(57)【要約】【課題】生産計画立案の際に、製造実態を反映した適切な製造工期を設定し、仕掛を過度に増やすことなく目標の納期達成率を得る計画を立案するとともに、立案した生産計画の納期達成率を予測することで、生産計画の良否を事前に評価できるようにする。【解決手段】生産した製品のサイズや納期などの製品注文情報、製造工期実績や処理工程実績などの過去の製造実績情報及び品種分類ロジックに基づいて、品種毎に製造工期モデルを作成する。また、生産計画の対象となる製品注文情報を品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類し、注文の納期と製造着手予定時期との差である品種別工期余裕期間を算出し、品種別製造工期モデルと品種別工期余裕期間別注文量から品種別納期達成率を算出し、これを重みとして品種別納期達成率の重み付き線形和によって生産計画全体の納期達成率を算出する。【選択図】図１
2010128679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場について、製造予定製品の製品注文情報が入力されると該製造予定製品の製造工期を出力するための製造工期モデルを作成する製造工期モデル作成装置であって、
前記製造工場による少なくとも１以上の既製造製品について少なくともサイズ、質量及び納期を製品属性として含む製品注文実績情報と、該既製造製品の製造工期実績及び前記工程での処理有無の実績を少なくとも含む製造実績情報と、を入力する入力部と、
前記製品注文実績情報に基づいて、前記製品注文実績情報又は前記製品注文情報の入力を受けて前記既製造製品又は前記製造予定製品を複数の品種に分類する品種分類ロジックを作成する品種分類ロジック作成部と、
前記品種分類ロジック作成部が作成した品種分類ロジックを格納する品種分類ロジック格納部と、
前記品種分類ロジック格納部に格納された品種分類ロジックを用いて、前記既製造製品を複数の品種に分類する品種分類部と、
前記品種分類部により分類された既製造製品の前記製造実績情報を少なくとも用いて、前記品種分類部により分類される品種を入力とし製造工期を出力とする製造工期モデルを作成する製造工期モデル作成部と、
前記製造工期モデル作成部により作成された製造工期モデルを格納する製造工期モデル格納部と、
を少なくとも備えたことを特徴とする、製造工期モデル作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の製造工期モデル作成装置において、
前記製造工期モデル作成部は、
前記既製造製品に対する前記品種とは異なる所定のグループを、前記製造実績情報から複数設定するグループ設定部と、
前記製造注文実績情報に基づいて、前記品種分類部で分類された前記品種別の前記グループそれぞれの発生率を算出する品種別グループ発生率作成部と、
前記製造実績情報に基づいて、前記グループを入力とし必要製造工期を出力とする製造工期モデルを作成するグループ別製造工期モデル作成部と、
前記品種別グループ発生率を重みとして、前記グループ別製造工期モデルの重み付き線形和を算出することにより、前記品種を入力とし製造工期を出力とする製造工期モデルを作成する品種別製造工期モデル作成部と、
を備えることを特徴とする、製造工期モデル作成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の製造工期モデル作成装置において、
前記グループ設定部が設定する前記既製造製品に対する前記所定のグループは、前記複数の工程での処理有無の組み合わせで表される処理工程パターンであることを特徴とする、製造工期モデル作成装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の製造工期モデル作成装置において、
前記品種分類ロジック作成部は、
前記製品注文情報に含まれる一つ又は複数の製品属性を説明変数として設定する説明変数設定部と、
前記既製造製品に対する前記品種とは異なる所定のグループを前記製造実績情報から作成し、該グループを目的変数として設定する目的変数設定部と、
前記品種分類ロジックを作成する際の設計パラメータを入力する設計パラメータ入力部と、
前記説明変数、前記目的変数及び前記設計パラメータに基づいて、決定木構築手法により品種分類ロジックを作成する決定木作成部と、
を備えることを特徴とする、製造工期モデル作成装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の製造工期モデル作成装置において、
前記製造工期モデル作成部は、前記品種分類部により分類される品種を入力とし、該品種に対する製造工期の度数分布を出力とする製造工期モデルを作成することを特徴とする、製造工期モデル作成装置。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれかに記載の製造工期モデル作成装置において、
前記製造工期モデル作成部は、前記品種分類部により分類される品種を入力とし、該品種に対する製造工期の度数分布を近似する関数を出力とする製造工期モデルを作成することを特徴とする、製造工期モデル作成装置。
【請求項７】
品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、請求項１〜６のいずれかに記載の製造工期モデル作成装置を用いて、納期までに製造完了する注文量の全注文量に対する割合である納期達成率を予測する納期達成率予測装置であって、
納期達成率予測対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む前記製品注文情報と、該製造予定製品に対する注文のうちの製造着手予定時期が定められている注文についての前記製造着手予定時期を少なくとも含む生産計画情報と、を読み込む入力部と
前記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から前記品種分類ロジックを読み込み、前記製造予定製品を前記製品注文情報と前記品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類部と
前記注文データ分類部により品種毎に分類された前記製造予定製品の前記製品注文情報の納期と、前記生産計画情報の製造着手予定時期との差である工期余裕期間を算出し、前記製品注文情報から、前記品種別かつ前記工期余裕期間別の注文量を算出する品種別工期余裕期間別注文量算出部と、
前記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から前記製造工期モデルを読み込み、該製造工期モデルと前記品種別かつ工期余裕期間別の注文量とから前記品種別の納期達成率を算出する品種別納期達成率算出部と、
前記品種別かつ工期余裕期間別の注文量を重みとして前記品種別納期達成率の重み付き線形和を算出することにより、前記生産計画の納期達成率を算出する納期達成率算出部と、
を備えることを特徴とする、納期達成率予測装置。
【請求項８】
品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、請求項１〜６のいずれかに記載の製造工期モデル作成装置を用いて、注文の納期に基づいて、製造を着手すべき目標時期を算出する製造着手目標時期算出装置であって、
製造着手目標時期算出対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む前記製品注文情報と、該製造予定製品の品種毎の目標納期達成率と、を入力する入力部と、
前記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から前記品種分類ロジックを読み込み、前記製造予定製品を前記製品注文情報と該品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類部と、
前記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から前記品種毎の前記製造工期モデルを読み出し、該品種毎の製造工期モデルと前記品種毎の目標納期達成率に基づいて、前記製造予定製品の必要製造工期を算出する製造工期算出部と、
前記注文の納期から前記必要製造工期だけさかのぼることにより該注文の製造着手時期の目標値を算出する製造着手目標時期算出部と、
を備えることを特徴とする、製造着手目標時期算出装置。
【請求項９】
品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場について、製造予定製品の製品注文情報が入力されると該製造予定製品の製造工期を出力するための製造工期モデルを作成する製造工期モデル作成方法であって、
前記製造工場による少なくとも１以上の既製造製品について少なくともサイズ、質量及び納期を製品属性として含む製品注文実績情報と、該既製造製品の製造工期実績及び前記工程での処理有無の実績を少なくとも含む製造実績情報と、を入力部により入力する入力ステップと、
前記製品注文実績情報に基づいて、前記製品注文実績情報又は前記製品注文情報の入力を受けて前記既製造製品又は前記製造予定製品を複数の品種に分類する品種分類ロジックを品種分類ロジック作成部により作成する品種分類ロジック作成ステップと、
前記品種分類ロジック作成ステップで作成された品種分類ロジックを品種分類ロジック格納部に格納する品種分類ロジック格納ステップと、
前記品種分類ロジック格納ステップで格納された品種分類ロジックを用いて、前記既製造製品を品種分類部により複数の品種に分類する品種分類ステップと、
前記品種分類ステップで分類された既製造製品の前記製造実績情報を少なくとも用いて、前記品種分類ステップで分類される品種を入力とし製造工期を出力とする製造工期モデルを製造工期モデル作成部により作成する製造工期モデル作成ステップと、
前記製造工期モデル作成ステップで作成された製造工期モデルを製造工期モデル格納部に格納する製造工期モデル格納ステップと、
を少なくとも含むことを特徴とする、製造工期モデル作成方法。
【請求項１０】
品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、請求項１〜６のいずれかに記載の製造工期モデル作成装置を用いて、納期までに製造完了する注文量の全注文量に対する割合である納期達成率を予測する納期達成率予測方法であって、
納期達成率予測対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む前記製品注文情報と、該製造予定製品に対する注文のうちの製造着手予定時期が定められている注文についての前記製造着手予定時期を少なくとも含む生産計画情報と、を入力部により読み込む入力ステップと
注文データ分類部により、前記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から前記品種分類ロジックを読み込み、前記製造予定製品を前記製品注文情報と前記品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類ステップと、
品種別工期余裕期間別注文量算出部により、前記注文データ分類ステップで品種毎に分類された前記製造予定製品の前記製品注文情報の納期と、前記生産計画情報の製造着手予定時期との差である工期余裕期間を算出し、前記製品注文情報から、前記品種別かつ前記工期余裕期間別の注文量を算出する品種別工期余裕期間別注文量算出ステップと、
品種別納期達成率算出部により、前記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から前記製造工期モデルを読み込み、該製造工期モデルと前記品種別かつ工期余裕期間別の注文量とから前記品種別の納期達成率を算出する品種別納期達成率算出ステップと、
前記品種別かつ工期余裕期間別の注文量を重みとして前記品種別納期達成率の重み付き線形和を算出することにより、前記生産計画の納期達成率を納期達成率算出部により算出する納期達成率算出ステップと、
を少なくとも含むことを特徴とする、納期達成率予測方法。
【請求項１１】
品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、請求項１〜６のいずれかに記載の製造工期モデル作成装置を用いて、注文の納期に基づいて、製造を着手すべき目標時期を算出する製造着手目標時期算出方法であって、
製造着手目標時期算出対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む前記製品注文情報と、該製造予定製品の品種毎の目標納期達成率と、を入力部により入力する入力ステップと、
注文データ分類部により、前記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から前記品種分類ロジックを読み込み、前記製造予定製品を前記製品注文情報と該品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類ステップと、
製造工期算出部により、前記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から前記品種毎の前記製造工期モデルを読み出し、該品種毎の製造工期モデルと前記品種毎の目標納期達成率に基づいて、前記製造予定製品の必要製造工期を算出する必要製造工期算出ステップと、
前記注文の納期から前記必要製造工期だけさかのぼることにより該注文の製造着手時期の目標値を製造着手目標時期算出部により算出する製造着手目標時期算出ステップと、
を少なくとも含むことを特徴とする、製造着手目標時期算出方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
請求項９〜１１のいずれかに記載の製造工期モデル作成方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムを格納したことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば納期・注文量・製品仕様などの製品注文情報、並びに、処理工程や処理順などの製造仕様が異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務において、製品の必要製造工期や立案した生産計画の納期達成率を予測する、製造着手目標時期を算出する、などの際に必要となる製造工期モデルの製造工期モデル作成装置、納期達成率予測装置、製造着手目標時期算出装置、製造工期モデル作成方法、納期達成率予測方法、製造着手目標時期算出方法、プログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄鋼業を始めとする多くの産業における製品製造プロセスでは、顧客からの注文内容に応じて適切に製品を製造することが求められる。例えば鉄鋼業においては、顧客が要求する製品注文情報（例えばサイズ・強度・表面塗装有無など）をもつ製品を、要求された量だけ、要求された期日に、納入することが求められている。また、顧客のニーズの多様化に伴い、注文毎に製品注文情報、注文量、納期が多岐に渡る、いわゆる「多品種少量生産」が必要とされる傾向が強くなってきており、製造プロセスにおいては全ての製品注文情報を満足する製品を低コストで製造することが求められている。さらに最近では注文から納入までの期間が従来よりも短い、いわゆる「短工期」で製品を納入できることが製品付加価値のひとつとして大きな意味を持つようになってきており、製造コストの増大を招くことなく、これら顧客の要求に耐えうる製造実力を持つことが製造業に要求されている。
【０００３】
これらの要求に対応する生産計画を立案する際には、通常は、注文毎に納期から標準工期（標準リードタイム）で遡ることで上流工程の作業着手希望日を定め、この作業着手希望日をできるだけ満たしつつ、製造ロットや生産能力などの他の計画立案上の条件を考慮して生産計画を立案している。
【０００４】
また、特許文献１では、各製造装置の処理前待ち時間分布の類似度に基づいて製造装置をクラスタリングし、各クラスタの処理前待ち時間代表モデル分布を算出し、その代表モデル分布の和を求めることで、全体工期の期待値と分散を予測する方法が提案されている。
【０００５】
また、特許文献２では、安全在庫量を算出するため、ある物品に対する顧客の要求納期がそのリードタイムＬよりも短い期間である確率Ｐｂを算出し、リードタイムＬが顧客要求納期を超過した場合について、リードタイムＬと顧客要求納期との差の平均値ＬＬを算出し、この平均値ＬＬを用いて在庫調整期間Ｎを補正し、前記物品の需要の標準偏差σ、補正された在庫調整期間Ｎ、確率Ｐｂ、出荷頻度Ｆ及び安全係数ｋより安全在庫量を算出する方法が提案されている。
【０００６】
また、特許文献３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もしく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するロジックを決定木作成ロジックにより作成し、過去の製造実績データに基づいて品種グループ毎の製造負荷を予測する方法が提案されている。
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−３００８８号公報
【特許文献２】国際公開第２００４／０２２４６３号パンフレット
【特許文献３】特開２００８−２７１５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
実際の製造工場においては、処理工程の処理能力に制約があり各工程の仕掛による処理待ちが発生することや、故障などの操業上の様々な変動要素があることから、実際の製造に必要な期間は、たとえ同一の製品注文情報であってもばらつくことが多い。したがって、上述した標準工期でもって納期から遡ることで上流工程の製造着手目標時期を定め製造着手目標時期に上流工程で製造着手したとしても納期を守れないことがある。
【０００９】
また、このような納期遅れが発生しないようにするため、標準工期の算出にあたって、製造に必要な工期に加え、上記のような工期変動を吸収するための余裕工期を加算することがある。このように余裕工期を含む標準工期を用いて最上流の製造プロセスでの作業希望日を計算すると、実際に必要な製造工期よりもかなり早めのタイミングで製造を開始することとなる。早期の製造開始は、途中工程での仕掛や倉庫における在庫となり、これらの仕掛や在庫がリードタイムの増大を招く。また、製品置場占有に伴うハンドリング負荷の増大による製造能力阻害を招き、結果として工期を延ばすという悪循環が発生する。
【００１０】
また、特許文献１では、製造設備毎の工期分布を、設備使用回数情報を用いて重ね合わせることで全体工期の期待値と分散を予測しているが、複雑な製造工場においては、製品検査後に工程が追加されるなど、製造前に設備使用回数がわからないことも多い。また、製品の種類が多岐に渡る製造プロセスでは、製品によってネックとなる設備が異なるため、製造設備毎の工期分布情報が注文構成によってばらつくという課題がある。
【００１１】
また、特許文献２では、物品毎にリードタイム分布を算出しているが、製品の量が多く、製品の種類が多岐に渡る製造プロセスでは、物品毎にリードタイム分布を取り扱うには大規模な情報を取り扱う必要があり、計算時間が長くなり過ぎて、生産計画立案業務が実行できないという課題がある。
【００１２】
また、特許文献３では、決定木作成ロジックを用いて作成した品種分類ロジックに基づいて品種グループを作成し、品種毎に製造負荷を予測する方法が提案されているが、製造工期の予測に関する記載はない。
【００１３】
本発明は上記問題点を解決するものであり、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案の際に、製造実力を反映した適切な製造工期を品種毎に設定し、実用的な時間内に必要製造工期を算出できるようにすることで、仕掛を過度に増やすことなく目標の納期達成率を得る計画を立案できるようにするとともに、立案した生産計画の納期達成率を製造着手前に予測することで、製造着手前に生産計画の良否を評価できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場について、製造予定製品の製品注文情報が入力されると該製造予定製品の製造工期を出力するための製造工期モデルを作成する製造工期モデル作成装置であって、
上記製造工場による少なくとも１以上の既製造製品について少なくともサイズ、質量及び納期を製品属性として含む製品注文実績情報と、該既製造製品の製造工期実績及び上記工程での処理有無の実績を少なくとも含む製造実績情報と、を入力する入力部と、
上記製品注文実績情報に基づいて、上記製品注文実績情報又は上記製品注文情報の入力を受けて上記既製造製品又は上記製造予定製品を複数の品種に分類する品種分類ロジックを作成する品種分類ロジック作成部と、
上記品種分類ロジック作成部が作成した品種分類ロジックを格納する品種分類ロジック格納部と、
上記品種分類ロジック格納部に格納された品種分類ロジックを用いて、上記既製造製品を複数の品種に分類する品種分類部と、
上記品種分類部により分類された既製造製品の上記製造実績情報を少なくとも用いて、上記品種分類部により分類される品種を入力とし製造工期を出力とする製造工期モデルを作成する製造工期モデル作成部と、
上記製造工期モデル作成部により作成された製造工期モデルを格納する製造工期モデル格納部と、
を少なくとも備えたことを特徴とする、製造工期モデル作成装置が提供される。
【００１５】
また、上記製造工期モデル作成装置において、
上記製造工期モデル作成部は、
上記既製造製品に対する上記品種とは異なる所定のグループを、上記製造実績情報から複数設定するグループ設定部と、
上記製造注文実績情報に基づいて、上記品種分類部で分類された上記品種別の上記グループそれぞれの発生率を算出する品種別グループ発生率作成部と、
上記製造実績情報に基づいて、上記グループを入力とし必要製造工期を出力とする製造工期モデルを作成するグループ別製造工期モデル作成部と、
上記品種別グループ発生率を重みとして、上記グループ別製造工期モデルの重み付き線形和を算出することにより、上記品種を入力とし製造工期を出力とする製造工期モデルを作成する品種別製造工期モデル作成部と、
を備えてもよい。
【００１６】
また、上記製造工期モデル作成装置において、
上記グループ設定部が設定する上記既製造製品に対する上記所定のグループは、上記複数の工程での処理有無の組み合わせで表される処理工程パターンであってもよい。
【００１７】
また、上記製造工期モデル作成装置において、
上記品種分類ロジック作成部は、
上記製品注文情報に含まれる一つ又は複数の製品属性を説明変数として設定する説明変数設定部と、
上記既製造製品に対する上記品種とは異なる所定のグループを上記製造実績情報から作成し、該グループを目的変数として設定する目的変数設定部と、
上記品種分類ロジックを作成する際の設計パラメータを入力する設計パラメータ入力部と、
上記説明変数、上記目的変数及び上記設計パラメータに基づいて、決定木構築手法により品種分類ロジックを作成する決定木作成部と、
を備えてもよい。
【００１８】
また、上記製造工期モデル作成装置において、
上記製造工期モデル作成部は、上記品種分類部により分類される品種を入力とし、該品種に対する製造工期の度数分布を出力とする製造工期モデルを作成してもよい。
【００１９】
また、上記製造工期モデル作成装置において、
上記製造工期モデル作成部は、上記品種分類部により分類される品種を入力とし、該品種に対する製造工期の度数分布を近似する関数を出力とする製造工期モデルを作成してもよい。
【００２０】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、上記製造工期モデル作成装置を用いて、納期までに製造完了する注文量の全注文量に対する割合である納期達成率を予測する納期達成率予測装置であって、
納期達成率予測対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む上記製品注文情報と、該製造予定製品に対する注文のうちの製造着手予定時期が定められている注文についての上記製造着手予定時期を少なくとも含む生産計画情報と、を読み込む入力部と
上記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から上記品種分類ロジックを読み込み、上記製造予定製品を上記製品注文情報と上記品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類部と
上記注文データ分類部により品種毎に分類された上記製造予定製品の上記製品注文情報の納期と、上記生産計画情報の製造着手予定時期との差である工期余裕期間を算出し、上記製品注文情報から、上記品種別かつ上記工期余裕期間別の注文量を算出する品種別工期余裕期間別注文量算出部と、
上記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から上記製造工期モデルを読み込み、該製造工期モデルと上記品種別かつ工期余裕期間別の注文量とから上記品種別の納期達成率を算出する品種別納期達成率算出部と、
上記品種別かつ工期余裕期間別の注文量を重みとして上記品種別納期達成率の重み付き線形和を算出することにより、上記生産計画の納期達成率を算出する納期達成率算出部と、
を備えることを特徴とする、納期達成率予測装置が提供される。
【００２１】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、上記製造工期モデル作成装置を用いて、注文の納期に基づいて、製造を着手すべき目標時期を算出する製造着手目標時期算出装置であって、
製造着手目標時期算出対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む上記製品注文情報と、該製造予定製品の品種毎の目標納期達成率と、を入力する入力部と、
上記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から上記品種分類ロジックを読み込み、上記製造予定製品を上記製品注文情報と該品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類部と、
上記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から上記品種毎の上記製造工期モデルを読み出し、該品種毎の製造工期モデルと上記品種毎の目標納期達成率に基づいて、上記製造予定製品の必要製造工期を算出する製造工期算出部と、
上記注文の納期から上記必要製造工期だけさかのぼることにより該注文の製造着手時期の目標値を算出する製造着手目標時期算出部と、
を備えることを特徴とする、製造着手目標時期算出装置が提供される。
【００２２】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場について、製造予定製品の製品注文情報が入力されると該製造予定製品の製造工期を出力するための製造工期モデルを作成する製造工期モデル作成方法であって、
上記製造工場による少なくとも１以上の既製造製品について少なくともサイズ、質量及び納期を製品属性として含む製品注文実績情報と、該既製造製品の製造工期実績及び上記工程での処理有無の実績を少なくとも含む製造実績情報と、を入力部により入力する入力ステップと、
上記製品注文実績情報に基づいて、上記製品注文実績情報又は上記製品注文情報の入力を受けて上記既製造製品又は上記製造予定製品を複数の品種に分類する品種分類ロジックを品種分類ロジック作成部により作成する品種分類ロジック作成ステップと、
上記品種分類ロジック作成ステップで作成された品種分類ロジックを品種分類ロジック格納部に格納する品種分類ロジック格納ステップと、
上記品種分類ロジック格納ステップで格納された品種分類ロジックを用いて、上記既製造製品を品種分類部により複数の品種に分類する品種分類ステップと、
上記品種分類ステップで分類された既製造製品の上記製造実績情報を少なくとも用いて、上記品種分類ステップで分類される品種を入力とし製造工期を出力とする製造工期モデルを製造工期モデル作成部により作成する製造工期モデル作成ステップと、
上記製造工期モデル作成ステップで作成された製造工期モデルを製造工期モデル格納部に格納する製造工期モデル格納ステップと、
を少なくとも含むことを特徴とする、製造工期モデル作成方法が提供される。
【００２３】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、上記製造工期モデル作成装置を用いて、納期までに製造完了する注文量の全注文量に対する割合である納期達成率を予測する納期達成率予測方法であって、
納期達成率予測対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む上記製品注文情報と、該製造予定製品に対する注文のうちの製造着手予定時期が定められている注文についての上記製造着手予定時期を少なくとも含む生産計画情報と、を入力部により読み込む入力ステップと
注文データ分類部により、上記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から上記品種分類ロジックを読み込み、上記製造予定製品を上記製品注文情報と上記品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類ステップと、
品種別工期余裕期間別注文量算出部により、上記注文データ分類ステップで品種毎に分類された上記製造予定製品の上記製品注文情報の納期と、上記生産計画情報の製造着手予定時期との差である工期余裕期間を算出し、上記製品注文情報から、上記品種別かつ上記工期余裕期間別の注文量を算出する品種別工期余裕期間別注文量算出ステップと、
品種別納期達成率算出部により、上記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から上記製造工期モデルを読み込み、該製造工期モデルと上記品種別かつ工期余裕期間別の注文量とから上記品種別の納期達成率を算出する品種別納期達成率算出ステップと、
上記品種別かつ工期余裕期間別の注文量を重みとして上記品種別納期達成率の重み付き線形和を算出することにより、上記生産計画の納期達成率を納期達成率算出部により算出する納期達成率算出ステップと、
を少なくとも含むことを特徴とする、納期達成率予測方法が提供される。
【００２４】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案業務で、上記製造工期モデル作成装置を用いて、注文の納期に基づいて、製造を着手すべき目標時期を算出する製造着手目標時期算出方法であって、
製造着手目標時期算出対象である製造予定製品のサイズ、質量及び納期を少なくとも含む上記製品注文情報と、該製造予定製品の品種毎の目標納期達成率と、を入力部により入力する入力ステップと、
注文データ分類部により、上記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部から上記品種分類ロジックを読み込み、上記製造予定製品を上記製品注文情報と該品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する注文データ分類ステップと、
製造工期算出部により、上記製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部から上記品種毎の上記製造工期モデルを読み出し、該品種毎の製造工期モデルと上記品種毎の目標納期達成率に基づいて、上記製造予定製品の必要製造工期を算出する必要製造工期算出ステップと、
上記注文の納期から上記必要製造工期だけさかのぼることにより該注文の製造着手時期の目標値を製造着手目標時期算出部により算出する製造着手目標時期算出ステップと、
を少なくとも含むことを特徴とする、製造着手目標時期算出方法が提供される。
【００２５】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータに、
上記製造工期モデル作成方法の各ステップを実行させるためのプログラムが提供される。
【００２６】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、上記プログラムを格納したことを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が提供される。
【発明の効果】
【００２７】
以上説明したように本発明によれば、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場における生産計画立案の際に、製造実力を反映した適切な製造工期を品種毎に設定し、実用的な時間内に必要製造工期を算出できるようにすることで、仕掛を過度に増やすことなく目標の納期達成率を得る計画を立案できるようにするとともに、立案した生産計画の納期達成率を製造着手前に予測することで、製造着手前に生産計画の良否を評価できるようにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２９】
なお、以下では、品種が相異なる複数の製品を複数の工程での処理により製造する製造工場の一例として、鉄鋼業における代表的な製品である厚鋼板（厚板）の製造工場を例に挙げて、本発明の各実施形態について説明する。しかしながら、この製造工場の例は、本発明の各実施形態に係る製造工期モデル作成装置等の適用範囲を限定するものではないことは言うまでもない。また、本発明の各実施形態に係る製造工期モデル作成装置等について説明する前に、まず、ここで例として挙げた鉄鋼業における製造工場について説明する。
【００３０】
＜製造工場の概要＞
まず、図１１を参照して、鉄鋼業における代表的な製品である厚鋼板（厚板）の製造工場の概略構成の一例を説明する。なお、図１１では、この製造工場の構成として、各構成で行われる工程と、各工程中を流れる仕掛り品（製造途中の製品）の流れ（図１１中の矢印）とを示すことにより、この製造工場を概念的に示している。
【００３１】
転炉工程１００１では、高温溶融状態の鉄鋼中間製品（溶鋼）の化学的成分である出鋼成分を例えば約３００［ｔｏｎ］単位で調整し、溶鋼鍋に出鋼する。この転炉１００１での出鋼単位を「チャージ」と呼ぶ。
【００３２】
連続鋳造工程１００２では、転炉工程１００１で製造された溶鋼を複数チャージ分連続して鋳造し、その後規定の長さに切断することで、例えば約２０［ｔｏｎ］単位の「スラブ」と呼ばれる板状の中間製品を製造する。この連続鋳造工程１００２での一連の製造単位を「キャスト」と呼ぶ。製造仕様にもよるが例えば概ね８〜１２チャージを１キャストとして製造する。
【００３３】
圧延工程１００３では、連続鋳造工程１００２で製造されたスラブを加熱後、所定の厚みや幅まで成形する。精整（切断）工程１００４では注文仕様のサイズまで切断を、精整（矯正）工程１００５では形状等の品質を確保するための矯正を、精整（手入）工程１００６では品質確保のための手入を行い、すべての処理を終えた製品は、倉庫１００７に配置される。なお、製品注文情報のサイズまで切断された製品を「プレート」と呼ぶ。
【００３４】
ここで、転炉工程１００１の製造着手から倉庫１００７に製品が配置されるまでを「製造工期」とすると、製造工期は、各処理工程での作業開始前仕掛期間と正味作業期間の処理工程分の和となる。ここで、矯正工程１００５や手入工程１００６での処理は、圧延工程１００３での製造後にその要否が判定されること、また、製品の形状によっては矯正工程１００５での処理後に再度矯正工程１００５での処理や手入工程１００６での処理などの再処理が必要となる場合もあることなどから、生産計画立案時に、製品単位で製造工期を精度よく設定することは難しい。
【００３５】
そこで、生産計画立案時には、製品毎に標準工期だけさかのぼることで、製造着手目標時期を定めているが、製品毎の製造工期を精度よく予測することは難しいため、標準工期は余裕を持った設定になりがちである。その結果、納期に対して先行して製造する傾向となり、仕掛や在庫増を招き、それが製造工期をばらつかせる要因ともなる。
【００３６】
本発明の各実施形態の目的の一つは、上述の通り、製造実態を反映した適切な製造工期を品種毎に設定し、仕掛を過度に増やすことなく目標の納期達成率を得る計画を立案するとともに、立案した生産計画の納期達成率を製造着手前に予測することで、生産計画の良否を事前に評価できるようにすることである。
【００３７】
＜第一の実施形態の製造工期モデル作成装置及び方法＞
本発明の第一の実施形態の製造工期モデル作成装置の概略構成を図１に、また該製造工期モデル作成装置を用いて実施する製造工期モデル作成方法の各ステップを図２に示す。
【００３８】
例えば、キーボード、電子ファイル用ドライブ、及びネットワークＩ／Ｏなどの情報入力手段を備える入力部１では、上記の製造工場で既に製造された既製造製品について製品サイズ、質量及び納期を製品属性として少なくとも含む製品注文実績情報と、その既製造製品の製造工期実績及び工程での処理有無の実績を少なくとも含む製造実績情報と、を入力する（図２のステップＳ１）。
製品注文実績情報の一例を図１２に、製造実績情報の一例を図１３に示す。
図１２の製品注文実績情報に示すように、例えば、製品１は規格がＡ１，製造仕様１が「あり」、製品厚１２［ｍｍ］、製品巾１，０００［ｍｍ］、製品長２，０００［ｍｍ］、納期が１０［ｄａｙ］であることを表す。また、図１３の製造実績情報に示すように、例えば、製品１は、製造工期の実績が１４［ｄａｙ］であり、精整工程では切断工程のみで処理されたことを表す。つまり、製品注文実績情報と製造実績情報は、それぞれ各既製造製品毎に蓄積された実績であり、製造注文実績情報が注文された製品についての情報を表し、製造実績情報がその製品を製造する際の実績データを表す。
【００３９】
そして、品種分類ロジック作成部２では、製品注文実績情報及び製造実績情報の少なくとも一方に基づいて、品種分類ロジックを作成し（図２のステップＳ２）、品種分類ロジック格納部３は、データベース、ファイル等の形式で品種分類ロジックを格納する（図２のステップＳ３）。ここで作成及び格納される品種分類ロジックは、既製造製品の製品注文実績情報又は製造予定製品についての製品注文情報が入力されると、その製品を複数の品種に分類するロジックである。なお、この品種分類ロジックは、製造工場で既に製造された製品についての製品注文実績情報及び製造実績情報の少なくとも一方に基づいて、この品種分類ロジック作成部２で作成される。ここで、このロジックを作成する際に使用する情報に対する既製造の製品を「既製造製品」と言い、製造予定の製品を「製造予定製品」とも言う。ただし、既製造製品及び製造予定製品という呼び名は、説明の便宜上であり、各製品に対する情報を限定するものではない。つまり、既製造製品についての製品注文実績情報と製造実績情報は、製造工場で実際に作成された製品だけでなく、試験的又は試算的に割り出されたり設定される情報であってもよく、また、同種の製造工場における実績を基に作成される情報であってもよい。また、製造予定製品は、製造工期を予測したい製品を意味し、実際に製造される必要はなく、かつ、そのモデルの信憑性を確認するためなどの場合には既製造製品が製造予定製品になることもありうる。また、この製造予定製品に対する「製品注文情報」は、既製造製品に対する製品注文実績情報と同様に、製造予定製品の製品サイズ、質量及び納期を製品属性として少なくとも含む情報である。
【００４０】
品種分類ロジックの作成方法の例としては、例えば、製品注文実績情報の規格そのものを品種とする、あるいは、製品注文実績情報の製造仕様１のありなしを品種とする、といった方法がある。また、複数の製品注文実績情報を用いて品種分類ロジックを定義してもよい。複数の製品注文実績情報を用いた品種分類ロジックの一例を図１４に示す。品種１は、製品厚が２５［ｍｍ］以下で、規格が「Ａ１」であり、製品幅が２０００［ｍｍ］以下である製品の集合であることを示す。つまり、品種分類ロジック作成部２は、このように製品注文実績情報に含まれる１の情報又は複数の情報の組み合わせ毎に、製品の品種を設定して、品種分類ロジックを作成する。従って、この作成される品種分類ロジックは、製品注文情報に含まれる上記と同じ１の情報又は複数の情報の組み合わせに基づいて、製造予定製品の品種を特定することが可能である。
【００４１】
そして、品種分類部４は、品種分類ロジック格納部３に格納されたこの品種分類ロジックに従って、製品注文実績情報を用いて既製造製品を品種に分類する（図２のステップＳ４）。
【００４２】
そして、製造工期モデル作成部５は、品種分類部４により分類された既製造製品の製造実績情報を少なくとも用いて、品種を入力とし製造工期を出力とする品種毎の製造工期モデルを作成し（図２のステップＳ５）、製造工期モデル格納部６はデータベース、ファイル等の形式で該製造工期モデルを格納する（図２のステップＳ６）。
【００４３】
本実施形態に係る製造工期モデル作成部５は、製造工期モデル作成方法の第一の例として、品種分類ロジックによって品種毎に分類された製造実績情報から直接、該品種毎の製造工期モデルを作成する方法を使用する。図１５に、品種を入力とし製造工期を出力とする製造工期モデルの第一の例を示す。まず、上記術の通り、品種分類部４により、既製造製品を、その製品注文実績情報に基づいて、図１４に例示したような品種分類ロジックで定義された品種別に分類する。そして、品種毎に分類された製造実績情報に含まれる製造工期実績の平均値、標準偏差、最大値、最頻値を算出することで、品種を入力とし、製造工期実績の平均値、標準偏差、最大値、最頻値を出力とする製造工期モデルを作成する。
【００４４】
なお、本実施形態に係る製造工期モデル作成部５による製造工期モデル作成では、その作成方法の第一の例を使用する場合について説明した。しかしながら、この製造工期モデル作成方法は、この第一の例に限定されるものではなく、所定のグループを定義する方法などであってもよい。そこで、次に、本発明の第二の実施形態として、このグループを用いた製造工期モデル作成方法の第二の例を使用する場合について説明する。
【００４５】
＜第二の実施形態の製造工期モデル作成装置及び方法＞
本発明の第二の実施形態に係る製造工期モデル作成部５は、製造工期モデル作成方法の第二の例として、既製造製品の製造実績情報だけでなく、製品注文実績情報に基づき、品種とは別のグループを定義することによる製造工期モデル作成方法を使用する。より具体的には、まず、製造工期モデル作成部５により、上記品種とは別のグループを定義する。そして、この製造工期モデル作成部５により、該品種と該グループの品種別グループ発生率とを、製品注文実績情報と製造実績情報から算出する。それとともに、製造工期モデル作成部５により、該グループ別のグループ別製造工期モデルを製造実績情報から算出し、該品種別グループ発生率を重みとした該グループ別製造工期モデルの線形和により、該品種別製造工期モデルを作成するようにしてもよい。図１６に品種別グループ発生率の１例を、また図１７にグループを入力とし、製造工期を出力とするグループ別製造工期モデルの１例を示す。図１７では、製造工期モデルとして、製造工期実績の平均値を用いた例を図示した。ここで、図１６及び図１７に例示した場合の品種１の製造工期は、次式で計算される。
【００４６】
品種１の製造工期モデル
＝品種１グループ１発生率×グループ１製造工期
＋品種１グループ２発生率×グループ２製造工期
＋品種１グループ３発生率×グループ３製造工期
＋品種１グループ４発生率×グループ４製造工期
＝０．５×２４＋０．２×１５＋０．１×１０＋０．２×２０
＝２０                                                    …（式１）
【００４７】
そして、本実施形態に係る製造工期モデル作成方法の第二の例では、同様の計算で品種２，３等の製造工期モデルを作成することができる。
【００４８】
なお、この第二の例で定義された既製造製品に対するグループは、品種とは異なる分類であり、製品自体や製造工程に関する所定の情報で製品を分類することが可能なグループを表す。このグループの例としては、例えば、複数の工程での処理有無の組み合わせで表される処理工程パターン、製造工程で製造される製品の成分（出鋼成分など）や規格などのような、品種とは異なる製品属性など、が挙げられる。以下では、説明の便宜上、このグループとして処理工程パターンを使用した場合における本実施形態の製造工期モデル作成装置の具体的な例について説明する。但し、他のグループが使用される場合には、以下で説明する「処理工程パターンが他のグループで置き換えられることにより実施することができる。
【００４９】
本発明の第二の実施形態の製造工期モデル作成装置の概略構成を図３に、また該製造工期モデル作成装置を用いて実施する製造工期モデル作成方法の各ステップを図４に示す。図３及び図４示す第二の実施形態の製造工期モデル作成装置及び方法は、上記第一の実施形態の製造工期モデル作成装置を基本として、更に、製造工期モデル作成部５が、処理工程パターン設定部５１と、品種別処理工程パターン発生率作成部５２と、処理工程パターン別製造工期モデル作成部５３と、品種別製造工期モデル作成部５４と、を有する。従って、以下では、この新たな構成を中心に説明し、上記第一の実施形態と同様な構成についての説明は、簡単に触れるに留めるか省略する。
【００５０】
例えば、キーボード、電子ファイル用ドライブ、及びネットワークＩ／Ｏなどの情報入力手段を備える入力部１では、製品注文実績情報と、製造実績情報を入力する（図４のステップＳ１）。
【００５１】
品種分類ロジック作成部２では、製品注文実績情報及び製造実績情報の少なくとも一方に基づいて、品種分類ロジックを作成し（図４のステップＳ２）、品種分類ロジック格納部３は、データベース、ファイル等の形式で品種分類ロジックを格納する（図４のステップＳ３）。
【００５２】
そして品種分類部４は、品種分類ロジック格納部３に格納されたこの品種分類ロジックに従って、製品注文実績情報を用いて既製造製品を品種に分類する（図４のステップＳ４）。
【００５３】
そして、処理工程パターン設定部５１は、グループ設定部の一例であり、既製造製品の製造実績情報から、製品毎の処理工程の実績に基づいて処理工程パターンを設定する（図４のステップＳ５１）。この処理工程パターンは、製品の工程の処理有無の組み合わせで表される。具体的には、例えば、処理工程パターン設定部５１は、既製造製品の製造実績情報を参照し、精整工程である切断、矯正１、矯正２、及び手入の各処理工程の処理有無の実績値を、処理した場合に１、処理しなかった場合に０し、全工程について各処理工程での処理有無の組み合わせで表現したものを処理工程パターンとする。そして、処理工程パターン設定部５１は、複数の既製造製品の製造実績情報から複数の相異なる処理工程パターンを抽出する。処理工程パターン設定部５１は、可能な場合には全ての処理工程パターンを洗い出して抽出することが望ましい。このような既製造製品に対する処理工程パターンを、ここでは「処理工程パターン実績」とも言う。製品毎の処理工程実績と設定された処理工程パターンの１例を図１８に示す。例えば図１８に示すように、製品１は、切断工程のみで処理されたため、処理工程パターンは「１０００」となる。
【００５４】
品種別処理工程パターン発生率作成部５２は、品種別グループ発生率作成部の一例であり、製造注文実績情報に基づいて、品種分類部４で分類された品種別の処理工程パターンそれぞれの発生率を算出する。より具体的には、品種別処理工程パターン発生率作成部５２は、品種分類部４により品種毎に分類された既製造製品に対する製品注文実績情報をさらに該処理工程パターン毎に分類し、該品種別の該処理工程パターン別の注文質量（注文重量ともいう。例えば質量以外にも製品枚数などであってもよい。）の和として、品種別処理工程パターン別注文質量を算出する。そして、品種別の注文質量の和で、該当する品種別処理工程パターン別注文質量を除算することにより、品種別処理工程パターン発生率を算出する（図４のステップＳ５２）。品種別処理工程パターン別注文質量の一例を図１９に、また品種別処理工程パターン発生率の一例を図２０に示す。図１９において、品種１の注文質量の合計１００［ｔｏｎ］で品種１の処理工程パターン別注文質量を除算することで、図２０における品種１の処理工程パターン発生率を算出する。品種１に属する注文質量の８０［％］は処理工程パターンが「００００」であり、「１０００」が１０［％］、他が５［％］であることを表す。
【００５５】
そして、処理工程パターン別製造工期モデル作成部５３は、グループ別製造工期モデル作成部の一例であり、処理工程パターン毎の製造工期モデルを、製造実績情報に基づいて作成する（図４のステップＳ５３）。処理工程パターンを入力とし、必要製造工期を出力とする、処理工程パターン別製造工期モデルの一例としては、各処理工程パターン毎の製品群の製造工期実績値の例えば平均値、標準偏差、最大値、最頻値などの統計値を設定してもよい。処理工程パターン別製造工期モデルの１例を図２１に示す。
【００５６】
そして品種別製造工期モデル作成部５４は、品種別処理工程パターン発生率を重みとして、処理工程パターン別製造工期モデルの重み付き線形和を算出する（図４のステップＳ５４）。製造工期モデル格納部６は、データベース、ファイル等の形式で製造工期モデルを格納する（図４のステップＳ６）。製造工期モデルとして平均値を用いる場合の品種１の製造工期モデルを作成する例を式２に示す。
【００５７】
品種１の製造工期
＝「００００」工期×「００００」発生率
＋「１０００」工期×「１０００」発生率
＋「１０１０」工期×「１０１０」発生率
＋「１１１１」工期×「１１１１」発生率        …（式２）
【００５８】
なお、上記式２に、図２０及び図２１の数値例を当てはめて、品種１に対する製造工期を計算すると、下記式３となる。ただし、この式３の例では、処理工期パターン別製造工期モデルが算出する必要製造工期として、製造工期の実績の平均値を使用した。他のグループ（出鋼成分や規格など）を使用する場合には、そのグループに対する図２０，図２１のようなデータを作成し、そのデータの数値例を式１に当てはめることにより、式２と同等の製造工期算出式を得ることができる。
【００５９】
品種１の製造工期
＝０．８×５+０．１×８+０．０５×１０+０．０５×１５
＝６．０５                                          …（式３）
【００６０】
＜第三の実施形態の製造工期モデル作成装置及び方法＞
本発明の第三の実施形態の製造工期モデル作成装置の概略構成を図５に、また該製造工期モデル作成装置を用いて実施する製造工期モデル作成方法の各ステップを図６に示す。図５及び図６示す第三の実施形態の製造工期モデル作成装置及び方法は、上記第一の実施形態又は第二の実施形態の製造工期モデル作成装置を基本として、更に、品種分類ロジック作成部２が、説明変数設定部２１と、目的変数設定部２２と、設計パラメータ入力部２３と、決定木作成部２４と、を有する。従って、以下では、この新たな構成を中心に説明し、上記第一の実施形態又は第二の実施形態と同様な構成についての説明は、簡単に触れるに留めるか省略する。
【００６１】
例えば、キーボード、電子ファイル用ドライブ、及びネットワークＩ／Ｏなどの情報入力手段を備える入力部１では、製品注文実績情報と、製造実績情報を入力する（図６のステップＳ１）。
【００６２】
説明変数設定部２１は、製品注文実績情報に含まれる一つ又は複数の製品属性を説明変数として設定する（図６のステップＳ２１）。図１２に製品属性の例を示す。
【００６３】
また、目的変数設定部２２は、既製造製品の製造実績情報に基づき作成する上記第二の実施形態で説明した処理工程パターンを目的変数として設定する（図６のステップＳ２２）。製造工期は、処理工程パターンとの相関が高いことから、処理工程パターンが似た製品を品種としてグループ化することで、製造工期が似ている製品を品種としてグループ化することが可能となる。
【００６４】
そして、設計パラメータ設定部２３は、品種分類ロジックを作成する際に必要な設計パラメータを設定する（図６のステップＳ２３）。
【００６５】
ここで、品種分類ロジックを作成するのに用いる決定木構築手法について説明する。
決定木とはデータの分析手法の一つであって、図２２に示したようにデータを様々な条件に従って木の枝葉のように分類していく分析手法であり、製造不良要因の特定や市場情報の分類などに使われている（例えば非特許文献１：「よくわかる多変量解析の基本と仕組み」、山口和範他、秀和システム、（２００４）１４３−１６８頁を参照のこと）。決定木は、データの固まりである複数のノードから構成されており、データ全体を表すルートノード（根ノード）から始まり、末端のノード（リーフノード、葉ノード）に特定の属性を持つデータの割合が多くなるように、つまり偏りのあるデータが含まれるようにノードを次々と分岐させながら作成される。得られたリーフノードへの分岐条件やリーフノードに属する過去のデータ（学習用データ）を用いることで決定木を各種の予測に使うことができる。予測したい属性を「目的変数」、データの分岐条件を記述する属性を「説明変数」と呼ぶ。決定木作成にあたっては、目的変数や説明変数をどのように定義するか、決定木の大きさ（ノードの数や深さ）をどのように決定するかなどの設計パラメータの設定が、得られた決定木の予測精度や取扱いの容易さなどに深く関係するため極めて重要である。決定木作成にあたり上述したような必要な設計パラメータを設定する。
【００６６】
この設計パラメータ設定部２３では、設計パラメータとして、作成する決定木のリーフノードの数や木構造の深さなど決定木の構造に関するパラメータを設定する。本例では、一つのリーフノードが保有するデータ数の上限値を与えるものとする。上限値を小さくするとリーフノードの数が増える、つまり決定木が大きく、深くなることとなる。本例ではデータ数上限値を１００とした。しかし、このデータ数上限値は、この例に限定されるものではなく、予測精度や取扱いの容易さなどを考慮して適切に定められることが望ましい。また、設計パラメータも、上限値に限定されるものではなく、その他のパラメータであっても良い。
【００６７】
そして、決定木作成部２４は、前記説明変数、前記目的変数及び前記設計パラメータに基づいて、上記の決定木構築手法により品種分類ロジックを作成する（図６のステップＳ２４）。
【００６８】
品種分類ロジック格納部３は、データベース、ファイル等の形式で品種分類ロジックを格納する（図６のステップＳ３）。
【００６９】
決定木構築手法により構築した決定木の１例を図２２に示す。例えば、処理工程パターンが「００００」である製品が多く含まれているリーフが、製品幅が１０［ｍｍ］以下、製品幅が８００［ｍｍ］超、規格が「Ａ２」である製品群と、製品幅が１０［ｍｍ］超で３２［ｍｍ］以下、製品幅が８００［ｍｍ］超、規格が「Ａ１」以外である製品群であることを示す。また「ｏｔｈｅｒｓ」は、処理工程パターンのうち実績において出現数の少ない処理工程パターンを集約して一つの目的変数としたもので、品種数の増大を抑制する目的で設定したものである。他の構成である品種分類部４、製造工期モデル作成部５及び製造工期モデル格納部６と、これ以降の作成フロー（図６のＳ４，Ｓ５，Ｓ６）とは、本発明の第一の実施形態又は第二の実施形態と同様である。
【００７０】
＜第四の実施形態の製造工期モデル作成装置及び方法＞
本発明の第四の実施形態の製造工期モデル作成装置により作成した、品種もしくは処理工程パターンを入力とし、製造工期の度数分布（確率分布であってもよい。）を出力とする製造工期モデルの一例を図２３に示す。ただし、この図２３では、度数分布を正規化した値（確率分布）として示している。
【００７１】
ここで図２３の製造工期モデルは、ある品種、もしくは処理工程パターンに対応する製造工期モデルであり、品種数もしくは処理パターン数だけ図２３に例示したような製造工期モデルを作成しておく。第一〜第三の実施形態においては、図１５、図１７、図２１のように、品種もしくは処理工程パターンを入力とし、製造工期実績の平均値や最頻値などを出力とする製造工期モデルを例示したが、本実施形態においては、図２３に例示したように、品種もしくは処理工程パターンを入力とし、必要製造工期の発生度数分布を出力とする、製造工期モデルを製造工期実績情報から作成するところに特徴がある。発生度数分布としてモデルを作成することで、品種別もしくは処理工程パターン別の製造工期のばらつきの情報を持たせることが可能となる。
【００７２】
なお、第一〜第三の実施形態における製造工期実績の平均値や最頻値などを、この必要製造工期の発生度数分布に変えることにより、本実施形態の製造工期モデル作成装置を構成することが可能であるため、製造工期モデル作成装置の各構成等についての詳しい説明は省略する。
【００７３】
＜第五の実施形態の製造工期モデル作成装置及び方法＞
本発明の第五の実施形態の製造工期モデル作成装置により作成した、品種もしくは処理工程パターンを入力とし、製造工期を出力とする製造工期モデルの一例を図２４に示す。ただし、この図２４では、度数分布を正規化した値（確率分布）として示している。
【００７４】
ここで図２４の製造工期モデルは、ある品種、もしくは処理工程パターンに対応する製造工期モデルであり、品種数もしくは処理パターン数だけ図２４に例示したような製造工期モデルを作成しておく。第四の実施形態においては、必要製造工期の発生度数分布を直接製造工期モデルとしたが、第五の実施形態においては、この必要製造工期の発生度数分布を何らかの関数で近似したものを製造工期モデルとするところに特徴がある。図２４の折れ線グラフは、図２３に示した発生度数分布を対数正規分布で近似し、製造工期モデルとしたものである。ここで、対数正規分布とは、確率変数の対数値が正規分布をする統計分布であり、式４で表される分布で定義される。ここで、ｘは確率変数、σは確率変数の標準偏差、μは確率変数の平均を表す。
【００７５】
【数１】
2010128679.tif 000003
…（式４）
【００７６】
なお、図２４は、平均が１．５、標準偏差が０．７である対数正規分布を表している。また図２６の製造工期モデル欄に、製造工期を確率変数とし、平均が１．５、標準偏差が０．７である対数正規分布の度数分布とその累積である累積度数分布を数値で示す。図２６の例では、２１個の確率変数とその度数分布で製造工期モデルを構成しているが、対数正規分布を用いると平均と標準偏差の二つのパラメータのみで度数分布を表すことができる。このように関数で近似することにより製造工期モデルデータベースの情報量を削減することができる。
【００７７】
また、第四の実施形態における必要製造工期の発生度数分布を、近似関数に変えることにより、本実施形態の製造工期モデル作成装置を構成することが可能であるため、製造工期モデル作成装置の各構成等についての詳しい説明は省略する。
【００７８】
なお、第四の実施形態や第五の実施形態のように、処理工程パターン毎の製造工期モデルとして、発生度数分布の実績値やその関数近似を用いた場合でも、品種毎の処理工程パターン発生率を重みとして、処理工程パターン毎の製造工期モデルを重ね合わせることで、品種毎の製造工期モデルを作成することができる。
【００７９】
＜各実施形態の納期達成率予測装置及び方法＞
本発明の各実施形態の納期達成率予測装置の概略構成を図７に、また、該納期達成率予測装置を用いて実施する納期達成率予測方法の各ステップを図８に示す。なお、この納期達成率予測装置は、上記第一〜第五の実施形態に記載の製造工期モデル作成装置を用いて、納期までに製造完了する注文量の全注文量に対する割合である納期達成率を予測する。この納期達成率予測装置について説明すれば、以下の通りである。
【００８０】
例えば、キーボード、電子ファイル用ドライブ、及びネットワークＩ／Ｏなどの情報入力手段を備える入力部１００では、納期達成率予測対象である製造予定製品の製品注文情報と生産計画情報を入力する（図８のステップＳ１０１）。なお、生産計画情報は、製造予定製品の製造着手予定時期を少なくとも含む情報である。
【００８１】
注文データ分類部１０１は、品種分類ロジックを上記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部３から読み出して、製造予定製品を、その製品注文情報と、読み出した品種分類ロジックとに基づいて品種毎に分類する（図８のステップＳ１０２）。
【００８２】
品種別工期余裕期間別注文量算出部１０２は、注文データ分類部１０１により品種毎に分類された製造予定製品の製品注文情報の納期と、生産計画情報の製造着手予定時期との差である工期余裕期間を算出する。そして、品種別工期余裕期間別注文量算出部１０２は、更に、製品注文情報から、品種別でありかつ工期余裕期間別の注文量（以下「品種別工期余裕期間別注文量」とも言う。）を算出する（図８のステップＳ１０３）。品種別工期余裕期間別注文量の一例を図２５に示す。
【００８３】
そして、品種別納期達成率算出部１０３は、製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部６から製造工期モデルを読み込み、製造工期モデルと品種別工期余裕期間別注文量に基づいて品種別の納期達成率を算出する（図８のステップＳ１０４）。より具体的には、品種別納期達成率算出部１０３は、製造工期モデルから一の品種における製造工期（平均値等だけでなく度数分布や近似関数でもよい。）を算出する。そして、品種別納期達成率算出部１０３は、上記の製造工期に基づいて製品注文情報の納期までに算出されているであろう総量を算出し、その総量の総注文量に対する割合を計算する。品種別納期達成率算出部１０３は、このような計算を、各品種毎に行うことにより、品種別の納期達成率を算出する。
【００８４】
ここで図２６を用いて、品種別納期達成率を算出する例について説明する。ただし、ここでは、製造工期モデルが、製造工期の度数分布を算出する場合を例に挙げて説明する。図２６の製造工期モデル欄の製造工期は、図２３もしくは図２４の横軸である製造工期に対応しており、図２６の度数分布は、図２３もしくは図２４の縦軸である度数分布に対応している。図２６において、工期余裕期間が０［ｄａｙ］である注文が１０［ｔｏｎ］あり、工期が０［ｄａｙ］である注文の累積確率は０であるので、納期達成量の予測値は１０［ｔｏｎ］×累積確率０で０［ｔｏｎ］となる。同様に工期余裕期間が１［ｄａｙ］である注文が１００［ｔｏｎ］あり、工期が１［ｄａｙ］である注文の累積確率は０．０１であるので、納期達成量の予測値は１００［ｔｏｎ］×累積確率０．０１で１［ｔｏｎ］となる。このように、すべての工期余裕期間について納期達成量の予測値を算出し、その合計をとると、５７６３［ｔｏｎ］となり、全注文質量７２２０［ｔｏｎ］に対する納期達成量の予測値の割合（つまり品種別の納期達成率）は８０［％］と算出される。
【００８５】
そして、納期達成率算出部１０４は、品種別工期余裕期間別注文量を重みとして、品種別納期達成率の重み付き線形和を、注文されている全ての品種に対して算出することにより、生産計画の納期達成率を算出する（図８のステップＳ１０５）。納期達成率格納部１０５は、例えば、データベース、ファイル等の形式で納期達成率を格納する（図８のステップＳ１０６）。
【００８６】
図２７を用いて、生産計画全体の納期達成率を算出する例について説明する。まず品種毎の注文質量の全品種注文質量に対する割合を求める。品種１の注文質量７２２０［ｔｏｎ］であり、全品種注文質量が５４１８０［ｔｏｎ］であるので、注文質量割合は０．１３となる。これを全品種分算出し、これを重みとして、各品種の納期達成率を足し合せることにより、全品種の納期達成率８５［％］を得る。
【００８７】
なお、ここでは、製造工期毎の累積度数分布を図２６に基づいて算出したが、対数正規分布近似で製造工期モデルを作成した場合は、式４を用いて度数分布を算出し、その累積値を計算することで、累積度数分布を算出することができることは言うまでもない。また、製造工期として平均値等を使用する場合には、製造工期分布が正規分布をとると仮定して、その正規分布の平均値及び標準偏差から、納期達成率を算出することができる。
【００８８】
＜各実施形態の製造着手目標時期算出装置及び方法＞
本発明の製造着手目標時期算出装置の概略構成を図９に、また、該製造着手目標時期算出装置を用いて実施する製造着手目標時期算出方法の各ステップを図１０に示す。なお、この製造着手目標時期算出装置は、上記第一〜第五の実施形態に記載の製造工期モデル作成装置を用いて、注文の納期に基づいて、製造を着手すべき目標時期を算出する。この納期達成率予測装置について説明すれば、以下の通りである。
【００８９】
例えば、キーボード、電子ファイル用ドライブ、及びネットワークＩ／Ｏなどの情報入力手段を備える入力部２００では、製造予定製品の製品注文情報と、その製品が該当すであろう品種毎の目標納期達成率を入力する（図１０のステップＳ２０１）。
【００９０】
注文データ分類部２０１は、品種分類ロジックを前記製造工期モデル作成装置の品種分類ロジック格納部３から読み出して、製造予定製品を製品注文情報と該品種分類ロジックに基づいて品種毎に分類する（図１０のステップＳ２０２）。
【００９１】
そして、製造工期算出部２０１は、製造工期モデル作成装置の製造工期モデル格納部６から品種毎の製造工期モデルを読み込み、その品種毎の製造工期モデルと、上記品種毎の目標納期達成率とに基づいて、品種毎に分類された製造予定製品の必要製造工期を算出する（図１０のステップＳ２０３）。より具体的には、製造工期算出部２０１は、製造工期モデルから一の品種における製造工期（平均値等だけでなく度数分布や近似関数でもよい。）を算出する。そして、製造工期算出部２０１は、上記の製造工期に基づいて、目標達納期達成率が満たされるのに必要な日数（つまり必要製造工期）を算出する。
【００９２】
そして、製造着手目標時期算出部２０３は、製品注文情報毎の納期から算出した必要製造工期分だけさかのぼることにより製品注文情報毎の製造着手目標時期を算出し（図１０のステップ２０４）、製造着手目標時期格納部２０４は、データベース、ファイル等の形式で製造着手目標時期を格納する（図１０のステップＳ２０５）。
【００９３】
ここである製品注文情報の属する品種の製造工期モデルが図２６で与えられ、その納期が３４［ｄａｙ］であり、目標納期達成率が９５［％］である場合の製造着手目標時期算出例について説明する。まず図２６の製造工期モデルから累積度数分布が９５［％］（０．９５）以上となる工期は１４［ｄａｙ］であることがわかる。そこで納期から１４［ｄａｙ］さかのぼることで製造着手目標時期を２０［ｄａｙ］と算出する。
【００９４】
なお、ここでは、製造工期毎の累積度数分布を図２６に基づいて算出したが、対数正規分布近似で製造工期モデルを作成した場合は、式４を用いて度数分布を算出し、その累積値を計算することで、累積度数分布を算出することができることは言うまでもない。また、製造工期として平均値等を使用する場合には、製造工期分布が正規分布をとると仮定して、その正規分布の平均値及び標準偏差から、必要製造工期を算出することができる。
【００９５】
＜本発明の各実施形態による効果の例＞
本発明の各実施形態によれば、製品を品種分類ロジックに従って分類し、製造実績に基づいて品種別の製造工期モデルを作成することで、実用的な時間内に製造実態を反映した適切な製造工期を予測することが可能となる。
【００９６】
また、処理工程パターンと製造工期の相関が高いことに着目し、品種別処理工程パターン発生率と処理工程パターン別製造工期モデルの線形和として品種別の製造工期モデルを作成することで、同一処理工程パターン内に含まれる製品の製造工期のばらつきを抑えることができ、製造工期の予測精度をさらに向上させることができるとともに、品種別処理工程パターン発生率を製造工期モデルに内包していることから、品種の処理工程パターンを変更した場合の製造工期に与える影響を品種別に予測することが可能となる。
【００９７】
また、品種分類ロジックに決定木構築手法を適用することで、品種毎の製造工期のばらつきを抑えることができ、製造工期の予測精度をさらに向上させることが可能となる。
【００９８】
また、生産計画立案の際に、製造実績に基づく品種別の製造工期モデルを用いることで、計算時間のかかる詳細な生産シミュレーションを行うことなく実用的な時間内に、かつ実際の生産を行う前に、納期達成率を精度よく予測することが可能となる。
【００９９】
また、生産計画立案の際に、製造実績に基づく品種別の製造工期モデルを用いることで、実態に即した過不足のない必要製造工期を算出することができ、適切な製造着手目標時期を算出できるようになる。
【０１００】
またこれらにより、生産計画の良否を事前に評価できるようになり、生産性や納期、コスト等を勘案した最適な生産計画の立案が可能となる。
【０１０１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されないことは言うまでもない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１０２】
例えば、上記各実施形態で説明した一連の処理は、専用のハードウエアにより実行させてもよいが、ソフトウエアにより実行させてもよい。一連の処理をソフトウエアにより行う場合、汎用又は専用のコンピュータにプログラムを実行させることにより、上記の一連の処理を実現することができる。コンピュータは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録装置と、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）・インターネット等のネットワークに接続された通信装置と、マウス・キーボード等の入力装置と、フレキシブルディスク等の磁気ディスク、各種のＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）・ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ  Ｏｐｔｉｃａｌ）ディスク・ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の光ディスク、半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体等を読み書きするドライブと、モニタなどの表示装置・スピーカやヘッドホンなどの音声出力装置などの出力装置等と、を有してもよい。そして、このコンピュータは、記録装置・リムーバブル記憶媒体に記録されたプログラム、又はネットワークを介して取得したプログラムを実行することにより、上記一連の処理を実行してもよい。また、上記各実施形態は、このプログラムを記録した上記リムーバブル記憶媒体や記録装置等の記録媒体で、上記コンピュータが読み取り可能なものとして実施することももちろん可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】本発明の製造工期モデル作成装置の第一の実施形態における装置の概略構成を示した図である。
【図２】本発明の製造工期モデル作成装置の第一の実施形態における製造工期モデル作成手順の概略を示したフローチャートである。
【図３】本発明の製造工期モデル作成装置の第二の実施形態における装置の概略構成を示した図である。
【図４】本発明の製造工期モデル作成装置の第二の実施形態における製造工期モデル作成手順の概略を示したフローチャートである。
【図５】本発明の製造工期モデル作成装置の第三の実施形態における装置の概略構成を示した図である。
【図６】本発明の製造工期モデル作成装置の第三の実施形態における製造工期モデル作成手順の概略を示したフローチャートである。
【図７】本発明の納期達成率予測装置の実施形態における装置の概略構成を示した図である。
【図８】本発明の納期達成率予測装置の実施形態における納期達成率予測手順の概略を示したフローチャートである。
【図９】本発明の製造着手目標時期算出装置の実施形態における装置の概略構成を示した図である。
【図１０】本発明の製造着手目標時期算出装置の実施形態における製造着手目標時期算出手順の概略を示したフローチャートである。
【図１１】鉄鋼業における厚板製造工程の一例の概略図である。
【図１２】製品注文情報の一例を示した図である。
【図１３】製造実績情報の一例を示した図である。
【図１４】品種分類ロジックの一例を示した図である。
【図１５】品種別製造工期モデルの一例を示した図である。
【図１６】品種別グループ発生率の一例を示した図である。
【図１７】グループ別製造工期モデルの一例を示した図である。
【図１８】処理工程実績と対応する処理工程パターンの一例を示した図である。
【図１９】品種別処理工程パターン別注文質量の一例を示した図である。
【図２０】品種別処理工程パターン発生率の一例を示した図である。
【図２１】処理工程パターン別製造工期モデルの一例を示した図である。
【図２２】決定木による品種分類ロジックの一例を示した図である。
【図２３】製造工期発生度数分布の一例を示した図である。
【図２４】製造工期発生度数分布の関数近似の一例を示した図である。
【図２５】品種別工期余裕期間別注文質量の一例を示した図である。
【図２６】品種１の製造工期モデル、工期余裕期間別注文質量に基づいて納期達成率を算出する一例を示した図である。
【図２７】全品種の納期達成率を算出する一例を示した図である。
【符号の説明】
【０１０４】
１    入力部
２    品種分類ロジック作成部
２１  説明変数設定部
２２  目的変数設定部
２３  設計パラメータ設定部
２４  決定木作成部
３    品種分類ロジック格納部
４    品種分類部
５    製造工期モデル作成部
５１  処理工程パターン設定部
５２  品種別処理工程パターン発生率作成部
５３  処理工程パターン別製造工期モデル作成部
５４  品種別製造工期モデル作成部
６    製造工期モデル格納部
１００  入力部
１０１  注文データ分類部
１０２  品種別工期余裕期間別注文質量算出部
１０３  品種別納期達成率算出部
１０４  納期達成率算出部
１０５  納期達成率格納部
２００  入力部
２０１  注文データ分類部
２０２  製造工期算出部
２０３  製造着手目標時期算出部
２０４  製造着手目標時期格納部
１００１  転炉
１００２  連続鋳造
１００３  圧延
１００４  精整（切断）
１００５  精整（矯正）
１００６  精整（手入）
１００７  倉庫
Ｓ１    入力ステップ
Ｓ２    品種分類ロジック作成ステップ
Ｓ２１  説明変数設定ステップ
Ｓ２２  目的変数設定ステップ
Ｓ２３  設計ハ゜ラメータ設定ステッフ゜
Ｓ２４  決定木作成ステップ
Ｓ３    品種分類ロジック格納ステップ
Ｓ４    品種分類ステップ
Ｓ５    製造工期モデル作成ステップ
Ｓ５１  処理工程パターン設定部ステップ
Ｓ５２  品種別処理工程パターン発生率作成ステップ
Ｓ５３  処理工程パターン別製造工期モデル作成ステップ
Ｓ５４  品種別製造工期モデル作成ステップ
Ｓ６    製造工期モデル格納ステップ
Ｓ１０１  入力ステップ
Ｓ１０２  注文データ分類ステップ
Ｓ１０３  品種別工期余裕期間別注文量算出ステップ
Ｓ１０４  品種別納期達成率算出ステップ
Ｓ１０５  納期達成率算出ステップ
Ｓ１０６  納期達成率格納ステップ
Ｓ２０１  入力ステップ
Ｓ２０２  注文データ分類ステップ
Ｓ２０３  必要製造工期算出ステップ
Ｓ２０４  製造着手目標時期算出ステップ
Ｓ２０５  製造着手目標時期格納ステップ
【図１】
2010128679.tif 000004
【図２】
2010128679.tif 000005
【図３】
2010128679.tif 000006
【図４】
2010128679.tif 000007
【図５】
2010128679.tif 000008
【図６】
2010128679.tif 000009
【図７】
2010128679.tif 000010
【図８】
2010128679.tif 000011
【図９】
2010128679.tif 000012
【図１０】
2010128679.tif 000013
【図１１】
2010128679.tif 000014
【図１２】
2010128679.tif 000015
【図１３】
2010128679.tif 000016
【図１４】
2010128679.tif 000017
【図１５】
2010128679.tif 000018
【図１６】
2010128679.tif 000019
【図１７】
2010128679.tif 000020
【図１８】
2010128679.tif 000021
【図１９】
2010128679.tif 000022
【図２０】
2010128679.tif 000023
【図２１】
2010128679.tif 000024
【図２２】
2010128679.tif 000025
【図２３】
2010128679.tif 000026
【図２４】
2010128679.tif 000027
【図２５】
2010128679.tif 000028
【図２６】
2010128679.tif 000029
【図２７】
2010128679.tif 000030