WO2020203772A1 - 生産効率向上支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】　生産設備における生産効率の向上を図るために有用な指標を出力し、その向上を支援する。 【解決手段】　生産効率向上支援システム２０は、生産設備１０の稼働状況の検出結果に基づいて可動率、サイクルタイムを算出し、チャートを表示する。サイクルタイムは右側に向かうほど短くなるよう軸が設定してある。検出結果は、点ｐｐ１、点ｐｐ２のように、ばらつきを認識できる態様で表示される。点ｐｐ１と点ｐｐ２とは、生産効率向上のために適用された対策が異なるものであるため、表示態様を変えて表示されている。また、検出結果の代表値として、実サイクルタイム、実可動率を表す点ｐ１、点ｐ２も表示される。　これらの指標をチャートで表示することにより、可動率、サイクルタイムをどのように向上すべきかを視覚的に認識しやすくなり、生産効率の向上を効果的に支援することが可能となる。

Description

生産効率向上支援システム

　本発明は、製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援するための生産効率向上支援システムに関する。

　製品を生産する生産設備においては、製品を生産する効率、即ち生産効率を向上することが求められ、その前提として、現状での生産効率を把握することが求められる。近年、生産設備の稼働状態を客観的に把握するために、生産設備に種々のセンサを取り付けてその稼働状態を検出することが試みられている。
　例えば、特許文献１は、生産設備に後付けで取り付けられた光センサ、音センサなどの検出部によって、生産設備の稼働状態を検出し、検出結果を管理装置で管理する生産管理システムを開示している。また、出力として、サイクルタイムを時系列にリスト表示する例を開示している。
　特許文献２は、生産設備から検出された検出信号に基づいてサイクルタイムの統計値を求め、この統計値を用いて実際のサイクルタイムを決定する技術を開示している。また、出力例として、縦軸に可動率、横軸にサイクルタイムをとったチャートを開示している。

特開２０１８－３２３９６号公報 特開２０１８－１８５６５３号公報

　従来技術においても、可動率およびサイクルタイムは、生産設備の稼働状態を示す指標として有用であることは知られていた。しかし、生産効率の向上を図るためには、単に一日単位などのマクロ的な視点で、可動率およびサイクルタイムを把握するだけでは不十分であることが見いだされた。生産効率を向上させるためには、生産効率を低下させている原因を分析する必要があり、そのためには、可動率およびサイクルタイムが変動する状況を把握することが望まれていた。
　本発明は、かかる課題に鑑み、生産設備における生産効率の向上を図るために有用な指標を出力し、その向上を支援することを目的とする。

　本発明は、
　製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援する生産効率向上支援システムであって、
　前記生産設備の稼働状況を検出した検出結果に基づいて、該生産設備が稼働していた時間割合を示す可動率と、前記製品を生産するのに要した時間であるサイクルタイムとを、該生産設備の運転中に複数回にわたって算出する生産管理指標算出部と、
　可動率とサイクルタイムとを縦軸および横軸として、算出された前記可動率と前記サイクルタイムとを、そのばらつきが視覚的に認識できる状態で表したチャートを表示する表示制御部とを備える生産効率向上支援システムと構成することができる。

　本明細書において、生産効率とは、時間当たりの製品の生産個数、即ち時間当たりの出来高を意味する。
　サイクルタイムとは、製品を１個生産するために要した時間を意味する。サイクルタイムは、例えば、生産設備から製品が繰り出される時間間隔を計測することで求めることができる（こうして得られるサイクルタイムを以下、「実測サイクルタイム」という）。また、生産設備の（稼働可能時間－停止時間）／同時間内の生産個数（ｓｅｃ）によって算出してもよい。この場合の稼働可能時間とは、稼働すべき時間であり、例えば、操業時間から昼休みなどの生産停止時間を除いた時間とすることができる。

　可動率とは、生産設備が稼働していた時間割合であり、種々の方法によって算出することができる。例えば、正常と判断される実測サイクルタイムを積算して、生産設備が実際に運転された時間である可動時間を求め、これを生産設備の運転が要求されている時間である要求時間で割る方法、即ち、可動時間／要求時間×１００（％）で算出してもよい。正常と判断される実測サイクルタイムは、現実に計測された実測サイクルタイムのうち、平均値の２倍などで設定された所定の基準値以下のものに絞っても良い。また、生産設備から正常もしくは異常を示す信号出力を検出し、正常信号が出力されているもしくは異常信号が出力されていない期間に計測された実測サイクルタイムを用いるようにしてもよい。　また、実測サイクルタイムの平均値×生産数によって　可動時間を求め、これを用いて可動率を算出してもよい。この場合も、実測サイクルタイムのうち所定の基準値以下のものに絞って平均値を求めるようにしてもよい。
　この他、可動率は、（稼働可能時間－停止時間）／稼働可能時間×１００（％）で算出してもよい。この場合、（稼働可能時間－停止時間）は、生産設備から正常もしくは異常を示す信号出力を検出し、正常を示す出力時間を積算する方法で算出してもよいし、または異常を示す出力時間を積算し稼働可能時間から減算する方法で算出してもよい。
また、（１個当たりの所要時間×要求数）／実績所要時間×１００（％）で求めることもできる。ここで、実績所要時間とは、要求数の製品を生産するために実際に要した時間である。

　本発明は、可動率およびサイクルタイムを、生産設備の運転中に複数回にわたって算出する。
　可動率は、例えば、生産設備の運転を開始してから停止するまでの期間を、複数の時間帯に区分し、それぞれの時間帯ごとに可動率を算出するようにしてもよい。算出するための時間帯は、任意に設定可能であり、必ずしも連続である必要はなく、また同一の時間幅である必要もないが、稼働状態を精度良く把握するためには、できる限り短い時間幅とすることが好ましい。また、可動率を算出するための時間幅は、生産設備の平均的な連続稼働時間や停止時間、停止の間隔などに基づいて設定することが好ましい。稼働状態、停止状態を包含し得る時間幅に設定しておくことにより、可動率を精度良く得ることが可能となる。
　また、サイクルタイムとして、実測サイクルタイムを利用する場合には、製品が生産される度に得られることになる。サイクルタイムを、（稼働可能時間－停止時間）／同時間内の生産個数（ｓｅｃ）によって算出する場合には、可動率と同様、複数の時間帯ごとに算出することができる。可動率を算出するための時間帯の区分と、サイクルタイムを算出するための時間帯の区分は、必ずしも一致している必要はない。
　時間帯ごとに算出する場合、時間帯は、重複していても構わない。例えば、時刻１０：００における可動率とサイクルタイムを、その直前１０分の時間帯の検出結果を用いて算出し、時刻１０：０１における可動率とサイクルタイムを、その直前１０分の時間帯の検出結果を用いて算出するというようにしてもよい。この場合、両時刻における可動率およびサイクルタイムを算出するための時間帯は、重複部分を有することになるが、かかる設定も差し支えない。

　本発明では、こうして得られた可動率とサイクルタイムとを、これらを２軸にとったチャートに表示する。対応する時刻または時間帯に得られた可動率およびサイクルタイムに対応する点をプロットしていけばよい。
　このとき、本発明では、可動率とサイクルタイムのばらつきが視覚的に認識できる状態で表示を行う。例えば、可動率およびサイクルタイムが十分な数だけ得られているときは、単にこれらの検出結果をプロットするだけでもよい。点の密度によって、検出結果が、どの程度、ばらついているかを比較的容易に認識することができるからである。また、この他、得られた検出結果を包含する曲線を描くようにしてもよいし、検出結果の密度に応じてチャートを色分け表示などしてもよい。
　このように、可動率とサイクルタイムを表示するだけでなく、そのばらつきも併せて表示することにより、生産設備の稼働状態を、より精度良く把握することができ、生産効率を向上させるための対策を検討しやすくなる。例えば、横軸をサイクルタイムとし、縦軸を可動率とした場合のチャートにおいて、検出結果が縦方向の分布で表される場合、即ち、サイクルタイムの変動幅は比較的小さいが、可動率の変動幅が比較的大きい場合には、可動率の変動幅を抑えることや、可動率を向上させることが、生産効率を向上させるために有効であると判断することができる。逆に、横方向の分布で表される場合、即ち、サイクルタイムの変動幅は比較的大きく、可動率の変動幅が比較的小さい場合には、サイクルタイムの安定化、または短縮が課題となることが分かる。
　本発明によれば、以上の通り、可動率とサイクルタイムのチャート上に、稼働状態を、そのばらつきも認識できる状態で表示することにより、生産効率を向上するために有用な情報を提供することが可能となる。

　本発明において、
　前記生産管理指標算出部は、統計処理により複数の前記サイクルタイムの代表値としての実サイクルタイムを算出し、
　前記表示制御部は、前記チャートに、前記実サイクルタイムを併せて表示するものとしてもよい。

　こうすることにより、サイクルタイムの代表値を基準としてばらつき具合を視覚的に認識することが可能となる。既に述べた通り生産効率を向上するためには、可動率やサイクルタイムのばらつきを認識することが重要となる。ここで、上記態様のように検出結果の全体を表す代表値が表示されれば、ばらつきを、より客観的に認識することが可能となる。
　代表値としては、検出されたサイクルタイムの最頻値、平均値などを採用することができる。平均値を算出する際には、検出されたサイクルタイムの中から異常値と判断されるものを除外した上で行うことがより好ましい。異常値の除外は、サイクルタイムの最大値から大きい順に所定数を除くとともに、最小値から小さい順に所定数を除く方法をとることができる。
　同様に、可動率についても統計処理によって得られる実可動率を表示してもよい。

　本発明においては、
　前記管理指標算出部は、前記生産効率を向上するためのアイテムの適用状態で区分して前記可動率とサイクルタイムとを算出し、
　前記表示制御部は、前記アイテムの適用状態に応じて対比可能なように、該適用状態に基づいて表示態様を変えて、前記可動率とサイクルタイムを表示するものとしてもよい。

　生産設備に対しては、生産効率向上のために、種々の対策（以下、かかる対策を「アイテム」と称する）が施される。可動率およびサイクルタイムの表示は、アイテムの適用状態が同一のものについてなされる必要がある。また、アイテムを適用した効果を知るためには、アイテムの適用の有無によって可動率、サイクルタイムおよびこれらのばらつきがどのように変化したかを把握することが必要となる。
　上記態様によれば、アイテムの適用状態に応じて表示態様を変えることにより、アイテムの適用による効果を視覚的に容易に判断することが可能となる利点がある。表示態様の変化とは、例えば、表示の色を変える方法、表示に用いられるシンボルの形状や線の種別、太さを変える方法など種々の方法をとることができる。

　このようにアイテムに応じて表示態様を変える場合、
　前記表示制御部は、前記チャートにおいて、前記可動率およびサイクルタイムに対し、それぞれ適用された前記アイテムが確認できるように関連づけて表示するものとしてもよい。

　こうすることにより、可動率およびサイクルタイムを表示するチャートにおいて、それぞれどのようなアイテムが適用されているかを容易に把握することが可能となる。
　上記態様における表示方法としては、例えば、チャートに表示される検出結果のシンボル等の近傍に、アイテムの適用状態を表示するようにしてもよい。また、これらのシンボルをポインティングデバイスで触れることによって、アイテムの適用状態がポップアップ表示されるようにしてもよい。

　本発明では、さらに、
　前記表示制御部は、前記チャートにおいて、ポインティングデバイスの操作により前記生産効率の目標を入力可能であるものとしてもよい。

　こうすることにより、チャートを視認しながら、生産効率の目標を入力することが可能となる。即ち、可動率およびサイクルタイムの現状を認識しながら、この先の改善余地を踏まえて、実現可能性のある可動率およびサイクルタイムの目標を設定することが可能となる。目標の具体的な設定は、種々の方法が可能である。例えば、チャート上の一点をポインティングデバイスで指示する方法としてもよい。また、可動率およびサイクルタイムの軸上で、それぞれの目標値をポインティングデバイスで指示する方法としてもよい。可動率またはサイクルタイムの一方の目標値をポインティングデバイスで指示すると、他方が演算によって自動的に設定されるようにしてもよい。例えば、目標の生産個数、生産設備の運転時間（起動から停止までの時間）、可動率、サイクルタイムには、「目標の生産個数＝運転時間×可動率／サイクルタイム」という関係式が成り立つから、可動率およびサイクルタイムの一方が指定された時、この関係式に基づいて他方を設定することができる。

　本発明においては、
　前記生産効率の目標を入力する入力部と、
　前記アイテムについて、アイテムの適用が前記可動率およびサイクルタイムに与えた効果の実績を記憶するアイテムデータベースと、
　前記アイテムデータベースを参照して、前記生産設備の前記可動率およびサイクルタイムを、前記目標に近づけるために適用すべき前記アイテムを推奨する生産効率向上支援システム。

　生産効率を向上するためのアイテムは、多数存在し、適切なアイテムを選択するのは困難であることが多い。上記態様によれば、アイテムごとに効果の実績がアイテムデータベースに格納されているため、これを参照することにより、可動率およびサイクルタイムの目標に近づけるためのアイテムを容易に選択することが可能となる利点がある。
　上記態様においてアイテムの推奨は、種々の方法で行うことができる。例えば、可動率およびサイクルタイムの目標値と現状とを比較して、目標値を達成するために、可動率およびサイクルタイムの向上目標値を設定し、アイテムデータベースを参照して、この向上目標値に応じた効果が期待されるアイテムを選択する方法をとることができる。また、人工知能を利用しても良い。即ち、過去においてアイテムの適用による効果の実例を機械学習の学習データとして活用することで、可動率およびサイクルタイムの目標を達成するためのアイテムを、現状の稼働状態やアイテムの適用状態に応じて選択するのである。この場合、アイテムデータベースには、機械学習のための学習データを記憶するようにしてもよいし、学習済みの学習モデルを記憶させるようにしてもよい。

　本発明は、別の態様として、
　製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援する生産効率向上支援システムであって、
　前記生産設備の停止時間を含む稼働状況を検出した検出結果を参照し、停止時間の長さに応じて予め設定された複数の停止時間区分ごとに前記停止時間の累計を算出する生産管理指標算出部と、
　前記停止時間区分ごとの前記累計を表すチャートを表示する表示制御部とを備える生産効率向上支援システムとして構成することもできる。

　生産効率を向上するためには、生産設備が停止する原因を解消することが好ましい。かかる場合、一般的には、一度の停止時間が長かった原因を特定し、それを解消することが優先される傾向にある。しかしながら、現実に稼働状況を検出してみると、一度の停止時間は短いものの、発生頻度が高いために、累計した停止時間は多大となる事象が生じる得ることが見いだされた。
　上記態様によれば、停止時間区分ごとに、停止時間の累計がチャートで表示されるため、累計が高い停止時間区分を容易に特定することができる。従って、該当する停止時間区分における停止原因を解消すれば、効果的に生産設備が停止している時間を抑制することが可能となり、生産効率の向上を図ることができる。

　上記態様における停止時間区分は、０～Ａ分、Ａ～Ｂ分というように任意に設定可能である。停止時間区分の時間幅は必ずしも同じである必要はない。停止時間区分と停止原因とは一義的に対応している必要はないが、両者が対応している方が対策を講じやすいという点で好ましい。

　本発明においては、上述した種々の特徴を必ずしも全て備えている必要はなく、適宜、その一部を省略したり、組み合わせたりして構成してもよい。
　本発明は、生産効率向上支援システムとしての構成だけでなく、コンピュータによって、上述の各表示を行うことにより生産効率向上の支援を行う生産効率向上支援方法として構成することもできる。本発明は、さらに、生産効率向上の支援をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとして構成してもよい。また、かかるコンピュータプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体として構成してもよい。

生産効率向上支援システムの構成を示す説明図である。 データベース構造を示す説明図である。 チャートの出力例を示す説明図である。 可動率、サイクルタイム算出処理のフローチャートである。 実可動率、実サイクルタイム算出処理のフローチャートである。 チャート表示処理のフローチャートである。 累計停止時間チャート表示処理のフローチャートである。 アイテムリコメンド処理のフローチャートである。

Ａ．システム構成：
　図１は、生産効率向上支援システムの構成を示す説明図である。工場における生産装置の稼働状態を把握し、それを視覚的に表示することによって、生産効率を向上するための対策を施すことを支援するシステムである。
　生産設備１０は、製品を生産するための装置であれば、どのようなものであってもよい。図１では、単一の装置として示したが、生産ラインであってもよいし、複数の装置または生産ラインであってもよい。
　センサ１１は、生産設備１０の稼働状態を検出するためのセンサである。生産設備１０に後付けできるものが好ましいが、それに限られる訳ではない。センサ１１としては、製品が完成する度に出力するパルスを検出するもの、生産設備１０が稼働しているのか、停止状態にあるのかを検出するもの等が設けられる。例えば、完成した製品が通過する位置に光源と、この光源からの光を受光する受光部とを設け、製品が通過する度に光りが遮断されるのを検出する構成をセンサ１１の一つとして用いてもよい。また、生産設備１０が稼働中または停止に発する光、音、振動その他の情報を検出する光センサ、音センサ、熱センサ、電流センサ、距離センサ、気圧センサ、加速度センサ、回転速度センサ、湿度センサ、圧力センサなどを利用することもできる。また、生産設備１０が本来出力する信号を検出するものをセンサ１１としてもよい。
　送信装置１２は、センサ１１で検出された種々の信号を、生産効率向上支援システム２０に送信する。送信は、有線、無線のいずれで行っても良い。また、送信のタイミングも種々の設定が可能であり、センサ１１で検出した時点で送信するようにしてもよいし、所定量を蓄積した上で送信するようにしてもよい。

　生産効率向上支援システム２０は、センサ１１からの信号を受信し、生産効率の向上を図るために有用な情報を出力するためのシステムである。本実施例では、ＣＰＵ、メモリを備えるコンピュータに、図示する種々の機能ブロックを実現するコンピュータプログラムをインストールすることによってソフトウェア的に構成した。機能ブロックの一部または全部をハードウェア的に構成してもよい。また、生産効率向上支援システム２０は、スタンドアロンで稼働する装置としての構成だけでなく、ネットワークで接続された複数のサーバ等からなる分散システムとして構成してもよい。

　以下、各機能ブロックについて説明する。
　送受信部２１は、送信装置１２との間で信号の送受信を行う。
　検出結果記憶部１１は、センサ１１で検出された検出結果を記憶する。記憶される情報の内容、構造については後述する。
　入力部２２は、オペレータによるキーボード、マウス、タッチパネル等の操作等に基づき、種々の条件や指示を入力する。条件とは、例えば、検出を行うべき生産設備１０の指定や、生産設備１０に適用されている生産効率改善のための対策、即ちアイテムの状態など検出結果に影響を与え得る内容が含まれる。また、日時、場所、製品名称などの記述を含めてもよい。指示としては、生産効率や出来高などの目標値が挙げられる。入力部２２は、オペレータの操作による他、ネットワークを通じて、他のサーバ等から条件や指示を入力可能としてもよい。

　生産管理指標算出部２５は、検出結果記憶部２３に記憶されている検出結果に基づいて、生産管理指標を算出する。本実施例では、可動率、サイクルタイム、実可動率、実サイクルタイム、停止時間を算出するものとした。これらの生産管理指標は、リアルタイムに算出してもよいし、過去の検出結果に基づいて算出するものとしてもよい。
　実可動率、実サイクルタイムは、それぞれ可動率およびサイクルタイムの統計処理によって得られる代表値である。代表値としては、例えば、処理対象となる可動率、サイクルタイムの算出結果のうち、最頻値としてもよい。また、平均値とすることもできる。平均値は、算出結果のうち異常と判断される値を除外して算出してもよい。

　アイテムデータベース２４は、生産性向上のための対策、即ちアイテムについての情報を記憶するデータベースである。アイテムごとに、その内容や、過去の適用実績などを記憶する。記憶する内容およびその構造については、後述する。
　アイテム効果解析部２６は、検出結果記憶部２３に記憶された過去の実績、およびそれぞれの検出結果に紐付けられた条件を参照して、アイテムの適用により可動率、サイクルタイムなどがどのように改善したかの効果を解析する。例えば、あるアイテムを適用した効果を解析するためには、過去の実績のうち、当該アイテムの適用有無以外の条件が同一のものを検出し、両者を比較すればよい。アイテムを適用したときの効果は、他のアイテムの適用状態などの条件に応じて異なるため、効果も、他のアイテムの適用状態などと対応付けて解析されることになる。アイテム効果解析部２６は、解析結果をアイテムデータベース２４に格納する。
　アイテムリコメンド部２８は、可動率、サイクルタイムの目標値に応じて、これを実現するためのアイテムを推奨する。上述の通り、アイテムを適用した場合の効果は、アイテム効果解析部２６によって解析され、アイテムデータベース２４に格納されているから、これを参照して、目標値に応じた効果が得られるアイテムを選択すればよい。

　アイテム効果解析部２６およびアイテムリコメンド部２８は、人工知能を利用した構成としてもよい。例えば、アイテム効果解析部２６は、人工知能を利用し、アイテムの適用による効果を機械学習するものとしてもよい。かかる構成では、検出結果記憶部２３に記憶された過去の実績を学習データとして利用し、アイテムデータベース２４における各アイテムを説明変数、検出結果記憶部２３に記憶された可動率、サイクルタイムの実績を目的変数として回帰分析を行うことになる。アイテムリコメンド部２８は、こうして得られた学習モデルを利用して、目標とする可動率、サイクルタイムに応じたアイテムを求めることになる。

　表示制御部２７は、生産効率の向上を支援するための種々の画面を表示するための表示データを生成し、ディスプレイに表示させる。ディスプレイは、生産効率向上支援システム２０に直接、接続されたものに限らず、ネットワーク等を介して接続されているコンピュータの画面であってもよい。本実施例では、表示画面として、可動率とサイクルタイムの関係を表すチャートを表示する。また、生産効率を向上するために推奨されるアイテムを表示する機能も奏する。

　図２は、データベース構造を示す説明図である。検出結果記憶部２３及びアイテムデータベース２４に記憶されているデータの内容および構造を例示した。図２に示したのは、これらのデータベースの一例に過ぎず、内容及び構造は、ここで説明するものに限定されるものではない。

　図の左上は、検出結果記憶部２３のデータ構造を示している。検出結果記憶部には、大きく分けて基本情報と検出結果が紐付けて記憶されている。「基本情報ＩＤ」は、基本情報の各レコードに付された固有の識別情報である。「日付」は、生産が行われた年月日の情報である。「生産ライン」は、稼働状態を検出する対象となった生産ラインを特定する情報であり、例えば、生産ラインの名称や生産ラインに付されたコードなどを用いることができる。「製品情報」は、生産ラインで製造されている製品を特定する情報であり、名称や製品番号などを用いることができる。「適用アイテム」は、生産ラインに対して、生産効率向上のために適用されたアイテムの種類を特定する情報である。本実施例では、後述する通り、アイテムの内容等は、アイテムＩＤという識別情報を付してアイテムデータベース２４に記憶されているから、「適用アイテム」としては、アイテムＩＤを記憶するものとした。これらの情報により、検出結果が、どのような条件下で得られたものかを示す基本的な事項を知ることができる。複数のアイテムを適用している場合には、「適用アイテム」には複数のアイテムＩＤが記憶されることになる。基本情報には、ここに例示した他、さらに多くの情報を含めてもよい。

　検出結果は、生産設備１０から取得された情報を時々刻々と記憶する。「検出結果ＩＤ」は、検出結果の各レコードに付された固有の識別情報である。「基本情報ＩＤ」は、検出結果を基本情報と紐付ける情報である。基本情報ＩＤに基づいて基本情報を参照することにより、それぞれの検出結果の日付、生産ラインなどの基本情報を得ることができる。「時刻」は、検出結果が検出された時刻である。「センサＩＤ」は、検出したセンサ１１を特定する識別情報である。「センサ出力」は、センサ１１によって検出された結果である。
　本実施例では、同時刻に複数のセンサ１１からの情報が取得されている場合には、それぞれ個別の検出結果ＩＤが付され、異なるセンサＩＤ、センサ出力が記録されたレコードが作成されることになる。従って、例えば、検出結果に基づいて実測サイクルタイムを得る場合には、製品の完成を検出するセンサに対応するセンサＩＤのレコードを検出結果から抽出し、それぞれの出力がなされる時間間隔を求めることができる。他の生産管理指標を算出する場合も同様に、対応する出力を検出結果から抽出して計算を行えばよい。

　検出結果は、図２で説明した内容、構成に限らず、例えば、時刻を基準としてレコードを作成するようにしてもよい。
　また、情報を取得した時点で、可動率を算出するための情報、サイクルタイムを算出するための情報というように区分けし、それぞれの情報ごとに時系列で取得した情報を記憶するようにしてもよい。かかる態様によれば、可動率、サイクルタイムなどの生産管理指標を算出する際の処理が簡略化され、処理負担を軽減することができる利点がある。

　図の右下は、アイテムデータベース２４のデータ構造を示している。アイテムとは、生産効率を向上するために施される対策を意味する。例えば、品質チェック台の位置を近くに変更する、踏み台を設置して機械横の通路を確保する、というように生産設備自体に直接改変を加える必要のない対策もあれば、エアーガンのホースを長くする、切り粉飛散のカバーを取り付ける、というように生産設備に改変を加える対策も含まれる。その他、作業工程の変更、材料や使用する工具の変更などを含むこともできる。
　アイテムデータベース２４は、これらのアイテムを適用した実績を記憶するデータベースである。「アイテムＩＤ」は、それぞれの適用実績に付される固有の識別情報である。「対象項目」は、目的等によるアイテムの分類項目である。例えば、「品質チェック」、「刃具交換」などのように、どのような作業項目における改善を図るためのアイテムなのかを示す項目とすることができる。対象項目は、自由に設定可能であり、アイテムを適用できる生産設備の種類などに基づいて設定してもよい。「内容」は、例えば、「品質チェック台の位置を近くに変更する」などのようにアイテムの内容を自然言語で表現したものである。「改善点」は、例えば、「疲労軽減による安定作業」などのように各アイテムによって改善される効果を自然言語で表現したものである。以上が、「アイテムＩＤ」に対応するアイテムの基本的な情報を示すものである。
　アイテムデータベース２４には、「適用実績」として、アイテムごとに、それを適用した実績が複数記憶されている。「適用実績」には、「基本情報ＩＤ」と「生産管理指標変化」が記憶される。基本情報ＩＤによって、適用実績は、検出結果記憶部２３の基本情報と紐付けられることになり、各アイテムが適用された日付、生産ライン等を特定することが可能となる。「生産管理指標変化」は、アイテムの適用による効果、具体的には、アイテムの適用前後における可動率、サイクルタイムなどの生産管理指標の変化を記憶する。生産管理指標変化は、このようにアイテムの適用前後の検出結果の比較によって得られるものであるから、「基本情報ＩＤ」には、この比較に用いられた２つ以上の基本情報ＩＤが記憶されることになる。

Ｂ．チャートの出力例：
　図３は、チャートの出力例を示す説明図である。生産効率向上支援システム２０が、生産設備１０からの検出結果に基づいて表示する画面例を示した。
　このチャートは、横軸にサイクルタイム、縦軸に可動率をとって表される。サイクルタイムは、短いほど生産効率は向上するため、右側に向かうほど短くなるよう軸が設定してある。通常通り、左側を原点として右側に向かうほどサイクルタイムが長くなる軸とすることもできる。
　チャート内の斜めの破線Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３は、単位時間当たりの出来高（個／時）が一定となるラインである。破線Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３に対応する出来高は、任意に設定可能である。

　点ｐｐ１、点ｐｐ２その他の○は、検出結果を示している。生産設備の一日の運転中においてもサイクルタイムおよび可動率は変動するため、これらの表示も、図示するようにばらつきを生じる。チャートにおいて、検出結果のばらつきを認識できることは生成効率の向上を図る上で非常に重要である。例えば、曲線ａ１で囲まれた点ｐｐ１のように比較的縦方向にばらついている検出結果の場合は、可動率が不安定に変動していること、即ち、一日の運転中に生産設備の停止が頻繁に発生していることが推測される。従って、可動率を安定させることが生産効率の向上を図る上で一つの課題となることが認識される。一方、横方向にばらついている検出結果の場合には、サイクルタイムにばらつきが生じていることを意味するから、工程の見直しなどが効果的であることが認識される。本実施例では、検出結果のばらつきを視認可能な状態で表示することにより生産効率の向上を効果的に支援することが可能となる。

　チャートにおいて、点ｐｐ１と点ｐｐ２とは、同じ生産ラインの検出結果であるが、適用されるアイテムが異なるものである。つまり、点ｐｐ１、点ｐｐ２は、アイテムの適用による改善効果を視覚的に表すものとなっている。両者を区別できるよう、本実施例では、適用アイテムが異なる検出結果については、表示態様を変えて表示する。本実施例では、色を変化させるものとしたが、シンボルの形状、大きさなどを変えてもよい。こうすることで、アイテムの異なる検出結果をチャート上に表示しても、両者を視覚的に区別することが可能となり、アイテム適用の効果を把握することが可能となる。

　また、アイテムの適用が共通となる検出結果のばらつき状況を認識しやすくする表示を行っても良い。図中の例では、点ｐｐ１、点ｐｐ２をそれぞれ包含する曲線ａ１、ａ２を表示している。こうすることにより、検出結果の外縁を把握でき、曲線ａ１、ａ２で囲まれた領域の面積、形状によってばらつき状況を視覚的に認識することが可能となる。また、曲線ａ１、ａ２を表示する場合、点ｐｐ１、点ｐｐ２の表示に変えて、その密度に応じて曲線ａ１、ａ２内をグラデーション表示してもよい。

　点ｐ１、点ｐ２の●は、実サイクルタイム、実可動率を表している。実サイクルタイム、実可動率は、検出結果である点ｐｐ１、点ｐｐ２を統計処理して得られる代表値である。実サイクルタイム、実可動率を表示することにより、これを基準点として検出結果のばらつき状況を比較的客観的に認識しやすくなる利点がある。

　検出結果に対して、いかなるアイテムが適用されているかを認識できる表示を行ってもよい。例えば、点ｐ２の付近に記載された「Ｉ１」なる文字は、適用されているアイテムのアイテムＩＤである。こうすることにより、適用されているアイテムを容易に認識することが可能となる。複数のアイテムが適用されている場合には、アイテムＩＤを複数表示すればよい。また、点ｐｐ１と点ｐｐ２にそれぞれ適用されたアイテムのうち、異なるもののみを表示するようにしてもよい。表示場所も、点ｐ１または点ｐ２の付近である必要はなく、曲線ａ１、ａ２の付近など、任意に選択可能である。
　適用されているアイテムをより詳細に認識可能とするために、例えば、点ｐ２をポインティングデバイスで指定すると、ポップアップウィンドウＷが開き、ここにアイテムの詳細が表示されるようにしてもよい。

　チャートにおいては、さらに可動率およびサイクルタイムの目標値を指示可能としてもよい。実施例では、マウスまたはタッチパネルなどのポインティングデバイスＡを用いて、目標値として点ｐ３を指示している例を示した。目標値の指示は、例えば、点ｐ２をドラッグする方法などによってもよい。このようにチャート内で目標を指示することにより、可動率、サイクルタイムを、それぞれどのように向上させるべきかを視覚的に判断することができ、そのための対策を選択しやすくなる利点がある。
　なお、チャート内で目標値を指示する場合、従前の可動率、サイクルタイムに対して、各アイテムによる改善効果を参照して、現実的に改善可能な範囲を算出し、この範囲内でのみ目標値の指示を受け付け可能としてもよい。例えば、可動率、サイクルタイムについて、共に１０％の向上が現実的な限界であると考えられる場合には、それを超える目標値が指示されたときには点ｐ３のようなシンボルを表示せず、「目標値を再設定して下さい」などのメッセージを表示するようにしてもよい。また、目標値を設定可能なエリアをチャート内に表示し、その範囲内でのみ目標値の指示を受け付けるようにしてもよい。

　以上で説明したチャートの表示例については、必ずしも全てを行う必要はない。いずれかを選択的に採用してもよい。また、オペレータの指示によって、それぞれの表示を行うか否かを切り換えるようにしてもよい。

Ｃ．処理例：
　以下では、生産効率向上支援システム２０において、図３で示したチャートの表示などの処理内容について説明する。以下では、検出結果記憶部２３に記憶された検出結果等を用いて事後的に処理を行う場合を例示するが、それぞれの処理を、生産設備１０からの情報を受信しながらリアルタイムに行うものとしてもよい。

　図４は、可動率、サイクルタイム算出処理のフローチャートである。図１における生産管理指標算出部２５が主として実行する処理であり、ハードウェア的には生産効率向上支援システム２０のＣＰＵが実行する処理である。
　処理を開始すると、生産効率向上支援システム２０は、検出結果記憶部２３から検出結果を読み込む（ステップＳ１０）。
　そして、生産効率向上支援システム２０は、検出結果の中から、製品の生産完了パルスを抽出し、このパルスの時間間隔に基づいて実測サイクルタイムを取得する（ステップＳ１１）。これらの抽出は、例えば、生産完了パルスを検出するための「センサＩＤ」を用いて行うことができる。生産完了パルスは、製品が生産されるごとに出力されているから、それぞれ生産完了パルスの出力時ごとに対応した実測サイクルタイムが得られることになる。

　また、生産効率向上支援システム２０は、得られた実測サイクルタイムのうち、基準値以下の実測サイクルタイムを用いて、平均サイクルタイムを算出する（ステップＳ１２）。基準値は、種々の設定が可能であるが、本実施例では、過去のサイクルタイムの平均値または最頻出値などに基づいて設定された想定サイクルタイムの２倍を基準値として用いた。基準値以下の実測サイクルタイムを用いることにより、生産設備の停止などによって見かけ上、実測サイクルタイムが異常に長くなっているものを除外して、平均値を求めることができる。平均サイクルタイムも、実測サイクルタイムにそれぞれ対応した時点での算出値が得られることになる。

　生産効率向上支援システム２０は、次に、生産数を取得する（ステップＳ１３）。生産数とは、上述した平均サイクルタイムが算出された時点までの累積の生産数である。生産数も、基準値以下の実測サイクルタイムに対応するものを加算する。

　こうして得られた値に基づき、生産効率向上支援システム２０は、実測採掘タイムにそれぞれ対応した時点での可動時間を算出する（ステップＳ１４）。可動時間は、平均サイクルタイム×生産数で求める。可動時間は、製品を生産するために、実際に生産設備が稼働していた時間を意味する。可動時間は、基準値以下の実測サイクルタイムを積算して求めてもよい。

　また、生産効率向上支援システム２０は、要求時間を算出する（ステップＳ１５）。要求時間とは、生産設備が本来、継続的に運転するよう要求されている時間を意味する。本実施例では、「運転開始後の経過時間－その間に予定されている停止時間」で算出した。予定されている停止時間とは、例えば、昼休みなどが該当する。

　生産効率向上支援システム２０は、こうして得られた値に基づき、可動率を算出する（ステップＳ１６）。可動率は、可動時間／要求時間×１００によって算出することができる。

　可動率、サイクルタイムの算出方法は、上述の方法に限らない。例えば、生産設備が運転している時間をいくつかの時間幅の時間帯に区切り、それぞれの時間帯において生産設備が何らかの理由により停止していた停止時間を求め、可動率は、（時間帯の時間幅－停止時間）／（時間帯の時間幅）×１００％によって算出してもよい。
　また、この時間帯における製品の生産数を求め、（時間帯の時間幅－停止時間）／生産数によってサイクルタイムを求めるようにしてもよい。
　可動率、サイクルタイムは、この他にも種々の方法で算出することができる。

　以上の処理によって、可動率、サイクルタイムを算出すると、生産効率向上支援システム２０は、算出結果を保存して（ステップＳ１７）、可動率、サイクルタイム算出処理を終了する。算出された可動率、サイクルタイムは、チャート（図３）の点ｐｐ１、点ｐｐ２の表示に用いられることになる。

　図５は、実可動率、実サイクルタイム算出処理のフローチャートである。図１における生産管理指標算出部２５が主として実行する処理であり、ハードウェア的には生産効率向上支援システム２０のＣＰＵが実行する処理である。
　処理を開始すると、生産効率向上支援システム２０は、可動率、サイクルタイムの算出結果を読み込む（ステップＳ２０）。そして、統計処理により、実サイクルタイムを算出する（ステップＳ２１）。図中に実サイクルタイムの算出方法を示した。
　サイクルタイムは、生産中に種々の要因によって変動する。図中に示したグラフは、変動するサイクルタイムを連続的な関数と捉えた場合の確率密度関数を表している。図示するように確率密度関数は、いずれかのサイクルタイムにおいて最大値を有する。本実施例では、この最大値となるサイクルタイムを実サイクルタイムとして採用するものとした。サイクルタイムを離散的な値として捉える場合には、最大の度数となるサイクルタイムを実サイクルタイムとすればよい。ただし、離散的な値の場合、サイクルタイムの有効数字の桁数を抑制し、量子化を図っておくことが好ましい。実サイクルタイムは、これらの方法の他、平均値、中央値などを用いるものとしてもよい。

　生産効率向上支援システム２０は、次に統計処理によって実可動率を算出する（ステップＳ２２）。実可動率も、実サイクルタイムと同様の統計処理によって求めることができる。なお、上述の最大値を実サイクルタイムとして採用した場合、必ずしも実可動率も最大値を用いる必要はなく、平均値または中央値を用いるようにしても良い。

　以上の処理によって、実可動率、実サイクルタイムを算出すると、生産効率向上支援システム２０は、算出結果を保存して（ステップＳ２３）、実可動率、実サイクルタイム算出処理を終了する。算出された実可動率、実サイクルタイムは、チャート（図３）の点ｐ１、点ｐ２の表示に用いられることになる。

　図６は、チャート表示処理のフローチャートである。図１における表示制御部２７が主として実行する処理であり、ハードウェア的には生産効率向上支援システム２０のＣＰＵが実行する処理である。
　処理を開始すると、生産効率向上支援システム２０は、表示対象の指定を入力する（ステップＳ３０）。本実施例では、表示情報ＩＤ（図２参照）を入力するものとした。日付、生産ライン等の情報を入力し、生産効率向上支援システム２０が、これに対応する表示情報ＩＤを特定するようにしてもよい。図３に示した通り、複数の基本情報ＩＤに対応するチャートを併せて表示可能とするため、基本情報ＩＤは複数入力可能としてもよい。

　次に、生産効率向上支援システム２０は、表示する基本情報ＩＤを選択する（ステップＳ３１）。ステップＳ３０において、基本情報ＩＤが一つだけ入力されているときは、その基本情報ＩＤを選択することになる。複数の基本情報ＩＤが入力されているときは、その中の一つを選択すればよい。
　そして、生産効率向上支援システム２０は、基本情報ＩＤに該当するデータを読み込む（ステップＳ３１）。具体的には、可動率、サイクルタイムの算出結果、および実可動率、実サイクルタイムの算出結果を読み込むのである。実可動率、実サイクルタイムの読み込みを省略してもよい。
　次に、生産効率向上支援システム２０は、読み込んだ可動率、サイクルタイムを包含する曲線を算出する（ステップＳ３３）。この曲線は、チャート（図３参照）中の曲線ａ１、ａ２に相当するものである。かかる曲線の算出方法は、周知の画像処理技術を適用することができるため、説明を省略する。なお、曲線ａ１、ａ２の表示を行わない場合には、ステップＳ３３の処理を省略しても差し支えない。

　こうして表示に必要な計算を終えると、生産効率向上支援システム２０は、図３に示したチャートを表示する（ステップＳ３４）。
　そして、全ての基本情報ＩＤについて以上の処理が完了していれば（ステップＳ３５）、チャート表示処理を終了する。
　まだ完了していない場合には（ステップＳ３５）、生産効率向上支援システム２０は、表示態様の設定を変更し（ステップＳ３６）、残りの基本情報ＩＤに対応するチャートを表示すべく、ステップＳ３１以降の処理を再度実行する。

　図７は、累計停止時間チャート表示処理のフローチャートである。図１における生産管理指標算出部２５、表示制御部２７が主として実行する処理であり、ハードウェア的には生産効率向上支援システム２０のＣＰＵが実行する処理である。

　処理を開始すると、生産効率向上システム２０は、停止時間のデータを入力する（ステップＳ４０）。そして、停止時間区分ごとに停止時間を積算する（ステップＳ４１）。
　図中に積算の方法を示した。この例では、停止時間区分が、０～７．５分、７．５～１５分、１５～３０分、３０～６０分、６０～１２０分というように設定されているものとする。
　図の左側には、入力された停止時間のデータを示した。生産設備は、生産中に種々の要因によって停止することがある。生産設備が停止していた時間長を、時系列で入力したのが、左側に示した停止時間のデータである。ステップＳ４１の処理では、左側に示した各停止時間を、それぞれ矢印で示したように、右側の停止時間区分に割り当てる。例えば、最初の停止時間は３分であるから、停止時間区分０～７．５分に割り当てられる。３番目の停止時間は１４分であるから、停止時間区分７．５～１５分に割り当てられる。こうして、各停止時間区分に割り当てられた停止時間を、それぞれ停止時間区分ごとに積算するのである。こうして、停止時間区分ごとに累計停止時間を得ることができる。

　生産効率向上システム２０は、得られた結果を出力する（ステップＳ４２）。図中に、出力されるチャートを示した。本実施例では、停止時間区分ごとの累計停止時間を表すヒストグラムの形式を採用した。かかるチャートによれば、停止時間区分０～７．５分の累計停止時間が最も高いことが分かる。つまり、停止時間区分０～７．５分に該当する停止状況は、一度の停止時間は短いものの、頻繁に発生するため、累計停止時間が大きくなっているということになる。従って、この停止時間区分に該当する停止の原因を解消すれば、累計停止時間を効率的に抑制することができ、生産効率を向上させることが可能となることが分かる。
　生産設備の停止時間のみを出力する方法では、一度の停止時間が長い事象、例えば、停止時間区分３０～６０分に該当するような事象に着目しがちであるが、本実施例では、累計停止時間を表示することにより、真に解消すべき停止要因に着目させることを実現している。

　なお、チャートは、停止時間区分ごとの累計停止時間を比較可能であれば種々の形式を用いることができる。
　停止時間区分は、かかる例に限らず任意に設定可能である。また、その時間幅は同一としてもよいし、停止時間区分ごとに異ならせてもよい。停止時間区分は、生産設備の停止原因と一義的に対応している必要はないが、想定される停止原因とそれに伴う停止時間との関係を考慮して、可能な限り一義的に対応するよう停止時間区分を設定しておけば、停止原因を解消するための対策を比較的容易に見いだしやすくなる利点がある。

　図８は、アイテムリコメンド処理のフローチャートである。図１におけるアイテムリコメンド部２８が主として実行する処理であり、ハードウェア的には生産効率向上支援システム２０のＣＰＵが実行する処理である。
　この処理の実行に先だって、アイテムの適用による効果が予め解析され、アイテムデータベース２４に記憶されている。解析方法は、図１のアイテム効果解析部２６の説明で述べた通りである。

　生産効率向上支援システム２０は、アイテムリコメンド処理を開始すると、目標値を入力する（ステップS５０）。図３に示したチャート上で入力可能としてもよいし、キーボードなどから可動率、サイクルタイムの目標値を入力するようにしてもよい。また、目標値は、必ずしも可動率、サイクルタイムを「目標値」として入力する場合に限らず、「目標範囲」として入力してもよい。また、時間当たりの出来高（図３のチャート上の斜め線Ｎ１～Ｎ３）を指定することで目標値の指示としてもよい。

　生産効率向上支援システム２０は、入力された目標値に基づいて、可動率、サイクルタイムの向上目標を設定する（ステップＳ５１）。目標値と従前に達成されている値との差異を向上目標とすればよい。
　そして、アイテムデータベース２４を参照し、向上目標を達成できるアイテムを抽出する（ステップＳ５２）。アイテムデータベース２４には、アイテムごとに、それを適用することによって可動率、サイクルタイムが向上する効果の実績が記憶されているから、向上目標を上回る効果が得られているアイテムを抽出すればよい。生産ライン、製品などが共通するものに絞り込んでもよい。

　生産効率向上支援システム２０は、抽出されたアイテムの中から、リコメンドするアイテムを選択する（ステップＳ５３）。図中に選択方法を示した。本実施例では、（条件１）適用するアイテムが近いこと、および（条件２）新たに適用するアイテム数が少ないこと、を条件として選択するものとした。
　図中の上側の枠内には、指定された目標値の概要を示した。既にアイテムＩ３が適用されている生産ラインにおいて、可動率５％、サイクルタイム１０ｓｅｃの向上が目標として指定されている場合を考える。
　下側の枠内には、ステップＳ５２におけるアイテムの抽出結果を、その効果とともに示した。例えば、最上段に記載した例で説明すれば、アイテムＩ１を適用した場合には、可動率について６％向上し、サイクルタイムは９ｓｅｃ向上する効果が実績として得られていることを示している。「適用アイテム」がＩ３とあるのは、既にアイテムＩ３が適用されている状態で、アイテムＩ１をさらに適用した場合の実績であることを表している。２段以降の抽出結果についても同様である。４段目、５段目において、「Ｉ４＋Ｉ２」、「Ｉ５＋Ｉ１」のように記載されているのは、それぞれ２つのアイテムを同時に適用した場合の効果であることを意味している。

　下側の枠内の右側に、条件１、条件２との関係を示した。最上段の例では、目標として指定されたのと同じアイテムＩ３を既に適用している状態の実績であるから、（条件１）は満たす（○）となる。また、適用されるアイテム数は、アイテムＩ１の１つであるから、（条件２）も満たす（○）となる。
　２段目の場合、適用アイテムはＩ５であるため、（条件１）は満たさない（×）。適用されるアイテム数は、アイテムＩ２の１つであるから、（条件２）は満たす（○）となる。３段目も同様に評価される。
　４段目の場合、適用アイテムはＩ３であるため、（条件１）は満たす（○）。適用されるアイテム数は、アイテムＩ４、Ｉ２の２つであるから、（条件２）はやや満たさない（△）となる。
　５段目の場合、適用アイテムは無いため、（条件１）は満たさない（×）。適用されるアイテム数は、アイテムＩ５、Ｉ１の２つであるから、（条件２）はやや満たさない（△）となる。
　以上の評価を行った上、条件１、条件２の総合的な評価が最も良い最上段のアイテムＩ１が選択されることになる。

　生産効率向上支援システム２０は、結果を出力し（ステップＳ５４）、アイテムリコメンド処理を終了する。実施例の場合は、選択されたアイテムＩ１の内容等を表示することになる。表示場所は、チャート（図３）に行ってもよいし、画面を切り換えて行ってもよい。

　アイテムリコメンド処理は、図８で説明した方法の他、人工知能を用いて行ってもよい。アイテムを適用した実績を学習データとして用いた機械学習によって学習モデルを生成することにより、これを用いて、目標値を実現するためのアイテムを得ることができる。

Ｄ．効果および変形例：
　以上で説明した実施例の生産効率向上システムによれば、検出された可動率、サイクルタイムを、そのばらつきを認識できるチャートとして出力する。この結果、可動率、サイクルタイムを、どのように向上すべきか、またそのためにいかなるアイテムが有効と考えられるかを考えることを支援でき、生産効率の向上を効果的に支援することが可能となる。

　実施例で説明した種々の特徴は、必ずしも全てを備える必要はなく、適宜、その一部を省略したり組み合わせたりしてもよい。また、本発明は、実施例に限らず、種々の態様で構成することが可能である。

　本発明は、製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援するために利用することができる。

１０   生産設備
１１   センサ
１２   送信装置
２０   生産効率向上支援システム
２１   送受信部
２２   入力部
２３   検出結果記憶部
２４   アイテムデータベース
２５   生産管理指標算出部
２６   アイテム効果解析部
２７   表示制御部
２８   アイテムリコメンド部

Claims (11)

1. 　製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援する生産効率向上支援システムであって、
   　前記生産設備の稼働状況を検出した検出結果に基づいて、該生産設備が稼働していた時間割合を示す可動率と、前記製品を生産するのに要した時間であるサイクルタイムとを、該生産設備の運転中に複数回にわたって算出する生産管理指標算出部と、
   　可動率とサイクルタイムとを縦軸および横軸として、算出された前記可動率と前記サイクルタイムとを、そのばらつきが視覚的に認識できる状態で表したチャートを表示する表示制御部とを備える生産効率向上支援システム。
2. 　請求項１記載の生産効率向上支援システムであって、
   　前記生産管理指標算出部は、統計処理により複数の前記サイクルタイムの代表値としての実サイクルタイムを算出し、
   　前記表示制御部は、前記チャートに、前記実サイクルタイムを併せて表示する生産効率向上支援システム。
3. 　請求項１または２記載の生産効率向上支援システムであって、
   　前記管理指標算出部は、前記生産効率を向上するためのアイテムの適用状態で区分して前記可動率とサイクルタイムとを算出し、
   　前記表示制御部は、前記アイテムの適用状態に応じて対比可能なように、該適用状態に基づいて表示態様を変えて、前記可動率とサイクルタイムを表示する生産効率向上支援システム。
4. 　請求項３記載の生産効率向上支援システムであって、
   　前記表示制御部は、前記チャートにおいて、前記可動率およびサイクルタイムに対し、それぞれ適用された前記アイテムが確認できるように関連づけて表示する生産効率向上支援システム。
5. 　請求項１～４いずれか記載の生産効率向上支援システムであって、
   　前記表示制御部は、前記チャートにおいて、ポインティングデバイスの操作により前記生産効率の目標を入力可能である生産効率向上支援システム。
6. 　請求項１～５いずれか記載の生産効率向上支援システムであって、
   　前記生産効率の目標を入力する入力部と、
   　前記アイテムについて、アイテムの適用が前記可動率およびサイクルタイムに与えた効果の実績を記憶するアイテムデータベースと、
   　前記アイテムデータベースを参照して、前記生産設備の前記可動率およびサイクルタイムを、前記目標に近づけるために適用すべき前記アイテムを推奨する生産効率向上支援システム。
7. 　製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援する生産効率向上支援システムであって、
   　前記生産設備の停止時間を含む稼働状況を検出した検出結果を参照し、停止時間の長さに応じて予め設定された複数の停止時間区分ごとに前記停止時間の累計を算出する生産管理指標算出部と、
   　前記停止時間区分ごとの前記累計を表すチャートを表示する表示制御部とを備える生産効率向上支援システム。
8. 　製品を生産する生産設備における生産効率の向上をコンピュータにより支援する生産効率向上方法であって、
   　前記コンピュータが実行するステップとして、
   　前記生産設備の稼働状況を検出した検出結果を読み込むステップと、
   　該検出結果に基づいて、該生産設備が稼働していた時間割合を示す可動率と、前記製品を生産するのに要した時間であるサイクルタイムとを、該生産設備の運転中に複数回にわたって算出するステップと、
   　可動率とサイクルタイムとを縦軸および横軸として、算出された前記可動率と前記サイクルタイムとを、そのばらつきが視覚的に認識できる状態で表したチャートを表示するステップとを備える生産効率向上支援方法。
9. 　製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援するためのコンピュータプログラムであって、
   　前記生産設備の稼働状況を検出した検出結果を読み込む機能と、
   　該検出結果に基づいて、該生産設備が稼働していた時間割合を示す可動率と、前記製品を生産するのに要した時間であるサイクルタイムとを、該生産設備の運転中に複数回にわたって算出する機能と、
   　可動率とサイクルタイムとを縦軸および横軸として、算出された前記可動率と前記サイクルタイムとを、そのばらつきが視覚的に認識できる状態で表したチャートを表示する機能とをコンピュータにより実現するためのコンピュータプログラム。
10. 　製品を生産する生産設備における生産効率の向上をコンピュータにより支援する生産効率向上方法であって、
    　前記コンピュータが実行するステップとして、
    　前記生産設備の停止時間を含む稼働状況を検出した検出結果を参照し、停止時間の長さに応じて予め設定された複数の停止時間区分ごとに前記停止時間の累計を算出するステップと、
    　前記停止時間区分ごとの前記累計を表すチャートを表示するステップとを備える生産効率向上支援方法。
11. 　製品を生産する生産設備における生産効率の向上を支援するためのコンピュータプログラムであって、
    　前記生産設備の停止時間を含む稼働状況を検出した検出結果を読み込む機能と、
    　前記生産設備の停止時間を含む稼働状況を検出した検出結果を参照し、停止時間の長さに応じて予め設定された複数の停止時間区分ごとに前記停止時間の累計を算出する機能と、
    　前記停止時間区分ごとの前記累計を表すチャートを表示する機能とをコンピュータにより実現するためのコンピュータプログラム。
     

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