JPH08305763A

JPH08305763A - 生産計画作成方法

Info

Publication number: JPH08305763A
Application number: JP12912095A
Authority: JP
Inventors: Kenichi Sato; 健一佐藤; Yuji Nakajima; 雄二中島; Kazuma Inaoka; 数磨稲岡; Ushichirou Ikeda; 卯七郎池田; Osamu Oriki; 修大力; Shinya Mizuno; 慎也水野; Toshimitsu Baba; 俊光馬場; Kazuo Hamada; 和郎濱田
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1995-04-28
Filing date: 1995-04-28
Publication date: 1996-11-22

Abstract

(57)【要約】【目的】生産計画の自動化が可能で、オペレータの負
荷軽減ができ、また不良品の発生頻度を低下させて、製
造コストの低下も図れ、さらに設備トラブルなどによる
リスケジューリングに早急に対応できる生産計画作成方
法を提供する。【構成】複数種の製品を同一ライン上で生産する生産
計画を作成する生産計画作成方法において、製造順番に
係わる予め定められた規則に基づいて初期スケジュール
を作成し、次いで該初期スケジュールを基準に、予め定
められた評価式が最良となるように、試行錯誤アルゴリ
ズムを用いて、前記初期スケジュールを改善する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、生産計画作成方法に係
り、更に詳しくは、多品種の製品を同一ラインにより製
造するプロセスにおいて、最適な製造順番を作成できる
生産計画作成方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】製鋼生産計画、製鋼取鍋使用計画、鋼片
精製およびコイル倉庫などのヤード管制計画と、ＡＧＶ
運行計画などの製鉄業における生産計画は、生産性向
上、製造コスト低減および高品質製品製造を実現するた
めに、製品納期とそれらより逆算される各プロセス投入
時期に関する物流計画を基に、各プロセスごとに、上下
プロセス間のマッチング、プロセス内の設備間のマッチ
ング、設備能力などを考慮して作成されている。従来の
生産計画は、各プロセスの熟練者が、製造順番に関する
規則に基づき、投入鋼種のグループ分けを行なった後、
それらをベースに、各グループの組合せを試行錯誤しな
がら作成していた。ところが、製造製品並びに高品質製
品の増加に伴う製造順番に関する規則の増加および厳密
化は、熟練者の計画作成の負荷を増大させると共に、作
成された生産計画の最適性を低下させていた。そこで、
これを自動化することが考えられ、またそれを実現化で
きると思われる手法も知られている。

【０００３】自動化手法の従来法として、例えば製造順
番に関する規則を何個かのグループに分類し、それを全
て解くことで間接的に元の問題を解く分岐限定法、製造
順番に関する規則と熟練者のノウハウをルールベースシ
ステムのルールとして構築し、推論を実施する仮説推
論、製造順番に関する規則と熟練者のノウハウを評価関
数で表し、製造順番を遺伝子の並びとし、逐次、推定す
る遺伝子アルゴリズムなどがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、分岐限
定法については、モデルの構築および分類が複雑で困難
であり、さらに解の導出に長時間かかるという問題点が
ある。また、仮説推論では、ルール構築は比較的簡単
で、短時間に解が得られるが、推論結果が最適値である
とは限らないという問題点がある。さらに、遺伝子アル
ゴリズムでは、評価関数の構築は容易で、最適解を導出
可能であるものの、投入鋼種の差により、逐次、推定回
数に大幅な違いを生じるという問題点がある。以上のこ
とから、このような従来の手法では、短時間に最適な生
産計画を自動作成することは困難である。

【０００５】本発明はかかる事情に鑑みてなされたもの
で、生産計画の自動化が可能で、オペレータの負荷軽減
ができ、また不良品の発生頻度を低下させて、製造コス
トの低下も図れ、さらに設備トラブルなどによるリスケ
ジューリングに早急に対応できる生産計画作成方法を提
供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前記目的に沿う請求項１
記載の生産計画作成方法は、複数種の製品を同一ライン
上で生産する生産計画を作成する生産計画作成方法にお
いて、製造順番に係わる予め定められた規則に基づいて
初期スケジュールを作成し、次いで該初期スケジュール
を基準に、予め定められた評価式が最良となるように、
試行錯誤アルゴリズムを用いて、前記初期スケジュール
を改善するように構成されている。

【０００７】

【作用】請求項１記載の生産計画作成方法においては、
生産計画作成の第１ステップとして、設備間のマッチン
グ、設備能力および熟練者のノウハウに起因する製造順
番に関する規則ごとにルール群として構築したエキスパ
ートシステムを用いて、複数の初期スケジュールを作成
する。次に、試行錯誤アルゴリズムとして遺伝子アルゴ
リズムを適用する。このアルゴリズムにおいて、製造順
番を遺伝子の並びとして表し、遺伝子の入替え、突然変
異を繰り返し実施することにより、最終的に最適な遺伝
子、すなわち最適なスケジュールを作成する。なお、高
生産性、低製造コストおよび高品質な製品を製造可能な
生産計画を作成するために、前記規則を遺伝子アルゴリ
ズムの評価関数として構築し、遺伝子の作成毎に、この
評価関数に基づいて遺伝子の評価を実施する。

【０００８】ここで、生産計画作成のアルゴリズムによ
り、エキスパートシステムと遺伝子アルゴリズムを併用
した理由を、図１３を参照して説明する。図１３（ｂ）
に示すように、エキスパートシステムを単独で用いる場
合には、推論を何度実施しても推論結果は同一であり、
推論結果は最適解とは限定できない。図１３（ｃ）に示
すように、遺伝子アルゴリズムを単独で使用すると、初
期解集団はランダムに作成されるために、最適解の導出
に膨大な推定回数を必要とし、さらに局所最適解に陥り
易くなり、そこから抜け出すためには、突然変異に期待
するしかない。そこで、本発明は、まずエキスパートシ
ステムにより複数の解を作成し、それを遺伝子アルゴリ
ズムの初期解とすることにより、図１３（ａ）に示すよ
うに、比較的良い地点から推定を開始できると共に、広
い空間を探索することにより、局所最適解に陥り難くな
って、短時間で最適解の導出が可能になる。

【０００９】

【実施例】続いて、添付した図面を参照しつつ、本発明
を具体化した実施例につき説明し、本発明の理解に供す
る。ここに、図１は本発明の一実施例に係る生産計画作
成方法の生産計画作成のアルゴリズムの動作フロー図、
図２は投入鋼種の一例を示す説明図、図３（ａ）はルー
ルグループ（１）による推論結果を示す説明図、図３
（ｂ）はルールグループ（２）による推論結果を示す説
明図、図３（ｃ）はルールグループ（３）による推論結
果を示す説明図、図３（ｄ）はルールグループ（４）に
よる推論結果を示す説明図、図３（ｅ）はルールグルー
プ（１６）による推論結果を示す説明図、図３（ｆ）は
ルールグループ（１７）による推論結果を示す説明図、
図４はルールベース推論結果を用いた初期遺伝子の作成
例を示す説明図、図５は不足初期遺伝子の作成例を示す
説明図、図６は遺伝子の評価例を示す説明図、図７はエ
リート遺伝子の保存戦略の例を示す説明図、図８は２個
の親遺伝子の抽出例を示す説明図、図９（ａ）は評価値
を反映した抽出確率を示す円グラフ、図９（ｂ）は通常
の抽出確率を示す円グラフ、図１０（ａ）は遺伝子の交
配開始前の抽出親遺伝子の例を示す説明図、図１０
（ｂ）は抽出親遺伝子の分離状態の例を示す説明図、図
１０（ｃ）は抽出親遺伝子の入替え状態の例を示す説明
図、図１０（ｄ）は抽出親遺伝子の結合状態の例を示す
説明図、図１０（ｅ）は遺伝子の交配後の作成子遺伝子
の例を示す説明図、図１１（ａ）は作成子遺伝子の突然
変異の操作前の例を示す説明図、図１１（ｂ）は作成子
遺伝子の突然変異操作における抽出状態の例を示す説明
図、図１１（ｃ）は作成子遺伝子の突然変異操作におけ
る入替え状態の例を示す説明図、図１１（ｄ）は作成子
遺伝子の突然変異操作における組込み状態の例を示す説
明図、図１１（ｅ）は作成子遺伝子の突然変異の操作後
の子遺伝子の例を示す説明図、図１２は次世代への登録
例を示す説明図、図１３（ａ）は本手段における評価値
と推論回数との関係を示すグラフ、図１３（ｂ）はエキ
スパートシステムにおける評価値と推論回数との関係を
示すグラフ、図１３（ｃ）は遺伝子アルゴリズムにおけ
る評価値と推論回数との関係を示すグラフである。

【００１０】本発明の一実施例に係る生産計画作成方法
は、複数種の鋼種を同一ライン上で生産する生産計画を
作成する方法であり、以下、図１に示す生産計画作成の
アルゴリズムの動作フロー図に基づいて詳細に説明す
る。ステップ１０において、製鋼へ投入される全ての鋼
種をキーボードなどによりコンピュータに入力する。図
２を参照しながら一例を述べると、Ａ２、Ｂ４、Ｃ８、
Ａ３、Ｂ１-₁、Ｃ４、Ａ４、Ｃ２、Ｂ１-₂の９個の鋼種
が投入されたものとする。このうち、鋼種のＢ４および
Ａ４が２チャージで１キャストであり、その他の鋼種は
１チャージ１キャストである。これらの鋼種には、成分
『ｂ』、『ｃ』、『ｄ』を含むものがある。成分『ｂ』
はＡ３に１部、Ａ２に２部、Ａ４に２部含まれ、また成
分『ｃ』はＡ２に１部、Ａ４に２部、Ａ３に３部含ま
れ、さらに成分『ｄ』がＢ１-₁に１部、Ｂ１-₂に２部含
まれている。

【００１１】

【表１】

【００１２】次いでステップ１１において、投入鋼種の
入力を、予め登録されたルールグループ（表１参照）の
それぞれの条件項目に照合させて、エキスパートシステ
ムにより、初期スケジュールを作成する。ここで、ルー
ル群は表１により示される製鋼プロセスにおける設備間
のマッチング、設備能力および熟練者のノウハウに起因
する製造順番に関する規則ごとに、１７のルールグルー
プに構築され、ｎ（＝１７）個の初期スケジュールを作
成する。ルールグループ（１）の規則内容は、全てのル
ールグループ（１）〜（１７）に共通する基本ルールで
あり、図３（ａ）に示すように、各鋼種を成分『ａ』に
関して３つに分類する。処理順番は、『ａ』を含むＡ成
分鋼種グループ（以下、単にＡグループ）、『ａ』に関
係しないＢ成分鋼種グループ（以下、単にＢグルー
プ）、同じく『ａ』を含まないＣ成分鋼種グループ（以
下、単にＣグループ）の順である。

【００１３】ルールグループ（２）では、図３（ｂ）に
示すように、スタートはＡ成分鋼種の成分『ｂ』が低い
鋼種順に並び換える。すなわち、Ａグループ内において
Ａ２→Ａ３→Ａ４の順が、Ａ３→Ａ２→Ａ４か、Ａ３→
Ａ４→Ａ２の順に並び換えられる（同図では前者を例と
する）。ルールグループ（３）では、図３（ｃ）に示す
ように、スタートはＡ成分鋼種で単鋳造（１チャージで
１キャスト）とする。すなわち、Ａグループ内において
Ａ２→Ａ３→Ａ４の順か、Ａ３→Ａ２→Ａ４の順とする
（同図では後者を例とする）。ルールグループ（４）で
は、図３（ｄ）に示すように、Ａ成分鋼種は成分『ｃ』
の高い鋼種から処理する。すなわち、Ａグループ内にお
いて、Ａ３→Ａ４→Ａ２の順となる。ここで、ルールグ
ループ（５）〜（１５）までの説明は省略する。

【００１４】ルールグループ（１６）では、図３（ｅ）
に示すように、操業における単鋳造は、連続α₇チャー
ジまで処理可能とする。すなわち、ＡグループをＡ３→
Ａ２→Ａ４、ＢグループをＢ１-₂→Ｂ１-₁→Ｂ４、Ｃグ
ループをＣ４→Ｃ８→Ｃ２の順とする。ルールグループ
（１７）では、図３（ｆ）に示すように、操業における
納期制約で順番を決める。すなわち、ＡグループをＡ２
→Ａ３→Ａ４、ＢグループをＢ４→Ｂ１-₁→Ｂ１-₂、Ｃ
グループをＣ８→Ｃ４→Ｃ２の順とする。

【００１５】ステップ１２において、他にルールグルー
プが存在するか否かを判断し、あればステップ１１へ戻
って初期スケジュール推論を行い、なければステップ１
３へ進む。ステップ１３では、図４に示すように、ｎ
（＝１７）個の各初期スケジュール結果を、そのままｎ
（＝１７）個の初期遺伝子として記憶する。

【００１６】ステップ１４において、図５に示すよう
に、この初期遺伝子のｎ個を差し引いた、１世代におけ
る残りの初期遺伝子の集団数（Ｎ−ｎ）分の初期遺伝子
を、ルールグループ（１）を満足するようにランダムに
作成する。なお、初期遺伝子の集団数Ｎは、従来の手作
業による経験則から得られた数（例えば５００、１００
０など）である。ステップ１５において、図６に示すよ
うに、所定の評価基準に基づいて、Ｎ個全ての初期遺伝
子を評価する。

【００１７】

【数１】

【００１８】ここで、遺伝子の評価となる評価値Ｅは、
数１により表され、評価値の小さい遺伝子ほど良い遺伝
子である。なお、ＷｉおよびＨｉは重み係数および評価
関数であり、添字ｉは表１の括弧内のルール群番号に対
応する規則を示している。ここで、１ペナルティは評価
関数戻り値１、α₇は評価基準値３、表１に示す重要度
１は重み係数３０、重要度２は重み係数２０、重要度３
は重み係数１０である。なお、この評価では製造時間を
除いている。

【００１９】ステップ１６において、図７に示すよう
に、次世代（ｍ＋１）の最良遺伝子が、現世代（ｍ）の
最良遺伝子より悪くなるのを防ぐために、Ｎ個の遺伝子
の中で最良評価値、ここでは最小評価値の遺伝子をその
まま子遺伝子とする。ステップ１７において、図８に示
すように、Ｎ個の遺伝子内から評価値の小さいものより
順に、２個の親遺伝子を抽出する。従って、抽出される
確率は好ましい遺伝子ほど高い。ここで遺伝子は淘汰さ
れ、良い遺伝子が次世代に反映され易くなる。次式の表
２において、抽出確率の演算式の一例を示す。なお、こ
の演算式に限らずとも他の式を採用してもよい。

【００２０】

【数２】

【００２１】図９の円グラフに示すように、通常の抽出
方法では、世代数が増加しても各遺伝子１〜Ｎが等しい
抽出確率になるのに対し（図９（ｂ）参照）、本手段の
抽出方法では、世代数が増えるに従って、徐々に最良遺
伝子である遺伝子１の抽出される確率が大きくなる（図
９（ａ）参照）。

【００２２】ステップ１８において、遺伝子の交配を実
施するか否かを判断する。遺伝子の交配とは、２個の親
遺伝子間において、鋼種グループごと一部を交換するこ
とをいい、交配の実施確率は経験則に基づいて行なわ
れ、ここでは５０％である。交配をしない場合にはステ
ップ１９へ進んで、親遺伝子をそのまま子遺伝子として
登録し、交配する場合には、ステップ２０へ進んで、図
１０に示すように、交配により２個の親遺伝子から２個
の子遺伝子を作成する。ここで、次世代の子遺伝子の作
成方法の一例を示す。

【００２３】仮に、図１０（ａ）に示す抽出親遺伝子１
と抽出親遺伝子Ｎとを抽出し、図１０（ｅ）に示すＢ、
Ｃグループが相互に入替えられた作成子遺伝子２、３を
作成するものとする。図１０（ａ）に示す抽出親遺伝子
１と抽出親遺伝子Ｎとは、まず図１０（ｂ）に示すよう
に前側のＡグループと後側のＢ、Ｃグループとに２分さ
れる。なお、このＡ、Ｂグループ間で２分される確率
は、Ｂ、Ｃグループ間で２分される確率と同じ５０％で
ある。次いで、図１０（ｃ）に示すように、両抽出親遺
伝子１、Ｎ間において、後側のＢ、Ｃグループの入替え
が行なわれ、次いで図１０（ｄ）に示すように、それぞ
れの抽出親遺伝子１、Ｎにおいて、前側のＡグループ
と、交換された後側のＢ、Ｃグループとが結合されるこ
とにより、作成子遺伝子２、３が作成される。

【００２４】その後、フローにおいて、交配の実施の有
無に係わらずステップ２１へ進み、遺伝子の突然変異を
実施するか否かを判断する。遺伝子の突然変異とは、各
鋼種グループ内での特定鋼種の入替えを意味し、その実
施確率は“突然変異”という意味合いからも、ここでは
数％と僅かである。この作業を実施しない場合にはステ
ップ２２へ進み、実施する場合にはステップ２３へ行っ
て、遺伝子操作を行なう。ここで、図１１を参照して突
然変異の遺伝子操作の一例を示す。

【００２５】仮に、図１１（ａ）に示すように、作成子
遺伝子３のＡグループにおいて、突然変異が発生したと
する。なお、Ａ〜Ｃの各グループにおける突然変異の確
率は３３．３％である。次いで、図１１（ｂ）に示すよ
うに、Ａグループ内において、Ａ４を抽出１、Ａ３を抽
出２として抽出する。なお、抽出キャストは確率で決定
され、抽出１のＡ４が選択される確率は３３．３％、抽
出２のＡ３が選択される確率は５０．０％である。それ
から、図１１（ｃ）において、抽出１のＡ４と抽出２の
Ａ３との入替えを行い、図１１（ｄ）において、作成子
遺伝子３の本体に組込む。これにより、図１１（ｅ）に
示す突然変異した子遺伝子３が作成される。

【００２６】続いて、遺伝子操作の実施の有無に係わら
ずステップ２４へ進み、図１２に示すように、２個の子
遺伝子の次世代（ｍ＋１）への登録を行なう。なお、図
１２においては、作成子遺伝子２と突然変異した子遺伝
子３を例にとる。

【００２７】ステップ２５において、子遺伝子をＮ個作
成したか否かを判断し、作成していなかったらステップ
１７の前まで戻って以下の操作を繰り返し、作成してい
たならステップ２６へ進む。ステップ２６では、ステッ
プ１５の遺伝子評価以降の操作を、予め設定されていた
Ｍ（例えば５０、１００）世代数だけ繰り返したか否か
の判断がなされる。その世代数に達していなかったな
ら、ステップ１５の前まで戻って操作を繰り返し、達し
ていたならステップ２７へ進む。ステップ２７におい
て、最終的なＮ個の子遺伝子の評価を行い（図６参
照）、ステップ２８において、Ｎ個の子遺伝子内で最小
評価値の遺伝子を最終的な最適遺伝子、すなわち最も良
い遺伝子の並びを最適生産計画とする。このように、エ
キスパートシステムと遺伝子アルゴリズムを組み合わせ
ることにより、高生産性、低製造コストおよび高品質を
実現する生産計画の自動作成が可能になる。

【００２８】以上、本発明の実施例を説明したが、本発
明はこの実施例に限定されるものではなく、要旨を逸脱
しない範囲での方法の変更があっても本発明に含まれ
る。例えば、実施例では、複数種の製鋼を同一ライン上
で生産する生産計画を作成する方法を例に説明したが、
これに限定しなくても、いろいろな複数種の製品を同一
ラインで造るための生産計画の作成に用いることができ
る。

【００２９】

【発明の効果】請求項１記載の生産計画作成方法におい
ては、このように製造順番に係わる予め定められた規則
に基づいて初期スケジュールを作成し、これを基準に、
予め定められた評価式が最良になるように試行錯誤アル
ゴリズムを用いて、初期スケジュールを改善するように
したので、生産計画の自動化が可能で、オペレータの負
荷軽減ができ、また不良品の発生頻度を低下させて、製
造コストの低下も図れ、さらに設備トラブルなどによる
リスケジューリングに早急に対応できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る生産計画作成方法の生
産計画作成のアルゴリズムの動作フロー図である。

【図２】投入鋼種の一例を示す説明図である。

【図３】（ａ）ルールグループ（１）による推論結果を
示す説明図である。（ｂ）ルールグループ（２）による推論結果を示す説明
図である。（ｃ）ルールグループ（３）による推論結果を示す説明
図である。（ｄ）ルールグループ（４）による推論結果を示す説明
図である。（ｅ）ルールグループ（１６）による推論結果を示す説
明図である。（ｆ）ルールグループ（１７）による推論結果を示す説
明図である。

【図４】ルールベース推論結果を用いた初期遺伝子の作
成例を示す説明図である。

【図５】不足初期遺伝子の作成例を示す説明図である。

【図６】遺伝子の評価例を示す説明図である。

【図７】エリート遺伝子の保存戦略の例を示す説明図で
ある。

【図８】２個の親遺伝子の抽出例を示す説明図である。

【図９】（ａ）評価値を反映した抽出確率を示す円グラ
フである。（ｂ）通常の抽出確率を示す円グラフである。

【図１０】（ａ）遺伝子の交配開始前の抽出親遺伝子の
例を示す説明図である。（ｂ）抽出親遺伝子の分離状態の例を示す説明図であ
る。（ｃ）抽出親遺伝子の入替え状態の例を示す説明図であ
る。（ｄ）抽出親遺伝子の結合状態の例を示す説明図であ
る。（ｅ）遺伝子の交配後の作成子遺伝子の例を示す説明図
である。

【図１１】（ａ）作成子遺伝子の突然変異の操作前の例
を示す説明図である。（ｂ）作成子遺伝子の突然変異操作における抽出状態の
例を示す説明図である。（ｃ）作成子遺伝子の突然変異操作における入替え状態
の例を示す説明図である。（ｄ）作成子遺伝子の突然変異操作における組込み状態
の例を示す説明図である。（ｅ）作成子遺伝子の突然変異の操作後の子遺伝子の例
を示す説明図である。

【図１２】次世代への登録例を示す説明図である。

【図１３】（ａ）本手段における評価値と推論回数との
関係を示すグラフである。（ｂ）エキスパートシステムにおける評価値と推論回数
との関係を示すグラフである。（ｃ）遺伝子アルゴリズムにおける評価値と推論回数と
の関係を示すグラフである。

【符号の説明】

１０ステップ１１ステップ１２ステップ１３ステップ１４ステップ１５ステップ１６ステップ１７ステップ１８ステップ１９ステップ２０ステップ２１ステップ２２ステップ２３ステップ２４ステップ２５ステップ２６ステップ２７ステップ２８ステップ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者池田卯七郎福岡県北九州市戸畑区飛幡町１番１号新日本製鐵株式会社八幡製鐵所内 (72)発明者大力修神奈川県相模原市淵野辺５−10−１新日本製鐵株式会社エレクトロニクス研究所内 (72)発明者水野慎也神奈川県相模原市淵野辺５−10−１新日本製鐵株式会社エレクトロニクス研究所内 (72)発明者馬場俊光神奈川県相模原市淵野辺５−10−１新日本製鐵株式会社エレクトロニクス研究所内 (72)発明者濱田和郎神奈川県相模原市淵野辺５−10−１新日本製鐵株式会社エレクトロニクス研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数種の製品を同一ライン上で生産する
生産計画を作成する生産計画作成方法において、製造順
番に係わる予め定められた規則に基づいて初期スケジュ
ールを作成し、次いで該初期スケジュールを基準に、予
め定められた評価式が最良となるように、試行錯誤アル
ゴリズムを用いて、前記初期スケジュールを改善するこ
とを特徴とする生産計画作成方法。