JP2023077569A - 稼働状況管理システム、稼働状況管理装置、プログラムおよび稼働状況管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 生産ラインにおいて複数のアラートが発生された場合に、生産の進捗への影響を把握することが可能な稼働状況管理システム、稼働状況管理装置、プログラムおよび稼働状況管理方法を提供する。【解決手段】 製品を生産する生産装置１３０と、生産装置からのデータを取得する稼働状況管理装置１１０と、稼働状況管理装置から取得した情報を表示する表示装置１２０と、を備えた稼働状況管理システム１００であって、稼働状況管理装置は、アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段１１２と、生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段１１５と、を有し、表示装置は、予測運転能率に基づく予測情報を表示する、稼働状況管理システム。【選択図】 図１

Description

本開示は、稼働状況管理システム、稼働状況管理装置、プログラムおよび稼働状況管理方法に関する。

従来、様々な製品が、工場内に設置された様々な生産ラインにより生産（製造）されている。生産ラインにおいては、多種の工程を実行する生産装置が組み合わされている。このような生産ラインを用いて製品を効率的に生産するため、その操業を管理する技術が開発されている（例えば、特許文献1参照）。

特許第４８４６４１２号公報

ＰＥＴボトル無菌充填ラインのように高速生産を行う生産設備においては、設備停止による生産ロスが大きい。このような生産ラインは、複数の工程で実現されており、生産中に問題がある場合は、各工程でそれぞれアラートを発して停止する。生産ラインは大規模で複雑であるため、多数のアラートが発せられた場合に、生産の進捗への影響を把握するのが困難である。

そこで、本開示は、生産ラインにおいて複数のアラートが発生された場合に、生産の進捗への影響を把握することが可能な稼働状況管理システム、稼働状況管理装置、プログラムおよび稼働状況管理方法を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本開示では、
製品を生産する生産装置と、前記生産装置からのデータを取得する稼働状況管理装置と、前記稼働状況管理装置から取得した情報を表示する表示装置と、を備えた稼働状況管理システムであって、
前記稼働状況管理装置は、
アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段と、
前記生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段と、を有し、
前記表示装置は、前記予測運転能率に基づく予測情報を表示する、稼働状況管理システムを提供する。

また、本開示の稼働状況管理システムにおいて、
前記稼働状況管理装置は、
生産予定数および生産装置能力を含む生産予定情報を記憶した生産予定記憶手段と、
前記予測運転能率算出手段により算出された予測運転能率と、前記生産予定数および生産装置能力を用いて、終了予定時刻を算出する終了予定時刻算出手段をさらに有し、
前記表示装置は、前記予測情報として前記終了予定時刻を表示してもよい。

また、本開示の稼働状況管理システムは、
各アラート種別のアラートの発生結果および前記生産装置の運転能率を、生産対象の製造ロットに対応付けて記録した稼働実績情報を記憶した稼働実績記憶手段と、
前記稼働実績情報を参照して、前記運転能率を目的変数、前記アラートの発生結果を説明変数として単回帰分析を実行し、各アラート種別のアラートの低下係数を算出する低下係数算出手段と、をさらに有してもよい。

また、本開示の稼働状況管理システムにおける、
前記低下係数算出手段は、生産対象の品種、中身液体、ボトル形状、ボトル容量、キャップ種類、ラベル材のいずれか１つ以上に対応付けて低下係数を算出してもよい。

また、本開示では、
製品を生産する生産装置と、前記生産装置からのデータを取得する稼働状況管理装置と、前記稼働状況管理装置から取得した情報を表示する表示装置と、を備えた稼働状況管理システムであって、
製品を生産する生産装置からの生産情報を取得して、稼働状況を管理する稼働状況管理装置であって、
アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段と、
前記生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段と、を有する稼働状況管理装置を提供する。

また、本開示では、
コンピュータを、
アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段、
生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段、
として機能させるためのプログラムを提供する。

また、本開示では、
生産予定情報を記憶した生産予定記憶手段、アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段を備えた稼働状況管理装置が、稼働状況を管理する稼働状況管理方法であって、
生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出するステップと、
前記予測運転能率を用いて、終了予定時刻を算出するステップと、
を有する稼働状況管理方法を提供する。

本開示によれば、生産ラインにおいてアラートが発生された場合に、どの程度生産能率に影響するかを把握することが可能となる。

本開示の一実施形態に係る稼働状況管理システムを示す構成図である。 本開示の一実施形態に係る稼働状況管理装置１１０を示す図である。 稼働実績記憶手段に記憶された稼働実績情報の一例を示す図である。 製品情報によらない低下係数の一例を示す図である。 品種ごとの低下係数の一例を示す図である。 ボトル形状ごとの低下係数の一例を示す図である。 ボトル容量ごとの低下係数の一例を示す図である。 生産予定記憶手段に記憶された生産予定情報の一例を示す図である。 品種を含む製品情報を示す図である。 表示装置１２０のハードウェア構成を示す図である。 稼働状況管理システムの処理動作を示すフローチャートである。 表示装置１２０における表示イメージを示す図である。 ＰＥＴボトルの無菌充填ラインにおけるアラートの例を示す図である。

以下、本開示の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
＜システム構成＞
図１は、本開示の一実施形態に係る稼働状況管理装置を用いた稼働状況管理システムを示す図である。図１において、１００は稼働状況管理システム、１１０は稼働状況管理装置、１２０は表示装置、１３０は生産装置、１４０はゲートウェイ装置、１５０はネットワークである。稼働状況管理装置１１０、表示装置１２０、ゲートウェイ装置１４０は、インターネット等のネットワーク１５０に接続されており、互いにデータ通信可能となっている。生産装置１３０は、ゲートウェイ装置１４０にデータ通信可能に接続されている。ゲートウェイ装置１４０は、生産装置１３０から受信した生産情報等のデータを、ネットワーク１５０を介して稼働状況管理装置１１０に送信する。表示装置１２０は、ネットワーク１５０を介して稼働状況管理装置１１０にアクセスし、稼働状況管理装置１１０からデータを受信して表示する。

図１の例では、説明の便宜上、表示装置１２０を１台のみ示している。しかし、実際には、多数の表示装置１２０からネットワーク１５０を介して稼働状況管理装置１１０を利用可能になっている。また、図１の例では、説明の便宜上、生産装置１３０を３台示している。しかし、実際には、生産現場においては、より多くの生産装置１３０が設置されていることが通常である。本実施形態に係る稼働状況管理システム１００は、生産ラインを構成する生産装置の数が多く、生産ライン全体が複雑な構成である場合に、特に有用である。

図２は、稼働状況管理装置１１０の詳細を示す図である。このうち、図２（ａ）は、稼働状況管理装置１１０のハードウェア構成図である。稼働状況管理装置１１０は、汎用のサーバコンピュータで実現することができる。具体的には、稼働状況管理装置１１０のハードウェア構成としては、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０ａと、コンピュータのメインメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）１１０ｂと、ＣＰＵが実行するプログラムやデータを記憶するための大容量の記憶装置１１０ｃ（例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ等）と、キーボード、マウス等の入力機器からの入力を受け付ける入力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１１０ｄと、外部装置（データ記憶媒体等）とデータ通信するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１１０ｅと、表示装置（液晶ディスプレイ等）に情報を送出するための表示出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１１０ｆと、ネットワーク１５０を介して表示装置１２０、ゲートウェイ装置１４０等の他の機器とネットワーク通信を行うための通信部１１０ｇと、を備える。これらの各要素は、互いにバスを介して接続されている。

図２（ｂ）は、稼働状況管理装置１１０の機能ブロック図である。図２（ａ）に示したハードウェア構成において、ＣＰＵ１１０ａが記憶装置１１０ｃに記憶されたプログラムをＲＡＭ１１０ｂに読み込んで実行することにより、稼働状況管理装置１１０は、図２（ｂ）に示した各手段を機能させることが可能となる。図２（ｂ）に示すように、稼働状況管理装置１１０は、稼働実績記憶手段１１１、低下係数記憶手段１１２、生産予定記憶手段１１３、低下係数算出手段１１４、予測運転能率算出手段１１５、終了予定時刻算出手段１１６を有する。

稼働実績記憶手段１１１は、稼働実績情報を記憶した記憶手段である。稼働実績情報とは、各生産装置１３０における稼働実績を製品の製造ロット別に集計した情報である。したがって、稼働実績情報は、生産対象の製造ロットに対応付けて記録されている。図３は、稼働実績記憶手段１１１に記憶された稼働実績情報の一例を示す図である。図３に示すように、稼働実績記憶手段１１１には、稼働実績情報として、生産開始時刻、生産終了時刻、生産時間、品種、生産装置能力（図中「装置能力」と表記）、生産数、運転能率（運転実績）、アラート種別ごとのアラート発生数が記憶されている。

稼働実績情報は、生産済みの製品の製造ロット別に管理されている。また、稼働実績情報は、時系列順に管理されており、生産開始が早い製造ロットから順に並んでいる。図３の例では、同じ品種である品種ｃが異なる製造ロットで製造されている。図３では、品種ａ、ｂ、ｄの製品がそれぞれ１回、品種ｃの製品が２回、異なる製造ロットとして生産された例を示している。生産装置１３０は、各品種に対応している。生産装置能力は、単位時間あたりの生産可能数である。図３においては、生産装置能力は、各生産装置１３０が、対応する品種を生産可能な数を示している。ここでは、生産装置能力を、対応する品種を１分間に生産できる数として示している。例えば図３の例では、品種ａに対応した生産装置１３０は、品種ａを１分間に最大６０６個生産できる能力があることを示している。

図３において、生産開始時刻、生産終了時刻は、対応する製造ロットについての生産開始時刻、生産終了時刻を示している。生産時間は、生産していた時間であり、生産開始時刻から生産終了時間までの経過時間を示している。生産数は、その生産時間で実際に生産された製品の数である。運転能率は生産装置能力を最大限生かして生産した場合に対する生産数の比率である。

アラート種別ごとのアラート発生数として、図３の例では、アラートＡ～アラートＤの４つの各アラートの発生数（発生回数）が表示されている。なお、ここではアラートの発生の程度を示すアラート発生情報の一例としてアラート発生数を用いているが、アラート発生情報として、アラート発生時間、アラート発生率などを用いてもよい。アラート発生時間とは、アラートが発生していた時間の総和である。アラート発生率とは、単位時間当たりにアラートが発生した回数である。

図３の一番上の行を例に説明すると、品種ａを生産する生産装置１３０の生産装置能力は６０６個／分、であることを示している。そして、生産開始時刻「2020/12/1 18：12」から生産終了時刻「2020/12/2 18：29」まで24.48時間の生産時間で生産を行い、837114個の品種ａの製品を生産したことを示している。生産開始時刻「2020/12/1 18：12」から生産終了時刻「2020/12/2 18：29」までの間に、アラートＡが１０回、アラートＢが２０回、アラートＣが１４回、アラートＤが１回発生したことを示している。そして、運転能率は９４．８％であったことを示している。

低下係数記憶手段１１２は、低下係数情報を記憶した記憶手段である。低下係数情報とは、各アラートが生産能率を低下させる程度を示す係数である。アラートの対象とする不具合により、当然ながら生産能率への影響は異なる。したがって、アラート種別により低下係数も異なってくる。図４は、製品情報によらない低下係数の一例を示す図である。図４に示すように、低下係数記憶手段１１２には、各アラート種別に対応付けて低下係数が記憶されている。低下係数としては、低下の程度を示す数値であれば、特に限定されず、様々なものを用いることができる。本実施形態では、低下係数として、運転能率の低下の比率を示す低下率を用いている。本実施形態では、低下率は負の値となる。

図４に示した低下係数は、製品情報によらない低下係数であるが、製品情報で管理された低下係数を用いてもよい。例えば、製品情報のうち、品種、ボトル形状、ボトル容量ごとの低下係数を用いることができる。図５、図６、図７は、それぞれ品種、ボトル形状、ボトル容量ごとの低下係数を示す図である。図５、図６、図７に示すように、同じ種別のアラートであっても、生産する品種、ボトル形状、ボトル容量等により低下係数が異なる。

生産予定記憶手段１１３は、生産予定数および生産装置能力を含む生産予定情報を記憶した記憶手段である。図８は、生産予定記憶手段１１３に記憶された生産予定情報の一例を示す図である。図８に示すように、生産予定情報としては、品番、生産対象とする品種、生産装置能力（図中「装置能力」と表記）、生産予定数を有している。例えば図８の１行目は、品種ａを生産装置能力が「６０６（個数／分）」の生産装置１３０で、「１００，０００個」生産する予定であることを示している。

図８の生産予定情報で用いられる「品種」には、ボトル形状、ラベラー種、ボトル容量、酸性中性の別、中身液体、キャップ種類、ラベル材、の製品情報を付帯できる。図９は、製品情報の一例を示す図である。図９の例では、製品情報として、品種の情報に、ボトル形状、ラベラー種、ボトル容量、酸性中性の別、中身液体、キャップ種類、ラベル材、が記録されている。このような製品情報は、記憶装置１１０ｃ内の所定の記憶領域に記憶しておくことができる。製品情報としては、図９に示した属性以外の属性を備えるようにしてもよい。

低下係数算出手段１１４は、稼働実績記憶手段１１１に記憶された稼働実績情報を参照して、各アラートの低下係数を算出する手段である。具体的には、運転能率を目的変数とし、各アラート種別のアラートを説明変数として、各目的変数について単回帰分析を行う。単回帰分析としては、例えば最小二乗法を用いることができる。この単回帰分析により、各アラートについてｐ値（信頼性）と傾きを算出する。そして、この傾きを低下係数とする。このようにして、低下係数算出手段１１４は、各アラートの低下係数を算出する。

予測運転能率算出手段１１５は、低下係数算出手段１１４により算出された低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する。具体的には、予測運転能率算出手段１１５は、以下の［数式１］に従った処理を実行して、予測運転能率を算出する。

［数式１］
予測運転能率＝１＋(アラートＡの発生回数×α) ＋(アラートＢの発生回数×β)＋(アラートＣの発生回数×γ) ＋・・・＋(アラートＺの発生回数×ζ)

［数式１］において、α、β、γ、ζは、各アラートに対応する低下係数である。上記［数式１］では、低下係数α、β、γ、ζは、それぞれアラートＡ、Ｂ、Ｃ、Ｚの低下係数であることを示している。本実施形態では、低下係数は、運転能率を低下させる低下率として算出される。そのため、低下係数は負の値をとる。したがって、各アラートの発生回数が増えるほど、予測運転能率は低下する。上記［数式１］では、全てのアラートが発生していない状態では、予測運転能率＝１であり最大となる。

終了予定時刻算出手段１１６は、予測運転能率算出手段１１５により算出された予測運転能率を用いて、予測運転能率を算出する。具体的には、終了予定時刻算出手段１１６は、以下の［数式２］に従った処理を実行して、終了予定時刻を算出する。

［数式２］
終了予定時刻＝
現在時刻＋(生産予定数－現在の生産数)／(生産装置能力×予測運転能率)

［数式２］において、生産予定数は、生産中の製品の生産予定数である。現在の生産数は、その時点までに生産された数である。装置能力は、生産中の生産装置の装置能力である。［数式２］に示すように、生産予定数から現在の生産数を減じた値を、装置能力に予測運転能率を乗算した値で除算し、現在時刻に加算することにより、終了予定時刻は算出される。

稼働状況管理装置１１０は、ＣＰＵ１１０ａが記憶装置１１０ｃに記憶されたプログラムをＲＡＭ１１０ｂに読み込んで実行することにより、上記各手段に含まれない様々な処理も実行する。稼働状況管理装置１１０は、物理的には１台のコンピュータで実現されていてもよいし、複数台のコンピュータで実現されていてもよい。また、ネットワーク１５０上で複数に分散されたクラウドシステムとして実現されていてもよい。

表示装置１２０は、稼働状況管理装置１１０が記憶、管理する情報を表示する端末装置である。図１０は、表示装置１２０のハードウェア構成図である。表示装置１２０は、例えば、ブラウザソフトウェアを組み込んだ汎用のコンピュータにより実現される。

表示装置１２０は、図１０に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２０ａと、メインメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）１２０ｂと、ＣＰＵ１２０ａが実行するプログラムやデータを記憶するための不揮発性の記憶装置１２０ｃ（例えば、フラッシュメモリ等）と、キーボード、タッチパネル等の指示入力部１２０ｄと、外部装置（データ記憶媒体等）とデータ通信するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）１２０ｅと、表示部（液晶ディスプレイ等）１２０ｆと、ネットワーク１５０を介して稼働状況管理装置１１０等の他のコンピュータとネットワーク通信を行うための通信部１２０ｇと、を備え、互いにバスを介して接続されている。

表示装置１２０としては、ＣＰＵの演算処理部等を備え、表示機能、情報処理機能、ネットワーク通信機能等を有していればよく、ノートＰＣ、タブレット等、スマートフォン等の汎用の機器を用いることも可能である。本実施形態では、表示装置１２０がＷＥＢブラウザを備え、ＷＥＢブラウザを用いて、ＷＥＢサーバとしての機能を備えた稼働状況管理装置１１０にアクセスする。これにより、表示装置１２０は、稼働状況管理装置１１０が管理する情報を取得して表示することができる。

生産装置１３０は、所定の品種の製品を生産するための設備である。各生産装置１３０は、ＰＬＣ（プログラマブル・ロジック・コントローラ）、各種センサ、通信装置を備えており、生産情報を取得して、ゲートウェイ装置１４０に送信する。

ゲートウェイ装置１４０は、複数の生産装置１３０から取得した生産情報を集約する。そして、集約した生産情報を、ネットワーク１５０を介して、稼働状況管理装置１１０に送信する。稼働状況管理装置１１０への生産情報の送信のタイミングは、定期周期（例えば５分毎）であってもよいし、各生産装置１３０からの受信ごとにリアルタイムで送信してもよい。なお、生産装置１３０が直接ネットワーク１５０に接続され、ゲートウェイ装置１４０を介さず、稼働状況管理装置１１０へ直接生産情報を送信するようにしてもよい。

＜稼働実績情報の収集＞
次に、図１に示した稼働状況管理システムにおける稼働情報の収集について説明する。図１に示したように、生産装置１３０は、ゲートウェイ装置１４０、ネットワーク１５０を介して、稼働状況管理装置１１０にデータ送信が可能になっている。このため、生産装置１３０では、付属のセンサ等で検知した生産情報を、付属のＰＬＣが、稼働状況管理装置１１０に送信する。稼働状況管理装置１１０では、収集した生産情報を稼働実績記憶手段１１１に記憶する。

生産開始時刻、生産終了時刻については、生産装置１３０が生産開始時、生産終了時にその旨を示す情報と時刻を送信し、稼働状況管理装置１１０が、取得した時刻の情報を生産開始時刻、生産終了時刻として記憶する。

製品の品種としては、生産装置１３０から取得した品種の情報を記憶する。生産装置能力については、過去の実績から算出された値を、品種ごとに記録したテーブルを備えており、品種が特定された場合に、自動的に稼働実績情報の一部として記憶される。生産数については、生産装置１３０に設置された検知センサが、生産された製品を検知し、その情報を稼働状況管理装置１１０に送信する。そして、稼働状況管理装置１１０は、取得した情報をカウントして生産数とする。生産終了時までにカウントされた値が実績としての生産数となる。稼働状況管理装置１１０は、実績としての生産数を、対応する品種に関連付けて記憶する。

アラートについては、各アラート発生手段でアラートが発生される度に、生産装置１３０に設置されたＰＬＣが、アラート種別とアラート発生の旨を、ゲートウェイ装置１４０を介して、稼働状況管理装置１１０に送信する。そして、稼働状況管理装置１１０は、取得したアラート発生の情報を、アラート種別ごとにカウントする。そして、生産終了時に、そこまでにカウントされたアラート種別ごとのアラート発生数を、対応する品種に関連付けて記憶する。

以上のようにして、生産開始時刻から生産終了時刻までの様々な情報が、各生産装置１３０から稼働状況管理装置１１０に送られ、稼働実績記憶手段１１１には、稼働実績情報が蓄積されていく。生産が終了し、生産終了時刻が確定したら、稼働状況管理装置１１０は、生産開始時刻と生産終了時刻の差から生産時間を算出する。さらに、稼働状況管理装置１１０は、生産時間と稼働状況管理装置能力を乗じた値で、生産数を除算することにより、運転能率（運転実績）を算出する。図３の例では、運転能率を百分率に換算して％単位で記録している。

＜低下係数の算出＞
ある製造ロットについて生産が終了したら、稼働状況管理装置１１０では、低下係数算出手段１１４が、各アラートの低下係数をアラート種別ごとに算出する。低下係数とは、各アラートが生産能率を低下させる程度を示す係数である。低下係数は負の値をとる。具体的には、低下係数算出手段１１４は、図３に示したような稼働実績情報のうち、運転能率と各アラートのアラート数を用いて単回帰分析を実行し、アラートごとのｐ値と傾きを算出する。

算出されたｐ値は、数値の信頼性を表している。このｐ値が十分に小さくない場合、データの信頼性が低い。そのため、所定のしきい値を設定しておき、このしきい値より大きいｐ値をもつ場合は、採用データから除外する。したがって、ｐ値がしきい値より大きい場合は、低下係数は算出されず、低下係数は０となる。このようにして、算出された各低下係数は低下係数情報として低下係数記憶手段１１２に記憶される。低下係数算出手段１１４は、図４に示したように、製品情報によらない低下係数を算出することもできるが、図５、図６、図７に示したように、品種、ボトル形状、ボトル容量ごとの低下係数を算出するようにしてもよい。また、図９の製品情報に示した属性情報である他の属性について、低下係数を算出するようにしてもよい。例えば、低下係数算出手段１１４は、ラベラー種、酸性中性の別、中身液体、キャップ種類、ラベル材の情報に、ボトル形状、ラベラー種、ボトル容量、酸性中性の別、中身液体、キャップ種類、ラベル材のいずれか１つ以上に対応付けて低下係数を算出してもよい。

＜終了予定時刻の算出＞
上記のようにして、最新の稼働実績情報を用いて低下係数が算出され、低下係数記憶手段１１２内の各アラートの低下係数は、常に最新のものに更新される。本実施形態に係る稼働状況管理システムでは、製品の生産時に、予測運転能率、終了予定時刻を予測情報として算出する。このように予測情報を求めることにより稼働状況を管理している。このために、生産の対象とする製品の生産予定情報を生産予定記憶手段１１３に用意する。生産予定情報は、上述のように、図８に示したようなものである。

図１１は、本実施形態に係る稼働状況管理方法を示すフローチャートである。低下係数情報、生産予定情報が用意された状態で、生産装置１３０により生産を開始すると、生産装置１３０は上記の場合と同様に、生産情報を稼働状況管理装置１１０に送信する。稼働状況管理装置１１０では、上述の場合と同様に、生産装置１３０から生産情報を取得する（ステップＳ１）。受信した生産情報は、稼働実績記憶手段１１１に蓄積されていく。生産数は随時受信しているため、時間の経過とともに増えていく。また、アラート数も発生するたびに受信するため、稼働実績記憶手段１１１に記憶されるアラート数も増えていく。

予測運転能率算出手段１１５は、生産装置１３０の稼働中、所定のタイミングで予測運転能率の算出を行う（ステップＳ２）。所定のタイミングとしては、所定の単位時間が経過した場合や、アラートを受信した場合など、様々なタイミングに設定しておくことができる。所定のタイミングになったら、予測運転能率算出手段１１５は、予測運転能率の算出を行う。具体的には、予測運転能率算出手段１１５は、以下の［数式１］に従った処理を実行して、予測運転能率を算出する。

［数式１］
予測運転能率＝１＋(アラートＡの発生回数×α) ＋(アラートＢの発生回数×β)＋(アラートＣの発生回数×γ) ＋・・・＋(アラートＺの発生回数×ζ)

予測運転能率算出手段１１５は、上記［数式１］に従った処理を実行するため、各アラートの、生産開始から現在までの発生回数を取得する。また、予測運転能率算出手段１１５は、低下係数記憶手段１１２からアラート種別ごとに各アラートの低下係数を取得する。そして、各アラートの発生回数、低下係数を用いて、上記［数式１］に従った処理を実行し、予測運転能率を算出する。

予測運転能率が算出されたら、その予測運転能率を用いて、終了予定時刻算出手段１１６が、終了予定時刻を算出する（ステップＳ３）。具体的には、終了予定時刻算出手段１１６は、以下の［数式２］に従った処理を実行して、終了予定時刻を算出する。

［数式２］
終了予定時刻＝
現在時刻＋(生産予定数－現在の生産数)／(生産装置能力×予測運転能率)

終了予定時刻算出手段１１６は、上記［数式２］に従った処理を実行するため、現在時刻、生産予定数、現在の生産数、生産装置能力、予測運転能率の各情報を取得する。現在時刻は、稼働状況管理装置１１０を実現するコンピュータの内部時計から取得する。生産予定数は、生産計画情報から取得する。現在の生産数としては、生産装置１３０から受信して随時更新される生産数を用いる。生産装置能力は、稼働情報に記録された生産装置能力を取得して用いることができる。予測運転能率は、予測運転能率算出手段１１５により算出された現時点の予測運転能率を用いる。そして、取得した各情報を用いて、上記［数式２］に従った処理を実行し、終了予定時刻を算出する。

稼働状況管理装置１１０では、生産装置１３０の稼働中は、随時、予測情報として予測運転能率と終了予定時刻を算出する。算出した値は算出時刻とともに保持しておき、表示装置１２０からの要求に応じて送信する。そして、表示装置１２０は、取得した予測情報を表示する（ステップＳ４）。図１２は表示装置１２０における表示イメージを示す図である。

図１２の左側には、上から下に向かう矢印が示されている。この矢印は時間の進行を示しており、下に向かうほど時間が進んだ状態を示している。図１２の例では、生産開始後、ある時刻にアラートＡが発生し、その後、アラートＤ、アラートＨが発生したものとする。図１２の右側には、３つの画面Ｇ１～Ｇ３を示している。画面Ｇ１～Ｇ３は、図１２左側の時間の進行に対応している。図１２の画面Ｇ１～Ｇ３に示すように、生産中においては、表示装置１２０には、終了予定時刻、運転実績、予測運転能率、アラートの４項目が表示される。

終了予定時刻としては、終了予定時刻算出手段１１６により算出された終了予定時刻が表示される。運転実績としては、現在生産中の生産開始から現時点までの運転能率の内容が表示される。予測運転能率としては、予測運転能率算出手段１１５により算出された現時点の予測運転能率が表示される。アラートとしては、それまでに発生した予測運転能率を下げる要因となったアラートが全て最新のアラートが上位に表示される。そして、最新のアラートが上方に表示される。終了予定時刻、予測運転能率は、いずれも予測運転能率に基づく予測情報である。終了予定時刻は必ずしも表示する必要はなく、予測運転能率に基づく予測情報として、予測運転能率のみを、そのまま表示するようにしてもよい。

生産開始後、アラートＡが発生する前の時点では、表示装置１２０は、図１２の画面Ｇ１に示すような内容を表示する。画面Ｇ１の表示時点では、生産開始からアラートが発生していない。このため、上記［数式１］に従った処理で算出された予測運転能率の値は１となる。これを１００分率に換算すると、予測運転能率は「１００％」となる。この予測運転能率「１００％」と、現在時刻、生産予定数、現在の生産本数、さらに稼働情報における生産装置能力を用いて、終了予定時刻算出手段１１６は、上記［数式２］に従った処理を実行する。このようにして、終了予定時刻算出手段１１６は、終了予定時刻を算出する。画面Ｇ１では終了予定時刻として１７：００が算出された例を示している。

アラートＡが１０回発生した後は、図１２の画面Ｇ２に示すような内容を表示する。画面Ｇ２の表示時点では、アラートＡが１０回発生しているため、上記［数式１］に従った処理で算出された予測運転能率の値は１未満の値となる。図１２の画面Ｇ２では、１００分率に換算して、予測運転能率「９７％」として示している。この予測運転能率「９７％」と、現在時刻、生産予定数、現在の生産本数、さらに稼働情報における生産装置能力を用いて、終了予定時刻算出手段１１６は、上記［数式２］に従った処理を実行する。このようにして、終了予定時刻算出手段１１６は、終了予定時刻を算出する。

図１２の画面Ｇ２では算出された終了予定時刻１７：０５が表示されている。予測運転能率が低下すると、上記［数式２］で算出される予測終了時刻の値は大きくなる。すなわち、予測終了時刻は遅れる。図１２の画面Ｇ１では、予測運転能率「１００％」であったため、終了予定時刻１７：００であったが、図１２の画面Ｇ２では、予測運転能率「９７％」であるため、終了予定時刻１７：０５となり、５分遅れている。これは、アラートＡが１０回発生したことにより、稼働状況管理装置１１０が新たな終了予定時刻を推定（算出）したことを意味している。

アラートＤが２０回、アラートＨが８回発生した後は、図１２の画面Ｇ３に示すような内容を表示する。画面Ｇ２の表示後、画面Ｇ３の表示時点では、アラートＤが２０回、Ｈが８回発生している。上述のように、表示装置１２０の画面には、最新のアラートが上方に表示される。この例では、アラートＡが１０回、アラートＤが２０回、アラートＨが８回、の順に発生している。このため、画面Ｇ３には、上方からアラートＨ８回、アラートＤ２０回、アラートＡ１０回が表示される。この時点では、予測運転能率算出手段１１５は、これまでに発生しているアラートＡ、Ｄ、Ｈとそれぞれの発生回数を用いて上記［数式１］に従った処理を実行して新たな予測運転能率を算出する。上記［数式１］に従った処理を実行して算出された新たな予測運転能率が０．８だったとする。この場合、図１２の画面Ｇ２では、１００分率に換算して、予測運転能率「８０％」として示している。この予測運転能率「８０％（０．８）」と、現在時刻、生産予定数、現在の生産本数、さらに稼働情報における生産装置能力を用いて、終了予定時刻算出手段１１６は、上記［数式２］に従った処理を実行する。このようにして、終了予定時刻算出手段１１６は、終了予定時刻を算出する。

図１２の画面Ｇ３では、算出された終了予定時刻１７：３０が表示されている。図１２の画面Ｇ２では、予測運転能率「９７％」であったため、終了予定時刻１７：０５であったが、図１２の画面Ｇ３では、予測運転能率「８０％」であるため、終了予定時刻１７：３０となり、さらに２５分遅れている。これは、新たにアラートＤが２０回、アラートＨが８回発生したことにより、稼働状況管理装置１１０が新たな終了予定時刻を推定（算出）したことを意味している。

以上のように、本実施形態に係る稼働状況管理システム１００は、製品を生産する生産装置１３０と、生産装置１３０からのデータを取得する稼働状況管理装置１１０と、稼働状況管理装置から取得した情報を表示する表示装置と、を備えており、稼働状況管理装置１１０は、アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段１１２と、生産装置１３０から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段１１５と、を有し、表示装置１２０は、予測運転能率に基づく予測情報を表示するので、生産ラインにおいてアラートが発生された場合に、どの程度生産能率に影響するかを把握することが可能になる。

また、本実施形態に係る稼働状況管理システム１００は、稼働状況管理装置１１０が、生産予定数および生産装置能力を含む生産予定情報を記憶した生産予定記憶手段１１３と、予測運転能率算出手段１１５により算出された予測運転能率と、生産予定数および生産装置能力を用いて、終了予定時刻を算出する終了予定時刻算出手段をさらに有し、表示装置１２０は、予測情報として終了予定時刻を表示するので、アラートが発生して当初の終了予定より遅れる場合、その終了予定時刻を知ることが可能となり、後工程にスケジュールの調整が容易になる。

また、本実施形態に係る稼働状況管理システムは、各アラート種別のアラートの発生結果および生産装置の運転能率を、生産対象の製造ロットに対応付けて記録した稼働実績情報を記憶した稼働実績記憶手段１１１と、稼働実績情報を参照して、運転能率を目的変数、アラートの発生結果を説明変数として単回帰分析を実行し、各アラート種別のアラートの低下係数を算出する低下係数算出手段１１４と、をさらに有するので、発生するアラートのアラート種別と生産の遅れの関係を最新の状態で保持しておくことができ、的確な予測運転能率や終了予定時刻の算出に役立つ。低下係数算出手段１１４は、生産対象の品種、中身液体、ボトル形状、ボトル容量、キャップ種類、ラベル材のいずれか１つ以上に対応付けて低下係数を算出してもよい。この場合は、各属性に特化された低下係数を用いることにより、より的確な予測運転能率や終了予定時刻の算出を行うことができる。

本開示に係る稼働状況管理システムは、生産工程において、生産装置における状態を検知し、アラートを発生する手段を備えた生産装置であれば、適用が可能である。したがって、生産する製品、また、製品を生産する生産装置の態様に寄らず、様々な製品、生産装置に適用することができる。

例えば、本開示に係る稼働状況管理システムは、ＰＥＴ（ポリエチレンテレフタレート）ボトルの無菌充填ラインに適用することができる。ＰＥＴボトルの無菌充填ラインに適用場合、生産装置としては、調合・液処理工程、充填・成形工程、包装工程を実現する各設備が用いられる。これらの設備には、ＰＬＣが設置されており、生産工程において検知した情報を、ゲートウェイ装置を介して、予測運転能率算出装置に送信する。

図１３は、ＰＥＴボトルの無菌充填ラインにおけるアラートの例を示す図である。生産ライン全体のアラートが集計されるため、図１３に示すように、多様なアラートが存在する。各アラートは、アラート種別（アラート名）ごとに緊急性が異なる。図１３においては、緊急性の高い順に◎、〇、△で表現している。このような緊急性は、作業者の感覚で定めたものであり、必ずしも生産の遅れの程度に一致しない。本実施形態に係る稼働状況管理システムでは、アラートの低下係数を、実績に基づいて的確に設定することにより、作業者の感覚では把握しきれない予測運転能率、終了予定時刻の算出が可能となる。

以上、本開示の好適な実施形態について説明したが、本開示は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、予測運転能率や終了予定時刻を、予測運転能率算出装置からネットワークを介して受信して、表示装置で表示するようにしたが、予測運転能率算出装置の表示出力Ｉ／Ｆに直接接続された表示装置で表示するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、予測運転能率と終了予定時刻を、予測運転能率算出装置が算出し、表示装置が表示するようにしたが、終了予定時刻を算出、表示せず、予測運転能率のみを算出、表示するようにしてもよい。終了予定時刻を知ることができなくても、予測運転能率を知ることにより、ある程度時間の遅れを想定することが可能になるためである。

１００・・・稼働状況管理システム
１１０・・・稼働状況管理装置
１１０ａ・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１１０ｂ・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
１１０ｃ・・・記憶装置
１１０ｄ・・・入力Ｉ／Ｆ
１１０ｅ・・・データ入出力Ｉ／Ｆ
１１０ｆ・・・表示出力Ｉ／Ｆ
１１０ｇ・・・通信部
１１１・・・稼働実績記憶手段
１１２・・・低下係数記憶手段
１１３・・・生産予定記憶手段
１１４・・・低下係数算出手段
１１５・・・予測運転能率算出手段
１１６・・・終了予定時刻算出手段
１２０・・・表示装置
１３０・・・生産装置
１４０・・・ゲートウェイ装置
１５０・・・ネットワーク

Claims (7)

1. 製品を生産する生産装置と、前記生産装置からのデータを取得する稼働状況管理装置と、前記稼働状況管理装置から取得した情報を表示する表示装置と、を備えた稼働状況管理システムであって、
   前記稼働状況管理装置は、
   アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段と、
   前記生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段と、を有し、
   前記表示装置は、前記予測運転能率に基づく予測情報を表示する、稼働状況管理システム。
2. 前記稼働状況管理装置は、
   生産予定数および生産装置能力を含む生産予定情報を記憶した生産予定記憶手段と、
   前記予測運転能率算出手段により算出された予測運転能率と、前記生産予定数および生産装置能力を用いて、終了予定時刻を算出する終了予定時刻算出手段をさらに有し、
   前記表示装置は、前記予測情報として前記終了予定時刻を表示する、請求項１に記載の稼働状況管理システム。
3. 各アラート種別のアラートの発生結果および前記生産装置の運転能率を、生産対象の製造ロットに対応付けて記録した稼働実績情報を記憶した稼働実績記憶手段と、
   前記稼働実績情報を参照して、前記運転能率を目的変数、前記アラートの発生結果を説明変数として単回帰分析を実行し、各アラート種別のアラートの低下係数を算出する低下係数算出手段と、
   をさらに有する、請求項１または請求項２に記載の稼働状況管理システム。
4. 前記低下係数算出手段は、生産対象の品種、中身液体、ボトル形状、ボトル容量、キャップ種類、ラベル材のいずれか１つ以上に対応付けて低下係数を算出する、請求項３に記載の稼働状況管理システム。
5. 製品を生産する生産装置と、前記生産装置からのデータを取得する稼働状況管理装置と、前記稼働状況管理装置から取得した情報を表示する表示装置と、を備えた稼働状況管理システムであって、
   製品を生産する生産装置からの生産情報を取得して、稼働状況を管理する稼働状況管理装置であって、
   アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段と、
   前記生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段と、を有する稼働状況管理装置。
6. コンピュータを、
   アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段、
   生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出する予測運転能率算出手段、
   として機能させるためのプログラム。
7. 生産予定情報を記憶した生産予定記憶手段、アラート種別ごとのアラートと、生産能率の低下に影響する低下係数の関係を記憶した低下係数記憶手段を備えた稼働状況管理装置が、稼働状況を管理する稼働状況管理方法であって、
   生産装置から受信したアラート種別ごとのアラート発生情報と、アラート種別ごとの前記低下係数に基づいて、予測運転能率を算出するステップと、
   前記予測運転能率を用いて、終了予定時刻を算出するステップと、
   を有する稼働状況管理方法。

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