(57)【要約】【課題】運搬リソーセスを最適化すること。【解決手段】運搬計画立案装置は、完成品の生産計画情報に基いて各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを計算する納入計画手段と、その計算された各部品の数、種類及び納入タイミングに基いて各仕入先からの各部品が台車に載置され運搬されるときの荷姿を計算する荷姿計算手段と、各仕入先からの各部品を生産ラインへ所定の時間間隔で運搬するときの運搬ダイヤ情報とその計算された各部品の荷姿とに基いて各運搬回で運搬される台車数を計算する仕事量計算手段と、その計算された等間隔の運搬回における台車数を各運搬回で運搬する台車の中から同一台数の台車だけ次回の運搬回にずらすことで総運搬回数を最小化するリソーセス最小化手段と、を備える。納入計画手段は、上記ずらしにより生じた部品の遅延時間を用いて各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを再計算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の仕入先から部品を納入させ完成品を生産する際の前記部品の運搬を計画する運搬計画立案装置であって、
前記完成品の生産計画情報に基いて前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを計算する納入計画手段と、
前記納入計画手段により計算された前記各部品の数、種類及び納入タイミングに基いて前記各仕入先から納入された各部品が台車に載置され運搬されるときの荷姿を計算する荷姿計算手段と、
前記各仕入先から納入された各部品を生産ラインへ所定の時間間隔で運搬するときの運搬ダイヤ情報と、前記荷姿計算手段により計算された各部品の荷姿と、に基いて、前記各運搬回で運搬される台車数を計算する仕事量計算手段と、
前記仕事量計算手段により計算された等間隔の前記運搬回における台車数を、各運搬回で運搬する台車の中から同一台数の台車だけ次回の運搬回にずらすことで総運搬回数を最小化するリソーセス最小化手段と、を備え、
前記納入計画手段は、前記リソーセス最小化手段により実行された前記ずらしにより生じた部品の遅延時間を用いて、前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを再計算することを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項２】
請求項１記載の運搬計画立案装置であって、
前記各運搬回で一度に運搬可能な台車数が予め設定されており、
前記リソーセス最小化手段は、各運搬回における最大台車数と最小台車数との差が減少するように、前記ずらしを実行する、ことを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の運搬計画立案装置であって、
前記仕事量計算手段は、前記仕入先毎に前記各運搬回で運搬される台車数を計算しており、
前記リソーセス最小化手段は、前記仕入先毎に前記ずらしを実行しており、さらに、前記全運搬回において出現回数が少ない前記仕入先から優先的に、前記ずらしを実行することを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の運搬計画立案装置であって、
前記リソーセス最小化手段は、各運搬回の台車数を一度に生産ラインに運搬可能な台車数で除算して余り台車数を夫々算出し、該算出した余り台車数の最小値が予め設定された台車数と一致しないとき、前記余り台車数が少ない運搬回から順に前記ずらしを実行することを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のうちいずれか１項記載の運搬計画立案装置であって、
前記納入計画手段は、
生産日毎の前記完成品の生産数を示す前記生産計画情報と、前記完成品を構成する部品の種類及び数を示す構成部品情報と、前記各部品の仕入先及び納期を示す部品発注条件情報と、前記各仕入先と生産工場との間の納入便のダイヤ情報と、前記ずらしにより各部品が滞留する時間を示す安全時間情報と、に基いて、前記各部品が生産ラインの生産に合わせて届くように、前記納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを計算することを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のうちいずれか１項記載の運搬計画立案装置であって、
前記納入計画手段は、各仕入先から生産工場に納入されるまでの外物流リードタイムと、前記納入されてから生産ラインへ運搬されるまでの構内物流リードタイムと、前記ずらしにより各部品が滞留する時間を示す安全時間と、を加算した時間に基いて、前記各部品が生産ラインの生産に合わせて届くような、前記納入タイミングを計算することを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のうちいずれか１項記載の運搬計画立案装置であって、
前記仕入先から納入される各部品は箱に収容され、該箱はスキッド上に載置され、該スキッドは前記台車により運搬され、
前記荷姿計算手段は、
前記各部品が収容される箱のサイズを示す箱サイズ情報と、前記各部品が箱に収容され該箱が前記スキッド上に載置されるときの制約条件を示す積合条件情報と、に基いて、生産日毎かつ仕入先毎に前記各部品の箱の載置に必要となるスキッド数を計算することを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項８】
請求項７記載の運搬計画立案装置であって、
前記仕事量計算手段は、前記各仕入先と生産工場との間の納入便のダイヤ情報を用いて前記所定の時間間隔で運搬するときの運搬回を設定し、前記荷姿計算手段により計算された前記スキッド数を各運搬回に割当て、仕入先毎に各運搬回で必要となるスキッド数を計算することを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のうちいずれか１項記載の運搬計画立案装置であって、
前記納期計画手段により再計算された前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを出力する出力手段を更に備えることを特徴とする運搬計画立案装置。
【請求項１０】
複数の仕入先から部品を納入させ完成品を生産する際の前記部品の運搬を計画する運搬計画立案方法であって、
前記完成品の生産計画情報に基いて前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを計算するステップと、
前記計算された前記各部品の数、種類及び納入タイミングに基いて前記各仕入先から納入された各部品が台車に載置され運搬されるときの荷姿を計算するステップと、
前記各仕入先から納入された各部品を生産ラインへ所定の時間間隔で運搬するときの運搬ダイヤ情報と、前記計算された各部品の荷姿と、に基いて、前記各運搬回で運搬される台車数を計算するステップと、
前記計算された等間隔の前記運搬回における台車数を、各運搬回で運搬する台車の中から同一台数の台車だけ次回の運搬回にずらすことで総運搬回数を最小化するステップと、を含み、
前記実行されたずらしにより生じた部品の遅延時間を用いて、前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを再計算することを特徴とする運搬計画立案方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の仕入先から部品を納入させ完成品を生産する際の部品の運搬を計画する運搬計画立案装置、及び運搬計画立案方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両などの完成品を生産する際に、その生産のため部品を供給する物流計画を立案する様々な技術が知られている。例えば、実際に工場などで生産が行われる場合、その生産量が変動するため、生産ラインへ部品を運搬する計画を適宜立案する必要が生じる。
【０００３】
これに対し、部品を保管するスペースに関するスペースコストと、部品を運搬する時間に関する作業コストとを最小にするような、部品の供給頻度を求める技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−０６１２６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に示す技術においては、部品の運搬回数について十分に最適化させておらず、運搬リソーセスが過剰となる虞がある。
【０００６】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、運搬リソーセスを最適化できる運搬計画立案装置、及び運搬計画立案方法を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の仕入先から部品を納入させ完成品を生産する際の前記部品の運搬を計画する運搬計画立案装置であって、前記完成品の生産計画情報に基いて前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを計算する納入計画手段と、前記納入計画手段により計算された前記各部品の数、種類及び納入タイミングに基いて前記各仕入先から納入された各部品が台車に載置され運搬されるときの荷姿を計算する荷姿計算手段と、前記各仕入先から納入された各部品を生産ラインへ所定の時間間隔で運搬するときの運搬ダイヤ情報と、前記荷姿計算手段により計算された各部品の荷姿と、に基いて、前記各運搬回で運搬される台車数を計算する仕事量計算手段と、前記仕事量計算手段により計算された等間隔の前記運搬回における台車数を、各運搬回で運搬する台車の中から同一台数の台車だけ次回の運搬回にずらすことで総運搬回数を最小化するリソーセス最小化手段と、を備え、前記納入計画手段は、前記リソーセス最小化手段により実行された前記ずらしにより生じた部品の遅延時間を用いて、前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを再計算することを特徴とする運搬計画立案装置である。
この一態様において、前記各運搬回で一度に運搬可能な台車数が予め設定されており、前記リソーセス最小化手段は、各運搬回における最大台車数と最小台車数との差が減少するように、前記ずらしを実行してもよい。
この一態様において、前記仕事量計算手段は、前記仕入先毎に前記各運搬回で運搬される台車数を計算しており、前記リソーセス最小化手段は、前記仕入先毎に前記ずらしを実行しており、さらに、前記全運搬回において出現回数が少ない前記仕入先から優先的に、前記ずらしを実行してもよい。
この一態様において、前記リソーセス最小化手段は、各運搬回の台車数を一度に生産ラインに運搬可能な台車数で除算して余り台車数を夫々算出し、該算出した余り台車数の最小値が予め設定された台車数と一致しないとき、前記余り台車数が少ない運搬回から順に前記ずらしを実行してもよい。
この一態様において、前記納入計画手段は、生産日毎の前記完成品の生産数を示す前記生産計画情報と、前記完成品を構成する部品の種類及び数を示す構成部品情報と、前記各部品の仕入先及び納期を示す部品発注条件情報と、前記各仕入先と生産工場との間の納入便のダイヤ情報と、前記ずらしにより各部品が滞留する時間を示す安全時間情報と、に基いて、前記各部品が生産ラインの生産に合わせて届くように、前記納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを計算してもよい。
この一態様において、前記納入計画手段は、各仕入先から生産工場に納入されるまでの外物流リードタイムと、前記納入されてから生産ラインへ運搬されるまでの構内物流リードタイムと、前記ずらしにより各部品が滞留する時間を示す安全時間と、を加算した時間に基いて、前記各部品が生産ラインの生産に合わせて届くような、前記納入タイミングを計算してもよい。
この一態様において、前記仕入先から納入される各部品は箱に収容され、該箱はスキッド上に載置され、該スキッドは前記台車により運搬され、前記荷姿計算手段は、前記各部品が収容される箱のサイズを示す箱サイズ情報と、前記各部品が箱に収容され該箱が前記スキッド上に載置されるときの制約条件を示す積合条件情報と、に基いて、生産日毎かつ仕入先毎に前記各部品の箱の載置に必要となるスキッド数を計算してもよい。
この一態様において、前記仕事量計算手段は、前記各仕入先と生産工場との間の納入便のダイヤ情報を用いて前記所定の時間間隔で運搬するときの運搬回を設定し、前記荷姿計算手段により計算された前記スキッド数を各運搬回に割当て、仕入先毎に各運搬回で必要となるスキッド数を計算してもよい。
この一態様において、前記納期計画手段により再計算された前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを出力する出力手段を更に備えていてもよい。
他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の仕入先から部品を納入させ完成品を生産する際の前記部品の運搬を計画する運搬計画立案方法であって、前記完成品の生産計画情報に基いて前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを計算するステップと、前記計算された前記各部品の数、種類及び納入タイミングに基いて前記各仕入先から納入された各部品が台車に載置され運搬されるときの荷姿を計算するステップと、前記各仕入先から納入された各部品を生産ラインへ所定の時間間隔で運搬するときの運搬ダイヤ情報と、前記計算された各部品の荷姿と、に基いて、前記各運搬回で運搬される台車数を計算するステップと、前記計算された等間隔の前記運搬回における台車数を、各運搬回で運搬する台車の中から同一台数の台車だけ次回の運搬回にずらすことで総運搬回数を最小化するステップと、を含み、前記実行されたずらしにより生じた部品の遅延時間を用いて、前記各仕入先から納入される各部品の数、種類、及び納入タイミングを再計算することを特徴とする運搬計画立案方法であってもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、運搬リソーセスを最適化できる運搬計画立案装置、及び運搬計画立案方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施の形態に係る運搬計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図２】部品が収納された箱をスキッド上に載置した状態の一例を示す図である。
【図３】仕入先と運搬タイミングとの関係を示す関係表の一例を示す図である。
【図４】図３に示す仕入先と運搬タイミングとの関係表において各○に対して各仕入先から納入されるスキッドを割当てた状態の一例を示す図である。
【図５】リソーセス最小化処理部によるリソーセス最小化処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図６】リソーセス最小化処理部による台車のずらしを説明するための図である。
【図７】リソーセス最小化処理部による台車のずらしを説明するための図である。
【図８】リソーセス最小化処理部による台車のずらしを説明するための図である。
【図９】リソーセス最小化処理部による台車のずらしを説明するための図である。
【図１０】リソーセス最小化処理部による台車のずらしを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の一実施の形態に係る運搬計画立案装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る運搬計画立案装置１は、納入指示計算部２と、納入荷姿計算部３と、構内運搬仕事量計算部４と、リソーセス最小化処理部５と、を備えている。
【００１１】
運搬計画立案装置１は、例えば、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵによって実行される演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を有するマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。また、これらＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭは、データバスによって相互に接続されている。
【００１２】
納入指示計算部２は、納入計画手段の一具体例であり、いわゆるジャストインタイムに完成品を構成する複数の部品が生産ラインに届くように各部品の納入指示を与えるための部品納入計画情報を計算する。納入指示計算部２は、生産計画データベース６に記憶された生産計画情報と、構成部品データベース７に記憶された構成部品情報と、部品発注条件データベース８に記憶された部品発注条件情報と、納入便ダイヤデータベース９に記憶された納入便ダイヤ情報と、構内安全時間データベース１０に記憶された構内安全時間情報と、に基いて、例えば、どの部品をいつ、何個、生産工場に納入するか（各部品の種類、数、納品タイミング）の部品納入計画情報を計算する。なお、生産計画情報、構成部品情報、部品発注条件情報、納入便ダイヤ情報、構内安全時間情報は、上記各データベース６、７、８、９、１０を介さずに直接的に納入指示計算部２に入力される、或いは予め設定される構成であってもよい。
【００１３】
生産計画データベース６は、例えば、車両やエンジンなどの完成品の生産計画の情報（各生産日における各完成品の生産個数などの情報）を記憶する。構成部品データベース７は、例えば、完成品に取り付けられる構成部品の情報（完成品にどの部品がいくつ取付けられるか等の情報）を記憶する。部品発注条件データベース８は、例えば、完成品を構成する各部品をどの仕入先に発注し、発注してからどれだけの期間後に納入されるか等の情報を含む部品発注条件情報を記憶する。納入便ダイヤデータベース９は、例えば、仕入先と生産工場との間におけるトラックなどの納入便のダイヤ情報を記憶する。構内安全時間データベース１０は、例えば、後述するずらしによって生産工場内で部品が滞留する安全時間情報を記憶する。
【００１４】
納入指示計算部２は、例えば、生産工場の完成品が車両の場合、生産計画データベース６から、下記のような各生産日における完成品の生産数などの生産計画情報を取得する。生産計画情報は、例えば、Ｘ日：車両Ａ  ２００台、車両Ｂ  １００台、車両Ｃ  ５０台、Ｘ＋１日：車両Ａ  ２００台、車両Ｂ  ８０台、車両Ｃ  ７０台である。
【００１５】
また、納入指示計算部２は、構成部品データベース７から下記のような各車両の構成部品情報を取得する。構成部品情報としては、例えば、車両Ａの部品構成は（部品イが２個、部品ロが１個、部品ハが１個）、車両Ｂの部品構成は（部品イが２個、部品ニが１個）、車両Ｃの部品構成は（部品イが２個、部品ホが１個、部品ヘが２個）である。
【００１６】
そして、納入指示計算部２は、上述したような生産計画データベース６から取得した生産計画情報と、構成部品データベース７から取得した構成部品情報と、を用いて、各生産日に必要な部品の種類及び数を計算する。例えば、Ｘ日の必要な部品数として、部品イ（仕入先Ａ）：２００×２＋１００×２＋５０×２＝７００個、部品ロ（仕入先Ａ）：２００×１＝２００個、部品ハ（仕入先Ｂ）：２００×１＝２００個
【００１７】
納入指示計画部２は、計算した各生産日に必要な部品数を部品納入計画情報として、部品納入計画データベース１１に記憶させる。なお、納入指示計画部２は、部品納入計画情報を部品納入計画データベース１１を介さずに直接的に納入荷姿計算部３に出力してもよい。
【００１８】
納入荷姿計算部３は、荷姿計算手段の一具体例であり、部品納入計画データベース１１に記憶された部品納入計画情報に基いて、各仕入先から納入される部品の荷姿を計算する。納入荷姿計算部３は、箱サイズデータベース１２に記憶された箱サイズ情報と、積合条件データベース１３に記憶された積合条件情報と、に基いて、構内での運搬対象（スキッドがいつ、何個生成されるか）を計算する。なお、箱サイズ情報及び積合条件情報は箱サイズデータベース１２及び積合条件データベース１３を介さずに直接的に納入荷姿計算部３に入力されてもよく、あるいは納入荷姿計算部３に予め設定されてもよい。
【００１９】
箱サイズデータベース１２は、例えば、各部品を収容する箱のサイズを示す箱サイズ情報を記憶する。積合条件データベース１３は、例えば、スキッド上における箱の積合わせ条件を示す積合条件情報を記憶する。
【００２０】
納入荷姿計算部３は、箱サイズデータベース１２から次のような箱サイズ情報を取得する。箱サイズ情報は、例えば、各部品が収容される箱のサイズ（縦×横×高さ）や箱種を表わす情報（通常は箱のサイズと材質より決定される箱の種類）、箱中に収容できる部品数の情報などを含む。例えば、箱サイズ情報は、部品イ：（箱種Ｂｏｘ_１、縦３００ｍｍ×横２００ｍｍ×高さ２００ｍｍ、１０個収容可能）、部品ロ：（箱種Ｂｏｘ_２、縦５００ｍｍ×横４００ｍｍ×高さ６００ｍｍ、４個収容可能）である。
【００２１】
納入荷姿計算部３は、積合条件データベース１３から次のような積合条件情報を取得する。積合条件情報は、例えば、一つのスキッドに積むことができる箱の高さの条件情報や、ある箱種とある箱種の間で段積みが可能か否かを定義した条件情報などを含む。例えば、積合条件情報として、１スキッド当たり高さ１０００ｍｍが上限、箱種Ｂｏｘ_２の上には何も載せられない、箱種Ｂｏｘ_１と箱種Ｂｏｘ_３は互いに段積みが可能（図２）。なお、スキッドとは、例えば、図２に示すように、荷物などを載せる台であるが、１つのスキッド（台）上に載った荷物量を１スキッドと称しても良い。
【００２２】
納入荷姿計算部３は、まず、部品納入計画データベース１１から取得した部品納入計画情報の部品個数と、箱サイズデータベース１２から取得した箱サイズ情報の箱中に収容できる部品数と、を用いて、１日当たり何箱が納入指示されるかという情報を生成する。そして、納入荷姿計算部３は、積合条件データベース１３から取得した積合条件情報を制約条件として、３次元シミュレーションを行い、様々な箱の組合せを試行して、例えばスキッド数が最小となるように仕入先毎に荷姿（スキッド数）を計算する。例えば、Ｘ日の荷姿は、仕入先Ａ：３０スキッド、仕入先Ｂ：５０スキッド、仕入先Ｃ：２０スキッドとなる。
【００２３】
なお、箱種が少ない場合、納入荷姿計算部３は、上記３次元シミュレーションを実施することなく、箱の体積１ｍ３＝１スキッドと見なして、スキッド数を推定してもよい。また、日々の生産変動が大きくない場合、納入荷姿計算部３は、現場調査で経験的に得られたスキッド数を用いてもよい。
【００２４】
納入荷姿計算部３は、推定した納入荷姿（仕入先毎のスキッド数）を運搬対象情報として、運搬対象データベース１４に記憶させる。なお、納入荷姿計算部３は、運搬対象情報を運搬対象データベース１４を介することなく、直接的に構内運搬仕事量計算部４に出力してもよい。
【００２５】
構内運搬仕事量計算部４は、仕事量計算手段の一具体例であり、納入便ダイヤデータベース９から取得したダイヤ情報と、運搬対象データベース１４から取得した運搬対象情報と、に基いて、各運搬時間帯における仕事量（スキッドの運搬量）を計算する。構内運搬仕事量計算部４は、まず、納入便ダイヤデータベース９から取得したダイヤ情報を用いて、所定の時間間隔で運搬するときの運搬回を設定する。そして、構内運搬仕事量計算部４は、運搬対象データベース１４から取得した運搬対象情報のスキッド数を各運搬回に割り当てる。以下の一例において、１日を規定回数（例えば、運搬回＃１〜運搬回＃１２）で等分し、その所定の時間間隔で生産工場に納入された部品を生産工場の生産ラインへ運搬する方法について説明する。
【００２６】
図３は、仕入先と運搬タイミングとの関係を示す関係表の一例を示す図である。図３において、例えば、運搬回＃１は８：００運搬開始、運搬回＃２は９：００運搬開始、運搬回＃３は１０：００運搬開始、運搬回＃４は１１：００運搬開始、となっている。
【００２７】
構内運搬仕事量計算部４は、上述したような仕入先と運搬タイミングとの関係表を生成する。構内運搬仕事量計算部４は、まず、納入便ダイヤデータベース９から取得したダイヤ情報を用いて、どの仕入先Ａ、Ｂ、Ｃの荷物にどの運搬タイミング（運搬回＃１〜運搬回＃１２）で紐を付けることができるかを計算する。
【００２８】
例えば、図３に示すように、仕入先Ｃの納入便ダイヤで、トラックから荷物を降ろし終え、生産ラインへ向けて運搬を開始できる時間、８：３０、１１：３０、１４：３０、１７：３０を想定する。この場合、工場内の運搬回＃２、＃５、＃８、＃１１（図３の○）において、荷物に紐を付けることができる。
【００２９】
次に、構内運搬仕事量計算部４は、上記仕入先と運搬タイミングとの関係表において、各○に対して各仕入先Ａ、Ｂ、Ｃから納入される複数のスキッドの割当てを実施する（図４）。ここで、各仕入先Ａ、Ｂ、Ｃから納入された複数のスキッドを複数の台車に夫々載せて、各台車を連結して運搬する場合を想定する。また、例えば、１台の台車に１つのスキッドが載るものとする。
【００３０】
例えば、１人が一度に６台の台車を運搬できる場合、図４に示すように運搬回＃１における運搬は１２台の台車が用いられるため、２人で運搬すれば最も効率が良いことが分かる。また、仕事量を上述の如く、「一度に運べる台車数」を用いて表現しているが、これに限らず、例えば、「一度の運搬作業に掛かる時間」で表現してもよい。この場合、構内運搬仕事量計算部４は、運搬作業における各台車の走行時間や各台車から生産ラインへ部品箱を供給するための時間（１箱供給するために何秒かかるのか等）を用いて１回当たりの運搬時間を計算する。構内運搬仕事量計算部４は、上述のようにして計算した仕事量情報を仕事量データベース１５に記憶させる。
【００３１】
リソーセス最小化処理部５は、リソーセス最小化手段の一具体例であり、仕事量データベース１５から取得した仕事量情報と、最適化条件データベース１６に記憶された最適化条件情報と、に基いて、適宜運搬タイミングをずらしつつ（遅らせつつ）、１日の中でバラツキの少なく最適な運搬リソーセスとなる運搬計画情報を計算するリソーセス最小化処理を行う。最適化条件データベース１６は、後述のリソーセス最小化処理を行うために必要な各種の最適化条件情報が記憶されている。
【００３２】
リソーセス最小化処理部５は、計算した運搬計画情報を構内運搬計画データベース１７に記憶させる。構内運搬計画データベース１７に記憶された運搬計画情報は、出力部１８により出力される。運搬計画情報は、例えば、プリンタなどにより運搬指示用帳票として出力され、或いは、ディスプレイ装置により表示される。また、リソーセス最小化処理部５は、上記リソーセス最小化処理で、ずらした時間を構内安全時間情報として、構内安全時間データベース１０に記憶させる。なお、リソーセス最小化処理部５は、構内安全時間情報を、構内安全時間データベース１０を介することなく、直接的に納入荷姿計算部３に出力してもよい。
【００３３】
なお、生産計画データベース６、構成部品データベース７、部品発注条件データベース８、納入便ダイヤデータベース９、構内安全時間データベース１０、部品納入計画データベース１１、箱サイズデータベース１２、積合条件データベース１３、運搬対象データベース１４、仕事量データベース１５、最適化条件データベース１６、及び構内運搬計画データベース１７は別体として構成されているが、これに限らず任意に組み合わせて一体的に構成してもよい。また、各データベース６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、ＲＡＭなどの任意の記憶装置により構成することができる。
【００３４】
次に、リソーセス最小化処理部によるリソーセス最小化処理について詳細に説明する。図５は、リソーセス最小化処理部によるリソーセス最小化処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００３５】
リソーセス最小化処理部５は、余り台車数が最小となる運搬回を検索する（ステップＳ１）。リソーセス最小化処理部５は、例えば、下記式を用いて余り台車数を計算する。なお、下記式において、ＭＯＤ（ａ、ｂ）はａをｂで割ったときの余りを求める関数とする。
余り台車数＝ＭＯＤ（各運搬回における台車数、１人が一度に運搬可能な台車数）
例えば、図４に示すように運搬回＃３において、一度に運搬可能な台車数が６台の場合、余り台車数＝ＭＯＤ（１１、６）＝５となる。リソーセス最小化処理部５は、上記式を用いて各運搬回における余り台車数を計算し、余り台車数が最小となる運搬回を検索し検索した運搬回を、変数"運搬回"に設定する。
【００３６】
リソーセス最小化処理部５は、各運搬回において、例えば、仕入先単位で台車を選択する（ステップＳ２）。リソーセス最小化処理部５は、例えば、１日当たりの出現回数が少ない仕入先の台車から優先的に選択する。図４に示すような場合、リソーセス最小化処理部５は、仕入先Ａの台車（１２回出現）より仕入先Ｂの台車（６回出現）を優先的に選択し、仕入先Ｂの台車（６回出現）よりも仕入先Ｃの台車（４回出現）を優先的に選択する。
【００３７】
リソーセス最小化処理部５は、上記（ステップＳ２）で選択した仕入先の台車が既に「試し移動（確定されていないずらし）」あるいは「移動（確定されたずらし）」されているか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、ずらしとは、当該の運搬回から次の運搬回へ台車運搬のタイミングを移すことである。
【００３８】
リソーセス最小化処理部５は、選択した仕入先の台車が既に「試し移動（試しずらし）」あるいは「移動（確定ずらし）」されていないと判定したとき（ステップＳ３のＮＯ）、下記（ステップＳ４）の処理に移行する。一方、リソーセス最小化処理部５は、選択した仕入先の台車が既に「試し移動」及び「移動」されている判定したとき（ステップＳ３のＹＥＳ）、上記（ステップＳ２）の処理に戻る。なお、図５において、ずらしを１回実行する例が示されているが、これに限らず、ずらしを２回以上実行してもよい。
【００３９】
リソーセス最小化処理部５は、仕入先単位の台車の運搬タイミングを移す、ずらしを実行する（ステップＳ４）。これにより、時間当たりの仕事量の調整が可能となる。なお、同一の仕入先の台車については、運搬間隔を維持した状態で上記ずらしを実行する。
【００４０】
例えば、図６に示すように、ある台車に対してずらしを実行する場合、同一の仕入先の台車についてもその運搬間隔を維持した状態で等ピッチでずらしを実行する。すなわち、リソーセス最小化処理部５は、等間隔の運搬回＃１、＃３、＃５で運搬する台車の中から同一台数（この場合１台）の台車だけ次回の運搬回＃２、＃４、＃６にずらす。
【００４１】
このように、運搬間隔を保ったまま、ずらしを実行することで、生産ラインに対し常時部品を一定の間隔で供給することができる。また、生産ラインで部品が常時、同一の運搬間隔で使用される場合、常に一定量の安全在庫を持てば良いこととなる。
【００４２】
また、リソーセス最小化処理部５は、台車のずらしを実行する際、仕入先単位で実行するのが好ましい。これは、計画に基いて運搬を実施する際、運搬指示を出す必要がある。このとき、スキッド自体に付されたスキッドラベルの仕入先欄や、箱に付された仕入先欄を見ることで、簡単にずらし対象の台車であるか否かを判断できるからである。なお、リソーセス最小化処理部５は、仕入先単位でずらしを実行しているが、これに限らず、任意の単位でずらしを行ってもよい。
【００４３】
リソーセス最小化処理部５は、上記ずらしを実行した仕入先単位の台車に対して「試し済み」のフラグを立てる（ステップＳ５）。
【００４４】
リソーセス最小化処理部５は、上記ずらしを実行した結果、総運搬回数よりも運搬回数が小さくなるか否かを判定する（ステップＳ６）。例えば、図７において、１人が一度に運搬可能な台車数を５台とすると、必要リソーセスは合計９人となり、総運搬回数は９回となる。この図７の状態でずらしを実行すると、図８に示すように、必要リソーセスは合計６人となり、総運搬回数は６回となる。したがって、リソーセス最小化処理部５は、上記ずらしを実行した結果、総運搬回数が９回から６回に小さくなると判定する。
【００４５】
リソーセス最小化処理部５は、上記ずらしを実行した結果、総運搬回数よりも運搬回数が小さくなると判定したとき（ステップＳ６のＹＳＥ）、下記（ステップＳ９）の処理に移行する。一方、リソーセス最小化処理部５は、上記ずらしを実行した結果、総運搬回数おりも運搬回数が小さくならないと判定したとき（ステップＳ６のＮＯ）、下記（ステップＳ７）の処理に移行する。
【００４６】
リソーセス最小化処理部５は、上記のずらしを実行することで、各運搬回の台車数において、最小の台車数と最大の台車数との差が小さくなったか否かを判定する（ステップＳ７）。リソーセス最小化処理部５は、上記ずらしを実行することで、各運搬回の台車数において、最小の台車数と最大の台車数との差が小さくなったと判定したとき（ステップＳ７のＹＥＳ）、下記（ステップＳ９）の処理に移行する。一方、リソーセス最小化処理部５は、上記ずらしを実行することで、各運搬回の台車数において、最小の台車数と最大の台車数との差が小さくなっていないと判定したとき（ステップＳ７のＮＯ）、下記（ステップＳ８）の処理に移行する。
【００４７】
例えば、図９において、１人が一度に運搬可能な台車数を５台とすると、必要な運搬リソーセスは合計９人となり、総運搬回数は９回となり、最大の台車数である７台と最小の台車数である３台との差は４台となる。この図９の状態でずらしを実行すると、図１０に示すように、必要な運搬リソーセスは合計９人となり、総運搬回数は９回となり変わらないが、最大の台車数である６台と最小の台車数である４台との差は２台となり小さくなる。したがって、図９及び図１０に示す一例では、上記ずらしを実行することで、各運搬回の台車数において、最小の台車数と最大の台車数との差が小さくなっているため、リソーセス最小化処理部５は、そのときの図１０に示す運搬パターンを採用する。なお、上記一例では、１台の台車をずらしているが、これに限らず複数台の台車をずらしても良い。
【００４８】
（ステップＳ８）において、リソーセス最小化処理部５は、上述の如く、上記ずらしを実行してもその運搬パターンが改善しないため、一旦ずらしの試行を中断し次の仕入先のずらしを試行するため、上記（ステップＳ２）の処理に戻る。なお、リソーセス最小化処理部５は、可能性のある全ての荷物のずらしを実行しても、この（ステップＳ８）の処理を実行する場合、上記（ステップＳ１）の処理に戻る。
【００４９】
（ステップＳ９）において、リソーセス最小化処理部５は、上記実行したずらしを確定させる処理を行う。リソーセス最小処理部５は、総運搬回数に、現運搬回数の値を代入し、「試し済み」のフラグをクリアする。リソーセス最小化処理部５は、計算時間を短縮するため、上述のように運搬パターンが改善するずらしが実行できた場合、そのずらしを確定させ、上記（ステップＳ１）の処理に戻る。
【００５０】
なお、リソーセス最小化処理部５は、各運搬回において余り台車数が少ない順にずらし試行を実行する。例えば、リソーセス最小化処理部５は、１人が一度に運搬できる台車数が５台のとき、まず、余り台車数が１台の運搬回を解消し、続いて、余り台車数が２台の運搬回を解消し、余り台車数が３台の運搬回を解消し、余り台車数が４台の運搬回を解消するように、ずらし試行を実行する。このように、余り台車数が少ない運搬回は余り台車数が多い運搬回よりも総運搬回数を小さくできる確率が高いため、より早く解を収束することができる。
【００５１】
リソーセス最小化処理部５は、上述した（ステップＳ１）〜（ステップＳ９）の処理を繰返した後、全てもずらしを実行し（ステップＳ１０のＹＥＳ）、所定の終了条件を判定すると（ステップＳ１１のＹＥＳ）、リソーセス最小化処理を終了する。なお、リソーセス最小化処理部５は、規定回数だけ上記計算を行った後、あるいは、決められた時間で上記計算を終了して、リソーセス最小化処理を終了してもよい。本リソーセス最小化処理を実行することで、１回当たりの運搬台車数を１人が一度に運搬できる台車数の上限値に近付き、総運搬回数が減少する。したがって、運搬リソーセスを小さくすることができる。リソーセス最小化処理部５は、例えば、上述のようにリソーセス最小化処理を行った構内運搬計画情報を、出力部１８を介して、帳票、信号表示として出力し、あるいは、運搬用の自動設備等に対して指示を出す。具体的には、ある仕入先に対して何回目の運搬タイミングで運ぶかの指示を行うことで、人もしくは設備が対象の仕入先のスキッドを該当回の出発レーンにタイムリーに移動、待機させることができる。
【００５２】
また、このときリソーセス最小化処理部５は、構内の安全時間を計算する。運搬するスキッドの運搬タイミングをずらし、遅らせた場合、生産ライン側から見るとそれだけ部品の到着が遅れる。したがって、その遅れる分だけ在庫として部品を確保しておけば部品供給不足に対する安全性が高まる。例えば、各運搬回の間隔が１時間であるとき、１回分の運搬タイミングをずらした場合、１時間分の部品を安全在庫として保持しておくのが好ましく、その１時間が安全時間となる。リソーセス最小化処理部５は上述のようにずらしを実行した全ての部品において、上記のような安全時間を計算し、安全時間情報として構内安全時間データベース１０に記憶させる。
【００５３】
納入指示計算部２は、納入指示を出力してから、実際の生産工場に納入、受入されるまでの時間（通常は、仕入先と生産工場との間の物流に掛かる外物流リードタイム）に加え、生産工場に受け入れてから生産ラインへ運搬するための時間（構内物流リードタイム）を加え、さらに上記計算した安全時間を加算する。これにより、生産ラインで部品を使用するタイミングから必要な時間だけを考慮し逆算を行い正にジャストなタイミングで各仕入先に納入指示を行うことができる。これにより、ジャストインタイムかつ構内の運搬リソーセスが最小な納入指示を実施することができる。すなわち、運搬リソーセスを最適化できる。
【００５４】
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】
【００５５】
１    運搬計画装置
２    納入指示計算部
３    納入荷姿計算部
４    構内運搬仕事量計算部
５    リソーセス最小化処理部
６    生産計画データベース
７    構成部品データベース
８    部品発注条件データベース
９    納入便ダイヤデータベース
１０    構内安全時間データベース
１１    部品納入計画データベース
１２    箱サイズデータベース
１３    積合条件データベース
１４    運搬対象データベース
１５    仕事量データベース
１６    最適化条件データベース
１７    構内運搬計画データベース
１８    出力部
【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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【図９】
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【図１０】
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