JP6981061B2 - Production plan generation program, production plan generation method and production plan generation device - Google Patents

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Description

本発明は、生産計画生成プログラム、生産計画生成方法及び生産計画生成装置に関する。 The present invention relates to a production plan generation program, a production plan generation method, and a production plan generation device.

工場の生産ラインでは、予めライン毎に割当てられた生産計画の全てが完了する時刻が早いほどコスト、納期の面から望ましい。このため、生産ラインに含まれる各生産装置の処理時間を考慮し、生産計画のすべてが完了する時刻が早くなるよう最適化する技術が提案されている。 In the production line of a factory, the earlier the time when all the production plans assigned to each line in advance are completed, the more desirable from the viewpoint of cost and delivery date. Therefore, a technique has been proposed in which the processing time of each production device included in the production line is taken into consideration and the time when all the production plans are completed is optimized to be earlier.

特開平8−1485号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 8-1485

生産計画の完了時刻は生産装置が正常に稼働する場合を前提としたものであり、実際の生産現場では装置エラーの発生とそれに伴う作業者の対応作業等が生じる。このため、ある生産対象(プリント基板など)が生産ラインを流れる間に各生産装置において発生するエラーを想定して、すべてのエラーの組み合わせについて作業者の割当てを事前に最適化しておき、完了時刻がなるべく遅延しないように準備しておくことが好ましい。しかしながら、エラーの組み合わせの数は膨大であるため、すべてのエラーの組み合わせに対して作業者の割当て処理を行うと、多大な時間を要するおそれがある。 The completion time of the production plan is based on the premise that the production equipment operates normally, and at the actual production site, equipment errors occur and the workers' response work and the like occur. For this reason, assuming an error that occurs in each production device while a certain production target (printed circuit board, etc.) flows through the production line, the worker allocation is optimized in advance for all combinations of errors, and the completion time. It is preferable to prepare so as not to delay as much as possible. However, since the number of error combinations is enormous, it may take a lot of time to perform the worker allocation process for all the error combinations.

1つの側面では、本発明は、早急にエラー対応作業が必要なエラーの組み合わせに対する作業者の割当てを事前に行っておくことができる生産計画生成プログラム、生産計画生成方法及び生産計画生成装置を提供することを目的とする。 In one aspect, the present invention provides a production plan generation program, a production plan generation method, and a production plan generation device capable of pre-assigning workers to combinations of errors that require urgent error handling work. The purpose is to do.

一つの態様では、生産計画生成プログラムは、生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生する可能性のあるエラーの組み合わせを複数抽出し、エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが前記生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出し、抽出した前記エラーの組み合わせから、算出した指標が条件を満たすエラーの組み合わせを特定し、特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定する、処理をコンピュータに実行させるための生産計画生成プログラムである。
In one embodiment, the production plan generation program extracts a plurality of combinations of errors that may occur while the production objects are sequentially processed in a plurality of production devices included in the production line, and the error is in the production line. With reference to the first storage unit that stores an index showing the magnitude of the influence on the production time for each production target, an index showing the magnitude of the influence that each of the extracted combinations of the errors has on the production time is calculated. Then, from the extracted combinations of the errors, the combination of errors whose calculated index satisfies the condition is specified, and the allocation of the worker corresponding to the error is determined for each combination of the identified errors, and the computer is made to execute the process. It is a production plan generation program for.

早急にエラー対応作業が必要なエラーの組み合わせに対する作業者の割当てを事前に行っておくことができる。 Workers can be assigned in advance to combinations of errors that require immediate error response work.

一実施形態に係る生産システムの構成を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the structure of the production system which concerns on one Embodiment. 生産ラインを示す図である。It is a figure which shows the production line. サーバのハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware configuration of a server. サーバの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a server. 図5(a)は、作業者DBを示す図であり、図5(b)は、生産装置テーブルを示す図であり、図5(c)は、割当てDBを示す図である。5A is a diagram showing a worker DB, FIG. 5B is a diagram showing a production equipment table, and FIG. 5C is a diagram showing an allocation DB. エラーパスについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating an error path. サーバの処理を示すフローチャート(その1)である。It is a flowchart (the 1) which shows the processing of a server. サーバの処理を示すフローチャート(その2)である。It is a flowchart (2) which shows the processing of a server. 図9(a)〜図9(c)は、図7の処理を説明するための図である。9 (a) to 9 (c) are diagrams for explaining the process of FIG. 7.

以下、生産システムの一実施形態について、図1〜図9に基づいて詳細に説明する。図1には、一実施形態に係る生産システム100の構成が概略的に示されている。 Hereinafter, one embodiment of the production system will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 9. FIG. 1 schematically shows the configuration of the production system 100 according to the embodiment.

生産システム100は、図1に示すように、工場内に設けられた工場内システム60と、工場内システム60とインターネット等のネットワーク80を介して接続された生産計画生成装置としてのサーバ70と、を備える。 As shown in FIG. 1, the production system 100 includes an in-factory system 60 provided in the factory, a server 70 as a production plan generation device connected to the in-factory system 60 via a network 80 such as the Internet, and the like. To prepare for.

工場内には、図2に示すような生産ラインが1又は複数設けられている。各生産ラインは、例えば、生産装置1、生産装置2、…生産装置nを有し、生産装置1から順に生産対象(プリント基板等)を処理することにより、製品を生産する。工場内には、生産装置の点検やメンテナンス、エラー対応作業を実行する作業者A、B、…が存在している。 One or more production lines as shown in FIG. 2 are provided in the factory. Each production line has, for example, a production device 1, a production device 2, ... A production device n, and produces a product by processing a production target (printed circuit board or the like) in order from the production device 1. In the factory, there are workers A, B, ... Who perform inspection and maintenance of production equipment and error handling work.

工場内システム60は、図1に示すように、各生産装置が有するエラー検出装置10と、各作業者が保持する位置検出装置20と、工場内に設置されている指示端末30と、送受信装置40と、を備える。エラー検出装置10、位置検出装置20、指示端末30、送受信装置40は、LAN(Local Area Network)などのネットワーク45に接続されている。 As shown in FIG. 1, the factory system 60 includes an error detection device 10 possessed by each production device, a position detection device 20 held by each worker, an instruction terminal 30 installed in the factory, and a transmission / reception device. 40 and. The error detection device 10, the position detection device 20, the instruction terminal 30, and the transmission / reception device 40 are connected to a network 45 such as a LAN (Local Area Network).

エラー検出装置10は、エラー検出部11と、送信部12と、を有する。エラー検出部11は、生産装置のエラーを検出すると、送信部12を介して送受信装置40にエラーを通知する。 The error detection device 10 includes an error detection unit 11 and a transmission unit 12. When the error detection unit 11 detects an error in the production device, the error detection unit 11 notifies the transmission / reception device 40 of the error via the transmission unit 12.

位置検出装置20は、位置検出部21と、送信部22と、を有する。位置検出部21は、ビーコンやGPS(Global Positioning System)センサ等であり、作業者の位置を検出すると、送信部22を介して、送受信装置40に作業者の位置を通知する。位置検出装置20による位置検出は、所定時間間隔で実行される。なお、位置検出装置20に代えて、工場内にカメラを設置し、該カメラが撮影する画像に基づいて、各作業者の位置を検出するようにしてもよいし、その他の方法により作業者の位置を検出してもよい。 The position detection device 20 includes a position detection unit 21 and a transmission unit 22. The position detection unit 21 is a beacon, a GPS (Global Positioning System) sensor, or the like, and when it detects the position of the worker, it notifies the transmission / reception device 40 of the position of the worker via the transmission unit 22. The position detection by the position detection device 20 is executed at predetermined time intervals. Instead of the position detecting device 20, a camera may be installed in the factory to detect the position of each worker based on the image taken by the camera, or the position of each worker may be detected by another method. The position may be detected.

指示端末30は、サーバ70から送られてくる指示を表示する装置である。具体的には、指示端末30には、エラーが発生した生産装置のエラー対応作業を実行すべき作業者の情報が表示される。指示端末30は、受信部32と、表示部34と、を有する。受信部32は、サーバ70から送られてくる指示を受信し、表示部34に送信する。表示部34は、受信部32から送信されてきた指示を画面表示する。なお、表示部34は、画面表示に代えて又は画面表示とともに、指示を音声出力等してもよい。 The instruction terminal 30 is a device that displays an instruction sent from the server 70. Specifically, the instruction terminal 30 displays information on the worker who should execute the error handling work of the production apparatus in which the error has occurred. The instruction terminal 30 has a receiving unit 32 and a display unit 34. The receiving unit 32 receives the instruction sent from the server 70 and transmits it to the display unit 34. The display unit 34 displays the instruction transmitted from the reception unit 32 on the screen. The display unit 34 may output instructions by voice instead of the screen display or together with the screen display.

送受信装置40は、エラー検出装置10や位置検出装置20から送信されてきたデータをネットワーク80を介してサーバ70に送信する。また、送受信装置40は、サーバ70から送信されてきた指示に関する情報を指示端末30に送信する。 The transmission / reception device 40 transmits the data transmitted from the error detection device 10 and the position detection device 20 to the server 70 via the network 80. Further, the transmission / reception device 40 transmits information regarding the instruction transmitted from the server 70 to the instruction terminal 30.

サーバ70は、生産ラインが1日の操業を開始する前のタイミングにおいて、生産ラインで起こり得るエラーパス(1つの生産対象(プリント基板等)を生産ラインに流す間に発生するエラーの組み合わせ)の中から、発生しやすく、生産ラインにおける生産時間に与える影響の大きいエラーパスを特定する。そして、サーバ70は、特定したエラーパスに含まれるエラーの対応作業を実施すべき作業者を決定し、決定した情報を割当てDB136に格納する。また、サーバ70は、実際に生産装置でエラーが発生した場合に、割当てDB136に基づいて、エラー対応作業を実施すべき作業者を特定し、工場内システム60(指示端末30)に送信する。なお、サーバ70は、割当てDB136に基づいてエラー対応作業を実施すべき作業者を特定できない場合には、工場内システム60から収集したデータ等に基づいて、エラーが発生した生産装置のエラー対応作業を行うべき作業者を決定し、工場内システム60(指示端末30)に送信する。 The server 70 has an error path (a combination of errors that occur while one production target (printed board, etc.) is sent to the production line) that may occur in the production line at the timing before the production line starts one-day operation. From the inside, identify the error path that is likely to occur and has a large effect on the production time on the production line. Then, the server 70 determines a worker who should perform the error handling work included in the specified error path, and stores the determined information in the allocation DB 136. Further, when an error actually occurs in the production apparatus, the server 70 identifies a worker who should perform the error handling work based on the allocation DB 136, and transmits the error to the in-factory system 60 (instruction terminal 30). If the server 70 cannot identify the worker who should perform the error handling work based on the allocation DB 136, the error handling work of the production device in which the error has occurred is based on the data collected from the system 60 in the factory. The worker who should perform the above is determined and transmitted to the system 60 (instruction terminal 30) in the factory.

図3には、サーバ70のハードウェア構成が概略的に示されている。図3に示すように、サーバ70は、CPU(Central Processing Unit)90、ROM(Read Only Memory)92、RAM(Random Access Memory)94、記憶部(ここではHDD(Hard Disk Drive))96、ネットワークインタフェース97、可搬型記憶媒体用ドライブ99、表示部93、入力部95等を備えている。これらサーバ70の構成各部は、バス98に接続されている。表示部93は、例えば液晶ディスプレイであり、入力部95は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等である。サーバ70では、ROM92あるいはHDD96に格納されているプログラム(生産計画生成プログラムを含む)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ99が可搬型記憶媒体91から読み取ったプログラム(生産計画生成プログラムを含む)をCPU90が実行することにより、図4に示す、各機能が実現されている。なお、図4には、サーバ70のHDD96等に格納されている作業者DB132、第1記憶部及び第2記憶部としての生産装置テーブル134、割当てDB136も図示されている。 FIG. 3 schematically shows the hardware configuration of the server 70. As shown in FIG. 3, the server 70 includes a CPU (Central Processing Unit) 90, a ROM (Read Only Memory) 92, a RAM (Random Access Memory) 94, a storage unit (here, an HDD (Hard Disk Drive)) 96, and a network. It includes an interface 97, a drive 99 for a portable storage medium, a display unit 93, an input unit 95, and the like. Each component of the server 70 is connected to the bus 98. The display unit 93 is, for example, a liquid crystal display, and the input unit 95 is, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, or the like. In the server 70, the CPU 90 reads a program (including a production plan generation program) stored in the ROM 92 or the HDD 96, or a program (including a production plan generation program) read from the portable storage medium 91 by the portable storage medium drive 99. By executing, each function shown in FIG. 4 is realized. Note that FIG. 4 also shows a worker DB 132 stored in the HDD 96 or the like of the server 70, a production device table 134 as a first storage unit and a second storage unit, and an allocation DB 136.

図4には、サーバ70の機能ブロックが示されている。図4に示すように、サーバ70は、CPU90がプログラムを実行することにより、抽出部としてのエラーパス抽出部110、算出部としての指標値算出部112、特定部114、決定部としての割当て部116、エラー受信部118、及び送信部120、として機能する。 FIG. 4 shows the functional blocks of the server 70. As shown in FIG. 4, the server 70 has an error path extraction unit 110 as an extraction unit, an index value calculation unit 112 as a calculation unit, a specific unit 114, and an allocation unit as a determination unit when the CPU 90 executes a program. It functions as 116, an error receiving unit 118, and a transmitting unit 120.

エラーパス抽出部110は、生産装置テーブル134に基づいて、発生する可能性のある(発生が想定される)全てのエラーパスを特定する。ここで、図5(b)には、生産装置テーブル134のデータ構造の一例が示されている。生産装置テーブル134は、生産ラインにおいて生産する生産対象(プリント基板等)ごとに用意されているものとする。図5(b)に示す生産装置テーブル134は、生産対象Aに関するテーブルであり、「生産装置」、「装置重み」、「エラーあり確率x」、「エラーなし確率(1−x)」のフィールドを有するとともに、「エラー名」、「発生確率」、「エラー重み」のフィールドを所定数有している。「装置重み」のフィールドには、装置がボトルネック装置である場合、すなわちエラーが発生した場合に生産ライン全体の生産時間に与える影響が大きい装置である場合に、大きな値となる装置重み指標値が格納される。「エラー重み」のフィールドには、各エラーの重要度を示すエラー重み指標値が格納される。なお、エラー重み指標値は、重要度が高いほど大きな値を示すものとする。図5(b)によれば、生産装置1の装置重み指標値がW1であり、生産装置1においてエラーが発生する確率がxaであり、そのうち、エラーαが発生する確率がPα、エラーβが発生する確率がPβ、エラーγが発生する確率がPγであり、エラーが発生しない確率が1−xaであることが定義されている。さらに、図5(b)によれば、エラーαのエラー重み指標値がWα、エラーβのエラー重み指標値がWβ、エラーγのエラー重み指標値がWγと定義されている。なお、前述のように、生産装置テーブル134は、生産対象ごとに用意されているため、生産対象が異なれば、装置重み指標値や発生するエラーの種類やエラーの発生確率、エラー重み指標値は異なる。なお、各確率は、管理者等が予め入力してもよいし、実際のエラー発生率の推移に基づいて、各確率を変更してもよい。 The error path extraction unit 110 identifies all possible error paths (which are expected to occur) based on the production apparatus table 134. Here, FIG. 5B shows an example of the data structure of the production apparatus table 134. It is assumed that the production equipment table 134 is prepared for each production target (printed circuit board, etc.) to be produced on the production line. The production equipment table 134 shown in FIG. 5B is a table relating to the production target A, and is a field of "production equipment", "device weight", "probability with error x", and "probability without error (1-x)". It also has a predetermined number of fields of "error name", "probability of occurrence", and "error weight". The "device weight" field is a device weight index value that is a large value when the device is a bottleneck device, that is, a device that has a large effect on the production time of the entire production line when an error occurs. Is stored. In the "Error weight" field, an error weight index value indicating the severity of each error is stored. It should be noted that the higher the importance of the error weight index value, the larger the value. According to FIG. 5B, the device weight index value of the production device 1 is W1, the probability that an error occurs in the production device 1 is xa, and the probability that an error α occurs is Pα and the error β. It is defined that the probability of occurrence is Pβ, the probability of occurrence of error γ is Pγ, and the probability of no error is 1-xa. Further, according to FIG. 5B, the error weight index value of the error α is defined as Wα, the error weight index value of the error β is Wβ, and the error weight index value of the error γ is Wγ. As described above, since the production device table 134 is prepared for each production target, if the production target is different, the device weight index value, the type of error to occur, the error occurrence probability, and the error weight index value are different. different. Each probability may be input in advance by the administrator or the like, or each probability may be changed based on the transition of the actual error occurrence rate.

エラーパス抽出部110は、エラーパスを特定する際には、生産対象ごとに、生産装置テーブル134の「エラー名」を参照して、各生産装置において発生する可能性のあるエラーを特定する。そして、各生産装置において発生する可能性のあるエラーの組み合わせ(エラーパス)を全通り特定する。すなわち、図6に模式的に示すように、各生産装置のエラー(エラーなしも含む)を1つずつ選択し、エラーの組み合わせを全通り特定する。 When specifying the error path, the error path extraction unit 110 refers to the "error name" in the production device table 134 for each production target, and identifies an error that may occur in each production device. Then, all combinations (error paths) of errors that may occur in each production apparatus are specified. That is, as schematically shown in FIG. 6, errors (including no errors) of each production apparatus are selected one by one, and all combinations of errors are specified.

また、エラーパス抽出部110は、全エラーパスについての発生確率を算出する。この場合、エラーパス抽出部110は、各生産装置で発生するエラーの発生確率や、エラーが発生しない確率の積を算出し、各エラーパスの発生確率とする。例えば、生産装置1のエラーがα、生産装置2のエラーがδ、…の場合、発生確率は、Pα×Pδ×…となる。 Further, the error path extraction unit 110 calculates the occurrence probability for all error paths. In this case, the error path extraction unit 110 calculates the product of the probability of occurrence of an error occurring in each production apparatus and the probability of no error occurring, and uses this as the probability of occurrence of each error path. For example, when the error of the production device 1 is α and the error of the production device 2 is δ, ..., The probability of occurrence is Pα × Pδ ×.

そして、エラーパス抽出部110は、算出した各エラーパスの発生確率が所定の閾値よりも大きいものを抽出する。これにより、全エラーパスの中から発生確率が高いエラーパスを絞り込むことができる。なお、閾値を用いて、発生確率が高いエラーパスを抽出する場合に限らず、例えば全エラーパスのうち、発生確率の高さが所定順位以上のエラーパスを抽出するようにしてもよい。 Then, the error path extraction unit 110 extracts the calculated error path occurrence probability is larger than a predetermined threshold value. This makes it possible to narrow down the error paths with a high probability of occurrence from all the error paths. It should be noted that the threshold value is not limited to the case of extracting an error path having a high occurrence probability, and for example, an error path having a high occurrence probability of a predetermined order or higher may be extracted from all the error paths.

指標値算出部112は、エラーパス抽出部110において抽出されたエラーパスの重みを定める指標値を算出する。具体的には、指標値算出部112は、抽出されたエラーパスにおいてエラーが発生するとされた生産装置を特定し、特定した生産装置の装置重み指標値を生産装置テーブル134から読み出して合計し、第1の指標値H1とする。また、指標値算出部112は、抽出されたエラーパスにおいて発生するとされたエラーを特定し、特定したエラーのエラー重み指標値を合計して第2の指標値H2とする。 The index value calculation unit 112 calculates an index value that determines the weight of the error path extracted by the error path extraction unit 110. Specifically, the index value calculation unit 112 identifies the production equipment in which the error is considered to occur in the extracted error path, reads out the equipment weight index value of the specified production equipment from the production equipment table 134, and totals them. The first index value is H 1 . Further, the index value calculation unit 112 identifies an error that is considered to occur in the extracted error path, and totals the error weight index values of the specified error to obtain the second index value H 2 .

そして、指標値算出部112は、算出した第1の指標値H1と第2の指標値H2に基づいて、エラーパスの重みを定める指標値U(以下、「エラーパス重み指標値」と呼ぶ)を算出する。この場合、エラーパス重み指標値Uは、例えば、第1の指標値H1に所定の第1の係数k1をかけた値と、第2の指標値H2に所定の第2の係数k2をかけた値の合計値(k1×H1+k2×H2)などとすることができる。 Then, the index value calculation unit 112 refers to the index value U (hereinafter, “error path weight index value”” that determines the weight of the error path based on the calculated first index value H 1 and the second index value H 2. Call) is calculated. In this case, the error path weight index value U is, for example, a value obtained by multiplying the first index value H 1 by a predetermined first coefficient k 1 and the second index value H 2 multiplied by a predetermined second coefficient k. It can be the total value obtained by multiplying by 2 (k 1 × H 1 + k 2 × H 2 ).

特定部114は、指標値算出部112が算出したエラーパス重み指標値に基づいて、エラーパス抽出部110が抽出したエラーパスの中から、作業者を割当てる対象とするエラーパスを特定する。この場合、特定部114は、例えば、指標値が所定の閾値以上のエラーパスを、作業者を割当てる対象のエラーパスとして特定する。ただし、これに限らず、特定部114は、全エラーパスのうち指標値が上位所定順位までに含まれるエラーパスを、作業者を割当てる対象のエラーパスとして特定してもよい。 The specifying unit 114 identifies the error path to which the worker is assigned from the error paths extracted by the error path extracting unit 110 based on the error path weight index value calculated by the index value calculating unit 112. In this case, the specifying unit 114 specifies, for example, an error path whose index value is equal to or greater than a predetermined threshold value as an error path to which an operator is assigned. However, the present invention is not limited to this, and the specifying unit 114 may specify an error path in which the index value is included in the upper predetermined order among all the error paths as the error path to which the worker is assigned.

割当て部116は、作業者DB132を参照して、特定部114が特定したエラーパスそれぞれについて、作業者を割当てる。 The allocation unit 116 refers to the worker DB 132 and allocates a worker for each error path specified by the specific unit 114.

ここで、作業者DB132は、図5(a)に示すようなデータ構造を有する。具体的には、作業者DB132は、「作業者」、「定位置」、「歩行速度」、「担当装置」、「作業時間1」、「作業時間2」、「作業時間3」、…の各フィールドを有する。「作業者」のフィールドには、作業者の識別情報が格納され、「定位置」のフィールドには、作業者の定位置の情報が格納されている。作業者の定位置は、作業者が頻繁に存在している位置であり、作業者の位置情報の推移に基づいて決定してもよいし、管理者等が予め登録してもよい。「歩行速度」のフィールドには、作業者毎の平均歩行速度が格納される。なお、平均歩行速度は、作業者が移動しているときに取得された位置情報の推移に基づいて、算出してもよいし、管理者等が予め登録した値であってもよいし、作業者の身長や性別、年齢等に基づいて自動的に算出した値であってもよい。なお、平均歩行速度は、所定期間ごとに更新してもよい。「担当装置」のフィールドには、作業者それぞれが作業を行うことが可能な生産装置の識別情報が格納される。例えば、図5(a)では、作業者Aは、生産装置1,2,3のエラー対応作業が可能であることが示されている。ここで、「担当装置」のフィールドには、各作業者から申告された情報を格納してもよいし、各作業者の位置情報の履歴に基づいて、所定時間以上生産装置の前にとどまっていた作業者を特定し、特定した作業者を該生産装置のエラー対応作業が可能な作業者と定めてもよい。「作業時間1」、「作業時間2」、「作業時間3」…は、「担当装置」のフィールドに格納されている生産装置のエラー対応作業に要する時間が格納されている。図5(a)からは、例えば、作業者Aは、生産装置1のエラー対応作業に平均38[min]を要し、生産装置2のエラー対応作業に平均26[min]を要し、生産装置3のエラー対応作業に平均22[min]を要することがわかる。ここで、「作業時間1」、「作業時間2」等のフィールドには、各作業者から申告された情報を格納してもよい。また、各作業者の位置情報の履歴に基づいて、各作業者が各生産装置の前にとどまっていた時間を算出し、算出した時間を作業時間として格納してもよい。なお、作業者DB132においては、各生産装置のエラーの種類ごとに、エラー対応作業に要する時間を格納してもよい。 Here, the worker DB 132 has a data structure as shown in FIG. 5A. Specifically, the worker DB 132 includes "worker", "fixed position", "walking speed", "device in charge", "working time 1", "working time 2", "working time 3", ... Each field has. The worker's identification information is stored in the "worker" field, and the worker's fixed position information is stored in the "fixed position" field. The fixed position of the worker is a position where the worker frequently exists, and may be determined based on the transition of the position information of the worker, or may be registered in advance by the administrator or the like. The average walking speed for each worker is stored in the "walking speed" field. The average walking speed may be calculated based on the transition of the position information acquired while the worker is moving, or may be a value registered in advance by the administrator or the like, or the work may be performed. It may be a value automatically calculated based on the height, gender, age, etc. of the person. The average walking speed may be updated at predetermined intervals. In the field of "device in charge", identification information of a production device capable of each worker to perform work is stored. For example, in FIG. 5A, it is shown that the worker A can perform the error handling work of the production devices 1, 2, and 3. Here, the information declared by each worker may be stored in the field of "device in charge", or stays in front of the production device for a predetermined time or longer based on the history of the position information of each worker. The worker may be specified, and the specified worker may be defined as a worker who can perform error handling work of the production apparatus. The "working time 1", "working time 2", "working time 3", and the like store the time required for the error handling work of the production device stored in the field of the "in charge device". From FIG. 5A, for example, the worker A requires an average of 38 [min] for the error handling work of the production device 1 and an average of 26 [min] for the error handling work of the production device 2. It can be seen that an average of 22 [min] is required for the error handling work of the device 3. Here, the information declared by each worker may be stored in the fields such as "working time 1" and "working time 2". Further, the time that each worker stayed in front of each production apparatus may be calculated based on the history of the position information of each worker, and the calculated time may be stored as the working time. In the worker DB 132, the time required for the error handling work may be stored for each type of error in each production apparatus.

割当て部116は、作業者の割当て結果を割当てDB136(図5(c)参照)に格納する。ここで、割当てDB136には、図5(c)に示すように、各エラーパスの生産対象と、各エラーパスにおける各生産装置のエラーの情報とが格納されるとともに、エラー対応作業に割当てられた作業者の情報が格納される。 The allocation unit 116 stores the allocation result of the worker in the allocation DB 136 (see FIG. 5C). Here, as shown in FIG. 5C, the allocation DB 136 stores the production target of each error path and the error information of each production device in each error path, and is allocated to the error handling work. The information of the worker is stored.

図4に戻り、エラー受信部118は、エラー検出装置10のエラー検出部11においてエラーが検出され、送受信装置40を介してエラーの情報が送信されてくると、エラーの情報を受信して、送信部120に通知する。 Returning to FIG. 4, when the error is detected in the error detection unit 11 of the error detection device 10 and the error information is transmitted via the transmission / reception device 40, the error reception unit 118 receives the error information and receives the error information. Notify the transmitter 120.

送信部120は、エラー受信部118からエラーの情報を受信すると、割当てDB136を参照して、発生したエラーの組み合わせと合致するエラーパスを抽出する。そして、送信部120は、発生したエラーに割当てられている作業者の情報を工場内システム60(指示端末30)に対して送信(出力)する。なお、割当てDB136に、発生したエラーの組み合わせと合致するエラーパスの情報が存在しない場合がある。このような場合には、送信部120は、その旨を割当て部116に通知する。通知を受けた割当て部116は、発生したエラーの情報と、作業者DB132の情報とに基づいて、発生したエラーの対応作業を実行する作業者を決定し、決定した作業者の情報を送信部120に送信する。送信部120は、割当て部116から受信した作業者の情報を指示端末30に対して送信する。 When the transmission unit 120 receives the error information from the error reception unit 118, the transmission unit 120 refers to the allocation DB 136 and extracts an error path that matches the combination of the errors that have occurred. Then, the transmission unit 120 transmits (outputs) the information of the worker assigned to the error that has occurred to the system 60 (instruction terminal 30) in the factory. In addition, there is a case where the information of the error path matching the combination of the generated errors does not exist in the allocation DB 136. In such a case, the transmission unit 120 notifies the allocation unit 116 to that effect. Upon receiving the notification, the allocation unit 116 determines a worker who executes the work corresponding to the error that has occurred based on the information of the error that has occurred and the information of the worker DB 132, and the information of the determined worker is transmitted. Send to 120. The transmission unit 120 transmits the worker information received from the allocation unit 116 to the instruction terminal 30.

(処理について)
以下、サーバ70の処理について、詳細に説明する。図7には、生産ラインが1日の操業を開始する前のタイミングにおいて、サーバ70が実行する処理のフローチャートが示され、図8には、生産ラインが操業している間に、サーバ70が実行する処理のフローチャートが示されている。
(About processing)
Hereinafter, the processing of the server 70 will be described in detail. FIG. 7 shows a flowchart of the process executed by the server 70 at the timing before the production line starts the operation of the day, and FIG. 8 shows the server 70 while the production line is in operation. A flowchart of the process to be executed is shown.

(図7の処理について)
図7の処理では、まず、ステップS10において、エラーパス抽出部110が、生産装置テーブル134のエラー名に基づいて、生産対象ごとに全エラーパスを特定し、発生確率を算出する。図9(a)は、特定したエラーパスと、各エラーパスの発生確率とを簡略化して示す表である。
(About the processing in Fig. 7)
In the process of FIG. 7, first, in step S10, the error path extraction unit 110 identifies all error paths for each production target based on the error names in the production apparatus table 134, and calculates the probability of occurrence. FIG. 9A is a simplified table showing the specified error paths and the probability of occurrence of each error path.

次いで、ステップS12では、エラーパス抽出部110が、予め定められている閾値以上の発生確率のエラーパスを抽出する。すなわち、各エラーパスの発生確率Va、Vb、…と閾値(VT)とを比較して、発生確率が閾値(VT)以上を示すエラーパスを抽出する。図9(b)には、ステップS12で抽出されたエラーパスの一例が示されている。 Next, in step S12, the error path extraction unit 110 extracts an error path having an occurrence probability equal to or higher than a predetermined threshold value. That is, the occurrence probabilities Va, Vb, ... Of each error path are compared with the threshold value (VT), and an error path indicating that the occurrence probability is equal to or higher than the threshold value (VT) is extracted. FIG. 9B shows an example of the error path extracted in step S12.

次いで、ステップS14では、指標値算出部112が、抽出したエラーパス重み指標値を算出する。この場合、前述したように、指標値算出部112は、図9(b)のエラーパスにおいてエラーが発生するとされている生産装置の装置重み指標値の合計(第1の指標値H1)を算出するとともに、抽出されたエラーパスにおいて発生するとされているエラーのエラー重み指標値の合計(第2の指標値H2)を算出する。そして、指標値算出部112は、第1の指標値H1と第2の指標値H2とからエラーパス重み指標値Uを算出する。図9(b)の最下行には、各エラーパスのエラーパス重み指標値Ua、Ub、…が示されている。 Next, in step S14, the index value calculation unit 112 calculates the extracted error path weight index value. In this case, as described above, the index value calculation unit 112 calculates the total of the device weight index values (first index value H 1 ) of the production equipment in which the error is said to occur in the error path of FIG. 9 (b). In addition to the calculation, the total of the error weight index values (second index value H 2 ) of the errors that are supposed to occur in the extracted error path is calculated. Then, the index value calculation unit 112 calculates the error path weight index value U from the first index value H 1 and the second index value H 2. In the bottom line of FIG. 9B, error path weight index values Ua, Ub, ... Of each error path are shown.

次いで、ステップS16では、特定部114は、図9(b)のエラーパスのうち、エラーパス重み指標値Ua、Ub、…が予め定められている閾値(UT)以上であるエラーパスを特定する。図9(c)には、ステップS16の結果、特定されたエラーパスの一例が示されている。 Next, in step S16, the specifying unit 114 identifies an error path in the error path of FIG. 9B in which the error path weight index values Ua, Ub, ... Are equal to or higher than a predetermined threshold value (UT). .. FIG. 9C shows an example of the error path identified as a result of step S16.

次いで、ステップS18では、割当て部116が、ステップS16で特定されたエラーパスのうち、未選択のエラーパスの1つを選択する。例えば、割当て部116は、図9(c)のエラーパスaを選択するものとする。 Next, in step S18, the allocation unit 116 selects one of the unselected error paths among the error paths specified in step S16. For example, the allocation unit 116 shall select the error path a in FIG. 9 (c).

次いで、ステップS20では、割当て部116が、作業者DB132からデータを読み込む。 Next, in step S20, the allocation unit 116 reads data from the worker DB 132.

次いで、ステップS22では、割当て部116が、選択したエラーパスにおいてエラーが発生するとされている生産装置に作業者を割当てる。具体的には、割当て部116は、作業者DB132の「担当装置」に基づいて、エラーが発生するとされている生産装置のエラー対応作業を担当可能な作業者を1人ずつ特定する。 Next, in step S22, the allocation unit 116 allocates a worker to the production apparatus in which the error is supposed to occur in the selected error path. Specifically, the allocation unit 116 identifies one worker who can be in charge of the error handling work of the production device in which the error is said to occur, based on the "device in charge" of the worker DB 132.

次いで、ステップS24では、割当て部116が、生産完了時刻を算出する。具体的には、割当て部116は、特定した作業者の定位置の情報を作業者DB132から読み込む。そして、割当て部116は、各作業者とエラー対応作業を行う生産装置との間の距離(道のり)L[m]を算出する。なお、道のりを算出する場合、工場内のレイアウト情報(通路の情報等)に基づいて、作業者とエラーが発生した生産装置との間の最短の道のりを算出するようにすればよい。また、割当て部116は、エラー対応作業を行う生産装置へ各作業者が向かう際の歩行速度a[m/min]や、生産装置のエラー対応作業に要する作業時間(b[min])を作業者DB132から取得し、移動に要する時間(L/a[min])と、各作業者の作業時間(b[min])と、作業者が移動を開始するまでの時間(作業者が前の作業を終えるまでの時間)(c[min])と、の合計時間をエラー対応作業に要する時間とする。なお、エラー対応作業に割当てられた作業者が別の生産装置のエラー対応作業を行っていない作業者である場合には、c[min]は、0[min]となる。そして、割当て部116は、元々の生産完了予定時刻に、エラー対応作業に要する時間を加算することで、生産完了時刻を求める。 Next, in step S24, the allocation unit 116 calculates the production completion time. Specifically, the allocation unit 116 reads the information at the fixed position of the specified worker from the worker DB 132. Then, the allocation unit 116 calculates the distance (distance) L [m] between each worker and the production apparatus that performs the error handling work. When calculating the distance, the shortest distance between the worker and the production equipment in which the error occurred may be calculated based on the layout information (passage information, etc.) in the factory. Further, the allocation unit 116 works on the walking speed a [m / min] when each worker heads to the production device for performing the error handling work, and the work time (b [min]) required for the error handling work of the production device. The time required for movement (L / a [min]), the work time of each worker (b [min]), and the time until the worker starts the movement (worker is in front) acquired from the person DB 132. The total time of (c [min]) and the time required to complete the work is defined as the time required for the error handling work. When the worker assigned to the error handling work is a worker who has not performed the error handling work of another production apparatus, c [min] becomes 0 [min]. Then, the allocation unit 116 obtains the production completion time by adding the time required for the error handling work to the original scheduled production completion time.

次いで、ステップS26では、割当て部116が、生産完了時刻は所定範囲内か否かを判断する。このステップS26の判断が否定された場合には、ステップS22に戻り、ステップS22〜S26の処理を繰り返す。この場合、エラー対応作業を実行する作業者を微調整しながら(例えば作業者を1人ずつ変更しながら)、ステップS22〜S26の処理を繰り返す。そして、ステップS26の判断が肯定された場合には、ステップS28に移行する。なお、ステップS22〜S26を所定回数繰り返してもステップS26の判断が肯定されない場合には、そのエラーパスに関する処理を終了して、ステップS28に移行してもよい。あるいは、エラー対応作業に要する時間が最も短い割当てを、そのエラーパスにおける作業者割当てとして扱うこととしてもよい。 Next, in step S26, the allocation unit 116 determines whether or not the production completion time is within a predetermined range. If the determination in step S26 is denied, the process returns to step S22 and the processes of steps S22 to S26 are repeated. In this case, the processes of steps S22 to S26 are repeated while fine-tuning the workers who execute the error handling work (for example, changing the workers one by one). Then, if the determination in step S26 is affirmed, the process proceeds to step S28. If the determination in step S26 is not affirmed even after repeating steps S22 to S26 a predetermined number of times, the process related to the error path may be terminated and the process may proceed to step S28. Alternatively, the allocation that takes the shortest time for error handling work may be treated as the worker allocation in the error path.

ステップS26の判断が肯定されて、ステップS28に移行すると、割当て部116は、ステップS22〜S26の繰り返し処理により得られた作業者割当て情報を割当てDB136に格納する(図5(c)参照)。 When the determination in step S26 is affirmed and the process proceeds to step S28, the allocation unit 116 stores the worker allocation information obtained by the iterative processing of steps S22 to S26 in the allocation DB 136 (see FIG. 5C).

次いで、ステップS30では、割当て部116が、全エラーパスを選択済みか否かを判断する。このステップS30の判断が否定された場合には、ステップS18に戻り、ステップS18以降の処理を繰り返し実行する。一方、ステップS30の判断が肯定された場合には、図7の全処理を終了する。図7の全処理が終了した段階では、図5(c)の割当てDB136に、図9(c)のエラーパスについての作業者割当ての情報が格納されることになる。 Next, in step S30, the allocation unit 116 determines whether or not all error paths have been selected. If the determination in step S30 is denied, the process returns to step S18 and the processes after step S18 are repeatedly executed. On the other hand, if the determination in step S30 is affirmed, the entire process of FIG. 7 is terminated. When all the processing of FIG. 7 is completed, the worker allocation information for the error path of FIG. 9 (c) is stored in the allocation DB 136 of FIG. 5 (c).

(図8の処理について)
次に、図8の処理について詳細に説明する。
(About the processing in Fig. 8)
Next, the process of FIG. 8 will be described in detail.

図8の処理では、まず、ステップS100において、送信部120が、エラーが発生したか否かを判断する。この場合、エラー受信部118において、生産装置のエラー検出装置10で検出されたエラーの情報が受信され、エラー受信部118から該エラーの情報が送信部120に送信されると、ステップS100の判断が肯定される。なお、ステップS100の判断が否定された場合には、ステップS100の処理を繰り返し実行するが、肯定された場合には、ステップS102に移行する。 In the process of FIG. 8, first, in step S100, the transmission unit 120 determines whether or not an error has occurred. In this case, it is determined in step S100 that the error receiving unit 118 receives the error information detected by the error detecting device 10 of the production device, and the error receiving unit 118 transmits the error information to the transmitting unit 120. Is affirmed. If the determination in step S100 is denied, the process of step S100 is repeatedly executed, but if it is affirmed, the process proceeds to step S102.

ステップS102に移行すると、送信部120は、割当てDB136を参照して、発生したエラーの組み合わせと合致するエラーパスが割当てDB136に存在するか否かを判断する。このステップS102の判断が肯定された場合には、ステップS104に移行する。 When the process proceeds to step S102, the transmission unit 120 refers to the allocation DB 136 and determines whether or not an error path matching the combination of the generated errors exists in the allocation DB 136. If the determination in step S102 is affirmed, the process proceeds to step S104.

ステップS104に移行すると、送信部120は、割当てDB136から、発生したエラーの組み合わせと合致するエラーパスに割当てられている作業者の情報を取得し、指示端末30に対して出力する。指示端末30では、エラー対応作業を行うべき作業者の情報を出力(表示等)する。これにより、各作業者は、いずれの作業者がエラー対応作業を行うべきかを確認することができる。 When the process proceeds to step S104, the transmission unit 120 acquires the information of the worker assigned to the error path matching the combination of the generated errors from the allocation DB 136, and outputs the information to the instruction terminal 30. The instruction terminal 30 outputs (displays, etc.) information on the worker who should perform the error handling work. As a result, each worker can confirm which worker should perform the error handling work.

一方、ステップS102の判断が否定された場合には、ステップS106に移行し、送信部120は、割当て部116に指示を出し、作業者の位置情報と、作業者DB132の情報とに基づいてエラー対応作業に割当てる作業者を特定させ、特定結果を指示端末30に対して出力する。この場合、割当て部116は、例えば、作業者の現在の位置を位置検出装置20から取得し、作業者DB132に格納されている「歩行速度」や、「担当装置」、「作業時間」の情報に基づいて、ステップS22〜S26と同様にして、エラー対応作業に割当てる作業者を特定する。 On the other hand, if the determination in step S102 is denied, the process proceeds to step S106, the transmission unit 120 issues an instruction to the allocation unit 116, and an error occurs based on the position information of the worker and the information of the worker DB 132. The worker to be assigned to the corresponding work is specified, and the specified result is output to the instruction terminal 30. In this case, for example, the allocation unit 116 acquires the current position of the worker from the position detection device 20, and information on the "walking speed", the "device in charge", and the "working time" stored in the worker DB 132. Based on the above, the worker to be assigned to the error handling work is specified in the same manner as in steps S22 to S26.

ステップS104又はステップS106の処理が終了すると、図8の全処理が終了するが、終了した後も、図8の処理は繰り返し実行されるようになっている。 When the processing of step S104 or step S106 is completed, all the processing of FIG. 8 is completed, but even after the processing is completed, the processing of FIG. 8 is repeatedly executed.

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、エラーパス抽出部110は、生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生する可能性のあるエラーパスを複数抽出し(S12)、指標値算出部112は、生産装置テーブル134を参照して、抽出したエラーパスそれぞれが生産時間に与える影響の大きさを示す指標値(エラーパス重み指標値)を算出する(S14)。そして、特定部114は、算出した指標値に基づいて、抽出したエラーパスから、生産時間に影響するエラーパスを特定し(S16)、割当て部116は、特定したエラーパスごとに、エラー対応作業を行う作業者の割当てを行う(S18〜S26)。これにより、本実施形態では、早急にエラー対応作業が必要なエラーの組み合わせに対する作業者の割当ての最適化を事前に行っておくことができる。これにより、実際に生産装置において早急に対応すべきエラーが発生したときに、作業者に対して早急に対応指示を出すことが可能となる。また、本実施形態では、生産装置テーブル134が生産対象ごとに用意されているため、生産対象ごとに、作業者の割当てを行うエラーパスとして適切なエラーパスを特定することができる。 As described in detail above, according to the present embodiment, the error path extraction unit 110 determines an error path that may occur while the production target is sequentially processed in a plurality of production devices included in the production line. After a plurality of extractions (S12), the index value calculation unit 112 calculates an index value (error path weight index value) indicating the magnitude of the influence of each of the extracted error paths on the production time with reference to the production apparatus table 134. (S14). Then, the identification unit 114 identifies an error path that affects the production time from the extracted error paths based on the calculated index value (S16), and the allocation unit 116 performs error handling work for each specified error path. (S18 to S26). As a result, in the present embodiment, it is possible to optimize in advance the allocation of workers for a combination of errors that requires immediate error handling work. As a result, when an error that should be dealt with immediately occurs in the production apparatus, it is possible to give an immediate action instruction to the worker. Further, in the present embodiment, since the production apparatus table 134 is prepared for each production target, it is possible to specify an appropriate error path as an error path for allocating workers for each production target.

また、本実施形態によると、エラーパス抽出部110は、発生する可能性のある全てのエラーパスを特定し(S10、図9(a))、生産装置テーブル134を参照して、エラーパスそれぞれの発生確率を算出し(S10、図9(a))、算出した発生確率に基づいて、特定したエラーパスから、発生しやすいエラーパスを複数抽出する(S12、図9(b))。このように、本実施形態では、発生しやすく、生産時間に与える影響が大きいエラーパスを抽出して、作業者の割当てを決定することとしているので、特定したエラーパスのすべてについての作業者の割当てを決定する場合に比べ、作業者割当て作業の効率化を図ることが可能となる。 Further, according to the present embodiment, the error path extraction unit 110 identifies all the error paths that may occur (S10, FIG. 9A), and refers to the production apparatus table 134 for each error path. (S10, FIG. 9 (a)), and based on the calculated probability of occurrence, a plurality of error paths that are likely to occur are extracted from the specified error paths (S12, FIG. 9 (b)). As described above, in the present embodiment, the error paths that are likely to occur and have a large influence on the production time are extracted to determine the worker allocation. Therefore, the workers for all the specified error paths are determined. Compared with the case of deciding the allocation, it is possible to improve the efficiency of the worker allocation work.

また、本実施形態では、エラーパス重み指標値は、生産ラインにおいてボトルネックとなる生産装置にエラーが発生するエラーの組み合わせほど、生産時間に与える影響の大きさが大きい指標値(第1の指標値)を含んでいる。これにより、ボトルネックの生産装置におけるエラーの発生有無を考慮して、作業者を事前に割当てておくべきエラーパスを特定することができる。 Further, in the present embodiment, the error path weight index value is an index value (first index) in which the greater the combination of errors that causes an error in the production device that becomes a bottleneck in the production line, the greater the influence on the production time. Value) is included. As a result, it is possible to specify an error path to which a worker should be assigned in advance in consideration of whether or not an error has occurred in the bottleneck production apparatus.

また、本実施形態では、エラーパス重み指標値は、エラーパスに含まれるエラーの種類に基づく指標値(第2の指標値)を含んでいる。このため、発生するエラーの種類を考慮して、作業者を事前に割当てておくべきエラーパスを特定することができる。 Further, in the present embodiment, the error path weight index value includes an index value (second index value) based on the type of error included in the error path. Therefore, it is possible to specify the error path to which the worker should be assigned in advance in consideration of the type of error that occurs.

また、割当て部116は、作業者の作業能力に関するデータ(作業者DB132の「担当装置」及び「作業時間」の情報)と、作業者が生産装置まで移動するのに要する時間(作業者DB132の「歩行速度」から求まる時間)と、に基づいて、作業者の割当てを決定する。したがって、作業者の割当てを作業者の作業能力や移動能力に基づいて、適切に決定することができる。 Further, the allocation unit 116 includes data on the work capacity of the worker (information on the “device in charge” and “working time” of the worker DB 132) and the time required for the worker to move to the production device (worker DB 132). The worker allocation is determined based on the time obtained from the "walking speed"). Therefore, the worker allocation can be appropriately determined based on the worker's work ability and mobility.

なお、上記実施形態では、エラーパスの発生確率に基づいて、発生確率が閾値以上のエラーパスを抽出した後(S10、S12)、抽出したエラーパスのうちエラーパス重み指標値が閾値以上のエラーパスを特定する(S14、S16)場合について説明した。しかしながら、これに限られるものではなく、エラーパス重み指標値が閾値以上のエラーパスを特定した後、特定したエラーパスから、発生確率が閾値以上のエラーパスを抽出することとしてもよい。なお、上記実施形態においては、ステップS10、S12を省略してもよい。すなわち、全てのエラーパスから、エラーパス重み指標値が閾値以上のエラーパスを特定し、特定したエラーパスについて、作業者の割当て処理を行うこととしてもよい。 In the above embodiment, after extracting an error path whose occurrence probability is equal to or greater than the threshold value based on the error path occurrence probability (S10, S12), an error whose error path weight index value is equal to or greater than the threshold value among the extracted error paths. The case of specifying the path (S14, S16) has been described. However, the present invention is not limited to this, and after identifying an error path whose error path weight index value is equal to or greater than the threshold value, an error path whose occurrence probability is equal to or greater than the threshold value may be extracted from the specified error path. In the above embodiment, steps S10 and S12 may be omitted. That is, an error path whose error path weight index value is equal to or greater than the threshold value may be specified from all the error paths, and the worker may be assigned to the specified error path.

また、上記実施形態では、発生確率とエラーパス重み指標値とを別々に扱う場合について説明したが、これに限らず、発生確率とエラーパス重み指標値とを複合した指標値、例えば発生確率に所定の係数をかけた値とエラーパス重み指標値に所定の係数をかけた値との合計値などに基づいて、作業者を割当てるエラーパスを抽出するようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, the case where the occurrence probability and the error path weight index value are handled separately has been described, but the present invention is not limited to this, and the index value in which the occurrence probability and the error path weight index value are combined, for example, the occurrence probability The error path to which the worker is assigned may be extracted based on the total value of the value obtained by multiplying the value obtained by multiplying the predetermined coefficient and the value obtained by multiplying the error path weight index value by the predetermined coefficient.

なお、上記実施形態では、エラーパス重み指標値が第1の指標値と第2の指標値から求まる指標値である場合について説明したが、これに限らず、エラーパス重み指標値は、第1の指標値そのものであってもよいし、第2の指標値そのものであってもよい。 In the above embodiment, the case where the error path weight index value is an index value obtained from the first index value and the second index value has been described, but the present invention is not limited to this, and the error path weight index value is the first. It may be the index value itself of the above, or it may be the second index value itself.

なお、上記実施形態では、サーバ70が工場外に存在する場合について説明したが、これに限らず、サーバ70は、工場内(工場内システム60内)に設けられてもよい。 In the above embodiment, the case where the server 70 exists outside the factory has been described, but the present invention is not limited to this, and the server 70 may be provided in the factory (inside the system 60 in the factory).

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体(ただし、搬送波は除く)に記録しておくことができる。 The above processing function can be realized by a computer. In that case, a program that describes the processing content of the function that the processing device should have is provided. By executing the program on a computer, the above processing function is realized on the computer. The program describing the processing content can be recorded on a computer-readable recording medium (however, the carrier wave is excluded).

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 When a program is distributed, it is sold in the form of a portable recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in the storage device of the server computer and transfer the program from the server computer to another computer via the network.

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable recording medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes the processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable recording medium and execute the processing according to the program. In addition, the computer can sequentially execute processing according to the received program each time the program is transferred from the server computer.

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。 The embodiments described above are examples of preferred embodiments of the present invention. However, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.

なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
(付記1) 生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生するエラーの組み合わせを複数抽出し、
エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが前記生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出し、
抽出した前記エラーの組み合わせから、算出した指標が第1の条件を満たすエラーの組み合わせを特定し、
特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定する、処理をコンピュータに実行させるための生産計画生成プログラム。
(付記2) 前記抽出する処理では、
発生する可能性のある全てのエラーの組み合わせを特定し、
エラーの発生確率を前記生産対象ごとに記憶する第2記憶部を参照して、前記エラーの組み合わせそれぞれの発生確率を算出し、
特定した前記エラーの組み合わせから、算出した前記発生確率が第2の条件を満たすエラーの組み合わせを複数抽出する、ことを特徴とする付記1に記載の生産計画生成プログラム。
(付記3) 前記指標は、前記生産ラインにおいてボトルネックとなる生産装置にエラーが発生するエラーの組み合わせほど、前記生産時間に与える影響が大きいことを示す指標を含むことを特徴とする付記1又は2に記載の生産計画生成プログラム。
(付記4) 前記指標は、前記エラーの組み合わせに含まれるエラーの種類に基づく指標を含む、ことを特徴とする付記1〜3のいずれかに記載の生産計画生成プログラム。
(付記5) 前記割当てを決定する処理では、前記作業者の作業能力に関するデータと、前記作業者が生産装置まで移動するのに要する時間と、に基づいて、前記作業者の割当てを決定する、ことを特徴とする付記1〜4のいずれかに記載の生産計画生成プログラム。
(付記6) 生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生するエラーの組み合わせを複数抽出し、
エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出し、
抽出した前記エラーの組み合わせから、算出した指標が第1の条件を満たすエラーの組み合わせを特定し、
特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする生産計画生成方法。
(付記7) 生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生するエラーの組み合わせを複数抽出する抽出部と、
エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、前記抽出部が抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出する算出部と、
前記抽出部が抽出した前記エラーの組み合わせから、前記算出部が算出した指標が第1の条件を満たすエラーの組み合わせを特定する特定部と、
前記特定部が特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定する決定部と、
を備える生産計画生成装置。
(付記8) 前記抽出部は、
発生する可能性のある全てのエラーの組み合わせを特定し、
エラーの発生確率を生産対象ごとに記憶する第2記憶部を参照して、前記エラーの組み合わせそれぞれの発生確率を算出し、
算出した前記発生確率に基づいて、特定した前記エラーの組み合わせから、発生しやすいエラーの組み合わせを複数抽出する、ことを特徴とする付記7に記載の生産計画生成装置。
(付記9) 前記指標は、前記生産ラインにおいてボトルネックとなる生産装置にエラーが発生するエラーの組み合わせほど、前記生産時間に与える影響の大きさが大きい指標を含むことを特徴とする付記7又は8に記載の生産計画生成装置。
(付記10) 前記指標は、前記エラーの組み合わせに含まれるエラーの種類に基づく指標を含む、ことを特徴とする付記7〜9のいずれかに記載の生産計画生成装置。
(付記11) 前記決定部は、前記作業者の作業能力に関するデータと、前記作業者が生産装置まで移動するのに要する時間と、に基づいて、前記作業者の割当てを決定する、ことを特徴とする付記7〜10のいずれかに記載の生産計画生成装置。
The following additional notes will be further disclosed with respect to the description of the above embodiments.
(Appendix 1) Multiple combinations of errors that occur while the production targets are sequentially processed in multiple production devices included in the production line are extracted.
With reference to the first storage unit that stores an index indicating the magnitude of the influence of the error on the production time of the production line for each production target, the magnitude of the influence of each of the extracted combinations of the errors on the production time. Calculate the index showing the
From the extracted error combinations, the error combinations whose calculated index satisfies the first condition are identified.
A production planning generator for letting a computer execute a process that determines the assignment of workers corresponding to an error for each combination of identified errors.
(Appendix 2) In the extraction process,
Identify all possible error combinations and
With reference to the second storage unit that stores the error occurrence probability for each production target, the error occurrence probability for each combination is calculated.
The production plan generation program according to Appendix 1, wherein a plurality of combinations of errors whose generated probability satisfies the second condition are extracted from the specified combinations of errors.
(Appendix 3) The index is characterized by including an index indicating that the combination of errors that causes an error in the production equipment that becomes a bottleneck in the production line has a greater influence on the production time. The production plan generation program described in 2.
(Supplementary Note 4) The production plan generation program according to any one of Supplementary notes 1 to 3, wherein the index includes an index based on the type of error included in the combination of errors.
(Appendix 5) In the process of determining the allocation, the allocation of the worker is determined based on the data regarding the work capacity of the worker and the time required for the worker to move to the production apparatus. The production plan generation program according to any one of Supplementary notes 1 to 4, wherein the production plan is generated.
(Appendix 6) Multiple combinations of errors that occur while the production targets are sequentially processed in multiple production devices included in the production line are extracted.
With reference to the first storage unit that stores an index indicating the magnitude of the influence of the error on the production time of the production line for each production target, the magnitude of the influence of each of the extracted combinations of the errors on the production time. Calculate the index showing
From the extracted error combinations, the error combinations whose calculated index satisfies the first condition are identified.
A production planning generation method characterized by a computer performing a process that determines the assignment of workers corresponding to an error for each combination of identified errors.
(Appendix 7) An extraction unit that extracts a plurality of combinations of errors that occur while the production targets are sequentially processed in a plurality of production devices included in the production line.
With reference to the first storage unit that stores an index indicating the magnitude of the influence of the error on the production time of the production line for each production target, each combination of the errors extracted by the extraction unit gives the production time. A calculation unit that calculates an index showing the magnitude of the effect,
From the combination of the errors extracted by the extraction unit, the specific unit that specifies the combination of the errors whose index calculated by the calculation unit satisfies the first condition, and
For each combination of errors specified by the specific unit, a determination unit that determines the allocation of workers corresponding to the error, and a determination unit.
Production planning generator equipped with.
(Appendix 8) The extraction unit is
Identify all possible error combinations and
With reference to the second storage unit that stores the error occurrence probability for each production target, the error occurrence probability for each combination is calculated.
The production plan generation device according to Appendix 7, wherein a plurality of combinations of errors that are likely to occur are extracted from the specified combinations of errors based on the calculated probability of occurrence.
(Appendix 9) The index 7 or the index is characterized in that the combination of errors that causes an error in the production apparatus that becomes a bottleneck in the production line includes an index having a greater influence on the production time. 8. The production plan generator according to 8.
(Supplementary Note 10) The production plan generator according to any one of Supplementary note 7 to 9, wherein the index includes an index based on the type of error included in the combination of errors.
(Appendix 11) The determination unit is characterized in that the allocation of the worker is determined based on the data regarding the work ability of the worker and the time required for the worker to move to the production apparatus. The production plan generator according to any one of Supplementary note 7 to 10.

70 サーバ(生産計画生成装置)
110 エラーパス抽出部(抽出部)
112 指標値算出部(算出部)
114 特定部
116 割当て部(決定部)
134 生産装置テーブル(第1記憶部、第2記憶部)
70 server (production plan generator)
110 Error path extraction unit (extraction unit)
112 Index value calculation unit (calculation unit)
114 Specific part 116 Assignment part (decision part)
134 Production equipment table (1st storage unit, 2nd storage unit)

Claims (8)

生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生する可能性のあるエラーの組み合わせを複数抽出し、
エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが前記生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出し、
抽出した前記エラーの組み合わせから、算出した指標が第1の条件を満たすエラーの組み合わせを特定し、
特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定する、処理をコンピュータに実行させるための生産計画生成プログラム。
Extract multiple combinations of errors that may occur while the production targets are being processed sequentially in multiple production equipment included in the production line.
With reference to the first storage unit that stores an index indicating the magnitude of the influence of the error on the production time of the production line for each production target, the magnitude of the influence of each of the extracted combinations of the errors on the production time. Calculate the index showing the
From the extracted error combinations, the error combinations whose calculated index satisfies the first condition are identified.
A production planning generator for letting a computer execute a process that determines the assignment of workers corresponding to an error for each combination of identified errors.
前記抽出する処理では、
発生する可能性のある全てのエラーの組み合わせを特定し、
エラーの発生確率を前記生産対象ごとに記憶する第2記憶部を参照して、前記エラーの組み合わせそれぞれの発生確率を算出し、
特定した前記エラーの組み合わせから、算出した前記発生確率が第2の条件を満たすエラーの組み合わせを複数抽出する、ことを特徴とする請求項1に記載の生産計画生成プログラム。
In the extraction process,
Identify all possible error combinations and
With reference to the second storage unit that stores the error occurrence probability for each production target, the error occurrence probability for each combination is calculated.
The production plan generation program according to claim 1, wherein a plurality of combinations of errors whose generated probability satisfies the second condition are extracted from the specified combinations of errors.
前記指標は、前記生産ラインにおいてボトルネックとなる生産装置にエラーが発生するエラーの組み合わせほど、前記生産時間に与える影響が大きいことを示す指標を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の生産計画生成プログラム。 The index according to claim 1 or 2, wherein the index includes an index indicating that the combination of errors that causes an error in the production apparatus that becomes a bottleneck in the production line has a greater influence on the production time. Production plan generation program. 前記指標は、前記エラーの組み合わせに含まれるエラーの種類に基づく指標を含む、ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の生産計画生成プログラム。 The production plan generation program according to any one of claims 1 to 3, wherein the index includes an index based on the type of error included in the combination of errors. 前記割当てを決定する処理では、前記作業者の作業能力に関するデータと、前記作業者が生産装置まで移動するのに要する時間と、に基づいて、前記作業者の割当てを決定する、ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の生産計画生成プログラム。 The process of determining the allocation is characterized in that the allocation of the worker is determined based on the data regarding the work capacity of the worker and the time required for the worker to move to the production apparatus. The production plan generation program according to any one of claims 1 to 4. 生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生する可能性のあるエラーの組み合わせを複数抽出し、
エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出し、
抽出した前記エラーの組み合わせから、算出した指標が第1の条件を満たすエラーの組み合わせを特定し、
特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする生産計画生成方法。
Extract multiple combinations of errors that may occur while the production targets are being processed sequentially in multiple production equipment included in the production line.
With reference to the first storage unit that stores an index indicating the magnitude of the influence of the error on the production time of the production line for each production target, the magnitude of the influence of each of the extracted combinations of the errors on the production time. Calculate the index showing
From the extracted error combinations, the error combinations whose calculated index satisfies the first condition are identified.
A production planning generation method characterized by a computer performing a process that determines the assignment of workers corresponding to an error for each combination of identified errors.
生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生する可能性のあるエラーの組み合わせを複数抽出する抽出部と、
エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、前記抽出部が抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出する算出部と、
前記抽出部が抽出した前記エラーの組み合わせから、前記算出部が算出した指標が第1の条件を満たすエラーの組み合わせを特定する特定部と、
前記特定部が特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定する決定部と、
を備える生産計画生成装置。
An extraction unit that extracts multiple combinations of errors that may occur while the production targets are sequentially processed in multiple production devices included in the production line.
With reference to the first storage unit that stores an index indicating the magnitude of the influence of the error on the production time of the production line for each production target, each combination of the errors extracted by the extraction unit gives the production time. A calculation unit that calculates an index showing the magnitude of the effect,
From the combination of the errors extracted by the extraction unit, the specific unit that specifies the combination of the errors whose index calculated by the calculation unit satisfies the first condition, and
For each combination of errors specified by the specific unit, a determination unit that determines the allocation of workers corresponding to the error, and a determination unit.
Production planning generator equipped with.
生産ラインに含まれる複数の生産装置において生産対象が順次処理される間に発生するエラーの組み合わせを複数抽出し、 Multiple combinations of errors that occur while the production targets are sequentially processed in multiple production equipment included in the production line are extracted.
エラーが前記生産ラインの生産時間に与える影響の大きさを示す指標を前記生産対象ごとに記憶する第1記憶部を参照して、抽出した前記エラーの組み合わせそれぞれが生産時間に与える影響の大きさを示す指標を算出し、 With reference to the first storage unit that stores an index indicating the magnitude of the influence of the error on the production time of the production line for each production target, the magnitude of the influence of each of the extracted combinations of the errors on the production time. Calculate the index showing
抽出した前記エラーの組み合わせから、算出した指標が第1の条件を満たすエラーの組み合わせを特定し、 From the extracted error combinations, the error combinations whose calculated index satisfies the first condition are identified.
特定したエラーの組み合わせごとに、エラーに対応する作業者の割当てを決定し、 For each combination of identified errors, determine the worker assignment for the error and
前記割当てを決定した後、前記生産ラインにおいてエラーが発生した場合に、発生した前記エラーの組合せに割り当てられている作業者を抽出し、 After determining the allocation, if an error occurs in the production line, the workers assigned to the combination of the errors that have occurred are extracted.
抽出された前記作業者を示す情報を出力する、 Outputs the extracted information indicating the worker,
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生産計画生成方法。A production plan generation method characterized by a computer performing processing.
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JP2006039650A (en) * 2004-07-22 2006-02-09 Sharp Corp Response priority order determination device and method therefor
JP5077446B2 (en) * 2004-10-22 2012-11-21 オムロン株式会社 Production line management device, production line management device control method, program, and recording medium
JP4296160B2 (en) * 2005-03-29 2009-07-15 株式会社東芝 Circuit board quality analysis system and quality analysis method

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