JP2024065679A - 情報解析方法、情報解析装置、及び情報解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】プロセスの稼働状態を収集することなく、生産性を低下させているプロセスを特定すること。【解決手段】ワークを実行する複数のプロセスにより構成される生産ラインの生産性を解析する情報解析方法であって、前記ワークが前記プロセスに投入される日時を含むワーク情報を前記生産ラインから取得する情報取得ステップと、前記ワーク情報に基づいて、前記プロセスにおけるワークの滞在時間と前記ワークを次のプロセスに投入してから次のワークが投入されるまでの空時間を含む評価指標を算出する情報整理ステップと、前記評価指標に基づいて、前記ワークが投入される時間間隔であるワーク間隔に遅れが発生している最終のプロセスに対して、少なくとも一つの前記遅れの要因である上流のプロセスを特定するプロセス特定ステップと、を有することを特徴とする。【選択図】図３

Description

本発明は、情報解析方法、情報解析装置、及び情報解析システムに関する。

多数の生産設備から構成される生産ラインの生産性を低下させる要因を分析する方法として、生産設備の稼働状態を定義したデータを収集して、各プロセスが設計タクト（設計生産時間）内で実行されているかを評価する技術が知られている。特許文献１には、生産設備における各プロセスの稼働状態に基づいて、生産性を低下させているプロセスを特定する技術が開示されている。

しかしながら、従来の技術では、生産性を低下させているプロセスを特定するために、プロセスの稼働状態を収集する必要があった。稼働状態の情報は、プロセスごとに定義されたプロセス内の各工程における実行時間又は停止時間などを含む詳細な情報であることから、稼働状態の情報を収集するために多大な工数が必要であった。

本発明の実施形態は、上記課題に鑑み、プロセスの稼働状態を収集することなく、生産性を低下させているプロセスを特定することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明は、ワークを実行する複数のプロセスにより構成される生産ラインの生産性を解析する情報解析方法であって、前記ワークが前記プロセスに投入される日時を含むワーク情報を前記生産ラインから取得する情報取得ステップと、前記ワーク情報に基づいて、前記プロセスにおけるワークの滞在時間と前記ワークを次のプロセスに投入してから次のワークが投入されるまでの空時間を含む評価指標を算出する情報整理ステップと、前記評価指標に基づいて、前記ワークが投入される時間間隔であるワーク間隔に遅れが発生している最終のプロセスに対して、少なくとも一つの前記遅れの要因である上流のプロセスを特定するプロセス特定ステップと、を有することを特徴とする。

本発明の実施形態によれば、プロセスの稼働状態を収集することなく、生産ラインの生産性を解析して、生産性を低下させているプロセスを特定することができる。

本発明の実施形態に係る情報解析システムの概略図の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る情報解析装置及び端末装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る情報解析システムにおける機能ブロックの構成図の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る生産ラインの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係るペトリネットによるプロセスのフロー表記を説明する図である。 本発明の実施形態に係る評価指標を説明する図である。 本発明の実施形態に係る遅れ要因のプロセス特定に関するフローチャートの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る評価指標の分布を説明する図である。 本発明の実施形態に係る遅れ発生プロセスの特定を説明する図である。 本発明の実施形態に係る遅れの要因となるプロセスとワークを特定するフローチャートの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る基本条件におけるプロセスの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る基本条件における遅れの要因となるプロセスとワークの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係るＯＲ分岐条件におけるプロセスの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係るＯＲ分岐条件における遅れの要因となるプロセスとワークの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る一斉歩進の条件におけるプロセスの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る一斉歩進の条件における遅れの要因となるプロセスとワークの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る遅れ時間の割り当てのフローチャートの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る２つのプロセスに遅れ時間を割り当てる一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る分岐部と並列部で分割したツリー構造を説明する図である。 本発明の実施形態に係る並列部における２つのプロセスに遅れ時間を割り当てる一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る分析結果表示のフローチャートの一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る生産性分析画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る定常ロスのプロセス分析画面（プロセス比較）の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る定常ロスのプロセス分析画面（日次推移）の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る非定常ロスのプロセス分析画面（パレート図）の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る非定常ロスのプロセス分析画面（ガントチャート）の一例を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る情報解析方法、情報解析装置、及び情報解析システムの実施形態を詳細に説明する。

［第１の実施形態］
＜システム概要＞
図１は、本発明の実施形態に係る情報解析システムの概略図の一例を示す図である。情報解析システム３０は、例えば、インターネット等の通信ネットワーク３４に接続する、生産ライン３１、情報解析装置３２、及び端末装置３３を含む。

生産ライン３１は、ワークを実行する複数のプロセスにより構成される。各プロセスは、プロセスの接続形態等により決定されるフローに従って、上流のプロセスから投入されたワークを実行した後、実行が完了したワークを下流のプロセスに投入する。トナーボトルの生産ラインを例にすると、生産ライン３１では、まず、最上流のプロセスであるワーク投入口にボトルが投入され、次に下流の第１設備のプロセスにてボトルの検査が実行された後、更に下流のプロセスである第１搬送装置にボトルが搬送される。第１搬送装置は、ボトルを第２設備又は第３設備に搬送し、第２設備又は第３設備でボトルにトナーが充填される。第２搬送装置は、トナーが充填されたボトルをワーク搬送口に搬送する。このように、上流から下流のプロセスにワークが順番に投入されることで、各プロセスにおいて搬送・加工・組み立て・検査などが実行されて、トナーボトルが生産される。また、生産ライン３１では、実行されるワークの内容などによってタクト（実行完了時間）が他のプロセスよりも長くなるなどの理由で、第２設備と第３設備のように、分岐したプロセスにおいてワークが並列して実行される場合もある。

情報解析装置３２は、生産ライン３１から収集した各プロセスの接続形態を定義するフロー情報と各プロセスで実行されるワークに関するワーク情報を用いて算出された評価指標に基づいて、生産ライン３１の生産性を低下させている要因を特定する。即ち、情報解析装置３２は、生産ライン３１の最終プロセス排出間隔に遅れを発生させている要因であるプロセス、及びそのプロセスが実行していたワークを特定する。評価指標は、上流のプロセスからワークが投入されてから下流のプロセスにワークを投入するまでの滞在時間と、ワークを下流のプロセスに投入してから次のワークが上流のプロセスから投入されるまでの空時間に関する情報を含む。フロー情報は、例えば、後述するペトリネットを用いて表現することが可能である。このように、情報解析装置３２は、フロー情報とワーク情報に基づいて、最終プロセスの排出間隔が正常範囲から外れたワークに対して、プロセスを上流に遡って解析することにより、遅れを発生させているプロセスを特定することが可能である。更に、情報解析装置３２は、生産ライン３１における全体又はプロセスごとに解析して得られた生産性など解析結果を確認するための画面情報を作成して、作成した画面情報を端末装置３３に送信する。

端末装置３３は、情報解析装置３２から受信した画面情報に基づいて、生産ライン３１における全体又はプロセスごとに解析して得られた生産性などの解析結果を表示する。生産ライン３１の管理者は、端末装置３３の画面を確認することにより、情報解析装置３２が解析した生産ライン３１に対する解析結果を確認することができる。

なお、図１に示す情報解析システム３０のシステム構成は一例である。例えば、端末装置３３の台数は１台に限らず任意の台数であってもよい。更に、通信ネットワーク３４には、例えば、移動体通信、又は無線ＬＡＮ等の無線通信による接続区間が含まれていても良い。また、プロセスの完了時間又は評価指標などおける「遅れ」は「ロス」とよんでもよい。

＜ハードウェア構成例＞
図２は、本発明の実施形態に係る情報解析装置３２及び端末装置３３を構成する情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示されるように、情報処理装置はコンピュータによって構築されており、ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３、ＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）５０４、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）コントローラ５０５、ディスプレイ５０６、外部機器接続Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）５０８、ネットワークＩ／Ｆ５０９、バスライン５１０、キーボード５１１、ポインティングデバイス５１２、ＤＶＤ－ＲＷ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ）ドライブ５１４、メディアＩ／Ｆ５１６を備えている。

これらのうち、ＣＰＵ５０１は、情報処理装置全体の動作を制御する。ＲＯＭ５０２は、ＩＰＬ等のＣＰＵ５０１の駆動に用いられるプログラムを記憶する。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される。ＨＤ５０４は、プログラム等の各種データを記憶する。ＨＤＤコントローラ５０５は、ＣＰＵ５０１の制御にしたがってＨＤ５０４に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。ディスプレイ５０６は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの各種情報を表示する。外部機器接続Ｉ／Ｆ５０８は、各種の外部機器を接続するためのインターフェースである。この場合の外部機器は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやプリンタ等である。ネットワークＩ／Ｆ５０９は、通信ネットワーク３４を利用してデータ通信をするためのインターフェースである。バスライン５１０は、図２に示されているＣＰＵ５０１等の各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等である。

また、キーボード５１１は、文字、数値、又は各種指示などの入力に使用される複数のキーを備えた入力手段の一種である。ポインティングデバイス５１２は、各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などを行う入力手段の一種である。ＤＶＤ－ＲＷドライブ５１４は、着脱可能な記録媒体の一例としてのＤＶＤ－ＲＷ５１３に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。なお、ＤＶＤ－ＲＷドライブ５１４は、ＤＶＤ－ＲＷに限らず、ＤＶＤ－Ｒ等であってもよい。メディアＩ／Ｆ５１６は、フラッシュメモリ等の記録メディア５１５に対するデータの読み出し又は書き込み（記憶）を制御する。

＜機能について＞
図３は、本発明の実施形態に係る情報解析システムにおける機能ブロックの構成図の一例を示す図である。情報解析装置３２は、情報取得部４０、画面生成部４４、情報整理部４５、分布特定部４６、プロセス特定部４７、要因推定部４８、通信部４９、及び監視部５０を有する。これら各部は、情報解析装置３２を構成する情報処理装置にインストールされた１以上のプログラムに含まれる命令をＣＰＵ５０１が実行することで実現される機能又は手段である。フロー情報記憶部４１、ワーク情報記憶部４２、及び解析情報記憶部４３は、例えば、情報解析装置３２が有するＨＤ５０４などの記憶装置によって実現可能である。また、フロー情報記憶部４１、ワーク情報記憶部４２、及び解析情報記憶部４３を総称して記憶部５１とよんでもよい。

情報取得部４０は、生産ライン３１から各プロセスの接続形態を定義するフロー情報と各プロセスで実行されるワークに関するワーク情報を取得する。フロー情報とワーク情報の詳細については後述する。

フロー情報記憶部４１は、情報取得部４０が生産ライン３１から取得したフロー情報を記憶する。

ワーク情報記憶部４２は、情報取得部４０が生産ライン３１から取得したワーク情報を記憶する。

解析情報記憶部４３は、情報整理部４５が算出した評価指標、及び分布特定部４６が算出した評価指標の値が定常範囲にあるか、非定常範囲にあるかを区別するための閾値を記憶する。また、解析情報記憶部４３は、情報整理部４５が抽出した、最終プロセスにおける評価指標のワーク間隔（最終プロセス排出間隔）の値が非定常範囲にあるワークに関する情報（ワーク識別子など）を記憶する。また、解析情報記憶部４３は、プロセス特定部４７が遅れの要因となり得るプロセスを特定するためにノードに追加したプロセスとワークに関する情報（プロセス識別子、ワーク識別子など）、及びワークの滞在時間と空時間が定常範囲であるか非定常範囲であるかの情報を記憶する。

画面生成部４４は、生産ライン３１の生産性や各プロセスの分析結果を生産ライン３１の管理者が操作する端末装置３３のディスプレイ５０６に表示するための画面情報を生成する。生成される画面情報の詳細については、後述する。

情報整理部４５は、フロー情報とワーク情報を用いて、評価指標である滞在時間、空時間、及びワーク間隔を算出する。算出方法の詳細については、後述する。また、情報整理部４５は、最終プロセスにおける評価指標のワーク間隔（最終プロセス排出間隔）の値が非定常範囲にあるワークを抽出する。

分布特定部４６は、情報整理部４５が算出した評価指標の分布を算出する。また、分布特定部４６は、ある評価指標の値が算出した分布における定常範囲にあるか、非定常範囲にあるかを区別するための閾値（境界点）を算出する。

プロセス特定部４７は、遅れの要因となり得るプロセスとワークを特定して、特定したプロセスに最終プロセスにおけるワークの遅れ時間を割り当てる。遅れの要因となり得るプロセスとワークの特定、及び遅れ時間の割り当ての方法に関する詳細については、後述する。また、プロセス特定部４７は、各プロセスに割り当てた最終プロセスの遅れ時間に基づいて、最終プロセスの排出間隔に遅れ（ロス）を発生させている要因であるプロセスを特定する。この特定の方法に関する詳細については、後述する。

要因推定部４８は、生産ライン３１の生産性（生産稼働率）などの分析結果に基づいて、詳細に分析するプロセスを決定する。また、要因推定部４８は、分析対象のプロセスに対する遅れ（ロス）が発生する要因を推定する。推定方法の詳細は後述する。

通信部４９は、情報解析装置３２が有する通信機能であり、通信ネットワーク３４を介して生産ライン３１及び端末装置３３と情報の送受信を行う。例えば、通信部４９は、生産ライン３１の生産性など分析する分析画面の画面情報を端末装置３３に送信する。

監視部５０は、生産ライン３１の生産性や各プロセスの分析結果をリアルタイムで監視して、生産性の低下、及び各プロセスの遅れ（ロス）の発生を検知又は予測する。また、監視部５０は、生産性低下又は遅れ（ロス）の発生を検知又は予測した際に、生産性低下又は遅れ（ロス）の発生を生産ライン３１の管理者に通知するために、管理者のメールアドレスに生産性低下や遅れ（ロス）の発生などを通知する電子メールを送信する。

端末装置３３は、通信部６０、表示制御部６１、および操作受付部６２を有する。これら各部は、端末装置３３を構成する情報処理装置にインストールされた１以上のプログラムに含まれる命令をＣＰＵ５０１が実行することで実現される機能又は手段である。

通信部６０は、端末装置３３が有する通信機能であり、通信ネットワーク３４を介して情報解析装置３２と情報の送受信を行う。例えば、通信部６０は、生産ライン３１の生産性など分析した分析結果画面の画面情報などを情報解析装置３２から受信する。

表示制御部６１は、受信した画面情報を用いて、生産ライン３１の生産性などを分析した分析結果画面などを端末装置３３に表示する。

操作受付部６２は、端末装置３３のキーボードやポインティングデバイスを介して、生産ライン３１の管理者などによる文字入力やボタンの押下などの操作を受け付ける。

＜生産ラインにおけるプロセスのフロー＞
図４は、本発明の実施形態に係る生産ライン３１の一例を示す図である。図４に示すように、生産ライン３１において、各プロセスは、直列又は並列に接続されることにより、ワークが実行される流れを示すプロセスのフローが決定される。各プロセスでは、決定したフローに基づいて、プロセス１からプロセス２など直列に接続されたプロセスでは、上流のプロセスから投入されたワークは実行が完了した後、下流のプロセスに投入される。また、プロセス３の下流では、プロセスが分岐して並列に接続されたＯＲ分岐となっており、プロセス３で完了したワークは、プロセス４－１又はプロセス４－２のどちらかのプロセスに投入される。更に、プロセス７とプロセス８においては、プロセス７のワークの実行とプロセス８のワークの実行が共に完了した時点で、次のプロセスである、プロセス８とプロセス９へ歩進する。このようにワークが歩進されるプロセスのフローを一斉歩進とよぶ。

＜ペトリネットによるプロセスのフロー表記＞
図５は、本発明の実施形態に係るペトリネットによるプロセスのフロー表記を説明する図である。情報解析システム３０では、離散分散システムを数学的に表現するペトリネットを用いて、生産ライン３１におけるプロセスのフローに関する情報をフロー情報として記憶する。ペトリネットでは、Ｐ（プレース）と呼ばれる状態を表現するノードとＴ（トランジション）と呼ばれる事象を表現するノードに対して、ＰとＴの関係性を表現するＦとＷが定義される。Ｆは、プロセスの接続形態（ＯＲ分岐、ＡＮＤ分岐など）を表現する。Ｗは、重みを表現し、次のプロセスに進むために処理するワークの数を示す。また、初期状態を示す変数は、フロー情報を表現するために必要ないため、本発明において定義しない。

図５の（ａ）は、ＯＲ分岐の場合におけるフロー情報の表記の一例を示しており、例えば、図４におけるプロセス３、プロセス４－１、プロセス４－２、プロセス５のフローにおけるＯＲ分岐に対応する。ペトリネットでは、ＯＲ分岐のプロセスを図５（ａ）に示す式で定義されるＰ、Ｔ、Ｆ、Ｗにより表記する。

図５の（ｂ）は、ＡＮＤ分岐の場合におけるフロー情報の表記の一例を示しており、例えば、図４におけるプロセス３、プロセス４－１、プロセス４－２、プロセス５のフローがＡＮＤ分岐である場合に対応する。ＡＮＤ分岐の場合、プロセス３で完了したワークは、プロセス４－１とプロセス４－２のそれぞれにおいて実行されるワークに分割されて、両方のプロセスに投入されて実行される。ペトリネットでは、ＡＮＤ分岐のプロセスを図５（ｂ）に示す式で定義されるＰ、Ｔ、Ｆ、Ｗにより表記する。

図５の（ｃ）は、一斉歩進の場合におけるフロー情報の表記の一例を示しており、例えば、図４におけるプロセス５、プロセス６、プロセス７、プロセス８のフローに対応し、プロセス７、プロセス８が一斉歩進のプロセスである。ペトリネットでは、これらのプロセスを図５（ｃ）に示す式で定義されるＰ、Ｔ、Ｆ、Ｗ、Ｇにより表記する。ここで、Ｇは一斉歩進のプロセスであることを表記している。

＜ワーク情報と評価指標＞
情報解析システム３０において、情報解析装置３２は、生産ライン３１からワーク情報として、例えば、各プロセスにワークが投入、または排出されたタイミングのデータ（片方又は両方のタイミングのデータ）を収集する。更に、情報解析装置３２は、収集したワーク情報を用いて、プロセスを分析するための評価指標である滞在時間、空時間、及びワーク間隔を算出する。図６は、本発明の実施形態に係る評価指標を説明する図である。図６において、ワークＡとワークＢが、プロセス１、プロセス２、及びプロセス３の順で、各プロセスにおいて実行される。滞在時間は、各プロセスにおいて、ワークが投入されてから下流のプロセスにワークを投入するまでの時間である。空時間は、ワークを下流のプロセスに投入してから次のワークが投入されるまでの時間である。ワークＢの空時間はワークＡが次のプロセスへ投入されてからのワークＢが投入されるまでの時間となる。ワーク間隔は、前のワークの滞在時間と空時間を合計した時間である。滞在時間は、プロセス自体での遅れを示す指標となり、空時間とワーク間隔は、ワークの渋滞による影響を評価する指標となる。ただし、最終プロセスにおいては、滞在時間と空時間は測定されず、ワークの投入時間に基づいて、ワークが投入されてから次のワークが投入されるまでの時間間隔として測定される。また、最終プロセス（ここではプロセス３）におけるワーク間隔は、最終プロセス排出間隔とよんでもよい。

＜遅れ要因のプロセス特定＞
図７は、本発明の実施形態に係る遅れ要因のプロセス特定に関するフローチャートの一例を示す図である。本フローチャートでは、情報解析装置３２が、生産ライン３１から収集したフロー情報とワーク情報を用いて算出した評価指標に基づいて、最終プロセス排出間隔に遅れ（ロス）を発生させているプロセスを特定する。以下、図７の各ステップの処理について説明する。

ステップＳ７０：情報解析装置３２の情報取得部４０は、生産ライン３１から各プロセスの接続形態を定義するフロー情報を取得する。フロー情報は、例えば、図５で説明したようにペトリネットを用いて表記されている。情報解析装置３２のフロー情報記憶部４１は、取得したフロー情報を記憶する。

ステップＳ７１：情報解析装置３２の情報取得部４０は、生産ライン３１から各プロセスで実行されるワークに関するワーク情報を取得する。情報取得部４０は、例えば、ワークを特定する識別子である「ワーク識別子」、各プロセスに投入、または排出された時間である「日時」（或いは、「投入日時」又は「排出日時」）、プロセスを特定する「プロセス識別子」を取得する。ここで、識別子は、例えば、ワークＩＤ、ワーク名、プロセスＩＤ、及びプロセス名などのように、ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）でもよく、名称あるいは名前であってもよい。例えば、生産ライン３１がトナーボトルの生産ラインである場合、情報取得部４０は、「ワーク識別子」に対応するボトルに刻印されているＱＲコード（登録商標）の値、各プロセスへのワークが投入された「日時」、及びプロセスを特定する「プロセス識別子」を収集する。更に、情報取得部４０は、解析の必要に応じて、生産品種又は加工条件に関する情報などのデータを収集する。情報解析装置３２のワーク情報記憶部４２は、取得したワーク情報を記憶する。

ステップＳ７２：情報解析装置３２の情報整理部４５は、情報取得部４０が取得したフロー情報とワーク情報を用いて、評価指標である滞在時間、空時間、及びワーク間隔を算出する。例えば、情報整理部４５は、まず、フロー情報からプロセス１からプロセス２にワークＡが投入されること、ワーク情報からワークＡがプロセス１に投入された第１日時とプロセス１からプロセス２に投入された第２日時を得る。情報整理部４５は、これらの情報を用いて、図６に示す関係からも分かるように、第１日時から第２日時まで時間であるプロセス１におけるワークＡの滞在時間を算出する。また、情報整理部４５は、ワーク情報であるプロセス１にワークＢが投入された第３日時を用いて、第２日時から第３日時まで時間であるプロセス１におけるワークＢの空時間を算出する。また、情報整理部４５は、第１日時から第３日時までの時間であるプロセス１のワークＢのワーク間隔を算出する。情報解析装置３２の解析情報記憶部４３は、算出した評価指標を記憶する。

ステップＳ７３：情報解析装置３２の分布特定部４６は、ステップＳ７２で算出された評価指標の分布を算出する。図８は、あるプロセスの評価指標（滞在時間）の分布であり、図の縦軸は滞在時間の発生頻度、横軸は滞在時間の値（時間）である。分布特定部４６は、算出した分布において、評価指標（滞在時間）の値が通常の状態である定常範囲にあるか、何等かの要因により遅れが生じている状態である非定常範囲にあるかを区別するための閾値を決定する。分布特定部４６は、評価指標（滞在時間）の平均値と標準偏差（σ）を算出して、例えば平均値に３σ（標準偏差の３倍）を加算した値を閾値に決定してもよい。分布特定部４６は、全てのプロセスに対して、評価指標（滞在時間、空時間、及びワーク間隔）の分布を算出して、閾値を決定する。情報解析装置３２の解析情報記憶部４３は、決定した閾値を記憶する。図７に戻って説明する。

ステップＳ７４：情報解析装置３２の情報整理部４５は、ステップＳ７２で取得したワーク情報に欠損値があるか否かを判定し、欠損値が有る場合は、処理をステップＳ７５に遷移させ、欠損値が無い場合は、処理をステップＳ７６に遷移させる。

ステップＳ７５：情報解析装置３２の情報整理部４５は、ワーク情報の欠損値を補完する。例えば、情報整理部４５は、ワーク識別子が欠損している場合、ワークが投入された日時と、同一又は近傍のワークやプロセスに関するワーク情報に基づいて、欠損したワークを特定することにより、欠損値であるワーク識別子を補完する。

ステップＳ７６：情報解析装置３２の情報整理部４５は、最終プロセスにおける評価指標のワーク間隔（最終プロセス排出間隔）の値が非定常範囲にあるワークを抽出する。評価指標の値が非定常範囲にある値を外れ値とよんでよい。情報整理部４５は、例えば、最終プロセスのワーク間隔の値が閾値より大きい場合、又は、閾値よりも予め定めた所定の値以上大きい場合におけるワーク識別子を抽出する。情報解析装置３２の解析情報記憶部４３は、抽出したワークに関する情報（例えば、ワーク識別子）を記憶する。

ステップＳ７７：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、ステップＳ７６で抽出したワークに対して、フロー情報に基づいて、プロセスを下流から上流へ遡ることにより、遅れの要因となり得るプロセスとワークを特定する。図９は、本発明の実施形態に係る遅れ発生プロセスの特定を説明する図である。図９において、プロセス特定部４７は、最終プロセスにおけるワークＡのワーク間隔の値が非定常範囲であった場合の遅れ時間（非定常ロス時間とよんでもよい）を３００秒と算出している。また、プロセス特定部４７は、図９に示すように、最終プロセスにおけるワークＡから、プロセスを下流から上流へ遡ることにより、遅れの要因となり得るプロセスとワークを全て特定している。ここで、特定されたのは、プロセス２のワークＡとプロセス４－２のワークＢである。プロセス特定部４７は、特定した上流のプロセスに最終プロセスにおけるワークＡの遅れ時間（３００秒）を割り当てる。ここで、プロセス２のワークＡに２０秒とプロセス４－２のワークＢに２８０秒の遅れ時間が割り当てられている。遅れ時間を割り当てるための用いた図９に示すプロセスの関係をツリー構造（木構造）による表現、またはツリー構造（木構造）のデータとよんでもよい。遅れ時間の算出方法、及び上流プロセスへの遅れ時間の割り当ての方法の詳細は、ステップＳ７８で説明する。

＜遅れ要因プロセス特定（詳細）＞
ステップＳ７７における遅れの要因となり得るプロセスとワークを特定する方法について説明する。図１０は、本発明の実施形態に係る遅れの要因となるプロセスとワークを特定するフローチャートの一例を示す図である。以下、図１０の各ステップの処理について説明する。

ステップＳ２００：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、最終プロセスのワーク間隔の値が非定常範囲にあるワーク（ワークＡとする）を根ノードに設定する。根ノードは、先頭のノードを意味する。以降のステップで、根ノードに子ノードを追加していく。ここで、子ノードを持たないノードを葉ノードとよぶ。根ノードのみの状態では、根ノードは葉ノードである。

ステップＳ２０１：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、フロー情報に基づいて、葉ノードの上流プロセスの存在の有無を確認する。プロセス特定部４７は、上流プロセスが有る場合は、処理をステップＳ２０２に遷移させ、無い場合は、本フローチャートの処理を終了させる。

ステップＳ２０２：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、ステップＳ２０２で確認した上流プロセスにおけるフロー条件を判断する。フロー条件とは、図４で示した各プロセスの接続条件であるＯＲ分岐などの条件、又はプロセスの実行に関する一斉歩進などの条件である。これらの条件に当てはまらない、例えば、図４のプロセス１１～プロセス１４は基本条件である。プロセス特定部４７は、確認したフロー条件が基本条件である場合、処理をステップＳ２０３に遷移させ、ＯＲ分岐の場合、処理をステップＳ２０４に遷移させ、一斉歩進などのその他の条件の場合は、処理をステップＳ２０５に遷移させる。

ステップＳ２０３：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、フロー条件が基本条件であるプロセスに対して、ノードの追加を実行する。ここで、基本条件である図４に示したプロセス１１～プロセス１４が生産ライン３１の全てのプロセスとして、これらのプロセスを子ノードとして追加する場合について説明する。図１１は、本発明の実施形態に係る基本条件におけるプロセスの一例を示す図である。図１１において、プロセス１４が最終プロセスであり、ワークＡのワーク間隔が非定常範囲にある。ここで、ワークＡのワーク間隔は、ワークＡの前のワークがプロセス１４に投入された時点からワークＡがプロセス１４に投入されるまでの時間である。また、プロセス１２におけるワークＡの滞在時間が非定常範囲であることから、プロセス１２において、ワークＡに対して遅れが発生しており、その影響により、プロセス１３において、ワークＡの空時間が非定常範囲となっている。図１２は、本発明の実施形態に係る基本条件における遅れの要因となるプロセスとワークの一例を示す図である。図１２に示すように、プロセス特定部４７は、最終プロセスであるプロセス１４からプロセスを遡り、最上流プロセスのプロセス１１までのプロセス１１～１４を子ノードとして追加する。情報解析装置３２の解析情報記憶部４３は、ノードに追加したプロセスとワークに関する情報（プロセス識別子、ワーク識別子）、及びワークの滞在時間と空時間が定常範囲であるか非定常範囲であるかの情報を記憶する。ここで、記憶する情報をツリー構造（木構造）、又はツリー構造（木構造）のデータとよんでもよい。図１０に戻って説明する。

ステップＳ２０４：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、フロー条件がＯＲ分岐であるプロセスに対して、ノードの追加を実行する。ここで、ＯＲ分岐を含む図４に示したプロセス３、プロセス４－１、プロセス４－２、及びプロセス５が生産ライン３１の全てのプロセスとして、これらのプロセスを子ノードとして追加する場合について説明する。図１３は、本発明の実施形態に係るＯＲ分岐条件におけるプロセスの一例を示す図である。図１３において、プロセス５が最終プロセスであり、ワークＡのワーク間隔が非定常範囲にある。情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、最終プロセスであるプロセス５の上流プロセスであるプロセス４－１のワークＡとプロセス４－２のワークＢを子ノードとして追加する。ＯＲ分岐の場合、その下流のプロセスが遅れる原因として、上流の分岐プロセスの全てが遅れの要因である可能性があるため、分岐する全てのプロセスと対応するワークを子ノードとして追加する。図１４は、本発明の実施形態に係るＯＲ分岐条件における遅れの要因となるプロセスとワークの一例を示す図である。図１４に示すように、プロセス特定部４７は、最終プロセスであるプロセス５のワークＡに対するＯＲ分岐条件の上流プロセスであるプロセス４－１のワークＢとプロセス４－２のワークＡを子ノードとして追加する。更に、プロセス特定部４７は、プロセス４－１と４－２の上流プロセスであり、ＯＲ分岐の分岐点であるプロセス３を子ノードとして追加する。情報解析装置３２の解析情報記憶部４３は、ノードに追加したプロセスとワークに関する情報（プロセス識別子、ワーク識別子）、及びワークの滞在時間と空時間が定常範囲であるか非定常範囲であるかの情報を記憶する。ここで、記憶する情報をツリー構造（木構造）、又はツリー構造（木構造）のデータとよんでもよい。図１０に戻って説明する。

ステップＳ２０５：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、フロー条件が、基本条件やＯＲ分岐条件でない、その他のプロセスに対して、ノードの追加を実行する。ここで、図４に示した一斉歩進の条件であるプロセス７とプロセス８を含むプロセス６～９が生産ライン３１の全てのプロセスとして、これらのプロセスを子ノードとして追加する場合について説明する。図１５は、本発明の実施形態に係る一斉歩進の条件におけるプロセスの一例を示す図である。図１５において、プロセス７とプロセス８が一斉歩進であり、実行されたワークが、一斉に（同時に）次のプロセスに投入される。ここで、プロセス８の空時間は全て０となるが、プロセス８の空時間は評価指標として使用しない。また、プロセス９が最終プロセスであり、ワークＡのワーク間隔が非定常範囲にある。プロセス９の上流のプロセスが一斉歩進であるため、上流のプロセス８のワークＡの滞在時間中に、一斉歩進の先頭プロセスであるプロセス７にワークの投入があるかを確認する。投入がある場合、一斉歩進のプロセス８がプロセス７からのワークの投入待ちをしていた可能性があるため、プロセス７に投入されたワークＢを子ノードとして追加する。更に、一斉歩進の場合、投入待ちの時間の影響を除くための滞在時間の補正を行う。図１５では、投入待ちをしていたプロセス８のワークＡの滞在時間に対して、ワークＡがプロセス８に投入された時点でなく、ワークＢがプロセス７に投入された時点を滞在時間の開始時点とするように滞在時間を補正する。このようにして、情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、最終プロセスであるプロセス９の上流プロセスであるプロセス６～８を子ノードとして追加する。図１６は、本発明の実施形態に係る一斉歩進の条件における遅れの要因となるプロセスとワークの一例を示す図である。図１６に示すように、プロセス特定部４７は、最終プロセスであるプロセス９のワークＡに対する上流プロセスであるプロセス８、プロセス７、及びプロセス６を子ノードとして追加する。ここで、図１５で示したように、プロセス８のワークＡの滞在時間は、非定常範囲から定常範囲に補正されている。また、図１５に示したように、一斉歩進の場合、プロセス７のワークＢへの投入が、ワークＡの滞在時間に影響していることから、プロセス特定部４７は、プロセス９の子ノードとして、更に、ワークＢに対するプロセス７とプロセス６を子ノードとして追加する。情報解析装置３２の解析情報記憶部４３は、ノードに追加したプロセスとワークに関する情報（プロセス識別子、ワーク識別子）、及びワークの滞在時間と空時間が定常範囲であるか非定常範囲であるかの情報を記憶する。ここで、記憶する情報をツリー構造（木構造）、又はツリー構造（木構造）のデータとよんでもよい。図１０に戻って説明する。

プロセス特定部４７は、ステップＳ２０３～Ｓ２０５において、子ノードを追加した後、処理をステップＳ２０１に遷移させる。以上の処理により、遅れの要因となり得るプロセスとワークが特定される。図７に戻って説明する。

＜遅れ時間の割り当て＞
ステップＳ７８：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、ステップＳ７７で特定されたプロセスとワークに対して、最終プロセスの遅れ時間を割り当てる。図１７は、本発明の実施形態に係る遅れ時間の割り当てのフローチャートの一例を示す図である。以下、図１７の各ステップの処理について説明する。

ステップＳ２２０：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、最終プロセスのワーク間隔の遅れ時間を算出して、算出した遅れ時間を残り時間として設定する。遅れ時間の算出方法は、例えば、最終プロセスのワーク間隔における閾値、ワーク間隔の統計値（平均値、中央値など）又はワーク間隔の定常範囲の統計値（例えば、平均値、中央値など）等を用いて算出する。例えば、遅れ時間は、ワークＡのワーク間隔から閾値を減算した値、又は、ワークＡのワーク間隔からワーク間隔の統計値を減算した値、又は、ワークＡのワーク間隔からワーク間隔の定常範囲の統計値を減算した値として算出する。或いは、遅れ時間は、ワークＡのワーク間隔から予め定めたワーク間隔の設計値を減算した値として算出してもよい。

ステップＳ２２１：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、各プロセスの評価指標（滞在時間、空時間、ワーク時間）の遅れ時間を算出する。算出方法は、ステップＳ２２０で算出した最終プロセスの遅れ時間と同様に、各プロセスの評価指標（滞在時間、空時間、ワーク時間）における統計値や閾値を用いて遅れ時間を算出する。

ステップＳ２２２：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、解析対象を図７のステップＳ７７で遅れの要因となり得るプロセスとワークとして特定することで得た木構造の根ノードに設定する。

ステップＳ２２３：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、解析対象のノードにおける子ノードの数を確認し、子ノードの数が０であれば処理をステップＳ２２４に、１であればステップＳ２２５に、２以上であればステップＳ２２６に遷移させる。

ステップＳ２２４：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、子ノードは存在しないため、解析対象のノードに残り時間を全て割り当てる。

ステップＳ２２５：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、子ノードに残り時間を割り当てる。残り時間を割り当てる方法について、図１１で示した基本条件のプロセスを用いて説明する。図１１において、解析対象のノードであるプロセス１４の子ノードは、プロセス１３のみであるため、子ノードの数は１である。ここで、根ノードである最終プロセスのワーク間隔の遅れ時間は１０秒とする。即ち、残り時間は１０秒に設定されている。また、最終プロセスにおいては、滞在時間と空時間は測定されないため、遅れ時間は子ノードに割り当てる。

更に、図１１に示した基本条件のプロセスにおいて、複数のプロセスに遅れ時間を割り当てる場合の方法を説明する。図１８は、本発明の実施形態に係る２つのプロセスに遅れ時間を割り当てる一例を示す図である。図１８において、根ノードである最終プロセスのワーク間隔の遅れ時間は２０秒であることから、残り時間は２０秒に設定される。最終プロセスにおいては、滞在時間と空時間は測定されないため、遅れ時間は子ノードに割り当てる。まず、子ノードであるプロセス１３における評価指標を見ると、滞在時間が５秒遅れ、空時間が１８秒遅れとなっている。ここで、空時間はワークの渋滞を評価する指標であり、空時間が定常時よりも１８秒遅れとなっているため、上流でロスが１８秒発生していることが推察できる。更に、最終プロセスのワーク間隔の遅れ時間は２０秒であることから、プロセス１３では、２秒の遅れがあったと推察できる。一方、プロセス１３における滞在時間が５秒遅れとなっていることから、プロセス１３自体で５秒の遅れがあったとも推察できる。ここで、滞在時間が遅れる要因は、対象のプロセス起因の要因だけではなく、下流のプロセスにワークが存在することにより、ワークの投入ができずに渋滞することが要因であることもある。また、直列に接続されたプロセスにおいて、上流から下流のプロセスに遅れが伝搬する場合、遅れがプロセスの設備間のバッファに吸収される場合があるが、このような遅れは最終プロセス排出間隔への影響がないため評価せず、プロセスに割り当てないようにする。従って、プロセス１３における遅れは、プロセス１３からプロセス１４の設備間のバッファに吸収されることがあることを考慮して、プロセス１３には、２秒と５秒の遅れの内、短い遅れ時間を採用し、残り時間の２０秒から２秒の遅れ時間を割り当てる。これにより、残り時間は１８秒となり、この残り時間１８秒を更に上流のプロセスに割り当てる。プロセス１３の上流のプロセス１２においては、空時間が１８秒遅れで、滞在時間は定常範囲であることから、プロセス１２では遅れは発生しておらず、上流のプロセスで遅れが発生したと判断する。従って、プロセス特定部４７は、最も上流のプロセスであるプロセス１１に、残り時間の１８秒を全て割り当てる。図１７に戻って説明する。

ステップＳ２２６：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、子ノードにＯＲ分岐が有るか否かを確認し、有る場合は処理をステップＳ２２７に遷移させ、無い場合は処理をステップＳ２３０に遷移させる。

ステップＳ２２７：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、ＯＲ分岐のプロセスに対して、分岐前のプロセスと並列部のプロセスを分割する。図１９は、本発明の実施形態に係る分岐部と並列部で分割したツリー構造を説明する図である。図４に示したように、生産ライン３１のプロセスは、プロセス３において、プロセス４－１とプロセス４－２に分岐している。従って、図１４に示したＯＲ分岐条件のツリー構造は、図１９に示すように、分岐部１４０と並列部１４１のツリー構図に分割される。図１７に戻って説明する。

ステップＳ２２８：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、まず、ステップＳ２２７で分割した分岐部のプロセスに残り時間を割り当てる。

ステップＳ２２９：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、次に、ステップＳ２２７で分割した並列部のプロセスに残り時間を割り当てる。

ステップＳ２２８とステップＳ２２９における残り時間割り当て方法について、図１３と図１９を用いて説明する。根ノードである図１３に示す最終プロセスであるプロセス５のワーク間隔の遅れ時間は１０秒とする。即ち、残り時間は１０秒に設定されている。また、最終プロセスにおいては、滞在時間と空時間は測定されないため、遅れ時間は子ノードに割り当てる。まず、プロセス特定部４７は、図１９の分岐部１４０のプロセスの評価指標（滞在時間、空時間）に遅れがあるか否かを確認する。分岐部１４０の評価指標は全て定常範囲であるため、遅れはないことから、プロセス特定部４７は、分岐部１４０に残り時間として０を割り当てる。即ち、残り時間を割り当てない。プロセス特定部４７は、次に、プロセス特定部４７は、図１９の並列部１４１のプロセスの評価指標（滞在時間、空時間）に遅れがあるか否かを確認する。並列部１４１においては、プロセス４－１の滞在時間のみが非定常範囲であることから、残り時間１０秒を全てプロセス４－１に割り当てる。プロセス特定部４７は、評価指標が定常範囲であるプロセス４－２には、残り時間として０秒を割り当てる。即ち、残り時間を割り当てない。

更に、図１３に示したＯＲ分岐条件を含むプロセスにおいて、複数のプロセスに遅れ時間を割り当てる場合の方法を説明する。図２０は、本発明の実施形態に係る並列部における２つのプロセスに遅れ時間を割り当てる一例を示す図である。図２０では、プロセス４－１の滞在時間が１８秒遅れ、プロセス４－２の滞在時間が２秒遅れとなっている。従って、図１９の場合と同様に、プロセス特定部４７は、プロセス３には残り時間を割り当てず、並列部のプロセスであるプロセス４－１とプロセス４－２に残り時間である１０秒を全て割り当てる。プロセス特定部４７は、並列部におけるプロセス４－１とプロセス４－２の滞在時間に対する遅れ時間の比率（１８：２＝９：１）に応じて、プロセス４－１に９秒、プロセス４－２に１秒の遅れ時間を割り当てる。このように、並列するプロセスは同じ階層のプロセスとして扱うため、比率に応じて遅れ時間を割り当てる。図１７に戻って説明する。

ステップＳ２３０：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、子ノードのプロセスにおいて、評価指標の補正条件の有無を確認し、補正条件が有る場合は、処理をステップＳ２３１に遷移させ、補正条件が無い場合は、処理をステップＳ２３２に遷移させる。ここで、評価指標の補正条件とは、例えば、図１５に示した一斉歩進の条件である。

ステップＳ２３１：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、例えば、図１５と図１６で説明した様に、一斉歩進の条件において、プロセス８のワークＡに対する評価指標である滞在時間をプロセス７へのワークＢの投入時間で補正する。

ステップＳ２３２：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、ステップＳ２２５で説明した手順と同様の手順により、子ノードに残り時間を割り当てる。

ステップＳ２３３：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、ステップＳ２２１で算出した各プロセスの遅れ時間に、ステップＳ２２０で設定した残り時間を全て割り当てたならば本フローチャートの処理を終了し、そうでないならば、処理をステップＳ２３４に遷移させる。

ステップＳ２３４：情報解析装置３２のプロセス特定部４７は、ステップＳ２２１で算出した各プロセスの遅れ時間に残り時間が割り当てられていないプロセスのノードを解析対象に設定して、処理をステップＳ２２３に遷移させる。以上の処理により、最終プロセスの遅れ時間が上流の各プロセスに割り当てられる。図７に戻って説明する。

ステップＳ７９：情報解析装置３２の要因推定部４８は、ステップＳ７８で最終プロセスの遅れ時間が割り当てられた各プロセスのワークの情報と時間に基づいて、最終プロセスの完了時間に遅れ（ロス）を発生させている要因を推定する。例えば、生産ライン31にて異常情報を収集していた場合、ロスが発生したプロセスのワークで異常発報により設備が停止していれば、そのときに異常内容をロスの要因と推定する。要因推定部４８により特定される要因は、複数であってもよい。

以上の処理により、情報解析システム３０は、生産ライン３１から収集した各プロセスの接続形態を定義するフロー情報と各プロセスで実行されるワークに関するワーク情報を用いて算出された評価指標に基づいて、生産ライン３１の生産性を低下させているプロセスを特定することが可能である。即ち、情報解析装置３２は、生産ライン３１の最終プロセスの完了時間に遅れを発生させている要因であるプロセス、及びそのプロセスが実行していたワークを特定する。ここで、フロー情報は、各プロセスの接続形態を定義する情報であり、例えば、ペトリネットを用いて表記することが可能である。ワーク情報は、上流のプロセスから下流のプロセスにワークが投入された日時を特定するために必要なプロセス識別子、ワーク識別子、及びワークの投入日時などを含む情報である。即ち、情報解析システム３０は、生産ライン３１からプロセスの詳細な稼働情報を収集することなく、生産性を低下させている要因であるプロセスを特定することが可能である。

このように、遅れ要因のプロセスやワークを特定することにより、生産ライン３１における不良品の排出を防止することも可能である。また、どこのプロセスにいつ・どのワークを処理している時を起因に遅れ（ロス）が発生したのかまで特定することが可能であるため、更に設備や搬送装置個々のエラー情報や、稼働状態に関する情報を用いることで、設備に応じた要因の予測を実施することも可能である。ただし、設備に応じた要因予測を行うためには、設備に合わせたカスタマイズも必要である。

＜分析結果表示＞
情報解析システム３０は、前述の処理により得られた各プロセスにおける評価指標や遅れ時間を用いて、生産ライン３１の生産性や各プロセスの分析結果を生産ライン３１の管理者が操作する端末装置３３のディスプレイ５０６に表示することが可能である。図２１は、本発明の実施形態に係る分析結果表示のフローチャートの一例を示す図である。図２１では、ＢＰＭＮ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍｏｄｅｌ ａｎｄ Ｎｏｔａｔｉｏｎ：業務プロセスモデリング表記法）に基づく表記が使用されている。以下、図２１の各ステップの処理について説明する。

ステップＳ２５０：情報解析装置３２の画面生成部４４は、生産ライン３１の生産性を分析するための画面情報を生成する。情報解析装置３２の通信部４９は、生成された画面情報を端末装置３３の通信部６０に送信する。端末装置３３の表示制御部６１は、通信部６０が受信した画面情報に基づいて、生産性を分析するための画面を端末装置３３のディスプレイ５０６に表示する。図２２は、本発明の実施形態に係る生産性分析画面の一例を示す図である。図２２の生産性分析画面１７０は、実線の折れ線グラフにより示される性能稼働率１７１、点線の折れ線グラフにより示されるロス影響率１７２、棒グラフにより示される定常ロス影響率１７３、及び非定常ロス影響率１７４の時間推移が表示されている。

性能稼働率１７１は、例えば、設計タクトタイム×投入ワーク数／稼働時間×１００（％）として算出される。設計タクトタイムは生産ラインに設計時に定義される１つのワークの生産間隔（最終プロセス排出間隔）、投入ワーク数は生産ラインに投入したワークの数、稼働時間は生産ラインが稼働していた時間である。また、性能稼働率１７１は生産ライン３１の生産性を示す指標である。

ロス影響率１７２は、例えば、１００―性能稼働率（％）として算出される。即ち、性能稼働率１７１とロス影響率１７２の和は１００％となる。

定常ロス影響率１７３は、最終プロセス排出間隔の定常範囲において遅れがあった場合の指標となる。例えば、（定常範囲の最終プロセス排出間隔の平均値/設計タクトタイム―１）×１００（％）として算出される。図２２において、定常ロス影響率１７３の値の多くが負の値となっている理由は、定常範囲の最終プロセス排出間隔の平均が、設計値よりも短くなる場合が多いからである。

非定常ロス影響率１７４は、最終プロセス排出間隔の非定常範囲で遅れ（ロス）であった場合の評価指標となる。例えば、非定常遅れ時間／稼働時間×１００（％）として算出される。

図２２において、範囲１７５と範囲１７６では、性能稼働率１７１がともに低下しているが、範囲１７５では定常ロス影響率１７３が高く、範囲１７６では非定常ロス影響率１７４が高くなっている。従って、性能稼働率１７１の低下の要因は、範囲１７５では定常ロスであり、範囲１７６では非定常ロスであると考えられるため、範囲１７５では定常ロスが大きいプロセスを、範囲１７６では非定常ロスが大きいプロセスを詳細に分析する必要があると言える。図２１に戻って説明する。

ステップＳ２５１：情報解析装置３２の画面生成部４４は、図２２の生産性分析画面１７０において、定常ロス又は非定常ロスが大きいプロセスを分析する分析範囲（日時の期間）や単位（月や日などの単位）を決定する。例えば、画面生成部４４は、現在、生産性分析画面１７０に表示されている日時の期間と単位を分析範囲に設定する。或いは、画面生成部４４は、管理者の指定に基づいて、分析範囲を決定してもよい。

ステップＳ２５２：情報解析装置３２の画面生成部４４は、定常ロス又は非定常ロスが大きいプロセスを分析する分析範囲（日時の期間）を確定するか、又は変更するかを確認する画面の画面情報を作成する。情報解析装置３２の通信部４９は、生成された画面情報を端末装置３３の通信部６０に送信する。端末装置３３の表示制御部６１は、通信部６０が受信した画面情報に基づいて、確認画面を端末装置３３のディスプレイ５０６に表示する。端末装置３３の操作受付部６２は、管理者による分析範囲を確定するか、又は変更するかを指定する操作を受け付ける。端末装置３３の通信部６０は、管理者による操作内容を情報解析装置３２の通信部４９に送信する。情報解析装置３２の画面生成部４４は、情報解析装置３２の通信部４９が受信した管理者による操作の内容が、分析範囲を確定する内容であれば、処理をステップＳ２５４に遷移させ、分析範囲を変更する内容であれば、処理をステップＳ２５３に遷移させる。

ステップＳ２５３：情報解析装置３２の画面生成部４４は、管理者の操作により変更された分析範囲による図２２の生産性分析画面１７０を表示するための画面情報を生成する。情報解析装置３２の通信部４９は、生成された画面情報を端末装置３３の通信部６０に送信する。端末装置３３の表示制御部６１は、通信部６０が受信した画面情報に基づいて、生産性を分析するための画面を端末装置３３のディスプレイ５０６に表示する。情報解析装置３２の画面生成部４４は、処理をステップＳ２５１に遷移させる。

ステップＳ２５４：情報解析装置３２の要因推定部４８は、定常ロスのプロセスを分析するか、非定常ロスのプロセスを分析するかを決定する。要因推定部４８は、図２２の生産性分析画面１７０における性能稼働率１７１、定常ロス影響率１７３、及び、非定常ロス影響率１７４に基づいて、分析するプロセスを決定してもよい。例えば、要因推定部４８は、性能稼働率１７１が低下している範囲において、分析するプロセスを定常ロス影響率１７３が通常よりも大きいならば定常ロスのプロセスとし、非定常ロス影響率１７４が通常よりも大きいならば非定常ロスのプロセスに決定してもよい。或いは、要因推定部４８は、管理者の指定に基づいて、定常ロスのプロセスを分析するか、非定常ロスのプロセスを分析するかを決定してもよい。要因推定部４８は、定常ロスのプロセスを分析すると決定した場合、処理をステップＳ２５５に遷移させ、非定常ロスのプロセスを分析すると決定した場合、処理をステップＳ２５９に遷移させる。

ステップＳ２５５：情報解析装置３２の画面生成部４４は、定常ロスのプロセスを分析する分析画面の画面情報を生成する。情報解析装置３２の通信部４９は、生成された画面情報を端末装置３３の通信部６０に送信する。端末装置３３の表示制御部６１は、通信部６０が受信した画面情報に基づいて、定常ロスのプロセスを分析する分析画面を端末装置３３のディスプレイ５０６に表示する。図２３は、本発明の実施形態に係る定常ロスのプロセス分析画面（プロセス比較）の一例を示す図である。図２３の分析画面１７７には、定常ロスのプロセス（定常範囲である遅れが発生しているプロセス）に対する評価指標である滞在時間と空時間が表示されている。ここで、他のプロセスと比較して、特にプロセス１５の滞在時間が大きく、空時間が小さいことから、プロセス１５を詳細に分析する必要があることが分かる。だだし、滞在時間はワークを次のプロセスへ受け渡した後の原点位置にもどる時間や次のワークを受け取りに行くときの時間などが含まれていないことを考慮して、判断する。図２２に戻って説明する。

ステップＳ２５６：情報解析装置３２の要因推定部４８は、詳細に分析する分析対象のプロセスを決定する。例えば、要因推定部４８は、図２３の分析画面１７７において、他のプロセスと比べて、滞在時間が大きく、空時間が小さいプロセス１５を分析対象のプロセスに決定する。或いは、要因推定部４８は、管理者の指定に基づいて、分析対象のプロセスを決定してもよい。

ステップＳ２５７：情報解析装置３２の画面生成部４４は、ステップＳ２５５で決定された分析対象のプロセスを分析する分析画面の画面情報を作成する。情報解析装置３２の通信部４９は、生成された画面情報を端末装置３３の通信部６０に送信する。端末装置３３の表示制御部６１は、通信部６０が受信した画面情報に基づいて、分析対象のプロセスを分析する分析画面を端末装置３３のディスプレイ５０６に表示する。図２４は、本発明の実施形態に係る定常ロスのプロセス分析画面（日次推移）の一例を示す図である。図２４の分析画面１７８には、分析対象のプロセスに対する評価指標である滞在時間と空時間の日次推移が表示されている。滞在時間と空時間は、各日時における滞在時間と空時間の中央値を表示しているが、中央値でなく、平均値などの別の統計値を表示してもよい。分析画面１７８において、分析対象のプロセスの滞在時間が日時の経過とともに増加していることから、分析対象のプロセスに何らかの問題が発生していると推測できる。図２１に戻って説明する。

ステップＳ２５８：情報解析装置３２の要因推定部４８は、分析対象のプロセスに対するロス（遅れ）が発生する要因を推定する。例えば、要因推定部４８は、分析対象のプロセスにおける滞在時間の増加が開始した日時付近に発生した生産ライン３１やプロセスに関するアップデートやメンテナンス等のイベント等を要因として推定してもよい。以上により、定常ロスのプロセス分析の処理を終了する。以降のステップでは、非定常ロスのプロセス分析の処理について説明する。

ステップＳ２５９：情報解析装置３２の画面生成部４４は、非定常ロスのプロセスを分析する分析画面の画面情報を生成する。情報解析装置３２の通信部４９は、生成された画面情報を端末装置３３の通信部６０に送信する。端末装置３３の表示制御部６１は、通信部６０が受信した画面情報に基づいて、非定常ロスのプロセスを分析する分析画面を端末装置３３のディスプレイ５０６に表示する。図２５は、本発明の実施形態に係る非定常ロスのプロセス分析画面（パレート図）の一例を示す図である。図２５の分析画面１７９には、非定常ロスのプロセス（非定常範囲である遅れが発生しているプロセス）に対して、ロス影響率が大きいプロセスを左から順に棒グラフで表示されている。各棒グラフには、ロス（遅れ）の要因ごとに占める割合が表示されている。要因の種類としては、要因が不明、ワーク投入に関するロス（遅れ）、エラーによるロス（遅れ）がある。また、実線の折れ線グラフは、ロス影響率の累積比率を示している。分析画面１７９において、プロセス１のロス影響率が最も高く（約３．３％）、プロセス１のロス（遅れ）を改善することにより、性能稼働率を最大で約３．３％改善できることが見込まれる。図２１に戻って説明する。

ステップＳ２６０：情報解析装置３２の要因推定部４８は、詳細に分析する分析対象のプロセスを決定する。例えば、画面生成部４４は、図２５の分析画面１７９において、ロス影響率が高い順に複数のプロセスを分析対象のプロセスに決定する。或いは、要因推定部４８は、管理者の指定に基づいて、分析対象のプロセスを決定してもよい。

ステップＳ２６１：情報解析装置３２の画面生成部４４は、ステップＳ２６０で決定された分析対象のプロセスを分析する分析画面の画面情報を作成する。情報解析装置３２の通信部４９は、生成された画面情報を端末装置３３の通信部６０に送信する。端末装置３３の表示制御部６１は、通信部６０が受信した画面情報に基づいて、分析対象のプロセスを分析する分析画面を端末装置３３のディスプレイ５０６に表示する。図２６は、本発明の実施形態に係る非定常ロスのプロセス分析画面（ガントチャート）の一例を示す図である。図２６の分析画面１８０には、ステップＳ２６０で決定された分析対象のプロセスに対して、非定常ロス（遅れ）が発生した時刻に相当する箇所が色で塗られて表示されている。管理者は、非定常ロス（遅れ）が発生した時刻を確認し、別途、日報などから取得したエラーの発生に関する情報、又は監視カメラの画像などを用いて、非定常ロス（遅れ）が発生した要因を推定することができる。図２１に戻って説明する。

ステップＳ２６２：情報解析装置３２の要因推定部４８は、ステップＳ２６１で取得した非定常ロス（遅れ）が発生した時刻に基づいて、非定常ロス（遅れ）が発生した要因を推定する。例えば、要因推定部４８は、非定常ロス（遅れ）が発生した時刻付近に発生したエラーなどを要因として推定してもよい。以上により、非定常ロスのプロセス分析の処理を終了する。

以上の処理により、情報解析システム３０は、各プロセスにおける評価指標や遅れ時間を用いて、生産ライン３１の生産性や各プロセスの分析結果を生産ライン３１の管理者が操作する端末装置３３のディスプレイ５０６に表示することが可能である。

更に、情報解析装置３２の監視部５０は、図２１のフローチャートにおいて分析した分析結果をリアルタイムで監視して、生産性（性能稼働率）の低下、及び各プロセスのロス（遅れ）の発生を検知又は予測する。監視する分析結果は、性能稼働率、ロス影響率、評価指標、及び性能稼働率、ロス影響率、評価指標の時間変化を含む。例えば、監視部５０は、生産性（性能稼働率）が予め定めた閾値以下となることに基づいて、生産性（性能稼働率）の低下を検知又は予測する。或いは、監視部５０は、生産性（性能稼働率）が予め定めた閾値よりも大きい変化量で低下することに基づいて、生産性（性能稼働率）の低下を検知又は予測する。或いは、監視部５０は、各プロセスにおける評価指標（滞在時間、ワーク間隔）が予め定めた閾値以上となることに基づいて、生産性（性能稼働率）の低下を検知又は予測する。或いは、監視部５０は、各プロセスにおける評価指標（滞在時間、ワーク間隔）が予め定めた閾値よりも大きい変化量で増加することに基づいて、生産性（性能稼働率）の低下を検知又は予測する。

また、監視部５０は、生産性低下又はロスの発生を検知又は予測した際に、生産性低下又はロスの発生を生産ライン３１の管理者に通知するために、管理者のメールアドレスに生産性低下やロスの発生などを通知する電子メールを送信する。ここで、管理者に通知する内容は、生産性の低下の要因となるプロセス、生産性の低下の要因、低下の要因となるプロセスに関係する装置を撮影した動画又は動画の保存先を示す情報が含まれていてもよい。以上の処理により、生産ライン３１の生産性の低下に対する早期の改善が可能となり、長期的な生産性の低下を防ぐことができる。

以上、本発明を実施するための幾つかの形態について説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

例えば、図３の機能ブロックの構成図の一例は、情報解析システム３０、情報解析装置３２、及び端末装置３３を構成する情報処理装置による処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。情報処理装置における処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。

また、上記で説明した実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、本明細書における「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。

また、記載された装置群は、本明細書に開示された実施形態を実施するための複数のコンピューティング環境のうちの１つを示すものにすぎない。ある実施形態では、情報解析システム３０及び情報解析装置３２は、サーバクラスタといった複数のコンピューティングデバイスを含む。複数のコンピューティングデバイスは、ネットワークや共有メモリなどを含む任意のタイプの通信リンクを介して互いに通信するように構成されており、本明細書に開示された処理を実施する。

３０ 情報解析システム
３１ 生産ライン
３２ 情報解析装置
３３ 端末装置
３４ 通信ネットワーク
４０ 情報取得部
４１ フロー情報記憶部
４２ ワーク情報記憶部
４３ 解析情報記憶部
４４ 画面生成部
４５ 情報整理部
４６ 分布特定部
４７ プロセス特定部
４８ 要因推定部
４９、６０ 通信部
５０ 監視部
５１ 記憶部
６１ 表示制御部
６２ 操作受付部

特許第４７８２４９７号

Claims (12)

1. ワークを実行する複数のプロセスにより構成される生産ラインの生産性を解析する情報解析方法であって、
   前記ワークが前記プロセスに投入される日時を含むワーク情報を前記生産ラインから取得する情報取得ステップと、
   前記ワーク情報に基づいて、前記プロセスにおけるワークの滞在時間と前記ワークを次のプロセスに投入してから次のワークが投入されるまでの空時間を含む評価指標を算出する情報整理ステップと、
   前記評価指標に基づいて、前記ワークが投入される時間間隔であるワーク間隔に遅れが発生している最終のプロセスに対して、少なくとも一つの前記遅れの要因である上流のプロセスを特定するプロセス特定ステップと、
   を有する情報解析方法。
2. 前記評価指標に基づいて前記生産ラインの生産性を分析した結果を用いて、前記遅れの要因を推定する要因推定ステップと、
   を更に有する請求項１に記載の情報解析方法。
3. 前記情報取得ステップは、前記プロセスの接続形態を定義するフロー情報を前記生産ラインから取得し、
   前記プロセス特定ステップは、前記フロー情報に基づいて、前記最終のプロセスから上流のプロセスに遡ることにより、前記遅れの要因である前記プロセスを特定する請求項１に記載の情報解析方法。
4. 前記フロー情報は、ペトリネットを用いて表記される請求項３に記載の情報解析方法。
5. 前記プロセス特定ステップは、前記遅れの要因である前記プロセスの関係を木構造で表現する請求項１に記載の情報解析方法。
6. 前記評価指標の分布を算出し、前記評価指標の値が前記分布の定常範囲にあるか非定常範囲にあるかを区別するための閾値を算出する分布特定ステップと、
   を更に有し、
   前記プロセス特定ステップは、前記評価指標と前記閾値に基づいて、前記遅れが定常範囲か非定常範囲であるかを決定する請求項１に記載の情報解析方法。
7. 前記評価指標の時間変化に基づいて、前記生産ラインの生産性の低下を検知または予測する監視ステップと、
   を更に有する請求項１に記載の情報解析方法。
8. 前記評価指標に基づいて算出された前記生産ラインの性能稼働率の時間推移、及び前記プロセスごとの前記評価指標の時間推移を表示するための画面情報を生成する画面生成ステップと、
   を更に有する請求項１に記載の情報解析方法。
9. 前記監視ステップは、前記生産ラインの生産性の低下を検知または予測した際に、前記生産ラインの生産性の低下を前記生産ラインの管理者に通知する請求項７に記載の情報解析方法。
10. 前記監視ステップは、前記生産性の低下を検知又は予測した時刻、前記生産性の低下の要因となるプロセス、前記生産性の低下の要因、前記低下の要因となるプロセスに関係する装置を撮影した動画、及び前記動画の保存先を示す情報の少なくとも一つを前記管理者に通知する請求項９に記載の情報解析方法。
11. ワークを実行する複数のプロセスにより構成される生産ラインと通信可能な情報解析装置であって、
    請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報解析方法を備えることを特徴とする情報解析装置。
12. ワークを実行する複数のプロセスにより構成される生産ラインと通信可能な情報解析システムであって、
    請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の情報解析方法を備えることを特徴とする情報解析システム。

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