JP7302414B2 - システム、方法、および、プログラム - Google Patents

システム、方法、および、プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7302414B2
JP7302414B2 JP2019178761A JP2019178761A JP7302414B2 JP 7302414 B2 JP7302414 B2 JP 7302414B2 JP 2019178761 A JP2019178761 A JP 2019178761A JP 2019178761 A JP2019178761 A JP 2019178761A JP 7302414 B2 JP7302414 B2 JP 7302414B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
unit
planning
model
production plan
plan
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019178761A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021056738A (ja
Inventor
隆 内藤
ポール ケネディ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yokogawa Electric Corp
Original Assignee
Yokogawa Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yokogawa Electric Corp filed Critical Yokogawa Electric Corp
Priority to JP2019178761A priority Critical patent/JP7302414B2/ja
Priority to PCT/JP2020/035878 priority patent/WO2021065641A1/en
Priority to EP20871061.6A priority patent/EP4038559A4/en
Publication of JP2021056738A publication Critical patent/JP2021056738A/ja
Priority to US17/692,093 priority patent/US20220198583A1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7302414B2 publication Critical patent/JP7302414B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/32—Operator till task planning
    • G05B2219/32017—Adapt real process as function of changing simulation model, changing for better results
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/40—Robotics, robotics mapping to robotics vision
    • G05B2219/40113—Task planning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Description

本発明は、システム、方法、および、プログラムに関する。
原油を精製して複数の石油製品を生産する石油精製が知られている。（例えば、非特許文献１参照）。従来、このような石油精製を行う製油所のように、比較的規模の大きな製造サイトを操業するにあたっては、企業資源計画、製造実行、および、プロセス制御等は、組織内の異なるグループ（又は、部門）が独立したシステムを用いることによって、それぞれが独自に運用されていた。
［先行技術文献］
［非特許文献］
［非特許文献１］横溝，"石油精製技術と石油需給動向～現状と今後の見通し～"，独立行政法人 石油天然ガス・金属鉱物資源機構 石油・天然ガス資源情報，２０１７年９月２０日，石油・天然ガスレビュー Ｖｏｌ．５１ Ｎｏ．５，ｐ．１－２０。
製造サイトを操業するにあたって、生産計画を生成するために用いられるモデルに反映されるパフォーマンスの改善によって、生産計画がどの程度改善するかを把握することが望ましい。
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、システムを提供する。システムは、最新の状態に更新された計画モデルを用いて、対象期間において製造サイトを制御するための生産計画を生成する計画部を備えてよい。システムは、更新前の計画モデルを用いて、生産計画のベースとなるベース計画を生成するベース計画部を備えてよい。システムは、生産計画およびベース計画に基づいて、計画モデルの更新による生産計画の改善をトラッキングするトラッキング部を備えてよい。
計画部およびベース計画部は、同一の情報をそれぞれの計画モデルに入力して、生産計画およびベース計画をそれぞれ生成してよい。
ベース計画部は、対象期間における生産計画を生成するために計画部が計画モデルに入力した情報と同一の情報を、更新前の計画モデルに入力してよい。
トラッキング部は、生産計画とベース計画との差分に基づいて、計画モデルの更新による生産計画の改善をトラッキングしてよい。
トラッキング部は、生産計画における利益をトラッキングしてよい。
システムは、計画モデルを更新する更新部を更に備えてよい。
システムは、製造サイトにおける少なくとも一部のシミュレーションモデルに基づいて、製造サイトにおける少なくとも一部の運転を模擬するシミュレーション部と、模擬された運転と実際の運転との間の差分に基づいて、シミュレーションモデルを校正する校正部と、を更に備え、更新部は、シミュレーションモデルの校正に応じて、計画モデルを更新してよい。
計画モデルは線形計画モデルであってよい。
システムは、生産計画に基づいて、製造サイトを制御する制御部を更に備えてよい。
製造サイトは、原油を精製して複数の石油製品を製造する製油所を含んでよい。
本発明の第２の態様においては、方法を提供する。方法は、最新の状態に更新された計画モデルを用いて、対象期間において製造サイトを制御するための生産計画を生成することを備えてよい。方法は、更新前の計画モデルを用いて、生産計画のベースとなるベース計画を生成することを備えてよい。方法は、生産計画およびベース計画に基づいて、計画モデルの更新による生産計画の改善をトラッキングすることを備えてよい。
本発明の第３の態様においては、プログラムを提供する。プログラムは、コンピュータにより実行されてよい。プログラムは、コンピュータを、最新の状態に更新された計画モデルを用いて、対象期間において製造サイトを制御するための生産計画を生成する計画部として機能させてよい。プログラムは、更新前の計画モデルを用いて、生産計画のベースとなるベース計画を生成するベース計画部として機能させてよい。プログラムは、生産計画およびベース計画に基づいて、計画モデルの更新による生産計画の改善をトラッキングするトラッキング部として機能させてよい。
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
本実施形態に係るシステムが一部に含まれてよい操業管理システムのトータルソリューションモデル１００の一例を示す。 製油所１２０Ｒにおける石油精製フローの一例を示す。 本実施形態に係るシステム３００のブロック図の一例を示す。 本実施形態に係るシステム３００が生産計画の改善をトラッキングするフローの一例を示す。 本実施形態の変形例に係るシステム３００のブロック図の一例を示す。 本実施形態の変形例に係るシステム３００が計画モデル３１５を更新するフローの一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
本実施形態に係るシステムは、製造サイトの操業に関し、例えば、企業資源計画（ＥＲＰ：Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ）層から製造実行システム（ＭＥＳ：Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）層、および、プロセス制御システム（ＰＣＳ：Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）層までの各種機能を有機的に統合し、経営情報と制御情報とをつなぐことによって、生産効率の向上を実現するトータルソリューションモデルの一部の機能として実現されてよい。本実施形態に係るシステムは、例えば、このようなトータルソリューションモデルの一部において、更新前の計画モデルを用いて生成された生産計画をベースとして、最新の状態に更新された計画モデルを用いて生成された生産計画がどの程度改善されているかをトラッキングする。
以下、本実施形態に係るシステムが、製油所および石油化学サイトの操業に適用される場合を一例として説明するが、これに限定されるものではない。本実施形態に係るシステムは、例えば、製油所および石油化学サイトとは異なる他の製造サイトの操業に適用されてもよい。
図１は、本実施形態に係るシステムが一部に含まれてよい操業管理システムのトータルソリューションモデル１００の一例を示す。トータルソリューションモデル１００は、同一の組織に属する（同一の事業者が経営する、または、同一の事業者グループが経営する等）複数の製造サイトを一括して管理する。例えば、トータルソリューションモデル１００は、同一の事業者グループがワールドワイドに経営する複数の製油所、および、複数の石油化学サイトを一括して管理してよい。本図において、トータルソリューションモデル１００は、マルチサイト計画部１１０、ｍ個の製油所１２０Ｒａ～１２０Ｒｍ（「製油所１２０Ｒ」と総称する）、および、ｎ個の石油化学サイト１２０Ｃａ～１２０Ｃｎ（「石油化学サイト１２０Ｃ」と総称する）を備える。なお、特に区別する必要がない場合、製油所１２０Ｒおよび石油化学サイト１２０Ｃを製造サイト１２０と総称する。
マルチサイト計画部１１０は、同一の組織に属する複数の製造サイト１２０のそれぞれについての生産計画を一括して生成する。一例として、マルチサイト計画部１１０は、製油所１２０Ｒａ～１２０Ｒｍ、および、石油化学サイト１２０Ｃａ～１２０Ｃｎのそれぞれについての生産計画を、線形計画法を用いて一括して生成する。一般に、事業や意思決定の数学モデルで、ある数理的条件のもと最大の目的関数をもたらす変数値を探る問題を数理計画問題という。特に、目的関数を表す式と数理的条件を表す式とが変数の１次式で表される場合を、線形計画問題という。そして、その問題を解く手法が線形計画法である。
より詳細には、線形計画法は、一般に、（数１）式の制約条件のもとで、（数２）式の目的関数を最大化（または、最小化）する問題を解決するための手法である。ここで、ｘは（数１）式によって各要素が非負に制限された（ｎ×ｌ）の変数行列である。また、ｉ＝１、２、または、３とすると、Ａｉは（ｍｉ×ｎ）の係数行列であり、ｂｉは（ｍｉ×ｌ）の係数行列である。また、ｃは（ｎ×ｌ）の係数行列である。このように、線形計画法では、複数の線形方程式が用いられ、これら複数の線形方程式は、線形計画テーブルとして表される。ここで、線形計画テーブルの各エントリは、複数の変数のそれぞれに対する係数である。そして、線形計画法は、マトリックス数学を用いて複数の変数値の異なる組み合わせを繰り返し試すことによって、（数１）式で示される制約条件のもとで、（数２）式の目的関数を最大化（または、最小化）する変数値の組み合わせを導き出す。
Figure 0007302414000001
Figure 0007302414000002
マルチサイト計画部１１０は、例えば、原油量、原油タイプ、原油価格、製品価格、製品デマンド、プロセスユニット可用性、および、プロセスユニット最大能力等を含むビジネス情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して取得する。なお、プロセスユニットとは、製造サイト１２０において、原料から製品または半製品を生産するために必要とされる各種処理、および、それに伴う付帯処理を実行するユニットをいう。ここで、このようなビジネス情報には、例えば、経営環境等によって定まる変数（例えば、原油価格等）と、経営判断等によって決定される変数（例えば、原油量等）と、が含まれる。経営環境等によって定まる変数は経営の意思によって変えることが困難であるが、経営判断等によって決定される変数は経営の意思によってある程度自由に変更することができる。マルチサイト計画部１１０は、このような経営判断等によって決定される変数の値を変えながら複数回マルチサイト計画処理を実行することにより、例えば"総利益"を目的関数として、当該"総利益"を最大化するような変数値の組み合わせを導き出す。そして、マルチサイト計画部１１０は、この場合における、例えば、オイルバランス（製造サイト１２０のインプットおよびアウトプット）、経済バランス（製造サイト１２０の全てのインプットおよびアウトプットについての価格および収入）、総利益、操業コスト・純利益、エネルギーバランス（各プロセスおよびプロセス全体における消費燃料の流量および熱量）、プロセスユニットサマリ（マテリアルバランスおよびストリームプロパティのサマリ）、マージナルバリュー（どの制約が緩和されたらより利益を出せるかを示す値）、ブレンドサマリ（各成分の量およびプロパティを含む成分の混合のサマリ）、および、これらのレポート等の情報を含む生産計画を、複数の製造サイト１２０のそれぞれについて生成する。
この際、マルチサイト計画部１１０は、比較的長期のマルチサイト計画期間における比較的長い１または複数のマルチサイト計画インターバルごとの生産計画を、製造サイト１２０のそれぞれについて生成する。例えば、マルチサイト計画部１１０は、この先３か月の期間における各月毎の生産計画を、複数の製造サイト１２０のそれぞれについて生成してよい。マルチサイト計画部１１０は、複数の製造サイト１２０のそれぞれについて生成した生産計画を、複数の製造サイト１２０のそれぞれへ、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して供給する。
製油所１２０Ｒは、原油を精製して複数の石油製品を生産する。製油所１２０Ｒにおける石油精製の詳細については後述する。製油所１２０Ｒは、サイト計画部１３０、サイトワイドシミュレーション部１４０、プロセスシミュレーション部１５０、ブレンディングシミュレーション部１５５、ＡＰＣ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）１６０、ＢＰＣ（Ｂｌｅｎｄ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）１６５、オンサイト用プロセス制御システム１７０、および、オフサイト用プロセス制御システム１７５を有する。なお、上述の説明では、これら機能部の全てが製油所１２０Ｒに設けられている場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。これら機能部の一部、例えば、サイト計画部１３０、サイトワイドシミュレーション部１４０、プロセスシミュレーション部１５０、または、ブレンディングシミュレーション部１５５の少なくともいずれかは、製油所１２０Ｒとは異なる場所に設けられていてもよい。
サイト計画部１３０は、例えば、線形計画法を用いて自身が属する製造サイト１２０についての生産計画を生成する。この際、サイト計画部１３０は、マルチサイト計画部１１０が生産計画を生成した際に用いたものと同じストラクチャの線形計画テーブルを用いてよい。一例として、サイト計画部１３０は、マルチサイト計画部１１０が生成した生産計画のうち、自身が属する製造サイト１２０についての生産計画を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して取得する。また、サイト計画部１３０は、マルチサイト計画部１１０が生産計画を生成した際に用いたビジネス情報よりも、自身が属する製造サイト１２０に特化したより詳細なビジネス情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して取得する。ここで、このようなより詳細なビジネス情報には、例えば、サイトレベルの運営環境等によって定まる変数と、サイトレベルの判断等によって決定される変数と、が含まれる。運営環境等によって定まる変数はサイトレベルの意思によって変えることが困難であるが、サイトレベルの判断等によって決定される変数は、サイトレベルの意思によってある程度自由に変更することができる。サイト計画部１３０は、例えば、マルチサイト計画部１１０が用いたものと同じストラクチャの線形計画テーブルを用いて、マルチサイト計画部１１０が生成した生産計画によって決定済みのパラメータを入力し、かつ、サイトレベルの判断等によって決定される変数の値を変えながら複数回サイト計画処理を実行することによって、例えば、"総利益"をより最大化するような変数値の組み合わせを導き出す。そして、サイト計画部１３０は、この場合における生産計画を、自身が属する製造サイト１２０に特化したより詳細な生産計画として生成する。
この際、サイト計画部１３０は、マルチサイト計画部１１０が生成する生産計画に比べて、比較的短期のサイト計画期間における比較的短い１または複数のサイト計画インターバルごとの生産計画を、自身が属する製造サイト１２０について生成する。例えば、サイト計画部１３０は、この先１か月の期間における各週毎の生産計画を、自身が属する製造サイト１２０について生成してよい。サイト計画部１３０は、自身が生成した生産計画を、他の機能部または装置へ、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して供給する。
また、サイト計画部１３０は、マルチサイト計画部１１０が生成した生産計画によって決定済みのパラメータを用いると自身が属する製造サイト１２０の生産計画に問題が生じる（例えば、総利益、生産必要高、製品品質規格、および、タンク貯蔵容量等が閾値または物理的制約条件を下回る等）場合には、その旨をマルチサイト計画部１１０へフィードバックして、マルチサイトでの経営判断の変更を要求してもよい。
また、サイト計画部１３０は、自身が生成した生産計画に従って、製造サイト１２０におけるオペレーションを、例えば、日単位、または、複数日単位にスケジューリングするスケジューラとしての機能を有していてもよい。なお、上述の説明では、サイト計画部１３０がスケジューラとしての機能を有する場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。製油所１２０Ｒは、スケジューラをサイト計画部１３０とは異なる別の機能部または装置として有していてもよい。スケジューラは、例えば、タンク情報、輸送船スケジュール、パイプラインデリバリースケジュール、ロード／レールスケジュール等を含むベーシックスケジュール情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力を介して取得する。また、サイト計画部１３０とは異なる別の機能部または装置として構成される場合、スケジューラは、サイト計画部１３０が生成した生産計画を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して取得する。そして、スケジューラは、取得した生産計画に従って、例えば、製造サイト１２０におけるデイリーのスケジュール情報を生成し、これを、他の機能部または装置へ、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して供給する。
サイトワイドシミュレーション部１４０は、製造サイト１２０の運転をサイトワイドに模擬する。すなわち、サイトワイドシミュレーション部１４０は、製造サイト１２０における、入力、出力、および、処理内容に応じた応答の振る舞いをサイトワイドに模擬する。本図において、サイトワイドシミュレーション部１４０は、オンサイトにおけるプロセスユニットおよびオフサイトにおけるプロセスユニットの運転をサイトワイドに模擬する。ここで、オンサイトとは、例えば、製油所１２０Ｒにおける精製設備が設けられたサイトを示す。また、オフサイトとは、例えば、製油所１２０Ｒにおける精製設備以外のタンクヤード回りの設備、すなわち、原油／製品／半製品の受入、貯蔵、ブレンド、および、出荷等を行う付帯設備が設けられたサイトを示す。サイトワイドシミュレーション部１４０は、例えば、製造サイト１２０における供給フロー、製品フロー、温度・圧力、および、供給品質と製品品質のラボデータ等の情報を含むサイト情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して取得する。そして、サイトワイドシミュレーション部１４０は、例えば、定常状態モデルにこれらサイト情報を入力して、製造サイト１２０の運転を模擬し、製造サイト１２０における生産量、プロパティ、サイトコンディション、パフォーマンス等の情報を含むサイトワイドなシミュレーション結果を出力する。なお、定常状態モデルとは、時間的に変化しない入力に対して、時間的に変化しない一定の結果を出力するモデルをいう。この際、サイトワイドシミュレーション部１４０は、スケジューラが生成したスケジュール情報に少なくとも部分的に基づいて、サイトワイドなシミュレーション結果を出力してよい。すなわち、サイトワイドシミュレーション部１４０は、スケジューラが生成したスケジュールに少なくとも部分的に従って製造サイト１２０を運転した場合における、サイトワイドなシミュレーション結果を出力してよい。これに代えて、サイトワイドシミュレーション部１４０は、スケジューラが生成したものとは異なるスケジュールに従って製造サイト１２０を運転した場合における、サイトワイドなシミュレーション結果を出力してもよい。サイトワイドシミュレーション部１４０は、出力したサイトワイドなシミュレーション結果を、他の機能部または装置へ、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して供給する。
プロセスシミュレーション部１５０は、オンサイトのプロセスユニット（群）ごとの運転を模擬する。すなわち、プロセスシミュレーション部１５０は、オンサイトのプロセスユニット（群）における、入力、出力、および、処理内容に応じた反応の振る舞いを模擬する。プロセスシミュレーション部１５０は、例えば、サイト計画部１３０の線形計画よりも、オンサイトのプロセスユニット（群）ごとに特化したより詳細なサイト情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して取得する。そして、プロセスシミュレーション部１５０は、例えば、定常状態モデルに、より詳細なサイト情報を入力して、オンサイトのプロセスユニット（群）ごとの運転を模擬し、オンサイトのプロセスユニット（群）ごとのより詳細なシミュレーション結果を出力する。この際、プロセスシミュレーション部１５０は、スケジューラが生成したスケジュール情報に少なくとも部分的に基づいて、オンサイトのプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を出力してよい。すなわち、プロセスシミュレーション部１５０は、スケジューラが生成したスケジュールに少なくとも部分的に従ってオンサイトのプロセスユニット（群）を運転した場合における、オンサイトのプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を出力してよい。これに代えて、プロセスシミュレーション部１５０は、スケジューラが生成したものとは異なるスケジュールに従ってオンサイトのプロセスユニット（群）を運転した場合における、オンサイトのプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を出力してもよい。プロセスシミュレーション部１５０は、出力したオンサイトのプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を、他の機能部または装置へ、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して供給する。
ブレンディングシミュレーション部１５５は、オフサイトにおけるブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとの運転を模擬する。すなわち、ブレンディングシミュレーション部１５５は、オフサイトにおけるブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）における、入力、出力、および、処理内容に応じた反応の振る舞いを模擬する。なお、ブレンド性状制御とは、オフサイトにおいて各種成分を混ぜ合せて、規格を満足する製品を最小のコストと最大のスループットで作りこむ制御をいう。ブレンディングシミュレーション部１５５は、サイトワイドシミュレーション部１４０がサイトワイドなシミュレーション結果を出力した際に用いたサイト情報よりも、ブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとに特化したより詳細なサイト情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して取得する。そして、ブレンディングシミュレーション部１５５は、例えば、定常状態モデルに、より詳細なサイト情報を入力して、ブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとの運転を模擬し、ブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとのより詳細なシミュレーション結果を出力する。この際、ブレンディングシミュレーション部１５５は、スケジューラが生成したスケジュール情報に少なくとも部分的に基づいて、ブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を出力してよい。すなわち、ブレンディングシミュレーション部１５５は、スケジューラが生成したスケジュールに少なくとも部分的に従ってブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）を運転した場合における、ブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を出力してよい。これに代えて、ブレンディングシミュレーション部１５５は、スケジューラが生成したものとは異なるスケジュールに従ってブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）を運転した場合における、ブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を出力してもよい。ブレンディングシミュレーション部１５５は、出力したブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果を、他の機能部または装置へ、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して供給する。
ＡＰＣ１６０は、例えば、オンサイトにおいて高度な制御が必要なプロセスユニット（群）ごとにインプリメントされ、当該プロセスユニット（群）を制御するオンサイト用プロセス制御システム１７０を、より上位で制御する。ＡＰＣ１６０は、例えば、スケジューラが生成したスケジュール情報、２～３つのユニットのプロセスシミュレーションを集めた論理ユニット、または、プロセスシミュレーション部１５０が出力したオンサイトのプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果の少なくともいずれかに基づいて、プロセスユニット（群）を制御する指標となるターゲット値を設定してよい。そして、ＡＰＣ１６０は、当該ターゲット値に従ったフィードバック制御またはフィードフォワード制御を利用して、オンサイト用プロセス制御システム１７０を高度に制御することによって、当該プロセスユニット（群）におけるプロセス変動を制御する。なお、ＡＰＣ１６０は、高度な制御を必要としないプロセスについては、設けられていなくてもよい。
ＢＰＣ１６５は、例えば、オフサイトにおいてブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとにインプリメントされ、当該プロセスユニット（群）を制御するオフサイト用プロセス制御システム１７５を、より上位で制御することによって、当該プロセスユニット（群）におけるブレンド性状制御を行う。ＢＰＣは、例えば、スケジューラが生成したスケジュール情報、サイトワイドシミュレーション部１４０が出力したサイトワイドなシミュレーション情報、または、ブレンディングシミュレーション部１５５が出力したブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果の少なくともいずれかに基づいて、ブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）を制御するオフサイト用プロセス制御システム１７５を、より上位で制御してよい。
オンサイト用プロセス制御システム１７０は、例えば、オンサイトにおけるプロセスユニット（群）ごとにインプリメントされ、コンピュータによって、当該プロセスユニット（群）のオペレーションやプロセスを自動的に管理するプロセス制御システムである。なお、ここでいうプロセス制御システムは、ＤＣＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）、デジタル制御システム、産業情報制御システム、プロセスＩＴ、テクニカルＩＴシステム等を含む。オンサイト用プロセス制御システム１７０は、例えば、スケジューラが生成したスケジュール情報、サイトワイドシミュレーション部１４０が出力したサイトワイドなシミュレーション結果、プロセスシミュレーション部１５０が出力したオンサイトのプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果、または、ＡＰＣ１６０からの制御情報の少なくともいずれかに基づいて、オンサイトのプロセスユニット（群）を制御してよい。
オフサイト用プロセス制御システム１７５は、例えば、オンサイト用プロセス制御システム１７０と同様のシステムであってよい。オフサイト用プロセス制御システム１７５は、オフサイトにおけるプロセスユニット（群）ごとにインプリメントされ、コンピュータによって、当該プロセスユニット（群）のオペレーションやプロセスを自動的に管理するプロセス制御システムである。オフサイト用プロセス制御システム１７５は、例えば、スケジューラが生成したスケジュール情報、サイトワイドシミュレーション部１４０が出力したサイトワイドなシミュレーション結果、ブレンディングシミュレーション部１５５が出力したブレンド性状制御に係るプロセスユニット（群）ごとのシミュレーション結果、または、ＢＰＣ１６５からの制御情報の少なくともいずれかに基づいて、オフサイトのプロセスユニット（群）を制御してよい。
石油化学サイト１２０Ｃは、原料に化学反応を起こさせることで、合成繊維、合成樹脂、および、合成ゴム等の複数の化学製品を生産する。石油化学サイト１２０Ｃは、ブレンディングシミュレーション部１５５およびＢＰＣ１６５を有しない点を除き、製油所１２０Ｒと同様であるため、説明を省略する。
トータルソリューションモデル１００においては、１つのシステム、及び、１セットの事業プロセス及びモデルのみが存在し、これらは全て、データ又は情報転送フローによって統合される。したがって、このようなトータルソリューションモデル１００は、組織内の異なるグループ間でデータが正確且つ効率的に処理されることを保証する。これにより、例えば、本社と製油所との間、および、各製油所間で情報を連携することができ、事業プロセスが合理化され、手作業が排除された大規模なシステムを実現することができる。
図２は、製油所１２０Ｒにおける石油精製フローの一例を示す。製油所１２０Ｒでは、幅広い沸点範囲の炭化水素の混合物である原油を精製して複数の石油製品を生産する。一般に、製油所１２０Ｒでは、原油を常圧蒸留装置（ＣＤＵ：Ｃｒｕｄｅ Ｄｉｓｔｉｌｌａｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）で蒸留し、カット温度により沸点範囲の異なる留分、すなわち、ガス留分、ナフサ留分、灯油留分、軽油留分、重油留分、および、残留分に分離する。ガス留分からは、ＬＰガスが生産される。ナフサ留分は、ナフサ水素化脱硫装置で水素化脱硫された後、接触改質装置（ＣＲＵ：Ｃａｔａｌｙｔｉｃ Ｒｅｆｏｒｍｉｎｇ Ｕｎｉｔ）で接触改質され、脱ベンゼン装置でベンゼンが分離されて、ガソリン、ナフサ、および、芳香族等が生産される。灯油留分は、灯油水素化脱硫装置で水素化脱硫されて灯油が生産される。軽油留分は、ディーゼル脱硫装置で脱硫されて軽油が生産される。重油留分は、重油直接脱硫装置で水素が脱硫されて重油が生成される。重油留分は、また、減圧蒸留装置（ＶＤＵ：Ｖａｃｕｕｍ Ｄｉｓｔｒｉｌｌａｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）で軽質留分および重質留分に分離される。ＶＤＵで分離された軽質留分は、重油間接脱硫装置で水素が脱硫された後、流動接触分解装置（ＦＣＣ：Ｆｌｕｉｄ Ｃａｔａｌｙｔｉｃ Ｃｒａｃｋｉｎｇ）で触媒分解され、ＦＣＣガソリン脱硫装置で水素が脱硫されて、ガソリンが生成される。あるいは、ＶＤＵで分離された軽質留分は、水素化分解装置（ＨＣＵ：Ｈｙｄｒｏｃｒａｃｋｅｒ Ｕｎｉｔ）で処理される。一方、ＶＤＵで分離された重質留分は、熱分解装置（Ｃｏｋｅｒ）で熱分解されてコークスが生産されるほか、アスファルト製造装置で処理されてアスファルトが生産される。なお、石油化学工業においては、ナフサが主原料であり、オレフィン、例えば、エチレンおよびプロピレンや、芳香族、例えば、ベンゼン、トルエン、および、キシレンの芳香族炭化水素（いわゆるＢＴＸ）が、得られる主なマテリアルである。
トータルソリューションモデル１００において、オンサイトのプロセスユニットは、例えば、製油所１２０Ｒにおける上記に挙げたこれら装置を含んでよく、オンサイト用プロセス制御システム１７０は、これら装置のオペレーションやプロセスを制御してよい。また、ＡＰＣ１６０は、例えば、これら装置のうち、ＣＤＵ、ＶＤＵ、ＦＣＣ、および、ＣＲＵ等、製油所１２０Ｒの操業に特に重要な装置にインプリメントされてよい。
図３は、本実施形態に係るシステム３００のブロック図の一例を示す。システム３００は、例えば、図１に示すトータルソリューションモデル１００の一部の機能として実現されてよい。本実施形態に係るシステム３００は、更新前の計画モデルを用いて生成された生産計画をベースとして、最新の状態に更新された計画モデルを用いて生成された生産計画がどの程度改善されているかをトラッキングする。
システム３００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、システム３００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、システム３００は、製造サイトの操業用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、システム３００がインターネットに接続可能な場合、システム３００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
本実施形態に係るシステム３００は、計画部３１０、ベース計画部３２０、トラッキング部３３０、制御部３４０、および、更新部３５０を備える。なお、本図における各ブロックは、機能ブロックを示すものであって、実際のデバイス構成や装置構成とは必ずしも一致していなくてもよい。すなわち、本図において、別々の機能ブロックとして描かれているからといって、それらが必ずしも別々のデバイスまたは装置から構成されることに限定されるものではない。また、本図において、１つの機能ブロックとして描かれているからといって、それが必ずしも１つのデバイスまたは装置から構成されることに限定されるものではない。
計画部３１０は、計画モデル３１５を有する。計画モデル３１５は、アップツーデート（Ｕｐ－Ｔｏ－Ｄａｔｅ）、すなわち、最新の状態に更新されている。計画部３１０は、このように最新の状態に更新された計画モデル３１５を用いて、対象期間において製造サイト１２０を制御するための生産計画を生成する。ここで、計画モデル３１５は、例えば、線形計画モデルであってよい。すなわち、計画モデル３１５は、マトリックス数学を用いて変数値の異なる組み合わせを繰り返し試すことによって、上述の（数１）式で示される制約条件のもとで、（数２）式の目的関数を最大化（または最小化）する変数値の組み合わせを導き出す。計画部３１０は、例えば、トータルソリューションモデル１００におけるマルチサイト計画部１１０、または、サイト計画部１３０の少なくともいずれかであってよい。計画部３１０は、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介してビジネス情報を取得し、取得したビジネス情報を用いて生産計画を生成する。計画部３１０は、生成した生産計画や生成した生産計画に従ったスケジュール情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して、他の機能部や装置へ供給してもよい。
ベース計画部３２０は、ベース計画モデル３２５を有する。ベース計画モデル３２５は、アップツーデートの計画モデル３１５とは、少なくとも状態が異なる計画モデルである。一例として、ベース計画モデル３２５は、更新が反映される前の計画モデル３１５と同一の計画モデルであってよい。ベース計画部３２０は、最新の状態に更新された計画モデル３１５とは異なる、更新前の計画モデルであるベース計画モデル３２５を用いて、生産計画のベースとなるベース計画を生成する。ベース計画部３２０は、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介してビジネス情報を取得し、取得したビジネス情報を用いてベース計画を生成する。ベース計画部３２０は、生成したベース計画を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して、他の機能部や装置へ供給してもよい。
トラッキング部３３０は、計画部３１０から生産計画を取得する。また、トラッキング部３３０は、ベース計画部３２０からベース計画を取得する。そして、トラッキング部３３０は、計画部３１０から取得した生産計画およびベース計画部３２０から取得したベース計画に基づいて、計画モデルの更新による生産計画の改善をトラッキングする。トラッキング部３３０は、トラッキングした生産計画の改善を示す情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して、他の機能部や装置へ供給してもよい。
制御部３４０は、計画部３１０からスケジュール情報を取得する。そして、制御部３４０は、生産計画に従ったスケジュール情報に沿って、すなわち、生産計画に基づいて製造サイト１２０を制御する。なお、上述のとおり、制御対象とする製造サイト１２０は、例えば、原油を精製して複数の石油製品を製造する製油所を含んでよい。
更新部３５０は、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して、計画モデル３１５を最新の状態に更新するために必要な情報を取得して、計画モデル３１５を更新する。
以下、これら機能部により、生産計画の改善をトラッキングする場合について、フローを用いて詳細に説明する。
図４は、本実施形態に係るシステム３００が生産計画の改善をトラッキングするフローの一例を示す。
ステップ４１０において、システム３００は、初期の計画モデル３１５を構築する。一例として、計画部３１０は、ベース計画部３２０が有するベース計画モデル３２５をコピーして、アップツーデート用の初期の計画モデル３１５とする。しかしながら、これに限定されるものではない。
ステップ４２０において、システム３００は、生産計画を生成するタイミングか否かを判定する。例えば、システム３００は、予め定められた周期、例えば、１月毎に到来する生産計画生成タイミングか否かを判定する。ステップ４２０において、生産計画を生成するタイミングでないと判定された場合、システム３００は、ステップ４２０の処理を繰り返す。
ステップ４２０において、生産計画を生成するタイミングであると判定された場合、システム３００は、ステップ４３０において、アップツーデートの計画モデル３１５を用いて生産計画を生成する。すなわち、計画部３１０は、最新の状態に更新された計画モデル３１５を用いて、対象期間（例えば、この先１か月間）において製造サイト１２０を制御するための生産計画を生成する。ここで、計画モデル３１５は、例えば、線形計画モデルであってよい。
計画部３１０は、例えば、原油量、原油タイプ、原油価格、製品価格、製品デマンド、プロセスユニット可用性、および、プロセスユニット最大能力等の情報を含むビジネス情報を、ネットワークを介して取得し、ビジネス情報を計画モデル３１５へ入力する。次に、計画モデル３１５は、上述の線形計画法を用いて、"総利益"を最大化するような変数値の組み合わせを導き出す。そして、計画部３１０は、この場合における、オイルバランス、経済バランス、総利益、操業コスト・純利益、エネルギーバランス、プロセスユニットサマリ、マージナルバリュー、ブレンドサマリ、および、これらのレポート等の情報を含む生産計画を生成する。そして、計画部３１０は、生成した生産計画をトラッキング部３３０へ供給する。また、計画部３１０は、生成した生産計画に従ったスケジュール情報を、制御部３４０へ供給する。
ステップ４４０において、システム３００は、ベース計画モデル３２５を用いてベース計画を生成する。すなわち、ベース計画部３２０は、更新前の計画モデルであるベース計画モデル３２５を用いて、生産計画のベースとなるベース計画を生成する。
ここで、ステップ４３０およびステップ４４０において、計画部３１０およびベース計画部３２０は、同一の情報をそれぞれの計画モデルに入力して、生産計画およびベース計画をそれぞれ生成してよい。より詳細には、ベース計画部３２０は、例えば、ステップ４３０において、対象期間における生産計画を生成するために、計画部３１０がアップツーデートの計画モデル３１５に入力した情報と同一の情報を、更新前の計画モデルであるベース計画モデル３２５に入力する。これにより、システム３００は、モデルへの入力に依存せずに計画モデルの更新にのみ起因した生産計画の改善をトラッキングすることができる。次に、ベース計画モデル３２５は、例えば、計画モデル３１５と同様の手法により、対象期間において製造サイト１２０を制御するための生産計画のベースとなるベース計画を生成する。そして、ベース計画部３２０は、生成したベース計画をトラッキング部３３０へ供給する。
なお、上述の説明では、アップツーデートの計画モデル３１５を用いて生産計画を生成した後に、ベース計画モデル３２５を用いてベース計画を生成する場合を一例として説明したが、ベース計画を生成した後に生産計画を生成してもよい。すなわち、ステップ４３０とステップ４４０はどちらが先に行われてもよい。
ステップ４５０において、トラッキング部３３０は、ステップ４３０において計画部３１０が生成した生産計画、および、ステップ４４０においてベース計画部３２０が生成したベース計画に基づいて、計画モデルの更新による生産計画の改善をトラッキングする。
この際、トラッキング部３３０は、例えば、生産計画とベース計画との差分に基づいて、計画モデルの更新による生産計画の改善をトラッキングしてよい。すなわち、トラッキング部３３０は、生産計画からベース計画を減算した値を、計画モデル３１５の更新による生産計画の改善として記録してよい。これにより、トラッキング部３３０は、簡単な演算により生産計画の改善をトラッキングすることができる。
また、トラッキング部３３０は、生産計画における利益をトラッキングしてよい。すなわち、トラッキング部３３０は、生産計画およびベース計画における"利益"の改善を、計画モデル３１５の更新による生産計画の改善として記録してよい。これにより、トラッキング部３３０は、ビジネスにおいて特に重要となる指標をトラッキングすることができる。
したがって、トラッキング部３３０は、例えば、生産計画における"利益"の値から、ベース計画における"利益"の値を減算した値を、計画モデル３１５の更新による生産計画の改善として記録してよい。
ステップ４６０において、システム３００は、生産計画の改善のトラッキングを終了するか否か判定する。ステップ４６０において、トラッキングを終了しないと判定された場合、システム３００は、処理をステップ４２０に戻して、ステップ４２０からステップ４６０の処理を繰り返す。一方、ステップ４６０において、トラッキングを終了すると判定された場合、システム３００は、処理を終了する。
トラッキング部３３０は、このような処理を繰り返し、生産計画生成タイミング毎（例えば、１月毎）に生産計画の改善を記録し続けることによって、生産計画の改善をトラッキングすることができる。すなわち、システム３００は、例えば、どのタイミングで、計画モデル３１５の更新により生産計画がどの程度改善したかを把握することができる。トラッキング部３３０は、このようにして得られた生産計画の改善を示す情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して、他の機能部や装置へ供給することができる。また、システム３００は、生産計画の改善を示す情報に基づいて、様々な制御を行うことができる。一例として、システム３００は、生産計画の改善を示す情報を他の製造サイトに供給し、同様の改善を他の製造サイトにも適用させてもよい。また、システム３００は、既に改善が完了している内容については、以後の計画モデル３１５の更新において変更されないよう、計画モデル３１５の更新を制限してもよい。
トラッキング部３３０は、更に、計画モデル３１５の更新に関する情報を取得してもよい。例えば、トラッキング部３３０は、計画モデル３１５が更新された場合に、計画モデル３１５の更新内容、および、更新タイミングを示す情報を取得してもよい。そして、トラッキング部３３０は、トラッキングしている生産計画の改善と、計画モデル３１５の更新とを併せて記録することにより、計画モデル３１５の更新と生産計画の改善との対応関係を紐づけてもよい。
例えば、トラッキング部３３０は、計画モデル３１５の更新と生産計画の改善を、（表１）のように記録していたとする。
Figure 0007302414000003
すなわち、トラッキング部３３０は、６月１日時点において、３．４０＄／ｂｂｌ、すなわち、１バレルあたり３．４０ドルの利益を示す生産計画が生成され、３．２０＄／ｂｂｌの利益を示すベース計画が生成されたとする。そうすると、トラッキング部３３０は、３．４０＄／ｂｂｌから３．２０＄／ｂｂｌを減算することで、ベース計画に対して生産計画が＋０．２０＄／ｂｂｌ改善されていると判断する。同様に、トラッキング部３３０は、７月１日時点において、ベース計画に対して生産計画が＋０．２２＄／ｂｂｌ改善され、８月１日時点において、ベース計画に対して生産計画が＋０．２７＄／ｂｂｌ改善されていると判断する。
また、例えば、６月１３日に計画モデル３１５が"Ｘ"という内容で更新されたとする。同様に、７月５日に計画モデル３１５が"Ｙ"という内容で更新され、同月２７日に計画モデル３１５が"Ｚ"という内容で更新されたとする。
この際、トラッキング部３３０は、７月１日時点における改善＋０．２２＄／ｂｂｌから６月１日時点における改善＋０．２０＄／ｂｂｌを減算した＋０．０２＄／ｂｂｌの改善が、６月１日から７月１日までに実行された計画モデル３１５の更新、すなわち、"Ｘ"という内容の更新に起因するものと判断する。同様に、トラッキング部３３０は、８月１日時点における改善から７月１日時点における改善を減算した＋０．０５＄／ｂｂｌの改善が、７月１日から８月１日までに実行された計画モデル３１５の更新、すなわち、"Ｙ"および"Ｚ"という内容の更新に起因するものと判断する。
このように、トラッキング部３３０は、複数の時点間における改善の差分、および、当該複数の時点間に生じた計画モデル３１５の更新に基づいて、計画モデル３１５の更新と生産計画の改善との対応関係を紐づけることができる。これにより、トラッキング部３３０は、計画モデル３１５の更新に応じて生産計画がどの程度改善したかを、更新の内容ごとに判断することができる。
従来、大規模な製造サイトをワールドワイドに操業するにあたって、製造サイト１２０の生産計画を生成するための計画モデルの更新が、実際にどのような効果を奏しているのかが明らかではなかった。これに対して、本実施形態に係るシステム３００によれば、更新前の計画モデルを用いて生成された生産計画をベースとして、最新の状態に更新された計画モデルを用いて生成された生産計画がどの程度改善されているかをトラッキングする。これにより、システム３００は、計画モデルを更新することによって、生産計画がどの程度改善するかを把握することができ、計画モデルを更新して正確に維持することによるメリットを客観的に示すことができる。すなわち、システム３００は、製造サイトにおける継続的な改善の価値をトラッキングするための厳密な方法を提供することができる。
図５は、本実施形態の変形例に係るシステム３００のブロック図の一例を示す。図５においては、図３と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本変形例に係るシステム３００は、更に、シミュレーション部５１０、実運転情報取得部５２０、モニタ部５３０、校正部５４０を備える。
シミュレーション部５１０は、製造サイト１２０における少なくとも一部のシミュレーションモデル５１５を有し、当該シミュレーションモデル５１５に基づいて、製造サイト１２０における少なくとも一部の運転を模擬する。ここで、当該製造サイト１２０における少なくとも一部は、一例として、製造サイト１２０におけるプロセスユニットであってよい。したがって、シミュレーションモデル５１５は、プロセスユニットシミュレーションモデルであってよい。シミュレーション部５１０は、例えば、トータルソリューションモデル１００におけるプロセスシミュレーション部１５０、または、ブレンディングシミュレーション部１５５であってよい。シミュレーション部５１０は、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して製造サイト１２０に係るサイト情報を取得する。そして、シミュレーション部５１０は、例えば、取得したサイト情報を用いて、製造サイト１２０の少なくとも一部の運転を模擬し、製造サイト１２０における少なくとも一部についてのシミュレーション結果を出力する。そして、シミュレーション部５１０は、出力したシミュレーション結果をモニタ部５３０、および、更新部３５０へ供給する。また、シミュレーション部５１０は、シミュレーションモデル５１５を更新した場合には、更新したパラメータの情報を更新部３５０へ供給する。シミュレーション部５１０は、出力したシミュレーション結果や更新したパラメータの情報を、ネットワーク、各種メモリデバイス、および、ユーザ入力等を介して、他の機能部や装置へ供給してもよい。
実運転情報取得部５２０は、ネットワーク、各種メモリデバイス、およびユーザ入力等を介して、製造サイト１２０を実際に運転した際に得られた実運転情報、すなわち、実績を取得する。実運転情報取得部５２０は、取得した実運転情報をモニタ部５３０へ供給する。
モニタ部５３０は、実運転情報取得部５２０から供給された実運転情報を用いて、製造サイト１２０における少なくとも一部の実際の運転をモニタする。そして、モニタ部５３０は、シミュレーションモデル５１５の校正が必要と判断した場合に、シミュレーションモデル５１５の校正を校正部５４０に指示する。また、モニタ部５３０は、計画モデル３１５の更新が必要と判断した場合に、計画モデル３１５の更新を更新部３５０に指示する。
校正部５４０は、シミュレーション部５１０によって模擬された運転とモニタ部５３０によってモニタされた実際の運転との間の差分に基づいて、シミュレーションモデル５１５を校正する。
そして、更新部３５０は、シミュレーションモデル５１５の校正に応じて、計画モデル３１５を更新する。また、更新部３５０は、更新された計画モデル３１５に対応するサブモデルをモニタ部５３０へ供給する。ここで、サブモデルは、例えば、プロセスユニット毎のモデルであってよい。各サブモデルは、更新された計画モデル３１５におけるプロセスユニット毎のサブセットと同じ線形計画テーブルを有していてよい。
以下、これら機能部により計画モデル３１５を更新する場合について、フローを用いて詳細に説明する。
図６は、本実施形態の変形例に係るシステム３００が計画モデル３１５を更新するフローの一例を示す。
ステップ６１０において、シミュレーション部５１０は、製造サイト１２０における少なくとも一部のシミュレーションモデル５１５に基づいて、製造サイト１２０における少なくとも一部（例えば、製造サイト１２０におけるプロセスユニット）の運転を模擬する。ここで、シミュレーションモデル５１５は定常状態モデルであってよい。
シミュレーション部５１０は、例えば、製造サイト１２０内のプロセスユニットに対して数時間の周期、および、完全なラボデータが利用可能となる月１回または月２回の間隔で実施されるミニテスト等から得られる製造サイト１２０における供給フロー、製品フロー、温度・圧力、および、供給品質と製品品質のラボデータ等の情報を含むサイト情報を、ネットワークを介して取得し、サイト情報を定常状態モデルであるシミュレーションモデル５１５へ入力する。次に、シミュレーションモデル５１５は、例えば、計画部３１０が生成したスケジュール情報に従って運転した場合の製造サイト１２０の少なくとも一部における、入力、出力、および、処理内容に応じた反応の振る舞いを模擬する。そして、シミュレーション部５１０は、この場合における、製造サイト１２０の少なくとも一部における生産量、プロパティ、サイトコンディション、パフォーマンス等の情報を含むシミュレーション結果を出力する。シミュレーション部５１０は、製造サイト１２０における少なくとも一部の運転を模擬したシミュレーション結果をモニタ部５３０へ供給する。
ここで、上述したように、製造サイト１２０は、例えば、原油を精製して複数の石油製品を製造する製油所１２０Ｒを含んでよい。したがって、製造サイト１２０における少なくとも一部は、製油所１２０Ｒにおける常圧蒸留装置、減圧蒸留装置、ナフサ水素化脱硫装置、接触改質装置、脱ベンゼン装置、灯油水素化脱硫装置、ディーゼル脱硫装置、重油脱硫装置（例えば、重油間接脱硫装置および／または重油直接脱硫装置）、流動接触分解装置、ＦＣＣガソリン脱硫装置、熱分解装置、水素化分解装置、または、アスファルト製造装置の少なくともいずれかを含んでよい。そして、シミュレーション部５１０は、例えば、上記に挙げたこれらの装置を含んでよいオンサイトのプロセスユニットのいずれかの運転を模擬する。この際、シミュレーション部５１０は、製造サイト１２０における１つのプロセスユニットの運転を模擬してもよいし、製造サイト１２０における複数のプロセスユニットのグループの運転を模擬してもよい。
ステップ６２０において、実運転情報取得部５２０は、実績を、製造サイト１２０を実際に運転した際に得られた実運転情報として、ネットワークを介して取得する。実運転情報取得部５２０は、取得した実運転情報をモニタ部５３０へ供給する。そして、モニタ部５３０は、実運転情報取得部５２０から供給された実運転情報を用いて、製造サイト１２０における少なくとも一部の実際の運転をモニタする。
ステップ６３０において、モニタ部５３０は、ステップ６１０においてシミュレーション部５１０から供給されたシミュレーション結果と、ステップ６２０において実運転情報取得部５２０から供給された実運転情報とを比較し、両者の差分が予め定められた閾値以下である場合には、模擬された運転と実際の運転とが一致していると判断して、処理を終了する。一方、ステップ６３０において、両者の差分が予め定められた閾値を超える場合には、模擬された運転と実際の運転とが一致していないと判断し、シミュレーションモデル５１５の校正が必要であると判定して、シミュレーションモデル５１５の校正を校正部５４０に指示する。また、モニタ部５３０は、シミュレーションモデル５１５の校正に応じて、計画モデル３１５の更新が必要であると判定して、計画モデル３１５の更新を更新部３５０へ指示する。
なお、モニタ部５３０は、模擬された運転と実際の運転とが一致しているか否かを判断するにあたって、シミュレーション結果および実運転情報におけるどのような項目に着目して両者を比較してもよい。モニタ部５３０は、例えば、生産量やプロパティ等の特定の項目に着目して両者を比較してもよいし、他の項目に着目して両者を比較してもよいし、複数の項目に着目して両者を比較してもよい。
ステップ６４０において、校正部５４０は、模擬された運転と実際の運転との間の差分に基づいて、シミュレーションモデル５１５を校正する。校正部５４０は、例えば、模擬された運転と実際の運転との間の差分を最小化するように、モデル内の調整可能なパラメータを更新する。このように、校正部５４０は、両者の差分が予め定められた閾値を超える場合に、シミュレーションモデル５１５を校正してよい。この場合、当該閾値をユーザ設定可能にすることで、シミュレーションモデル５１５の校正のトリガをコントロールすることができる。
ステップ６５０において、更新部３５０は、ステップ６４０におけるシミュレーションモデル５１５の校正に応じて、計画モデル３１５を更新し、更新された計画モデル３１５に対応するサブモデルをモニタ部５３０へ供給する。そして、システム３００は処理を終了する。この際、更新部３５０は、線形計画モデルに用いられる１次式における少なくとも１つの係数を更新してよい。ここで、計画モデル３１５およびシミュレーションモデル５１５は共通するパラメータを有し、更新部３５０は、共通するパラメータに対応する少なくとも１つの係数を更新してよい。上述したように、計画モデル３１５は、各エントリが複数の変数のそれぞれに対する係数である線形計画テーブルを有する。そして、このような各エントリの係数の一部は、計画モデル３１５およびシミュレーションモデル５１５で共通するパラメータに対応する少なくとも１つの係数を含む。そこで、更新部３５０は、例えば、線形計画テーブルにおけるこのような係数を調整することによって、計画モデル３１５を更新する。これにより、更新部３５０は、ステップ６４０におけるシミュレーションモデル５１５の校正により生じる影響を計画モデル３１５にも反映させることができる。
また、計画モデル３１５を更新するにあたって、シミュレーション部５１０は、ステップ６４０において校正されたシミュレーションモデル５１５に、計画モデル３１５を更新するための更新用パラメータを入力して製造サイト１２０における少なくとも一部の運転を模擬し、更新部３５０は、当該更新用パラメータを用いたシミュレーション結果に基づいて、計画モデル３１５を更新してもよい。すなわち、更新部３５０は、計画モデル３１５を実際に更新することに先立ち、ステップ６４０において校正された校正済みシミュレーションモデル５１５により、更新用パラメータを用いた場合の製造サイト１２０の少なくとも一部の運転を模擬してよい。これにより、更新部３５０は、更新用パラメータの妥当性を事前に判断することができる。
従来、大規模な製造サイト１２０をワールドワイドに操業するにあたっては、企業資源計画および製造実行は、組織内の異なるグループ（又は、部門）が独立したシステムを用いることによって、それぞれが独自に運用されていた。すなわち、例えば、計画モデル３１５はＥＲＰ層によって独自に更新され、シミュレーションモデル５１５はＭＥＳ層によって独自に校正されており、それぞれの更新および校正がお互いに反映されていなかった。そのため、計画モデル３１５およびシミュレーションモデル５１５は、同一の組織内で用いられているにも関わらず、それぞれが異なる設定で運用されていた。これに対して、本実施形態の変形例に係るシステム３００によれば、実際の運転状況を元にしてシミュレーションモデル５１５を校正するとともに、シミュレーションモデル５１５の校正に応じて計画モデル３１５を更新することにより、シミュレーションモデル５１５を校正することにより生じる影響を計画モデル３１５へ反映させる。これにより、製造サイト１２０の運転を模擬するためのシミュレーションモデル５１５と、製造サイト１２０の生産計画を生成するための計画モデル３１５とを、精度よく維持し続けることができる。すなわち、本実施形態の変形例に係るシステム３００は、製造サイト１２０を正確にモデル化し続けることを可能とする。したがって、本実施形態の変形例に係るシステム３００は、製造サイト１２０における操業管理のＰＤＣＡ（Ｐｌａｎ－Ｄｏ－Ｃｈｅｃｋ－Ａｃｔ）サイクルを確実に迅速に回し、複数の部門間の協調を最大限に引き出すことを可能とする。また、このようなシステム３００を用いることよって、例えば、複数のプロセスユニットの動作を最適化することで目的関数を最大化することができる。そして、このように、計画モデル３１５を精度良く維持し続ける場合、改善をトラッキングする本実施形態に係るシステム３００と親和性が高く、システム３００による効果を最大限に引き出すことができる。
本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
図７は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
１００ トータルソリューションモデル
１１０ マルチサイト計画部
１２０ 製造サイト
１２０Ｒ 製油所
１２０Ｃ 石油化学サイト
１３０ サイト計画部
１４０ サイトワイドシミュレーション部
１５０ プロセスシミュレーション部
１５５ ブレンディングシミュレーション部
１６０ ＡＰＣ
１６５ ＢＰＣ
１７０ オンサイト用プロセス制御システム
１７５ オフサイト用プロセス制御システム
３００ システム
３１０ 計画部
３１５ 計画モデル
３２０ ベース計画部
３２５ ベース計画モデル
３３０ トラッキング部
３４０ 制御部
３５０ 更新部
５１０ シミュレーション部
５１５ シミュレーションモデル
５２０ 実運転情報取得部
５３０ モニタ部
５４０ 校正部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インターフェイス
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード

Claims (12)

  1. 最新の状態に更新された計画モデルを用いて、対象期間において製造サイトを制御するための生産計画を生成する計画部と、
    更新前の計画モデルを用いて、前記生産計画のベースとなるベース計画を生成するベース計画部と、
    前記生産計画および前記ベース計画に基づいて、前記計画モデルの更新による前記生産計画の改善をトラッキングするトラッキング部と、
    を備えるシステム。
  2. 前記計画部および前記ベース計画部は、同一の情報をそれぞれの計画モデルに入力して、前記生産計画および前記ベース計画をそれぞれ生成する、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記ベース計画部は、前記対象期間における前記生産計画を生成するために前記計画部が計画モデルに入力した情報と同一の情報を、前記更新前の計画モデルに入力する、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記トラッキング部は、前記生産計画と前記ベース計画との差分に基づいて、前記計画モデルの更新による前記生産計画の改善をトラッキングする、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
  5. 前記トラッキング部は、前記生産計画における利益をトラッキングする、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
  6. 前記計画モデルを更新する更新部を更に備える、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
  7. 前記製造サイトにおける少なくとも一部のシミュレーションモデルに基づいて、前記製造サイトにおける前記少なくとも一部の運転を模擬するシミュレーション部と、
    前記模擬された運転と実際の運転との間の差分に基づいて、シミュレーションモデルを校正する校正部と、を更に備え、
    前記更新部は、前記シミュレーションモデルの校正に応じて、前記計画モデルを更新する、請求項６に記載のシステム。
  8. 前記計画モデルは線形計画モデルである、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
  9. 前記生産計画に基づいて、前記製造サイトを制御する制御部を更に備える、請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
  10. 前記製造サイトは、原油を精製して複数の石油製品を製造する製油所を含む、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
  11. 最新の状態に更新された計画モデルを用いて、対象期間において製造サイトを制御するための生産計画を生成することと、
    更新前の計画モデルを用いて、前記生産計画のベースとなるベース計画を生成することと、
    前記生産計画および前記ベース計画に基づいて、前記計画モデルの更新による前記生産計画の改善をトラッキングすることと、
    を備える方法。
  12. コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
    最新の状態に更新された計画モデルを用いて、対象期間において製造サイトを制御するための生産計画を生成する計画部と、
    更新前の計画モデルを用いて、前記生産計画のベースとなるベース計画を生成するベース計画部と、
    前記生産計画および前記ベース計画に基づいて、前記計画モデルの更新による前記生産計画の改善をトラッキングするトラッキング部と、
    して機能させるプログラム。
JP2019178761A 2019-09-30 2019-09-30 システム、方法、および、プログラム Active JP7302414B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019178761A JP7302414B2 (ja) 2019-09-30 2019-09-30 システム、方法、および、プログラム
PCT/JP2020/035878 WO2021065641A1 (en) 2019-09-30 2020-09-23 System, method, and program
EP20871061.6A EP4038559A4 (en) 2019-09-30 2020-09-23 SYSTEM, PROCEDURE AND PROGRAM
US17/692,093 US20220198583A1 (en) 2019-09-30 2022-03-10 System, method, and recording medium having recorded thereon program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019178761A JP7302414B2 (ja) 2019-09-30 2019-09-30 システム、方法、および、プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021056738A JP2021056738A (ja) 2021-04-08
JP7302414B2 true JP7302414B2 (ja) 2023-07-04

Family

ID=75270983

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019178761A Active JP7302414B2 (ja) 2019-09-30 2019-09-30 システム、方法、および、プログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20220198583A1 (ja)
EP (1) EP4038559A4 (ja)
JP (1) JP7302414B2 (ja)
WO (1) WO2021065641A1 (ja)

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3259146B2 (ja) 1992-11-24 2002-02-25 株式会社日立製作所 最適運転計画立案方法
JP3497348B2 (ja) 1997-06-20 2004-02-16 株式会社日立製作所 生産計画システム
JP2004110564A (ja) 2002-09-19 2004-04-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 工期及びコスト評価システム
JP3631915B2 (ja) 1999-03-09 2005-03-23 富士通株式会社 生産計画システムおよび生産計画プログラムを格納した記録媒体
JP2007018284A (ja) 2005-07-07 2007-01-25 Idemitsu Kosan Co Ltd 石油製品製造制御装置、その方法、そのプログラム、および、そのプログラムを記録した記録媒体、並びに、石油製品の製造装置
JP2007201309A (ja) 2006-01-30 2007-08-09 Seiko Epson Corp シミュレーションのパラメータ更新システム
JP4224889B2 (ja) 1999-05-06 2009-02-18 株式会社豊田自動織機 水抜き構造を有するサンルーフ
JP5023414B2 (ja) 2001-06-08 2012-09-12 大日本印刷株式会社 生産計画評価方法およびシステム
WO2017154744A1 (ja) 2016-03-11 2017-09-14 株式会社日立製作所 生産設備経営最適化装置
JP2019101682A (ja) 2017-11-30 2019-06-24 三菱重工業株式会社 製造ラインの制御方法、製造ラインの制御装置、製造ラインの制御システム及びプログラム
JP2019101923A (ja) 2017-12-06 2019-06-24 横河電機株式会社 生産支援システム、生産支援方法及びプログラム
WO2020018054A2 (en) 2018-07-19 2020-01-23 Pamukkale Universitesi Ultrasonic water-closet cleaning and hygiene machine
JP2020102082A (ja) 2018-12-25 2020-07-02 株式会社豊田中央研究所 予測モデル生成装置、予測モデル生成方法、および、コンピュータプログラム
JP6829667B2 (ja) 2017-07-27 2021-02-10 株式会社日立プラントコンストラクション 生産シミュレーション装置
JP7040506B2 (ja) 2018-10-19 2022-03-23 Ｊｆｅスチール株式会社 工場内ライン負荷予測モデル作成方法、工場内ライン負荷予測モデル、工場内ライン生産計画作成方法、工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム、工場内ライン負荷予測モデル作成装置、及び工場内ライン生産計画作成装置
JP2022525381A (ja) 2019-03-27 2022-05-13 横河電機株式会社 処理装置、処理方法、および、処理プログラム

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04224889A (ja) * 1990-12-26 1992-08-14 Idemitsu Kosan Co Ltd 蒸留装置への通油計画決定装置
JP3380814B2 (ja) * 1992-10-26 2003-02-24 三菱電機株式会社 環境適応型生産計画作成装置
JPH11328276A (ja) * 1998-03-16 1999-11-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd スケジューリングシステム
AU6610200A (en) * 1999-07-27 2001-02-13 Raytheon Company Method and system for process design
JP2007004218A (ja) * 2005-06-21 2007-01-11 Toyota Motor Corp 生産開始計画決定装置
JP2013109711A (ja) * 2011-11-24 2013-06-06 Yokogawa Electric Corp プラントモデル生成装置およびプラント運転支援システム
US9588514B2 (en) * 2015-01-26 2017-03-07 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Commissioning field devices in a process control system supported by big data
US10095200B2 (en) 2015-03-30 2018-10-09 Uop Llc System and method for improving performance of a chemical plant with a furnace
US10180680B2 (en) * 2015-03-30 2019-01-15 Uop Llc Tuning system and method for improving operation of a chemical plant with a furnace
WO2018109752A1 (en) * 2016-12-16 2018-06-21 Factor Financial Analytics Pty Ltd A method and system for generating a decision-making algorithm for an entity to achieve an objective
JP6732667B2 (ja) * 2017-01-18 2020-07-29 横河電機株式会社 保全作業支援装置、保全作業支援方法、保全作業支援プログラム及び記録媒体

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3259146B2 (ja) 1992-11-24 2002-02-25 株式会社日立製作所 最適運転計画立案方法
JP3497348B2 (ja) 1997-06-20 2004-02-16 株式会社日立製作所 生産計画システム
JP3631915B2 (ja) 1999-03-09 2005-03-23 富士通株式会社 生産計画システムおよび生産計画プログラムを格納した記録媒体
JP4224889B2 (ja) 1999-05-06 2009-02-18 株式会社豊田自動織機 水抜き構造を有するサンルーフ
JP5023414B2 (ja) 2001-06-08 2012-09-12 大日本印刷株式会社 生産計画評価方法およびシステム
JP2004110564A (ja) 2002-09-19 2004-04-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 工期及びコスト評価システム
JP2007018284A (ja) 2005-07-07 2007-01-25 Idemitsu Kosan Co Ltd 石油製品製造制御装置、その方法、そのプログラム、および、そのプログラムを記録した記録媒体、並びに、石油製品の製造装置
JP2007201309A (ja) 2006-01-30 2007-08-09 Seiko Epson Corp シミュレーションのパラメータ更新システム
WO2017154744A1 (ja) 2016-03-11 2017-09-14 株式会社日立製作所 生産設備経営最適化装置
JP6829667B2 (ja) 2017-07-27 2021-02-10 株式会社日立プラントコンストラクション 生産シミュレーション装置
JP2019101682A (ja) 2017-11-30 2019-06-24 三菱重工業株式会社 製造ラインの制御方法、製造ラインの制御装置、製造ラインの制御システム及びプログラム
JP2019101923A (ja) 2017-12-06 2019-06-24 横河電機株式会社 生産支援システム、生産支援方法及びプログラム
JP6984370B2 (ja) 2017-12-06 2021-12-17 横河電機株式会社 生産支援システム、生産支援方法及びプログラム
WO2020018054A2 (en) 2018-07-19 2020-01-23 Pamukkale Universitesi Ultrasonic water-closet cleaning and hygiene machine
JP7040506B2 (ja) 2018-10-19 2022-03-23 Ｊｆｅスチール株式会社 工場内ライン負荷予測モデル作成方法、工場内ライン負荷予測モデル、工場内ライン生産計画作成方法、工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム、工場内ライン負荷予測モデル作成装置、及び工場内ライン生産計画作成装置
JP2020102082A (ja) 2018-12-25 2020-07-02 株式会社豊田中央研究所 予測モデル生成装置、予測モデル生成方法、および、コンピュータプログラム
JP2022525381A (ja) 2019-03-27 2022-05-13 横河電機株式会社 処理装置、処理方法、および、処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021065641A1 (en) 2021-04-08
EP4038559A1 (en) 2022-08-10
US20220198583A1 (en) 2022-06-23
EP4038559A4 (en) 2023-10-25
JP2021056738A (ja) 2021-04-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chang et al. Refinery engineering: Integrated process modeling and optimization
Chu et al. Integrated planning, scheduling, and dynamic optimization for batch processes: MINLP model formulation and efficient solution methods via surrogate modeling
Joly Refinery production planning and scheduling: The refining core business
Guerra et al. Improvements in petroleum refinery planning: 1. Formulation of process models
Castillo Castillo et al. Global optimization algorithm for large-scale refinery planning models with bilinear terms
Zhao et al. Cyclic scheduling for ethylene cracking furnace system with consideration of secondary ethane cracking
JP7380021B2 (ja) システム、方法、および、プログラム
Siamizade Global optimization of refinery-wide production planning with highly nonlinear unit models
Zhao et al. Effective solution approach for integrated optimization models of refinery production and utility system
Zhang et al. A level-by-level debottlenecking approach in refinery operation
Menezes et al. Nonlinear production planning of oil-refinery units for the future fuel market in Brazil: process design scenario-based model
Li et al. Product tri‐section based crude distillation unit model for refinery production planning and refinery optimization
JP7318460B2 (ja) システム、方法、および、プログラム
JP7302414B2 (ja) システム、方法、および、プログラム
Boukouvala et al. Data-driven modeling and global optimization of industrial-scale petrochemical planning operations
Charry-Sanchez et al. Environmental and economics trade-offs for the optimal design of a bitumen upgrading plant
JP7380022B2 (ja) システム、方法、および、プログラム
Franzoi et al. Surrogate modeling approach for nonlinear blending processes
Ali Surrogate Modeling for Nonlinear Blending Operations Using Data-Driven MIP-Based Machine Learning Techniques
Ohmes Characterizing and Tracking Contaminants in Opportunity Crudes
US20240013870A1 (en) Model selection apparatus, model selection method, and non-transitory computer-readable medium
CN117371642A (zh) 评价模型生成装置和方法以及非临时性计算机可读介质
Long et al. Refinery Planning Optimization Integrating Rigorous Fluidized Catalytic Cracking Unit Models
Llanes et al. Use modeling to fine-tune cracking operations
JP4643169B2 (ja) コンビナートの運転条件推定方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220426

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230104

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20230301

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230523

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230605

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7302414

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150