(57)【要約】【課題】  ＫＰＩとの関連度を算出するための生産実績データ数を低減することができる、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】  情報処理装置は、蓄積された生産実績データについて、生産実績パラメータごとに代表値を計算する計算部と、マスタテーブルを基に、前記生産実績パラメータごとに、前記計算部が計算した代表値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択する選択部と、前記選択部が選択した生産実績データを用いて、前記生産実績パラメータごとに、生産実績に係るＫＰＩとの相関度の演算を行う演算部と、を備える。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄積された生産実績データについて、生産実績パラメータごとに代表値を計算する計算部と、
マスタテーブルを基に、前記生産実績パラメータごとに、前記計算部が計算した代表値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択する選択部と、
前記選択部が選択した生産実績データを用いて、前記生産実績パラメータごとに、生産実績に係るＫＰＩとの相関度の演算を行う演算部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記マスタテーブルには、生産工程を改善する方向が定められており、
前記選択部は、前記生産工程が改善される方向の生産実績データを選択することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記代表値は、平均値であることを請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
蓄積された生産実績データについて、生産実績パラメータごとに代表値を計算部が計算し、
マスタテーブルを基に、前記生産実績パラメータごとに、前記計算部が計算した代表値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択部が選択し、
前記選択部が選択した生産実績データを用いて、前記生産実績パラメータごとに、生産実績に係るＫＰＩとの相関度の演算を演算部が行う、ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
コンピュータに、
蓄積された生産実績データについて、生産実績パラメータごとに代表値を計算する処理と、
マスタテーブルを基に、前記生産実績パラメータごとに、計算された前記代表値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択する処理と、
選択された前記生産実績データを用いて、前記生産実績パラメータごとに、生産実績に係るＫＰＩとの相関度の演算を行う処理と、を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、情報処理装置、生産情報演算方法、および生産情報演算プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生産ラインでは、生産計画と生産実績との間に差異が生じる。そこで、生産実績が改善されるように、ＫＰＩなどの指標を用いて生産ラインを改善する技術が開示されている（例えば、特許文献１〜５参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１９５３０８号公報
【特許文献２】特開２０１７−１６２０４４号公報
【特許文献３】特開２００９−３７９４号公報
【特許文献４】特開２００５−１５７８１９号公報
【特許文献５】特開２０１８−１５６３４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＫＰＩを大きく改善するために、生産実績データについて、各生産実績パラメータとＫＰＩとの相関度を算出することが望まれる。しかしながら、当該相関度を算出するための生産実績データ数が多いと、当該相関度を算出するための演算処理に時間を要することになる。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、ＫＰＩとの相関度を算出するための生産実績データ数を低減することができる、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラ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】
１つの態様では、情報処理装置は、蓄積された生産実績データについて、生産実績パラメータごとに代表値を計算する計算部と、マスタテーブルを基に、前記生産実績パラメータごとに、前記計算部が計算した代表値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択する選択部と、前記選択部が選択した生産実績データを用いて、前記生産実績パラメータごとに、生産実績に係るＫＰＩとの相関度の演算を行う演算部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
ＫＰＩとの関連度を算出するための生産実績データ数を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】（ａ）は生産ラインの概略図であり、（ｂ）は複数の生産ラインに、作業時間および段替え時間が異なる製品を流す場合を例示する図である。
【図２】デジタルプランニングの処理の流れを例示する図である。
【図３】デジタルプランニングの処理の流れを例示する図である。
【図４】各生産実績パラメータの変化に対するＫＰＩの変化率を例示する図である。
【図５】（ａ）は実施例１に係る情報処理装置の全体構成を例示するブロック図であり、（ｂ）は情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図６】情報処理装置が実行する処理の一例を表わすフローチャートを例示する図である。
【図７】（ａ）はマスタテーブルを例示する図であり、（ｂ）および（ｃ）は選択される生産実績データの範囲を例示する図である。
【図８】調整パラメータごとに選択される生産実績データを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施例の説明に先立って、重要業績評価指数（ＫＰＩ：Ｋｅｙ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を用いた改善活動の概要について説明する。
【００１０】
一例として、工場の生産ラインでは、製品の組立に複数の作業を要し、当該複数の作業を行う人やロボットが配置されている。図１（ａ）は、生産ラインの概略図である。生産ラインにおいては、生産対象の製品１がベルトコンベア２に載置される。製品１は、未完成の製品であり、各工程作業者の作業対象である。製品１は、ベルトコンベア２によって各工程へと順に搬送される。各工程には、人やロボットの作業者が配置されている。
【００１１】
各作業は、決められた作業時間で行われることが好ましい。しかしながら、作業が長引くことがあり、または生産装置の不具合によって作業を中断せざるを得ない場合（一時停止）があり、作業時間を超えて作業が行われる場合がある。実際に各作業者が作業に要した時間のことを、サイクルタイム（ＣＴ）と称する。決められた作業時間よりもＣＴが長くなれば、生産完了時刻が遅くなることになる。ＣＴの中でも、作業者がロボットである場合のサイクルタイムを、ＭＣＴと称する。ＣＴおよびＭＣＴの平均値は、短いと良好な生産が行われていることになるため、短い方が好ましい。また、ＣＴおよびＭＣＴのバラツキは、小さいと各作業時間が平準化されるため、小さい方が好ましい。
【００１２】
例えば、各工程には、表示灯３が配置されている。表示灯３は、アラームを報知するための表示灯である。作業に不具合が生じると、作業が一時的に中断され（一時停止）、同工程の表示灯３が点灯する。表示灯３が点灯すると、応援作業者は応援が必要な工程を把握することができる。その後、応援作業者は、当該工程の応援を行う。一時停止を復旧させるための復旧時間の平均値は、短いと生産工程に対する影響が小さくなるため、短い方が好ましい。また、復旧時間のバラツキは、小さいと各復旧時間が平準化されるため、小さい方が好ましい。一時停止が発生する頻度は、小さいと良好な生産工程が行われていることになるため、小さい方が好ましい。生産完了時刻を早める観点からは、応援作業者の数（リソース数）は多い方が好ましい。また、複数の一時停止が重なった場合には、応援作業者による応援順序の優先順位を考慮することで、良好な生産工程が行われることになる。
【００１３】
次に、１本の生産ラインで多品種少量生産を行う場合、製品の種類が何度も変わることになる。そのため、製品の種類が変更されるたびに、生産装置の設定変更が行われることになる。このような設定変更を、「段替え」と称する。段替えは、「段取り」と称されることもある。段替えに要する段替え時間は、短いと良好な生産工程が行われていることになるため、短い方が好ましい。段替え時間のバラツキは、小さいと各段替え時間が平準化されるため、小さい方が好ましい。
【００１４】
図１（ｂ）は、複数の生産ラインに、それぞれ、作業時間および段替え時間が異なる製品を流す場合を例示する図である。段替え作業が行われている間は、作業が停止する。段替え時間は、製品ごとに異なっている。１人で複数の段替えを行う場合には、段替え作業の優先順位を工夫すれば、生産完了時刻を早めることができる。生産完了時刻を早める観点からは、応援作業者の数（リソース数）は多い方が好ましい。また、複数の段替え作業が重なった場合には、応援作業者による段替え順序の優先順位を考慮することで、生産完了時刻を早めることができる。
【００１５】
以上のような複雑な生産ラインにおいては、良好な生産工程が行われているか否かを判断するための定量的な指標を得ることが重要となる。表１は、生産ラインにおけるＫＰＩを例示する図である。ＫＰＩには、様々な種類がある。例えば、ＫＰＩには、稼働系ＫＰＩ、品質系ＫＰＩなどがある。例えば、表１で例示するように、稼働系のＫＰＩには、負荷効率、生産終了時刻、残業時間、非稼働時間、作業重複率などが含まれる。負荷効率とは、全生産時間に対する稼働時間（作業が行われている時間）の割合である。負荷効率は、高い方が好ましい。生産終了時刻とは、生産が完了した時刻である。生産終了時刻は、早い方が好ましい。残業時間とは、実作業時間から実勤務時間を差し引いた時間のことである。残業時間は、少ない方が好ましい。非稼働時間とは、作業待ち発生時間のことである。非稼働時間は、少ない方が好ましい。作業重複率とは、時間ごとで作業重複回数を集計した場合の平均時間のことである。作業重複率は、少ない方が好ましい。
【表１】
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【００１６】
ＫＰＩを基にした改善活動では、例えば、生産管理者がノウハウや勘を頼りに、ＫＰＩが改善されるような改善施策を決定し、生産現場に展開している。しかしながら、生産管理者が不在の場合や勘が外れた場合、試行錯誤の繰り返しに時間がかかることになる。
【００１７】
そこで、デジタルプランニングにより、改善施策を決定することが考えられる。デジタルプランニングとは、各生産実績パラメータの値を振った場合のＫＰＩ変化を仮想的に検証することである。
【００１８】
図２は、デジタルプランニングの処理の流れを例示する図である。図２で例示するように、まず、計画データおよび実績データが入力される。計画データには、投入計画、段替えなどが含まれる。投入計画とは、生産完了させるための計画であって、生産対象とする製品の種類（品種）、各製品に必要な作業内容、各作業に対して決められた作業時間、製品数、各生産ラインへの投入順序、各生産ラインへの投入タイミング、などである。計画データの段替えとは、段替えに要する作業の内容などである。実績データには、稼働情報、段替え情報、エラー情報などの生産実績データが含まれる。稼働情報とは、各作業に実際に要した作業時間の平均やバラツキなどの統計量である。段替え情報とは、実際に行われた段替えに関する情報である。エラー情報とは、一時停止などの、各作業の不具合等に関する情報である。
【００１９】
次に、デジタルプランニングが行われる。デジタルプランニングでは、まず、生産実績データのそれぞれについて統計処理が行われる。次に、統計処理によって得られた統計値を生産実績パラメータとして用いて調整することによって、仮想実績を構築する。図２の例では、設備番号＃１について、特定の人が品種Ａ００１の製品の作業を行う場合の作業時間の平均値が５分であり、作業時間のバラツキσが２分であるとする。これらの値を変更した場合の仮想実績データを構築する。それにより、一時停止の復旧作業の優先順位、段替えの優先順位などが決定され、各作業や段替えの並び替えが行われる。次に、並び替え後の仮想実績データについて、ＫＰＩが算出される。算出されたＫＰＩが出力され、表示装置などに表示される。生産実績データから算出されたＫＰＩと、仮想実績データから算出されたＫＰＩとを比較することで、仮想実績データが改善されたか否かを判断することができる。仮想実績データが改善されていれば、何を改善すればよいか判断できるようになる。
【００２０】
しかしながら、デジタルプランニングでは、生産実績パラメータの数が多くなり、どの生産実績パラメータを調整すればＫＰＩが改善するかを特定することが困難であるという課題がある。そこで、各生産実績パラメータとＫＰＩとの相関関係に着目する。図３で例示するように、各生産実績パラメータとＫＰＩとは、単調増加または単調減少の関係を有する。そこで、各生産実績パラメータとＫＰＩとの相関係数を算出し、その場合の近似線の傾きから各生産実績パラメータの感度（相関度）を取得することが考えられる。近似線の傾きが大きければ、相関度も大きいことになる。各生産実績パラメータの相関度が取得されれば、大きい相関度の生産実績パラメータを調整することで、ＫＰＩを大きく改善できるようになる。
【００２１】
そこで、図４で例示するように、各生産実績パラメータの変化に対するＫＰＩの変化率を相関度として算出する。相関度の高い順に生産実績パラメータを並び替える。図４の例では、段替え平均の相関度が最も高くなっている。そこで、この段替え平均を調整することで、ＫＰＩを効率よく改善することができるようになる。
【００２２】
ＫＰＩに対する相関度を算出するためには、多数の生産実績データを用いて演算することになる。相関度を算出するために必要な生産実績データ数が多いと、演算処理に時間を要することになる。
【００２３】
以下の実施例では、ＫＰＩとの相関度を算出するための生産実績データ数を低減することで、各生産実績パラメータとＫＰＩとの相関度の演算に要する時間を短縮化することができる情報処理装置、生産情報演算方法、および生産情報演算プログラムについて説明する。
【実施例１】
【００２４】
図５（ａ）は、実施例１に係る情報処理装置１００の全体構成を例示するブロック図である。図５（ａ）で例示するように、情報処理装置１００は、実績データ蓄積部１０、統計処理部２０、統計データ蓄積部３０、代表値計算部４０、代表値データ蓄積部５０、データ選択部６０、ＫＰＩ変化量演算部７０、相関度蓄積部８０などとして機能する。
【００２５】
図５（ｂ）は、情報処理装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図５（ｂ）で例示するように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４等を備える。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。
【００２６】
ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３は、情報処理プログラムを記憶している。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、演算結果などを表示する。なお、本実施例においては情報処理装置１００の各部は、プログラムの実行によって実現されているが、専用の回路などのハードウェアを用いてもよい。
【００２７】
図６は、情報処理装置１００が実行する処理の一例を表わすフローチャートを例示する図である。図６で例示するように、統計処理部２０は、生産ラインの種々の生産実績データを蓄積している実績データ蓄積部１０から生産実績データを抽出する（ステップＳ１）。
【００２８】
次に、統計処理部２０は、生産実績データを、ステータス、生産装置、作業者、および製品の品種ごとにカテゴライズする（ステップＳ２）。ステータスは、本実施例においては生産実績パラメータのことであり、ＭＣＴ[ｍｉｎ]、段替え時間[ｍｉｎ]、一時停止復旧時間[ｍｉｎ]、一時停止発生頻度[回]、リソース数[人]、作業優先順考慮などのことである。
【００２９】
次に、統計処理部２０は、ステップＳ２でカテゴライズされたカテゴリごとに、統計処理を行う（ステップＳ３）。例えば、統計処理部２０は、最大値ｍａｘ、最小値ｍｉｎ、平均値ａｖｅ、標準偏差σなどを算出する。算出された統計データは、統計データ蓄積部３０に蓄積される。
【００３０】
次に、代表値計算部４０は、生産実績パラメータごとに代表値を算出する（ステップＳ４）。算出された代表値は、代表値データ蓄積部５０に蓄積される。代表値は、平均値、中央値、最頻値などである。本実施例においては、一例として、平均値を代表値として用いる。
【００３１】
次に、データ選択部６０は、マスタテーブルを基に、生産実績パラメータごとに、平均値に対して採用方向の生産実績データを選択する（ステップＳ５）。具体的には、データ選択部６０は、生産実績パラメータごとに、平均値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択する。
【００３２】
図７（ａ）は、マスタテーブルを例示する図である。例えば、図７（ａ）で例示するように、マスタテーブルでは、複数種類のパラメータが設定されている。一例として、当該パラメータには、ＭＣＴ平均、ＭＣＴバラツキ、段替え平均、段替え時間バラツキσ、一時停止復旧時間平均、一時停止復旧時間バラツキ、一時停止発生頻度、リソース数、作業優先順考慮などのステータスが含まれる。ＭＣＴ平均とは、ＭＣＴの平均値である。ＭＣＴバラツキとは、ＭＣＴの標準偏差などのバラツキを表す統計量である。段替え平均とは、各段替えに要する時間（段替え時間）の平均時間のことである。段替え時間バラツキσとは、段替え時間の標準偏差などのバラツキを表す統計量である。一時停止復旧時間平均とは、一時停止の復旧に要した時間の平均値である。リソース数とは、一時停止の復旧作業行う応援者、段替え作業を行う応援者などの余剰人員数などである。
【００３３】
各パラメータについて、改善方向が定められている。例えば、ＭＣＴ平均については、小さいほど生産工程が改善されることになる。リソース数については、多いほど生産工程が改善されることになる。改善の方向が「減らす」であれば、平均値よりも小さい生産実績データが選択されることになる。改善の方向が「増やす」であれば、平均値よりも大きい生産実績データが選択されることになる。なお、ＭＣＴ平均およびＭＣＴバラツキについては、生産実績パラメータのＭＣＴ[ｍｉｎ]について、平均値よりも小さい生産実績データが選択されることになる。段替え平均および段替え時間バラツキσについては、生産実績パラメータの段替え時間[ｍｉｎ]について、平均値よりも小さい生産実績データが選択されることになる。一時停止復旧時間平均および一時停止復旧時間バラツキについては、生産実績パラメータの一時停止時間[ｍｉｎ]について、平均値よりも小さい生産実績データが選択されることになる。
【００３４】
図７（ｂ）で例示するように、段替え平均については、最小値（７ｍｉｎ）から平均値（８ｍｉｎ）までの生産実績データが選択される。図７（ｃ）で例示するように、段替え時間バラツキσは、最小値（０ｍｉｎ）から平均値（１．５ｍｉｎ）までの生産実績データが選択される。
【００３５】
図８は、調整パラメータごとに選択される生産実績データを例示する図である。図８では、生産実績パラメータのＭＣＴ[ｍｉｎ]の平均値が１１．１となっている。各生産実績データのうち、ＭＣＴが１１．１未満のものが選択される。図８の例では、生産番号１，３の２つが選択され、生産番号２，４，５の３つについて選択されない。すなわち、用いるデータが２／５に抑制されている。
【００３６】
次に、ＫＰＩ変化量演算部７０は、選択された生産実績データを用いて、生産実績パラメータを変化させることで、ＫＰＩ変化量を算出する（ステップＳ６）。ここでは、生産実績パラメータの変化量に対するＫＰＩ変化量の傾き（相関度）を算出する。例えば、生産実績パラメータのＭＣＴ[ｍｉｎ]の値を振る場合には、図７（ａ）のマスタテーブルに格納されているパラメータ（ＭＣＴ平均またはＭＣＴバラツキ）の値を振ってもよい。
【００３７】
算出された相関度は、相関度蓄積部８０に蓄積される。次に、表示装置１０４は、ステップＳ６で算出された相関度を表示する（ステップＳ７）。以上の処理により、各生産実績パラメータと、生産実績に係るＫＰＩとの相関度を算出することができる。なお、表示装置１０４は、最も相関度の高い生産実績パラメータだけを表示してもよく、相関度の順位などを表示してもよい。
【００３８】
本実施例によれば、代表値計算部４０が、蓄積された生産実績データについて、生産実績パラメータごとに代表値を計算する。データ選択部６０が、マスタテーブルを基に、生産実績パラメータごとに、代表値計算部４０が計算した代表値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択する。ＫＰＩ変化量演算部７０が、データ選択部６０が選択した生産実績データを用いて、生産実績パラメータごとに、生産実績に係るＫＰＩとの相関度の演算を行う。この構成により、ＫＰＩとの相関度を演算するための生産実績データ数を低減することができる。また、相関度の大小を把握できるようになるため、どの生産実績パラメータを調整すればＫＰＩを大きく改善できるか把握できるようになる。なお、生産工程が改善される方向の生産実績データを選択して調整パラメータとして用いれば、現状よりも悪化するケースでのデジタルプランニングを行わずに済むことになる。
【００３９】
上記例において、代表値計算部４０が、蓄積された生産実績データについて、生産実績パラメータごとに代表値を計算する計算部の一例として機能する。データ選択部６０が、マスタテーブルを基に、前記生産実績パラメータごとに、前記計算部が計算した代表値よりも小さい生産実績データおよび大きい生産実績データのいずれかだけを選択する選択部の一例として機能する。ＫＰＩ変化量演算部７０が、前記選択部が選択した生産実績データを用いて、前記生産実績パラメータごとに、生産実績に係るＫＰＩとの相関度の演算を行う演算部の一例として機能する。
【００４０】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４１】
１０  実績データ蓄積部
２０  統計処理部
３０  統計データ蓄積部
４０  代表値計算部
５０  代表値データ蓄積部
６０  データ選択部
７０  ＫＰＩ変化量演算部
８０  相関度蓄積部
１００  情報処理装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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