JPH03218527A - 計画型推論方法及びその装置 - 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 本発明は製造業において、物を生産する生産計画や設備
の配置計画などの計画を立案するための計画型推論装置
に関するものである。

従来の技術 近年、技術革新や消費者構造の変化などに伴い、製造業
においては多品種・少量・短納期・短ライフサイクルと
いった生産活動の形態の変化が急速に進んでいる。この
様な多品種少量生産においては、市場動向に敏感に対応
することが非常に重要である。従って、物を生産するた
めの生産計画や設備の配置計画を高速かつ精度良く作成
することが要求される。また、頻繁に発生する計画変更
などに素早くダイナミックに対応したり、計画と実績の
ズレを常に修正することが要求される。

従来の技術としては、例えば特開昭６２−５２６６６号
公報に示されている。以下、この従来技術の構成を第３
５図により説明する。第３５図は従来の生産計画作成装
置の概略構成図である。第３５図において、１０１は設
備などの生産手段の種類・台数・能力・レイアウトとい
う基礎データを記憶するための記憶装置、１０２は生産
する物の種類及び量という生産データを入力するための
入力装置、１０３は前記基礎データ及び生産データをも
とに生産計画作成作業用のメモリとしての記憶装置１０
４を用いて生産計画を立案する生産計画作成プログラム
、１０５は生産計画の作成結果を表示する表示装置、１
０６は生産計画作成結果を印字する印字装置、１０７は
生産計画作成結果を記憶してお《記憶装置、１０８は前
記各装置及びプログラムを統括的に管理・制御する中央
処理装置である。前記構成において、生産計画を立案す
る手段としては、まず前記生産データを入力装置１０２
を用いて入力し、次に記憶装置１０１に記憶された基礎
データと前記生産データを組み合わせて中央処理装置１
０８が生産計画作成プログラム１０３と作業用記憶装置
１０４を用いて生産計画を自動的に作成する。その作成
結果は記憶装置１０７に記憶され、表示装置１０５及び
印字装置１０６を用いて画面表示及び用紙への印刷が行
われるというものであった。

別の従来の技術としては、特開昭６３−２９　１１６６
号公報に示されている。この従来技術は、生産設備の運
転計画を利用者が対話的に作成することを可能にするこ
とで、計画作成を容易にするものである。この構成は、
運転条件を設定入力するキーボードと、それとは別個に
画面上の位置を設定するためのボインティングデバイス
が設けられている。その手段としては、画面上の計画表
をスクロールしたり、所定の操作メニューの選択による
挿入やずらしなどの実行操作を行い、前記運転計画を対
話的に作成するというものであった。

発明が解決しようとする課題 しかし、特開昭６２−５２６６６号公報に記載されたよ
うな構成では、計画された結果が好まし《ない場合など
に、生産データや基礎データの変更によって生産計画の
変更を行う場合、再度初めから全ての計画を立案する必
要があり、処理時間がかかり効率が悪いという問題があ
った。そのために、リアルタイムに生産実績を収集し、
計画と実績のズレを修正しながら計画変更を行うことに
より高効率な生産を実現しようとする場合には、迅速な
計画変更が要求されるため、従来の方法では処理速度の
面でそれに追従できないという第１の問題があった。

また、特開昭６３−２９１１６６号公報に記載されたよ
うな構成では、計画の修正は簡単に行えるが、全て対話
的に入力する必要があり、さらに１箇所修正したことで
それに影響される所をほとんど全て利用者が探しながら
同様の修正を行わねばならず、効率が悪く計画の信頼性
も低いという第２の問題があった。

さらに、従来の技術では、特定のデータや方法による計
画に対しては可能であるが、例えばデータや計画手法や
出力フォーマットなどの変更に対する汎用性がなく、利
用範囲の面では極めて制限を受けるという第３の問題が
あった。

本発明は、上記３つの欠点を克服するもので、特急品な
とによる生産日指定や、予測できない設備トラブルによ
る設備稼働停止や、計画と実績のズレによる計画修正な
どの場合の変更データを入力とし、既に計画された結果
の中で、この変更データによって影響される部分だけを
探索し自動修正するため、高速な計画作成が可能となる
。また、対話的な修正に対しても、影響される部分を自
動修正することで常に矛盾のない計画作成が可能となる
。さらに、データや計画手法や出力フォーマットを容易
に変更できるため、極めて利用範囲の広い計画型推論装
置を提供するものである。

課題を解決するための手段 上記第１の問題点を解決するために本発明の第１の発明
は、計画を立案するために必要な計画用データ及び変更
データを格納したデータベースと、計画の作成及び変更
に必要な手順をルール型フォーマットで表現して格納し
た知識ベースと、前記データベース及び前記知識ベース
を入力するための入力装置と、計画の作成及び変更の過
程で推論の途中結果を一時的に記憶してお《ワーキング
メモリと、前記データベースと前記知識ベースと前記ワ
ーキングメモリをもとに計画を作成する計画作成手順並
びに作成された前記計画の変更を行う局所的計画作成手
順を有する推論エンジンと、計画の結果を表示する表示
装置と、計画の結果を印字する印字装置と、前記データ
ベース、前記知識ベース、前記入力装置、前記ワーキン
グメモリ、前記推論エンジン、前記表示装置、前記印字
装置を統括的に管理・制御する中央処理装置とを備えた
ものである。

また、上記同問題点を解決するために本発明の第２の発
明は、本発明の第１の発明において、生産設備から得ら
れる生産実績データ及び設備稼働状況データを収集する
装置と、前記生産実績データ及び設備稼働状況データか
ら計画変更のための変更データを作成しデータベースに
格納する変更データ生成手順とを備えたものである。

さらに、上記同問題点を解決するために本発明の第３の
発明は、本発明の第１の発明において、計画作成手順に
よってワーキングメモリに記憶された計画の途中結果か
ら計画結果に対する良否の評価を行い、さらに評価結果
に不具合があった場合は計画立案用の知識ベースを操作
し、計画の再立案により適した知識ベースへの再構築を
行う計画評価手順を合わせもつ推論エンジンを備えたも
のである。

上記第２の問題点を解決するために本発明の第６の発明
は、本発明の第１の発明において、入力装置より入力さ
れた計画の変更データに基づいて計画の変更を行う計画
変更手順と前記変更の結果をワーキングメモリを介して
変更による影響を受ける部分を順次探索して変更を行う
局所的計画作成手順とからなる知的エディタを有する推
論エンジンを備えたものである。

上記第３の問題点を解決するために本発明の第４の発明
は、本発明の第１の発明において、入力装置より入力さ
れた計画用データと、関連する他の計画用データとの整
合性をとり、構造化計画用データベースとして再構築す
る手段と、計画処理の種々の局面において推論エンジン
に対して前記構造化計画用データベースから必要なデー
タを必要とされる形で提供する手段を有するデータ利用
インタフェイスを備えたものである。

また、上記同問題点を解決するために本発明の第５の発
明は、本発明の第１の発明において、入力装置より入力
された計画用知識を構造化計画用知識ベースとして知識
ベースに構築する手段と、かつ計画処理の種々の局面に
おいて推論エンジンに対して前記構造化知識ベースから
処理の対象となる局面に必要な知識を提供する手段を有
する知識利用インタフェイスを備えたものである。

さらに、上記同問題点を解決するために本発明の第７の
発明は、本発明の第１の発明において、推論結果を記憶
している推論結果データベースと、入力装置より入力さ
れた出力仕様と、前記出力仕様に従ってデータベースの
内容を出力するデータ出力手順及び前記推論結果データ
ベースの内容を出力する推論結果グラフ出力手順並びに
同シミュレーション出力手順とからなるデータ出力イン
タフェイスとを備えたものである。

上記第１、第２、第３の問題点を総合的に解決するため
に本発明の第８の発明は、本発明の第１から第７の発明
における入力装置と、同表示装置と、同印字装置と、同
ワーキングメモリと、本発明の第２の発明における生産
設備と、同変更データ生成手順と、本発明の第３の発明
における推論エンジンと、本発明の第４の発明における
構造化計画用データベースと、同データ利用インタフェ
イスと、本発明の第５の発明における構造化計画用知識
ベースと、同知識利用インタフェイスと、本発明の第６
の発明における知的エディタと、前記ワーキングメモリ
と双方向のやり取りが可能な本発明の第７の発明におけ
る推論結果データベースと、同データ出力インタフェイ
スと、同出力仕様と、前記入力装置、前記表示装置、前
記印字装置、前記ワーキングメモリ、前記生産設備、前
記変更データ生成手順、前記推論エンジン、前記構造化
計画用データベース、前記データ利用インタフェイス、
前記構造化計画用知識ベース、前記知識利用インタフェ
イス、前記知的エディタ、前記推論結果データベース、
前記データ出力インタフェイス、前記出力仕様を統括的
に管理・制御する中央処理装置とを備えたものである。

作　　　用 本発明の第１の発明の作用は、入力装置より計画を立案
するために必要な計画用データ及び変更データを入力し
、データベースに格納する。次に、前記計画用データと
、前記入力装置からルール型フォーマットで入力され格
納されている計画の作成及び変更に必要な知識ベースを
もとに、計画作成手順により計画の立案を行う。計画の
立案結果は中間結果としてワーキングメモリに記憶され
る。

次に、前記計画に変更の必要が生じた場合は、前記計画
用データと、変更データと、前記知識ベースをもとに局
所的計画作成手順に従って計画の変更を行う。この場合
、前記計画において前記変更データにより影響される部
分と、計画の変更処理の過程で影響される部分を前記ワ
ーキングメモリから順次探索し、変更対象を前記ワーキ
ングメモリから削除し、前記計画作成手順を再帰的に実
行することにより計画変更を行う。従って、計画変更の
度に再度初めから計画を立案する必要がなく、極めて効
率の良い計画変更が可能となる。なお、計画の結果は表
示装置或は印字装置により、画面表示或は用紙へ印刷さ
れる。

本発明の第２の発明の作用は、生産設備（以下Ｍ／Ｃと
記載する）から生産出来高である生産実績データと、設
備トラブル及び設備停止などの設備稼働状況データとを
収集し、さらに変更データ生成手順として前記生産実績
データ及び前記設備稼働状況データをもとに、変更デー
タの生成を行い、本発明の第１の発明における計画作成
及び計画変更に必要な変更データとして本発明の第１の
発明における計画用データと同一のデータベースに格納
する。従って、“例えば生産計画において、計画と実績
のズレを絶えずリアルタイムに修正することが可能とな
り、予測できないような細かな変更要求に対しても高効
率な生産活動を実現することが可能となる。

本発明の第３の発明の作用は、まず本発明の第１の発明
における計画作成手順によって出力された本発明の第１
の発明におけるワーキングメモリ内の計画立案結果にお
ける不具合、すなわち計画変更が必要な対象データを探
索し、前記変更対象状態をもとにして本発明の第１の発
明における知識ベースを用いて変更方法を生成するとい
う計画評価手順を行う。ここでの変更方法の生成とは、
計画を作成するために用いられる前記知識ベースを再構
築することにより実現される。前記計画評価手順により
再構築された前記知識ベースを用いて、本発明の第１の
発明における局所的計画作成手順が実行されることによ
り計画立案結果における不具合が自動的に解消される。

本発明の第４の発明の作用は、まず本発明の第１の発明
における入力装置より入力された計画用データが、デー
タ利用インタフェイスを通じて関連する他の計画用デー
タと整合性をとられた構造化計画用データベースとして
構築される。さらに本発明の第１の発明における入力装
置より計画用データの修正・追加・削除が行われたこと
により発生する関連する他の計画用データとの矛盾は、
前記データ利用インタフェイス自身の機能と、前記デー
タ利用インタフェイスを介しての前記入力装置とのデー
タ受渡しとにより解消される。次に、計画処理の種々の
局面において本発明の第１の発明における推論エンジン
に対して、前記データ利用インタフェイスは、前記構造
化計画用データベースから対象となる計画処理の局面に
必要な計画用データを必要とされる形で提供する。

本発明の第５の発明の作用は、まず本発明の第１の発明
における入力装置より入力された計画用知識を知識利用
インタフェイスを通じて計画処理の局面毎に分類された
構造化計画用知識ベースとして構築する。また、計画処
理の種々の局面において本発明の第１の発明における推
論エンジンに対して、前記知識利用インタフェイスは、
前記構造化計画用知識ベースから対象となる計画処理の
局面に必要な計画用知識を提供する。

本発明の第６の発明の作用は、まず本発明の第１の発明
における入力装置より計画の変更データが計画変更手順
として入力される。入力された前記計画変更データは、
知的エディタの計画変更手順により変更内容が解釈され
た後、前記知的エディタの局所的計画作成手順により計
画立案結果の中から変更対象の探索が行われる。引き続
いて前記局所的計画作成手順により本発明の第１の発明
におけるワーキングメモリに記憶された変更対象の削除
が行われ、さらに前記局所的計画作成手順の一連の処理
として本発明の第１の発明における計画作成手順が実行
される。上記の実行により、計画立案結果に矛盾が生じ
る場合は、前記計画立案結果の状態を前記知的エディタ
がらフィードバックすると共に、本発明の第１の発明に
おけるワーキングメモリの内容を計画変更処理を行う直
前の状態に保つ。従って、部分的な計画変更に対して、
その変更に影響される部分の自動的な修正が可能となり
、効率が良く計画変更時にも高い信頼性が確保される。

本発明の第７の発明の作用は、本発明の第１の発明にお
ける入力装置より入力されたデータベースに記憶された
計画用データを、データ出力インタフェイスのデータ出
力手順により出力仕様に定義されている使用目的に合致
した出力形式に再構成して、表示装置若しくは印字装置
に出力する。

また、本発明の第１の発明における入力装置より入力さ
れたデータに基づいて、計画された結果を記憶している
推論結果データベースに記憶された推論結果データを、
データ出力インタフェイスの推論結果グラフ出力手順及
びシミュレーション出力手順により各々出力仕様に定義
されている使用目的に合致した出力形式に再構成して、
前記表示装置若しくは前記印字装置に出力する。本発明
の第４及び第５並びに第７の発明によれば、データや計
画手法や出力フォーマットの変更にも容易に対応でき、
汎用性の高い計画が可能となる。

本発明の第８の発明の作用は、まず本発明の第１から第
７の発明における入力装置から計画を立案するために必
要な計画用データが入力され、構造化された計画用デー
タとして本発明の第４の発明におけるデータ利用インタ
フェイスを通して同構造化計画用データベースに記憶さ
れる。なお、前記構造化計画用データベースの一部のデ
ータは、本発明の第２の発明における変更データ生成手
順で同Ｍ／Ｃより収集される。また、前記入力装置から
計画を立案するために必要な計画用知識が入力され、構
造化された計画用知識として本発明の第５の発明におけ
る知識利用インタフェイスを通して同構造化計画用知識
ベースに記憶される。次に、本発明の第３の発明におけ
る推論エンジンにより、前記構造化計画用データベース
及び前記構造化計画用知識ベースを用いて自動的に計画
を作成し修正を行う。ここで必要時には、計画の作成処
理中に前記構造化計画用知識ベースの再構築を行い、ま
た推論過程の状態は、本発明の第１から第７の発明にお
けるワーキングメモリに随時記憶され推論が進行する。

前記推論エンジンによる計画の立案処理が完了すると、
計画立案結果データは前記ワーキングメモリから本発明
の第７の発明における推論結果データベースに記憶され
る。

方、前記入力装置から計画を作成し修正するためのデー
タが本発明の第６の発明における知的エディタに渡され
ると、前記知的エディタは前記構造化計画用データベー
スと、前記構造化計画用知識へー又と、前記推論エンジ
ンによって操作された前記ワーキングメモリの内容とを
参照することにより、前記入力装置と対話的に計画を作
成する。

ここで、前記知的エディタによる計画作成の推論過程は
、前記ワーキングメモリに記憶されて引続き行われる推
論過程で参照される。また、前記知的エディタによる計
画作成の推論結果は、再び前記推論結果データベースに
記憶される。前記構造化計画用データベース及び前記推
論結果データベースのデー゛夕は、本発明の第７の発明
における出力仕様に従って同データ出力インタフェイス
を通して本発明の第１から第７の発明における表示装置
及び印字装置によって利用者が理解できるように画面表
示若しくは用紙への印刷が行われる。

従って、効率的な自動処理と対話処理により、信頼性の
高い計画の作成が可能となり、さらに汎用性にも極めて
冨んだ計画を実現することが可能となる。

実施例 以下本発明の一実施例を第１図〜第３４図によって説明
する。

第１図は本発明の一実施例における計画型推論装置の基
本構成図、第２図は同実施例における変更データ生成手
順を有す計画型推論装置の基本構成図、第３図は同実施
例における計画評価手順を有す計画型推論装置の基本構
成図、第４図は同実施例におけるデータ利用インタフェ
イスを有す計画型推論装置の基本構成図、第５図は同実
施例における知識利用インタフェイスを有す計画型推論
装置の基本構成図、第６図は同実施例における知的エデ
ィタを有す計画型推論装置の基本構成図、第７図は同実
施例におけるデータ出力インタフェイスを有す計画型推
論装置の基本構成図、第８図は同実施例における全付加
機能を有す計画型推論装置の基本構成図、第９図は同実
施例における計画型推論装置のハードウェアの基本構成
図、第１０図は同実施例における生産計画の対象となる
プリント基盤実装工程を示す説明図、第１１図は同実施
例における生産計画を行う推論エンジンのデータ及び処
理の流れを示す説明図、第１２図は同実施例における生
産計画評価を行いつつ生産計画を行う推論エンジンのデ
ータ及び処理の流れを示す説明図、第１３図は同実施例
における基礎データを示す説明図、第１４図は同実施例
における生産データを示す説明図、第１５図は同実施例
における時間データを示す説明図、第１６図及び第１７
図は同実施例における変更データを示す説明図、第１８
図は同実施例における推論エンジンの生産計画作成手順
のフローチャート、第１９図は同実施例における推論エ
ンジンの局所的生産計画作成手順のフローチャート、第
２０図は同実施例における推論エンジンの生産計画評価
手順のフローチャート、第２１図は同実施例における推
論エンジンの生産計画作成手順及び局所的生産計画作成
手順を示す説明図、第２２図は同実施例における構造化
計画用知識ベースの知識の例を示す説明図、第２３図は
同実施例におけるワーキングメモリにおけるデータの構
成を示す説明図、第２４図は同実施例における生産計画
立案結果に関する情報の構成を示す説明図、第２５図は
同実施例におけるデータ利用インタフェイスのデータ及
び処理の流れを示す説明図、第２６図は同実施例におけ
る知識利用インタフェイスのデータ及び処理の流れを示
す説明図、第２７図は同実施例における知的エディタの
フローチャート、第２８図及び第２９図は同実施例にお
ける知的エディタの操作を示す説明図、第３０図は同実
施例におけるデータ出力インタフェイスのデータ及び処
理の流れを示す説明図、第３１図は同実施例における生
産計画立案結果を示す説明図、第３２図及び第３３図は
同実施例における生産計画評価結果を示す説明図、第３
４図は同実施例における生産計画立案結果のシミュレー
ション例を示す説明図である。

第１図において、１は計画用データ及び変更用データを
格納したデータペース、２は計画の作成及び変更に必要
な手順をルール型フォーマットで表現して格納した知識
ベース、３は前記データベース１及び知識ベース２を入
力するための入力装置、６は前記データベース１及び知
識ベース２をもとに計画を行う推論エンジン、４及び５
は推論エンジンにおける計画作成手順及び局所的計画作
成手順、７は計画作成途中の中間結果を一時的に記憶し
ておくワーキングメモリ、８は計画の結果を表示する表
示装置、９は計画の結果を印字する印字装置、１０は前
記データベース１、前記知識ベース２、前記入力装置３
、前記推論エンジン６、前記ワーキングメモリ７、前記
表示装置８、前記印字装置９を統括的に管理・制御する
中央処理装置である。また、第２図において、１１は製
造現場で生産を行うＭ／Ｃ，１２は前記Ｍ／Ｃ１１より
生産実績データやトラブル状況などの設備稼働状況デー
タを自動的に収集しその結果を前記データベース１に計
画の変更データとして保存する変更データ生成手順であ
る。さらに、第３図において、１３は前記推論エンジン
６において追加された計画評価手順である。

第１０図のような４種類の工程があり、設備が工場に１
１台、外部会社に１台あり、同じ種類のプリント基盤で
３通りの工程フローがあるプリント基盤実装工程の生産
計画を立案する際の第１図に示す推論エンジン６のデー
タ及び処理の流れを第１１図に示す。また、第３図に示
す計画評価手順の付加された推論エンジン６のデータ及
び処理の流れを第１２図に示す。第１１及び１２図にお
いて、２４から２９は前記データベース１の生産計画用
である生産計画用データベース１ｂの具体的なデータで
ある。２４は設備などの生産手段の種類・台数・能力・
レイアウトという生産手段に関する基礎データで、第１
３図にその具体例として１時間当たりの電子部品挿入点
数である設備能力やプリント基盤の設備への供給時間で
あるローディング時間という設備毎に入力された設備固
有能力を示す。２５は生産する物の種類及び量並びに工
程フローという被生産物に関する生産データで、第１４
図にその具体例として生産の単位である日ットに関する
基本スケジュールを示しており、ユニークなロット毎に
その生産数である日ット数、生産に必要な部品の調達の
有無で決まる開始年月日、この日までに生産しなければ
ならない完成年月日などが入力されている。２６は生産
計画立案の方法であるバックワード（完成年月日から生
産の最終工程の計画を行い、順次前工程の計画を行う方
法）及びフォーワード（開始年月日から生産の先頭工程
の計画を行い、順次後工程の計画を行う方法）やディス
パッチング基準（ロットの中から、優先順位によって計
画を行うロットの順番を決める方法。その際の優先順位
として、最も完成年月日の早いロットを優先させる最早
納期基準などをディスパッチング基準という。）という
計画立案方法に関する条件データ、２７は生産計画立案
の方針である設備稼働率重視や在庫量重視やリードタイ
ム重視という工場運営方針に関する方針データ、２８は
日々の稼働時間に関する時間データで、第１５図にその
具体例として日々の稼働時間を示す。２９は既に立案さ
れた生産計画を変更するための特急品としての生産日指
定や残業指示や設備稼働停止や生産実績などに関する変
更データで、その具体例として第１６図に設備トラブル
などにより設備稼働が不可能な時間を設定する設備稼働
不可指定、第１７図に日々の生産状況に関する生産実績
を各々示す。２ｂは前記知識ベース２の生産計画用であ
る生産計画用知識ベースで、第２２図はその一例であり
、ｉｆ（条件部）ｔｈｅｎ　（結果部）の意味をもつル
ールである。７は生産計画の立案における中間結果を一
時的に記憶しておくワーキングメモリである。

第１１及び１２図において、３０から３３は本発明の第
１の発明の一つである前記計画作成手順４の生産計画用
である生産計画作成手順４ａの処理ステップで、前記２
４から２８の各データをもとに前記ワーキングメモリ７
を用いて日々の生産計画を分単位に作成する。この生産
計画作成手順４ａに必要な知識は、前記生産計画用知識
ベース２ｂの中にあり、その一例は第２２図に示されて
いる。３０は生産する品種毎に利用する設備を仮決定す
る工程展開ステップ、３１は生産計画立案のための基準
値となる最早開始時間・最遅完了時間・余裕時間・バラ
ンス効率などを計算する基準値計算ステップ、３２は設
備へ具体的な作業時間を割り付ける設備割付ステップ、
３３は割り付けた結果から設備稼働率・在庫量・リード
タイムを計算して計画の良否評価を行う評価値計算ステ
ップである。第１８図はこれらのステップのフローチャ
ートである。工程展開ステップ３０は全ての機種につい
て、第ｌＯ図における工程Ａ→工程Ｒ→工程Ｕ→工程Ｍ
の３つの候補の中の任意の１つを選択することで製造す
る工程を決定し（同図３９）、次に全ての機種について
全工程で使用する設備（候補１の工程Ａの場合にはＡ８
２号機或はＡＥＩ号機）を仮決定する（同図４０）。基
準値計算ステップ３１は全ての機種のラインバランスを
計算しく“同図４１》、そのラインバランスロス値と既
定値との大小判定を行い（同図４２）、ラインバランス
ロス値が既定値より大きい場合にラインバランスを悪く
している処理時間の長い工程についてロットを分割しく
同図４３）、分割された工程についてはさらに１台の設
備を仮決定するため同図Ｂに戻る。次に全ての機種の全
てのロットについて工程毎に最も早く製造開始できる時
間（最早開始）及び最も早く製造完了できる時間（最早
完了）を計算し（同図４４）、同じく全ての機種の全て
のロットについて工程毎に最も遅く製造開始できる時間
（最遅開始）及び最も遅く製造完了できる時間（最遅完
了）を計算する（同図４５）、次に最早開始が第１４図
の開始年月日より早いか、最遅完了が第１４図の完成年
月日より遅い場合に納期遅れとする納期遅れの判定を行
い（同図４６）、納期遅れとなるならば第１４図の開始
年月日や完成年月日などの生産データを変更し（同図４
７）、同図Ｃに戻り再計算する．最後に最遅開始時間と
最早開始時間との差などの余裕時間を計算する（同図４
８）。なお、生産データの変更後再計算しても納期遅れ
となれば、第１０図における３つの候補以外の工程フロ
ーを選択するため同図Ａに戻る。設備割付ステップ３２
は優先して設備に割り付ける機種をデイスパツチングで
順次選択しく同図４９）、選択された機種から再度ディ
スパッチングでロットを選択し設備へ具体的な作業時間
を割り付ける（同図５０）、次に割り付けた作業開始時
間が最早開始時間より早いか、作業完了時間が最遅完了
時間より遅い場合に割り付け不可能とする割り付け可否
の判定を行い（同図５１）、割り付けが出来なかった場
合には第１４図の開始年月日や完成年月日などの生産デ
ータを変更し（同図５２）同図Ｃに戻る。なお第１０図
の工程Ｒのように、ＲＨＩ号機が第１８図４０で仮決定
されていた場合には同図５２の変更では全く同じ種類の
設備であるＲＨ２号機に変更して同図Ｄに戻ることを先
ず行う。それでも割り付けの不可能な場合は同図Ｃに戻
り、なお割り付けの不可能な場合には同図Ｂに戻り別の
種類の設備であ゜るＲＴ１号機を仮決定する。さらに割
り付けの不可能な場合には同図Ａに戻る。評価値計算ス
テップ３３は設備の１日の生産能力を無限とした時に各
日の設備毎のトータル作業時間である負荷（設備負荷〉
及び実際の１日の生産能力で設備に作業時間を割り付け
た後の稼働率（設備稼働率）を計算し（同図５３）、先
頭工程の製造開始から最終工程の製造完了までのリード
タイムを計算し（同図５４）、各工程間の仕掛り在庫量
及び最終工程の製造完了日から納期（出荷日）までの製
品在庫量を計算する（同図５５）。次にこれらの数値が
既定値より悪い（設備稼働率は低く、リードタイムは長
く、在庫量は多い）かどうかの判定を行い（同図５６）
、悪ければ第１４図の開始年月日や完成年月日などの生
産データを変更する（同図５７）。なお、この場合も同
図５２と同様に同図Ａ．Ｂ，Ｃ，Ｄへ戻る。

第１１及び１２図において、前記局所的計画作成手順５
の生産計画用である局所的生産計画作成手順５ａの処理
ステップは３４、３５、４ａで、先と同様本発明の第１
の発明であり、前記生産計画作成手順４ａで計画された
結果に対し変更の必要が起こった場合に迅速に計画変更
を行うステップで、生産計画変更の必要に゜応じた前記
変更データ２９によって影響される部分を探索しながら
計画変更する。この局所的生産計画作成手順５ａに必要
な知識は、前記生産計画用知識ベース２ｂの中にある。

３４は変更データによる影響部分をもれな《探索する変
更対象探索ステップで、具体的には変更すべきロットを
探索する。３５は変更対象となったロットの計画結果、
即ち前記生産計画作成手順４ａの結果である基準値や設
備割付や評価値をクリア（生産計画作成手順を行う前の
状態に戻す。）する変更対象削除ステップである。この
後、前記生産計画作成手順４ａを行う。計画変更のある
都度、これらの手順を繰り返す。第１９図はこれらのス
テップのフローチャートである。

変更対象探索ステップ３４は変更指定されたロットの全
工程の割り付けられた結果をワーキングメモリ７から探
索しく同図５８）、それにより影響を受けて変更すべき
必要のある日ット、即ち、変更指定されたロットの作業
完了時間と等しい作業開始時間をもつロットや、同じく
変更指定されたロットの作業開始時間と等しい作業完了
時間をもつロットという様に時間的にリンクされた口・
ソトを、同じくワーキングメモリ７から探索する（同図
５９）。変更対象削除ステップ３５は先の変更すべきロ
ットを除いた場合の評価値である設備負荷、設備稼働率
、リードタイム、仕掛り在庫量、製品在庫量を再計算し
修正しく同図６０）、変更すべきロットを未割り付けの
状態に戻し（同図６１）、基準値であるラインバランス
、最早開始、最早完了、最遅開始、最遅完了、余裕時間
を未計算の基準値にクリアする（同図６２）。次に、前
記生産計画作成手順４ａに戻り、クリアされた未計算の
基準値を再度基準値計算３１で計算し（４４から４８）
、未割り付けのロットを再度割り付け（４９から５２）
、再度基準値計算の行われたロット或は再度割り付けら
れたロットの評価値を再計算する（５３から５７）。前
記の生産計画作成手順４ａやこの局所的生産計画作成手
順５ａの判定や処理を効率良く短時間に行うため、前記
ワーキングメモリ７に計画の中間結果を保持している。

第２３図にワーキングメモリに記憶されているデータの
構成を示す。また、同図の生産計画立案結果１８ａに関
する情報の構成を第２４図に示す。また、生産計画立案
結果１８ａは、ロットの各工程毎に構造化されたデータ
であり、機種情報、基準時間情報、工程情報、時間情報
、設備情報、補足情報などを保有している。

第１２図において、３６から３８は本発明の第３の発明
である前記計画評価手順１３の生産計画用である生産計
画評価手順１３ａの処理ステップであり、前記生産計画
作成手順４ａのステップにより４３、４７、５２、５７
のデータ変更を行っても満足な計画が行えなかった場合
、前記生産計画用知識ベース２ｂを再構築することによ
り、満足な計画を行うステップである。即ち、生産計画
の不都合に対し、変更の必要なロットとそれに応じ影響
されるロットを探索し、不都合の生じないよう生産計画
用知識ベースを再構築する。この生産計画評価手順１３
ａに必要な知識は、生産計画用知識ベースの中にある。

３６は変更データによる影響部分をもれなく探索する変
更対象探索ステップで前記３４と同様である。３７は変
更対象となったロットの変更方法を表現する知識を生産
計画用知識ベースから選択する変更方法選択ステップで
ある。３８は前記選択された知識を、変更対象となった
ロットに合うように再構築する変更方法生成ステップで
ある。第２０図はこれらのステップのフローチャート゛
である。変更対象探索ステップ３６は同図６３から６４
である。変更方法選択ステップ３７は例えば作業完了時
間が最遅完了時間より遅い納期遅れの場合には納期遅れ
となるロットの直前の生産予定ロットの余裕時間の大き
さを調べ、ロットの入れ換えにより両方のロットとも納
期遅れとならないかとうかなどのデータを分析し（同図
６５）、納期遅れなどの不具合を解除する方法を生産計
画用知識ベースの既に入力されているルールから選択す
る（同図６６）。変更方法生成ステップ３８は先のルー
ルをさらに変更すべきロットにのみ対応するようにルー
ルの条件部にロット番号の指定条件を追加するなど具体
化し（同図６７）、生産計画用知識ベースに追加する（
同図６８）。生産計画用知識ベースの一例として、第２
２図の（Ｄ）は同一ロットの中で一工程の処理時間が他
の全ての工程の処理時間の２倍を越えて長い工程をライ
ンバランスをとるために分割する知識である。このよう
な知識をもとに、前記生産計画評価手順１３ａが条件の
追加などを行い具体化された知識を生成する。

第１図の推論エンジン６の動作を示すと、第２１図のよ
うになる。第１１及び１２図の生産計画作成手順４ａの
設備割付ステップ３２に関して、生産計画の立案方法を
示す前記条件データ２６として先頭工程から順次後工程
の計画を行うフォーワードが入力されていて、生産計画
の立案方針を示す前記方針データ２７の入力が設備稼働
率重視及びリードタイム重視の各々に対して、第２１図
の（Ａ）及び第２１図の（Ｂ）が対応する。即ち、設備
稼働率重視の場合は、同図６９から生産できるにもかか
わらず常にフル稼働となるように同図７０を作業完了時
間とし同図７０より処理時間だけ前の同図６９ａから生
産するよう設備割り付けが行われ、一方リードタイム重
視の場合は、常に最早の投入（同図７１、７２）かされ
最早の完了となる。また、第１１及び１２図の局所的生
産計画作成手順５ａの動作は例えば第２１図の（Ｃ）の
ようになり（この場台白、黒、斜線の３ロットある。）
、変更部分が伝播する。即ち、同図７３のロットがロッ
ト数の増加により同図７３ａのように増加すれば、それ
に影響されて同図７４が同図７４ａに、同図７５が同図
７５ａに変更される。

同図７６は変わらない。

第２図において、Ｍ／Ｃｌｌから本発明の第２の発明で
ある変更データ生成手順１２で収集された設備稼働状況
データは、具体的には第１６図及び第１７図に示す設備
稼働不可指定及び生産実績のデータとして前記生産計画
用データベース１ｂに格納される。次に、前記の局所的
生産計画作成手順５ａによって、生産計画の変更が行わ
れる。

これにより、生産実績などのデータを人が入力せずとも
よく、生産現場においてリアルタイムな計画変更が可能
となり、常に最新の生産計画による高効率な工場運営が
実現される。

第４図は前記データベース１の各々のデータの関連を表
すデータベースインデックスを持つことで、利用者に頼
っていたデータベースのデータの抜けを自動的にチェッ
クし、それを利用者に教える付加機能なとを説明してい
る。１ａは生産計画に必要な第１１及び１２図に示す各
種データ２４から２８を構造化することで、前記データ
ベース１と異なる構造化計画用データベース、１４は前
記構造化計画用データベース１ａの整合性を保ちかつ計
画処理の各局面で前記推論エンジン６に対して必要なデ
ータを提供する本発明の第４の発明であるデータ利用イ
ンタフェイス、３は前記構造化計画用データベース１ａ
を入力するための入力装置である。第２５図の（Ａ）は
前記データ利用インタフェイス１４のデータ及び処理の
流れを示す図であり、前記データ利用インタフェイス１
４はデータ修正手順及び関連データ探索手順を含むデー
タ保守部７７とデータ読込手順を含むデータ利用部７８
とで構成される。７９は前記構造化計画用データベース
の関連やフォーマットを記述したデータベース・インデ
ックスで前記入力装置で入力される。データ保守部７７
の動作は、まず前記データ修正手順で前記データ２４か
ら２８が入力装置で修正され、次に修正されたデータに
関連するデータが前記データベース・インデックス７９
を通して関連データ探索手順で探索される。

その探索されたデータは前記データ修正手順にフィード
バックされ、修正される。例えば、第１４図に示す生産
データである基本スケジュールが追加され、その開始年
月日或は完成年月日が第１５図に示す時間データである
稼働時間に設定されていない日の場合、基本スケシュー
ルの追加の後自動的に前記データ利用インタフェイス１
４は稼働時間の追加を促し、整合性のとれた前記構造化
計画用データペース１ａに再構築する。この時のデータ
ベース・インデックスを第２５図の（Ｂ）に示す。また
、前記データ利用部７８のデータ読込手順は前記推論エ
ンジン６に対し必要なデータを提供する。即ち、前記構
造化計画用データベース１ａへ前記データベース・イン
デックス７９に示されたフォーマットでアクセスを行い
、推論エンジンへデータを渡すプログラムである。なお
、前記データベース・インデックス７９は、前記データ
２４から２８の格納されている所であるファイル名称と
各項目の名称や長さであるバイト数などを保持している
。

第５図は、前記知識ベース２の各々の知識に、それを利
用する局面や仕様を表す知識ベース・インデックスを加
えることで、知識ベース２では全ての局面の知識が前記
推論エンジン６に提供されたのが、必要な知識だけの提
供でよく、仕様は一通りしかもたなかったのが、複数仕
様をもちうる付加機能などを説明している。２ａは生産
計画に必要な第２２図に示すような各知識を構造化する
ことで、前記知識ベース２と異なる構造化計画用知識ベ
ース、．１５は前記構造化計画用知識ベース２ａの構造
を保ちかつ計画処理の各局面で前記推論エンジン６に対
して必要な知識を提供する知識利用インタフェイス、３
は前記構造化計画用知識ベース２ａを入力するための入
力装置である。第２６図は前記知識利用インタフェイス
１５のデータ及び処理の流れを示す図であり、前記知識
利用インタフェイス１５は仕様定義手順を含む仕様定義
部８３と仕様解釈手順及び知識抽出手順を含む知識ロー
ディング部８４とで構成される。８５は前記構造化計画
用知識ベース２ａの中の個々の知識について利用する局
面（第１１及び１２図における工程展開３０や基準値計
算３１などの処理のステップをいう。）や仕様（生産方
法である生産の単位を細かくまとめるロット生産か連続
して同じ物を生産する連続生産かなど）などを記述した
知識ベース・インデックスで前記入力装置で入力される
。仕様定義部８３の仕様定義手順は各知識の利用局面や
仕様を設定し、前記知識ベース・インデックス８５に登
録する。知識ローデイング部８４は、まず前記仕様解釈
手順で前記知識ベース・インデックス８５を解釈し、計
画仕様と合致する知識を選択する。次に前記推論エンジ
ン６が推論を行うに従い各局面毎に利用する知識を、前
記知識抽出手順が抽出し推論エンジンに提供する。

もちろん局面が進めば、不必要な知識は解放される。即
ち、第１１及び１２図において、工程展開３０が完了し
基準値計算３１に進む時、工程展開で利用した知識が推
論エンジンから削除され、新たに基準値計算で利用する
知識が推論エンジンに渡される。第２２図に示す知識の
例では、第２２図の（Ａ）のメタルールは局面展開用に
推論エンジンに常時提供され、第２２図の（Ｂ）及び（
Ｃ）の知識は第１１及び１２図の設備割付３２の局面で
提供される知識で、各々ロット選択のためのディスパッ
チング基準及び数理手法であるオペレーションズ・リサ
ーチの一手法であるジョンソンアルゴリズムをルール化
した知識である。先述した第２２図の（ロ）は第１１図
及び第１２図の基準値計算３１の局面で提供されるロッ
ト分割基準をルール化した知識で．もある。

第６図は、前記推論エンジン６が自動的に計画を立案す
るのに対し、さらに利用者と対話しながら計画を作成す
る付加機能を説明している。１６は計画の変更データを
設定する計画変更手順、５は第１図に記載の局所的計画
作成手順、１７は前記計画変更手順１６及び前記局所的
計画作成手順５により表示装置８に表示しながら対話的
に高度な計画変更を行う知的エディタで、推論エンジン
６の一機能として構成される。３は前記計画変更手順１
６において利用者が対話入力するための入力装置である
。第２７図は前記知的エディタ１７の動作を示すフロー
チャートである。まず同図８６で前記表示装置８に前記
生産計画立案結果１８ａがワーキングメモリ７から抽出
され表示される。同図１６ａで利用者は表示を見ながら
前記入力装置３から入力することで変更を指示する。

第２８図及び第２９図にその具体例を示す。第２８図で
はマウスなどのボインティングデバイスによる矢印で、
Ａ１からＡＩＯまでの生産設備に対し、ＡＡＡＡＯ　１
という生産機種の１月２０日から１月２６日までの日々
の生産計画を入力している。第２９図では別の生産機種
であるＡＡＡＡＯ８の生産計画を一時的に参照している
。第２７図の５ａは第１１図及び第１２図に示すと同様
局所的生産計画作成手順で、変更の指定に対し影響され
る部分を探索しながら自動的に変更を行う。

次に同図８７で、例えば変更によって同一ロットの先頭
工程の作業開始時間が次工程の作業開始時間より遅いな
どの各工程の生産順序の前後関係などの矛盾を探索し、
矛盾がなければ生産計画立案結果を一時的に保持してい
る前記ワーキングメモリ７を書き換え（同図８８）、矛
盾があればその旨を利用者に教えワーキングメモリは書
き換えない。

以降は同図８６に戻り、計画変更箇所がなくなるまでこ
の手順を繰り返す。

第７図は利用者に応じたフォーマットで表示装置及び印
字装置へ出力する付加機能を説明している。１８は推論
結果を記憶している推論結果データベース、２０はデー
タベース１の内容を出力するデータ出力手順、２１及び
２２は前記推論結果データベース１８の内容を出力する
推論結果グラフ出力手順及びシミュレーション出力手順
、２３は前記データ出力手順２０及び前記推論結果グラ
フ出力手順２１並びにシミュレーション出力手順２２を
行うデータ出力インタフェイス、３は前記各出力手順に
おける出力仕様１９を入力するための入力装置である。

第３０図は前記データ出力インタフェイス２３のデータ
及び処理の流れを示す図であり、前記データ出力インタ
フェイス２３は前記各出力手順に対し、仕様定義手順を
含む出力仕様定義部８９と仕様解釈手順及び出力手順を
含む出力部９０とで構成される。１９は前記データ出力
手順２０及び前記推論結果グラフ出力手順２１並びにシ
ミュレーション出力手順２２の各々の出力フォーマット
を前記入力装置で入力した出力仕様である。出力仕様定
義部８９の仕様定義手順は前記出力仕様ｌ９を設定し、
出力部９０は、まず前記仕様解釈手順で前記出力仕様１
９を解釈し、前記出力手順で出力フォーマットを構成し
表示装置８或は印字装置９に出力する。前記出力仕様１
９は具体的には、画面のどの位置に文字を配置するか、
或は線を引くかということを記述している。第３１図か
ら第３３図は前記推論結果グラフ出力手順２１による例
で、各々７月３日の生産計画のガントチャート表示、７
月１日から９日までのＲＴＩ号機の設備稼働率表示、同
じ＜ＵＫＩ号機の仕掛り在庫量表示を示す。第３４図は
前記シミュレーション出力手順２２による例で、７月４
日の生産開始後６８分経過時点の生産状況をアニメーシ
ョン的に表示している。これらの表示は、前記出力仕様
１９における文字位置や線の位置や第３４図におけるＡ
ＨＩ号機などの生産設備の配置位置を設定し直すことで
表示を容易に変更することができる。

第８図において、３は第１図から第７図に示すと同様の
入力装置、８は表示装置、９は印字装置、７はワーキン
グメモリ、１１は第２図における前記Ｍ／Ｃ、１２は同
図前記変更データ生成手順、６は第３図における前記推
論エンジン、１ａは第４図における．前記構造化計画用
データベース、１４は同図前記データ利用インタフェイ
ス、２ａは第５図における前記構造化計画用知識ベース
、１５は同図前記知識利用インタフェイス、１７は第６
図における前記知的エディタ、１８は第７図における前
記推論結果データベース、２３は同図前記データ出力イ
ンタフェイス、１９は同図前記出力仕様、１０は前記入
力装置３、前記表示装置８、前記印字装置９、前記ワー
キングメモリ７、前記Ｍ／Ｃ　１　１　、前記変更デー
タ生成手順１２、前記推論エンジン６、前記構造化計画
用データベース１ａ、前記データ利用インタフェイス１
４、前記構造化計画用知識ベース２ａ、前記知識利用イ
ンタフェイス１５、前記知的エディタ１７、前記推論結
果データベース１８、前記データ出力インタフェイス２
３、前記出力仕様１９を統括的に管理・制御する中央処
理装置である。第８図における動作は、まず前記入力装
置３より前記構造化計画用データベース１ａ及び前記構
造化計画用知識ベース２ａが構築される。なお、構造化
計画用データベースの一部のデータは、前記変更データ
生成手順１２で前記Ｍ／Ｃｌｌより収集される。

次に前記推論エンジン６により、前記データ利用インタ
フェイス１４を通して構造化計画用データベースが利用
され、前記知識利用インタフェイス１５を通して構造化
計画用知識ベースが利用され、さらに前記ワーキングメ
モリ７を利用しつつ、構造化計画用知識ベースの再構築
も必要に応じて行いながら自動的に計画の立案を行う。

次に計画の結果がワーキングメモリより前記推論結果デ
ータベース１８へ渡され、前記出力仕様１９を参照しつ
つ前記データ出力インタフェイス２３を通して前記表示
装置８或は前記印字装置９へ表示或は印字される。また
変更に際しては、前記知的エディタ１７を通して利用者
による対話的な変更処理が行われる。

第９図は第１図から第７図までの発明を全て実現する、
即ち第８図を実現する基本のハードウエア構成図で、同
図において、３、８、９、１０、１１は第８図に示すの
と同様であり、１０ａは第８図における変更データ生成
手順、推論エンジン、データ利用インタフェイス、知識
利用インタフェイス、知的エディタ、データ出力インタ
フェイスを常駐するＲＯＭ、１０ｂは第８図におけるワ
ーキングメモリとして用いるＲＡＭ、１０ｃは第８図に
おける構造化計画用データベース、構造化計画用知識ベ
ース、推論結果データベース、出力仕様を記憶する外部
記憶装置、１０ｄは第８図におけるＭ／Ｃと通信する通
信インタフェイスである。

以上製造業における生産計画を中心としたー実施例によ
り、本発明を説明した。本実施例によれば、生産計画の
変更に対し短時間で精度の高い計画変更が行えるととも
に、日々変化する生産活動にも追従できるだけの汎用性
が実現され、実用的効果の極めて高い計画型推論方法及
びその装置を提供できる。例えば、生産設備台数が４０
台、生産機種数が１００種ある場合に一ケ月分の生産計
画を立案すると、従来技術ではベテランの専任者でも一
週間以上の工数を要し、突発的に発生する計画変更には
全く対応できなかった。本実施例での効果としては、こ
のような条件でも数時間で行え、かつ変更に対しては瞬
時に対応できることで実証されている。

なお、上記実施例において各装置をハードウエアにて構
成したものをソフトウェアにて構成し、本発明を実施す
ることも可能である。

発明の効果 以上のように本発明の第１の発明は、計画を立案するた
めに必要な計画用データ及び変更データを格納したデー
タベースと、計画の作成及び変更に必要な手順をルール
型フォーマットで表現して格納した知識ベースと、前記
データベース及び前記知識ベースを入力するための入力
装置と、計画の作成及び変更の過程で推論の途中結果を
一時的に記憶しておくワーキングメモリと、前記データ
ベースと前記知識ベースと前記ワーキングメモリをもと
に計画を作成する計画作成手順並びに作成された前記計
画の変更を行う局所的計画作成手順を有する推論エンジ
ンと、計画の結果を表示する表示装置と、計画の結果を
印字する印字装置と、前記データベース、前記知識ベー
ス、前記入力装置、前記ワーキングメモリ、前記推論エ
ンジン、前記表示装置、前記印字装置を統括的に管理・
制御する中央処理装置とを設けることにより、計画変更
の発生の都度初めから計画を立案する必要がな《なり、
極めて高効率な計画変更を行うことができる。

また、本発明の第２の発明は本発明の第１の発明におけ
る効果に加えて、Ｍ／Ｃから得られる生産実績データ及
び設備稼働状況データを収集する装置と、前記生産実績
データ及び設備稼働状況データから計画変更のための変
更データを作成しデータベースに格納する変更データ生
成手順とを設けることにより、計画に対する実績データ
の細かなフィードバックが可能になり、前記実績データ
を反映したより精度の高い計画の作成及び変更を行うこ
とができる。

また、本発明の第３の発明は本発明の第１の発明におけ
る効果に加えて、計画作成手順によってワーキングメモ
リに記憶された計画の途中結果から計画結果に対する良
否の評価を行い、さらに評価結果に不具合があった場合
は計画立案用の知識ベースを操作し、計画の再立案によ
り適した知識ベースへの再構築を行う計画評価手順を合
わせもつ推論エンジンを設けることにより、計画立案を
行った結果不具合が生じても自動的にこれを解消するこ
とが可能になり、より精度の高い計画を高効率に作成及
び変更することができる。

また、本発明の第６の発明は本発明の第１の発明におけ
る効果に加えて、入力装置より入力された計画の変更デ
ータに基づいて計画の変更を行う計画変更手順と前記変
更の結果をワーキングメモリを介して変更による影響を
受ける部分を順次探索して変更を行う局所的計画作成手
順とからなる知的エディタを有する推論エンジンを設け
ることにより、部分的な計画変更に対してもその影響を
受ける部分の自動的な計画修正が可能となり、極めて信
頼性の高い計画作成及び変更を高効率に行うことができ
る。

また、本発明の第４の発明は本発明の第１の発明におけ
る効果に加えて、入力装置より入力された計画用データ
と、関連する他の計画用データとの整合性をとり、構造
化計画用データベースとして再構築する手段と、計画処
理の種々の局面において推論エンジンに対して前記構造
化計画用データベースから必要なデータを必要とされる
形で提供する手段を有するデータ利用インタフェイスを
設けることにより、さらに本発明の第５の発明は本発明
の第１の発明における効果に加えて、入力装置より入力
された計画用知識を構造化計画用知識ベースとして知識
ベースに構築する手段と、かつ計画処理の種々の局面に
おいて推論エンジンに対して前記構造化知識ベースから
処理の対象となる局面に必要な知識を提供する手段を有
する知識利用インタフェイスを設けることにより、さら
に本発明の第７の発明は本発明の第１の発明における効
果に加えて、推論結果を記憶している推論結果データベ
ースと、入力装置より入力された出力仕様と、前記出力
仕様に従ってデータベースの内容を出力するデータ出力
手順及び前記推論結果データベースの内容を出力する推
論結果グラフ出力手順並びに同シミュレーション出力手
順とからなるデータ出力インタフェイスとを設けること
により、各々データの変更や、計画作成方法及び計画変
更方法の変更や、出力フォーマットの変更などにも容易
に対応することが可能になり、極めて汎用性の高い計画
を行うことができる。

また、本発明の第８の発明は本発明の第１から第７の発
明における入力装置と、同表示装置と、同印字装置と、
同ワーキングメモリと、本発明の第２の発明におけるＭ
／Ｃと、同変更データ生成手順と、本発明の第３の発明
における推論エンジンと、本発明の第４の発明における
構造化計画用データベースと、同データ利用インタフェ
イスと、本発明の第５の発明における構造化計画用知識
ベースと、同知識利用インタフェイスと、本発明の第６
の発明における知的エディタと、前記ワーキングメモリ
と双方向の内容のやり取りが可能な本発明の第７の発明
における推論結果データベースと、同データ出力インタ
フェイスと、同出力仕様と、前記入力装置、前記表示装
置、前記印字装置、前記ワーキングメモリ、前記Ｍ／Ｃ
、前記変更データ生成手順、前記推論エンジン、前記構
造化計画用データベース、前記データ利用インタフェイ
ス、前記構造化計画用知識ベース、前記知識利用インタ
フェイス、前記知的エディタ、前記推論結果データベー
ス、前記データ出力インタフェイス、前記出力仕様を統
括的に管理・制御する中央処理装置とを設けることによ
り、効率的な自動処理と対話処理が可能になり、信頼性
高い計画の作成及び変更ができ、さらには汎用性にも極
めて冨んだ計画が実現される。従って、製造業における
近年の複雑な多品種少量生産において、設備稼動率の向
上や在庫量の削減やリードタイムの短縮などが図れ、生
産活動に対して実用上極めて有効となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における計画型推論装置の基
本構成図、第２図は同実施例における変更データ生成手
順を有す計画型推論装置の基本構成図、第３図は同実施
例における計画評価手順を有す計画型推論装置の基本構
成図、第４図は同実施例におけるデータ利用インタフェ
イスを有す計画型推論装置の基本構成図、第５図は同実
施例における知識利用インタフェイスを有す計画型推論
装置の基本構成図、第６図は同実施例における知的エデ
ィタを有す計画型推論装置の基本構成図、第７図は同実
施例におけるデータ出力インタフェイスを有す計画型推
論装置の基本構成図、第８図は同実施例における全付加
機能を有す計画型推論装置の基本構成図、第９図は同実
施例における計画型推論装置のハードウェアの基本構成
図、第１０図は同実施例における生産計画の対象となる
プリント基盤実装工程を示す説明図、第１１図は同実施
例における生産計画を行う推論エンジンのデータ及び処
理の流れを示す説明図、第１２図は同実施例における生
産計画評価を行いつつ生産計画を行う推論エンジンのデ
ータ及び処理の流れを示す説明図、第１３図は同実施例
における基礎データを示す説明図、第１４図は同実施例
における生産データを示す説明図、第１５図は同実施例
における時間データを示す説明図、第１６図及び第１７
図は同実施例における変更データを示す説明図、第１８
図は同実施例における推論エンジンの生産計画作成手順
のフローチャート、第１９図は同実施例における推論エ
ンジンの局所的生産計画作成手順のフローチャート、第
２０図は同実施例における推論エンジンの生産計画評価
手順のフローチャート、第２１図は同実施例における推
論エンジンの生産計画作成手順及び局所的生産計画作成
手順を図的に示す説明図、第２２図は同実施例における
構造化計画用知識ベースの知識の例を示す説明図、第２
３図は同実施例におけるワーキングメモリにおけるデー
タの構成を示す説明図、第２４図は同実施例における生
産計画立案結果に関する情報の構成を示す説明図、第２
５図は同実施例におけるデータ利用インタフェイスのデ
ータ及び処理の流れを示す説明図、第２６図は同実力例
における知識利用インタフェイスのデータ及ζ処理の流
れを示す説明図、第２７図は同実施例１：おける知的エ
ディタのフローチャート、第２８し及び第２９図は同実
施例における知的エディタｑ操作を示す説明図、第３０
図は同実施例におけイデータ出力インタフェイスのデー
タ及び処理の搦れを示す説明図、第３１図は同実施例に
おける住産計画立案結果を示す説明図、第３２図及び第
３３図は同実施例における生産計画評価結果を示す説明
図、第３４図は同実施例における生産計画や案結果のシ
ミュレーション例を示す説明図、斧３５図は従来の生産
計画作成装置の概略構成図てある。 １・・・・・・データベース、１ａ・・・・・・構造化
計画用データベース、１ｂ・・・・・・生産計画用デー
タベース、２・・・・・・知識ベース、２ａ・・・・・
・構造化計画用知１ベース、２ｂ・・・・・・生産計画
用知識ベース、３・・・・・入力装置、４・・・・・・
計画作成手順、４ａ・・・・・・生産計画作成手順、５
・・・・・・局所的計画作成手順、５ａ・・・・・・局
所的生産計画作成手順、６・・・・・・推論エンジン、
７・・・・・・ワーキングメモリ、８・・・・・・表示
装置、９・・・・・・印字装置、１０・・・・・・中央
処理装置、１０ａ・・・・・・ＲＯＭ、１０ｂ・・・・
・・ＲＡＭ、１０ｃ・旧・・外部記憶装置、１０ｄ・・
・・・・通信インタ７エイス、１１・・・・・・Ｍ／Ｃ
、１２・・・・・・変更データ生成手順、１３・・・・
・・計画評価手順、１３ａ・・・・・・生産計画評価手
順、１４・・・・・・データ利用インタフェイス、１５
・・・・・・知識利用インタフェイス、１６・旧・・計
画変更手順、１７・・・・・・知的エディタ、１８・・
・・・・推論結果データベース、１９・・・・・・出力
仕様、２ｏ・・・・・・データ出力手順、２１・・・・
・・推論結果グラフ表示手順、２２・・・・・・シミュ
レーション出力手順、２３・・四・データ出力インタフ
ェイス。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. （１）計画を立案するために必要な計画用データ及び変
   更データを格納したデータベースと、計画の作成及び変
   更に必要な手順をルール型フォーマットで表現して格納
   した知識ベースと、前記データベース及び前記知識ベー
   スを入力するための入力装置と、計画の作成及び変更の
   過程で推論の途中結果を一時的に記憶しておくワーキン
   グメモリと、前記データベースと前記知識ベースと前記
   ワーキングメモリをもとに計画を作成する計画作成手順
   並びに作成された前記計画の変更を行う局所的計画作成
   手順を有する推論エンジンと、計画の結果を表示する表
   示装置と、計画の結果を印字する印字装置と、前記デー
   タベース、前記知識ベース、前記入力装置、前記ワーキ
   ングメモリ、前記推論エンジン、前記表示装置、前記印
   字装置を統括的に管理・制御する中央処理装置とを備え
   たことを特徴とする計画型推論装置。
2. （２）特許請求の範囲第１項において、生産設備から得
   られる生産実績データ及び設備稼働状況データを収集す
   る装置と、前記生産実績データ及び設備稼働状況データ
   から計画変更のための変更データを作成しデータベース
   に格納する変更データ生成手順とを備えたことを特徴と
   する計画型推論装置。
3. （３）特許請求の範囲第１項において、計画作成手順に
   よってワーキングメモリに記憶された計画の途中結果か
   ら計画結果に対する良否の評価を行い、さらに評価結果
   に不具合があった場合は計画立案用の知識ベースを操作
   し、計画の再立案により適した知識ベースへの再構築を
   行う計画評価手順を合わせもつ推論エンジンを備えたこ
   とを特徴とする計画型推論装置。
4. （４）特許請求の範囲第１項において、入力装置より入
   力された計画用データと、関連する他の計画用データと
   の整合性をとり、構造化計画用データベースとして再構
   築する手段と、計画処理の種々の局面において推論エン
   ジンに対して前記構造化計画用データベースから必要な
   データを必要とされる形で提供する手段を有するデータ
   利用インタフェイスを備えたことを特徴とする計画型推
   論装置。
5. （５）特許請求の範囲第１項において、入力装置より入
   力された計画用知識を構造化計画用知識ベースとして知
   識ベースに構築する手段と、かつ計画処理の種々の局面
   において推論エンジンに対して前記構造化知識ベースか
   ら処理の対象となる局面に必要な知識を提供する手段を
   有する知識利用インタフェイスを備えたことを特徴とす
   る計画型推論装置。
6. （６）特許請求の範囲第１項において、入力装置より入
   力された計画の変更データに基づいて計画の変更を行う
   計画変更手順と前記変更の結果をワーキングメモリを介
   して変更による影響を受ける部分を順次探索して変更を
   行う局所的計画作成手順とからなる知的エディタを有す
   る推論エンジンを備えたことを特徴とする計画型推論装
   置。
7. （７）特許請求の範囲第１項において、推論結果を記憶
   している推論結果データベースと、入力装置より入力さ
   れた出力仕様と、前記出力仕様に従ってデータベースの
   内容を出力するデータ出力手順及び前記推論結果データ
   ベースの内容を出力する推論結果グラフ出力手順並びに
   同シミュレーション出力手順とからなるデータ出力イン
   タフェイスとを備えたことを特徴とする計画型推論装置
   。
8. （８）特許請求の範囲第１項から第７項記載の入力装置
   と、同表示装置と、同印字装置と、同ワーキングメモリ
   と、特許請求の範囲第２項記載の生産設備と、同変更デ
   ータ生成手順と、特許請求の範囲第３項記載の推論エン
   ジンと、特許請求の範囲第４項記載の構造化計画用デー
   タベースと、同データ利用インタフェイスと、特許請求
   の範囲第５項記載の構造化計画用知識ベースと、同知識
   利用インタフェイスと、特許請求の範囲第６項記載の知
   的エディタと、前記ワーキングメモリと双方向の内容の
   やり取りが可能な特許請求の範囲第７項記載の推論結果
   データベースと、同データ出力インタフェイスと、同出
   力仕様と、前記入力装置、前記表示装置、前記印字装置
   、前記ワーキングメモリ、前記生産設備、前記変更デー
   タ生成手順、前記推論エンジン、前記構造化計画用デー
   タベース、前記データ利用インタフェイス、前記構造化
   計画用知識ベース、前記知識利用インタフェイス、前記
   知的エディタ、前記推論結果データベース、前記データ
   出力インタフェイス、前記出力仕様を統括的に管理・制
   御する中央処理装置とを備えたことを特徴とする計画型
   推論装置。