JP4838822B2 - Simulation apparatus and simulation method - Google Patents

Simulation apparatus and simulation method Download PDF

Info

Publication number
JP4838822B2
JP4838822B2 JP2008099559A JP2008099559A JP4838822B2 JP 4838822 B2 JP4838822 B2 JP 4838822B2 JP 2008099559 A JP2008099559 A JP 2008099559A JP 2008099559 A JP2008099559 A JP 2008099559A JP 4838822 B2 JP4838822 B2 JP 4838822B2
Authority
JP
Grant status
Grant
Patent type
Prior art keywords
work
work progress
progress
day
number
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2008099559A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2008192172A (en )
Inventor
正美 三浦
裕一 佐々木
明寛 前川
貴 古林
隆 吉村
雅弘 尊田
郁夫 山本
一浩 武多
Original Assignee
三菱重工業株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Grant date

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Description

本発明は、シミュレーション装置及びシミュレーション方法に関する。 The present invention relates to a simulation device and simulation method.

造船作業のように作業工数および作業場所が極めて多い作業では、作業計画の実行可能性の検討、および作業の進捗予想をできる限り正確に行うことが求められる。 Shipbuilding In extremely large work working steps and work area as work, study of feasibility of the work program, and it is necessary to accurately as possible the progress expected work. 例えば大型豪華客船には、客室の数が千以上あるものがあり、それらの客室の施工に際して、各部材の搬入搬出、天井を施工する作業、壁を施工する作業、および床を施工する作業のそれぞれが何人の作業員によっていつ開始され、いつ終了するか等の作業計画の出来によって、全体の作業日数が大幅に増減する。 For example, large luxury liner, there is some number of rooms thousand or more, upon application of these rooms, loading and unloading of the members, the work of installing the ceiling, the work of installing the wall, and the work of applying the floor respectively when initiated by what workers, by the time the work plan can be of any such ends, the overall number of work days is increased or decreased significantly.

各工程毎の進捗予想を正確に行うことが望まれる。 It is desirable to carry out the progress expected for each step precisely.
各工程に割当てられる作業者の数(作業能力量)が最適であることが望まれる。 It is desirable number of workers assigned to each process (operation capability amount) is optimal.
各工程に対し、作業者が最適な日程にて割り当てられることが望まれる。 For each step, the operator is desired to be allocated in optimal schedule.
余剰能力が他の工程に最適に振り替えられることが望まれる。 Excess capacity is desirable that reclassified optimally to other processes.

作業計画の実行可能性をより正確に把握することが望まれる。 It is desired to more accurately grasp the feasibility of the work program.
作業計画を再検討する際に当初の計画を大幅に見直す必要が無く最小限の変更で済むことが望まれる。 We need to review the work plan of the original plan at the time to re-examine greatly it is desirable that requires only without minimal changes.

作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、その作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することが望まれている。 For the situation was expected prior to work start, when the offset situation after work start, it is desirable to grasp the work progress in consideration of the situation after the operation start.
作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、より少ない演算量でその作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することが望まれている。 For the situation was expected prior to work start, when the offset situation after work start, it is desirable to grasp the work progress in consideration of the status of its work after the start with less amount of calculation there.

本発明の目的は、各工程毎の進捗予想を正確に行うことができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 An object of the present invention is to provide a simulation apparatus and method capable of performing progress expected for each step precisely.
本発明の他の目的は、各工程に割当てられる作業者の数(作業能力量)の最適化を行うことができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 Another object of the present invention is to provide a simulation apparatus and method capable of performing optimization of the number of workers assigned to each process (working capacity volume).
本発明のさらに他の目的は、各工程に対し、作業者が最適な日程にて割り当てられることができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 Still another object of the present invention, for each step, the operator is to provide a simulation apparatus and method which can be assigned by the optimum schedule.
本発明のさらに他の目的は、余剰能力が他の工程に最適に振り替えられることができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 Still another object of the present invention is to provide a simulation apparatus and method capable of excess capacity is transferred optimally to other processes.

本発明のさらに他の目的は、作業計画の実行可能性をより正確に把握することができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 Still another object of the present invention is to provide a simulation apparatus and method that can more accurately grasp the feasibility of the work program.
本発明のさらに他の目的は、作業計画を再検討する際に当初の計画を大幅に見直す必要が無く最小限の変更で済むことができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 Still another object of the present invention is to provide a simulation apparatus and method capable requires only significantly reviewing required without minimal changes to the original plan upon reviewing the work program.

本発明のさらに他の目的は、作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、その作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 Still another object of the present invention, for the situation was expected prior to work start, when the offset situation after work start, to grasp the work progress in consideration of the situation after the operation start to provide a simulation apparatus and a method capable.
本発明のさらに他の目的は、作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、より少ない演算量でその作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することができるシミュレーション装置および方法を提供することである。 Still another object of the present invention, for the situation was expected prior to work start, when the offset situation after work start, work progress in consideration of the status of its work after the start with less amount of calculation to provide a simulation apparatus and method which can grasp the situation.

本発明のシミュレーション装置は、日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画と、1日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、1日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取り、且つ、工程のそれぞれの実際の進捗状況を示すデータを受け取る入力手段と、シミュレーション手段とを備える。 Simulation apparatus of the present invention, a work program that describes the amount of work value should be done each day, the set value of the basic capability expressed as daily work load, bearing capacity expressed as daily workload receiving a set value, and comprises input means for receiving data indicating the respective actual progress of the process, and a simulation means. 前記シミュレーション手段は、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定し、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていない場合、前記作業計画を実行可能であると判断する。 Said simulation means, said workload value of each day described in the work program determines whether or not exceeds the set value of the basic capabilities, a result of the determination, the amount of work that is described in the work program If the date on which the value exceeds the set value of the basic capabilities are continuously the work plan from the described amount of work values ​​to about the day of the continuous difference obtained by subtracting the set value of the basic capabilities It calculates the total as a continuous over-effort, when said continuous over the working amount does not exceed the set value of the bearing capacity, determines that it is possible to perform the work plan. 加えて、前記シミュレーション手段は、前記実際の進捗状況を示すデータを前記工程に対応したプロセスモデルに入力し、前記実際の進捗状況を示すデータが入力された前記プロセスモデルに基づいてシミュレーションを行い、前記工程の進捗予想を行う。 In addition, the simulation means receives the data indicating the actual progress in the process model corresponding to the process, performs a simulation based on the process model data is input that indicates the actual progress, carry out the progress expected of the process.

本発明のシミュレーション方法は、入力手段と、シミュレーション手段とを備えるシミュレーション装置を用いたシミュレーション方法であって、 Simulation method of the present invention includes an input unit, a simulation method using the simulation apparatus and a simulation means,
(a)前記入力手段が、日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画を受け取ることと、 (A) said input means, and receiving a work plan that describes the amount of work value should be done each day,
(b)前記入力手段が、1日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、1日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取ることと、 (B) said input means, and receiving the set values ​​of the basic capability expressed as daily workload, and a set value of the bearing capacity, expressed as a daily amount of work,
(c)前記シミュレーション手段が、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定することと、 And that (c) the simulation means, to determine whether the amount of work value of each day described in the work program has exceeded the set value of the basic capabilities,
(d)前記シミュレーション手段が、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えているか否かを判断することと、 ; (D) simulation means, the result of the determination, if the date on which the value of the amount of work described in the work program has exceeded the set value of the basic capabilities are continuously described in the work program calculating a sum for the day from the amount of work values ​​to said series of difference obtained by subtracting the set value of the basic capacity as a continuous over-effort, whether the continuous over the working volume is greater than the set value of the bearing capacity and to determine the,
(e)前記シミュレーション手段が、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていないと判断した場合、前記作業計画を実行可能であると決定することと、 (E) said simulation means, and that the case of continuous-over amount of work is determined not to exceed the set value of the bearing capacity, is determined to be capable of executing the work plan,
(f)前記入力手段が、工程のそれぞれの実際の進捗状況を示すデータを受け取ることと、 (F) wherein the input means comprises a receive data indicating the respective actual progress step,
(g)前記シミュレーション手段が、前記実際の進捗状況を示すデータを前記工程に対応したプロセスモデルに入力し、前記実際の進捗状況を示すデータが入力された前記プロセスモデルに基づいてシミュレーションを行い、前記工程の進捗予想を行うことと を備えている。 (G) said simulation means inputs the data indicating the actual progress in the process model corresponding to the process, performs a simulation based on the process model data is input that indicates the actual progress, and a carrying out the progress expected of the process.

本発明によれば、作業計画の実行可能性をより正確に把握することができ、作業計画を再検討する際に当初の計画を大幅に見直す必要が無く最小限の変更で済むシミュレーション装置及び方法が提供される。 According to the present invention, the feasibility of the work program more accurately can be grasped, the simulation apparatus and method requires only significantly reviewing required without minimal changes to the original plan upon reviewing the work program There is provided.

本発明の一実施形態が説明される。 An embodiment of the present invention will be described.

図1を参照して、第1実施形態について説明する。 Referring to FIG. 1, a first embodiment will be described.
本実施形態は、各工程毎の進捗予想をより正確に行うための作業進捗予想装置である。 This embodiment is a task progress estimated apparatus for performing the progress expected for each process more accurately. 図1は、作業進捗予想装置の動作の流れを示すフローチャートである。 Figure 1 is a flow chart showing the flow of operation of the work progress estimated apparatus.

図1に示されるように、作業進捗予想を行う対象を特定するステップS1と、作業者数を特定するステップS2と、作業手順モデルを選択するステップS3と、作業進捗度を計算するステップS4と、その計算結果を集計して出力するステップS5とを備えている。 As shown in FIG. 1, a step S1 to identify the target of the work progress expected, the step S2 for specifying the number of workers, and step S3 for selecting the work procedure model, a step S4 of calculating the work progress , and a step S5 to output the aggregate calculation result.

図2は、ステップS1およびS2が行われた状態を示すテーブルである。 Figure 2 is a table showing a state in which the steps S1 and S2 is performed.
図2のテーブルの行に示される作業場所AからZは、ステップS1にて特定された工程および作業場所を示している。 Z from the work location A shown in rows in the table of FIG. 2 shows the steps and work area identified in step S1. 本ケースでは、作業場所と工程とが一対一に対応している。 In this case, the work place and the process is a one-to-one correspondence. 図2のテーブルの列に示される「日」は、ステップS1にて特定された計画日時を示している。 "Day" indicated in a column of the table in FIG. 2 shows a plan date specified in step S1.

図2に示されるように、作業場所Aに関しては、初日から三日目まで連続して1人ずつの作業者が割当てられている(ステップS2)。 As shown in FIG. 2, with respect to work area A, the worker one by one successively from the first day to the third day are allocated (step S2). 作業場所Bに関しては、二日目から四日目まで連続して2人ずつの作業者が割当てられている。 With respect to the work place B, the operator of every two people continuously until the fourth day from the second day is assigned. 作業場所Cに関しては、二日目と四日目と六日目に一人ずつの作業者が割当てられている。 With respect to the work location C, the second day and the fourth day and one by one of the workers to the sixth day it is assigned. 作業場所Dに関しては、三日目と五日目に五人ずつの作業者が割り当てられている。 With respect to the work location D, the operator of each of five people on the third day and the fifth day is assigned.

図3は、ステップS3にて用いられる作業手順モデルを示している。 Figure 3 shows the working procedure model used in the step S3. 図3において「人数が1のときの10n」とは、1人で作業をすると一日につき、10×1=10(%)ずつ作業が進捗する、という意味である。 The "10n when the number is 1" in FIG. 3, per day when the work alone, work by 10 × 1 = 10 (%) is to progress, it is meant that. 「人数が2、3のときの20n」とは、2人で作業をすると一日につき、20×2=40(%)ずつ作業が進捗し、3人で作業をすると一日につき、20×3=60(%)ずつ作業が進捗する、という意味である。 The "20n when the number 2, 3", per day when working with two people, work by 20 × 2 = 40 (%) is progress, per day when working with three people, 20 × 3 = 60 by (%) work progresses, it is meant that. 同様に、「人数が4、5のときの30n」とは、4人で作業をすると一日につき、30×4=120(%)ずつ作業が進捗し、5人で作業をすると一日につき、30×5=150(%)ずつ作業が進捗する、という意味である。 Similarly, the "number of persons 30n at the time of the 4,5", per day and working with four people, 30 × 4 = 120 (%) each work is progress, per day when working with 5 people , work progresses by 30 × 5 = 150 (%), it is meant that.

図3に示されるように、仕事量(進捗度)は、人数に必ずしも比例するわけではない。 As shown in FIG. 3, the amount of work (progress) is not necessarily proportional to the number of people. 作業場所のスペースが狭いケースでは多人数だと自由移動が妨げられるなどの理由から、人数に比例して作業効率が上がるわけではない。 For reasons such as free movement is prevented that it is multiplayer in the space of the work place is narrow case, not increases work efficiency in proportion to the number of people. 図3に示されるような、「作業内容や作業状況ないし作業環境に応じた人数と進捗度の関係を示す関数」を作成した点が本実施形態のポイントの一つである。 As shown in FIG. 3, the point that created the "function indicating the relationship between number and progress in accordance with the working contents and working conditions to working environment" is one of the points of the present embodiment.

従来、図3に示される作業手順モデルが無いときには、図2に示されるようにステップS1およびS2が行われた後に、人数に比例した形での作業進捗度しか求めることができなかった。 Conventionally, when there is no work procedure model shown in FIG. 3, after the steps S1 and S2 is performed as shown in FIG. 2, it could not be determined only work progress of in proportion to the number. すなわち、図2のように人数が割当てられると、仕事量はその人数に比例していると考えざるを得ないから、その作業進捗度は図4に示される表として出力されていた。 That is, when the number is assigned as shown in FIG. 2, the amount of work because inevitably considered to be proportional to the number, the work progress has been outputted as the table shown in FIG. 図4に示されるように、作業場所Aに関しては初日から三日目まで1人ずつが作業をすると、一日につき10ずつの量の仕事が行われ、その結果、作業進捗度としては日ごとに累積されて10、20、30%となり、作業場所Bに関しては二日目から四日目まで2人ずつが作業をすると、一日につき20(一人の仕事量を単純に2倍にしたもの)ずつの量の仕事が行われ、その結果、作業進捗度としては日ごとに累積されて20、40、60%となっている。 As shown in FIG. 4, when one person until the third day from the first day to the work with respect to work area A, carried out the amount of work by 10 per day, per a result, as the work progress day those next 10, 20, 30% are cumulative, and by two people until the fourth day from the second day in relation to the work place B to the work, which was to simply double the 20 (one of the amount of work per day ) by the amount of work performed, and the result, as the work progress has become 20, 40 and 60% is accumulated day by day. 作業場所CおよびDに関しても同様である。 The same applies to the working location C and D.

一方、本実施形態では、図3に示される作業手順モデルに基づいて作業進捗度が計算される(ステップS4)結果として、図5および図6に示される表が得られる。 On the other hand, in the present embodiment, as work progress degree is calculated (step S4) results based on the work procedure model shown in FIG. 3, a table shown in FIG. 5 and FIG. 6 is obtained.

すなわち、作業場所Aに関しては1人ずつが割当てられる(図2参照)から、図3の作業手順モデルに基づき計算すると、10×1=10(%)ずつ進捗し、その結果、図5の作業場所Aに関する進捗度は、10、20、30%となっている。 In other words, from one person is assigned with respect to work area A (see FIG. 2), as calculated on the basis of the work procedure model of Figure 3, progressing by 10 × 1 = 10 (%), as a result, the work of FIG. 5 progress on the location a has a 10, 20 and 30%. 作業場所Bに関しては二人ずつが割当てられるから、図3の作業手順モデルに基づき計算すると、20×2=40(%)ずつ進捗し、その結果、図5の作業場所Bに関する進捗度は、40、80、100%となっている。 Since each two is assigned with respect to work area B, as calculated on the basis of the work procedure model of Figure 3, progressing by 20 × 2 = 40 (%), as a result, progress on the work location B in FIG. 5, It has become a 40,80,100%. 作業場所Bの四日目(作業期間は三日)に関しては、40×3=120(%)となるが作業進捗度は100(%)を超えることはあり得ないから100(%)とされている。 For the fourth day of the work area B (work period three days), 40 × 3 = 120 (%) and made it work progress is 100 because there can be no exceed (%) 100 (%) ing. その余った20(%)は、図6に示されるように、余剰能力が20(%)として表される。 Its excess 20 (%), as shown in FIG. 6, the surplus capacity is expressed as 20 (%). 同様に、作業場所Dに関しては五人ずつが割当てられるから、30×5=150(%)ずつ進捗し、図5では作業開始日に100(%)となっている。 Similarly, since each five is assigned with respect to work area D, to progress one by 30 × 5 = 0.99 (%), it is 100 (%) to the work start date in FIG. 作業場所Dに関して、図6では、作業開始日に50(%)が余剰し、作業の二日目に150(%)の余剰能力が生まれることが示されている。 Respect work area D, 6, and 50 (%) of surplus work start date, it has been shown that born excess capacity of 150 (%) on the second day of work.

本実施形態によれば、作業手順モデルに基づいて作業進捗度を計算するため、従来に比べてより正確な作業進捗度を予想することができる。 According to this embodiment, in order to calculate the work progress on the basis of a work procedure model, it is possible to expect the more accurate work progress as compared with the prior art. より正確な作業進捗予想に基づいて、ステップS2の作業者数の割当て(何日間(何日目)に何人を割当てるか)を再検討することが可能となる。 Are based on a more accurate work progress expected, it is possible to re-examine the (assign how many people in many days (what day)) number of workers of the allocation of the step S2.
さらに、図6に示される余剰能力が分かると、ステップS2の作業者数の割当てを再検討したり、余剰能力を他の作業場所に振り替えることを検討することが可能となる。 Further, when it is found excess capacity shown in FIG. 6, or review the allocation of the number of workers in the step S2, it is possible to consider to transfer the excess capacity on the other work area.

次に、図7から図11を参照して、第2実施形態について説明する。 Next, with reference to FIGS. 7 to 11, a second embodiment will be described.

第2実施形態は、立案された作業計画が実行可能であるか否かを実態に即した形でより正確に把握することを企図して提案される。 The second embodiment is proposed whether planning has been work plan can be executed contemplates possible to more accurately grasp the form in which the actual situation.

図7に示されるように、第2実施形態は、工程を入力するステップS11と、基本能力と許容能力を入力するステップS12と、基本能力を超えたか否かを判定するステップS13と、オーバーしている作業量を計算するステップS14と、そのオーバー作業量が許容容量内か否かを判定するステップS15と、計画通り作業を進めるステップS16と、計画を遅らせるステップS17と、結果を出力するステップS18とを備えている。 As shown in FIG. 7, the second embodiment includes a step S11 of inputting the process, a step S12 of inputting the basic capacity and bearing capacity, the determining step S13 whether beyond basic capability to over a step S14 of calculating the work amount and the step of outputting a determining step S15 whether the over amount of work or the allowable capacity, a step S16 to proceed with planned work, a step S17 to delay the plan, the results and a S18.

図8は、本実施形態で立案された作業計画を示すガントチャートである。 Figure 8 is a Gantt chart showing the planning has been work program in this embodiment. 図8に示される内容がステップS11で入力される。 Contents shown in FIG. 8 is input in step S11. 図8に示されるように、作業(作業内容)Aは全体で1000kgの作業量(例えば、搬送量など)であり、作業計画では、初日から5日目まで1日につき200kgの作業量をしてその作業を終了する予定である。 As shown in FIG. 8, a work workload 1000kg across the (work) A (e.g., the transport amount, etc.), in the work program, and the amount of work 200kg per day from the first day to the fifth day Te is scheduled to finish its work. 同様に、作業Bは全体で600kgの作業量であり、作業計画では、4日目から8日目まで1日につき120kgの作業量をしてその作業を終了する予定である。 Similarly, the work B is the amount of work a total of 600kg, in the work plan, is expected to finish its work by the amount of work of 120kg per day from Day 4 to 8 days. 同様に、作業Cは全体で250kgの作業量であり、作業計画では、6日目から11日目まで1日につき50kgの作業量をしてその作業を終了する予定である。 Similarly, work C is the amount of work a total of 250kg, in the work plan, is expected to finish its work by the amount of work of 50kg per day from day 6 to day 11.

次いで、ステップS12では、基本能力が1日につき300kgと設定(入力)され、許容能力が100kg・日と設定される。 Next, in step S12, the basic capability is 300kg and set per day (input), the allowable capacity is set to 100 kg · day.
ステップS13では、上記基本能力として、1日に行う作業量が300kgを超えたらその基本能力を超えていると判断される。 In step S13, as the basic capability, amount of work performed per day is determined to exceed the basic ability Once exceed 300 kg.
ステップS15では、上記許容能力として、1日のみであれば100kgを超えなければ許容容量内と判断され、連続する2日間であればその2日間の合計が100kgを超えなければ許容容量内と判断され、連続する3日間であればその3日間の合計が100kgを超えなければ許容容量内と判断される。 In step S15, as the bearing capacity, it is determined 1 day only value, if within the allowable capacity does not exceed the 100kg, determined within the allowable capacity if the sum of the 2-day if two consecutive days does not exceed 100kg is the sum of the 3-day is determined to within an allowable capacity does not exceed the 100kg if consecutive 3 days.

図9は、図8に示される作業計画をその計画通りに実行するときに日ごとに行うべき作業量を示したものである。 Figure 9 shows the amount of work to be performed for each the day when running on the planned work program shown in FIG. 初日から3日目までは、作業Aとして一日につき200kgずつの作業量が行われる。 From the first day until the third day, the amount of work by 200kg per day as a working A is performed. 4日目と5日目は、作業Aに加えて作業Bも行われるため、一日につき320kgずつの作業量が行われる。 Day 4 and Day 5, since the performed work B in addition to the work A, the amount of work by 320kg per day is performed. 6日目は作業Bのみとして120kgの作業量が行われる。 6 day work the amount of 120kg is carried out with the only work B. 7日目と8日目は、作業Bに加えて作業Cも行われるため、一日につき170kgずつの作業量が行われる。 Day 7 and day 8, since the work C is also performed in addition to the work B, the amount of work by 170kg per day is performed. 9日目から11日目までは作業Cのみとして50kgの作業量が行われる。 From day 9 until day 11 workload 50kg is carried out only work C.

ステップS13においては、4日目と5日目の各作業量が300kgを超えているため基本能力を超えていると判断される(ステップS13−Y)。 In step S13, the amount of work day 4 and day 5 is determined to exceed the basic ability because it exceeds the 300 kg (Step S13-Y). その結果、ステップS14に進み、そのオーバーしている作業量が計算される。 As a result, the process proceeds to step S14, the amount of work that the over is calculated. 4日目と5日目という連続する2日間では、20×2=40(kg)がオーバー作業量とされる。 The day 4 and 2 consecutive days as 5 days, 20 × 2 = 40 (kg) is the over workload. ステップS15においては、40(kg)は100(kg)を超えていないと判断されて(ステップS15−Y)、ステップS16に進み、図8の作業計画通りに作業を進めることが可能であると決定される。 And in step S15, 40 (kg) are being determined not to exceed 100 (kg) (step S15-Y), the process proceeds to step S16, it is possible to proceed to the work plan in FIG. 8 It is determined.

基本能力および許容能力は、例えば、労働規約(1日単位では残業を含めて最高何時間まで労働が可能で、1週間単位では最高何時間まで労働が可能であると規定されているようなもの)に基づいて決定されることができる。 The basic ability and acceptable ability, for example, in the labor convention (a daily basis can work up to a maximum number of hours, including overtime, things like labor until many hours highest on a weekly basis is defined to be a possible it can be determined based on).

本実施形態では、実行可能な作業量には、マージンがあり、単一の画一的な基準(基本能力)では、計画の実行可能性につき正確な判断ができないことに着目している。 In this embodiment, the executable amount of work, there is a margin, the single uniform criteria (basic capacity), attention is paid to the inability to accurately determine per feasibility plan. さらに、そのマージンとしての許容能力は、作業量としてその単位が「kg・日」として定義されている。 Further, bearing capacity as the margin, the unit as a working amount is defined as "kg · day." 許容能力は、連続オーバー作業量(のべ)が設定量(本例では100kg)を超えなければよく、基本能力をオーバーする日が連続的ではなく途切れた時点で、その連続オーバー作業量はリセットされる。 Bearing capacity is continuous over the working volume (knob) is set amount may be not exceed (100 kg in this example), when the day of over-the basic capacity is interrupted not continuous, the continuous over-effort reset It is.

従来は、単一の画一的な基準(基本能力:1日につき300kg)のみで判断されていた。 Conventionally, a single uniform criteria: had been determined (basic capability per day 300 kg) only. その結果、図10および図11に示されるように、図8の作業計画では、4日目および5日目が基本能力を超えるために、作業Bは6日目から作業が開始される。 As a result, as shown in FIGS. 10 and 11, the work program of FIG. 8, day 4 and day 5 to beyond the basic capabilities, work B is working from day 6 is started. その結果、作業Bの作業終了時点は10日目となる。 As a result, work at the end of the work B is 10 days. 作業Cは、作業Bとその作業内容に関連性を有しているなどの理由により、図8の当初の計画にあるように作業Bの作業開始日から4日目からでないと着手できないとすると、作業Bの作業開始日が6日目にずれた結果、作業Cの作業開始日は9日目となり、作業Cの作業終了日は13日目となる(図8および図9の当初の計画では11日目に終了)。 Work C is the work B for reasons such as have relevance to the work, if not be started not at the fourth day from the work start date of the task B as in the original design in Figure 8 as a result of work start date of the work B is shifted on day 6, the work start date of the task C becomes 9 days, work end date of the task C is 13 days (initial plan of Figure 8 and 9 in the end on day 11).

上記のように、従来は基本能力を超えれば直ちに計画を遅らせていたが、本実施形態によれば、許容能力内であればその計画通りに実行される。 As described above, has been conventionally immediately delayed plan if it exceeds the basic capabilities, according to the present embodiment is executed in the plan if the bearing capacity. 許容能力を超えていても、その許容能力を超えない範囲で再計画すれば足りるため、当初の作業計画が大幅に見直されることが最小限に抑えられる。 Even exceeds the bearing capacity, it is sufficient if re-planning by not exceeding the allowable capacity, that initial work program is overhauled is minimized.

なお、図8の例では、最小作業単位は、作業Aは200kgであり、作業Bは120kgであり、作業Cは50kgであると想定して説明した。 In the example of FIG. 8, the minimum unit of work, the work A is 200 kg, the work B is 120 kg, the work C is described on the assumption that the 50 kg.
以下に、最小作業単位について説明する。 The following describes the minimum unit of work. ここでは、作業Bの最小作業単位が40kgであり、1日につき3つの最小作業単位(120kg)ずつ行うことが予定されているとする。 Here, the smallest unit of work tasks B is 40 kg, it is carried out by three smallest work units per day (120 kg) and are scheduled.

ステップS15の結果、仮に4日目と5日目の連続オーバー作業量が許容容量(許容能力)を160kgだけ超えている(連続オーバー作業量は260kg)と判断された場合について考える。 Result of the step S15, if the fourth day and continuously over the amount of work day 5 exceeds the allowable capacity (bearing capacity) only 160 kg (continuous over the amount of work 260 kg) consider the case where it is determined that the. 4日目および5日目のそれぞれで作業Bは120kgずつ行われる予定であるが、そのうちの作業Bの最小作業単位を1つ(40kg)ずつ4日目および5日目のそれぞれで行い、1日につき残りの2つの最小作業単位(80kg)の2日分(合計160kg)を6日目以降にまわせば、4日目と5日目の連続オーバー作業量は許容能力を超過しなくなる。 While working B on each day 4 and day 5 is scheduled to take place by 120 kg, perform minimum working unit of work B of which one (40 kg) each day 4 and day 5, respectively, 1 if Mawasemasu 2 days of the remaining two smallest unit of work (80 kg) and (total 160 kg) after 6 days per day, continuous over the working volume of 4 days and 5 days will not exceed the bearing capacity. 上記のように、許容能力を超えないように最小作業単位ずつ調整して再計画することで、当初の作業計画を大幅に見直すことが最小限に抑えられる。 As described above, by re-planning by adjusting each minimum unit of work so as not to exceed the allowable capacity, you can review the original work program greatly minimized.

次に、図12から図15を参照して第3実施形態について説明する。 Next, a third embodiment is described with reference to FIGS. 12 to 15.

一般に、作業進捗状況を予想するために用いられるシミュレータでは、実際の作業が行われてから時間が経つに連れて、作業開始前にシミュレータ内で想定されていたデータと、実際の作業進捗状況を示すデータとの間に誤差が生じる。 Generally, the simulator is used to predict the work progress, as the time passes from being made the actual work, and the data that has been assumed in the simulator before work start, the actual work progress error between the data indicated by the results.
第3実施形態は、作業が開始された後に実際の作業進捗状況を反映させたデータをシミュレータに入力して、その後の作業進捗状況をより正確に予想することを企図したものである。 The third embodiment, by entering the data that reflects the actual work progress after the work has been started in the simulator, in which contemplates that the subsequent work progress to more accurately predict.

図12は、工程A〜Cの作業計画を示すガンチャートである。 Figure 12 is a Gantt chart showing the operation plan of the steps A through C.

図13(a)に示されるように、工程A〜Cの3つのプロセスモデル101、102、103に基づいてシミュレーションが行われる。 As shown in FIG. 13 (a), the simulation is performed based on three process models 101, 102 and 103 of the steps A through C. 第1のプロセスモデル101は、工程Aに対応し、材料搬入場所である倉庫のモデルである。 The first process model 101 corresponds to the step A, a warehouse model is the material carrying location. 第2のプロセスモデル102は、工程Bに対応し、その材料からなる製品を搬送するためのフォークリフトのモデルである。 The second process model 102 corresponds to the step B, a forklift model for conveying products made of the material. 第3のプロセスモデル103は、工程Cに対応し、フォークリフトで搬送された製品を輸送するリフトのモデルである。 The third process model 103 corresponds to step C, a lift models to transport products that are transported by a forklift.

シミュレータに入力された設定(予想)データに基づいて、シミュレーションが開始されると、第1から第3のプロセスモデル101〜103は、経時的に順次、図13(b)から(d)のそれぞれの状態になる。 Set input to the simulator based on the (expected) data, the simulation is started, the third process model 101 to 103 from the first, respectively over time sequentially, 13 (b) to the (d) become of the state. 第1から第3のプロセスモデル101〜103内の符号Mは、作業中の製品を示している。 Code M from the first in the third process model 101 to 103 shows the product of working.

ここで、図12で示される作業計画において、符号S2に示される5日目以降の作業進捗状況を知りたいときについて説明する。 Here, in the work program shown in Figure 12 will be described To know the work progress of the day 5 subsequent indicated at S2. そのためには、その5日目のシミュレーション状況をシミュレータで再現する必要がある。 For this purpose, it is necessary to reproduce the simulation status of the fifth day in the simulator. この場合、従来は、シミュレータに入力された設定データに基づいて、初期時点(図12の符号S1参照)からシミュレーションを開始し、5日目に相当する時点におけるデータを抽出する。 In this case, conventionally, based on the setting data input to the simulator to start the simulation from the initial point (reference numeral S1 in FIG. 12), it extracts the data at the time corresponding to 5 days. これにより、その5日目のシミュレーション状況がシミュレータで再現される。 As a result, the simulation status of the fifth day is reproduced in the simulator. すなわち、図13(d)がその5日目の状況に対応しているとすると、従来は図13(b)〜(c)のそれぞれの演算過程を経た上でないと、図13(d)の結果が得られなかった。 That is, when the 13 (d) corresponds to the status of the 5 day, when conventionally not on passing through the respective calculation processes in FIG. 13 (b) ~ (c), FIG. 13 (d) results were not obtained.

さらに、従来のように設定データに基づいてシミュレータにて演算すると、その5日目に相当するシミュレーション状況は、図12のS2に示されるように、工程Aは終了し、工程Bは80%終了し、工程Cは10%終了しているとする。 Further, when calculated by the simulator based on the set data as in the prior art, the simulation situation corresponding to that day 5, as shown in S2 of FIG. 12, step A is terminated and the process B is terminated 80% and, the step C is finished 10%. これに対して、実際の5日目の作業進捗状況では、図14に示されるように、工程Aは終了し、工程Bは70%終了し、工程Cは20%終了していることがあり、作業開始前にシミュレータ内で想定されていたデータ(設定データ)と、実際の作業進捗状況を示すデータとの間で誤差が生じることがある。 In contrast, in the actual day 5 of the work progress, as shown in FIG. 14, step A is terminated and the process B is terminated 70%, Step C may have ended 20% , and data that has been assumed in the simulator before any work (setting data), an error may occur between the data indicating the actual work progress.

これに対して、本実施形態においては、その5日目の実際の作業進捗状況を、それぞれのプロセスモデル101〜103に入力することで、実際の進捗状況が反映されたシミュレーションデータをシミュレータ上で表現することができる。 In contrast, in the present embodiment, the actual work progress of the day 5, by entering the respective process model 101 to 103, the actual progress is reflected simulation data on the simulator it can be expressed.

本実施形態では、図15に示されるように、各プロセスモデル101〜103のそれぞれによって、その5日目の実際の作業進捗状況を以下のようにして再現する。 In the present embodiment, as shown in FIG. 15, by each of the process model 101 to 103, it reproduces as follows the actual work progress of the fifth day.

工程Aは、10時間の作業量であり、工程Bは60時間の作業量であり、工程Cは30時間の作業量であるとする。 Step A is the amount of work 10 hours, step B is the amount of work 60 hours, step C is assumed to be the amount of work for 30 hours. 各作業量をプロセス条件として、第1から第3のプロセスモデル101〜103に設定する。 Each workload as a process condition, sets the first to third process model 101 to 103. すなわち、第1のプロセスモデル101では、製品Mが入力されてから10時間経過後に出力される。 That is, in the first process model 101, output from the product M is inputted after a lapse of 10 hours. 第2のプロセスモデル102では、製品Mが入力されてから60時間経過後に出力される。 In the second process model 102, output from the product M is input after a lapse of 60 hours. 第3のプロセスモデル103では、製品Mが入力されてから30時間経過後に出力される。 In the third process model 103, output from the product M is input after a lapse of 30 hours.

まずシミュレータ上において、第1から第3のプロセスモデル101〜103のそれぞれの入力部に、製品Mが入力された状況を生成する。 First, in the simulator, to the first respective inputs of the third process model 101 to 103, to produce a situation in which the product M has been inputted. 演算部300は、工程Aの作業は終了しているから、第1のプロセスモデル101の入力部に入力された製品Mは、10−10×1=0(時間)を経過したら、第1のプロセスモデル101から出力されるように設定する。 Calculation unit 300, since the working process A is finished, the product M that is input to the input portion of the first process model 101, after the lapse of 10-10 × 1 = 0 (time), the first set to be output from the process model 101. 同様に、演算部300は、工程Bの作業は70%終了しているから、第2のプロセスモデル102の入力部に入力された製品Mは、60−60×0.7=18(時間)を経過したら、第2のプロセスモデル102から出力されるように設定する。 Similarly, the arithmetic unit 300, since the working process B is terminated 70%, product M that is input to the input portion of the second process model 102, 60-60 × 0.7 = 18 (hours) Once passed, it is set to be output from the second process model 102. 同様に、演算部300は、工程Cの作業は20%終了しているから、第3のプロセスモデル103の入力部に入力された製品Mは、30−30×0.2=24(時間)を経過したら、第3のプロセスモデル103から出力されるように設定する。 Similarly, the arithmetic unit 300, since the working process C is terminated 20%, product M that is input to the input portion of the third process model 103, 30-30 × 0.2 = 24 (hours) Once passed, it is set to be outputted from the third process model 103.

シミュレータにて上記のように設定することで、5日目の実際の状況を正確に再現することができる。 By By setting as described above simulator, it is possible to accurately reproduce the actual situation of the fifth day. 5日目以降の状況を予想したいときには、その正確に再現された状況から、すなわちS2の時点からシミュレーション計算を開始すれば、高精度の予想を行うことができる。 When you want to predict the day 5 subsequent situation can be carried out from the correctly reproduced circumstances, namely when starting the simulation calculation from the time of S2, the expected precision.

本発明では、上記第1から第3の実施形態の全ての機能を1台のシミュレーション装置で実現することも可能である。 In the present invention, it is also possible to implement in a single simulation apparatus all functions of the third embodiment from the first.

図1は、本発明の第1実施形態の作業進捗予測装置の動作の流れを示すフローチャートである。 Figure 1 is a flow chart showing the flow of operation of the work progress predicting apparatus of the first embodiment of the present invention. 図2は、本発明の第1実施形態において各作業場所に割当てられる作業者数を示す図である。 Figure 2 is a diagram showing the number of workers assigned to each work area in the first embodiment of the present invention. 図3は、本発明の第1実施形態における作業手順モデルを示す図である。 Figure 3 is a diagram showing a working procedure model in the first embodiment of the present invention. 図4は、従来の作業進捗度を示す図である。 Figure 4 is a diagram illustrating a conventional work progress. 図5は、本発明の第1実施形態における作業進捗度を示す図である。 Figure 5 is a diagram showing a work progress in the first embodiment of the present invention. 図6は、本発明の第1実施形態における余剰能力を示す図である。 Figure 6 is a diagram showing an excess capacity in the first embodiment of the present invention. 図7は、本発明の第2実施形態の動作の流れを示すフローチャートである。 Figure 7 is a flowchart showing a flow of operation of the second embodiment of the present invention. 図8は、本発明の第2実施形態にて立案された作業計画を示すガンチャートである。 Figure 8 is a Gantt chart showing the planning has been work program in the second embodiment of the present invention. 図9は、本発明の第2実施形態にて立案された作業計画をその計画通りに実行するときに日ごとに行われるべき作業量を示す図である。 Figure 9 is a diagram showing the amount of work to be done every day when executing been working planning in the second embodiment in that plan of the present invention. 図10は、従来の手法では、立案された作業計画が遅れることを示すガンチャートである。 Figure 10 is the conventional method, a Gantt chart showing that formulation has been work program is delayed. 図11は、従来の手法では、立案された作業計画が遅れ、その遅れた計画が実行されるときの日ごとに行われるべき作業量を示す図である。 Figure 11 is the conventional method, planning has been work program is delayed is a diagram showing the amount of work to be done for each day of the time the delayed plan is executed. 図12は、本発明の第3の実施形態に関し、各工程の作業計画を示すガンチャートである。 Figure 12 relates to a third embodiment of the present invention, a Gantt chart showing the operation plan of each step. 図13(a)〜(d)は、本発明の第3の実施形態に関し、各プロセスモデルの計算過程における流れを示す図である。 Figure 13 (a) ~ (d) relates to the third embodiment of the present invention, showing the flow in the calculation process of the process model. 図14は、本発明の第3の実施形態に関し、実際の作業が途中まで行われた後の各工程の作業計画を示すガンチャートである。 Figure 14 relates to a third embodiment of the present invention, a Gantt chart showing the operation plan of each step after the actual work has been performed halfway. 図15は、本発明の第3の実施形態に関し、途中まで行われた実際の作業のデータを反映させたシミュレータの動作を説明するための図である。 Figure 15 relates to a third embodiment of the present invention, is a diagram for explaining the operation of the simulator that reflects the data of the actual work done halfway.

符号の説明 DESCRIPTION OF SYMBOLS

101 プロセスモデル102 プロセスモデル103 プロセスモデルM 製品 101 Process Model 102 Process Model 103 process model M products

Claims (2)

  1. 作業進捗度の予想を行う各工程に割当てられる作業者の数を示すデータを受け取ると共に、特定の時点における各工程のそれぞれの実際の作業進捗状況を示すデータとを受け取る入力手段と、 With receive data indicating the number of workers assigned to each step of performing a prediction of work progress, an input means for receiving the data indicating the respective actual work progress of each process at a particular point in time,
    作業内容および作業環境の少なくともいずれかに応じた前記作業者の数と作業進捗度の関係を示し、且つ、前記作業者の数と前記作業進捗度との関係が、前記作業者の数に比例しない部分を有するように決定された関数のデータを格納する格納手段と、 The number of the worker at least according to one of the work and the working environment and shows the work progress of the relationship, and the relationship between the work progress and the number of the operator, proportional to the number of the operator storage means for storing the data of the determined function so as to have a portion which is not,
    シミュレーション手段とを備え、 And a simulation means,
    前記シミュレーション手段は、前記入力手段に入力された作業者の数と前記格納手段に格納された関数を用いて各工程の作業進捗度を予想すると共に余剰能力を算出し、且つ、 The simulation means calculates a surplus capacity with predict the work progress of each step using a function stored in the number and the storage means of the operator input to the input means, and,
    前記シミュレーション手段は、各工程の作業量を各工程に対応するプロセスモデルにプロセス条件として設定し、前記プロセス条件が設定された前記プロセスモデルによって作業進捗状況を予想するように構成されると共に、前記各工程の前記特定の時点における前記実際の作業進捗状況を示すデータを前記プロセスモデルに入力して前記実際の作業進捗状況に応じた状態に前記プロセスモデルを設定し、前記実際の作業進捗状況に応じた状態に設定された前記プロセスモデルを用いて前記特定の時点の後の時点における作業進捗状況を予想し、 The simulation means, the amount of work of each process is set as the process conditions in the process model corresponding to each step, the adapted to predict the work progress by the process model wherein the process conditions are set, the setting the process model to the state of the data to which the indicating the actual work progress at a particular time corresponding to the actual work progress by entering into the process model of the process, the actual work progress using the process model is set to a state corresponding expected work progress at the time after the specific point in time,
    前記入力手段が、日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画と、1日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、1日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取り、 Wherein the input means includes a work plan that describes the amount of work value should be done each day, the set value of the basic capability expressed as daily workload, setting of acceptance capability expressed as daily workload receives and value,
    前記シミュレーション手段は、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定し、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていない場合、前記作業計画を実行可能であると判断する Said simulation means, said workload value of each day described in the work program determines whether or not exceeds the set value of the basic capabilities, a result of the determination, the amount of work that is described in the work program If the date on which the value exceeds the set value of the basic capabilities are continuously the work plan from the described amount of work values to about the day of the continuous difference obtained by subtracting the set value of the basic capabilities calculates the total as a continuous over-effort, when said continuous over the working amount does not exceed the set value of the bearing capacity, determines that it is possible to perform the work plan
    作業進捗予想装置。 Work progress estimated apparatus.
  2. 入力手段と、作業内容および作業環境の少なくともいずれかに応じた前記作業者の数と作業進捗度の関係を示し、且つ、前記作業者の数と前記作業進捗度との関係が、前記作業者の数に比例しない部分を有するように決定された関数のデータを格納する格納手段と、シミュレーション手段とを備える作業進捗予想装置を用いたシミュレーション方法であって、 Input means, the number of the workers at least according to one of the work and the working environment and shows the work progress of the relationship, and the relationship between the work progress and the number of the operator, the operator a storage means and a simulation method using the work progress estimated apparatus and a simulation means for storing the data of the determined function so as to have a portion of the number of not proportional,
    前記シミュレーション手段が、前記入力手段に入力された作業者の数と前記格納手段に格納された関数を用いて各工程の作業進捗度を予想すると共に余剰能力を算出することと、 And calculating the excess capacity together with the simulation means, to predict the work progress of each step using a function stored in the number and the storage means of the input operator to said input means,
    前記シミュレーション手段が、前記各工程の作業量をプロセス条件として各工程に対応するプロセスモデルに設定することと、 And said simulation means is set to the process model that correspond to each step the amount of work of the respective steps as the process conditions,
    前記シミュレーション手段が、前記プロセス条件が設定された前記プロセスモデルによって作業進捗状況を予想する際に前記各工程の前記特定の時点における実際の作業進捗状況を示すデータを前記プロセスモデルに入力して前記実際の作業進捗状況に対応する状態に前記プロセスモデルを設定することと、 Said simulation means, said type data indicating the actual work progress in the specific time of the respective steps when the expected work progress by the process model wherein the process conditions are set in the process model and setting the process model to the state corresponding to the actual work progress,
    前記シミュレーション手段が、前記実際の作業進捗状況に応じた状態に設定された前記プロセスモデルを用いて前記特定の時点の後の時点における作業進捗状況を予想することと、 And said simulating means, to predict the work progress at the time after the specific point in time using the process model is set to a state in which the corresponding to the actual work progress,
    前記入力手段が、日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画と、1日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、1日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取ることと、 Wherein the input means includes a work plan that describes the amount of work value should be done each day, the set value of the basic capability expressed as daily workload, setting of acceptance capability expressed as daily workload and to receive and value,
    前記シミュレーション手段は、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定し、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていない場合、前記作業計画を実行可能であると判断すること Said simulation means, said workload value of each day described in the work program determines whether or not exceeds the set value of the basic capabilities, a result of the determination, the amount of work that is described in the work program If the date on which the value exceeds the set value of the basic capabilities are continuously the work plan from the described amount of work values to about the day of the continuous difference obtained by subtracting the set value of the basic capabilities calculates the total as a continuous over-effort, when said continuous over the working amount does not exceed the set value of the bearing capacity, it determines that it is possible to perform the work plan
    とを備えたシミュレーション方法。 Simulation method with a door.
JP2008099559A 2008-04-07 2008-04-07 Simulation apparatus and simulation method Expired - Fee Related JP4838822B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008099559A JP4838822B2 (en) 2008-04-07 2008-04-07 Simulation apparatus and simulation method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008099559A JP4838822B2 (en) 2008-04-07 2008-04-07 Simulation apparatus and simulation method

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2000186953 Division 2000-06-21

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2008192172A true JP2008192172A (en) 2008-08-21
JP4838822B2 true JP4838822B2 (en) 2011-12-14

Family

ID=39752155

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008099559A Expired - Fee Related JP4838822B2 (en) 2008-04-07 2008-04-07 Simulation apparatus and simulation method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4838822B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5318651B2 (en) * 2009-04-28 2013-10-16 株式会社神戸製鋼所 Scheduling method and scheduling program, and scheduling system,

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05210683A (en) * 1992-01-31 1993-08-20 Toshiba Corp Routine work schedule generating device
JPH06348713A (en) * 1993-06-08 1994-12-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd Project management assisting device
JP3336732B2 (en) * 1994-04-01 2002-10-21 トヨタ自動車株式会社 Production planning evaluation device
JPH07296062A (en) * 1994-04-22 1995-11-10 Sony Corp Method for supporting decision of staff arrangement
JP2666755B2 (en) * 1995-01-11 1997-10-22 日本電気株式会社 Workflow system
JPH08227432A (en) * 1995-02-21 1996-09-03 Shin Meiwa Ind Co Ltd Virtual process execution system
DE19712445A1 (en) * 1997-03-25 1998-10-01 Bosch Gmbh Robert System for controlling and / or regulation of operating sequences in a motor vehicle
JPH11328276A (en) * 1998-03-16 1999-11-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Scheduling system
JPH11313402A (en) * 1998-04-28 1999-11-09 Shinko Electric Co Ltd Automatic carriage system, automated carriage car, control method of the automated carriage car and medium in which program is recorded
JP3983908B2 (en) * 1998-10-27 2007-09-26 東芝プラントシステム株式会社 Water seal apparatus and control method thereof hydraulic machine

Also Published As

Publication number Publication date Type
JP2008192172A (en) 2008-08-21 application

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lin et al. A new robust optimization approach for scheduling under uncertainty:: I. Bounded uncertainty
Wiendahl Load-oriented manufacturing control
Cheng et al. Some scheduling problems with sum-of-processing-times-based and job-position-based learning effects
Suhail et al. CPM/LOB: New methodology to integrate CPM and line of balance
Kingsman Modelling input–output workload control for dynamic capacity planning in production planning systems
Dabbas et al. A combined dispatching criteria approach to scheduling semiconductor manufacturing systems
Grabot et al. Short-term manpower management in manufacturing systems: new requirements and DSS prototyping
Sawik Coordinated supply chain scheduling
Wang Single-machine scheduling problems with the effects of learning and deterioration
Wu et al. Single-machine scheduling problems with a learning effect
Lambrecht et al. ACLIPS: A capacity and lead time integrated procedure for scheduling
Sacks et al. Lean management model for construction of high-rise apartment buildings
Wang et al. An effective heuristic for flexible job-shop scheduling problem with maintenance activities
Biskup et al. Scheduling identical parallel machines to minimize total tardiness
Cheng et al. Scheduling problems with deteriorating jobs and learning effects including proportional setup times
Wu et al. Single-machine and flowshop scheduling with a general learning effect model
Ni et al. Decision support systems for effective maintenance operations
Pfeiffer et al. Stability-oriented evaluation of rescheduling strategies, by using simulation
Boone et al. Learning and knowledge depreciation in professional services
Eren et al. A bicriteria flowshop scheduling with a learning effect
Heike et al. Mixed model assembly alternatives for low-volume manufacturing: the case of the aerospace industry
Wang et al. Single machine scheduling with exponential time-dependent learning effect and past-sequence-dependent setup times
Wu et al. Single-machine group-scheduling problems with deteriorating setup times and job-processing times
Thomas et al. Reducing simulation models for scheduling manufacturing facilities
Takahashi et al. Decentralized reactive Kanban system

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110225

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110425

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110628

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110826

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20110913

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20110930

FPAY Renewal fee payment (prs date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141007

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (prs date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141007

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees