように決定された制御情報に基づいて対象生産工程における生産要素を制御する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、このように決定された情報を、自身の生産工程における実際の制御に落とし込むことができる。

図６は、本実施形態に係る生産管理システム１００ｂのブロック図の一例を示す。本実施形態に係る生産管理システム１００ｂは、対象生産工程における運転実績および下流生産工程からのフィードバックデータを取得して解析する。そして、本実施形態に係る生産管理システム１００ｂは、解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定する。なお、生産管理システム１００ｂは、本実施形態に係る品質のフィードバックを素材メーカー１０ｂと部品メーカー１０ｃとの間における生産管理に適用した場合における、上流側、すなわち、品質をフィードバックされる側の生産管理システム１００の一例である。したがって、本実施形態に係る品質のフィードバックを他の工程間における生産管理に適用する場合、他の生産管理システム１００についても生産管理システム１００ｂと同様に構成されてよい。また、品質をフィードバックする側、および、品質をフィードバックされる側の両者にもなり得る場合、生産管理システム１００は、上述の生産管理システム１００ｃの機能と本図に示す生産管理システム１００ｂの機能の両方を含むように構成されてよい。

本図においては、生産管理システム１００ｂを示しているので、素材メーカー１０ｂにおける生産工程が対象生産工程となる。また、本図においては、素材メーカー１０ｂにおける生産工程が対象生産工程であるので、原料メーカー１０ａにおける生産工程が上流生産工程となる。また、本図においては、素材メーカー１０ｂにおける生産工程が対象生産工程であるので、部品メーカー１０ｃにおける生産工程が下流生産工程となる。

本実施形態においては、生産管理システム１００ｂが、例えば、原料メーカー１０ａから供給された「ＮＭＰ（Ｎ－メチル－２－ピロリドン）」および「添加剤」を主原料として、「溶剤」を生産し、これを「機能性フィルム」を生産する部品メーカー１０ｃに供給する素材メーカー１０ｂにおける生産工程を管理対象とするものとする。この場合、「ＮＭＰ」および「添加剤」が上流生産物にあたり、「溶剤」が対象生産物にあたり、「機能性フィルム」が下流生産物にあたる。

生産管理システム１００ｂは、上述の生産管理システム１００ｃと同様、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、生産管理システム１００ｂは、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、生産管理システム１００ｂは、生産工程の管理用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、生産管理システム１００ｂがインターネットに接続可能な場合、生産管理システム１００ｂは、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

生産管理システム１００ｂにおけるブロック図は、上述の生産管理システム１００ｃにおけるブロック図と同様であってよい。すなわち、生産管理システム１００ｂは、ロット管理部１１０と、操業データ取得部１２０と、品質データ取得部１３０と、データ記録部１４０と、解析部１５０と、フィードバック部１６０と、制御情報決定部１７０と、制御部１８０とを備える。図６においては、図３と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。

ロット管理部１１０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、ロット管理部１１０は、上流生産物のロットを識別する識別情報と対象生産物のロットを識別する情報とを対応付けて管理してよい。

操業データ取得部１２０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、操業データ取得部１２０は、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得してよい。

品質データ取得部１３０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、品質データ取得部１３０は、対象生産工程の生産物である対象生産物を原材料として下流生産物を生産する下流生産工程を管理する生産管理システム１００から出力された、対象生産工程において下流生産物の品質に基づき対象生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを、対象生産物の品質を示す品質データとして取得してよい。また、品質データ取得部１３０は、対象生産工程において評価された対象生産物の品質の評価結果を、品質データとして取得してよい。

データ記録部１４０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、データ記録部１４０は、操業データおよび品質データを、対象生産物のロット毎に対応付けて記録してよい。

解析部１５０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定してよい。また、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程における操業に起因する、対象生産物の品質への影響を推定してよい。また、解析部１５０は、上述の機能に加えて、更に、操業データおよびフィードバックデータを解析してよい。そして、解析部１５０は、操業データの変化とフィードバックデータの変化との間の関係を推定してよい。これについて、詳細は後述する。

フィードバック部１６０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、フィードバック部１６０は、解析部１５０による解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力してよい。

制御情報決定部１７０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、制御情報決定部１７０は、解析部１５０による解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定してよい。また、制御情報決定部１７０は、上述の機能に加えて、更に、解析部１５０によって推定された、操業データの変化とフィードバックデータの変化との間の関係に基づいて制御情報を決定してよい。一例として、制御情報決定部１７０は、推定された関係に基づいて制御情報を変更させた場合におけるフィードバックデータを予測し、予測結果に基づいて記制御情報を決定してよい。この際、制御情報決定部１７０は、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす範囲内において、対象生産工程の操業に係るコストを低減させるように制御情報を決定してもよい。また、制御情報決定部１７０は、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす範囲内において、対象生産工程の操業に係るエネルギー消費量を低減させるように制御情報を決定してもよい。これについても、詳細は後述する。

制御部１８０は、上述の機能と同様の機能を有していてよい。すなわち、制御部１８０は、制御情報決定部１７０によって決定された制御情報に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御してよい。

図７は、本実施形態に係る生産管理システム１００ｂが記録するデータの一例を示す。本図に示されるように、生産管理システム１００ｂは、データ記録部１４０において操業データおよび品質データを対象生産物のロット毎に対応付けて記録する。

生産管理システム１００ｂは、操業データとして、例えば、対象生産工程における"４Ｍ"、すなわち、"原材料"、"設備"、"メソッド"、および、"人"に関する実績を示す操業データをそれぞれ記録してよい。一例として、生産管理システム１００ｂは、"原材料"に関する操業データとして、「ＮＭＰＩ」および「添加剤Ｂ」の性状を対象生産工程においてそれぞれ検査したデータを記録してよい。

また、生産管理システム１００ｂは、品質データとして、複数の項目（項目１および項目２等）における評価結果、および、フィードバック（ＦＢ）データを記録してよい。ここで、複数の項目における評価結果は、対象生産工程において対象生産物の品質を複数の項目について評価した結果であってよい。すなわち、生産管理システム１００ｂは、対象生産工程において評価された対象生産物、ここでは、「溶剤」の品質の評価結果を、品質データとして記録してよい。

一例として、生産管理システム１００ｂは、評価結果として、対象生産物に対して対象生産工程においてテストを実施した結果、テストがパス（Ｐ）したかフェイル（Ｆ）したかを示すデータを記録してよい。また、生産管理システム１００ｂは、評価結果として、対象生産物の特性を対象生産工程において測定した実測値を記録してよい。

また、生産管理システム１００ｂは、フィードバックデータとして、例えば、下流生産工程を管理する生産管理システム１００から出力されたフィードバックデータを記録してよい。一例として、生産管理システム１００ｂは、対象生産物である「溶剤」等の素材を材料として下流生産物である「機能性フィルム」を生産する部品メーカー１０ｃにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｃから出力されたフィードバックデータを、品質データとして記録してよい。なお、本図においては、生産管理システム１００ｂが、フィードバックデータとして、対象生産物に起因した下流生産物の歩留まりを示すデータを記録している場合を一例として示している。

すなわち、本図においては、例えば、ロット＃Ａ～＃Ｅについて、対象生産工程において対象生産物を評価した結果、項目１がパス（Ｐ）、かつ、項目２が目標値の範囲（例えば、２００±１０％）内であったため、対象生産工程から下流生産工程へ対象生産物が供給された結果、当該対象生産物に起因した下流生産物の歩留まりが下流生産工程からフィードバックされた場合を示している。一方、他のロット＃Ｆ～＃Ｇについては、対象生産工程において対象生産物を評価した結果、項目１がフェイル（Ｆ）、または、項目２が目標値の範囲外であったため、対象生産工程から下流生産工程へ対象生産物が供給されなかった場合を示している。なお、この場合、これらのロットについては、下流生産工程からのフィードバックデータは存在しない。

本実施形態に係る生産管理システム１００ｂは、例えば、本図に示すような異なる品質データが対応付けられた複数の操業データを記録する。そして、本実施形態に係る生産管理システム１００ｂは、これらのデータを解析して、解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定する。これについて、フローを用いて詳細に説明する。

図８は、本実施形態に係る生産管理システム１００ｂがフィードバックデータに基づいて生産要素を制御するフローの一例を示す。

ステップ８１０において、生産管理システム１００ｂは、操業データを取得する。ステップ８１０の処理についてはステップ５１０と同様であるので、説明を省略する。

ステップ８２０において、生産管理システム１００ｂは、品質データを取得する。例えば、品質データ取得部１３０は、通信ネットワークを介して、対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを、対象生産物のロット毎に取得する。

ここで、品質データ取得部１３０は、対象生産工程において評価された対象生産物の品質の評価結果を、品質データとして取得してよい。一例として、品質データ取得部１３０は、評価結果の１つ目の項目（項目１）として、対象生産物である「溶剤」に対して対象生産工程において密度検査を実施した結果、テストがパス（Ｐ）したかフェイル（Ｆ）したかを示すデータを取得してよい。また、品質データ取得部１３０は、評価結果の２つ目の項目（項目２）として、対象生産物である「溶剤」の粘度を対象生産工程において測定した実測値（例えば、目標：２００ｃｐ±５％）を取得してよい。

また、品質データ取得部１３０は、対象生産工程の生産物である対象生産物を原材料として下流生産物を生産する下流生産工程を管理する生産管理システム１００から出力された、対象生産工程において下流生産物の品質に基づき対象生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを、対象生産物の品質を示す品質データとして取得してよい。一例として、生産管理システム１００ｂにおける品質データ取得部１３０は、フィードバックデータとして、下流生産工程である部品メーカー１０ｃにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｃのフィードバック部１６０から出力されたフィードバックデータを取得してよい。なお、このようなフィードバックデータは、上述のとおり、下流生産物の品質を低下させる要因となったと特定された対象生産物を識別する情報、当該対象生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される下流生産物のロットを識別する情報、当該下流生産物のロットに対応する対象生産物のロットを識別する情報、および、下流生産物の品質を低下させる要因となったと特定された対象生産物に起因した下流生産物の歩留まりを示す情報を含んでいてよい。

ステップ８３０において、生産管理システム１００ｂは、データを記録する。ステップ８３０の処理についてはステップ５３０と同様であるので、説明を省略する。

ステップ８４０において、生産管理システム１００ｂは、データを解析する。例えば、解析部１５０は、異なる品質データが対応付けられた複数の操業データをそれぞれ比較して解析する。ステップ８４０において、解析部１５０は、ステップ５４０と同様に、対象生産工程における操業に起因する、対象生産物の品質への影響を推定してよい。また、解析部１５０は、操業データおよび品質データを解析して、対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、対象生産物の品質への影響を推定してよい。解析部１５０は、さらに、異なるフィードバックデータが対応付けられた複数の操業データをそれぞれ比較して解析することで、操業データの変化とフィードバックデータの変化との間の関係を推定してよい。

一例として、解析部１５０は、例えば、ロット＃Ｂに対応付けられた操業データを、他の１または複数のロット（例えば、ロット＃Ａ等）に対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット＃Ｂの"原材料"に関して、添加剤Ｂの不純物濃度が他のロットよりも高く、フィードバックデータが低下していると判断した場合に、添加剤Ｂの不純物濃度の上昇がフィードバックデータの低下に寄与していると推定してよい。

また、解析部１５０は、例えば、ロット＃Ｃに対応付けられた操業データを、他の１または複数のロットに対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット＃Ｃの"設備"に関して、他のロットでは実施されている微粉砕装置に対する洗浄が未実施であったにも関わらず、フィードバックデータが低下していないと判断した場合に、微粉砕装置に対する洗浄の未実施はフィードバックデータの低下に寄与していないと推定してよい。

また、解析部１５０は、例えば、ロット＃Ｄに対応付けられた操業データを、他の１または複数のロットに対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット＃Ｄの"メソッド"に関して、か焼（熱処理）温度が、他のロットよりも低く、フィードバックデータが低下していると判断した場合に、か焼温度の低下がフィードバックデータの低下に寄与していると推定してよい。

また、解析部１５０は、例えば、ロット＃Ｅに対応付けられた操業データを、他の１または複数のロットに対応付けられた操業データと比較する。そして、比較の結果、ロット＃Ｅの"人"に関して、原料の混合プロセスに携わる作業員が、他のロットではベテランであったのに対して新人であったにも関わらず、フィードバックデータが低下していないと判断した場合に、混合プロセスへの新人の配置はフィードバックデータの低下に寄与していないと推定してよい。解析部１５０は、ステップ８４０において解析した解析結果をフィードバック部１６０および制御情報決定部１７０へ供給する。

これに応じて、フィードバック部１６０は、ステップ８４０において解析部１５０が解析した解析結果に基づいて、上流生産工程において対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力する。これについては、ステップ５５０における処理と同様であるので、説明を省略する。

ステップ８５０において、生産管理システム１００ｂは、制御情報を決定する。例えば、制御情報決定部１７０は、ステップ８４０において解析部１５０が解析した解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定する。この際、制御情報決定部１７０は、ステップ８４０において解析部１５０によって推定された、操業データの変化とフィードバックデータの変化との間の関係に基づいて制御情報を決定してよい。

一例として、添加剤Ｂの不純物濃度の上昇がフィードバックデータの低下に寄与していると推定された場合、制御情報決定部１７０は、"原材料"の前処理として、添加剤Ｂを洗浄する工程を追加するよう制御情報を決定してよい。

また、微粉砕装置に対する洗浄の未実施がフィードバックデータの低下に寄与していないと推定された場合、制御情報決定部１７０は、微粉砕装置に対する洗浄周期を低減させた場合におけるフィードバックデータを予測してよい。そして、制御情報決定部１７０は、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす場合に、微粉砕装置に対する洗浄周期を低減させるように制御情報を決定してよい。

また、か焼温度の低下がフィードバックデータの低下に寄与していると推定された場合、制御情報決定部１７０は、か焼温度が対象生産物の品質に影響し得るキーファクターであると推測して、当該か焼温度を変更しないよう、制御情報を決定してよい。

また、混合プロセスへの新人の配置がフィードバックデータの低下に寄与していないと推定された場合、制御情報決定部１７０は、混合プロセスに配置する作業員をベテランから新人に変更させた場合におけるフィードバックデータを予測してよい。そして、制御情報決定部１７０は、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす場合に、混合プロセスに配置する作業員をベテランから新人に変更するように制御情報を決定してよい。

また、制御情報決定部１７０は、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす範囲内において、対象生産工程の操業に係るコストを低減させるように制御情報を決定してもよい。すなわち、制御情報決定部１７０は、対象生産工程の操業に係るコストを目的関数として、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす範囲内において、当該目的関数を最小化するように、制御情報を決定してもよい。

また、制御情報決定部１７０は、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす範囲内において、対象生産工程の操業に係るエネルギー消費量を低減させるように制御情報を決定してもよい。すなわち、制御情報決定部１７０は、対象生産工程の操業に係るエネルギー消費量を目的関数として、予測したフィードバックデータが予め定められた基準を満たす範囲内において、当該目的関数を最小化するように、制御情報を決定してもよい。制御情報決定部１７０は、決定した制御情報を制御部１８０へ供給する。

これに応じて、制御部１８０は、ステップ８５０において制御情報決定部１７０によって決定された制御情報に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する。この際、制御部１８０は、制御情報決定部１７０から制御情報が供給されると、当該制御情報に従って、能動的に対象生産工程における生産要素を制御してもよい。これに代えて、または、加えて、制御部１８０は、制御情報決定部１７０が出力した制御情報を閲覧した作業員からの指示に従って、受動的に対象生産工程における生産要素を制御してもよい。

このように、本実施形態に係る生産管理システム１００は、対象生産工程における運転実績および下流生産工程からのフィードバックデータを取得して解析する。そして、本実施形態に係る生産管理システム１００は、解析結果に基づいて、対象生産工程における生産要素を制御する制御情報を決定する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、対象生産物を原材料として下流生産物を生産する下流生産工程からのフィードバックをも考慮して、対象生産工程の操業に係る制御情報を決定することができる。

また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、操業データの変化とフィードバックデータの変化との間の関係を推定し、当該推定された関係に基づいて制御情報を決定する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、操業データが変化した場合にフィードバックデータが具体的にどのように変化するかの実績に基づいて、対象生産工程の操業に係る制御情報を決定することができる。

また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、制御情報を変更させた場合におけるフィードバックデータを予測し、予測結果に基づいて、対象生産工程の操業に係るコストやエネルギー消費量を低減させるように制御情報を決定する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、実績に基づく予測結果を考慮して対象生産工程における操業を最適化することができる。

また、本実施形態に係る生産管理システム１００は、決定された制御情報に基づいて対象生産工程における生産要素を制御する。これにより、本実施形態に係る生産管理システム１００によれば、このように決定された情報を、自身の生産工程における実際の制御に落とし込むことができる。

図９は、本実施形態に係る統合管理システム２００のブロック図の一例を示す。本実施形態に係る統合管理システム２００は、複数の生産管理システム１００を複数の生産工程のシーケンスと対応付けて登録する。そして、本実施形態に係る統合管理システム２００は、シーケンスに基づいて、下流側の生産管理システム１００から取得したフィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供する。

統合管理システム２００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、統合管理システム２００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、統合管理システム２００は、フィードバックデータの提供用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、統合管理システム２００がインターネットに接続可能な場合、統合管理システム２００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

統合管理システム２００は、登録部２１０と、フィードバックデータ取得部２２０と、提供可否判定部２３０と、フィードバックデータ提供部２４０と、通知部２５０とを備える。なお、これらブロックは、それぞれ機能的に分離された機能ブロックであって、実際のデバイス構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、１つのブロックとして示されているからといって、それが必ずしも１つのデバイスにより構成されていなくてもよい。また、本図において、別々のブロックとして示されているからといって、それらが必ずしも別々のデバイスにより構成されていなくてもよい。

登録部２１０は、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程をそれぞれ管理する複数の生産管理システム１００を、複数の生産工程のシーケンスと対応付けて登録する。

フィードバックデータ取得部２２０は、複数の生産管理システム１００の少なくともいずれかから、対象生産工程の上流工程である上流生産工程において対象生産工程の生産物である対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを取得する。

フィードバックデータ取得部２２０は、例えば、通信部であってよく、通信ネットワークを介して、フィードバックデータを取得する。このような通信ネットワークは、複数のコンピュータを接続するネットワークであってよい。例えば、通信ネットワークは、複数のコンピュータネットワークを相互接続したグローバルなネットワークであってよく、一例として、インターネット・プロトコルを使用したインターネット等であってよい。これに代えて、通信ネットワークは、専用回線により実現されていてもよい。なお、上述の説明では、フィードバックデータ取得部２２０が通信ネットワークを介してフィードバックデータを取得する場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。フィードバックデータ取得部２２０は、例えば、ユーザ入力や各種メモリデバイス等、通信ネットワークとは異なる他の手段を介して、フィードバックデータを取得してもよい。フィードバックデータ取得部２２０は、取得したフィードバックデータを提供可否判定部２３０へ供給する。

提供可否判定部２３０は、登録部２１０にアクセスして、登録部２１０に登録されている情報を参照する。そして、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータを上流側の生産管理システムへ提供するか否かを判定する。この際、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータの提供元の生産管理システム１００が、フィードバックデータの提供を許可している場合に、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供すると判定してよい。また、提供可否判定部２３０は、上流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されている場合に、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供すると判定してよい。これについて、詳細は後述する。提供可否判定部２３０は、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供すると判定した場合、フィードバックデータをフィードバックデータ提供部２４０へ供給する。

フィードバックデータ提供部２４０は、提供可否判定部２３０から供給されたフィードバックデータを取得する。そして、フィードバックデータ提供部２４０は、フィードバックデータを、シーケンスに基づいて特定された上流側の生産管理システム１００へ提供する。すなわち、フィードバックデータ提供部２４０は、シーケンスに基づいて、上流生産工程を管理する上流側の生産管理システムへフィードバックデータを提供する。

通知部２５０は、登録部２１０に登録された生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供が許可されているかどうかを通知する。一例として、通知部２５０は、登録部２１０にアクセスして、登録部２１０に登録されている情報を参照する。そして、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されており、かつ、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可している場合に、登録された生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供が許可されている旨を通知してよい。また、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されており、かつ、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可していない場合に、下流側の生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供の許可を要求してよい。また、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されており、かつ、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可していない場合に、登録された生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供が許可されていない旨を通知してよい。また、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されていない場合に、登録された生産管理システム１００に対して下流側の生産管理システム１００が未登録である旨を通知してよい。これについても、詳細は後述する。

図１０は、本実施形態に係る統合管理システム２００が登録するデータの一例を示す。統合管理システム２００は、登録部２１０において、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程をそれぞれ管理する複数の生産管理システム１００を、複数の生産工程のシーケンスと対応付けて登録する。登録部２１０は、例えば、複数の生産工程のシーケンスを、サプライチェーンにおける上流から下流に向けて、連続する番号となるように昇順に管理する。すなわち、例えば、サプライチェーンにおいて４つの生産工程が存在する場合、上流から下流に向けてシーケンス番号が"１→２→３→４"となるように管理する。そして、登録部２１０は、サプライチェーンにおけるそれぞれの生産工程を管理する生産管理システム１００を、当該複数の生産工程のシーケンスと対応付けて登録する。

すなわち、登録部２１０は、原料メーカー１０ａにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ａをシーケンス番号"１"と対応付けて登録する。また、登録部２１０は、素材メーカー１０ｂにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｂをシーケンス番号"２"と対応付けて登録する。また、登録部２１０は、部品メーカー１０ｃにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｃをシーケンス番号"３"と対応付けて登録する。また、登録部２１０は、製品メーカー１０ｄにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｄをシーケンス番号"４"と対応付けて登録する。

なお、本図においては、生産管理システム１００のうち、生産管理システム１００ａ、１００ｃ、および、１００ｄが統合管理システム２００に登録済みであるのに対して、生産管理システム１００ｂが統合管理システム２００に未登録である場合を一例として示している。

また、登録部２１０は、生産管理システム１００を登録するにあたって、各生産管理システム１００が、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供することを許可しているかどうかを示す提供許可情報を併せて登録している。例えば、登録部２１０は、生産管理システム１００ｃから、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供することを許可する旨の情報を取得した場合に、生産管理システム１００ｃの提供許可情報を"〇（提供許可）"として登録してよい。また、登録部２１０は、生産管理システム１００ｄから、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供することを許可しない旨の情報を取得した場合に、生産管理システム１００ｄの提供許可情報を"×（提供不許可）"として登録してよい。このように、統合管理システム２００は、生産管理システム１００を登録するにあたって、フードバックデータの提供の許可を示す提供許可情報を、生産管理システム１００毎に登録している。

図１１は、本実施形態に係る統合管理システム２００が生産管理システム１００を登録するフローの一例を示す。

ステップ１１１０において、統合管理システム２００は、生産管理システム１００を登録する。例えば、統合管理システム２００は、通信ネットワークを介して、未登録の生産管理システム１００から、登録要求を受信する。このような登録要求には、生産管理システム１００を識別する情報、および、フィードバックデータの提供可否情報が含まれていてよい。未登録の生産管理システム１００から登録要求を受信すると、登録部２１０は、当該生産管理システム１００の識別情報および提供許可情報をシーケンスと対応付けて登録する。すなわち、登録部２１０は、原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程をそれぞれ管理する複数の生産管理システム１００を、複数の生産工程のシーケンスと対応付けて登録する。一例として、登録部２１０は、生産管理システム１００ｂから登録要求を受信すると、生産管理システム１００ｂの識別情報である"１００ｂ"および提供許可情報"〇（提供許可）"を、シーケンス番号"２"と対応付けて登録する。

ステップ１１２０において、生産管理システム１００は、下流側の生産管理システム１００が登録済みであるか否か判定する。例えば、通知部２５０は、登録部２１０にアクセスして、登録部２１０に登録されている情報を参照する。そして、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００へのフィードバックデータの提供元となる下流側の生産管理システム１００が登録済であるか否か判定する。一例として、生産管理システム１００ｂがシーケンス番号"２"と対応付けて登録された場合に、通知部２５０は、次のシーケンス番号、すなわち、シーケンス番号"３"に生産管理システム１００が対応付けて登録されているか否か判定する。

ステップ１１２０において下流側の生産管理システム１００が登録済みでないと判定された場合、ステップ１１３０において、統合管理システム２００は、登録された生産管理システム１００に対して、下流側の生産管理システムが未登録である旨を通知する。例えば、通知部２５０は、シーケンス番号"３"に生産管理システム１００が対応付けて登録されていない場合に、生産管理システム１００ｂに対して、下流側の生産管理システムが未登録である旨を通知する。

一方、ステップ１１２０において下流側の生産管理システム１００が登録済みであると判定された場合、ステップ１１４０において、統合管理システム２００は、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可しているか否か判定する。例えば、通知部２５０は、シーケンス番号"３"に生産管理システム１００ｃが登録済みであった場合、生産管理システム１００ｃの提供許可情報を参照することで、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可しているか否か判定する。

ステップ１１４０において下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可していると判定された場合、ステップ１１５０において、統合管理システム２００は、登録された生産管理システム１００に対して、フィードバックデータの提供が許可されている旨を通知する。例えば、通知部２５０は、生産管理システム１００ｃの提供許可情報が"〇（提供許可）"であった場合に、生産管理システム１００ｂに対して、フィードバックデータの提供が許可されている旨を通知する。

一方、ステップ１１４０において下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可していないと判定された場合、ステップ１１６０において、統合管理システム２００は、下流側の生産管理システム１００に対して、フィードバックデータの提供許可を要求する。例えば、通知部２５０は、生産管理システム１００ｃの提供許可情報が"×（提供不許可）"または"未登録"であった場合に、生産管理システム１００ｃに対して、フィードバックデータの提供許可を要求する。

ステップ１１７０において、統合管理システム２００は、下流側の生産管理システム１００によってフィードバックデータの提供が許可されたか否か判定する。例えば、通知部２５０は、要求に応じて、生産管理システム１００ｃから肯定応答（ＡＣＫ）を受信したか否かにより、フィードバックデータの提供が許可されたか否か判定する。

ステップ１１７０においてフィードバックデータの提供が許可されたと判定された場合に、ステップ１１５０において、統合管理システム２００は登録された生産管理システム１００に対して、フィードバックデータの提供が許可されている旨を通知する。例えば、通知部２５０は、要求に応じて、生産管理システム１００ｃからＡＣＫを受信した場合に、生産管理システム１００ｂに対して、フィードバックデータの提供が許可されている旨を通知する。

一方、ステップ１１７０においてフィードバックデータの提供が許可されなかったと判定された場合に、ステップ１１８０において、統合管理システム２００は登録された生産管理システム１００に対して、フィードバックデータの提供が許可されていない旨を通知する。例えば、通知部２５０は、要求に応じて、生産管理システム１００ｃから否定応答（ＮＡＣＫ）を受信した場合、または、予め定められた期間ＡＣＫを受信しなかった場合に、生産管理システム１００ｂに対して、フィードバックデータの提供が許可されていない旨を通知する。

このように、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されており（ステップ１１２０：Ｙｅｓ）、かつ、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可している（ステップ１１４０：Ｙｅｓ）場合に、登録された生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供が許可されている旨を通知してよい。また、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されており（ステップ１１２０：Ｙｅｓ）、かつ、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可していない（ステップ１１４０：Ｎｏ）場合に、下流側の生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供の許可を要求してよい。また、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されており（ステップ１１２０：Ｙｅｓ）、かつ、下流側の生産管理システム１００がフィードバックデータの提供を許可していない（ステップ１１４０：Ｎｏ、ステップ１１７０：Ｎｏ）場合に、登録された生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供が許可されていない旨を通知してよい。また、通知部２５０は、登録された生産管理システム１００の下流工程である下流生産工程を管理する下流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されていない（ステップ１１２０：Ｎｏ）場合に、登録された生産管理システム１００に対して下流側の生産管理システム１００が未登録である旨を通知してよい。このようにして、通知部２５０は、登録部２１０に登録された生産管理システム１００に対してフィードバックデータの提供が許可されるかどうかを通知する。

図１２は、本実施形態に係る統合管理システム２００がフィードバックデータを提供するフローの一例を示す。

ステップ１２１０において、統合管理システム２００は、フィードバックデータを取得する。例えば、フィードバックデータ取得部２２０は、複数の生産管理システム１００の少なくともいずれかから、対象生産工程の上流工程である上流生産工程において対象生産工程の生産物である対象生産物の品質に基づき上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを取得する。一例として、フィードバックデータ取得部２２０は、部品メーカー１０ｃにおける生産工程を管理する生産管理システム１００ｃから、素材メーカー１０ｂにおける生産工程において、「機能性フィルム」の品質に基づき素材メーカー１０ｂにおける生産要素を評価するためのフィードバックデータを取得する。フィードバックデータ取得部２２０は、取得したフィードバックデータを提供可否判定部２３０へ供給する。

ステップ１２２０において、統合管理システム２００は、フィードバックデータの提供が許可されているか否か判定する。例えば、提供可否判定部２３０は、ステップ１２１０において供給されたフィードバックデータの提供元の生産管理システム１００が、フィードバックデータの提供を許可しているか否か判定する。一例として、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータの提供元の生産管理システム１００ｃにおける提供許可情報を参照することで、フィードバックデータの提供が許可されているか否か判定する。

ステップ１２２０においてフィードバックデータの提供が許可されていないと判定された場合、統合管理システム２００は、フローを終了する。一例として、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータの提供元である生産管理システム１００ｃの提供許可情報が"×（提供不許可）"であった場合に、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータの提供が許可されていないと判定して、フローを終了する。

一方、ステップ１２２０においてフィードバックデータの提供が許可されていると判定された場合、ステップ１２３０において、統合管理システム２００は、フィードバックデータの提供先となる上流側の生産管理システム１００が登録済みであるか否か判定する。例えば、シーケンス番号"３"と対応付けて登録された生産管理システム１００ｃの提供許可情報が"〇（提供許可）"であった場合に、１つ前のシーケンス番号、すなわち、シーケンス番号"２"に生産管理システム１００が対応付けて登録されているか否か判定する。

ステップ１２３０において上流側の生産管理システム１００が登録済みでないと判定された場合、統合管理システム２００は、フローを終了する。例えば、シーケンス番号"２"に生産管理システム１００が対応付けて登録されていない場合に、提供可否判定部２３０は、フローを終了する。

一方、ステップ１２３０において上流側の生産管理システム１００が登録されていると判定された場合、ステップ１２４０において統合管理システム２００は、フィードバックデータを提供する。例えば、シーケンス番号"２"に生産管理システム１００ｂが対応付けて登録されている場合に、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００ｂへ提供すると判定して、フィードバックデータをフィードバックデータ提供部２４０へ供給する。そして、フィードバックデータ提供部２４０は、フィードバックデータをこのようにシーケンスに基づいて特定された上流側の生産管理システム１００ｂへ提供する。すなわち、フィードバックデータ提供部２４０は、シーケンスに基づいて、上流生産工程を管理する上流側の生産管理システム１００へフィードバックデータを提供する。

このように、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータの提供元の生産管理システム１００が、フィードバックデータの提供を許可している（ステップ１２２０：Ｙｅｓ）場合に、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供すると判定してよい。また、提供可否判定部２３０は、上流側の生産管理システム１００が登録部２１０に登録されている（ステップ１２３０：Ｙｅｓ）場合に、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供すると判定してよい。このようにして、提供可否判定部２３０は、フィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供するか否かを判定する。

このように、本実施形態に係る統合管理システム２００は、複数の生産管理システム１００を複数の生産工程のシーケンスと対応付けて登録する。そして、本実施形態に係る統合管理システム２００は、シーケンスに基づいて、下流側の生産管理システム１００から取得したフィードバックデータを上流側の生産管理システム１００へ提供する。これにより、本実施形態に係る統合管理システム２００によれば、複数のプレイヤーが存在するサプライチェーンにおいて、フィードバックデータを、対象とする生産管理システム１００へ提供することができる。

また、本実施形態に係る統合管理システム２００は、フィードバックデータを上流側の生産管理システムへ提供するか否かを判定する。これにより、本実施形態に係る統合管理システム２００によれば、フィードバックデータの提供を、例えば、フィードバックデータの提供元である下流側の提供の意思、および、フィードバックデータの提供先である上流側の登録状況に応じて、判定することができる。

また、本実施形態に係る統合管理システム２００は、登録された生産管理システム１００へのフィードバックデータの提供が許可されるかどうかを通知する。これにより、本実施形態に係る統合管理システム２００によれば、登録された生産管理システム１００に対して、例えば、フィードバックデータの提供が許可されている旨、フィードバックデータの提供が許可されていない旨、および、フィードバックデータの提供元となる下流側の生産管理システム１００が未登録である旨を通知により知らしめることができる。

図１３は、本実施形態の変形例に係るクラウド管理システム３００を用いてサプライチェーンを管理するブロック図の一例を示す。上述の説明では、生産管理システム１００が各メーカー１０の施設内に、統合管理システム２００がクラウド上に、それぞれ別体のシステムとして構成される場合を一例として示した。しかしながら、生産管理システム１００および統合管理システム２００は、クラウド管理システム３００として一体に構成され、当該クラウド管理システム３００が、上述の生産管理システム１００ａ～１００ｄの機能、および、上述の統合管理システム２００の機能を提供し、サプライチェーン全体における生産を一括して管理してもよい。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図１４は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ メーカー
１０ａ 原料メーカー
１０ｂ 素材メーカー
１０ｃ 部品メーカー
１０ｄ 製品メーカー
１００ 生産管理システム
１１０ ロット管理部
１２０ 操業データ取得部
１３０ 品質データ取得部
１４０ データ記録部
１５０ 解析部
１６０ フィードバック部
１７０ 制御情報決定部
１８０ 制御部
２００ 統合管理システム
２１０ 登録部
２２０ フィードバックデータ取得部
２３０ 提供可否判定部
２４０ フィードバックデータ提供部
２５０ 通知部
３００ クラウド管理システム
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インターフェイス
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード

Claims (13)

1. 原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得する操業データ取得部と、
   前記対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得する品質データ取得部と、
   前記操業データおよび前記品質データを解析して、前記対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって前記対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、前記対象生産物の品質への影響を推定する解析部と、
   解析結果に基づいて、前記上流生産工程において前記対象生産物の品質に基づき前記上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力するフィードバック部と
   を備える、生産管理システム。
2. 前記解析部は、異なる前記品質データが対応付けられた複数の前記操業データを解析して、前記対象生産物の品質を低下させる要因となった上流生産物を特定する、請求項１に記載の生産管理システム。
3. 前記フィードバック部は、前記特定された上流生産物を識別する情報を出力する、請求項２に記載の生産管理システム。
4. 前記フィードバック部は、前記特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットを識別する情報を出力する、請求項２または３に記載の生産管理システム。
5. 前記上流生産物のロットを識別する情報と前記対象生産物のロットを識別する情報とを対応付けて管理するロット管理部を更に備え、
   前記フィードバック部は、前記特定された上流生産物が要因で品質が予め定められた基準を満たさなくなったと推定される対象生産物のロットに対応する上流生産物のロットを識別する情報を出力する、請求項２から４のいずれか一項に記載の生産管理システム。
6. 前記フィードバック部は、前記特定された上流生産物に起因した対象生産物の歩留まりを示す情報を出力する、請求項２から５のいずれか一項に記載の生産管理システム。
7. 前記品質データ取得部は、前記対象生産工程において評価された前記対象生産物の品質の評価結果を、前記品質データとして取得する、請求項１から６のいずれか一項に記載の生産管理システム。
8. 前記品質データ取得部は、前記対象生産物を原材料として下流生産物を生産する下流生産工程を管理する生産管理システムから出力された、前記対象生産工程において前記下流生産物の品質に基づき前記対象生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを、前記品質データとして取得する、請求項１から７のいずれか一項に記載の生産管理システム。
9. 前記解析部は、更に、前記対象生産工程における操業に起因する、前記対象生産物の品質への影響を推定する、請求項１から８のいずれか一項に記載の生産管理システム。
10. 解析結果に基づいて、前記対象生産工程における前記生産要素を制御する制御情報を決定する制御情報決定部を更に備える、請求項９に記載の生産管理システム。
11. 前記決定された制御情報に基づいて、前記対象生産工程における前記生産要素を制御する制御部を更に備える、請求項１０に記載の生産管理システム。
12. 原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得することと、
    前記対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得することと、
    前記操業データおよび前記品質データを解析して、前記対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって前記対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、前記対象生産物の品質への影響を推定することと、
    解析結果に基づいて、前記上流生産工程において前記対象生産物の品質に基づき前記上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力することと
    を備える、生産管理方法。
13. コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
    原材料から生産物を生産する複数の生産工程のうちの対象とする対象生産工程における生産要素に関する操業データを取得する操業データ取得部と、
    前記対象生産工程の生産物である対象生産物の品質を示す品質データを取得する品質データ取得部と、
    前記操業データおよび前記品質データを解析して、前記対象生産工程の上流工程である上流生産工程の生産物であって前記対象生産工程における原材料となる上流生産物に起因する、前記対象生産物の品質への影響を推定する解析部と、
    解析結果に基づいて、前記上流生産工程において前記対象生産物の品質に基づき前記上流生産工程における生産要素を評価するためのフィードバックデータを出力するフィードバック部と
    して機能させる、生産管理プログラム。

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