WO2021100284A1 - 生産シミュレーション装置 - Google Patents

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Definitions

  • Document 1 is a method of creating information such as the number of equipment and process time from production record data and executing a production simulation using the information. However, assuming that the production simulation is used for production planning, each method is used. It is not enough to create information, and it is necessary to evaluate the error of the simulation itself using the information. If the error is large, it is necessary to identify the cause of the error and take measures to solve the factor.
  • the processor 310 executes various processes according to the program stored in the memory 320.
  • various functional units are realized.
  • the processor 310 functions as a control unit 130, specifically, a performance data extraction unit 131, a simulation model division unit 132, a performance reflection unit 133, a simulation execution unit 134, and a simulation error calculation unit 135 according to each of the above programs. ..
  • the processor 310 operates according to the user interface program 326 and functions as an input unit 110 and a display unit 140.
  • the job ID column 211 stores information for identifying each production job (also simply referred to as a job).
  • a job represents a processing target in a production process.
  • the item ID column 212 stores information that identifies the item of the job.
  • the sequence number column 213 stores information that specifies the order of processes in which the item should be processed.
  • the process ID column 214 stores information that identifies the process of the corresponding number of the item.
  • FIG. 5 shows a configuration example of the worker data table 240.
  • the worker data table 240 has a worker ID column 241 and an operation start time column 242, and an operation end time column 243.
  • the worker ID field 241 stores information for identifying the worker.
  • the operation start time column 242 and the operation end time column 243 store the times when the worker starts and ends the operation, respectively.
  • FIG. 10 shows a series of processing flowcharts in the control unit 130.
  • the processing of the present embodiment will be described with reference to this flowchart.
  • the simulation of each submodel Mi and j can be executed independently, and the submodel having a large simulation error can be specified.
  • the two methods of process data standard division and production performance data standard division may be switched by input by the user, or the two methods may be automatically executed respectively, and their usage modes are particularly limited. It's not a thing.
  • the performance reflection unit 133 acquires the allocation equipment for each task from the production performance data table 210 and reflects this in the simulation model. That is, the performance reflection unit 133 does not use the rules defined in the equipment allocation rule data table 260 when selecting the allocation equipment for a certain task in the newly generated submodel, and the performance allocation equipment for the task. Select.
  • the worker allocation rule is the same as the equipment allocation rule.
  • the comparison result of the error when the actual result is reflected in each model element of the submodels Mi and j is displayed.
  • the "average error with actual results” and the "average error without actual results” in the "process time" line of the evaluation result display area 147 for each model element in FIG. 11B are calculated by the following equations 2 and 3, respectively. Value.
  • each of the above-mentioned configurations, functions, processing units, etc. may be realized by hardware, for example, by designing a part or all of them with an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, and the like may be realized by software by the processor interpreting and executing a program that realizes each function.
  • Information such as programs, tables, and files that realize each function can be placed in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card or an SD card.
  • control lines and information lines are shown as necessary for explanation, and not all control lines and information lines are shown in the product. In practice, it can be considered that almost all configurations are interconnected.

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Abstract

生産シミュレーション装置は、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置と、を含む。１以上の記憶装置は、生産ジョブの工程それぞれの実績開始時刻および実績完了時刻の情報を含む生産実績情報と、工程それぞれの工程時間、工程それぞれへの割付可能な生産リソース群、生産リソース群それぞれの各生産リソースの稼働時間、前記生産ラインの生産制御ルール、の情報を含む、シミュレーションモデルとを格納する。１以上のプロセッサは、生産実績情報及びシミュレーションモデルを用いてシミュレーションを実行し、生産実績情報とシミュレーションの結果を比較することでシミュレーション誤差を算出する。

Description

生産シミュレーション装置 参照による取り込み
　本出願は、２０１９年１１月１９日に出願された日本出願である特願２０１９－２０９００９の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。
　本発明は、生産シミュレーションに関する。
　生産シミュレーションは、工場などにおける将来の生産進捗を推定する方法であり、生産計画立案や生産トラブル発生時の対策立案などに有用である。生産シミュレーションは、各品目の各工程における処理時間や必要な生産リソース（設備、作業者など）を定義する工程情報、生産リソースの数や将来の稼働時間などを定義する生産リソース情報、各工程におけるモノの着工順序や利用生産リソースなどを決定する生産制御ルール情報が必要となる。
　ここで、生産シミュレーションを有効に活用するためには生産シミュレーションの高精度化が重要であり、生産シミュレーションの高精度化のためには、上述の各情報の高精度化が重要である。例えば、シミュレーションに用いる工程時間と実際の工程時間に乖離がある場合、生産実績に対するシミュレーションの誤差が大きくなる。
　しかし、特に多品種生産などにおいては、人手によって全ての情報を正確に定義することは困難である。これに対して、過去の生産実績データから各種情報を定義する方法がある。例えば、文献１のように、生産実績データから、設備台数や工程時間の基準データを作成する方法がある。
特開２００８－２３４５２６号公報
　文献１は、生産実績データから設備台数や工程時間などの情報を作成し、それを用いて生産シミュレーションを実行する方法であるが、生産シミュレーションを生産計画立案などに利用することを想定すると、各情報を作成するだけでは不十分であり、それらの情報を用いたシミュレーション自体の誤差を評価する必要がある。そして、誤差が大きい場合には、誤差要因を特定し、その要因を解決するための対策をとる必要がある。
　ここで、生産シミュレーションは、上記の工程時間情報、生産リソース情報、生産制御ルール情報などが複雑に絡み合うという特徴を有する。例えば、ある工程群における工程時間が実態と乖離していると、その工程群の後工程へのモノの到着時刻が実態と乖離する。そして、仮に後工程における着工順序がモノの到着順序によって決まる場合、モノの到着時刻の乖離は着工順序の乖離に繋がる。
　このように、生産シミュレーションでは、ある工程における誤差が他の工程へ伝播する性質を持っており、この性質が生産シミュレーションの誤差要因特定を困難にしている。以上より、生産シミュレーションの精度向上のために、シミュレーション誤差の主要因を特定することが重要である。
　上記課題を解決するために、本開示の一態様は、生産ラインにおける工程の進捗を推定する生産シミュレーション装置であって、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置と、を含み、前記１以上の記憶装置は、生産ジョブの工程それぞれの実績開始時刻および実績完了時刻の情報を含む生産実績情報と、工程それぞれの工程時間、前記工程それぞれへの割付可能な生産リソース群、前記生産リソース群それぞれの各生産リソースの稼働時間、前記生産ラインの生産制御ルール、の情報を含む、シミュレーションモデルを格納し、前記１以上のプロセッサは、前記生産実績情報及び前記シミュレーションモデルを用いてシミュレーションを実行し、前記生産実績情報と前記シミュレーションの結果を比較することでシミュレーション誤差を算出する。
　本開示の一態様により、精度の高い生産シミュレーションを実現することができる。
生産シミュレーション装置の機能ブロック図である。 生産シミュレーション装置のハードウェアおよびソフトウェア構成図である。 生産実績データテーブルの概略図である。 生産工程データテーブルの概略図である。 設備データテーブルの概略図である。 作業者データテーブルの概略図である。 着工順序ルールデータテーブルの概略図である。 設備割付ルールデータテーブルの概略図である。 作業者割付ルールデータテーブルの概略図である。 シミュレーション結果データテーブルの概略図である。 生産シミュレーション装置の制御部の処理フローチャートである。 表示画面の一例を示す概略図である。 表示画面の一例を示す概略図である。 生産シミュレーションシステムの実施形態の一例を示す概略図である。
　以下、添付図面を参照して実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。
　生産シミュレーションを生産計画立案などに用いる際には、生産シミュレーションの精度向上が重要である。これに対して、各工程の処理時間などのシミュレーションに必要な情報を生産実績データから導出する方法があるが、導出した情報を用いたシミュレーションでは誤差が大きい場合、誤差要因を特定し、その要因を解決するための対策を取る必要がある。
　生産シミュレーションは、工程情報、生産リソース情報、生産制御ルール情報などが複雑に絡み合い、ある工程における誤差が他の工程へ伝播する性質を持つ。このような性質を持つ生産シミュレーションにおいて、誤差の主要因を特定することが求められる。以下に説明するシステムは生産実績とシミュレーション結果を比較することでシミュレーション誤差を算出する。これにより、誤差要因を特定し、精度の高い生産シミュレーションを実現することができる。これにより、生産シミュレーションを用いて立案して生産計画の実現可能性や最適性を向上することができる。
　図１Ａは、生産シミュレーション装置１００の機能ブロック図である。図示するように、生産シミュレーション装置１００は、入力部１１０、記憶部１２０、制御部１３０、表示部１４０を備える。
　入力部１１０は、生産シミュレーション装置１００外からの各種情報の入力を受け付ける。表示部１４０は、記憶部の情報を画面に表示する。記憶部１２０は、生産実績データ記憶領域１２１、生産工程データ記憶領域１２２、生産リソースデータ記憶領域１２３、生産制御ルールデータ記憶領域１２４、シミュレーション結果データ記憶領域１２５を備える。
　生産実績データ記憶領域１２１は、生産工程における過去の処理実績を特定する情報を記憶する。生産工程データ記憶領域１２２は、各工程の工程時間などの情報を特定する情報を記憶する。生産リソースデータ記憶領域１２３は、設備や作業者などの生産リソースの稼働時間を特定する情報を記憶する。生産制御ルールデータ記憶領域１２４は、着工順序ルールなどの生産制御ルールを特定する情報を記憶する。シミュレーション結果データ記憶領域１２５は、シミュレーション結果を特定する情報を記憶する。
　制御部１３０は、実績データ抽出部１３１、シミュレーションモデル分割部１３２、実績反映部１３３、シミュレーション実行部１３４、シミュレーション誤差算出部１３５を備える。
　図１Ｂは、生産シミュレーション装置１００のハードウェアおよびソフトウェア構成例を示す。図１Ｂの例において、生産シミュレーション装置１００は、一つの計算機で構成されている。生産シミュレーション装置１００は、プロセッサ３１０、メモリ３２０、補助記憶装置３３０、およびネットワーク（ＮＷ）インタフェース３４０、Ｉ／Ｏインタフェース３４５、入力デバイス３５１、および出力デバイス３５２を含む。上記構成要素は、バスによって互いに接続されている。メモリ３２０、補助記憶装置３３０又はこれらの組み合わせは非一過性の記憶媒体を含む記憶装置であり、また、記憶部１２０に対応し得る。
　メモリ３２０は、例えば半導体メモリから構成され、主にプログラムやデータを保持するために利用される。メモリ３２０が格納しているプログラムは、不図示のオペレーティングシステムに加え、実績データ抽出プログラム３２１、シミュレーションモデル分割プログラム３２２、実績反映プログラム３２３、シミュレーション実行プログラム３２４、シミュレーション誤差算出プログラム３２５、ユーザインタフェースプログラム３２６を含む。
　プロセッサ３１０は、メモリ３２０に格納されているプログラムに従って、様々な処理を実行する。プロセッサ３１０がプログラムに従って動作することで、様々な機能部が実現される。例えば、プロセッサ３１０は、上記プログラムそれぞれに従って、制御部１３０、具体的には、実績データ抽出部１３１、シミュレーションモデル分割部１３２、実績反映部１３３、シミュレーション実行部１３４、シミュレーション誤差算出部１３５として機能する。プロセッサ３１０は、ユーザインタフェースプログラム３２６に従って動作して、入力部１１０および表示部１４０として機能する。
　補助記憶装置３３０は、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブなどの大容量の記憶装置から構成され、プログラムやデータを長期間保持するために利用される。補助記憶装置３３０は、生産実績データテーブル２１０、生産工程データテーブル２２０、設備データテーブル２３０、作業者データテーブル２４０、着工順序ルールモデルデータテーブル２５０、設備割付ルールデータテーブル２６０、作業者割付ルールデータテーブル２７０、シミュレーション結果データテーブル２８０を格納している。
　生産実績データテーブル２１０は、生産実績データ記憶領域１２１に格納されている情報の例である。生産工程データテーブル２２０は、生産工程データ記憶領域１２２に格納されている情報の例である。設備データテーブル２３０および作業者データテーブル２４０は、生産リソースデータ記憶領域１２３に格納されている情報の例である。
　着工順序ルールモデルデータテーブル２５０、設備割付ルールデータテーブル２６０、作業者割付ルールデータテーブル２７０は、生産制御ルールデータ記憶領域１２４に格納されている情報の例である。シミュレーション結果データテーブル２８０は、シミュレーション結果データ記憶領域１２５に格納されている情報の例である。
　説明の便宜上、プログラム３２１～３２６がメモリ３２０に格納され、テーブル２１０、２２０、２３０、２４０、２５０、２６０、２７０、２８０が補助記憶装置３３０に格納されているが、生産シミュレーション装置１００のデータの格納場所は限定されない。例えば、補助記憶装置３３０に格納されたプログラムおよびデータが起動時または必要時にメモリ３２０にロードされ、プログラムをプロセッサ３１０が実行することにより、生産シミュレーション装置１００の各種処理が実行される。したがって、以下において機能部、プログラム、プロセッサ３１０または生産シミュレーション装置１００による処理の主語は、入れ替え可能である。
　ネットワークインタフェース３４０は、ネットワークとの接続のためのインタフェースである。生産シミュレーション装置１００は、ネットワークインタフェース３４０を介して、システム内の他の装置と通信を行う。入力デバイス３５１は、ユーザが指示や情報などを入力するためのハードウェアデバイスであり、例えば、キーボードおよびポインティングデバイスを含む。出力デバイス３５２は、入出力用の各種画像を示すハードウェアデバイスであり、例えば表示デバイスである。
　生産シミュレーション装置１００は１以上のプロセッサおよび１以上の記憶装置を含む。各プロセッサは、単一または複数の演算ユニットまたは処理コアを含むことができる。プロセッサは、例えば、中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、ステートマシン、ロジック回路、グラフィック処理装置、チップオンシステム、および／または制御指示に基づき信号を操作する任意の装置として実装できる。
　生産シミュレーション装置１００の機能は複数の計算機を含む計算機システムによる分散処理により実装されてもよい。複数の計算機は、互いにネットワークを介して通信することで、協調して処理を実行する。
　図２は、生産実績データテーブル２１０の構成例を示す。生産実績データテーブル２１０は、ジョブＩＤ欄２１１、品目ＩＤ欄２１２、程番欄２１３、工程ＩＤ欄２１４、開始時刻欄２１５、完了時刻欄２１６、設備欄ＩＤ２１７、作業者ＩＤ欄２１８、属性情報欄２１９を有する。生産実績データテーブル２１０の各行は、ジョブＩＤおよび程番によって同定される。
　ジョブＩＤ欄２１１は、各生産ジョブ（単にジョブとも呼ぶ）を同定する情報を格納する。ジョブは、生産工程における処理対象を表す。品目ＩＤ欄２１２は、当該ジョブの品目を特定する情報を格納する。程番欄２１３は、当該品目が処理されるべき工程の順番を特定する情報を格納する。工程ＩＤ欄２１４は、当該品目の当該程番の工程を特定する情報を格納する。
　尚、本実施形態では、工程ＩＤは品目ＩＤと程番の組合せに対して一意であり、品目ＩＤと程番の組合せは工程ＩＤに対して一意であるとする。また、各ジョブにおける各工程をタスクと呼ぶこととする。つまり、生産実績データテーブル２１０における１行が１タスクに相当する。
　開始時刻欄２１５および完了時刻欄２１６はそれぞれ、当該工程の実績開始時刻および実績完了時刻の情報を格納する。設備ＩＤ欄２１７および作業者ＩＤ欄２１８はそれぞれ、当該ジョブの当該工程を処理した設備および作業者を特定する情報を格納する。属性情報欄２１９は、当該ジョブおよび当該工程に関する属性情報、例えば、当該ジョブの品種名、大きさ、納期や、当該ジョブの当該工程の完了要求時刻等、を格納する。
図３は、生産工程データテーブル２２０の構成例を示す。生産工程データテーブル２２０は、工程ＩＤ欄２２１、工程時間欄２２２、１つまたは複数の割付可能設備ＩＤ欄２２３、１つまたは複数の割付可能作業者ＩＤ欄２２４を有する。
　生産工程データテーブル２２０の各行は、工程ＩＤによって特定される。工程ＩＤ欄２２１は、工程を同定する情報を格納する。工程時間欄２２２は、当該工程の処理に要する時間を示す情報を格納する。割付可能設備ＩＤ欄２２３および割付可能作業者ＩＤ欄２２４はそれぞれ、当該工程を処理可能な設備および作業者を同定する情報を格納する。
　図４は、設備データテーブル２３０の構成例を示す。設備データテーブル２３０は、設備ＩＤ欄２３１、稼働開始時刻欄２３２、稼働終了時刻欄２３３を有する。設備ＩＤ欄２３１は、設備を同定する情報を格納する。稼働開始時刻欄２３２および稼働終了時刻欄２３３はそれぞれ、当該設備が稼働開始および稼働終了する時刻を格納する。
　図５は、作業者データテーブル２４０の構成例を示す。作業者データテーブル２４０は、作業者ＩＤ欄２４１、稼働開始時刻欄２４２、稼働終了時刻欄２４３を有する。作業者ＩＤ欄２４１は、作業者を同定する情報を格納する。稼働開始時刻欄２４２および稼働終了時刻欄２４３はそれぞれ、当該作業者が稼働開始および稼働終了する時刻を格納する。
　図６、図７、図８に示すような着工順序ルールデータテーブル、設備割付ルールデータテーブル、作業者割付ルールデータテーブルを記憶する。
　図６は、着工順序ルールモデルデータテーブル２５０の構成例を示す。着工順序ルールモデルデータテーブル２５０は、設備ＩＤ欄２５１、着工順序ルールＩＤ欄２５２を有する。設備ＩＤ欄２５１は、設備を同定する情報を格納する。着工順序ルールＩＤ欄２５２は、当該設備における着工順序ルールを同定する情報を格納する。着工順序ルールは、ある設備における処理を待っているジョブの中から、次に処理するジョブを決定する際のルールであり、代表的なルールとしては、先入先出、納期順などがある。
　図７は、設備割付ルールデータテーブル２６０の構成例を示す。設備割付ルールデータテーブル２６０は、工程ＩＤ欄２６１、設備割付ルールＩＤ欄２６２を有する。工程ＩＤ欄２６１は、工程を同定する情報を格納する。設備割付ルールＩＤ欄２６２は、当該工程における設備割付ルールを同定する情報を格納する。設備割付ルールは、生産工程データテーブル２２０上で一つの工程に対して複数の割付可能設備が定義されている場合に、当該工程に該当する各タスクに対してどの設備を割り当てるかを決定するルールである。
　図８は、作業者割付ルールデータテーブル２７０の構成例を示す。作業者割付ルールデータテーブル２７０は、工程ＩＤ欄２７１、作業者割付ルールＩＤ欄２７２を有する。工程ＩＤ欄２７１は、工程を同定する情報を格納する。作業者割付ルールＩＤ欄２７２は、当該工程における作業者割付ルールを同定する情報を格納する。作業者割付ルールは、生産工程データテーブル２２０上で一つの工程に対して複数の割付可能作業者が定義されている場合に、当該工程に該当する各タスクに対してどの作業者を割り当てるかを決定するルールである。
　図９は、シミュレーション結果データテーブル２８０の構成例を示す。シミュレーション結果データテーブル２８０は、シミュレーションモデルＩＤ欄２８１、シミュレーション誤差欄２８２を有する。シミュレーションモデルＩＤ欄２８１は、シミュレーションモデルを同定する情報を格納する。シミュレーション誤差欄２８２は、当該シミュレーションモデルによるシミュレーションの誤差を示す情報を格納する。
　図１０に制御部１３０における一連の処理フローチャート示す。以下、本フローチャートに沿って、本実施形態の処理について説明する。
　ステップＳ１００～Ｓ２００は、実績データ抽出部１３１による処理である。まず、ステップＳ１００において、実績データ抽出部１３１は、入力部１１０を通してユーザにより入力された、シミュレーション期間の開始時刻および終了時刻を取得する。シミュレーション期間の開始時刻および終了時刻をそれぞれ、ｔsおよびｔfとする。
　次に、ステップＳ２００において、実績データ抽出部１３１は、当該シミュレーション期間中に処理されたジョブ群の生産実績データを生産実績データテーブル２１０から抽出する。以降、本処理によって抽出された生産実績データを、対象実績データと呼ぶこととする。
　ステップＳ３００は、シミュレーション実行部１３４およびシミュレーション誤差算出部１３５の処理である。シミュレーション実行部１３４は、記憶部１２０が格納する情報と前述の対象実績データを用いて、シミュレーション期間ｔs～ｔfのシミュレーションを実行する。シミュレーション誤差算出部１３５は、シミュレーション結果と対象実績データの比較によりシミュレーション誤差を算出する。以降、期間ｔs～ｔfのシミュレーションのためのシミュレーションモデルを、全体シミュレーションモデルＭwholeと呼ぶ。
　シミュレーションを実行する際には、シミュレーション開始時刻ｔsにおける生産ラインの状態（以下、初期状態と呼ぶ）を特定する必要がある。ここで、生産ラインの状態は、工程の処理を待っているジョブ群の情報や、工程の処理中のジョブ群および割り当てられている設備や作業者の情報などを表す。これらの情報は、前述の対象実績データから特定することが可能である。また、シミュレーションを実行する際には、シミュレーション期間ｔs～ｔfに生産ラインに投入されるジョブとその投入時刻の情報が必要である。これらの情報も、前述の対象実績データから特定することが可能である。
　また、本実施形態では、以下の式１によりシミュレーション誤差Ｅを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、Ｎtaskは当該シミュレーションにおける総タスク数を表す。ｔact kおよびｔsim kはそれぞれ、ｋ番目のタスクの実績およびシミュレーションにおける完了時刻を表す。以降、全体シミュレーションの誤差をＥwholeと呼ぶ。
　ステップＳ４００～Ｓ５００はシミュレーションモデル分割部１３２による処理である。本実施形態では、シミュレーションモデル分割部１３２は、全体シミュレーションモデルを時間視点と生産リソース視点の２段階で分割し、複数のサブモデルを得る。
　以下、時間視点のモデル分割処理について述べる。まず、ステップＳ４００において、シミュレーションモデル分割部１３２は、シミュレーションモデルの時間視点分割数ＮTを、入力部を通して取得する。次に、ステップＳ５００において、シミュレーションモデル分割部１３２は、シミュレーション期間ｔs～ｔfをＮT個に等分割する。
　尚、分割の方法を限定するものではない。ここで、分割された各期間の開始時刻および終了時刻をそれぞれ、ｔs iおよびｔf i（ｉ＝１、２、・・・、ＮT）とし、期間ｔs i～ｔf iのシミュレーションをするためのモデルをサブモデルＭiとする。このような分割により、各サブモデルは、全体シミュレーションの一部のタスクのみを対象とすることになる。
　具体的には、サブモデルＭiは、対象実績データ上で期間ｔs i～ｔf iに処理されたタスクのみを対象とする。また、シミュレーション開始時刻ｔs iにおける生産ラインの初期状態の情報や、期間ｔs i～ｔf iに生産ラインに投入されるジョブとその投入時刻の情報は、対象実績データから特定することが可能である。そのため、各サブモデルのシミュレーションは、それぞれ独立に実行することができ、シミュレーション誤差の大きいサブモデルを特定することができる。
　次に、生産リソース視点の分割処理について述べる。本処理では、前述の時間視点モデル分割によって得られた各サブモデルを、さらに生産リソース視点で複数のサブモデルに分割する。サブモデルＭiをリソース視点で分割することで得られるシミュレーションモデルをサブモデルＭi,j呼ぶこととする（ｊ＝１、２、・・・、ＮR i、ＮR iは分割数）。
　ここで、分割に際しては、シミュレーションモデル分割部１３２は、複数のサブモデル間で互いに生産リソースの共有が発生しない様に分割する。本実施形態では、工程データ基準分割と、生産実績データ基準分割の２つの分割方法について述べる。
　工程データ基準分割において、シミュレーションモデル分割部１３２は、まず、サブモデルＭiが対象とするタスク群から、本サブモデルが対象とする工程群を得る。次に、シミュレーションモデル分割部１３２は、当該工程群を複数のサブ工程群に分割する。その際、任意の工程Ｘと、工程Ｘとは異なるサブ工程群に属する任意の工程Ｙが、割付可能設備・作業者を共有しない様にサブ工程群を定義する。そして、ｊ番目のサブ工程群を対象とするシミュレーションモデルをサブモデルＭi,jとする。
　生産実績データ基準分割において、シミュレーションモデル分割部１３２は、サブモデルＭiが対象とするタスク群を複数のサブタスク群に分割する。その際、任意のタスクＸの生産実績データ上の設備・作業者が、タスクＸとは異なるサブタスク群に属する任意のタスクＹの生産実績データ上の設備・作業者と異なる様に、サブタスク群を定義する。そして、ｊ番目のサブタスク群を対象とするシミュレーションモデルをサブモデルＭi,jとする。
　上記の分割により、各サブモデルＭi,jのシミュレーションはそれぞれ独立に実行することができ、シミュレーション誤差の大きいサブモデルを特定することができる。尚、工程データ基準分割と生産実績データ基準分割の２つの方法は、利用者による入力によって切り替えてもよいし、２つの方法を自動でそれぞれ実行してもよく、それらの利用態様を特に限定するものではない。
　ステップＳ６００は、シミュレーション実行部１３４およびシミュレーション誤差算出部１３５の処理である。ステップＳ６００では、シミュレーション実行部１３４は、前述の時間視点の分割による各サブモデルＭi及び生産リソース視点の分割による各サブモデルＭi,jのシミュレーションを実行する。
　サブモデルにおいて前段の工程が存在しない工程または前段のタスクが存在しないタスクに対しては、実績データに従ってジョブが投入される。生産実績データ基準分割のサブモデルの間において、生産リソース（設備及び作業者）が共有されないように、必要に応じて生産リソース（設備及び作業者）の割付ルールが調整される。
　シミュレーション誤差算出部１３５は、式１により各サブモデルの誤差Ｅi、Ｅi,jを算出し、算出結果をシミュレーション結果データテーブル２８０に格納する。
　ステップＳ７００は、実績反映部１３３の処理である。本処理は、各サブモデルの工程時間や生産制御ルールなどの要素に対して、生産実績データテーブル２１０から抽出した情報を反映して、新たなサブモデル群を生成する。本実施形態では、工程時間、着工順序ルール、設備割付ルール、作業者割付ルールについて、実績反映の方法例について述べる。実績情報を反映する要素は、例えば、設計によりまたはユーザ指定に従って決定されてよい。
　工程時間については、実績反映部１３３は、生産実績データの工程開始時刻～工程完了時刻の時間を各タスクの工程時間として算出し、シミュレーションモデルに反映する。つまり、実績反映部１３３は、新たに生成されるサブモデルにおいて、生産工程データテーブル２２０に定義された工程時間情報は用いず、上記方法により算出した各タスクの工程時間を用いる。
　着工順序ルールについては、実績反映部１３３は、生産実績データテーブル２１０から、各設備における各タスクの処理順序を取得し、これをシミュレーションモデルに反映する。つまり、実績反映部１３３は、新たに生成されるサブモデルにおいては、ある設備の処理待ちタスク群の中から次に処理するタスクを選択する際に、着工順序ルールモデルデータテーブル２５０に定義されたルールは用いず、処理を待っているタスク群の中から上記の実績処理順序が最も早いタスクを選択する。
　設備割付ルールについては、実績反映部１３３は、生産実績データテーブル２１０から、各タスクの割付設備を取得し、これをシミュレーションモデルに反映する。つまり、実績反映部１３３は、新たに生成されるサブモデルにおいては、あるタスクの割付設備を選択する際に、設備割付ルールデータテーブル２６０に定義されたルールは用いず、当該タスクの実績割付設備を選択する。作業者割付ルールについては、設備割付ルールと同様である。
　ステップＳ７００の処理は、各サブモデルの工程時間、着工順序ルール、設備割付ルール、作業者割付ルールそれぞれに対して、実績を反映する場合と反映しない場合を切り替えて新たなサブモデル群を作成する。以降、サブモデルＭi,jに実績情報を反映することで新たに作成されたサブモデルを、サブモデルＭa,b,c,d i,jと呼ぶ。ここでａ、ｂ、ｃ、ｄはそれぞれ、工程時間、着工順序ルール、設備割付ルール、作業者割付ルールに実績を反映するかしないかを表す０または１であり、１は実績を反映することを意味する。
　例えば、Ｍ1,0,0,0 i,jはサブモデルＭi,jにおいて工程時間のみに実績を反映したモデルを表しており、Ｍ0,0,0,0 i,jはＭi,jと同義である。上記によって得られる複数のサブモデルＭa,b,c,d i,jの誤差を比較することで、誤差への大きい要素を特定することができる。例えば、Ｍ1,1,1,1 i,jの誤差に対してＭ0,1,1,1 i,jの誤差が大きい場合、Ｍi,jにおける誤差の主要因の１つが工程時間にあると解釈することができる。
　ステップＳ８０００は、シミュレーション実行部１３４およびシミュレーション誤差算出部１３５の処理である。ステップＳ８００では、シミュレーション実行部１３４は、前述の各サブモデルＭa,b,c,d i,jのシミュレーションを実行する。シミュレーション誤差算出部１３５は、式１により各サブモデルＭa,b,c,d i,jの誤差Ｅa,b,c,d i,jを算出し、算出結果をシミュレーション結果データテーブル２８０に格納する。
　尚、時間視点における全体シミュレーションモデルの分割および／または生産リソース視点における全体シミュレーションモデルの分割を省略してもよい。実績情報を全体シミュレーションモデルに反映して、新たな全体シミュレーションモデルを生成してもよく、時間視点のサブモデルＭiに反映して、新たなサブモデルを生成してもよい。
　全体シミュレーションモデルまたはサブモデルに対して実績情報を反映することによる新たな全体シミュレーションモデルまたは新たなサブモデルの生成を省略してもよい。特定の種類のサブモデルに対するＳ６００またはＳ７００の処理を省略してもよい。例えば、工程データ基準分割のサブモデルに対するＳ６００の処理を省略し、Ｓ７００及び８０００の処理を実行してもよい。
　上述のように、生産実績とシミュレーション結果の誤差を算出することで、誤差要因を特定し、精度の高い生産シミュレーションを実現することができる。これにより、生産シミュレーションを用いて立案して生産計画の実現可能性や最適性を向上することができる。また、時間視点分割、生産リソース視点分割、生産実績反映のように、シミュレーション期間におけるシミュレーションにおいて推定可能な情報の一部に代えて、生産実績を使用することで、誤差への影響が大きい要素をより容易に特定することが可能となる。
　また、時間視点分割及び生産リソース視点分割のように、生産シミュレーションモデルを互いに独立にシミュレーションを実行可能な複数のサブモデルに分割し、サブモデルごとにシミュレーション誤差を評価することで、誤差の大きいサブモデルを特定できる。全体須ミュレーションモデルまたはサブモデルにおける工程時間や生産制御ルールなどのモデル要素に対して、生産実績データから抽出した情報を反映することで、新たなモデル群を生成し、生産実績情報を反映する場合としない場合の誤差を比較することで、誤差への影響が大きいモデル要素を特定できる。
　図１１Ａ、図１１Ｂに、表示部１４０による記憶部１２０の情報の表示画面の例を示す。図１１Ａ、図１１Ｂは、それぞれ、一つの表示画面の部分を示す。図１１Ａに示す様に、表示部１４０が表示する画面は例えば、全体シミュレーション結果表示領域１４１、時間視点分割サブモデルシミュレーション結果表示領域１４２、分割前モデル選択領域１４３、生産リソース視点分割サブモデルシミュレーション結果表示領域１４４を備える。図１１Ｂに示すように、画面は例えば、さらに、実績反映前モデル選択領域１４５、実績反映サブモデルシミュレーション結果表示領域１４６、モデル要素別評価結果表示領域１４７を備える。
　全体シミュレーション結果表示領域１４１には、全体シミュレーションモデルＭwholeのシミュレーション結果を表示する。時間視点分割サブモデルシミュレーション結果表示領域１４２には、時間視点で分割した各サブモデルＭiのシミュレーション結果を表示する。生産リソース視点分割サブモデルシミュレーション結果表示領域１４４には、分割前モデル選択領域１４３において選択されたサブモデルＭiを生産リソース視点で分割したサブモデルＭi,jのシミュレーション結果を表示する。
　実績反映サブモデルシミュレーション結果表示領域１４６には、実績反映前モデル選択領域１４５において選択されたサブモデルＭi,jに、実績情報を反映したサブモデルＭa,b,c,d i,jのシミュレーション結果を表示する。モデル要素別評価結果表示領域には、工程時間などの各モデル要素のシミュレーション誤差への影響度合いを表す情報を表示する。
　例えば図１１Ｂに示す例では、サブモデルＭi,jの各モデル要素に実績を反映する場合としない場合の誤差の比較結果を表示している。ここで、例えば図１１Ｂのモデル要素別評価結果表示領域１４７の「工程時間」行の「実績反映あり平均誤差」と「実績反映なし平均誤差」はそれぞれ、以下の式２と式３により算出される値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　つまり、実績反映あり（なし）平均誤差は、対象のモデル要素に対して実績情報を反映した（しない）全てのサブモデルの誤差の平均値を表す。この２つの平均誤差値の比較は、サブモデルＭi,jの誤差に対して大きな影響を与えている要素を特定する際に有用である。
　図１２は、本実施形態に係る生産シミュレーションシステムの概略図である。図示するように、生産シミュレーションシステムは、生産シミュレーション装置１００、生産実績情報管理装置２００、生産条件情報管理装置３００を備え、これらはネットワーク４００を介して情報の送受信ができる。生産実績情報管理装置２００は、生産シミュレーション装置１００に対して、生産実績データを送信する。また、生産条件情報管理装置３００は、生産シミュレーション装置１００に対して、工程データ、生産リソースデータ、生産制御ルールデータなどを送信する。
　なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　また、上記の各構成・機能・処理部等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

Claims (9)

  1. 　生産ラインにおける工程の進捗を推定する生産シミュレーション装置であって、
    　１以上のプロセッサと、
    　１以上の記憶装置と、を含み、
    　前記１以上の記憶装置は、
    　生産ジョブの工程それぞれの実績開始時刻および実績完了時刻の情報を含む生産実績情報と、
    　工程それぞれの工程時間、前記工程それぞれへの割付可能な生産リソース群、前記生産リソース群それぞれの各生産リソースの稼働時間、前記生産ラインの生産制御ルール、の情報を含む、シミュレーションモデルと、を格納し、
    　前記１以上のプロセッサは、
    　前記生産実績情報及び前記シミュレーションモデルを用いてシミュレーションを実行し、
    　前記生産実績情報と前記シミュレーションの結果を比較することでシミュレーション誤差を算出する、生産シミュレーション装置。
  2. 　請求項１に記載の生産シミュレーション装置であって、
    　前記１以上のプロセッサは、前記シミュレーションにおいて推定可能な情報の一部に代えて、前記生産実績情報から抽出した情報を使用する、生産シミュレーション装置。
  3. 　請求項１に記載の生産シミュレーション装置であって、
    　前記１以上のプロセッサは、前記シミュレーションモデルを互いに独立に実行可能な複数のサブモデルに分割し、
    　前記複数のサブモデルそれぞれによるシミュレーションを実行し、
    　前記生産実績情報と前記複数のサブモデルそれぞれの結果とを比較することで前記シミュレーション誤差を算出する、
    　生産シミュレーション装置。
  4. 　請求項３に記載の生産シミュレーション装置であって、
    　前記生産ジョブの工程は、タスクを構成し、
    　前記複数のサブモデルは、複数のサブタスク群それぞれを対象とし、
    　前記複数のサブタスク群における任意のタスクの前記生産実績情報における生産リソースは、前記任意のタスクと異なるサブタスク群の任意のタスクの前記生産実績情報における生産リソースと異なる、生産シミュレーション装置。
  5. 　請求項３に記載の生産シミュレーション装置であって、
    　前記複数のサブモデルは、複数のサブ工程群それぞれを対象とし、
    　前記複数のサブ工程群における任意の工程の前記シミュレーションモデルにける割付可能な生産リソースは、前記任意の工程と異なるサブ工程群の任意の工程の前記シミュレーションモデルにおける割付可能な生産リソースと異なる、生産シミュレーション装置。
  6. 　請求項３に記載の生産シミュレーション装置であって、
    　前記複数のサブモデルは、それぞれ、前記シミュレーションモデルのシミュレーション期間を分割した期間を対象とする、生産シミュレーション装置。
  7. 　請求項１に記載の生産シミュレーション装置であって、
    　前記１以上のプロセッサは、
    　前記シミュレーションモデルにおける工程時間、割付可能な生産リソース群、前記割付可能な生産リソースの稼働時間、生産制御ルールの少なくとも一部に対して、前記生産実績情報から抽出した情報を反映することで新たな複数のシミュレーションモデルを生成し、
    　前記生産実績情報と前記新たな複数のシミュレーションモデルそれぞれのシミュレーション結果とを比較することで前記シミュレーション誤差を算出する、生産シミュレーション装置。
  8. 　請求項１に記載の生産シミュレーション装置であって、
    　前記１以上のプロセッサは、前記シミュレーション誤差を表示する、生産シミュレーション装置。
  9. 　生産ラインにおける工程の進捗を推定する装置による生産シミュレーション方法であって、
    　前記装置は、
    　生産ジョブの工程それぞれの実績開始時刻および実績完了時刻の情報を含む生産実績情報と、
    　工程それぞれの工程時間、前記工程それぞれへの割付可能な生産リソース群、前記生産リソース群それぞれの各生産リソースの稼働時間、前記生産ラインの生産制御ルール、の情報を含む、シミュレーションモデルと、を格納し、
    　前記方法は、
    　前記装置が、前記生産実績情報及び前記シミュレーションモデルを用いてシミュレーションを実行し、
    　前記装置が、前記生産実績情報と前記シミュレーションの結果を比較することでシミュレーション誤差を算出する、方法。
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