(57)【要約】【課題】鉄鋼製品の受注確率を考慮して収益が最大となるようプロミクス（生産量配分）を最適化した生産計画を作成する生産計画作成方法および生産計画作成装置を提供すること。【解決手段】類似オーダ抽出部１１ａが、受注実績オーダと受注見込みオーダとの類似度を算出し、受注確率予測部１１ｂが、算出された類似度と受注実績オーダの受注実績とに基づいて、受注見込みオーダの受注確率を予測し、プロミクス最適化部１１ｃが、予測された受注確率に基づいて、生産計画の対象の注文情報に対応する製品による収益の期待値が最大になるように、各注文情報に対応する製品のプロミクスを最適化する。これにより、鉄鋼製品の受注確率を考慮して収益が最大となるようプロミクスを最適化した生産計画を作成することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の注文情報と受注が確定していない注文情報との類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップで算出された前記類似度と前記過去の注文情報の受注実績とに基づいて、前記受注が確定していない注文情報の受注確率を予測する受注確率予測ステップと、
前記受注確率予測ステップで予測された受注確率に基づいて、生産計画の対象の注文情報に対応する製品による収益の期待値が最大になるように、各注文情報に対応する製品の生産量の配分を最適化するプロミクス最適化ステップと、
を含むことを特徴とする生産計画作成方法。
【請求項２】
過去の注文情報と受注が確定していない注文情報との類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段が算出した前記類似度と前記過去の注文情報の受注実績とに基づいて、前記受注が確定していない注文情報の受注確率を予測する受注確率予測手段と、
前記受注確率予測手段が予測した受注確率に基づいて、生産計画の対象の注文情報に対応する製品による収益の期待値が最大になるように、各注文情報に対応する製品の生産量の配分を最適化するプロミクス最適化手段と、
を備えることを特徴とする生産計画作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄鋼製品の生産計画を作成する生産計画作成方法および生産計画作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、鉄鋼製品の生産計画が作成される場合、現に受注されている受注確定オーダとこれから受注される予定の受注見込みオーダとのプロミクス（生産量配分）が、オーダ（注文）対象の鉄鋼製品の製造工程を考慮して収益が最大となるように最適化されて決定されている。
【０００３】
なお、特許文献１には、受注見込みオーダについて、過去に受注した受注実績に基づいて受注確率を算出することにより、出荷量を予測する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１２３０９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術によれば、予測した出荷量から収益を予測することができる。しかしながら、この特許文献１に記載の技術では、受注見込みオーダの受注確率に応じて収益が最大となるようにプロミクスを変更することはできなかった。そのため、例えば、単価が高く収益性が高くても受注確率が低く収益の向上を見込めない鉄鋼製品のオーダに対しても、過度に営業活動を行ったり設備投資などの経営資源を過剰に投入してしまったりする場合があった。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、鉄鋼製品の受注確率を考慮して収益が最大となるようプロミクス（生産量配分）を最適化した生産計画を作成する生産計画作成方法および生産計画作成装置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】
【０００７】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る生産計画作成方法は、過去の注文情報と受注が確定していない注文情報との類似度を算出する類似度算出ステップと、前記類似度算出ステップで算出された前記類似度と前記過去の注文情報の受注実績とに基づいて、前記受注が確定していない注文情報の受注確率を予測する受注確率予測ステップと、前記受注確率予測ステップで予測された受注確率に基づいて、生産計画の対象の注文情報に対応する製品による収益の期待値が最大になるように、各注文情報に対応する製品の生産量の配分を最適化するプロミクス最適化ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る生産計画作成装置は、過去の注文情報と受注が確定していない注文情報との類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段が算出した前記類似度と前記過去の注文情報の受注実績とに基づいて、前記受注が確定していない注文情報の受注確率を予測する受注確率予測手段と、前記受注確率予測手段が予測した受注確率に基づいて、生産計画の対象の注文情報に対応する製品による収益の期待値が最大になるように、各注文情報に対応する製品の生産量の配分を最適化するプロミクス最適化手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る生産計画作成方法および生産計画作成装置によれば、鉄鋼製品の受注確率を考慮して収益が最大となるようプロミクス（生産量配分）を最適化した生産計画を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である生産計画作成システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示す注文情報データベース内に格納されている注文情報の一例を示す図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態であるプロミクス最適化処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】図４は、受注見込みオーダ１に類似する受注実績データによる受注確率の算出例を示す説明図である。
【図５】図５は、受注見込みオーダ２に類似する受注実績データによる受注確率の算出例を示す説明図である。
【図６】図６は、図４および図５に示した受注見込みオーダ１，２と、受注確定データ２０件とによるプロミクス最適化例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００１２】
〔生産計画作成システムの構成〕
始めに、図１，２を参照して、本発明の一実施形態である生産計画作成システムの構成について説明する。図１は、本発明の一実施形態である生産計画作成システムの構成を示すブロック図である。図２は、図１に示す注文情報データベース２内に格納されている注文情報の一例を示す図である。
【００１３】
図１に示すように、本発明の一実施形態である生産計画作成システム１は、注文情報データベース１０と、プロミクス最適化装置１１と、入力装置１２と、出力装置１３と、を主な構成要素として備えている。ロット編成装置４は、本発明に係るロット編成作成手段およびロット編成分配手段として機能する。
【００１４】
注文情報データベース１０は、プロミクス最適化装置１１に電気的に接続され、鉄鋼製品の注文情報を格納している。この注文情報データベース１０には、受注しなかった注文情報を含む過去の注文情報（受注実績オーダ）と、受注済みの注文情報（受注確定オーダ）と、受注予定の注文情報（受注見込みオーダ）とを含む。注文情報は、図２に示すように、注文毎に付与された固有の識別情報（オーダＩＤ）と、オーダＩＤに対応する需要家、用途、製品の厚さを含む寸法、販売価格、製造コスト、製造工程、収益性、生産量上限、生産量下限、および注文種別の情報とを含んでいる。
【００１５】
需要家とは、注文者を意味する。用途とは、造船、建材などの製品の用途を意味する。製造工程とは、製品を製造する際に通過する工程を意味し、例えば、通過する工程についてフラグが設定されている。収益性とは、販売価格と製造コストから算出される製品の単価（円／トン）を意味する。また、生産量上限は各注文情報に対応する製品の生産量の上限を意味し、生産量下限は各注文情報に対応する製品の生産量の下限を意味する。これらの収益性、生産量上限、生産量下限の項目値は、営業担当者などにより入力装置１２を介して入力される。注文種別とは、各注文情報が、受注した受注実績オーダ、受注しなかった受注実績データ、受注確定オーダ、受注見込みオーダのいずれに該当するかを示し、例えば、該当する注文種別にフラグが設定される。
【００１６】
プロミクス最適化装置１１は、ワークステーションやパーソナルコンピュータなどの情報処理装置によって構成されている。プロミクス最適化装置１１は、情報処理装置内部のＣＰＵなどの演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することによって、類似オーダ抽出部１１ａ、受注確率予測部１１ｂ、およびプロミクス最適化部１１ｃとして機能する。これら各部の機能については後述する。
【００１７】
入力装置１２は、電源スイッチおよび入力キーなどの入力デバイスによって構成され、プロミクス最適化装置１１に電気的に接続されている。入力装置１２は、操作者による入力操作に対応して、プロミクス最適化装置１１に対して生産計画作成などの各種指示情報を入力する。
【００１８】
出力装置１３は、表示装置や印刷装置などの公知の出力装置によって構成され、プロミクス最適化装置１１に電気的に接続されている。出力装置１３は、プロミクス最適化装置１１によって作成された生産計画情報を出力する。
【００１９】
このような構成を有する生産計画作成システム１は、以下に示すプロミクス最適化処理を実行することによって、鉄鋼製品の受注確率を考慮して収益が最大となるようプロミクス（生産量配分）を最適化した生産計画を作成する。以下、図３に示すフローチャートを参照して、プロミクス最適化処理を実行する際の生産計画作成システム１の動作について説明する。
【００２０】
〔プロミクス最適化処理〕
図３は、本発明の一実施形態であるプロミクス最適化処理の流れを示すフローチャートである。図３に示すフローチャートはプロミクス最適化装置１１に生産計画作成処理の実行命令が入力されたタイミングで開始となり、プロミクス最適化処理はステップＳ１の処理に進む。
【００２１】
ステップＳ１の処理では、類似オーダ抽出部１１ａが、注文情報データベース１０内に格納されている注文情報を参照し、生産計画対象の各受注見込みデータについて、受注実績オーダとの類似度を算出し、類似度の高い順に所定数（Ｎ件）の受注実績オーダを抽出する。なお、この場合に、受注した受注実績オーダ、受注しなかった受注実績データの双方を受注見込みデータとの類似度算出の対象とする。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、プロミクス最適化処理はステップＳ２の処理に進む。
【００２２】
ここで、類似度の算出方法について説明する。類似オーダ抽出部１１ａは、注文情報に含まれる項目１〜項目ｎについて、受注見込みオーダの各項目値Ｘ１〜Ｘｎと受注実績オーダの各項目値Ｙ１〜Ｙｎとを対比させ、次式（１）に基づいて、類似度Ｓｉを算出する。
【００２３】
【数１】
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【００２４】
ここで、α１〜αｎは、類似度Ｓｉを調整するパラメータであって、最小二乗法などにより、後述する受注確率の予測精度が最高になるように予め決定される。この調整パラメータを決定する際には、注文情報の各項目値が質的変数（文字情報）である場合には予め製品の用途などに応じて量的変数(数値情報)に変換される。そして、類似度Ｓｉの最小値が０％になるように、また類似の度合いが高いほど類似度Ｓｉの数値が大きくなり、全項目値が同一の場合には類似度Ｓｉが１００（％）となるように、調整パラメータを決定する。
【００２５】
なお、類似度Ｓｉの算出方法は、上記式（１）に限定されない。例えば、上記式（１）では、１００％から注文情報の各項目値の乖離度（誤差）を減算して類似度Ｓｉを算出しているが、後述するように、別途算出した注文情報の各項目値の類似度を加算して注文情報の類似度Ｓｉを算出してもよい。
【００２６】
ステップＳ２の処理では、受注確率予測部１１ｂが、抽出されたＮ件の類似度の高い受注実績オーダに基づいて、受注見込みオーダの受注確率を算出する。具体的には、受注確率予測部１１ｂは、抽出されたＮ件の受注実績オーダを実際に受注したか否か（受注実績）を確認し、ステップＳ１で算出された類似度Ｓｉに対して受注実績に応じた重み付けを行うことにより、受注見込みオーダの受注確率Ｐを算出する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、プロミクス最適化処理はステップＳ３の処理に進む。
【００２７】
ここで、受注見込みオーダの受注確率の算出方法について説明する。受注実績オーダについて、受注実績を示す項目値Ｒｉには、受注した場合には１、受注しなかった場合には０が設定される。この場合に、ステップＳ２で抽出されたＮ件の各受注実績データの類似度ＳｉとＲｉとに基づいて、受注見込みオーダの受注確率Ｐは次式（２）により算出される。
【００２８】
【数２】
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【００２９】
ステップＳ３の処理では、プロミクス最適化部１１ｃが、生産計画の対象である受注確定データと受注見込みデータについて、各注文に対応する製品の収益の期待値を算出し、この収益の期待値が最大となるように、各注文に対応する製品の生産量配分を決定する。そして、プロミクス最適化部１１ｃは、決定した生産量配分を含む生産計画を作成する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、プロミクス最適化処理はステップＳ４の処理に進む。
【００３０】
ここで、収益の期待値は、受注確定データと受注見込みデータとからなる全Ｍ件の生産計画対象の注文情報について、各注文情報に含まれる収益性ｃｊと、ステップＳ２の処理で算出された受注確率Ｐｊと、生産量Ｚｊとに基づいて、次式（３）により算出できる。ただし、受注確定データの受注確率Ｐｊは１００％とする。また、各注文情報に対する生産量下限をＺｊｍｉｎ、生産量上限をＺｊｍａｘ、Ｍ件の注文情報に対する全生産量ΣＺｊの上限をＺｍａｘとする。なお、全生産量上限Ｚｍａｘは、予め営業担当者などにより入力装置１２を介して入力される。
【００３１】
【数３】
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【００３２】
プロミクス最適化部１１ｃは、上記式（３）で算出される収益の期待値が最大となるように、各注文情報に対する生産量Ｚｊ、すなわちプロミクスを決定する。そして、プロミクス最適化部１１ｃは、決定したプロミクスを含む生産計画を作成する。
【００３３】
ステップＳ４の処理では、プロミクス最適化部１１ｃが、作成された生産計画を出力装置１３に出力する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、一連のプロミクス最適化処理は終了する。
【００３４】
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態であるプロミクス最適化処理では、生産計画作成システム１が、受注見込みオーダに類似する受注実績データに基づいて算出した受注見込みオーダの受注確率を考慮して、収益の期待値が最大になるように、生産計画の対象の各注文情報に対する生産量配分を最適化する。これにより、鉄鋼製品の受注確率を考慮して収益が最大となるようプロミクス（生産量配分）を最適化した生産計画を作成することができる。また、最適化されたプロミクスに基づいて、効率的な営業活動や設備投資が可能となる。
【００３５】
なお、本実施形態では簡単のため、単一の製造工程において、生産能率が同一の場合の生産計画を作成している。ただし、複数の製造工程を通過する場合や、生産能率が異なる場合についても、適切に定式化することにより本発明を適用可能である。例えば、２つの製造工程（製造工程１、製造工程２）を通過する注文情報を対象として生産計画を作成する場合には、製造工程１の生産量上限をＺ１ｍａｘ，製造工程２の生産量上限をＺ２ｍａｘとして、上記式（３）において、全生産量ΣＺｊについての条件を次式（４）に置き換えればよい。
【００３６】
【数４】
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【００３７】
［実施例］
図４〜６に、２件の受注見込みオーダを含む２２件の注文情報について、本実施形態のプロミクス最適化処理を適用した例を示す。図４は、受注見込みオーダ１（需要家はＡ、用途は造船、板厚は１４ｍｍ）に類似する受注実績オーダによる受注確率の算出例を説明するための図である。図４の例では、類似オーダ抽出部１１ａが、各注文情報の需要家、用途、寸法（板厚）の項目値を対比させて受注見込みオーダ１との受注実績オ−ダとの類似度Ｓｉを次式（５）により算出し、類似度Ｓｉが高い順に受注実績オーダ２０件（Ｎ＝２０）を抽出した。なお、本実施例では、類似度Ｓｉは、注文情報の各項目値の類似度を加算して算出した。そして、需要家、用途、寸法（板厚）の各項目値の類似度を調整するパラメータをそれぞれ、３０，４０，３０とした。また、その他の項目については、調整パラメータを０として、類似度Ｓｉの算出にあたって考慮しないものとした。
【００３８】
【数５】
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【００３９】
次に、図４に丸で囲んで示したように、受注確率予測部１１ｂが、抽出された２０件の受注実績オーダについて算出された類似度Ｓｉと受注実績（受注したか否か）Ｒｉとに基づいて、上記式（２）により、受注見込みオーダ１の受注確率Ｐを７８％と算出した。
【００４０】
また、図５は、受注見込みオーダ２（需要家はＢ、用途は建材、板厚は１２ｍｍ）に類似する受注実績オーダによる受注確率Ｐの算出例を説明するための図である。図５の例では、図４の例と同様に、類似オーダ抽出部１１ａが、各注文情報の需要家、用途、寸法（板厚）の項目値を対比させて受注見込みオーダ２との受注実績データとの類似度Ｓｉを上記式（５）により算出し、類似度Ｓｉが高い順に受注実績オーダを２０件（Ｎ＝２０）抽出した。次に、図５に丸で囲んで示したように、受注確率予測部１１ｂが、抽出された受注実績オーダについて算出された類似度Ｓｉと受注実績Ｒｉとに基づいて、上記式（２）により、受注見込みオーダ２の受注確率Ｐを５６％と算出した。
【００４１】
図６は、受注確定データ２０件と、図４および図５に示した受注見込みオーダ１，２とによるプロミクス最適化例を説明するための図である。図６の例では、プロミクス最適化部１１ｃが、２２件（Ｍ＝２２）の注文情報による収益の期待値を上記式（３）により算出し、この収益の期待値が最大となるように、線形計画法を用いて各注文情報に対する生産量Ｚｊを決定した。その際、図６の領域ｒ１に示すように、受注見込みオーダ１，２について算出された受注確率Ｐを使用した。
【００４２】
本実施例では、ｊ＝２１，２２の受注見込みオーダ１，２について、受注見込みオーダ１の方が収益性ｃｊは低いにもかかわらず受注確率Ｐｊが高いため、図６に丸で囲んだ領域ｒ２に示すように、受注見込みオーダ１の生産量Ｚｊを多くすることで収益の期待値が高くなった。
【００４３】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の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の形態、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】
【００４４】
１  生産計画作成システム
１０  注文情報データベース
１１  プロミクス最適化装置
１１ａ  類似オーダ抽出部
１１ｂ  受注確率予測部
１１ｃ  プロミクス最適化部
１２  入力装置
１３  出力装置
【図１】
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【図２】
2014109845.tif 000009
【図３】
2014109845.tif 000010
【図４】
2014109845.tif 000011
【図５】
2014109845.tif 000012
【図６】
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