JP3241714B2 - Plan type inference method and apparatus - Google Patents

Plan type inference method and apparatus

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JP3241714B2
JP3241714B2 JP13234089A JP13234089A JP3241714B2 JP 3241714 B2 JP3241714 B2 JP 3241714B2 JP 13234089 A JP13234089 A JP 13234089A JP 13234089 A JP13234089 A JP 13234089A JP 3241714 B2 JP3241714 B2 JP 3241714B2
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Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は製造業において、物を生産する生産計画や設
備の配置計画などの計画を立案するための計画型推論装
置に関するものである。
Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a planning-type inference apparatus for drafting a plan such as a production plan for producing goods and a layout plan of facilities in a manufacturing industry.

従来の技術 近年、技術革新や消費者構造の変化などに伴い、製造
業においては多品種・少量・短納期・短ライフサイクル
といった生産活動の形態の変化が急速に進んでいる。こ
の様な多品種少量生産においては、市場動向に敏感に対
応することが非常に重要である。従って、物を生産する
ための生産計画や設備の配置計画を高速かつ精度良く作
成することが要求される。また、頻繁に発生する計画変
更などに素早くダイナミックに対応したり、計画と実績
のズレを常に修正することが要求される。
2. Description of the Related Art In recent years, with the technological innovation and changes in the consumer structure, the manufacturing industry has been rapidly changing the form of production activities such as multi-product, small-quantity, short delivery time, and short life cycle. In such high-mix low-volume production, it is very important to respond sensitively to market trends. Therefore, it is required to create a production plan and a facility arrangement plan for producing goods at high speed and with high accuracy. In addition, it is required to respond quickly and dynamically to frequently occurring plan changes, etc., and to constantly correct deviations between plans and actual results.

従来の技術としては、例えば特開昭62−52666号公報
に示されている。以下、この従来技術の構成を第35図に
より説明する。第35図は従来の計算計画作成装置の概略
構成図である。第35図において、101は設備などの生産
手段の種類・台数・能力・レイアウトという基礎データ
を記憶するための記憶装置、102は生産する物の種類及
び量という生産データを入力するための入力装置、103
は前記基礎データ及び生産データを基に生産計画作成作
業用のメモリとしての記憶装置104を用いて生産計画を
立案する生産計画作成プログラム、105は生産計画の作
成結果を表示する表示装置、106は生産計画作成結果を
印字する印字装置、107は生産計画作成結果を記憶して
おく記憶装置、108は前記各装置及びプログラムを総括
的に管理・制御する中央処理装置である。前記構成にお
いて、生産計画を立案する手段としては、まず前記生産
データを入力装置102を用いて入力し、次に記憶装置101
に記憶された基礎データと前記生産データを組み合わせ
て中央処理装置108が生産計画作成プログラム103と作業
用記憶装置104に用いて生産計画を自動的に作成する。
その作成結果は記憶装置107に記憶され、表示装置105及
び印字装置106を用いて画面表示及び用紙への印刷が行
われるというものであった。
A conventional technique is disclosed, for example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-52666. Hereinafter, the configuration of this conventional technique will be described with reference to FIG. FIG. 35 is a schematic configuration diagram of a conventional calculation plan creation device. In FIG. 35, 101 is a storage device for storing basic data such as type, number, capacity, and layout of production means such as equipment, and 102 is an input device for inputting production data such as the type and quantity of products to be produced. , 103
Is a production plan creation program that creates a production plan using the storage device 104 as a memory for production plan creation work based on the basic data and the production data, 105 is a display device that displays the production plan creation result, 106 is A printing device for printing the production plan creation result, a storage device 107 for storing the production plan creation result, and a central processing unit 108 for comprehensively managing and controlling the devices and programs. In the above configuration, as a means for drafting a production plan, first, the production data is input using the input device 102, and then the storage device 101
The central processing unit 108 automatically creates a production plan by using the production plan creation program 103 and the work storage device 104 by combining the basic data stored in the storage device with the production data.
The result of the creation is stored in the storage device 107, and screen display and printing on paper are performed using the display device 105 and the printing device 106.

別の従来の技術としては、特開昭63−291166号公報に
示されている。この従来技術は、生産設備の運転計画を
利用者が対話的に作成することを可能にすることで、計
画作成を容易にするものである。この構成は、運転条件
を設定入力するキーボードと、それとは別個に画面上の
位置を設定するためのポインティングデバイスが設けら
れている。その手段としては、画面上の計画表をスクロ
ールしたり、所定の操作メニューの選択による挿入やず
らしなどの実行操作を行い、前記運転計画を対話的に作
成するというものであった。
Another conventional technique is disclosed in JP-A-63-291166. This prior art facilitates the creation of a plan by enabling a user to interactively create an operation plan for a production facility. In this configuration, a keyboard for setting and inputting operating conditions and a pointing device for separately setting a position on a screen are provided. As means therefor, the operation plan is interactively created by scrolling a plan table on the screen or performing an execution operation such as insertion or shifting by selecting a predetermined operation menu.

発明が解決しようとする課題 しかし、特開昭62−52666号公報に記載されたような
構成では、計画された結果が好ましくない場合などに、
生産データや基礎データの変更によって生産計画の変更
を行う場合、再度初めから全ての計画を立案する必要が
あり、処理時間がかかり効率が悪いという問題があっ
た。そのために、リアルタイムに生産実績を収集し、計
画と実績のズレを修正しながら計画変更を行うことによ
り高効率な生産を実現しようとする場合には、迅速な計
画変更が要求されるため、従来の方法では処理速度の面
でそれに追従できないという第1の問題があった。
Problems to be Solved by the Invention However, in the configuration described in JP-A-62-52666, when the planned result is not preferable,
When the production plan is changed by changing the production data or the basic data, it is necessary to draft all the plans from the beginning again, and there is a problem that processing time is long and efficiency is low. For this reason, when real-time production is collected and real-time production is attempted by changing the plan while correcting the gap between the plan and the result, a quick plan change is required. The first method has a first problem that it cannot follow the processing speed.

また、特開昭63−291166号公報に記載されたような構
成では、計画の修正は簡単に行えるが、全て対話的に入
力する必要があり、さらに1箇所修正したことでそれに
影響される所をほとんど全て利用者が探しながら同様の
修正を行なねばならず、効率が悪く計画の信頼性も低い
という第2の問題があった。
Further, in the configuration described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 63-291166, it is possible to easily modify a plan, but it is necessary to input all of the plan interactively, and if further modification is made at one place, it may be affected by the modification. The user has to make similar corrections while searching for almost all of the above, and there is a second problem that the efficiency is low and the reliability of the plan is low.

さらに、従来の技術では、特定のデータや方法による
計画に対しては可能であるが、例えばデータや計画手法
や出力フォーマットなどの変更に対する汎用性がなく、
利用範囲の面では極めて制限を受けるという第3の問題
点があった。
Furthermore, in the prior art, although it is possible to plan for specific data and method, there is no versatility for changing data, planning method, output format, etc.
There is a third problem that the usage range is extremely limited.

本発明は、上記3つの欠点を克服するもので、特急品
などによる生産日指定や、予測できない設備トラブルに
よる設備稼働停止や、計画と実績のズレによる計画修正
などの場合の変更データを入力とし、既に計画された結
果の中で、この変更データによって影響される部分だけ
を探索し自動修正するため、高速な計画作成が可能とな
る。また、対話的な修正に対しても、影響される部分を
自動修正することで常に矛盾のない計画作成が可能とな
る。さらに、データや計画手法や出力フォーマットを容
易に変更できるため、極めて利用範囲の広い計画型推論
装置を提供するものである。
The present invention overcomes the above three drawbacks, and inputs change data in the case of specifying a production date for an express product, stopping the operation of an equipment due to unpredictable equipment trouble, or correcting a plan due to a deviation between the plan and the actual results. Since only the portion affected by the change data is searched for and automatically corrected in the already planned result, a high-speed plan can be created. Also, even for interactive correction, by automatically correcting the affected part, it is possible to always create a consistent plan. Furthermore, since the data, the planning method, and the output format can be easily changed, the present invention provides a planning-type inference device having a very wide range of use.

問題点を解決するための手段 上記第1の問題点を解決するために本発明の第1の発
明は、 生産計画を立案するために必要な生産計画用データ及
び変更データを格納した生産計画用データベースと、生
産計画の作成及び変更に必要な手順をルール型フォーマ
ットで表現して格納した知識ベースと、計画の作成及び
変更の過程で推論の途中結果を一時的に記憶しておくワ
ーキングメモリとをもとに、生産する品種毎に利用する
設備を仮決定して工程展開を行い、生産計画立案のため
の基準値を計算し、設備に対して具体的な作業時間を割
り付け、割り付けた結果から計画の良否の評価値を計算
する生産計画作成手段により計画を作成するとともに、
設備稼働の停止による稼働時間の変更、または生産計画
と実績との差異、または設備の保有台数とその能力とに
関する基礎データの変更、または生産量、生産フロー、
生産日に関する生産データの変更、等により発生する前
記作成された計画の変更を、設備稼働時間の変更が発生
する部分に割り付けられているロット、又は生産計画と
実績との間に差異が発生しているロット、又は、基礎デ
ータの変更が発生する設備に割り付けられているロッ
ト、又は、生産データの変更が発生しているロット、等
の変更指定されるロットの全工程の割り付けられた結果
を前記ワーキングメモリから探索するとともに、前記変
更指定されるロットの作業開始時間及び作業完了時間と
リンクされた作業開始時間及び作業完了時間をもち、前
記ロットの変更指定により影響を受けて変更すべき必要
のあるロットを前記ワーキングメモリから探索する変更
対象探索ステップと、前記変更指定されたロットと前記
変更対象探索ステップにて探索された変更すべき必要の
あるロットとを含む変更対象ロットを未割り付けの状態
に戻して基準値と評価値を未計算の状態にクリアし、計
画より削除する変更対象削除ステップと、削除された前
記変更対象箇所について、クリアされた基準値と評価値
を再度計算し、未割り付けのロットを再度割り付け、再
度割り付けられた状態で基準値と評価値を再計算するこ
とにより再度計画する前記生産計画作成手段とにより、
この変更により影響を受ける部分を含む局所的な範囲で
行うものである。
Means for Solving the Problems In order to solve the first problem, a first invention of the present invention provides a production plan for storing production plan data and change data necessary for drafting a production plan. A database, a knowledge base in which the procedures required for creating and changing production plans are represented in a rule format and stored, and a working memory for temporarily storing intermediate results of inference in the process of creating and changing plans. Tentatively determines the equipment to be used for each type of product to be produced, develops the process, calculates the reference value for drafting the production plan, allocates specific working hours to the equipment, and assigns the results The plan is created by the production plan creation means that calculates the evaluation value of the plan quality from the
Changes in operating time due to suspension of equipment operation, or differences between production plans and actual results, or changes in basic data on the number of owned equipment and its capacity, or production volume, production flow,
The change of the created plan caused by the change of the production data related to the production date, etc., is caused by the difference between the lot assigned to the part where the change of the equipment operation time occurs or the production plan and the actual. The assigned results of all the processes of the specified lots, such as the lots that have been assigned, or the lots that are assigned to the equipment where the basic data changes occur, or the lots where the production data changes occur, etc. It is necessary to search from the working memory and have a work start time and a work completion time linked to the work start time and the work completion time of the lot designated to be changed, and to be changed by being affected by the change designation of the lot. A search step for searching a lot having a change from the working memory; and a search step for the change target and the lot designated for change. A change target deletion step of returning the change target lot including the lot that needs to be changed found in the above to the unallocated state, clearing the reference value and the evaluation value to the uncalculated state, and deleting from the plan, Re-calculate the cleared reference value and evaluation value for the deleted portion to be changed, re-allocate unallocated lots, and re-calculate the reference value and evaluation value in the re-allocated state to re-plan. With the production plan creating means,
This is performed in a local range including a portion affected by this change.

また、上記問題点を解決するために本発明の第2の発
明は、本発明の第1の発明の方法を実施するため、生産
計画を立案するために必要な生産計画用データと、設備
稼働の停止による稼働時間の変更、または生産計画と実
績との差異、または設備の保有台数とその能力とに関す
る基礎データの変更、または生産量、生産フロー、生産
日に関する生産データの変更、等に基づく変更データと
を格納したデータベースと、計画の作成及び変更に必要
な手順をルール型フォーマットで表現して格納した知識
ベースと、前記データベース及び前記知識ベースを入力
するための入力装置と、計画の作成及び変更の過程で推
論の途中結果を一時的に記憶しておくワーキングメモリ
と、前記データベースと前記知識ベースと前記ワーキン
グメモリをもとに計画を作成する計画作成手段並びに作
成された前記計画の変更を、この変更により影響を受け
る部分を含む局所的な範囲で再度計画する事により行う
局所的計画作成手段を有する推論エンジンと、計画の結
果を表示する表示装置と、計画の結果を印字する印字装
置と、前記データベース、前記知識ベース、前記入力装
置、前記ワーキングメモリ、前記推論エンジン、前記表
示装置、前記印字装置を統括的に管理・制御する中央処
理装置とを備え、前記局所的計画作成手段は、作成され
た計画において、設備稼働時間の変更が発生する部分へ
の割り付け、または生産計画と実績との間の差異の発
生、または前記基礎データの変更が発生する設備への割
り付け、又は前記生産データの変更、等により発生する
変更指定により影響される部分である変更対象の探索を
変更指定されたロットの作業開始時間及び作業完了時間
とリンクされた作業開始時間及び作業完了時間を持つロ
ットを前記ワーキングメモリから探索することにより行
う変更対象探索手段と、探索された前記変更対象を削除
する変更対象削除手段と、削除された前記変更対象箇所
を再度計画する前記計画作成手段とを備えたものであ
る。
In order to solve the above-mentioned problems, a second invention of the present invention is directed to a method for implementing the method of the first invention of the present invention. Due to changes in operating hours due to suspension of production, or differences between production plans and actual results, or changes in basic data on the number of equipment owned and their capabilities, or changes in production data on production volume, production flow, production dates, etc. A database storing change data, a knowledge base storing procedures necessary for creating and changing a plan in a rule type format, an input device for inputting the database and the knowledge base, and creating a plan And a working memory for temporarily storing intermediate results of the inference in the process of change, and a total based on the database, the knowledge base, and the working memory. An inference engine having a local plan creator for performing a re-planning of the created plan in a local area including a portion affected by the change, and a plan result. Display device, a printing device for printing the result of the plan, and a comprehensive management and control of the database, the knowledge base, the input device, the working memory, the inference engine, the display device, and the printing device. Central processing unit, the local plan creation means, in the created plan, allocation to the portion where the change in equipment operating time occurs, or the occurrence of a difference between the production plan and the actual, or Assignment to equipment where changes in basic data occur, or changes that are affected by change designations caused by changes in the production data, etc. A change target search means for searching for a lot having a work start time and a work completion time linked to the work start time and the work completion time of the change designated lot from the working memory; The present invention further comprises a change target deletion unit for deleting the change target, and the plan creation unit for replanning the deleted change target portion.

また、上記同問題点を解決するために本発明の第3の
発明は、本発明の第2の発明の構成を有し、生産設備か
ら得られる生産実績データ及び設備稼働状況データを収
集する装置と、前記生産実績データ及び設備稼働状況デ
ータから計画変更のための変更データを作成しデータベ
ースに格納する変更データ生成手段とを備えたものであ
る。
In order to solve the above-mentioned problem, a third invention of the present invention has a configuration of the second invention of the present invention, and collects production performance data and equipment operation status data obtained from production equipment. And change data generating means for generating change data for a plan change from the production result data and the equipment operation status data and storing the change data in a database.

さらに、上記問題点を解決するために本発明の第4の
発明は、本発明の第2の発明において、計画作成手段に
よってワーキングメモリに記憶された計画の途中結果か
ら計画結果に対する良否の評価を行い、さらに評価結果
に不具合があった場合は計画立案用の知識ベースを操作
し、計画の再立案に、より適した知識ベースへの再構築
を行う計画評価手段を合わせもつ推論エンジンを備えた
ものである。
According to a fourth aspect of the present invention, in order to solve the above-mentioned problems, in the second aspect of the present invention, the quality of the plan result is evaluated based on the intermediate result of the plan stored in the working memory by the plan creating means. In addition, an inference engine with a plan evaluation means that operates the knowledge base for planning when there is a defect in the evaluation result and rebuilds the plan to a more suitable knowledge base Things.

上記第2の問題点を解決するために本発明の第7の発
明は、本発明の第2の発明において、入力装置より入力
された計画の変更データに基づいて計画の変更を行う計
画変更手順と前記変更の結果をワーキングメモリを介し
て変更による影響を受ける部分を順次探索して変更を行
う局所的計画作成手段とからなる知的エディタを有する
推論エンジンを備えたものである。
According to a seventh aspect of the present invention, in order to solve the second problem, in the second aspect of the present invention, a plan change procedure for changing a plan based on plan change data input from an input device. And a local plan creator for sequentially searching for a part affected by the change through the working memory and making a change in the result of the change, and an inference engine having an intelligent editor.

上記第3の問題点を解決するために本発明の第5の発
明は、本発明の第2の発明において、入力装置より入力
された計画用データと、関連する他の計画用データとの
整合性をとり、構造化計画用データベースとして再構築
する手段と、計画処理の種々の局面において推論エンジ
ンに対して前記構造化計画用データベースから必要なデ
ータを必要とされる形で提供する手段を有するデータ利
用インタフェイスを備えたものである。
In order to solve the third problem, the fifth invention of the present invention is directed to the second invention of the present invention, wherein the matching of the planning data input from the input device with other related planning data is performed. Means for reconstructing as a structured planning database, and means for providing necessary data from the structured planning database to the inference engine in various aspects of the planning process in a required form. It has a data utilization interface.

また上記同問題点を解決するために本発明の第6の発
明は、本発明の第2の発明において、入力装置より入力
された計画用知識を構造化計画用知識ベースとして知識
ベースに構築する手段と、かつ計画処理の種々の局面に
おいて推論エンジンに対して前記構造化計画用知識ベー
スから処理の対象となる局面に必要な知識を提供する手
段を有する知識利用インタフェイスを備えたものであ
る。
According to a sixth aspect of the present invention, in order to solve the above-mentioned problem, in the second aspect of the present invention, the planning knowledge inputted from the input device is constructed in a knowledge base as a structured planning knowledge base. And a knowledge utilization interface having means for providing the inference engine with knowledge necessary for the phase to be processed from the structured planning knowledge base in various aspects of the planning process. .

さらに上記問題点を解決するために本発明の第8の発
明は、本発明の第2の発明において、推論結果を記憶し
ている推論結果データベースと、入力装置より入力され
た出力仕様と、前記出力仕様に従ってデータベースの内
容を出力するデータ出力手段及び前記推論結果データベ
ースの内容を出力する推論結果グラフ出力手段並びに同
シミュレーション出力手段とからなるデータ出力インタ
フェイスとを備えたものである。
In order to further solve the above problems, an eighth invention according to the second invention, wherein an inference result database storing inference results, an output specification input from an input device, and Data output means for outputting the contents of the database according to the output specifications, inference result graph output means for outputting the contents of the inference result database, and a data output interface comprising the simulation output means.

作用 本発明の第1の発明の作用は、計画用データ及び変更
データを格納したデータベースと、計画の作成及び変更
に必要な手順を格納した知識ベースと、計画の作成及び
変更の過程で推論の途中結果を一時的に記憶しておくワ
ーキングメモリとをもとに計画を作成するとともに、設
備稼働の停止による稼働時間の変更、または生産計画と
実績との差異、または設備の保有台数とその能力とに関
する基礎データの変更、または生産量、生産フロー、生
産日に関する生産データの変更、等により発生する前記
作成された計画の変更を、設備稼働時間の変更が発生す
る部分に割り付けられているロット、又は生産計画と実
績との間に差異が発生しているロット、又は、基礎デー
タの変更が発生する設備に割り付けられているロット、
又は、生産データの変更が発生しているロット、等の変
更指定されるロットの全工程の割り付けられた結果を前
記ワーキングメモリから探索するとともに、前記変更指
定されるロットの作業開始時間及び作業完了時間とリン
クされた作業開始時間及び作業完了時間をもち、前記ロ
ットの変更指定により影響を受けて変更すべき必要のあ
るロットを前記ワーキングメモリから探索し、探索され
た変更対象を削除し、削除された変更対象箇所を再度計
画し、基準値と評価値を再計算することにより、稼働時
間の変更、生産計画と実績との差異、設備に関する基礎
データの変更、生産データの変更、等に基づく計画の変
更が柔軟に行えるとともに、この変更により影響を受け
る部分を含む局所的な範囲で行われるものであるため、
変更により影響を受ける部分しか変更されないこととな
り、処理時間が短時間ですむ。
Operation The operation of the first invention of the present invention is as follows. A database that stores plan data and change data, a knowledge base that stores procedures necessary for creating and changing plans, and an inference process in the process of creating and changing plans. Create a plan based on the working memory that temporarily stores the intermediate results, change the operation time due to the suspension of equipment operation, or the difference between the production plan and the actual, or the number of equipment owned and its capacity The change of the created plan caused by the change of the basic data related to the above, or the change of the production data related to the production volume, the production flow, the production date, etc., is assigned to the lot where the change of the equipment operation time occurs. , Or a lot that has a difference between the production plan and the actual, or a lot that is assigned to the equipment that changes the basic data,
Or, while searching the allocated result of all the processes of the lot designated to be changed, such as a lot whose production data has been changed, from the working memory, the work start time and the work completion of the lot designated to be changed The work memory has a work start time and a work completion time linked to the time, searches the working memory for a lot that needs to be changed by being affected by the lot change designation, deletes the searched change target, and deletes the lot. By re-planning the changed parts that have been changed and recalculating the reference values and evaluation values, based on changes in operating hours, differences between production plans and actual results, changes in basic data on equipment, changes in production data, etc. Because the plan can be changed flexibly and in a local area, including those affected by the change,
Only the part affected by the change is changed, and the processing time is short.

本発明の第2の発明の作用は、生産計画を立案するた
めに必要な生産計画用データと、設備稼働の停止による
稼働時間の変更、または生産計画と実績との差異、また
は設備の保有台数とその能力とに関する基礎データの変
更、または生産量、生産フロー、生産日に関する生産デ
ータの変更、等に基づく変更データとを格納したデータ
ベースと、計画の作成及び変更に必要な手順をルール型
フォーマットで表現して格納した知識ベースと、前記デ
ータベース及び前記知識ベースを入力するための入力装
置と、計画の作成及び変更の過程で推論の途中結果を一
時的に記憶しておくワーキングメモリと、前記データベ
ースと前記知識ベースと前記ワーキングメモリをもとに
計画を作成する計画作成手段並びに作成された前記計画
の変更を、この変更により影響を受ける部分を含む局所
的な範囲で再度計画する事により行う局所的計画作成手
段を有する推論エンジンと、計画の結果を表示する表示
装置と、計画の結果を印字する印字装置と、前記データ
ベース、前記知識ベース、前記入力装置、前記ワーキン
グメモリ、前記推論エンジン、前記表示装置、前記印字
装置を統括的に管理・制御する中央処理装置とを備え、
前記局所的計画作成手順は、作成された計画において、
設備稼働時間の変更が発生する部分への割り付け、また
は生産計画と実績との間の差異の発生、または前記基礎
データの変更が発生する設備への割り付け、又は前記生
産データの変更、等により発生する変更指定により影響
される部分である変更対象の探索を変更指定されたロッ
トの作業開始時間及び作業完了時間とリンクされた作業
開始時間及び作業完了時間を持つロットを前記ワーキン
グメモリから探索することにより行う変更対象探索手段
と、探索された前記変更対象を削除する変更対象削除手
段と、削除された前記変更対象箇所を再度計画する前記
計画作成手段とを備えたことにより、稼働時間の変更、
生産計画と実績との差異、設備に関する基礎データの変
更、生産データの変更、等による計画変更の度に再度初
めから計画を立案する必要がなく、極めて効率の良い計
画変更を自動的に行うことが可能となる。なお、計画の
結果は表示装置或いは印字装置により、画面表示或いは
用紙へ印刷される。
The operation of the second invention of the present invention is as follows: production planning data necessary for drafting a production plan, change of operation time due to suspension of equipment operation, difference between production plan and actual results, or the number of owned equipment A database that stores change data based on changes in basic data on production capacity and production data, or changes in production data on production volume, production flow, production date, etc., and rules-based format for procedures necessary for creating and changing plans A knowledge base represented and stored in the database, an input device for inputting the database and the knowledge base, a working memory for temporarily storing intermediate results of inference in a process of creating and changing a plan, A plan creating means for creating a plan based on the database, the knowledge base and the working memory, and a change of the created plan, An inference engine having a local plan creating means for performing replanning in a local range including a more affected part, a display device for displaying a plan result, a printing device for printing a plan result, A central processing unit that comprehensively manages and controls the database, the knowledge base, the input device, the working memory, the inference engine, the display device, and the printing device,
The local planning procedure comprises:
Allocated to the part where the change of the equipment operation time occurs, or the difference between the production plan and the actual, or the allocation to the equipment where the change of the basic data occurs, or the change of the production data, etc. Searching for a change target, which is a part affected by the change designation, to search for a lot having a work start time and a work completion time linked to the work start time and the work completion time of the change designated lot from the working memory. Change target search means to be performed by, change target deletion means to delete the searched change target, and the plan creation means to re-plan the deleted change target location, change of the operating time,
It is not necessary to make a plan again from the beginning every time a plan is changed due to a difference between the production plan and the actual results, a change in basic data on equipment, a change in production data, etc. Becomes possible. The result of the plan is displayed on a screen or printed on paper by a display device or a printing device.

本発明の第3の発明の作用は、生産設備(以下M/Cと
記載する)から生産出来高である生産実績データと、設
備トラブル及び設備停止などの設備稼働状況データとを
収集し、さらに変更データ生成手段として前記生産実績
データ及び前記設備稼働状況データをもとに、変更デー
タの生成を行い、本発明の第2の発明における計画作成
及び計画変更に必要な変更データとして本発明の第2の
発明における計画用データと同一のデータベースに格納
する。従って、例えば生産計画において、計画の実績の
ズレを絶えずリアルタイムに修正することが可能とな
り、予測できないような細かな変更要求に対しても高効
率も生産活動を実現することが可能となる。
The operation of the third invention of the present invention is to collect production performance data indicating production output from production equipment (hereinafter referred to as M / C) and equipment operation status data such as equipment trouble and equipment stoppage, and further change the data. The data generation means generates change data based on the production result data and the equipment operation status data, and generates the change data necessary for the plan creation and plan change in the second invention of the present invention. And stored in the same database as the planning data in the invention. Therefore, for example, in a production plan, it is possible to constantly correct the deviation of the actual result of the plan in real time, and it is possible to realize a production activity with high efficiency even for a small change request that cannot be predicted.

本発明の第4の発明の作用は、まず本発明の第2の発
明における計画作成手段によって出力された本発明の第
2の発明におけるワーキングメモリ内の計画立案結果に
おける不具合、すなわち計画変更が必要な対象データを
探索し、前記変更対象状態をもとにして本発明の第2の
発明における知識ベースを用いて変更方法を生成すると
いう計画評価手段を実行する。ここでの変更方法の生成
とは、計画を作成するために用いられる前記知識ベース
を再構築することにより実現される。前記計画評価手順
により再構築された前記知識ベースを用いて、本発明の
第2の発明における局所的計画作成手順が随行されるこ
とにより計画立案結果における不具合が自動的に解消さ
れる。
The operation of the fourth invention of the present invention is as follows. First, a defect in the planning result in the working memory according to the second invention of the present invention outputted by the planning means in the second invention of the present invention, that is, a plan change is required. And executing a plan evaluating means for generating a change method using the knowledge base in the second invention of the present invention based on the change target state. Here, the generation of the change method is realized by reconstructing the knowledge base used for creating a plan. Using the knowledge base reconstructed by the plan evaluation procedure, the local plan creation procedure according to the second invention of the present invention is automatically followed, so that a defect in the plan drafting result is automatically eliminated.

本発明の第5の発明の作用は、まず本発明の第2の発
明における入力装置より入力された計画用データが、デ
ータ利用インタフェイスを通じて関連する他の計画用デ
ータと整合性をとられた構造化計画用データベースとし
て構築される。さらに本発明の第2の発明における入力
装置より計画用データの修正・追加・削除が行われたこ
とにより発生する関連する他の計画用データとの矛盾
は、前記データ利用インタフェイス自身の機能と、前記
データ利用インタフェイスを介しての前記入力装置との
データ受渡しとにより解消される。次に、計画処理の種
々の局面において本発明の第2の発明における推論エン
ジンに対して、前記データ利用インタフェイスは、前記
構造化計画用データベースから対象となる計画処理の局
面に必要な計画用データを必要とされる形で提供する。
The operation of the fifth invention of the present invention is as follows. First, the planning data input from the input device in the second invention of the present invention is made consistent with other related planning data through a data use interface. Built as a structured planning database. Further, inconsistency with other related planning data caused by correction, addition, or deletion of the planning data from the input device according to the second invention of the present invention is caused by the function of the data use interface itself. The problem is solved by data exchange with the input device via the data use interface. Next, in various aspects of the planning process, for the inference engine according to the second aspect of the present invention, the data use interface uses the structured planning database to execute a planning process necessary for a target planning process phase. Provide data in the required form.

本発明の第6の発明の作用は、まず本発明の第1の発
明における入力装置より入力された計画用知識を知識利
用インタフェイスを通じて計画処理の局面毎に分類され
た構造化計画用知識ベースとして構築する。また、計画
処理の種々の局面において本発明の第2の発明における
推論エンジンに対して、前記知識利用インタフェイス
は、前記構造化計画用知識ベースから対象となる計画処
理の局面に必要な計画用知識を提供する。
The operation of the sixth invention of the present invention is as follows. First, the knowledge for planning input from the input device in the first invention of the present invention is converted into a knowledge base for structured planning classified for each aspect of the planning process through a knowledge utilization interface. To build. Further, in various aspects of the planning process, the inference engine according to the second aspect of the present invention is configured such that the knowledge use interface uses the structured planning knowledge base for planning necessary for the target planning process phase. Provide knowledge.

本発明の第7の発明の作用は、まず本発明の第2の発
明における入力装置より計画の変更データが計画変更手
段に入力される。入力された前記計画変更データは知的
エディタの計画変更手段により変更内容が解釈された
後、前記知的エディタの局所的計画作成手段により計画
立案結果の中から変更対象の探索が行われる。引き続い
て前記局所的計画作成手段により本発明の第2の発明に
おけるワーキングメモリに記憶された変更対象の削除が
行われ、さらに前記局所的計画作成手段の一連の処理と
して本発明の第2の発明における計画作成手段による処
理が実行される。上記の実行により、計画立案結果に矛
盾が生じる場合は、前記計画立案結果の状態を前記知的
エディタからフィードバックすると共に、本発明の第2
の発明におけるワーキングメモリの内容を計画変更処理
を行う直前の状態に保つ。従って、部分的な計画変更に
対して、その変更に影響される部分の自動的な修正が可
能となり、効率が良く計画変更時にも高い信頼性が確保
される。
According to the operation of the seventh aspect of the present invention, first, the plan change data is input to the plan change means from the input device according to the second aspect of the present invention. After the input plan change data is interpreted by the plan change means of the intelligent editor, the local plan creator of the intelligent editor searches for a change target from the planning results. Subsequently, the local plan creator deletes the change target stored in the working memory according to the second invention of the present invention, and further performs a series of processes of the local plan creator as the second invention of the present invention. Is executed by the plan creation means in the step (a). If the above-mentioned execution causes inconsistency in the planning result, the state of the planning result is fed back from the intelligent editor, and the second embodiment of the present invention is performed.
The contents of the working memory in the invention of the second aspect are maintained in a state immediately before the plan change processing is performed. Therefore, for a partial plan change, it is possible to automatically correct a portion affected by the change, and high efficiency and high reliability are secured even when the plan is changed.

本発明の第8の発明の作用は、本発明の第2の発明に
おける入力装置より入力されたデータベースに記憶され
た計画用データを、データ出力インタフェイスのデータ
出力手段により出力仕様に定義されている使用目的に合
致した出力形式に再構成して、表示装置若しくは印字装
置に出力する。また、本発明の第2の発明における入力
装置より入力されたデータに基づいて、計画された結果
を記憶している推論結果データベースに記憶された推論
結果データを、データ出力インタフェイスの推論結果グ
ラフ出力手段及びシミュレーション出力手段により各々
出力仕様に定義されている使用目的に合致した出力形式
に再構成して、前記表示装置若しくは前記印字装置に出
力する。本発明の第5及び第6並びに第8の発明によれ
ば、データや計画手法や出力フォーマットの変更にも容
易に対応でき、汎用性の高い計画が可能となる。
The operation of the eighth invention of the present invention resides in that the planning data stored in the database input from the input device according to the second invention of the present invention is defined in output specifications by data output means of a data output interface. It is reconstructed into an output format that matches the intended use, and is output to a display device or printing device. Further, based on the data input from the input device in the second invention of the present invention, the inference result data stored in the inference result database storing the planned result is converted into the inference result graph of the data output interface. The output unit and the simulation output unit reconfigure the output format according to the purpose of use defined in the output specification, and output the output format to the display device or the printing device. According to the fifth, sixth, and eighth aspects of the present invention, it is possible to easily cope with changes in data, a planning method, and an output format, thereby enabling a highly versatile plan.

実施例 以下本発明の一実施例を第1図〜第34図によって説明
する。
Embodiment An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.

第1図は本発明の一実施例における計画型推論装置の
基本構成図、第2図は同実施例における変更データ生成
手順を有する計画型推論装置の基本構成図、第3図は同
実施例における計画評価手順を有する計画型推論装置の
基本構成図、第4図は同実施例におけるデータ利用イン
タフェイスを有する計画型推論装置の基本構成図、第5
図は同実施例における知識利用インタフェイスを有する
計画型推論装置の基本構成図、第6図は同実施例におけ
る知的エディタを有する計画型推論装置の基本構成図、
第7図は同実施例におけるデータ出力インタフェイスを
有する計画型推論装置の基本構成図、第8図は同実施例
における全付加機能を有する計画型推論装置の基本構成
図、第9図は同実施例における計画型錐論装置のハード
ウェアの基本構成図、第10図は同実施例における生産計
画の対象となるプリント規範実装工程を示す説明図、第
11図は同実施例における生産計画を行う推論エンジンの
データ及び処理の流れを示す説明図、第12図は同実施例
における生産計画評価を行いつつ生産計画を行う推論エ
ンジンのデータ及び処理の流れを示す説明図、第13図は
同実施例における基礎データを示す説明図、第14図は同
実施例における生産データを示す説明図、第15図は同実
施例における時間データを示す説明図、第16図及び第17
図は同実施例における変更データを示す説明図、第18図
は同実施例における推論エンジンの生産計画作成手順の
フローチャート、第19図は同実施例における推論エンジ
ンの局所的生産計画作成手順のフローチャート、第20図
は同実施例における推論エンジンの生産計画評価手順の
フローチャート、第21図は同実施例における推論エンジ
ンの生産計画作成手順及び局所的生産計画作成手順を示
す説明図、第22図は同実施例における構造化計画用知識
ベースの知識の例を示す説明図、第23図は同実施例にお
けるワーキングメモリにおけるデータの構成を示す説明
図、第24図は同実施例における生産計画立案結果に関す
る情報の構成を示す説明図、第25図は同実施例における
データ利用インタフェイスのデータ及び処理の流れを示
す説明図、第26図は同実施例における知識利用インタフ
ェイスのデータ及び処理の流れを示す説明図、第27図は
同実施例における知的エディタのフローチャート、第28
図及び第29図は同実施例における知的エディタの操作を
示す説明図、第30図は同実施例におけるデータ出力イン
タフェイスのデータ及び処理の流れを示す説明図、第31
図は同実施例における生産計画立案結果を示す説明図、
第32図及び第33図は同実施例における生産計画評価結果
を示す説明具、第34図は同実施例における生産計画立案
結果のシミュレーション例を示す説明図である。
FIG. 1 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device having a change data generation procedure in the embodiment, and FIG. FIG. 4 is a basic configuration diagram of a planning-type inference device having a plan evaluation procedure in FIG. 4, FIG. 4 is a basic configuration diagram of a planning-type inference device having a data use interface in the embodiment, FIG.
FIG. 6 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device having a knowledge use interface in the embodiment, FIG. 6 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device having an intelligent editor in the embodiment,
FIG. 7 is a basic configuration diagram of a planning-type inference device having a data output interface in the embodiment, FIG. 8 is a basic configuration diagram of a planning-type inference device having all additional functions in the embodiment, and FIG. FIG. 10 is a basic configuration diagram of hardware of a plan type cone theory device in the embodiment, FIG. 10 is an explanatory diagram showing a print norm mounting process which is a target of a production plan in the embodiment, FIG.
FIG. 11 is an explanatory diagram showing the data and processing flow of an inference engine that performs a production plan in the embodiment. FIG. 12 is the data and processing flow of an inference engine that performs a production plan while performing a production plan evaluation in the embodiment. , FIG. 13 is an explanatory diagram showing basic data in the embodiment, FIG. 14 is an explanatory diagram showing production data in the embodiment, FIG. 15 is an explanatory diagram showing time data in the embodiment, Figures 16 and 17
FIG. 18 is an explanatory diagram showing change data in the embodiment. FIG. 18 is a flowchart of a production plan creation procedure of the inference engine in the embodiment. FIG. 19 is a flowchart of a local production plan creation procedure of the inference engine in the embodiment. FIG. 20 is a flowchart of a production plan evaluation procedure of the inference engine in the embodiment, FIG. 21 is an explanatory diagram showing a production plan creation procedure and a local production plan creation procedure of the inference engine in the embodiment, and FIG. FIG. 23 is an explanatory diagram showing an example of knowledge of the structured planning knowledge base in the embodiment, FIG. 23 is an explanatory diagram showing a data configuration in a working memory in the embodiment, and FIG. 24 is a production plan planning result in the embodiment. FIG. 25 is an explanatory diagram showing the structure of information relating to the present invention, FIG. 25 is an explanatory diagram showing the flow of data and processing of the data use interface in the embodiment, and FIG. Explanatory view showing a flow of data and processing of knowledge available interfaces in the example, Figure 27 is a flow chart of the intelligent editor in accordance with the exemplary embodiment, 28
FIG. 29 and FIG. 29 are explanatory diagrams showing the operation of the intelligent editor in the embodiment. FIG. 30 is an explanatory diagram showing the data and processing flow of the data output interface in the embodiment.
The figure is an explanatory diagram showing the production plan drafting result in the embodiment,
FIG. 32 and FIG. 33 are explanatory diagrams showing production plan evaluation results in the embodiment, and FIG. 34 is an explanatory diagram showing a simulation example of a production plan drafting result in the embodiment.

第1図において、1は計画用データ及び変更用データ
を格納したデータベース、2は計画の作成及び変更に必
要な手順をルール型フォーマットで表現して格納した知
識ベース、3は前記データベース1及び知識ベース2を
入力するための入力装置、6は前記データベース1及び
知識ベース2をもとに計画を行う推論エンジン、4及び
5は推論エンジン6における計画作成手順及び局所的計
画作成手順、7は計画作成途中の中間結果を一時的に記
憶しておくワーキングメモリ、8は計画の結果を表示す
る表示装置、9は計画の結果を印字する印字装置、10は
前記データベース1、前記知識ベース2、前記入力装置
3、前記推論エンジン6、前記ワーキングメモリ7、前
記表示装置8、前記印字装置9を統括的に管理・制御す
る中央処理装置である。また、第2図において、11は製
造現場で生産を行うM/C、12は前記M/C11より生産実績デ
ータやトラブル状況などの設備稼働状況データを自動的
に収集しその結果を前記データベース1に計画の変更デ
ータとして保存する変更データ生成手順である。さら
に、第3図において、13は前記推論エンジン6において
追加された計画評価手順である。
In FIG. 1, 1 is a database storing plan data and change data, 2 is a knowledge base that expresses and stores procedures necessary for creating and changing a plan in a rule format, and 3 is the database 1 and the knowledge. An input device for inputting the base 2, 6 is an inference engine that performs planning based on the database 1 and the knowledge base 2, 4 and 5 are planning and local planning creating procedures in the inference engine 6, and 7 is a planning A working memory for temporarily storing intermediate results during preparation; 8 a display device for displaying the results of the plan; 9 a printing device for printing the results of the plan; 10 a database 1; the knowledge base 2; A central processing unit that comprehensively manages and controls the input device 3, the inference engine 6, the working memory 7, the display device 8, and the printing device 9; . In FIG. 2, reference numeral 11 denotes an M / C that performs production at a manufacturing site, and 12 automatically collects equipment operation status data such as production performance data and trouble status from the M / C 11, and stores the results in the database 1. This is a change data generation procedure for saving as plan change data. Further, in FIG. 3, reference numeral 13 denotes a plan evaluation procedure added in the inference engine 6.

第10図のような4種類の工程が有り、設備が工場に11
台、外部会社に1台あり、同じ種類のプリント基板で3
通りの工程フローがあるプリント基板実装工程の生産計
画を立案する際の第1図に示す推論エンジン6のデータ
及び処理の流れを第11図に示す。また、第3図に示す計
画評価手順の付加された推論エンジン6のデータ及び処
理の流れを第12図に示す。第11及び第12図において、24
から29は前記データベース1の生産計画用である生産計
画用データベース1bの具体的なデータである。24は設備
などの生産手段の種類・台数・能力・レイアウトという
生産手段に関する基礎データで、第13図にその具体例と
して1時間当たりの電子部品挿入点数である設備能力や
プリント基板の設備への供給時間であるローディング時
間という設備毎に入力された設備固有能力を示す。25は
生産する物の種類及び量並びに工程フローという被生産
物に関する生産データで、第14図にその具体例として生
産の単位であるロットに関する基本スケジュールを示し
ており、ユニークなロット毎にその生産数であるロット
数、生産に必要な部品の調達の有無で決まる開始年月
日、この日までに生産しなければならない完成年月日な
どが入力されている。26は生産計画立案の方法であるバ
ックワード(完成年月日から生産の最終工程の計画を行
い、順次前工程の計画を行う方法)及びフォーワード
(開始年月日から生産の先頭工程の計画を行い、順次後
工程の計画を行う方法)やディスパッチング基準(ロッ
トの中から、優先順位によって計画を行うロットの順番
を決める方法。その際の優先順位として、最も完成年月
日の早いロットを優先させる最早納期基準などをディス
パッチング基準という。)という計画立案方法に関する
条件データ、27は生産計画立案の方針である設備稼働率
重視や在庫量重視やリードタイム重視という工場運営方
針に関する方針データ、28は日々の稼働時間に関する時
間データで、第15図にその具体例として日々の稼働時間
を示す。29は既に立案された生産計画を変更するための
特急品としての生産日指定や残業指示や設備稼働停止や
生産実績などに関する変更データで、その具体例として
第16図に設備トラブルなどにより設備稼働が不可能な時
間を設定する設備稼働不可指定、第17図に日々の生産状
況に関する生産実績を各々示す。2bは前記知識ベース2
の生産計画用である生産計画用知識ベースで、第22図は
その一例であり、if(条件部)、then(結果部)の意味
をもつルールである。7は生産計画の立案における中間
結果を一時的に記憶しておくワーキングメモリである。
There are four types of processes as shown in Fig.
And one at an outside company.
FIG. 11 shows data and a processing flow of the inference engine 6 shown in FIG. 1 when a production plan of a printed circuit board mounting process having a different process flow is made. FIG. 12 shows the data and processing flow of the inference engine 6 to which the plan evaluation procedure shown in FIG. 3 is added. In FIGS. 11 and 12, 24
To 29 are specific data of the production plan database 1b for the production plan of the database 1. Reference numeral 24 denotes basic data relating to production means such as the type, number, capacity, and layout of production means such as equipment. FIG. 13 shows, as a specific example, the equipment capacity, which is the number of electronic parts inserted per hour, and the capacity of printed circuit board equipment. This shows the equipment-specific capacity, which is a loading time, which is a supply time, input for each equipment. Reference numeral 25 denotes production data relating to the product, that is, the type and quantity of the product to be produced and the process flow, and FIG. 14 shows a basic schedule for a lot as a specific example of the production as a specific example. The start date, which depends on the number of lots, the availability of parts necessary for production, and the completion date, which must be produced by this date, are entered. 26 is a method of planning a production plan (a method of planning the last process of production from the date of completion and planning the previous process in sequence) and a forward method (planning of the first process of production from the date of commencement). To determine the order of the lots to be planned based on the priority from among the lots. The priority is the lot with the earliest completion date. Is the dispatching criterion, which is the earliest delivery date criterion, etc.), and 27 is the policy data on the factory operation policy of emphasizing the capacity utilization rate, inventory, and lead time, which are the production planning policies. , 28 are time data relating to the daily operation time, and FIG. 15 shows the daily operation time as a specific example. Numeral 29 is the change data on the production date designation, overtime instruction, equipment operation stoppage, production results, etc. as an express product to change the already planned production plan.As an example, Fig. 16 shows equipment operation due to equipment trouble etc. The equipment operation unavailable designation for setting the time during which the production is not possible, and Fig. 17 shows the production results for the daily production situation. 2b is the knowledge base 2
FIG. 22 shows an example of such a knowledge base for production planning, which is a rule having a meaning of if (condition part) and then (result part). Reference numeral 7 denotes a working memory for temporarily storing intermediate results in the production planning.

第11及び第12図において、30から33は計画作成手順4
の生産計画用である生産計画作成手順4aの処理ステップ
で、前記24から28の各データをともに前記ワーキングメ
モリ7を用いて日々の生産計画を分単位に作成する。こ
の生産計画作成手順4aに必要な知識は、前記生産計画用
知識ベース2bの中にあり、その一例は第22図に示されて
いる。30は生産する品種毎に利用する設備を仮決定する
工程展開ステップ、31は生産計画立案のための基準値と
なる最早開始時間・最遅完了時間・余裕時間・バランス
効率などを計算する基準値計算ステップ、32は設備へ具
体的な作業時間を割り付ける設備割付ステップ、33は割
り付けた結果から設備稼働率・在庫率・リードタイムを
計算して計画の良否評価を行う評価値計算ステップであ
る。第18図はこれらのステップのフローチャートであ
る。工程展開ステップ30は全ての機種について、第10図
における工程A→工程R→工程U→工程Mの3つの候補
の中の任意の1つを選択することで製造する工程を決定
し(同図39)、次に全ての機種について全工程で使用す
る設備(候補1の工程Aの場合にはAH2号機或はAE1号
機)を仮決定する(同図40)。基準値計算ステップ31は
全ての機種のラインバランスを計算し(同図41)、その
ラインバランスロス値と既定値との大小判定を行い(同
図42)、ラインバランスロス値が既定値より大きい場合
にラインバランスを悪くしている処理時間の長い工程に
ついてロットを分割し(同図43)、分割された工程につ
いてはさらに1台の設備を仮決定するための同図Bに戻
る。次に全ての機種の全てのロットについて工程毎に最
も早く製造開始できる時間(最早開始)及び最も早く製
造完了できる時間(最早完了)を計算し(同図44)、同
じく全ての機種の全てのロットについて工程毎に最も遅
く製造開始できる時間(最遅開始)及び最も遅く製造完
了できる時間(最遅完了)を計算する(同図45)。次に
最早開始が第14図の開始年月日より早いか、又は最遅完
了が第14図の完成年月日より遅くて納期遅れとするかの
判定を行い(同図46)、納期遅れとなるならば第14図の
開始年月日や完成年月日などの生産データを変更し(同
図47)、同図Cに戻し再計算する。最後の最遅開始時間
と最早開始時間との差などの余裕時間を計算する(同図
48)。なお、生産データの変更後再計算しても納期遅れ
となれば、第10図における3つの候補以外の工程フロー
を選択するための同図Aに戻る。設備割付ステップ32は
優先して設備に割り付ける機種をディスパッチングで順
次選択し(同図49)、選択された機種から再度ディスパ
ッチングでロットを選択し設備し具体的な作業時間を割
り付ける(同図50)。次に割り付けた作業開始時間が最
早開始時間より早いか、作業完了時間が最遅完了時間よ
り遅い場合に割り付け不可能とする割り付け可否の判定
を行い(同図51)、割り付けが出来なかった場合には第
14図の開始年月日や完成年月日などの生産データを変更
し(同図52)同図Cに戻る。なお第10図の工程Rのよう
に、RH1号機が第18図40で仮決定されていた場合には同
図52の変更では全く同じ種類の設備であるRH2号機に変
更して同図Dに戻ることを先ず行う。それでも割り付け
の不可能な場合は同図Cに戻り、なお割り付け不可能な
場合には同図Bに戻り別の種類の設備であるRT1号機を
仮決定する。さらに割り付けの不可能な場合には同図A
に戻る。評価値計算ステップ33は設備の1日の生産能力
を無限とした時に各日の設備毎のトータル作業時間であ
る負荷(設備負荷)及び実際の1日の生産能力で設備に
作業時間を割り付けた後の稼働率(設備稼働率)を計算
し(同図53)、先頭工程の製造開始から最終工程の製造
完了までのリードタイムを計算し(同図54)、各工程時
間の仕掛り在庫量及び最終工程の製造完了日から納期
(出荷日)までの製品在庫量を計算する(同図55)。次
にこれらの数値が既定値より悪い(設備稼働率は低く、
リードタイムは長く、在庫量は多い)かどうかの判定を
行い(同図56)、悪ければ第14図の開始年月日や完成年
月日などの生産データを変更する(同図57)。なお、こ
の場合も同図52と同様に同図A、B、C、Dへ戻る。
In Figs. 11 and 12, 30 to 33 are plan creation procedures 4
In the processing step of the production plan creation procedure 4a for the production plan, a daily production plan is created in minutes by using the working memory 7 together with each of the data 24 to 28. The knowledge necessary for the production plan creation procedure 4a is in the production planning knowledge base 2b, and an example thereof is shown in FIG. 30 is a process development step for tentatively determining equipment to be used for each type of product to be produced, 31 is a reference value for calculating the earliest start time, latest completion time, margin time, balance efficiency, etc., which are reference values for drafting a production plan A calculation step, 32 is an equipment allocating step for allocating a specific working time to the equipment, and 33 is an evaluation value calculating step for calculating a facility operation rate, a stock ratio, and a lead time from the allocation result to evaluate the quality of the plan. FIG. 18 is a flowchart of these steps. The process development step 30 determines a process to be manufactured by selecting any one of the three candidates of process A → process R → process U → process M in FIG. 10 for all models (FIG. 10). 39) Then, for all the models, the equipment to be used in all the processes (AH2 or AE1 in case of process A of candidate 1) is provisionally determined (FIG. 40). The reference value calculation step 31 calculates the line balance of all the models (FIG. 41), determines the magnitude of the line balance loss value and the default value (FIG. 42), and the line balance loss value is larger than the predetermined value. In this case, the lot is divided for a process with a long processing time that deteriorates the line balance (FIG. 43), and the process returns to FIG. B for provisionally determining one facility for the divided process. Next, the time at which production can be started earliest (earliest start) and the time at which production can be completed earliest (earliest completion) are calculated for all lots of all models (FIG. 44). For each lot, the latest time at which production can be started (latest start) and the latest time at which production can be completed (latest completion) are calculated for each process (FIG. 45). Next, it is determined whether the earliest start is earlier than the start date in FIG. 14 or the latest completion is later than the completion date in FIG. 14 and the delivery is delayed (FIG. 46). If so, the production data such as the start date and the completion date in FIG. 14 are changed (FIG. 47), and the calculation is returned to FIG. 14C and recalculated. Calculate the margin time such as the difference between the last latest start time and the earliest start time.
48). If the delivery date is delayed even after recalculation after changing the production data, the process returns to FIG. 10A for selecting a process flow other than the three candidates in FIG. In the equipment allocation step 32, the types to be assigned to the equipment with priority are sequentially selected by dispatching (FIG. 49), and a lot is selected by dispatching again from the selected model, the equipment is allocated, and a specific work time is allocated (FIG. 49). 50). Next, when the allocated work start time is earlier than the earliest start time or the work completion time is later than the latest completion time, it is determined whether or not the work can be allocated (step 51 in FIG. 51). The first
The production data such as the start date and completion date in FIG. 14 is changed (FIG. 52), and the process returns to FIG. As shown in step R of FIG. 10, if the RH1 unit was provisionally determined in FIG. 40, the change in FIG. Return first. If the assignment is still impossible, the process returns to FIG. C, and if the assignment is still impossible, the process returns to FIG. B to temporarily determine another type of equipment, the RT1. In the case where allocation is not possible,
Return to In the evaluation value calculation step 33, when the daily production capacity of the equipment is assumed to be infinite, the work time is allocated to the equipment based on the load (equipment load) which is the total work time for each equipment on each day and the actual daily production capacity. The subsequent operation rate (equipment operation rate) is calculated (Fig. 53), the lead time from the start of the production of the first process to the completion of the production of the final process is calculated (Fig. 54), and the in-process inventory for each process time Then, the product inventory amount from the production completion date of the final process to the delivery date (shipping date) is calculated (FIG. 55). Then these figures are worse than the defaults (capacity utilization is low,
It is determined whether the lead time is long and the stock amount is large (FIG. 56), and if it is not good, the production data such as the start date and completion date in FIG. 14 is changed (FIG. 57). Note that, in this case, the process returns to FIGS. A, B, C, and D as in FIG.

第11及び第12図において、前記局所的計画作成手順5
の生産計画用である局所的生産計画作成手順5aの処理ス
テップは変更対象探索ステップ34、変更対象削除ステッ
プ35、生産計画作成手順4aで、生産計画作成手順4aで計
算された結果に対し変更の必要が起こった場合に迅速に
計画変更を行うステップで、生産計画変更の必要に応じ
た前記変更データ29によって影響される部分を探索しな
がら計画変更する。この局所的生産計画作成手順5aに必
要な知識は、前記生産計画用知識ベース2bの中にある。
34は変更データによる影響部分をもれなく探索する変更
対象探索ステップで、具体的には変更すべきロットを探
索する。35は変更対象となったロットの計画結果、即ち
前記生産計画作成手順4aの結果である基準値や設備割付
や評価値をクリア(生産計画作成手順を行う前の状態に
戻す。)する変更対象削除ステップである。この後、前
記生産計画作成手順4aを行う。計画変更のある都度、こ
れらの手順を繰り返す。第19図はこれらのステップのフ
ローチャートである。変更対象探索ステップ34は変更指
定されたロットの全工程の割り付けられた結果をワーキ
ングメモリ7から探索し(図58)、それにより影響を受
けて変更すべき必要のあるロット、即ち、変更指定され
たロットの作業完了時間と等しい作業開始時間をもつロ
ットや、同じく変更指定されたロットの作業開始時間と
等しい作業完了時間をもつロットという様に時間的にリ
ンクされたロットを、同じくワーキングメモリ7から探
索する(同図59)。変更対象削除ステップ35は先の変更
すべきロットを除いた場合の評価値である設備負荷、設
備稼働率、リードタイム、仕掛り在庫量、製品在庫量を
再計算し修正し(同図60)、変更すべきロットを未割り
付けの状態に戻し(同図61)、基準値であるラインバラ
ンス、最早開始、最早完了、最早開始、最遅完了、余裕
時間を未計算の基準値にクリアする(同図62)。次に前
記生産計画作成手順4aに戻り、クリアされた未計算の基
準値を再度基準値計算31で計算し(44から48)、未割り
付けのロットを再度割り付け(49から52)、再度基準値
計算の行われたロット域は再度割り付けられたロットの
評価値を再計算する(53から57)。前記の生産計画作成
手順4aやこの局所的生産計画作成手順5aの判定や処理を
効率良く短時間に行うため、前記ワーキングメモリ7に
計画の中間結果を保持している。第23図にワーキングメ
モリに記憶されているデータの構成を示す。また、同図
の生産計画立案結果18aに関する情報の構成を第24図に
示す。また、生産計画立案結果18aは、ロットの各工程
毎に構造化されたデータであり、機種情報、基準時間情
報、工程情報、時間情報、設備情報、補足情報などを保
有している。
In FIG. 11 and FIG.
The processing steps of the local production plan creation procedure 5a for the production plan are the change object search step 34, the change object deletion step 35, the production plan creation procedure 4a, and the change of the result calculated in the production plan creation procedure 4a. In the step of promptly changing the plan when the need arises, the plan is changed while searching for a portion affected by the change data 29 as needed for the change of the production plan. The knowledge required for this local production plan creation procedure 5a is in the production planning knowledge base 2b.
Reference numeral 34 denotes a change target search step for searching all the portions affected by the change data, specifically, a lot to be changed is searched. Reference numeral 35 denotes a change target that clears the plan result of the lot to be changed, that is, the reference value, the equipment allocation, and the evaluation value that are the result of the production plan creation procedure 4a (returns to the state before the production plan creation procedure was performed). This is the deletion step. Thereafter, the production plan creation procedure 4a is performed. These steps are repeated each time there is a plan change. FIG. 19 is a flowchart of these steps. The change target search step 34 searches the working memory 7 for the assigned results of all the processes of the lot designated to be changed (FIG. 58), and is affected by this, that is, the lot which needs to be changed, that is, the lot designated to be changed. Lots that are temporally linked, such as a lot having a work start time equal to the work completion time of the changed lot or a lot having a work completion time equal to the work start time of the similarly designated change lot, are also stored in the working memory 7. (FIG. 59). The change object deletion step 35 recalculates and corrects the equipment load, the capacity utilization rate, the lead time, the in-process stock amount, and the product stock amount, which are the evaluation values when the lot to be changed is excluded (FIG. 60). The lot to be changed is returned to the unallocated state (FIG. 61), and the line balance, the earliest start, the earliest completion, the earliest start, the latest completion, and the spare time, which are the reference values, are cleared to the uncalculated reference values (FIG. 61). FIG. 62). Next, returning to the production plan creation procedure 4a, the cleared uncalculated reference value is calculated again by the reference value calculation 31 (44 to 48), the unallocated lot is reallocated (49 to 52), and the reference value is again calculated. The calculated lot area recalculates the evaluation value of the reallocated lot (53 to 57). The working memory 7 holds the intermediate results of the plan in order to efficiently and quickly determine and process the production plan creation procedure 4a and the local production plan creation procedure 5a. FIG. 23 shows the configuration of data stored in the working memory. FIG. 24 shows the structure of information related to the production plan drafting result 18a of FIG. The production plan drafting result 18a is data structured for each process of a lot, and holds model information, reference time information, process information, time information, equipment information, supplementary information, and the like.

第12図において、36から38は前記計画評価手順13の生
産計画用である生産計画評価手順13aの処理ステップで
あり、前記生産計画作成手順4aのステップにより43、4
7、52、57で示すデータの変更を行っても満足な計画が
行えなかった場合、前記生産計画用知識データベース2b
を再構築することにより、満足な計画を行うステップで
ある。即ち、生産計画の不都合に対し、変更の必要なロ
ットとそれに応じ影響されるロットを探索し、不都合の
生じないよう生産計画用知識データベース2bを再構築す
る。この生産計画評価手順13aに必要な知識は、生産計
画知識ベースの中にある。36は変更データによる影響部
分をもれなく探索する変更対象探索ステップで前記34と
同様である。37は変更対象となったロットの変更方法を
表現する知識を生産計画知識ベースから選択する変更方
法選択ステップである。38は前記選択された知識を、変
更対象となったロットに合うように再構築する変更方法
生成ステップである。第20図はこれらのステップのフロ
ーチャートである。変更対象探索ステップ36は同図63か
ら64である。変更方法選択ステップ37は例えば作業完了
時間が最遅完了時間より遅い納期遅れの場合には納期遅
れとなるロットの直前の生産予定ロットの余裕時間の大
きさを調べ、ロットの入れ換えにより両方のロットとも
納期遅れとならないかどうかなどのデータを分析し(同
図65)、納期遅れなどの不具合を解除する方法を生産計
画用知識ベースの既に入力されているルールから選択す
る(同図66)。変更方法生成ステップ38は先のルールを
さらに変更すべきロットにのみ対応するようにルール条
件部にロット番号の指定条件を追加するなど具体化し
(同図67)、生産計画用知識ベースに追加する(同図6
8)。生産計画用知識ベースの一例として、第22図の
(D)は同一ロットの中で一工程の処理時間が他の全て
の工程の処理時間の2倍を超える長い工程をラインバラ
ンスをとるために分割する知識である。このような知識
をもとに、前記生産計画評価手順13aが条件の追加など
を行い具体化された知識を生成する。
In FIG. 12, reference numerals 36 to 38 denote processing steps of a production plan evaluation procedure 13a for the production plan of the plan evaluation procedure 13, and 43, 4 by the steps of the production plan creation procedure 4a.
If a satisfactory plan could not be made even after changing the data shown in 7, 52, 57, the production planning knowledge database 2b
Is a step of making a satisfactory plan by reconstructing That is, for a problem in the production plan, a lot that needs to be changed and a lot affected accordingly are searched, and the production planning knowledge database 2b is rebuilt so as not to cause a problem. The knowledge required for this production plan evaluation procedure 13a is in the production plan knowledge base. Reference numeral 36 denotes a change target search step for searching for all the parts affected by the change data, which is the same as the above-mentioned 34. Reference numeral 37 denotes a change method selection step of selecting knowledge representing a change method of a lot to be changed from the production planning knowledge base. 38 is a change method generating step of reconstructing the selected knowledge so as to match the lot to be changed. FIG. 20 is a flowchart of these steps. The change target search step 36 is shown in FIGS. In the change method selection step 37, for example, when the work completion time is later than the latest completion time, the size of the spare time of the production scheduled lot immediately before the lot whose delivery time is delayed is checked, and both lots are replaced by replacing the lot. The data such as whether the delivery date is not delayed is analyzed (FIG. 65), and a method for resolving the problem such as the delivery delay is selected from the rules already input in the production planning knowledge base (FIG. 66). The change method generation step 38 is implemented by, for example, adding a designated condition of the lot number to the rule condition section so as to correspond to only the lot for which the previous rule is to be further changed (FIG. 67), and is added to the production planning knowledge base. (Fig. 6
8). As an example of a knowledge base for production planning, FIG. 22 (D) shows a case in which the processing time of one process in the same lot is more than twice the processing time of all other processes in order to achieve line balance. Knowledge to divide. Based on such knowledge, the production plan evaluation procedure 13a adds a condition or the like to generate embodied knowledge.

第1図の推論エンジン6の動作を示すと、第21図のよ
うになる。第11及び12図の生産計画作成手順4aの設備割
付ステップ32に関して、生産計画の立案方法を示す前記
条件データ26として先頭工程から順次後工程の計画を行
うフォワードが入力されていて、生産計画の立案方針を
示す前記方針データ27の入力が設備稼働率重視及びリー
ドタイム重視の各々に対して、第21図の(A)及び第21
図(B)が対応する。即ち、設備稼働率重心の場合は、
同図69から生産できるにもかかわらず常にフル稼働とな
るように同図70を作業完了時間とし同図70より処理時間
だけ前の同図69aから生産するよう設備割り付けが行わ
れ、一方リードタイム重視の場合は、常に最早の投入
(同図71、72)がされ最早の完了となる。また、第11及
び12図の局所的生産計画作成手順5aの動作は例えば第21
図の(C)のようになり(この場合白、黒、斜線の3ロ
ットある。)、変更部分が伝播する。即ち、同図73のロ
ットがロットサイズの増加により同図73aのように増加
すれば、それに影響されて同図74が同図74aに、同過75
が同図75aに変更される。同図76は変わらない。
The operation of the inference engine 6 in FIG. 1 is as shown in FIG. Regarding the equipment allocation step 32 of the production plan creation procedure 4a in FIGS. 11 and 12, forwards for sequentially planning the subsequent steps from the first step are input as the condition data 26 indicating the method of drafting the production plan. When the input of the policy data 27 indicating the planning policy is based on the facility operation rate emphasis and the lead time emphasis respectively, FIG.
FIG. (B) corresponds. In other words, in the case of the facility operation rate center of gravity,
70 is set as the work completion time so that the machine can always be operated at full capacity even though it can be produced from Fig. 69, and equipment is allocated to produce from Fig. 69a which is processing time earlier than Fig. 70, while lead time is In the case of emphasis, the earliest loading (FIGS. 71 and 72) is always performed, and the earliest completion. In addition, the operation of the local production plan creation procedure 5a in FIGS.
(C) in the figure (in this case, there are three lots of white, black, and oblique lines), and the changed portion propagates. That is, if the lot in FIG. 73 increases as shown in FIG. 73a due to the increase in the lot size, it is affected by the increase and FIG.
Is changed to FIG. 75a. FIG. 76 does not change.

第2図において、M/C11から変更データ生成手順12で
収集された設備稼働状況データは、具体的には第16図及
び第17図に示す設備稼働不可指定及び生産実績のデータ
として前記生産計画用データベース1bに格納される。次
に、前記の局所的生産計画作成手順5aによって、生産計
画の変更が行われる。これにより、生産実績などのデー
タを人が入力せずともよく、生産現場においてリアルタ
イムな計画変更が可能となり、常に最新の生産計画によ
る高効率な工場運営が実現される。
In FIG. 2, the equipment operation status data collected from the M / C 11 in the change data generation procedure 12 is specifically described as the equipment operation inability designation and production result data shown in FIGS. Is stored in the application database 1b. Next, the production plan is changed by the above-described local production plan creation procedure 5a. As a result, it is not necessary for a person to input data such as production results, real-time plan changes can be made at the production site, and highly efficient factory operation based on the latest production plan is always realized.

第4図は前記データベース1の各々のデータの関連を
表すデータベースインデックスを持つことで、利用者に
頼っていたデータベースのデータの抜けを自動的にチェ
ックし、それを利用者に教える付加機能などを説明して
いる。1aは生産計画に必要な第11及び12図に示す各種デ
ータ24から28を構造化することで、前記データベース1
と異なる構造化計画用データベース、14は前記構造化計
画用データベース1aの整合性を保ちかつ計画処理の各局
面で前記推論エンジン6に対して必要なデータを提供す
るデータ利用インタフェイス、3は前記構造化計画用デ
ータベース1aを入力するための入力装置である。第25図
の(A)は前記データ利用インタフェイス14のデータ及
び処理の流れを示す図であり、前記データ利用インタフ
ェイス14はデータ修正手順及び関連データ探索手順を含
むデータ保守部77とデータ読込手順を含むデータ利用部
78とで構成される。79は前記構造化計画用データベース
の関連やフォーマットを記述したデータベース・インデ
ックスで前記入力装置で入力される。データ保守部77の
動作は、まず前記データ修正手順で前記データ24から28
が入力装置3で修正され、次に修正されたデータに関連
するデータが前記データベース・インデックス79を通し
て関連データ探索手段で探索される。その探索されたデ
ータは前記データ修正手順にフィードバックされ、修正
される。例えば、第14図に示す生産データである基本ス
ケジュールが追加され、その開始年月日或は完成年月日
が第15図に示す時間データである稼働時間に設定されて
いない日の場合、基本スケジュールの追加の後自動的に
前記データ利用インタフェイス14は稼働時間の追加を促
し、整合性のとれた前記構造化計画用データベース1aに
再構築する。この時のデータベース・インデックスを第
25図の(B)に示す。また、前記データ利用部78のデー
タ読込手順は前記推論エンジン6に対し必要なデータを
提供する。即ち、前記構造化計画用データベース1aへ前
記データベース・インデックス79に示されたフォーマッ
トでアクセスを行い、推論エンジンへデータを渡すプロ
グラムである。なお、前記データベース・インデックス
79は、前記データ24から28の格納されている所であるフ
ァイル名称と各項目の名称や長さであるバイト数などを
保有している。
FIG. 4 has an additional function of automatically checking for omission of data in the database, which has been relying on the user, by having a database index indicating the relation of each data of the database 1 and informing the user of the omission. Explain. 1a structuring the various data 24 to 28 shown in FIGS. 11 and 12 necessary for the production planning,
And a data use interface 14 for maintaining the consistency of the structured plan database 1a and providing necessary data to the inference engine 6 in each phase of the planning process. This is an input device for inputting the structured planning database 1a. FIG. 25A is a diagram showing the data and processing flow of the data use interface 14. The data use interface 14 includes a data maintenance unit 77 including a data correction procedure and a related data search procedure, and a data reading and reading process. Data usage department including procedures
It consists of 78. Reference numeral 79 denotes a database index describing the relationship and format of the structured planning database, which is input by the input device. The operation of the data maintenance unit 77 is as follows.
Is corrected by the input device 3, and the data related to the corrected data is searched by the related data search means through the database index 79. The searched data is fed back to the data correction procedure and corrected. For example, if a basic schedule which is production data shown in FIG. 14 is added and its start date or completion date is not set to the operation time which is the time data shown in FIG. After the addition of the schedule, the data use interface 14 automatically prompts the addition of the operation time and reconstructs the structured planning database 1a with consistency. The database index at this time is
This is shown in FIG. The data reading procedure of the data utilization unit 78 provides the inference engine 6 with necessary data. That is, it is a program that accesses the structured planning database 1a in the format indicated by the database index 79 and passes data to the inference engine. The database index
Reference numeral 79 holds a file name in which the data 24 to 28 are stored, a name of each item, the number of bytes as a length, and the like.

第5図は、前記知識ベース2の各々の知識に、それを
利用する局面や仕様を表す知識ベース・インデックスを
加えることで、知識ベース2では全ての局面の知識が前
記推論エンジン6に提供されたのが、必要な知識だけの
提供でよく、仕様は一通りしかもたなかったのが、複数
仕様をもちうる付加機能などを説明している。2aは生産
計画に必要な第22図に示すような各知識を構造化するこ
とで、前記知識ベース2と異なる構造化計画用知識ベー
ス、15は前記構造化計画用知識ベース2aの構造を保ちか
つ計画処理の各局面で前記推論エンジン6に対して必要
な知識を提供する知識利用インタフェイス、3は前記構
造化計画用知識ベース2aを入力するための入力装置であ
る。第26図は前記知識利用インタフェイス15のデータ及
び処理の流れを示す図であり、前記知識利用インタフェ
イス15は仕様定義手順を含む仕様定義部83と仕様解釈手
順及び知識抽出手順を含む知識ローディング部84とで構
成される。85は前記構造化計画用知識ベース2aの中の個
々の知識について利用する局面(第11及び12図における
工程展開30や基準値計算31などの処理のステップをい
う。)や仕様(生産方法である生産の単位を細かくまと
めるロット生産か連続して同じ物を生産する連続生産か
など)などを記述した知識ベース・インデックスで前記
入力装置で入力される。仕様定義部83の仕様定義手順は
各知識の利用局面や仕様を設定し、前記知識ベース・イ
ンデックス85に登録する。知識ローディング部84は、ま
ず前記仕様解釈手順で前記知識ベース・インデックス85
を解釈し、計画仕様と合致する知識を選択する。次に前
記推論エンジン6が推論を行うに従い各局面毎に利用す
る知識を、前記知識抽出手順が抽出し推論エンジンに提
供する。もちろん局面が進めば、不必要な知識は解放さ
れる。即ち、第11及び12図において、工程展開30が完了
し基準値計算31に進む時、工程展開で利用した知識が推
論エンジンから削除され、新たに基準値計算で利用する
知識が推論エンジンに渡される。第22図に示す知識の例
では、第22図の(A)のメタルールは局面展開用に推論
エンジンに常時提供され、第22図の(B)及び(C)の
知識は第11及び12図の設備割付32の局面で提供される知
識で、各々ロット選択のためのディスパッチング基準及
び数理手法であるオペレーションズ・リサーチの一手法
であるジョンソンアルゴリズムをルール化した知識であ
る。先述した第22図の(D)は第11図及び第12図の基準
値計算31の局面で提供されるロット分割基準をルール化
した知識でもある。
FIG. 5 shows that knowledge of all aspects is provided to the inference engine 6 in the knowledge base 2 by adding a knowledge base index indicating an aspect or specification using the knowledge to the knowledge base 2. However, it was sufficient to provide only the necessary knowledge, and there was only one specification, but it explained additional functions that can have multiple specifications. 2a is a knowledge base for structured planning which is different from the knowledge base 2 by structuring each knowledge necessary for the production planning as shown in FIG. 22, and 15 is the structure of the knowledge base 2a for structured planning. A knowledge utilization interface 3 for providing necessary knowledge to the inference engine 6 in each phase of the planning process is an input device 3 for inputting the structured planning knowledge base 2a. FIG. 26 is a diagram showing a flow of data and processing of the knowledge use interface 15. The knowledge use interface 15 has a specification definition unit 83 including a specification definition procedure and a knowledge loading procedure including a specification interpretation procedure and a knowledge extraction procedure. And part 84. Reference numeral 85 denotes a phase (refers to a process step such as a process development 30 or a reference value calculation 31 in FIGS. 11 and 12) or a specification (in a production method) used for each knowledge in the structured planning knowledge base 2a. The input device is used to input a knowledge base index that describes, for example, a lot production that unites a certain production unit in detail or a continuous production that continuously produces the same product. The specification definition procedure of the specification definition unit 83 sets the use phase and specifications of each knowledge, and registers them in the knowledge base index 85. First, the knowledge loading unit 84 uses the knowledge base index 85 in the specification interpretation procedure.
And select knowledge that matches the plan specification. Next, as the inference engine 6 performs inference, the knowledge extraction procedure extracts knowledge to be used for each phase and provides the knowledge to the inference engine. Of course, as the situation progresses, unnecessary knowledge is released. That is, in FIG. 11 and FIG. 12, when the process development 30 is completed and the process proceeds to the reference value calculation 31, the knowledge used in the process development is deleted from the inference engine, and the knowledge used in the reference value calculation is passed to the inference engine. It is. In the example of the knowledge shown in FIG. 22, the meta-rule of FIG. 22A is always provided to the inference engine for the phase development, and the knowledge of FIG. 22B and FIG. This is the knowledge provided in the 32 aspects of equipment allocation, and is the knowledge that makes the dispatching criterion for lot selection and the Johnson algorithm, which is one of the operations research, which is a mathematical method, a rule. (D) of FIG. 22 described above is also knowledge obtained by making the lot division criterion provided in the phase of the reference value calculation 31 of FIGS. 11 and 12 into a rule.

第6図は前記推論エンジン6が自動的に計画を立案す
るのに対し、さらに利用者と対話しながら計画を作成す
る付加機能を説明している。16は計画の変更データを設
定する計画変更手順、5は第1図に記載の局所的計画作
成手順、17は前記計画変更手順16及び前記局所的計画作
成手順5により表示装置8に表示しながら対話的に高度
な計画変更を行う知的エディタで、推論エンジン6の一
機能として構成される。3は前記計画変更手順16におい
て利用者が対話入力するための入力装置である。第27図
は前記知的エディタ17の動作を示すフローチャートであ
る。まず同図86で前記表示装置8に前記生産計画立案結
果18aがワーキングメモリ7から抽出され表示される。
同図16aで利用者は表示を見ながら前記入力装置3から
入力することで変更を指示する。第28図及び第29図にそ
の具体例を示す。第28図ではマウスなどのポインティン
グデバイスによる矢印で、A1からA10までの生産設備に
対し、AAAA01という生産機種の1月20日から1月26日ま
での日々の生産計画を入力している。第29図では別の生
産機種であるAAAA08の生産計画を一時的に参照してい
る。第27図の5aは第11図及び第12図に示すと同様局所的
生産計画作成手順で、変更の指定に対し影響される部分
を探索しながら自動的に変更を行う。次に同図87で、例
えば変更によって同一ロットの先頭工程の作業開始時間
が次工程の作業開始時間より遅いなどの各工程の生産順
序の前後関係などの矛盾を探索し、矛盾がなければ生産
計画立案結果を一時的に保存している前記ワーキングメ
モリ7を書き換え(同図88)、矛盾があればその旨を利
用者に教えワーキングメモリは書き換えない。以降は同
図86に戻り、計画変更箇所がなくなるまでこの手順を繰
り返す。
FIG. 6 illustrates an additional function of creating a plan while further interacting with a user while the inference engine 6 automatically makes a plan. 16 is a plan change procedure for setting plan change data, 5 is a local plan creation procedure described in FIG. 1, and 17 is a display while displaying on the display device 8 by the plan change procedure 16 and the local plan creation procedure 5. It is an intelligent editor that interactively makes advanced plan changes, and is configured as a function of the inference engine 6. Reference numeral 3 denotes an input device for a user to make an interactive input in the plan change procedure 16. FIG. 27 is a flowchart showing the operation of the intelligent editor 17. First, in FIG. 86, the production plan drafting result 18a is extracted from the working memory 7 and displayed on the display device 8.
In FIG. 16A, the user instructs a change by inputting from the input device 3 while watching the display. 28 and 29 show specific examples. In FIG. 28, the daily production plan of the production model AAAA01 from January 20 to January 26 is input to the production facilities A1 to A10 by arrows using a pointing device such as a mouse. FIG. 29 temporarily refers to the production plan of another production model AAAA08. 5a in FIG. 27 is a local production plan creation procedure similar to that shown in FIGS. 11 and 12, in which a change is automatically made while searching for a portion affected by the change designation. Next, in FIG. 87, a contradiction such as the order of the production sequence of each process is searched for, for example, due to a change, the work start time of the first process of the same lot is later than the work start time of the next process. The working memory 7, which temporarily stores the planning result, is rewritten (FIG. 88), and if there is any inconsistency, the user is informed of the inconsistency and the working memory is not rewritten. Thereafter, the procedure returns to FIG. 86, and this procedure is repeated until there is no change in the plan.

第7図は利用者に応じたフォーマットで表示装置及び
印字装置へ出力する付加機能を説明している。18は推論
結果を記憶している推論結果データベース、20はデータ
ベース1の内容を出力するデータ出力手順、21及び22は
前記推論結果データベース18の内容を出力する推論結果
グラフ出力手順、及びシミュレーション出力手順、23は
前記データ出力手順20及び前記推論結果グラフ出力手順
21並びにシミュレーション出力手順22を行うデータ出力
インタフェイス、3は前記各出力手順における出力仕様
19を入力するための入力装置である。第30図は前記デー
タ出力インタフェイス23のデータ及び処理の流れを示す
図であり、前記データ出力インタフェイス23は前記各出
力手順に対し、仕様定義手順を含む出力仕様定義部89と
仕様解釈手順及び出力手順を含む出力部90とで構成され
る。19は前記データ出力手順20及び前記推論結果グラフ
出力手順21並びにシミュレーション出力手順22の各々の
出力フォーマットを前記入力装置で入力した出力仕様で
ある。出力仕様定義部89の仕様定義手順は前記出力仕様
19を設定し、出力部90は、まず前記仕様解釈手順で前記
出力仕様19を解釈し、前記出力手順で出力フォーマット
を構成し表示装置8或は印字装置9に出力する。前記出
力仕様19は具体的には、画面のどの位置に文字を配置す
るか、或は線を引くかということを記述している。第31
図から第33図は前記推論結果グラフ出力手順21による例
で、各々7月3日の生産計画のガントチャート表示、7
月1日から9日までのRT1号機の設備稼働率表示、同じ
くUK1号機の仕掛り在庫量表示を示す。第34図は前記シ
ミュレーション出力手順22による例で、7月4日の生産
開始後68分経過時点の生産状況をアニメーション的に表
示している。これらの表示は、前記出力仕様19における
文字位置や線の位置や第34図におけるAH1号機などの生
産設備の配置位置を設定し直すことで表示を容易に変更
することができる。
FIG. 7 illustrates an additional function of outputting to a display device and a printing device in a format according to the user. 18 is an inference result database storing inference results, 20 is a data output procedure for outputting the contents of the database 1, 21 and 22 are inference result graph output procedures for outputting the contents of the inference result database 18, and simulation output procedures. , 23 are the data output procedure 20 and the inference result graph output procedure
21 and a data output interface for performing the simulation output procedure 22, and 3 is an output specification in each output procedure.
It is an input device for inputting 19. FIG. 30 is a diagram showing a flow of data and processing of the data output interface 23. The data output interface 23 is provided with an output specification definition unit 89 including a specification definition procedure and a specification interpretation procedure for each of the output procedures. And an output unit 90 including an output procedure. Reference numeral 19 denotes an output specification in which each output format of the data output procedure 20, the inference result graph output procedure 21, and the simulation output procedure 22 is input by the input device. The specification definition procedure of the output specification definition unit 89 is based on the output specification.
First, the output unit 90 interprets the output specification 19 according to the specification interpretation procedure, forms an output format according to the output procedure, and outputs the output format to the display device 8 or the printing device 9. The output specification 19 specifically describes in which position on the screen a character is to be placed or a line is to be drawn. No. 31
FIG. 33 to FIG. 33 show an example of the inference result graph output procedure 21 in which a Gantt chart display of the production plan on July 3 is shown.
It shows the equipment operation rate of RT1 from 1st to 9th of the month, as well as the in-process inventory of UK 1st. FIG. 34 shows an example of the simulation output procedure 22, in which the production status at the time of 68 minutes after the start of production on July 4 is displayed in an animation. These displays can be easily changed by resetting the character positions and line positions in the output specifications 19 and the arrangement positions of the production equipment such as the AH1 in FIG. 34.

第8図において、3は第1図から第7図に示すと同様
の入力装置、8は表示装置、9は印字装置、7はワーキ
ングメモリ、11は第2図における前記M/C、12は同図前
記変更データ生成手順、6は第3図における前記推論エ
ンジン、1aは第4図における前記構造化計画用データベ
ース、14は同図前記データ利用インタフェイス、2aは第
5図における前記構造化計画用知識ベース、15は同図前
記知識利用インタフェイス、17は第6図における前記知
的エディタ、18は第7図における前記推論結果データベ
ース、23は同図前記データ出力インタフェイス、19は同
図前記出力仕様、10は前記入力装置3、前記表示装置
8、前記印字装置9、前記ワーキングメモリ7、前記M/
C11、前記変更データ生成手順12、前記推論エンジン
6、前記構造化計画用データベース1a、前記データ利用
インタフェイス14、前記構造化計画用知識ベース2a、前
記知識利用インタフェイス15、前記知的エディタ17、前
記推論結果データベース18、前記データ出力インタフェ
イス23、前記出力仕様19に統括的に管理・制御する中央
処理装置である。第8図における動作は、まず前記入力
装置3より前記構造化計画用データベース1a及び前記構
造化計画用知識ベース2aが構築される。なお、構造化計
画用知識ベース1aの一部のデータは、前記変更データ生
成手順で12前記M/C11より収集される。次に前記推論エ
ンジン6により、前記データ利用インタフェイス14を通
して構造化計画用データベース1aが利用され、前記知識
利用インタフェイス15を通して構造化計画用知識ベース
2aが利用され、さらに前記ワーキングメモリ7を利用し
つつ、構造化計画用知識ベース2aの再構築も必要に応じ
て行いながら自動的に計画の立案を行う。次に計画の結
果がワーキングメモリ7より前記推論結果データベース
18へ渡され、前記出力仕様19を参照しつつ前記データ出
力インタフェイス23を通して前記表示装置8或は前記印
字装置9により表示或は印字される。また変更に際して
は、前記知的エディタ17を通して利用者による対話的な
変更処理が行われる。
In FIG. 8, 3 is an input device similar to that shown in FIGS. 1 to 7, 8 is a display device, 9 is a printing device, 7 is a working memory, 11 is the M / C in FIG. 6, the change data generation procedure, 6 is the inference engine in FIG. 3, 1a is the structured planning database in FIG. 4, 14 is the data use interface in FIG. 2, 2a is the structuring in FIG. Planning knowledge base, 15 is the knowledge utilization interface in the same figure, 17 is the intelligent editor in FIG. 6, 18 is the inference result database in FIG. 7, 23 is the data output interface in FIG. The output specification 10 is the input device 3, the display device 8, the printing device 9, the working memory 7, the M /
C11, the change data generation procedure 12, the inference engine 6, the structured planning database 1a, the data use interface 14, the structured planning knowledge base 2a, the knowledge use interface 15, and the intelligent editor 17. , A central processing unit that manages and controls the inference result database 18, the data output interface 23, and the output specifications 19 as a whole. In the operation shown in FIG. 8, first, the structured plan database 1a and the structured plan knowledge base 2a are constructed from the input device 3. A part of the data of the structured planning knowledge base 1a is collected from the M / C 11 in the change data generation procedure. Next, the inference engine 6 uses the structured planning database 1a through the data utilization interface 14, and the structured planning knowledge base through the knowledge utilization interface 15.
2a is used, and while the working memory 7 is used, the knowledge base 2a for structured planning is reconstructed as necessary, and a plan is automatically created. Next, the result of the plan is stored in the inference result database from the working memory 7.
The data is passed to 18 and displayed or printed by the display device 8 or the printing device 9 through the data output interface 23 while referring to the output specification 19. At the time of the change, the user performs an interactive change process through the intelligent editor 17.

第9図は第1図から第7図までの発明を全て実現す
る、即ち第8図を実現する基本のハードウェア構成図
で、同図において入力装置3、表示装置8、印字装置
9、中央処理装置10、M/C11は第8図に示すのと同様で
ある、10aは第8図における変更データ生成手順12、推
論エンジン6、データ利用インタフェイス14、知識利用
インタフェイス15、知的エディタ17、データ出力インタ
フェイス23を常駐するROM、10bは第8図におけるワーキ
ングメモリ7として用いるRAM、10cは第8図における構
造化計画用データベース1a、構造化計画用知識ベース2
a、推論結果データベース18、出力仕様19を記憶する外
部記憶装置、10dは第8図におけるM/C11と通信する通信
インタフェイスである。
FIG. 9 is a basic hardware configuration diagram for realizing all the inventions of FIGS. 1 to 7, that is, for realizing FIG. 8, in which an input device 3, a display device 8, a printing device 9, a central The processing device 10 and the M / C 11 are the same as those shown in FIG. 8, and 10a is the changed data generation procedure 12, the inference engine 6, the data use interface 14, the knowledge use interface 15, the intelligent editor in FIG. 17, ROM in which the data output interface 23 resides, 10b is a RAM used as the working memory 7 in FIG. 8, 10c is a structured planning database 1a, a structured planning knowledge base 2 in FIG.
a, an external storage device for storing the inference result database 18 and the output specifications 19; and 10d, a communication interface for communicating with the M / C 11 in FIG.

以上、製造業における生産計画を中心とした一実施例
により、本発明を説明した。本実施例によれば、生産計
画の変更に対し短時間で精度の高い計画変更が行えると
ともに、日々変化する生産活動にも追従できるだけの汎
用性が実現され、実用的効果の極めて高い計画型推論方
法及びその装置を提供できる。例えば、生産設備台数が
40倍、生産機種数が100種ある場合に一ヶ月分の生産計
画を立案すると、従来技術ではベテランの専任者でも一
週間以上の工数を要し、突発的に発生する計画変更には
全く対応できなかった。本実施例でも効果としては、こ
のような条件でも数時間で行え、かつ変更に対しては順
時に対応できることで実証されている。
The present invention has been described above with reference to an embodiment centering on a production plan in the manufacturing industry. According to the present embodiment, a highly accurate plan change can be performed in a short time in response to a change in a production plan, and versatility enough to follow daily changing production activities is realized, and a plan-type inference having an extremely high practical effect. A method and an apparatus thereof can be provided. For example, if the number of production
When planning a one-month production plan when the number of production models is 40 times and there are 100 models, conventional technology requires more than a week of man-hours even for veteran full-time workers, and completely responds to sudden changes in plans could not. Also in the present embodiment, it has been demonstrated that the effect can be achieved in several hours even under such conditions, and that changes can be dealt with in a timely manner.

なお、上記実施例において各装置をハードウェアにて
構成したものをソフトウェアにて構成し、本発明を実施
することも可能である。
It should be noted that the present invention can be implemented by configuring each device in hardware in the above embodiment by software.

発明の効果 以上のように本発明の第1の発明は、計画用データ及
び変更データを格納したデータベースと、計画の作成及
び変更に必要な手順を格納した知識ベースと、計画の作
成及び変更の過程で推論の途中結果を一時的に記憶して
おくワーキングメモリとをもとに計画を作成するととも
に、設備稼働の停止による稼働時間の変更、または生産
計画と実績との差異、または設備の保有台数とその能力
とに関する基礎データの変更、または生産量、生産フロ
ー、生産日に関する生産データの変更、等により発生す
る前記作成された計画の変更を、設備稼働時間の変更が
発生する部分に割り付けられているロット、又は生産計
画と実績との間に差異が発生しているロット、又は、基
礎データの変更が発生する設備に割り付けられているロ
ット、又は、生産データの変更が発生しているロット、
等の変更指定されるロットの全工程の割り付けられた結
果を前記ワーキングメモリから探索するとともに、前記
変更指定されるロットの作業開始時間及び作業完了時間
とリンクされた作業開始時間及び作業完了時間をもち、
前記ロットの変更指定により影響を受けて変更すべき必
要のあるロットを前記ワーキングメモリから探索し、探
索された変更対象を削除し、削除された前記変更対象箇
所を再度計画し、基準値と評価値を再計算することによ
り、稼働時間の変更、生産計画と実績との差異、設備に
関する基礎データの変更、生産データの変更に対する計
画の変更が柔軟に行えるとともに、この変更により影響
を受ける部分を探索し、その部分を含む局所的な範囲で
行うものであるため、計画変更の都度、変更必要箇所以
降のスケジュールまで全てを変更するような異は行わ
ず、変更により影響を受ける部分しか変更しないことと
なり、変更による必要箇所以外への悪影響の発生を防止
することができるとともに処理時間が短時間ですむ。
Effect of the Invention As described above, the first invention of the present invention provides a database that stores plan data and change data, a knowledge base that stores procedures necessary for creating and changing plans, and a plan for creating and changing plans. Create a plan based on the working memory that temporarily stores the results of inference during the process, and change the operation time due to the suspension of equipment operation, or the difference between the production plan and the actual result, or possession of the equipment Allocate the change of the created plan caused by the change of the basic data on the number and its capacity, or the change of the production data on the production volume, the production flow, the production date, etc. to the part where the change of the equipment operation time occurs. Lots, or lots that have a difference between the production plan and the actual, or lots that are assigned to equipment for which changes in basic data occur, or Indicates the lot whose production data has changed,
Search the allocated results of all the processes of the lot designated as the change from the working memory and determine the work start time and the work completion time linked to the work start time and the work completion time of the change designated lot. Mochi,
The working memory is searched for a lot that needs to be changed by being affected by the lot change designation, the searched change target is deleted, the deleted change target portion is re-planned, and a reference value and evaluation are performed. By recalculating the values, it is possible to flexibly change the operation time, the difference between the production plan and the actual result, the basic data of the equipment, and the plan for the production data change. Since the search is performed in a local range including that part, every time the plan is changed, there is no change that changes everything up to the schedule after the necessary change, and only the part affected by the change is changed As a result, it is possible to prevent the change from having an adverse effect on a portion other than a necessary portion, and the processing time is short.

また変更必要期間以降のスケジュールを全て変更して
しまう様な場合に発生する現実的に実行不可能な計画を
作成してしまう等の事態が回避でき、実用的な変更が可
能である。
In addition, it is possible to avoid a situation in which a schedule that is not practically executable, which occurs when all schedules after the change necessary period are changed, can be avoided, and a practical change is possible.

また、本発明の第2の発明は、生産計画を立案するた
めに必要な生産計画用データと、設備稼働の停止による
稼働時間の変更、または生産計画と実績との差異、また
は設備の保有台数とその能力とに関する基礎データの変
更、または生産量、生産フロー、生産日に関する生産デ
ータの変更、等に基づく変更データとを格納したデータ
ベースと、計画の作成及び変更に必要な手順をルール型
フォーマットで表現して格納した知識ベースと、前記デ
ータベース及び前記知識ベースを入力するための入力装
置と、計画の作成及び変更の過程で推論の途中結果を一
時的に記憶しておくワーキングメモリと、前記データベ
ースと前記知識ベースと前記ワーキングメモリをもとに
計画を作成する計画作成手段並びに作成された前記計画
の変更を、この変更により影響を受ける部分を含む局所
的な範囲で再度計画する事により行う局所的計画作成手
段を有する推論エンジンと、計画の結果を表示する表示
装置と、計画の結果を印字する印字装置と、前記データ
ベース、前記知識ベース、前記入力装置、前記ワーキン
グメモリ、前記推論エンジン、前記表示装置、前記印字
装置を統括的に管理・制御する中央処理装置とを備え、
前記局所的計画作成手順は、作成された計画において、
設備稼働時間の変更が発生する部分への割り付け、また
は生産計画と実績との間の差異の発生、または前記基礎
データの変更が発生する設備への割り付け、又は前記生
産データの変更、等により発生する変更指定により影響
される部分である変更対象の探索を変更指定されたロッ
トの作業開始時間及び作業完了時間とリンクされた作業
開始時間及び作業完了時間を持つロットを前記ワーキン
グメモリから探索することにより行う変更対象探索手段
と、探索された前記変更対象を削除する変更対象削除手
段と、削除された前記変更対象箇所を再度計画する計画
作成手段とを備えたことにより、稼働時間の変更、生産
計画と実績との差異、設備に関する基礎データの変更、
生産データの変更、等による計画変更の発生の都度初め
から計画を立案する必要がなくなり、極めて高効率な計
画変更を自動的に行うことができる。
Further, the second invention of the present invention relates to production planning data necessary for drafting a production plan, a change in operation time due to suspension of equipment operation, a difference between the production plan and the actual result, or the number of owned equipment. A database that stores change data based on changes in basic data on production capacity and production data, or changes in production data on production volume, production flow, production date, etc., and rules-based format for procedures necessary for creating and changing plans A knowledge base represented and stored in the database, an input device for inputting the database and the knowledge base, a working memory for temporarily storing intermediate results of inference in a process of creating and changing a plan, A plan creating means for creating a plan based on the database, the knowledge base and the working memory, and a change of the created plan, An inference engine having a local plan creating means for performing replanning in a local range including a more affected part, a display device for displaying a plan result, a printing device for printing a plan result, A central processing unit that comprehensively manages and controls the database, the knowledge base, the input device, the working memory, the inference engine, the display device, and the printing device,
The local planning procedure comprises:
Allocated to the part where the change of the equipment operation time occurs, or the difference between the production plan and the actual, or the allocation to the equipment where the change of the basic data occurs, or the change of the production data, etc. Searching for a change target, which is a part affected by the change designation, to search for a lot having a work start time and a work completion time linked to the work start time and the work completion time of the change designated lot from the working memory. , A change target deletion unit that deletes the searched change target, and a plan creation unit that plans the deleted change target portion again, thereby changing the operation time, Differences between planned and actual results, changes in basic data on equipment,
It is not necessary to draft a plan from the beginning each time a plan change occurs due to a change in production data, etc., and a highly efficient plan change can be performed automatically.

また、本発明の第3の発明は本発明の第2の発明にお
ける効果に加えて、M/Cから得られる生産実績データ及
び設備稼働状況データを収集する装置と、前記生産実績
データ及び設備稼働状況データから計画変更のための変
更データを作成し、データベースに格納する変更データ
生成手順とを設けることにより、計画に対する実績デー
タの細かなフィードバックが可能になり、前記実績デー
タを反映したことにより精度の高い計画の作成及び変更
を行うことができる。
In addition to the effects of the second invention of the present invention, the third invention of the present invention further comprises an apparatus for collecting production performance data and equipment operation status data obtained from M / C, By providing a change data generation procedure for creating change data for a plan change from the situation data and storing the change data in a database, it becomes possible to provide detailed feedback of the actual data to the plan, and the accuracy is reflected by reflecting the actual data. It is possible to create and change high-quality plans.

また、本発明の第4の発明は本発明の第2の発明にお
ける効果に加えて、計画作成手段によってワーキングメ
モリに記憶された計画の途中結果から計画結果に対する
良否の評価を行い、さらに評価結果に不具合があった場
合は計画立案用の知識ベースを操作し、計画の再立案
に、より適した知識ベースへの再構築を行う計画評価手
順を合わせ持つ推論エンジンを設けることにより、計画
立案を行った結果不具合が生じても自動的にこれを解消
することが可能になり、より精度の高い計画を高効率に
作成及び変更することができる。
According to a fourth aspect of the present invention, in addition to the effects of the second aspect of the present invention, the pass / fail evaluation of the plan result is performed based on an intermediate result of the plan stored in the working memory by the plan creating means. If there is a problem in the planning, the knowledge base for planning is operated, and the inference engine that has a plan evaluation procedure for rebuilding the plan and rebuilding it to a more suitable knowledge base is provided. Even if a problem occurs as a result of the execution, it is possible to automatically resolve the problem, and a plan with higher accuracy can be created and changed with high efficiency.

また、本発明の第7の発明は本発明の第2の発明にお
ける効果に加えて、入力装置より入力された計画の変更
データに基づいて計画の変更を行う計画変更手順と前記
変更の結果をワーキングメモリを介して変更による影響
を受ける部分を順次検索して変更を行う局所的計画作成
手順とからなる知的エディタを有する推論エンジンを設
けることにより、部分的な計画変更に対してもその影響
を受ける部分の自動的に計画修正が可能となり、極めて
信頼性の高い計画作成及び変更を高効率に行うことがで
きる。
According to a seventh aspect of the present invention, in addition to the effects of the second aspect of the present invention, a plan change procedure for changing a plan based on plan change data input from an input device and a result of the change are described. By providing an inference engine with an intelligent editor consisting of a local plan creation procedure for sequentially searching and making changes to the parts affected by the change via the working memory, the effect of the change on the partial plan change is provided. It is possible to automatically modify the plan of the part to be received, and highly efficient plan creation and change can be performed with high efficiency.

また、本発明の第5の発明は本発明の第2の発明にお
ける効果に加えて、入力装置より入力された計画用デー
タと、関連する他の計画用データとの整合性をとり、構
造化計画用データベースとして再構築する手段と、計画
処理の種々の局面において推論エンジンに対して前記構
造化計画用データベースから必要なデータを必要とされ
る形で提供する手段を有するデータ利用インタフェイス
を設けることにより、さらに本発明の第6の発明は本発
明の第2の発明における効果に加えて、入力装置より入
力された計画用知識を構造化計画用知識ベースとして知
識ベースに構築する手段と、かつ計画処理の種々の局面
において推論エンジンに対して前記構造化計画用知識ベ
ースから処理の対象となる局面に必要な知識を提供する
手段を有する知識利用インタフェイスを設けることによ
り、さらに本発明の第8の発明は本発明の第2の発明に
おける効果に加えて、推論結果を記憶している推論結果
データベースと、入力装置より入力された出力仕様と、
前記出力仕様に従ってデータベースの内容を出力するデ
ータ出力手順及び前記推論結果データベースの内容を出
力する推論結果グラフ出力手順並びに同シミュレーショ
ン出力手順とからなるデータ出力インタフェイスとを設
けることにより、各々データの変更や、計画作成方法及
び計画変更方法の変更や、出力フォーマットの変更など
にも容易に対応することが可能になり、極めて汎用性の
高い計画を行うことができる。
According to a fifth aspect of the present invention, in addition to the effects of the second aspect of the present invention, the planning data input from the input device is made consistent with other related planning data, and the structure is structured. A data utilization interface having means for reconstructing as a planning database and means for providing necessary data to the inference engine from the structured planning database in various aspects of the planning process is provided. According to the sixth aspect of the present invention, in addition to the effect of the second aspect of the present invention, means for constructing a planning knowledge input from the input device in a knowledge base as a structured planning knowledge base, And knowledge means having means for providing the inference engine with knowledge necessary for the phase to be processed from the structured planning knowledge base in various aspects of the planning process. By providing the interface, the eighth invention of the present invention further provides, in addition to the effect of the second invention of the present invention, an inference result database storing inference results, an output specification input from an input device, and ,
By providing a data output procedure for outputting the contents of the database in accordance with the output specifications, an inference result graph output procedure for outputting the contents of the inference result database, and a data output interface including the simulation output procedure, each of the data is changed. In addition, it is possible to easily cope with a change in a plan creation method and a plan change method, a change in an output format, and the like, so that an extremely versatile plan can be performed.

また、本発明の第9の発明は本発明の第2から第8の
発明における入力装置と、同表示装置と、同印字装置
と、同ワーキングメモリと、本発明の第3の発明におけ
るM/Cと、同変更データ生成手順と、本発明の第4の発
明における推論エンジンと、本発明の第5の発明におけ
る構造化計画用データベースと、同データ利用インタフ
ェイスと、本発明の第6の発明における構造化計画用知
識ベースと、同知識利用インタフェイスと、本発明の第
7の発明における知的エディタと、前記ワーキングメモ
リと双方向の内容のやり取りが可能な本発明の第8の発
明における推論結果データベースと、同データ出力イン
タフェイスと、同出力仕様と、前記入力装置、前記表示
装置、前記印字装置、前記ワーキングメモリ、前記M/
C、前記変更データ生成手順、前記推論エンジン、前記
構造化計画用データベース、前記データ利用インタフェ
イス、前記構造化計画用知識ベース、前記知識利用イン
タフェイス、前記知的エディタ、前記推論結果データベ
ース、前記データ出力インタフェイス、前記出力仕様を
統括的に管理・制御する中央処理装置とを設けることに
より、効率的な自動処理と対話処理が可能になり、信頼
性の高い計画の作成及び変更ができ、さらには汎用性に
も極めて富んだ計画が実現される。従って、製造業にお
ける近年の複雑な多品種少量生産において、設備稼働率
の向上や在庫量の削減やリードタイムの短縮などが図
れ、生産活動に対して実用上極めて有効となる。
A ninth invention of the present invention is the input device, the display device, the printing device, the working memory, and the M / M of the third invention of the second invention. C, the modified data generation procedure, the inference engine according to the fourth aspect of the present invention, the structured planning database according to the fifth aspect of the present invention, the data use interface, and the sixth aspect of the present invention. The knowledge base for structured planning according to the invention, the knowledge utilization interface, the intelligent editor according to the seventh invention of the present invention, and the eighth invention of the present invention capable of bidirectionally exchanging contents with the working memory Inference result database, the same data output interface, the same output specifications, the input device, the display device, the printing device, the working memory, the M /
C, the change data generation procedure, the inference engine, the structured plan database, the data use interface, the structured plan knowledge base, the knowledge use interface, the intelligent editor, the inference result database, By providing a data output interface and a central processing unit that comprehensively manages and controls the output specifications, efficient automatic processing and interactive processing become possible, and a highly reliable plan can be created and changed. In addition, a very versatile plan is realized. Accordingly, in the recent complex multi-product small-lot production in the manufacturing industry, it is possible to improve the equipment operation rate, reduce the stock amount, shorten the lead time, and the like, which is extremely effective practically for production activities.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明の一実施例における計画型推論装置の基
本構成図、第2図は同実施例における変更データ生成手
順を有する計画型推論装置の基本構成図、第3図は同実
施例における計画評価手順を有する計画型推論装置の基
本構成図、第4図は同実施例におけるデータ利用インタ
フェイスを有する計画型推論装置の基本構成図、第5図
は同実施例における知識利用インタフェイスを有する計
画型推論装置の基本構成図、第6図は同実施例における
知的エディタを有する計画型推論装置の基本構成図、第
7図は同実施例におけるデータ出力インタフェイスを有
する計画型推論装置の基本構成図、第8図は同実施例に
おける全付加機能を有する計画型推論装置の基本構成
図、第9図は同実施例における計画型推論装置のハード
ウェアの基本構成図、第10図は同実施例における生産計
画の対象となるプリント基板実装工程を示す説明図、第
11図は同実施例における生産計画を行う推論エンジンの
データ及び処理の流れを示す説明図、第12図は同実施例
における生産計画評価を行いつつ生産計画を行う推論エ
ンジンのデータ及び処理の流れを示す説明図、第13図は
同実施例における基礎データを示す説明図、第14図は同
実施例における生産データを示す説明図、第15図は同実
施例における時間データを示す説明図、第16図及び第17
図は同実施例における変更データを示す説明図、第18図
は同実施例における推論エンジンの生産計画作成手順の
フローチャート、第19図は同実施例における推論エンジ
ンの局所的生産計画作成手順のフローチャート、第20図
は同実施例における推論エンジンの生産計画評価手順の
フローチャート、第21図は同実施例における推論エンジ
ンの生産計画作成手順及び局所的生産計画手順を示す説
明図、第22図は同実施例における構造化計画用知識ベー
スの知識の例を示す説明図、第23図は同実施例における
ワーキングメモリにおけるデータの構成を示す説明図、
第24図は同実施例における生産計画立案結果に関する情
報の構成を示す説明図、第25図は同実施例におけるデー
タ利用インタフェイスのデータ及び処理の流れを示す説
明図、第26図は同実施例における知識利用インタフェイ
スのデータ及び処理の流れを示す説明図、第27図は同実
施例における知的エディタのフローチャート、第28図及
び第29図は同実施例における知的エディタの操作を示す
説明図、第30図は同実施例におけるデータ出力インタフ
ェイスのデータ及び処理の流れを示す説明図、第31図は
同実施例における生産計画立案結果を示す説明図、第32
図及び第33図は同実施例における生産計画評価結果を示
す説明図、第34図は同実施例における生産計画立案結果
のシミュレーション例を示す説明図、第35図は従来の生
産計画作成装置の概略構成図である。 1……データベース、1a……構造化計画用データベー
ス、1b……生産計画用データベース、2……知識ベー
ス、2a……構造化計画用知識ベース、2b……生産計画用
知識ベース、3……入力装置、4……計画作成手順、4a
……生産計画作成手順、5……局所的計画作成手段、5a
……局所的生産計画作成手順、6……推論エンジン、7
……ワーキングメモリ、8……表示装置、9……印字装
置、10……中央処理装置、10a……ROM、10b……RAM、10
c……外部記憶装置、10d……通信インタフェイス、11…
…M/C、12……変更データ生成手順、13……計画評価手
順、13a……生産計画評価手順、14……データ利用イン
タフェイス、15……知識利用インタフェイス、16……計
画変更手順、17……知的エディタ、18……推論結果デー
タベース、19……出力仕様、20……データ出力手順、21
……推論結果グラフ表示手順、22……シミュレーション
出力手順、23……データ出力インタフェイス
FIG. 1 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device having a change data generation procedure in the embodiment, and FIG. FIG. 4 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device having a plan evaluation procedure in the embodiment, FIG. 4 is a basic configuration diagram of a plan-type inference device having a data use interface in the embodiment, and FIG. 5 is a knowledge use interface in the embodiment. FIG. 6 is a basic configuration diagram of a planning-type inference device having an intelligent editor in the embodiment, and FIG. 7 is a planning-type inference having a data output interface in the embodiment. FIG. 8 is a basic configuration diagram of a planned inference device having all additional functions in the embodiment, and FIG. 9 is a basic configuration diagram of hardware of the planned inference device in the embodiment. Figure 10 is an explanatory view showing a printed circuit board mounting process to be production plan in accordance with the exemplary embodiment, first
FIG. 11 is an explanatory diagram showing the data and processing flow of an inference engine that performs a production plan in the embodiment. FIG. 12 is the data and processing flow of an inference engine that performs a production plan while performing a production plan evaluation in the embodiment. , FIG. 13 is an explanatory diagram showing basic data in the embodiment, FIG. 14 is an explanatory diagram showing production data in the embodiment, FIG. 15 is an explanatory diagram showing time data in the embodiment, Figures 16 and 17
FIG. 18 is an explanatory diagram showing change data in the embodiment. FIG. 18 is a flowchart of a production plan creation procedure of the inference engine in the embodiment. FIG. 19 is a flowchart of a local production plan creation procedure of the inference engine in the embodiment. FIG. 20 is a flowchart of a production plan evaluation procedure of the inference engine in the embodiment, FIG. 21 is an explanatory diagram showing a production plan creation procedure and a local production planning procedure of the inference engine in the embodiment, and FIG. FIG. 23 is an explanatory diagram showing an example of knowledge of a structured planning knowledge base in the embodiment. FIG. 23 is an explanatory diagram showing a data configuration in a working memory in the embodiment.
FIG. 24 is an explanatory diagram showing the configuration of information related to the production plan drafting result in the embodiment, FIG. 25 is an explanatory diagram showing data and processing flow of a data use interface in the embodiment, and FIG. FIG. 27 is an explanatory diagram showing the flow of data and processing of the knowledge utilization interface in the example, FIG. 27 is a flowchart of the intelligent editor in the embodiment, and FIGS. 28 and 29 show the operation of the intelligent editor in the embodiment. FIG. 30 is an explanatory view showing data and a processing flow of a data output interface in the embodiment, FIG. 31 is an explanatory view showing a production plan drafting result in the embodiment, FIG.
FIG. 33 and FIG. 33 are explanatory diagrams showing a production plan evaluation result in the embodiment, FIG. 34 is an explanatory diagram showing a simulation example of a production plan drafting result in the embodiment, and FIG. It is a schematic block diagram. 1 ... Database, 1a ... Structured planning database, 1b ... Production planning database, 2 ... Knowledge base, 2a ... Structured planning knowledge base, 2b ... Production planning knowledge base, 3 ... Input device, 4 ... plan creation procedure, 4a
…… Production plan creation procedure, 5 …… Local plan creation means, 5a
... local production plan creation procedure, 6 ... inference engine, 7
... working memory, 8 ... display device, 9 ... printing device, 10 ... central processing unit, 10a ... ROM, 10b ... RAM, 10
c ... external storage device, 10 d ... communication interface, 11 ...
… M / C, 12… Change data generation procedure, 13 …… Plan evaluation procedure, 13a …… Production plan evaluation procedure, 14 …… Data use interface, 15 …… Knowledge use interface, 16 …… Plan change procedure , 17 …… Intelligent editor, 18 …… Inference result database, 19 …… Output specifications, 20 …… Data output procedure, 21
…… Inference result graph display procedure, 22… Simulation output procedure, 23 …… Data output interface

フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI G06F 17/60 108 G06F 17/60 108 (56)参考文献 特開 昭62−198930(JP,A) 特開 昭62−208105(JP,A) 特開 昭62−70939(JP,A) 特開 昭62−203225(JP,A) Proeeding of 20th Annual Hawaii Inte rnational Conferen ceon System Scienc es,1987 p528−535 Proceeding IEEE W orkshop Principle Knowledge−Based Sy stem,1984 p205−212 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06F 9/44 G06F 17/60 G05B 19/418 B65G 61/00 Continuation of the front page (51) Int.Cl. 7 identification code FI G06F 17/60 108 G06F 17/60 108 (56) References JP-A-62-198930 (JP, A) JP-A-62-208105 (JP, A) Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-70939 (JP, A) Japanese Patent Application Laid-open No. 62-203225 (JP, A) stem, 1984 pp. 205-212 (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06F 9/44 G06F 17/60 G05B 19/418 B65G 61/00

Claims (8)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】生産計画を立案するために必要な生産計画
用データ及び変更データを格納した生産計画用データベ
ースと、生産計画の作成及び変更に必要な手順をルール
型フォーマットで表現して格納した知識ベースと、計画
の作成及び変更の過程で推論の途中結果を一時的に記憶
しておくワーキングメモリとをもとに 生産する品種毎に利用する設備を仮決定して工程展開を
行い、生産計画立案のための基準値を計算し、設備に対
して具体的な作業時間を割り付け、割り付けた結果から
計画の良否の評価値を計算する生産計画作成ステップに
より計画を作成するとともに、 設備稼働の停止による稼働時間の変更、または生産計画
と実績との差異、または設備の保有台数とその能力とに
関する基礎データの変更、または生産量、生産フロー、
生産日に関する生産データの変更、等により発生する前
記作成された計画の変更を、 設備稼働時間の変更が発生する部分に割り付けられてい
るロット、又は生産計画と実績との間に差異が発生して
いるロット、又は、基礎データの変更が発生する設備に
割り付けられているロット、又は、生産データの変更が
発生しているロット、等の変更指定されるロットの全工
程の割り付けられた結果を前記ワーキングメモリから探
索するとともに、前記変更指定されるロットの作業開始
時間及び作業完了時間とリンクされた作業開始時間及び
作業完了時間をもち、前記ロットの変更指定により影響
を受けて変更すべき必要のあるロットを前記ワーキング
メモリから探索する変更対象探索ステップと、 前記変更指定されたロットと前記変更対象探索ステップ
にて探索された変更すべき必要のあるロットとを含む変
更対象ロットを未割り付けの状態に戻して基準値と評価
値を未計算の状態にクリアし、計画より削除する変更対
象削除ステップと、 削除された前記変更対象箇所について、クリアされた基
準値と評価値を再度計算し、未割り付けのロットを再度
割り付け、再度割り付けられた状態で基準値と評価値を
再計算することにより再度計画する前記生産計画作成ス
テップと、 により、この変更により影響を受ける部分を含む局所的
な範囲で行うことを特徴とする計画型推論方法。
1. A production plan database storing production plan data and change data necessary for drafting a production plan, and a procedure necessary for creating and changing a production plan are expressed and stored in a rule type format. Based on the knowledge base and the working memory that temporarily stores the results of inference during the process of creating and changing the plan, provisionally determine the equipment to be used for each type of product to be produced and develop the process. Calculate the standard values for planning, assign specific working hours to the equipment, and create a plan by the production planning step, which calculates the evaluation value of the plan based on the allocated results. Changes in operating hours due to outages, or differences between production plans and actual results, or changes in basic data on the number of units owned and their capabilities, or production volumes, production flows,
A change in the created plan caused by a change in the production data related to the production date, etc., is caused by a difference between the lot assigned to the part where the equipment operation time changes occur, or the production plan and the actual The assigned results of all the processes of the specified lots, such as the lots that have been assigned, or the lots that are assigned to the equipment where the basic data changes occur, or the lots where the production data changes occur, etc. It is necessary to search from the working memory and have a work start time and a work completion time linked to the work start time and the work completion time of the lot designated to be changed, and to be changed by being affected by the change designation of the lot. A search step for searching a lot having a change from the working memory; and a search step for the change target and the lot designated for change. A change target lot including a lot that needs to be changed and returned to an unallocated state, clearing the reference value and the evaluation value to an uncalculated state, and deleting the change target from the plan; and Re-calculate the cleared reference value and evaluation value for the deleted part to be changed, re-allocate unallocated lots, and re-calculate the reference value and evaluation value in the re-allocated state to re-plan. And (c) performing the production planning in a local range including a portion affected by the change.
【請求項2】生産計画を立案するために必要な生産計画
用データと、設備稼働の停止による稼働時間の変更、ま
たは生産計画と実績との差異、または設備の保有台数と
その能力とに関する基礎データの変更、または生産量、
生産フロー、生産日に関する生産データの変更、等に基
づく変更データとを格納したデータベースと、計画の作
成及び変更に必要な手順をルール型フォーマットで表現
して格納した知識ベースと、前記データベース及び前記
知識ベースを入力するための入力装置と、計画の作成及
び変更の過程で推論の途中結果を一時的に記憶しておく
ワーキングメモリと、前記データベースと前記知識ベー
スと前記ワーキングメモリをもとに計画を作成する計画
作成手段並びに作成された前記計画の変更を、この変更
により影響を受ける部分を含む局所的な範囲で再度計画
する事により行う局所的計画作成手段を有する推論エン
ジンと、計画の結果を表示する表示装置と、計画の結果
を印字する印字装置と、前記データベース、前記知識ベ
ース、前記入力装置、前記ワーキングメモリ、前記推論
エンジン、前記表示装置、前記印字装置を統括的に管理
・制御する中央処理装置とを備え、前記局所的計画作成
手段は、 作成された計画において、設備稼働時間の変更が発生す
る部分への割り付け、または生産計画と実績との間の差
異の発生、または前記基礎データの変更が発生する設備
への割り付け、又は前記生産データの変更、等により発
生する変更指定により影響される部分である変更対象の
探索を変更指定されたロットの作業開始時間及び作業完
了時間とリンクされた作業開始時間及び作業完了時間を
持つロットを前記ワーキングメモリから探索することに
より行う変更対象探索手段と、 探索された前記変更対象を削除する変更対象削除手段
と、 削除された前記変更対象箇所を再度計画する前記計画作
成手段とを備えたことを特徴とする計画型推論装置。
2. A production plan data necessary for drafting a production plan, a change in an operation time due to a stoppage of equipment operation, a difference between a production plan and an actual result, or the number of owned equipment and its capacity. Data changes, or production volumes,
A database storing change data based on a production flow, a change in production data on a production date, etc., a knowledge base storing a procedure necessary for creation and change of a plan in a rule type format, the database and the database An input device for inputting a knowledge base, a working memory for temporarily storing a result of inference in the process of creating and changing a plan, and a plan based on the database, the knowledge base, and the working memory An inference engine having a local plan creator for performing a re-planning of the created plan in a local area including a portion affected by the change, and a plan result. A printing device for printing the result of the plan, the database, the knowledge base, and the input device. , The working memory, the inference engine, the display device, and a central processing unit that comprehensively manages and controls the printing device, wherein the local plan creation means changes the equipment operating time in the created plan. Is affected by the assignment to the part where the occurrence occurs, or the occurrence of the difference between the production plan and the actual, or the assignment to the equipment where the change of the basic data occurs, or the change of the production data, etc. Searching for a change target, which is a part to be changed, by searching from the working memory a lot having a work start time and a work completion time linked to the work start time and the work completion time of the designated change lot Means, a change target deletion means for deleting the searched change target, and before re-planning the deleted change target portion Planning reasoning apparatus characterized by comprising a planning unit.
【請求項3】特許請求の範囲第2項記載の構成を有し、
生産設備から得られる生産実績データ及び設備稼働状況
データを収集する装置と、前記生産実績データ及び設備
稼働状況データから計画変更のための変更データを作成
しデータベースに格納する変更データ生成手段とを備え
たことを特徴とする計画型推論装置。
3. The apparatus according to claim 2, wherein:
An apparatus for collecting production performance data and equipment operation status data obtained from production equipment, and change data generating means for generating change data for a plan change from the production performance data and equipment operation status data and storing the change data in a database A planning type inference apparatus characterized by the following.
【請求項4】特許請求の範囲第2項において、計画作成
手段によってワーキングメモリに記憶された計画の途中
結果から計画結果に対する良否の評価を行い、さらに評
価結果に不具合があった場合は計画立案用の知識ベース
を操作し、計画の再立案に、より適した知識ベースへの
再構築を行う計画評価手段を合わせもつ推論エンジンを
備えたことを特徴とする計画型推論装置。
4. The method according to claim 2, wherein the plan creation means evaluates the pass / fail of the plan result based on an intermediate result of the plan stored in the working memory, and furthermore, if there is a defect in the evaluation result, a plan is prepared. A planning-type inference apparatus comprising an inference engine having a plan evaluation means for operating a knowledge base for use and reconstructing a plan and reconstructing a more suitable knowledge base.
【請求項5】特許請求の範囲第2項において、入力装置
より入力された計画用データと、関連する他の計画用デ
ータとの整合性をとり、構造化計画用データベースとし
て再構築する手段と計画処理の種々の局面において推論
エンジンに対して前記構造化計画用データベースから必
要なデータを必要とされる形で提供する手段を有するデ
ータ利用インタフェイスを備えたことを特徴とする計画
型推論装置。
5. A means for reconstructing a structured planning database as claimed in claim 2, wherein the planning data input from the input device is made consistent with other related planning data. A plan-type inference apparatus comprising a data use interface having means for providing necessary data to the inference engine from the structured planning database in a required form in various aspects of the planning process. .
【請求項6】特許請求の範囲第2項において、入力装置
より入力された計画用知識を構造化計画用知識ベースと
して知識ベースに構築する手段と、かつ計画処理の種々
の局面において推論エンジンに対して前記構造化計画用
知識ベースから処理の対象となる局面に必要な知識を提
供する手段を有する知識利用インタフェイスを備えたこ
とを特徴とする計画型推論装置。
6. A means for constructing a knowledge base for planning input from an input device into a knowledge base as a knowledge base for structured planning, and an inference engine in various aspects of the planning process. On the other hand, a planning-type inference apparatus comprising a knowledge utilization interface having means for providing knowledge necessary for a phase to be processed from the structured planning knowledge base.
【請求項7】特許請求の範囲第2項において、入力装置
より入力された計画の変更データに基づいて計画の変更
を行う計画変更手段と前記変更の結果をワーキングメモ
リを介して変更による影響を受ける部分を順次探索して
変更を行う局所的計画作成手段とからなる知的エディタ
を有する推論エンジンを備えたことを特徴とする計画型
推論装置。
7. A plan changing means for changing a plan based on change data of a plan inputted from an input device and a result of said change, wherein the influence of the change is made via a working memory. A planning-type inference apparatus comprising: an inference engine having an intelligent editor including local plan creation means for sequentially searching for and changing a received portion.
【請求項8】特許請求の範囲第2項において、推論結果
を記憶している推論結果データベースと、入力装置より
入力された出力仕様と、前記出力仕様に従ってデータベ
ースの内容を出力するデータ出力手段及び前記推論結果
データベースの内容を出力する推論結果グラフ出力手段
並びに同シミュレーション出力手段とからなるデータ出
力インタフェイスとを備えたことを特徴とする計画型推
論装置。
8. An inference result database storing an inference result, an output specification input from an input device, and data output means for outputting the contents of the database in accordance with the output specification. A planning-type inference apparatus comprising: an inference result graph output unit that outputs the contents of the inference result database; and a data output interface including the simulation output unit.
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