JPH1196241A - 生産予定情報決定装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 簡易且つ迅速に複数の発注情報によって特定
される生産計画を決する。 【構成】 対応関係データ記憶手段3は、各物品とその
物品を生産可能な生産装置との対応関係データを記憶す
る。候補データ生成手段7は発注情報が複数与えられる
と、前記対応関係データに基づいて、前記生産予定情報
の候補データを所定数だけランダムに生成する。演算手
段8は、前記各候補データの生産処理効率を演算する。
候補データ変換手段9は、前記所定数の各候補データに
ついて、全体として生産処理効率が向上するように、遺
伝的アルゴリズムによる変換処理を行なう。候補決定手
段10は、候補データ変換手段9で変換された候補データ
のうち、前記生産処理効率が高い候補データを決定す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、生産予定情報決定装
置に関し、特に、生産効率の向上に関する。

【０００２】

【従来技術およびその課題】従来、成形工場における生
産管理については、工場長が、現在の全オーダ（数量、
納期）を見て経験則から、いつから、どの成形機にどの
金型を取り付けて生産を行うかを決定していた。具体的
には、次の様にして行なっていた。オーダで指定された
製品の種類および生産数に基づいて、金型を決定し、こ
れを使用可能な成形機を決定する。そして、納期遅れが
おこらないように、生産順序を調整する。

【０００３】しかし、オーダの傾向によっては、大型の
成形機で生産する製品に注文が集中したり、小型の成形
機で生産する製品に注文が集中する場合もある。このよ
うな場合に、自社に存在する成形機にうまく配分できる
ように、取り数を変更した金型を用意しておくことがあ
る。例えば、２ケ取りの金型であれば小さな金型である
が、８ケ取りの金型であれば大きな金型となる。したが
って、大型の成形機で生産する製品に注文が集中した場
合には、ある製品について納期に余裕があったり、ま
た、生産個数が少ないような場合には、小さな金型で生
産を行なうのである。

【０００４】すなわち、製品が決定されれば無条件で金
型が決定されるわけではなく、したがって、使用する成
形機も決定できない。

【０００５】また、全体としての生産効率を向上させる
ためには、できる限り、金型の取り替え、材料の変更が
ないことが望ましい。したがって、同じ金型を用いるオ
ーダまたは同じ材料を用いるオーダがある場合には、そ
れをまとめて生産することが望ましい。

【０００６】一方、各オーダは、その納期も守る必要が
ある。

【０００７】このように、前記生産管理においては、管
理すべき成形機の種類が増えると、そのスケジュールを
簡単に決定できるというものではなかった。

【０００８】この発明は、上記問題を解決し、複数の発
注情報によって特定される生産物の生産効率を向上させ
ることができる生産計画決定装置を提供することを目的
とする。さらに、生産効率のうち優先すべき条件に柔軟
に対応できる生産計画を決定できる装置を提供すること
を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１の決定生産予定
情報決定装置においては、物品の種類、必要個数および
納期を含む発注情報が複数与えられると、前記発注され
た種類の物品を、いずれの生産装置でいずれの順で生産
するかを示す生産予定情報を決定する生産予定情報決定
装置であって、前記各物品とその物品を生産可能な生産
装置との対応関係データを記憶する対応関係データ記憶
手段、前記発注情報および対応関係データに基づいて、
前記生産予定情報の候補データを所定数だけランダムに
生成する候補データ生成手段、前記各候補データにおけ
る全体としての生産処理効率を演算する演算手段、前記
所定数の各候補データについて、全体として生産処理効
率が向上するように、遺伝的アルゴリズムによる変換処
理を行なう候補データ変換手段、前記候補データ変換手
段で変換された候補データのうち、前記生産処理効率が
高い候補データを決定する候補決定手段、を備えたこと
を特徴とする生産予定情報決定装置。

【００１０】請求項２の決定生産予定情報決定装置にお
いては、前記生産装置は、本体部および物品毎の個別生
産部材の組合わせで構成され、前記対応関係データとし
て、各物品を生産可能な個別生産部材およびその個別生
産部材と組合わせ可能な本体部で構成されていることを
特徴とする。

【００１１】請求項３の生産予定情報決定装置において
は、前記生産処理効率は、前記本体部の非稼働時間の総
計に基づいて決定されることを特徴とする。

【００１２】請求項４の生産予定情報決定装置において
は、前記生産処理効率は、前記本体部の非稼働時間の総
計、本体部への個別生産部材の取替え度、納期内生産度
に基づいて決定されることを特徴とする。

【００１３】請求項５の生産予定情報決定装置において
は、前記生産処理効率は、さらに、前記発注情報によっ
て特定される物品の生産完了までの総日数をも考慮して
決定されることを特徴とする。

【００１４】請求項６の生産予定情報決定装置において
は、前記候補データ生成手段は、生産順序、使用する本
体部、および使用する個別生産部材で構成された候補デ
ータを所定数だけランダムに生成することを特徴とす
る。

【００１５】請求項７の生産予定情報決定装置において
は、前記候補データ生成手段は、1)生産順序を特定する
候補データを所定数だけランダムに生成し、2)前記対応
関係データで使用可能な本体部および個別生産部材のう
ち、その発注情報で特定される物品を生産する時点で、
空き状態で且つ最も生産が早く完了できる本体部および
個別生産部材を、その発注情報にて使用する本体部およ
び個別生産部材として特定することを特徴とする。

【００１６】請求項８の生産予定情報決定方法において
は、物品の種類、必要個数および納期を含む発注情報が
複数与えられると、前記発注された種類の物品を、いず
れの生産装置でいずれの順で生産するかを示す生産予定
情報を決定する生産予定情報決定方法であって、前記各
物品とその物品を生産可能な生産装置との対応関係デー
タを記憶しておき、前記発注情報および対応関係データ
に基づいて、前記生産予定情報の候補データを所定数だ
けランダムに生成し、前記各候補データにおける全体と
しての生産処理効率を演算し、前記所定数の各候補デー
タについて、全体として生産処理効率が向上するよう
に、遺伝的アルゴリズムによる変換処理を行ない、変換
された候補データのうち、前記生産処理効率が高い候補
データを決定すること、を特徴とする。

【００１７】請求項９の記憶媒体においては、入力装
置、制御装置、出力装置および記憶装置を備えたコンピ
ュータを、生産予定情報決定装置として機能させるプロ
グラムを記憶した記憶媒体において、前記プログラム
は、前記コンピュータを、物品の種類、必要個数および
納期を含む発注情報が複数与えられると、前記発注され
た種類の物品を、いずれの生産装置でいずれの順で生産
するかを示す生産予定情報を決定する装置であって、以
下の1)〜5）の手段を備えた装置として機能させるこ
と、 1)前記各物品とその物品を生産可能な生産装置との対応
関係データを記憶する対応関係データ記憶手段、 2)前記発注情報および対応関係データに基づいて、前記
生産予定情報の候補データを所定数だけランダムに生成
する候補データ生成手段、 3)前記各候補データにおける全体としての生産処理効率
を演算する演算手段、 4)前記所定数の各候補データについて、全体として生産
処理効率が向上するように、遺伝的アルゴリズムによる
変換処理を行なう候補データ変換手段、 5)前記候補データ変換手段で変換された候補データのう
ち、前記生産処理効率が高い候補データを決定する候補
決定手段、 を特徴とする。

【００１８】なお、対応関係データは、実施形態におい
ては、図４，５に示す品目マスタおよび金型マスタが該
当する。発注情報は、実施形態においては各オーダナン
バのオーダに対応する。

【００１９】

【作用および発明の効果】請求項１の生産予定情報決定
装置または、請求項８の生産予定情報決定方法において
は、前記各物品とその物品を生産可能な生産装置との対
応関係データを記憶しておき、前記発注情報および対応
関係データに基づいて、前記生産予定情報の候補データ
を所定数だけランダムに生成し、前記各候補データにお
ける全体としての生産処理効率を演算し、前記所定数の
各候補データについて、全体として生産処理効率が向上
するように、遺伝的アルゴリズムによる変換処理を行な
い、変換された候補データのうち、前記生産処理効率が
高い候補データを決定する。したがって、遺伝的アルゴ
リズムによる変換処理を行なうだけで、全体として生産
処理効率を向上させることができる。これにより、簡易
に、複数の発注情報によって特定される生産物の生産効
率を向上させることができる生産計画決定装置を提供す
ることができる。

【００２０】請求項２の決定生産予定情報決定装置にお
いては、前記生産装置は、本体部および物品毎の個別生
産部材の組合わせで構成され、前記対応関係データとし
て、各物品を生産可能な個別生産部材およびその個別生
産部材と組合わせ可能な本体部で構成されている。した
がって、本体部および物品毎の個別生産部材の組合わせ
で構成される生産装置において、簡易に、複数の発注情
報によって特定される生産物の生産効率を向上させるこ
とができる生産計画決定装置を提供することができる。

【００２１】請求項３の生産予定情報決定装置において
は、前記生産処理効率は、前記本体部の非稼働時間の総
計に基づいて決定される。したがって、簡易に、本体部
の非稼働時間の総計が小さな生産計画を決定することが
できる。

【００２２】請求項４の生産予定情報決定装置において
は、前記生産処理効率は、前記本体部の非稼働時間の総
計、本体部への個別生産部材の取替え度、納期内生産度
に基づいて決定される。したがって、したがって、簡易
に、生産処理効率の高い生産計画を決定することができ
る。

【００２３】請求項５の生産予定情報決定装置において
は、前記生産処理効率は、さらに、前記発注情報によっ
て特定される物品の生産完了までの総日数をも考慮して
決定される。したがって、全体として早く生産完了可能
な生産計画を決定することができる。

【００２４】請求項６の生産予定情報決定装置において
は、前記候補データ生成手段は、生産順序、使用する本
体部、および使用する個別生産部材で構成された候補デ
ータを所定数だけランダムに生成する。したがって、生
産順序、使用する本体部、および使用する個別生産部材
を直接決定することができる。

【００２５】請求項７の生産予定情報決定装置において
は、前記候補データ生成手段は、生産順序を特定する候
補データを所定数だけランダムに生成する。そして、前
記対応関係データで使用可能な本体部および個別生産部
材のうち、その発注情報で特定される物品を生産する時
点で、空き状態で且つ最も生産が早く完了できる本体部
および個別生産部材を、その発注情報にて使用する本体
部および個別生産部材として特定する。したがって、候
補データの全体の長さを短くすることができ、よりよい
候補に短時間で収束させることができる。

【００２６】

【発明の実施の形態】

１．機能ブロック図 以下、本発明の一実施形態について図面を用いて説明す
る。図１に、生産予定情報決定装置１の機能ブロック図
を示す。生産予定情報決定装置１は、物品の種類、必要
個数および納期を含む発注情報が複数与えられると、前
記発注された種類の物品を、いずれの生産装置でいずれ
の順で生産するかを示す生産予定情報を決定する装置で
ある。生産予定情報決定装置１は、対応関係データ記憶
手段３、発注情報記憶手段５、候補データ生成手段７、
演算手段８、候補データ変換手段９、および候補決定手
段１０を備えている。

【００２７】対応関係データ記憶手段３は、各物品とそ
の物品を生産可能な生産装置との対応関係データを記憶
する。発注情報記憶手段５は、物品の種類、必要個数お
よび納期を含む発注情報が複数記憶される。候補データ
生成手段７は、発注情報記憶手段５に記憶された複数の
発注情報および対応関係データ記憶手段３に記憶された
対応関係データに基づいて、前記生産予定情報の候補デ
ータを所定数だけランダムに生成する。演算手段８は、
予め記憶された演算式に基づいて、前記各候補データに
おける全体としての生産処理効率を演算する。候補デー
タ変換手段９は、前記所定数の各候補データについて、
全体として生産処理効率が向上するように、遺伝的アル
ゴリズムによる変換処理を行なう。候補決定手段１０
は、候補データ変換手段９で変換された候補データのう
ち、前記生産処理効率が高い候補データを決定する。

【００２８】２．ハードウェア構成 生産予定情報決定装置１をＣＰＵを用いて実現したハー
ドウェア構成の一例を、図２に示す。生産予定情報決定
装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２
６、ＣＲＴ３２、キーボード２８、プリンタ３０、ＦＤ
Ｄ２５およびバスライン２９を備えている。

【００２９】ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶
された制御プログラムにしたがいバスライン２９を介し
て、各部を制御する。

【００３０】この制御プログラムは、ＦＤＤ２５を介し
て、プログラムが記憶されたフレキシブルディスク２５
ａから読み出されてハードディスク２６にインストール
されたものである。なお、フレキシブルディスク以外
に、ＣＤ−ＲＯＭ、ＩＣカード等のプログラムを実体的
に一体化したコンピュータ可読の記憶媒体から、ハード
ディスクにインストールさせるようにしてもよい。さら
に、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよ
い。

【００３１】本実施形態においては、プログラムをフレ
キシブルディスクからハードディスク２６にインストー
ルさせることにより、フレキシブルディスクに記憶させ
たプログラムを間接的にコンピュータに実行させるよう
にしている。しかし、これに限定されることなく、フレ
キシブルディスクに記憶させたプログラムをＦＤＤ２５
から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピ
ュータによって、実行可能なプログラムとしては、その
ままのインストールするだけで直接実行可能なものはも
ちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、
データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらに
は、他のモジュール部分と組合して実行可能なものも含
む。

【００３２】メモリ２７には、各種の演算結果等が記憶
される。ＣＲＴ３２には、最終的に選択された候補等が
表示される。

【００３３】ハードディスク２６には、図３に示すオー
ダ表が記憶されている。オーダ表は複数のオーダから構
成されている。本実施形態においては、各オーダが発注
情報に対応する。各オーダは、オーダ番号、発注する製
品の品目コード、オーダ数、及び納期から構成されてい
る。

【００３４】またハードディスク２６には、図４から図
９に示す各種のマスタファイルが記憶されている。

【００３５】図４に、品目マスタのデータ構造を示す。
本実施形態においては、品目マスタは、品目コード、品
目名称、材料コード、使用可能金型から構成されてい
る。例えば、品目１０１０の製品は、材料Ｍ０１０が用
いられ、使用可能な金型としては、金型Ｃ１１０、Ｃ１
２０である。なお、本実施形態においては、全ての品目
コードに対し、使用可能金型を２つとしたが、これに限
定されるわけではなく、１つの場合もあれば、３以上の
場合も存在する。

【００３６】図５に、金型マスタのデータ構造を示す。
本実施形態においては、金型マスタは、金型コード、金
型名称、取り数及び使用可能成形機から構成されてい
る。例えば、金型Ｃ１１０は、取り数「２」であるので
２ケ取りの金型であることが分かる。ここで、品目マス
タを参照すると、金型Ｃ１１０は品目１０１０用の金型
であるので、品目１０１０が１ショット当り２個取れる
金型であることがわかる。また、使用可能成形機は、成
形機Ｓ０１０、Ｓ０２０、Ｓ０３０を示している。

【００３７】なお、品目によっては、金型を共有する場
合もある。例えば、材料及び形状は同一で、色彩のみ異
なる様な場合である。

【００３８】また、本実施形態においては、使用可能成
形機を各金型について３つとしたが、これに限定される
わけではない。また、使用可能成形機として、金型Ｃ１
１０及びＣ１２０でおのおの成形機Ｓ０３０がだぶって
いるが、これは成形機Ｓ３０の取り付け可能な金型とし
て、金型Ｃ１１０及びＣ１２０が双方に含まれているか
らである。

【００３９】図６に、成形機マスタのデータ構造を示
す。本実施形態においては、成形機マスタは、成形機コ
ード、成形機名称及び成形能力から構成されている。例
えば、成形機Ｓ０１０は、能力として１回当り１００秒
で成形を行うことを示している。

【００４０】図７に、材料マスタのデータ構造を示す。
本実施形態においては、材料マスタは、材料コード、材
料名称、材質識別コード及び色目識別コードから構成さ
れている。

【００４１】図８に、段取替マスタを示す。本実施形態
においては、段取替えとして、金型の取替時間および材
料取替時間を採用した。金型の取替時間は全て１時間と
した。材料取替時間は、変更前の材料と変更後の材料の
種類および色目に応じて、その時間を決定するための条
件を記憶するようにした。本実施形態においては、決定
条件としては、完全に材料タンクから前の材料を抜取る
必要がある場合と、材料タンクから前の材料を抜取らず
につぎの材料を追加していく場合の２つの場合とした。
これは、材質が変更される場合は、完全に材料タンクか
ら抜取る必要がある。また、色目が濃い材料から薄い材
料に変更される場合も同様である。なお、本実施形態に
おいては、色目識別コードは、濃くなるにつれて、値を
大きくするように対応づけ、白色：０、黒色：２６２１
４３（64*64*64）とした。

【００４２】これに対して、色目が薄い材料から濃い材
料に変更される場合には、その差が小さければ、材料の
抜取り作業を行なうことなく、材料変更が可能となるか
らである。本実施形態においては、色目識別コードがプ
ラス方向へ１０００未満の変更であれば、材料の抜取り
作業を行なうことなく、材料追加によって材料変更する
ものとした。

【００４３】例えば、材料Ｍ０１０を材料Ｍ０２０に変
更する場合には、材質は変更されることなく、色目だけ
が「１００」から「２００」の変更である。この場合、
色目の差が大きくなる方向に１００しかないので、材料
取替え時間は「小」となる。これに対して、材質は変更
されることなくても、色目だけが「１００」から「２２
００」への変更である場合、逆に、色目だけが「２０
０」から「１００」に薄い方に変更される場合、さら
に、材料が変更される場合には色目識別コードの変更に
関わらず、材料取替え時間は「大」となる本実施形態に
おいては、材料取替え時間「大」：３時間、材料取替え
時間「小」：２時間とした。

【００４４】図９に、作業者勤務マスタを示す。本実施
形態においては、勤務時間及び休日から構成されてい
る。この場合、勤務時間は９時から１７時とし、休日と
して土、日及び１月１日、１月１５日．．．というふう
に記憶されている。なおこの実施形態では、作業者の全
員について同じ勤務時間としているが、これを各自別、
すなわち、Ａさんは９時から１７時、Ｂさんは１６時か
ら翌朝２時、Ｃさんは、１時から９時というように作業
者ごとに、勤務時間を記憶するようにしてもよい。

【００４５】図２に示す、キーボード２８は、新しいオ
ーダを入力したり、各種の演算命令等を入力する入力手
段である。プリンタ３０は、決定されたスケジュール等
を出力する。

【００４６】３．フローチャート つぎに、図１０を用いて、ハードディスク２６に記憶さ
れているプログラムについて、説明する。

【００４７】(3-1)候補のデータ構造について まず、ＣＰＵ２３は、全オーダを読み出す（ステップＳ
Ｔ２）。つぎに、ＣＰＵ２３は、候補を発生させる（ス
テップＳＴ４）。発生させる候補のデータ構造につい
て、図１１Ａを用いて説明する。この実施形態ではオー
ダ順序決定部、金型選択部及び成形機選択部をそれぞれ
オーダの数（Ｎ）セルとした。この場合、図３に示すよ
うに、オーダ００１からオーダ０２０の２０個のオーダ
があるので、２０セル＋２０セル＋２０セル＝６０セル
の候補が発生することとなる。

【００４８】なお、オーダ順序決定部については、表現
方法として順序表現を行い、各セルについて、取り得る
値についてはセルから各セルの番号からそのオーダまで
に抽出した数計を減算した値とした。これについては後
述する。金型選択部及び成形機選択部については、おの
おの０〜６５５３５のいずれかの値がランダムに生成さ
れることとなる。なお、金型選択部及び成形機選択部に
発生させる値は、使用能金型および使用可能成形機の数
よりも同じかまたは大きければどの様な値であってもよ
い。

【００４９】なお、金型選択部のＮ個については、第１
番目のセルがオーダ００１に使用する金型を特定するセ
ルであり、第２番目がオーダ００２に使用する金型を特
定するセルである。同様に成形機選択部についても、１
つ目のセルがオーダ００１に用いる成形機を特定し、２
番目のセルがオーダ００２に用いる成形機を特定する。

【００５０】つぎに、候補の発生方法について説明す
る。まず、オーダ順序決定部について説明する。この実
施形態では、オーダは、オーダナンバ００１〜０２０の
計２０個、存在するので、図１１Ａに示すように、オー
ダ順序決定部にＯ００１、Ｏ００２、Ｏ００３・・・Ｏ
０２０とそのまま並べる。このオーダを、乱数を用い
て、任意に並び換える。例えば、Ｏ００１、Ｏ００２、
Ｏ００３・・・Ｏ０２０が、図１１Ｂに示すように、Ｏ
００５、Ｏ０１９・・・というように並び換えられる。
金型選択部及び成形機選択部については、おのおの０〜
６５５３５のいずれかの値がランダムに生成される。

【００５１】発生させた乱数に基づいての使用金型およ
び使用成形機の決定方法について説明する。この実施形
態においては、各オーダによって使用できる金型及び成
形機が異なるので、次のようにして各オーダの使用する
金型及び成形機を決定するようにした。

【００５２】金型選択部については、ランダムに発生さ
せた値をそのオーダに使用可能な金型の数で除算する。
そして余りの番号を特定する金型とする。成形機選択部
に対しては、金型が決定すれば使用可能な成形機も決定
するので、同様にその数で除算し、余りをその成形機の
番号とする。

【００５３】例えば、図１１Ｂに示すように、オーダ順
序決定部の１番目にオーダ００５が、２番目にオーダ０
１９が当てはめられた場合は以下の様にして、使用金型
および使用成形機が決定される。

【００５４】まず、オーダ順序決定部の１番目には、オ
ーダ００５である。そして、オーダ００５の対応する金
型選択部の５番目のセルを見ると、この場合「２８０」
である。ここで、オーダ００５は品目１０５０を製造す
るオーダであるので、品目マスタ（図４参照）で、その
使用可能金型を見ると金型Ｃ５１０、Ｃ５２０の２種類
である。この「２８０」を２で除算すると、余りは０と
なるので、使用可能金型は０番目、すなわち金型Ｃ５１
０が使用金型となる。

【００５５】同様に、成形機選択部の５番目を見ると
「１２０３」であるので、この場合金型Ｃ５１０の使用
可能成形機は成形機Ｓ０１０、Ｓ０２０、Ｓ０３０の３
種類であるので、１２０３÷３で余り０となるので、０
番目、すなわち成形機Ｓ０１０が使用成形機となる。

【００５６】このようにして、オーダナンバ００５のオ
ーダは、成形機その１に金型Ｃ５１０を取付けて製造さ
れることとなる。

【００５７】なお、金型選択部については、このような
使用可能な金型での除算を行うことなく、当初から使用
可能な金型の数のうちのいずれかをランダムに発生させ
るようにしてもよい。一方、成形機選択部については、
金型選択部の発生する値によって使用可能な成形機も異
なるので、金型選択が行われた後、同様のステップでラ
ンダムに発生させるか、または一旦ランダムに発生させ
た値をこのように除算するようにすればよい。

【００５８】オーダ００５の製造が、どの程度かかるか
については次のようにして決定される。図３に示すオー
ダ表のオーダ００５は、オーダ数が１２０００（個）で
ある。この場合、使用金型Ｃ５１０は、取り数が５であ
るので１ショット当り５個の製品を製造することができ
る。したがって１２０００÷５＝２４００が得られる。
すなわち、２４００ショット必要であることが分かる。

【００５９】図６に示す成形機マスタによると、成形機
Ｓ０１０は、能力として１ショット当り１００秒必要で
あるので、製造時間としては、２，４００×１００秒＝
約６６．６時間となる。ここで、３月２４日の朝９時か
ら作業を開始するとして、段取替えマスタを参照すると
（図８参照）、金型取り付けに１時間かかるので、取付
けた状態から６６．６時間稼働してオーダ００５の製造
が終了することがわかる。

【００６０】同様に、２番目のオーダ０１９についても
金型選択部及び成形機選択部の１９番目の値に基づい
て、使用金型及び使用成形機が決定され、成形機マスタ
の１回打つのに必要な秒数及び金型マスタの１回当りの
取り数にもとづいて総稼働時間が決定される。

【００６１】このようにして各オーダについて使用する
成形機が決定され、並べ替えられたオーダ順に生産が行
われる。これにより図１２に示すようにスケジュール表
が完成する。

【００６２】なお、スケジュール表において、並べ替え
られたオーダ順に生産を行なう場合に、既に金型または
成形機を他のオーダの品目を生産するために用いている
場合もある。この場合、金型および成形機の双方が空か
ない限り、生産ができない。したがって、この場合は、
金型または成形機の遅く使用可能となる時刻が、そのオ
ーダの生産開始時刻となる。

【００６３】すなわち、ｎ番目のオーダについてこの待
ち時間が長い場合には、ｎ＋１番目のオーダを生産する
金型および成形機が空き状態であれば、ｎ＋１番目のオ
ーダの方が先に生産開始されることもある。このよう
に、本実施形態においては、並べ替えられたオーダ順に
生産するとは、使用する成形機または金型が同じ場合に
は、生産順序が前後することはないが、使用する成形機
および金型が異なる場合には、生産開始時刻が逆転する
こともある。

【００６４】なお、このスケジュール表において、各オ
ーダの間には金型を取り替える場合の時間及び材料を取
り替える場合の時間が必要となる場合がある。段取替え
時間は各オーダによって、金型だけが変更される場合、
使用される材料だけが変更される場合、またはその両方
が変更される場合の３つの場合がある。段取替え時間と
しては、材料替えと金型変更は並行して処理可能である
ので、金型および材料の両方が変更される場合でも、い
ずれかの長い方となる。すなわち、材料変更の時間とな
る。

【００６５】図１２のスケジュール表においては、オー
ダナンバ００１の品目コードとオーダナンバ０１１の品
目コードは同じであるので、これを続けて製造する場合
には、金型の変更及び材料の変更は必要でなくなる。

【００６６】また、これらの段取替えについては、作業
者がいる場合しか処理ができないので、朝９時から夕方
１７時以外の時間にて成形作業が終了した場合には、次
の日の朝９時になって初めて段取替えが行われることと
なる。このように図１２に示すように、オーダ順序が決
定され、その成形機及び金型が決定されると候補スケジ
ュールが完成することとなる。

【００６７】(3-2)候補の評価について このようにして発生させた候補について評価の演算を行
なう。

【００６８】ＣＰＵ２３は、まず、成形機非稼働時間合
計Ｃ１、段取替え回数Ｃ２、納期遅れ日数Ｃ３、総稼働
日数Ｃ４の演算を行う。

【００６９】成形機非稼働時間合計Ｃ１の演算は、次の
ようにして行われる。発生させた候補（スケジュール）
に対し、段取替えの総時間、金型待ちの総時間及び人が
存在せず段取がえの待ち時間、さらに作業時間内である
が作業者が他の金型を段取がえ等行っている場合の作業
の待ち時間についてこれらの総計を求める。

【００７０】したがって、もし、選択された成形機及び
金型についてそのオーダの製品を生産する際に、他のオ
ーダで使用中である場合には、成形機待ち時間および金
型待ち時間が増えるので、成形機非稼働時間合計も増え
ることになる。

【００７１】段取替え回数Ｃ２は、金型の段取替えの回
数及び材料の段取替えの回数、これを各々１回ずつと
し、総計したものである。本実施形態においては、金型
変更と材料変更とは、パラレルに処理ができるので、金
型も材料も変わる場合でも、１回とした。

【００７２】納期遅れ日数Ｃ３は、次のようにして求め
られる。図３に示す各オーダの納期にしたがって、図１
２に示す各オーダが、納期から遅れていないかどうかを
判断し、遅れている場合には、その日数を求める。例え
ば、オーダ００１については、４／７に完了する。これ
に対して、納期は図３のオーダ表によると、３／２８で
あるので、１０日遅れていることになる。これを各オー
ダについて繰り返し、総計を求める。

【００７３】総稼働日数Ｃ４については次のようにして
求める。図１２に示すように、この場合オーダ００１〜
オーダ０２０が、３月２４日から４月７日までかかって
生産が行われる。したがって、総日数は１５日となる。
なお、図１２において３月３０日は日曜日で、３月２９
日は土曜日であるので、３月２９日の勤務時間経過後
（１７時以降）にオーダナンバ０１３の生産が終了して
も作業者が存在しないので、月曜日まで放置状態とな
る。

【００７４】つぎに、ＣＰＵ２３は、求めた成形機非稼
働時間合計Ｃ１、段取替え回数Ｃ２、納期遅れ日数Ｃ
３、総稼働日数Ｃ４に基づいて、その候補の評価値を求
める。

【００７５】本実施形態においては、成形機非稼働時間
合計Ｃ１、段取替え回数Ｃ２、納期遅れ日数Ｃ３、総稼
働日数Ｃ４について、それぞれ重み付けを行ない、評価
値を演算するようにした。すなわち、評価値Ｈｓは以下
の式、 Hs=w1・C1+w2・C2+w3・C3+w4・C4・・(1) で求めることができる。

【００７６】例えば、納期遅れを最重視するのであれ
ば、重みＷ１：３．０、Ｗ２：５．０、重みＷ３：１
０、重みＷ４：１．０等に設定すればよい。

【００７７】なお、パラメータＣ１〜Ｃ４に用いる重み
付けＷ１〜Ｗ４は、単なる重みだけでなく、各パラメー
タの単位の相違を吸収する役割をも有している。

【００７８】つぎに、ＣＰＵ２３は、このような候補を
所定数だけ発生させたか否か判断する（図１０ステップ
ＳＴ８）。所定数だけ候補が発生させていなければ、ス
テップＳＴ４〜ステップＳＴ６の処理を繰返す。本実施
形態においては、所定数として５０個の候補を発生させ
るようにした。

【００７９】(3-3)ＧＡオペレーションについて ＣＰＵ２３は、ステップＳＴ８にて、所定数だけ候補が
発生させたと判断すると、ＧＡ（Genetic Algorithms)
オペレーションを行なう（ステップＳＴ１０）。 ＧＡ
オペレーションとは、ランダム的に発生させた候補組合
わせデータに基づいて、評価が高くなるような候補を生
成しようとするものである。すなわち、本来であれば、
オーダの並べ変え順について、全ての組合わせについて
評価を求め（総当たり演算方法）、最も高い評価を決定
すればよい。しかしながら、この総当たり演算方法では
膨大な数の候補についての評価を演算する必要があり、
現在の一般的なコンピュータの演算速度では実現不可能
である。そこで、本実施形態においては、このような時
間的な問題を解決するために、ＧＡ演算方法を用いるこ
ととした。ＧＡ演算方法は、最良評価の候補ではないか
もしれないけれども、以下に説明するように、これに近
い候補を比較的短時間で見つけることができる。

【００８０】ＧＡオペレーションについて、図１３を用
いて説明する。まず、図１０ステップＳＴ１０にて得ら
れた５０個の候補について、ＣＰＵ２３は、評価の高い
順に並べ換えを行なう（図１３ステップＳＴ６１）。こ
の状態を図１４Ａに示す。図１４Ａにおいては、候補Ｋ
１からＫ５０までが、評価値７５から２７０までの順に
並び換えが行なわれている。本実施形態においては、評
価値が小さいほど評価が高い候補であるとした。

【００８１】つぎに、ＣＰＵ２３は、増殖オペレーショ
ンを行なう（図１３ステップＳＴ６３）。増殖オペレー
ションは、評価の高い候補を、所定の割合で複製させ、
複製させた分だけ評価の低い候補を削除するオペレーシ
ョンである。本実施形態においては、増殖率を２０％と
したので、候補Ｋ１からＫ１０を複製し、複製させた
分、すなわち１０個の候補について（Ｋ４１からＫ５
０）を削除する。このようにして、図１４Ｂに示すよう
に、評価の高い候補が２つづつ発生する。

【００８２】つぎに、ＣＰＵ２３は、突然変異オペレー
ションを行なう（図１３ステップＳＴ６５）。突然変異
オペレーションとは、所定の割合で、任意のセル（ビッ
ト）について、変換を行なうオペレーションである。本
実施形態においては、突然変異率を１％とした。したが
って、５０個体×６０セル×１％（すなわち、３０セ
ル）について、突然変異オペレーションを行なうことと
した。なお、どのセルに突然変異オペレーションを行う
かは、乱数で決定される。したがって、３０個体につい
て突然変異オペレーションが行われることもあり、逆
に、１の個体の３０セルについて突然変異オペレーショ
ンが行われることもある。

【００８３】この場合、オーダ順序決定部については、
以下に示す順列型のＧＡオペレーションを行なう。

【００８４】順列型ＧＡオペレーションについて、図１
５を用いて説明する。ここでは、説明を容易にするため
に、５つの候補について任意の並べ換えを行なう場合を
例として説明する。

【００８５】まず、図１５Ａに示すＯ₀、Ｏ₁、Ｏ₂、
Ｏ₃、Ｏ₄を基本型として、各候補がこの基本型に対し
て、どのように配置されているかで表わされ。例えば、
図１５Ｂに示すように、Ｏ₀、Ｏ₂、Ｏ₄、Ｏ₃、Ｏ₁と配
置された候補であれば、「１２３２１」で表されること
になる。これは、この候補においては、Ｏ₀は、基本型
では１番目に配置されており、Ｏ₂は、基本型でＯ₀を除
いたときに２番目に配置されており、Ｏ₄は、基本型で
Ｏ₀およびＯ₂を除いたときに３番目に配置されており、
Ｏ₃は、基本型でＯ₀、Ｏ₂およびＯ₄を除いたときに２番
目に配置されており、Ｏ₁は、基本型でＯ₀、Ｏ₂、Ｏ₄お
よびＯ₃を除いたときに１番目に配置されているからで
ある。

【００８６】なお、突然変異オペレーションについて
は、全体の順列個数をＮとしたときに、ｎ番目のセルに
発生させることができる乱数値は、Ｎ−ｎ＋１よりも小
さい値で行うという制約のもとに行なう。例えば、Ｏ₂
について突然変異オペレーションを行なう場合、全体の
個数は５であり、Ｏ₂は２番目に配置されている。した
がって、Ｏ₂に発生させることができる乱数値は、５−
２＋１よりも小さい値、すなわち３以下の値となる。

【００８７】このような制約のもとに、Ｏ₂の「２」を
「３」とする突然変異オペレーションを行うと「１２３
２１」で表されるＯ₀、Ｏ₂、Ｏ₄、Ｏ₃、Ｏ₁という順列
は、「１２２２１」で表されるＯ₀、Ｏ₃、Ｏ₄、Ｏ₂、Ｏ
₁という順列に並び換えることができる。

【００８８】このように、オーダ順序決定部について
は、突然変異オペレーションは、順列型ＧＡで用いられ
るＮ＋１−ｎよりも小さな値を発生させるという制約に
基づいて、乱数を発生させて、候補を生成する。

【００８９】これに対して、金型選択部及び成形機選択
部については、このような制約はなく、任意に乱数を発
生させればよい。

【００９０】つぎに、ＣＰＵ２３は、クロスオーバオペ
レーション（図１３ステップＳＴ６７）を行なう。クロ
スオーバオペレーションとは、所定の割合で２つの候補
の任意のセルを相互に入れ替えるオペレーションであ
る。本実施形態においては、クロスオーバー率を１０％
としたので、５０個体×１０％＝５個体について、任意
のセルについて、入れ替え操作を行なった。なお、どの
セルについてクロスオーバオペレーションを行うか、入
れ替え順序についても、突然変異オペレーションと同様
に、乱数で決定する。

【００９１】クロスオーバオペレーションとは、例え
ば、図１６Ａに示す候補があった場合に、「１１１１
１」と「１２３２１」の後部の３つのセルを入れ替える
操作をいう。この操作によって、「１１３２１」と「１
２１１１」の２つの候補が発生する。これを順列で並べ
換えると、図１６Ｂに示す様に、Ｏ₀、Ｏ₁、Ｏ₄、Ｏ₃、
Ｏ2と、Ｏ₀、Ｏ₂、Ｏ₁、Ｏ₃、Ｏ₄で表される。なお、ク
ロスオーバオペレーションでは、２つ以上の候補につい
て、同じ位置のセルを入れ替えるので、オーダ順序決定
部のセルを含む場合でも、突然変異オペレーションのよ
うな制約を考慮しなくてもよい。

【００９２】この様にして、図１３ステップＳＴ６１〜
ステップＳＴ６７の処理が１回済むと１世代のＧＡオペ
レーションが終了する。

【００９３】ＧＡオペレーション終了後、ＣＰＵ２３
は、再び評価演算を行なう（図１０ステップＳＴ１
２）。この評価演算については、ステップＳＴ６と同様
であるので、説明は省略する。

【００９４】(3-4)候補の決定について つぎに、ＣＰＵ２３は、所定世代だけＧＡオペレーショ
ンが終了したかどうかを判断する（図１０ステップＳＴ
１４）。本実施形態においては、所定の世代数を１００
世代とした。所定世代だけＧＡオペレーションが終了し
ていない間は、ステップＳＴ１０からステップＳＴ１２
の処理を繰り返す。

【００９５】所定の世代だけＧＡオペレーションが終了
すると、その中で最も評価の高い候補をスケジュールと
して決定する（ステップＳＴ１８）。この決定した組合
せデータをハードディスク２６に記憶し、そしてプリン
タ３０にてプリントアウトする（ステップＳＴ２０）。

【００９６】このようなＧＡオペレーションを行うこと
により、図１２に示すスケジュールが図１７に示すスケ
ジュールに変更される。比較すれば明らかなように、納
期遅れもなく且つ段取回数も少ないスケジュール表が完
成する。

【００９７】このように、本実施形態においては、ＧＡ
オペレーションを行うことにより、当初の５０の候補デ
ータに基づいて、短時間でより評価の高い候補を得るこ
とができる。ＧＡオペレーションでは、総当たり演算方
法とは異なり、所定の世代分だけ演算を行なうだけであ
るので、オーダ数が増えても、階乗で演算が増加するも
のではないからである。

【００９８】また、より評価値の高い候補データが得ら
れるのは、つぎの様な理由による。もし、乱数を用いて
ランダム的に発生させた初期候補が、たまたま全て悪い
総合評価を有する場合は、突然変異オペレーションおよ
びクロスオーバオペレーションで、より高い総合評価の
候補組合わせデータが得られる可能性が高い。この突然
変異オペレーションおよびクロスオーバオペレーション
は、高い総合評価を有する候補組合わせデータを、低い
総合評価の候補組合わせデータに変化させてしまうおそ
れがある。しかしながら、増殖オペレーションによっ
て、高い総合評価の候補組合わせデータが残るので、こ
のような問題に対応することができる。

【００９９】なお、世代数を増やすことにより、総当た
り方法でしか得られない最良の総合評価を持つ候補組合
わせデータに近い候補組合わせデータが得られる確率は
高くなる。

【０１００】このように、本実施形態においては、ＧＡ
オペレーションを用いて適切なスケジュールを得ること
ができるので、一旦作成したスケジュールに対し新たな
オーダが入った場合にも、再度オーダの並べ替え処理を
行うことにより、納期内に製造ができるか否かを簡易に
判断することができる。したがって、柔軟に予定変更が
可能なスケジュール作成装置を提供することができる。

【０１０１】また、全体として稼働効率を向上させるこ
ともできる。さらに、作業者に夜中まで金型の取り替え
等の作業を行わすために待機させる必要もなくなる。

【０１０２】４．その他 本発明は、樹脂金型を用いた成形工場だけでなく、ダイ
カスト金型を用いた成形工場、さらには、プレスの金型
を用いた成形工場にも適用できる。また、このような本
体部（成形機）および物品毎の個別生産部材（金型）の
組合わせで構成される生産装置であれば、他の組合わせ
で構成される生産装置にも適用することができる。さら
に、本体部および物品毎の個別生産部材の組合わせで構
成される生産装置以外でも、物品の生産を行なうもので
あればどの様なものでも適用することができる。

【０１０３】なお、本実施形態においては、生産効率
を、成形機の非稼働時間の総計、段取替え度、納期内生
産度、および生産完了までの総日数に基づいて演算した
が、前記評価基準の一部またはその組合わせでもよい。
特に、段取替えが多くなれば、非稼働時間も増えるの
で、段取替えをパラメータとして採用せず、非稼働時間
の一部として判断するようにしてもよい。すなわち、生
産処理効率を演算できる評価基準であればどの様を採用
してもよく、例えば、各オーダの製品を１個生産するの
に必要な単位生産時間等を採用してもよい。

【０１０４】なお、成形機の非稼働時間については、段
取替えの総時間、金型待ちの総時間及び人が存在せず段
取がえの待ち時間、さらに作業時間内であるが作業者が
他の金型を段取がえ等行っている場合の作業の待ち時間
を総計するようにしたが、それぞれ別々のパラメータと
してもよい。

【０１０５】また、金型の段取替えの回数及び材料の段
取替えの回数を総計して、段取替え回数としたが、それ
ぞれ別のパラメータとしてもよい。

【０１０６】また、本実施形態においては、オーダ数が
２０であったので、候補を６０セルとしたが、これは、
オーダ数に応じて変更するようにすればよい。

【０１０７】また、本実施形態においては、さらに、使
用金型および使用成形機をも乱数で決定するようにした
が、生産順序だけを候補データとして、所定数だけラン
ダムに生成させ、その発注情報で特定される物品を生産
する時点で、最も生産が早く完了できる成形機および金
型を使用するようにしてもよい。

【０１０８】具体的には、そのオーダを生産する時点
で、使用可能な組合わせののうち、他のオーダで使用さ
れているか否かを問わず、そのオーダの製品の完了時が
最も早いものが選択される。例えば、ある製品を生産す
るのに、２ケ取りと４ケ取りの２種類の金型があったと
し、双方とも使用できる成形機は空き状態であったとす
る。前者であれば、必要な個数生産完了まで４０時間か
かり、後者であれば２０時間かかることとなる。この場
合、４ケ取りの金型を、たとえ、現在他のオーダの品目
を生産するのに使用しており、１０時間待たないと使用
できない場合でも、最終的には後者の方が早く生産完了
する。この場合には、後者の組合わせが選択される。こ
れは、金型が空き状態でない場合だけでなく、成形機が
空いていない場合も同様である。

【０１０９】これにより、より早くよりよい候補を得る
ことができる。なぜなら、候補のセル数が短くなるから
である。

【０１１０】なお、物品の種類、オーダ数等が非常に大
きい場合は、前処理によってある程度の大きさに分割し
て、分割された中で適切な候補を求めるようにしてもよ
い。

【０１１１】また、段取替えが勤務時間外となってしま
う場合に、その許容回数を決定しておき、この許容範囲
内であれば、得られた候補の評価を演算する際、勤務時
間外ゆえにつぎの勤務時間までは非稼働時間とはならな
いようにしてもよい。これにより、作業者にはやや負担
を求めることとなるが（夜中の出社を要請）、納期がせ
まった生産が集中している場合でも納期を厳守したスケ
ジュールを作成することができる。

【０１１２】さらに、勤務時間外の段取替え回数を評価
式の別のパラメータとするようにしてもよい。

【０１１３】上記実施形態においては、図１に示す機能
を実現する為に、ＣＰＵ２３を用い、ソフトウェアによ
ってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全
てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現して
もよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる装置の機能ブロック図である。

【図２】ＣＰＵを用いて実現したハードウエア構成を示
す図である。

【図３】注文（オーダナンバ、品番、オーダ数量）のデ
ータ構造を示す図である。

【図４】品目マスタのデータ構造を示す図である。

【図５】金型マスタのデータ構造を示す図である。

【図６】成形機マスタのデータ構造を示す図である。

【図７】材料マスタのデータ構造を示す図である。

【図８】段取替えマスタのデータ構造を示す図である。

【図９】作業者勤務マスタのデータ構造を示す図であ
る。

【図１０】全体のフローチャートである。

【図１１】候補データのデータ構造を示す図である。

【図１２】発生させた候補に基づいて作成したスケジュ
ールの一例を示す図である。

【図１３】ＧＡオペレーションのフローチャートであ
る。

【図１４】増殖オペレーションを説明する図である。

【図１５】順列型ＧＡの表記方法を説明するための図で
ある。

【図１６】クロスオーバオペレーションを説明するため
の図である。

【図１７】選択された候補に基づいて作成したスケジュ
ールを示す図である。

【符号の説明】

３・・・・・・対応関係データ記憶手段 ５・・・・・・発注情報記憶手段 ７・・・・・・候補データ生成手段 ８・・・・・・演算手段 ９・・・・・・候補データ変換手段 １０・・・・・候補決定手段

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】物品の種類、必要個数および納期を含む発
   注情報が複数与えられると、前記発注された種類の物品
   を、いずれの生産装置でいずれの順で生産するかを示す
   生産予定情報を決定する生産予定情報決定装置であっ
   て、 前記各物品とその物品を生産可能な生産装置との対応関
   係データを記憶する対応関係データ記憶手段、 前記発注情報および対応関係データに基づいて、前記生
   産予定情報の候補データを所定数だけランダムに生成す
   る候補データ生成手段、 前記各候補データにおける全体としての生産処理効率を
   演算する演算手段、 前記所定数の各候補データについて、全体として生産処
   理効率が向上するように、遺伝的アルゴリズムによる変
   換処理を行なう候補データ変換手段、 前記候補データ変換手段で変換された候補データのう
   ち、前記生産処理効率が高い候補データを決定する候補
   決定手段、 を備えたことを特徴とする生産予定情報決定装置。
2. 【請求項２】請求項１の生産予定情報決定装置におい
   て、 前記生産装置は、本体部および物品毎の個別生産部材の
   組合わせで構成され、 前記対応関係データとして、各物品を生産可能な個別生
   産部材およびその個別生産部材と組合わせ可能な本体部
   で構成されていること、 を特徴とする生産予定情報決定装置。
3. 【請求項３】請求項２の生産予定情報決定装置におい
   て、 前記生産処理効率は、前記本体部の非稼働時間の総計に
   基づいて決定されること、 を特徴とする生産予定情報決定装置。
4. 【請求項４】請求項２の生産予定情報決定装置におい
   て、 前記生産処理効率は、前記本体部の非稼働時間の総計、
   本体部への個別生産部材の取替え度、納期内生産度に基
   づいて決定されること、 を特徴とする生産予定情報決定装置。
5. 【請求項５】請求項４の生産予定情報決定装置におい
   て、 前記生産処理効率は、さらに、前記発注情報によって特
   定される物品の生産完了までの総日数をも考慮して決定
   されること、 を特徴とする生産予定情報決定装置。
6. 【請求項６】請求項２の生産予定情報決定装置におい
   て、 前記候補データ生成手段は、生産順序、使用する本体
   部、および使用する個別生産部材で構成された候補デー
   タを所定数だけランダムに生成すること、 を特徴とする生産予定情報決定装置。
7. 【請求項７】請求項２の生産予定情報決定装置におい
   て、 前記候補データ生成手段は、 1)生産順序を特定する候補データを所定数だけランダム
   に生成し、 2)前記対応関係データで使用可能な本体部および個別生
   産部材のうち、その発注情報で特定される物品を生産す
   る時点で、空き状態で且つ最も生産が早く完了できる本
   体部および個別生産部材を、その発注情報にて使用する
   本体部および個別生産部材として特定すること、 を特徴とする生産予定情報決定装置。
8. 【請求項８】物品の種類、必要個数および納期を含む発
   注情報が複数与えられると、前記発注された種類の物品
   を、いずれの生産装置でいずれの順で生産するかを示す
   生産予定情報を決定する生産予定情報決定方法であっ
   て、 前記各物品とその物品を生産可能な生産装置との対応関
   係データを記憶しておき、 前記発注情報および対応関係データに基づいて、前記生
   産予定情報の候補データを所定数だけランダムに生成
   し、 前記各候補データにおける全体としての生産処理効率を
   演算し、 前記所定数の各候補データについて、全体として生産処
   理効率が向上するように、遺伝的アルゴリズムによる変
   換処理を行ない、変換された候補データのうち、前記生
   産処理効率が高い候補データを決定すること、 を特徴とする生産予定情報決定方法。
9. 【請求項９】入力装置、制御装置、出力装置および記憶
   装置を備えたコンピュータを、生産予定情報決定装置と
   して機能させるプログラムを記憶した記憶媒体におい
   て、 前記プログラムは、前記コンピュータを、物品の種類、
   必要個数および納期を含む発注情報が複数与えられる
   と、前記発注された種類の物品を、いずれの生産装置で
   いずれの順で生産するかを示す生産予定情報を決定する
   装置であって、以下の1)〜5）の手段を備えた装置とし
   て機能させること、 1)前記各物品とその物品を生産可能な生産装置との対応
   関係データを記憶する対応関係データ記憶手段、 2)前記発注情報および対応関係データに基づいて、前記
   生産予定情報の候補データを所定数だけランダムに生成
   する候補データ生成手段、 3)前記各候補データにおける全体としての生産処理効率
   を演算する演算手段、 4)前記所定数の各候補データについて、全体として生産
   処理効率が向上するように、遺伝的アルゴリズムによる
   変換処理を行なう候補データ変換手段、 5)前記候補データ変換手段で変換された候補データのう
   ち、前記生産処理効率が高い候補データを決定する候補
   決定手段、 を特徴とするプログラムを記憶した記憶媒体。