JPS5930111A - 生産工程管理異常警報方式 - Google Patents

生産工程管理異常警報方式

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JPS5930111A
JPS5930111A JP57138547A JP13854782A JPS5930111A JP S5930111 A JPS5930111 A JP S5930111A JP 57138547 A JP57138547 A JP 57138547A JP 13854782 A JP13854782 A JP 13854782A JP S5930111 A JPS5930111 A JP S5930111A
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JP
Japan
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value
time
actual result
time point
result data
Prior art date
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Pending
Application number
JP57138547A
Other languages
English (en)
Inventor
Yasushi Kobayashi
靖 小林
Kichizo Akashi
明石 吉三
Kazuyuki Mitome
三留 和幸
Takashi Sato
孝 佐藤
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.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP57138547A priority Critical patent/JPS5930111A/ja
Publication of JPS5930111A publication Critical patent/JPS5930111A/ja
Pending legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/024Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Multi-Process Working Machines And Systems (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)

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】 (1)発明の灼象 本発明は、生産工程管理において、進度遅延の異常徴候
の予知、および異常発生の発見を、早期かつ高精度で行
うための生産工程管理異常警報方式に関するものである
(2)公知技術及び先願 生産工程管理の場では、個々の部品を、各工程で計画通
りに処理すべく制御しなければならない。
この時、管理すべき点数は、「部品点数」、「工程数」
および各工程に投入されている「物件数」である。とこ
ろが、物件が完成するまでに、計画納期が変更されるの
で、結局、管理すべき点数は、「部品点数」 「工程数
」「物件数」 「計画変更回数」の積で把えなければな
らない。ここでは、これを以降「管理点数」と言う。非
量産工場では、この管理点数が1011〜106のオー
ダになっている。
この莫大な管理点数の中から、管理上の異常箇所。
物件あるいは異常になりそうな箇所、物件を見つけ出さ
なければならない。このニーズに応えるために、本出願
人は先に特願昭57−37030(生産工程管理異常検
出方式)を提案した。この方式は、莫大な管理点数の中
から、管理上の異常を順次、絞り込んでいく方式で、計
算機と管理者のマンマシン対話形式によるものである。
この方式は、広範囲の管J4■対象の中から、しかも、
不規則に起こる異常を検出することに対して有効である
反面次の欠点があった。
■ 計算機と管理者の対話が必須である。1つの異常個
所、または異常物件を見つけ出すのに、数回から10数
回の対話が必要で、手間どることがある。
Q)管理者が計算機に対話しかけない限り、異常箇所、
異常物件は見つからない。すなわち、システム側から、
自tllIl的に異常箇所、異常物件を教えてはくれな
い。
(■ 削豹(幾に対話をしかける管理者の異常検出ノウ
ハウが、ある水準以上でないと、異常検出漏れが発生す
る可能性がある。
(3)発明の目的 本発明の目的は上述の点を改善した生産工程管理異常警
報方式を提供することにある。
すなわち本発明は、管理点数が105〜106と草大な
工程において、特に異常状態になれば、その影響が他の
工程に波及しやすい基幹工程、あるいは異常状態になる
確率の高い不安定な工程において、11μ度達延の異常
徴候の予LJ′、口、および異常の発見を早期に、かつ
精度高く行うだめの方式を祈供することを目的とするも
のである。
本発明方式によれば、工程管理者、;イチ行者が適切な
対策をとることが可能となり工程管理上の目標(リード
タイムの短縮1発送高泪画の達成、作業哨の確保など)
を確実に果すことができる。
(4)発明の実施例とその効果 以下、本発明の一実施例を図面に基づいて詳細に説明す
る。
第1図は、本発明の対象となる工程を模式的に示すもの
であり、処理工程部3と、その工程の入出力部分の特性
を測定した結果の表示部9、から成っている。
処理工程部3には、上流側に工程33への大刃物件(I
I 、I2 、・・・・・・II)31、下流側に出刃
物件(Ol+11・・・・0.)32がある。現時点【
での時点断面での状況を示している。
一方、表示部9は、人力物件31.出刃物件32の進度
分布(F(t)、 0(t)+ 91 、92を夫々表
示している。この時、人力物件31.出刃物件:32に
伺けられた完成予定納期1’ I(i = 1 、2 
・・・・・・n )と現時点tとの差異による、大刃物
件。
出刃物件の納期に対する進度分布を、基準納期1゛に正
規化している。
第2図は、本発明の一実施例である工程管理異常恍報装
置の機能ブロック図である。図において、1は、1両立
案部、2は作業指示部、3は人力物件31.出刃物件3
2.工程33から成る処理工程部、4は上記入出力物件
に対応して設けられた入出力物件状況データ収集部41
.42から成るデータ収集部、51’、j:1上記41
.42に対応したデータ記憶部である。また、6は、記
憶されているデータを基に、統泪分析(後はど、第3図
フローチャ−トヲ用いて詳細に説明)することにより、
進度遅延の異常徴候を予知および異常発生の発見を行う
ゲへ常検出部、7は、異常検出した結果の許報出力部、
8(は異常に対する対策部、さらに9は、入出力物件の
進I度特性の表示部である。
本実施例装置においては、処理工程部3以外の各構成要
素は、電子計算機によって制菌される。
計画立案部1において作成された最適な生産81画に基
づき、処理工程3を稼動させるように、作業指示部2か
ら指示される。すなわち大刃物件31の内、何と何を、
どの順序で工程33で処理するかが指示され、作業が実
行されていく。もし、異常検出部6、で進度遅延の異常
徴候が検出、あるいは、異常の発生が発見されると、そ
の異常および徴候の種類、程度に応じて、異常の対策が
、対策部8でとられ、計画立案部1、あるいけ、工程3
3ヘフイードバツクされる。また、生産実績データは、
データ記憶部5から自動的に、計画立案部1にフィード
バックされ、次期の計画立案に活用される。
次に本発明による進度遅延の異常徴候の予知、および進
度遅延の異常発生の発見、を行う方式について第3図を
参照して説明する。上記の方式は、以下の3ステツプか
ら構成される装 説明の便、室上、次の記号を用いる。
fvl+(t) : を時点における当該処理工程の人
力物件の納期に2ZJする進度分イ1の平均値へIo(
4) : を時点における当該処理工程の出刃物件の納
jiJJ K対する」1も度分布の平均値t:当を彼処
」811工程におけるリードタイムY+:i時点才での
Mr(t)の7′−夕を用いて、(t−1−1)時点に
おける出刃物件の納期に対する進度分布の平均値の予測
値 Yo:を時点までのMo(t)のデータケ用いて、(t
−1−1)時点における出刃物件の納期に対する進度分
布の平均r直の予測値Yo  ”:(t−1−1)時点
における、出刃物件の納期に対する進度分布の平均値の
実績 値 ステップ1 才ず当該処理工程において、現時点(1)までの平均リ
ードタイムt*と、人力実績データ値、出力実績データ
値の差常数λ*を算出する。
今、当該処理工程が十分に′vI4jされていれば、当
該処理工程に人力された物件は、ある一定期間経過後に
出力されてくる。具体的にd、ある時刻の大刃物件の納
期に対する進度分布の平均値と、ある一定期間が経過し
た時の、出刃物件の納期に対する進度分布の平均値との
差が一定になる。
すなわら、 λ(t)=Mr(t)  Mo(t4−4)  −−・
・・(1)(t=1.2.・・・m;t=0.1.2)
において、λ(1)を一定にするtを求め、これを71
とする。また、その時のλ(1)の一定値をλ傘とする
ステップ2 次に当該処理工程の進度遅延の異常徴候全予知する。
ステップ1で求めた平均リードタイムt9、人出力実、
漬データ値の差常数λ*を用いて、出刃物件の納期に対
する進度分布の時系列データの平均イ直を算出できる。
すなわち、を時点において(t+11時点の出刃物件の
その値は、次式で求まる。
Y+   =M+  (t−1” )−λ“  ・・・
・・・・・・(2)t+1 一方、を時点までの出力実績データを用いたft+11
時点の予測値(出力実績データである、納期にλJする
進度分布の時系列データの平均値)は、 今、Yo<Y+  であれば、(t+1)時点に進度遅
延の異常徴候を表わしていると1fft定する。
ステップ3 次に当該処理工程における進度遅延の異常発生の発見を
行う。
該処理工程の現時点(【)1での人力実績データに基づ
<、(t−1−11時点の予測値、¥1 と比べて、(
t+1)時点の出力実績データYo=t◆1 Mo(t−1−1)との間に、有意な差があれば、(t
+1)時点において、該処理工程で、進度遅延の異常が
発生したと判断する。すなわち、Yo  (Y+ ならば、(t+1)時点に、該処理工程で異常発生して
いると推定する。
(5)発明の効果 本発明によれば、進度遅延の異常徴候の予知、および異
常の発見を早期に、かつ精度高く行うことができる。そ
の理由は本発明方式は、次の2つの機能を備えているた
めである。
■ 当該処理工程の出力結果(出刃物件の納期に対する
進度分布の時系列データ)の先行指標である人力データ
(人力物件の納期に外1する進度分布の時系列データ)
を逐次押押する機能。
■ 当該処理工程の特性、即ち、工程所要時間(リード
タイム)の平均値、標準偏差値を逐次修正する機能。
また、本発明は、システム側から異常管報を自動的にし
てくれるので、管理者が常時、計算機とのマンマシン対
話を継続する必要がない。このために、異常状態になれ
ば、その影響が他の工程に波及しやすい基幹工程や、異
常状態になる確率の高い、不安定な工程においては、特
に顕著な効果がある。
【図面の簡単な説明】
第1図は、本発明の対象となる工程を模式的に示した図
、第2図は、本発明の一実施例である工程管理異常警報
装置の機能ブロック図、第3図は異常検出機能の詳細を
示す処理フローチャート図である。 1・・・h1画立案部、2・・・作苑指示部、3・・・
処理工程、4・・・データ収集部、5・・・データ記1
.藍?部、6・・・異常検出部、7・・・rj報出力部
、8・・・対策部、9・・・表示¥I  1  図

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 処理工程における現時点(1)までの平均リードタイム
    を傘と、人力実績データ値と出力実績データ値との差λ
    傘を求める第1の段階とゞ、上記を傘、λ中とから(t
    +1 )時点の出力データ値を予測すると共に1現時点
    (1)までの出力実績データを用いて(t−1−11時
    点の出力データ値を予測し、丙子測値の大小関係から、
    異常徴候を推定する第2の段階と、 (1+1)時点における出力実績データを測定し、その
    測定値と第2段階で求めた出力データ予測値との大小関
    係から異常発生を推定する第3の段階とを備え、この推
    定値に基づいて生産工程の異常警報を発生することを/
    l’¥徴とする生産工程管理異常警報方式。
JP57138547A 1982-08-11 1982-08-11 生産工程管理異常警報方式 Pending JPS5930111A (ja)

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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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