JPH03168865A - パターン学習型受注装置およびｃａｄ装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は受注生産システムにおける受注装置およびＣＡ
Ｄ装置に係り、特に製品仕様入力機構によって要求仕様
が決定されると製品仕様およびラインの状況を考慮した
価格・納期を見積る機構をもつパターン学習型受注装置
および設計者が入力した設計仕様に対応するコストを考
慮した設計を誘導する機構をもつパターン学習型ＣＡＤ
装置に関する。

〔従来の技術〕

従来の商品価格見積り装置は、特開昭６３−１２０６８
号公報に記載のように商品カタログ静止画とその商品に
関する情報が記載されているファイルを備え、顧客から
商品が選択されるとその商品の画像と商品情報を表示し
、見積り条件が示されると定形的な納期・価格表を検索
することによって見積りが出力されるというものであっ
た．〔発明が解決しようとする課題〕 上記従来技術は仕様が予め有限種に確定した商品に対す
゛る見積りにしか適用できず、特に納期の見Ｍ１ｌＯに
ついては製造ラインの状況によらず予め製品ごとに決め
られた一定の値を出力するのみであったが、しかし最近
では顧客の商品に対するニーズが多様化していて顧客の
好みに合わせた商品を一品ごとに受注したいという要求
が強く、このような場合には一品ごとに異なる仕様の製
品に対する納期や価格の正確な見積りは従来技術では設
計者による製品設計や工程設計を行った結果として得ら
れるもので迅速に顧客に示すことが不可能であったし、
特に納期については製造ラインの状況まで考慮に入れて
見積りを行うことは営業担当者の勘に頼るしか方法がな
いという問題があった。

本発明の目的は上記従来技術の問題点を解決し、顧客ご
とに異なる製品仕様に対して高精度な価格・納期を製品
仕様が入力されると直ちに呈示して、仕様の変更や発注
の判断の助けとするようなパターン学習型受注装置を提
供することにある。

本発明の他の目的は上記受注装置において、製品仕様の
みならず製造ラインの状況等も考慮した納期の見積りを
その場で呈示できる手段をもつバターン学習型受注装置
を提供することにある。

本発明のさらに他の目的は上記受注装置の対象とする製
品系列が変ったり製品の製造設備が変更されたりしても
、そのための見積り手続きやデータを特に用意すること
なく、納期・価格の見積りを可能とする手段をもつパタ
ーン学習型受注装置を提供することにある． 本発明の別の目的はＣＡＤ装置において設計者が入力し
た設計仕様に対応するコストを直ちに表示して、製造コ
ストを考慮した設計を誘導する手段をもつパターン学習
型ＣＡＤ装置を提供することにある． 〔課題を解決するための手段〕 上記目的を達威するために、本発明のパターン学習型受
注装置は、パターン学習機能をもつ少なくとも価格と納
期の一方の見積り装置を受注装置に組み込み、顧客ごと
に異なる要求仕様に対して少なくとも価格と納期の一方
を直ちに表示できるようにしたものである。

また製造ラインの状況等を考慮した見積りを行うために
ライン状況データベースを用意し、少なくとも価格と納
期の一方の見積り装置の入力として要求仕様の他にライ
ン状況を示すデータを使用するようにしたものである。

また少なくとも価格と納期の一方の見積り装置の柔軟な
パターン学習能力を得るために、この能力を神経回路網
理論に基いて実現するようにしたものである。

さらに納期の見積りをさらに正確なものとするために、
資源計画・工程計画・能力所要計画等によって得られる
ライン状況の推移予測値の情報を少なくとも価格と納期
の一方の見積り装置に入力する情報として利用するよう
にしたものである。

また本発明のパターン学習型ＣＡＤ装置は、ＣＡＤ装置
において設計者が入力した製品仕様に対応するコストを
表示するために、パターン学習機能をもつ製造コスト見
積り装置をＣＡＤ装置に組み込むようにしたものである
。

〔作用〕

上記パターン学習型受注装置は、少なくとも価格と納期
の一方の見積り装置においてパターン変換モデルを使用
することにより要求仕様やライン状況等を広く考慮に入
れた少なくとも価格と納期の一方の見積りが実現でき、
またパターン変換モデルのパラメータを変更することに
より過去の要求仕様やライン状況と実際の製造費用・製
造期間のデータとの関係を用いて見積りの精度を向上さ
せるというパターン学習能力が実現され、またこの学習
された結果のモデルのパラメータを見積りモデル用パラ
メータ記憶装置内に製品系列ごとに格納しておくことに
より多様な製品の少なくとも価格と納期の一方の見積り
に対応できるようにしている。

またこのパターン変換モデルとして神経回路網モデルを
採用して、このモデルのもつ柔軟なパターン変換能力と
優れたパターン学習能力を利用することにより、対象と
なる製品系列および製造ラインにおける要求仕様やライ
ン状況と少なくとも価格と納期の一方との間の関係がは
っきり判らなくても、パターン変換モデルを構成して見
積りを行なうことを可能にしている。

さらに納期の見積りの場合に実際に製造が行われる未来
のある時点でのライン状況が見積り情報として使用でき
れば見積り精度が向上するため、資源計画・工程設計・
能力所要量計画等によって得られる負荷の推移や在庫の
推移等に関するライン状況の推移予測値を少なくとも価
格と納期の一方の見積り装置の入力として利用できるよ
うにして見積り精度の向上を実現している。

また上記パターン学習型ＣＡＤ装置は、ＣＡＤ装置に組
み込んだ製造コスト見積り装置においてパターン変換モ
デルを使用することにより、製品仕様と製造コストとの
関係が詳しく解明できない場合にも、パターン変換モデ
ルの学習機能を利用して製品仕様と製造コストの実績デ
ータを学習させることにより製造コストを見積れるよう
にしている。

〔実施例〕

以下は本発明の実施例を第１図から第７図により説明す
る． 第１図に本発明によるパターン学習型受注装置の一実施
例を示す構威図である。第１図において、受注装置ｌは
出力装置（表示装置）２と、カメラ３と、要求仕様人力
装置４と、仕様記憶装置５と、パターン学習機能をもつ
価格・納期見積り装置６と、見積りモデル用パラメータ
記憶装置７と、ライン状況データベース８と、過去の価
格・納期実績データベース９とから構威され、生産ライ
ン１０に対して発注を行い、見積りに利用するためにラ
イン状況および製造実績を逆にモニタするものである． この構成で、顧客または営業担当者は操作者に対する表
示装置をなす出入力装置２を通じて受注装置ｌの全体を
制御し、要求仕様を人力して見積り価格・納期を知り、
要求仕様を変更したり最終的な発注を行ったりする．こ
のとき要求仕様入力装置４はカメラ３に呈示されたサン
プルの情報を基に仕様を決定することも可能である．入
力された要求仕様は仕様記憶装置５に記憶され、価格・
納期見積り装置６によって利用される．価格・納期見積
り装置６では生産ライン１０をモニタすることによって
得られたライン状況データベース８および過去の価格・
納期実績データベース９を参照してパターン変換を行う
ことにより、新たに要求仕様が入力された製品に対する
価格・納期の見積り値を出入力装置２に対して出力する
。ここでパターン変換を行うモデルのパラメータは見積
りモデル用パラメータ記憶装置７に記憶されており、こ
のパラメータは過去の見積りデータを実際に製造に要し
た費用・期間のデータが近づくように学習が行われる結
果、常に最適な値に更新されている。本構成により入力
された要求仕様の製品に対する価格・納期を生産ライン
の状況等を考慮して直ちに見積ることが可能となる。つ
ぎにパターン変換を利用した価格・納期見積り装置６の
構成について説明する． 第２図は第１図のパターン変換を利用した価格・納期見
積り装置６の価格・納期見積り方法の概念図である。第
２図において、製品仕様やライン状況等と納期・価格と
の間の関係を、オペレーションとその結果との間のパタ
ーン変換の関係として捉らえ、過去の両者の間の関係を
学習データとしてパターン変換モデルのパラメータを決
定する。

新たな要求仕様やライン状況等のもとての価格・納期の
予測には、この学習されたパターン変換モデルを用いる
．ついでこの概念に基いた価格・納期見積装置６の詳細
な構成例を第３図に示す．第３図は第１図の価格・納期
見積り装置６の構成例図である．第３図において、見積
りモデル用パラメータ記憶装置７には製品系列に対応し
た見積りモデルパラメータファイル７０１が記憶されて
いる。これを価格・納期見積り装置６でパターン変換モ
デル６０１のパラメータとして利用する．仕様記憶装置
５およびライン状況データベース８のデータはパターン
化装置６０３によりパターン変換モデル６０１の入力に
適した形に加工され、パターン変換モデル６０１に人力
されて見積り価格・納期として出力される．さらにこの
見積り値は実際の価格・納期の実績値と比較され、これ
を基にパラメータ変′換機構（パターン学習機構）６０
２によりパターン変換モデル６０１が修正されて、より
実際の値に近い価格・納期が出力されるようになる。本
構威によりパターン学習方式によるライン状況等を考慮
した柔軟な価格・納期見積り装置６が実現されている。

ついでこの価格・納期見積り装置６において必要と考え
られる人力パターンの項目について第４図に挙げておく
。

第４図は第ｌ図（第３図）の価格・納期見積り装置６の
人力パターン項目例の説明図である。第４図において、
人力パターン項目の例として、製品仕様に関連する項目
（自動車の例）と、部品在庫状況に関係する項目と、ラ
イン状況に関係する項目と、販売戦略に関係する項目と
、設計に関係する項目等が挙げられる。これらの項目を
例えば連ｖｔ量の項目はＯ−１のアナログ値、有無を表
すような離散的な項目はＯまたはｌの２値、時間にとも
なって変化する項目は数回の時点でサンプリングした値
をＯ〜１の値に直した値の組というように変換して人力
パターンとする。入力をこのようにパターンとして促え
て、価格・納期の見積りを出力へのパターン変換として
モデル化することにより、複雑な製品設計や生産シξユ
レーションを行った結果よりも正確な価格・納期の見積
りをマクロな視点から簡潔に行えるという効果が期待で
きる． 第５図は第ｌ図（第３図）の価格・納期見積り装置６を
神経回路網モデルを利用して構威したー実施例の構成図
である。第５図において、神経回路網理論については、
ルメルハルト　デー・イー，．マクレランド　ジェー・
エル・アンド　ザ　ピーデーピー　リサーチ　グループ
，　１９８６．パラレルディストリビューティド　プレ
シング：エムアイティー　プレス（Ｒｕｎ＋ｅｌｈａｒ
ｔ　Ｄ．　Ｆ！．ｌ　ＭｃＣ１ｅｌｌａｎｄ　　Ｊ，　
　Ｌ．　　ａｎｄ　　Ｔｈｅ　　ＰＤＰ　　Ｒｅｓｅａ
ｒｃｈ　　ｇｒｏｕｐ，　　１９８ＬＰａｒａｌｌｅｌ
　Ｄｅｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　Ｐｒｃｅｓｓｉｎｇ　：　
ＭＩＴＰｒｅｓｓ）に詳しいが、この価格・納期見積り
装置６では、例えば入力パターンを入力するセルからな
る入力層６１１と、入力情報を圧縮するセルからなる特
徴抽出層６１２と、中間層６１３と、最終的な見積り価
格・納期を出力する出力層６１４との４階層から戒る。

さらにこの出力は生産実行後に実際の価格・納期がわか
るとそれと比較され、これを基にパラメータ変更機構６
０２によって各層間の重みパラメータが変更されて、よ
り正確な見積り価格・納期が得られるように変換モデル
の学習が行われる．本構成によりパターン変換とその学
習が実現される。

ついで見積り精度を更に向上させるための方法について
第６図に示す。

第６図は第１図の見積り精度を向上させる手段の一実施
例を示す構成図である。第６図において、過去に発注を
受けた分の生産活動について生産管理装置１００１によ
り資源計画・工程設計・能力所要量計画等を行い、ワー
クセンタの負荷や部品在庫等の推移について将来におけ
る予測パターンを求め、これを価格・納期見積り装置６
への人力の一部とする。本構成により既に発注されたが
今後に生産を行う製品が新しく受注しようとする製品の
納期に与える影響を見積りに組み入れることが可能とな
る。

第７図は第１図の出入力装置（表示装置）２の画面表示
方式の表示例を示す表示画面図である。

第７図において、顧客または営業担当者により要求仕様
の入力・変更が行われると、直ちに見積り価格・納期の
計算が行われて、その結果が出入力装置２の画面上の定
まった位置に表示される．本構威によりその仕様で発注
を行うか、仕様を変更するかの判断の助けとすることが
容易になる。

第８図は本発明による製造コストを考慮した設計を誘導
するパターン学習型ＣＡＤ装置の別の実施例を示す構成
図である。第８図において、ＣＡＤ装置２ｌは出入力装
置（表示装置）２２と、設計データ人力装置２３と、設
計データ記憶装置２４と、パターン学習機能をもつ製造
コスト見積り装置２５と、見積りモデル用パラメータ記
憶装置２６と、過去の製造コスト実績データベース２７
とから構成され、決定した設計データをＣＡＭ装置２８
に送り、その製造のために実際にかかった製造コストの
データを後で受けとるものである。

この構成で、設計者は出入力装置２２を通じてＣＡＤ装
置２１の全体を制御し、設計データを入力し、それに対
する製造コストの見積り結果を受けとる。ここで設計デ
ータ入力装置２３によって処理された設計データは設計
データ記憶装Ｗ２４に記憶され、製造コスト見積り装置
２５によって利用される。この製造コスト見積り装置２
５ではＣＡＭ装置２８から得た製造コストデータを蓄積
した過去の製造コスト実績データベース２７を参照して
パターン変換全行うことにより、新たに設計データが入
力されたり変更されたりするごとにそれに対する製造コ
ストの見積り値を出入力装置２２に対して出力する。こ
こでパターン変換を行うモデルのパラメータは見積りモ
デル用パラメータ記憶装置２６に記憶されており、この
パラメータは過去の見積りデータと実際に要した製造コ
ストの値が近づくように学習が行われる結果で常に最適
な値に更新される。本構成により設計者の入力した設計
データに対する正しい製造コストを設計仕様の製造コス
トに及ぼす影響が不明確な場合にも直ちに設計者に示し
て、コストを考慮した設計を誘導することができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、以上に説明したように構威されている
ので以下に記載されるような効果を奏する。

まず顧客ごとに異なる仕様に対して価格・納期の見積り
を直ちに呈示することにより、仕様の変更や発注の判断
の助けとすることができる．また製品仕様のみならず製
造ラインの状況等も考慮した納期の見積りを行うことが
可能となる．さらに受注装置が対象とする製品系列が違
ったり製品の製造設備が変更されたりしても、そのため
に新しい見積り手続きやデータを用意することなく、実
際に製造に要した期間や費用のデータを蓄積することに
より、自動的に見積り装置に適応させることができる。

またＣＡＤ装置に同じ原理の製造コスト見積り装置を組
み込むことにより、製造コストを考慮した設計を誘導す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明によるパターン学習型受注装置の一実施
例を示す構威図、第２図は第１図のパターン変換を用い
た価格・納期見積り装置の概念図、第３図は第ｌ図の価
格・納期見積り装置の構成例図、第４図は第１図の価格
・納期見積り装置の入力パラメータ項目例の説明図、第
５図は第１図の神経回路網モデルを用いた価格・納期見
積り装置の一実施例の構成図、第６図は第１図の見積り
精度を向上させる手段の一実施例の構成図、第７図は第
１図の画面表示方式の表示画面例図、第８図は本発明に
よるパターン学習型ＣＡＤ装置の別の実施例を示す構成
図である。 １・・・受注装置、２・・・出入力装置（表示装置）、
３・・・カメラ、４・・・要求仕様入力装置、５・・・
仕様記憶装置、６・・・価格・納期見積り装置、７・・
・見積りモデル用パラメータ記憶装置、８・・・ライン
状況データベース、９・・・過去の価格・納期実績デー
タ、１０・・・生産ライン、６０１・・・パターン変換
モデル、６０２・・・パラメータ変更機構、６０３・・
・パタンー化装置、７０１・・・見積りモデルパラメー
タファイル、６１１・・・入力層、６１２・・・特徴抽
出層、６１３・・・中間層、６１４・・・出力層、１０
０１・・・生産管理装置、２１・・・ＣＡＤ装置、２２
・・・出入力装置（表示装置）、２３・・・設計データ
人力装置、２４・・・設計データ記憶装置、２５・・・
製造コスト見積り装置、２６・・・見積りモデル用パラ
メータ記憶装置、２７・・・過去の製造コスト実績デー
タベース、２８・・・ＣＡＭ装置。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、製品の要求仕様を決定する要求仕様入力装置と、入
   力された要求仕様に基ずき少なくとも価格と納期の一方
   を見積るパターン学習機能付き見積り装置と、操作者に
   対する表示装置とを具備し、上記入力装置より要求仕様
   が入力されると、その要求仕様が上記パターン学習機能
   付き見積り装置に送られ、その結果が上記表示装置に出
   力される構成としたことを特徴とするパターン学習型受
   注装置。 ２、ライン状況データベースを具備し、要求仕様の他に
   製造ラインの状況等を考慮した少なくとも価格と納期の
   一方の見積りを行う構成としたことを特徴とする請求項
   １記載のパターン学習型受注装置。 ３、パターン学習機能を神経回路網モデルにより構成し
   たことを特徴とする請求項１または請求項２記載のパタ
   ーン学習型受注装置。 ４、資源計画・工程設計・能力所要量計画等によって得
   られるライン状況の推移予測値の情報をパターン学習機
   能付き見積り装置に入力する情報として利用する構成と
   したことを特徴とする請求項２記載のパターン学習型受
   注装置。 ５、設計仕様の変更が起ると、直ちに表示装置上に示さ
   れている少なくとも価格と納期の一方の値に反映される
   機構を具備することを特徴とする請求項１または請求項
   ２記載のパターン学習型受注装置。 ６、設計データを入力する入力装置と、入力された設計
   データに基ずき製造コストを見積るパターン学習機能付
   き見積り装置と、操作者に対する表示装置とを具備し、
   上記入力装置より設計者が入力した設計仕様に対応する
   コストが直ちに上記表示装置に表示され、コストを考慮
   した設計を誘導する構成としたことを特徴とするパター
   ン学習型ＣＡＤ装置。