(57)【要約】【課題】生産計画の立案において、生産ライン毎の負荷を平準化し、かつ、製品毎の負荷を平準化することができる生産計画システムを提供する。【解決手段】生産計画システムは、オーダー情報、生産ライン稼働前提情報、平準化期間に関するパラメータ、製品毎の生産可能ライン情報、を取得する取得部と、計算実行ソルバーにより、取得部で取得された情報を入力して生産計画のための計算を実行し、学習モデルを用いてその生産計画立案結果の変更を実行する演算部と、変更した結果を出力する出力部と、を備える。学習モデルは、生産計画立案結果に含まれる生産制約違反量とオーダー削減量との関係と、実際の生産結果が示すそれらの関係と、に基づき学習させたモデルである。演算部は、生産ライン毎に上記計算及び上記変更を実行することで生産量を平準化した後で、車種毎に上記計算を実行することで生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数製品としての複数車種を複数の生産ラインを用いて生産するための生産計画を作成する生産計画システムであって、
生産計画のための計算実行ソルバーと、学習モデルと、を格納する記憶部と、
各月における各車種のオーダー台数であるオーダー情報、生産ラインの稼働において前提となる情報である生産ライン稼働前提情報、各生産ライン及び各製品の生産量の平準化を行う期間の単位である平準化期間に関するパラメータ、及び、各製品がどの生産ラインで生産可能かを示す製品毎の生産可能ライン情報を取得する取得部と、
前記計算実行ソルバーを読み出し、前記取得部により取得された前記オーダー情報、前記生産ライン稼働前提情報、前記平準化期間に関するパラメータ、及び、前記製品毎の生産可能ライン情報を入力して生産計画のための計算を実行し、前記学習モデルを用いて前記計算の結果である生産計画立案結果の変更を実行する演算部と、
前記演算部で演算された変更後の生産計画立案結果を出力する出力部と、
を備え、
前記生産計画立案結果には、生産制約違反量とオーダー削減量との関係を示す情報が含まれ、
前記学習モデルは、前記生産計画立案結果に含まれる生産制約違反量とオーダー削減量との関係と、実際の生産結果が示す生産制約違反量とオーダー削減量との関係と、に基づき学習させたモデルであり、
前記演算部は、生産ライン毎に前記計算及び前記変更を実行することで生産量を平準化した後で、車種毎に前記計算を実行することで生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う、
生産計画システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産計画システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生産ラインでの生産計画を作成（立案）する生産計画システムが知られている。特許文献１には、このような生産計画システムであって、所定期間に区切って生産ライン毎、部品毎の生産量を平準化する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−０３１８３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示の技術では、生産ライン毎の負荷を平準化し、かつ、製品毎の負荷を平準化することができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、生産計画の作成において、生産ライン毎の負荷を平準化し、かつ、製品毎の負荷を平準化することができる生産計画システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、複数製品としての複数車種を複数の生産ラインを用いて生産するための生産計画を作成する生産計画システムであって、生産計画のための計算実行ソルバーと、学習モデルと、を格納する記憶部と、各月における各車種のオーダー台数であるオーダー情報、生産ラインの稼働において前提となる情報である生産ライン稼働前提情報、各生産ライン及び各製品の生産量の平準化を行う期間の単位である平準化期間に関するパラメータ、及び、各製品がどの生産ラインで生産可能かを示す製品毎の生産可能ライン情報を取得する取得部と、前記計算実行ソルバーを読み出し、前記取得部により取得された前記オーダー情報、前記生産ライン稼働前提情報、前記平準化期間に関するパラメータ、及び、前記製品毎の生産可能ライン情報を入力して生産計画のための計算を実行し、前記学習モデルを用いて前記計算の結果である生産計画立案結果の変更を実行する演算部と、前記演算部で演算された変更後の生産計画立案結果を出力する出力部と、を備え、前記生産計画立案結果には、生産制約違反量とオーダー削減量との関係を示す情報が含まれ、前記学習モデルは、前記生産計画立案結果に含まれる生産制約違反量とオーダー削減量との関係と、実際の生産結果が示す生産制約違反量とオーダー削減量との関係と、に基づき学習させたモデルであり、前記演算部は、生産ライン毎に前記計算及び前記変更を実行することで生産量を平準化した後で、車種毎に前記計算を実行することで生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う、ものである。
【０００７】
本発明では、計算実行ソルバーと、生産制約違反量とオーダー削減量との関係について立案結果と生産結果とを学習させた学習モデルと、を用い、オーダー情報、生産ライン稼働前提情報、平準化期間に関するパラメータ、製品毎の生産可能ライン情報を入力して、生産ライン毎に生産量を平準化した後で、車種毎に生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う。このようにすると、生産計画の立案において、生産ライン毎の負荷を平準化し、かつ、製品毎の負荷を平準化することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、生産計画の立案において、生産ライン毎の負荷を平準化し、かつ、製品毎の負荷を平準化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態に係る生産計画システムの構成について示すブロック図である。
【図２】オーダー情報、製品毎の生産可能ライン情報の一例を示す一覧表である。
【図３】生産ライン稼働前提情報の一例を示す一覧表である。
【図４】本実施の形態に係る生産計画システムにおける生産計画を立案する処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図１の生産計画システムにおいて使用する学習モデルの一例について説明するための概念図である。
【図６】生産計画システムで立案した生産計画の例を示す図である。
【図７】生産計画システムで立案した生産計画の別の例を示す図である。
【図８】生産計画システムで立案した生産計画のさらに別の例を示す図である。
【図９】生産計画システムで立案した生産計画のさらに別の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲に係る発明を以下の実施の形態に限定するものではない。また、実施の形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。各図面において、必要に応じて同一の要素についての重複説明は省略されている。
【００１１】
まず、本実施の形態に係る生産計画システムの構成について説明する。本実施の形態に係る生産計画システムは、複数製品としての複数車種を複数の生産ラインを用いて生産するための生産計画を作成するためのものである。図１は、生産計画システム１の構成について示すブロック図である。図１に示すように、生産計画システム１は、取得部１１と、演算部１２と、記憶部１３と、出力部１４と、を備えることができる。
【００１２】
取得部１１は、オーダー情報、生産ライン稼働前提情報、生産制約情報、平準化期間に関するパラメータ、及び、製品毎の生産可能ライン情報を取得するためのものである。各種情報の取得先は問わず、例えば記憶部１３にこれらの情報の一部又は全部を格納しておき、そこから取得することもできる。
【００１３】
ここで、オーダー情報は、各月における各車種のオーダー台数である。生産ライン稼働前提情報は、生産ラインの稼働において前提となる情報である。生産制約情報は、生産を行う上で制約となる事項に関する情報である。平準化期間に関するパラメータは、各生産ライン及び各製品の生産量の平準化を行う期間の単位である。例えば、平準化期間に関するパラメータが２ヶ月なら、生産計画において、２ヶ月単位で各生産ライン及び各製品の生産量の平準化を行う。製品毎の生産可能ライン情報は、各製品がどの生産ラインで生産可能かを示す情報である。
【００１４】
図２は、オーダー情報、製品毎の生産可能ライン情報の一例を示す一覧表である。図２に示すように、製品毎の生産可能ライン情報について、車種ａはラインＡとラインＢで生産可能、車種ｂはラインＡで生産可能、車種ｃはラインＢで生産可能となっている。各月における各車種のオーダー台数は、２０１９年１月、２月、３月、４月に、それぞれ、車種ａが５０００台、車種ｂが２０００台、車種ｃが２０００台となっている。
【００１５】
図３は、生産ライン稼働前提情報の一例を示す一覧表である。図３において、上段がラインＡの生産ライン稼働前提情報、下段がラインＢの生産ライン稼働前提情報である。図３に示すように、生産ライン稼働前提情報には、稼働日数［日／月］、休日出勤［直／月］、直数［直／日］、定時間［分／直］、最大残業時間［分／日］などの作業者に関する稼働制約がある。また、生産ライン稼働前提情報には、非稼働時間［分／月］、可働率［％］、最大サイクルタイム［ｓｅｃ］、定時間の場合の生産能力［台／直］、最大残業時間の場合の生産能力［台／直］など、生産ラインの生産能力に関する稼働制約がある。ここで、「直」とは、勤務シフトにおける区切り単位である。
【００１６】
再び図１を参照し、記憶部１３は、生産計画のための計算実行ソルバー１３ａと、後述する学習モデル１３ｂと、を格納している。計算実行ソルバー１３ａとして、例えば株式会社ジャパン・テック・システム製のＯｒｉｏｎなどの市販のものを用いることができる。
【００１７】
演算部１２は、記憶部１３に格納された計算実行ソルバー１３ａを読み出し、取得部１１により取得された各種情報を入力して生産計画のための計算を実行し、その計算の結果である生産計画立案結果を、学習モデル１３ｂを用いて変更する。出力部１４は、変更後の生産計画立案結果を出力するためのものである。ここで、生産計画立案結果には、生産制約違反量とオーダー削減量との関係を示す情報が含まれるものとする。つまり、演算部１２は、生産計画立案結果として、少なくとも生産制約違反量とオーダー削減量を求める計算を実行する。
【００１８】
次に、生産計画システム１における生産計画を立案する処理の流れについて説明する。図４は、この流れを示すフローチャートである。なお、以下で説明する各量の決定方法（算出方法）は問わず、基本的に演算部１２が計算実行ソルバー１３ａを用いて決定を行い、一部の決定は学習モデル１３ｂを用いて行うことができる。
【００１９】
図４に示すように、まず、オーダー情報、生産ライン稼働前提情報、生産制約情報、平準化期間に関するパラメータ、及び製品毎の生産可能ライン情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、取得した各種情報に基づき、生産制約違反量を決定する（ステップＳ１０２）。ここで、生産制約違反量とは、生産制約（例えば稼働制約における最大残業時間など）の上限を上回ることが許される量である。続いて、取得した各種情報に基づき、オーダー削減量を決定する（ステップＳ１０３）。ここで、オーダー削減量は、各月における各車種のオーダー台数に対し、実際の生産において削減することが許される台数である。
【００２０】
続いて、生産制約緩和量を決定する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４では、計画履歴ＦＢ（フィードバック）情報を入力し、その計画履歴ＦＢ情報に基づき生産制約緩和量を決定することができる。計画履歴ＦＢ情報は、学習モデル１３ｂを用いて生成された情報とすることができ、例えば記憶部１３に格納しておくことができる。なお、予め格納された計画履歴ＦＢ情報を用いる場合、計画履歴ＦＢ情報は、ステップＳ１０１で取得しておくこともできる。続いて、ステップＳ１０４で決定された生産制約緩和量に基づき、ステップＳ１０２，Ｓ１０３でそれぞれ決定した生産制約違反量、オーダー削減量を再決定する（ステップＳ１０５，Ｓ１０６）。
【００２１】
ここでは、ステップＳ１０４の処理のみを学習モデル１３ｂを用いて行う例を挙げた。この場合、上述のように、ステップＳ１０５，Ｓ１０６では、ステップＳ１０４で求めた生産制約緩和量に基づき、再決定を行うことができる。この場合の再決定は、例えば、その生産制約緩和量又はそれに所定係数を掛けた値などを、ステップＳ１０２で決定した生産制約違反量、ステップＳ１０３で決定したオーダー削減量に、それぞれ加算することで行うことができる。一方で、代替処理として、ステップＳ１０４〜Ｓ１０６の処理は、一つの処理として、学習モデル１３ｂを用いて行うこともできる。
【００２２】
ここで、学習モデル１３ｂの詳細について説明する。
学習モデル１３ｂは、生産計画立案結果に含まれる生産制約違反量とオーダー削減量との関係と、実際の生産結果が示す生産制約違反量とオーダー削減量との関係と、に基づき学習させたモデルである。年次生産計画策定業務とは、現状の供給能力を正として計画する業務ではなく、最大利益を得られる投資の種類や方法を考える業務であり、生産制約違反量がどの程度であるのかが重要となる。その理由は、この業務が、生産の追いつかない分に対し、どのように設備投資を実施し、どこまで作り切るかを考察することが主業務であるためである。よって、学習モデル１３ｂでは、生産制約違反量とそれに関係するオーダー削減量とについて学習させている。
【００２３】
学習モデル１３ｂは、例えば、過去の数理計画による立案結果（演算した生産計画立案結果）と号口計画とをデータベース（ＤＢ）に登録し、数理計画による立案結果と号口計画それぞれの、生産制約違反量とオーダー削減量との関係を学習させることができる。なお、このＤＢは、計画の履歴を記述したものであり、計画履歴ＤＢと称することができ、例えば記憶部１３等に格納しておくことができる。
【００２４】
学習モデル１３ｂは、既知の機械学習手法を用いて生成することができる。例えばニューラルネットワーク法などであるが、これに限ったものではない。非線形写像学習に適した手法を用いることが好ましいと言える。
【００２５】
ステップＳ１０４の処理のみを学習モデル１３ｂを用いて行う例では、学習モデル１３ｂとして、生産制約緩和量又はそれに所定係数を掛けた値などを出力するモデルを生成することができる。このような学習のイメージについて図５を参照しながら説明する。
【００２６】
図５は、学習モデル１３ｂの一例について説明するための概念図である。図５は、生産制約違反量（制約違反量）とオーダー削減量との関係を示している。ここで、白抜きの丸は数理計画による過去の立案（生産計画立案結果）における上記関係を、白抜きの正方形は過去の号口計画（実際の生産実行結果）における上記関係を、それぞれ示している。また、白抜きの菱形は生産制約緩和量による制約緩和前の計画における上記関係を、黒塗りの菱形は生産制約緩和量による制約緩和後の計画における上記関係を、それぞれ示している。
【００２７】
学習モデル１３ｂは、例えば、数理計画による過去の立案と過去の号口計画との違い（概略的には図５において矢印で示す違い）を学習させることで生成することができる。この場合、学習モデル１３ｂは、制約緩和前の計画における制約違反量とオーダー削減量との関係を入力し、上記違い（即ち、生産制約緩和量）を出力するモデルとして生成する。このように生成した学習モデル１３ｂを用いて生産制約緩和量を学習結果のフィードバック情報として得て、それを新たな計画立案の際に利用することで、より号口計画に近づくよう生産制約を緩和することができる。なお、このフィードバック情報は、人工知能によって得られたフィードバック情報とすることができ、その場合、ＡＩフィードバック情報と称することができる。
【００２８】
ステップＳ１０１〜Ｓ１０６のように、まず、制約緩和をしない場合のオーダー削減量と生産制約違反量を算出し、次に過去データから「今回の計画であればどの程度緩和する傾向があるか」をフィードバックして生産制約緩和量（総計）を決定する。そして、決定した制約緩和量の下、再度、生産制約違反量及びオーダー削減量を算出する。ここで算出される生産制約違反量及びオーダー削減量は、生産制約緩和量の総計の下で、具体的な個々の制約を（緩和を許した場合に）どの程度破るかを示す値とすることができる。その結果、過去の計画の傾向を踏まえながら、今回の具体的な制約のどれをどの程度緩めるべきかの最適解を算出することが可能となる。
【００２９】
ステップＳ１０４〜Ｓ１０６の処理を一つの処理として、学習モデル１３ｂを用いて行う例では、学習モデル１３ｂとして、再決定後の生産制約違反量及び再決定後のオーダー削減量を出力するモデルを生成しておき、それを用いることができる。この場合も、学習モデル１３ｂは、例えば、数理計画による過去の立案と過去の号口計画との違い（概略的には図５において矢印で示す違い）を学習させることで生成することができる。但し、この場合、学習モデル１３ｂは、制約緩和前の計画における制約違反量とオーダー削減量との関係（例えば図５の白抜きの菱形）を入力し、制約緩和後（つまり再決定後）の計画におけるそれらの関係（例えば図５の黒塗りの菱形）を出力するモデルとして生成する。
【００３０】
再び図４を参照すると、ステップＳ１０６に続き、最長稼働時間の違反量を決定する（ステップＳ１０７）。ここで、最長稼働時間の違反量とは、最長稼働時間を超えることが許される量である。続いて、平準化期間の違反量を決定する（ステップＳ１０８）。ここで、平準化期間の違反量とは、ある平準化期間で生産できないため当該平準化期間の前後の平準化期間に振り分けする生産量である。続いて、リンク製品の詰め込み処理を実施する（ステップＳ１０９）。ここで、リンク製品とは、複数の生産ラインで生産可能な製品（車種）をいう。詰め込み処理とは、あるリンク製品において優先して用いる生産ライン（優先使用ライン）がある場合は、当該リンク製品をできるだけ優先使用ラインで生産するように生産計画の調整を行う処理をいう。続いて、再決定した生産制約違反量を含む生産計画立案結果を出力する（ステップＳ１１０）。
【００３１】
演算部１２は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０８で、（ａ）生産ライン毎に上記計算及び上記変更を実行することで生産量を平準化する。演算部１２は、その後のステップＳ１０９において（生産ライン毎の負荷を平準化した状態であり、この状態では車種毎の生産台数は決まっていない状態において）、（ｂ）車種毎に上記計算を実行することで生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う。ここで、上記（ａ）において、生産ライン毎の生産量を平準化するとは、生産ライン毎の負荷を平準化することを意味する。上記（ａ）の上記変更は、過去の生産計画を学習した結果をフィードバックすること、つまり、学習した結果を示す学習情報を用いて、生産量を平準化することを意味する。なお、上記（ｂ）においても、上記計算のみならずその後に上記変更を実行することもできる。
【００３２】
また、図４で例示したように、上記（ａ），（ｂ）の処理は、少なくとも生産制約違反量及びオーダー削減量に対して実行すればよく、ステップＳ１０７，Ｓ１０８で得たような他の出力量については、その出力量を計算するための値が得られた後であればどの段階で計算してもよい。
【００３３】
本実施の形態では、上述のように、製品とそれに大きく依存する制約の特性を取り入れた方法を採用しているため、製品によって制約のかかり方が大きく異なる生産計画においても、十分な結果が得られ、高精度の計画の立案が可能となる。また、本実施の形態では、計画の自動立案手法にＡＩを用いることで、良い計画の特徴量を学習することができ、その学習結果に基づき「どのように条件を変えればより良い計画になるか」を計画者にフィードバックを与えることができる。
【００３４】
図６は、生産計画システム１で立案した生産計画の例を示す図である。図６において、上段にはオーダー情報及び製品毎の生産可能ライン情報、下段には生産計画立案結果の一部を示す。ここでは、簡単のため、生産ラインは２ライン（ラインＡ、ラインＢ）、車種は３車種（車種ａ、車種ｂ、車種ｃ）とし、生産計画の立案期間は４ヶ月とする。また、平準化期間のパラメータを２ヶ月とする。生産ライン稼働前提情報は図３に示したものと同じである。生産計画のための計算実行ソルバー１３ａ及び学習モデル１３ｂに、オーダー情報、製品毎の生産可能ライン情報、生産ライン稼働前提情報を入力する。そして、図４のステップＳ１０１〜Ｓ１０８において計算実行ソルバー１３ａ及び学習モデル１３ｂを用いて生産ライン毎に生産量を平準化した後で、図４のステップＳ１０９において計算実行ソルバー１３ａを用いて車種毎に生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う。その結果、図６の下段に示すように、ラインＡの生産量とラインＢの生産量が、第１平準化期間、第２平準化期間においてそれぞれ均され、負荷変動の傾向も同じになる。また、車種ａの生産量と車種ｂの生産量と車種ｃの生産量が、第１平準化期間、第２平準化期間においてそれぞれ均され、負荷変動の傾向も同じになる。
【００３５】
これまでは、生産計画の立案において、平準化は経験則に基づいて人為的に行うのが一般的であった。このように人為的に平準化を行う場合、まず車種毎の生産量の平準化を行った後で、生産ライン毎の生産量を平準化していた。しかし、車種毎の生産量の平準化を先に実施してしまうと、既に調整代が少なく、生産ライン毎の生産量の平準化を実施しようとしてもうまくできなかった。一方、生産計画システム１における生産計画を立案する処理のように、生産ライン毎に生産量を平準化した後で、車種毎に生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行うことは、複雑な計算式を解く必要があるため人為的な手計算では処理できない。
【００３６】
本実施の形態に係る生産計画システム１では、生産計画のための計算実行ソルバー１３ａ及び学習モデル１３ｂに、生産ライン稼働前提情報、平準化期間に関するパラメータ、製品毎の生産可能ライン情報を入力する。そして、生産計画のための計算実行ソルバー１３ａ及び学習モデル１３ｂを用いて生産ライン毎に生産量を平準化した後で、計算実行ソルバー１３ａを用いて車種毎に生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う。これにより、生産計画の立案において、生産ライン毎の負荷を平準化し、かつ、製品毎の負荷を平準化することができることを確認した。なお、これまでの生産計画の立案のように、車種毎の生産量の平準化を行った後に、生産ライン毎に生産量を平準化する手順では、たとえ生産計画のための計算実行ソルバー１３ａ及び学習モデル１３ｂを用いて演算を行っても、生産ライン毎の生産量が平準化されない。
【００３７】
図７は、生産計画システム１で立案した生産計画の別の例を示す図である。図７において、上段にはオーダー情報及び製品毎の生産可能ライン情報、下段には生産計画立案結果の一部を示す。生産ライン稼働前提情報は図３に示したものと同じである。図７では、図６と同じオーダー情報に対して平準化期間のパラメータを３ヶ月にしている。ラインＡの生産量とラインＢの生産量が、平準化期間においてそれぞれ均され、車種ａの生産量と車種ｂの生産量と車種ｃの生産量が平準化期間においてそれぞれ均されている。通常、生産計画における期間の最小単位が１ヶ月である。平準化期間のパラメータは、生産計画における期間の最小単位よりも長い期間、すなわち、２ヶ月以上の期間で適宜設定することができる。例えば、平準化期間に関するパラメータを、標準的な車種では２ヶ月に設定し、新規立ち上げ直後の車種では６ヶ月と長めに設定することができる。
【００３８】
図８は、生産計画システム１で立案した生産計画のさらに別の例を示す図である。図８において、上段にはオーダー情報及び製品毎の生産可能ライン情報、中段には生産制約情報、下段には生産計画立案結果の一部を示す。生産ライン稼働前提情報は図３に示したものと同じである。図８の中段に示すように、生産制約情報（制約名称：車種ａ上限設定）において、２０１９年１月から２０１９年２月の間に、ラインＡにおける車種ａの上限が２０００台／月と設定されている。図８の上段に示すオーダー情報において、車種ａの２０１９年１月、２０１９年２月のオーダー台数はいずれも５０００台である。しかしながら、生産計画システム１では、生産制約情報を考慮して、車種ａについて、２０１９年１月及び２００１９年２月において、ラインＡ２０００台、ラインＢ３０００台と振り分けしている。
【００３９】
図９は、生産計画システム１で立案した生産計画のさらに別の例を示す図である。図９において、上段にはオーダー情報及び製品毎の生産可能ライン情報、中段には生産制約情報、下段には生産計画立案結果の一部を示す。生産ライン稼働前提情報は図３に示したものと同じである。図９の中段に示すように、生産制約情報（制約名称：優先生産ライン設定）において、２０１９年１月から２０１９年４月の間に、車種ａを、ラインＡで優先的に生産（詰め込み生産）することが設定されている。図９の上段に示すオーダー情報において、２０１９年１月から２０１９年４月の車種ａのオーダー台数はいずれも５０００台である。生産計画システム１では、生産制約情報を考慮し、車種ａについて、２０１９年１月から２０１９年４月において、ラインＡ５０００台、ラインＢ０台と振り分けしている。
【００４０】
以上に説明したように、本実施の形態に係る生産計画システム１では、計算実行ソルバーと、生産制約違反量とオーダー削減量との関係について立案結果と生産結果とを学習させた学習モデルと、を用いる。そして、生産計画システム１では、オーダー情報、生産ライン稼働前提情報、平準化期間に関するパラメータ、製品毎の生産可能ライン情報を入力して、計算実行ソルバー及び学習モデルを用いて生産ライン毎に生産量を平準化した後で、計算実行ソルバーを用いて車種毎に生産量を平準化するように車種毎の生産量の調整を行う。これにより、生産計画システム１では、生産計画の立案において、生産ライン毎の負荷を平準化し、かつ、製品毎の負荷を平準化することができる。
【００４１】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１  生産計画システム
１１  取得部
１２  演算部
１３  記憶部
１３ａ  計算実行ソルバー
１３ｂ  学習モデル
１４  出力部
【図１】
2020170380.tif 000003
【図２】
2020170380.tif 000004
【図３】
2020170380.tif 000005
【図４】
2020170380.tif 000006
【図５】
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【図６】
2020170380.tif 000008
【図７】
2020170380.tif 000009
【図８】
2020170380.tif 000010
【図９】
2020170380.tif 000011