JP4612409B2 - 生産及び／又は物流計画作成装置及び方法、プロセス制御装置及び方法、並びにコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、異なる複数の搬送経路で複数製品を搬送し、且つ、各製品が異なる複数搬送経路を選択可能な搬送プロセス等に利用して好適な生産及び／又は物流（本明細書では生産・物流とも記述する）計画作成装置及び方法、プロセス制御装置及び方法、並びにコンピュータプログラムに関する。

従来、鉄鋼を始めとする多くの産業における製造プロセス・搬送では、異なる複数の工程で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な条件で製造・搬送している。例えば、製鉄所において行われるヤードから貯鉱槽までの製銑原料の搬送工程では、異なる銘柄が入槽され、且つ、異なる切出し速度で払出される複数槽に向け、複数銘柄が積みつけられた複数のヤードから槽に入槽されている銘柄に適合する山（ヤードに鉄鉱石が山状に積みつけられたもの）を選択し、使用できる複数のリクレーマの内で適切なリクレーマを選択し、リクレーマによって山からの切出し処理を行い、切出した鉄鉱石は搬送可能な複数ベルトコンベア系列の内で適切なベルトコンベア系列を選択し、貯鉱槽へ搬送し、貯鉱槽に適切な開始時刻から終了時刻まで適切な入槽量を入槽処理する。この場合に、複数銘柄が複数ヤードに積みつけられており、しかも複数山に同一銘柄が積みつけられていることもある。

このようなヤードから貯鉱槽までの製銑原料生産計画を立てる際には、ヤード、リクレーマ、ベルトコンベア系列、貯鉱槽の操業上の制約や、原料物流工程に起因する制約等を考慮に入れる必要がある。すなわち、原料工場では、高炉操業及び焼結工場の操業安定化のために貯鉱槽の荷切れは最小限に食い止める、或いは、発生してはならない。このために、多数ある貯鉱槽の在庫推移を絶えず監視し、常に気を配る必要がある。

また、貯鉱槽の在庫レベルがある一定レベルを切ると槽に溜まっていた粒度の粗い鉄鉱石が一気に流出し、鉄鉱石の粒度安定阻害を起こしたり、焼結鉱を入槽する際に落下距離が大きくなるために微粉化が発生したりするおそれがある。これらを防ぐために、貯鉱槽在庫は高位安定であることが要求される。

さらに貯鉱槽に入槽する銘柄毎に工程経路が異なるばかりか、同一貯鉱槽に入槽する場合にも工程経路が複数存在するため、設備の使用状況を判断し適切な工程経路を選択する必要がある。

さらにまた、各工程・各設備での処理時間が異なることも考慮に入れる必要がある。

このような様々な制約の下で、１つの山から１つのリクレーマを使い、一つのベルトコンベア系列で搬送し、１つの貯鉱槽に対して入槽するのであれば、単純に貯鉱槽の在庫レベルが低くなれば、その時点で山から鉄鉱石を貯鉱槽に運んでいけば良い。

ところが、上述したように複数銘柄が複数ヤードに積みつけられ、且つ、別山に同一銘柄が複数箇所積みつけられており、複数貯鉱槽に入槽するような操業条件では、全体の生産効率を向上させるためにも、どの貯鉱槽にどういう順番でどのリクレーマ及びベルトコンベア系列を使用し、いつからいつまで入槽作業を行うかについての原料ヤード操業計画をきちんと立てる必要があり、それにより高炉・焼結工場の操業を安定化するため在庫を確保し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化を実現することが可能になる。

一般に、複数製品を異なる複数の工程で処理して製造する製造プロセスでは、プロセス内における生産・物流計画作成或いは物流制御の自動化が望まれる。従来、この自動化のための技術として様々な手法による離散事象系シミュレータ等が提案されている。例えば、特許文献１の「生産計画評価方法及びシステム」に開示されているように、コンピュータ上に構築した工場を模したシミュレータ上で、実機器と同じインタフェースから取得した情報を使用して実機器の稼動を予測し、稼動予測に基づいて、実機器より速い速度で仮想的な生産を行い、仮想的な生産の過程及び結果を用いて、精度の高い指標を提示することによって、生産計画の評価及び選択を可能にする手法である。

特開２００２−３６６２１９号公報

上記特許文献１に記載の「生産計画評価方法及びシステム」に開示されているように、従来の離散事象系シミュレータを用いて生産・物流スケジュールを作成する手法は、満足できる結果が得られるまでには、（１）条件を種々に変えながらシミュレーションを行い、その結果の評価を何回も繰返し行う必要があった。したがって、（２）大規模工場では生産・物流スケジュールを作成するのに多くの時間がかかってしまう問題点があった。また、（３）高精度な生産・物流スケジュールを得るためには、シミュレーション・ルールを細かく設定しなければならない問題点があった。

また、従来、生産・物流計画作成或いは物流制御の自動化のための技術として様々な手法によるシミュレータ等が提案されている。

しかしながら、上述の操業例のように、多くの制約があり、その制約を守りつつ、且つ、適切な工程経路を選択する操業計画或いは物流制御を実行するのに特に適した手法は提案されていなかった。特に、実操業での使用に耐えうるためには、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に最適化できるようにした生産・物流計画或いは物流制御が要求されるが、上記要望に特に適した手法は提案されていなかった。

そこで本発明は、異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能なプロセスにおいて、任意の時間精度を必要とする生産及び／又は物流計画或いは物流制御を高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に最適化できるようにすることを目的とする。

本発明による生産及び／又は物流計画作成装置、方法、及びコンピュータプログラムは、異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成するためのものにおいて、上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用いて、上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成するものであって、上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定可能にした点に特徴を有する。
また、本発明によるプロセス制御装置、方法、及びコンピュータプログラムは、異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスを制御するためのものにおいて、上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用いて、上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産及び／又は物流プロセスを制御するものであって、上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定可能にした点に特徴を有する。

本発明によれば、異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能なプロセスにおいて、任意の時間精度を必要とする生産及び／又は物流計画或いはプロセス制御を高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に最適化できるようにすることができる。

以下、図面を参照しながら本発明の生産・物流計画作成装置及び方法、プロセス制御装置及び方法、並びにコンピュータプログラムを説明する。最初に、図９を用いて本実施形態の生産・物流計画作成装置の基本的な構成を説明する。

図９は、本発明を適用した生産・物流計画作成装置の全体構成の一例を説明するブロック図である。図９に示したように、本実施形態の生産・物流計画作成装置３００は、離散事象系シミュレータ３１０、数式モデル保持装置３２０、最適化計算装置３３０、評価関数設定装置３４０等によって構成されている。

上記離散事象系シミュレータ３１０は、工場等を模擬した大型の離散事象系シミュレータであり、事象（離散事象系シミュレータのイベント）毎に物を動かす離散事象系として構成されている。本実施形態においては、ペトリネットを用いて上記離散事象系シミュレータ３１０を構成し、数式モデル３２１を出力するように構成している。

また、上記離散事象系シミュレータ３１０に対応させて物流モデル（数式モデル）３２１が構成されている。本実施形態においては、製造プロセス・搬送における製品受入計画、製品出荷計画、在庫計画、設備使用計画、設備修理計画、設備能力、工程現況、設備現況、在庫現況、設備稼働・故障現況、及び操業者からの操業前提条件の全て或いは一部を表わす入力データに基づいて、上記生産・物流計画の立案開始日時からあらかじめ設定された対象期間（指示算出期間）分を対象として、あらかじめ設定した精度に基づいて、製品、移動体、設備の処理に伴う作業群の関係、制約に対して数式モデル３２１を構築するようにしている。

上記数式モデル３２１は、半導体記憶手段等により構成される数式モデル保持装置３２０によって保持されている。そして、上記数式モデル３２１と最適化計算装置３３０によって最適化計算を行い、上記離散事象系シミュレータ３１０に対する物流指示を算出するようにしている。上記最適化計算装置３３０によって行われる最適化計算は評価関数Ｓを用いて行われる。

したがって、本実施形態の生産・物流計画作成装置によれば、従来のように予め決められたルールに基づいて物流指示が行われるのではなく、上記最適化計算装置３３０により行われた最適計算の結果に基づいた物流指示を上記離散事象系シミュレータ３１０に出力することができる。これにより、そのときの事象に応じた最適な物流指示を確実に行うことが可能となる。

また、新たな事象が発生すると、離散事象系シミュレータ３１０から数式モデル３２１及び最適化計算装置３３０に対して計算を行うようにする計算指示が出力される。上記計算指示が上記離散事象系シミュレータ３１０から与えられると、上記最適化計算装置３３０が数式モデル３２１及び評価関数Ｓを用いて最適化計算を実行する。上述のように、上記離散事象系シミュレータ３１０と上記最適化計算装置３３０とを事象毎に連動させた詳細シミュレーションを一度実行することで、最適な生産・物流スケジュールを作成することができる。

すなわち、本実施形態において行われるシミュレーションは、従来のような所定のルールに基づくシミュレーションではなく、最適計算を行った結果に基づいてシミュレーションを行うようにしているので、１回のシミュレーションを行うだけで理論的な最適解を確実に得ることが可能となり、従来のようにシミュレーション結果を評価してシミュレーションを何回も繰り返し行う必要がなく、シミュレーション結果３５０を迅速に、且つ高精度に作成することができる。したがって、スケジュールを作成する対象が大規模であっても実用時間内に作成することが十分に可能である。上述のようにして得られたシミュレーション結果３５０をスケジュールとして出力する。

また、上記離散事象系シミュレータ３１０の規模が非常に大きい場合、或いは制約条件が非常に多くて複雑な場合でも、上記離散事象系シミュレータ３１０に記載された物流状態、数式のうち、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１に取り込むようにすることで、上記離散事象系シミュレータ３１０の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにすることができる。

上記離散事象系シミュレータ３１０は、考慮すべき物流状態、物流制約を全て記載することができるので、１回のシミュレーションを行って作成されたスケジュールは現実に実行可能となることが保証される。

上述したように、本実施形態においては、離散事象系シミュレータ３１０と、数式モデル３２１と、最適化計算装置３３０とを連動させて物流スケジュールを作成するようにしたので、（１）シミュレーションの繰り返しをしないでスケジュールを作成することができる。また、（２）スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１に取り込むようにすることで計算時間を短縮することができるとともに、（３）大規模問題を解くことが可能になる。

また、物流指示が必要な事象が発生するたびに上記離散事象系シミュレータ３１０の物流状態及び物流制約の情報を検出し、上記検出した検出情報と予め定めた評価指標を元に、上記最適化計算装置３３０により最適化手法によって最適物流指示を計算し、上記計算結果に基づいて上記離散事象系シミュレータ３１０で詳細シミュレーションを行ってスケジュールを作成するので、（４）スケジュール精度を高くすることができるとともに、（５）実行可能性の検証が取れているスケジュールを作成することができる。

また、数式モデル３２１を導入したので、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分に変更が生じた場合でも迅速に対処することが可能となり、メンテナンス性の高いスケジュール作成装置を構築できる。

そして、上記数式モデル３２１を、上記生産・物流プロセスの立案開始時間から予め設定した期間（計画作成期間）分を対象として、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込んで作成し、上記作成した数式モデル３２１を上記最適化計算装置３３０に与えて、上記最適化計算装置による最適化計算処理により、現時点から予め設定した期間分（指示算出期間）について物流指示を算出して上記離散事象系シミュレータ３１０に与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間分（計画確定期間）だけ物流計画を確定する。

次に、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案する、という処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果３５０から生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成するようにしている。

（第１の実施形態）
以下、図面を用いて本発明の第１の実施形態を説明する。本実施形態では、異なる複数工程経路で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路を選択可能な生産・物流プロセスの例として、原料ヤードから複数の原材料貯槽までの搬送路が選択可能な場合の例を用いて、生産・物流計画を作成する場合について説明する。本実施形態において、ヤード積みつけ銘柄、ヤード在庫量推移、鉄鉱石・焼結鉱切出し量、設備レイアウト等の原料物流制約の下で、高炉・焼結工場操業を安定化するため在庫を確保し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化と作業負荷を減らすため効率的な設備の使用を実現した原料ヤード入槽計画の最適化問題を扱うものとする。ただし、これはあくまでも一実施例であり、本発明の生産・物流計画作成装置は、異なる複数の工程で複数の製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路（同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える）を選択可能な生産・物流プロセスにおいて、多くの制約を守りつつ、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に、実操業での使用に耐えうる対象工程の操業計画を作成する際に適用することが可能であり、また特に有効である。

ここでの操業計画では、まず第１に、高炉・焼結工場の操業を安定化するための在庫を確保(在庫切れ防止)し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化と作業負荷を減らすため効率的な設備の使用を実現することを目的する。

なお、原材料貯槽毎に切出し量が異なり、且つ、入槽を開始しようとする時点で入槽条件、例えば該当原材料貯槽の在庫レベル等が異なるため、入槽すべき量を状況に応じて原材料貯槽レベルが高位安定に成るように決める必要がある。

また、本発明の一実施対象である原料ヤード製造プロセス（搬送）の概要図である図１に示すように、入槽すべき原材料貯槽への搬送には、複数のリクレーマと、ベルトコンア系列の組が選択可能であり、リクレーマにより異なる切出し能力を持ち、且つ、原材料貯槽の多さに比べてリクレーマが少ないため、リクレーマの取り合いが頻発し、また搬送路の選択自由度が大きいため、適切なリクレーマとベルトコンベア系列を適切に選択し、適切な時間稼動させる必要がある。

このような制約の中で、全原材料貯槽の在庫を確保し、且つ、在庫レベル高位安定な原料ヤード操業計画を作成する際には、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと、払出し原料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽まで正確に決定する必要がある。かつ、この際には実操業での使用に耐えうる高速性と精度を兼ね備える必要がある。

図２は、本実施形態による生産・物流計画作成装置の構成と他システムとの関連を示す図である。また、図３は、本実施形態による生産・物流計画作成装置の入糟計画作成部の詳細な構成を示す図である。また、図４は、本実施形態による生産・物流計画作成装置の入糟計画作成部における詳細な処理を示すフローチャートである。

図２に示すように、原料ヤード入槽計画を作成する際には、まず、条件設定及び取込み部２０で、計画を立案する上で必要となるヤード配置、原材料貯槽切出し量等の制約条件、能力条件、前提条件を操業者が設定或いはプロコン又はビジコンより取込む。

本実施形態の入槽計画作成部２１は、条件設定及び取込み部２０により設定された様々な物流制約の下で、これら物流制約、能力条件等を満たすように原料ヤードの入槽計画、すなわち、入槽順、入槽開始・終了時刻、リクレーマ稼動開始・終了時刻及び払出し原料山・ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽を求める。

この入槽計画作成部２１では、以下に詳しく述べるように、ＬＰ（線形計画法）、ＭＩＰ（混合整数計画法）、ＱＰ（2次計画法）等の数理計画法又はタブサーチ、遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法と数理計画法の組合わせより原料ヤードから原材料貯槽まで処理順、処理時刻、使用すべき原料設備、搬送経路の最適化を図る。

入槽計画作成部２１で求められた原料ヤード入槽計画（入槽順、入槽開始/終了時刻、リクレーマ稼動開始/終了時刻及び払出し原料山・ヤード、使用するリクレーマ、搬送するベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽の情報）は、表示部２２に与えられ、例えばガントチャート形式、原材料貯槽在庫推移グラフ形式、或いは入槽時刻一覧等の帳票で表示される。

操業者評価部２３では、求められた入槽計画を様々な観点（例えば、在庫推移、リクレーマでの同一銘柄連続払出し性等）から操業者が評価し、満足のいく結果でなければ必要に応じて入槽順、入槽開始・終了時刻、払出し原料山、使用リクレーマ等を修正する。この際には、必要に応じて評価関数の重みを変えたり、数式モデルを構築する指示算出期間・シミュレーション期間・確定期間を変えたり、或いは操業者が全部の或いは指定した処理のみ入槽時刻の固定や払出しする原料山、使用するリクレーマを指定して固定する等が操業者の意志に応じてできる手段を備えている。そして、入槽計画作成部２１でもう一度入槽計画を作成し直す。

次に、上記入槽計画作成部２１の構成、及び、入槽計画作成部２１によって行われる処理の詳細について説明する。
入槽計画作成部２１は、ヤード配置、工程経路、入槽銘柄等の設定条件、物流制約の下、各原材料貯槽毎の在庫量と原料払出し速度から、各原材料貯槽毎の槽在庫推移を計算し、対象期間の終了時刻までに在庫量が所定の補給レベルを切る原材料貯槽を抽出する。

そして、原材料貯槽在庫荷切れ回避、原材料貯槽在庫レベル高位安定と作業負荷を減らすため効率的な設備の使用のために設定した所定の評価関数を最良にする入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽を決定する。この処理を対象期間の時刻を更新することで所望する期間分の入槽計画を得る。

上記で説明した入槽計画作成部２１の処理の詳細を、入槽計画作成部２１の詳細な構成を示す図（図３）、入槽計画作成部２１の詳細な処理内容を示すフローチャート（図４）、処理の概要を説明するために用いる原料ヤード製造プロセス(搬送)を規模縮小した簡単な図（図５）、及び、この例を用いた場合の、入槽計画部２１の内部での動作の詳細を示す図（図６〜１０）を用いて詳細に説明する。

この図５の事例では、第１のヤードにはそれぞれ鉄鉱石の銘柄Ａ，Ｂ，Ｃが積み付けられた原料山があり、第２のヤードには銘柄Ｂが積み付けられている。第１のヤードの原料山の払出しにはリクレーマＮｏ.１が使用でき、第２のヤードの原料山の払出しにはリクレーマＮｏ.２が使用できる。リクレーマＮｏ.１を使用した場合には、第１のベルトコンベア系列、第２のベルトコンベア系列、第３のベルトコンベア系列、第５のベルトコンベア系列のいずれかで鉄鉱石が搬送される。一方、リクレーマＮｏ.２を使用した場合には、第４のベルトコンベア系列、第６のベルトコンベア系列のいずれかで鉄鉱石が搬送される。そして、第１のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽１に、第２のベルトコンベア系列又は第４のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽２に、第３のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽３に、第５のベルトコンベア系列又は第６のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽４にそれぞれ搬送される。原材料貯槽１には銘柄Ａ、原材料貯槽２には銘柄Ｂ、原材料貯槽３には銘柄Ｃ、原材料貯槽４には銘柄Ｂが入槽される必要がある。ここで、ヤードから払い出す銘柄と原材料貯槽に入槽される銘柄は同一銘柄でなくてはならない。

次に、入槽計画作成部２１の処理動作の詳細について説明する。
（１）入力データの取込みと、初期値、条件設定を行う（図３のデータ取込み部３０１、図４のステップＳ４０１）。具体的には、本処理に必要な情報（原料受入計画、原料ヤード計画、設備修理計画、原料ヤード現況、槽在庫現況、槽切出量現況、設備稼働・故障現況、及び、操業者からの操業前提条件の全部又は一部）を、オンラインにて読込み、必要に応じて操業者が修正を加える。

（２）計画作成期間の設定を行う（図２の計画作成期間設定部３０２、図４のステップＳ４０２）。この処理では、生産・物流計画を作成する期間を設定する。この計画作成期間は立案者の必要に応じて任意の期間を設定可能とする。ここでは一例とし４日間分を立案する。

（３）生産・物流計画作成精度の設定を行う（図３の計画作成精度設定部３０３、図４のステップＳ４０３）。この処理では、生産・物流計画を作成する精度を設定する。この精度は立案者の必要に応じて任意の精度を設定可能とする。例えば立案の細かな精度を必要とする計画作成期間の前半では精度を細かくし、粗い計画で十分な計画作成期間の後半では精度を粗くすることで、十分な精度と短時間での効率的な計画作成が可能になる。ここでは、一例として数式モデルでは、計画作成期間の１日目は精度を１時間単位とし、２日目以降は精度を２時間単位とし、シミュレーション部分では計画作成期間を通して精度を分精度とする。これにより、短時間で精度良く求解できる数式モデルの構築と、実操業で要求される精度でシミュレーションを実施することで、実操業でそのまま適用可能な精度での生産・物流計画の作成が可能となる。

（４）生産・物流計画作成対象期間（指示算出期間）の設定を行う（図３の計画作成対象期間設定部３０４、図４のステップＳ４０４）。この処理では、生産・物流計画を作成する対象期間を設定する。この対象期間は立案者の必要に応じて任意の対象期間を設定可能とする。ここでは、一例として細かな精度で数式モデルを構築する１日目は１日分、粗い精度で数式モデルを構築する２日目以降では２日分とすることで、短時間での効率的な計画作成が可能になる。

（５）生産・物流計画確定期間の設定を行う（図３の計画確定期間設定部３０５、図４のステップＳ４０５）、この処理では、生産・物流計画を確定する期間を設定する。この確定期間は立案者の必要に応じて任意の期間を設定可能とする。例えば立案の細かな精度を必要とする計画作成期間の前半では確定期間を短くし、粗い計画で十分な計画作成期間の後半では確定期間を長くすることで、十分な精度と短時間での効率的な計画作成が可能になる。ここでは、一例として計画作成期間の１日目は作成した生産・物流計画の最初の８時間分を確定することとし、２日目以降は生産・物流計画の最初の１日分を確定することとする。また、シミュレーションを実行する期間（シミュレーション期間）と確定期間は別設定とすることも可能であるが、本実施形態においては、シミュレーション期間は確定期間と同期間とする。

（６）製造又は搬送すべき製品群を検出する（図３の検出部３０６、図４のステップＳ４０６）。この処理では、図６に示すように各原材料貯槽毎の在庫量と原料払出し速度から、各原材料貯槽毎の槽在庫推移を計算し、対象期間までに在庫量が所定の補給レベルを切る原材料貯槽を抽出し、補給対象とすべき原材料貯槽として抽出する。ここで、補給レベルは、各原材料貯槽毎に個別の値を設定できるものとし、必要に応じてＳ２０１で変更が可能であるものとする。この補給レベルは適切な値として７０%程度とする。この例では原材料貯槽１、２、３が補給対象槽として抽出され、原材料貯槽４は現時刻では補給が必要でないとみなされ補給対象槽から外される。

（７）各製品（抽出貯槽）の選択可能な全工程（搬送設備）を抽出する（図３の抽出部３０７、図４のステップＳ４０７）。この処理では、抽出された補給対象の原材料貯槽に対して、図７（a）に示すように搬送経路を検索し、各貯槽の選択可能な全搬送経路を導く。

各貯槽の選択可能な全搬送経路の抽出動作の詳細を以下に説明する。まず、物流構造、ヤード・原料山配置、原材料貯槽積み付け銘柄、ヤードで使用できるリクレーマ、リクレーマで使用可能なベルトコンベア系列、原材料貯槽に入槽可能なベルトコンベア系列が記載された搬送経路検索用情報テーブル７１を図２の条件設定及び取込み部２０より取込む。例えば原材料貯槽２の場合を例として、図７（ｂ）を参照して説明すれば、ステップＳ７１（ＳＴＥＰ１）では原材料貯槽２を搬送経路検索用情報テーブル７１の起点設備から検索する。

次に、ステップＳ７２（ＳＴＥＰ２）では原材料貯槽２に積み付けられている銘柄Ｂと一致する銘柄を搬送経路検索用情報テーブル７１の原料山銘柄から検索する。

次に、ステップＳ７３（ＳＴＥＰ３）では検索した原料山銘柄に対応するヤード、リクレーマ（ＲＲ）の組を検索する。ここでは（ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１）、（ヤード２、ＲＲ Ｎｏ.２）が使用可能であることが分かる。

次に、ステップＳ７４（ＳＴＥＰ４）では検索した起点設備の列と検索した原料山銘柄の交わる場所から使用可能なベルトコンベア系列を検索する。この場合、（ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１）を使用の場合は系列２、（ヤード２、ＲＲ Ｎｏ.２）を使用の場合は系列４が使用可能であることが分かる。

以上より、原材料貯槽２への搬送経路としては、（ヤード１、ＲＲ Ｎｏ.１、系列２）、（ヤード２、ＲＲ Ｎｏ.２、系列４）の２つの搬送経路を抽出する。

（８）全工程及び搬送経路を構築する（図３の構築部３０９、図４のステップＳ４０７）。全原材料貯槽に対して、搬送経路の抽出が終了したら、ステップＳ７５（ＳＴＥＰ５）に移り、補給対象となっている全原材料貯槽に対して導かれた使用可能な工程及び搬送経路に関して、搬送経路の割付けパターンを構築する。この例題では、原材料貯槽１に対しては（第１のヤード、ＲＲ Ｎｏ.１、第１のベルトコンベア系列）、原材料貯槽２に対しては（第１のヤード、ＲＲ Ｎｏ.１、第２のベルトコンベア系列）と、（第２のヤード、ＲＲ Ｎｏ.２、第４のベルトコンベア系列）、原材料貯槽３に対しては（第１のヤード、ＲＲ Ｎｏ.１、第３のベルトコンベア系列）という搬送経路の割付けパターンが構築される。

（９）数式モデルに定式化を行う（図３の数式モデル構築部３０９、図４のステップＳ４０８）。この処理では、構築された割付けパターンに対して設定条件、物流制約、物流状況に基づき設定した対象期間分を設定した計画作成精度で数式モデルに定式化する。各槽までの入槽作業開始から入槽作業終了までに発生するリクレーマ作業、搬送作業、入槽作業の一連の作業の工程間の制約を記述した工程間制約モデルと、工程内での干渉をモデル化した干渉制約モデルより構築される。

工程間制約モデルを構築するために、リクレーマ、ベルトコンベア、槽を使用するかしないかを判断する変数を定義する。具体的には、以下に示す３つの変数を定義する。

ここで、tは立案開始日時からの経過時刻とし、計画作成精度をx時間、計画作成対象期間をｙ時間をとすると、tは0,x,2x・・・,y-xの値を取り、各原材料貯槽bin、リクレーマＲＲに対してα変数をy/x個用意する。同様に各原材料貯槽bin,ベルトコンベアＢＣに対してβ変数、各原材料貯槽に対してγ変数を用意する。

本実施形態での立案開始日が１日目の場合では、計画作成精度１時間、対象期間１日（２４時間）であるので、時刻tとして取りうる範囲は以下の（式１）のようになる。
t=0,1,2,…,23 ……（式１）

また、立案開始日が２日目以降の場合では計画作成精度２時間、対象期間２日（４８時間）であるので、時刻tとして取りうる範囲は以下の（式２）のようになる。
t=0,2,4,…,46 ……（式２）

立案開始日が１日目の場合を例にして以下の説明を行う。この場合、全工程及び搬送経路構築より最終的に以下に示す変数を用意する。

工程間制約モデルでは、リクレーマ、搬送、入槽の一連の作業は同じ時刻に行われる必要がある。この場合の制約は、下記の（式３）で表される。

次に、在庫量の変動をモデル化するため、以下に示す変数と定数を定義する。

在庫量の変化式は下記の（式４）と表される。

また、在庫上下限制約は下記の（式５）で表される。

上記（式５）の制約がある場合には、数式モデルを求解した場合に、解がない場合の発生が懸念される。実用を考えた場合、解なしを防止することが必須であり、このために以下に示す変数を導入する。

そして（式５）による解なしを防ぐために、（式５）を下記の（式５'）に変更する。

ＪＯＢ間制約モデルでは、（原材料貯槽１、第１のヤード、リクレーマＲＲ Ｎｏ.１、第１のベルトコンベア系列）、（原材料貯槽２、第２のヤード２、リクレーマＲＲ Ｎｏ.２、第４のベルトコンベア系列）、（原材料貯槽３、第１のヤード、リクレーマＲＲ Ｎｏ.１、第３のベルトコンベア系列）を使用して入槽が行われる場合、原材料貯槽１へ入槽する場合と原材料貯槽３へ入槽する場合では、ＲＲ Ｎｏ.１をいずれも使用する必要があるが、この設備では時間が重なっての使用はできない（時間的な干渉）。この場合の制約は、下記の（式６）と表される。

さらに、これらの式を変形すると、数式モデルは、下記の（式７）〜（式９）という簡単な線形式及び整数制約式として数式モデルが構築できる。なお、Xは各設備の稼動判断、原材料貯槽在庫等を行列表現したもの、A,Bは所定の行列式、Xmin及びXmaxはそれぞれ定義した変数の下限レベル及び上限レベルを行列表現したもの、（式９）はxの要素の全部或いは一部は整数制約であることを表す。

ここで、立案者が意図的に生産・物流の一部を前もって指定する場合を説明する。例えば時刻2xに原材料貯槽１に、且つ、時刻10xに原材料貯槽２にリクレーマＮｏ.２を使用して入槽を行うことを前もって指定したい場合は、下記の（式１０）を制約式として追加する。

（１０）数式モデルを評価関数に基づいて最適化する（図３の求解部３１０、図４のステップＳ４０９）。この処理では、上記構築された線形及び整数制約式で成る数式モデル式のそれぞれに対して、あらかじめ設定した評価関数に基づきＬＰ（線形計画法）、ＭＩＰ（混合整数計画法）、ＱＰ（２次計画法）等の数理計画法又はタブサーチ、遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法と数理計画法の組合わせ方法により最適化問題として問題を解くことにより、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽の生産・物流計画を求める。例えば、上記最適化計算において、準最適な解を形成するレベルで良い場合は、遺伝的アルゴリズムを用い、各整数変数Iを遺伝子として形成し、遺伝的アルゴリズムにより形成されたIは決定された値として後、はＬＰ問題として解くことができる。また、最適解を得ることが望まれるレベルである場合は、混合整数計画問題として解く。

ここで、評価関数に関して線形式を用いた場合の例を示す。本実施形態では、在庫レベルの高位安定と、効率的な設備の使用をその目的としているので、評価関数は、操業者が指定した目標在庫量に近く、設備の稼動率が低い程良い値を得る関数とする。目標在庫量と上記目標在庫量から不足分の在庫量を以下に示したように定義する。

目標在庫量と目標在庫量からの不足量の関係は下記の（式１１）で表される。

評価関数を式で表すと、下記の（式１２）を得る。

ここで実用を考えた場合、在庫上限からの在庫の溢れと在庫下限量からの割込みは極力避ける必要がある。このため、評価関数を表す（式１２）を下記の（式１２'）に変更する。

以上の定式化した式（数式モデル）を混合整数計画法にて解くことにより、数式モデルが求解される。

（１１）求解の結果を評価する（図３の判断部３１１、図４のステップＳ４１０）。この処理では、まず、求解した結果に対する評価関数の評価値があらかじめ設定した範囲内にあるかどうかを判定する。そして、判定した結果が設定した範囲内に入れば、図４のステップＳ４１２に、そうでないならＳ４１１のステップに移る。例えば、評価値の設定範囲としては、評価値が３００ｔ以下であること等が設定できる。

（１２）戦略の変更を行う（図３の再求解部３１２、図４のステップＳ４１１）。すなわち、上記ステップＳ４０９の処理で求解した結果に対する評価関数の評価値が、予め設定した範囲内に入らなかった場合は、戦略を変更する。例えば、戦略変更は、原材料貯槽毎に設定された目標在庫量に対する不足量に対するペナルティーの最も小さい槽の目標在庫量を１０ｔずつ低くする。また上記戦略変更の結果、目標在庫量が在庫上限の５０％を割った場合には、目標在庫量に対する不足量に対するペナルティーが最も小さい槽の次に小さい槽の目標在庫量を１０ｔづつ低くすることを順次繰り返す等の設定を行うことで実現することができる。

（１３）求解した解を元にシミュレーションを行う（図３のシミュレーション部３１３、図４のステップＳ４１１）。上記数式モデルを求解して求めた数式モデルに対する解、及び、入力データ取込み部３０１により取込まれた原料受入計画、原料ヤード計画、設備修理計画、原料ヤード現況、槽在庫現況、槽切出量現況、設備稼働・故障現況、及び、操業者からの操業前提条件の全部又は一部を基に、対象となる製造プロセス・搬送の工程経路・搬送経路・製品・設備・移動体の全部或いは一部を、設定した確定期間分を設定した計画作成精度でシミュレートする。ここで、シミュレーションを実行する期間（シミュレーション期間）と確定期間は別設定とすることも可能であるが、本実施形態においては、シミュレーション期間は確定期間と同期間とする。このシミュレーションでは、数式モデルには組込むことができなかった制約条件、操業のルール等をシミュレーションすることで、数式モデルの求解結果として出された解を実操業で問題なく使用可能な生産・物流計画に変更する。本実施形態では、数式モデルでは求解が不可能な分精度でのシミュレーションをすることで、実操業で求められる精度まで、工程経路・搬送経路・設備・移動体の使用時刻を決定する。

また、数式モデルでは取扱うことが難しい制約の一例として、入槽対象の原材料貯槽が変った場合のリクレーマの移動にかかる、距離の関数となる段取時間、リクレーマ稼動から原材料貯槽への入槽までにかかる数分程度の時間のずれ等をシミュレーションに取込み、正確にシミュレートすることで、実操業に求められる細かな制約まで考慮した生産・物流計画の立案が可能となる。

（１４）生産・物流計画の確定を行う（図３の確定部３１４、図４のステップＳ４１３）。この処理では、上記シミュレーションにより導き出された生産・物流計画の内で設定した確定期間分を確定する。本実施形態における生産・物流計画作成手順を説明する図（図８）に示すように、計画作成期間の１日目は作成した生産・物流計画の最初の８時間分を確定し、２日目以降は生産・物流計画の最初の１日分を確定する。作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。

（１５）立案開始日の更新を行う（図３の更新部３１５、図４のステップＳ４１４）。上記生産・物流計画の内で確定した生産・物流計画の期間の直後の日時を新たな立案開始日として設定する。図８に示すように、第１ループでは当初１日目０時であった立案開始日を１日目８時に更新する。また、第４ループでは当初２日目０時であった立案開始日を３日目０時に更新する。そして、更新した立案開始日が生産・物流作成期間内であれば、図４のステップＳ４０６に、そうでないなら処理を終了する。

本実施形態では、第６ループが終了した時点で４日分の生産・物流計画を作成して、処理を終了する。

このように、本実施形態では、現在の物流状態に応じて、原材料貯槽１〜４に搬送すべき銘柄Ａ，Ｂ，Ｃを検出し、検出した銘柄Ａ，Ｂ，Ｃに対して工程経路選択可能候補を抽出し、抽出した工程経路選択可能候補に対して、所定の計画作成精度で数式モデルを構築し、構築した数式モデルを評価関数に基づいて求解し、求解した解を基にリクレーマ、ベルトコンベア系列、原材料貯槽の動作、状況をシミュレートし、シミュレートした結果から求められた生産・物流計画の内で、設定した確定期間直後の日時を新たな立案開始日時とすることにより、新たな計画対象期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を順次行うようにしたので、任意の時間精度を必要とする生産、物流計画を、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に立案者の意図に沿って柔軟に最適化することがで、且つ、そのままで実操業に適用できる。

なお、以上述べた実施形態では、本発明を入槽計画作成装置に適用する場合について説明したが、原料物流制御装置に適用することも可能である。この場合は、作成した入槽計画に基づいて実プラントの制御装置等に指示を与える。このようにすれば、実プラントは、最適な入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽に従って原料ヤード操業を実行する。

このように作成した入槽計画に基づいて実プラントが制御されると、実プラントにおける現在の物流状態が変化するので、その情報をある一定時間間隔で取り出し、条件設定及び取込み部２０に供給する。

入槽計画作成部２１では、入力データ、初期値、条件設定機能（図４のＳ４０１）により、入力データ取込み、初期値設定、条件設定を行う。

そして、補給レベルを切る貯槽を抽出し、抽出された補給対象の原材料貯槽に対して選択可能な全工程・搬送経路を抽出する。ここで、得られた全工程・搬送経路に対して、与えられた現在の物流状態や物流制約をもとにして数式モデルを構築する。

各数式モデルは、評価関数に基づいて解かれる。求解結果を基に、リクレーマ、ベルトコンベア系列、原材料貯槽の動作、状況をシミュレートする。シミュレートした結果から求められた生産・物流計画の内の確定期間分を確定し、立案開始日を確定期間の直後に日時に更新して、補給レベルを切る貯槽を抽出する処理に戻り、計画作成期間終了まで繰り返すことで、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽が決定される。この結果に基づいて原料物流を制御することで最適に原料物流の制御が実行される。

なお、上述の入槽計画作成部２１は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）等からなるマイクロコンピュータによって構成されており、例えばパーソナルコンピュータ等の計算機によって実現することができる。

原料ヤード製造プロセス(搬送)の概要図である。 本実施形態による生産・物流計画作成装置の構成と他システムとの関連を示す図である。 本実施形態の生産・物流計画作成装置の入糟計画作成部の詳細な構成を示すブロック図である。 本実施形態による生産・物流計画作成装置の入糟計画作成部の詳細な処理の内容を示すフローチャートである。 原料ヤード製造プロセス(搬送)を規模縮小した簡単な図である。 原材料貯槽在庫予測推移を説明するための図である。 工程経路、搬送経路の検索を説明するための図と、検索方法を示すフローチャートである。 生産・物流計画作成手順を説明する図である。 本発明を適用した生産・物流計画作成装置の全体構成の一例を説明するブロック図である。

符号の説明

２０ 条件設定及び取込み部
２１ 入槽計画作成部
２２ 表示部
２３ 操業者評価部
３０１ 入力データ取込み部
３０２ 計画作成期間設定部
３０３ 計画作成精度設定部
３０４ 計画作成対象期間設定部
３０５ 計画確定期間設定部
３０６ 検出部
３０７ 抽出部
３０８ 構築部
３０９ 数式モデル構築部
３１０ 求解部
３１１ 判断部
３１２ 再求解部
３１３ シミュレーション部
３１４ 確定部
３１５ 更新部

Claims (13)

1. 異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成するための生産及び／又は物流計画作成装置において、
   上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを有し、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成する生産及び／又は物流計画作成装置であって、
   上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定可能にしたことを特徴とする生産及び／又は物流計画作成装置。
2. 上記処理の繰り返しのループごとに、上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかをそれぞれ個別に設定可能にしたことを特徴とする請求項１に記載の生産及び／又は物流計画作成装置。
3. 上記最適化計算処理の際に、上記評価関数による評価値が設定した範囲を外れる場合、戦略を変更して評価関数を再設定し、最適化計算処理をし直すことを特徴とする請求項１又は２に記載の生産及び／又は物流計画作成装置。
4. 上記数式モデルにおいて、上限制約の設定された変数に対して上限制約から溢れる分の値を格納する溢れ防止変数を導入し、導入した溢れ防止変数を上記上限制約の上限値に加えた値と、上記上限制約の設定された変数とが等しくなる制約に変更することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生産及び／又は物流計画作成装置。
5. 上記数式モデルにおいて、下限制約の設定された変数に対して下限制約を割込む分の値を格納する割込み補填変数を導入し、導入した割込み補填変数を上記下限制約の下限値から引いた値と、上記下限制約の設定された変数とが等しくなる制約に変更することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の生産及び／又は物流計画作成装置。
6. 上記評価関数に溢れ防止変数と割込み補填変数の両方又は一方を含むことを特徴とする
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の生産及び／又は物流計画作成装置。
7. 上記最適化計算装置は、最適化或いは準最適化問題として最適化計算処理を行うことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の生産及び／又は物流計画作成装置。
8. 生産及び／又は物流計画の一部で、立案者が前もって指定する処理を行うことができることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の生産及び／又は物流計画作成装置を用いた生産及び／又は物流計画作成方法。
9. 異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成するための生産及び／又は物流計画作成方法において、
   上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、
   上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
   上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
   上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成する生産及び／又は物流計画作成方法であって、
   上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定できることを特徴とする生産及び／又は物流計画作成方法。
10. 異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成するための生産及び／又は物流計画作成をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムにおいて、
    上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、
    上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
    上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
    上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
    上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産及び／又は物流プロセスにおける生産及び／又は物流計画を作成する生産及び／又は物流計画作成をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
    上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定可能にしたことを特徴とするコンピュータプログラム。
11. 異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスを制御するためのプロセス制御装置において、
    上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、
    上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
    上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
    上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを有し、
    上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産及び／又は物流プロセスを制御するプロセス制御装置であって、
    上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定可能にしたことを特徴とするプロセス制御装置。
12. 異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスを制御するためのプロセス制御方法において、
    上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、
    上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
    上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、
    上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
    上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産及び／又は物流プロセスを制御するプロセス制御方法であって、
    上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定できることを特徴とするプロセス制御方法。
13. 異なる複数工程経路で複数の生産及び／又は物流の対象物を処理し、且つ、各対象物が異なる複数工程経路を選択可能な生産及び／又は物流プロセスを制御するためのプロセス制御をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムにおいて、
    上記生産及び／又は物流プロセスの実操業上の生産及び／又は物流フローや生産及び／又は物流制約をモデルで表し、事象が発生したときの生産及び／又は物流状態及び生産及び／又は物流制約を検出するシミュレータと、
    上記生産及び／又は物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間（計画作成期間）分を対象として、上記生産及び／又は物流プロセスの生産及び／又は物流状態と生産及び／又は物流制約とのうち、あらかじめ設定した部分のみからなる数式モデルを保持する数式モデル保持装置と、
    上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルを評価するための評価関数を設定する評価関数設定装置と、上記数式モデル保持装置により保持された数式モデルと、上記評価関数設定装置により設定された評価関数とを用いて最適化計算処理を行って上記シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算装置とを用い、
    上記最適化計算装置による最適化計算処理により、立案開始日時から所定の区切られた範囲で設定された対象期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記シミュレータに与えて、予め選択された対象期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行し、予め設定した期間（計画確定期間）分だけ上記シミュレーション結果を生産及び／又は物流計画として確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して生産及び／又は物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて上記生産及び／又は物流プロセスの制御をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
    上記数式モデルの時間精度、上記指示算出期間、上記シミュレーション期間、上記計画確定期間のすべて或いはいずれかを任意に設定可能にしたことを特徴とするコンピュータプログラム。

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