WO2020183647A1 - シミュレーション装置、シミュレーションプログラム及びシミュレーション方法 - Google Patents

シミュレーション装置、シミュレーションプログラム及びシミュレーション方法 Download PDF

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WO2020183647A1
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mesh
model
factory
piping
unit
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PCT/JP2019/010252
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貴則 京屋
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三菱電機株式会社
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    • 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
    • Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
    • Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
    • 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 supply path simulation device that supplies a fluid such as compressed air by piping.
  • the present invention can change the supply path on the premise that the supply path of the compressed air is meshed by connecting the pipes with a controllable on-off valve in order to supply JIT of the compressed air that suppresses the loss at the factory. It is an object of the present invention to provide a simulation device that evaluates and determines the optimum shape of a mesh type supply path in advance by simulation.
  • the simulation device of the present invention It has a plurality of valves including a plurality of solenoid valves that can be opened and closed by control, and a plurality of pipes, and the plurality of pipes are arranged in a mesh shape by connecting the valves to each other.
  • a piping model which is a model of a mesh piping circuit into which fluid flows, is created based on the input mesh roughness, and the created piping model and a factory layout model showing a model of a factory using the mesh piping circuit.
  • a mesh calculation unit that creates a factory model that is a model of a factory equipped with the mesh piping circuit and is a model to be simulated
  • a construction cost calculation unit that calculates the construction cost of the factory indicated by the factory model
  • a production cost calculation unit that calculates the operating cost of the factory operating using the mesh piping circuit by simulating the factory model.
  • a mesh effect evaluation unit for evaluating the effect of the mesh piping circuit is provided based on the construction cost and the operating cost.
  • FIG. 1 is a diagram showing a fluid supply system 1000 including a factory to be simulated.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a supply path in the mesh piping circuit 800 in the figure of the first embodiment.
  • the block diagram which shows the structure of the simulation apparatus 101 in the figure of Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 5 is a diagram showing four mesh piping circuits wired by the mesh wiring unit 122 in the figure of the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing a production input plan and a recipe input to the production cost calculation unit 140 in the diagram of the first embodiment.
  • FIG. 5 is a sequence diagram of the simulation device 101 in the figure of the first embodiment.
  • the flowchart which supplements FIG. 6 in the figure of Embodiment 1.
  • FIG. 1 is a diagram showing a fluid supply system 1000 including a factory to be simulated.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a supply path in the mesh piping circuit 800 in the figure of the first embodiment.
  • the block diagram which shows the structure of
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating the operation of the simulation device 102 in the figure of the second embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a function of the simulation device 103 in the figure of the third embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating the operation of the simulation device 103 in the figure of the third embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart of the third embodiment, continuing from FIG.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the simulation device 104 in the figure of the fourth embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart of the fourth embodiment, continuing from FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing a hardware configuration of simulation devices 101 and 102 in the figure of the fifth embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing a hardware configuration of simulation devices 103 and 104 in the figure of the fifth embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram for supplementing the hardware configuration.
  • production equipment may be referred to as equipment.
  • the production equipment is a utilization equipment that uses fluid.
  • compressed air is used as the fluid.
  • the fluid is not limited to compressed air, and may be an inert gas gas other than compressed air or a gas such as carbon dioxide.
  • the fluid may be a liquid.
  • the fluid may be a powder.
  • the piping cost database 133, the piping database 151b, and the equipment database 152b will appear, which are referred to as the piping cost DB 133, the piping DB 151b, and the equipment DB 152b.
  • valve is a solenoid valve that has a plurality of on-off valves such as one or four and can control the opening and closing of these on-off valves unless otherwise specified.
  • the solenoid valve is an on-off valve.
  • Embodiment 1 The simulation apparatus 101 of the first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 7.
  • FIG. 1 shows a fluid supply system 1000 including a factory 700 to be simulated.
  • the solid line shows the flow of compressed air
  • the broken line shows the flow of data.
  • the fluid supply system 1000 includes a production execution system 230, a compressor control device 240, a valve control unit 250, and a factory 700.
  • the factory 700 has a plurality of compressors 710, valves 720, receiver tanks 730, valves 740 and mesh piping circuits 800.
  • the mesh piping circuit 800 has a plurality of valves including a plurality of valves 801 that can be opened and closed by control, and a plurality of pipes 802.
  • the plurality of valves of the mesh piping circuit 800 may be all solenoid valves or may include one or more manual valves.
  • the plurality of pipes 802 are arranged in a mesh shape by connecting the valves 801 to each other of the pipes 802 of the plurality of pipes 802, and the fluid flows in.
  • a plurality of utilization facilities 810, 810a, 810b using a fluid are connected to each of different pipes 802 among the plurality of pipes 802.
  • the valve control unit 250 forms a supply path by controlling a plurality of valves 801 included in the mesh piping circuit 800.
  • the target of the simulation of the simulation device 101 is the factory 700 in FIG.
  • the model of the factory 700 to be simulated is hereinafter referred to as a factory model.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a supply path in the mesh piping circuit 800 included in the fluid supply system 1000.
  • the upper left figure of FIG. 2 is a loop type pipe of a comparative example of the mesh piping circuit 800.
  • the loop type piping it is necessary to supply compressed air to the entire area of the loop type piping even when only the facility C of the facilities A to D is operating (ON) and the facilities A, B, and D are stopped (OFF). is there. Therefore, the compressed air also flows through the paths for the stopped facilities A, B, and D, so that the compressed air leaks in this portion.
  • the mesh piping circuit 800 of the first embodiment it is as follows.
  • the lower left figure of FIG. 2 schematically shows the mesh piping circuit 800.
  • valves V are connected by piping 802.
  • the upper right figure of FIG. 2 shows a state in which equipment C has started operation.
  • the valve V2 direction of the valve V1 is open
  • the valve V3 direction of the valve V2 is open
  • the valve V4 direction of the valve V3 is open, and a supply path shown by a solid line is formed.
  • the compressed air is not supplied to the portion indicated by the broken line with respect to the loop type pipe on the upper left of FIG.
  • the lower right figure of FIG. 2 shows a state in which facilities B, C, and D are in operation.
  • valve V5 direction of the valve V4 is open
  • valve V6 direction of the valve V5 is open
  • valve V10 direction and the valve V5 are open
  • valve V7 direction of the valve V6 is open
  • valve V7 is open
  • the valve V7 Since the valve V8 direction was opened and the valve V9 direction of the valve V8 was opened, the compressed air supply path shown by the solid line was formed.
  • the broken line pipe in the mesh piping circuit 800 is not used. Therefore, there is less leakage of compressed air with respect to the loop type piping.
  • the simulation device 101 simulates a factory 700 including the mesh piping circuit 800 of FIG.
  • the simulation device 101 can simulate the construction cost and running cost of the factory 700 and evaluate the total cost of each factory model.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the simulation device 101.
  • the simulation device 101 includes a model management unit 110, a mesh calculation unit 120, a construction cost calculation unit 130, a production cost calculation unit 140, a running cost calculation unit 150, a reduction effect calculation unit 160, and a mesh effect evaluation unit 170.
  • the model management unit 110 includes a factory model management unit 111, a cost model creation unit 112, a piping model creation unit 113, a factory layout model creation unit 114, and an equipment model creation unit 115.
  • the factory model management unit 111 manages a factory model including mesh type piping.
  • the factory model which will be shown in FIG. 4 described later, is data representing the mesh type piping, equipment, etc. of the factory as a model.
  • the factory model is data that models the arrangement and connection form of the factory mesh type piping, equipment, etc. determined by the mesh calculation unit 120 described later. There are multiple "factory models" due to differences in mesh roughness.
  • the factory model is used for mesh effect evaluation.
  • the factory model and the factory layout model are different.
  • the factory layout model is a model of arrangement (layout) of production equipment and related equipment on the factory floor.
  • the factory model is a model to be simulated that operates by combining a factory layout model, a piping model, and the like as shown in FIG. 4 described later.
  • the factory model is a model that includes not only the arrangement of production equipment but also the arrangement of piping and valves.
  • the cost model creation unit 112 creates a compressed air cost model.
  • the compressed air cost model is data that expresses the cost of compressed air as a model.
  • the compressed air cost model is a model for converting the consumption of compressed air into cost.
  • the compressed air cost model is used to calculate the cost from the power of the compressor required to supply compressed air.
  • the piping model creation unit 113 creates a piping model.
  • the piping model is data that represents a mesh piping that supplies compressed air as a model.
  • the piping model is used for piping mesh design.
  • the piping model is a general CAD (Computer Aided Design), etc., and the material, shape (cross section, wall thickness, etc.), joint, etc. are used as information necessary for piping design to equipment related to the consumption and supply of compressed air. It is a model of an on-off valve, pressure gauge, etc.
  • the factory layout model creation unit 114 creates a factory layout model.
  • the factory layout model is data that represents the factory layout as a model.
  • the factory layout model is used for piping mesh design.
  • the factory layout model is a model that models the floor of a factory where production equipment and related equipment connected to compressed air piping are installed by general CAD or the like.
  • the equipment model creation unit 115 creates an equipment model.
  • the equipment model is a model that expresses the compressed air consumption of the equipment.
  • the equipment model is used for piping mesh design and production simulation.
  • the equipment model models the consumption of compressed air according to the operation mode (stop, operation, hibernation, etc.) of the equipment.
  • the operation mode is determined by the production input plan and the production recipe. It is necessary to arrange and route the piping with specifications that satisfy the compressed air consumption.
  • the mesh calculation unit 120 includes a mesh roughness adjusting unit 121 and a mesh wiring unit 122.
  • the mesh calculation unit 120 creates a piping model.
  • the piping model has a plurality of valves including a plurality of solenoid valves that can be opened and closed by control, and a plurality of pipes, and each pipe of the plurality of pipes connects the valves to form a mesh. It is a model of a mesh piping circuit that is arranged and inflows fluid.
  • the mesh calculation unit 120 creates a piping model based on the input mesh roughness.
  • the mesh calculation unit 120 creates a factory model by combining the created piping model with a factory layout model showing a factory model using the mesh piping circuit.
  • the factory model is a model of a factory equipped with a mesh piping circuit, and is a model to be simulated.
  • the mesh roughness adjusting unit 121 shakes the setting so that the roughness grain size of the mesh can be instructed to an arbitrary roughness, or the grain size having a plurality of widths can be automatically set.
  • the mesh roughness adjusting unit 121 fluctuates the grain size of the mesh from "large roughness", which has a low introduction cost and a small effect, to "small roughness", which is the opposite.
  • the space between the branches (between pipes) may be a simple joint material or an on-off valve.
  • the mesh roughness adjusting unit 121 issues an instruction to the mesh wiring unit 122 using the information of the factory layout model, the equipment model, the piping model, and the mesh roughness information.
  • FIG. 4 shows four mesh piping circuits wired by the mesh wiring unit 122.
  • the upper left of FIG. 4 shows a piping circuit formed as a loop type by the mesh wiring portion 122 when the mesh roughness is zero.
  • the lower left of FIG. 4 shows a piping circuit formed of a 3 * 3 mesh by the mesh wiring portion 122 when the mesh roughness is “coarse”.
  • FIG. 4 shows a piping circuit formed of a 4 * 4 mesh by the mesh wiring portion 122 when the mesh roughness is “medium”.
  • the lower right of FIG. 4 shows a piping circuit formed of a 6 * 6 mesh by the mesh wiring portion 122 when the mesh roughness is “fine”.
  • the intersection of pipes is called a node.
  • Controllable valves are placed on some nodes.
  • the mesh wiring unit 122 creates a plurality of "factory models" with parameters of mesh roughness (number of valves arranged), valve installation location (wiring path), and presence / absence of valves.
  • the construction cost calculation unit 130 includes a baseline evaluation unit 131, a piping cost calculation unit 132, and a piping cost DB 133.
  • the construction cost calculation unit 130 calculates the construction cost of the factory indicated by the factory model.
  • the baseline evaluation unit 131 holds a value related to the construction cost of the baseline pipe described later.
  • the baseline evaluation unit 131 compares the pipe construction cost corresponding to one or more "factory models (described later)" according to the particle size of the mesh with the pipe construction cost of the factory model serving as the baseline.
  • the piping cost calculation unit 132 calculates the cost required for constructing the piping.
  • the piping cost calculation unit 132 calculates the construction cost for each of the plurality of "factory models" held by the factory model management unit 111 by using the piping cost DB 133.
  • the piping cost DB 133 is a database having data on the cost required for piping construction.
  • the piping cost DB 133 is a database of costs corresponding to conditions such as piping material and wall thickness, joints, and on-off valve installation.
  • the data contained in the piping cost DB 133 is, for example, the cost of piping per unit length and the cost of each joint.
  • the production cost calculation unit 140 includes a plan input unit 141, a recipe input unit 142, and a simulated execution unit 143.
  • the production cost calculation unit 140 calculates the operating cost for the factory to operate using the mesh piping circuit by simulating the factory model.
  • the plan input unit 141 inputs a typical production input plan to be assumed.
  • the production input plan sets a typical production plan in order to simulate the production plan assumed in the factory. For example, 500 cars a day.
  • the recipe input unit 142 inputs a production recipe for each facility.
  • the typical production recipes envisioned are set.
  • body cleaning is a production recipe such as 5 minutes waiting time after injecting compressed air at 0.5 cubic meters per second for 1 minute.
  • FIG. 5 shows a production input plan and a recipe input to the production cost calculation unit 140.
  • the upper table of FIG. 5 shows the production input plan, and the lower table of FIG. 5 shows the recipe.
  • the simulation execution unit 143 simulates the production and calculates the cost.
  • the simulation execution unit 143 simulates the production and passes the simulation result to the running cost calculation unit 150 (described later).
  • the simulation execution unit 143 calculates the cost of compressed air consumed in the production simulation by receiving the cost calculated by the running cost calculation unit 150 from the running cost calculation unit 150.
  • Each factory model, production plan, recipe and "compressed air consumption of equipment and piping" are input to the simulation execution unit 143.
  • the simulation execution unit 143 calculates and outputs the cost required for production based on these input values.
  • the simulation execution unit 143 provides necessary information to the reduction effect calculation unit 160 by outputting solutions corresponding to various input values.
  • the running cost calculation unit 150 includes a piping evaluation unit 151, an equipment evaluation unit 152, and a cost conversion unit 153.
  • the running cost calculation unit 150 calculates the running cost corresponding to the compressed air with respect to the compressed air consumed in the production simulated by the simulated execution unit 143.
  • the pipe evaluation unit 151 includes a pipe calculation unit 151a and a pipe DB 151b.
  • the pipe evaluation unit 151 converts the consumption of compressed air in the pipe into a cost.
  • the pipe evaluation unit 151 calculates the amount of compressed air consumed by the pipe (volume change due to opening / closing of the valve and leakage) and the power of the compressor according to the production simulated by the simulated execution unit 143, and the cost conversion unit 153. Use to calculate the compressed air volume cost.
  • the equipment evaluation unit 152 converts the power and compressed air consumption of the equipment into costs.
  • the equipment evaluation unit 152 calculates the power consumed by the equipment and the amount of compressed air according to the production simulated by the simulated execution unit 143, and uses the cost conversion unit 153 to calculate the cost.
  • the equipment evaluation unit 152 includes an equipment calculation unit 152a and equipment DB 152b.
  • the cost conversion unit 153 converts the consumption of compressed air into a cost.
  • the cost conversion unit 153 converts the consumption amount of compressed air into a cost based on the information of the cost model creation unit 112.
  • the reduction effect calculation unit 160 includes a mesh type evaluation unit 161 and a baseline evaluation unit 162. As will be described later, the reduction effect calculation unit 160 calculates the loss reduction effect by comparing the running costs between the baseline and each mesh type.
  • the mesh type evaluation unit 161 evaluates the loss reduction effect for each of the plurality of mesh types.
  • the mesh type evaluation unit 161 compares the cost obtained by the production simulation by the simulation execution unit 143 with the baseline calculated by the baseline evaluation unit 162 for a plurality of "factory models" with mesh roughness. , Calculate the loss reduction effect.
  • the baseline evaluation unit 162 sets a baseline value that serves as an evaluation reference.
  • the baseline is the basis for cost comparison.
  • conventional piping that is, piping with loop piping with zero mesh roughness (factory layout model, etc. is the same as other factory models) is assumed. However, it may be arbitrarily changed by the user's setting (for example, the mesh roughness "medium" is used as the baseline).
  • the baseline evaluation unit 162 sets the baseline value as the evaluation reference by receiving the setting not to introduce the mesh type piping from the model management unit 110 and the production cost calculation unit 140.
  • the mesh effect evaluation unit 170 evaluates the effect of the mesh piping circuit based on the construction cost and the operating cost.
  • the mesh effect evaluation unit 170 evaluates the cost effectiveness of the mesh.
  • the mesh effect evaluation unit 170 evaluates the cost effectiveness of the mesh from the introduction cost of the construction cost calculation unit 130 according to the plurality of "factory models" and the reduction cost of the reduction effect calculation unit 160.
  • the evaluation by the mesh effect evaluation unit 170 is the calculation of the optimum solution for the mesh roughness input, the calculation of the ROI (return on investment) for each factory model, or the optimization according to the investment amount.
  • FIG. 6 is a sequence diagram of the simulation device 101.
  • FIG. 7 is a flowchart supplementing FIG. The step number of FIG. 7 is entered in FIG.
  • the operation of the simulation device 101 will be described below with reference to FIGS. 6 and 7.
  • the operation of the simulation device 101 corresponds to the simulation method.
  • the operation of the simulation device 101 corresponds to the processing of the simulation program.
  • Step S (1) is an initial setting step.
  • Step S (1) includes step S (2), step S (3), step S (4), and step S (5).
  • step S (1) the user creates a model, a database, a simulated production plan, and a recipe as a preliminary preparation.
  • step S (2) the user creates each model information using the model management unit 110.
  • the cost model creation unit 112 creates a compressed air cost model.
  • the piping model creation unit 113 creates a piping model.
  • the factory layout model creation unit 114 creates a factory layout model.
  • the equipment model creation unit 115 creates an equipment model.
  • step S (3) the user creates the piping DB 151b and the equipment DB 152b.
  • step S (4) the user creates the piping cost DB 133 of the construction cost calculation unit 130.
  • step S (5) the user inputs the production plan to the plan input unit 141 of the production cost calculation unit 140, and inputs the recipe to the recipe input unit 142.
  • Step S (6) is a step of creating a factory model.
  • Step S (6) comprises step S (7) and step S (8).
  • step S (6) one mesh type piping factory model is created by "user input" and arrangement and wiring of meshes having a plurality of roughnesses. The user inputs the roughness of the mesh to the mesh roughness adjusting unit 121.
  • the mesh roughness input format may be a method in which the user selects a roughness such as coarse, medium, or fine, or a format in which the user directly inputs a numerical value of the parameter.
  • step S (7) the mesh roughness adjusting unit 121 determines the roughness parameter based on the user input.
  • the mesh wiring unit 122 performs wiring of the mesh pipe according to the roughness parameter. At this time, it is possible to set constraints (coarse-oriented or fine-oriented depending on the input budget and production line characteristics). Further, the mesh wiring unit 122 generates a baseline, which is a factory model for comparison, from the factory layout model and the piping circuit.
  • step S (8) the result of step S (7), that is, the “factory model in which the mesh piping circuit model is added to the factory layout model is managed by the factory model management unit 111.
  • Step S (9) is a step of calculating the construction cost of the factory model.
  • Step S (9) comprises step S (10).
  • step S (9) each construction cost of the “factory model” and the baseline generated in step S (7) is calculated.
  • step S (10) the construction cost calculation unit 130 calculates the construction cost corresponding to the "factory model" of the factory model management unit 111.
  • the baseline evaluation unit 131 calculates the construction cost of the baseline, which is a comparative factory model managed by the factory model management unit 111, with reference to the piping cost DB 133.
  • the piping cost calculation unit 132 calculates the construction cost of the factory model managed by the factory model management unit 111 with reference to the piping cost DB 133.
  • Step S (11) is a step of calculating the running cost of the factory model.
  • Step S (11) includes step S (12), step S (13), and step S (14).
  • step S (11) from step S (12) to step S (14), the running cost when the assumed production plan corresponding to the "factory model" is executed is calculated.
  • step S (12) the simulated execution unit 143 uses the “factory model” of the factory model management unit 111, the production plan of the plan input unit 141, and the recipe of the recipe input unit 142 to use each facility and compressed air. Simulate the operation of the piping network (supply control by on-off valve).
  • step S (13) the running cost calculation unit 150 acquires the simulated result of step S (12), calculates the power consumption cost of the equipment, and calculates the cost of compressed air.
  • the piping evaluation unit 151 and the equipment evaluation unit 152 acquire simulated results from the simulated execution unit 143.
  • the piping evaluation unit 151 refers to the piping DB 151b, and based on the consumption of compressed air in the piping in the simulated result and the power consumption of the compressor in the simulated result, the running cost related to the consumption of compressed air in the piping (hereinafter, piping). (Running cost) is calculated.
  • the equipment evaluation unit 152 refers to the equipment DB 152b and calculates the running cost related to the equipment (hereinafter referred to as the equipment running cost) from the electric power consumed by the equipment in the simulated result and the compressed air used by the equipment in the simulated result.
  • the simulated execution unit 143 acquires the pipe running cost calculated by the pipe evaluation unit 151 from the pipe evaluation unit 151, and acquires the equipment running cost calculated by the equipment evaluation unit 152 from the equipment evaluation unit 152. ..
  • the simulation execution unit 143 calculates the running cost at the time of production corresponding to the "factory model".
  • Step S (15)> Step S (15) is a step of confirming cost effectiveness.
  • Step S (15) includes step S (16), step S (17), and step S (18).
  • step S (15) the effect of reducing loss due to the supply of compressed air in the mesh type pipe is evaluated.
  • step S (16) the running cost calculated by the simulated execution unit 143 in step S (14) based on the data for the "factory model" for the baseline carried out in step S (7) is calculated by the baseline evaluation unit. 162 holds.
  • step S (17) the mesh type evaluation unit 161 acquires the running cost corresponding to the “factory model” from the simulated execution unit 143.
  • the mesh type evaluation unit 161 acquires the running cost for the baseline held by the baseline evaluation unit 162 in step S (16) from the baseline evaluation unit 162.
  • the mesh type evaluation unit 161 compares the running cost of the factory model acquired from the simulated execution unit 143 with the running cost for the baseline acquired from the baseline evaluation unit 162.
  • the mesh effect evaluation unit 170 compares the "running cost of the factory model with the running cost for the baseline" in step S (17), and the result of step S (10) (factory). Calculate the cost-effectiveness based on the model construction cost).
  • the mesh effect evaluation unit 170 calculates the evaluation that it can be recovered in 2 years because, for example, the construction cost of 2 million yen is expected to reduce the running cost by 1 million yen / year. To do.
  • the user changes the input (mesh roughness) to obtain multiple results.
  • the mesh effect evaluation unit 170 displays a plurality of results (cost-effectiveness for each input calculated by the mesh effect evaluation unit 170) on the display device 300 of the fifth embodiment described later.
  • the user adopts a result corresponding to one mesh roughness (evaluation result calculated by the mesh effect evaluation unit 170) from a plurality of results displayed on the display device 300.
  • the production cost calculation unit 140 calculates the operating cost for each production plan of a plurality of production plans by simulation for the factory model created by the mesh calculation unit 120.
  • the mesh effect evaluation unit 170 evaluates each operating cost and extracts the production plan of the optimum operating cost.
  • the following is a specific example in which the simulation can be utilized even after the construction of the compressed air piping.
  • the running cost for a plurality of production plans is evaluated by using the simulation by the simulation device 101. This evaluation makes it possible to create a scenario for formulating an optimal production plan for costs.
  • the simulation device 101 is used when there are a plurality of production input plan proposals for achieving orders.
  • Embodiment 1 *** Effect of Embodiment 1 *** (1) Conventionally, a leak loss of compressed air in a loop-shaped supply path has been allowed. However, the simulation device 101 presupposes the use of a mesh piping circuit connected by a controllable valve, and determines in advance the construction cost depending on the mesh shape and the loss avoidance effect depending on the mesh shape, depending on the equipment and piping model. Simulate. Therefore, the simulation device 101 can determine the optimum mesh shape to be adopted as the mesh piping circuit. (2) Further, the simulation device 101 can simulate the JIT (Just In Time) supply effect of compressed air according to the production plan.
  • JIT Just In Time
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating the operation of the simulation device 102.
  • FIG. 8 corresponds to FIG. 7.
  • the configuration of the simulation device 102 is the same as that of the simulation device 101 of FIG.
  • the mesh effect evaluation unit 170 recommends the plurality of "factory models" corresponding to the plurality of mesh roughness (plan 1, plan 2, ...) Automatically generated by the mesh calculation unit 120. By calculating the optimal solution and ROI according to the initial investment capacity, the system configured by this simulation automatically recommends (presents) the optimal solution.
  • a person determines the optimum solution. For example, the mesh effect evaluation unit 170 calculates that Plan 1 (the second roughness of the mesh in 10 stages) can be recovered in 2 years because the reduction effect is 1 million yen / year when 2 million yen is input.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the simulation device 102.
  • the operation of the simulation device 102 will be described with reference to FIG.
  • the operation of the simulation device 102 corresponds to the simulation method.
  • the operation of the simulation device 102 corresponds to the processing of the simulation program.
  • FIG. 8 is the same as FIG. 7 except that step S13, step S16 and step S27 of FIG. 7 are step S13-2, step S16-2 and step S27-2.
  • the simulation device 102 also performs the operations of steps S (1) to S (18) in the same manner as the simulation device 101, but among steps S (1) to S (18), the steps in which the processing contents are different are performed. explain.
  • step S (6) a plurality of mesh type piping factory models are created by arranging and wiring meshes having a plurality of roughnesses.
  • step S (7) the mesh calculation unit 120 swings the parameters of the mesh roughness adjustment unit 121 to perform placement and routing of a plurality of variations. At this time, constraint conditions (coarse-oriented or fine-oriented setting depending on the input budget and production line characteristics) are possible. In addition, the condition of "general loop type piping that is not mesh type", which is the base of comparison, is also set for the baseline.
  • step S (8) the factory model management unit 111 manages the results of step S (7) as a plurality of factory models.
  • step S (9) a plurality of construction costs (including the baseline) corresponding to the factory model of step S (7) are calculated respectively.
  • step S (10) the construction cost calculation unit 130 calculates the costs corresponding to the plurality of factory models of the factory model management unit 111, respectively.
  • step S (11) the running costs when the assumed production plans corresponding to the plurality of "factory models" are executed are calculated respectively.
  • step S (12) the production cost calculation unit 140 operates each facility and the compressed air piping network by using the data of the plurality of factory models, the plan input unit 141, and the recipe input unit 142 of the factory model management unit 111. , Multiple simulations.
  • step S (13) the result of step S (12) is input to the running cost calculation unit 150, and the cost of power consumption of the equipment and the cost of compressed air are calculated (compressed air consumption of equipment and piping).
  • the cost conversion unit 153 converts the cost based on the compressed air consumption).
  • step S (14) the production cost calculation unit 140 receives the result of step S (13) and calculates the running cost at the time of production corresponding to a plurality of factory models.
  • step S (15) the effect of reducing loss due to the supply of compressed air in the mesh type pipe is evaluated.
  • step S (16) the baseline evaluation unit 162 holds the cost calculated in step S (14) based on the data of the factory model for the baseline carried out in step S (7).
  • step S (17) the costs corresponding to the plurality of factory models are input to the mesh type evaluation unit 161 and compared with the result of step S (16).
  • step S (18) the mesh effect evaluation unit 170 calculates the cost-effectiveness based on the result of step S (17) and the result of step S (10). For example, the system (simulation device 102) recommends one optimum solution from the result that it can be recovered in 2 years because the running cost reduction effect of 1 million yen / year is expected by investing the construction cost of 2 million yen.
  • the simulation device 102 of the second embodiment accepts a plurality of mesh roughness as inputs (step S13-2), outputs the effect for each mesh roughness, and automatically presents the optimum solution (step S27-2). ). Therefore, the cost effectiveness for each mesh roughness can be quickly obtained.
  • Embodiment 3 The simulation apparatus 103 of the third embodiment will be described with reference to FIGS. 9 to 11.
  • artificial intelligence is used to narrow down the mesh roughness that is the optimum solution.
  • the simulation device 104 of the fourth embodiment which will be described later, also utilizes artificial intelligence to narrow down the mesh roughness that is the optimum solution, but the simulation device 103 determines whether the artificial intelligence is the optimum solution for each input of one mesh roughness. After making a determination, the simulation device 104 outputs the optimum solution for the input of a plurality of mesh roughness by artificial intelligence.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a functional configuration of the simulation device 103.
  • the simulation device 103 includes a learning unit 180 with respect to the simulation device 101 of FIG.
  • the learning unit 180 is connected to the mesh roughness adjusting unit 121 and the mesh effect evaluation unit 170.
  • the learning unit 180 acquires the result of the mesh effect evaluation unit 170 and feeds it back to the mesh roughness adjustment instead of randomly shaking the mesh roughness.
  • the learning unit 180 utilizes deep learning or a metaheuristic genetic algorithm as an efficient search method rather than a "brute force grid search".
  • FIG. 10 and 11 are flowcharts showing the operation of the simulation device 103.
  • the flowchart of FIG. 10 corresponds to the flowchart of FIG. 7 of the first embodiment.
  • the operation of the simulation device 103 will be described with reference to FIGS. 10 and 11.
  • the operation of the simulation device 103 corresponds to the simulation method.
  • the operation of the simulation device 103 corresponds to the processing of the simulation program.
  • FIG. 10 is the same as FIG. 7 except that step S13 and step S16 of FIG. 7 are step S13-3 and step S16-3, and step S28 proceeds to step S29 of FIG.
  • the simulation device 103 also performs the operations of steps S (1) to S (18) shown in FIG. 6 in the same manner as the simulation device 101, but the processing of steps S (1) to S (18) is performed. The steps with different contents will be explained.
  • step S (6) and step S (18) are different in the third embodiment. Others are the same as in the first embodiment. In the following, step S (6), step S (18) and FIG. 11 will be described.
  • step S (6) of the third embodiment mesh placement and wiring are performed from one roughness, and one mesh type piping factory model is created.
  • step S (18) the mesh effect evaluation unit 170 calculates the cost-effectiveness based on the result of step S (17) and the result of step S (10), and presents one optimal solution to be recommended. ..
  • Step S28 of FIG. 10 proceeds to step S29 of FIG.
  • step S29 the mesh effect evaluation unit 170 inputs the calculation result of the cost-effectiveness calculated in step S28 into the learning unit 180.
  • the learning unit 180 performs machine learning using artificial intelligence.
  • step S30 the learning unit 180 evaluates whether or not there is a mesh shape proposal having a higher improvement effect. If there is no mesh shape proposal having a higher improvement effect, the process proceeds to step S34, the mesh shape is determined, and the effect prediction is determined. If there is a mesh shape proposal having a higher improvement effect, the process proceeds to step S32.
  • step S32 the learning unit 180 calculates one mesh shape proposal having a higher improvement effect.
  • step S33 the calculation result is input to the mesh roughness adjusting unit 121. The process proceeds from step S33 to step S13-3 of FIG.
  • the learning unit 180 evaluates whether or not there is a mesh shape proposal having a higher improvement effect than one cost-effectiveness input from the mesh effect evaluation unit 170. (2) The learning unit 180 presents the input from the mesh effect evaluation unit 170 as the optimum solution if there is no mesh shape proposal having a high improvement effect, and if it exists, one mesh shape proposal having a high improvement effect is present. Input to the mesh roughness adjusting unit 121. (3) When the learning unit 180 inputs one mesh shape proposal having a high improvement effect to the mesh roughness adjusting unit 121, the above steps S (6) and subsequent steps are repeated.
  • ⁇ Learning method of learning unit 180 Learning is performed in advance before the learning unit 180 presents the optimum solution. Specifically, the learning unit 180 learns the optimum mesh roughness setting value by acquiring a plurality of cost-effectiveness obtained by performing the processes shown in the first and second embodiments at the time of learning. To do. Note that this learning may be carried out in common by a plurality of simulation devices.
  • the learning unit 180 narrows down the mesh roughness which is the optimum solution. Therefore, the optimal solution can be reached in a smaller number of times or in a shorter time than the conventional random or empirical method.
  • Embodiment 4 The simulation apparatus 104 of the fourth embodiment will be described with reference to FIGS. 12 and 13.
  • the configuration of the simulation device 104 is the same as that of the simulation device 103 of FIG.
  • the simulation device 104 also includes a learning unit 180. A plurality of mesh roughness is input in the simulation device 104.
  • FIGS. 12 and 13 are flowcharts showing the operation of the simulation device 104.
  • the operation of the simulation device 104 will be described with reference to FIGS. 12 and 13.
  • the operation of the simulation device 104 corresponds to the simulation method.
  • the operation of the simulation device 104 corresponds to the processing of the simulation program.
  • step S13 shows step S13, step S16 and step S27 of FIG. 7, except that step S13-4, step S16-4 and step S27-4, and step S28 proceeds to step S29 of FIG.
  • step S30-4 shows step S31-4, step S32-4.
  • the simulation device 104 also operates from step S (1) to step S (18) in the same manner as the simulation device 101, but the steps in which the processing contents are different from steps S (1) to S (18) will be described. .. In the following, of steps S (1) to S (18), the steps in which the processing contents are different and FIG. 13 will be described.
  • step S (6) a plurality of mesh type piping factory models are created by arranging and wiring meshes having a plurality of roughnesses.
  • step S (7) the mesh calculation unit 120 swings the parameters of the mesh roughness adjustment unit 121 to perform placement and routing of a plurality of variations. At this time, it is possible to set constraint conditions (coarse-oriented or fine-oriented depending on the initial input budget required for the introduction of piping equipment and the characteristics of the production line). In addition, the condition of "general loop type piping that is not mesh type", which is the base of comparison, is also set for the baseline.
  • step S (8) the factory model management unit 111 manages the results of step S (7) as a plurality of factory models.
  • step S (9), a plurality of construction costs (including the baseline) corresponding to the factory model of step S (7) are calculated respectively.
  • step S (10), the construction cost calculation unit 130 calculates the costs corresponding to the plurality of factory models of the factory model management unit 111, respectively.
  • step S (11) the running costs when the assumed production plans corresponding to the plurality of factory models are executed are calculated respectively.
  • step S (12) the production cost calculation unit 140 uses the data of the plurality of factory models, the plan input unit 141, and the recipe input unit 142 of the mesh type piping factory model management unit to pipe each facility and compressed air. Simulate multiple operations of the net (supply control by on-off valve).
  • step S (13) the result of step S (12) is input to the running cost calculation unit 150 to calculate the cost of the power consumption of the equipment and the cost of the compressed air (consumption of the compressed air of the equipment and the piping).
  • the cost conversion unit 153 converts the cost based on the consumption of compressed air).
  • step S (14) the production cost calculation unit 140 receives the result of step S (13) and calculates the running cost at the time of production corresponding to a plurality of factory models.
  • step S (15) the effect of reducing loss due to the supply of compressed air in the mesh type pipe is evaluated.
  • step S (16) the baseline evaluation unit 162 holds the cost calculated in step S (14) based on the data for the "factory model” for the baseline carried out in step S (7).
  • step S (17) the costs corresponding to the plurality of “factory models” are input to the mesh type evaluation unit 161 and compared with the result of step S (16).
  • step S (18) the mesh effect evaluation unit 170 calculates cost-effectiveness based on the result of step S (17) and the result of step S (10), and presents a plurality of recommended optimum solution candidates. Then, it is passed to the learning unit 180, which will be described later.
  • Step S28 of FIG. 12 proceeds to step S29 of FIG.
  • the mesh effect evaluation unit 170 inputs the calculation result of the cost-effectiveness calculated in step S28 into the learning unit 180.
  • the learning unit 180 performs machine learning using artificial intelligence.
  • step S30-4 the learning unit 180 learns the mesh shape plan having a high improvement effect by using the evaluation result as learning data.
  • the learning unit 180 determines whether or not the stop condition is satisfied.
  • the "stop condition" is a condition such as the following condition 1 or condition 2.
  • Condition 1 The condition that the difference in mesh roughness variation is less than or equal to the threshold value.
  • Condition 2 The condition that the number of loops or the loop time exceeds the threshold value.
  • step S34 the process of the learning unit 180 proceeds to step S34. If the "stop condition" is not met, the process proceeds to step S32-4.
  • step S32-4 the learning unit 180 selects a plurality of mesh shape proposals having a high improvement effect based on the learning result.
  • step S33 the learning unit 180 inputs the calculation result to the mesh roughness adjusting unit 121. The process proceeds from step S33 to step S13-4 of FIG.
  • the learning unit 180 of the fourth embodiment simultaneously performs learning and optimization presentation.
  • the learning unit 180 learns the conditions for making a mesh shape proposal having a high improvement effect based on a plurality of cost-effectiveness input from the mesh effect evaluation unit 170.
  • the learning unit 180 determines the stop condition, and if the stop condition is satisfied (YES in S31-4), the optimum solution is the most cost-effective mesh shape proposal from the current cost-effectiveness. And. If the stop condition is not satisfied (NO in S31-4), the learning unit 180 selects a plurality of mesh shape proposals having a higher improvement effect based on the learning result (S32), and inputs them to the mesh roughness adjusting unit 121. To do.
  • (3) When the learning unit 180 inputs one mesh shape proposal to the mesh roughness adjusting unit 121, the steps S (6) and subsequent steps are repeated.
  • the learning unit 180 obtains the optimum solution of the mesh roughness for a plurality of mesh roughness. Therefore, the optimum solution of mesh roughness can be obtained quickly.
  • Embodiment 5 describes the hardware configurations of the simulation devices 101, 102, 103, 104 described in the first to fourth embodiments.
  • FIG. 14 shows the hardware configurations of the simulation devices 101 and 102.
  • FIG. 15 shows the hardware configurations of the simulation devices 103 and 104.
  • the processor 10 does not have the learning unit 180, but in FIG. 15, the processor 10 has the learning unit 180.
  • the simulation device 101 is a computer. As shown in FIG. 14, the simulation device 101 includes a processor 10 and other hardware such as a main storage device 20, an auxiliary storage device 30, an input IF 40, an output IF 50, and a communication IF 60. IF indicates an interface.
  • the processor 10 is connected to other hardware via the signal line 70 and controls these other hardware.
  • the simulation device 101 includes a model management unit 110, a mesh calculation unit 120, a construction cost calculation unit 130, a production cost calculation unit 140, a running cost calculation unit 150, a reduction effect calculation unit 160, and a mesh effect evaluation unit 170 as functional elements. ..
  • the functions of the model management unit 110, the mesh calculation unit 120, the construction cost calculation unit 130, the production cost calculation unit 140, the running cost calculation unit 150, the reduction effect calculation unit 160, and the mesh effect evaluation unit 170 are realized by the simulation program 101a. ..
  • the processor 10 is a device that executes the simulation program 101a.
  • the processor 10 is an IC (Integrated Circuit) that performs arithmetic processing.
  • Specific examples of the processor 10 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • main storage device 20 is SRAM (Static Random Access Memory) and DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the main storage device 20 holds the calculation result of the processor 10.
  • the auxiliary storage device 30 is a storage device that stores data non-volatilely.
  • a specific example of the auxiliary storage device 30 is an HDD (Hard Disk Drive).
  • the auxiliary storage device 30 is a portable recording medium such as an SD (registered trademark) (Secure Digital) memory card, a NAND flash, a flexible disk, an optical disk, a compact disc, a Blu-ray (registered trademark) disc, or a DVD (Digital Versaille Disk). There may be.
  • the auxiliary storage device 30 stores the piping cost DB 133, the piping DB 151b, the equipment DB 152b, and the simulation program 101a.
  • the input IF 40 is a port to which an input device 200 such as a mouse or a keyboard is connected and data is input from each device.
  • the output IF 50 is a port to which various devices such as a display device 300 or an external storage device are connected and data is output to the various devices by the processor 10.
  • the communication IF60 is a communication port for the processor 10 to communicate with another device.
  • the processor 10 loads the simulation program 101a from the auxiliary storage device 30 into the main storage device 20, and reads and executes the simulation program 101a from the main storage device 20.
  • the main storage device 20 also stores an OS (Operating System).
  • the processor 10 executes the simulation program 101a while executing the OS.
  • the simulation device 101 may include a plurality of processors that replace the processor 10. These plurality of processors share the execution of the simulation program 101a.
  • Each processor is a device that executes the simulation program 101a in the same manner as the processor 10. Data, information, signal values and variable values used, processed or output by the simulation program 101a are stored in the main storage device 20, the auxiliary storage device 30, or a register or cache memory in the processor 10.
  • the simulation program 101a sets the "parts" of the model management unit 110, the mesh calculation unit 120, the construction cost calculation unit 130, the production cost calculation unit 140, the running cost calculation unit 150, the reduction effect calculation unit 160, and the mesh effect evaluation unit 170 as “parts”. It is a program that causes a computer to execute each process, each procedure, or each process read as “process”, “procedure”, or "process”.
  • the simulation detection method is a method performed by the simulation device 101, which is a computer, executing the simulation program 101a.
  • the simulation program 101a may be stored in a computer-readable recording medium and provided, or may be provided as a program product.
  • the hardware configuration of the simulation device 102 is the same as that of the simulation device 101 described above. Further, the hardware configurations of the simulation device 103 and the simulation device 104 are the same as those of the simulation device 101 described above.
  • the simulation device 103 and the simulation device 104 include a model management unit 110, a mesh calculation unit 120, a construction cost calculation unit 130, a production cost calculation unit 140, a running cost calculation unit 150, a reduction effect calculation unit 160, and a mesh effect evaluation unit 170.
  • a learning unit 180 is provided.
  • the processor 10 programs the model management unit 110, the mesh calculation unit 120, the construction cost calculation unit 130, the production cost calculation unit 140, the running cost calculation unit 150, the reduction effect calculation unit 160, the mesh effect evaluation unit 170, and the learning unit 180. It is realized by executing.
  • FIG. 16 shows a configuration in which the functions of the simulation device 101 are realized by hardware.
  • the electronic circuit 90 of FIG. 16 includes a model management unit 110, a mesh calculation unit 120, a construction cost calculation unit 130, a production cost calculation unit 140, a running cost calculation unit 150, a reduction effect calculation unit 160, a mesh effect evaluation unit 170, and a main memory. It is a dedicated electronic circuit that realizes the functions of the device 20, the auxiliary storage device 30, the input IF40, the output IF50, and the communication IF60.
  • the electronic circuit 90 is connected to the signal line 91.
  • the electronic circuit 90 is specifically a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA, an ASIC, or an FPGA.
  • GA is an abbreviation for Gate Array.
  • ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit.
  • FPGA is an abbreviation for Field-Programmable Gate Array.
  • the functions of the components of the simulation device 101 may be realized by one electronic circuit, or may be distributed and realized by a plurality of electronic circuits. Some functions of the components of the simulation device 101 may be realized by electronic circuits, and the remaining functions may be realized by software.
  • Each of the processor 10 and the electronic circuit 90 is also called a processing circuit.
  • the functions of the model management unit 110, the mesh calculation unit 120, the construction cost calculation unit 130, the production cost calculation unit 140, the running cost calculation unit 150, the reduction effect calculation unit 160, and the mesh effect evaluation unit 170 are processed circuits. May be realized by.
  • model management unit 110, mesh calculation unit 120, construction cost calculation unit 130, production cost calculation unit 140, running cost calculation unit 150, reduction effect calculation unit 160 and mesh effect evaluation unit 170, main storage device 20, auxiliary storage device. 30, the functions of the input IF40, the output IF50 and the communication IF160 may be realized by the processing circuit storage.
  • the above description of FIG. 16 also applies to the simulation devices 102, 103 and the simulation device 104.
  • processors 10 processors, 20 main storage devices, 30 auxiliary storage devices, 40 input IFs, 50 output IFs, 60 communication IFs, 70 signal lines, 90 electronic circuits, 91 signal lines, 101, 102, 103, 104 simulation devices, 101b simulation programs.

Landscapes

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Abstract

メッシュ計算部（１２０）は、制御によって開閉可能な複数の弁と、複数の配管とを有し、複数の配管の各配管が弁どうしを接続することで複数の配管がメッシュ状に配置され、流体が流入するメッシュ配管回路の配管モデルを、入力されたメッシュ粗さに基づいて作成する。メッシュ計算部（１２０）は、配管モデルを、メッシュ配管回路を使用する工場のモデルを示す工場レイアウトモデルと組み合わせることにより、シミュレーション対象のモデルである工場モデルを作成する。構築コスト計算部（１３０）は、工場モデルの示す工場の構築コストを計算する。生産コスト計算部（１４０）は、工場モデルをシミュレーションし、工場がメッシュ配管回路を使用して稼動する稼動コストを計算する。メッシュ効果評価部（１７０）は、構築コストと稼動コストとに基づいて、メッシュ配管回路の効果を評価する。

Description

シミュレーション装置、シミュレーションプログラム及びシミュレーション方法
　この発明は、圧縮空気のような流体を配管によって供給する供給経路のシミュレーション装置に関する。
　従来では、圧力データと、モデルによるシミュレーションとで、圧縮空気の漏れ場所候補及び漏れ場所における漏れ量を、メタヒューリスティク最適化手法を利用して計算して出力する技術がある（例えば特許文献１）。
　しかし、従来では、構成機器の入出力関係をブランチとして表現する機器モデルを複数のノードにより接続し、全漏れ場所の組合せをシミュレータで診断する技術であった。このため、圧縮空気の供給経路を変更しながら、可変型の供給経路に依存した損失回避の効果を評価することはできなかった。
特開２００９－２５９２７９号公報
　本発明は、損失を抑える圧縮空気のＪＩＴ供給を工場で行うために、制御可能な開閉弁で配管を接続して圧縮空気の供給経路をメッシュ化することを前提に、供給経路を変更可能なメッシュ型供給経路の最適形状をシミュレーションで事前に評価し、決定するシミュレーション装置の提供を目的とする。
　この発明のシミュレーション装置は、
　制御によって開閉可能な複数の電磁弁を含む複数の弁と、複数の配管とを有し、前記複数の配管の各配管が弁どうしを接続することで前記複数の配管がメッシュ状に配置され、流体が流入するメッシュ配管回路のモデルである配管モデルを、入力されたメッシュ粗さに基づいて作成し、作成した前記配管モデルと、前記メッシュ配管回路を使用する工場のモデルを示す工場レイアウトモデルとを組み合わせることにより、前記メッシュ配管回路を備える工場のモデルであり、シミュレーション対象のモデルである工場モデルを作成するメッシュ計算部と、
　前記工場モデルの示す前記工場の構築コストを計算する構築コスト計算部と、
　前記工場モデルをシミュレーションすることにより、前記工場が前記メッシュ配管回路を使用して稼動する稼動コストを計算する生産コスト計算部と、
　前記構築コストと前記稼動コストとに基づいて、前記メッシュ配管回路の効果を評価するメッシュ効果評価部と
を備える。
　本発明によれば、供給経路を変更可能なメッシュ型供給経路の最適形状をシミュレーションで事前に評価し、決定するシミュレーション装置を提供できる。
実施の形態１の図で、シミュレーション対象の工場を備える流体供給システム１０００を示す図。 実施の形態１の図で、メッシュ配管回路８００における供給経路を説明する図。 実施の形態１の図で、シミュレーション装置１０１の構成を示すブロック図。 実施の形態１の図で、メッシュ配線部１２２が配線した４つのメッシュ配管回路を示す図。 実施の形態１の図で、生産コスト計算部１４０に入力される生産投入計画とレシピを示す図。 実施の形態１の図で、シミュレーション装置１０１のシーケンス図。 実施の形態１の図で、図６を補足するフローチャート。 実施の形態２の図で、シミュレーション装置１０２の動作を説明するフローチャート。 実施の形態３の図で、シミュレーション装置１０３の機能を示すブロック図。 実施の形態３の図で、シミュレーション装置１０３の動作を説明するフローチャート。 実施の形態３の図で、図１０から続くフローチャート。 実施の形態４の図で、シミュレーション装置１０４の動作を示すフローチャート。 実施の形態４の図で、図１２から続くフローチャート。 実施の形態５の図で、シミュレーション装置１０１、１０２のハードウェア構成を示す図。 実施の形態５の図で、シミュレーション装置１０３，１０４のハードウェア構成を示す図。 実施の形態５の図で、ハードウェア構成を補足する図。
　以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。
（１）以下では、生産設備を設備と表記する場合がある。生産設備は、流体を利用する利用設備である。
（２）以下では流体として圧縮空気を用いる。しかし、流体は圧縮空気に限らず、圧縮空気以外の不活性ガス気体または二酸化炭素のような気体でもよい。また流体は液体でもよい。また、流体は紛体でもよい。
（３）以下では配管コストデータベース１３３、配管データベース１５１ｂ及び設備データベース１５２ｂが登場するが、これらは配管コストＤＢ１３３、配管ＤＢ１５１ｂ及び設備ＤＢ１５２ｂと表記する。
（４）以下では弁と記載したときは、特に断らない限り１個あるいは４個のように複数個の開閉弁を有し、これら開閉弁の開閉の制御可能な電磁弁である。電磁弁は開閉弁である。
　実施の形態１．
　図１から図７を参照して、実施の形態１のシミュレーション装置１０１を説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１は、シミュレーション対象の工場７００を備える流体供給システム１０００を示す。図１で実線は圧縮空気の流れを示し、破線はデータの流れを示す。流体供給システム１０００は、生産実行システム２３０、圧縮機制御装置２４０、弁制御部２５０及び工場７００を備えている。工場７００は、複数の圧縮機７１０、弁７２０、レシーバータンク７３０、弁７４０及びメッシュ配管回路８００を有する。
＜メッシュ配管回路８００＞
　メッシュ配管回路８００は、制御によって開閉可能な複数の弁８０１を含む複数の弁と、複数の配管８０２とを有している。メッシュ配管回路８００の複数の弁は、全部が電磁弁でもよいし、１つまたは複数の手動弁を含んでもよい。メッシュ配管回路８００は、複数の配管８０２の各配管８０２が弁８０１どうしを接続することで複数の配管８０２がメッシュ状に配置され、流体が流入する。流体を利用する複数の利用設備８１０，８１０ａ、８１０ｂが、複数の配管８０２のうちの異なる配管８０２のそれぞれに接続されている。弁制御部２５０は、メッシュ配管回路８００の有する複数の弁８０１を制御することにより、供給経路を形成する。
＜シミュレーションの対象＞
　シミュレーション装置１０１のシミュレーションの対象になるのは、図１の工場７００である。シミュレーションの対象になる工場７００のモデルを、以下では工場モデルと呼んでいる。
　図２は、流体供給システム１０００の有するメッシュ配管回路８００における供給経路を説明する図である。図２の左上の図はメッシュ配管回路８００の比較例の、ループ型配管である。ループ型の配管では、設備Ａから設備Ｄのうち設備Ｃのみ稼動（ＯＮ）し、設備Ａ，Ｂ，Ｄが停止（ＯＦＦ）の場合でも、ループ型配管の全域に圧縮空気を供給する必要がある。このため、停止している設備Ａ，Ｂ，Ｄのための経路にも圧縮空気が流れるため、この部分の圧縮空気の漏れが生じる。
　一方、実施の形態１のメッシュ配管回路８００では以下のようである。図２の左下の図はメッシュ配管回路８００を模式的に示す。メッシュ配管回路８００は１６箇所の弁Ｖが配管８０２で接続されている。図２の左下の図は設備Ａから設備Ｄのすべてが停止している。図２の右上の図は設備Ｃが稼働を開始した状態を示している。図２の右上の図では、弁Ｖ１の弁Ｖ２方向が開、弁Ｖ２の弁Ｖ３方向が開、弁Ｖ３の弁Ｖ４方向が開とされて、実線で示す供給経路が形成されている。この場合、図２の左上のループ型配管に対して、破線で示す部分には圧縮空気が供給されないため、ループ型配管に対して圧縮空気の漏れが少ない。図２の右下の図は、設備Ｂ、Ｃ、Ｄが稼働している状態を示す。
　この図では、右上の状態に加え、弁Ｖ４の弁Ｖ５方向が開、弁Ｖ５の弁Ｖ６方向が開、弁Ｖ５の弁Ｖ１０方向及びが開、弁Ｖ６の弁Ｖ７方向が開、弁Ｖ７の弁Ｖ８方向が開、弁Ｖ８の弁Ｖ９方向が開となったため、実線で示す圧縮空気の供給経路が形成された。図２の右下の図でも、メッシュ配管回路８００のうち破線の配管は使用されない。よって、ループ型配管に対して圧縮空気の漏れが少ない。
　シミュレーション装置１０１は、図２のメッシュ配管回路８００を備える工場７００をシミュレーションする。シミュレーション装置１０１は、工場７００の構築コスト及びランニングコストをシミュレーションし、各工場モデルの総合的なコストを評価可能である。
＜シミュレーション装置１０１＞
　図３は、シミュレーション装置１０１の構成を示すブロック図である。シミュレーション装置１０１は、モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０を備えている。
＜モデル管理部１１０＞
　以下にモデル管理部１１０を説明する。モデル管理部１１０は、工場モデル管理部１１１、コストモデル作成部１１２、配管モデル作成部１１３、工場レイアウトモデル作成部１１４及び設備モデル作成部１１５を備えている。
＜工場モデル管理部１１１＞
　工場モデル管理部１１１は、メッシュ型配管を備える工場モデルを管理する。工場モデルは、後述の図４に示すが、工場のメッシュ型配管、設備などをモデルで表現するデータである。工場モデルは、後述するメッシュ計算部１２０により決定された工場のメッシュ型配管、設備などの配置、接続形態をモデル化したデータである。メッシュ粗さの相違により、複数の「工場モデル」が存在する。工場モデルはメッシュ効果評価に使用する。
　工場モデルと工場レイアウトモデルは、異なる。工場レイアウトモデルは、生産設備、関連設備の工場フロアへの配置（レイアウト）のモデルである。
　一方、工場モデルは、後述の図４に示すように工場レイアウトモデル、配管モデルなどを組み合わせた稼働する、シミュレーション対象のモデルである。工場モデルは、生産設備の配置だけでなく、配管及び弁の配置なども含んだモデルである。
＜コストモデル作成部１１２＞
　コストモデル作成部１１２は、圧縮空気コストモデルを作成する。圧縮空気コストモデルとは、圧縮空気のコストをモデルで表現したデータである。圧縮空気コストモデルとは、圧縮空気の消費量をコストに変換するためのモデルである。圧縮空気コストモデルは、圧縮空気を供給するために必要な圧縮機の電力からコストを算出するために使う。
＜配管モデル作成部１１３＞
　配管モデル作成部１１３は、配管モデルを作成する。配管モデルは、圧縮空気を供給するメッシュ配管をモデルで表現したデータである。配管モデルは、配管メッシュ設計に使用する。配管モデルは、一般的なＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｉｄｅｄ　Ｄｅｓｉｇｎ）等で、圧縮空気の消費や供給に関連する設備への配管設計に必要な情報として、材質、形状（断面、肉厚など）、接合部、開閉弁、圧力計などをモデル化したものである。
＜工場レイアウトモデル作成部１１４＞
　工場レイアウトモデル作成部１１４は、工場レイアウトモデルを作成する。工場レイアウトモデルは、工場レイアウトをモデルで表現したデータである。工場レイアウトモデルは、配管メッシュ設計に使用する。工場レイアウトモデルは、一般的なＣＡＤ等で、圧縮空気配管に接続される生産設備、関連設備を設置する工場のフロアをモデル化したモデルである。
＜設備モデル作成部１１５＞
　設備モデル作成部１１５は、設備モデルを作成する。設備モデルは、設備の圧縮空気消費をモデルで表現したモデルである。設備モデルは、配管メッシュ設計、及び生産模擬に使用する。設備モデルは、設備の動作モード（停止、稼働、休止など）に応じた圧縮空気の消費をモデル化したものである。ここで動作モードとは、生産投入計画や生産レシピで決定される。圧縮空気消費量を満たす仕様の配管の配置配線が必要である。
＜メッシュ計算部１２０＞
　メッシュ計算部１２０は、メッシュ粗さ調整部１２１とメッシュ配線部１２２を備えている。メッシュ計算部１２０は、配管モデルを作成する。配管モデルとは、制御によって開閉可能な複数の電磁弁を含む複数の弁と、複数の配管とを有し、複数の配管の各配管が弁どうしを接続することで複数の配管がメッシュ状に配置され、流体が流入するメッシュ配管回路のモデルである。メッシュ計算部１２０は、配管モデルを、入力されたメッシュ粗さに基づいて作成する。メッシュ計算部１２０は、作成した配管モデルと、メッシュ配管回路を使用する工場のモデルを示す工場レイアウトモデルとを組み合わせることにより、工場モデルを作成する。工場モデルとは、メッシュ配管回路を備える工場のモデルであり、シミュレーション対象のモデルである。
＜メッシュ粗さ調整部１２１＞
　メッシュ粗さ調整部１２１は、メッシュの粗さ粒度を任意の粗さに指示したり、あるいは、複数の幅を持つ粒度に自動的に設定したりできるように設定を振る。メッシュ粗さ調整部１２１は、導入コスト小で効果小の「粗さ大」から、逆の「粗さ小」まで、メッシュの粒度を振る。ブランチ間（配管と配管との間）は、単なる接合材の場合も、開閉弁の場合もある。メッシュ粗さ調整部１２１は、工場レイアウトモデル、設備モデル、配管モデルの情報及びメッシュ粗さ情報を使って、メッシュ配線部１２２に指示を出す。
＜メッシュ配線部１２２＞
　メッシュ配線部１２２は、メッシュ配管を自動で配線する。メッシュ配線部１２２は、メッシュ粗さ設定に応じて、メッシュ配管を自動で配線する。開閉弁設定情報は、メッシュ粗さ調整部１２１から受け取る。
　図４は、メッシュ配線部１２２が配線した４つのメッシュ配管回路を示す。
（１）図４の左上は、メッシュ粗さがゼロの場合に、メッシュ配線部１２２によって、ループ型として形成された配管回路を示す。
（２）図４の左下は、メッシュ粗さが「粗」の場合に、メッシュ配線部１２２によって、３＊３のメッシュで形成された配管回路を示す。
（３）図４の右上は、メッシュ粗さが「中」の場合に、メッシュ配線部１２２によって、４＊４のメッシュで形成された配管回路を示す。
（４）図４の右下は、メッシュ粗さが「細かい」の場合に、メッシュ配線部１２２によって、６＊６のメッシュで形成された配管回路を示す。
　配管どうしの交点をノードと呼ぶ。いくつかのノードには、制御可能な弁が置かれる。メッシュ配線部１２２は、メッシュの粗さ（弁の配置数）及び弁の設置場所（配線経路）、弁の有無をパラメータとして、複数の「工場モデル」を作成する。
＜構築コスト計算部１３０＞
　構築コスト計算部１３０は、ベースライン評価部１３１、配管コスト計算部１３２及び配管コストＤＢ１３３を備える。構築コスト計算部１３０は、工場モデルの示す工場の構築コストを計算する。
＜ベースライン評価部１３１＞
　ベースライン評価部１３１は、後述するベースラインの配管の構築コストに関する値を保持する。ベースライン評価部１３１は、メッシュの粒度に応じた１つあるいは複数の「工場モデル（後述）」に対応する配管構築コストと、ベースラインとなる工場モデルの配管構築コストとの比較を実施する。
＜配管コスト計算部１３２＞
　配管コスト計算部１３２は、配管の構築に必要なコストを計算する。配管コスト計算部１３２は、工場モデル管理部１１１が保持する複数の「工場モデル」毎の構築コストを、配管コストＤＢ１３３を用いて計算する。
＜配管コストＤＢ１３３＞
　配管コストＤＢ１３３は、配管構築に必要なコストのデータを有するデータベースである。配管コストＤＢ１３３は、配管の材質や肉厚、接合部、開閉弁設置といった条件に対応したコストのデータベースである。配管コストＤＢ１３３の有するデータは、例えば、単位長さ当りの配管のコスト及び接合部ごとのコストである。
＜生産コスト計算部１４０＞
　生産コスト計算部１４０は、計画入力部１４１、レシピ入力部１４２及び模擬実行部１４３を備える。生産コスト計算部１４０は、工場モデルをシミュレーションすることにより、工場がメッシュ配管回路を使用して稼働する稼働コストを計算する。
＜計画入力部１４１＞
　計画入力部１４１は、想定される典型的な生産投入計画が入力される。生産投入計画は、工場に想定される生産計画を模擬するために、典型的な生産計画を設定する。例えば、１日に車を５００台のような例である。
＜レシピ入力部１４２＞
　レシピ入力部１４２は、設備毎の生産レシピが入力される。設備レベルで、想定される典型的な生産レシピが設定される。例えば、ボディー洗浄には、圧縮空気を毎秒０．５立方メートルで１分噴射後に５分待ち時間のような生産レシピである。
　図５は、生産コスト計算部１４０に入力される生産投入計画とレシピを示す。図５の上の表は生産投入計画を示し、図５の下の表はレシピを示す。
＜模擬実行部１４３＞
　模擬実行部１４３は、生産を模擬し、コストを計算する。模擬実行部１４３は、生産を模擬し、模擬の結果をランニングコスト計算部１５０（後述）に渡す。模擬実行部１４３は、ランニングコスト計算部１５０が計算するコストをランニングコスト計算部１５０から受け取ることで、生産模擬で消費する圧縮空気のコストを計算する。模擬実行部１４３は、各工場モデル、生産計画、レシピ及び「設備と配管の圧縮空気消費量」が入力される。模擬実行部１４３は、これらの入力値によって、生産で必要となるコストを計算して出力する。模擬実行部１４３は、様々な入力値に対応する解を出力することで、削減効果計算部１６０に必要な情報を提供する。
＜ランニングコスト計算部１５０＞
　ランニングコスト計算部１５０は、配管評価部１５１、設備評価部１５２及びコスト変換部１５３を備える。ランニングコスト計算部１５０は、模擬実行部１４３が模擬する生産で消費する圧縮空気に対して、この圧縮空気に対応するランニングコストを計算する。
＜配管評価部１５１＞
　配管評価部１５１は、配管計算部１５１ａ及び配管ＤＢ１５１ｂを備える。配管評価部１５１は、配管の圧縮空気の消費量をコストに変換する。配管評価部１５１は、模擬実行部１４３が模擬する生産に応じて、配管が消費（弁の開閉による体積変化や、漏れ）する圧縮空気量と圧縮機の電力とを計算し、コスト変換部１５３を使って、圧縮空気量コストを計算する。
＜設備評価部１５２＞
　設備評価部１５２は、設備の電力及び圧縮空気消費量をコストに変換する。設備評価部１５２は、模擬実行部１４３が模擬する生産に応じて、設備が消費する電力と圧縮空気量を計算し、コスト変換部１５３を使ってコストを計算する。
　設備評価部１５２は、設備計算部１５２ａ及び設備ＤＢ１５２ｂを備える。
＜コスト変換部１５３＞
　コスト変換部１５３は、圧縮空気の消費量をコストに変換する。コスト変換部１５３は、コストモデル作成部１１２の情報を基に、圧縮空気の消費量をコストに変換する。
＜削減効果計算部１６０＞
　削減効果計算部１６０は、メッシュタイプ評価部１６１とベースライン評価部１６２を備える。削減効果計算部１６０は、後述するように、ベースラインと各メッシュタイプとのランニングコスト比較による損失削減効果を計算する。
＜メッシュタイプ評価部１６１＞
　メッシュタイプ評価部１６１は、複数のメッシュ型のそれぞれついて、損失削減効果を評価する。メッシュタイプ評価部１６１は、メッシュ粗さを振った複数の「工場モデル」に対して、模擬実行部１４３による生産模擬で得られたコストを、ベースライン評価部１６２が計算したベースラインと比較し、損失削減効果を計算する。
＜ベースライン評価部１６２＞
　ベースライン評価部１６２は、評価の基準となるベースラインの値を設定する。ベースラインとは、コスト比較の基準となるものである。原則は従来の配管、つまり配管をメッシュ粗さがゼロであるループ配管としたもの（工場レイアウトモデルなどはその他の工場モデルと同じ）が想定される。しかし、ユーザの設定で任意に変更（例えば、メッシュ粗さ「中」をベースラインとするなど）してもよい。
　具体的には、ベースライン評価部１６２は、メッシュ型配管を導入しない設定を、モデル管理部１１０及び生産コスト計算部１４０から受け取ることで、評価の基準となるベースラインの値を設定する。
＜メッシュ効果評価部１７０＞
　メッシュ効果評価部１７０は、構築コストと稼働コストとに基づいて、メッシュ配管回路の効果を評価する。
メッシュ効果評価部１７０は、メッシュの費用対効果を評価する。メッシュ効果評価部１７０は、複数の「工場モデル」に応じた構築コスト計算部１３０の導入コストと、削減効果計算部１６０の削減コストから、メッシュの費用対効果を評価する。メッシュ効果評価部１７０による評価は、メッシュ粗さ入力に対する最適解の計算、または工場モデルごとのＲＯＩ（ｒｅｔｕｒｎ　ｏｎ　ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ）の計算、または投資額に応じた最適化である。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図６は、シミュレーション装置１０１のシーケンス図である。
　図７は、図６を補足するフローチャートである。図６には図７のステップ番号を記入している。
　以下に、図６、図７を参照して、シミュレーション装置１０１の動作を説明する。シミュレーション装置１０１の動作は、シミュレーション方法に相当する。シミュレーション装置１０１の動作は、シミュレーションプログラムの処理に相当する。
＜Ａ：ステップＳ（１）＞
　ステップＳ（１）は、初期設定のステップである。
ステップＳ（１）は、ステップＳ（２）、ステップＳ（３）、ステップＳ（４）及びステップＳ（５）から成る。ステップＳ（１）において、ユーザは、事前準備として、モデル、データベース、模擬する生産計画及びレシピを作成する。
　ステップＳ（２）において、ユーザは、モデル管理部１１０を用いて各モデル情報を作成する。コストモデル作成部１１２は、圧縮空気コストモデルを作成する。配管モデル作成部１１３は、配管モデルを作成する。工場レイアウトモデル作成部１１４は、工場レイアウトモデルを作成する。設備モデル作成部１１５は、設備モデルを作成する。
　ステップＳ（３）において、ユーザは、配管ＤＢ１５１ｂ、設備ＤＢ１５２ｂを作成する。
　ステップＳ（４）において、ユーザが、構築コスト計算部１３０の配管コストＤＢ１３３を作成する。ステップＳ（５）において、ユーザは、生産コスト計算部１４０の計画入力部１４１に生産計画を入力し、レシピ入力部１４２にレシピを入力する。
＜Ｂ：ステップＳ（６）＞
　ステップＳ（６）は、工場モデルを作成するステップである。
ステップＳ（６）は、ステップＳ（７）及びステップＳ（８）から成る。ステップＳ（６）では、「ユーザの入力」と複数の粗さのメッシュの配置配線により、１つのメッシュ型配管工場モデルを作成する。
　ユーザが、メッシュ粗さ調整部１２１に、メッシュの粗さを入力する。メッシュ粗さの入力形式は、ユーザが粗、中、細のような粗さを選択する方式でもよいし、ユーザが直接パラメータの数値を入力する形式でもよい。
　ステップＳ（７）において、ユーザ入力に基づいてメッシュ粗さ調整部１２１は、粗さのパラメータを決定する。メッシュ配線部１２２は、粗さのパラメータに従って、メッシュ配管の配線を実施する。この際、制約条件（投入予算や生産ライン特性により、粗め志向や、細かめ志向）設定が可能である。また、メッシュ配線部１２２は、比較用の工場モデルであるベースラインを、工場レイアウトモデルと配管回路とから、生成する。
　ステップＳ（８）において、ステップＳ（７）の結果、つまり、工場レイアウトモデルにメッシュ配管回路モデルが加わった「工場モデルを、工場モデル管理部１１１が管理する。
＜Ｃ：ステップＳ（９）＞
　ステップＳ（９）は、工場モデルの構築コストの計算のステップである。
ステップＳ（９）は、ステップＳ（１０）から成る。ステップＳ（９）では、ステップＳ（７）で生成した「工場モデル」及びベースラインの各構築費用を計算する。
　ステップＳ（１０）において、構築コスト計算部１３０が、工場モデル管理部１１１が持つ「工場モデル」に対応した構築コストを計算する。
　ベースライン評価部１３１は、工場モデル管理部１１１の管理する比較用の工場モデルであるベースラインの構築コストを、配管コストＤＢ１３３を参照して計算する。配管コスト計算部１３２は、工場モデル管理部１１１の管理する工場モデルの構築コストを、配管コストＤＢ１３３を参照して計算する。
＜Ｄ：ステップＳ（１１）＞
　ステップＳ（１１）は、工場モデルのランニングコストの計算のステップである。
ステップＳ（１１）は、ステップＳ（１２）、ステップＳ（１３）及びステップＳ（１４）から成る。ステップＳ（１１）では、ステップＳ（１２）からステップＳ（１４）で、「工場モデル」に対応した、想定される生産計画を実行した場合のランニングコストを計算する。
　ステップＳ（１２）において、模擬実行部１４３は、工場モデル管理部１１１の持つ「工場モデル」、計画入力部１４１の持つ生産計画、レシピ入力部１４２の持つレシピを用いて、各設備や圧縮空気配管網（開閉弁で供給制御）の動作を、模擬する。
　ステップＳ（１３）において、ランニングコスト計算部１５０は、ステップＳ（１２）の模擬結果を取得し、設備の消費電力のコスト算出、並びに圧縮空気のコストを計算する。具体的には、配管評価部１５１及び設備評価部１５２は、模擬実行部１４３から模擬結果を取得する。配管評価部１５１は、配管ＤＢ１５１ｂを参照し、模擬結果における配管の圧縮空気の消費量と、模擬結果における圧縮機の電力消費量とから、配管の圧縮空気の消費量に関するランニングコスト（以下、配管ランニングコスト）を計算する。設備評価部１５２は、設備ＤＢ１５２ｂを参照し、模擬結果における設備が消費する電力と、模擬結果における設備が使用する圧縮空気とから、設備に関するランニングコスト（以下、設備ランニングコスト）を計算する。
　ステップＳ（１４）において、模擬実行部１４３は、配管評価部１５１の計算した配管ランニングコストを配管評価部１５１から取得し、設備評価部１５２の計算した設備ランニングコストを設備評価部１５２から取得する。模擬実行部１４３は、「工場モデル」に対応した、生産時のランニングコストを計算する。
＜Ｅ：ステップＳ（１５）＞
　ステップＳ（１５）は、費用対効果を確認するステップである。
ステップＳ（１５）は、ステップＳ（１６）、ステップＳ（１７）及びステップＳ（１８）からなる。ステップＳ（１５）では、メッシュ型配管の圧縮空気の供給による損失削減効果を評価する。
　ステップＳ（１６）において、ステップＳ（７）で実施したベースライン用の「工場モデル」用のデータに基づき、ステップＳ（１４）で模擬実行部１４３が算出したランニングコストを、ベースライン評価部１６２が保持する。
　ステップＳ（１７）において、メッシュタイプ評価部１６１が、「工場モデル」に対応したランニングコストを、模擬実行部１４３から取得する。また、メッシュタイプ評価部１６１は、ステップＳ（１６）でベースライン評価部１６２が保持したベースライン用のランニングコストを、ベースライン評価部１６２から取得する。メッシュタイプ評価部１６１は、模擬実行部１４３から取得した工場モデルのランニングコストと、ベースライン評価部１６２から取得したベースライン用のランニングコストを比較する。
　ステップＳ（１８）において、メッシュ効果評価部１７０は、ステップＳ（１７）の「工場モデルのランニングコストと、ベースライン用のランニングコスト」との比較結果、とステップＳ（１０）の結果（工場モデルの構築コスト）とを基に、費用対効果を計算する。費用対効果の例として、メッシュ効果評価部１７０は、例えば、２００万円の構築費用投入で、１００万円／年のランニングコスト削減効果が見込まれるため、２年で回収可能との評価を計算する。ユーザが入力（メッシュ粗さ）を変えて複数の結果を得る。メッシュ効果評価部１７０は、複数の結果（メッシュ効果評価部１７０が計算した入力ごとの費用対効果）を、後述する実施の形態５の表示装置３００に表示する。ユーザが、表示装置３００に表示された複数の結果の中から、１つのメッシュ粗さに対応する結果（メッシュ効果評価部１７０が計算した評価結果）を採用する。
　シミュレーション装置１０１によるシミュレーションの他の利用例として以下の利用例がある。
　生産コスト計算部１４０は、メッシュ計算部１２０によって作成された工場モデルに対して、シミュレーションによって、複数の生産計画の生産計画ごとに稼働コストを計算する。メッシュ効果評価部１７０は、それぞれの稼働コストを評価して、最適な稼働コストの生産計画を抽出する。
以下は、圧縮空気配管の施工後にも、シミュレーションを活用できる具体例である。
（１）メッシュ型配管の施工後に、シミュレーション装置１０１によるシミュレーションを用いて、複数の生産計画案に対するランニングコストを評価する。この評価によって、コストの最適な生産計画を立案するシナリオの作成が可能になる。
（２）受注を達成する生産投入計画案が複数ある場合に、シミュレーション装置１０１を使用する。
（２．１）採用された「工場モデル」１つを、メッシュ型配管工場モデル管理部が保持。
（２．２）生産投入計画入力部に対し、複数の計画案を入力。
（２．３）（２．１）と（２．２）を入力として、ステップＳ（１２）～ステップＳ（１４）を実施する。ここで、人件費及び中間在庫保管費などの経費も、設備のランニングコストの一部として取り扱っても構わない（設備モデルで設定）。
（２．４）最もコストが有利となる計画案を選択する。
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
（１）従来では、ループ形状の供給経路における圧縮空気のリーク損失を許容していた。
しかし、シミュレーション装置１０１は、制御可能な弁で接続されたメッシュ配管回路の利用を前提に、設備及び配管のモデルによって、メッシュ形状に依存する構築費用及びメッシュ形状に依存する損失回避効果を事前にシミュレートする。
よってシミュレーション装置１０１により、メッシュ配管回路として採用するべき、最適なメッシュ形状を決定できる。
（２）また、シミュレーション装置１０１は、生産計画に応じた圧縮空気のＪＩＴ（Ｊｕｓｔ　Ｉｎ　Ｔｉｍｅ）供給効果をシミュレートできる。よって、従来は定量的な評価が困難であった「生産計画に依存する圧縮空気の損失量削減効果の事前の定量評価」が実現できる。つまり、生産計画立案時に、「生産性と電力消費」、及び、「生産性と圧縮空気消費」のような、工場システム全体として最適な運用を図るための情報を得ることができる。
　実施の形態２．
　図８を参照して実施の形態２のシミュレーション装置１０２を説明する。
　図８は、シミュレーション装置１０２の動作を説明するフローチャートである。図８は、図７に対応する。シミュレーション装置１０２の構成は、図３のシミュレーション装置１０１と同じである。
　シミュレーション装置１０２では、メッシュ計算部１２０が自動生成する複数のメッシュ粗さ（プラン１、プラン２、・・・）に対応する複数の「工場モデル」に対し、メッシュ効果評価部１７０が、推奨する最適解、及び初期投資能力に応じたＲＯＩを計算することで、本シミュレーションで構成されるシステムが自動的に最適解を推奨（提示）する。なお、前述の実施の形態１では、人が最適解を判断する。例えば、プラン１（メッシュが１０段階の２番目の粗さ）は、２００万円投入で削減効果１００万円／年なので２年で回収できるといった計算をメッシュ効果評価部１７０が行う。
　図８は、シミュレーション装置１０２の動作を示すフローチャートである。図８を参照してシミュレーション装置１０２の動作を説明する。シミュレーション装置１０２の動作は、シミュレーション方法に相当する。シミュレーション装置１０２の動作は、シミュレーションプログラムの処理に相当する。
　図８は、図７のステップＳ１３、ステップＳ１６及びステップＳ２７が、ステップＳ１３－２、ステップＳ１６－２及びステップＳ２７－２となっている以外は、図７と同じである。
　また、シミュレーション装置１０２もシミュレーション装置１０１と同様にステップＳ（１）からステップＳ（１８）の動作をするが、ステップＳ（１）からステップＳ（１８）のうち、処理内容がことなるステップを説明する。
＜ステップＳ（６）からＳ（８）＞
　ステップＳ（６）において、複数の粗さのメッシュの配置配線により、複数のメッシュ型配管工場モデルを作成する。
　ステップＳ（７）において、メッシュ計算部１２０では、メッシュ粗さ調整部１２１のパラメータを振り、複数のバリエーションの配置配線を実施する。この際、制約条件（投入予算や生産ライン特性により、粗め志向や、細かめ志向設定）が可能である。また、比較のベースとなる「メッシュ型ではない一般的なループ型配管」の条件も、ベースライン用として設定される。
　ステップＳ（８）において、ステップＳ（７）の結果を複数の工場モデルとして工場モデル管理部１１１が管理する。
＜ステップＳ（６）、Ｓ（１０）＞
　ステップＳ（９）において、ステップＳ（７）の工場モデルに対応した複数の構築費用（ベースラインを含む）をそれぞれ計算する。
　ステップＳ（１０）において、構築コスト計算部１３０が、工場モデル管理部１１１が持つ複数の工場モデルに対応したコストを、それぞれ計算する。
＜ステップＳ（１１）からＳ（１４）＞
　ステップＳ（１１）では、複数の「工場モデル」に対応した、想定される生産計画を実行した場合のランニングコストをそれぞれ計算する。
　ステップＳ（１２）において、工場モデル管理部１１１の持つ複数の工場モデル、計画入力部１４１、レシピ入力部１４２のデータを用いて、生産コスト計算部１４０が、各設備及び圧縮空気配管網の動作を、複数模擬する。
　ステップＳ（１３）において、ランニングコスト計算部１５０にステップＳ（１２）の結果を入力し、設備の消費電力のコスト、並びに圧縮空気のコストが計算される（設備の圧縮空気消費量と配管の圧縮空気消費量を基にコスト変換部１５３がコストに変換）。
　ステップＳ（１４）において、生産コスト計算部１４０が、ステップＳ（１３）の結果を受け、複数の工場モデルに対応した、生産時のランニングコストを計算する。
＜ステップＳ（１５）からＳ（１８）＞
　ステップＳ（１５）では、メッシュ型配管の圧縮空気の供給による損失削減効果を評価する。
　ステップＳ（１６）において、ステップＳ（７）で実施したベースライン用の工場モデルのデータに基づき、ステップＳ（１４）で計算したコストを、ベースライン評価部１６２が保持する。
　ステップＳ（１７）において、複数の工場モデルに対応したコストが、メッシュタイプ評価部１６１に入力され、ステップＳ（１６）の結果と比較される。
　ステップＳ（１８）において、」ステップＳ（１７）の結果、及びステップＳ（１０）の結果を基に、メッシュ効果評価部１７０が、費用対効果を計算する。例えば、２００万円の構築費用投入で、１００万円／年のランニングコスト削減効果が見込まれるため、２年で回収可能という結果から、システム（シミュレーション装置１０２）が１つの最適解を推奨する。
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
　実施の形態２のシミュレーション装置１０２は、複数のメッシュ粗さを入力として受け付けて（ステップＳ１３－２）、メッシュ粗さ毎の効果を出力し、自動的に最適解を提示する（ステップＳ２７－２）。よって、メッシュ粗さごとのコスト効果を、迅速に得ることができる。
　実施の形態３．
　図９から図１１を参照して、実施の形態３のシミュレーション装置１０３を説明する。シミュレーション装置１０３では、最適解となるメッシュ粗さ絞り込みには、人工知能を活用する。後述する実施の形態４のシミュレーション装置１０４でも、最適解となるメッシュ粗さの絞り込みに人工知能を活用するが、シミュレーション装置１０３は、１つのメッシュ粗さの入力毎に人工知能が最適解かどうかを判断し、シミュレーション装置１０４では複数のメッシュ粗さの入力に対し、人工知能が最適解を出力する。
＜構成の説明＞
　図９は、シミュレーション装置１０３の機能構成を示すブロック図である。シミュレーション装置１０３は、図３のシミュレーション装置１０１に対して、学習部１８０を備えている。学習部１８０は、メッシュ粗さ調整部１２１とメッシュ効果評価部１７０に接続している。
　学習部１８０は、メッシュ粗さを効率良く最適解に収束させるため、メッシュ粗さをランダムに振るのではなく、メッシュ効果評価部１７０の結果を取得し、メッシュ粗さ調整にフィードバックする。
　学習部１８０は、「総当たりのグリッドサーチ」ではなく、効率的な探索手法として、ディープラーニングまたはメタヒューリスティックな遺伝的アルゴリズムを活用する。
　図１０及び図１１は、シミュレーション装置１０３の動作を示すフローチャートである。図１０のフローチャートは、実施の形態１の図７のフローチャートに対応する。図１０及び図１１を参照してシミュレーション装置１０３の動作を説明する。シミュレーション装置１０３の動作は、シミュレーション方法に相当する。シミュレーション装置１０３の動作は、シミュレーションプログラムの処理に相当する。図１０は図７のステップＳ１３及びステップＳ１６が、ステップＳ１３－３、ステップＳ１６－３となっていること、及びステップＳ２８が図１１のステップＳ２９へ進むこと以外は、図７と同じである。
　また、シミュレーション装置１０３もシミュレーション装置１０１と同様に図６に示しているステップＳ（１）からステップＳ（１８）の動作をするが、ステップＳ（１）からステップＳ（１８）のうち、処理内容が異なるステップを説明する。
　ステップＳ（１）からステップＳ（１８）のうち、実施の形態３ではステップＳ（６）、ステップＳ（１８）の２つが異なる。他は実施の形態１と同じである。以下では、ステップＳ（６）、ステップＳ（１８）及び図１１を説明する。
　実施の形態３のステップＳ（６）では、１つの粗さから、メッシュの配置配線を実施し、１つのメッシュ型配管工場モデルを作成する。
　ステップＳ（１８）では、ステップＳ（１７）の結果、及びステップＳ（１０）の結果を基に、メッシュ効果評価部１７０が、費用対効果を計算し、推奨する一つの最適解を提示する。
　図１１を説明する。図１０のステップＳ２８は、図１１のステップＳ２９に進む。
　ステップＳ２９において、メッシュ効果評価部１７０は、学習部１８０に、ステップＳ２８で計算した費用対効果の計算結果を入力する。学習部１８０は人工知能を用いて機械学習を行う。
　ステップＳ３０において、学習部１８０は、より改善効果が高いメッシュ形状案が存在するか評価する。より改善効果が高いメッシュ形状案が存在しない場合、処理はステップＳ３４に進み、メッシュ形状が決定し、また、効果予想が確定する。より改善効果が高いメッシュ形状案が存在する場合、処理はステップＳ３２に進む。
　ステップＳ３２において、学習部１８０が、より改善効果が高いメッシュ形状案を一つ計算する。
　ステップＳ３３において、メッシュ粗さ調整部１２１に計算結果を入力する。処理はステップＳ３３から図１０のステップＳ１３－３に進む。
＜学習部１８０による最適解提示方法＞
（１）学習部１８０は，メッシュ効果評価部１７０から入力された１つの費用対効果よりも改善効果が高いメッシュ形状案が存在するか評価する。
（２）学習部１８０は、改善効果が高いメッシュ形状案が存在しなければ、メッシュ効果評価部１７０からの入力を最適解として提示し、存在すれば、改善効果が高いメッシュ形状案を１つメッシュ粗さ調整部１２１に入力する。
（３）学習部１８０が、改善効果が高いメッシュ形状案を１つメッシュ粗さ調整部１２１に入力した場合は、上記のステップＳ（６）以降を繰り返す。
＜学習部１８０の学習方法＞
　学習部１８０が最適解提示を実施する前に事前に学習を行う。具体的には、学習部１８０は、学習時において実施の形態１，２に示す処理を実施することで求めた複数の費用対効果を取得することで、最適なメッシュ粗さの設定値を学習する。なお、この学習は、複数のシミュレーション装置で共通に実施してもよい。
＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
　実施の形態３のシミュレーション装置１０３は、最適解となるメッシュ粗さの絞り込みを学習部１８０が行う。よって、従来のランダム、あるいは経験に頼った手法よりも、最適解により少ない回数、あるいはより短い時間で到達することができる。
　実施の形態４．
　図１２及び図１３を参照して、実施の形態４のシミュレーション装置１０４を説明する。シミュレーション装置１０４の構成は、図９のシミュレーション装置１０３と同じである。シミュレーション装置１０４も学習部１８０を備える。シミュレーション装置１０４では複数のメッシュ粗さが入力される。
　図１２及び図１３は、シミュレーション装置１０４の動作を示すフローチャートである。図１２及び図１３を参照してシミュレーション装置１０４の動作を説明する。シミュレーション装置１０４の動作は、シミュレーション方法に相当する。シミュレーション装置１０４の動作は、シミュレーションプログラムの処理に相当する。
　図１２は図７のステップＳ１３、ステップＳ１６及びステップＳ２７が、ステップＳ１３－４、ステップＳ１６－４及びステップＳ２７－４となっていること、及びステップＳ２８が図１３のステップＳ２９へ進むこと以外は、図７と同じである。
　図１３は図１１と類似であり、図１３に特有なステップは、ステップＳ３０－４、ステップＳ３１－４及びステップＳ３２－４である。
　シミュレーション装置１０４もシミュレーション装置１０１と同様にステップＳ（１）からステップＳ（１８）の動作をするが、ステップＳ（１）からステップＳ（１８）のうち、処理内容がことなるステップを説明する。
以下では、ステップＳ（１）からステップＳ（１８）のうち、処理内容がことなるステップと、図１３を説明する。
＜ステップＳ（６）からＳ（８）＞
　ステップＳ（６）では、複数の粗さのメッシュの配置配線により、複数のメッシュ型配管工場モデルを作成する。
　ステップＳ（７）において、メッシュ計算部１２０で、メッシュ粗さ調整部１２１のパラメータを振り、複数のバリエーションの配置配線を実施する。この際、制約条件（配管設備導入に必要な初期投入予算や生産ライン特性により、粗め志向や、細かめ志向）の設定が可能である。また、比較のベースとなる「メッシュ型ではない一般的なループ型配管」の条件も、ベースライン用として設定する。
　ステップＳ（８）において、ステップＳ（７）の結果を複数の工場モデルとして工場モデル管理部１１１が管理する。
＜ステップＳ（９）、Ｓ（１０）＞
　ステップＳ（９）において、ステップＳ（７）の工場モデルに対応した複数の構築費用（ベースラインを含む）をそれぞれ計算する。
　ステップＳ（１０）において、構築コスト計算部１３０が、工場モデル管理部１１１が持つ複数の工場モデルに対応したコストを、それぞれ計算する。
＜ステップＳ（１１）からＳ（１４）＞
　ステップＳ（１１）において、複数の工場モデルに対応した、想定される生産計画を実行した場合のランニングコストをそれぞれ計算する。
　ステップＳ（１２）において、メッシュ型配管工場モデル管理部の持つ複数の工場モデル、計画入力部１４１、レシピ入力部１４２のデータを用いて、生産コスト計算部１４０が、各設備や圧縮空気の配管網（開閉弁で供給制御）の動作を、複数模擬する。
　ステップＳ（１３）において、ランニングコスト計算部１５０にステップＳ（１２）の結果を入力し、設備の消費電力のコスト計算、並びに圧縮空気のコスト計算する（設備の圧縮空気の消費量と配管の圧縮空気の消費量を基にコスト変換部１５３がコストに変換）。
　ステップＳ（１４）において、生産コスト計算部１４０が、ステップＳ（１３）の結果を受け、複数の工場モデルに対応した、生産時のランニングコストを計算する。
＜ステップＳ（１５）からＳ（１８）＞
　ステップＳ（１５）では、メッシュ型配管の圧縮空気の供給による損失削減効果を評価する。
　ステップＳ（１６）において、ステップＳ（７）で実施したベースライン用の「工場モデル」用のデータに基づき、ステップＳ（１４）で計算したコストを、ベースライン評価部１６２が保持する。
　ステップＳ（１７）において、複数の「工場モデル」に対応したコストを、メッシュタイプ評価部１６１に入力し、ステップＳ（１６）の結果と比較する。
　ステップＳ（１８）において、ステップＳ（１７）の結果、並びにステップＳ（１０）の結果を基に、メッシュ効果評価部１７０が、費用対効果を算出し、推奨する複数の最適解候補を提示し、後述する学習部１８０に渡す。
　図１３を説明する。図１２のステップＳ２８は、図１３のステップＳ２９に進む。
　ステップＳ２９において、メッシュ効果評価部１７０は、学習部１８０に、ステップＳ２８で計算した費用対効果の計算結果を入力する。学習部１８０は人工知能を用いて機械学習を行う。
　ステップＳ３０－４において、学習部１８０が、評価結果を学習データとして、改善効果が高いメッシュ形状案を学習する。
　ステップＳ３１－４において、学習部１８０は停止条件に合致するかどうかを判定する。
ここで「停止条件」とは以下の条件１、または条件２のような条件である。
条件１：メッシュ粗さバリエーションの差が閾値以下であるという条件。
条件２：ループ回数あるいはループ時間が閾値を超えるという条件。
条件１または条件２に合致した場合、学習部１８０の処理はステップＳ３４に進む。
　「停止条件」に合致しない場合、処理はステップＳ３２－４に進む。
　ステップＳ３２－４において、学習部１８０が、学習結果を基に、改善効果が高いメッシュ形状案を複数選定する。
　ステップＳ３３において、学習部１８０は、メッシュ粗さ調整部１２１に計算結果を入力する。
　処理はステップＳ３３から図１２のステップＳ１３－４に進む。
＜学習部１８０の最適解提示方法＞
　実施の形態４の学習部１８０は、学習と最適化提示を同時に実施する。
（１）学習部１８０は、メッシュ効果評価部１７０から入力された複数の費用対効果を基に、改善効果が高いメッシュ形状案となる条件を学習する。
（２）学習部１８０は、停止条件判定を実施し、停止条件を満たしていれば（Ｓ３１－４でＹＥＳ）、現在の費用対効果の中から最も費用対効果の高いメッシュ形状案を最適解とする。停止条件を満たしていなければ（Ｓ３１－４でＮＯ）、学習部１８０は、学習結果を基に、さらに改善効果が高いメッシュ形状案を複数選定し（Ｓ３２）、メッシュ粗さ調整部１２１に入力する。
（３）学習部１８０が、メッシュ形状案を１つメッシュ粗さ調整部１２１に入力した場合は、上記ステップＳ（６）以降を繰り返す。
＊＊＊実施の形態４の効果＊＊＊
　実施の形態４のシミュレーション装置１０４では学習部１８０が複数のメッシュ粗さを対象として、メッシュ粗さの最適解を求める。よってメッシュ粗さの最適解を迅速に得ることができる。
　実施の形態５．
　実施の形態５は、実施の形態１から実施の形態４で説明したシミュレーション装置１０１，１０２，１０３，１０４のハードウェア構成を説明する。
　図１４は、シミュレーション装置１０１、１０２のハードウェア構成を示す。
　図１５は、シミュレーション装置１０３、１０４のハードウェア構成を示す。
　図１４ではプロセッサ１０が学習部１８０を持たないが、図１５ではプロセッサ１０が学習部１８０を持つ。
＜シミュレーション装置１０１＞
　以下ではシミュレーション装置１０１を例に説明する。シミュレーション装置１０１は、コンピュータである。図１４に示すように、シミュレーション装置１０１は、プロセッサ１０を備えるとともに、主記憶装置２０、補助記憶装置３０、入力ＩＦ４０、出力ＩＦ５０及び通信ＩＦ６０といった他のハードウェアを備える。なおＩＦはインタフェースを示す。プロセッサ１０は、信号線７０を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
　シミュレーション装置１０１は、機能要素として、モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０を備える。
モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０の機能は、シミュレーションプログラム１０１ａにより実現される。
　プロセッサ１０は、シミュレーションプログラム１０１ａを実行する装置である。プロセッサ１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１０の具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。
　主記憶装置２０の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。主記憶装置２０は、プロセッサ１０の演算結果を保持する。
　補助記憶装置３０は、データを不揮発的に保管する記憶装置である。補助記憶装置３０の具体例は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）である。また、補助記憶装置３０は、ＳＤ（登録商標）（Ｓｅｃｕｒｅ　Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。補助記憶装置３０は、配管コストＤＢ１３３、配管ＤＢ１５１ｂ、設備ＤＢ１５２ｂ及びシミュレーションプログラム１０１ａを格納している。
　入力ＩＦ４０は、マウスあるいはキーボーのような入力装置２００が接続され、各装置からデータが入力されるポートである。
　出力ＩＦ５０は、表示装置３００あるいは外部記憶装置のような各種機器が接続され、各種機器にプロセッサ１０によりデータが出力されるポートである。
　通信ＩＦ６０はプロセッサ１０が他の装置と通信するための通信ポートである。
　プロセッサ１０は補助記憶装置３０からシミュレーションプログラム１０１ａを主記憶装置２０にロードし、主記憶装置２０からシミュレーションプログラム１０１ａを読み込み実行する。主記憶装置２０には、シミュレーションプログラム１０１ａの他に、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ１０は、ＯＳを実行しながら、シミュレーションプログラム１０１ａを実行する。
　シミュレーション装置１０１は、プロセッサ１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、シミュレーションプログラム１０１ａの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ１０と同じように、シミュレーションプログラム１０１ａを実行する装置である。シミュレーションプログラム１０１ａにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値及び変数値は、主記憶装置２０、補助記憶装置３０、または、プロセッサ１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。
　シミュレーションプログラム１０１ａは、モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程をコンピュータに実行させるプログラムである。
　また、シミュレーション検出方法は、コンピュータであるシミュレーション装置１０１がシミュレーションプログラム１０１ａを実行することにより行われる方法である。
　シミュレーションプログラム１０１ａは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
　シミュレーション装置１０２のハードウェア構成も上述のシミュレーション装置１０１と同様である。また、シミュレーション装置１０３及びシミュレーション装置１０４のハードウェア構成も、上述のシミュレーション装置１０１と同様である。なお、シミュレーション装置１０３及びシミュレーション装置１０４は、モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０に加え、学習部１８０を備える。モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０、メッシュ効果評価部１７０及び学習部１８０は、プロセッサ１０がプログラムを実行することで実現される。
＜ハードウェア構成の補足＞
　図１４、図１５のシミュレーション装置では、シミュレーション装置の機能がソフトウェアで実現されるが、シミュレーション装置の機能がハードウェアで実現されてもよい。
　図１６は、シミュレーション装置１０１の機能がハードウェアで実現される構成を示す。図１６の電子回路９０は、モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０、主記憶装置２０、補助記憶装置３０、入力ＩＦ４０、出力ＩＦ５０及び通信ＩＦ６０の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路９０は、信号線９１に接続している。電子回路９０は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略語である。シミュレーション装置１０１の構成要素の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。シミュレーション装置１０１の構成要素の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。
　プロセッサ１０と電子回路９０の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。シミュレーション装置１０１において、モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０の機能がプロセッシングサーキットリにより実現されてもよい。あるいは、モデル管理部１１０、メッシュ計算部１２０、構築コスト計算部１３０、生産コスト計算部１４０、ランニングコスト計算部１５０、削減効果計算部１６０及びメッシュ効果評価部１７０、主記憶装置２０、補助記憶装置３０、入力ＩＦ４０、出力ＩＦ５０及び通信ＩＦ１６０の機能が、プロセッシングサーキットリにより実現されてもよい。上記の図１６の説明は、シミュレーション装置１０２，１０３及びシミュレーション装置１０４にも、同様に当てはまる。
　１０　プロセッサ、２０　主記憶装置、３０　補助記憶装置、４０　入力ＩＦ、５０　出力ＩＦ、６０　通信ＩＦ、７０　信号線、９０　電子回路、９１　信号線、１０１，１０２，１０３，１０４　シミュレーション装置、１０１ｂ　シミュレーションプログラム、１１０　モデル管理部、１１１　工場モデル管理部、１１２　コストモデル作成部、１１３　配管モデル作成部、１１４　工場レイアウトモデル作成部、１１５　設備モデル作成部、１２０　メッシュ計算部、１２１　メッシュ粗さ調整部、１２２　メッシュ配線部、１３０　構築コスト計算部、１３１　ベースライン評価部、１３２　配管コスト計算部、１３３　配管コストＤＢ、１４０　生産コスト計算部、１４１　計画入力部、１４２　レシピ入力部、１４３　模擬実行部、１５０　ランニングコスト計算部、１５１　配管評価部、１５１ａ　配管計算部、１５１ｂ　配管ＤＢ、１５２　設備評価部、１５２ａ　設備計算部、１５２ｂ　設備ＤＢ、１５３　コスト変換部、１６０　削減効果計算部、１６１　メッシュタイプ評価部、１６２　ベースライン評価部、１７０　メッシュ効果評価部、１８０　学習部、２００　入力装置、２３０　生産実行システム、２４０　圧縮機制御装置、２５０　弁制御部、３００　表示装置、７００　工場、７１０　圧縮機、７２０　弁、７３０　レシーバータンク、７４０　弁、８００　メッシュ配管回路、８０１　弁、８０２　配管、８０３　圧力センサ、１０００　流体供給システム。

Claims (4)

  1. 　制御によって開閉可能な複数の電磁弁を含む複数の弁と、複数の配管とを有し、前記複数の配管の各配管が弁どうしを接続することで前記複数の配管がメッシュ状に配置され、流体が流入するメッシュ配管回路のモデルである配管モデルを、入力されたメッシュ粗さに基づいて作成し、作成した前記配管モデルと、前記メッシュ配管回路を使用する工場のモデルを示す工場レイアウトモデルとを組み合わせることにより、前記メッシュ配管回路を備える工場のモデルであり、シミュレーション対象のモデルである工場モデルを作成するメッシュ計算部と、
    前記工場モデルの示す前記工場の構築コストを計算する構築コスト計算部と、
    　前記工場モデルをシミュレーションすることにより、前記工場が前記メッシュ配管回路を使用して稼動する稼動コストを計算する生産コスト計算部と、
    　前記構築コストと前記稼動コストとに基づいて、前記メッシュ配管回路の効果を評価するメッシュ効果評価部と
    を備えるシミュレーション装置。
  2. 　前記生産コスト計算部は、
    　前記メッシュ計算部によって作成された前記工場モデルに対して、シミュレーションによって、複数の生産計画の生産計画ごとに前記稼動コストを計算し、
    　前記メッシュ効果評価部は、
    　それぞれの前記稼動コストを評価する、
    請求項１に記載のシミュレーション装置。
  3. 　コンピュータに、
    　制御によって開閉可能な複数の電磁弁を含む複数の弁と、複数の配管とを有し、前記複数の配管の各配管が弁どうしを接続することで前記複数の配管がメッシュ状に配置され、流体が流入するメッシュ配管回路のモデルである配管モデルを、入力されたメッシュ粗さに基づいて作成し、作成した前記配管モデルと、前記メッシュ配管回路を使用する工場のモデルを示す工場レイアウトモデルとを組み合わせることにより、前記メッシュ配管回路を備える工場のモデルであり、シミュレーション対象のモデルである工場モデルを作成するメッシュ計算処理と、
    　前記工場モデルの示す前記工場の構築コストを計算する構築コスト計算処理と、
    　前記工場モデルをシミュレーションすることにより、前記工場が前記メッシュ配管回路を使用して稼動する稼動コストを計算する生産コスト計算処理と、
    　前記構築コストと前記稼動コストとに基づいて、前記メッシュ配管回路の効果を評価するメッシュ効果評価処理と
    を実行させるシミュレーションプログラム。
  4. 　コンピュータが、
    　制御によって開閉可能な複数の電磁弁を含む複数の弁と、複数の配管とを有し、前記複数の配管の各配管が弁どうしを接続することで前記複数の配管がメッシュ状に配置され、流体が流入するメッシュ配管回路のモデルである配管モデルを、入力されたメッシュ粗さに基づいて作成し、作成した前記配管モデルと、前記メッシュ配管回路を使用する工場のモデルを示す工場レイアウトモデルとを組み合わせることにより、前記メッシュ配管回路を備える工場のモデルであり、シミュレーション対象のモデルである工場モデルを作成し、
    　前記工場モデルの示す前記工場の構築コストを計算し、
    　前記工場モデルをシミュレーションすることにより、前記工場が前記メッシュ配管回路を使用して稼動する稼動コストを計算し、
    　前記構築コストと前記稼動コストとに基づいて、前記メッシュ配管回路の効果を評価する、シミュレーション方法。
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