JP4932430B2 - 製造ロット集約支援システム、製造ロット集約支援方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、製造ロット集約支援システム等に関し、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットで処理する為のロット集約を、最適な条件で迅速に決定することができるようにする技術に関する。

一般に、製造工場において製品を製造する場合には、製品に対する顧客からの要求仕様に基づき、製造工程に於ける製造仕様が決定される。要求仕様が異なれば製造仕様も異なるのが一般的である。例えば、鉄鋼製造工場に於いて鉄鋼製品を製造する場合には、顧客からの要求仕様である、引っ張り強度、延性、靱性等を満足する為に、精錬工程に於ける成分値、熱処理工程に於ける加熱温度や昇温速度等、様々な製造仕様を適切な値に設計する必要がある。

製造仕様が異なる製品を製造する場合には、製造工程における製造条件を、それぞれの製造仕様に合わせて変更する必要がある為、異なる製造仕様の製品を、同一製造設備で同時に、或いは、同一製造設備で操業条件を変更しないままに連続して処理することは一般的には出来ない。しかしながら、製造仕様の値が上限値、下限値で指定される許容範囲を持つ場合には、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文について、許容範囲が重なる部分を当該複数注文の製造仕様とすることで、同一製造設備で同時に、或いは、同一製造設備で操業条件を変更しないままに連続して（即ち同一ロットとして）処理することが可能となる。この様に、製造仕様が異なる複数の製品を同一ロットに纏めることを製造ロット集約（又は、ロット集約）と呼ぶ。

例えば、鉄鋼製造工場に於ける精錬工程に於いて、炭素、マンガン等の各成分元素の値の指定が異なる複数の製品について、それら成分の許容範囲に重なりがあれば、重なる部分を前記複数製品の製造仕様とすることで、転炉設備に於いて同時に、即ち、同一チャージにて精錬処理を行うことが可能となる。以下、同一チャージで精錬可能な製品のまとまりを出鋼グループと呼び、製造対象である製品を複数の出鋼グループに纏める作業を出鋼グルーピングと呼ぶ。

同一の出鋼グループに属する複数の製品は、１チャージの制限容量内であれば同一のチャージで精錬可能であるが、勿論別々のチャージに分けて精錬することも可能である。同様に、鉄鋼製品に対する熱処理の１種である焼鈍に関する製造仕様の指定が異なる複数製品であっても、指定範囲に重なる部分があれば、重なる部分を前記複数製品の製造仕様とすることで、焼鈍炉の操業条件を変更せずに、同一製造ロットとして連続して処理することが可能となる。

この様に複数の製品を同一ロットに集約する場合、ロットのサイズ、即ち、１つのロットに含まれる製品の数が大きくなるほど、製造スループット（単位時間当たりの最大製造可能量）が向上し、また、製造コストも低下するのが一般的である。

一方で、ロットサイズが大きくなるほど、製造仕様の重なり幅は狭くなる方向であり、製造設備を制御して、その範囲に的中させることは一般的により難しくなる。従って、製造ロットのサイズは、大きいほど良い訳ではなく、製造スループット、製造コスト、製造し易さ等を考慮した、適切なロットサイズとすることが望ましい。

例えば出鋼グルーピングに於いて、同一グループに集約する製品の数が多くなるほど、即ち、所定の数の注文をより少ない数のグループに集約するほど、一般的に、転炉での処理チャージ数を少なくすることが出来るので、製造スループットは向上し、製造コストは低下する。しかし、一方では、成分の重なり範囲が狭くなるので、転炉での成分調整処理に於いて成分の的中が難しくなり、成分外れによる不合格や降格がより生じやすくなる。即ち、出鋼グループが大きくなるほど、製品品質は低下し易くなる。

このような状況に対して例えば、集約した製造ロットに関する製造スループットを算出・可視化する方法が開示されているが、これは製造スループットを指標に、適切な製造ロットに集約する方法を与えるものではない（特許文献１参照）。

また、複数製品を転炉での処理チャージに纏める際に、同一チャージでの処理可否を容易に判断する方法が開示されているが、これは成分値に重なりがあるかどうかのみによって判断するものであり、この可否判断は状況によらず固定である（特許文献２参照）。

特開２００４−２４６４６７号公報 特開２００５−２１６０７５号公報

一般に、製造ロットサイズが大きくなるほど、製造スループットが向上し、また製造コストは低下するが、一方で、製造仕様の重なり幅は狭くなり、製品品質は低下し易くなる。従って、例えば、製造対象となる個々の製品の製造仕様の幅が広く製造が容易であり、製造ロットサイズを大きくしても製造仕様の重なり幅があまり小さくならない場合で、製造仕掛かりが多く製造スループット向上が求められるか製造コスト低減が求められる場合には、製造ロットサイズを大きめにするのが望ましい。逆に、製造仕様の幅が狭く製造が難しいが、製造スループットに余裕がある場合や、製造コスト上昇が許容される場合には、製造ロットサイズを小さめにすることが望ましい。

例えば、精錬工程に於ける出鋼グループは現状は状況によらず固定であるが、製造スループット向上、或いはコスト低下が求められる場合はグループを大きくし、製品品質向上（不合格や降格の減少）が求められる場合はグループを小さくすることで、その時々の要求に応じた生産をすることが可能となる。

この様に、同じ製品を製造する場合でも、その時々の受注状況、生産状況の変化や、それらを受けての生産戦略の変化によって、製造コストをなるべく小さくしたい場合、製造スループットをなるべく大きくしたい場合、或いは製品品質をなるべく高くしたい場合等、生産に対する要求が様々に変化する。それに対応するには、上記生産に対する要求項目を評価指標として、その評価指標値に関して最適なロット集約を実行することが望ましい。

しかしながら、製造ロットの決定は、様々な制約条件や製造設備の能力等を考慮して行う必要があり、状況の変化に応じて短時間に最適なロット集約を行うことは困難であった。従って、各工程の製造仕掛かり状況や製造コストの変化、生産に対する要求の変化等に応じて柔軟に変更することは難しかった。

そこで本発明は、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を同一の製造ロットとして処理する為のロット集約を、複数の評価指標の値に関して最適な形で迅速に決定することができるように支援する技術を提供することを目的とする。

本発明の製造ロット集約支援システムは、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットとして製造する為のロット集約を行う製造ロット集約支援システムであって、生産に対する要求を表す複数の評価指標を計算するモデルを作成し保持する評価指標計算モデル作成保持手段と、前記製品の生産予定に関するデータを入力する生産予定入力手段と、前記ロット集約に対する要求を前記評価指標の関数の形で記述する評価関数を読み込んで保持する評価関数入力保持手段と、前記製品の生産予定に対して、前記評価関数の値を最小又は最大にする最適化計算を行ってロット集約を決定する最適製造ロット集約決定手段と、最適製造ロット計算条件の入力、及び決定したロット集約結果を出力する入出力手段とを備え、前記評価指標は、製品品質、製造コスト、製造スループットのうちの２つ以上を含み、前記ロット集約は、すべての前記注文をロット集約の候補として最適化計算を行うことにより決定することを特徴とする。
また、本発明の製造ロット集約支援方法は、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットとして製造する為のロット集約を行う製造ロット集約支援方法であって、前記製品の生産予定に関するデータを入力する生産予定入力ステップと、前記製品の生産予定に対して、前記ロット集約に対する要求を定義する評価関数であって、生産に対する要求を表す複数の評価指標の関数の形で記述する評価関数の値を最大又は最小にする最適化計算を行ってロット集約を決定する最適製造ロット集約決定ステップと、決定したロット集約結果を出力する出力ステップとを有し、前記評価指標は、製品品質、製造コスト、製造スループットのうちの２つ以上を含み、前記ロット集約は、すべての前記注文をロット集約の候補として最適化計算を行うことにより決定することを特徴とする。
また、本発明のコンピュータプログラムは、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットとして製造する為のロット集約を行う処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記製品の生産予定に関するデータを入力する生産予定入力手順と、前記製品の生産予定に対して、前記ロット集約に対する要求を定義する評価関数であって、生産に対する要求を表す複数の評価指標の関数の形で記述する評価関数の値を最大又は最小にする最適化計算を行ってロット集約を決定する最適製造ロット集約決定手順と、決定したロット集約結果を出力する出力手順とをコンピュータに実行させ、前記評価指標は、製品品質、製造コスト、製造スループットのうちの２つ以上を含み、前記ロット集約は、すべての前記注文をロット集約の候補として最適化計算を行うことにより決定することを特徴とする。
また、本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。

本発明によれば、ロット集約を指定した場合の、製造仕様と評価指標との関係を表すモデルを作成した上で、生産に対する要求を評価指標の関数として与えることで、与えられた生産予定について、その評価関数の値を最適にする製造ロットを迅速に決定することができる。即ち、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットとして製造する為のロット集約を、複数の評価指標の値に関して最適な形で迅速に行う作業を支援することが可能となる。

以下、図面を基に本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る製造工場における製造ロット集約支援システムの概要を示す構成図である。図２は、図１に示す製造ロット集約支援システムを用いて行う製造ロット集約の手順の一例を示すフローチャートである。以下、図１及び図２を用いて、鉄鋼製品の製造工場を例に、対象となる作業として出鋼グルーピングを、生産に対する要求項目を表す評価指標として、品質、製造コスト、製造スループットの３つを選び、上記評価指標の値に関して最適な出鋼グループの決定を支援する製造ロット集約支援システムについて説明する。

図１において、１０１は評価指標計算モデル作成・保持手段であり、どの製品がどのグループに属するかを決めた場合の、製造スループット、製造コスト、品質等の評価指標の値を計算するモデルを、出鋼グルーピングに先立って予め、例えば演算処理によって作成し、保持しておく。

１０２は生産予定入力手段であり、製造対象となる注文と、それについての製造仕様が決まり、実際に出鋼グルーピングを行う場合に、生産予定に関するデータを最適製造ロット集約決定手段１０４に入力する。生産予定に関するデータは、不図示の生産管理用計算機に保存されており、ネットワークを介して読み込んで入力することが可能である。

１０３は評価関数入力・保持手段であり、最適性、即ちロット集約に対する要求を定義する為の評価関数を保持し、最適製造ロット集約決定手段１０４に入力する。

１０４は最適製造ロット集約決定手段であり、評価指標計算モデル作成・保持手段１０１からの評価指標計算モデル、生産予定入力手段１０２からの生産予定に関するデータ、及び評価関数入力・保持手段１０３からの評価関数を得て、最適化計算により評価関数の値を最適にする製造ロット集約を決定する。

１０５は表示・入出力手段であり、最適製造ロット集約決定手段１０４で得られた計算結果を、製造ロット集約作業担当者に対して画面表示等で表示する。この場合に、計算結果が担当者の満足するものとなった場合は、担当者は不図示のキーボード等の操作によって、製造仕様を各工程の生産管理用計算機等に出力させることができる。また、もし得られた計算が満足するものでない場合は、不図示のキーボード等で評価関数の値を変更して、再度最適化計算を実行させることができる。

以下、図２のフローチャートを用いて、製造ロット集約支援システムによる処理の手順について詳述する。

まず、ステップＳ２０１において、評価指標計算モデル作成・保持手段１０１によって、ある一通りの出鋼グループを指定した場合、即ち、どの製品がどのグループに属するかを決めた場合の、製造スループット、製造コスト、品質等の評価指標の値を計算するモデルを、出鋼グルーピングに先立って予め作成し、保持しておく。

製造スループットについては、基本的には当該製造工程の単位時間当たりの処理量としてモデル化する。出鋼グルーピングの場合には、単位時間あたりの転炉での処理トン数としてモデル化することができる。しかしながら、出鋼グループの決定時には、まだチャージへの割り振りは指定されていないことが多く、また、出鋼グループ数が減少する（グループサイズが大きくなる）ことで、転炉のチャージ数が減少する場合が多いのみならず、生産計画作成時の処理タイミング決定の自由度が向上する等の改善効果が期待できるので、ここでは、出鋼グループ数そのものを製造スループットの指標としてモデル化する。即ち、下記（式１）とする。
スループット指標＝出鋼グループ数…（式１）

製造コストについては、基本的には製造コストに含むべき全ての項目についての使用量と単価を掛け合わせたものを合算して求める。出鋼グルーピングの場合には、出鋼グループが変更されることで変更になる製造コスト項目としては、転炉での処理の後に行われる二次精錬処理を要求されていない製品を、二次精錬を要求されている製品と同一グループに集約することで、追加的に必要になる二次精錬コストが主である。従って、製造コストの絶対額ではなく、グルーピングによる追加的二次精錬処理によるコスト増加額を製造コストの指標としてモデル化することが出来る。即ち、下記（式２）とする。
コスト指標＝コスト増加額＝二次精錬追加処理トン数×二次精錬処理単価…（式２）

品質については、対象となる製品、製造工程に応じて、それぞれ適切な指標を選択してモデル化する。出鋼グルーピングの場合には、製造のし易さに直接影響を与える成分の重なり幅でモデル化する。但し、製品毎に、炭素、マンガン、リン、硫黄等々、複数の成分についての上下限値が指定されており、また、各成分について、精錬工程の製造能力として、製造可能な上下限幅の最小値が決められているので、例えば以下の様にモデル化する。

（１）まず、複数の成分のそれぞれ毎に、同一グループに属する複数の製品についての成分値の重なり幅（上下限幅）を計算する。

（２）上記成分毎の重なり幅の、成分毎の製造可能な上下限幅最小値に対する割合を下記（式３）により計算する。ここではこの値を成分毎マージンと呼ぶ。
成分毎マージン＝成分毎の重なり幅／成分毎の上下限幅最小値…（式３）

ここで、成分毎マージンは大きいほど望ましい。また、１．０未満になるのは、グルーピングの結果としての成分の重なり幅が、製造可能な上下限最小値より小さくなっていることを示し、制約違反となる。従って、全てのグループ、全ての成分について、成分毎マージンが１つでも１．０未満になっている場合は、そのグルーピングは成立しない。従って、（式３）は出鋼グルーピングに於ける制約条件にもなっている。

（３）上記成分毎マージンを、成分毎に重み付けした平均値を下記（式４）にて計算する。これをグループ毎マージンと呼び、これが対象となる１つの出鋼グループについての成分の重なり幅（即ち、製造のし易さ）の指標となる。
グループ毎マージン＝Σ[(成分毎の重み)×(成分毎マージン)]/重み合計値…（式４）

（４）下記（式５）にて、上記グループ毎マージンを、各グループに属する製品のトン数で重み付けして平均する。これを全グループについて（即ち、決定された出鋼グルーピング）の成分の重なり幅（即ち、製造のし易さ）の指標とする。
重なり幅指標＝Σ[(各グループトン数)×(グループ毎マージン)]/総トン数…（式５）

ここで、製品種類数４、グループ数２、評価対象成分数２の簡単な事例について、上記（１）〜（４）の計算を行った例を表１に示す。ここで、成分値の単位は全て％、成分毎の重みは全て１．０としている。

ここで、製造スループット、製造コスト、品質等の指標と製造仕様との関係が複雑で、簡単な計算式としてモデル化をすることが難しい場合は、製造実績データを多数収集して、各指標と製造仕様との関係を統計解析的に、例えば最小二乗法による回帰式等によってモデル化するのが良い。以上がステップＳ２０１における手順である。

次にステップＳ２０２において、製造対象となる注文と、それについての製造仕様が決まり、実際に出鋼グルーピングを行う場合には、生産予定入力手段１０２によって、生産予定に関するデータを入力する。ここで、前述したように生産予定に関するデータは、図１中に表示されない生産管理用計算機に保存されており、ネットワークを介して入力することが可能である。出鋼グルーピングを行う場合、生産予定に関するデータとしては、各製品に関する注文毎に、注文番号、二次精錬要否、成分毎の上下限値、重量等の情報を入力する。

次にステップＳ２０３において、最適性、即ちロット集約に対する要求を定義する為の評価関数を、評価関数入力・保持手段１０３によって入力する。最も一般的な形としては、全ての評価指標の値を、下記（式６）の様に重み付けして加え合わせたものを用いることが出来る。ここでは、評価関数Ｆの値を最小にするのが最適なロット集約である。
評価関数Ｆ
＝a１・（品質指標）＋a２・（コスト指標）＋a３・（スループット指標）…（式６）

出鋼グルーピングの場合には、下記（式７）の形の評価関数を用いる。
評価関数Ｆ
＝a１・(１/重なり幅指標)＋a２・(コスト増加額)＋a３・(出鋼グループ数)…（式７）

ここで、コスト増加額、出鋼グループ数は小さいほど好ましく、重なり幅指標は大きいほど好ましいので、直接加え合わせるのは適切ではない。そこで、重なり幅が大きいほど小さくなる指標、例えば重なり幅指標の逆数を取って、これをコスト増加額、出鋼グループ数と加え合わせる。（式６）、或いは（式７）において、例えば品質指標の評価が、他の２つの指標と比較してより重要であれば、ａ１の値を大きくする。或いは、コストは評価関数に加える必要がなければ、ａ２の値をゼロとする。この様に、評価関数はその時々の製造に対する要求、戦略に応じて適切なものを選択するのが良く、（式７）の重み係数ａ１からａ３の値はそれに応じて選択するのが望ましい。また、評価関数の形としても、（式６）、（式７）で示した重み付け和の形に限定されるものでないのは言うまでもない。例えば、評価関数の値を最大にすることで最適なロット集約が決まるものもありうる。

次にステップＳ２０４において、評価指標計算モデル、生産予定、評価関数が得られたら、最適製造ロット集約決定手段１０４によって、評価関数の値を最適にする製造ロット集約を決定する。ここで、最適化対象となるのが、出鋼グループという離散的組み合わせなので、最適化手法としては、離散的組み合わせ最適化手法として広く用いられる、ローカル・サーチ法、遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッド・アニーリング、タブー・サーチ手法、等の探索法を用いることができるが、最適製造ロット集約の方法としては、特定の最適化手法に限定されるものでないことは言うまでもない。

次にステップＳ２０５において、得られた計算結果（最適な製造ロット、及びその時の各評価指標の値）は、表示・入出力手段１０５によって、製造ロット集約作業担当者に対して画面表示等で表示する。ここで、前述したように計算結果が担当者の満足するものとなった場合は、担当者はキーボード等の操作によって、製造仕様を各工程の生産管理用計算機等に出力することができる。また、もし得られた計算が満足するものでない場合は、評価関数（式６）の各項の重み係数ａ１〜ａ３の値の少なくとも何れかをキーボード入力等によって変更して、再度最適化計算を実行することが可能である。即ち、最適製造ロット集約決定手段の計算条件を様々な条件で入力することができる。この様な操作を繰り返し行い、満足する評価指標の値を実現するロット集約結果が得られた時点で、その値を出力する。

図３は、上述した製造ロット集約支援システムを作成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。

図３において、３００はコンピュータ（ＰＣ）である。ＰＣ３００は、ＣＰＵ３０１を備え、ＲＯＭ３０２又はハードディスク（ＨＤ）３１１に記憶された、あるいはフレキシブルディスクドライブ（ＦＤ）３１２より供給されるデバイス制御ソフトウェアを実行し、システムバス３０４に接続される各デバイスを総括的に制御する。

上記ＰＣ３００のＣＰＵ３０１，ＲＯＭ３０２またはハードディスク（ＨＤ）３１１に記憶されたプログラムにより、本実施の形態の各機能手段が構成される。

３０３はＲＡＭで、ＣＰＵ３０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。３０５はキーボードコントローラ（ＫＢＣ）であり、キーボード（ＫＢ）３０９から入力される信号をシステム本体内に入力する制御を行う。３０６は表示コントローラ（ＣＲＴＣ）であり、表示装置（ＣＲＴ）３１０上の表示制御を行う。なお、キーボードコントローラ（ＫＢＣ）３０５、キーボード（ＫＢ）３０９、表示コントローラ（ＣＲＴＣ）３０６、及び表示装置（ＣＲＴ）３１０等を含んで、本実施の形態の表示・入出力手段１０５は構成される。

３０７はディスクコントローラ（ＤＫＣ）で、ブートプログラム（起動プログラム：パソコンのハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラム）、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶するハードディスク（ＨＤ）３１１、及びフレキシブルディスク（ＦＤ）３１２とのアクセスを制御する。

３０８はネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）で、ＬＡＮ３１３を介して、ネットワークプリンタ、他のネットワーク機器、あるいは他のＰＣと双方向のデータのやり取りを行う。

（実施例）
以下の様な対象について、出鋼グループを本発明の実施形態に係る製造ロット集約支援システムを用いて計算した。

対象品種：薄板
製品注文数：１，５７１件
総重量：１００，４４７トン
最適化手法：ローカル・サーチ法

最適化計算の評価関数としては、以下の２ケースについて計算を行った。
ケース１：グループ数最小（（式７）に於いてａ１＝ａ２＝０、ａ３＝１）
ケース２：３指標を考慮（ａ１＝０．５、ａ２＝１ｘ１０^-6、ａ３＝１）

ケース２に於いて、ａ２の値が他の２つの重みと比較して極端に小さいのは、二次精錬追加コストの値が、製品１つの追加二次精錬要否の変化によって数十万円単位で変化することが多いので、評価関数の項目同士の桁を合わせる為である。現行グループを基準とした場合の評価結果（重なり幅指標とコスト指標については、現行グループについての値を１００とし、それに対する相対値で示す）を表２に示す。

この結果から、グループ数最小を目的としたケース１では、現行よりもグループ数が３少なくなるが、コストが大幅に上昇する。一方、３つの指標を考慮したケース２では、グループ数の現行からの減少代は２になるが、コスト上昇が抑えられる。従って、評価重みの変更によって、それを反映した結果を得られるのみならず、現行の手作業によるグルーピングから大幅に改善する結果が得られた。

この様に、本発明を用いることにより、その時々の受注状況、生産状況の変化や、それらを受けての生産戦略の変化によって、生産に対する要求が様々に変化するのに対応して、要求に応じた最適なロット集約を選択することが可能となる。

ここで、本発明の実施の形態、及び実施例として、出鋼グルーピングを例に説明を行ったが、出鋼グルーピング以外のロット集約、例えば焼鈍炉での処理、圧延等に対しても本発明が適用可能であることは勿論である。また、鉄鋼製品以外の製品の製造についても、本発明が適用可能であることは勿論である。また、スループット、コスト、品質以外の評価指標が対象となる場合にも適用可能であることも言うまでもない。

また、本発明の目的は前述した実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

この場合、記録媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

更に、記録媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

本発明は、製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットで処理する為のロット集約の、複数の評価指標の値に関して最適な形での迅速な決定の支援に利用される。

本発明の実施の形態に係る製造ロット集約支援システムの構成を示す図である。 本発明の実施の形態に係る製造ロット集約支援システムにおける製造ロット集約支援方法の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る製造ロット集約支援システムを作成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。

符号の説明

１０１ 評価指標計算モデル作成・保持手段
１０２ 生産予定入力手段
１０３ 評価関数入力・保持手段
１０４ 最適製造ロット集約決定手段
２０５ 表示・入出力手段
３００ コンピュータ（ＰＣ）
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ システムバス
３０５ キーボードコントローラ
３０６ 表示コントローラ
３０７ ディスクコントローラ
３０８ ネットワークインタフェースカード
３０９ キーボード
３１０ 表示装置
３１１ ハードディスク
３１２ フレキシブルディスクドライブ
３１３ ＬＡＮ

Claims (5)

1. 製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットとして製造する為のロット集約を行う製造ロット集約支援システムであって、
   生産に対する要求を表す複数の評価指標を計算するモデルを作成し保持する評価指標計算モデル作成保持手段と、
   前記製品の生産予定に関するデータを入力する生産予定入力手段と、
   前記ロット集約に対する要求を前記評価指標の関数の形で記述する評価関数を読み込んで保持する評価関数入力保持手段と、
   前記製品の生産予定に対して、前記評価関数の値を最小又は最大にする最適化計算を行ってロット集約を決定する最適製造ロット集約決定手段と、
   最適製造ロット計算条件の入力、及び決定したロット集約結果を出力する入出力手段とを備え、
   前記評価指標は、製品品質、製造コスト、製造スループットのうちの２つ以上を含み、
   前記ロット集約は、すべての前記注文をロット集約の候補として最適化計算を行うことにより決定することを特徴とする製造ロット集約支援システム。
2. 前記製品が鉄鋼製品であり、前記製造ロットが精錬工程において同一チャージで精錬可能な注文のまとまりである出鋼グループであることを特徴とする請求項１に記載の製造ロット集約支援システム。
3. 製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットとして製造する為のロット集約を行う製造ロット集約支援方法であって、
   前記製品の生産予定に関するデータを入力する生産予定入力ステップと、
   前記製品の生産予定に対して、前記ロット集約に対する要求を定義する評価関数であって、生産に対する要求を表す複数の評価指標の関数の形で記述する評価関数の値を最大又は最小にする最適化計算を行ってロット集約を決定する最適製造ロット集約決定ステップと、
   決定したロット集約結果を出力する出力ステップとを有し、
   前記評価指標は、製品品質、製造コスト、製造スループットのうちの２つ以上を含み、
   前記ロット集約は、すべての前記注文をロット集約の候補として最適化計算を行うことにより決定することを特徴とする製造ロット集約支援方法。
4. 製造仕様が異なる複数の製品に関する注文を、同一の製造ロットとして製造する為のロット集約を行う処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
   前記製品の生産予定に関するデータを入力する生産予定入力手順と、
   前記製品の生産予定に対して、前記ロット集約に対する要求を定義する評価関数であって、生産に対する要求を表す複数の評価指標の関数の形で記述する評価関数の値を最大又は最小にする最適化計算を行ってロット集約を決定する最適製造ロット集約決定手順と、
   決定したロット集約結果を出力する出力手順とをコンピュータに実行させ、
   前記評価指標は、製品品質、製造コスト、製造スループットのうちの２つ以上を含み、
   前記ロット集約は、すべての前記注文をロット集約の候補として最適化計算を行うことにより決定することを特徴とするコンピュータプログラム。
5. 請求項４に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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