WO2017187517A1 - 製品投入計画策定装置、製品投入計画策定方法及び製品投入計画策定プログラム - Google Patents

製品投入計画策定装置、製品投入計画策定方法及び製品投入計画策定プログラム Download PDF

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    • 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 product input plan formulation device, a product input plan formulation method, and a product input plan formulation program.
  • Patent Documents 1 to 3 and the like disclose technologies relating to production planning (production schedule) planning, manufacturing process optimization, and the like.
  • calculation of various evaluation indices for example, throughput and device operation rate
  • the optimal product input order is determined based on the calculated evaluation index. decide.
  • the present invention provides a product input plan formulation device and product input plan that can appropriately formulate a product input plan for a product to be input to a production line where branching and merging exist without causing an information explosion.
  • the purpose is to provide a formulation method and a product input plan formulation program.
  • the product input plan formulation device includes a product line including a sequence in which a plurality of products are input to the manufacturing line and a path through which each of the plurality of products flows in the manufacturing line in a manufacturing line where branching and merging exist.
  • a product input plan formulation device for formulating an input plan which optimizes a product input plan for k products that can be developed without causing an information explosion among a plurality of products to be input to the production line.
  • An optimization unit and a determination unit that decides to adopt a product input plan for the first n (n ⁇ k) products among the product input plans optimized by the optimization unit.
  • the unit repeatedly executes the process of optimizing the product input plan for the product for which the determination of the product input plan is not determined by the determining unit, and the determining unit repeatedly executes the determining process.
  • FIG. 5A is a diagram illustrating an example of the data structure of the input product DB
  • FIG. 5B is a diagram illustrating an example of the data structure of the product detailed information DB.
  • It is a flowchart which shows the process of a server.
  • FIG. 1 schematically shows a configuration of a manufacturing system 100 according to an embodiment.
  • the manufacturing system 100 of this embodiment includes a manufacturing line 70, a server 10 as a product input plan formulation device, and a worker terminal 60.
  • the production line 70, the server 10, and the worker terminal 60 are connected to a network 80.
  • the production line 70 includes an apparatus (3 machines) belonging to the A process, an apparatus (2 machines) belonging to the B process, a storage, and an apparatus (12 machines) belonging to the C process. .
  • a belt conveyor is provided between the processes.
  • the belt conveyor has branching and merging, and the product reaches the goal through any device in the A process, any device in the B process, and any device in the C process.
  • the production line 70 may automatically control the direction in which the product advances based on the product input plan, or the worker placed in the branch may control the product input plan based on the product input plan.
  • the direction in which the product travels may be manipulated. In each step, for example, product assembly, inspection, packaging, and the like are executed.
  • the server 10 creates a product input plan based on information on input products that are determined in advance and detailed information on each product. Further, the server 10 transmits the planned product introduction plan to the production line 70 and the worker terminal 60.
  • FIG. 3 shows the hardware configuration of the server 10.
  • the server 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 90, a ROM (Read Only Memory) 92, a RAM (Random Access Memory) 94, a storage unit (HDD (Hard Disk Drive) here) 96, a network. An interface 97 and a portable storage medium drive 99 are provided. Each component of the server 10 is connected to a bus 98.
  • a program including a product input plan formulation program
  • the portable storage medium 91 by the portable storage medium drive 99.
  • FIG. 4 shows a functional block diagram of the server 10.
  • the CPU 90 functions as the formulation unit 20, the output unit 24, and the control unit 26 illustrated in FIG. 4 by executing the program.
  • an input product DB (database) 30 and a product detailed information DB 32 stored in the HDD 96 of the server 10 are also illustrated.
  • the formulation unit 20 acquires information from the input product DB 30 and the product detailed information DB 32, and optimizes the product input plan based on the acquired information.
  • the input product DB 30 and the product detailed information DB 32 will be described with reference to FIGS. 5 (a) and 5 (b).
  • the input product DB 30 is a list of model numbers of products that need to be input to the production line 70 as shown in FIG.
  • the product detailed information DB 32 is a database that stores detailed information of each product, and stores information on devices that can pass each product in each step, as shown in FIG. 5B.
  • the formulation unit 20 uses a simple high-mix low-volume production line simulator (hereinafter referred to as a line simulator) as a solver for visualizing and numerically evaluating products flowing on the production line 70 virtually.
  • a line simulator simple high-mix low-volume production line simulator
  • FIG. 6 shows a simple model of a line simulator.
  • the number of devices of the line simulator in FIG. 6 is the same as that of the production line 70 in FIG.
  • the product put into the production line stays in the equipment of each process according to the specification for the residence time according to the specification and passes through the equipment.
  • the objective function can be the throughput time (the time from the start of input until all products reach the goal in FIG. 6).
  • the objective function for example, the maximum number of stores in the storage, the cost of each process, the operation rate of each device, the delivery date compliance rate, and the like can be used.
  • a product input plan is formulated by the following processing.
  • k the number of products to be introduced (k: for example, 12) that can be formulated without causing an information explosion (combined explosion).
  • n the product introduction plan for the first n (for example, 1) products is adopted.
  • (3) Exclude the products determined by the product introduction plan and repeat the processes (1) and (2).
  • a new product is input to the production line 70 based on the product input plan adopted in (2).
  • a new product launch plan can be formulated immediately even if there is an interruption of a limited express product, some devices fail, or an error product occurs. It is characterized by being less susceptible to disturbances.
  • multi-objective optimization using a plurality of objective functions is performed when the product input plan is formulated. It can be carried out.
  • a genetic algorithm or an annealing method can be used. This makes it possible to formulate a product introduction plan that is more appropriate than single-purpose optimization.
  • single-objective optimization may be used. In this case, a simplex method or a genetic algorithm can be used.
  • the output unit 24 transmits the product input plan formulated by the formulation unit 20 to the production line 70 or outputs (transmits) it to the worker terminal 60.
  • the control unit 26 receives optimization conditions and the like input from the worker terminal 60 by the worker, sets an optimization index, and transmits the optimization index to the formulation unit 20. Further, the control unit 26 controls processing start timings of the formulation unit 20 and the output unit 24.
  • the worker terminal 60 is a terminal installed in the vicinity of the production line 70, and is assumed to be a PC (Personal Computer), a tablet terminal, a smartphone, or the like.
  • the worker terminal 60 includes a display, and supports the work performed by the worker by displaying the product input plan determined by the server 10.
  • the worker terminal 60 includes a reception unit 40, a display unit 42, an input unit 44, and a transmission unit 46.
  • the receiving unit 40 receives the information (product input plan information) transmitted from the output unit 24 of the server 10 and transmits the information to the display unit 42.
  • the display unit 42 displays information (product input plan information) received from the receiving unit 40.
  • the input unit 44 acquires information on optimization conditions input by the user and information on the current state of the production line 70 (such as the presence or absence of a failure), and transmits the information to the transmission unit 46.
  • the transmission unit 46 transmits the information received from the input unit 44 to the control unit of the server 10.
  • step S12 the formulation unit 20 sets m, k, and n values.
  • the value of m is normally set to 1, but the value of k varies depending on the processing capacity of the server 10, the number of variables input in optimization, the number of constraints, the number of objective functions, and the like.
  • k is the time until the next product is input.
  • n 1
  • n 2
  • step S14 the formulation unit 20 sets and optimizes evaluation functions for m to k products (1 to 12 products) that have not been introduced.
  • the formulation unit 20 uses variables such as the order of product input to the production line 70, the interval of product input, and product branch information for the products numbered 1 to 12 in the input product DB 30 in FIG.
  • the variable is determined (optimized) so that the objective function is minimized by using a genetic algorithm, annealing method, or the like with the throughput time as an objective function.
  • the product introduction plan of 12 products can be optimized.
  • step S16 the formulation unit 20 determines the first to nth (first) product launch plans among the 12 products for which the product launch plans have been formulated. In this case, the formulation unit 20 adopts only the first one of the 12 product introduction plans, and discards the other 11 product introduction plans. In the present embodiment, the processes in steps S14 and S16 are completed before the next product is introduced.
  • step S18 the output unit 24 transmits information on the nth (first) product introduction plan determined in step S16 to the worker terminal 60 or the production line 70.
  • the information on the first product introduction plan is transmitted to the worker terminal 60
  • the information is displayed on the display unit 42 of the worker terminal 60.
  • the operator can see which device should pass the next product at which timing by looking at the display unit 42, and by moving the product based on the information, manufacturing according to the product introduction plan is realized. can do.
  • the production line 70 can automatically switch to which device at which timing the product is to flow. . Thereby, the manufacture according to the product introduction plan can be realized.
  • step S20 the formulation unit 20 changes m to m + n and k to k + n.
  • the process returns to step S14.
  • the formulation unit 20 returns to step S14, formulates a product introduction plan for the second to thirteenth products, adopts the product introduction plan for the first product in step S16, and discards the others. Then, in step S ⁇ b> 18, the output unit 24 transmits the product introduction plan for the next product adopted by the formulation unit 20 to the worker terminal 60 or the production line 70. Further, the formulation unit 20 changes m to m + n and k to k + n. Thereafter, the processes in steps S14 to S20 are repeated until the product input plans for all products are determined.
  • the formulation unit 20 includes the express product in consideration of the fact that the express product is interrupted in step S14 under the instruction of the control unit 26. What is necessary is to determine a product input plan for each product. For example, if you change the optimization conditions so that the express product reaches the goal the fastest as an optimization index, the current product is flowing and it is always predicted which route is best to flow to Can be presented. In this way, a product introduction plan can be determined flexibly even when an express product is interrupted. Further, even when a device in the production line 70 fails, k pieces of product input plans may be determined in step S14 taking into account the device failure as a constraint (constraint condition). Thereby, even if a failure of the apparatus occurs, the product introduction plan can be determined flexibly.
  • the product input plan was formulated as described above for the production line 70 of FIG.
  • which device is passed in each process is given as a condition that it varies depending on the daily plan, and the devices that can be passed by the product are limited, and the actual production line A model close to is considered.
  • optimization was performed using an evaluation index as to which device each product passes through to optimize the throughput.
  • the order of products is fixed, and only branch information is optimized as a variable.
  • Fig. 8 shows the plan before optimization and the plan after optimization side by side.
  • the purpose is to determine which device is most suitable for the product that has flowed to the production line 70 this time to branch in the process A. Therefore, the product that dares to pass through the fixed device in the process B. Only the two devices are used in the process A.
  • the pre-optimization process was to pass only the apparatus 1 in the process A, but after the optimization, the apparatus 2 can be passed. If this is the case, it has been found that it is optimal to level the frequency of passing the product through the apparatus 1 and the apparatus 2.
  • the device that can flow 2 to 4 products from the bottom is determined as the device 2 in the process A, it is better to pass the product up to that time as much as possible through the device 1. Results were obtained.
  • the decision unit 20 is included, and an optimization unit for optimizing the product input plan and the adoption of the product input plan for the first n products among the optimized product input plans are decided.
  • a function as a determination unit is realized.
  • the formulation unit 20 can formulate a product input plan without causing an information explosion among a plurality of products input to the production line 70 having a branch or merge.
  • the formulation unit 20 repeatedly executes a process for formulating a product input plan and a process for determining the adoption of the product input plan for products for which the adoption of the product input plan has not been determined.
  • the formulation unit 20 optimizes the product input plan by multi-objective optimization, so it is possible to formulate a more appropriate product input plan than in the case of single-purpose optimization.
  • the number (n) of products determined to adopt the product introduction plan using the optimization result of one product introduction plan is set as the interval for optimizing the product introduction plan (processing required for optimization). Time).
  • step S10 the control unit 26 waits until it is necessary to change the plan.
  • the plan it is necessary to change the plan when an express product is interrupted, when there is a delay in the plan, it is necessary to re-develop it, or when the device has failed.
  • the control unit 26 determines from the information obtained from the production line 70 whether the plan needs to be changed, or needs to change the plan based on the input from the worker to the worker terminal 60. Can be determined.
  • step S10 determines whether it becomes necessary to change the plan. If the determination in step S10 is affirmative, that is, if it becomes necessary to change the plan, the process proceeds to step S12, and the processes in steps S12 to S20 are executed. In addition, when shifting to step S12, it is assumed that the product input plan established before the operation of the production line 70 is discarded.
  • the server 10 may be in an on-premises form managed by a company or the like that owns the production line 70 as in the above embodiment (FIG. 1), or in the cloud as in the production system 200 shown in FIG. It may be in the form of a server.
  • the cloud server 110 in FIG. 10 acquires and processes information transmitted from the worker terminal 60 in the factory 150 via the network 180, and provides the processing result to the worker terminal 60.
  • the country where the cloud server 110 and the factory 150 are located may be different.
  • the above processing functions can be realized by a computer.
  • a program describing the processing contents of the functions that the processing apparatus should have is provided.
  • the program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium (except for a carrier wave).
  • the program When the program is distributed, for example, it is sold in the form of a portable recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
  • a portable recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
  • the computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable recording medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program. Further, each time the program is transferred from the server computer, the computer can sequentially execute processing according to the received program.

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Abstract

情報爆発を起こさずに製品投入計画を適切に策定するため、策定部は、製造ラインに投入する複数の製品のうち、情報爆発を起こさずに製品投入計画を策定できるｋ個（例えば、ｋ＝１２）の製品の製品投入計画を最適化し（Ｓ１４）、最適化した製品投入計画のうち、最初のｎ個（例えばｎ＝１）の製品の製品投入計画の採用を決定する（Ｓ１６）。そして、策定部は、製品投入計画の採用が決定していない製品について、製品投入計画を策定する処理及び製品投入計画の採用を決定する処理を繰り返し実行する。

Description

製品投入計画策定装置、製品投入計画策定方法及び製品投入計画策定プログラム
　本発明は、製品投入計画策定装置、製品投入計画策定方法及び製品投入計画策定プログラムに関する。
　従来、製造現場においては、１つの製造ラインに理路整然と同様の製品が順次投入される大量生産が主流であったが、最近では、個々の製品のカスタム性が上がってきているため、多品種少量生産の製造現場が多くなってきている。
　製造ラインに投入された製品は、ラインを進みながら複数の工程を経て製造される。各工程では、ラインが分岐し、各分岐先に異なる装置が設けられている場合もある。このため、製品ごとにどの分岐に進ませ、どの装置で製造を行うかを選択する必要がある。また、装置それぞれにおける滞留時間（製造時間）も異なっている。このように、製造ラインにおいては、製品の投入タイミングや製品が経由すべき装置を決めるための要素の数が多いため、最適化することは容易なことではない。 
　なお、特許文献１～３等には、生産計画（生産スケジュール）の立案、製造プロセスの最適化等に関する技術が開示されている。
特開２００６－２６０４６２号公報 特開２００９－２５８８６３号公報 特表２０１３－５１３１６６号公報
　一般的な最適化手法においては、製品投入順番などを変更しながら、各種評価指標（例えばスループットや装置の稼働率など）の算出を繰り返し、算出した評価指標に基づいて、最適な製品投入順番を決定する。
　この場合、組合せの数は累乗で増えるため、すぐに情報爆発を起こしてしまい、最適値を探索することは極めて困難である。
　１つの側面では、本発明は、情報爆発を起こさずに、分岐及び合流が存在する製造ラインへ投入する製品の製品投入計画を適切に策定することが可能な製品投入計画策定装置、製品投入計画策定方法及び製品投入計画策定プログラムを提供することを目的とする。
　一つの態様では、製品投入計画策定装置は、分岐及び合流が存在する製造ラインにおいて、複数の製品の前記製造ラインへの投入順及び前記複数の製品それぞれが前記製造ライン内を流れる経路を含む製品投入計画を策定する製品投入計画策定装置であって、前記製造ラインに投入する複数の製品のうち、情報爆発を起こさずに製品投入計画を策定できるｋ個の製品の製品投入計画を最適化する最適化部と、前記最適化部が最適化した前記製品投入計画のうち、最初のｎ個（ｎ＜ｋ）の製品の製品投入計画の採用を決定する決定部と、を備え、前記最適化部は、前記決定部により前記製品投入計画の採用が決定していない製品について、前記製品投入計画を最適化する処理を繰り返し実行し、前記決定部は、前記決定する処理を繰り返し実行する。
　情報爆発を起こさずに、分岐及び合流が存在する製造ラインへ投入する製品の製品投入計画を適切に策定することができる。
一実施形態に係る製造システムの構成を概略的に示す図である。 製造システムを示す図である。 サーバのハードウェア構成を示す図である。 サーバ及び作業者用端末の機能を示すブロック図である。 図５（ａ）は、投入製品ＤＢのデータ構造の一例を示す図であり、図５（ｂ）は、製品詳細情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 ラインシミュレータの一例を示す図である。 サーバの処理を示すフローチャートである。 実施例について説明するための図である。 変形例を示すフローチャートである。 変形例にかかる製造システムの構成を概略的に示す図である。
　以下、製造システムの一実施形態について、図１～図８に基づいて詳細に説明する。
　図１には、一実施形態に係る製造システム１００の構成が概略的に示されている。図１に示すように、本実施形態の製造システム１００は、製造ライン７０と、製品投入計画策定装置としてのサーバ１０と、作業者用端末６０とを備える。製造ライン７０とサーバ１０と作業者用端末６０とは、ネットワーク８０に接続されている。
　製造ライン７０は、一例として、図２に示すように、Ａ工程に属する装置（３機）と、Ｂ工程に属する装置（２機）と、ストレージと、Ｃ工程に属する装置（１２機）と、を備える。各工程間には、ベルトコンベアが設けられている。ベルトコンベアには、分岐及び合流があり、製品は、Ａ工程のいずれかの装置、Ｂ工程のいずれかの装置、Ｃ工程のいずれかの装置を経て、ゴールまで到達するようになっている。なお、各分岐においては、製品の投入計画に基づいて、製造ライン７０が自動的に製品の進む方向を制御してもよいし、分岐に配置された作業者が、製品の投入計画に基づいて製品の進む方向を操作してもよい。なお、各工程では、例えば、製品の組み立て、検査、梱包等が実行される。
　図１に戻り、サーバ１０は、予め定められている投入製品の情報や各製品の詳細情報に基づいて、製品の投入計画を立案する。また、サーバ１０は、立案した製品の投入計画を製造ライン７０や作業者用端末６０に送信する。
　図３には、サーバ１０のハードウェア構成が示されている。図３に示すように、サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（製品投入計画策定プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（製品投入計画策定プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図４に示す、各部としての機能が実現される。
　図４には、サーバ１０の機能ブロック図が示されている。ＣＰＵ９０は、プログラムを実行することにより、図４に示す、策定部２０、出力部２４、制御部２６、として機能する。なお、図４には、サーバ１０のＨＤＤ９６等に格納されている投入製品ＤＢ（database）３０、製品詳細情報ＤＢ３２も図示されている。
　策定部２０は、投入製品ＤＢ３０及び製品詳細情報ＤＢ３２から情報を取得し、取得した情報に基づいて、製品投入計画を最適化する。ここで、投入製品ＤＢ３０及び製品詳細情報ＤＢ３２について、図５（ａ）、図５（ｂ）に基づいて、説明する。
　投入製品ＤＢ３０は、図５（ａ）に示すように、製造ライン７０に投入する必要のある製品の型番がリスト化されたものである。製品詳細情報ＤＢ３２は、各製品の詳細な情報を格納するデータベースであり、図５（ｂ）に示すように、各工程において各製品を通すことができる装置の情報などが格納されている。
　策定部２０は、仮想的に製造ライン７０に流れる製品を可視化し、数値的に評価するためのソルバとして、簡易的な多品種少量製造ライン用シミュレータ（以下、ラインシミュレータと呼ぶ）を用いる。
　ラインシミュレータの簡単な概念は、製造ライン７０を細かい空間に分割し、一つ先の空間が空いた場合に当該空間に製品が流れる、といった極めて単純なモデル計算によって実行される。図６には、ラインシミュレータの簡単なモデルが示されている。図６のラインシミュレータの装置の数などは、図２の製造ライン７０と同様となっている。
　製造ラインに投入された製品はその仕様に従って各工程の装置で仕様に則った滞在時間だけ滞在し、その装置を通過する。ここで、ラインシミュレータにおいて、最適化の指標（目的関数）としてどのような指標に対して何を最適化するかが、重要である。本実施形態では、例えば、目的関数をスループットタイム（投入開始から、全ての製品が図６のゴールに到達するまでの時間）とすることができる。また、目的関数としては、例えば、ストレージへの最大ストア数、各工程のコスト、各装置の稼働率、納期遵守率などを用いることもできる。
　また、本実施形態では、実時間最適化アルゴリズムの概念を導入して、以下のような処理により、製品の投入計画を策定する。
（１）　近未来予測として、製造ライン７０に投入する製品のうち、情報爆発（組み合わせ爆発）を起こさずに製品の投入計画を策定できるだけの数（ｋ個：例えば１２個）の製品の投入計画を最適化する。
（２）　最適化した製品投入計画のうち、最初のｎ個（例えば１個）の製品の製品投入計画を採用する。
（３）　製品投入計画が決定した製品を除外して、（１）、（２）の処理を繰り返す。
　本実施形態においては、例えば、製品の投入間隔で（１）、（２）の処理を行うことで、（２）で採用した製品投入計画に基づいて、新たに製造ライン７０に製品を投入することができる。この場合、特急品の割り込みがあったり、一部の装置が故障したり、エラー品が発生するなどしても、新たな製品投入計画をすぐに策定することができるので、割り込みや故障などの外乱の影響を受けにくいという特徴がある。
　また、製品の投入間隔という比較的長い時間で、（１）、（２）の処理を行うこととすればよいため、製品投入計画策定の際に、複数の目的関数を用いた多目的最適化を行うことができる。多目的最適化としては、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法を用いることができる。これにより、単目的最適化よりも適切な製品投入計画を策定することができる。なお、最適化の際には、単目的最適化を用いてもよく、この場合には、シンプレックス法や遺伝的アルゴリズムを用いることができる。
　出力部２４は、策定部２０が策定した製品の投入計画を製造ライン７０に対して送信したり、作業者用端末６０に対して出力（送信）する。
　制御部２６は、作業者が作業者用端末６０から入力した最適化の条件等を受信し、最適化指標を設定して、策定部２０に送信する。また、制御部２６は、策定部２０や出力部２４の処理開始タイミングなどを制御する。
　図１に戻り、作業者用端末６０は、製造ライン７０近傍に設置される端末であり、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット型端末、スマートフォン等であるものとする。作業者用端末６０は、ディスプレイを備えており、サーバ１０で決定された製品投入計画を表示することで、作業者による作業を支援する。作業者用端末６０は、図４に示すように、受信部４０、表示部４２、入力部４４、送信部４６を有する。受信部４０は、サーバ１０の出力部２４から送信されてきた情報（製品投入計画の情報）を受信し、表示部４２に送信する。表示部４２は、受信部４０から受信した情報（製品投入計画の情報）を表示する。入力部４４は、ユーザが入力した最適化の条件や、製造ライン７０の現状（故障の有無など）の情報を取得し、送信部４６に送信する。送信部４６は、入力部４４から受信した情報をサーバ１０の制御部に送信する。
（サーバ１０による製品投入計画策定処理）
　次に、サーバ１０による製品投入計画策定処理について、図７のフローチャートに沿って、詳細に説明する。なお、本実施形態では、ある製品を投入してから次の製品を投入する前の時点までに、次の製品の投入計画を作成する場合について説明する。
　図７の処理では、まず、ステップＳ１２において、策定部２０は、ｍ、ｋ、ｎの値を設定する。ｍ、ｋは、製品の番号を示すパラメータであり、ここでは、ｍ＝１、ｋ＝１２が設定されるものとする。また、ｎは、１回の処理で製品投入計画を採用する製品の個数を示すパラメータであり、ここでは、ｎ＝１が設定されるものとする。なお、ｍの値は、通常１に設定されるが、ｋの値は、サーバ１０の処理能力、最適化において入力する変数の数、制約の数、目的関数の数等によっても異なる。本実施形態のように、ある製品を投入してから次の製品を投入する前の時点までに、次の製品の投入計画を作成する場合には、ｋとして、次の製品を投入するまでの時間において投入計画を最適化できる製品数の最大値とすることができる。また、本実施形態のように、ある製品を投入してから次の製品を投入する前の時点までに、次の製品の投入計画を作成する場合には、ｎ＝１となる。なお、ある製品を投入してから次の次の製品を投入する前の時点までに、次の製品及び次の次の製品の投入計画を作成する場合には、ｎ＝２となる。
　次いで、ステップＳ１４において、策定部２０は、未投入のｍ～ｋ個目までの製品（１～１２個までの製品）で評価関数を設定し、最適化する。具体的には、策定部２０は、図５（ａ）の投入製品ＤＢ３０の番号１～１２の製品について、製造ライン７０への製品投入順や、製品投入の間隔、製品の分岐情報などを変数とし、スループットタイムなどを目的関数として、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等を用いて、目的関数が最小となるように変数を決定する（最適化する）。これにより、１２個の製品の製品投入計画を最適化することができる。
　次いで、ステップＳ１６では、策定部２０は、製品投入計画を策定した１２個の製品のうち、最初からｎ個目（１個目）までの製品投入計画を決定する。この場合、策定部２０は、１２個の製品の製品投入計画のうち、最初の１個目のみを採用し、他の１１個の製品の製品投入計画を破棄する。なお、本実施形態では、次の製品を投入するまでの間に、ステップＳ１４、Ｓ１６の処理は完了する。
　次いで、ステップＳ１８において、出力部２４は、作業者用端末６０又は製造ライン７０に対して、ステップＳ１６で決定したｎ個目（１個目）の製品投入計画の情報を送信する。例えば、作業者用端末６０に１個目の製品投入計画の情報が送信された場合、当該情報が作業者用端末６０の表示部４２に表示される。作業者は、表示部４２を見ることにより、次の製品をどのタイミングでどの装置に通せばよいかがわかるので、当該情報に基づいて製品を移動させることで、製品投入計画に沿った製造を実現することができる。また、例えば、製造ライン７０に１個目の製品投入計画の情報が送信された場合には、製造ライン７０は、製品をどのタイミングでどの装置に向けて流すかを自動的に切り替えることができる。これにより、製品投入計画に沿った製造を実現することができる。
　次いで、ステップＳ２０では、策定部２０は、ｍをｍ＋ｎに変更するとともに、ｋをｋ＋ｎに変更する。本実施形態では、ｍ（＝１）をｍ＋１（＝２）に変更し、ｋ（＝１２）をｋ＋１（＝１３）に変更する。その後は、ステップＳ１４に戻る。
　策定部２０は、ステップＳ１４に戻ると、２～１３個目までの製品の製品投入計画を策定し、ステップＳ１６において、最初の製品の製品投入計画を採用し、その他を破棄する。そして、出力部２４は、ステップＳ１８において、策定部２０が採用した、次の製品の製品投入計画を作業者用端末６０又は製造ライン７０に送信する。更に、策定部２０は、ｍをｍ＋ｎに変更し、ｋをｋ＋ｎに変更する。その後は、ステップＳ１４～Ｓ２０の処理を、全ての製品の製品投入計画が決定するまで繰り返す。
　図７の処理において、例えば特急品が割り込まれた場合には、策定部２０は、制御部２６の指示の下、ステップＳ１４に特急品が割り込まれた旨を考慮して、特急品を含むｋ個の製品投入計画を決定すればよい。例えば、最適化指標として特急品が最も早くゴールに到達するルートを提示するよう最適化条件を変更すれば、現在製品が流れておりその先を予測してどのルートに流すのが最適かを常に提示することができる。このように、特急品の割り込みがあっても、フレキシブルに製品投入計画を決定することができる。また、製造ライン７０内の装置が故障した場合にも、ステップＳ１４において装置の故障を制約（拘束条件）として加味して、ｋ個の製品投入計画を決定すればよい。これにより、装置の故障が発生しても、フレキシブルに製品投入計画を決定することができる。
（実施例）
　ここで、実施例として、図２の製造ライン７０に対して、上述のようにして製品投入計画の策定を行った。本実施例における詳細な拘束条件として、各工程でどの装置を通るかは１日の計画によって異なっていることや、製品によって通れる装置が限定されていることを条件として付与し、現実の製造ラインに近いモデルを考慮した。また、各製品がどの装置を通った場合スループットが最適となるか、を評価指標として最適化を実行した。なお、本実施例では、製品の順番は固定したまま、分岐情報のみを変数として最適化した。
　図８には、最適化前の計画と最適化後の計画が並べて示されている。本実施例では、今回製造ライン７０に流した製品が、工程Ａでの分岐においてどの装置に流すのが最適であるかを判断することを目的としたため、あえて工程Ｂで固定の装置を通る製品のみを製造ライン７０に流すこととし、かつ工程Ａでも装置を２機しか使用しないこととした。
　工程Ａの分岐を最適化した結果、最適化前のスループットに対して、最適化後は２６％時間を短縮できることが分かった。また、図８の最適化された結果から見ても、最適化前は工程Ａにおいて、装置１ばかりを通すことになっていたのに対し、最適化後は、装置２にも通すことができるのであるならば、装置１と装置２に製品を通す頻度を平準化することが最適であるという解が得られた。また、下から２～４つの製品は工程Ａで流せる装置が装置２に決まっているため、その前までの製品はなるべく装置１に通した方がよいという、通常人間が考えるような直感通りの結果が得られた。
　なお、本実施形態においては、策定部２０を含んで、製品投入計画を最適化する最適化部、及び最適化した製品投入計画のうち、最初のｎ個の製品の製品投入計画の採用を決定する決定部、としての機能が実現されている。
　以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、策定部２０は、分岐や合流がある製造ライン７０に投入する複数の製品のうち、情報爆発を起こさずに製品投入計画を策定できるｋ個（例えば、ｋ＝１２）の製品の製品投入計画を最適化し（Ｓ１４）、最適化した製品投入計画のうち、最初のｎ個（例えばｎ＝１）の製品の製品投入計画の採用を決定する（Ｓ１６）。そして、策定部２０は、製品投入計画の採用が決定していない製品について、製品投入計画を策定する処理及び製品投入計画の採用を決定する処理を繰り返し実行する。これにより、本実施形態では、情報爆発を起こさずに、分岐及び合流が存在する製造ラインへ投入する製品の製品投入計画を適切に策定することができる。また、製造ライン７０へ製品を投入してから次の製品を投入するまでの間に、次の製品の製品投入計画を決定することもできるので、特急品の割り込みがあったり、装置の故障があった場合にも、フレキシブルに適切な製品投入計画を決定することが可能となる。
　また、本実施形態では、策定部２０は、多目的最適化により、製品投入計画を最適化するので、単目的最適化の場合よりも適切な製品投入計画を策定することが可能である。
　また、本実施形態では、１回の製品投入計画の最適化結果を用いて製品投入計画の採用を決定する製品の数（ｎ）を、製品投入計画を最適化する間隔（最適化に要する処理時間）に応じて決定する。これにより、製品を投入する際に製品投入計画が存在しないという事態が発生するのを防止することができる。
　なお、上記実施形態では、製造ライン７０への製品の投入と並行して、図７の処理を実行し、次に投入する製品の投入計画をほぼリアルタイムに策定する場合について説明した。しかしながら、これに限られるものではなく、例えば、製造ライン７０の１日の稼働が終了した後、次の日の稼働が開始される前までに、図７の処理を実行することで、次の日の製品投入計画を策定しておいてもよい。そして、策定した製品投入計画に従って製造ライン７０を稼働し、その間に、図９の処理を実行するようにしてもよい。
　図９の処理では、ステップＳ１０において、制御部２６は、計画を変更する必要が生じるまで待機する。ここで、計画を変更する必要が生じるとは、特急品が割り込まれた場合や、計画に遅れが生じたため、策定しなおす必要がある場合、装置が故障した場合等である。制御部２６は、製造ライン７０から得られる情報から、計画を変更する必要が生じたかを判断したり、作業者用端末６０への作業者からの入力に基づいて、計画を変更する必要が生じたかを判断することができる。
　ステップＳ１０の判断が肯定された場合、すなわち、計画を変更する必要が生じた場合には、ステップＳ１２に移行し、ステップＳ１２～Ｓ２０の処理を実行する。なお、ステップＳ１２に移行する際には、製造ライン７０の稼働前に策定しておいた製品投入計画は破棄するものとする。
　このようにすることで、予め製品投入計画を策定しておいても、計画を変更する必要が生じたときに、適切に製品投入計画を変更することが可能となる。
　なお、サーバ１０は、上記実施形態（図１）のように、製造ライン７０を所有する会社等で管理されるオンプレミスの形態であってもよいし、図１０に示す製造システム２００のようにクラウドサーバの形態であってもよい。図１０のクラウドサーバ１１０は、工場１５０内の作業者用端末６０からネットワーク１８０を介して送信されてくる情報を取得して、処理し、処理結果を作業者用端末６０に提供する。なお、クラウドサーバ１１０と、工場１５０の所在国は異なっていてもよい。
　なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
　プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
　プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
　上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
　　１０　サーバ（製品投入計画策定装置）
　　２０　策定部（最適化部、決定部）
　　７０　製造ライン

Claims (9)

  1. 　分岐及び合流が存在する製造ラインにおいて、複数の製品の前記製造ラインへの投入順及び前記複数の製品それぞれが前記製造ライン内を流れる経路を含む製品投入計画を策定する製品投入計画策定装置であって、
    　前記製造ラインに投入する複数の製品のうち、情報爆発を起こさずに製品投入計画を策定できるｋ個の製品の製品投入計画を最適化する最適化部と、
    　前記最適化部が最適化した前記製品投入計画のうち、最初のｎ個（ｎ＜ｋ）の製品の製品投入計画の採用を決定する決定部と、を備え、
    　前記最適化部は、前記決定部により前記製品投入計画の採用が決定していない製品について、前記製品投入計画を最適化する処理を繰り返し実行し、前記決定部は、前記決定する処理を繰り返し実行することを特徴とする、製品投入計画策定装置。
  2. 　前記最適化部は、多目的最適化により、前記製品投入計画を最適化する、ことを特徴とする請求項１に記載の製品投入計画策定装置。
  3. 　前記ｎの値は、前記最適化部が前記製品投入計画を最適化する間隔に応じて決定されることを特徴とする請求項１又は２に記載の製品投入計画策定装置。
  4. 　前記製造ラインにおいて、予め用意しておいた製品投入計画と実際の製品投入との間にずれが生じた場合又は生じる可能性がある場合に、
    　前記最適化部と前記決定部が、以降に前記製造ラインに投入する予定の複数の製品についての処理を開始する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の製品投入計画策定装置。
  5. 　分岐及び合流が存在する製造ラインにおいて、複数の製品の前記製造ラインへの投入順及び前記複数の製品それぞれが前記製造ライン内を流れる経路を含む製品投入計画を策定する製品投入計画策定方法であって、
    　前記製造ラインに投入する複数の製品のうち、情報爆発を起こさずに製品投入計画を策定できるｋ個の製品の製品投入計画を最適化し、
    　最適化した前記製品投入計画のうち、最初のｎ個（ｎ＜ｋ）の製品の製品投入計画の採用を決定する、処理をコンピュータが実行し、
    　前記決定する処理により前記製品投入計画の採用が決定していない製品について、前記最適化する処理を繰り返し実行するとともに、前記決定する処理を繰り返し実行することを特徴とする、製品投入計画策定方法。
  6. 　前記最適化する処理において、多目的最適化により、前記製品投入計画を最適化する、ことを特徴とする請求項５に記載の製品投入計画策定方法。
  7. 　前記ｎの値は、前記最適化する処理において前記製品投入計画を最適化する間隔に応じて決定されることを特徴とする請求項５又は６に記載の製品投入計画策定方法。
  8. 　前記製造ラインにおいて、予め用意しておいた製品投入計画と実際の製品投入との間にずれが生じた場合又は生じる可能性がある場合に、
    　以降に前記製造ラインに投入する予定の複数の製品について、前記最適化する処理と前記決定する処理を開始する、ことを特徴とする請求項５～７のいずれか一項に記載の製品投入計画策定方法。
  9. 　分岐及び合流が存在する製造ラインにおいて、複数の製品の前記製造ラインへの投入順及び前記複数の製品それぞれが前記製造ライン内を流れる経路を含む製品投入計画を策定する処理をコンピュータに実行させる製品投入計画策定プログラムであって、
    　前記製造ラインに投入する複数の製品のうち、情報爆発を起こさずに製品投入計画を策定できるｋ個の製品の製品投入計画を最適化し、
    　最適化した前記製品投入計画のうち、最初のｎ個（ｎ＜ｋ）の製品の製品投入計画の採用を決定する、処理を前記コンピュータに実行させ、
    　前記決定する処理により前記製品投入計画の採用が決定していない製品について、前記最適化する処理を繰り返し実行するとともに、前記決定する処理を繰り返し実行することを特徴とする、製品投入計画策定プログラム。
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