WO2017103996A1 - 生産計画立案装置、及び生産計画立案方法 - Google Patents

生産計画立案装置、及び生産計画立案方法 Download PDF

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WO2017103996A1
WO2017103996A1 PCT/JP2015/085075 JP2015085075W WO2017103996A1 WO 2017103996 A1 WO2017103996 A1 WO 2017103996A1 JP 2015085075 W JP2015085075 W JP 2015085075W WO 2017103996 A1 WO2017103996 A1 WO 2017103996A1
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logic
information
scheduling
unit
feature
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PCT/JP2015/085075
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Inventor
紀輔 藤井
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株式会社日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to a production planning device and a production planning method.
  • Patent Document 1 allocates a production lot to a production line based on an evaluation value, and does not support specification of a scheduling method according to characteristics of a manufacturing process.
  • it is necessary to construct different heuristic databases for production lines having different manufacturing processes, which leads to an increase in system development man-hours.
  • the present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to provide a technique for supporting specification of a schedule method according to the characteristics of a manufacturing process.
  • the present application includes a plurality of means for solving at least a part of the above-described problems, and examples thereof are as follows.
  • a production planning apparatus includes a feature extraction unit that extracts feature information that is a feature of a manufacturing process from manufacturing information related to manufacturing of a product, and scheduling for manufacturing the product.
  • a storage unit that stores logic specifying information that associates logic information indicating a method with the feature information suitable for scheduling, and extracts logic candidates from the logic specifying information using the feature information extracted by the feature extracting unit.
  • a production plan planning method is a production plan planning method performed by a production plan planning device, wherein the production plan planning device includes a feature extraction unit, a storage A feature extraction unit, a logic extraction unit, a logic identification unit, and a scheduling unit.
  • the feature extraction unit stores feature information that is a feature of a manufacturing process from manufacturing information related to product manufacturing stored in the storage unit.
  • the logic extraction unit is configured to extract the logic information stored in the storage unit that indicates the scheduling method for manufacturing the product and the logic identification information that associates the feature information suitable for scheduling, A logic extraction procedure for extracting logic candidates using the feature information extracted by the feature extraction unit; A logic specifying procedure for specifying the logic information used for scheduling is executed from the complement, and the scheduling unit executes a scheduling procedure for performing scheduling using software determined by the logic information specified in the logic specifying procedure.
  • FIG. 1 It is a figure which shows an example of the system configuration
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a system configuration of the production plan management system 1.
  • the production plan management system 1 makes a production plan for the production site and manages the production plan.
  • a production plan planning device 10 a simulation data management device 20, a modeling library management device 30, a logic library management device 40, and a scheduling result management device 50 are connected via a network 60. ing.
  • the production planning device 10 is a terminal device such as a PC (Personal Computer) or a server computer.
  • the simulation data management device 20, the modeling library management device 30, the logic library management device 40, and the scheduling result management device 50 are terminal devices such as a PC or a server computer like the production plan planning device 10.
  • one simulation data management device 20 in the production plan management system 1, one simulation data management device 20, a modeling library management device 30, a logic library management device 40, and a scheduling result management device for each production plan planning device 10 for convenience. 50 is connected.
  • the number of devices connected to the production planning device 10 is not limited to this.
  • the simulation data management device 20 generates manufacturing information by simulating (simulating) the manufacture of the product, and transmits it to the production planning device 10. For example, when a production plan for the next day is drafted, the simulation data management apparatus 20 generates manufacturing information related to a product scheduled to be put on the production line the next day and transmits it to the production plan planning apparatus 10.
  • the manufacturing information is information indicating the details of the manufacturing process for the product, and includes information on work time, presence / absence of combination with other items, setup information required for manufacturing change to other items, and the like.
  • the modeling library management device 30 generates extracted information that is a rule for analyzing the characteristics of the manufacturing process from the manufacturing information, and transmits the extracted information to the production planning device 10.
  • the logic library management device 40 generates logic specifying information that associates a list of logics that specify programs that can be executed by the production planning device 10 with characteristics of manufacturing processes suitable for scheduling by the logics, The data is transmitted to the production planning device 10 in advance. Further, the logic library management device 40 has a program specified by logic to be described later, and transmits the program to the production plan planning device 10 as necessary.
  • the production plan planning device 10 is described as scheduling logic (hereinafter referred to as “logic”) indicating a scheduling method for a production plan based on information acquired from the simulation data management device 20, the modeling library management device 30, and the logic library management device 40. To select logic candidates.
  • the production planning apparatus 10 identifies logic used for scheduling of the manufacturing process on the target date of production planning from among the logic candidates, and performs scheduling using a software program (hereinafter referred to as “program”) determined by the logic. I do.
  • the scheduling result management device 50 performs production management by the manufacturing process using the production plan drafted by the production plan drafting device 10.
  • the production planning device 10, the simulation data management device 20, the modeling library management device 30, the logic library management device 40, and the scheduling result management device 50 may be independent from each other.
  • One device may also function as another device.
  • the production planning device 10 receives predetermined information from the simulation data management device 20, the modeling library management device 30, and the logic library management device 40. At least one of the received information is production planning. It may be generated in the device 10.
  • the production planning device 10 has a function of at least one of the simulation data management device 20, the modeling library management device 30, the logic library management device 40, and the scheduling result management device 50. It may be.
  • FIG. 2 is an example of a functional block diagram of the production planning device 10.
  • the production planning apparatus 10 includes a control unit 110, a storage unit 120, an input unit 130, an output unit 140, and a communication unit 150.
  • the control unit 110 performs control related to production planning.
  • the storage unit 120 stores data necessary for the control unit 110 to perform control related to production planning.
  • the input unit 130 receives an input operation from the user.
  • the output unit 140 performs an output process of data stored in the production planning device 10.
  • the communication unit 150 transmits and receives information to and from the simulation data management device 20, the modeling library management device 30, the logic library management device 40, and the scheduling result management device 50 that are connected via the network 60. .
  • the control unit 110 includes a feature extraction unit 111, a logic extraction unit 112, a logic identification unit 113, a learning unit 114, and a scheduling unit 115.
  • the feature extraction unit 111 extracts feature information that is a feature of the manufacturing process from the manufacturing information received from the simulation data management apparatus 20.
  • the feature extraction unit 111 generates analysis result information using the extracted feature information.
  • the logic extraction unit 112 extracts logic candidates that are logic candidates suitable for scheduling from the characteristics of the manufacturing process.
  • the logic specifying unit 113 specifies logic used for scheduling from the extracted logic candidates.
  • the logic specifying unit 113 specifies the logic using the discrimination criterion generated by the learning unit 114, which will be described in detail later.
  • the learning unit 114 specifies a discrimination criterion that serves as a criterion for specifying logic from logic candidates using the scheduling results performed in the past.
  • the scheduling unit 115 performs scheduling of product manufacture using a program specified by logic.
  • the program is acquired by the scheduling unit 115 from the logic library management device 40 and stored in the logic library.
  • As the scheduling means performed by the scheduling unit 115 a known means is used.
  • the storage unit 120 includes a simulation data storage unit 121, a modeling library storage unit 122, an analysis result storage unit 123, a logic library storage unit 124, and a scheduling result storage unit 125.
  • the simulation data storage unit 121 stores manufacturing information transmitted from the simulation data management device 20.
  • the manufacturing information includes, for example, a process information table, a combination table, and a change time table to be described later.
  • the modeling library storage unit 122 stores the extracted information transmitted from the modeling library management device 30.
  • the extraction information includes, for example, an extraction rule table described later.
  • the analysis result storage unit 123 stores analysis result information including feature information extracted from manufacturing information.
  • the analysis result information includes, for example, an analysis result table described later.
  • the logic library storage unit 124 stores the logic specifying information transmitted from the logic library management device 40.
  • the logic specifying information includes, for example, a scheduling logic table described later.
  • the scheduling result storage unit 125 stores scheduling performance information indicating the result of scheduling performed by the scheduling unit 115.
  • the scheduling performance information includes, for example, a scheduling performance table described later.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of the process information table.
  • the process information table is information in which the details of the simulated manufacturing process are associated with each product item produced at the production site where the production plan is planned by the production plan planning apparatus 10.
  • the simulation data management apparatus 20 generates a process information table for items scheduled to be manufactured on the production planning date, and transmits the process information table to the production planning system 10.
  • the process information table includes an item 131a, a process 131b, an operation time 131c, an assembly process 131d, and a setup change 131e.
  • the process information table is stored so as to be able to specify the scheduled production date of the product by the process.
  • the item 131a is identification information that identifies a product item.
  • the process 131b is identification information that specifies the manufacturing process of the product of the item specified by the item 131a. When products related to the same item 131a are manufactured in different manufacturing processes, different processes 131b are associated with the same item 131a.
  • the work time 131c is information for specifying the work time required in the manufacturing process in which the product specified by the item 131a is specified by the process 131b.
  • the assembly process 131d is information for specifying whether or not an assembly process is required in manufacturing a product. When the assembly process 131d is information indicating that an assembly process is required, it indicates that the product specified by the item 131a is combined with other products in the process specified by the process 131b.
  • the setup change 131e is information indicating whether or not a setup change process is required in the manufacture of a product.
  • the setup change is a setup operation such as mold exchange or equipment reference adjustment, and is information indicating that the setup change 131e requires a setup change process. Indicates that work is required.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the combination table.
  • the combination table is information generated in advance in the simulation data management apparatus 20, and includes a parent item 131f and a child item 131g.
  • the parent item 131f is information for identifying a product that takes in another product among products that require an assembly process.
  • the child item 131g is information for specifying a product to be taken into the product specified by the parent item 131f in the assembly process.
  • the child item 131g does not have a manufacturing process after being integrated into the product related to the parent item 131f.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the data structure of the transition time table.
  • the change time table is information generated in advance in the simulation data management apparatus 20, and includes a previous item 131h, a subsequent item 131i, and a change time 131j.
  • the previous item 131h is information for specifying a product manufactured just before the setup change work occurs.
  • the rear item 131i is information for specifying a product to be manufactured immediately after the setup change work occurs.
  • the changeover time 131j is the work time of the changeover work required when the production target is changed from the product specified by the previous item 131h to the product specified by the subsequent item 131i.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the data structure of the extraction rule table.
  • the extraction rule table is extraction information generated in advance in the modeling library management apparatus 30 and is information in which a reference location and an extraction condition are associated with a feature of a production line. It includes a feature name 132a, a check location 132b, a check content 132c, and accompanying information 132d.
  • the feature name 132a is feature information indicating the feature of the production line.
  • the check part 132b is information indicating a reference part of manufacturing information when extracting feature information from manufacturing information.
  • the check content 132c is information indicating the extraction condition of the reference location specified by the check location 132b.
  • the accompanying information 132d indicates accompanying information when the extraction condition of the check content 132c is determined.
  • a plurality of different check locations 132b or check contents 132c may be associated with the same feature name 132a.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the data structure of the analysis result table.
  • the analysis result table is information generated as a result of a production line analysis process described later.
  • the analysis result table includes a feature name 133a and a feature presence / absence 133b.
  • Feature name 133a is feature information indicating the feature of the production line.
  • the feature presence / absence 133b is information indicating whether or not the feature of the production line specified by the feature information indicated by the feature name 133a is extracted from the production information stored in the simulation data storage unit 121.
  • FIG. 8 shows information indicating an example of the data structure of the scheduling logic table.
  • the scheduling logic table is logic specifying information generated in advance in the logic library management device 40, and is information that associates logic indicating a scheduling method with characteristics of a production line suitable for scheduling by the logic.
  • the scheduling logic table includes a logic name 134a and a necessary feature name 134b.
  • the logic name 134a is information indicating the name of the logic.
  • the necessary feature name 134b is information indicating the feature of the production line suitable for performing scheduling by the logic specified by the logic name 134a.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the data structure of the scheduling performance table.
  • the scheduling performance table is scheduling performance information generated as a result of scheduling processing described later.
  • the scheduling performance table includes selection logic 135a, selection date 135b, adoption status 135f, and performance information obtained as a result of scheduling.
  • the performance information includes an average LT (lead time / lead time) 135c, a production amount 135d, and a calculation time 135e.
  • LT lead time
  • a production amount 135d a calculation time 135e.
  • the item of track record information it is not limited to average LT, production amount, and calculation time.
  • the selection logic 135a is information for specifying the logic, and indicates the logic extracted by the logic extraction process described later.
  • the selection date 135b is information indicating the date on which the logic specified by the selection logic 135a is extracted.
  • the average LT 135c is information that specifies the number of days from material introduction to completion, which is predicted as a result of scheduling by the logic specified by the selection logic 135a.
  • the production amount 135d is information indicating the amount of products produced as a result of scheduling.
  • the calculation time 135e is information indicating the calculation time required for scheduling.
  • the adoption presence / absence 135f is information indicating whether or not the logic specified by the selection logic 135a is adopted.
  • storage part 120 is not limited to the above-mentioned example. Information other than the above examples may be included, or at least a part of the above examples may not be included.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the computer 900.
  • the computer 900 includes a CPU (Central Processing Unit) 901, a memory 902, an external storage device 903, a communication device 904, an output device 905, an input device 906, and a reading device 907, and each component is a bus. Connected by.
  • CPU Central Processing Unit
  • the CPU 901 is a central processing unit, and executes processing according to a program recorded in the memory 902 or the external storage device 903.
  • Each processing unit constituting the control unit 110 realizes each function by the CPU 901 executing a program.
  • the memory 902 is a storage device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, and functions as a storage area from which programs and data are temporarily read.
  • the external storage device 903 is a writable and readable storage medium such as an HDD (Hard Disk Disk Drive).
  • the communication device 904 is a device for connecting the computer 900 to the network 60, and is a communication device such as a NIC (Network Interface Card).
  • the output device 905 is a device that performs output processing of data stored in the computer 900, and is, for example, a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display) or a printer.
  • the input device 906 is a device that receives an input operation from a user, and is, for example, a touch panel, a keyboard, a mouse, a microphone, or the like.
  • the input unit 130 realizes its function by the input device 906, and the output unit 140 realizes its function by the output device 905.
  • the reading device 907 is a device that inputs and outputs information from a portable medium 908 such as a CD (Compact Disk) or a DVD (Digital Versatile Disk).
  • a portable medium 908 such as a CD (Compact Disk) or a DVD (Digital Versatile Disk).
  • the function of the storage unit 120 is realized by the memory 902 or the external storage device 903.
  • the function of the storage unit 120 may be realized by a storage device on the network 60.
  • each component of the production planning device 10 may be executed by one hardware or a plurality of hardware. Further, the processing of each component of the production planning device 10 may be realized by a single program or may be realized by a plurality of programs.
  • simulation data management device 20 the modeling library management device 30, the logic library management device 40, and the scheduling result management device 50 are similarly configured by the computer 900.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the scheduling process. This flowchart is started when the input unit 130 accepts an input operation by the operator.
  • the input unit 130 receives an input of a production plan planning period (for example, the date of the next day) together with the production planning instruction.
  • a production plan planning period for example, the date of the next day
  • each program for scheduling is stored in the logic library storage unit 124.
  • the feature extraction unit 111 performs automatic analysis of the production line (step S100). By performing automatic analysis of the production line, the characteristics of the production line that is the target of production planning are extracted. Details of this processing will be described later.
  • the output unit 140 displays the analysis result (step S200).
  • the output unit 140 causes the output device 905 to display an analysis result display screen that displays the analysis result.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the analysis result display screen 141.
  • the analysis result display screen 141 displays the characteristics of the production line extracted as a result of the production line analysis process.
  • the logic specifying unit 113 specifies the logic (step S300).
  • the logic specifying unit 113 specifies logic according to the characteristics of the production line extracted in step S100, which will be described in detail later.
  • the output unit 140 displays the scheduling result (step S400).
  • the output unit 140 causes the output device 905 to output a scheduling result display screen indicating the scheduling result scheduled using the logic specified in step S300.
  • the control part 110 complete finishes the process of this flowchart.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the scheduling result display screen 142.
  • the output unit 140 generates display information indicating performance information that associates the item used for scheduling with the value scheduled in the item by the logic specified in step S300, and causes the output device 905 to display the display information.
  • the output unit 140 refers to the scheduling performance table using the date targeted for production planning, and identifies a record that is information indicating that the selection date 135b corresponds to the date and the adoption presence / absence 135f is adopted. To do.
  • the output unit 140 generates display information of the scheduling result display screen 142 using the record information included in the record.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an example of the production line analysis process. This flowchart explains the details of the processing performed in step S100 described above.
  • the feature extraction unit 111 acquires manufacturing information (step S101).
  • the feature extraction unit 111 outputs a request for manufacturing information specifying the target period for production planning to the simulation data management apparatus 20.
  • the feature extraction unit 111 causes the simulation data storage unit 121 to store a process information table, which is manufacturing information obtained as a result of the request, a combination table, and a change time table.
  • the obtained manufacturing information is information that sets the target period of production planning as the scheduled period of implementation.
  • the feature extraction unit 111 acquires extraction information (step S102).
  • the feature extraction unit 111 outputs a request for extraction information to the modeling library management apparatus 30, and obtains an extraction rule table that is extraction information as a result.
  • the feature extraction unit 111 stores the acquired extraction rule table in the modeling library storage unit 122. Note that the extracted information may be acquired from the modeling library management apparatus 30 in advance and stored in the modeling library storage unit 122 before the start of the processing according to this flowchart.
  • the feature extraction unit 111 performs the processing from step S104 onward for each row of the extracted information acquired in step S102 (step S103).
  • the feature extraction unit 111 identifies one of the records in the extraction rule table and stores it in an internal memory (not shown).
  • the feature extraction unit 111 determines whether or not the manufacturing information satisfies the extraction rule (step S104).
  • the feature extraction unit 111 specifies manufacturing information corresponding to the check location 132b of the record of the extraction rule table specified in step S103, and determines whether or not the specified manufacturing information satisfies the check content 132c.
  • the feature extraction unit 111 determines that the manufacturing information corresponding to “131d” in the check location 132b is the assembly process 131d in the process information table. The feature extraction unit 111 determines whether there is “TRUE”, that is, information indicating that there is an assembly process, in the assembly process 131 d of the process information table.
  • the feature extraction unit 111 manufacture information corresponding to “131f” that is the check location 132b. It is determined whether there is “EXIST_ANY” which is the check content 132c, that is, some information (excluding information indicating that there is no data).
  • the feature extraction unit 111 adds a record to the analysis result table and stores the analysis result (step S105).
  • the feature extraction unit 111 associates the feature name 132a of the extraction rule table identified in step S103 with the determination result in step S104, and generates an analysis result table.
  • the feature extraction unit 111 generates a record of the analysis result table in which whether or not the extraction condition is satisfied is associated with the feature name indicating the feature of the production line.
  • the feature name 133a corresponding to the feature name 132a of the extraction rule table is associated with the feature presence / absence 133b that is “TRUE” when the extraction condition is satisfied and “FALSE” when the extraction condition is not satisfied. It has been.
  • the extraction rule table shown in FIG. 6 has two records whose feature name 132a is “presence / absence of assembly”. In this case, a combination of “131d” and “EXIST_TRUE” and a combination of “131f” and “EXIST_ANY” are associated with one feature information “assembly presence / absence”.
  • the feature extraction unit 111 treats that the feature information satisfies the extraction condition of the extraction rule table if any of the extraction conditions associated with the same feature name 132a is satisfied.
  • the feature extraction unit 111 determines whether or not the check is finished for all the lines of the extracted information, and when the check is finished for all the lines, the process of this flowchart is finished (step S106). .
  • the output unit 140 After the completion of this process, the output unit 140 generates display information of the analysis result display screen 141 described above using the feature information indicating the feature determined to satisfy the extraction condition.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of the logic specifying process. This process explains the details of the process performed in step S300 of the scheduling process shown in FIG.
  • the logic extraction unit 112 extracts scheduling logic that satisfies the application conditions (step S301).
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of the logic extraction process. This process explains the details of the process performed in step S301 shown in FIG.
  • the control unit 110 acquires a scheduling logic table, which is logic specifying information, from the logic library management device 40 and stores it in the logic library storage unit 124.
  • the logic extraction unit 112 executes the following processing for each row of the scheduling logic table (step S3011).
  • the logic extraction unit 112 identifies one of the records in the scheduling logic table and stores it in an internal memory (not shown).
  • the logic extraction unit 112 executes the following processing from step S3012 to step S3013 for each row of the scheduling logic table.
  • the logic extraction unit 112 identifies feature information related to the logic (step S3012).
  • the logic extraction unit 112 specifies the necessary feature name 134b included in the record of the scheduling logic table specified in step S3011.
  • the logic extraction unit 112 determines whether or not the analysis result is TRUE (step S3013).
  • the logic extraction unit 112 refers to the analysis result table, and identifies the feature presence / absence 133b associated with the feature name 133a corresponding to the feature information identified in step S3012.
  • the logic extraction unit 112 determines that the analysis result is TRUE when the feature presence / absence 133b is “TRUE”, that is, information indicating that the feature of the production line satisfies the extraction condition.
  • the logic extraction unit 112 stores logic information indicating the logic included in the record specified in step S3011 in an internal memory (not shown). The extracted logic information is handled as a logic candidate.
  • the logic extraction unit 112 determines whether or not processing has been performed on all rows of the scheduling logic table (step S3014), and ends processing of this flowchart when processing has been performed on all rows. .
  • the logic candidates according to the characteristics of the manufacturing process can be extracted by the logic extraction process shown in this flowchart. As a result, it is possible to support appropriate scheduling for the manufacturing process.
  • the scheduling unit 115 executes the following process for each logic candidate (step S302).
  • the scheduling unit 115 identifies one of the logic candidates.
  • the scheduling unit 115 executes scheduling (step S303).
  • the scheduling unit 115 refers to the logic library storage unit using the logic information indicated by the logic candidate identified in step S302, and identifies the corresponding program.
  • the scheduling unit performs scheduling using the specified program. Since a well-known method is used for the scheduling means, a detailed description thereof is omitted.
  • a value indicating the scheduling result is obtained for each item included in the scheduling performance information. If it demonstrates using the scheduling performance information of FIG. 9, the value with respect to the item of average LT135c, production amount 135d, and calculation time 135e will be obtained as a result of scheduling. The obtained value is handled as a productivity index indicated by the scheduling result.
  • the scheduling unit 115 sets the logic information indicating the logic candidate specified in step S302 to the selection logic 135a, the production planning period input by the operator to the selection date 135b, and the average LT obtained as a result of the scheduling to the average LT135c
  • the production amount is associated with the production amount 135d
  • the calculation time is associated with the calculation time 135e
  • a scheduling performance table is generated. Whether or not the generated scheduling result table is adopted 135f is information ("FALSE" in FIG. 9) indicating that it is not adopted at this time.
  • step S304 determines whether or not scheduling has been performed for all logic candidates.
  • the logic extraction unit 112 determines whether or not scheduling has been performed for all the logic candidates extracted in step S301, and if it is determined that scheduling has been performed for all logic candidates, the process proceeds to step S305.
  • the logic specifying unit 113 performs logic specification by learning (step S305).
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of the logic learning process. This process explains the details of the process performed in step S305 shown in FIG.
  • the learning unit 114 acquires the contents of the scheduling performance table (step S3051).
  • the learning unit 114 identifies the scheduling performance table stored in the scheduling result storage unit 125.
  • the learning unit 114 classifies the contents of the scheduling performance table into the performance on the target day and the past performance (step S3052). Specifically, the learning unit 114 refers to the selection date 135b of the scheduling performance table identified in step S3051, and records that have the selection date 135b corresponding to the production plan planning target period input by the operator, Divide into other records.
  • the learning unit 114 uses the supervised learning to learn the scheduling logic discrimination criteria from the past performance (step S3053).
  • the learning unit 114 obtains a criterion for determining logic to be used for scheduling, using a record that is not related to the production plan planning period among the records in the scheduling performance table separated in step S3052.
  • the learning unit 114 displays, on the output unit 140, a productivity index selection screen for accepting selection of productivity index items to be emphasized when specifying logic to be used for scheduling from logic candidates. Let The learning unit 114 identifies a record in the scheduling performance table in which the value of the selected productivity index item is most dominant among the records that are not related to the production planning target period.
  • the learning unit 114 separates the records in the scheduling performance table into the top three records and other records based on the target period.
  • the learning unit 114 has the highest production volume 135d among the top three records that are records of the scheduling performance table not related to the target period. Identify records that are In the scheduling performance table shown in FIG. 9, “12” of the production amount 135d of the second highest record among the top three records is the most dominant, so that record is specified as a discrimination criterion.
  • Another example of obtaining the logic discrimination criteria is to obtain the discrimination criteria by obtaining the proportion of records adopted in the scheduling among the records in the scheduling performance table not related to the production planning target period. Also good.
  • the learning unit 114 extracts a record in which the selection logic 135a overlaps among records that are not related to the production planning target period.
  • the learning unit 114 calculates a ratio of the number of records, which is information indicating that the adoption presence / absence 135f is adopted, out of the number of extracted records.
  • the learning unit 114 calculates the ratio for each different record of the selection logic 135a, and specifies the record with the highest ratio as a discrimination criterion.
  • the logic specifying unit 113 determines whether or not the scheduling logic is adopted for the performance on the target day (step S3054).
  • the logic specifying unit 113 determines that the selection logic 135a included in the record of the scheduling performance table specified as the discrimination criterion in step S3053 is logic that is used for scheduling.
  • the logic specifying unit 113 specifies a record having the same selection logic 135a as the record selection logic 135a specified as the discrimination criterion among the records in the schedule performance table related to the production planning target date separated in step S3052. To do.
  • the logic specifying unit 113 stores the determination result in the scheduling result information (step S3055).
  • the logic specifying unit 113 changes the record adoption 135f specified in step S3054 to information indicating that the record is adopted.
  • the control part 110 complete finishes the process of this flowchart.
  • the display unit displays a scheduling result display screen 142 in the above-described step S400 illustrated in FIG.
  • the display unit causes the output device 905 to display the scheduling result display screen 142 by generating screen information of the scheduling result display screen 142 using the record information included in the record specified in step S3054.
  • logic that is a scheduling method according to the characteristics of the manufacturing process is extracted, and appropriate logic is specified from the extracted logic candidates.
  • logic that is a scheduling method according to the characteristics of the manufacturing process
  • appropriate logic is specified from the extracted logic candidates.
  • specifying logic from logic candidates by selecting a desired productivity index, it is possible to specify logic that outputs a result according to the needs of the operator. Further, by calculating the logic adoption ratio when specifying the logic, it is possible to preferentially specify the logic used for scheduling in the past. As a result, a stable scheduling result can be obtained using the logic according to the characteristics of the manufacturing process.
  • FIG. 18 is a flowchart showing a modification of the logic specifying process. This figure shows the process performed in step S300 shown in FIG. 11, and the process according to this figure is performed in place of the logic specifying process shown in FIG.
  • step S311 The processing performed in step S311 is the same as the processing performed in step S301 in FIG. As in step S301, as a result of this process, logic candidates corresponding to the characteristics of the manufacturing process are stored in the internal memory.
  • the output unit 140 displays a logic selection screen (step S312).
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of the logic selection screen 143.
  • the logic selection screen 143 displays logic candidates and feature information used for extracting the logic candidates in association with each other.
  • logic candidates are displayed so as to be selectable.
  • the input unit 130 receives a logic selection (step S313).
  • the input unit 130 accepts selection of one logic among the logic candidates displayed on the logic selection screen 143.
  • the scheduling unit 115 performs scheduling using the program specified by the logic selected in step S313 (step S314). Since the scheduling method is the same as the method performed in step S303 described above, description thereof is omitted.
  • the scheduling unit 115 generates a scheduling performance table by associating logic information indicating the selected logic with a scheduling result. Information indicating that the scheduling result table has been adopted is associated with the adoption status 135f of the scheduling result table. Then, the control part 110 complete
  • This modification makes it possible to select a desired logic from among logic candidates corresponding to the characteristics of the manufacturing process, and to perform scheduling according to the needs of the operator.
  • the logic selection screen 143 can be used in combination with the main embodiment, such as selecting that the logic specifying process by learning is performed.
  • scheduling according to the situation, such as using the logic selected by the operator for scheduling at the production site where an irregular situation occurred, and using the logic specified by learning for normal scheduling, Contributes to improved convenience.
  • the functional configuration of the production planning device 10 is classified according to the main processing contents in order to facilitate understanding.
  • the present invention is not limited by the way of classification and names of the constituent elements.
  • the configuration of the production planning device 10 can be classified into more components depending on the processing content. Moreover, it can also classify

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Abstract

製造工程の特徴に応じたスケジュール方法の特定を支援する技術の提供を目的とする。　生産計画立案装置であって、製品の製造に関する製造情報から、製造工程の特徴である特徴情報を抽出する特徴抽出部と、製品の製造のスケジューリング方法を示すロジック情報とスケジューリングに適した特徴情報とを関連付けたロジック特定情報と、製造情報と、を記憶する記憶部と、特徴抽出部が抽出した特徴情報とロジック特定情報において関連付けられた前記ロジック情報であるロジック候補を抽出するロジック抽出部と、ロジック候補からスケジューリングに用いる前記ロジック情報を特定するロジック特定部と、前記ロジック特定部により特定された前記ロジック情報により定まるソフトウェアを用いてスケジューリングを行うスケジューリング部と、を備えることを特徴とする。

Description

生産計画立案装置、及び生産計画立案方法
　本発明は、生産計画立案装置、及び生産計画立案方法に関する。
　特許文献１に開示された生産計画作成方法では、「割り付け候補となる生産ロットを、前記生産ロットの生産条件情報の評価項目ごとに過去の割り付け候補の選択結果により構築された経験則データベースに基づいて評価した第１評価値と、割り付け候補となる生産ロットを前記第１評価値が高いものから順に各生産ラインでの生産計画シミュレーションを実施して求めた生産結果の予測結果である第２評価値とから求めた、割り付け候補の生産ロットと割り付け候補生産ラインの割り付けの評価結果である第３評価値に基づいて割り付け候補の生産ロットに順位を付けて出力し、前記順位を付けて出力された割り付け候補の内から特定の生産ロットを前記生産ラインに割り付け、前記特定の生産ロットに基づいて学習して前記経験則データベースを更新」することとしている。
特開２０１２－１９４７１２号公報
　製品の製造工程をスケジューリングする際に、組立工程を要するか否か等、製造工程の特徴に応じたスケジューリング方法を用いる必要がある。従来、製造工程の特徴に応じてスケジューリングに用いるソフトウェアの設計を行っているが、設計に要する工数は計り知れない。
　特許文献１に開示された技術は、評価値に基づいて生産ロットを生産ラインに割り付けるものであり、製造工程の特徴に応じたスケジューリング方法の特定を支援するものではない。本技術では、製造工程が異なる生産ラインに対して、異なる経験則データベースを構築する必要があり、システム開発工数の増大を招く。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、製造工程の特徴に応じたスケジュール方法の特定を支援する技術の提供を目的とする。
　本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。
　上記課題を解決するため、本発明の一態様に係る生産計画立案装置は、製品の製造に関する製造情報から、製造工程の特徴である特徴情報を抽出する特徴抽出部と、前記製品の製造のスケジューリング方法を示すロジック情報とスケジューリングに適した前記特徴情報とを関連付けたロジック特定情報を記憶する記憶部と、前記特徴抽出部が抽出した前記特徴情報を用いて前記ロジック特定情報からロジック候補を抽出するロジック抽出部と、前記ロジック候補からスケジューリングに用いる前記ロジック情報を特定するロジック特定部と、前記ロジック特定部により特定された前記ロジック情報により定まるソフトウェアを用いてスケジューリングを行うスケジューリング部と、を備えることを特徴とする。
　また、上記課題を解決するため、本発明の他の態様に係る生産計画立案方法は、生産計画立案装置が行う生産計画立案方法であって、前記生産計画立案装置は、特徴抽出部と、記憶部と、ロジック抽出部と、ロジック特定部と、スケジューリング部と、を備え、前記特徴抽出部は、前記記憶部に記憶された、製品の製造に関する製造情報から、製造工程の特徴である特徴情報を抽出する特徴抽出手順を実行し、前記ロジック抽出部は、前記記憶部に記憶され前記製品の製造のスケジューリング方法を示すロジック情報とスケジューリングに適した前記特徴情報とを関連付けたロジック特定情報から、前記特徴抽出部が抽出した前記特徴情報を用いてロジック候補を抽出するロジック抽出手順を実行し、前記ロジック特定部は、前記ロジック候補からスケジューリングに用いる前記ロジック情報を特定するロジック特定手順を実行し、前記スケジューリング部は、前記ロジック特定手順において特定された前記ロジック情報により定まるソフトウェアを用いてスケジューリングを行うスケジューリング手順を実行することを特徴とする。
　本発明によれば、製造工程に応じたスケジュール方法の特定を支援する技術を提供することができる。
　上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
生産計画管理システムのシステム構成の一例を示す図である。 生産計画立案装置の機能ブロック図の一例である。 工程情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 組み合わせテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 段替時間テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 抽出ルールテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 分析結果テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 スケジューリングロジックテーブルのデータ構造の一例を示す情報である。 スケジューリング実績テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 コンピューターのハードウェア構成例を示す図である。 スケジューリング処理の一例を示すフローチャートである。 製造ライン分析処理の一例を示すフローチャートである。 ロジック特定処理の一例を示すフローチャートである。 ロジック抽出処理の一例を示すフローチャートである。 ロジック学習処理の一例を示すフローチャートである。 分析結果表示画面の一例を示す図である。 スケジューリング結果表示画面の一例を示す図である。 ロジック特定処理の変形例を示すフローチャートである。 ロジック選択画面の一例を示す図である。
　以下、図面に基づいて本発明の実施形態の例を説明する。図１は、生産計画管理システム１のシステム構成の一例を示す図である。
　生産計画管理システム１は、生産現場を対象とする生産計画の立案、及び生産計画の管理を行う。生産計画管理システム１では、生産計画立案装置１０と、シミュレーションデータ管理装置２０と、モデリングライブラリ管理装置３０と、ロジックライブラリ管理装置４０と、スケジューリング結果管理装置５０と、がネットワーク６０を介して接続されている。
　生産計画立案装置１０は、ＰＣ（Personal Computer）、又はサーバーコンピュータ等の端末装置である。シミュレーションデータ管理装置２０と、モデリングライブラリ管理装置３０と、ロジックライブラリ管理装置４０と、スケジューリング結果管理装置５０とは、生産計画立案装置１０と同様に、ＰＣ、又はサーバーコンピュータ等の端末装置である。
　図１では、生産計画管理システム１において、１つの生産計画立案装置１０に対し、便宜上各々１つのシミュレーションデータ管理装置２０と、モデリングライブラリ管理装置３０と、ロジックライブラリ管理装置４０と、スケジューリング結果管理装置５０とが接続されている。しかしながら、生産計画立案装置１０に接続される装置の数はこれに限定されない。
　シミュレーションデータ管理装置２０は、製品の製造を模擬（シミュレート）することにより製造情報を生成し、生産計画立案装置１０に送信する。例えば、翌日の生産計画を立案する場合、シミュレーションデータ管理装置２０は、翌日に生産ラインに投入する予定のある製品に関する製造情報を生成し、生産計画立案装置１０に送信する。製造情報は、製品に対する製造工程の詳細を示す情報であって、作業時間や他の品目との組み合わせの有無、又は他の品目への製造変更に要する段取り作業に関する情報等を含む。
　モデリングライブラリ管理装置３０は、製造工程の特徴を製造情報から分析するための規則である抽出情報を生成し、生産計画立案装置１０に送信する。ロジックライブラリ管理装置４０は、生産計画立案装置１０においてスケジューリングの実行が可能なプログラムを特定するロジックの一覧と、該ロジックによるスケジューリングに適した製造工程の特徴とを関連付けたロジック特定情報を生成し、予め生産計画立案装置１０に送信する。また、ロジックライブラリ管理装置４０は、後述するロジックにより特定されるプログラムを有しており、必要に応じて生産計画立案装置１０に送信する。
　生産計画立案装置１０は、シミュレーションデータ管理装置２０、モデリングライブラリ管理装置３０、及びロジックライブラリ管理装置４０から取得した情報に基づいて、生産計画のスケジューリング方法を示すスケジューリングロジック（以下、「ロジック」として説明する）の候補となるロジック候補を抽出する。生産計画立案装置１０は、ロジック候補の中から生産計画立案の対象日の製造工程のスケジューリングに用いるロジックを特定し、該ロジックにより定まるソフトウェアプログラム（以下、「プログラム」として説明する）を用いてスケジューリングを行う。スケジューリング結果管理装置５０は、生産計画立案装置１０により立案された生産計画を用いて、製造工程による生産管理を行う。
　なお、生産計画立案装置１０と、シミュレーションデータ管理装置２０と、モデリングライブラリ管理装置３０と、ロジックライブラリ管理装置４０と、スケジューリング結果管理装置５０とについては、各々独立したものであってもよいし、１つの装置が他の装置の機能を兼ねるものであってもよい。例えば、生産計画立案装置１０は、シミュレーションデータ管理装置２０と、モデリングライブラリ管理装置３０と、ロジックライブラリ管理装置４０とから所定の情報を受信するが、受信する情報の少なくとも１つは、生産計画立案装置１０において生成されてもよい。換言すれば、生産計画立案装置１０は、シミュレーションデータ管理装置２０と、モデリングライブラリ管理装置３０と、ロジックライブラリ管理装置４０と、スケジューリング結果管理装置５０と、のうち少なくとも１つの装置の機能を有するものであってもよい。
　図２は、生産計画立案装置１０の機能ブロック図の一例である。生産計画立案装置１０は、制御部１１０と、記憶部１２０と、入力部１３０と、出力部１４０と、通信部１５０と、を備える。
　制御部１１０は、生産計画の立案に関する制御を行う。記憶部１２０は、制御部１１０が生産計画の立案に関する制御を行うために必要なデータを格納する。入力部１３０は、ユーザーからの入力操作を受け付ける。出力部１４０は、生産計画立案装置１０に格納されたデータの出力処理を行う。通信部１５０は、ネットワーク６０を介して接続されるシミュレーションデータ管理装置２０と、モデリングライブラリ管理装置３０と、ロジックライブラリ管理装置４０と、スケジューリング結果管理装置５０に対して、情報の送信や受信を行う。
　制御部１１０は、特徴抽出部１１１と、ロジック抽出部１１２と、ロジック特定部１１３と、学習部１１４と、スケジューリング部１１５とを備える。特徴抽出部１１１は、シミュレーションデータ管理装置２０から受信した製造情報から、製造工程の特徴である特徴情報の抽出を行う。特徴抽出部１１１は、抽出した特徴情報を用いて分析結果情報を生成する。
　ロジック抽出部１１２は、製造工程の特徴からスケジューリングに適したロジックの候補となるロジック候補を抽出する。ロジック特定部１１３は、抽出したロジック候補からスケジューリングに用いるロジックを特定する。ロジック特定部１１３は、学習部１１４により生成される判別基準を用いてロジックを特定するが、詳しくは後述する。学習部１１４は、過去に行ったスケジューリング結果を用いて、ロジック候補からロジックを特定する基準となる判別基準を特定する。
　スケジューリング部１１５は、ロジックにより特定されるプログラムを用いて、製品の製造のスケジューリングを行う。なお、プログラムはロジックライブラリ管理装置４０からスケジューリング部１１５が取得し、ロジックライブラリに記憶させている。スケジューリング部１１５が行うスケジューリングの手段については、公知の手段を用いる。
　記憶部１２０は、シミュレーションデータ記憶部１２１と、モデリングライブラリ記憶部１２２と、分析結果記憶部１２３と、ロジックライブラリ記憶部１２４と、スケジューリング結果記憶部１２５と、を備える。
　シミュレーションデータ記憶部１２１は、シミュレーションデータ管理装置２０から送信された製造情報を記憶する。製造情報には、例えば後述する工程情報テーブル、組み合わせテーブル、及び段替時間テーブルが含まれる。
　モデリングライブラリ記憶部１２２は、モデリングライブラリ管理装置３０から送信された抽出情報を記憶する。抽出情報には、例えば後述する抽出ルールテーブルが含まれる。分析結果記憶部１２３は、製造情報から抽出された特徴情報を含む分析結果情報を記憶する。分析結果情報には、例えば後述する分析結果テーブルが含まれる。
　ロジックライブラリ記憶部１２４は、ロジックライブラリ管理装置４０から送信されたロジック特定情報を記憶する。ロジック特定情報には、例えば後述するスケジューリングロジックテーブルが含まれる。スケジューリング結果記憶部１２５には、スケジューリング部１１５によりスケジューリングされた結果を示すスケジューリング実績情報が記憶される。スケジューリング実績情報には、例えば後述するスケジューリング実績テーブルが含まれる。
　図３は、工程情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。工程情報テーブルは、生産計画立案装置１０によって生産計画の立案が行われている生産現場において生産される製品の品目毎に、シミュレートされた製造工程の詳細を関連付けた情報である。シミュレーションデータ管理装置２０は、生産計画立案の対象日に製造する予定の品目に対して工程情報テーブルを生成し、生産計画立案装置１０に送信する。工程情報テーブルは、品目１３１ａと、工程１３１ｂと、作業時間１３１ｃと、組立工程１３１ｄと、段取り替え１３１ｅと、を含む。なお、工程情報テーブルは、工程による製品の製造予定日を特定可能に記憶される。
　品目１３１ａは、製品の品目を特定する識別情報である。工程１３１ｂは、品目１３１ａにより特定される品目の製品の製造工程を特定する識別情報である。同じ品目１３１ａに係る製品が異なる製造工程で製造される場合には、同じ品目１３１ａに対して異なる工程１３１ｂが関連付けられる。
　作業時間１３１ｃは、品目１３１ａにより特定される製品が工程１３１ｂにより特定される製造工程において要する作業時間を特定する情報である。組立工程１３１ｄは、製品の製造において組立工程を要するか否かを特定する情報である。組立工程１３１ｄが、組立工程を要することを示す情報である場合、品目１３１ａにより特定される製品は工程１３１ｂにより特定される工程において他の製品と組み合わされることを示す。
　段取り替え１３１ｅは、製品の製造において段取り替え工程を要するか否かを示す情報である。段取り替えとは、金型の交換や装置の基準調整等の段取り作業であって、段取り替え１３１ｅが段取り替え工程を要することを示す情報である場合、工程１３１ｂによる製造に着工する前に、段取り作業を要することを示す。
　図４は、組み合わせテーブルのデータ構造の一例を示す図である。組み合わせテーブルは、シミュレーションデータ管理装置２０において予め生成された情報であって、親品目１３１ｆと、子品目１３１ｇと、を含む。親品目１３１ｆは、組立工程を要する製品において、他製品を取り込む製品を特定する情報である。子品目１３１ｇは、組立工程において親品目１３１ｆにより特定される製品に取り込まれる製品を特定する情報である。なお、子品目１３１ｇについては、親品目１３１ｆに係る製品に統合された後には製造工程を有しない。
　図５は、段替時間テーブルのデータ構造の一例を示す図である。段替時間テーブルは、シミュレーションデータ管理装置２０において予め生成された情報であって、前品目１３１ｈと、後品目１３１ｉと、段替時間１３１ｊと、を有する。
　前品目１３１ｈは、段取り替え作業が発生する直前に製造していた製品を特定する情報である。後品目１３１ｉは、段取り替え作業が発生した直後に製造する製品を特定する情報である。段替時間１３１ｊは、前品目１３１ｈにより特定される製品から、後品目１３１ｉにより特定される製品に、製造対象を変更する場合に要する、段取り替え作業の作業時間である。
　図６は、抽出ルールテーブルのデータ構造の一例を示す図である。抽出ルールテーブルは、モデリングライブラリ管理装置３０において予め生成された抽出情報であって、製造ラインの特徴に対し、参照箇所と抽出条件とを関連付けた情報である。特徴名称１３２ａと、チェック箇所１３２ｂと、チェック内容１３２ｃと、付随情報１３２ｄと、を含む。
　特徴名称１３２ａは、製造ラインの特徴を示す特徴情報である。チェック箇所１３２ｂは、製造情報から特徴情報を抽出する際の製造情報の参照箇所を示す情報である。チェック内容１３２ｃは、チェック箇所１３２ｂにより特定される参照箇所の抽出条件を示す情報である。付随情報１３２ｄは、チェック内容１３２ｃの抽出条件の判定を行う際の付随的な情報を示す。なお、同じ特徴名称１３２ａに対して異なる複数のチェック箇所１３２ｂ又はチェック内容１３２ｃが関連付けられていてもよい。
　図７は、分析結果テーブルのデータ構造の一例を示す図である。分析結果テーブルは、後述する製造ライン分析処理の結果生成される情報である。分析結果テーブルは、特徴名称１３３ａと、特徴有無１３３ｂと、を含む。
　特徴名称１３３ａは、製造ラインの特徴を示す特徴情報である。特徴有無１３３ｂは、特徴名称１３３ａが示す特徴情報により特定される製造ラインの特徴が、シミュレーションデータ記憶部１２１に記憶される製造情報から抽出されるか否かを示す情報である。
　図８は、スケジューリングロジックテーブルのデータ構造の一例を示す情報である。スケジューリングロジックテーブルは、ロジックライブラリ管理装置４０において予め生成されたロジック特定情報であって、スケジューリング方法を示すロジックと、該ロジックによるスケジューリングに適した製造ラインの特徴とを関連付けた情報である。スケジューリングロジックテーブルは、ロジック名称１３４ａと、必要特徴名称１３４ｂと、を含む。
　ロジック名称１３４ａは、ロジックの名称を示す情報である。必要特徴名称１３４ｂは、ロジック名称１３４ａにより特定されるロジックによりスケジューリングを行うのに適した製造ラインの特徴を示す情報である。
　図９は、スケジューリング実績テーブルのデータ構造の一例を示す図である。スケジューリング実績テーブルは、後述するスケジューリング処理の結果生成されるスケジューリング実績情報である。スケジューリング実績テーブルは、選択ロジック１３５ａと、選択日付１３５ｂと、採用有無１３５ｆと、スケジューリングの結果得られる実績情報とを含む。実績情報には、平均ＬＴ（lead time ／リードタイム）１３５ｃと、生産量１３５ｄと、計算時間１３５ｅと、が含まれる。なお、実績情報の項目については、平均ＬＴ、生産量、及び計算時間に限定されない。
　選択ロジック１３５ａは、ロジックを特定する情報であって、後述するロジック抽出処理により抽出されたロジックを示す。選択日付１３５ｂは、選択ロジック１３５ａにより特定されるロジックが抽出された日付を示す情報である。平均ＬＴ１３５ｃは、選択ロジック１３５ａにより特定されるロジックによるスケジューリングの結果として予測される、材料の投入から完成までの日数を特定する情報である。
　生産量１３５ｄは、スケジューリングの結果生産される製品の量を示す情報である。計算時間１３５ｅは、スケジューリングに要した計算時間を示す情報である。採用有無１３５ｆは、選択ロジック１３５ａにより特定されるロジックが採用されたか否かを示す情報である。
　なお、記憶部１２０に記憶される各情報は、上述の例に限定されない。上述の例以外の情報を含むものであってもよいし、上述の例の少なくとも一部を含まないものであってもよい。
　次に、生産計画立案装置１０を構成するコンピューターのハードウェア構成例について説明する。
　図１０は、コンピューター９００のハードウェア構成例を示す図である。コンピューター９００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０１と、メモリ９０２と、外部記憶装置９０３と、通信装置９０４と、出力装置９０５と、入力装置９０６と、読取装置９０７とを備え、各構成要素はバスにより接続されている。
　ＣＰＵ９０１は中央演算装置であって、メモリ９０２又は外部記憶装置９０３に記録されたプログラムに従って処理を実行する。制御部１１０を構成する各処理部は、ＣＰＵ９０１がプログラムを実行することにより各々の機能を実現する。
　メモリ９０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）又はフラッシュメモリ等の記憶装置であり、プログラムやデータが一時的に読み出される記憶エリアとして機能する。外部記憶装置９０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の書き込み及び読み出し可能な記憶メディアである。通信装置９０４は、コンピューター９００をネットワーク６０に接続するための装置であって、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信デバイスである。
　出力装置９０５は、コンピューター９００に格納されたデータの出力処理を行う装置であって、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置、又はプリンタ等である。入力装置９０６は、ユーザーからの入力操作を受け付ける装置であり、例えばタッチパネル、キーボード、マウス、マイク等である。入力部１３０は入力装置９０６によりその機能を実現し、出力部１４０は出力装置９０５によりその機能を実現する。
　読取装置９０７は、ＣＤ（Compact Disk）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬性のメディア９０８から情報を入出力する装置である。
　記憶部１２０は、メモリ９０２又は外部記憶装置９０３によりその機能が実現される。また、記憶部１２０は、ネットワーク６０上の記憶装置によってその機能が実現されてもよい。
　なお、生産計画立案装置１０の各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。また、生産計画立案装置１０の各構成要素の処理は、１つのプログラムで実現されてもよいし、複数のプログラムで実現されてもよい。
　また、シミュレーションデータ管理装置２０、モデリングライブラリ管理装置３０、ロジックライブラリ管理装置４０、及びスケジューリング結果管理装置５０についても、同様にコンピューター９００により構成される。
　図１１は、スケジューリング処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートは、操作者による入力操作を入力部１３０が受け付けることにより開始される。入力部１３０は、生産計画立案指示と共に、生産計画立案の対象となる期間（例えば翌日の日付）の入力を受け付ける。本処理開始前に、スケジューリングを行う各プログラムがロジックライブラリ記憶部１２４に記憶されている。
　まず、特徴抽出部１１１は、製造ラインの自動分析を行う（ステップＳ１００）。製造ラインの自動分析を行うことにより、生産計画立案の対象となる製造ラインの特徴が抽出される。本処理の詳細は後述する。
　次に、出力部１４０は、分析結果を表示する（ステップＳ２００）。出力部１４０は、分析結果を表示する分析結果表示画面を出力装置９０５に表示させる。
　図１６は、分析結果表示画面１４１の一例を示す図である。分析結果表示画面１４１には、製造ライン分析処理の結果抽出される製造ラインの特徴が表示される。
　説明を図１１に戻す。次に、ロジック特定部１１３は、ロジックを特定する（ステップＳ３００）。ロジック特定部１１３は、ステップＳ１００において抽出された製造ラインの特徴に応じたロジックを特定するが、詳しくは後述する。
　次に、出力部１４０は、スケジューリング結果を表示する（ステップＳ４００）。出力部１４０は、ステップＳ３００において特定されたロジックを用いてスケジューリングされたスケジューリング結果を示すスケジューリング結果表示画面を出力装置９０５に出力させる。その後、制御部１１０は本フローチャートの処理を終了する。
　図１７は、スケジューリング結果表示画面１４２の一例を示す図である。出力部１４０は、スケジューリングに用いた項目と、ステップＳ３００で特定されたロジックにより該項目においてスケジューリングされた値とを関連付けた実績情報を示す表示情報を生成し、出力装置９０５に表示させる。なお、出力部１４０は、生産計画立案の対象となる日付を用いてスケジューリング実績テーブルを参照し、選択日付１３５ｂが該日付と対応し、採用有無１３５ｆが採用したことを示す情報であるレコードを特定する。出力部１４０は、該レコードに含まれる実績情報を用いて、スケジューリング結果表示画面１４２の表示情報を生成する。
　図１２は、製造ライン分析処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートは、前述のステップＳ１００において行われる処理の詳細を説明するものである。
　まず、特徴抽出部１１１は、製造情報を取得する（ステップＳ１０１）。特徴抽出部１１１は、生産計画立案の対象期間を特定した製造情報の要求をシミュレーションデータ管理装置２０に出力する。特徴抽出部１１１は、要求の結果得た製造情報である工程情報テーブルと、組み合わせテーブルと、段替時間テーブルとを、シミュレーションデータ記憶部１２１に記憶させる。なお、得た製造情報は、生産計画立案の対象期間を実施予定期間とする情報である。
　次に、特徴抽出部１１１は、抽出情報を取得する（ステップＳ１０２）。特徴抽出部１１１は、モデリングライブラリ管理装置３０に対して抽出情報の要求を出力し、結果として抽出情報である抽出ルールテーブルを取得する。特徴抽出部１１１は、取得した抽出ルールテーブルをモデリングライブラリ記憶部１２２に記憶させる。なお、抽出情報は、本フローチャートによる処理の開始前に予めモデリングライブラリ管理装置３０から取得され、モデリングライブラリ記憶部１２２に記憶されていてもよい。
　次に、特徴抽出部１１１は、ステップＳ１０２で取得した抽出情報の各行に対して、ステップＳ１０４以降の処理を実行する（ステップＳ１０３）。特徴抽出部１１１は、抽出ルールテーブルのレコードのうち１つを特定し、図示しない内部メモリに格納する。
　次に、特徴抽出部１１１は、製造情報が抽出ルールを満たすか否かを判定する（ステップＳ１０４）。特徴抽出部１１１は、ステップＳ１０３において特定した抽出ルールテーブルのレコードのチェック箇所１３２ｂに対応する製造情報を特定し、特定した製造情報がチェック内容１３２ｃを満たすか否かを判定する。
　図３～図５に示す製造情報と、図６に示す抽出ルールテーブルを用いて説明する。図６に示す抽出ルールテーブルの最上位のレコードがステップＳ１０３で特定されたものと仮定する。該レコードのチェック箇所１３２ｂは「１３１ｄ」であって、チェック内容１３２ｃは「ＥＸＩＳＴ＿ＴＲＵＥ」である。
　特徴抽出部１１１は、チェック箇所１３２ｂの「１３１ｄ」に該当する製造情報が、工程情報テーブルの組立工程１３１ｄであると判定する。特徴抽出部１１１は、工程情報テーブルの組立工程１３１ｄに、「ＴＲＵＥ」、つまり組立工程があるとする情報があるか否かを判定する。
　また、ステップＳ１０３において、図６に示す抽出ルールテーブルのうち上から２段目のレコードが特定されたものと仮定すると、特徴抽出部１１１は、チェック箇所１３２ｂである「１３１ｆ」と対応する製造情報に、チェック内容１３２ｃである「ＥＸＩＳＴ＿ＡＮＹ」、つまり何かしらの情報（データがないことを示す情報を除く）があるか否かを判定する。
　説明を図１２に戻す。次に、特徴抽出部１１１は、分析結果テーブルにレコードを追加し、分析結果を格納する（ステップＳ１０５）。特徴抽出部１１１は、ステップＳ１０３で特定した抽出ルールテーブルの特徴名称１３２ａと、ステップＳ１０４の判定結果とを関連付け、分析結果テーブルを生成する。換言すれば、特徴抽出部１１１は、製造ラインの特徴を示す特徴名称に対し、抽出条件を満たすか否かを関連付けた分析結果テーブルのレコードを生成する。
　図７に示す分析結果テーブルには、抽出ルールテーブルの特徴名称１３２ａと対応する特徴名称１３３ａに対し、抽出条件を満たす場合に「ＴＲＵＥ」、満たさない場合に「ＦＡＬＳＥ」である特徴有無１３３ｂが関連付けられている。
　なお、図６に示す抽出ルールテーブルは、特徴名称１３２ａが「組立有無」であるレコードを２つ有している。この場合、１つの特徴情報である「組立有無」に対し、「１３１ｄ」及び「ＥＸＩＳＴ＿ＴＲＵＥ」の組み合わせと、「１３１ｆ」及び「ＥＸＩＳＴ＿ＡＮＹ」の組み合わせとが関連付けられている。特徴抽出部１１１は、同じ特徴名称１３２ａと関連付けられた抽出条件のいずれかを満たせば、特徴情報が抽出ルールテーブルの抽出条件を満たすものとして取り扱う。
　説明を図１２に戻す。次に、特徴抽出部１１１は、抽出情報の全行に対してチェックを終了したか否かを判定し、全行に対してチェックを終了した場合に本フローチャートの処理を終了する（ステップＳ１０６）。
　本フローチャートの処理により、生産計画立案の対象となる期間に実施する製造工程の特徴を抽出することができる。本処理終了後、抽出条件を満たすと判定された特徴を示す特徴情報を用いて、出力部１４０が前述の分析結果表示画面１４１の表示情報を生成する。
　図１３は、ロジック特定処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、図１１に示すスケジューリング処理のステップＳ３００において行われる処理の詳細を説明するものである。
　まず、ロジック抽出部１１２は、適用条件を満たすスケジューリングロジックを抽出する（ステップＳ３０１）。
　図１４は、ロジック抽出処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、図１３に示すステップＳ３０１において行われる処理の詳細を説明するものである。本処理開始前に、制御部１１０はロジック特定情報であるスケジューリングロジックテーブルをロジックライブラリ管理装置４０から取得し、ロジックライブラリ記憶部１２４に記憶させている。
　まず、ロジック抽出部１１２は、スケジューリングロジックテーブルの各行に対し、以下の処理を実行する（ステップＳ３０１１）。ロジック抽出部１１２は、スケジューリングロジックテーブルのレコードのうち１つを特定し、図示しない内部メモリに格納する。ロジック抽出部１１２は、スケジューリングロジックテーブルの各行に対し、以下のステップＳ３０１２からステップＳ３０１３の処理を実行する。
　次に、ロジック抽出部１１２は、ロジックと関連する特徴情報を特定する（ステップＳ３０１２）。ロジック抽出部１１２は、ステップＳ３０１１で特定したスケジューリングロジックテーブルのレコードに含まれる必要特徴名称１３４ｂを特定する。
　次に、ロジック抽出部１１２は、分析結果がＴＲＵＥであるか否かを判定する（ステップＳ３０１３）。ロジック抽出部１１２は、分析結果テーブルを参照し、ステップＳ３０１２で特定した特徴情報と対応する特徴名称１３３ａと関連付けられた特徴有無１３３ｂを特定する。ロジック抽出部１１２は、特徴有無１３３ｂが「ＴＲＵＥ」、つまり製造ラインの特徴が抽出条件を満たすことを示す情報である場合に、分析結果がＴＲＵＥであると判定する。
　ロジック抽出部１１２は、分析結果がＴＲＵＥである場合に、ステップＳ３０１１で特定したレコードに含まれるロジックを示すロジック情報を、図示しない内部メモリに格納する。抽出されたロジック情報は、ロジック候補として取り扱う。
　次に、ロジック抽出部１１２は、スケジューリングロジックテーブルの全行に対して処理を行ったか否かを判定し（ステップＳ３０１４）、全行に対して処理を行った場合に本フローチャートの処理を終了する。
　本フローチャートに示すロジック抽出処理により、製造工程の特徴に応じたロジック候補を抽出することができる。これにより、製造工程に対し適切なスケジューリングが成されることを支援することができる。
　説明を図１３に戻す。次に、スケジューリング部１１５は、ロジック候補の各々について以下の処理を実行する（ステップＳ３０２）。スケジューリング部１１５は、ロジック候補のうち１つを特定する。
　次に、スケジューリング部１１５は、スケジューリングを実行する（ステップＳ３０３）。スケジューリング部１１５は、ステップＳ３０２で特定したロジック候補が示すロジック情報を用いてロジックライブラリ記憶部を参照し、対応するプログラムを特定する。スケジューリング部は、特定したプログラムを用いてスケジューリングを行う。スケジューリングの手段については公知の方法を用いるため、詳細については説明を省略する。
　なお、一例として、ロジック情報が「ＧＡ一点交差」であるロジックによりスケジューリングを行う場合、製品の投入順序をデータ化し、操作者が設定した突然変異確率に基づいて、操作者が設定した回数だけ投入順序の組み換えと生産性評価を繰り返す。
　スケジューリングの結果、スケジューリング実績情報が有する各項目に対し、スケジューリング結果を示す値が得られる。図９のスケジューリング実績情報を用いて説明すると、スケジューリングの結果、平均ＬＴ１３５ｃ、生産量１３５ｄ、及び計算時間１３５ｅの項目に対する値が得られる。得られた値は、スケジューリング結果が示す生産性指標として取り扱う。
　スケジューリング部１１５は、ステップＳ３０２で特定したロジック候補を示すロジック情報を選択ロジック１３５ａに、操作者により入力された生産計画立案の期間を選択日付１３５ｂに、スケジューリングの結果得られた平均ＬＴを平均ＬＴ１３５ｃに、生産量を生産量１３５ｄに、計算時間を計算時間１３５ｅに、各々関連付け、スケジューリング実績テーブルを生成する。生成したスケジューリング実績テーブルの採用有無１３５ｆは、この時点では採用しないことを示す情報（図９では「ＦＡＬＳＥ」）とする。
　次に、ロジック抽出部１１２は、全ロジック候補についてスケジューリングしたか否かを判定する（ステップＳ３０４）。ロジック抽出部１１２は、ステップＳ３０１で抽出したロジック候補のすべてについて、スケジューリングを行ったか否かを判定し、全ロジック候補についてスケジューリングを行ったと判定する場合に、処理をステップＳ３０５に進める。
　なお、ロジック抽出部１１２が、全ロジック候補についてスケジューリングを行ったと判定する場合には、ステップＳ３０１で抽出したロジック候補の数のレコードがスケジューリング実績情報に生成されている。
　次に、ロジック特定部１１３は、学習によるロジック特定を行う（ステップＳ３０５）。
　図１５は、ロジック学習処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、図１３に示すステップＳ３０５において行われる処理の詳細を説明するものである。
　まず、学習部１１４は、スケジューリング実績テーブルの内容を取得する（ステップＳ３０５１）。学習部１１４は、スケジューリング結果記憶部１２５に記憶されたスケジューリング実績テーブルを特定する。
　次に、学習部１１４は、スケジューリング実績テーブルの内容を、対象日の実績と過去の実績とに分類する（ステップＳ３０５２）。具体的には、学習部１１４は、ステップＳ３０５１で特定したスケジューリング実績テーブルの選択日付１３５ｂを参照し、操作者により入力された生産計画立案の対象期間と対応する選択日付１３５ｂを有するレコードと、それ以外のレコードとに分割する。
　次に、学習部１１４は、教師あり学習を用いて、過去の実績からスケジューリングロジックの判別基準を学習する（ステップＳ３０５３）。学習部１１４は、ステップＳ３０５２で分離したスケジューリング実績テーブルのレコードのうち、生産計画立案の対象期間と関連しないレコードを用いて、スケジューリングに用いるロジックの判別基準を得る。
　具体的には、学習部１１４は、ロジック候補の中からスケジューリングに用いるロジックを特定するにあたり、重視する生産性指標の項目の選択を受け付けるための生産性指標選択画面を出力部１４０に対して表示させる。学習部１１４は、生産計画立案の対象期間と関連しないレコードのうち、選択された生産性指標の項目の値が最も優位であるスケジューリング実績テーブルのレコードを特定する。
　図９に示すスケジューリング実績テーブルを用いて説明する。例えば、生産計画立案の対象期間を「２０１５／１／７」とすると、学習部１１４は、スケジューリング実績テーブルのレコードを、対象期間に基づいて、上位３つのレコードと、それ以外のレコードとに分離させる。
　選択された生産性指標の項目が「生産量」だったものとして説明すると、学習部１１４は、対象期間と関連しないスケジューリング実績テーブルのレコードである上位３つのレコードのうち、生産量１３５ｄが最も優位であるレコードを特定する。図９に示すスケジューリング実績テーブルの場合、上位３つのレコードのうち上から２つ目のレコードの生産量１３５ｄの「１２」が最も優位であるため、該レコードを判別基準として特定する。
　なお、各々の生産性指標の項目に対し、値が大きい方が優位であるのか、小さい方が優位であるのかは、予め定められている。また、選択された生産性指標の項目について優位なレコードが複数ある場合には、２番目に重視する項目の選択を受け付けてもよいし、所定の優先順位に応じてレコードを特定してもよい。
　ロジックの判別基準を得る他の例として、生産計画立案の対象期間と関連しないスケジューリング実績テーブルのレコードのうち、スケジューリングに採用されたレコードの割合を取得することにより、判別基準を得るものであってもよい。
　具体的には、学習部１１４は、生産計画立案の対象期間と関連しないレコードのうち、選択ロジック１３５ａが重複するレコードを抽出する。学習部１１４は、抽出したレコードの数のうち、採用有無１３５ｆが採用されたことを示す情報であるレコードの数が占める割合を算出する。学習部１１４は、選択ロジック１３５ａの異なるレコード毎に割合を算出し、最も割合の高いレコードを判別基準として特定する。
　なお、ロジックの判別基準の取得方法については、上述の例に限定されない。
　次に、ロジック特定部１１３は、対象日の実績に対してスケジューリングロジックの採用の有無を判別する（ステップＳ３０５４）。ロジック特定部１１３は、ステップＳ３０５３において判別基準として特定されたスケジューリング実績テーブルのレコードに含まれる選択ロジック１３５ａを、スケジューリングに採用するロジックであると判定する。ロジック特定部１１３は、ステップＳ３０５２で分離した、生産計画立案の対象日と関連するスケジュール実績テーブルのレコードのうち、判別基準として特定されたレコードの選択ロジック１３５ａと同じ選択ロジック１３５ａを有するレコードを特定する。
　次に、ロジック特定部１１３は、判別結果をスケジューリング実績情報に格納する（ステップＳ３０５５）。ロジック特定部１１３は、ステップＳ３０５４で特定したレコードの採用有無１３５ｆを、採用することを示す情報に変更する。その後、制御部１１０は本フローチャートの処理を終了する。
　なお、本フローチャートによる処理の終了後、図１１に示す上述のステップＳ４００において、表示部はスケジューリング結果表示画面１４２を表示する。表示部は、ステップＳ３０５４で特定したレコードに含まれる実績情報を用いて、スケジューリング結果表示画面１４２の画面情報を生成することにより、出力装置９０５にスケジューリング結果表示画面１４２を表示させる。
　本実施形態により、製造工程の特徴に応じたスケジューリング方法であるロジックが抽出され、抽出されたロジック候補の中から適切なロジックが特定される。ロジック候補からロジックを特定する際に、所望の生産性指標を選択させることにより、操作者のニーズに応じた結果を出力するロジックを特定することができる。また、ロジック特定の際に、ロジックの採用割合を算出することにより、過去にスケジューリングに用いたロジックを優先的に特定することができる。これにより、製造工程の特徴に応じたロジックを用いて安定したスケジューリング結果を得ることができる。
　＜変形例＞
　次に、上述の実施形態の変形例について説明する。以下、上述の実施形態と異なる点を説明し、重複する点については説明を省略する。
　図１８は、ロジック特定処理の変形例を示すフローチャートである。本図は、図１１に示すステップＳ３００に行われる処理を示す図であって、本図による処理は、図１３に示すロジック特定処理に代わって行われる。
　ステップＳ３１１において行われる処理は、図１３におけるステップＳ３０１において行われる処理と同様であるため、説明を省略する。なお、ステップＳ３０１と同様に、本処理の結果、製造工程の特徴に応じたロジック候補が内部メモリに記憶されている。
　次に、出力部１４０は、ロジック選択画面を表示する（ステップＳ３１２）。
　図１９は、ロジック選択画面１４３の一例を示す図である。ロジック選択画面１４３には、ロジック候補と、該ロジック候補の抽出に用いられた特徴情報とが関連付けて表示されている。ロジック選択画面１４３において、ロジック候補は選択可能に表示される。
　説明を図１８に戻す。入力部１３０は、ロジックの選択を受け付ける（ステップＳ３１３）。入力部１３０は、ロジック選択画面１４３に表示されたロジック候補のうち１つのロジックの選択を受け付ける。
　次に、スケジューリング部１１５は、ステップＳ３１３で選択されたロジックにより特定されるプログラムを用いて、スケジューリングを実施する（ステップＳ３１４）。スケジューリングの実施方法については、上述のステップＳ３０３において行われる方法と同様であるため、説明を省略する。スケジューリング部１１５は、選択されたロジックを示すロジック情報と、スケジューリング結果とを関連付けて、スケジューリング実績テーブルを生成する。生成したスケジューリング実績テーブルの採用有無１３５ｆには、採用されたことを示す情報を関連付ける。その後、制御部１１０は本フローチャートの処理を終了する。
　本変形例により、製造工程の特徴に応じたロジック候補の中から、所望のロジックを選択させることができ、より操作者のニーズに応じたスケジューリングを行うことができる。また、例えばロジック選択画面１４３において、上述の、学習によるロジック特定処理を行う旨を選択させる等、主たる実施形態と組み合わせて用いることも可能である。これにより、イレギュラーな事態が生じた生産現場でのスケジューリングは操作者が選択したロジックを用い、通常のスケジューリングは学習により特定されたロジックを用いるなど、状況に応じたスケジューリングを行うことができ、利便性の向上に資する。
　以上、本発明に係る各実施形態及び変形例の説明を行ってきたが、本発明は、上記した実施形態の一例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態の一例は、本発明を分かり易くするために詳細に説明したものであり、本発明は、ここで説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ある実施形態の一例の構成の一部を他の一例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施形態の一例の構成に他の一例の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の一例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることもできる。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、図中の制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、全てを示しているとは限らない。ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　また、上記の生産計画立案装置１０の機能構成は、理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。上述に示す通り、生産計画立案装置１０の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。
　１：生産計画管理システム、１０：生産計画立案装置、２０：シミュレーションデータ管理装置、３０：モデリングライブラリ管理装置、４０：ロジックライブラリ管理装置、５０：スケジューリング結果管理装置、６０：ネットワーク、１１０：制御部、１１１：特徴抽出部、１１２：ロジック抽出部、１１３：ロジック特定部、１１４：学習部、１１５：スケジューリング部、１２０：記憶部、１２１：シミュレーションデータ記憶部、１２２：モデリングライブラリ記憶部、１２３：分析結果記憶部、１２４：ロジックライブラリ記憶部、１２５：スケジューリング結果記憶部、１３０：入力部、１４０：出力部、１４１：分析結果表示画面、１４２：スケジューリング結果表示画面、１４３：ロジック選択画面、１５０：通信部、９００：コンピューター、９０１：ＣＰＵ、９０２：メモリ、９０３：外部記憶装置、９０４：通信装置、９０５：出力装置、９０６：入力装置、９０７：読取装置、９０８：メディア

Claims (9)

  1. 　製品の製造に関する製造情報から、製造工程の特徴である特徴情報を抽出する特徴抽出部と、
    　前記製品の製造のスケジューリング方法を示すロジック情報とスケジューリングに適した前記特徴情報とを関連付けたロジック特定情報を記憶する記憶部と、
    　前記特徴抽出部が抽出した前記特徴情報を用いて前記ロジック特定情報からロジック候補を抽出するロジック抽出部と、
    　前記ロジック候補からスケジューリングに用いる前記ロジック情報を特定するロジック特定部と、
    　前記ロジック特定部により特定された前記ロジック情報により定まるソフトウェアを用いてスケジューリングを行うスケジューリング部と、
    　を備えることを特徴とする生産計画立案装置。
  2. 　請求項１に記載の生産計画立案装置であって、
    　スケジューリングの結果を示すスケジューリング実績情報を用いて前記ロジック情報の判別基準を特定する学習部を備え、
    　前記記憶部は、前記ロジック情報毎にスケジューリング結果を関連付けた前記スケジューリング実績情報を記憶しており、
    　前記ロジック特定部は、前記判別基準を用いて前記ロジック情報を特定することを特徴とする生産計画立案装置。
  3. 　請求項２に記載の生産計画立案装置であって、
    　前記ロジック抽出部は、複数の前記ロジック情報を前記ロジック候補として抽出し、
    　前記学習部は、前記ロジック候補に含まれる前記ロジック情報を用いてスケジューリングされた前記スケジューリング実績情報のレコードのうち所定の項目において優位である前記レコードを前記判別基準として特定し、
    　前記ロジック特定部は、前記学習部により特定された前記レコードに含まれる前記ロジック情報を特定することを特徴とする生産計画立案装置。
  4. 　請求項２に記載の生産計画立案装置であって、
    　前記スケジューリング実績情報は、前記ロジック特定部により特定された前記ロジック情報を用いたスケジューリングであるか否かを示す採用有無情報を含み、
    　前記学習部は、前記ロジック候補に含まれる前記ロジック情報を用いてスケジューリングされた前記スケジューリング実績情報のレコードのうち、前記ロジック特定部により特定されたことを示す前記採用有無情報を含む前記レコードの割合を前記ロジック情報毎に算出し、前記割合の高い前記ロジック情報を前記判別基準として特定し、
    　前記ロジック特定部は、前記学習部により特定された前記ロジック情報を特定することを特徴とする生産計画立案装置。
  5. 　請求項４に記載の生産計画立案装置であって、
    　前記スケジューリング部は、前記ロジック候補に含まれる前記ロジック情報の各々を用いてスケジューリングを行い、該ロジック情報毎に前記スケジューリング実績情報を生成し、
    　前記ロジック特定部は、前記スケジューリング部によりスケジューリングが行われた前記ロジック情報のうち、前記学習部により判別基準として特定された前記ロジック情報によりスケジューリングされた前記スケジュール実績情報について採用有とする前記採用有無情報を関連付けることを特徴とする生産計画立案装置。
  6. 　請求項１に記載の生産計画立案装置であって、
    　前記ロジック候補を選択可能に表示するロジック選択画面を出力する出力部を備え、
    　前記ロジック特定部は、前記ロジック選択画面において選択された前記ロジック情報を特定することを特徴とする生産計画立案装置。
  7. 　請求項５に記載の生産計画立案装置であって、
    　前記出力部は、前記ロジック候補の抽出に用いた前記特徴情報を該ロジック候補と関連付けて前記ロジック選択画面に出力することを特徴とする生産計画立案装置。
  8. 　請求項１に記載の生産計画立案装置であって、
    　前記記憶部は、前記製造情報の参照箇所及び抽出条件を前記特徴情報毎に関連付けた抽出情報を記憶しており、
    　前記特徴抽出部は、前記参照箇所において前記抽出条件を満たす前記製造情報が存在する場合に、該抽出条件と関連する前記特徴情報を抽出することを特徴とする生産計画立案装置。
  9. 　生産計画立案装置が行う生産計画立案方法であって、
    　前記生産計画立案装置は、特徴抽出部と、記憶部と、ロジック抽出部と、ロジック特定部と、スケジューリング部と、を備え、
    　前記特徴抽出部は、前記記憶部に記憶された、製品の製造に関する製造情報から、製造工程の特徴である特徴情報を抽出する特徴抽出手順を実行し、
    　前記ロジック抽出部は、前記記憶部に記憶され前記製品の製造のスケジューリング方法を示すロジック情報とスケジューリングに適した前記特徴情報とを関連付けたロジック特定情報から、前記特徴抽出部が抽出した前記特徴情報を用いてロジック候補を抽出するロジック抽出手順を実行し、
    　前記ロジック特定部は、前記ロジック候補からスケジューリングに用いる前記ロジック情報を特定するロジック特定手順を実行し、
    　前記スケジューリング部は、前記ロジック特定手順において特定された前記ロジック情報により定まるソフトウェアを用いてスケジューリングを行うスケジューリング手順を実行することを特徴とする生産計画立案方法。
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