JP4309146B2 - 標準時間算出装置及びそれに用いる標準時間算出方法並びにそのプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は標準時間算出装置及びそれに用いる標準時間算出方法並びにそのプログラムに関し、特に製造ラインシミュレーション等に用いられる標準時間の算出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、製造ラインのシミュレーションを利用する場合、現実のラインをモデル化することが行われているが、そのモデルに設定するパラメータは、設定者が経験や推定によって決定するか、または収集された実績データを用いてパラメータを算出することによって決定する方法が知られている。
【０００３】
ここで、当該パラメータの一つとして、製造ラインの各製造工程での処理に要する時間、処理の準備に要する時間、製造設備や工具や作業者を拘束する時間、各製造工程での作業終了後に次の工程までの製品搬送に要する時間、工具や作業者の移動に要する時間等が重要なものとして挙げられる。これ等時間を総称して、一般に「標準時間（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｔｉｍｅ）」と称している。
【０００４】
製造ラインシミュレーションを実行する際には、ある製品をある製造設備で処理する場合、どれだけの期間その製品がその製造設備に拘束されるかという値、すなわち「標準時間」がシミュレーション結果の信頼性を大きく左右する。この「標準時間」は、このようにシミュレーション結果の信頼性を大きく左右するものであることから、シミュレーションにおける「評価値」とも呼ばれている。
【０００５】
この評価値である「標準時間」は、処理条件、製品の量等によって大きく変動するものであり、過去に工場内で実際に発生した事象の時系列情報を基に、上述した方法で決定または算出され、製造ラインシミュレーションにおけるパラメータの一つとして設定される。このような決定または算出方法は、実績データの平均値、最大値、最小値、中央値、最頻値、分散のいずれか、または組み合わせ、または上記の方法で求めた値と正規分布を仮定した揺らぎとを利用したものである。
【０００６】
上記の製造ラインシミュレータにおいて、現実のデータに即したパラメータの評価値（ある製品の、ある処理工程での、ある製造設備における処理時間の標準時間）を高信頼度で算出する方法としては以下の方法が提案されている。
【０００７】
すなわち、この方法では製造ラインの各製造設備から報告されたイベントから、ある製品の、ある処理工程での、ある製造設備における処理時間を算出し、この算出されたデータから評価値を算出する。この評価値算出の例として、蓄積されたデータを値順にソートし、このソート結果から第一の中央値を求め、この第一の中央値との差の絶対値がより小なるデータを検出し、この検出データの数が全データ数の半数を越える区間を定める。
【０００８】
この設定区間内のデータの新たな第二の中央値を求め、この第二の中央値と第一の中央値との差を基準値と比較し、第二の中央値が評価値とみなし得るかどうかを決定する。これによって、生データの分布状況をより良く反映した評価値が得られる（例えば、特許文献１参照）。
【０００９】
【特許文献１】
特開２０００−３５８１７号公報（第１２，１３頁、図３）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の標準時間の算出方法では、作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基にレシピ情報や装置等の分類を行い、標準時間を算出しているため、ロットの滞在時間とリソースの拘束時間との区別をせずに標準時間を算出している。
【００１１】
また、従来の標準時間の算出方法では、作業開始時刻から作業終了時刻までに含まれないが、リソースを拘束する時間が加味されないため、シミュレーションやスケジューリングで実施可能とされる生産計画も、実際には実施不可能となることが多い。
【００１２】
さらに、従来の標準時間の算出方法では、作業開始時刻が精度良く得られない装置や作業終了時刻が精度良く得られない装置において算出される標準時間も精度の良いものが得られない。
【００１３】
そこで、本発明の目的は上記の問題点を解消し、精度良く標準時間（リソース拘束時間）を推定することができる標準時間算出装置及びそれに用いる標準時間算出方法並びにそのプログラムを提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明による標準時間算出装置は、生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置であって、
前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出する算出手段を備え、
前記算出手段は、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択する手段を含んでいる。
【００１５】
本発明による標準時間算出方法は、生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置に用いる標準時間算出方法であって、
前記標準時間算出装置が、前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出するステップを実行し、
前記標準時間を算出するステップにおいて、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
前記標準時間算出装置が、作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択するステップを実行している。
【００１６】
本発明によるプログラムは、生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置内のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出する処理を含み、
前記標準時間を算出する処理において、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択する処理を含むことを特徴とする。
【００１７】
すなわち、本発明の標準時間算出装置は、製造ラインの実績データに基づいて標準時間を算出する装置において、精度の高い標準時間を算出可能な構成を提供するものである。
【００１８】
より具体的に説明すると、本発明の標準時間算出装置においては、パラメータ記憶部が作業工程の特徴情報を記憶し、実績データ解析手段が入力装置から製造ライン内の作業実績データを受取り、その受取った作業実績データ内の作業開始日時の情報と作業終了日時の情報とから作業時間を算出する。
【００１９】
この場合、実績データ解析手段はパラメータ記憶部に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって、作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、同一リソースでの前作業の終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）とを算出する。そして、実績データ解析手段はこれらの時間をパラメータ記憶部に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって分類し、解析済み実績データ記憶部に記録する。
【００２０】
標準時間推定手段は解析済み実績データ記憶部から解析済み実績データを読込み、読込んだ解析済み実績データ（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）をパラメータ記憶部に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって統計処理し、標準時間を算出する。これによって、本発明の標準時間算出装置では、標準時間の算出精度向上が可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。図１において、本発明の一実施例による標準時間算出装置はキーボード等の入力装置１と、プログラム制御によって動作するデータ処理装置２と、情報を記憶する記憶装置３と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４とから構成されている。
【００２２】
データ処理装置２は実績データ解析手段２１と、標準時間推定手段２２とから構成され、記憶装置３はパラメータ記憶部３１と、解析済み実績データ記憶部３２と、プログラム記憶部３３とから構成されている。ここで、プログラム記憶部３３はデータ処理装置２で動作するプログラム（コンピュータで実行可能なプログラム）を記憶している。
【００２３】
パラメータ記憶部３１は作業工程の特徴情報を記憶しており、実績データ解析手段２１は入力装置１から製造ライン内の作業実績データを受取り、その受取った作業実績データ内の作業開始日時の情報と作業終了日時の情報とから作業時間を算出する。
【００２４】
この場合、実績データ解析手段２１はパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって、作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、同一リソースでの前作業の終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）とを算出する。そして、実績データ解析手段２１はこれらの時間をパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって分類し、解析済み実績データ記憶部３２に記録する。
【００２５】
標準時間推定手段２２は解析済み実績データ記憶部３２から解析済み実績データを読込み、読込んだ解析済み実績データ（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）をパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって統計処理し、標準時間を算出する。これによって、本発明の一実施例による標準時間算出装置では、標準時間の算出精度向上が可能となる。
【００２６】
上記のパラメータ記憶部３１は処理装置や処理条件、加工工程、加工品の品種等をキーに作業工程の特徴情報を予め記憶している。作業工程の特徴としては標準時間分類情報、作業開始時刻を信頼するか、作業終了時刻を信頼するか、あるいは両方が信頼できるかの別等の情報が記憶されている。
【００２７】
図２〜図５は本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図であり、図６〜図９は本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【００２８】
図２において、パラメータ情報は分類キー情報１と、分類キー情報２と、分類情報と、標準時間算出パターンとから構成されている。分類キー情報１は装置（「ＷＳ０１」，「ＷＳ０２」，「ＷＳ０３」，「ＷＳ０４」，「ＷＳ０５」，「ＷＳ０６」，「ＷＳ０７」，「ＷＳ０８」等）と、装置グループ（「ＷＳＧ１」，「ＷＳＧ２」，「ＷＳＧ３」，「ＷＳＧ４」等）とから構成されている。
【００２９】
分類キー情報２はレシピ情報（「ＲｅｃｉｐｅＡ」，「ＲｅｃｉｐｅＢ」，「ＲｅｃｉｐｅＣ」，「ＲｅｃｉｐｅＤ」，「ＲｅｃｉｐｅＥ」，「ＲｅｃｉｐｅＦ」，「ＲｅｃｉｐｅＧ」，「ＲｅｃｉｐｅＨ」等）と、レシピカテゴリ１（「ＲＧ１」，「ＲＧ２」，「ＲＧ３」等）と、レシピカテゴリ２（「ＲＧ１」，「ＲＧ４」等）とから構成されている。
【００３０】
分類情報は装置グループ（「ＷＳＧ１」，「ＷＳＧ２」等）と、対象（「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等）と、分類キー（「レシピカテゴリ１」，「前作業レシピカテゴリ１」，「次作業レシピカテゴリ１」，「前後のレシピカテゴリ１の組み」，「レシピ」，「前作業レシピ」，「次作業レシピ」，「前後のレシピカテゴリ２の一致不一致」等）と、標準時間算出パターン（「パターン２」，「パターン０」等）とから構成されている。
【００３１】
標準時間算出パターンは装置（「パターン０」，「パターン１」，「パターン２」，「パターン３」等）と、標準時間算出パターン（「製品の滞在時間＝Ｔ０、リソースの拘束時間＝Ｔ０＋Ｔｄ」，「製品の滞在時間＝Ｔ０、リソースの拘束時間＝Ｔ１」，「製品の滞在時間＝Ｔ０、リソースの拘束時間＝Ｔ２」，「パターン０〜２で最適なパターンを自動判定」等）とから構成されている。
【００３２】
図３において、実績データは装置（「ＷＳ０１」等）と、工程（「Ｓｔｅｐ１３」，「Ｓｔｅｐ５」，「Ｓｔｅｐ１９」，「Ｓｔｅｐ２」等）と、作業者（「Ｏｐｅｒａｔｏｒ１」，「Ｏｐｅｒａｔｏｒ２」等）と、レシピ情報（「ＲｅｃｉｐｅＡ」，「ＲｅｃｉｐｅＢ」，「ＲｅｃｉｐｅＣ」等）と、作業開始日時（「９／１ ７：００」，「９／１ ８：３０」，「９／１ ９：３０」，「９／１ １０：５０」等）と、作業終了日時（「９／１ ８：００」，「９／１ ９：１５」，「９／１ １０：３０」，「９／１ １１：３０」等）とから構成されている。
【００３３】
図４（ａ）は最初に読込まれた実績データを示し、図４（ｂ）は２番目に読込まれた実績データを示し、図５（ａ）は３番目に読込まれた実績データを示し、図５（ｂ）は４番目に読込まれた実績データを示している。これら図１〜図９を参照して本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。
【００３４】
複数の装置を束ねた装置グループとレシピ、あるいは装置グループと複数のレシピを束ねたレシピカテゴリ、または装置グループとレシピカテゴリの組み合わせによって、作業時間が分類される場合の例を図２及び図３に示す。また、図２及び図３においては作業開始時刻を信頼するか、作業終了時刻を信頼するか、あるいは両方を信頼するかの別を、装置グループ及び推定対象の作業時間毎に保持している場合の例でもある。
【００３５】
データ処理装置２は実績データ解析手段２１と、標準時間推定手段２２とを備えており、実績データ解析手段２１は入力装置１から与えられた製造ライン内の作業実績データ内の作業開始日時の情報と作業終了日時の情報とから作業時間を算出する。
【００３６】
実績データ解析手段２１は、図４及び図５に示すように、１）作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、２）作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、３）同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、４）同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）との４つの作業時間を算出する。リソースには装置、作業者、治工具等がある。
【００３７】
同一リソースでの前作業の作業終了日時より当該作業の作業開始日時の方が早い場合には、図７に示すように、前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）が負の時間として算出される。複数の製品を一括作業している場合には、それらを一つの作業として扱う（図８及び図９参照）。
【００３８】
一括作業か否かの判定方法には「作業開始日時や作業終了日時がある一定時間以内にあるものを一つの作業として扱う方法」や「作業開始日時や作業終了日時が作業時間に比してある一定割合以下にあるものを一つの作業として扱う方法」等がある。また、この一括作業の判定に使用する「一定時間」や「一定割合」等は、作業工程の特徴情報の一つとして予めパラメータ記憶部３１に記憶しておく。
【００３９】
実績データ解析手段２１はこれら４つの作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）をパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって分類し、解析済み実績データ記憶部３２に記録する。分類方法には、処理装置あるいは複数の処理装置の群による分類、作業工程のレシピ情報またはレシピ情報の一部あるいはそれらの群による分類、作業者あるいは作業班等による分類等がある。また、前後の作業の処理装置、レシピ情報、作業者等の組みによって分類する方法がある。
【００４０】
図２及び図３に示す例の場合、作業時間は幾つかの装置を束ねた装置グループとレシピ、あるいは装置グループと複数のレシピを束ねたレシピカテゴリ、または装置グループとレシピカテゴリの組み合わせによって分類される。図２及び図３においてはこれらの分類方法を、装置グループ毎に指定する場合の例を示している。
【００４１】
標準時間推定手段２２は解析済み実績データ記憶部３２に分類されて記憶されているＴ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ等の時間情報を読込んで統計処理を行い、各分類毎の最も信頼できる時間を推定する。この推定方法には、算術平均を採る方法、中央値を採る方法、最頻値を採る方法、上限あるいは下限としてある一定割合を取り除いた値の平均を採る方法等がある。
【００４２】
標準時間推定手段２２はこのように各分類毎に算出されたＴ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ等の時間の推定値を、予めパラメータ記憶部３１に記憶されている作業開始日時を信頼するか、あるいは作業終了日時を信頼するか、または両方を信頼するかの別にしたがって標準時間を組み立てる。
【００４３】
標準時間の組み立て方の一例としては、作業開始日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ１の推定値」を装置や作業者等のリソースの拘束時間とし、作業終了日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ２の推定値」をリソースの拘束時間とし、作業開始日時と作業終了日時の両方を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ０の推定値＋Ｔｄの推定値」をリソースの拘束時間とする方法がある。
【００４４】
作業開始日時を信頼するか、あるいは作業終了日時を信頼するか、またはその両方を信頼するかの別をも推定の対象としても良い。この推定方法には、分類された各作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）の推定値の信頼度を算出し、その値を基にそれらを組み合せた場合の信頼度を算出し、信頼度の最も高い組み立て方を選択する方法がある。
【００４５】
各作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）の推定値の信頼度を測る方法には、標準偏差や分散に基づく方法、推定値周辺の局所的な分散に基づく方法、下位からある一定割合となる値から上位からある一定割合となる値までの幅に基づく方法、半値幅に基づく方法、情報統計量に基づく方法等がある。
【００４６】
図１０は本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。これら図１及び図１０を参照して本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。尚、図１０に示す処理はデータ処理装置２の各部がプログラム記憶部３３のプログラムを実行することで実現される。
【００４７】
まず、本発明の一実施例による標準時間算出装置では記憶装置３が初期化され（図１０ステップＳ１）、入力装置１から与えられた作業実績データが実績データ解析手段２１に供給される。実績データ解析手段２１は入力装置１から与えられた製造ライン内の作業実績データを１レコード毎に読込む（図１０ステップＳ２）。
【００４８】
実績データ解析手段２１は作業実績データの読込みが終了しなければ（図１０ステップＳ３）、パラメータ検索を行い（図１０ステップＳ４）、同一リソースでの前作業情報を参照し（図１０ステップＳ５）、作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）を算出する（図１０ステップＳ６）。
【００４９】
作業時間としては、図６で示すように、作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）とが算出される。
【００５０】
同一リソースでの前作業の作業終了日時より当該作業の作業開始日時の方が早い場合には、前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）は負の時間として計上する（図７参照）。複数の製品を一括作業している場合には、それらを一つの作業として扱う（図８及び図９参照）。
【００５１】
一括作業か否かの判定方法には、「作業開始日時や作業終了日時がある一定時間以内にあるものを一つの作業として扱う方法」や「作業開始日時や作業終了日時が作業時間に比してある一定割合以下にあるものを一つの作業として扱う方法」等がある。
【００５２】
また、この一括作業の判定に使用する「一定時間」や「一定割合」等のパラメータも、作業工程の特徴情報の一つとして予めパラメータ記憶部３１に記憶しておいても良い。算出した作業時間はパラメータ記憶部３１に記憶されている分類キー情報にしたがって分類され（図１０ステップＳ７）、解析済み実績データとして記録され（図１０ステップＳ８）、読込まれた作業実績データが前作業情報として記録される（図１０ステップＳ９）。
【００５３】
複数の装置を束ねた装置グループとレシピ、あるいは装置グループと複数のレシピを束ねたレシピカテゴリ、または装置グループとレシピカテゴリの組み合わせによって、作業時間が分類される場合の例を図２に示す。入力される実績データの例を図３に示す。図２に示すパラメータ情報の基で、図３に示す実績データが入力された場合の解析済み実績データ記憶部３２の内容の推移を図４（ａ），（ｂ）及び図５（ａ），（ｂ）に示す。
【００５４】
まず、図３に示す実績データの１レコード目を読込んだ時、上記のステップＳ２〜Ｓ９の処理を行った後の解析済み実績データの状態を図４（ａ）に示す。実績データの１レコード目を読み込んだ時には、前作業が不明のため、「Ｔ０」のみ算出される。図２に示す分類キー情報にしたがうと、作業装置「ＷＳ０１」は装置グループ「ＷＳＧ１」に属する。装置グループ「ＷＳＧ１」の「Ｔ０」は当該作業のレシピカテゴリ１によって分類されることになる。
【００５５】
当該作業のレシピが「ＲｅｃｉｐｅＡ」であり、レシピ「ＲｅｃｉｐｅＡ」のレシピカテゴリ１が「ＲＧ１」であるため、装置グループ「ＷＳＧ１」、レシピカテゴリ「ＲＧ１」の作業時間として解析済み実績データに登録される。そして、読込まれた１レコード目の実績データが前作業情報として記録される。
【００５６】
次に、図３に示す実績データの２レコード目を読込んだ時、ステップＳ２〜Ｓ９の処理を行った後の解析済み実績データの状態を図４（ｂ）に示す。実績データの２レコード目を読込んだ時には前作業情報があるため、「Ｔ０」のみならず、「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」も算出される。
【００５７】
図２に示す分類情報にしたがうと、「Ｔ１」は装置グループ「ＷＳＧ１」、レシピカテゴリ「ＲＧ１」に、「Ｔ０」及び「Ｔ２」は装置グループ「ＷＳＧ１」、レシピカテゴリ「ＲＧ２」に、「Ｔｄ」は装置グループ「ＷＳＧ１」、「レシピカテゴリの組み［ＲＧ４，ＲＧ１］」にそれぞれ登録される。そして、読込まれた２レコード目の実績データが前作業情報として記録される。
【００５８】
この他、分類方法には、処理装置あるいは複数の処理装置の群による分類、作業工程のレシピ情報あるいはレシピ情報の一部またはそれらの群による分類、作業者あるいは作業班等による分類等がある。また、前後の作業の処理装置、レシピ情報、作業者等の組みによって分類する方法もある。
【００５９】
実績データ解析手段２１は全てのレコードを読み終えるまで、ステップＳ２〜Ｓ９を繰り返す。このように、ステップＳ２〜Ｓ９の処理を繰り返すことによって、全ての実績データについて作業時間が算出され、解析済み実績データとして登録される。
【００６０】
実績データ解析手段２１によって解析され、解析済み実績データ記憶部３２に記憶された解析済み実績データは、標準時間推定手段２２によって参照される。標準時間推定手段２２は、まず解析済み実績データ記憶部３２に分類され記憶されている「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の作業時間データを各分類毎に取出す（図１０ステップＳ１０）。
【００６１】
次に、標準時間推定手段２２はパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報を取得し（図１０ステップＳ１２）、取得した作業時間データを統計処理し、各分類毎に最も信頼できる値を作業時間推定値として算出する（図１０ステップＳ１３）。この推定方法には、算術平均を採る方法、中央値を採る方法、最頻値を採る方法、上限あるいは下限としてある一定割合を取り除いた値の平均を採る方法等がある。また、どの推定方法を適用するかの情報をもパラメータ記憶部３１に記憶しておき、それにしたがって推定方法を選択してもよい。
【００６２】
標準時間推定手段２２は予めパラメータ記憶部３１に記憶されている組み合わせ方法にしたがい、算出した作業時間推定値を組み合わせて標準時間を算出する（図１０ステップＳ１４）。組み合わせ方法の一例としては、「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ０の推定値＋Ｔｄの推定値」を装置や作業者等のリソースの拘束時間とする方法がある。
【００６３】
また、組み合わせ方法の別の例としては、「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ１の推定値或いはＴ２の推定値」をリソースの拘束時間とする方法もある。さらに、「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」の最適な組み合わせ方をも推定し、標準時間を算出しても良い。最適な組み合わせ方の推定方法には、各分類の「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」の推定値の信頼度を算出し、その値を基に組み合わせた時の信頼度を算出し、信頼度の最も高い組み合わせを選択する方法等がある。
【００６４】
各分類の「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」の推定値の信頼度を測る方法には、標準偏差や分散に基づく方法、推定値周辺の局所的な分散に基づく方法、下位からある一定割合となる値から上位からある一定割合となる値までの幅に基づく方法、半値幅に基づく方法、情報統計量に基づく方法等がある。
【００６５】
図２に示す例では、装置グループ「ＷＳＧ１」に関する標準時間が、製品の滞在時間を「Ｔ０の推定値」、リソースの拘束時間を「Ｔ２の推定値」として算出される。
【００６６】
「Ｔｄ」の分類の仕方と、「Ｔ１」あるいは「Ｔ２」の分類の仕方が異なる場合には、予め「Ｔｄ」の推定値を算出しておき、その推定値を用いて「Ｔ１」あるいは「Ｔ２」の時間を補正し、「Ｔ１」あるいは「Ｔ２」の推定値を算出する方法もある。
【００６７】
最後に、標準時間推定手段２２は上記のようにして算出された標準時間を出力装置４へ出力する（図１０ステップＳ１５）。データ処理装置２は上述したステップＳ１０〜Ｓ１５の処理を繰り返し行うことによって、全ての標準時間を算出する。
【００６８】
このように、本実施例では、前作業の作業終了日時から作業開始日時までの非作業の時間（Ｔｄ）をも推定することで、精度良く標準時間（リソース拘束時間）を推定することができる。
【００６９】
図１１〜図１３は本発明の一実施例による効果を示す図である。図１１〜図１３にはある実在工場の実績データからある装置の非作業時間の分布を表したヒストグラムを示している。図１３は非作業時間が負になる装置の例である。
【００７０】
このように、実際の製造装置では、作業終了してから次の作業を開始するまでにある一定の時間を要するものや、作業終了前に次作業が開始されるものがある。これらの時間をも考慮することで、装置の負荷を正確に見積もることが可能となる。
【００７１】
また、本実施例では、作業開始日時、あるいは作業終了日時のどちらか一方しか信頼できない場合においても、高精度で標準時間（リソース拘束時間）を算出することができる。
【００７２】
図１４〜図１６は本発明の一実施例による他の効果を示す図である。図１４〜図１６にはある実在工場の実績データからある装置のあるレシピグループの作業時間分布を表したヒストグラムを示している。図１４は作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）の分布を示し、図１５は前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）の分布を示し、図１６は作業開始日時から次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）の分布を示している。
【００７３】
図１４〜図１６に示す３つのグラフとも、ヒストグラムの級区間幅や表示範囲を揃えている。図１４〜図１６に示すケースでは、作業終了時間を基準に標準時間を算出することで、標準時間の算出精度を向上できることが分かる。
【００７４】
さらに、本実施例では、標準時間算出元データの母集団となる実績データが少ない場合でも、分類を適切に設定することによって、母集団を増やし、推定値の誤差を減らすことで、標準時間の推定精度を向上させることができる。
【００７５】
さらにまた、本実施例では、解析済みの実績データを保持し、該データから推定するため、中央値や最頻値等の作業時間の分布の特徴に応じた推定を行うことができ、例外データによる推定値への悪影響を抑え、精度良く標準時間を算出することができる。
【００７６】
図１７は本発明の他の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。図１７において、本発明の他の実施例による標準時間算出装置は標準時間推定手段２２の代りに作業時間推定手段５１と標準時間算出手段５２とをデータ処理装置５に配置し、作業時間推定値記憶部６１を記憶装置６に追加した以外は、図１に示す本発明の一実施例による標準時間算出装置と同様の構成となっており、同一構成要素には同一符号を付してある。また、同一構成要素の動作は本発明の一実施例による標準時間算出装置と同様である。
【００７７】
作業時間推定手段５１は解析済み実績データ記憶部３２に分類されて記憶されている「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の時間情報を読込んで統計処理を行い、各分類毎の最も信頼できる時間を推定し、推定結果を作業時間推定値記憶部３３に記憶させる。この推定方法には、算術平均を採る方法、中央値を採る方法、最頻値を採る方法、上限あるいは下限としてある一定割合を取り除いた値の平均を採る方法等がある。
【００７８】
標準時間算出手段５２は作業時間推定値記憶部６１に記憶されている各分類毎に推定された「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の時間の推定値を、予めパラメータ記憶部３１に記憶されている作業開始日時を信頼するか、あるいは作業終了日時を信頼するか、または両方を信頼するかの別にしたがって標準時間を組み立てる。
【００７９】
標準時間の組み立て方の一例としては、作業開始日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ１の推定値」を装置や作業者等のリソースの拘束時間とし、作業終了日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ２の推定値」をリソースの拘束時間とし、作業開始日時と作業終了日時との両方を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ０の推定値＋Ｔｄの推定値」をリソースの拘束時間とする方法がある。
【００８０】
図１８は本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートであり、図１９（ａ），（ｂ）は本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。これら図１７〜図１９を参照して本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。尚、図１８に示す処理はデータ処理装置５の各部がプログラム記憶部３３のプログラムを実行することで実現される。また、図１８のステップＳ２１〜Ｓ２９の処理は図１０のステップＳ１〜Ｓ９の処理と同様であるので、その動作の説明は省略する。
【００８１】
図１に示す本発明の一実施例では、「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の作業時間の推定値の算出と、それらの推定値とを組み合せて標準時間を算出する処理を同時に行っている。これに対し、本実施例では、先に、作業時間推定手段５１によって作業時間の推定値の算出を行い、算出された推定値を作業時間推定値記憶部６１に記憶させ、その後に、標準時間算出手段２４によって作業時間推定値記憶部６１に記憶されている推定値を参照して標準時間を算出し、出力装置４へ出力している。
【００８２】
作業時間推定手段５１では、まず解析済み実績データ記憶部３２に分類されて記憶されている「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の作業時間データを各分類毎に取出し（図１８ステップＳ３０）、パラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報を取得する（図１８ステップＳ３２）。
【００８３】
作業時間推定手段５１は取得した作業時間データを統計処理し、各分類毎に最も信頼できる値を作業時間推定値として算出し、作業時間推定値記憶部６１に記憶させる（図１８ステップＳ３３）。推定方法の情報をもパラメータ記憶部３１に記憶しておく場合には、ステップＳ３０でどの推定方法を適用するかの情報を取得する。
【００８４】
図２〜図５に示す具体例で言えば、実績データ読込み後の解析済み実績データ記憶部３２の記憶内容は図１９（ａ）に示す内容となる。作業時間推定手段５１はこの解析済み実績データを基に、例えば図１９（ｂ）に示すように、作業時間推定値を算出し、作業時間推定値記憶部６１に記憶させる。
【００８５】
標準時間算出のための作業時間推定値の組み合わせも推定の対象となり得る場合には、作業時間推定手段５１にて各作業時間の推定値の信頼度を算出し、推定値と共に作業時間推定値記憶部６１に記憶させる。
【００８６】
標準時間算出手段５２では、まず標準時間を算出する対象を限定するキーを入力装置１から読込む（図１８ステップＳ３４）。図２〜図５に示す具体例で言えば、「装置」、「装置グループ」、「装置及びレシピ情報」、「装置グループ及びレシピカテゴリ」等がキーとなる。ステップＳ３４では入力装置１からの入力に応じて、パラメータ記憶部３１に記憶されているパラメータの変更をも行う。
【００８７】
次に、標準時間算出手段５２はパラメータ記憶部３１に記憶されている組み合わせ方法にしたがい、作業時間推定値記憶部６１に記憶している作業時間推定値を組み合わせて標準時間を算出する（図１８ステップＳ３６，Ｓ３７）。
【００８８】
標準時間算出のための作業時間推定値の組み合わせが推定の対象である場合には、作業時間推定値記憶部６１に記憶されている各作業時間の推定値の信頼度を参照して組み合わせられた標準時間の信頼度を求め、最も信頼度の高い標準時間を採用する。
【００８９】
最後に、標準時間算出手段５２は、上述した処理によって算出された標準時間を出力装置４へ出力する（図１８ステップＳ３８）。データ処理装置５の作業時間推定手段５１及び標準時間算出手段５２は上述したステップＳ３０〜Ｓ３３の処理及びステップＳ３４〜Ｓ３８の処理をそれぞれ繰り返し行うことによって、全ての標準時間を算出する。
【００９０】
本実施例では、作業時間推定手段５１と標準時間算出手段５２とに分けることによって、標準時間算出のための作業時間推定値の組み合わせ方等のパラメータをインタラクティブに変更することができる。
【００９１】
また、本実施例では、作業時間の推定値の算出をし直さないことで、高速に標準時間の再算出を行うことができるため、解析済み実績データの分布や作業時間推定値、算出された標準時間等をモニタ画面等で参照しながら標準時間算出に使用するパラメータを変更することが可能となる。
【００９２】
このように、本実施例では、より精度の高い標準時間を算出するためにパラメータをチューニングするツールとしても使用することができるという新たな効果が得られる。
【００９３】
図２０は本発明の別の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。図２０において、本発明の別の実施例による標準時間算出装置は通信装置７を備えた以外は、図１７に示す本発明の他の実施例による標準時間算出装置と同様の構成となっており、同一構成要素には同一符号を付してある。また、同一構成要素の動作は本発明の他の実施例による標準時間算出装置と同様である。
【００９４】
本実施例では、実績データが入力装置１の代りに通信装置７から実績データ解析手段２１に伝えられる。解析済み実績データ記憶部３２は装置等のリソース毎に前作業情報を保持する。
【００９５】
図２１は図２０の解析済み実績データ記憶部３２に保持される前作業情報の一例を示す図である。図２１において、解析済み実績データ記憶部３２は各装置について直前の作業実績データを前作業情報として保持している。前作業情報はリソース拘束時間の算出対象であるリソースをキーに保持する必要があり、装置及び治具の両方についてリソース拘束時間を算出する場合には装置及び治具のそれぞれをキーとして前作業情報を保持する。
【００９６】
図２２及び図２３は本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。これら図２０〜図２３を参照して本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。尚、図２２及び図２３に示す処理はデータ処理装置５の各部がプログラム記憶部３３のプログラムを実行することで実現される。
【００９７】
図２２及び図２３において、ステップＳ４１〜Ｓ５２の処理は、通信装置７での実績データの受信をトリガに動作し、ステップＳ６１〜Ｓ６５の処理は入力装置１での入力をトリガに動作する。
【００９８】
ステップＳ４１〜Ｓ４８，Ｓ５０，Ｓ５２，Ｓ６１〜Ｓ６５の処理は、図１８に示す本発明の他の実施例におけるステップＳ２２〜Ｓ２９，Ｓ３２〜Ｓ３８の処理と同様である。
【００９９】
ステップＳ４９では解析済み実績データ記憶部３２に新たに登録された解析済み実績データを含む分類について作業時間データが取出される。データ処理装置５はステップＳ５０において、解析済み実績データ記憶部３２に新たに登録された解析済み実績データを含む全ての分類について、作業時間推定値の再算出を終了した時に、通信装置７での実績データ受信をトリガとした一連の処理を終了する。
【０１００】
このように、本実施例では、標準時間をリアルタイムに更新することができるという新たな効果が得られる。
【０１０１】
尚、上記の各実施例に記載の標準時間算出装置及びその方法は、製造ラインのシミュレーションを行うシミュレーション装置、製造ラインのスケジューリングを行うスケジューリング装置、製造ラインのプランニングを行うプランニング装置や生産計画立案システム、製造ラインの生産制御を行う生産制御装置や生産管理システム、製造ラインでの生産における原価計算を行う原価計算装置、製品の納期を回答するための納期回答システム等に用いることが可能である。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、上記のような構成及び動作とすることで、精度良く標準時間（リソース拘束時間）を推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図３】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図４】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図５】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図６】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図７】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図８】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図９】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施例による効果を示す図である。
【図１２】本発明の一実施例による効果を示す図である。
【図１３】本発明の一実施例による効果を示す図である。
【図１４】本発明の一実施例による他の効果を示す図である。
【図１５】本発明の一実施例による他の効果を示す図である。
【図１６】本発明の一実施例による他の効果を示す図である。
【図１７】本発明の他の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図２０】本発明の別の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２０の解析済み実績データ記憶部に保持される前作業情報の一例を示す図である。
【図２２】本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 入力装置
２，５ データ処理装置
３，６ 記憶装置
４ 出力装置
７ 通信装置
２１ 実績データ解析手段
２２ 標準時間推定手段
３１ パラメータ記憶部
３２ 解析済み実績データ記憶部
３３ プログラム記憶部
５１ 作業時間推定手段
５２ 標準時間算出手段
６１ 作業時間推定値記憶部
【発明の属する技術分野】
本発明は標準時間算出装置及びそれに用いる標準時間算出方法並びにそのプログラムに関し、特に製造ラインシミュレーション等に用いられる標準時間の算出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、製造ラインのシミュレーションを利用する場合、現実のラインをモデル化することが行われているが、そのモデルに設定するパラメータは、設定者が経験や推定によって決定するか、または収集された実績データを用いてパラメータを算出することによって決定する方法が知られている。
【０００３】
ここで、当該パラメータの一つとして、製造ラインの各製造工程での処理に要する時間、処理の準備に要する時間、製造設備や工具や作業者を拘束する時間、各製造工程での作業終了後に次の工程までの製品搬送に要する時間、工具や作業者の移動に要する時間等が重要なものとして挙げられる。これ等時間を総称して、一般に「標準時間（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｔｉｍｅ）」と称している。
【０００４】
製造ラインシミュレーションを実行する際には、ある製品をある製造設備で処理する場合、どれだけの期間その製品がその製造設備に拘束されるかという値、すなわち「標準時間」がシミュレーション結果の信頼性を大きく左右する。この「標準時間」は、このようにシミュレーション結果の信頼性を大きく左右するものであることから、シミュレーションにおける「評価値」とも呼ばれている。
【０００５】
この評価値である「標準時間」は、処理条件、製品の量等によって大きく変動するものであり、過去に工場内で実際に発生した事象の時系列情報を基に、上述した方法で決定または算出され、製造ラインシミュレーションにおけるパラメータの一つとして設定される。このような決定または算出方法は、実績データの平均値、最大値、最小値、中央値、最頻値、分散のいずれか、または組み合わせ、または上記の方法で求めた値と正規分布を仮定した揺らぎとを利用したものである。
【０００６】
上記の製造ラインシミュレータにおいて、現実のデータに即したパラメータの評価値（ある製品の、ある処理工程での、ある製造設備における処理時間の標準時間）を高信頼度で算出する方法としては以下の方法が提案されている。
【０００７】
すなわち、この方法では製造ラインの各製造設備から報告されたイベントから、ある製品の、ある処理工程での、ある製造設備における処理時間を算出し、この算出されたデータから評価値を算出する。この評価値算出の例として、蓄積されたデータを値順にソートし、このソート結果から第一の中央値を求め、この第一の中央値との差の絶対値がより小なるデータを検出し、この検出データの数が全データ数の半数を越える区間を定める。
【０００８】
この設定区間内のデータの新たな第二の中央値を求め、この第二の中央値と第一の中央値との差を基準値と比較し、第二の中央値が評価値とみなし得るかどうかを決定する。これによって、生データの分布状況をより良く反映した評価値が得られる（例えば、特許文献１参照）。
【０００９】
【特許文献１】
特開２０００−３５８１７号公報（第１２，１３頁、図３）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の標準時間の算出方法では、作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基にレシピ情報や装置等の分類を行い、標準時間を算出しているため、ロットの滞在時間とリソースの拘束時間との区別をせずに標準時間を算出している。
【００１１】
また、従来の標準時間の算出方法では、作業開始時刻から作業終了時刻までに含まれないが、リソースを拘束する時間が加味されないため、シミュレーションやスケジューリングで実施可能とされる生産計画も、実際には実施不可能となることが多い。
【００１２】
さらに、従来の標準時間の算出方法では、作業開始時刻が精度良く得られない装置や作業終了時刻が精度良く得られない装置において算出される標準時間も精度の良いものが得られない。
【００１３】
そこで、本発明の目的は上記の問題点を解消し、精度良く標準時間（リソース拘束時間）を推定することができる標準時間算出装置及びそれに用いる標準時間算出方法並びにそのプログラムを提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明による標準時間算出装置は、生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置であって、
前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出する算出手段を備え、
前記算出手段は、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択する手段を含んでいる。
【００１５】
本発明による標準時間算出方法は、生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置に用いる標準時間算出方法であって、
前記標準時間算出装置が、前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出するステップを実行し、
前記標準時間を算出するステップにおいて、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
前記標準時間算出装置が、作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択するステップを実行している。
【００１６】
本発明によるプログラムは、生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置内のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出する処理を含み、
前記標準時間を算出する処理において、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択する処理を含むことを特徴とする。
【００１７】
すなわち、本発明の標準時間算出装置は、製造ラインの実績データに基づいて標準時間を算出する装置において、精度の高い標準時間を算出可能な構成を提供するものである。
【００１８】
より具体的に説明すると、本発明の標準時間算出装置においては、パラメータ記憶部が作業工程の特徴情報を記憶し、実績データ解析手段が入力装置から製造ライン内の作業実績データを受取り、その受取った作業実績データ内の作業開始日時の情報と作業終了日時の情報とから作業時間を算出する。
【００１９】
この場合、実績データ解析手段はパラメータ記憶部に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって、作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、同一リソースでの前作業の終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）とを算出する。そして、実績データ解析手段はこれらの時間をパラメータ記憶部に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって分類し、解析済み実績データ記憶部に記録する。
【００２０】
標準時間推定手段は解析済み実績データ記憶部から解析済み実績データを読込み、読込んだ解析済み実績データ（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）をパラメータ記憶部に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって統計処理し、標準時間を算出する。これによって、本発明の標準時間算出装置では、標準時間の算出精度向上が可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。図１において、本発明の一実施例による標準時間算出装置はキーボード等の入力装置１と、プログラム制御によって動作するデータ処理装置２と、情報を記憶する記憶装置３と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４とから構成されている。
【００２２】
データ処理装置２は実績データ解析手段２１と、標準時間推定手段２２とから構成され、記憶装置３はパラメータ記憶部３１と、解析済み実績データ記憶部３２と、プログラム記憶部３３とから構成されている。ここで、プログラム記憶部３３はデータ処理装置２で動作するプログラム（コンピュータで実行可能なプログラム）を記憶している。
【００２３】
パラメータ記憶部３１は作業工程の特徴情報を記憶しており、実績データ解析手段２１は入力装置１から製造ライン内の作業実績データを受取り、その受取った作業実績データ内の作業開始日時の情報と作業終了日時の情報とから作業時間を算出する。
【００２４】
この場合、実績データ解析手段２１はパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって、作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、同一リソースでの前作業の終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）とを算出する。そして、実績データ解析手段２１はこれらの時間をパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって分類し、解析済み実績データ記憶部３２に記録する。
【００２５】
標準時間推定手段２２は解析済み実績データ記憶部３２から解析済み実績データを読込み、読込んだ解析済み実績データ（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）をパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって統計処理し、標準時間を算出する。これによって、本発明の一実施例による標準時間算出装置では、標準時間の算出精度向上が可能となる。
【００２６】
上記のパラメータ記憶部３１は処理装置や処理条件、加工工程、加工品の品種等をキーに作業工程の特徴情報を予め記憶している。作業工程の特徴としては標準時間分類情報、作業開始時刻を信頼するか、作業終了時刻を信頼するか、あるいは両方が信頼できるかの別等の情報が記憶されている。
【００２７】
図２〜図５は本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図であり、図６〜図９は本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【００２８】
図２において、パラメータ情報は分類キー情報１と、分類キー情報２と、分類情報と、標準時間算出パターンとから構成されている。分類キー情報１は装置（「ＷＳ０１」，「ＷＳ０２」，「ＷＳ０３」，「ＷＳ０４」，「ＷＳ０５」，「ＷＳ０６」，「ＷＳ０７」，「ＷＳ０８」等）と、装置グループ（「ＷＳＧ１」，「ＷＳＧ２」，「ＷＳＧ３」，「ＷＳＧ４」等）とから構成されている。
【００２９】
分類キー情報２はレシピ情報（「ＲｅｃｉｐｅＡ」，「ＲｅｃｉｐｅＢ」，「ＲｅｃｉｐｅＣ」，「ＲｅｃｉｐｅＤ」，「ＲｅｃｉｐｅＥ」，「ＲｅｃｉｐｅＦ」，「ＲｅｃｉｐｅＧ」，「ＲｅｃｉｐｅＨ」等）と、レシピカテゴリ１（「ＲＧ１」，「ＲＧ２」，「ＲＧ３」等）と、レシピカテゴリ２（「ＲＧ１」，「ＲＧ４」等）とから構成されている。
【００３０】
分類情報は装置グループ（「ＷＳＧ１」，「ＷＳＧ２」等）と、対象（「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等）と、分類キー（「レシピカテゴリ１」，「前作業レシピカテゴリ１」，「次作業レシピカテゴリ１」，「前後のレシピカテゴリ１の組み」，「レシピ」，「前作業レシピ」，「次作業レシピ」，「前後のレシピカテゴリ２の一致不一致」等）と、標準時間算出パターン（「パターン２」，「パターン０」等）とから構成されている。
【００３１】
標準時間算出パターンは装置（「パターン０」，「パターン１」，「パターン２」，「パターン３」等）と、標準時間算出パターン（「製品の滞在時間＝Ｔ０、リソースの拘束時間＝Ｔ０＋Ｔｄ」，「製品の滞在時間＝Ｔ０、リソースの拘束時間＝Ｔ１」，「製品の滞在時間＝Ｔ０、リソースの拘束時間＝Ｔ２」，「パターン０〜２で最適なパターンを自動判定」等）とから構成されている。
【００３２】
図３において、実績データは装置（「ＷＳ０１」等）と、工程（「Ｓｔｅｐ１３」，「Ｓｔｅｐ５」，「Ｓｔｅｐ１９」，「Ｓｔｅｐ２」等）と、作業者（「Ｏｐｅｒａｔｏｒ１」，「Ｏｐｅｒａｔｏｒ２」等）と、レシピ情報（「ＲｅｃｉｐｅＡ」，「ＲｅｃｉｐｅＢ」，「ＲｅｃｉｐｅＣ」等）と、作業開始日時（「９／１ ７：００」，「９／１ ８：３０」，「９／１ ９：３０」，「９／１ １０：５０」等）と、作業終了日時（「９／１ ８：００」，「９／１ ９：１５」，「９／１ １０：３０」，「９／１ １１：３０」等）とから構成されている。
【００３３】
図４（ａ）は最初に読込まれた実績データを示し、図４（ｂ）は２番目に読込まれた実績データを示し、図５（ａ）は３番目に読込まれた実績データを示し、図５（ｂ）は４番目に読込まれた実績データを示している。これら図１〜図９を参照して本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。
【００３４】
複数の装置を束ねた装置グループとレシピ、あるいは装置グループと複数のレシピを束ねたレシピカテゴリ、または装置グループとレシピカテゴリの組み合わせによって、作業時間が分類される場合の例を図２及び図３に示す。また、図２及び図３においては作業開始時刻を信頼するか、作業終了時刻を信頼するか、あるいは両方を信頼するかの別を、装置グループ及び推定対象の作業時間毎に保持している場合の例でもある。
【００３５】
データ処理装置２は実績データ解析手段２１と、標準時間推定手段２２とを備えており、実績データ解析手段２１は入力装置１から与えられた製造ライン内の作業実績データ内の作業開始日時の情報と作業終了日時の情報とから作業時間を算出する。
【００３６】
実績データ解析手段２１は、図４及び図５に示すように、１）作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、２）作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、３）同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、４）同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）との４つの作業時間を算出する。リソースには装置、作業者、治工具等がある。
【００３７】
同一リソースでの前作業の作業終了日時より当該作業の作業開始日時の方が早い場合には、図７に示すように、前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）が負の時間として算出される。複数の製品を一括作業している場合には、それらを一つの作業として扱う（図８及び図９参照）。
【００３８】
一括作業か否かの判定方法には「作業開始日時や作業終了日時がある一定時間以内にあるものを一つの作業として扱う方法」や「作業開始日時や作業終了日時が作業時間に比してある一定割合以下にあるものを一つの作業として扱う方法」等がある。また、この一括作業の判定に使用する「一定時間」や「一定割合」等は、作業工程の特徴情報の一つとして予めパラメータ記憶部３１に記憶しておく。
【００３９】
実績データ解析手段２１はこれら４つの作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）をパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報にしたがって分類し、解析済み実績データ記憶部３２に記録する。分類方法には、処理装置あるいは複数の処理装置の群による分類、作業工程のレシピ情報またはレシピ情報の一部あるいはそれらの群による分類、作業者あるいは作業班等による分類等がある。また、前後の作業の処理装置、レシピ情報、作業者等の組みによって分類する方法がある。
【００４０】
図２及び図３に示す例の場合、作業時間は幾つかの装置を束ねた装置グループとレシピ、あるいは装置グループと複数のレシピを束ねたレシピカテゴリ、または装置グループとレシピカテゴリの組み合わせによって分類される。図２及び図３においてはこれらの分類方法を、装置グループ毎に指定する場合の例を示している。
【００４１】
標準時間推定手段２２は解析済み実績データ記憶部３２に分類されて記憶されているＴ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ等の時間情報を読込んで統計処理を行い、各分類毎の最も信頼できる時間を推定する。この推定方法には、算術平均を採る方法、中央値を採る方法、最頻値を採る方法、上限あるいは下限としてある一定割合を取り除いた値の平均を採る方法等がある。
【００４２】
標準時間推定手段２２はこのように各分類毎に算出されたＴ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ等の時間の推定値を、予めパラメータ記憶部３１に記憶されている作業開始日時を信頼するか、あるいは作業終了日時を信頼するか、または両方を信頼するかの別にしたがって標準時間を組み立てる。
【００４３】
標準時間の組み立て方の一例としては、作業開始日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ１の推定値」を装置や作業者等のリソースの拘束時間とし、作業終了日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ２の推定値」をリソースの拘束時間とし、作業開始日時と作業終了日時の両方を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ０の推定値＋Ｔｄの推定値」をリソースの拘束時間とする方法がある。
【００４４】
作業開始日時を信頼するか、あるいは作業終了日時を信頼するか、またはその両方を信頼するかの別をも推定の対象としても良い。この推定方法には、分類された各作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）の推定値の信頼度を算出し、その値を基にそれらを組み合せた場合の信頼度を算出し、信頼度の最も高い組み立て方を選択する方法がある。
【００４５】
各作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）の推定値の信頼度を測る方法には、標準偏差や分散に基づく方法、推定値周辺の局所的な分散に基づく方法、下位からある一定割合となる値から上位からある一定割合となる値までの幅に基づく方法、半値幅に基づく方法、情報統計量に基づく方法等がある。
【００４６】
図１０は本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。これら図１及び図１０を参照して本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。尚、図１０に示す処理はデータ処理装置２の各部がプログラム記憶部３３のプログラムを実行することで実現される。
【００４７】
まず、本発明の一実施例による標準時間算出装置では記憶装置３が初期化され（図１０ステップＳ１）、入力装置１から与えられた作業実績データが実績データ解析手段２１に供給される。実績データ解析手段２１は入力装置１から与えられた製造ライン内の作業実績データを１レコード毎に読込む（図１０ステップＳ２）。
【００４８】
実績データ解析手段２１は作業実績データの読込みが終了しなければ（図１０ステップＳ３）、パラメータ検索を行い（図１０ステップＳ４）、同一リソースでの前作業情報を参照し（図１０ステップＳ５）、作業時間（Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔｄ）を算出する（図１０ステップＳ６）。
【００４９】
作業時間としては、図６で示すように、作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）と、作業開始日時から同一リソースでの次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）と、同一リソースでの前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）とが算出される。
【００５０】
同一リソースでの前作業の作業終了日時より当該作業の作業開始日時の方が早い場合には、前作業の作業終了日時から作業開始日時までの時間（Ｔｄ）は負の時間として計上する（図７参照）。複数の製品を一括作業している場合には、それらを一つの作業として扱う（図８及び図９参照）。
【００５１】
一括作業か否かの判定方法には、「作業開始日時や作業終了日時がある一定時間以内にあるものを一つの作業として扱う方法」や「作業開始日時や作業終了日時が作業時間に比してある一定割合以下にあるものを一つの作業として扱う方法」等がある。
【００５２】
また、この一括作業の判定に使用する「一定時間」や「一定割合」等のパラメータも、作業工程の特徴情報の一つとして予めパラメータ記憶部３１に記憶しておいても良い。算出した作業時間はパラメータ記憶部３１に記憶されている分類キー情報にしたがって分類され（図１０ステップＳ７）、解析済み実績データとして記録され（図１０ステップＳ８）、読込まれた作業実績データが前作業情報として記録される（図１０ステップＳ９）。
【００５３】
複数の装置を束ねた装置グループとレシピ、あるいは装置グループと複数のレシピを束ねたレシピカテゴリ、または装置グループとレシピカテゴリの組み合わせによって、作業時間が分類される場合の例を図２に示す。入力される実績データの例を図３に示す。図２に示すパラメータ情報の基で、図３に示す実績データが入力された場合の解析済み実績データ記憶部３２の内容の推移を図４（ａ），（ｂ）及び図５（ａ），（ｂ）に示す。
【００５４】
まず、図３に示す実績データの１レコード目を読込んだ時、上記のステップＳ２〜Ｓ９の処理を行った後の解析済み実績データの状態を図４（ａ）に示す。実績データの１レコード目を読み込んだ時には、前作業が不明のため、「Ｔ０」のみ算出される。図２に示す分類キー情報にしたがうと、作業装置「ＷＳ０１」は装置グループ「ＷＳＧ１」に属する。装置グループ「ＷＳＧ１」の「Ｔ０」は当該作業のレシピカテゴリ１によって分類されることになる。
【００５５】
当該作業のレシピが「ＲｅｃｉｐｅＡ」であり、レシピ「ＲｅｃｉｐｅＡ」のレシピカテゴリ１が「ＲＧ１」であるため、装置グループ「ＷＳＧ１」、レシピカテゴリ「ＲＧ１」の作業時間として解析済み実績データに登録される。そして、読込まれた１レコード目の実績データが前作業情報として記録される。
【００５６】
次に、図３に示す実績データの２レコード目を読込んだ時、ステップＳ２〜Ｓ９の処理を行った後の解析済み実績データの状態を図４（ｂ）に示す。実績データの２レコード目を読込んだ時には前作業情報があるため、「Ｔ０」のみならず、「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」も算出される。
【００５７】
図２に示す分類情報にしたがうと、「Ｔ１」は装置グループ「ＷＳＧ１」、レシピカテゴリ「ＲＧ１」に、「Ｔ０」及び「Ｔ２」は装置グループ「ＷＳＧ１」、レシピカテゴリ「ＲＧ２」に、「Ｔｄ」は装置グループ「ＷＳＧ１」、「レシピカテゴリの組み［ＲＧ４，ＲＧ１］」にそれぞれ登録される。そして、読込まれた２レコード目の実績データが前作業情報として記録される。
【００５８】
この他、分類方法には、処理装置あるいは複数の処理装置の群による分類、作業工程のレシピ情報あるいはレシピ情報の一部またはそれらの群による分類、作業者あるいは作業班等による分類等がある。また、前後の作業の処理装置、レシピ情報、作業者等の組みによって分類する方法もある。
【００５９】
実績データ解析手段２１は全てのレコードを読み終えるまで、ステップＳ２〜Ｓ９を繰り返す。このように、ステップＳ２〜Ｓ９の処理を繰り返すことによって、全ての実績データについて作業時間が算出され、解析済み実績データとして登録される。
【００６０】
実績データ解析手段２１によって解析され、解析済み実績データ記憶部３２に記憶された解析済み実績データは、標準時間推定手段２２によって参照される。標準時間推定手段２２は、まず解析済み実績データ記憶部３２に分類され記憶されている「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の作業時間データを各分類毎に取出す（図１０ステップＳ１０）。
【００６１】
次に、標準時間推定手段２２はパラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報を取得し（図１０ステップＳ１２）、取得した作業時間データを統計処理し、各分類毎に最も信頼できる値を作業時間推定値として算出する（図１０ステップＳ１３）。この推定方法には、算術平均を採る方法、中央値を採る方法、最頻値を採る方法、上限あるいは下限としてある一定割合を取り除いた値の平均を採る方法等がある。また、どの推定方法を適用するかの情報をもパラメータ記憶部３１に記憶しておき、それにしたがって推定方法を選択してもよい。
【００６２】
標準時間推定手段２２は予めパラメータ記憶部３１に記憶されている組み合わせ方法にしたがい、算出した作業時間推定値を組み合わせて標準時間を算出する（図１０ステップＳ１４）。組み合わせ方法の一例としては、「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ０の推定値＋Ｔｄの推定値」を装置や作業者等のリソースの拘束時間とする方法がある。
【００６３】
また、組み合わせ方法の別の例としては、「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ１の推定値或いはＴ２の推定値」をリソースの拘束時間とする方法もある。さらに、「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」の最適な組み合わせ方をも推定し、標準時間を算出しても良い。最適な組み合わせ方の推定方法には、各分類の「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」の推定値の信頼度を算出し、その値を基に組み合わせた時の信頼度を算出し、信頼度の最も高い組み合わせを選択する方法等がある。
【００６４】
各分類の「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」の推定値の信頼度を測る方法には、標準偏差や分散に基づく方法、推定値周辺の局所的な分散に基づく方法、下位からある一定割合となる値から上位からある一定割合となる値までの幅に基づく方法、半値幅に基づく方法、情報統計量に基づく方法等がある。
【００６５】
図２に示す例では、装置グループ「ＷＳＧ１」に関する標準時間が、製品の滞在時間を「Ｔ０の推定値」、リソースの拘束時間を「Ｔ２の推定値」として算出される。
【００６６】
「Ｔｄ」の分類の仕方と、「Ｔ１」あるいは「Ｔ２」の分類の仕方が異なる場合には、予め「Ｔｄ」の推定値を算出しておき、その推定値を用いて「Ｔ１」あるいは「Ｔ２」の時間を補正し、「Ｔ１」あるいは「Ｔ２」の推定値を算出する方法もある。
【００６７】
最後に、標準時間推定手段２２は上記のようにして算出された標準時間を出力装置４へ出力する（図１０ステップＳ１５）。データ処理装置２は上述したステップＳ１０〜Ｓ１５の処理を繰り返し行うことによって、全ての標準時間を算出する。
【００６８】
このように、本実施例では、前作業の作業終了日時から作業開始日時までの非作業の時間（Ｔｄ）をも推定することで、精度良く標準時間（リソース拘束時間）を推定することができる。
【００６９】
図１１〜図１３は本発明の一実施例による効果を示す図である。図１１〜図１３にはある実在工場の実績データからある装置の非作業時間の分布を表したヒストグラムを示している。図１３は非作業時間が負になる装置の例である。
【００７０】
このように、実際の製造装置では、作業終了してから次の作業を開始するまでにある一定の時間を要するものや、作業終了前に次作業が開始されるものがある。これらの時間をも考慮することで、装置の負荷を正確に見積もることが可能となる。
【００７１】
また、本実施例では、作業開始日時、あるいは作業終了日時のどちらか一方しか信頼できない場合においても、高精度で標準時間（リソース拘束時間）を算出することができる。
【００７２】
図１４〜図１６は本発明の一実施例による他の効果を示す図である。図１４〜図１６にはある実在工場の実績データからある装置のあるレシピグループの作業時間分布を表したヒストグラムを示している。図１４は作業開始日時から作業終了日時までの時間（Ｔ０）の分布を示し、図１５は前作業の作業終了日時から作業終了日時までの時間（Ｔ２）の分布を示し、図１６は作業開始日時から次作業の作業開始日時までの時間（Ｔ１）の分布を示している。
【００７３】
図１４〜図１６に示す３つのグラフとも、ヒストグラムの級区間幅や表示範囲を揃えている。図１４〜図１６に示すケースでは、作業終了時間を基準に標準時間を算出することで、標準時間の算出精度を向上できることが分かる。
【００７４】
さらに、本実施例では、標準時間算出元データの母集団となる実績データが少ない場合でも、分類を適切に設定することによって、母集団を増やし、推定値の誤差を減らすことで、標準時間の推定精度を向上させることができる。
【００７５】
さらにまた、本実施例では、解析済みの実績データを保持し、該データから推定するため、中央値や最頻値等の作業時間の分布の特徴に応じた推定を行うことができ、例外データによる推定値への悪影響を抑え、精度良く標準時間を算出することができる。
【００７６】
図１７は本発明の他の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。図１７において、本発明の他の実施例による標準時間算出装置は標準時間推定手段２２の代りに作業時間推定手段５１と標準時間算出手段５２とをデータ処理装置５に配置し、作業時間推定値記憶部６１を記憶装置６に追加した以外は、図１に示す本発明の一実施例による標準時間算出装置と同様の構成となっており、同一構成要素には同一符号を付してある。また、同一構成要素の動作は本発明の一実施例による標準時間算出装置と同様である。
【００７７】
作業時間推定手段５１は解析済み実績データ記憶部３２に分類されて記憶されている「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の時間情報を読込んで統計処理を行い、各分類毎の最も信頼できる時間を推定し、推定結果を作業時間推定値記憶部３３に記憶させる。この推定方法には、算術平均を採る方法、中央値を採る方法、最頻値を採る方法、上限あるいは下限としてある一定割合を取り除いた値の平均を採る方法等がある。
【００７８】
標準時間算出手段５２は作業時間推定値記憶部６１に記憶されている各分類毎に推定された「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の時間の推定値を、予めパラメータ記憶部３１に記憶されている作業開始日時を信頼するか、あるいは作業終了日時を信頼するか、または両方を信頼するかの別にしたがって標準時間を組み立てる。
【００７９】
標準時間の組み立て方の一例としては、作業開始日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ１の推定値」を装置や作業者等のリソースの拘束時間とし、作業終了日時を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ２の推定値」をリソースの拘束時間とし、作業開始日時と作業終了日時との両方を信頼する場合に「Ｔ０の推定値」を製品の滞在時間、「Ｔ０の推定値＋Ｔｄの推定値」をリソースの拘束時間とする方法がある。
【００８０】
図１８は本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートであり、図１９（ａ），（ｂ）は本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。これら図１７〜図１９を参照して本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。尚、図１８に示す処理はデータ処理装置５の各部がプログラム記憶部３３のプログラムを実行することで実現される。また、図１８のステップＳ２１〜Ｓ２９の処理は図１０のステップＳ１〜Ｓ９の処理と同様であるので、その動作の説明は省略する。
【００８１】
図１に示す本発明の一実施例では、「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の作業時間の推定値の算出と、それらの推定値とを組み合せて標準時間を算出する処理を同時に行っている。これに対し、本実施例では、先に、作業時間推定手段５１によって作業時間の推定値の算出を行い、算出された推定値を作業時間推定値記憶部６１に記憶させ、その後に、標準時間算出手段２４によって作業時間推定値記憶部６１に記憶されている推定値を参照して標準時間を算出し、出力装置４へ出力している。
【００８２】
作業時間推定手段５１では、まず解析済み実績データ記憶部３２に分類されて記憶されている「Ｔ０」，「Ｔ１」，「Ｔ２」，「Ｔｄ」等の作業時間データを各分類毎に取出し（図１８ステップＳ３０）、パラメータ記憶部３１に記憶されている作業工程の特徴情報を取得する（図１８ステップＳ３２）。
【００８３】
作業時間推定手段５１は取得した作業時間データを統計処理し、各分類毎に最も信頼できる値を作業時間推定値として算出し、作業時間推定値記憶部６１に記憶させる（図１８ステップＳ３３）。推定方法の情報をもパラメータ記憶部３１に記憶しておく場合には、ステップＳ３０でどの推定方法を適用するかの情報を取得する。
【００８４】
図２〜図５に示す具体例で言えば、実績データ読込み後の解析済み実績データ記憶部３２の記憶内容は図１９（ａ）に示す内容となる。作業時間推定手段５１はこの解析済み実績データを基に、例えば図１９（ｂ）に示すように、作業時間推定値を算出し、作業時間推定値記憶部６１に記憶させる。
【００８５】
標準時間算出のための作業時間推定値の組み合わせも推定の対象となり得る場合には、作業時間推定手段５１にて各作業時間の推定値の信頼度を算出し、推定値と共に作業時間推定値記憶部６１に記憶させる。
【００８６】
標準時間算出手段５２では、まず標準時間を算出する対象を限定するキーを入力装置１から読込む（図１８ステップＳ３４）。図２〜図５に示す具体例で言えば、「装置」、「装置グループ」、「装置及びレシピ情報」、「装置グループ及びレシピカテゴリ」等がキーとなる。ステップＳ３４では入力装置１からの入力に応じて、パラメータ記憶部３１に記憶されているパラメータの変更をも行う。
【００８７】
次に、標準時間算出手段５２はパラメータ記憶部３１に記憶されている組み合わせ方法にしたがい、作業時間推定値記憶部６１に記憶している作業時間推定値を組み合わせて標準時間を算出する（図１８ステップＳ３６，Ｓ３７）。
【００８８】
標準時間算出のための作業時間推定値の組み合わせが推定の対象である場合には、作業時間推定値記憶部６１に記憶されている各作業時間の推定値の信頼度を参照して組み合わせられた標準時間の信頼度を求め、最も信頼度の高い標準時間を採用する。
【００８９】
最後に、標準時間算出手段５２は、上述した処理によって算出された標準時間を出力装置４へ出力する（図１８ステップＳ３８）。データ処理装置５の作業時間推定手段５１及び標準時間算出手段５２は上述したステップＳ３０〜Ｓ３３の処理及びステップＳ３４〜Ｓ３８の処理をそれぞれ繰り返し行うことによって、全ての標準時間を算出する。
【００９０】
本実施例では、作業時間推定手段５１と標準時間算出手段５２とに分けることによって、標準時間算出のための作業時間推定値の組み合わせ方等のパラメータをインタラクティブに変更することができる。
【００９１】
また、本実施例では、作業時間の推定値の算出をし直さないことで、高速に標準時間の再算出を行うことができるため、解析済み実績データの分布や作業時間推定値、算出された標準時間等をモニタ画面等で参照しながら標準時間算出に使用するパラメータを変更することが可能となる。
【００９２】
このように、本実施例では、より精度の高い標準時間を算出するためにパラメータをチューニングするツールとしても使用することができるという新たな効果が得られる。
【００９３】
図２０は本発明の別の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。図２０において、本発明の別の実施例による標準時間算出装置は通信装置７を備えた以外は、図１７に示す本発明の他の実施例による標準時間算出装置と同様の構成となっており、同一構成要素には同一符号を付してある。また、同一構成要素の動作は本発明の他の実施例による標準時間算出装置と同様である。
【００９４】
本実施例では、実績データが入力装置１の代りに通信装置７から実績データ解析手段２１に伝えられる。解析済み実績データ記憶部３２は装置等のリソース毎に前作業情報を保持する。
【００９５】
図２１は図２０の解析済み実績データ記憶部３２に保持される前作業情報の一例を示す図である。図２１において、解析済み実績データ記憶部３２は各装置について直前の作業実績データを前作業情報として保持している。前作業情報はリソース拘束時間の算出対象であるリソースをキーに保持する必要があり、装置及び治具の両方についてリソース拘束時間を算出する場合には装置及び治具のそれぞれをキーとして前作業情報を保持する。
【００９６】
図２２及び図２３は本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。これら図２０〜図２３を参照して本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作について説明する。尚、図２２及び図２３に示す処理はデータ処理装置５の各部がプログラム記憶部３３のプログラムを実行することで実現される。
【００９７】
図２２及び図２３において、ステップＳ４１〜Ｓ５２の処理は、通信装置７での実績データの受信をトリガに動作し、ステップＳ６１〜Ｓ６５の処理は入力装置１での入力をトリガに動作する。
【００９８】
ステップＳ４１〜Ｓ４８，Ｓ５０，Ｓ５２，Ｓ６１〜Ｓ６５の処理は、図１８に示す本発明の他の実施例におけるステップＳ２２〜Ｓ２９，Ｓ３２〜Ｓ３８の処理と同様である。
【００９９】
ステップＳ４９では解析済み実績データ記憶部３２に新たに登録された解析済み実績データを含む分類について作業時間データが取出される。データ処理装置５はステップＳ５０において、解析済み実績データ記憶部３２に新たに登録された解析済み実績データを含む全ての分類について、作業時間推定値の再算出を終了した時に、通信装置７での実績データ受信をトリガとした一連の処理を終了する。
【０１００】
このように、本実施例では、標準時間をリアルタイムに更新することができるという新たな効果が得られる。
【０１０１】
尚、上記の各実施例に記載の標準時間算出装置及びその方法は、製造ラインのシミュレーションを行うシミュレーション装置、製造ラインのスケジューリングを行うスケジューリング装置、製造ラインのプランニングを行うプランニング装置や生産計画立案システム、製造ラインの生産制御を行う生産制御装置や生産管理システム、製造ラインでの生産における原価計算を行う原価計算装置、製品の納期を回答するための納期回答システム等に用いることが可能である。
【０１０２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明は、上記のような構成及び動作とすることで、精度良く標準時間（リソース拘束時間）を推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図３】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図４】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図５】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図６】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図７】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図８】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図９】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作における作業時間算出の具体例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施例による効果を示す図である。
【図１２】本発明の一実施例による効果を示す図である。
【図１３】本発明の一実施例による効果を示す図である。
【図１４】本発明の一実施例による他の効果を示す図である。
【図１５】本発明の一実施例による他の効果を示す図である。
【図１６】本発明の一実施例による他の効果を示す図である。
【図１７】本発明の他の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の他の実施例による標準時間算出装置の動作の具体例を示す図である。
【図２０】本発明の別の実施例による標準時間算出装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２０の解析済み実績データ記憶部に保持される前作業情報の一例を示す図である。
【図２２】本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の別の実施例による標準時間算出装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 入力装置
２，５ データ処理装置
３，６ 記憶装置
４ 出力装置
７ 通信装置
２１ 実績データ解析手段
２２ 標準時間推定手段
３１ パラメータ記憶部
３２ 解析済み実績データ記憶部
３３ プログラム記憶部
５１ 作業時間推定手段
５２ 標準時間算出手段
６１ 作業時間推定値記憶部
Claims (11)
- 生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置であって、
前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出する算出手段を有し、
前記算出手段は、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択する手段を含むことを特徴とする標準時間算出装置。 - 前記生産ラインのシミュレーションを行うシミュレーション装置に用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 前記生産ラインのスケジューリングを行うスケジューリング装置に用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 前記生産ラインのプランニングを行うプランニング装置に用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 前記生産ラインのプランニングを行う生産計画立案システムに用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 前記生産ラインの生産制御を行う生産制御装置に用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 前記生産ラインの生産制御を行う生産管理システムに用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 前記生産ラインでの生産における原価計算を行う原価計算装置に用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 前記生産ラインで生産される製品の納期を回答するための納期回答システムに用いることを特徴とする請求項１記載の標準時間算出装置。
- 生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置に用いる標準時間算出方法であって、
前記標準時間算出装置が、前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出するステップを実行し、
前記標準時間を算出するステップにおいて、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
前記標準時間算出装置が、作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択するステップを実行することを特徴とする標準時間算出方法。 - 生産ラインにおける作業実績データに基づいて標準時間を算出する標準時間算出装置内のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記生産ラインにおいて作業を行っていない時間と前記作業実績データとから前記標準時間を算出する処理を含み、
前記標準時間を算出する処理において、所定作業の作業開始時刻と前記所定作業の直後の作業の作業開始時刻との時間間隔を基に前記標準時間を算出し、
作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を基に推定した値と、前記作業開始時刻の時間間隔を基に推定した値と、前記作業終了時刻の時間間隔を基に推定した値との中で最も信頼できる値を選択する処理を含むことを特徴とするプログラム。
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