JP6446308B2 - 生産計画装置および生産計画方法 - Google Patents

Description

本発明は、生産計画装置および生産計画方法に関する。

特許文献１には、「コンピュータを、所定の製造品のリードタイム及び歩留りの実績値を収集する実績収集手段と、前記製造品のリードタイム及び歩留りの実績値と前記製造品のリードタイム及び歩留りの標準値とを比較し、所定の更新条件に合致していれば前記標準値を前記実績値に応じて更新する統計分析手段として機能させるためのリードタイム・歩留り管理プログラム。」との記載がある。

特開２００６−９９２５０号公報

上記特許文献１に記載された技術では、生産や搬送に必要な時間や不良率の変化に応じて実績値にて標準値を置き換えることはできても、それに伴って調整すべき情報まで適切に対策を行うことは困難といえる。

本発明の目的は、納期を守り、生産性の良い生産計画をより容易に立案する技術を提供することにある。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記課題を解決すべく、本発明に係る生産計画装置は、生産に要する資源に関する実績情報と、上記生産の作業に必要な資源の計画を含む計画用マスタと、生産計画に要する変数を含む計画パラメータと、を記憶する記憶部と、上記計画用マスタの資源の計画と、上記実績情報の上記生産に要する資源の実績と、の差に応じて上記計画用マスタの作業に必要な資源の計画を変更し、上記計画用マスタの変更度合いに応じて上記計画パラメータを変更するパラメータ生成処理部と、上記計画用マスタと、上記計画パラメータと、を用いた生産計画を算出する生産計画処理部と、を備え、上記計画用マスタおよび生産計画には、少なくとも製品ごとに、上記生産の作業に必要な資源として、生産に用いる設備が含まれ、上記計画パラメータには、少なくとも上記製品ごとに、安全在庫の量を特定する情報と、前倒し生産を許容する日数を特定する情報と、が含まれ、上記記憶部には、上記計画用マスタに含まれる情報の増減に応じて上記計画パラメータに含まれる情報を、納期を守り生産性を高める値に変更する所定の規則が含まれるマスタ変更影響情報が含まれ、上記パラメータ生成処理部は、上記マスタ変更影響情報に従って上記計画パラメータを変更する。

本発明によると、納期を守り、生産性の良い生産計画をより容易に立案することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の第一の実施形態に係る生産計画システムの概略を示す図である。 作業マスタ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 生産実績記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 設備稼働実績記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 安全在庫パラメータ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 販売計画記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 在庫情報記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 マスタ変更影響記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 生産計画記憶領域に格納されるデータ構造を示す図である。 生産計画装置のハードウェア構成を示す図である。 パラメータ最適化処理の動作フローを示す図である。 パラメータ最適化処理の出力画面の例を示す図である。 生産計画調整処理の動作フローを示す図である。

一般に、生産計画を立案するために必要な情報は、（１）販売計画や出荷計画などの引き合い情報や在庫情報、（２）製品や半製品を生産するのに必要な部材や使用する生産ライン・設備の情報、（３）生産や搬送に必要な時間や不良率の情報がある。（１）の引き合い情報は営業や販売部門が作成し、在庫情報は現物を所有する部門が入力・管理することが効率的である。（２）、（３）の情報は、一般にマスタと呼称されており、設計もしくは生産技術部門が作成し、主に基幹システムやＥＲＰ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ）システムで管理することが多い。生産計画は、（１）〜（３）の情報を用いて生産管理部門が立案するが、その際には、販売や生産の変動リスクを加味して早めあるいは多めに生産したり、生産ラインや生産設備、作業者の生産能力に応じて生産量を日をまたいで平滑化する等、納期に間に合う計画かつ生産性がなるべく良い計画になるように工夫が多く凝らされる。

このように、納期を守り、生産性の良い生産計画を立案するためには、（１）〜（３）のデータが正確であることを確保しつつ、生産計画立案上の工夫が必要である。ところが、（１）〜（３）のデータのうち、（３）は、生産や搬送を行う作業員のスキルや気候、その他外部要因で容易に変化する。そのため、（３）の変化に合わせて生産計画上の工夫も変える方が望ましい。例えば、不良率の実績が、ある日を境に下がった場合を考える。その不良率が安定するまでは、安全在庫を設定して不良率が改悪した場合に備えておき、安定した時期を見て、以降は安全在庫をなるべく持たないように在庫量を調整するという工夫が考えられる。ところが、（３）の変化を生産管理部門が把握できていない場合等には、適切でない「工夫」をしてしまい、生産の過不足が発生することがありえる。

また、このような生産計画上の工夫は、生産計画部門のノウハウで補っている場合が多い。そのため、生産管理部門の担当者の配置転換や、生産工場が移転する場合には、そのノウハウが伝承されず、効率が上がらないという問題が発生する。また、外国に新工場を新設し、現地のスタッフで工場を運営する場合においても、生産する製品に関する細かなノウハウが蓄積されていないために試行錯誤の期間が長期化するという問題を含む。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

以下に、本発明に係る第一の実施形態を適用した生産計画システムの一例である生産計画システム１について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明に係る生産計画システム１の概略を示す図である。生産計画システム１には、生産計画装置１００と、ネットワークを介して通信可能に接続される他の生産計画装置１０７が含まれる。生産計画装置１００は、実システム記憶部１０１と、パラメータ最適化処理部１０２と、生産計画処理部１０３と、内部情報記憶部１０４と、生産計画記憶部１０５と、出力／入力部１０６と、これらをつなぐ通信バスと、を含んで構成される。なお、ユーザー（生産計画担当者など）は、出力／入力部１０６に接続される入出力装置の操作を通じて生産計画装置１００の機能を利用する。生産計画装置１００は、一般的な計算機（ＰＣ等）で構成可能であり、例えばソフトウェアプログラム処理により特徴的な処理機能（生産計画装置１００の各処理部）を実現する。

入出力装置は、出力／入力部１０６に接続され、ユーザーの操作により、入力画面において入力を受け付ける入力装置や、生産計画の算出結果などの出力を行う出力装置を含む。例えば、入力装置には、キーボード、マウスが含まれ、出力装置には、ディスプレイ、プリンタなどが含まれる。本システムでは、出力画面において、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を構成し、各種の情報が表示される。

実システム記憶部１０１は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の公知の要素により構成される。実システム記憶部１０１には、生産計画装置１００により立てた計画に基づいて実際の制御を行う生産管理制御装置等が含まれる実システムにおいて使用する各種のデータの写しが格納される。具体的には、実システム記憶部１０１には、作業マスタ記憶領域１１０と、生産実績記憶領域１２０と、設備稼働実績記憶領域１３０と、安全在庫パラメータ記憶領域１４０と、前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域１５０と、販売計画記憶領域１６０と、在庫情報記憶領域１７０と、が含まれる。

図２は、作業マスタ記憶領域１１０に格納されるデータ構造を示す図である。作業マスタ記憶領域１１０には、品目１１０ａと、設備１１０ｂと、段取時間１１０ｃと、作業時間１１０ｄと、不良率１１０ｅと、が対応付けられて含まれる。品目１１０ａは、製品あるいは製品の部品を特定する情報である。設備１１０ｂは、品目１１０ａにより特定される品目の生産される設備を特定する情報である。段取時間１１０ｃは、設備１１０ｂにより特定される設備において品目１１０ａにより特定される品目を生産する準備として必要な段取りのための調整時間を特定する情報である。作業時間１１０ｄは、設備１１０ｂにより特定される設備において品目１１０ａにより特定される品目を一単位生産するのにかかる時間を特定する情報である。不良率１１０ｅは、設備１１０ｂにより特定される設備において品目１１０ａにより特定される品目を生産する際に発生する製造不良の割合を特定する情報である。つまり、不良率１１０ｅは、計画不良率であるといえる。このように、作業マスタ記憶領域１１０は、生産の作業に必要な資源の計画を含む計画用マスタであるといえる。

図３は、生産実績記憶領域１２０に格納されるデータ構造を示す図である。生産実績記憶領域１２０には、管理番号１２０ａと、品目１２０ｂと、設備１２０ｃと、投入日１２０ｄと、投入量１２０ｅと、完成日１２０ｆと、完成量１２０ｇと、作業時間１２０ｈと、が含まれる。管理番号１２０ａは、生産実績を特定するための管理番号である。品目１２０ｂは、製品あるいは製品の部品を特定する情報である。設備１２０ｃは、品目１２０ｂにより特定される品目の生産された設備を特定する情報である。投入日１２０ｄは、設備１２０ｃにより特定される設備において品目１２０ｂにより特定される品目を生産するための原料を投入した日時を特定する情報である。投入量１２０ｅは、設備１２０ｃにより特定される設備において品目１２０ｂにより特定される品目を生産するのに投入した原料の量（単位は、部品の生産数）を特定する情報である。完成日１２０ｆは、品目１２０ｂにより特定される製品あるいは製品の部品の全てが完成した日時を特定する情報である。完成量１２０ｇは、設備１２０ｃにより特定される設備において品目１２０ｂにより特定される品目を生産した量を特定する情報である。作業時間１２０ｈは、設備１２０ｃにより特定される設備において品目１２０ｂにより特定される品目を生産するのに必要となった時間を特定する情報である。すなわち、生産実績記憶領域１２０は、生産に要する資源に関する実績情報であるといえる。

図４は、設備稼働実績記憶領域１３０に格納されるデータ構造を示す図である。設備稼働実績記憶領域１３０には、設備１３０ａと、開始日時１３０ｂと、終了日時１３０ｃと、稼働状態１３０ｄと、が含まれる。設備１３０ａは、生産設備を特定する情報である。開始日時１３０ｂは、設備１３０ａにより特定される設備が生産準備を完了した日時を特定する情報である。終了日時１３０ｃは、設備１３０ａにより特定される設備が稼動を終了した日時を特定する情報である。稼働状態１３０ｄは、設備１３０ａにより特定される設備が稼動状態にあるか否かを特定する情報である。すなわち、設備稼働実績記憶領域１３０は、生産に要する資源に関する実績情報であるといえる。

図５は、安全在庫パラメータ記憶領域１４０に格納されるデータ構造を示す図である。安全在庫パラメータ記憶領域１４０には、品目１４０ａと、設備１４０ｂと、安全在庫１４０ｃと、有効期間１４０ｄと、が含まれる。品目１４０ａは、製品あるいは製品の部品を特定する情報である。設備１４０ｂは、品目１４０ａにより特定される品目の生産される設備を特定する情報である。安全在庫１４０ｃは、品目１４０ａにより特定される品目の安全在庫の量を特定する情報である。有効期間１４０ｄは、安全在庫１４０ｃにより特定される安全在庫の量が適用される期間を特定する情報である。なお、有効期間１４０ｄがｎｕｌｌ（指定なし）である場合には、安全在庫１４０ｃは常に有効であることを示す。すなわち、安全在庫パラメータ記憶領域１４０は、生産計画に要する変数を含む計画パラメータであるといえる。

図６は、前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域１５０に格納されるデータ構造を示す図である。前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域１５０には、品目１５０ａと、設備１５０ｂと、許容日数１５０ｃと、有効期間１５０ｄと、が含まれる。品目１５０ａは、製品あるいは製品の部品を特定する情報である。設備１５０ｂは、品目１５０ａにより特定される品目の生産される設備を特定する情報である。許容日数１５０ｃは、品目１５０ａにより特定される品目の前倒し生産を許容できる日数を特定する情報である。有効期間１５０ｄは、許容日数１５０ｃにより特定される許容日数が適用される期間を特定する情報である。なお、有効期間１５０ｄがｎｕｌｌ（指定なし）である場合には、許容日数１５０ｃは常に有効であることを示す。すなわち、前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域１５０は、生産計画に要する変数を含む計画パラメータであるといえる。

図７は、販売計画記憶領域１６０に格納されるデータ構造を示す図である。販売計画記憶領域１６０には、品目１６０ａと、販売拠点１６０ｂと、販売日１６０ｃと、販売量１６０ｄと、が含まれる。品目１６０ａは、製品あるいは製品の部品を特定する情報である。販売拠点１６０ｂは、品目１６０ａにより特定される品目の販売される拠点を特定する情報である。販売日１６０ｃは、品目１６０ａにより特定される品目の販売を行う日を特定する情報である。販売量１６０ｄは、品目１６０ａにより特定される品目の販売を販売拠点１６０ｂにより特定される拠点が販売日１６０ｃにおいて特定される日に行う量を特定する情報である。

図８は、在庫情報記憶領域１７０に格納されるデータ構造を示す図である。在庫情報記憶領域１７０には、品目１７０ａと、在庫拠点１７０ｂと、在庫量１７０ｃと、が含まれる。品目１７０ａは、製品あるいは製品の部品を特定する情報である。在庫拠点１７０ｂは、品目１７０ａにより特定される品目が在庫されている拠点を特定する情報である。在庫量１７０ｃは、品目１７０ａにより特定される品目の在庫を在庫拠点１７０ｂにより特定される拠点において在庫している量を特定する情報である。

パラメータ最適化処理部１０２は、実システム記憶部１０１に格納された情報と、内部情報記憶部１０４に記憶された情報と、を用いて後述するパラメータ最適化処理を行い、算出された結果の新マスタ情報と新パラメータ情報をそれぞれ計画用マスタと計画用パラメータとして内部情報記憶部１０４の計画用マスタ記憶領域２００と、計画用パラメータ記憶領域２１０と、のそれぞれに格納する。

生産計画処理部１０３は、実システム記憶部１０１に記憶された情報と、内部情報記憶部１０４に記憶された情報と、を用いて生産計画調整処理を行い、算出された結果の新生産計画情報を生産計画記憶部１０５の生産計画記憶領域２５０に格納する。

なお、パラメータ最適化処理部１０２と、生産計画処理部１０３とは、必要に応じて出力／入力部１０６にそれぞれ計画用マスタ／計画用パラメータ、生産計画に関する情報を表示する。また、パラメータ最適化処理部１０２は、必要に応じて他の生産計画装置１０７（例えば、他地域にある生産計画装置１０７）と接続し、各地域からのパラメータ最適化依頼の受信と、算出した計画用マスタ、計画用パラメータの送信と、を行う。

内部情報記憶部１０４は、例えばＨＤＤやＳＳＤ等の公知の要素により構成される。内部情報記憶部１０４には、パラメータ最適化処理部１０２により算出された計画用マスタと計画用パラメータとが格納される。具体的には、内部情報記憶部１０４には、計画用マスタ記憶領域２００と、計画用パラメータ記憶領域２１０と、マスタ変更影響記憶領域２２０と、が含まれる。

計画用マスタ記憶領域２００は、計画用マスタに関する情報を格納する記憶領域の総称であり、実システム記憶部１０１の作業マスタ記憶領域１１０と同様のデータ構造を有する記憶領域を含む。

計画用パラメータ記憶領域２１０は、計画用パラメータに関する情報を格納する記憶領域の総称であり、実システム記憶部１０１の安全在庫パラメータ記憶領域１４０と、前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域１５０と同様のデータ構造を有する記憶領域を含む。

図９は、マスタ変更影響記憶領域２２０に格納されるデータ構造を示す図である。マスタ変更影響記憶領域２２０には、マスタ２２０ａと、パラメータ２２０ｂと、符号２２０ｃと、変更ルール２２０ｄと、が含まれる。マスタ２２０ａは、変更するマスタ情報の項目を特定する情報である。パラメータ２２０ｂは、マスタ２２０ａにより特定される項目の変更に影響を受けるパラメータ項目を特定する情報である。符号２２０ｃは、パラメータ２２０ｂが受ける影響の方向性を示す情報である。例えば、符号２２０ｃがマイナスの場合には、マスタ２２０ａにより特定される項目の値が増えると、パラメータ２２０ｂにより特定される項目の値が減ることを示し、符号２２０ｃがプラスの場合には、マスタ２２０ａにより特定される項目の値が増えると、パラメータ２２０ｂにより特定される項目の値も増えることを示す。変更ルール２２０ｄは、パラメータ２２０ｂが受ける影響の具体的な関係を特定する情報である。例えば、変更ルール２２０ｄが「等倍」の場合には、マスタ２２０ａにより特定される項目の値が増えると、パラメータ２２０ｂにより特定される項目の値が同量増減することを示し、変更ルール２２０ｄが「２倍」の場合には、マスタ２２０ａにより特定される項目の値が増えると、パラメータ２２０ｂにより特定される項目の値は２倍の量だけ増減することを示す。

生産計画記憶部１０５は、例えばＨＤＤやＳＳＤ等の公知の要素により構成される。生産計画記憶部１０５には、生産計画処理部１０３により算出された生産計画のデータが格納される。具体的には、生産計画記憶部１０５には、生産計画記憶領域２５０が含まれる。

図１０は、生産計画記憶領域２５０に格納されるデータ構造を示す図である。生産計画記憶領域２５０には、品目２５０ａと、設備２５０ｂと、投入日２５０ｃと、生産量２５０ｄと、完成日２５０ｅと、が含まれる。品目２５０ａは、製品あるいは製品の部品を特定する情報である。設備２５０ｂは、品目２５０ａにより特定される品目の生産される設備を特定する情報である。投入日２５０ｃは、設備２５０ｂにより特定される設備において品目２５０ａにより特定される品目を生産するための原料を投入する日時を特定する情報である。生産量２５０ｄは、設備２５０ｂにより特定される設備において品目２５０ａにより特定される品目を生産する量（単位は、部品の生産数）を特定する情報である。完成日２５０ｅは、品目２５０ａにより特定される製品あるいは製品の部品の全てが完成する日時を特定する情報である。

ここで、実システム記憶部１０１と、内部情報記憶部１０４と、生産計画記憶部１０５とは、ネットワークあるいは図示しないインターネット等のネットワークを介して接続される他の装置に設けられ、パラメータ最適化処理部１０２及び生産計画処理部１０３は通信を介して各記憶部が格納する情報にアクセスするものであってもよい。

なお、ネットワークは、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、携帯電話網、無線通信網等の、各種のネットワークのいずれでもよい。

図１１は、生産計画装置１００のハードウェア構成を示す図である。生産計画装置１００は、典型的にはパーソナルコンピュータであるが、これに限らず、スマートフォン、携帯電話端末あるいはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の電子情報端末であってもよい。

生産計画装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の演算装置３０４と、メモリ等の主記憶装置３０５と、ハードディスクやＳＳＤ等の外部記憶装置３０３と、キーボードやマウス等の入力装置３０１と、ディスプレイやプリンタ等の出力装置３０２と、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等の通信装置３０６と、これらをつなぐバス３０７と、を含んで構成される。

通信装置３０６は、ネットワークケーブルを介して有線通信を行う有線の通信装置、又はアンテナを介して無線通信を行う無線通信装置である。通信装置３０６は、ネットワークに接続される他の装置との通信を行う。

主記憶装置３０５は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリである。外部記憶装置３０３は、デジタル情報を記憶可能な、いわゆるハードディスクやＳＳＤ、あるいはフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。

入力装置３０１は、キーボードやマウス等のポインティングデバイス、タッチパネル、あるいは音声入力装置であるマイク等を含む入力情報を受け付ける装置である。

出力装置３０２は、ディスプレイやプリンタ、あるいは音声出力装置であるスピーカ等を含む出力情報を生成する装置である。

上記したパラメータ最適化処理部１０２および生産計画処理部１０３は、演算装置３０４に処理を行わせるプログラムによって実現される。このプログラムは、主記憶装置３０５、または外部記憶装置３０３内に記憶され、実行にあたって主記憶装置３０５上にロードされ、演算装置３０４により実行される。

また、実システム記憶部１０１と、内部情報記憶部１０４と、生産計画記憶部１０５とは、主記憶装置３０５及び外部記憶装置３０３により実現される。

また、図示しない通信部がある場合には、通信装置３０６により実現される。また、出力／入力部１０６は、出力装置３０２および入力装置３０１により実現される。

以上が、本実施形態における生産計画システム１の生産計画装置１００のハードウェア構成例である。しかし、これに限らず、その他のハードウェアを用いて構成されるものであってもよい。例えば、ネットワークに接続しないスタンドアロン型の生産計画装置１００であってもよい。

なお、生産計画装置１００は、図示しないが、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ミドルウェア、アプリケーションなどの公知の要素を有し、特にディスプレイなどの入出力装置にＧＵＩ画面を表示するための既存の処理機能を備える。パラメータ最適化処理部１０２と生産計画処理部１０３は、上記の既存の処理機能を用いて、所定の画面を描画し表示する処理や、画面を介してユーザーにより入力されるデータ情報の処理などを行う。

［動作の説明］次に、本実施形態における生産計画システム１の動作を説明する。

図１２は、パラメータ最適化処理の動作フローを示す図である。本実施形態における生産計画装置１００が実施するパラメータ最適化処理は、生産計画装置１００が起動している状態で、利用者（作業者）からパラメータ最適化処理の開始指示を受け付けると、開始される。

生産計画装置１００のパラメータ最適化処理部１０２は、実システム記憶部１０１と、内部情報記憶部１０４とに格納されている情報を読み込む（ステップＳ１００１）。具体的には、パラメータ最適化処理部１０２は、生産計画のパラメータを最適化させる対象となる実システムの作業マスタ記憶領域１１０と、生産実績記憶領域１２０と、設備稼働実績記憶領域１３０と、安全在庫パラメータ記憶領域１４０と、前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域１５０と、を読み込む。

そして、パラメータ最適化処理部１０２は、実績値を計算する（ステップＳ１００２）。具体的には、パラメータ最適化処理部１０２は、生産実績記憶領域１２０の投入日１２０ｄから完成日１２０ｆの間の設備の稼働状態１３０ｄを設備稼働実績記憶領域１３０から取得し、稼働時間（稼働状態にあり、かつ開始日時１３０ｂから終了日時１３０ｃまでの間であって、投入日１２０ｄから完成日１２０ｆまでの間の期間）を投入量１２０ｅで除することで、品目の部品を一単位生産するのにかかる作業時間を算出する。また、パラメータ最適化処理部１０２は、投入量から完成量を引いた余りを、投入量で除した値を不良率として算出する。図３、図４の例では、設備「ＬＩＮＥ１」の稼働時間は、３５分（８時〜８時４５分までの間で、セットアップの期間（８時〜８時１０分）を除く時間）となり、１００個の投入量があるため、作業時間は１個あたり２１秒（０．３５分）と算出される。また、不良率は２％（投入量１００個から完成量９８個を引いた余り２弧を投入量１００個で除した値）と算出される。まとめると、パラメータ最適化処理部１０２は、管理番号０１のＰＲＯＤ１、ＬＩＮＥ１の実績値は、段取り時間１０分、作業時間２１秒、不良率２％と算出する。

そして、パラメータ最適化処理部１０２は、新マスタ値の推定を行う（ステップＳ１００３）。具体的には、パラメータ最適化処理部１０２は、ステップＳ１００２で求めた実績値をもとに、新たな計画上の新マスタ値を推定する。なお、新マスタ値は、推定された結果得られるマスタ値である。新マスタ値の推定方法については、本発明ではその方法を限定しない。例えば、平均値、中央値、最大値、最小値などの単純な方法や、統計解析（回帰分析など）から値を推定する各種の方法が考えられるが、所定のアルゴリズムに基づく処理の結果得られる値である。

そして、パラメータ最適化処理部１０２は、計画パラメータを生成する（ステップＳ１０４）。具体的には、パラメータ最適化処理部１０２は、既存のマスタ値と、新マスタ値と、に所定以上の乖離があるか否かを判定する。乖離の判定方法については、本実施形態においてはその方法を限定しない。例えば、マスタの項目ごとに予め定めた乖離の閾値をもたせ、既存のマスタ値と新マスタ値との差が閾値を超えた場合に乖離があると判定する方法が考えられるが、これに限られない。例えば、統計解析に基づいて有意性を検定する方法であってもよい。

いずれにせよ、乖離があると判定された全てのマスタ値の項目に関して、パラメータ最適化処理部１０２は、既存のマスタ値を据え置く場合と、新マスタ値に変更する場合とに分けて、生産計画がどのように変化するか試算する。例えば、上述の例のごとく、ＰＲＯＤ１、ＬＩＮＥ１の新マスタ値が段取り時間１０分、作業時間２１秒、不良率２％となったと仮定する。既存の作業マスタのマスタ値はそれぞれ１０分、３０秒、１０％であるとする。作業時間を見てみると、新マスタ値は既存のマスタ値に比べて９秒（３０％）短くなっている。もし、マスタ値を新マスタ値の２１秒に変更した場合、生産計画は、今までよりも短い時間で必要作業時間量を見積もることになる。新マスタ値はあくまでも推定値なので、将来の作業時間は新マスタ値から既存のマスタ値の間で変動することが推測される。新マスタ値で生産計画を立てる場合、作業時間が最長で現マスタの３０秒になるリスクがあることを見込んだほうがよい。本発明の目的である、納期を守る生産計画を立案するにあたっては、作業を少し早く開始しておけば、３０秒かかった作業があったとしても、納期遅延になるリスクを軽減することができる。そこで、新マスタ値を採用する場合には計画パラメータ「生産前倒し日数」の値を大きくするのがよい。その値の設定方法は問わないが、例えば、新マスタ値は作業時間を既存のマスタ値の３０％に相当する時間短縮させるものとする。現在の前倒し日数を図６の例で確認すると、許容日数１５０ｃは、２０１５年３月３１日までは３日、２０１５年４月１日以降は５日となっている。現在月が２０１４年８月であって、新マスタを採用するタイミングが翌月の場合、現在の計画パラメータである場合には３日であるため、これをマスタ値の３０％増加させた４日に設定するのがよい。つまり、２０１４年８月３１日までを許容日数３日、２０１４年９月１日〜２０１５年３月３１日の許容日数を４日にそれぞれ変更するのが望ましい。

このような生産計画の試算に関して、マスタ値の変更量に応じて計画パラメータを算出する規則について予め定めるルールベースの方法を採用する。具体的には、パラメータ最適化処理部１０２は、マスタ変更影響記憶領域２２０を参照して、乖離のあるマスタ値がマスタ２２０ａに相当するレコードについて、パラメータ２２０ｂの項目を特定し、符号２２０ｃおよび変更ルール２２０ｄに従ってマスタ値の増減に合わせた計画パラメータの変更量を特定する。

不良率に関しても同様に、既存のマスタ値１０％に対して、新マスタ値が２％に減少するものとしている。これも作業時間と同様、実際の不良率の値は２％〜１０％の間で変動する可能性があると考えられる。新マスタ値２％で生産計画を立て、その実績を取ると不良率が１０％になる場合には、完成量が不足してしまうこととなる。そのリスクを未然に回避するために、計画パラメータの安全在庫の値を上方に変更するのがよい。不良率について新マスタ値を８％減の２％へと変更するのに合わせて、計画パラメータ上の安全在庫率を５％から２０１４年９月１日以降、８％増の１３％に変更するのが望ましい。このような不良率についても、上述のマスタ変更影響記憶領域２２０に予め規則として格納しておくことで、パラメータ最適化処理部１０２は、適切にパラメータを変更できる。また、上述のように作業時間と前倒し日数の関係、不良率と安全在庫の関係に限られず、さまざまなマスタ項目とパラメータ項目の関係を予め規則として格納しておくことで、適切なパラメータの最適化を実施できる。

そして、パラメータ最適化処理部１０２は、データを出力する（ステップＳ１００５）。具体的には、パラメータ最適化処理部１０２は、ステップＳ１００２〜Ｓ１００４にて計算した結果得られたデータを含む情報を、出力／入力部１０６、計画用マスタ記憶領域２００および計画用パラメータ記憶領域２１０に出力する。

図１３は、パラメータ最適化処理の出力画面１１００の例を示す図である。出力画面１１００は、新マスタ及び新計画パラメータによる納期遵守率と、生産性と、を示す領域１１１０と、計画用マスタに乖離があった品目、設備の組を選択可能に表示する調整対象領域１１０１と、乖離のあったマスタの項目とその値、および調整上の推定値を表示するマスタ乖離アラート表示領域１１０２と、実績値をグラフ表示する実績値表示領域１１０３と、現在のマスタ項目を示す作業マスタ（現在）表示領域１１０４と、現在の安全在庫を示す安全在庫（現在）表示領域１１０５と、変更後のマスタ項目を示す作業マスタ（推奨案）表示領域１１０６と、変更後の安全在庫を示す安全在庫（推奨案）表示領域１１０７と、マスタ値の再入力による調整を行い再計算の実行指示を受け付ける調整ボタン１１０８と、既存のマスタ値への新マスタ値の反映処理の実行指示を受け付ける承認ボタン１１０９と、が含まれる。

すなわち、出力画面１１００において、パラメータ最適化処理部１０２は、品目と設備の１つの組を調整対象領域１１０１において受け付けると、マスタ乖離アラート表示領域１１０２に、乖離があった計画用マスタを一覧表示する。そのうち１つの選択を受け付けると、受け付けた計画用マスタのマスタ乖離アラート表示領域１１０２での表示箇所をチェック表示すると共に、実績値表示領域１１０３と、作業マスタ（現在）表示領域１１０４と、関連して変更する安全在庫（現在）表示領域１１０５と、作業マスタ（推奨案）表示領域１１０６と、安全在庫（推奨案）表示領域１１０７と、納期遵守率と生産性とに係る領域１１１０に、それぞれ計算した値を出力表示する。

なお、図１３では、不良率を選択し、マスタ項目として不良率の選択を受け付けた例を示しており、不良率に関連する各種の実績値および計画値について表示しているが、これに限定されるものではない。また、不良率に関連する実績値の表示に関しても、当該例に限られず、横軸に日、縦軸に不良率を取った折れ線グラフを示すものであってもよいし、一覧表を示すものであってもよい。

また、作業マスタ（現在）表示領域１１０４および作業マスタ（推奨案）表示領域１１０６の不良率の項目に相当する枠と、安全在庫（現在）表示領域１１０５、安全在庫（推奨案）表示領域１１０７の安全在庫の項目に相当する枠とを、太枠や色などで強調表示する。調整ボタン１１０８の押下を受け付けると、作業マスタ（推奨案）表示領域１１０６で強調表示している新マスタ値を変更できる。変更可能な値の範囲は、新マスタ値と現マスタ値の間の値との間の範囲とする。本例においては、例えば新マスタ値２％〜現マスタ値１０％の間の範囲とする。変更した新マスタ値の入力を受け付けると、パラメータ最適化処理部１０２は、ステップＳ１００４の計画パラメータを生成する処理にて、変更した値が新マスタ値となる場合の計画パラメータの値を計算する。例えば、不良率について、新マスタ値が２％から５％に変更された場合には、安全在庫（推奨値）の値を１３％から１０％に変更する。新しい計画パラメータ値は、安全在庫（推奨案）表示領域１１０７に表示すると共に、変更されたことが識別できるよう、表示箇所を太枠や所定の色などにより強調表示する。承認ボタン１１０９の押下を受け付けると、パラメータ最適化処理部１０２は、新マスタ値を実システム記憶部１０１のマスタ値およびパラメータ値に格納し、内部情報記憶部１０４のマスタ値、パラメータ値にそれぞれ上書き記憶する。承認ボタンが押されなかった場合には、後程参照可能なように、新マスタ、新パラメータは一時的に内部情報記憶部１０４に追加で記憶する。

以上が、パラメータ最適化処理の処理フローの説明である。パラメータ最適化処理によれば、マスタ値の変更案の提示およびマスタ値の変更に伴い変更するべきパラメータの項目とその値を容易に特定することができる。

図１４は、生産計画調整処理の動作フローを示す図である。生産計画調整処理は、パラメータ最適化処理の終了に続けて連動してもよいし、パラメータ最適化処理からは独立して、例えば生産計画の業務時間帯の任意のタイミングで起動するのでもよい。

まず、生産計画処理部１０３は、実システム記憶部１０１と、内部情報記憶部１０４と、に格納されている情報を読み込む（ステップＳ２００１）。具体的には、生産計画処理部１０３は、生産計画のパラメータを最適化させる対象となる実システムの作業マスタ記憶領域１１０と、生産実績記憶領域１２０と、設備稼働実績記憶領域１３０と、安全在庫パラメータ記憶領域１４０と、前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域１５０と、販売計画記憶領域１６０と、在庫情報記憶領域１７０と、を読み込む。

そして、生産計画処理部１０３は、生産計画を計算する（ステップＳ２００２）。具体的には、生産計画処理部１０３は、ＰＲＯＤ１については、販売計画の販売量から在庫情報の在庫量を引いた数が、新たに出荷する量となるが、図８の例では、ＰＲＯＤ１の在庫は、複数の拠点を総合すると２００ある。ここで、図７に示すように、９月１１日にＰＲＯＤ１を販売する量４００個のうち、２２０個を出荷する必要がある。ここから、拠点間の輸送リードタイム等を考慮すると、生産拠点からはＰＲＯＤ１を遅くとも９月９日までに出荷しなければならないとする。新しい計画パラメータを用いるとすると、前倒し生産日数は４日に変更されているので、生産計画処理部１０３は、９月５日を生産日として仮設定する。さらには、新しい作業マスタの不良率は２％なので、生産計画処理部１０３は、逆算して９月５日にはＰＲＯＤ１を２２５個生産する必要がある。生産計画処理部１０３は、ＰＲＯＤ１を２２５個生産するために必要な作業時間を算出する処理においては、新しい作業マスタの作業時間２１秒を２２５個分積算し、４７２５秒（７８．７５分）を得る。

上記の例のように、生産計画処理部１０３は、新マスタ、新計画パラメータにより更新されたマスタ、パラメータを用いて、生産計画で必要な制約条件を満たすように生産計画を立案する。なお、制約条件には、作業員の就業時間や休憩時間なども含まれる。制約条件を加味した生産計画の立案方法については多くの処理方法があり、ここではその方法を限定しない。

次に、生産計画処理部１０３は、計画の質を評価する（ステップＳ２００３）。具体的には、生産計画処理部１０３は、納期に間に合うかどうか、生産性が良いかどうか、を所定の指標により確認する。これらの評価式についても、その方法には多くの方法があり、本実施形態においては限定しない。

一例として、目標値もしくは目標の閾値を設定する方法がある。目標の具体例は、在庫量（基準値）、生産コスト（基準値）、残業時間（上限値）、段取り時間（少ないほど良い）、生産制約の違反数（少ないほど良い）などが考えられる。

そして、計画の質が十分でない場合（ステップＳ２００３にて「ＮＧ」の場合）には、生産計画処理部１０３は、生産計画を調整する（ステップＳ２００４）。そして、調整後は、生産計画処理部１０３は、制御をステップＳ２００２に戻す。具体的には、生産計画処理部１０３と並行してパラメータ最適化処理部１０２による処理を実行し、ステップＳ２００３において、パラメータ最適化処理のステップＳ１００５の処理結果を、出力／入力部へ出力画面１１００を出力させ、新マスタ、新パラメータを編集しなおした後に生産計画処理部１０３にて生産計画を再立案する。なお、生産計画処理部１０３は、生産計画の質が所定以上悪い場合には、生産計画を調整するが、生産計画の調整の方法についても多くの公知の方式が存在する。例えば、就業時間を延長して１日の作業時間を追加する方法や、別の設備や拠点に作業を移動する、あるいは生産拠点を複数に増やす等の方法がある。生産計画装置１００においては、これらの既に提案されている方式に加え、上述のようなパラメータ最適化処理部１０２を活用する方法が可能である。

計画の質が十分である場合（ステップＳ２００３において「ＯＫ」の場合）には、生産計画処理部１０３は、計算した生産計画を生産計画記憶部１０５の生産計画記憶領域２５０に格納し、生産計画調整処理を終了する。本実施形態では、生産計画記憶領域２５０には、品目、設備、投入日、生産量および完成日を格納する。なお、投入日と完成日はいずれか片方でも構わない。また、投入日と完成日は、日よりも細かい時刻でももちろん構わない。

以上が、生産計画調整処理の処理フローである。生産計画調整処理の処理フローを行うことで、一定の品質を備えた生産計画となるようマスタおよびパラメータを調整して、適切な組み合わせによる生産計画を立案できる。

以上、第一の実施形態に係る生産計画システムについて説明した。第一の実施形態によると、納期を守り、生産性の良い生産計画をより容易に立案することができる。

本発明は、上記の第一の実施形態に制限されない。上記の第一の実施形態は、本発明の技術的思想の範囲内で様々な変形が可能である。

例えば、パラメータ最適化処理において、生産計画の質が最も高まる新マスタ値、新計画パラメータ値を算出するようにしてもよい。このような第二の実施形態について、以下説明する。

第二の実施形態は、第一の実施形態と基本的に同様の構成を備える。そのため、相違する構成を中心に以下に説明する。

パラメータ最適化処理のステップＳ１００４において、パラメータ最適化処理部１０２は、生産計画処理部１０３と連携動作することで、計画が最もよくなる計画用マスタ値、およびパラメータ値を算出する。

より具体的には、パラメータ最適化処理のステップＳ１００４においては、パラメータ最適化処理部１０２は、新マスタ値を求め、マスタ値を現マスタ値から新マスタ値までの帯域を持つ変数、パラメータ値を十分大きな帯域を持つ変数として定義する。パラメータ最適化処理部１０２は、生産計画処理部１０３に当該変数を受け渡す。生産計画処理部１０３は、ステップＳ２００３において、当該変数に様々な値を変化させて生産計画を作成し、納期遵守率と生産性、およびそのときの変数値をメモリに一時的に格納する処理を行う。生産計画処理部１０３は、納期遵守率と生産性が先のメモリに格納している値より良い場合（例えば、納期遵守率と生産性の積が大きい場合）には、生産計画処理部１０３は、納期遵守率と生産性、および変数の値を上書きする。またあるいは、所定以上の納期遵守率および生産性を得られる基準となる閾値を超える場合には、生産計画処理部１０３は、納期遵守率と生産性、および変数の値を上書きして処理を終了させるようにしてもよい。

上記の処理において、既定回数もしくは既定時間もしくは値が変わらなくなるまで再計算および上書きを行った後、生産計画処理部１０３は、メモリに格納されている変数値をパラメータ最適化処理部１０２に受け渡す。これにより、パラメータ最適化処理部１０２は、ステップＳ１００５にて、出力／入力部から手動で変更した値を受け付けなくとも、自動で最適値を得ることが可能となる。

以上、第二の実施形態について説明した。第二の実施形態によれば、生産計画の質が最も高まる新マスタ値、新計画パラメータ値を算出することができるといえる。

また例えば、第一の実施形態および第二の実施形態においては、生産計画装置１００は、生産計画装置１００において保有するアクセス可能な記憶部の情報にアクセスして各種の処理を行っていたが、これに限られない。

例えば、管理主体の異なる、あるいは他の地域にある生産計画装置１０７から、実システムのマスタおよび実績情報を受信し、生産計画装置１００が、当該他の地域にある生産計画装置１０７のための計画マスタ、計画パラメータを生成し、生産計画装置１０７へ送信するようにしてもよい。これにより、生産計画立案のノウハウが十分でない地域・主体に対しても、納期を守り、生産性の高い生産計画を立案することが可能となる。

以上、生産計画装置の実施形態を、計画マスタの「作業時間」、「不良率」と、計画パラメータとなる「前倒し生産許容日数」、「安全在庫」を生成する例にて説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。その他の計画マスタとして、設備能力、拠点間の輸送リードタイムなども変動する計画マスタに含まれるものとして考えることが可能である。その他、設備能力を増加させて前倒し生産許容日数を長くする、あるいは輸送リードタイムを長くして安全在庫を長くする、というような組合せの計算についても、本実施形態にて実施することとしてもよい。また、第二の実施形態においては、複数の計画マスタと複数のパラメータを同時に計算して最適解を得るようにすることも可能である。

また例えば、上記した実施形態では本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

また、上記した実施形態の技術的要素は、単独で適用されてもよいし、プログラム部品とハードウェア部品のような複数の部分に分けられて適用されるようにしてもよい。

以上、本発明について、実施形態を中心に説明した。

１・・・生産計画システム、１００、１０７・・・生産計画装置、１０１・・・実システム記憶部、１０２・・・パラメータ最適化処理部、１０３・・・生産計画処理部、１０４・・・内部情報記憶部、１０５・・・生産計画記憶部、１０６・・・出力／入力部、１１０・・・作業マスタ記憶領域、１２０・・・生産実績記憶領域、１３０・・・設備稼働実績記憶領域、１４０・・・安全在庫パラメータ記憶領域、１５０・・・前倒し生産許容日数パラメータ記憶領域、１６０・・・販売計画記憶領域、１７０・・・在庫情報記憶領域、２００・・・計画用マスタ記憶領域、２１０・・・計画用パラメータ記憶領域、２２０・・・マスタ変更影響記憶領域、２５０・・・生産計画記憶領域

Claims (8)

1. 生産に要する資源に関する実績情報と、
   前記生産の作業に必要な資源の計画を含む計画用マスタと、
   生産計画に要する変数を含む計画パラメータと、を記憶する記憶部と、
   前記計画用マスタの資源の計画と、前記実績情報の前記生産に要する資源の実績と、の差に応じて前記計画用マスタの作業に必要な資源の計画を変更し、前記計画用マスタの変更度合いに応じて前記計画パラメータを変更するパラメータ生成処理部と、
   前記計画用マスタと、前記計画パラメータと、を用いた生産計画を算出する生産計画処理部と、
   を備え、
   前記計画用マスタおよび生産計画には、少なくとも製品ごとに、前記生産の作業に必要な資源として、生産に用いる設備が含まれ、
   前記計画パラメータには、少なくとも前記製品ごとに、安全在庫の量を特定する情報と、前倒し生産を許容する日数を特定する情報と、が含まれ、
   前記記憶部には、前記計画用マスタに含まれる情報の増減に応じて前記計画パラメータに含まれる情報を、納期を守り生産性を高める値に変更する所定の規則が含まれるマスタ変更影響情報が含まれ、
   前記パラメータ生成処理部は、前記マスタ変更影響情報に従って前記計画パラメータを変更する、
   ことを特徴とする生産計画装置。
2. 請求項１に記載の生産計画装置であって、
   前記実績情報には、生産投入量および完成量を特定する情報が含まれ、
   前記計画用マスタには、計画不良率が含まれ、
   前記計画パラメータには、安全在庫を特定する情報が含まれ、
   前記パラメータ生成処理部は、前記実績情報の前記生産投入量および前記完成量を用いて不良率の実績値を算出し、前記計画用マスタの計画不良率との差に応じて前記計画用マスタの計画不良率を変更し、前記計画用マスタの計画不良率の変更度合いに応じて前記安全在庫を特定する情報を変更する、
   ことを特徴とする生産計画装置。
3. 請求項１に記載の生産計画装置であって、
   前記実績情報には、生産量および生産に要する時間を特定する情報が含まれ、
   前記計画用マスタには、作業時間が含まれ、
   前記パラメータ生成処理部は、前記実績情報の前記生産量および前記生産に要する時間の実績と、前記計画用マスタの作業時間と、の差に応じて前記計画用マスタの作業時間を変更し、前記計画用マスタの作業時間の変更度合いに応じて前記計画パラメータを変更する、
   ことを特徴とする生産計画装置。
4. 請求項１に記載の生産計画装置であって、
   前記計画用マスタには少なくとも不良率が含まれ、
   前記パラメータ生成処理部は、前記計画用マスタと変更後の前記計画用マスタとの間で前記不良率が下がった量に応じて、前記安全在庫量を増やす、
   ことを特徴とする生産計画装置。
5. 請求項１に記載の生産計画装置であって、
   前記生産計画処理部は、納期遵守率および生産性の積が最大となる前記計画用マスタと前記計画パラメータとの組み合わせを、組み合わせ最適化手順により特定する、
   ことを特徴とする生産計画装置。
6. 請求項１に記載の生産計画装置であって、
   前記生産計画処理部は、前記生産計画の算出処理において、納期遵守率の閾値を受け付けて、当該閾値を超える前記計画用マスタと前記計画パラメータとの組み合わせを特定する、
   ことを特徴とする生産計画装置。
7. 記憶部と、
   外部の装置から、生産に要する資源に関する実績情報と、作業に必要な資源の計画を含む計画用マスタと、を受け付け、
   前記計画用マスタの資源の計画と、前記実績情報の前記生産に要する資源の実績と、の差に応じて前記計画用マスタの作業に必要な資源の計画を変更し、
   前記計画用マスタの変更度合いに応じて生産計画に要する変数を含む計画パラメータを算出するパラメータ生成処理部と、
   前記計画用マスタと、前記計画パラメータと、を前記外部の装置へ送信する出力部、
   を備え、
   前記計画用マスタおよび生産計画には、少なくとも製品ごとに、前記生産の作業に必要な資源として、生産に用いる設備が含まれ、
   前記計画パラメータには、少なくとも前記製品ごとに、安全在庫の量を特定する情報と、前倒し生産を許容する日数を特定する情報と、が含まれ、
   前記記憶部には、前記計画用マスタに含まれる情報の増減に応じて前記計画パラメータに含まれる情報を、納期を守り生産性を高める値に変更する所定の規則が含まれるマスタ変更影響情報が含まれ、
   前記パラメータ生成処理部は、前記マスタ変更影響情報に従って前記計画パラメータを変更する、
   ことを特徴とする生産計画装置。
8. コンピュータに、生産を計画させる手順を実行させる生産計画方法であって、
   前記コンピュータは、
   生産に要する資源に関する実績情報と、
   前記生産の作業に必要な資源の計画を含む計画用マスタと、
   生産計画に要する変数を含む計画パラメータと、を記憶する記憶部と、制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   前記計画用マスタの資源の計画と、前記実績情報の前記生産に要する資源の実績と、の差に応じて前記計画用マスタの作業に必要な資源の計画を変更し、前記計画用マスタの変更度合いに応じて前記計画パラメータを変更するパラメータ生成処理ステップと、
   前記計画用マスタと、前記計画パラメータと、を用いた生産計画を算出する生産計画処理ステップと、
   を実施し、
   前記計画用マスタおよび生産計画には、少なくとも製品ごとに、前記生産の作業に必要な資源として、生産に用いる設備が含まれ、
   前記計画パラメータには、少なくとも前記製品ごとに、安全在庫の量を特定する情報と、前倒し生産を許容する日数を特定する情報と、が含まれ、
   前記記憶部には、前記計画用マスタに含まれる情報の増減に応じて前記計画パラメータに含まれる情報を、納期を守り生産性を高める値に変更する所定の規則が含まれるマスタ変更影響情報が含まれ、
   前記パラメータ生成処理ステップでは、前記制御部は、前記マスタ変更影響情報に従って前記計画パラメータを変更する、
   ことを特徴とする生産計画方法。

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