(57)【要約】【課題】簡易な統計処理によってプロダクトミックスに対応した各プロセスの負荷を予測することができる工場内ライン負荷予測モデル作成方法、工場内ライン負荷予測モデル、工場内ライン生産計画作成方法、工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム、工場内ライン負荷予測モデル作成装置、及び工場内ライン生産計画作成装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成方法は、過去の生産実績を含む工場内の生産データを蓄積する生産データ蓄積ステップと、蓄積された生産データをもとに学習用のデータを作成する学習データ作成ステップと、学習データ作成ステップで作成された学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する、予測モデル作成ステップと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の生産実績を含む工場内の生産データを蓄積する生産データ蓄積ステップと、
蓄積された前記生産データをもとに学習用のデータを作成する学習データ作成ステップと、
前記学習データ作成ステップで作成された学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する、予測モデル作成ステップと、
を含むことを特徴とする工場内ライン負荷予測モデル作成方法。
【請求項２】
請求項１に記載の工場内ライン負荷予測モデル作成方法により作成されたことを特徴とする工場内ライン負荷予測モデル。
【請求項３】
前記負荷の予測モデルは、ローカルに構築された計算機上もしくは、クラウドを含む外部ネットワーク上に存在する機械学習サーバの何れかによって作成されることを特徴とする請求項２に記載の工場内ライン負荷予測モデル。
【請求項４】
予測開始時刻と、予測終了時刻と、予測開始時間以降の生産計画を入力する入力ステップと、
前記入力ステップで入力された、前記予測開始時刻、及び前記予測開始時間以降の生産計画と、少なくとも前記予測開始時刻を含む過去の工場ラインの状態に関する情報をもとに、前記予測終了時刻までの、工場内のラインの負荷を、機械学習された工場内ライン負荷予測モデルを用いて予測する負荷予測ステップと、
前記負荷予測ステップで得られた結果をもとに生産計画を修正する生産計画修正ステップと、
を含むことを特徴とする工場内ライン生産計画作成方法。
【請求項５】
前記学習データ作成ステップで作成される学習データは、少なくとも製造された製品のサイズ、品種に関する情報と、予測する設備の在庫情報とを含む、時系列のデータであることを特徴とする請求項１に記載の工場内ライン負荷予測モデル作成方法。
【請求項６】
前記予測モデル作成ステップで機械学習によって作成される予測モデルを複数有することを特徴とする請求項１に記載の工場内ライン負荷予測モデル作成方法。
【請求項７】
前記工場内ライン負荷予測モデルを複数有し、
前記負荷予測ステップで予測される負荷は、複数の前記工場内ライン負荷予測モデルの各予測値うち、少なくとも一つの予測値、又は平均値、最大値、最小値であることを特徴とする請求項４に記載の工場内ライン生産計画作成方法。
【請求項８】
過去の生産実績を含む工場内の生産実績データを蓄積する生産データ蓄積ステップと、
蓄積された前記生産実績データをもとに学習用のデータを作成する学習データ作成ステップと、
前記学習データ作成ステップで作成された学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する、予測モデル作成ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム。
【請求項９】
前記予測モデル作成ステップは、ローカルに構築された計算機上もしくは、クラウドを含む外部ネットワーク上に存在する機械学習サーバの何れかによって前記負荷の予測モデルを作成することを特徴とする請求項８に記載の工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム。
【請求項１０】
過去の生産実績を含む工場内の生産実績データを蓄積する生産データ蓄積部と、
蓄積された前記生産実績データをもとに学習用のデータを作成する学習データ作成部と、
前記学習データ作成部で作成された学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する、予測モデル作成部と、
を備えることを特徴とする工場内ライン負荷予測モデル作成装置。
【請求項１１】
前記予測モデル作成部は、前記生産データ蓄積部及び前記学習データ作成部と同じシステム内、又は、クラウドを含む外部ネットワーク上に設けられることを特徴とする請求項１０に記載の工場内ライン負荷予測モデル作成装置。
【請求項１２】
予測開始時刻と、予測終了時刻と、予測開始時間以降の生産計画を入力する入力部と、
前記入力部で入力された、前記予測開始時刻、及び前記予測開始時間以降の生産計画と、少なくとも前記予測開始時刻を含む過去の工場ラインの状態に関する情報をもとに、前記予測終了時刻までの、工場内のラインの負荷を、機械学習された工場内ライン負荷予測モデルを用いて予測する負荷予測部と、
前記負荷予測部で得られた結果をもとに生産計画を修正する生産計画修正部と、
を備えることを特徴とする工場内ライン生産計画作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、材料が複数のプロセスを経て製造される、工場内のライン負荷を予測する工場内ライン負荷予測モデル作成方法、工場内ライン負荷予測モデル、工場内ライン生産計画作成方法、工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム、工場内ライン負荷予測モデル作成装置、及び工場内ライン生産計画作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、工場において、製造ラインの負荷を予測する技術が知られている。
例えば、特許文献１では、製品の注文情報及び製造仕様情報などの製品属性が同一又は一定の範囲内である製品同士を品種グループとしてグループ化し、作成した品種グループ毎の製造負荷を、過去の製造実績データに基づいて予測した製造負荷予測モデルを構築している。
また、特許文献２では、製造実績注文情報と製造実績情報とに基づいて、製品属性が同一又は予め定めた範囲内である製品同士を同一の品種として仕分けるための工程別品種区分ロジックを製造工程毎に作成するとともに、工程別品種区分ロジックを用いて、製造実績注文情報と製造実績情報とに基づき製造負荷予測モデルを算出している。そして、特許文献２では、工程別品種区分ロジックと、製造負荷予測モデルとを用いて、新規の製品の注文に関する生産計画について、各製造工程の製造負荷を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４７５７７２９号公報
【特許文献２】特許第５４０２６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、複数のプロセスを経て製品を製造する工場において、多様かつ少ロットの製品を生産するラインでは、工場ラインの負荷が、プロダクトミックス変化によって、ボトルネックとなるプロセスや、通過する製造ラインが変わる。上述した特許文献１、２では、製造実績データから統計処理を行い、統計処理の結果に基づき、ロジックとモデルの作成を行っているものの、プロダクトミックス変化に関して考慮されていない。仮に、特許文献１、２の技術を用いてプロダクトミックス変化まで考慮して予測を行うと、統計処理が複雑になってしまう。また、特許文献１、２では品種区分ロジックとして機械学習手法の一種である決定木を用いているが、時系列的な要素の考慮がされておらず、時系列的な変化に関する情報を反映することができない。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、複雑な統計処理を要することなく、プロダクトミックスに対応した各プロセスの負荷を予測することができる工場内ライン負荷予測モデル作成方法、工場内ライン負荷予測モデル、工場内ライン生産計画作成方法、工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム、工場内ライン負荷予測モデル作成装置、及び工場内ライン生産計画作成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成方法は、過去の生産実績を含む工場内の生産データを蓄積する生産データ蓄積ステップと、蓄積された前記生産データをもとに学習用のデータを作成する学習データ作成ステップと、前記学習データ作成ステップで作成された学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する、予測モデル作成ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデルは、上記の発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成方法により作成されたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデルは、上記発明において、前記負荷の予測モデルは、ローカルに構築された計算機上もしくは、クラウドを含む外部ネットワーク上に存在する機械学習サーバの何れかによって作成されることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る工場内ライン生産計画作成方法は、予測開始時刻と、予測終了時刻と、予測開始時間以降の生産計画を入力する入力ステップと、前記入力ステップで入力された、前記予測開始時刻、及び前記予測開始時間以降の生産計画と、少なくとも前記予測開始時刻を含む過去の工場ラインの状態に関する情報をもとに、前記予測終了時刻までの、工場内のラインの負荷を、機械学習された工場内ライン負荷予測モデルを用いて予測する負荷予測ステップと、前記負荷予測ステップで得られた結果をもとに生産計画を修正する生産計画修正ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成方法は、上記発明において、前記学習データ作成ステップで作成される学習データは、少なくとも製造された製品のサイズ、品種に関する情報と、予測する設備の在庫情報とを含む、時系列のデータであることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成方法は、上記発明において、前記予測モデル作成ステップで機械学習によって作成される予測モデルを複数有することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る工場内ライン生産計画作成方法は、上記発明において、前記工場内ライン負荷予測モデルを複数有し、前記負荷予測ステップで予測される負荷は、複数の前記工場内ライン負荷予測モデルの各予測値うち、少なくとも一つの予測値、又は平均値、最大値、最小値であることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成プログラムは、過去の生産実績を含む工場内の生産実績データを蓄積する生産データ蓄積ステップと、蓄積された前記生産実績データをもとに学習用のデータを作成する学習データ作成ステップと、前記学習データ作成ステップで作成された学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する、予測モデル作成ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成プログラムは、上記発明において、前記予測モデル作成ステップは、ローカルに構築された計算機上もしくは、クラウドを含む外部ネットワーク上に存在する機械学習サーバの何れかによって前記負荷の予測モデルを作成することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成装置は、過去の生産実績を含む工場内の生産実績データを蓄積する生産データ蓄積部と、蓄積された前記生産実績データをもとに学習用のデータを作成する学習データ作成部と、前記学習データ作成部で作成された学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する、予測モデル作成部と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成装置は、上記発明において、前記予測モデル作成部は、前記生産データ蓄積部及び前記学習データ作成部と同じシステム内、又は、クラウドを含む外部ネットワーク上に設けられることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明に係る工場内ライン生産計画作成装置は、予測開始時刻と、予測終了時刻と、予測開始時間以降の生産計画を入力する入力部と、前記入力部で入力された、前記予測開始時刻、及び前記予測開始時間以降の生産計画と、少なくとも前記予測開始時刻を含む過去の工場ラインの状態に関する情報をもとに、前記予測終了時刻までの、工場内のラインの負荷を、機械学習された工場内ライン負荷予測モデルを用いて予測する負荷予測部と、前記負荷予測部で得られた結果をもとに生産計画を修正する生産計画修正部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る工場内ライン負荷予測モデル作成方法、工場内ライン負荷予測モデル、工場内ライン生産計画作成方法、工場内ライン負荷予測モデル作成プログラム、工場内ライン負荷予測モデル作成装置、及び工場内ライン生産計画作成装置によれば、複雑な統計処理を要することなく、プロダクトミックスに対応した各プロセスの負荷を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る生産システムを含む管理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る生産システムにおける製造ラインの一例を説明する図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る生産システムが状態量予測を行う際に用いる投入材料の特徴量を説明する図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態に係る生産システムが状態量予測を行う際に用いるラインの特徴量を説明する図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う学習データ作成処理の一例を説明するフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う状態量を説明する図である。
【図７】図７は、ニューラルネットワークを用いた学習による予測モデルの作成について説明する図である。
【図８】図８は、三層の重みを有するニューラルネットワークについて説明する図である。
【図９】図９は、ニューラルネットワークを用いた負荷予測値の生成を説明する図である。
【図１０】図１０は、交差検証によるモデルの評価について説明する図である。
【図１１】図１１は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う状態量予測の一例を説明する図である。
【図１２】図１２は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う状態量予測の一例を説明する図である。
【図１３】図１３は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う状態量予測の一例を説明する図である。
【図１４】図１４は、本発明の一実施形態に係る生産システムによって作成された予測の結果の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の一実施形態に係る生産システムによって作成された予測の結果の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う予測モデル作成処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１７】図１７は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う負荷予測処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１８】図１８は、本発明の実施形態の変形例に係る生産システムを含む管理システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である工場内ライン負荷予測モデル作成装置、及び工場内ライン生産計画作成装置を備える生産システムについて詳細に説明する。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態に係る生産システムを含む管理システムの構成を示すブロック図である。図１に示す生産システム１は、製品を生産する工場に設けられ、製品の生産を管理するシステムである。生産システム１は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read  Only  Memory）、及び各処理の演算パラメータ等を記録するＲＡＭ（Random  Access  Memory）等の内部メモリと、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等の汎用プロセッサを備えたコンピュータとを用いて実現される。内部メモリは、生産システム１が工場内ライン負荷予測モデル作成方法や、工場内ライン生産計画作成方法を実行するためのプログラム、工場内ライン負荷予測モデル作成プログラムを含む各種プログラムを格納する。なお、各種プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。また、各種プログラムは、電気通信回線（ネットワーク）を介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう電気通信回線（ネットワーク）は、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。生産システム１は、１つ又は複数のコンピュータにより構成されている。
【００２２】
ここで、生産システム１における製造ラインについて、図２を参照して説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る生産システムにおける製造ラインの一例を説明する図である。図２に示す製造ラインでは、第１処理工程Ｐ１と、第２処理工程Ｐ２と、第３処理工程Ｐ３と、第４処理工程Ｐ４と、第５処理工程Ｐ５と、倉庫搬入工程ＷＨとが実施される。第２処理工程Ｐ２〜第５処理工程Ｐ５では、前工程において作製された仕掛品を在庫置き場（在庫置き場ＳＹ２〜ＳＹ５）に取り置き、在庫置き場にストックされている仕掛品を用いて製造処理が行われる。
各処理工程は、製造設備又は処理設備によって物の製造あるいは一定の処理を実施する工程で、例えば製鉄所においては、加熱炉によるスラブの加熱処理、圧延機による圧延処置のほか、熱処理、表面処理、焼鈍処理、冷却、せん断などが実施される。
【００２３】
具体的に、材料が投入され、第１処理工程Ｐ１において作製された仕掛品は、第２処理工程Ｐ２及び／又は第３処理工程Ｐ３に送られる。
第２処理工程Ｐ２及び／又は第３処理工程Ｐ３において作製された仕掛品は、第４処理工程Ｐ４、第５処理工程Ｐ５及び／又は倉庫搬入工程ＷＨに送られる。
第４処理工程Ｐ４において作製された仕掛品は、第５処理工程Ｐ５及び／又は倉庫搬入工程ＷＨに送られる。
第５処理工程Ｐ５において作製された仕掛品は、倉庫搬入工程ＷＨに送られる。
すなわち、図２に示す製造ラインでは、以下の１〜６のパターンのいずれかによって、製品が倉庫搬入工程ＷＨに送られる。
１．第１処理工程Ｐ１→第２処理工程Ｐ２→倉庫搬入工程ＷＨ
２．第１処理工程Ｐ１→第２処理工程Ｐ２→第４処理工程Ｐ４→倉庫搬入工程ＷＨ
３．第１処理工程Ｐ１→第２処理工程Ｐ２→第４処理工程Ｐ４→第５処理工程Ｐ５→倉庫搬入工程ＷＨ
４．第１処理工程Ｐ１→第３処理工程Ｐ３→倉庫搬入工程ＷＨ
５．第１処理工程Ｐ１→第３処理工程Ｐ３→第４処理工程Ｐ４→倉庫搬入工程ＷＨ
６．第１処理工程Ｐ１→第３処理工程Ｐ３→第４処理工程Ｐ４→第５処理工程Ｐ５→倉庫搬入工程ＷＨ
このように、所定の処理工程を経由して作製された製品が、倉庫搬入工程ＷＨに送られ、倉庫において保管される。
【００２４】
図１に戻り、生産システム１は、生産データ蓄積部１１と、学習データ作成部１２と、予測モデル作成部１３と、学習モデル記憶部１４と、入力部１５と、負荷予測部１６と、予測結果出力部１７と、生産計画修正部１８とを備える。また、生産システム１（生産計画修正部１８）は、上位システム１９に情報を出力する。生産システム１において、一部の構成同士がネットワークを介して電気的に接続されるようにしてもよい。生産システム１及び上位システム１９によって生産管理を行う管理システムを構成する。
【００２５】
生産データ蓄積部１１は、過去の生産実績を含む工場内の生産データを蓄積する。具体的には、製品の生産量や、製品を製造するための材料に関するデータ、製造工程や製造ラインに関するデータを格納する。
【００２６】
学習データ作成部１２は、生産データ蓄積部１１に蓄積されている生産データを用いて、ライン負荷を予測するための学習データを作成する。学習データは、ライン負荷を予測するための状態量と目的量とを組とするデータである。本実施の形態において、状態量は、ユーザによって設定された、過去又は現在の任意の日時（時刻ｔ）から、任意に指定された日時（時刻ｔ−Ｔ：Ｔは遡り単位時間）までの、単位時間ごとの投入材料の特徴量（以下、投入材料特徴量ともいう）、ラインにおける特徴量（以下、ライン特徴量ともいう）である。また、目的量は、時刻ｔ＋１のラインにおける特徴量である。目的量は、現在時刻よりも先の（未来の）時刻における特徴量、又は生産データ蓄積部１１に生産実績が蓄積されていない時刻における特徴量である。
ここで、単位時間は、製造ラインの状態変化を予測したい最少時間とし、遡り単位時間Ｔは、プロダクトミックスの変化の前後を捉えやすい単位で決定する。例えば、遡り時間Ｔは、少なくとも予測する時間単位の２倍以上で、かつ、ロット単位の変化時間の半分以上の時間が設定されることが望ましい。製造ラインの状態を１時間単位で予測する場合、遡り単位時間Ｔは２時間以上に設定され、投入材料のロット単位が８時間おきに変化するような場合では遡り単位時間Ｔは４時間以上に設定される。このように遡り時間を決定することで、プロダクトミックスの変化を考慮した予測モデルが構築される。
【００２７】
投入材料の特徴量は、設定された時刻に基づいて定まる時刻から単位時間経過した時刻までの間において投入される材料の量（重量）である。図３は、本発明の一実施形態に係る工場内ライン負荷予測モデル作成装置が状態量予測を行う際に用いる投入材料の特徴量を説明する図である。図３に示すように、投入材料の特徴量としては、加工前の材料、又は加工途中の材料（各処理工程で作製された製品）のサイズ、品種、製造条件、及び状態について定義した量である。例えば、材料が板である場合、サイズは、板厚や板長を大きさによって分類したものとなる。品種は、属性が類似している材料を予めグループ化して定義したもの、又は工場で用いている品種の区分を用いて分類したものである。また、製造条件は、加熱温度や、圧延の方法によって分類したものである。状態は、熱片、冷片などの状態の区分である。
本実施の形態では、これらの情報と、各時刻内に投入された数や重量とをもとに算出される値を、投入材料の特徴量とする。本実施の形態では、各時刻における、予め設定された項目の枚数又は重量を投入材料の特徴量とする。なお、各特徴量で区分分けされた各サイズ、各品種、各製造条件、各状態の枚数の和、もしくは重量の和は各時刻内で予定された投入材料の合計枚数、もしくは合計重量と等しいものとする。
【００２８】
図４は、本発明の一実施形態に係る生産システムが状態量予測を行う際に用いるラインの特徴量を説明する図である。ラインにおける特徴量は、図４に示すように、各処理工程の処理量（数又は重量）や、在庫の量（数又は重量）をもとに算出される値である。本実施の形態では、各時刻における、処理量の数又は重量と、在庫量の数又は重量とが、ラインにおける特徴量として出力される。
本実施の形態において、学習データとして扱われる特徴量は、各時刻の投入材料特徴量及びライン特徴量を含む時系列のデータである。
【００２９】
図５は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う学習データ作成処理の一例を説明するフローチャートである。学習データ作成部１２は、入力部１５を介して入力された、学習データを作成する条件を決定する（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３）。
【００３０】
学習データ作成部１２は、まず、データ作成開始時刻ｔを決定する（ステップＳ１０１）。学習データ作成部１２は、入力部１５を介して入力された時刻に基づいて、データ作成開始時刻ｔを決定する。
【００３１】
また、学習データ作成部１２は、投入材料等の実績値を抽出するための単位時間を決定する（ステップＳ１０２）。学習データ作成部１２は、入力部１５を介して入力された時間に基づいて、単位時間を決定する。ここでは、単位時間を１として説明する。
【００３２】
また、学習データ作成部１２は、データ作成開始時刻ｔからの遡り単位時間Ｔを決定する（ステップＳ１０３）。学習データ作成部１２は、入力部１５を介して入力された時間に基づいて、遡り単位時間Ｔを決定する。
なお、上述したステップＳ１０１〜Ｓ１０３は、同時に実行されてもよいし、上述した順とは異なる順で実行されてもよい。また、単位時間や遡り単位時間Ｔは、予め設定されている値を用いてもよい。
【００３３】
学習データ作成部１２は、学習データの作成条件を決定した後、時刻（ｔ−Ｔ）から時刻ｔまでの学習データを作成する（ステップＳ１０４）。学習データ作成部１２は、生産データ蓄積部１１を参照して、時刻ｔ´＝（ｔ−Ｔ）の学習データを作成する。
【００３４】
学習データは、時刻ｔ´の学習データを作成すると、作成した学習データを、図示しないバッファ等に格納する（ステップＳ１０５）。
【００３５】
その後、学習データ作成部１２は、時刻ｔ´＝ｔ´＋１に更新する（ステップＳ１０６）。
【００３６】
学習データ作成部１２は、更新後の時刻ｔ´について、生産実績等の実績データが存在するか否かを、生産データ蓄積部１１を参照して判断する（ステップＳ１０７）。学習データ作成部１２は、更新後の時刻ｔ´について、生産実績等の実績データが存在すると判断した場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４に移行して、更新後の時刻ｔ´について上述した処理を繰り返す。これに対し、学習データ作成部１２は、更新後の時刻ｔ´について、生産実績等の実績データが存在しないと判断した場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、学習データ作成処理を終了する。
【００３７】
以上説明した学習データ作成処理により、例えば、実績データが存在する時刻（ｔ−Ｔ）から時刻ｔまでの間に単位時間で区切った時刻がＮ個存在する場合、Ｎ組の状態量（投入材料特徴量及びライン特徴量）が作成される。
また、学習データ作成部１２は、設定された時刻ｔに単位時間を加算した時刻ｔ＋１であって、実績データが存在しない時刻ｔ＋１の学習データについては、後述する予測によって生成される目的量とする。
【００３８】
図６は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う状態量を説明する図である。図６に示すように、時刻（ｔ−Ｔ）〜時刻ｔの各時刻のラインの状態量の実績値（ラインの状態量実績）、及び、単位時間ごとの投入材料の特徴量の実績（投入材料の特徴量実績）を組とする状態量が、学習データとして作成される。また、時刻ｔ＋２の予測を行う際には、予測済みの時刻ｔ＋１におけるラインの状態量の予測値（ラインの状態量予測値：目的量に相当）が、学習データとして追加される。
【００３９】
予測モデル作成部１３は、学習データ作成部１２によって作成された学習データを用いて、予測モデルを作成する。本実施の形態では、ニューラルネットワークを用いた学習によって、予測モデルを作成する。ニューラルネットワークの学習は、Chainer、Tensorflow等の開発環境を用いることで実現される。
学習モデル記憶部１４は、予測モデル作成部１３による学習後のＫ個のモデルを記憶する。
【００４０】
まず、モデル化された学習装置に用いられるニューロンのモデルについて、図７を参照して説明する。図７は、ニューラルネットワークを用いた学習による予測モデルの作成について説明する図である。図７に示すように、ニューロンは、複数の入力Ｘ（ここでは一例として入力Ｘ１〜入力Ｘ３）に対する出力Ｙを出力するものである。各入力Ｘには、この入力Ｘに対応する重みｗが掛けられる。これにより、ニューロンは、下式（１）により表現される出力Ｙを出力する。なお、入力Ｘ、出力Ｙ及び重みｗは、すべてベクトルである。ここで、Ｂはバイアスであり、Ｆは活性化関数である。
Ｙ＝Ｆ（ΣｉＸｉ＊ｗｉ＋Ｂ）    ・・・（１）
【００４１】
次に、上述したニューロンを組み合わせた三層の重みを有するニューラルネットワークについて、図８を参照して説明する。図８は、三層の重みを有するニューラルネットワークについて説明する図である。図８に示すように、ニューラルネットワークの左側から複数の入力Ｘ（ここでは一例として入力Ｘ１１〜入力Ｘ１３）が入力され、右側から複数の出力Ｙ（ここでは一例として出力Ｙ１１〜出力Ｙ１３）が出力される。図８に示すニューラルネットワークでは、入力層Ｄ１、中間層Ｄ２、出力層Ｄ３を経て複数の出力Ｙが出力される。
【００４２】
具体的には、入力Ｘ１１〜入力Ｘ１３は、入力層Ｄ１における三つのニューロンＮ１１〜Ｎ１３の各々に対して対応する重みが掛けられて入力される。これらの入力に掛けられる重みはまとめてｗ１１と表記されている。
【００４３】
ニューロンＮ１１〜Ｎ１３は、それぞれ、特徴ベクトルＺ１１〜特徴ベクトルＺ１３を出力する。これらの特徴ベクトルＺ１１〜特徴ベクトルＺ１３はまとめてＺ１と標記されている。この特徴ベクトルＺ１は、重みｗ１１と重みｗ１２との間の特徴ベクトルである。
特徴ベクトルＺ１１〜特徴ベクトルＺ１３は、中間層Ｄ２における二つのニューロン（Ｎ２１、Ｎ２２）の各々に対して対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みはまとめてｗ１２と標記されている。
【００４４】
ニューロンＮ２１、２２は、それぞれ、特徴ベクトルＺ２１、Ｚ２２を出力する。これらの特徴ベクトルＺ２１、Ｚ２２は、まとめてＺ２と標記されている。この特徴ベクトルＺ２は、重みｗ１２と重みｗ１３との間の特徴ベクトルである。
特徴ベクトルＺ２１、Ｚ２２は、出力層Ｄ３における３つのニューロン（Ｎ３１〜Ｎ３３）の各々に対して対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みはまとめてｗ１３と表記されている。
【００４５】
最後に、ニューロンＮ３１〜Ｎ３３は、出力Ｙ１１〜出力Ｙ１３をそれぞれ出力する。
ここで、重みｗ１１〜ｗ１３は、誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）により学習可能なものである。誤差の情報は、右側から入力されて左側に流れる。誤差逆伝搬法は、各ニューロンについて、入力Ｘが入力されたときの出力Ｙと、真の出力Ｙ（教師）との差分を小さくするように、それぞれの重みを調整（学習）する手法である。
【００４６】
図９は、ニューラルネットワークを用いた負荷予測値の生成を説明する図である。本実施の形態では、図９に示すような、作成された時刻ｔ−Ｔから時刻ｔまでの学習データ（投入材料特徴量及びライン特徴量）を入力層に入力し、中間層を経て、出力層において時刻ｔ＋１の負荷予測値（処理量及び在庫量）を出力するニューラルネットワークを構築し学習させる。
【００４７】
また、本実施の形態では、ニューラルネットワークの弱点である過学習を避けるため、交差検証によるモデルの評価によるモデル作成を行う。図１０は、交差検証によるモデルの評価について説明する図である。図１０において、ハッチングなしの四角が訓練データを示し、ハッチングされた四角が検証データを示している。
【００４８】
予測モデル作成部１３は、Ｌ個の学習用データをＫ個に分け、Ｋ−１個の訓練データと一つの検証データとの配置を、図１０に示すように変化させながら、検証データの配置が互いに異なるＫ個のモデル（モデル１〜モデルＫ）を作成する。この手法では、モデルはＫ個作成され、Ｋ個のモデル出力の平均値を用いて評価される。予測モデル作成部１３は、学習が終了したＫ個のモデルを、学習モデル記憶部１４に記憶させる。
以上説明した処理を実行することによって予測モデルが作成される。
予測モデルは、上述した機械学習によって作成され、例えば、製造ラインごとに設けられる。すなわち、製造ラインを複数有する工場では、複数の予測モデルが生成されている。
【００４９】
入力部１５は、キーボード、マウス、スイッチ、タッチパネル等のユーザインターフェースを用いて実現され、生産システム１の動作を指示する信号等の各種信号の入力を受け付ける。
【００５０】
負荷予測部１６は、予測モデル作成部１３が作成した予測モデルを用いて、ラインの負荷を予測する。負荷予測部１６は、例えば上述した時刻ｔ−Ｔから時刻ｔまでの学習データに基づく予測モデルを用いて時刻ｔ＋１〜ｔ＋３までの負荷予測を行う場合、時刻ｔから時刻ｔ＋１までの予定投入材料の特徴量、時刻ｔ＋１から時刻ｔ＋２までの予定投入材料の特徴量、時刻ｔ＋２から時刻ｔ＋３までの予定投入材料の特徴量を外部で作成された生産計画等から作成されたものを入力として、時刻ｔ＋１〜ｔ＋３までの負荷予測を行う。また、負荷予測部１６による予測の実行は、Chainer、Tensorflow等の開発環境を用いることで実現される。
【００５１】
続いて、負荷予測部１６による、予測モデルを用いた負荷予測の方法に関して説明する。図１１〜図１３は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う状態量予測の一例を説明する図である。図１１は、予測開始時刻ｔから３単位時間先の時刻ｔ＋３の負荷予測を行う場合の概要を説明する図である。図１２は、予測開始時刻ｔから１単位時間先の時刻ｔ＋１の負荷予測を行う場合の概要を説明する図である。図１３は、予測開始時刻ｔから２単位時間先の時刻ｔ＋２の負荷予測を行う場合の概要を説明する図である。
【００５２】
（１）時刻ｔから時刻ｔ＋１までの予測
時刻ｔ−Ｔからから時刻ｔまでのラインの状態量（実績値）と、時刻ｔ−Ｔから時刻ｔ−１までの投入材料の特徴量（実績値）とを、生産データ蓄積部１１から読み出す。
時刻ｔから時刻ｔ＋１までの投入材料の特徴量は、予定投入材料の特徴量を用いる。
これらのデータが、時刻ｔから時刻ｔ＋１までの予測を行う場合の入力となる状態量となる（図１２参照）。
【００５３】
負荷予測部１６は、学習モデル記憶部１４からＫ個の予測モデルを読み出し、各予測モデルに対して、時刻ｔ＋１までの予測を行う場合の入力となる状態量を入力し、Ｋ個の予測値の平均値を時刻ｔ＋１の負荷予測値とする。なお、負荷予測値は、平均値のほか、Ｋ個の予想値のうち一つを選択するようにしてもよいし、最大値、最小値、最頻値を負荷予測値としてもよい。
【００５４】
（２）時刻ｔ＋１から時刻ｔ＋２までの予測
時刻ｔ−（Ｔ−１）から時刻ｔまでのラインの状態量（実績値）と、時刻ｔ−（Ｔ−１）から時刻ｔまでの投入材料の特徴量（実績値）を、生産データ蓄積部１１から読み出す。
時刻ｔから時刻ｔ＋１までの投入材料の特徴量は、予定投入材料の特徴量を用いる。
時刻ｔ＋１のラインの状態量は、予測した時刻ｔ＋１のライン状態量の予測値を用いる。
これらのデータが、時刻ｔから時刻ｔ＋１までの予測を行う場合の入力となる状態量となる（図１３参照）。
【００５５】
負荷予測部１６は、学習モデル記憶部１４からＫ個の予測モデルを読み出し、各予測モデルに対して、時刻ｔ＋１までの予測を行う場合の入力となる状態量を入力し、Ｋ個の予測値の平均値を時刻ｔ＋２の負荷予測値とする。
【００５６】
負荷予測部１６は、時刻ｔ＋２から時刻ｔ＋３までの予測も上記と同様に、時刻ｔ、ｔ＋１、ｔ＋２からの各予定投入材料の特徴量と、時刻ｔ＋１、ｔ＋２のラインの状態量の予測値を用いて、時刻ｔ＋３における予測値を生成する。
予測期間が任意に入力された場合でも、上記と同様に予測を行うことが出来る。
【００５７】
負荷予測部１６は、生成した予測値を、予測結果出力部１７及び／又は上位システム１９に出力する。
【００５８】
予測結果出力部１７は、負荷予測部１６が生成した予測値に基づく予測結果を出力する。予測結果出力部１７は、データを外部に出力するほか、モニタに予測結果を表示する。予測結果出力部１７は、モニタに予測結果を表示する場合、液晶または有機ＥＬ（Electro  Luminescence）等のモニタを用いて構成される。
【００５９】
図１４及び図１５は、本発明の一実施形態に係る生産システムによって作成された予測の結果の一例を示す図である。図１４は、各処理工程（第２処理工程Ｐ２〜第５処理工程Ｐ５における時間と在庫量（時刻ｔ＋１〜ｔ＋３は予測値）との関係を示している。図１５は、各処理工程（第２処理工程Ｐ２〜第５処理工程Ｐ５）における時間と処理量（時刻ｔ＋１〜ｔ＋３は予測値）との関係を示している。
【００６０】
ここで、図１４に示す点Ｑは、時刻ｔ＋１において第２処理工程Ｐ２の仕掛在庫が最大を超えていることを示している。図１４に示す例のように、処理工程において仕掛在庫を超えている場合は、生産計画修正部１８において、入力となる生産計画が修正される。
【００６１】
生産計画修正部１８は、例えば、ある処理工程において仕掛在庫を超えている場合に、生産計画を修正するための情報を生成する。
【００６２】
ここで、本実施の形態に係る予測モデル（工場内ライン負荷予測モデル）は、時刻τ，τ−１，・・・，τ−Ｔの投入材料の特徴量をＸ（τ）、Ｘ（τ−１）…、Ｘ（τ−Ｔ）、時刻τ,τ−１，・・・，τ−Ｔにおける処理工程ｍの状態量である処理量Ｐ（ｍ，τ），Ｐ（ｍ，τ-1），…，Ｐ（ｍ，τ−Ｔ），時刻τ，τ−１，・・・，τ−Ｔにおける処理工程ｎの状態量である仕掛在庫量Ｓ（ｎ，τ）,Ｓ（ｎ，τ−１），・・・，Ｓ（ｎ，τ−Ｔ）を入力し、時刻τ＋１における、処理工程ｍの処理量Ｐ（ｍ，τ＋１）、処理工程ｎの仕掛在庫量Ｓ（ｎ，τ＋１）を出力する関数とみなすことができる。予測モデルをＮＮ（）としたとき、この予測モデルＮＮ（）は、下式（２）のように表現される。例えば、上述したような処理工程が五つある場合、ｍ＝１，２，３，４，５、ｎ＝２，３，４，５となる。
ＮＮ（Ｘ（τ），・・・，Ｘ（τ−Ｔ），Ｐ（ｍ，τ），・・・，
Ｐ（ｍ，τ−Ｔ）)，Ｓ（ｎ，τ），・・・，Ｓ（ｎ，（τ−Ｔ））
＝（Ｐ（ｍ，τ＋１），Ｓ（ｎ，τ＋１））        ・・・（２）
【００６３】
次に、具体的に、各処理工程における最大処理量をＭａｘＰ（ｍ）、仕掛在庫量の最大量をＭａｘＳ（ｎ）とすると、時刻ｔ＋１から時刻ｔ＋３までの予測を行う場合の各製造工程の処理量と仕掛在庫量の制約条件は以下の式（３）、（４）のように表現することができる。
Ｆｏｒ  τ＝ｔ＋１，・・・，ｔ＋３；
Ｆｏｒ  ａｌｌ  ｍ；
Ｐ´（ｍ，τ）−  ＭａｘＰ（ｍ）＜＝０    ・・・（３）
ここで、Ｐ´（ｍ，τ）は、各時刻において修正された投入材料の特徴量Ｘ´（τ）を上式（２）に代入して得られる、各処理工程の処理量である。
Ｆｏｒ  τ＝ｔ＋１，・・・，ｔ＋３；
Ｆｏｒ  ａｌｌ  ｎ；
Ｓ´（ｎ，τ）−  ＭａｘＳ（ｎ）＜＝０    ・・・（４）
ここで、Ｓ´（ｎ，τ）は、各時刻において修正された投入材料の特徴量Ｘ´（τ）を上式（２）に代入して得られる、各処理工程での仕掛在庫量である。
【００６４】
生産計画修正部１８は、上式（３）、（４）の制約条件のもと、下式（５）を最大化するＸ´（τ）を求める。これにより、特徴量の最適化問題として定式化することができる。
Ｆｏｒ  τ＝ｔ＋１，・・・，ｔ＋３；
ΣτＧ（Ｘ´（τ））→  Ｍａｘ      ・・・（５）
【００６５】
本実施の形態では、予測を行う予測モデルＮＮ（）がニューラルネットワークによって構成されているため、一種のブラックボックス関数最適化問題となる。ブラックボックス関数最適化問題に関しては、遺伝的アルゴリズム等の進化型計算、ベイズ最適化等の手法を適用することが知らており、これらを用いることによって上式（５）を最大化するＸ´（τ）を求めることができる。
ここで、この実施形態では、τ＝ｔ＋１，・・・，ｔ＋３の範囲で予測し、修正を行う例を示しているが、任意のＴｍに対して、τ＝ｔ＋１，・・・，ｔ＋Ｔｍと予測区間を適宜に定めて計画を修正することができる。
【００６６】
生産計画修正部１８は、各時刻における、修正後の特徴量Ｘ´（τ）を上位システム１９に出力する。
【００６７】
上位システム１９は、例えば、ＣＰＵ等の汎用プロセッサやメモリを備えたコンピュータを用いて実現され、生産計画等を管理するシステムである。上位システム１９は、負荷予測部１６から受け取る予測値に基づく修正情報や、生産計画修正部１８から受け取る修正後の特徴量Ｘ´（τ）をもとに生産計画を生成し、各処理工程を実施させる。
【００６８】
以上説明した生産システム１が実行する処理の流れの一例について、図１６及び図１７を参照して説明する。図１６は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う予測モデル作成処理の一例を説明するフローチャートである。
【００６９】
まず、入力部１５等を介して過去の生産実績を含む工場内の生産データが入力されると、入力された生産データが生産データ蓄積部１１に蓄積される（ステップＳ２０１：生産データ蓄積ステップ）。
【００７０】
学習データ作成部１２は、蓄積された生産データをもとに学習用のデータを作成する（ステップＳ２０２：学習データ作成ステップ）。学習データ作成部１２は、図３〜図５を参照して説明したようにして、学習データを作成する。作成した学習データは、学習モデル記憶部１４に記憶される。
【００７１】
予測モデル作成部１３は、上述したようにして、学習データ作成部１２が作成した学習データに基づき、機械学習によって、生産に関する負荷の予測モデルを作成する（ステップＳ２０３：予測モデル作成ステップ）。
【００７２】
その後、作成された予測モデルを用いた負荷予測処理が行われる。負荷予測処理では、予測モデルから負荷を予測して、生産計画が作成される。図１７は、本発明の一実施形態に係る生産システムが行う負荷予測処理の一例を説明するフローチャートである。負荷予測処理では、まず、入力部１５を介して、予測開始時刻（上述した時刻ｔに相当）と、予測終了時刻（例えば、上述した時刻ｔ＋３に相当）が入力され、生産データ蓄積部１１から予測開始時間以降の生産計画（投入材料の特徴量等）が入力される（ステップＳ３０１：入力ステップ）。
【００７３】
予測開始時刻、及び前記予測開始時間以降の生産計画が入力された後、負荷予測部１６は、予測開始時刻を含む過去の工場ラインの状態に関する情報（ここでは、投入材料特徴量及びライン特徴量）をもとに、予測終了時刻までの、工場内のラインの負荷を、工場内ライン負荷予測モデルを用いて予測する（ステップＳ３０２：負荷予測ステップ）。この際、生成された予測値をもとに、予測結果出力部１７が、モニタ等に予測結果を表示してもよい。
【００７４】
生産計画修正部１８は、予測結果出力部１７を介して負荷予測部１６の予測結果を受け取ると、生産計画を修正する必要があるか否かを判断する（ステップＳ３０３）。生産計画修正部１８は、例えば、各時刻の予測値（処理量や在庫量の予測値）と、予め設定されている閾値とを比較する。ここで、生産計画修正部１８は、予測値が閾値を超えていると判断した場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０４に移行する。これに対し、生産計画修正部１８は、予測値が閾値を超えていないと判断した場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、ステップＳ３０６に移行する。
【００７５】
ステップＳ３０４において、生産計画修正部１８は、上式（３）、（４）の制約条件のもと、下式（５）を最大化するＸ´（τ）を求める。生産計画修正部１８は、各時刻における、修正後の特徴量Ｘ´（τ）を生産計画修正情報として上位システム１９に出力する。
なお、生産計画修正部１８による修正要否判断のほか、予測結果出力部１７によって出力された予測結果を確認したユーザにより、入力部１５等を介して生産計画の修正情報が入力されたと判断した場合に、入力された情報を生産計画修正情報として上位システム１９に出力するようにしてもよい。この場合、予測結果出力部１７が判断処理や出力処理を行ってもよいし、生産システム１を統括的に制御する制御部（図示せず）が上述した処理を行ってもよい。
【００７６】
ステップＳ３０４に続くステップＳ３０５において、上位システム１９は、取得した生産計画修正情報をもとに、生産計画を修正する。上位システム１９は、取得した生産計画修正情報に基づいて生産計画を自動で修正するようにしてもよいし、生産計画修正情報に基づいてユーザが入力した情報を反映して生産計画を修正するようにしてもよい。
ステップＳ３０４及びステップＳ３０５の処理が、生産計画修正ステップに相当する。
【００７７】
上位システム１９は、生産計画に基づいて、各処理工程を実施させる（ステップＳ３０６）。この際、上位システム１９は、生産計画を修正した場合には、修正後の生産計画で処理を実施させる。
【００７８】
以上の説明した実施の形態では、実績データを用いて作成された学習データや、予測時刻前の時刻における予測値に基づいて、負荷予測値を生成するようにしたので、例えば、ある製造ラインにおける負荷（処理量や在庫量に関する負荷）を予測して、生産計画に反映させることができる。本実施の形態によれば、簡易な統計処理によってプロダクトミックスに対応した各プロセスの負荷を予測することができる。工場の製造ラインの負荷を予測することによって、事前に能力オーバーしてしまう設備の把握が可能となり、生産計画を変更する等の対応により、中間在庫の削減等、適切な生産が可能になる。
【００７９】
また、本実施の形態では、生産計画修正部１８が、例えば、ある処理工程において仕掛在庫を超えている場合に、生産計画を修正するための情報を生成するようにしたので、負荷の大きいプロセスがある場合には、その生産計画を修正させて、適切な生産の実施を行うことができる。
【００８０】
（変形例）
上述した実施の形態では、予測モデル作成部１３、負荷予測部１６の各処理には、生産システム１内（ローカル）に構築された計算機上におけるニューラルネットワークを用いている。近年、クラウド上において機械学習モデルの構築、実行までを行う技術が知られており、この技術を上記の実施の形態の処理に適用することもできる。上記実施の形態に上述したクラウド上に処理を実行する技術を適用した場合、図１の予測モデル作成部１３、学習モデル記憶部１４、負荷予測部１６のプログラム、記憶領域を持つことが不要になるため、生産システムとしてのシステム構成が単純になり、メンテナンスが容易になるという利点がある。
【００８１】
図１８は、本発明の実施形態の変形例に係る生産システムを含む管理システムの構成を示すブロック図である。図１８に示す生産システムは、生産データ蓄積部１１と、学習データ作成部１２と、予測モデル作成部１３と、入力部１５と、予測結果出力部１７と、生産計画修正部１８と、予測データ作成部２０とを備える。また、生産計画修正部１８は、上位システム１９に情報を出力する。上述した生産システム、上位システム１９及び機械学習サーバ２１によって管理システムを構成する。
【００８２】
入力部１５は、負荷予測を行うためのデータを予測データ作成部２０に入力する。予測データ作成部２０は、入力部１５を介して入力されたデータをもとに、負荷予測に用いる予測データを作成する。予測データは、例えば予測を行う時刻を含む。
【００８３】
機械学習サーバ２１は、学習データをもとに予測モデルを作成する。また、機械学習サーバ２１は、入力される予測データと、作成した予測モデルとを用いて負荷予測を行う。機械学習サーバ２１は、上述した予測モデル作成部１３及び負荷予測部１６の機能を有する。
【００８４】
学習データ作成部１２は、外部ネットワーク環境（ネットワークＮｔ１）を経由して、機械学習を行う機械学習サーバ２１に上述した学習データを送信する。また、機械学習サーバ２１は、取得した学習データを用いて、サーバ内で予測モデルを構築する。また、負荷予測を行う場合は、予測データ作成部２０が、外部ネットワーク環境（ネットワークＮｔ２）を経由して、機械学習サーバ２１に予測データを送信する。機械学習サーバ２１は、取得した予測データと、構築した予測モデルとを用いて負荷予測を行う。予測結果出力部１７は、機械学習サーバ２１から外部ネット―ワーク環境（ネットワークＮｔ３）を経由して、負荷予測結果を受け取る。生産計画修正部１８は、図１７のフローチャートに従い処理され、修正された生産計画は上位システム１９によって実行される。生産計画修正部１８による修正後の生産計画は、ネットワークＮｔ３を経由して機械学習サーバ２１に出力される。
【００８５】
外部の機械学習サービスを用いて生産計画の修正を行う場合においても、予測モデルの形態によらず、ブラックボックス関数最適化問題として、式（５）を最適化する特徴量Ｘ´(τ)を求めることができる。
【００８６】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００８７】
１  生産システム
１１  生産データ蓄積部
１２  学習データ作成部
１３  予測モデル作成部
１４  学習モデル記憶部
１５  入力部
１６  負荷予測部
１７  予測結果出力部
１８  生産計画修正部
１９  上位システム
２０  予測データ作成部
２１  機械学習サーバ
【図１】
2020068029.tif 000003
【図２】
2020068029.tif 000004
【図３】
2020068029.tif 000005
【図４】
2020068029.tif 000006
【図５】
2020068029.tif 000007
【図６】
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【図７】
2020068029.tif 000009
【図８】
2020068029.tif 000010
【図９】
2020068029.tif 000011
【図１０】
2020068029.tif 000012
【図１１】
2020068029.tif 000013
【図１２】
2020068029.tif 000014
【図１３】
2020068029.tif 000015
【図１４】
2020068029.tif 000016
【図１５】
2020068029.tif 000017
【図１６】
2020068029.tif 000018
【図１７】
2020068029.tif 000019
【図１８】
2020068029.tif 000020