JP2024011521A - 生産指示支援システム、生産指示支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】現場で行われた作業が生産計画と異なる場合、現場で行われた作業が運用上問題ない作業であるのか、効果的な作業なのかを容易に判断可能とする。【解決手段】生産現場で用いられるデータ発生装置から、所定の現場作業が行われたときに得られる生産に関する４Ｍデータを含む稼働情報を受信し、稼働情報を、生産現場で行われる業務ごとにデータベースに蓄積し、あらかじめ定められた生産計画の手順と、データベースに蓄積した稼働情報との差分を分析し、当該分析した結果として、変化があった業務事象と当該業務事象を生じさせた要因とを含む差分データを業務ごとに出力し、分析の結果として、差分データをコンピュータの画面に出力してユーザに提示する。【選択図】図１０

Description

本発明は、生産指示支援システム、生産指示支援方法に関する。

従来、生産現場の業務を定義する各種マスタは、生産準備工程の段階で生成される。生産ラインは、このマスタから各種設備への指図情報が生成され、当該指図情報を用いて生産が行われる。生産現場の作業者は、現場での業務改善を日々行っているが、業務の中で改善が行われた結果、設備パラメタの変更情報や治具の改善など変更情報は、生産準備工程で生成されたマスタへの反映は殆ど行われていない。そのため、反映されていないマスタを使った生産計画と、現場で改善が行われた設備パラメタや治具等を用いて行われた生産実績では差分が発生してしまうことがある。

このような問題点に鑑み、現場と計画との間、あるいは装置間、工場間で設備パラメタや治具の設定の差分を考慮して、作業者に対しする生産指示を行う技術が開示されている（例えば、特許文献１）。特許文献１では、製造現場での生産指示を支援する情報処理装置であって、前記製造現場からＭａｎデータを含む実績データを取得するデータ抽出部と、前記実績データと前記製造現場での作業内容とを対応付けた作業モデルとを用いて現在の作業状況を推定する作業候補計算部と、を備えることが記載されている。

特開２０２０－９５４４０号公報

特許文献１では、製造現場から取得したＭａｎデータを含む実績データと製造現場での作業内容とを対応付けた作業モデルとを用いて現在の作業状況を推定している。しかしながら、生産計画と実際の現場で行われた作業を比較してみたときに、当該現場で行われた作業が生産計画と異なる場合、現場で行われた作業が運用上問題ない作業であるのか、効果的な作業なのかを判断することが難しい。

本発明は、現場で行われた作業が生産計画と異なる場合、現場で行われた作業が運用上問題ない作業であるのか、効果的な作業なのかを容易に判断することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明にかかる生産指示支援システムは、プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、生産現場における生産指示を支援する生産指示支援システムであって、前記プロセッサは、生産現場で用いられるデータ発生装置から、所定の現場作業が行われたときに得られる生産に関する４Ｍデータを含む稼働情報を受信し、前記稼働情報を、生産現場で行われる業務ごとにデータベースに蓄積し、あらかじめ定められた生産計画の手順と、前記データベースに蓄積した前記稼働情報との差分を分析し、当該分析した結果として、変化があった業務事象と当該業務事象を生じさせた要因とを含む差分データを前記業務ごとに出力し、前記分析の結果として、前記差分データをコンピュータの画面に出力してユーザに提示する、ことを特徴とする生産指示支援システムとして構成される。

本発明によれば、現場で行われた作業が生産計画と異なる場合、現場で行われた作業が運用上問題ない作業であるのか、効果的な作業なのかを容易に判断することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。

本実施例における生産指示支援システムの構成の一例を示す図である。 生産情報管理サーバの構成例を示す図である。 図２に示した業務情報ＤＢの一例を示す図である。 図２に示した業務関連要素情報ＤＢの一例を示す図である。 図２に示した事象原因推定情報ＤＢの一例を示す図である。 図２に示した現場変化実施権限ＤＢの一例を示す図である。 本システムが処理する４Ｍデータを所定の形式に変換した機器稼働情報ＤＢに含まれるデータ種別に記憶される情報の一例を示す図である。 材料から完成品までの生産工程のイメージの一例を示す図である。 生産情報管理端末の構成例を示す図である。 業務情報収集端末の構成例を示す図である。 機器稼働情報ＤＢの一例を示す図である。 本システムで行われる４Ｍデータを格納するまでの処理の流れを示すシーケンス図である。 図９で収集されたデータを用いて、作業手順の妥当性を判定するため処理の流れを示すシーケンス図である。 Ｓ１００６における要因推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 Ｓ１００６、Ｓ１００７で上記推定の結果の一例を示す図である。 差分データの一例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の記載および図面は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。

図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

以下の説明では、「データベース」、「テーブル」、「リスト」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」、「ＸＸリスト」等を「ＸＸ情報」と呼ぶことがある。識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いた場合、これらについてはお互いに置換が可能である。

同一あるいは同様な機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

また、以下の説明では、プログラムを実行して行う処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、適宜に記憶資源（例えばメモリ）および／またはインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら行うため、処理の主体がプロセッサとされてもよい。同様に、プログラムを実行して行う処理の主体が、プロセッサを有するコントローラ、装置、システム、計算機、ノードであってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））を含んでいてもよい。

プログラムは、プログラムソースから計算機のような装置にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源を含み、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、以下の説明において、２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。

以下、本実施例にかかる生産指示支援システム、生産指示支援方法の一実施例について説明する。

図１は、本実施例における生産指示支援システムの構成の一例を示す図である。本実施例にかかる生産指示支援システム１０００は、運用管理センタ７に設けられた生産情報管理サーバ１と、本システムの管理者が操作する生産情報管理端末２と、工場などの１または複数の拠点５（５－１～５－Ｍ）のそれぞれに設けられた業務情報収集端末３（３－１～３－Ｍ）と、業務情報収集端末３に接続された１または複数のデータ発生装置４（４－１１～４－１３、４－Ｍ１～４－Ｍ２）を有し、これらが互いにネットワーク６を介して接続されている。業務情報収集端末３やデータ発生装置４の数は、本システムが適用される環境に応じて任意に定めることができる。データ発生装置４は、例えば、生産現場となる工場のライン上を搬送される物品に対する様々な動作（仕訳や梱包など）を行うロボットアームである。当該データ発生装置４は、作業のための様々な動作を行ったときの制御量に関する情報（例えば、時刻ごとのアームの回転量やアームの向きなどの業務実績データ）を業務情報収集端末３に出力する。業務情報収集端末３は、自装置の配下にあるデータ発生装置４から受け取った上記制御量に関する情報を集約し、生産情報管理サーバ１に送信する。

図２は、生産情報管理サーバ１の構成例を示す図である。図２に示すように、生産情報管理サーバ１は、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）１０と、制御部（ＣＰＵ）１２と、外部記憶装置１４と、内部記憶装置１６とが、バス１８を介して接続されている。

ネットワークＩ／Ｆ１０は、ネットワークＮを介し他の装置と接続するためのインタフェースである。

ＣＰＵ１２は、内部記憶装置１６に記憶されるプログラムを実行することにより、本システムに必要な処理を実行するプロセッサである。

外部記憶装置１４は、本システムの処理で使用される様々なデータを格納するストレージである。図２に示すように、外部記憶装置１４は、業務情報ＤＢ（Data Base）１６３と、業務関連要素情報ＤＢ１６５と、事象原因推定情報ＤＢ１６７と、現場変化実施権限ＤＢ１６９とを記憶する。これらの具体的な内容については後述する。

内部記憶装置１６は、本システムの処理を実行するためのプログラムや、プログラムを実行することで一時的に使用される中間データを記憶するメモリである。図２に示すように、内部記憶装置１６は、生産情報管理プログラム１６１を記憶する。生産情報管理プログラム１６１が行う具体的な動作については後述する。

図３Ａは、図２に示した業務情報ＤＢ１６３の一例を示す図である。業務情報ＤＢ１６３は、生産現場で行われる生産工程を含む業務の手順を時系列に記憶したデータベースである。図３に示すように、業務情報ＤＢ１６３は、生産現場の拠点を識別するためのノード識別子と、当該ノード識別子で識別される拠点で行われる業務の業務名と、当該業務で用いられる４Ｍデータのリストである業務関連要素リストと、業務名の業務の手順を示す業務項目リストと、当該手順の作業を行ったときの制御量に関する情報を含む業務実績データが記憶されている場所を示す業務実績データポインタとが対応付けて記憶されている。業務実績データには、制御量だけでなく、作業された時刻や時間を含む。４Ｍデータとは、生産現場で品質管理業務を適切に行うための４つの要素（４Ｍ：ｈｕＭａｎ、Ｍａｃｈｉｎｅ、Ｍａｔｅｒｉａｌ、Ｍｅｔｈｏｄ）に関するデータである。

ノード識別子は、例えば、拠点を識別するための「Ｎ０００１」等の識別番号が記憶され、業務名には、「部品Ｂの組み立て」が記憶され、当該「部品Ｂの組み立て」のための業務関連要素リスト「Ｒ０００１～Ｒ０００Ｎ」が記憶される。また、当該業務の業務項目リスト「Ｌ０００１～Ｌ０００Ｍ」が記憶され、業務項目リストに記憶された各業務における業務実績データ「２０２２年４月１日１２時００分００秒～２０２２年４月１日１２時００分１０秒：１０秒（Ｌ００１）、２０２２年４月１日１２時０１分００秒～２０２２年４月１日１２時０１分２０秒：２０秒（Ｌ０００２）、２０２２年４月１日１２時０２分００秒～２０２２年４月１日１２時０２分３０秒：３０秒（Ｌ０００３）・・・２０２２年４月１日１２時０３分００秒～２０２２年４月１日１２時０３分Ｍ０秒：Ｍ０秒（Ｌ０００Ｍ）」が、当該データにアクセスするためのアクセスポイントとともに記憶される。

この例では、部品Ｂを組み立てるために、Ｌ０００１～Ｌ０００４までの４つの工程が記憶され、それぞれの工程において、例えば、Ｌ０００１～Ｌ０００４までのそれぞれの工程に対応付けて、業務関連要素リスト「Ｒ０００１～Ｒ０００Ｎ」が記憶される。

図３Ｂは、図２に示した業務関連要素情報ＤＢ１６５の一例を示す図である。業務関連要素情報ＤＢ１６５は、業務項目リストに対応する業務関連要素リストに記憶されている業務関連要素の具体的な項目を時系列に記憶したデータベースである。業務関連要素として、ここでは、４Ｍデータを記憶する。図３Ｂに示すように、業務関連要素情報ＤＢ１６５は、業務関連要素ＩＤと、当該業務関連要素ＩＤで識別される業務関連要素名と、当該業務関連要素名の要素を構成する具体的な業務関連項目１～Ｎとが対応付けて記憶されている。

業務関連要素ＩＤは、例えば、業務情報ＤＢ１６３と同様の「Ｒ０００１」等の識別番号が記憶され、業務関連要素名には「手順ＩＤ：Ｓ００２」と、当該業務関連要素名の要素を構成する業務関連項目１として「作業開始時刻」、業務関連項目Ｎとして「作業終了時刻」が記憶される。これらの時刻は、後述するような機器稼働データから取得できる。例えば、業務情報収集端末３やデータ発生装置４に対する操作（例えば、これらの端末や装置に接続されたタッチパネルへのタッチ操作が検知された場合、当該タッチ操作された時刻を「作業開始時刻」、「作業終了時刻」として取得できる。ここでは４Ｍデータのうち、ｈｕＭａｎデータについて例示したが、Ｍａｃｈｉｎｅデータについても同様に考えればよい。例えば、「手順ＩＤ：Ｓ００２」の作業を、機械Ａを用いて行う場合、当該機械Ａの「起動時刻」や「停止時刻」がＭａｃｈｉｎｅデータとなり、作業の開始時刻、終了時刻として、業務関連項目１、２に設定する。また、４Ｍデータのうち、Ｍａｔｅｒｉａｌデータについては、例えば、業務関連項目として、機械Ａにより組み立てられる部品Ｂの構成を示す「部品Ｃ、部品Ｄ、部品Ｅ」を、業務関連要素名「機械Ａにより組み立てられる部品Ｂ（Ｍａｔｅｒｉａｌ）」に対応付けて記憶しておけばよい。また、４Ｍデータのうち、Ｍｅｔｈｏｄデータについては、例えば、業務関連項目として、機械Ａにより部品Ｂを組み立てる工程を示す「部品Ｃと部品Ｄとの結合工程、当該結合工程後の部品に対する部品Ｅの取り付け工程」を、業務関連要素名「機械Ａを用いた部品Ｂの組み立て方法（Ｍｅｔｈｏｄ）」に対応付けて記憶しておけばよい。

図３Ｃは、図２に示した事象原因推定情報ＤＢ１６７の一例を示す図である。事象原因推定情報ＤＢ１６７は、図３Ａに示した業務情報ＤＢ１６３の業務名の業務を行うための現場環境や手順が変更された原因を推定するための情報を記憶したデータベースである。図３Ｃに示すように、事象原因推定情報ＤＢ１６７は、事象識別子と、当該事象識別子により識別される業務の事象と、当該業務の事象を判定するための条件を示す事象判定方法と、実際に変更された現場環境や手順の内容とが対応付けて記憶されている。事象原因推定情報ＤＢ１６７は、後述する要因推定処理（図１１）において登録、更新される。

事象識別子は、例えば、「Ｐ０００１」等の識別番号が記憶され、業務の事象には、「部品Ｂを組み立てるデータ発生装置４の位置の変更」が記憶され、当該業務の事象の判定方法として「データ発生装置４の位置が一定距離（１メートル）以上移動されている」が記憶され、実際にデータ発生装置４が移動される前後の位置（移動前：位置Ａ、移動後：位置Ｂ）が、それぞれ、現場変化１、現場変化Ｎに記憶される。実際の現場変化については、例えば、現場付近に設置されている複数のカメラが撮像したデータ発生装置４を含む画像を解析することにより実現できる。業務の事象として、この例では、データ発生装置４の位置を移動させた場合を例示したが、「業務フローの変更」や「業務項目の変更」など、作業工程の順序を変更する内容を含めてもよい。

図３Ｄは、図２に示した現場変化実施権限ＤＢ１６９の一例を示す図である。現場変化実施権限ＤＢ１６９は、図３Ｃに示した事象原因推定情報ＤＢ１６７に定められている業務の事象を行うことが可能な権限を記憶したデータベースである。図３Ｄに示すように、現場変化実施権限ＤＢ１６９は、業務の事象として定められる現場の変化と、当該現場の変化の実施権限を有した実施権限者とが対応付けて記憶されている。

現場変化は、例えば、上記業務の事象と同様「部品Ｂを組み立てるデータ発生装置４の位置の変更」が記憶され、実施権限者には、「現場監督者Ａ、作業者」が記憶される。つまり、当該現場変化は、現場監督者Ａおよび担当者である作業者の双方に許可されていることをしめしている。現場変化実施権限ＤＢ１６９は、本システムの管理者によってあらかじめ定められる。

図４は、本システムが処理する４Ｍデータを所定の形式に変換した機器稼働情報ＤＢ３６３（後述）に含まれるデータ種別に記憶される情報の一例を示す図である。図４に示すように、データ種別４０１には、４Ｍデータを出力した業務のラベルと、当該ラベルにより識別される業務がどの工程であるのかを識別するための工程ＩＤと、当該工程の業務を行う作業者（ｈｕＭａｎ）を識別するための作業者ＩＤと、当該工程の業務で入力する部品（Ｍａｔｅｒｉａｌ）を識別するための部品ＩＤ＿ｉｎｐｕｔと、当該工程の業務で出力する部品（Ｍａｔｅｒｉａｌ）を識別するための部品ＩＤ＿ｏｕｔｐｕｔと、当該工程の業務で使用される機械（Ｍａｃｈｉｎｅ）を識別するための機械ＩＤと、当該工程の業務を行うための手順（Ｍｅｔｈｏｄ）を識別するための手順ＩＤと、当該工程の業務の前工程の業務を識別するための前段業務ＩＤと、当該工程の業務の後工程の業務を識別するための後段業務ＩＤとが含まれる。

図４では、工程ＩＤ「Ｐ００２」で識別される業務Ａを構成する作業手順のうち、手順ＩＤ「Ｓ００２」の手順を行った際に得られた４Ｍデータを示している。当該手順では、作業者ＩＤ「Ｈ００２」で識別される作業者が、部品ＩＤ＿ｉｎｐｕｔ「Ｍｅｔ００１」で識別される部品を入力して、機械ＩＤ「Ｍ００２」で識別される機会を用いて作業を行い、部品ＩＤ＿ｏｕｔｐｕｔ「Ｍｅｔ００２」で識別される部品を出力したことを示している。また、業務Ａの前工程の業務は、前段業務ＩＤ「Ｐ００１」で識別される業務であり、業務Ａの後工程の業務は、後段業務ＩＤ「Ｐ００３」で識別される業務であることを示している。データ発生装置４から実際に送信される４Ｍデータは、上述したデータ種別に含まれる情報のほか、データ発生装置４が行った作業のための様々な動作の制御量に関する情報などが含まれる。

図５は、材料から完成品までの生産工程のイメージの一例を示す図である。図５に示すように、材料を入力として完成品を出力するまでの生産工程５０１では、ある材料を入力して業務Ａを行って部品Ａを出力し、次の工程である業務Ｂでは、部品Ａを入力として部品Ｂを出力している。さらに、部品Ｂを業務Ｃおよび業務Ｅの入力として、部品Ｃ、部品Ｅが出力される。さらに、次の工程である業務Ｄでは、部品Ｃを入力として部品Ｄを出力し、業務Ｆでは、部品Ｅを入力として部品Ｆを出力している。最終的に、業務Ｇでは、部品Ｅおよび部品Ｆを入力として、完成品を出力する。このような生産工程を構成する業務Ａ～業務Ｇのそれぞれにおいて、図４に示した４Ｍデータが、業務情報収集端末３を介して、データ発生装置４から送信されてくる。本システムでは、これらの各工程で行われた作業が指示通りの作業であるか、あるいは指示通りの作業ではない場合、どのように手順が変更されたのかを把握し、改善できる場合には、それまでの手順を変更してその改善手順を速やかに反映する。

図６は、生産情報管理端末２の構成例を示す図である。図６に示すように、生産情報管理端末２は、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）２０と、入出力装置２１と、制御部（ＣＰＵ）２２と、外部記憶装置２４と、内部記憶装置２６とが、バス２８を介して接続されている。

ネットワークＩ／Ｆ２０は、ネットワークＮを介し他の装置と接続するためのインタフェースである。

入出力装置２１は、本システムに必要な各種情報を入力するための入力装置（例えば、キーボードやマウス）、入力装置により入力された情報や、本システムが出力する各種情報を表示、出力する出力装置（例えば、ディスプレイ装置）である。

ＣＰＵ２２は、内部記憶装置２６に記憶されるプログラムを実行することにより、本システムに必要な処理を実行するプロセッサである。

外部記憶装置２４は、本システムの処理で使用される様々なデータを格納するストレージである。外部記憶装置２４には、例えば、上記入出力装置２１から入出力される情報が記憶される。

内部記憶装置２６は、本システムの処理を実行するためのプログラムや、プログラムを実行することで一時的に使用される中間データを記憶するメモリである。図６に示すように、内部記憶装置２６は、生産情報操作プログラム２６１を記憶する。生産情報操作プログラム２６１が行う具体的な動作については後述する。

図７は、業務情報収集端末３の構成例を示す図である。図７に示すように、業務情報収集端末３は、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）３０と、制御部（ＣＰＵ）３２と、外部記憶装置３４と、内部記憶装置３６とが、バス３８を介して接続されている。

ネットワークＩ／Ｆ３０は、ネットワークＮを介し他の装置と接続するためのインタフェースである。

ＣＰＵ３２は、内部記憶装置３６に記憶されるプログラムを実行することにより、本システムに必要な処理を実行するプロセッサである。

外部記憶装置３４は、本システムの処理で使用される様々なデータを格納するストレージである。図７に示すように、外部記憶装置３４は、機器稼働情報ＤＢ３６３を記憶する。機器稼働情報ＤＢ３６３については、図８を用いて後述する。

内部記憶装置３６は、本システムの処理を実行するためのプログラムや、プログラムを実行することで一時的に使用される中間データを記憶するメモリである。図７に示すように、内部記憶装置３６は、業務実績情報管理プログラム３６１を記憶する。業務実績情報管理プログラム３６１が行う具体的な動作については後述する。

図８は、機器稼働情報ＤＢ３６３の一例を示す図である。機器稼働情報ＤＢ３６３は、データ発生装置４から送信されてきた４Ｍデータを集約して所定の形式に変換し、一定期間分（例えば、１日分）、履歴で蓄積したデータである。図８に示すように、機器稼働情報ＤＢ３６３は、データ発生装置４が設置されている拠点識別子と、データ発生装置４を識別するための装置識別子と、データ発生装置４から受け取った４Ｍデータを記録したデータ記録日時と、データの種別（ｈｕＭａｎ、Ｍａｃｈｉｎｅ、Ｍａｔｅｒｉａｌ、Ｍｅｔｈｏｄの内容を識別するための情報）を示すデータ種別と、当該データ種別で示される実際の業務実績データである稼働データとが対応付けて記憶されている。

拠点識別子は、例えば、「Ｓ０００１」等の識別番号が記憶され、装置識別子には、データ発生装置４の識別子「Ａ０００１」が記憶され、データ記録日時には、「２０２２年４月１日１７時００分００秒」が記憶される。また、データ種別には、図４に示した４Ｍデータの内容を識別するための情報が記憶され、稼働データには、データ発生装置４が実際に作業を行ったときの制御量に関する情報などの業務実績データが記憶される。

図９は、本システムで行われる４Ｍデータを格納するまでの処理の流れを示すシーケンス図である。以下では、一例としてデータ発生装置４－１１、４－１２、業務情報収集端末３－１について例示するが、他のデータ発生装置４、業務情報収集端末３についても同様の処理を行う。

図９に示すように、データ発生装置４－１１～４－１２は、それぞれの装置で所定の作業工程での作業を行い（Ｓ９０１、Ｓ９０３）、当該作業を行ったときに得られた４Ｍデータを、業務情報収集端末３－１に送信する（Ｓ９０２、Ｓ９０４）。

業務情報収集端末３－１は、データ発生装置４－１１～４－１２から受け取った４Ｍデータを、図８に示した機器稼働情報ＤＢ３６３の形式に集約、変換し（Ｓ９０５、Ｓ９０７）、当該変換後のデータである機器稼働データを、生産情報管理サーバ１に送信する（Ｓ９０６、Ｓ９０８）。

生産情報管理サーバ１は、業務情報収集端末３－１から受け取った上記機器稼働データを読み取り、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５に記録する（Ｓ９０９）。例えば、生産情報管理サーバ１は、機器稼働データに記憶されている拠点識別子を業務情報ＤＢ１６３のノード識別子に設定する。また、生産情報管理サーバ１は、業務情報ＤＢ１６３の業務名には上記機器稼働データのデータ種別に記憶されているラベルを設定し、業務関連要素リストには上記機器稼働データのデータ種別の名称（例えば、データ種別の項目名）を設定し、業務項目リストには上記機器稼働データの手順ＩＤや、当該手順ＩＤで識別される手順よりもさらに下位の手順の手順ＩＤを設定する。さらに、生産情報管理サーバ１は、業務実績データポインタには、上記機器稼働データの稼働データ（あるいは、当該稼働データをサーバ上に記憶したアドレス）を設定する。上記下位の手順ＩＤは、業務情報ＤＢ１６３の業務項目ＩＤ１～Ｎに設定される。

さらに、生産情報管理サーバ１は、業務情報ＤＢ１６３の業務関連要素リストに格納したデータ種別の項目を読み出し、図４に示したデータ種別の項目に含まれる４Ｍデータの要素（例えば、手順ＩＤ：Ｓ００２）を、業務関連要素名に設定する。このとき、設定した業務関連要素名に対応付けて、業務関連要素ＩＤ（例えば、「Ｒ０００１」）を付与する。さらに、生産情報管理サーバ１は、上記設定した業務関連要素名（例えば、手順ＩＤ：Ｓ００２）に対応付けて、稼働データ（例えば、手順ＩＤ：Ｓ００２の作業開始時刻および作業終了時刻）を、業務関連項目（例えば、業務関連項目１、２）に設定する。

Ｓ９０９の処理が終了すると、機器稼働データを受信した都度、最新の業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５が生成されることとなる。

図１０は、図９で収集されたデータを用いて、作業手順の妥当性を判定するため処理の流れを示すシーケンス図である。当該シーケンスは、任意のタイミングで行われてよい。

図１０に示すように、生産情報管理端末２は、管理者から、作業手順の確認操作を受け付けて、作業手順確認要求を、生産情報管理サーバ１に送信する（Ｓ１００１）。作業手順確認要求には、作業手順の確認対象となる業務を識別するための識別情報（例えば、業務名）が含まれる。

生産情報管理サーバ１は、生産情報管理端末２から受け取った上記作業手順確認要求に含まれる上記識別情報と一致する業務名を有した業務情報データを、業務情報ＤＢ１６３から読み出す。さらに、生産情報管理サーバ１は、読み出した業務情報データの業務関連要素リストに一致する業務関連要素データを、業務関連要素情報ＤＢ１６５から読み出す。さらに、あらかじめ定められている業務の作業手順との差分の有無を判定し（Ｓ１００２）、差分がある場合には当該差分を生産情報管理端末２に送信する（Ｓ１００３）。

あらかじめ生産計画として定められている業務の作業手順は、例えば、「業務Ａ」について、「手順１～３」がある場合、それぞれの手順について想定される許容作業時間（想定開始時刻から想定終了時刻までの時間）が、生産情報管理サーバ１に記憶されているものとする。そのため、生産情報管理サーバ１は、あらかじめ定められている業務の作業手順と、Ｓ１００２で読み出したデータとを比較することにより、両者の差分データを出力する。当該差分データは、例えば図１３に示す項目を有する。図１３では、現場作業の差分データとして、業務識別子、生産計画に対して変化があった業務事象、当該業務事象を生じさせた要因となる現場作業の変化、上記変化があった業務事象の判定方法が対応付けられている。

業務識別子は、Ｓ１００１で要求された作業手順確認要求に含まれる業務名や業務名に対応する業務ＩＤである。業務ＩＤは、業務情報ＤＢ１６３に記憶されている業務名とともに記憶される。

業務事象および現場変化は、上記差分データを分析した結果である。例えば、業務Ａについて上記許容作業時間が、あらかじめ定められている業務の作業手順を行ったときの想定時間よりも短いと分析した場合、「業務Ａの処理時間が短くなった」など、その意図を示す文言を出力する。また、例えば、業務事象の分析に用いた業務関連要素データのなかで、使用する機械異なっている（例えば、あらかじめ定められている業務の作業手順では機械ＩＤ「Ｍ００２」であるが、業務関連要素データには機械ＩＤ「Ｍ００３」が記憶されている）と分析した場合、現場変化として、「機械の変更」など、その意図を示す文言を出力する。

事象の判定方法は、業務事象を分析したときの判定根拠が出力される。例えば、業務Ａについて、当初計画していた上記許容作業時間よりも実際の作業時間のほうが短かったと分析した場合、その根拠として「業務Ａの実績実施時間＜業務Ａの計画上の実施時間」など、その意図を示す文言を出力する。

図１０に戻り、生産情報管理サーバ１が生産情報管理端末２に上記差分を送信すると、生産情報管理端末２は、当該差分を画面に表示する（Ｓ１００４）。当該差分を表示する画面１３０１は、例えば図１３に示したものである。生産情報管理端末２は、管理者から確認ボタンの押下を受け付けると、その分析を行うための分析指示（図１３に示す業務識別子を含む）を、生産情報管理サーバ１に送信する（Ｓ１００５）。

生産情報管理サーバ１は、生産情報管理端末２から上記分析指示を受けると、分析指示された業務識別子の業務について、作業手順の変化の要因を推定する（Ｓ１００６）。この処理（要因推定処理）については、図１１を用いて後述する。さらに、生産情報管理サーバ１は、上記推定の結果を生産情報管理端末２に送信する（Ｓ１００７）。

生産情報管理端末２は、生産情報管理サーバ１から受け取った上記推定の結果を画面に表示し、管理者は当該推定の結果を参照して、作業手順の変化を承認（あるいは非承認）し（Ｓ１００８）、承認する場合には、上記変化を承認する作業手順を含む業務について、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５の更新を指示する（Ｓ１００９、Ｓ１０１０）。生産情報管理サーバ１は、当該指示に従って、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５を更新する（Ｓ１０１１）。生産情報管理端末２の画面に表示される上記推定の結果については、図１２を用いて後述する。

図１１は、Ｓ１００６における要因推定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、要因推定処理では、生産情報管理サーバ１は、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５と、あらかじめ定められた事象原因推定情報ＤＢ１６７とを参照し、現場での作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４の変化の兆しとなる業務事象を検出する（Ｓ１１０１）。例えば、生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０２において上記差分データとして出力した業務識別子と一致する業務の作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４の４Ｍデータを、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５から抽出し、抽出した上記４Ｍデータを解析して、作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４の変化の兆候を検出する。当該変化の兆候として、例えば、ある手順の作業時間が一定の閾値以上遅れている（あるいは早まっている）場合、生産情報管理サーバ１は、当該作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４に変化の兆候が表れていると判断する。

生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０１で検出した作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４の変化の兆しとなる業務での実際の現場での変化を含む４Ｍデータを、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５から抽出する（Ｓ１１０２）。例えば、生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０１で検出した兆候が一定の期間継続している場合、検出した兆候は、実際に生じている現場での変化であると判断する。実際に生じている現場での変化は、例えば、作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４に実際に生じている変化である。作業手順であれば、作業手順の開始時刻や終了時刻の変化、当該変化に伴う作業時間の変化などがある。また、作業に用いられるデータ発生装置４であれば、データ発生装置４の位置（設置場所）の変化や、起動／停止、正常／異常などの装置の状態の変化などがある。

さらに、生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０２で抽出した作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４に関係する他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４の変化の有無を推定し、変化が有ると推定した場合、他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４の変化が推定された４Ｍデータを、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５から抽出する（Ｓ１１０３）。Ｓ１１０２では、Ｓ１１０１において上記変化の兆候を確認した上で、実際に変化が生じている業務の作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４を含む４Ｍデータを、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５から抽出した。しかし、Ｓ１１０３では、既にどのような兆候があれば実際に変化が生じているのかが分かっているため、このステップでは、上記変化の兆候を検出することを省略している。もちろん、Ｓ１１０１のように、変化の兆候を検出してもよい。

Ｓ１１０３について具体的に説明すると、生産情報管理サーバ１は、例えば、Ｓ１１０２で抽出した業務の前後の工程の作業手順、あるいはＳ１１０２で抽出した業務と類似する業務の作業手順を、上記関係する他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４として特定し、当該特定した上記関係する他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４の変化が有ると推定する。生産情報管理サーバ１は、当該推定した４Ｍデータを、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５から抽出する。業務の前後の工程の作業手順や、類似する業務の作業手順は、あらかじめ生産情報管理サーバ１に保持しておけばよい。Ｓ１１０３のように、他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４の変化を推定した４Ｍデータを抽出することで、Ｓ１１０１で検出した作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４だけでなく、例えば、作業手順において入出力となる部品が同じであり、用いられる機械が同種の機械ＩＤが異なる機械についても、同様の変化が生じた場合の影響を予測できるようになる。

そして、生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０２で抽出した作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４の変化、Ｓ１１０３で推定して抽出した他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４の変化が、生産計画におけるＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を満たしているかを判定することにより、これらの変化の妥当性を判定する（Ｓ１１０５）。ＫＰＩについては、生産情報管理サーバ１にあらかじめ保持しておけばよい。例えば、上記変化があると判定された作業手順の作業において許容されるリードタイム、あるいは上記変化があると判定された作業手順の作業において許容されるデータ発生装置４の設置場所の移動量、起動／停止タイミングの時間幅などが保持される。

生産情報管理サーバ１は、上述した変化が妥当でないと判定した場合（Ｓ１１０５；Ｎｏ）、Ｓ１１０２、Ｓ１１０３で出力された上記変化を戻すように、当該変化を行った作業者に連絡する（Ｓ１１０６）。作業者の連絡先は、例えば、４Ｍデータに含まれる作業者ＩＤに対応付けてあらかじめ生産情報管理サーバ１にメールアドレスや電話番号等の連絡先を記憶しておけばよい。

生産情報管理サーバ１は、上述した変化が妥当であると判定した場合（Ｓ１１０５；Ｙｅｓ）、さらに、Ｓ１１０３で推定して抽出した他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４の変化が、Ｓ１１０２で抽出した作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４に実際に生じている変化と一定程度一致しているか否かを判定する（Ｓ１１０７）。

生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０３で推定した上記変化が、Ｓ１１０２で抽出した上記変化と一定程度一致していると判定した場合（Ｓ１１０７；Ｙｅｓ）、Ｓ１１０３で推定した上記変化を表す図１３に示したような差分データを出力するとともに、当該差分データに対応付けて、上記変化の受け入れが可能であったことを示す実績値「１」を出力する（Ｓ１１０８）。差分データの出力は、図１０のＳ１００２、Ｓ１００３に示した方法を、Ｓ１１０３で上記変化が推定された４Ｍデータを含む業務情報データ、業務関連要素データについて適用すればよい。生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０８で出力した差分データと同じ変化が繰り返されると、上記実績値が加算されてゆく。これにより、当該実績値が大きい値の差分データで示される変化が、過去に変化の実績がある信頼性の高い変化であると判断することができる。

一方、生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０３で推定した上記変化が、Ｓ１１０２で抽出した上記変化と一定程度一致していないと判定した場合（Ｓ１１０７；Ｎｏ）、Ｓ１１０８同様の差分データを出力し、事象原因推定情報ＤＢ１６７に登録する（Ｓ１１０９）。例えば、生産情報管理サーバ１は、図１３に示した差分データに含まれる業務識別子、業務事象、現場作業の変化、事象判定方法の各項目を、それぞれ、図３Ｃに示した事象原因推定情報ＤＢ１６７の事象識別子、業務事象、現場変化１～Ｎ、事象判定方法に設定する。

Ｓ１１０８、Ｓ１１０９のいずれかの処理が終了すると、生産情報管理サーバ１は、図３Ｄに示した現場変化実施権限ＤＢ１６９を参照し、Ｓ１１０２、Ｓ１００３のような変更を行う権限があるか否かを判定する（Ｓ１１１０）。生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０２、Ｓ１００３のような変更を行う権限があるか否かを判定する（Ｓ１１１０）。

生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０２、Ｓ１１０３のような変更を行う権限があると判定した場合（Ｓ１１１０；Ｙｅｓ）、これらの変化は許可されているため、本処理を終了させる。一方、生産情報管理サーバ１は、Ｓ１１０２、Ｓ１１０３のような変更を行う権限がないと判定した場合（Ｓ１１１０；Ｎｏ）、これらの変化は許可されていないため、これらの変化を行った作業者の上司である作業指示者に連絡する（Ｓ１１１１）。当該連絡の方法については、Ｓ１１０６と同様の方法で行えばよい。

図１２は、Ｓ１００６、Ｓ１００７で上記推定の結果の一例を示す図である。図１２に示すように上記推定の結果１２０１として、Ｓ１００６における要因推定処理の対象となった業務事象、当該業務事象に対して推定された現場での変化を示す現場変化候補案とが対応付けられている。業務事象および現場変化候補案は、図１３に示した業務事象と同様、Ｓ１１０２で抽出した作業手順や作業に用いられるデータ発生装置４の変化の判定に用いられた４Ｍデータを含む業務情報データ、業務関連要素データの差分データ、あるいはＳ１１０３で推定して抽出した他の作業手順や他の作業に用いられるデータ発生装置４の変化の判定に用いられた４Ｍデータを含む業務情報データ、業務関連要素データの差分データの差分データを分析した結果から得られる。

図１２の上段において、＃１（連番）で識別される業務事象「業務Ａと業務Ｂの輸送機器の稼働データが取得できない」における「稼働データ」が取得できない事象が生じている原因は、機械の故障が考えられる。通常、図４に示したようなＭａｃｈｉｎｅを識別するための機械ＩＤ「Ｍ００２」が記録されてくるため、生産情報管理サーバ１は、４Ｍデータを参照して、あるタイミングから機械ＩＤが「－」（ｎｕｌｌ）となっている場合、機械が故障している可能性があると判断する。そして、生産情報管理サーバ１は、現場変化に対する対応候補として、「輸送機器の故障による機器入替」を出力する。上述した現場変化候補案としてどのような候補を出力するかについては、あらかじめ業務事象と現場変化の候補案とを対応付けてデータベースに記憶させてもよいし、様々なサイトで示されている業務事象に対する対応（Ｑ＆Ａなど）を意味解析するなどして、業務事象に対する現場変化候補案を設定してもよい。

また、生産情報管理サーバ１は、図１２の下段に示すように、上記上段で出力した業務事象と現場変化候補案のうち、（Ｓ１１０７；Ｙｅｓ）かつ（Ｓ１１１０；Ｙｅｓ）に該当したデータを、最終的な現場変化候補として出力する。この例では、＃１（連番）の業務事象に対する最終的な現場変化候補は、信頼度「９０％」である「輸送機器の故障によるバージョンアップ」が出力されている。信頼度「９０％」とは、（Ｓ１１０７）の判定処理において、（Ｓ１１０７；Ｙｅｓ）となった回数の割合を示している。つまり、Ｓ１１０３で推定した変化が実際の現場での変化と一致している可能性が一定程度以上高いため、当該現場変化候補を最終的な候補として提示している。また、当該現場変化は、Ｓ１１１０において現場の作業者により変更可能である。そのため、管理者は、Ｓ１００８において、当該画面を目視し、確認ボタンを押下すると、生産情報管理端末２は、Ｓ１００９において、最終的な現場変化の候補を許容して、当該候補の内容に更新する指示を送信し、生産情報管理サーバ１は、Ｓ１０１１において、生産情報管理端末２から受け取った更新指示にしたがって、上記最終的な現場変化候補に対応する業務事象を含む４Ｍデータが記録されている業務情報ＤＢ１６３と、業務関連要素情報ＤＢ１６５を更新する。例えば、生産情報管理サーバ１は、上記４Ｍデータを記憶した業務関連要素リストに対応する業務項目リストに記憶されている手順を、上記最終的な現場変化候補に記憶されている手順に変更したり、業務項目リストに記憶されている手順で用いられる機器をバージョンアップ後の機器に変更する。

なお、図１１では、Ｓ１１１１において、実施権限がない場合（Ｓ１１１１；Ｎｏ）、作業者の上司である作業指示者に通知することとした。しかし、一定回数を超えて繰り返し作業指示者に連絡する判定となった場合には、現場での実態を優先し、例えば、作業者に実施権限を一時的に付与し、実施権限がある場合（Ｓ１１１１；Ｙｅｓ）とみなして処理を終了させてもよい。これにより、作業指示者に通知される連絡を減らすことができる。

このように、本システムでは、図１０のＳ１００２、Ｓ１００３等において説明したように、プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、生産現場における生産指示を支援する生産指示支援システム１０００において、上記プロセッサは、生産現場で用いられるデータ発生装置４から、所定の現場作業（「部品Ｂの組み立て」など）が行われたときに得られる生産に関する４Ｍデータを含む稼働情報（例えば、機器稼働情報ＤＢ３６３）を受信し、上記稼働情報を、生産現場で行われる業務ごとにデータベース（例えば、業務情報ＤＢ１６３、業務関連要素情報ＤＢ１６５）に蓄積し、あらかじめ定められた生産計画の手順と、上記データベースに蓄積した上記稼働情報との差分を分析し、当該分析した結果として、変化があった業務事象と当該業務事象を生じさせた要因とを含む差分データ（例えば、図１３）を上記業務ごとに出力し、上記分析の結果として、上記差分データをコンピュータの画面に出力してユーザに提示する。これにより、現場においてボトムアップ的に実施された作業の改善案を容易に確認するこができる。また、現場で作業に問題が生じている場合、現際の状況を容易に確認することができる。したがって、管理者は、現場で行われた作業が生産計画と異なる場合であっても、現場で行われた作業が運用上問題ない作業であるのか、効果的な作業なのかを容易に判断することができるようになる。

また、図１０のＳ１００６、図１１のＳ１１０３等において説明したように、上記プロセッサは、上記差分データに含まれる上記変化があった業務事象を含む業務との間で所定の関係がある業務（例えば、上記変化があった業務事象を含む業務の前後の工程の業務、作業手順が類似する業務など）について、当該所定の関係がある業務の業務事象における変化の有無を推定する。これにより、差分データを出力した業務と同じ機械を用いた作業を行う他の業務がある場合、上記差分データを出力した業務と同様の変化が生じた場合の影響を予測できるようになる。

また、図１１のＳ１１０７、図１２等について説明したように、上記プロセッサは、上記推定した変化が、上記差分データを出力したときの上記変化と一定程度一致している場合（例えば、ある手順の開始時刻と終了時刻の遅れが閾値となる１分以内の誤差で同じように遅れている場合）、上記所定の関係がある業務について、上記差分データを出力する。これにより、分析が指示された業務と一定程度類似する他の業務についての上記差分データを確認することができる。

また、図１１のＳ１１０７、図１２等において説明したように、上記プロセッサは、上記差分データを出力した回数が多い上記所定の関係がある業務の業務事象における変化ほど、過去に実績がある変化であると判断し、上記判断した変化があった業務事象を含む上記業務の手順に、上記過去に実績がある変化を反映させる。これにより、現場で生じた変化を素早く取り込み、かつ計画値として保持している指図情報を現場の現状に合わせて更新できるようになる。

本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化したり、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせて実施することができる。

１０００ 生産指示支援システム
１ 生産情報管理サーバ
２ 生産情報管理端末
３ 業務情報収集端末
４ データ発生装置
５ 拠点
６ ネットワーク
７ 運用管理センタ

Claims (8)

1. プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、生産現場における生産指示を支援する生産指示支援システムであって、
   前記プロセッサは、
   生産現場で用いられるデータ発生装置から、所定の現場作業が行われたときに得られる生産に関する４Ｍデータを含む稼働情報を受信し、
   前記稼働情報を、生産現場で行われる業務ごとにデータベースに蓄積し、
   あらかじめ定められた生産計画の手順と、前記データベースに蓄積した前記稼働情報との差分を分析し、当該分析した結果として、変化があった業務事象と当該業務事象を生じさせた要因とを含む差分データを前記業務ごとに出力し、
   前記分析の結果として、前記差分データをコンピュータの画面に出力してユーザに提示する、
   ことを特徴とする生産指示支援システム。
2. 前記プロセッサは、
   前記差分データに含まれる前記変化があった業務事象を含む業務との間で所定の関係がある業務について、当該所定の関係がある業務の業務事象における変化の有無を推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産指示支援システム。
3. 前記プロセッサは、
   前記推定した変化が、前記差分データを出力したときの前記変化と一定程度一致している場合、前記所定の関係がある業務について、前記差分データを出力する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の生産指示支援システム。
4. 前記プロセッサは、
   前記差分データを出力した回数が多い前記所定の関係がある業務の業務事象における変化ほど、過去に実績がある変化であると判断し、
   前記判断した変化があった業務事象を含む前記業務の手順に、前記過去に実績がある変化を反映させる、
   ことを特徴とする請求項３に記載の生産指示支援システム。
5. プロセッサとメモリとを有したコンピュータにより、生産現場における生産指示を支援する生産指示支援システムで行われる生産指示支援方法であって、
   生産現場で用いられるデータ発生装置から、所定の現場作業が行われたときに得られる生産に関する４Ｍデータを含む稼働情報を受信し、
   前記稼働情報を、生産現場で行われる業務ごとにデータベースに蓄積し、
   あらかじめ定められた生産計画の手順と、前記データベースに蓄積した前記稼働情報との差分を分析し、当該分析した結果として、変化があった業務事象と当該業務事象を生じさせた要因とを含む差分データを前記業務ごとに出力し、
   前記分析の結果として、前記差分データをコンピュータの画面に出力してユーザに提示する、
   ことを特徴とする生産指示支援方法。
6. 前記差分データに含まれる前記変化があった業務事象を含む業務との間で所定の関係がある業務について、当該所定の関係がある業務の業務事象における変化の有無を推定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の生産指示支援方法。
7. 前記推定した変化が、前記差分データを出力したときの前記変化と一定程度一致している場合、前記所定の関係がある業務について、前記差分データを出力する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の生産指示支援方法。
8. 前記差分データを出力した回数が多い前記所定の関係がある業務の業務事象における変化ほど、過去に実績がある変化であると判断し、
   前記判断した変化があった業務事象を含む前記業務の手順に、前記過去に実績がある変化を反映させる、
   ことを特徴とする請求項７に記載の生産指示支援方法。

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