JP5097019B2 - Production planning system and method - Google Patents

Production planning system and method Download PDF

Info

Publication number
JP5097019B2
JP5097019B2 JP2008148571A JP2008148571A JP5097019B2 JP 5097019 B2 JP5097019 B2 JP 5097019B2 JP 2008148571 A JP2008148571 A JP 2008148571A JP 2008148571 A JP2008148571 A JP 2008148571A JP 5097019 B2 JP5097019 B2 JP 5097019B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
production
product
order
time
products
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
JP2008148571A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2009294952A (en
Inventor
紫乃喜 森
雅也 山本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sekisui Chemical Co Ltd
Original Assignee
Sekisui Chemical Co Ltd
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
Application filed by Sekisui Chemical Co Ltd filed Critical Sekisui Chemical Co Ltd
Priority to JP2008148571A priority Critical patent/JP5097019B2/en
Publication of JP2009294952A publication Critical patent/JP2009294952A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5097019B2 publication Critical patent/JP5097019B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • 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

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Description

本発明は、生産計画を自動的に作成する生産計画立案システム及び方法に関する。   The present invention relates to a production planning system and method for automatically creating a production plan.

生産計画を自動的に作成するシステムは、例えば、特許文献1および特許文献2に開示されている。これらの先行技術文献においては、生産ラインや装置のシミュレーションモデルを用いて生産計画を処理し、シミュレーテッドアニーリングに代表されるようなヒューリスティック解法を用いて立案する方法が提案されている。
特開平6−162041号公報 特開平3−25621号公報
Systems that automatically create a production plan are disclosed in, for example, Patent Document 1 and Patent Document 2. In these prior art documents, a method is proposed in which a production plan is processed using a simulation model of a production line or device, and a heuristic solution method represented by simulated annealing is used.
JP-A-6-162041 JP-A-3-25621

例えば、工場にて完全受注生産で組立生産を行う工業化ユニット住宅のユニットのような、多品種の部材の組立を行う製品で同一の製品が生産されることがほとんどない場合、その作業負担の算出や作業標準時間の算出が困難である。また、多品種で負荷変動が大きい製品が対象の場合、生産ライン内で製品が停滞したり作業待ちなどのラインバランスロスが多発し、生産性が著しく低下する。   For example, when the same product is rarely produced with a product that assembles a wide variety of parts, such as an industrialized unit housing unit that performs assembly production with complete build-to-order manufacturing at the factory, calculation of the work load It is difficult to calculate the work standard time. Further, when a product with a large variety and a large load fluctuation is targeted, the product stagnates in the production line or a line balance loss such as waiting for work occurs frequently, and the productivity is remarkably lowered.

生産ラインシミュレーションとヒューリスティック解法を用いて生産計画を立案する従来の方法において、生産を行う製品の作業時間や各工程での処理時間が必要だが、その作業時間や各工程の作業時間を算出するのに、タイムスタディなどによる実測や、PTS(Predetermined Time Standards)法などの一般的な標準時間の算出方法では、組立部品の種類や点数が多大になると算出するための工数も多大になるため、現実には算出できない場合が発生しうる。   In the conventional method of creating a production plan using production line simulation and heuristic solution, the work time of the product to be produced and the processing time in each process are required, but the work time and the work time of each process are calculated. In addition, in actual measurement methods such as time studies and general standard time calculation methods such as the PTS (Predetermined Time Standards) method, the number of man-hours for calculation increases as the type and number of assembly parts increases. In some cases, it may not be possible to calculate.

また、組立部品の組み合わせにより作業時間が変動するといった要素が加わると、算出すべき標準時間の組み合わせは爆発的に増える。このような場合、現実的には標準時間の算出は不可能になる。   In addition, when an element such as the working time fluctuates depending on the combination of assembly parts, the combination of standard times to be calculated increases explosively. In such a case, it is practically impossible to calculate the standard time.

例えば、A、B、C、D、Eの5種類の組立部品があり、
工程1:A,B,Cのどれかを取付け、もしくは取付けなし、
工程2:B,C,Dのどれかを取付け、もしくは取付けなし、
工程3:C,D,Eのどれかを取付け、もしくは取付けなし、
のような3工程において取り付ける場合、工程3でEの部品を取り付ける組み合わせは、16通りにもなり、1つの組立部品でも16の標準時間が必要となる。
For example, there are five types of assembly parts A, B, C, D, E.
Step 1: Install A, B, or C, or no attachment,
Process 2: Attach any of B, C, D or not,
Process 3: Attach any of C, D, E, or no attachment,
In the case of attaching in the three processes as described above, there are 16 combinations for attaching the part E in the process 3, and 16 standard times are required for one assembled part.

したがって、組立部品の種類や点数が多くなると標準時間の算出が困難となるため、最適な生産計画を立案することができないという問題があった。   Therefore, there is a problem that it is difficult to formulate an optimal production plan because it becomes difficult to calculate the standard time when the types and points of the assembly parts increase.

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、組立部品の種類や点数が多くても最適な生産計画を立案することができる生産計画立案システムを提供する。   The present invention has been made in view of such a situation, and provides a production plan planning system capable of formulating an optimal production plan even if the number and types of assembly parts are large.

本発明の生産計画立案システムは、複数の生産工程を所定の順番で並べて構成された生産ラインを用いて、製品仕様の違いに応じて個別の生産工程における組立部品及び組立作業が異なる複数の製品を、生産ラインの生産工程順に従って順次生産するための生産計画立案システムであって、生産ラインで既に実際に生産された製品それぞれの各生産工程において計測された作業時間を、当該製品の製品仕様と関連付けて記録する作業実績データベースと、新たに生産する複数の製品それぞれについて、作業実績データベースに記録された製品それぞれの製品仕様の中から当該新たに生産する製品の製品仕様と類似する製品仕様を探索し、当該探索した製品仕様に関連付けられて作業実績データベースに記録されている生産工程の作業時間に基づいて、当該新たに生産する製品の作業負荷見込み時間を作成する類似製品探索・負荷見込みデータ作成部と、新たに生産する複数の製品それぞれの負荷見込み時間に基づいて新たに生産する複数の製品相互の生産ラインにおける生産順序のシミュレーションを行い、生産時間が最も短くなる最適な製品相互の生産順序を求める最適解探索制御・生産シミュレーション演算部と、当該最適な製品相互の生産順序に基づいて新たに生産する複数の製品の生産ラインによる生産計画を立案する生産計画出力部とを備えることを特徴とする。 The production planning system of the present invention uses a production line configured by arranging a plurality of production processes in a predetermined order, and uses a plurality of products with different assembly parts and assembly operations in individual production processes according to differences in product specifications. and a production planning system for sequentially produced according the production process order of the production line, has been the working time measured at each of the production process products produced already actually in production line, the product specification of the product For each of a plurality of newly produced products, a product specification similar to the product specification of the newly produced product is selected from the product specifications of each product recorded in the work performance database. Search and based on the production process work time recorded in the work performance database in association with the searched product specification. There, a plurality of products together and newly produced based on similar products and search-load expected data generator, a plurality of respective load estimated time products newly produced to create the workload expected time of products to which the newly produced of a simulation of the production sequence in a production line, the optimal solution search control and production simulation unit for obtaining the production sequence of the optimal product mutual production time is shortest, newly based on the production sequence of the optimal product mutual And a production plan output unit for producing a production plan by a production line for a plurality of products to be produced .

また、最適解探索制御・生産シミュレーション演算部は、良解の生産順序が記憶される記憶部と、設定された原案となる生産順序に対し、ランダムに選択された複数の製品の生産順序を入れ替えた新たな生産順序を作成する生産順序探索部と、類似製品探索・負荷見込みデータ作成部が作成した新たに生産する複数の製品それぞれの作業負荷見込み時間を基に、記憶部に記憶されている良解の生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間と、生産順序探索部により作成された新たな生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間とを演算する生産シミュレーション演算部と、生産シミュレーション演算部により演算された記憶部に記憶されている良解の生産順序による総生産時間と生産順序探索部により作成された新たな生産順序による総生産時間とを比較することによって、総生産時間が短い方の生産順序を良解、長い方の生産順序を良解でないと判別し、当該総生産時間が短い方の生産順序を新たな良解として記憶部に更新記憶するとともに、生産シミュレーション演算部によって行われた当該シミュレーションが予め設定されている探索終了条件を満たすか否かを判別し、探索終了条件を満たさない場合には、良解と良解でない解との間で予め設定されている確率でいずれか一方の選択を行い、当該選択結果に応じて、良解を得られた生産順序又は良解が得られなかった生産順序の中のいずれか一方の生産順序を新たな原案として生産順序探索部にフィードバックして生産シミュレーション演算部によるシミュレーションを繰り返し実行する一方、探索終了条件を満たす場合には、記憶部に記憶されている生産順序を最適な生産順序として生産計画出力部に供給する最適解探索制御部とを備えている。In addition, the optimal solution search control / production simulation calculation unit swaps the production order of a plurality of randomly selected products with respect to the storage order in which the production order of good solutions is stored and the set production order as the original draft. Stored in the storage unit based on the estimated workload time of each of a plurality of newly produced products created by the production sequence search unit for creating a new production sequence and the similar product search / load expected data creation unit. From the introduction of the first product scheduled to be produced according to the new production sequence created by the production sequence search unit, from the introduction of the first product scheduled to be produced according to the good production sequence until the final product is completed The production simulation calculation unit that calculates the total production time until the final product is completed, and the good solution stored in the storage unit calculated by the production simulation calculation unit By comparing the total production time according to the order and the total production time according to the new production order created by the production order search unit, the production order with the shorter total production time is good and the long production order is good. And the storage order is updated and stored in the storage unit as a new good solution, and the simulation performed by the production simulation calculation unit satisfies a preset search termination condition. If the search end condition is not satisfied, either one is selected with a preset probability between a good solution and a non-good solution, and according to the selection result, The production order is returned to the production order search unit as a new draft of the production order with a good answer or the production order with no good answer. An optimal solution search control unit for supplying the production order stored in the storage unit to the production plan output unit as the optimum production order when the search end condition is satisfied while the simulation by the arithmetic unit is repeatedly executed. Yes.

産ラインには、実際に生産され製品それぞれの各生産工程における作業時間を計測し、前記作業実績データベースに供給する作業時間計測システムをさらに備えてもよい。 The production line, measuring the working time in the actually-produced products each respective production processes may further comprise the operation time measurement system to be supplied to the work record database.

似製品探索・負荷見込みデータ作成部は、新たに生産する複数の製品それぞれ製品仕様の項目ごとに類似評価を行い、これらの類似評価の総計に基づいて類似する製品仕様の探索を行 S Similar products search, load forecast data creation unit performs similarity evaluation for each item of the plurality of products each product specification to be newly produced, row searching product specifications similar based on the sum of these similarity evaluation Yeah .

似製品探索・負荷見込みデータ作成部は、新たに生産する複数の製品それぞれ製品仕様の各項目の負荷変動の大きさや重要度を考慮した重み付けを行って類似評価を行 S similar product search, load forecast data creating unit, intends line similar evaluation by weighting that takes into account the size and importance of the load fluctuation of each item of the plurality of products each product specifications that new production.

本発明の生産計画立案方法は、複数の生産工程を所定の順番で並べて構成された生産ラインを用いて、製品仕様の違いに応じて個別の生産工程における組立部品及び組立作業が異なる複数の製品を、生産ラインの生産工程順に従って順次生産するための生産計画立案方法であって、生産ラインで既に実際に生産され製品それぞれの各生産工程において計測された作業時間を取得し、当該製品の製品仕様と関連付けて作業実績データベースに記録するステップと、新たに生産する複数の製品それぞれについて、作業実績データベースに記録された製品それぞれの製品仕様の中から当該新たに生産する製品の製品仕様と類似する製品仕様を探索し、当該探索した製品仕様に関連付けられて作業実績データベースに記録されている生産工程の作業時間に基づいて、当該新たに生産する製品の作業負荷見込み時間を作成するステップと、新たに生産する複数の製品それぞれの負荷見込み時間に基づいて新たに生産する複数の製品相互の生産ラインにおける生産順序のシミュレーションを行い、生産時間が最も短くなる最適な製品相互の生産順序を求めるステップと、当該最適な製品相互の生産順序に基づいて新たに生産する複数の製品の生産ラインによる生産計画を立案するステップとを含み、最適な製品相互の生産順序を求めるステップは、原案となる生産順序を設定するステップと、設定された原案となる生産順序に対し、ランダムに選択された複数の製品の生産順序を入れ替えて新たな生産順序を作成するステップと、新たに生産する複数の製品それぞれの作業負荷見込み時間を基に、原案となる生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間と、新たな生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間とを演算するステップと、原案による総生産時間と新たな生産順序による総生産時間とを比較することにより、総生産時間が短い方の生産順序を良解、長い方の生産順序を良解でないと判別し、当該総生産時間が短い方の生産順序を良解として記憶部に記憶するとともに、原案による総生産時間と新たな生産順序による総生産時間とのシミュレーションが予め設定されている探索終了条件を満たすか否かを判別し、探索終了条件を満たさない場合には、良解と良解でない解との間で予め設定されている確率でいずれか一方の選択を行い、当該選択結果に応じて、良解を得られた生産順序又は良解が得られなかった生産順序の中のいずれか一方の生産順序を新たな原案としてフィードバックして前述した各ステップ繰り返し実行する一方、探索終了条件を満たす場合には、記憶部に記憶されている生産順序を最適な生産順序として決定するステップとをさらに含むことを特徴とする。 The production planning method of the present invention uses a production line configured by arranging a plurality of production processes in a predetermined order, and a plurality of products in which assembly parts and assembly operations differ in individual production processes according to differences in product specifications. and successively a production planning method for producing, and get a working time measured in each of the production process products produced already actually in production line according to the production process order of the production line, of the product The step of recording in the work performance database in association with the product specification, and for each of a plurality of newly produced products, similar to the product specification of the newly produced product among the product specifications of each product recorded in the work performance database Search for product specifications to be performed, and work in the production process associated with the searched product specifications and recorded in the work performance database Based on between, the steps of creating a workload expected time of product to be newly produced, production of a plurality of products each other production lines to be newly produced based on a plurality of products each load estimated time to newly produced a simulation order, planning and determining the production sequence of the optimal product mutual production time is shortest, a production plan by a plurality of product production lines to be newly produced based on the production sequence of the optimal product mutual to look including the step, the step of obtaining the production sequence of the optimal product mutually and setting the production sequence as a draft, to the production sequence to be set draft, a plurality of products that are randomly selected Based on the steps to create a new production order by changing the production order and the estimated workload for each of the newly produced products , The total production time from the introduction of the first product scheduled for production according to the original production sequence to the completion of the final product, and from the introduction of the first product scheduled for production according to the new production sequence to the completion of the final product By comparing the total production time of the original production time with the total production time based on the original draft and the total production time based on the new production order, the production order with the shorter total production time can be solved and the longer production order Is stored in the storage unit as a good solution, and a simulation of the total production time based on the original plan and the total production time based on the new production order is set in advance. If the search end condition is not satisfied, and if the search end condition is not satisfied, one of the choices is made with a probability set in advance between a good solution and a non-good solution, This According to the selection result, either one of the production order in which the good solution is obtained or the production order in which the good solution is not obtained is fed back as a new draft, and the above steps are repeatedly executed. If the search end condition is satisfied, the method further includes a step of determining the production order stored in the storage unit as the optimum production order .

本発明の生産計画立案システムは、組立部品の種類や点数が多くても最適な生産計画を立案することができる。   The production plan planning system of the present invention can formulate an optimal production plan even if the types and number of assembly parts are large.

本発明の生産計画立案システムでは、各製品の生産における各工程の作業時間や処理時間を常時計測し、データベース化する。そして、データベースから新規に生産する各製品に類似した製品のデータを抽出し、その抽出された製品の実績作業時間を新たに生産する製品の生産予定時間とする。その生産予定時間を用い、生産ラインシミュレーションとヒューリスティック解法を用いることで、最適と思われる生産計画を立案する。   In the production planning system of the present invention, the working time and processing time of each process in the production of each product are constantly measured and made into a database. Then, data of products similar to each newly produced product is extracted from the database, and the actual work time of the extracted product is set as the scheduled production time of the newly produced product. The production plan that seems to be optimal is made by using the production schedule time and the production line simulation and the heuristic solution method.

図1は、本発明の生産計画立案システムの構成の一例を示すブロック図である。本発明の生産計画立案システムは、実生産を行う生産ライン6の生産計画を立案するものであり、生産計画・製品仕様出力部1と、作業実績データベース2と、類似製品探索・負荷見込みデータ作成部3と、最適解探索制御・生産シミュレーション演算部4と、作業時間計測システム5を備える。   FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a production plan planning system according to the present invention. The production plan planning system of the present invention is for planning a production plan for a production line 6 that performs actual production. The production plan / product specification output unit 1, a work performance database 2, and similar product search / load expected data creation. A unit 3, an optimum solution search control / production simulation calculation unit 4, and a work time measurement system 5 are provided.

生産計画・製品仕様出力部1は、立案した生産計画を生産計画データとして出力する生産計画出力部11と、生産される製品の所定仕様を製品仕様データとして出力する製品仕様出力部12とを備える。   The production plan / product specification output unit 1 includes a production plan output unit 11 that outputs a planned production plan as production plan data, and a product specification output unit 12 that outputs a predetermined specification of a product to be produced as product specification data. .

作業実績データベース2は、既に生産された製品の製品仕様データと作業時間データを整合させてデータとして蓄積する。   The work result database 2 stores the product specification data of the already produced products and the work time data in alignment with each other.

類似製品探索・負荷見込みデータ作成部3は、生産予定の製品の製品仕様データと作業実績データベースに蓄積されている製品の製品仕様データとを比較し、生産予定の製品と最も類似した生産完了製品を探索する。そして、探索された類似生産完了製品の作業時間データから作業負荷見込みデータを作成する。   The similar product search / expected load data creation unit 3 compares the product specification data of the product scheduled to be produced with the product specification data of the product stored in the work performance database, and the production completed product most similar to the product scheduled to be produced. Explore. Then, the estimated work load data is created from the searched work time data of the similar production completed products.

最適解探索制御・生産シミュレーション演算部4は、生産順序を作成し、生産シミュレーション結果を評価し、ヒューリスティック解法を用いて最適生産順序の探索を行う最適解探索制御部41と、作業負荷見込みデータを用いて生産シミュレーションを行う生産シミュレーション演算部42とを備える。   The optimum solution search control / production simulation calculation unit 4 creates a production order, evaluates the production simulation result, and searches for the optimum production order using a heuristic solution, and the estimated work load data. And a production simulation calculation unit 42 that performs production simulation.

作業時間計測システム5は、生産ライン6における実生産における各工程の作業時間や処理時間の計測を行う。例えば、特開2007−95006号公報に記載の作業実績収集システムおよびその方法により、実際の作業時間を収集し、作業時間データを出力するようにしてもよい。   The work time measurement system 5 measures the work time and processing time of each process in actual production on the production line 6. For example, the actual work time may be collected and the work time data may be output by the work result collection system and method described in JP-A-2007-95006.

生産ライン6は、生産計画出力部11が出力した最適生産計画データに基づいて生産を行う。   The production line 6 performs production based on the optimum production plan data output by the production plan output unit 11.

図2は、本発明の生産計画立案システムの生産計画立案手順を説明するフローチャートである。図1の参照番号を使用して以下に説明する。生産する製品は番号/製品名で識別され、さらに各々の番号/製品名の製品は、各々製品番号が付された複数種類が存在するとする。   FIG. 2 is a flowchart for explaining a production plan planning procedure of the production plan planning system of the present invention. This will be described below using the reference numbers in FIG. A product to be produced is identified by a number / product name, and there are a plurality of types each having a product number assigned to each number / product name.

ステップS101において、生産計画・製品仕様出力部1の製品仕様出力部12は、新規に生産予定の各製品の仕様データSp(製品番号,項目1〜n)を出力する。仕様データの例を以下に示す。
Sp(1,1)=長さ54, Sp(1,2)=幅22,...,Sp(1,n)=中型サニタリー取付
Sp(2,1)=長さ36, Sp(2,2)=幅22,...,Sp(2,n)=サニタリー無し
Sp(3,1)=長さ45, Sp(3,2)=幅11,...,Sp(3,n)=サニタリー無し
In step S101, the product specification output unit 12 of the production plan / product specification output unit 1 outputs the specification data Sp (product number, items 1 to n) of each product to be newly produced. An example of specification data is shown below.
Sp (1,1) = Length 54, Sp (1,2) = Width 22, ..., Sp (1, n) = Medium size sanitary installation
Sp (2,1) = Length 36, Sp (2,2) = Width 22, ..., Sp (2, n) = No sanitary
Sp (3,1) = Length 45, Sp (3,2) = Width 11, ..., Sp (3, n) = No sanitary

新規生産予定製品仕様データは、類似製品探索・見込みデータ作成部3と、後述するように作業実績データベース2に供給される。   The new production scheduled product specification data is supplied to the similar product search / expected data creation unit 3 and the work performance database 2 as described later.

ステップS102において、類似製品探索・負荷見込みデータ作成部3は、新規生産予定製品仕様データと類似する製品の仕様データを、作業実績データベース2において検索する。類似製品探索の方法については後述する。   In step S <b> 102, the similar product search / load expected data creation unit 3 searches the work result database 2 for product specification data similar to the new production scheduled product specification data. A method for searching for similar products will be described later.

ステップS103において、類似製品探索・負荷見込みデータ作成部3は、検索された類似製品の作業時間データを、新規生産予定製品の作業負荷見込みとしてデータ化する。作業時間データは、各製品の各工程における作業時間を規定し、Wt(製品番号,工程1〜n)のようなフォーマットで生成する。作業時間データの例を以下に示す。
Wt(1,1)=3m30s, Wt(1,2)=3m00s,...,Wt(1,n)=8m15s (m:分, s:秒)
Wt(2,1)=2m45s, Wt(2,2)=3m00s,...,Wt(2,n)=0m00s
Wt(3,1)=3m00s, Wt(3,2)=2m50s,...,Wt(3,n)=2m25s
In step S <b> 103, the similar product search / load expected data creation unit 3 converts the searched work time data of the similar product into data as a work load estimate of a new production scheduled product. The work time data defines the work time in each process of each product and is generated in a format such as Wt (product number, processes 1 to n). An example of work time data is shown below.
Wt (1,1) = 3m30s, Wt (1,2) = 3m00s, ..., Wt (1, n) = 8m15s (m: minute, s: second)
Wt (2,1) = 2m45s, Wt (2,2) = 3m00s, ..., Wt (2, n) = 0m00s
Wt (3,1) = 3m00s, Wt (3,2) = 2m50s, ..., Wt (3, n) = 2m25s

生産計画の各製品に対し、作業実績時間のデータベース中の類似製品を抽出し、その類似製品の作業実績時間を作業負荷見込み時間として用いる。生産計画の全製品についての作業負荷見込み時間を合計し、生産負荷見込みデータとして出力する。生産負荷見込みデータは最適解探索制御・生産シミュレーション演算部4に供給される。   For each product in the production plan, a similar product in the work performance time database is extracted, and the work performance time of the similar product is used as the estimated work load time. The estimated workload time for all products in the production plan is summed and output as estimated production load data. The estimated production load data is supplied to the optimum solution search control / production simulation calculation unit 4.

ステップS104において、最適解探索制御・生産シミュレーション演算部4は、生産負荷見込みデータを用いて最適な生産順序の探索を行う。最適生産順序の探索については後述する。得られた最適生産順序データは生産計画・製品仕様出力部1に供給される。   In step S104, the optimum solution search control / production simulation calculation unit 4 searches for the optimum production order using the production load expected data. The search for the optimal production order will be described later. The obtained optimum production sequence data is supplied to the production plan / product specification output unit 1.

ステップS105において、生産計画・製品仕様出力部1の生産計画出力部11は、最適生産順序データに基づいて新規生産予定製品の生産計画データPL(生産順序,番号/製品名)=製品番号を作成し、出力する。生産計画データは、各番号/製品名の製品における各製品番号の製品の生産順序を規定する。生産計画データの例を以下に示す。
PL(1,0)=1, PL(1,1)=A001
PL(2,0)=11, PL(2,1)=B001
PL(3,0)=3, PL(3,1)=A003
In step S105, the production plan output unit 11 of the production plan / product specification output unit 1 creates the production plan data PL (production order, number / product name) = product number of the product to be newly produced based on the optimum production order data. And output. The production plan data defines the production order of the products of each product number in the products of each number / product name. An example of production plan data is shown below.
PL (1,0) = 1, PL (1,1) = A001
PL (2,0) = 11, PL (2,1) = B001
PL (3,0) = 3, PL (3,1) = A003

ステップS106において、生産ライン6は、生産計画データに基づいて新規生産予定製品の実生産を行う。   In step S106, the production line 6 performs actual production of a new production-scheduled product based on the production plan data.

ステップS107において、作業時間計測システム5は、生産ライン6における各工程の処理時間を計測する。この際、本発明者等による特開2007−95006号「作業実績収集システムおよびその方法」に記載されるような技術を用い、実際の生産時間を収集し、作業時間データを出力するようにしてもよい。   In step S <b> 107, the work time measurement system 5 measures the processing time of each process in the production line 6. At this time, by using a technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-95006 “Work Performance Collection System and Method” by the present inventors, actual production time is collected and work time data is output. Also good.

ステップS108において、作業時間計測システム5が収集した各製品、各工程での作業時間を、製品仕様出力部12が出力した製品仕様データと共に作業実績データベース2に登録する。   In step S108, the work time in each product and each process collected by the work time measurement system 5 is registered in the work performance database 2 together with the product specification data output by the product specification output unit 12.

図2のステップS102における類似製品探索について説明する。まず、各仕様のなかで類似した製品がある場合には、その類似度を表すグループ関数である類似グループS_G(項目,仕様)を設定する。類似グループの例を以下に示す。
S_G(1,部品)=グループ01,S_G(1,中型部品)=グループ01,
S_G(1,大型部品)=グループ02,S_G(1,幅広部品)=グループ02,...
The similar product search in step S102 of FIG. 2 will be described. First, when there are similar products in each specification, a similar group S_G (item, specification), which is a group function representing the degree of similarity, is set. Examples of similar groups are shown below.
S_G (1, part) = group 01, S_G (1, medium-sized part) = group 01,
S_G (1, large part) = group 02, S_G (1, wide part) = group 02,. . .

次に、各項目の仕様の中で、負荷変動の大きさや仕様の重要度を考慮した第1の重み係数W_G1(項目,仕様)を設定する。第1の重み係数の例を以下に示す。
W_G1(1,長さ54)=5, W_G1(1,長さ45)=5, W_G1(1,長さ36)=5,...
W_G1(2,幅22)=5, W_G1(2,幅11)=2,...
W_G1(3,グループ01)=3, W_G1(3,グループ02)=5, W_G1(3,グループ03)=1,...
Next, among the specifications of each item, a first weighting factor W_G1 (item, specification) is set in consideration of the magnitude of load fluctuation and the importance of the specification. An example of the first weighting factor is shown below.
W_G1 (1, length 54) = 5, W_G1 (1, length 45) = 5, W_G1 (1, length 36) = 5, ...
W_G1 (2, width 22) = 5, W_G1 (2, width 11) = 2, ...
W_G1 (3, Group 01) = 3, W_G1 (3, Group 02) = 5, W_G1 (3, Group 03) = 1, ...

最後に、仕様の項目別に負荷の大きさ、負荷変動の大きさを考慮した第2の重み係数W_G2(項目)を設定する。第2の重み係数の例を以下に示す。
W_G2(1)=10, W_G2(2)=7, W_G2(3)=5,...
Finally, a second weighting factor W_G2 (item) is set in consideration of the magnitude of load and the magnitude of load fluctuation for each item of the specification. An example of the second weighting factor is shown below.
W_G2 (1) = 10, W_G2 (2) = 7, W_G2 (3) = 5, ...

類似評価EV(生産予定製品の製品番号,既生産製品の製品番号,仕様項目)は、各仕様項目に対し、同一もしくは同一グループであるときは評価フラグFlg=1、そうでないときはFlg=0とし、その値に第1の重み係数W_G1、第2の重み係数W_G2を掛けることで求める。   Similar evaluation EV (product number of products scheduled to be produced, product number of ready-made products, specification items) is the same or the same group for each specification item, evaluation flag Flg = 1, otherwise Flg = 0 And the value is multiplied by the first weighting factor W_G1 and the second weighting factor W_G2.

生産予定製品と既生産製品の類似評価指数は、これらの各仕様項目についての類似評価の総計である。類似評価指数が高いほど、既生産製品は生産予定製品に類似していることになる。   The similarity evaluation index of the product to be produced and the ready-made product is a total of the similarity evaluation for each of these specification items. The higher the similarity evaluation index, the more similar the ready-made product to the product to be produced.

このようにして、生産対象となる製品の仕様項目を、作業実績データベース内の既生産製品の仕様項目と比較する。   In this way, the specification item of the product to be produced is compared with the specification item of the already produced product in the work performance database.

例えば、類似検索対象の生産予定製品の仕様が、
生産予定製品A:Sp(1,1)=長さ54, Sp(1,2)=幅22, Sp(1,3)=中型部品取付け
であったとし、作業実績データベース中に、
既生産製品P:Sp(2,1)=長さ36, Sp(2,2)=幅22, Sp(2,3)=部品なし
既生産製品Q:Sp(3,1)=長さ45, Sp(3,2)=幅11, Sp(3,3)=部品なし
のような製品データがあったとする。
For example, if the specification of a product to be produced for similar searches is
Product A: Sp (1,1) = Length 54, Sp (1,2) = Width 22, Sp (1,3) = Medium part mounting
Ready-made product P: Sp (2,1) = Length 36, Sp (2,2) = Width 22, Sp (2,3) = No parts Ready-made product Q: Sp (3,1) = Length 45 , Sp (3,2) = Width 11, Sp (3,3) = Supply that there is no product data.

製品Aと製品Pの各仕様項目の類似評価は以下のようになる。
「長さ」の仕様項目についての類似評価において、製品Aの長さは54、製品Pの長さは36であり、これらは異なっているので、評価フラグはFlg=0となり、「長さ」の仕様項目についての類似評価は、
EV(1,2,1)=0
となる。
Similarity evaluation of each specification item of product A and product P is as follows.
In the similar evaluation for the specification item of “length”, the length of the product A is 54 and the length of the product P is 36, and these are different. Therefore, the evaluation flag is Flg = 0, and the “length” Similar evaluation for the specification item of
EV (1,2,1) = 0
It becomes.

「幅」の仕様項目についての類似評価において、製品Aの幅は22、製品Pの幅も22で同じであるので、評価フラグはFlg=1となる。幅が22の場合の第1の重み係数は、W_G1(2,幅22)=5となる。仕様項目が「幅」の場合の第2の重み係数は、W_G2(2)=7となる。したがって、「幅」の仕様項目についての類似評価は、
EV(1,2,2)=Flg×W_G1(2,幅22)×W_G2(2)=1×5×7=35
となる。
In the similarity evaluation for the specification item “width”, the width of the product A is 22 and the width of the product P is also 22 and the evaluation flag is Flg = 1. When the width is 22, the first weighting coefficient is W_G1 (2, width 22) = 5. The second weighting coefficient when the specification item is “width” is W_G2 (2) = 7. Therefore, the similar evaluation for the specification item of “width” is
EV (1,2,2) = Flg × W_G1 (2, Width 22) × W_G2 (2) = 1 × 5 × 7 = 35
It becomes.

「部品取付け」の仕様項目についての類似評価において、製品Aの部品取付けは「中型部品取付け」、製品Pの部品取付けは「部品なし」であり、これらは異なっているので、評価フラグはFlg=0となり、「部品取付け」の仕様項目についての類似評価は、
EV(1,2,3)=0
となる。
In the similar evaluation for the specification item of “part mounting”, the part mounting of product A is “medium-sized part mounting”, the part mounting of product P is “no part”, and these are different, so the evaluation flag is Flg = The similarity evaluation for the specification item of “part mounting” is 0.
EV (1,2,3) = 0
It becomes.

したがって、製品Aと製品Pの類似評価指数は、
ΣEV(1,2,i)=EV(1,2,1)+EV(1,2,2)+EV(1,2,3)=0+35+0=35
となる。
Therefore, the similarity evaluation index of product A and product P is
ΣEV (1,2, i) = EV (1,2,1) + EV (1,2,2) + EV (1,2,3) = 0 + 35 + 0 = 35
It becomes.

製品Aと製品Qの各仕様項目の類似評価は以下のようになる。
「長さ」の仕様項目についての類似評価において、製品Aの長さは54、製品Qの長さは45であり、これらは異なっているので、評価フラグはFlg=0となり、「長さ」の仕様項目についての類似評価は、
EV(1,3,1)=0
となる。
Similarity evaluation of each specification item of product A and product Q is as follows.
In the similar evaluation for the specification item of “length”, the length of the product A is 54 and the length of the product Q is 45 and they are different. Therefore, the evaluation flag is Flg = 0, and the “length” Similar evaluation for the specification item of
EV (1,3,1) = 0
It becomes.

「幅」の仕様項目についての類似評価において、製品Aの幅は22、製品Qの幅は11であり、これらは異なっているので、評価フラグはFlg=0となり、「幅」の仕様項目についての類似評価は、
EV(1,3,2)=0
となる。
In the similar evaluation for the “width” specification item, the width of product A is 22 and the width of product Q is 11, which are different. Therefore, the evaluation flag is Flg = 0, and the specification item of “width” is Similarity evaluation of
EV (1,3,2) = 0
It becomes.

「部品取付け」の仕様項目についての類似評価において、製品Aの部品取付けは「中型部品取付け」、製品Qの部品取付けは「部品なし」であり、これらは異なっているので、評価フラグはFlg=0となり、「部品取付け」の仕様項目についての類似評価は、
EV(1,3,3)=0
となる。
In the similar evaluation for the specification item of “part mounting”, the part mounting of product A is “medium-sized part mounting”, the part mounting of product Q is “no part”, and these are different, so the evaluation flag is Flg = The similarity evaluation for the specification item of “part mounting” is 0.
EV (1,3,3) = 0
It becomes.

したがって、製品Aと製品Qの類似評価指数は、
ΣEV(1,3,i)=EV(1,3,1)+EV(1,3,2)+EV(1,3,3)=0+0+0=0
となる。
Therefore, the similarity evaluation index between product A and product Q is
ΣEV (1,3, i) = EV (1,3,1) + EV (1,3,2) + EV (1,3,3) = 0 + 0 + 0 = 0
It becomes.

製品Aと製品Pの類似評価指数は35、製品Aと製品Qの類似評価指数は0なので、製品Qより製品Pの方が製品Aに類似していることになる。したがって、製品Pを生産予定製品Aの類似製品として作業実績データベースから抽出する。   Since the similarity evaluation index of the product A and the product P is 35 and the similarity evaluation index of the product A and the product Q is 0, the product P is more similar to the product A than the product Q. Therefore, the product P is extracted from the work performance database as a similar product to the production planned product A.

以上記載した例のように、作業実績データベース中のすべての既生産製品について生産予定製品との類似評価指数を求め、最も類似評価指数の高い既生産製品を生産予定製品の類似製品として抽出する。   As in the example described above, the similarity evaluation index with the production planned product is obtained for all the produced products in the work performance database, and the production product with the highest similarity evaluation index is extracted as a similar product of the production scheduled product.

図2のステップS104における最適生産順序の探索について説明する。
最適解探索制御部41は、生産順序を作成し、シミュレーション結果を評価し、よりよい生産順序が求まるよう探索制御を行うが、あり得る生産順序すべてについて探索を行うのは、順列の組み合わせの数が膨大であるため不可能である。例えば、10個の製品を作る生産順序の組み合わせは360万通りにもなり、1秒間に10回シミュレーション評価が行えるとしても100時間かかる計算になる。
The search for the optimum production order in step S104 in FIG. 2 will be described.
The optimal solution search control unit 41 creates a production order, evaluates a simulation result, and performs search control so that a better production order is obtained. The search for all possible production orders is performed by the number of combinations of permutations. Is impossible because of the enormous volume. For example, there are 3.6 million combinations of production orders for producing 10 products, and even if simulation evaluation can be performed 10 times per second, the calculation takes 100 hours.

そこで、ヒューリスティック解法による最適解探索を行うことが好ましい。本例では、シミュレーテッドアニーリング法を用いた場合について説明する。   Therefore, it is preferable to perform an optimal solution search by a heuristic solution. In this example, a case where a simulated annealing method is used will be described.

図3は、最適生産順序の探索の手順を説明するフローチャートである。
ステップS201において、最適解探索制御部41は、生産予定製品の最初の生産順序案である生産順序P(0)を作成する。生産順序P(0)は、他のシステムで立案したものでも、本システムにて新たに作成したものでもよい。
FIG. 3 is a flowchart for explaining the procedure for searching for the optimum production order.
In step S201, the optimum solution search control unit 41 creates a production order P (0), which is the first production order proposal for the product to be produced. The production order P (0) may be planned by another system or newly created by this system.

ステップS202において、生産シミュレーション演算部42は、類似製品探索・負荷見込みデータ作成部3が出力した負荷見込みデータを用い、実際の生産ラインをモデル化し、生産時間の経過に伴う製品の流れを再現し、生産性の評価として、生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間S(P(0))を生産順序P(0)のシミュレーション結果として出力する。   In step S202, the production simulation calculation unit 42 uses the estimated load data output from the similar product search / estimated load data creation unit 3 to model an actual production line, and reproduces the product flow as the production time elapses. As an evaluation of productivity, the total production time S (P (0)) from the input of the first product scheduled for production to the completion of the last product is output as a simulation result of the production sequence P (0).

ステップS203において、生産順序P(0)においてランダムに選択された2つの製品の生産順序を入れ替えた生産計画P(1)を作成する。   In step S203, a production plan P (1) in which the production orders of two products randomly selected in the production order P (0) are exchanged is created.

ステップS204において、生産順序P(1)を生産シミュレーションで評価し、シミュレーション結果の総生産時間S(P(1))を算出する。   In step S204, the production order P (1) is evaluated by the production simulation, and the total production time S (P (1)) of the simulation result is calculated.

ステップS205において、2つのシミュレーション結果、総生産時間S(P(0))およびS(P(1))を比較する。以前の生産順序より新たな生産順序の方がシミュレーション結果がよかった場合、すなわち、総生産時間が短い場合、良解が得られたとする。最初の生産順序P(0)と次の生産順序P(1)の場合はS(P(1))<S(P(0))、それ以降はS(P(n+1))<S(P(n))となる場合である。良解が得られた場合はステップS206に、良解が得られなかった場合はステップS207に進む。   In step S205, the two simulation results, total production times S (P (0)) and S (P (1)) are compared. It is assumed that a good solution is obtained when the simulation result is better in the new production order than in the previous production order, that is, when the total production time is short. For the first production order P (0) and the next production order P (1), S (P (1)) <S (P (0)), and after that S (P (n + 1)) <S This is the case (P (n)). If a good answer is obtained, the process proceeds to step S206. If a good answer is not obtained, the process proceeds to step S207.

ステップS206において、良解が得られた生産順序P(n+1)(最初の場合はP(1))を記憶する。   In step S206, the production sequence P (n + 1) (P (1) in the first case) in which a good solution is obtained is stored.

ステップS207において、探索終了条件を満たすかどうかを判定する。探索終了条件を満たす場合、ステップS208において、最適解探索制御部41は、最適生産順序を出力し、動作を終了する。探索終了条件は、単純に探索回数で指定する。探索終了条件としては、そのほかにも、例えば、原案に対して生産時間の短縮率の目標を設定しておき、その目標を達成した時点で探索終了としてもよく、または、パラメータとして温度指数を用い、良解を探索した回数によって減算もしくは比例的に小さい数値になるように確率演算を行い、温度指数が予め設定した最小値に達したときに探索終了としてもよい。   In step S207, it is determined whether a search end condition is satisfied. If the search end condition is satisfied, in step S208, the optimal solution search control unit 41 outputs the optimal production order and ends the operation. The search end condition is simply specified by the number of searches. In addition to the search termination condition, for example, a target for the reduction rate of production time may be set for the draft, and the search may be terminated when the target is achieved, or a temperature index is used as a parameter. Depending on the number of times the good solution has been searched, subtraction or a probability calculation is performed so that the numerical value is proportionally small, and the search may be terminated when the temperature index reaches a preset minimum value.

ステップS207において探索終了条件を満たさない場合、ステップS209において次回のシミュレーションを行う生産順序の原案となる生産順序を選択する。次回のシミュレーションを行う生産順序を作成する際、良解を得られた生産順序P(n)と良解を得られなかった生産順序P(n+1)との間で、設定した確率で選択を行い、次回の生産順序探索の原案とすることで、局所解に陥ることなく良解を探索し続けることが可能となる。例えば、Rnd()がコンピュータシステムで算出される乱数を返す関数として、
0<Rnd()≦0.1のときP(n+1)を選択
0.1<Rnd()≦1のときP(n)を選択
等のように選択する。
If the search end condition is not satisfied in step S207, a production order as a draft of a production order for performing the next simulation is selected in step S209. When creating a production sequence for the next simulation, select with a set probability between a production sequence P (n) that has obtained a good solution and a production sequence P (n + 1) that has not obtained a good solution. Thus, it is possible to continue searching for a good solution without falling into a local solution by making a draft for the next production order search. For example, Rnd () returns a random number calculated by the computer system.
Select P (n + 1) when 0 <Rnd () ≤ 0.1
When 0.1 <Rnd () ≦ 1, select P (n) as in the selection.

また、生産順序を入れ替える製品をランダムに選択する際、生産負荷の大きな製品や負荷変動の大きな製品を優先的に選択すると、少なく探索回数で良解を得るのに有効である。例えば、第2の重み係数を高く設定した項目の評価指数が高い製品を優先的に選択する。例えば、
0<Rnd()≦EV(1,2,1)のとき製品Pを選択
EV(1,2,1)/ΣEV<Rnd()≦EV(1,2,2)/ΣEVのとき製品Qを選択
等のような選択条件を設定する。生産順序を入れ替える製品をランダムに選択する際にこのような選択条件を設定しておき、乱数Rnd()に応じて選択を行うと、評価値EVの大きな値の製品が選択されやすくなる。
In addition, when randomly selecting a product whose production order is to be changed, if a product with a large production load or a product with a large load fluctuation is preferentially selected, it is effective to obtain a good solution with a small number of searches. For example, a product having a high evaluation index of an item for which the second weighting factor is set high is preferentially selected. For example,
Select product P when 0 <Rnd () ≦ EV (1,2,1)
Select conditions such as selecting product Q when EV (1,2,1) / ΣEV <Rnd () ≦ EV (1,2,2) / ΣEV. When such a selection condition is set when a product whose production order is to be changed is selected at random and selection is performed according to the random number Rnd (), a product having a large evaluation value EV is easily selected.

ステップS209において次回の生産順序探索の原案を選択したら、ステップS203に戻り、次回の生産順序探索を行う。   If the draft of the next production order search is selected in step S209, the process returns to step S203 and the next production order search is performed.

生産計画数にもよるが、本システムでは、約数千〜2万回程度の探索を行うことで、最適に近いと思われる生産順序を立案することができる。   Although it depends on the number of production plans, this system can devise a production sequence that seems to be close to the optimum by searching about several thousand to 20,000 times.

以上説明したように、作業負荷見込み算出に際し、人的工数の大幅な削減が可能になる。また、生産ライン構成の変動や生産すべき新製品の導入に際しても、一定期間の生産後、作業負荷情報が蓄積され、生産計画立案の精度が自動的に向上していく。   As described above, it is possible to significantly reduce man-hours when calculating the estimated workload. Also, when the production line configuration changes or new products to be produced are introduced, workload information is accumulated after a certain period of production, and the accuracy of production planning is automatically improved.

生産時に作業実績収集システムを用い、各製品の各工程での作業時間を収集することで、生産ラインシミュレーションと実生産の誤差を抽出することができ、精度向上のサイクルを確立することができると共に、製品ごとの総作業時間も算出することが可能になる。   By collecting the work time in each process of each product using the work performance collection system during production, it is possible to extract errors between production line simulation and actual production, and to establish a cycle of accuracy improvement The total work time for each product can also be calculated.

例えば、図4の表に示すような各作業工程における作業の有無が決まっているユニット(製品)001−006があるとし、これらの6通りのユニットを単純にこの表の通りの生産順序でライン生産する場合、作業工程の状態の時間経過は図5に示すようになる。説明を分かりやすくするために、各作業工程に掛かる時間は同じとし、例として1時間とする。また、各作業工程間のユニットの移動時間は掛からないものとする。各ユニットにおいて同時に作業できる作業工程は1つであり、各作業工程において同時に作業できるユニットは1つである。空白部分は各作業工程において作業が行われていない時間である。図5に示す生産順序を最適化していない場合では、総生産時間は9時間である。   For example, if there is a unit (product) 001-006 in which the presence or absence of work in each work process is determined as shown in the table of FIG. 4, these six units are simply lined up in the production order as shown in this table. In the case of production, the time course of the work process state is as shown in FIG. In order to make the explanation easy to understand, the time taken for each work process is the same, for example, 1 hour. In addition, it is assumed that it does not take time for the unit to move between each work process. Each unit can work at one time simultaneously, and each unit can work at one time. A blank part is a time when work is not performed in each work process. In the case where the production sequence shown in FIG. 5 is not optimized, the total production time is 9 hours.

図6は、図4の6通りのユニットを本発明の生産計画立案システムによって最適化した生産順序で生産した場合の作業状態の時間経過を示す。最適化していない生産順序の図5の例と比べて、作業が行われていない空白部分が少ないことが分かる。総生産時間は6時間となり、大幅に短縮することができた。   FIG. 6 shows the time course of the working state when the six units of FIG. 4 are produced in the production sequence optimized by the production planning system of the present invention. It can be seen that there are fewer blank areas that are not being worked on compared to the example of the production sequence of FIG. 5 that is not optimized. The total production time was 6 hours, which could be greatly reduced.

本発明は、生産計画立案システムに利用可能である。   The present invention can be used in a production planning system.

本発明の生産計画立案システムの構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of a structure of the production plan planning system of this invention. 本発明の生産計画立案システムの生産計画立案手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the production plan planning procedure of the production plan planning system of this invention. 最適生産順序の探索の手順を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the procedure of the search of an optimal production order. ユニットごとの作業工程の例を示す表である。It is a table | surface which shows the example of the work process for every unit. 最適化されていない生産順序における作業状態の時間経過の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time passage of the working state in the production order which is not optimized. 最適化された生産順序における作業状態の時間経過の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the time passage of the working state in the optimized production sequence.

符号の説明Explanation of symbols

1 生産計画・製品仕様出力部
2 生産実績データベース
3 類似製品探索・負荷見込みデータ作成部
4 最適解探索制御・生産シミュレーション演算部
5 作業時間計測システム
6 生産ライン
11 生産計画出力部
12 製品仕様出力部
41 最適解探索制御部
42 生産シミュレーション演算部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Production plan / product specification output part 2 Production result database 3 Similar product search / load estimated data creation part 4 Optimal solution search control / production simulation calculation part 5 Work time measurement system 6 Production line 11 Production plan output part 12 Product specification output part 41 Optimal solution search control unit 42 Production simulation calculation unit

Claims (7)

複数の生産工程を所定の順番で並べて構成された生産ラインを用いて、製品仕様の違いに応じて個別の生産工程における組立部品及び組立作業が異なる複数の製品を、前記生産ラインの生産工程順に従って順次生産するための生産計画立案システムであって、
前記生産ラインで既に実際に生産された製品それぞれの各生産工程において計測された作業時間を、当該製品の製品仕様と関連付けて記録する作業実績データベースと、
新たに生産する複数の製品それぞれについて、前記作業実績データベースに記録された製品それぞれの製品仕様の中から当該新たに生産する製品の製品仕様と類似する製品仕様を探索し、当該探索した製品仕様に関連付けられて前記作業実績データベースに記録されている生産工程の作業時間に基づいて、当該新たに生産する製品の作業負荷見込み時間を作成する類似製品探索・負荷見込みデータ作成部と、
新たに生産する複数の製品それぞれの負荷見込み時間に基づいて新たに生産する複数の製品相互の前記生産ラインにおける生産順序のシミュレーションを行い、生産時間が最も短くなる最適な製品相互の生産順序を求める最適解探索制御・生産シミュレーション演算部と、
当該最適な製品相互の生産順序に基づいて新たに生産する複数の製品の前記生産ラインによる生産計画を立案する生産計画出力部と
を備え
前記最適解探索制御・生産シミュレーション演算部は、
良解の生産順序が記憶される記憶部と、
設定された原案となる生産順序に対し、ランダムに選択された複数の製品の生産順序を入れ替えた新たな生産順序を作成する生産順序探索部と、
前記類似製品探索・負荷見込みデータ作成部が作成した新たに生産する複数の製品それぞれの作業負荷見込み時間を基に、前記記憶部に記憶されている良解の生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間と、前記生産順序探索部により作成された新たな生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間とを演算する生産シミュレーション演算部と、
前記生産シミュレーション演算部により演算された前記記憶部に記憶されている良解の生産順序による総生産時間と前記生産順序探索部により作成された新たな生産順序による総生産時間とを比較することによって、総生産時間が短い方の生産順序を良解、長い方の生産順序を良解でないと判別し、当該総生産時間が短い方の生産順序を新たな良解として前記記憶部に更新記憶するとともに、
前記生産シミュレーション演算部によって行われた当該シミュレーションが予め設定されている探索終了条件を満たすか否かを判別し、探索終了条件を満たさない場合には、良解と良解でない解との間で予め設定されている確率でいずれか一方の選択を行い、当該選択結果に応じて、良解を得られた生産順序又は良解が得られなかった生産順序の中のいずれか一方の生産順序を新たな原案として生産順序探索部にフィードバックして前記生産シミュレーション演算部によるシミュレーションを繰り返し実行する一方、探索終了条件を満たす場合には、前記記憶部に記憶されている生産順序を最適な生産順序として生産計画出力部に供給する最適解探索制御部と
を有することを特徴とする生産計画立案システム。
Using a production line configured by arranging a plurality of production processes in a predetermined order, a plurality of products having different assembly parts and assembly operations in individual production processes according to differences in product specifications are arranged in the production process order of the production line. A production planning system for sequential production according to
Has been the working time measured in the already actually products produced each of the production processes in the production line, the work record database for records in association with the product specifications of the product,
For each of a plurality of newly produced products, a product specification similar to the product specification of the newly produced product is searched from the product specifications of each product recorded in the work performance database, and the searched product specification A similar product search / expected load data creation unit that creates a predicted work load time of the newly produced product based on the work time of the production process that is associated and recorded in the work performance database ;
Based on the estimated load time of each of a plurality of newly produced products, the production sequence in the production line of the plurality of newly produced products is simulated, and the optimum production order of the products having the shortest production time is obtained. Optimal solution search control / production simulation calculation unit,
And a production plan output section for a production plan by the production line of a plurality of products to be newly produced based on the production sequence of the optimal product other,
The optimal solution search control / production simulation calculation unit is:
A storage unit for storing the production order of good solutions;
A production order search unit for creating a new production order by replacing the production order of a plurality of randomly selected products with respect to the set production order as a draft;
Based on the estimated workload time of each of a plurality of newly produced products created by the similar product search / estimated load data creation unit, the first product scheduled to be produced according to a good production sequence stored in the storage unit Total production time from the introduction of the last product to the completion of the last product, and the total production time from the introduction of the first product scheduled for production according to the new production sequence created by the production sequence search unit to the completion of the last product A production simulation calculation unit for calculating
By comparing the total production time based on the good production order stored in the storage unit calculated by the production simulation calculation unit and the total production time based on the new production order created by the production order search unit It is determined that the production order with the shorter total production time is good and the longer production order is not good, and the production order with the shorter total production time is updated and stored in the storage unit as a new good solution. With
It is determined whether or not the simulation performed by the production simulation calculation unit satisfies a preset search end condition. If the search end condition is not satisfied, between the good solution and the non-good solution Either one is selected with a preset probability, and according to the selection result, either one of the production order in which the good solution is obtained or the production order in which the good solution is not obtained is selected. As a new draft, it is fed back to the production sequence search unit and the simulation by the production simulation calculation unit is repeatedly executed. On the other hand, when the search end condition is satisfied, the production sequence stored in the storage unit is set as the optimum production sequence. Optimal solution search control unit supplied to the production plan output unit
Production planning system which is characterized in Rukoto to have a.
記生産ラインには、実際に生産され製品それぞれの各生産工程における作業時間を計測し、前記作業実績データベースに供給する作業時間計測システムをさらに備える
ことを特徴とする請求項に記載の生産計画立案システム。
The front Kisei production line, measuring the working time in the actually-produced products each respective production processes, according to claim 1, further comprising a working time measurement system to be supplied to the work record database Production planning system.
前記類似製品探索・負荷見込みデータ作成部は、新たに生産する複数の製品それぞれ製品仕様の項目ごとに類似評価を行い、これらの類似評価の総計に基づいて類似する製品仕様の探索を行う
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の生産計画立案システム。
The similar products search, load forecast data creation unit performs similarity evaluation for each item of the plurality of products each product specification to be newly produced, to search for a product specification similar based on the sum of these similarity evaluation The production planning system according to claim 1 or 2 , characterized in that
前記類似製品探索・負荷見込みデータ作成部は、新たに生産する複数の製品それぞれ製品仕様の各項目の負荷変動の大きさや重要度を考慮した重み付けを行って類似評価を行う
ことを特徴とする請求項に記載の生産計画立案システム。
The similar products search, load forecast data creation unit, and performs a new multiple products similarity evaluation by weighting taking into account the size and importance of the load fluctuation of each item of each product specification to produce The production planning system according to claim 3 .
複数の生産工程を所定の順番で並べて構成された生産ラインを用いて、製品仕様の違いに応じて個別の生産工程における組立部品及び組立作業が異なる複数の製品を、前記生産ラインの生産工程順に従って順次生産するための生産計画立案方法であって、
前記生産ラインで既に実際に生産され製品それぞれの各生産工程において計測された作業時間を取得し、当該製品の製品仕様と関連付けて作業実績データベースに記録するステップと、
新たに生産する複数の製品それぞれについて、前記作業実績データベースに記録された製品それぞれの製品仕様の中から当該新たに生産する製品の製品仕様と類似する製品仕様を探索し、当該探索した製品仕様に関連付けられて前記作業実績データベースに記録されている生産工程の作業時間に基づいて、当該新たに生産する製品の作業負荷見込み時間を作成するステップと、
新たに生産する複数の製品それぞれの負荷見込み時間に基づいて新たに生産する複数の製品相互の前記生産ラインにおける生産順序のシミュレーションを行い、生産時間が最も短くなる最適な製品相互の生産順序を求めるステップと、
当該最適な製品相互の生産順序に基づいて新たに生産する複数の製品の前記生産ラインによる生産計画を立案するステップと
を含み、
前記最適な製品相互の生産順序を求めるステップは、
原案となる生産順序を設定するステップと、
設定された原案となる生産順序に対し、ランダムに選択された複数の製品の生産順序を入れ替えて新たな生産順序を作成するステップと、
前記新たに生産する複数の製品それぞれの作業負荷見込み時間を基に、原案となる生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間と、新たな生産順序による生産予定の最初の製品の投入から最後の製品が完成するまでの総生産時間とを演算するステップと、
原案による総生産時間と新たな生産順序による総生産時間とを比較することにより、総生産時間が短い方の生産順序を良解、長い方の生産順序を良解でないと判別し、当該総生産時間が短い方の生産順序を良解として記憶部に記憶するとともに、
原案による総生産時間と新たな生産順序による総生産時間とのシミュレーションが予め設定されている探索終了条件を満たすか否かを判別し、探索終了条件を満たさない場合には、良解と良解でない解との間で予め設定されている確率でいずれか一方の選択を行い、当該選択結果に応じて、良解を得られた生産順序又は良解が得られなかった生産順序の中のいずれか一方の生産順序を新たな原案としてフィードバックして前記各ステップ繰り返し実行する一方、探索終了条件を満たす場合には、前記記憶部に記憶されている生産順序を最適な生産順序として決定するステップと
をさらに含むことを特徴とする生産計画立案方法。
Using a production line configured by arranging a plurality of production processes in a predetermined order, a plurality of products having different assembly parts and assembly operations in individual production processes according to differences in product specifications are arranged in the production process order of the production line. A production planning method for sequentially producing according to
A step of the produced already actually in production line product and acquires an operation time measured at each of the production process, is recorded in the work record database in association with the product specifications of the product,
For each of a plurality of newly produced products, a product specification similar to the product specification of the newly produced product is searched from the product specifications of each product recorded in the work performance database, and the searched product specification Creating an estimated work load time for the newly produced product based on the work time of the production process associated and recorded in the work performance database ;
Based on the estimated load time of each of a plurality of newly produced products, the production sequence in the production line of the plurality of newly produced products is simulated, and the optimum production order of the products having the shortest production time is obtained. Steps,
Look including a step of a production plan by the production line of a plurality of products to be newly produced based on the production sequence of the optimal product other,
The step of obtaining the optimal product mutual production order includes:
Setting the original production sequence;
Creating a new production order by replacing the production order of a plurality of randomly selected products with respect to the set production order as a draft,
Based on the estimated workload time of each of the plurality of newly produced products, the total production time from the introduction of the first product scheduled for production according to the original production order to the completion of the last product, and the new production order Calculating the total production time from the introduction of the first product scheduled for production to the completion of the last product,
By comparing the total production time according to the original draft and the total production time according to the new production order, it is determined that the production order with the shorter total production time is good and the long production order is not good, and the total production Store the production order with the shorter time in the storage unit as a good solution,
It is determined whether or not the simulation of the total production time based on the original draft and the total production time based on the new production order satisfies a preset search end condition. If the search end condition is not satisfied, a good answer and a good answer Either one of the production orders with a probability set in advance with a non-solution is selected and either a production order with a good answer or a production order with no good answer depending on the selection result. One of the production orders is fed back as a new draft and each of the steps is repeatedly executed, and when the search end condition is satisfied, the production order stored in the storage unit is determined as an optimum production order; and
A production planning method , further comprising :
新たに生産する複数の製品それぞれの類似する製品仕様の探索は、新たに生産する製品の製品仕様の項目ごとに類似評価を行い、これらの類似評価の総計に基づいて行
ことを特徴とする請求項に記載の生産計画立案方法。
Search for multiple products each similar product specifications for newly produced performs similarity evaluation for each item in the product specifications of products to be newly produced, and wherein the row Ukoto based on the sum of these similarity evaluation The production planning method according to claim 5 .
類似評価は、新たに生産する製品の製品仕様の各項目の負荷変動の大きさや重要度を考慮した重み付けを行って類似評価を行う
ことを特徴とする請求項に記載の生産計画立案方法。
7. The production planning method according to claim 6 , wherein the similarity evaluation is performed by weighting in consideration of the magnitude and importance of load fluctuation of each item of the product specification of a newly produced product.
JP2008148571A 2008-06-05 2008-06-05 Production planning system and method Expired - Fee Related JP5097019B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008148571A JP5097019B2 (en) 2008-06-05 2008-06-05 Production planning system and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008148571A JP5097019B2 (en) 2008-06-05 2008-06-05 Production planning system and method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009294952A JP2009294952A (en) 2009-12-17
JP5097019B2 true JP5097019B2 (en) 2012-12-12

Family

ID=41543077

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008148571A Expired - Fee Related JP5097019B2 (en) 2008-06-05 2008-06-05 Production planning system and method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5097019B2 (en)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6401655B2 (en) * 2015-04-17 2018-10-10 株式会社神戸製鋼所 Inquiry examination support system, inquiry examination support method, and inquiry examination support program
JP6194991B1 (en) * 2016-07-29 2017-09-13 富士ゼロックス株式会社 Model order management control device, model order management program
JP7328126B2 (en) * 2019-11-19 2023-08-16 株式会社日立製作所 Production simulation device and production simulation method
JP2021179778A (en) 2020-05-13 2021-11-18 富士通株式会社 Information processor, solution method, and solution program
KR102342027B1 (en) * 2021-04-27 2021-12-23 (주)지에스티 Cloud based automatic schedule system to produce a variety of varieties in small quantities
KR102342028B1 (en) * 2021-04-27 2021-12-22 (주)지에스티 The operating method of cloud based automatic schedule system to produce a variety of varieties in small quantities

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62203731A (en) * 1986-03-05 1987-09-08 Hitachi Ltd Determining method for assembly work sequence of parts
JPH04303204A (en) * 1991-03-29 1992-10-27 Shin Meiwa Ind Co Ltd Production planning system
JPH08110920A (en) * 1994-10-12 1996-04-30 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Job shop scheduling method
JP2003280714A (en) * 2002-03-19 2003-10-02 Toshiba Corp Production scheduling method and production scheduling device
JP4268408B2 (en) * 2003-01-23 2009-05-27 新日本製鐵株式会社 Product shipment amount prediction apparatus, method, and computer-readable storage medium
JP4817642B2 (en) * 2004-10-27 2011-11-16 富士通株式会社 Processing man-hour estimation method and apparatus
JP2007133664A (en) * 2005-11-10 2007-05-31 Konica Minolta Holdings Inc Method for supporting production step

Also Published As

Publication number Publication date
JP2009294952A (en) 2009-12-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5097019B2 (en) Production planning system and method
JP4369189B2 (en) Scheduling system and program for causing computer to execute scheduling
CN109741082B (en) Seasonal commodity demand prediction method based on time series decomposition
CN109636011B (en) Multi-shift planning and scheduling method based on improved variable neighborhood genetic algorithm
JP5248773B2 (en) Invention relating to optimization of sequential combinatorial processes
CN106600959B (en) Traffic congestion index prediction method
JP2003256635A (en) Support method for manufacture instruction quantity determination and program therefor
JP4951470B2 (en) Production planning support system
CN115908080B (en) Carbon emission optimization method and system based on multidimensional data analysis
CN117236800B (en) Multi-scene self-adaptive electricity load prediction method and system
CN110807508A (en) Bus peak load prediction method considering complex meteorological influence
JP2010204764A (en) Device and method for creating maintenance plan
CN113570118A (en) Workshop scheduling and analyzing method based on scheduling rule
CN117436700A (en) BIM-based new energy engineering data management system and method
JP2008052535A (en) Production system creation system and production system creation method
JP6461397B2 (en) Wholesale electricity price prediction system and wholesale electricity price prediction method
JP4491684B2 (en) Equipment maintenance risk evaluation system and equipment maintenance risk evaluation method
Nayak et al. Comparison of liaison concatenation method with simulated annealing for assembly sequence generation problems
CN116128221A (en) Digital twin-based dispatching method for remanufacturing production line of aero-hair blade
CN115390448A (en) Visual analysis method and system for control strategy of coal-fired power plant
JP2005160171A (en) Industrial energy management system
Cayir Ervural A combined methodology for evaluation of electricity distribution companies in Turkey
JP2007026335A (en) Evaluation index forecast visualization method
CN113919204A (en) Comprehensive importance analysis method for availability of multi-state manufacturing system
CN105975564A (en) Relative entropy similarity-based knowledge recommendation method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20110111

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120327

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120329

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120528

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: 20120828

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: 20120921

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 5097019

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

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

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150928

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees