JP7022085B2 - 計画支援装置、計画支援方法、および、計画支援システム - Google Patents

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Description

本発明は、計画支援装置、計画支援方法、および、計画支援システムに関するものであり、具体的には、生産計画における生産時間の情報を効率的に推定し、効率的な生産計画立案を可能とする技術に関する。
生産計画の立案に際し、生産対象の製品やその部品などの品目と、そうした部品等に対する切削や鍛造などの工程との組合せごとに、どの設備で当該品目の加工すなわち工程を実施するとどれくらいの時間すなわち生産時間を要するか、といった計画立案のベースとなる情報は重要である。
そこで、このような視点に関連する従来技術として、例えば、実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段と、前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段と、前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段と、を有し、前記細分作業時間算出手段により算出された作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とする標準作業時間推定装置（特許文献１参照）などが提案されている。
また他にも、受注生産形態において製品を製造する際に前記製品の生産管理を行うための生産管理システムであって、少なくとも図面仕様に応じて前記製品を構成する部品毎の加工の容易性を定量的に示す仕様係数を、標準部品について標準仕様係数として求めるとともに、新規部品について新規仕様係数として求めて、前記標準仕様係数と前記新規仕様係数との比を仕様差係数として、前記標準部品の加工時間を標準時間として該標準時間と前記仕様差係数とに基づいて前記新規部品の加工時間を新規加工時間として算出して、前記標準時間と前記新規加工時間とに応じて生産管理プロセスを決定する管理ステーションを有することを特徴とする仕様差係数を用いた生産管理システム（特許文献２参照）なども提案されている。
特開２０１５－１４８９６１号公報 特開２００３－２４１８２３号公報
上述の生産時間の情報は、同一仕様のものを大量に繰り返し生産する状況であれば、算定ないし推定が容易である。ところが、昨今の多品種少量生産の生産現場に関しては、そもそも対象データ数が限られ、そうした算定や推定を従来手法にて行うことは難しい。こうした傾向は、過去に全く生産実績の無い新たな品目、カスタマイズ品、などの生産に関して特に顕著になりやすい。
従って、こうした条件下において生産計画を立案・遂行しようとすれば、担当者個々の知見や過去の経験に基づく生産時間の推定作業を、品目ごと工程ごと更には設備ごとに行うこととなり、それぞれが非常に煩雑な作業となる。このことは、人的、経済的なコスト増大を招来する上、得られる生産時間の情報に安定的な精度を期待し難く、現実的な解決策とは言い難い。
そこで本発明の目的は、生産計画における生産時間の情報を効率的に推定し、効率的な生産計画立案を可能とする技術を提供することにある。
上記課題を解決する本発明の計画支援装置は、工程、設備、品目、および生産時間の各項目らなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で前記設備に設定された加工パラメータ情報と、前記品目ごとの品目属性情報と、を記憶する記憶装置と、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する処理と、前記生産条件に関する生産実績情報のうち、対応する前記加工パラメータ情報が所定の標準条件のもの及び非標準条件のものの各生産時間と前記モデルとに基づき、前記非標準条件下における生産時間を前記標準条件下における生産時間に補正する処理と、前記生産条件に関する前記標準条件での前記生産時間および前記生産条件に関する前記品目属性情報に基づき、前記生産条件下での、品目の属性と生産時間との因果関係を統計解析し、品目の属性により生産時間を推定する生産時間算出式を生成する処理と、を実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。
また、本発明の計画支援方法は、工程、設備、品目、および生産時間の各項目らなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で前記設備に設定された加工パラメータ情報と、前記品目ごとの品目属性情報と、を記憶する記憶装置を備えた情報処理装置が、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する処理と、前記生産条件に関する生産実績情報のうち、対応する前記加工パラメータ情報が所定の標準条件のもの及び非標準条件のものの各生産時間と前記モデルとに基づき、前記非標準条件下における生産時間を前記標準条件下における生産時間に補正する処理と、前記生産条件に関する前記標準条件での前記生産時間および前記生産条件に関する前記品目属性情報に基づき、前記生産条件下での、品目の属性と生産時間との因果関係を統計解析し、品目の属性により生産時間を推定する生産時間算出式を生成する処理と、を実行することを特徴とする。
また、本発明の計画支援システムは、工程、設備、品目、および生産時間の各項目らなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で前記設備に設定された加工パラメータ情報と、前記品目ごとの品目属性情報と、を記憶する記憶装置と、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する処理と、前記生産条件に関する生産実績情報のうち、対応する前記加工パラメータ情報が所定の標準条件のもの及び非標準条件のものの各生産時間と前記モデルとに基づき、前記非標準条件下における生産時間を前記標準条件下における生産時間に補正する処理と、前記生産条件に関する前記標準条件での前記生産時間および前記生産条件に関する前記品目属性情報に基づき、前記生産条件下での、品目の属性と生産時間との因果関係を統計解析し、品目の属性により生産時間を推定する生産時間算出式を生成する処理と、を実行する演算装置と、を含む計画支援装置と、前記計画支援装置によって生産時間が算定される１つ以上の設備であり、工程、設備、品目、および生産時間の各項目からなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で当該設備に設定された加工パラメータ情報とを生成し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報を前記計画支援装置に配信する設備
と、を少なくとも含むことを特徴とする。
本発明によれば、生産計画における生産時間の情報を効率的に推定し、効率的な生産計画立案が可能となる。
本実施形態における計画支援システムの全体構成図である。 本実施形態における計画支援装置の構成例を示す図である。 本実施形態における生産実績ＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態における加工パラメータＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態における品目属性ＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態におけるモデルＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態における生産時間算出式ＤＢのデータ構成例を示す図である。 本実施形態における計画支援方法のフロー例１を示す図である。 本実施形態における計画支援方法のフロー例２を示す図である。 本実施形態における画面例１を示す図である。 本実施形態における画面例２を示す図である。
－－－システム構成例－－－
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態などについて説明する。図１は、本実施形態における計画支援システム１の全体構成例を示す図である。
本実施形態における計画支援システム１は、生産計画における生産時間の情報を効率的に推定し、効率的な生産計画立案を可能とする情報処理システムである。
こうした計画支援システム１は、計画支援装置１００と、１以上の生産設備２００と、これらの装置間をつなぐネットワーク１０と、から構成される。なお、ネットワーク１０は、例えば有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）や無線ＬＡＮなどといった規格のネットワークである。
このうち計画支援装置１００は、例えばサーバ等のＰＣを想定し、工程、設備および品目の組合せごとに、当該設備の標準パラメータ時の生産時間を推定する加工パラメータ変更影響モデルを生成し、また、この加工パラメータ変更影響モデルに基づき生産実績中の生産時間のばらつきを標準パラメータ時にあわせて補正し、品目属性に応じて生産時間を算出する生産時間算出式を生成するものである。
なお、品目とは、加工対象となる製品やその部品である。また、工程とは、そうしうた加工対象たる品目に関して、切削、研削、せん断、鍛造、圧延、などといった各種の加工を施し、設計で定めた必要な仕様に至らしめる手順となる。また、品目属性とは、当該品目の長さや厚みといった寸法や、材質の硬度、平滑度、靱性などといった各種材料特性、などである。
上述の計画支援装置１００は、図２のハードウェア構成例に示すとおり、演算装置たるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、記憶装置１０３と、通信装置１０４と、入力装置１０５と、表示装置１０６と、から構成される。
なお、通信装置１０４は、例えば有線ＬＡＮカードや無線ＬＡＮカードなどといったインターフェイスであり、生産設備２００とネットワーク１０を介して通信する。
また、入力装置１０５は、例えば入力ボタンやタッチパネル、キーボード、マウスなど、ユーザが当該計画支援装置１００に各種入力を行う装置である。
また、表示装置１０６は、例えば液晶ディスプレイなど、ユーザに当該計画支援装置１００が処理結果を表示する装置である。
なお、入力装置１０５と表示装置１０６については、計画支援装置１００にネットワーク１０を介して不図示の別装置を接続し、当該別装置の入力装置と表示装置を使用する構成であってもよい。
また、記憶装置１０３は、例えばハードディスクやフラッシュメモリなど、不揮発性記憶素子で構成された記憶手段である。この記憶装置１０３は、格納しているプログラム１０３１として、少なくとも、回帰分析エンジン１１０を含むものとする。この回帰分析エンジン１１０は、加工パラメータ変更影響モデルや生産時間算出式の生成に用いるもので、アルゴリズム自体は既存のものと同様である。
なお、記憶装置１０３が記憶する上述のプログラム１０３１は、メモリ１０２に読み込まれ、ＣＰＵ１０１に実行されることにより、それぞれの処理が実行される。
また、記憶装置１０３は、上述のプログラム１０３１の他に、データとして、少なくとも、生産実績ＤＢ１２５、加工パラメータＤＢ１２６、品目属性ＤＢ１２７、モデルＤＢ１２８、および生産時間算出式ＤＢ１２９、を格納しているものとする。これら各ＤＢの具体的な構成については後述する。
なお、上述のネットワーク１０に接続される生産設備２００は、例えば工作機械であって、切削、切断等の各種加工を材料や半製品等の加工対象に施し、その内容、結果を生産実績２２５として生成し、これをリアルタイム、またはバッチにてネットワーク１０を介し計画支援装置１００に配信する。ここで配信される生産実績２２５の構成は、生産実績ＤＢ１２５の構成と同様である。
－－－各ＤＢのデータ構成－－－
次に、上述の記憶装置１０３で保持する各ＤＢにおける具体的なデータ構成例について説明する。図３は、本実施形態における生産実績ＤＢ１２５のデータ構成例を示す図である。
本実施形態における生産実績ＤＢ１２５は、レコードのフィールドとして、少なくとも工程ＩＤ、設備ＩＤ、品目ＩＤ、個数、生産実績時間（生産時間）、および生産指示ＩＤを含む。
こうした生産実績ＤＢ１２５の各レコードにおいては、工程ＩＤに示される工程と品目ＩＤに示される品目との組合せを、設備ＩＤで示される生産設備２００で生産した実績として、個数および生産実績時間の各値が格納されていることが把握できる。
生産実績ＤＢ１２５の各レコードは、生産設備２００からネットワーク１０を介して送信されてくる、生産実績２２５に基づき設定される。ここで生産設備２００と計画支援装置１００との間で送受信される生産実績２２５の構成は、生産実績ＤＢ１２５の構成と同様である。
図４は、本実施形態における加工パラメータＤＢ１２６のデータ構成例を示す図である。本実施形態における加工パラメータＤＢ１２６は、レコードのフィールドとして、少なくとも生産指示ＩＤ、回転数、送り速度、および標準パラメータフラグを含む。
こうした加工パラメータＤＢ１２６の各レコードにおいては、生産指示ＩＤをキーに生産実績ＤＢ１２５で紐付く生産条件（工程ＩＤ、設備ＩＤ、および品目ＩＤ）の下、該当品に対して行った加工内容として、回転数、送り速度といった生産設備２００にセットされた加工パラメータの実績値が格納されていることが把握できる。
本実施形態で示す例では、生産設備２００が、ある部材を一定の回転数で回転させつつその表面に切削刃を当接させることで切削加工を施す装置であって、所定の切削量が担保される速度（すなわち送り速度）で当該部材が上述の切削刃に向けて送り出されるものを想定し、その場合の加工パラメータの項目として上述のものを挙げている。
したがって、上述の回転数や送り速度といった項目は、生産設備２００の仕様等に応じて、その有無や種類も異なる。
また、加工パラメータＤＢ１２６の各レコードは、生産設備２００からネットワーク１０を介して送信されてくる、加工パラメータ２２６に基づき設定される。ここで生産設備２００と計画支援装置１００との間で送受信される加工パラメータ２２６の構成は、加工パラメータＤＢ１２６の構成と同様である。
なお、上述の標準パラメータフラグは、当該フラグが付与されているレコードが示す回転数、送り速度といった項目すなわち加工パラメータの設定値が、生産指示ＩＤの示す工程ＩＤ、設備ＩＤ、および品目ＩＤの組合せすなわち生産条件下での標準値であることを示している。
図５は、本実施形態における品目属性ＤＢ１２７のデータ構成例を示す図である。本実施形態における品目属性ＤＢ１２７は、レコードのフィールドとして、少なくとも品目ＩＤと、当該品目の属性である、長さ、厚み、素材、といった値とを含む。ただし、品目の属性としては、上述の長さや厚み、素材に限らず、要求品質レベルなども想定できる。
図６は、本実施形態におけるモデルＤＢ１２８のデータ構成例を示す図である。本実施形態におけるモデルＤＢ１２８は、レコードのフィールドとして、少なくともモデルＩＤ、工程ＩＤ、設備ＩＤ、および品目ＩＤからなる生産条件、当該生産条件に関して生成された加工パラメータ変更影響モデル、を含む。
この加工パラメータ変更影響モデルは、計画支援装置１００が、生産実績ＤＢ１２５および加工パラメータＤＢ１２６に基づき、所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、生成したモデルである。
図７は、本実施形態における生産時間算出式ＤＢ１２９のデータ構成例を示す図である。本実施形態における生産時間算出式ＤＢ１２９は、レコードのフィールドとして、少なくとも式ＩＤ、工程ＩＤ、設備ＩＤ、および品目ＩＤからなる生産条件、当該生産条件に関して生成された生産時間算出式、を含む。
この生産時間算出式は、計画支援装置１００が、生産実績ＤＢ１２５における上述の生産条件に関する生産実績情報のうち、対応する加工パラメータ情報が標準パラメータのもの及び非標準パラメータのものの各生産時間と加工パラメータ変更影響モデルとに基づき、非標準パラメータ下における生産時間を標準パラメータ下における生産時間に補正し、該当生産条件に関する標準パラメータ時での生産時間および該当生産条件に関する品目属性情報に基づき、該当生産条件下での、品目の属性と生産時間との因果関係を統計解析し、生成したものである。
－－－フロー例１－－－
以下、本実施形態における計画支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する計画支援方法に対応する各種動作は、計画支援システム１を構成する装置らが、そのメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
図８は、本実施形態における計画支援方法のフロー例１を示す図である。ここで、生産設備２００は、所定の生産計画データに基づく加工パラメータを、計画支援装置１００ないしその上位装置（生産計画立案システムなど）から受信し、セット済みであるとする。上記加工パラメータは、生産設備２００の不図示の入力装置により、当該オペレータによりセット、変更され得る。
この場合、生産設備２００は、上述したセット済みの加工パラメータに従って動作し、工程上流から供給される加工対象（例：部材、半製品等）に対して、所定の加工処理を施す（ｓ１）。
この生産設備２００は、上述のセット済みの加工パラメータの値を加工パラメータ２２６として、また、実際に行った加工処理の内容（工程、設備、品目）について生産実績２２５として、自身の記憶装置に蓄積していくものとする（ｓ２）。
続いて、生産設備２００は、所定の時間経過ごとに又はバッチ処理で、自らの記憶装置で保持する生産実績２２５および加工パラメータ２２６を、ネットワーク１０を介し、計画支援装置１００に配信する（ｓ３）。
一方、計画支援装置１００は、上述の生産実績２２５および加工パラメータ２２６を生産設備２００から受信する（ｓ４）。
また、計画支援装置１００は、ｓ３で得た生産実績２２５を生産実績ＤＢ１２５に格納する（ｓ５）。また、同様に、加工パラメータ２２６を加工パラメータＤＢ１２６に格納し（ｓ６）、処理を終了する。
ここまでの処理により、計画支援装置１００における生産実績ＤＢ１２５および加工パラメータＤＢ１２６の各レコードが生成されることとなる。
－－－フロー例２－－－
続いて、上述のように生成した生産実績ＤＢ１２５および加工パラメータＤＢ１２６を利用しつつ、加工パラメータ変更影響モデルおよび生産時間算出式の生成を行う処理について説明する。
図９は、本実施形態における計画支援方法のフロー例２を示す図である。ここで、計画支援装置１００は、生産実績ＤＢ１２５において、工程ＩＤ、設備ＩＤ、および品目ＩＤが一致するレコード同士を特定、グルーピングする（ｓ１０）。図３の例であれば、工程ＩＤ「Ｓ１」、設備ＩＤ「Ｆ１」、品目ＩＤ「Ａ」である、少なくとも３レコードが同一グループとして特定される。
続いて、計画支援装置１００は、ｓ１０で特定したレコードが示す生産指示ＩＤをキーに、加工パラメータＤＢ１２６を検索し、該当レコードの標準パラメータフラグが「Ｙ」であるものを特定する（ｓ１１）。図４の例であれば、生産指示ＩＤ「１０００」～「１００２」の３レコードの「１０００」、「１００１」の２レコードは、いずれも標準パラメータフラグが「Ｙ」である。
次に計画支援装置１００は、ｓ１１で特定された生産指示ＩＤに紐付く生産実績時間を
、生産実績ＤＢ１２５で抽出し、その平均値や中央値を算定するなど所定の統計処理を実行し、標準時間を算定する（ｓ１２）。
具体的には、図３における生産指示ＩＤ「１０００」、「１００１」の各レコードのうち、「１０００」では、個数が「１」、生産実績時間が「９」、また、「１００１」では、個数が「２」、生産実績時間が「２２」である。そこで、これらの平均値を算定するとすれば、個数の要素を踏まえるため、「１００１」の生産実績時間「２２」を２で除算して「１１」とし、この「１１」と「９」の平均値として「１０」を標準時間と算定できる。
なお、上述では、加工パラメータＤＢ１２６のレコードに「標準パラメータフラグ」が付与された形態を前提にしているが、当該フラグが付与されていない状況も十分想定できる。
その場合、計画支援装置１００は、生産実績ＤＢ１２５のレコードにおいて工程ＩＤ、設備ＩＤ、および品目ＩＤが一致し、その生産指示ＩＤと紐付く、加工パラメータＤＢ１２６の該当レコードであって、出現頻度すなわち加工パラメータＤＢ１２６での数が一定基準を超えるものを特定する。ここで特定した該当レコード群の加工パラメータのセットを、標準パラメータとする。
或いは、計画支援装置１００は、生産実績ＤＢ１２５および加工パラメータＤＢ１２６に対応付けて予め保持する生産計画と、当該加工パラメータＤＢ１２６の各レコードとを照合し、加工パラメータの値が同じものを特定し、当該加工パラメータを標準パラメータと特定するとしてもよい。生産計画と同じ内容の加工パラメータは、標準的なものと推定される故である。
続いて、計画支援装置１００は、生産実績ＤＢ１２５および加工パラメータＤＢ１２６と、ｓ１２で得た標準時間とに基づき、該当生産条件下（ｓ１０でキーとなった工程ＩＤ、設備ＩＤ、および品目ＩＤ）での、加工パラメータおよび標準時間と生産時間との相関関係を回帰分析エンジン１１０により解析し、加工パラメータにより生産時間を推定する加工パラメータ変更影響モデルを生成し（ｓ１３）、モデルＤＢ１２８に格納する。
より具体的には、回帰分析エンジン１１０において、上述の生産時間を目的変数、上述の加工パラメータ（図４の例であれば、回転数、送り速度）および標準時間を説明変数として重回帰分析を行い、生産時間Ｆを、加工パラメータおよび標準時間のそれぞれを変数とした式を求めることとなる。
続いて、計画支援装置１００は、上述のｓ１３までで求めた加工パラメータ変更影響モデルに関する生産条件をキーに、生産実績ＤＢ１２５で該当レコードを参照し、当該レコードの生産指示ＩＤが紐付くレコードを加工パラメータＤＢ１２６にて参照する（ｓ１４）。
また、計画支援装置１００は、ｓ１４での参照の結果、対象レコードの標準パラメータフラグが「Ｙ」のもの及び「Ｎ」のものをそれぞれ特定し、それらに紐付く生産指示ＩＤをキーに生産実績ＤＢ１２５でのレコードにて生産実績時間を抽出する（ｓ１５）。
続いて、計画支援装置１００は、上述の標準パラメータフラグが「Ｙ」のもの及び「Ｎ」のものの各生産実績時間と、加工パラメータ変更影響モデルとに基づき、標準パラメータフラグが「Ｎ」のレコードに対応する生産条件下における生産実績時間を、標準パラメータフラグが「Ｙ」のレコードに対応する生産条件下における生産実績時間に補正する（
ｓ１６）。
例えば、上述の生産条件（工程ＩＤ：Ｓ１、設備ＩＤ：Ｆ１、品目ＩＤ：Ａ）に関して、標準パラメータフラグが「Ｎ」の生産指示ＩＤ「１００２」に紐付くレコードを、生産実績ＤＢ１２５にて参照すると、生産実績時間は「７．５」である。また、この生産指示ＩＤ「１００２」が紐付くレコードを加工パラメータＤＢ１２６で参照すると、送り速度が「４００」である。一方、標準パラメータフラグが「Ｙ」の生産指示ＩＤ「１０００」に紐付くレコードを、生産実績ＤＢ１２５にて参照すると、生産実績時間は「９」である。また、この生産指示ＩＤ「１０００」が紐付くレコードを加工パラメータＤＢ１２６で参照すると、送り速度が「２００」である。
他方、加工パラメータ変更影響モデルの式が、生産実績時間＝標準時間×送り速度／標準送り速度、であったとすれば、Ｆ＝１０×２００／４００＝５、などとできる。
続いて、計画支援装置１００は、上述の生産条件に関する標準パラメータでの生産実績時間と、当該生産条件に関する品目属性情報（品目属性ＤＢ１２７から抽出）とに基づき、該当生産条件下での、該当品目の属性と生産時間との相関関係を回帰分析エンジン１１０により解析し、該当品目の属性により標準時間を推定する生産時間算出式を生成する（ｓ１７）。この生産時間算出式は、標準時間＝品目Ａの長さ×５、などとできる。
続いて、計画支援装置１００は、ここまでに生成した、上述の加工パラメータ変更影響モデルおよび生産時間算出式の各情報（図１０の画面１０００参照）を、表示装置１０６に出力する（ｓ１８）。
また、計画支援装置１００は、ユーザから工程、設備、および品目属性の各指定を入力装置１０５にて受けて、当該生産条件に関して生成してある生産時間算出式を生産時間算出式ＤＢ１２９から抽出し、当該生産時間算出式に上述のユーザから指定を受けた品目属性の値を適用することで標準時間（図１１の画面１１００参照）を算定する（ｓ１９）。
また、計画支援装置１００は、ｓ１９で得た標準時間を所定の生産計画立案システムに提供して生産計画を生成させ（ｓ２０）、処理を終了する。
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために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、ある実施例の構成の一部を他の構成に置き換えることが可能である。また、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、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。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
こうした本実施形態によれば、生産計画における生産時間の情報を効率的に推定し、効率的な生産計画立案が可能となる。
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の計画支援装置において、前記演算装置は、前記生産実績情報のうち、対応する加工パラメータ情報が前記標準条件のものを特定し、前記特定した生産実績情報それぞれが示す生産時間に基づく所定の統計処理を行い、前記生産条件における標準時間を算定する処理を更に実行し、前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ
情報と、前記標準時間とに基づき、前記生産条件下での加工パラメータおよび標準時間と生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成するものである、としてもよい。
これによれば、生産時間が標準時間である情報に基づく前記モデルの生成が可能となる。ひいては、生産計画における生産時間の情報をより効率的に推定し、効率的な生産計画立案が可能となる。
また、本実施形態の計画支援装置において、前記演算装置は、前記モデルおよび前記生産時間算出式の情報を、所定装置に出力する処理を更に実行するものである、としてもよい。
これによれば、生産計画立案者等のユーザが、自身の生産計画立案に伴い利用するモデルや生産時間算出式を認識し、根拠を踏まえた立案業務の遂行が行いやすくなる。ひいては、生産計画における生産時間の情報をより効率的に推定し、効率的な生産計画立案が可能となる。
また、本実施形態の計画支援装置において、前記演算装置は、前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、前記所定の生産条件に紐付く加工パラメータのうち所定頻度以上で出現するものを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成するものである、としてもよい。
これによれば、加工パラメータ情報に標準パラメータに関しての情報が付与されていない状況であっても、標準的なパラメータを効率的かつ的確に特定し、モデル生成に活用することが可能となる。ひいては、生産計画における生産時間の情報をより効率的に推定し、効率的な生産計画立案が可能となる。
また、本実施形態の計画支援装置において、前記記憶装置は、前記設備を用いた生産工程を想定した生産計画情報を更に保持し、前記演算装置は、前記モデルを生成するに際し、前記生産計画情報と前記加工パラメータ情報との間で、加工パラメータ情報の値が同じものを特定し、当該加工パラメータを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成するものである、としてもよい。
加工パラメータ情報に標準パラメータに関しての情報が付与されていない状況であっても、標準的なパラメータを効率的かつ的確に特定し、モデル生成に活用することが可能となる。ひいては、生産計画における生産時間の情報をより効率的に推定し、効率的な生産計画立案が可能となる。
また、本実施形態の計画支援装置において、前記演算装置は、ユーザから工程、設備、および品目属性の各指定を入力装置にて受けて、当該生産条件に関して生成してある前記生産時間算出式に前記指定を受けた品目属性の値を適用することで生産時間を算定し、当該生産時間を所定の生産計画立案システムに提供して生産計画を生成する処理を更に実行するものである、としてもよい。
これによれば、生産時間算出を効率的に実行し、その結果である生産時間を用いた生産計画立案が可能となり、ひいては、生産計画における生産時間の情報をより効率的に推定し、効率的な生産計画立案が可能となる。
また、本実施形態の計画支援方法において、前記情報処理装置が、前記生産実績情報のうち、対応する加工パラメータ情報が前記標準条件のものを特定し、前記特定した生産実績情報それぞれが示す生産時間に基づく所定の統計処理を行い、前記生産条件における標準時間を算定する処理を更に実行し、前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報と、前記標準時間とに基づき、前記生産条件下での加工パラメータおよび標準時間と生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する、としてもよい。
また、本実施形態の計画支援方法において、前記情報処理装置が、前記モデルおよび前記生産時間算出式の情報を、所定装置に出力する処理を更に実行する、としてもよい。
また、本実施形態の計画支援方法において、前記情報処理装置が、前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、前記所定の生産条件に紐付く加工パラメータのうち所定頻度以上で出現するものを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する、としてもよい。
また、本実施形態の計画支援方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記設備を用いた生産工程を想定した生産計画情報を更に保持し、前記モデルを生成するに際し、前記生産計画情報と前記加工パラメータ情報との間で、加工パラメータ情報の値が同じものを特定し、当該加工パラメータを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する、としてもよい。
また、本実施形態の計画支援方法において、前記情報処理装置が、ユーザから工程、設備、および品目属性の各指定を入力装置にて受けて、当該生産条件に関して生成してある前記生産時間算出式に前記指定を受けた品目属性の値を適用することで生産時間を算定し、当該生産時間を所定の生産計画立案システムに提供して生産計画を生成する処理を更に実行する、としてもよい。
１ 計画支援システム
１０ ネットワーク
１００ 計画支援装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ メモリ
１０３ 記憶装置
１０３１ プログラム
１０４ 通信装置
１０５ 入力装置
１０６ 表示装置
１１０ 回帰分析エンジン
１２５ 生産実績ＤＢ
１２６ 加工パラメータＤＢ
１２７ 品目属性ＤＢ
１２８ モデルＤＢ
１２９ 生産時間算出式ＤＢ
２００ 生産設備
２２５ 生産実績
２２６ 加工パラメータ

Claims (13)

  1. 工程、設備、品目、および生産時間の各項目らなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で前記設備に設定された加工パラメータ情報と、前記品目ごとの品目属性情報と、を記憶する記憶装置と、
    前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する処理と、前記生産条件に関する生産実績情報のうち、対応する前記加工パラメータ情報が所定の標準条件のもの及び非標準条件のものの各生産時間と前記モデルとに基づき、前記非標準条件下における生産時間を前記標準条件下における生産時間に補正する処理と、前記生産条件に関する前記標準条件での前記生産時間および前記生産条件に関する前記品目属性情報に基づき、前記生産条件下での、品目の属性と生産時間との因果関係を統計解析し、品目の属性により生産時間を推定する生産時間算出式を生成する処理と、を実行する演算装置と、
    を含むことを特徴とする計画支援装置。
  2. 前記演算装置は、
    前記生産実績情報のうち、対応する加工パラメータ情報が前記標準条件のものを特定し、前記特定した生産実績情報それぞれが示す生産時間に基づく所定の統計処理を行い、前記生産条件における標準時間を算定する処理を更に実行し、
    前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報と、前記標準時間とに基づき、前記生産条件下での加工パラメータおよび標準時間と生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載の計画支援装置。
  3. 前記演算装置は、
    前記モデルおよび前記生産時間算出式の情報を、所定装置に出力する処理を更に実行するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載の計画支援装置。
  4. 前記演算装置は、
    前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、前記所定の生産条件に紐付く加工パラメータのうち所定頻度以上で出現するものを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載の計画支援装置。
  5. 前記記憶装置は、
    前記設備を用いた生産工程を想定した生産計画情報を更に保持し、
    前記演算装置は、
    前記モデルを生成するに際し、前記生産計画情報と前記加工パラメータ情報との間で、加工パラメータ情報の値が同じものを特定し、当該加工パラメータを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載の計画支援装置。
  6. 前記演算装置は、
    ユーザから工程、設備、および品目属性の各指定を入力装置にて受けて、当該生産条件に関して生成してある前記生産時間算出式に前記指定を受けた品目属性の値を適用することで生産時間を算定し、当該生産時間を所定の生産計画立案システムに提供して生産計画を生成する処理を更に実行するものである、
    ことを特徴とする請求項１に記載の計画支援装置。
  7. 工程、設備、品目、および生産時間の各項目らなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で前記設備に設定された加工パラメータ情報と、前記品目ごとの品目属性情報と、を記憶する記憶装置を備えた情報処理装置が、
    前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する処理と、
    前記生産条件に関する生産実績情報のうち、対応する前記加工パラメータ情報が所定の標準条件のもの及び非標準条件のものの各生産時間と前記モデルとに基づき、前記非標準条件下における生産時間を前記標準条件下における生産時間に補正する処理と、
    前記生産条件に関する前記標準条件での前記生産時間および前記生産条件に関する前記品目属性情報に基づき、前記生産条件下での、品目の属性と生産時間との因果関係を統計解析し、品目の属性により生産時間を推定する生産時間算出式を生成する処理と、
    を実行することを特徴とする計画支援方法。
  8. 前記情報処理装置が、
    前記生産実績情報のうち、対応する加工パラメータ情報が前記標準条件のものを特定し、前記特定した生産実績情報それぞれが示す生産時間に基づく所定の統計処理を行い、前記生産条件における標準時間を算定する処理を更に実行し、
    前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報と、前記標準時間とに基づき、前記生産条件下での加工パラメータおよび標準時間と生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する、
    ことを特徴とする請求項７に記載の計画支援方法。
  9. 前記情報処理装置が、
    前記モデルおよび前記生産時間算出式の情報を、所定装置に出力する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項７に記載の計画支援方法。
  10. 前記情報処理装置が、
    前記モデルを生成するに際し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、前記所定の生産条件に紐付く加工パラメータのうち所定頻度以上で出現するものを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する、
    ことを特徴とする請求項７に記載の計画支援方法。
  11. 前記情報処理装置が、
    前記記憶装置において、前記設備を用いた生産工程を想定した生産計画情報を更に保持し、
    前記モデルを生成するに際し、前記生産計画情報と前記加工パラメータ情報との間で、加工パラメータ情報の値が同じものを特定し、当該加工パラメータを標準パラメータと特定し、当該標準パラメータに紐付く前記所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する、
    ことを特徴とする請求項７に記載の計画支援方法。
  12. 前記情報処理装置が、
    ユーザから工程、設備、および品目属性の各指定を入力装置にて受けて、当該生産条件に関して生成してある前記生産時間算出式に前記指定を受けた品目属性の値を適用することで生産時間を算定し、当該生産時間を所定の生産計画立案システムに提供して生産計画を生成する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項７に記載の計画支援方法。
  13. 工程、設備、品目、および生産時間の各項目らなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で前記設備に設定された加工パラメータ情報と、前記品目ごとの品目属性情報と、を記憶する記憶装置と、
    前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報に基づき、所定の生産条件下での加工パラメータと生産時間との因果関係を統計解析し、加工パラメータにより生産時間を推定するモデルを生成する処理と、前記生産条件に関する生産実績情報のうち、対応する前記加工パラメータ情報が所定の標準条件のもの及び非標準条件のものの各生産時間と前記モデルとに基づき、前記非標準条件下における生産時間を前記標準条件下における生産時間に補正する処理と、前記生産条件に関する前記標準条件での前記生産時間および前記生産条件に関する前記品目属性情報に基づき、前記生産条件下での、品目の属性と生産時間との因果関係を統計解析し、品目の属性により生産時間を推定する生産時間算出式を生成する処理と、を実行する演算装置と、
    を含む計画支援装置と、
    前記計画支援装置によって生産時間が算定される１つ以上の生産設備であり、工程、設備、品目、および生産時間の各項目からなる生産実績情報と、前記生産実績情報が示す条件下で当該生産設備に設定された加工パラメータ情報とを生成し、前記生産実績情報および前記加工パラメータ情報を前記計画支援装置に配信する生産設備と、
    を少なくとも含むことを特徴とする計画支援システム。
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