(57)【要約】【課題】任意の時間精度を必要とする生産、物流計画あるいは物流指示を高速にかつ立案者の求める精度で詳細に最適化することができ、かつそのままで実操業に適用できるようにする。【解決手段】長期的な視点でマクロに計画を最適化し、その求解した解を元に詳細な視点で計画を最適化し、その求解した解を元に、工程経路、設備の動作、状況をシミュレートした結果から生産・物流計画を立案し、その内で設定した計画確定期間直後の日時を新たな立案開始日時とすることにより、新たな計画対象期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次行なえるようにし、生産・物流計画あるいは物流指示を高速かつ立案者の求める精度で詳細に最適化し、かつそのままで実操業に適用することができるようにする。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における生産・物流計画を作成するための生産・物流計画作成装置において、
製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレータと、
上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された指示算出期間（マクロ指示算出期間）分を対象として、最適化処理（マクロ最適化処理）を行って、上記シミュレータに対する物流指示（マクロ物流指示）を算出するマクロ計画装置と、
上記マクロ計画装置により求めたマクロ物流指示を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い指示算出期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、最適化処理（ミクロ最適化処理）を行って上記シミュレータに対する物流指示（ミクロ物流指示）を算出するミクロ計画装置とを具備する生産・物流計画作成装置であって、
（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ計画装置により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、
（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ計画装置によるミクロ最適化処理により、ミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレータに与えて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、
（ｃ）予め設定したミクロ計画確定期間分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、
（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定し、既に確定した生産・物流計画を所与として、新たにミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行ない、
（ｅ）上記一連の処理により、マクロ計画確定期間分の生産・物流計画が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の処理を行なうことで、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成することを特徴とする生産・物流計画作成装置。
【請求項２】
上記一連の処理の繰り返しループ毎に、上記マクロ指示算出期間およびミクロ指示算出期間、シミュレーション期間、マクロ計画確定期間およびミクロ計画確定期間の全て、或いは何れかをそれぞれ個別に設定可能であることを特徴とする請求項１に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項３】
上記マクロ計画装置は、予め設定されたマクロ時間精度に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約からなる数式モデル（マクロ数式モデル）を構築し、
該マクロ数式モデルを用いてマクロ最適化処理を行なうことを特徴とする請求項１又は２に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項４】
上記マクロ計画装置は、予め設定した評価関数（マクロ評価関数）を用いてマクロ最適化処理を行なうことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項５】
上記ミクロ計画装置は、予め設定されたミクロ時間精度に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約からなる数式モデル（ミクロ数式モデル）を構築し、
該ミクロ数式モデルを用いてミクロ最適化処理を行なうことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項６】
上記ミクロ計画装置は、予め設定した評価関数（ミクロ評価関数）を用いてミクロ最適化処理を行なうことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項７】
上記一連の処理の繰り返しループ毎に、上記マクロ数式モデルおよびミクロ数式モデルの時間精度の全て或いは何れかをそれぞれ個別に設定可能にしたことを特徴とする請求項３乃至６の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項８】
上記マクロ最適化処理は、最適化或いは準最適化問題として最適化計算処理を行なうことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項９】
上記ミクロ最適化処理は、最適化或いは準最適化問題として最適化計算処理を行なうことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項１０】
上記マクロ数式モデル、ミクロ数式モデルの一方又は両方において、上限制約の設定された変数に対して上限制約から溢れる分の値を格納する溢れ防止変数を導入し、導入した溢れ防止変数を上記上限制約の上限値に加えた値と、上記上限制約の設定された変数とが等しくなる制約に変更することを特徴とする請求項３乃至９の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項１１】
上記マクロ数式モデル、ミクロ数式モデルの一方又は両方において、下限制約の設定された変数に対して下限制約を割込む分の値を格納する割込み補填変数を導入し、導入した割込み補填変数を上記下限制約の下限値から引いた値と、上記下限制約の設定された変数とが等しくなる制約に変更することを特徴とする請求項３乃至１０の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項１２】
上記マクロ評価関数、ミクロ評価関数の一方又は両方に溢れ防止変数と割込み補填変数の両方又は一方を含むことを特徴とする請求項４乃至１１の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項１３】
上記生産・物流計画を作成する際に、生産・物流の計画の一部が前もって指定可能であることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項１４】
異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における生産・物流計画を作成するための生産・物流計画作成方法であって、
上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレーション工程と、
上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間分（マクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された時間精度（マクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（マクロ数式モデル）を構築するマクロ数式モデル構築工程と、
上記マクロ数式モデルを評価するための評価関数（マクロ評価関数）を設定し、上記マクロ数式モデルと上記マクロ評価関数とを用いて最適化処理を行なうマクロ数式モデル最適化工程と、
上記マクロ数式モデル最適化工程により求めた物流指示（マクロ物流指示）を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い対象期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された精度（ミクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（ミクロ数式モデル）を構築するミクロ数式モデル構築工程と、
上記ミクロ数式モデルを評価するための評価関数（ミクロ評価関数）を設定し、上記ミクロ数式モデルと上記ミクロ評価関数とを用いて最適化処理を行って、上記シミュレータに対する物流指示を算出するミクロ数式モデル最適化工程とを具備し、
（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ数式モデル構築工程、マクロ評価関数設定工程、及びマクロ数式モデル最適化工程により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、
（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ数式モデル最適化工程によりミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレーション工程にて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、
（ｃ）予め設定した計画確定期間（ミクロ計画確定期間）分だけ上記シミュレーション工程の結果を生産・物流計画として確定し（生産・物流計画確定工程）、
（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定して、既に確定した上記生産・物流計画に基づき、新たにミクロ数式モデルを構築し、該ミクロ数式モデルに対するミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行なう更新処理（ミクロ更新工程）と、
（ｅ）該ミクロ更新工程により、予め設定した計画確定期間（マクロ計画確定期間）分が確定されたかを判断するマクロ実行判断工程と、
さらに、マクロ計画確定期間分が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、上記生産・物流計画確定工程により既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の工程によって、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成することを特徴とする生産・物流計画作成方法。
【請求項１５】
異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における物流を制御するための物流制御装置であって、
製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレータと、
上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された指示算出期間（マクロ指示算出期間）分を対象として、最適化処理（マクロ最適化処理）を行って、上記シミュレータに対する物流指示（マクロ物流指示）を算出するマクロ計画装置と、
上記マクロ計画装置により求めたマクロ物流指示を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い指示算出期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、最適化処理（ミクロ最適化処理）を行って上記シミュレータに対する物流指示（ミクロ物流指示）を算出するミクロ計画装置とを具備する物流制御装置であって、
（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ計画装置により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、
（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ計画装置によるミクロ最適化処理により、ミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレータに与えて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、
（ｃ）予め設定したミクロ計画確定期間分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、
（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定し、既に確定した生産・物流計画を所与として、新たにミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行ない、
（ｅ）上記一連の処理により、マクロ計画確定期間分の生産・物流計画が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の処理を行なうことで、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成し、
上記作成した生産・物流計画に基づいて上記製造プロセス、搬送の対象となる工程における物流を制御することを特徴とする物流制御装置。
【請求項１６】
異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における物流を制御するための物流制御方法であって、
上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレーション工程と、
上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間分（マクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された時間精度（マクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（マクロ数式モデル）を構築するマクロ数式モデル構築工程と、
上記マクロ数式モデルを評価するための評価関数（マクロ評価関数）を設定し、上記マクロ数式モデルと上記マクロ評価関数とを用いて最適化処理を行なうマクロ数式モデル最適化工程と、
上記マクロ数式モデル最適化工程により求めた物流指示（マクロ物流指示）を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い対象期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された精度（ミクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（ミクロ数式モデル）を構築するミクロ数式モデル構築工程と、
上記ミクロ数式モデルを評価するための評価関数（ミクロ評価関数）を設定し、上記ミクロ数式モデルと上記ミクロ評価関数とを用いて最適化処理を行って、上記シミュレータに対する物流指示を算出するミクロ数式モデル最適化工程とを具備し、
（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ数式モデル構築工程、マクロ評価関数設定工程、及びマクロ数式モデル最適化工程により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、
（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ数式モデル最適化工程によりミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレーション工程にて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、
（ｃ）予め設定した計画確定期間（ミクロ計画確定期間）分だけ上記シミュレーション工程の結果を生産・物流計画として確定し（生産・物流計画確定工程）、
（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定して、既に確定した上記生産・物流計画に基づき、新たにミクロ数式モデルを構築し、該ミクロ数式モデルに対するミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行なう更新処理（ミクロ更新工程）と、
（ｅ）該ミクロ更新工程により、予め設定した計画確定期間（マクロ計画確定期間）分が確定されたかを判断するマクロ実行判断工程と、
さらに、マクロ計画確定期間分が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、上記生産・物流計画確定工程により既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の工程によって、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成する処理とを行ない、
上記作成した生産・物流計画に基づいて、上記製造プロセス、搬送の対象となる工程における物流を制御することを特徴とする物流制御方法。
【請求項１７】
上記マクロ計画装置は、メタヒューリスティック手法を用いて準最適化処理を行なうことを特徴とする請求項１又は２に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項１８】
上記ミクロ計画装置は、メタヒューリスティック手法を用いて準最適化処理を行なうことを特徴とする請求項１、２、及び１７の何れか１項に記載の生産・物流計画作成装置。
【請求項１９】
請求項１４に記載の生産・物流計画作成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
請求項１６に記載の物流制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２１】
請求項１９又は２０に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異なる複数の工程又は搬送経路で複数の製品を処理又は搬送し、且つ各製品が異なる複数工程経路又は搬送経路を選択可能な製造プロセス・搬送における生産・物流計画作成装置、生産・物流計画作成方法、物流制御装置、物流制御方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、鉄鋼を始めとする多くの産業における製造プロセス・搬送では、複数製品を異なる複数の工程で処理し、且つ各製品が異なる複数工程経路を選択可能な条件で製造・搬送をしている。
【０００３】
例えば、製鉄所において行われている原料ヤードから原材料貯槽までの製銑原料の搬送工程は、異なる銘柄が入槽され、かつ異なる切出し速度で払出される複数槽に向け、複数銘柄が積みつけられた複数のヤードから槽に入槽されている銘柄に適合する原材料山を選択するとともに、使用できる複数のリクレーマの内で適切なリクレーマを選択する。
【０００４】
そして、選択されたリクレーマによって原材料山からの切出し処理を行ない、切出した鉄鉱石は、搬送可能な複数ベルトコンベア系列の内で適切なベルトコンベア系列を選択し、原材料貯槽へ搬送し、原材料貯槽に適切な開始時刻から終了時刻まで適切な入槽量を入槽処理する。
【０００５】
更に、複数銘柄が複数ヤードに積みつけられており、しかも複数原材料山に同一銘柄が積みつけられている場合もある。
【０００６】
このようなヤードから原材料貯槽までの製銑原料生産計画を立てる際には、ヤード、リクレーマ、ベルトコンベア系列、原材料貯槽の操業上の制約や、原料物流工程に起因する制約などを考慮に入れる必要がある。
【０００７】
すなわち、原料工場では、高炉操業及び焼結工場の操業安定化のために原材料貯槽の荷切れは発生させてはならない。このために多数ある原材料貯槽の在庫推移を絶えず監視し、常に気を配る必要がある。
【０００８】
また、原材料貯槽の在庫レベルがある一定レベルを切ると槽に溜まっていた粒度の粗い鉄鉱石が一気に流出し、鉄鉱石の粒度安定阻害を起こしたり、焼結鉱の場合には、これを入槽する際に落下距離が大きくなるために微粉化が発生する心配がある。
【０００９】
これらを防ぐために、原材料貯槽在庫は高位安定であることが要求される。但し、ここではさらに作業負荷を減らすため効率的な設備の使用、即ち稼動率の低下も同時に求められる。
【００１０】
さらに原材料貯槽に入槽する銘柄毎に工程経路が異なるばかりか同一原材料貯槽に入槽する場合にも工程経路が複数存在するため、設備の使用状況を判断し適切な工程経路を選択する必要がある。また、各工程・各設備での処理時間が異なることも考慮に入れる必要がある。
【００１１】
このような様々な制約の下で、１つの原材料山から１つのリクレーマを使い、一つのベルトコンベア系列で搬送し、１つの原材料貯槽に対して入槽するのであれば、単純に原材料貯槽の在庫レベルが低くなれば運んでいけば良い。
【００１２】
ところが、上述したような複数銘柄が複数ヤードに積みつけられ、且つ別原材料山に同一銘柄が複数箇所に積みつけられており、複数原材料貯槽に入槽するような操業条件では、全体の生産効率を向上させるためにも、どの原材料貯槽にどういう順番でどのリクレーマ及びベルトコンベア系列を使用し、いつからいつまで入槽作業を行なうかについての原料ヤード操業計画をきちんと立てる必要があり、それにより高炉・焼結工場の操業を安定化するため在庫を確保し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化を実現することが可能になる。
【００１３】
一般に、複数製品を異なる複数の工程で処理して製造する製造プロセスでは、プロセス内における生産・物流計画作成或いは物流制御の自動化が望まれる。従来、この自動化のための技術として様々な手法による離散事象系シミュレータ等が提案されている。例えば、特許文献１の「生産計画評価方法及びシステム」に開示されているように、コンピュータ上に構築した工場を模したシミュレータ上で、実機器と同じインタフェースから取得した情報を使用して実機器の稼動を予測し、稼動予測に基づいて、実機器より速い速度で仮想的な生産を行い、仮想的な生産の過程及び結果を用いて、精度の高い指標を提示することによって、生産計画の評価及び選択を可能にする手法である。
【００１４】
【特許文献１】特開２００２−３６６２１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
上記特許文献１に記載の「生産計画評価方法及びシステム」に開示されているように、従来の離散事象系シミュレータを用いて生産・物流計画を作成する手法は、満足できる結果が得られるまでには、（１）条件を種々に変えながらシミュレーションを行ない、その結果の評価を何回も繰返し行なう必要があった。したがって、（２）大規模工場では生産・物流計画を作成するのに多くの時間がかかってしまう問題点があった。また、（３）高精度な生産・物流計画を得るためには、シミュレーション・ルールを細かく設定しなければならない問題点があった。
【００１６】
また、従来、生産・物流計画作成或いは物流制御の自動化のための技術として様々な手法によるシミュレータ等が提案されている。
【００１７】
しかしながら、上述の操業例のように、多くの制約があり、その制約を守りつつ、且つ、適切な工程経路を選択する操業計画或いは物流制御を実行するのに特に適した手法は提案されていなかった。特に、実操業での使用に耐えうるためには、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に最適化できるようにした生産・物流計画或いは物流制御が要求されるが、上記要望に特に適した手法は提案されていなかった。
【００１８】
そこで本発明は、異なる複数の工程で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能な生産・物流プロセスにおいて、任意の時間精度を必要とする生産・物流計画或いは物流指示を高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に最適化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】
【００１９】
本発明の生産・物流計画作成装置は、異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における生産・物流計画を作成するための生産・物流計画作成装置において、製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレータと、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された指示算出期間（マクロ指示算出期間）分を対象として、最適化処理（マクロ最適化処理）を行って、上記シミュレータに対する物流指示（マクロ物流指示）を算出するマクロ計画装置と、上記マクロ計画装置により求めたマクロ物流指示を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い指示算出期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、最適化処理（ミクロ最適化処理）を行って上記シミュレータに対する物流指示（ミクロ物流指示）を算出するミクロ計画装置とを具備する生産・物流計画作成装置であって、（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ計画装置により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ計画装置によるミクロ最適化処理により、ミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレータに与えて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、（ｃ）予め設定したミクロ計画確定期間分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定し、既に確定した生産・物流計画を所与として、新たにミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行ない、（ｅ）上記一連の処理により、マクロ計画確定期間分の生産・物流計画が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の処理を行なうことで、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成することを特徴とする。
本発明の生産・物流計画作成方法は、異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における生産・物流計画を作成するための生産・物流計画作成方法であって、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレーション工程と、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間分（マクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された時間精度（マクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（マクロ数式モデル）を構築するマクロ数式モデル構築工程と、上記マクロ数式モデルを評価するための評価関数（マクロ評価関数）を設定し、上記マクロ数式モデルと上記マクロ評価関数とを用いて最適化処理を行なうマクロ数式モデル最適化工程と、上記マクロ数式モデル最適化工程により求めた物流指示（マクロ物流指示）を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い対象期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された精度（ミクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（ミクロ数式モデル）を構築するミクロ数式モデル構築工程と、上記ミクロ数式モデルを評価するための評価関数（ミクロ評価関数）を設定し、上記ミクロ数式モデルと上記ミクロ評価関数とを用いて最適化処理を行って、上記シミュレータに対する物流指示を算出するミクロ数式モデル最適化工程とを具備し、（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ数式モデル構築工程、マクロ評価関数設定工程、及びマクロ数式モデル最適化工程により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ数式モデル最適化工程によりミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレーション工程にて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、（ｃ）予め設定した計画確定期間（ミクロ計画確定期間）分だけ上記シミュレーション工程の結果を生産・物流計画として確定し（生産・物流計画確定工程）、（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定して、既に確定した上記生産・物流計画に基づき、新たにミクロ数式モデルを構築し、該ミクロ数式モデルに対するミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行なう更新処理（ミクロ更新工程）と、（ｅ）該ミクロ更新工程により、予め設定した計画確定期間（マクロ計画確定期間）分が確定されたかを判断するマクロ実行判断工程と、さらに、マクロ計画確定期間分が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、上記生産・物流計画確定工程により既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の工程によって、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成することを特徴とする。
本発明の物流制御装置は、異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における物流を制御するための物流制御装置であって、製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレータと、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された指示算出期間（マクロ指示算出期間）分を対象として、最適化処理（マクロ最適化処理）を行って、上記シミュレータに対する物流指示（マクロ物流指示）を算出するマクロ計画装置と、上記マクロ計画装置により求めたマクロ物流指示を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い指示算出期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、最適化処理（ミクロ最適化処理）を行って上記シミュレータに対する物流指示（ミクロ物流指示）を算出するミクロ計画装置とを具備する物流制御装置であって、（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ計画装置により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ計画装置によるミクロ最適化処理により、ミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレータに与えて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、（ｃ）予め設定したミクロ計画確定期間分だけ上記シミュレーション結果を生産・物流計画として確定し、（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定し、既に確定した生産・物流計画を所与として、新たにミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行ない、（ｅ）上記一連の処理により、マクロ計画確定期間分の生産・物流計画が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の処理を行なうことで、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成し、上記作成した生産・物流計画に基づいて上記製造プロセス、搬送の対象となる工程における物流を制御することを特徴とする。
本発明の物流制御方法は、異なる複数工程経路又は搬送経路で複数製品を処理又は搬送する製造プロセス・搬送における物流を制御するための物流制御方法であって、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約を表現した製造プロセス・搬送を模擬するシミュレーション工程と、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間分（マクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された時間精度（マクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（マクロ数式モデル）を構築するマクロ数式モデル構築工程と、上記マクロ数式モデルを評価するための評価関数（マクロ評価関数）を設定し、上記マクロ数式モデルと上記マクロ評価関数とを用いて最適化処理を行なうマクロ数式モデル最適化工程と、上記マクロ数式モデル最適化工程により求めた物流指示（マクロ物流指示）を所与として、上記立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間より短い対象期間（ミクロ指示算出期間）を対象として、予め設定された精度（ミクロ時間精度）に基づいて、上記製造プロセス・搬送の物流状態と物流制約とからなる数式モデル（ミクロ数式モデル）を構築するミクロ数式モデル構築工程と、上記ミクロ数式モデルを評価するための評価関数（ミクロ評価関数）を設定し、上記ミクロ数式モデルと上記ミクロ評価関数とを用いて最適化処理を行って、上記シミュレータに対する物流指示を算出するミクロ数式モデル最適化工程とを具備し、（ａ）まず、立案開始日時から、上記マクロ数式モデル構築工程、マクロ評価関数設定工程、及びマクロ数式モデル最適化工程により、マクロ指示算出期間分のマクロ物流指示を作成し、（ｂ）該マクロ物流指示を所与として、上記ミクロ数式モデル最適化工程によりミクロ指示算出期間分について物流指示を算出して、上記シミュレーション工程にて、予め設定されたシミュレーション期間分だけシミュレーションを実行し、（ｃ）予め設定した計画確定期間（ミクロ計画確定期間）分だけ上記シミュレーション工程の結果を生産・物流計画として確定し（生産・物流計画確定工程）、（ｄ）確定した直後の日時を新たな立案開始日時として設定して、既に確定した上記生産・物流計画に基づき、新たにミクロ数式モデルを構築し、該ミクロ数式モデルに対するミクロ最適化処理により求めた新たな物流指示に基づいてシミュレーションを実行し、新たなミクロ計画確定期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を、順次設定する新たな立案開始日時についてそれぞれ行なう更新処理（ミクロ更新工程）と、（ｅ）該ミクロ更新工程により、予め設定した計画確定期間（マクロ計画確定期間）分が確定されたかを判断するマクロ実行判断工程と、さらに、マクロ計画確定期間分が確定されたときには、新たな立案開始日時を設定して、上記生産・物流計画確定工程により既に確定した生産・物流計画を所与として、上記（ａ）〜（ｅ）の工程からなる一連の工程によって、所望する計画作成期間分の生産・物流計画を作成する処理とを行ない、上記作成した生産・物流計画に基づいて、上記製造プロセス、搬送の対象となる工程における物流を制御することを特徴とする。
本発明のプログラムの第１の態様は、前記生産・物流計画作成方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明のプログラムの第２の態様は、前記物流制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記プログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、異なる複数の工程で複数製品を処理し、且つ、各製品が異なる複数工程経路(同一工程で異なる設備を使用する場合も異工程経路と考える)を選択可能なプロセスにおいて、任意の時間精度を必要とする生産・物流計画或いは物流指示を高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に最適化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】
【００２１】
以下、本発明の生産・物流計画作成装置、生産・物流計画作成方法、物流制御装置、物流制御方法、プログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体の一実施形態を、添付の図面を用いて詳細に説明する。
【００２２】
最初に、図９を用いて本実施形態の生産・物流計画作成装置の基本的な構成を説明する。
図９は、本発明を適用した生産・物流計画作成装置の構成の一例を説明するブロック図である。図９に示したように、本実施形態の生産・物流計画作成装置２１は、シミュレータ９１０、マクロ計画部９２０、ミクロ計画部９３０によって構成されている。上記シミュレータ９１０は、工場等を模擬した大型のシミュレータである。
【００２３】
本実施形態においては、製造プロセス・搬送における製品受入計画、製品出荷計画、在庫計画、設備使用計画、設備修理計画、設備能力、工程現況、設備現況、在庫現況、設備稼働・故障現況、及び操業者からの操業前提条件の全て或いは一部を表わす入力データ９５０に基づいて、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定されたマクロ指示算出期間分を対象として、予め設定したマクロ時間精度に基づいて、製品、移動体、設備の処理に伴う作業群の関係、制約を満足するように、マクロ計画部９２０によって最適化計算を行ない、ミクロ計画部に対するマクロ物流指示を算出するようにしている。
【００２４】
上記マクロ物流指示と、さらに上記入力データ９５０に基づいて、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定されたミクロ指示算出期間分を対象として、予め設定したミクロ時間精度に基づいて、製品、移動体、設備の処理に伴う作業群の関係、制約を満足するように、ミクロ計画部９３０によって最適化計算を行ない、上記シミュレータ９１０に対する物流指示を算出するようにしている。
【００２５】
したがって、本実施形態の生産・物流計画作成装置によれば、従来のように予め決められたルールに基づいて物流指示が行われるのではなく、上記マクロ計画部９２０、ミクロ計画部９３０により行われた最適計算の結果に基づいた物流指示を上記シミュレータ９１０に出力することができる。これにより、そのときの事象に応じた最適な物流指示を確実に行なうことが可能となる。
【００２６】
また、新たな事象が発生すると、シミュレータ９１０からマクロ計画部９２０、ミクロ計画部９３０に対して計算を行なうようにする計算指示が出力される。上記計算指示が上記シミュレータ９１０から与えられると、上記マクロ計画部９２０、ミクロ計画部９３０を用いて最適化計算を実行する。上述のように、上記シミュレータ９１０と上記マクロ計画部９２０、ミクロ計画部９３０とを事象毎に連動させた詳細シミュレーションを一度実行することで、最適な生産・物流生産・物流計画を作成することができる。
【００２７】
すなわち、本実施形態において行われるシミュレーションは、従来のような所定のルールに基づくシミュレーションではなく、最適計算を行った結果に基づいてシミュレーションを行うようにしているので、１回のシミュレーションを行うだけで理論的な最適解を確実に得ることが可能となり、従来のようにシミュレーション結果を評価してシミュレーションを何回も繰り返し行う必要がなく、シミュレーション結果９４０を迅速に、且つ高精度に作成することができる。したがって、生産・物流計画を作成する対象が大規模であっても実用時間内に作成することが十分に可能である。上述のようにして得られたシミュレーション結果９４０を生産・物流計画として出力する。
【００２８】
また、上記シミュレータ９１０の規模が非常に大きい場合、或いは制約条件が非常に多くて複雑な場合でも、上記シミュレータ９１０に記載された物流状態、物流制約のうち、生産・物流計画作成に影響が大きい重要な部分のみを上記マクロ計画部、ミクロ計画部に取り込むようにすることで、上記シミュレータ９１０の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにすることができる。
【００２９】
上記シミュレータ９１０は、考慮すべき物流状態、物流制約を全て記載することができるので、１回のシミュレーションを行って作成された生産・物流計画は現実に実行可能となることが保証される。
【００３０】
上述したように、本実施形態においては、シミュレータ９１０と、マクロ計画部９２０、ミクロ計画部９３０とを連動させて物流生産・物流計画を作成するようにしたので、（１）シミュレーションの繰り返しをしないで生産・物流計画を作成することができる。また、（２）生産・物流計画作成に影響が大きい重要な部分のみを上記マクロ計画部、ミクロ計画部に取り込むようにすることで計算時間を短縮することができるとともに、（３）大規模問題を解くことが可能になる。
【００３１】
また、物流指示が必要な事象が発生するたびに上記シミュレータ９１０の物流状態及び物流制約の情報を検出し、上記検出した検出情報と予め定めた評価指標を元に、上記マクロ計画部９２０、ミクロ計画部９３０により最適化手法によって最適物流指示を計算し、上記計算結果に基づいて上記シミュレータ９１０で詳細シミュレーションを行って生産・物流計画を作成するので、（４）生産・物流計画精度を高くすることができるとともに、（５）実行可能性の検証が取れている生産・物流計画を作成することができる。
【００３２】
さらにマクロ計画部とミクロ計画部による最適化処理を２段とすることで、マクロ計画部で長期間の生産・物流を考慮した最適化を実行し、ミクロ計画部では上記マクロ計画部でのマクロ物流指示を受けて、短期間での詳細な最適化を実現することが可能となるため、（６）長期間先の影響まで考慮し、かつ短期間でも十分な最適化性能を有する生産・物流計画を作成することができる。
【００３３】
本実施形態の生産・物流計画作成装置では、異なる複数の工程又は搬送経路で複数の製品を処理又は搬送し、且つ各製品が異なる複数工程経路又は搬送経路を選択可能な製造プロセス例として、原料ヤードから複数の原材料貯槽までの搬送路が選択可能な場合の例を用いて、生産計画又は物流計画を作成する場合について説明する。
【００３４】
本実施形態において、生産・物流計画とは、生産又は／及び物流計画を意味している。同様に、製造プロセス・搬送とは、製造プロセス又は／及び搬送を意味している。
【００３５】
そしてヤード積みつけ銘柄、ヤード在庫量推移、鉄鉱石・焼結鉱切出し量、設備レイアウト等の原料物流制約の下で、高炉・焼結工場操業を安定化するため在庫を確保し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化と作業負荷を減らすため効率的な設備の使用を実現した原料ヤード入槽計画の最適化問題を扱うものとする。
【００３６】
ただし、これはあくまでも一例であり、本実施形態の生産・物流計画作成装置は、異なる複数の工程又は搬送経路で複数の製品を処理又は複数の移動体で搬送し、且つ各製品が異なる複数工程経路又は搬送経路を選択可能な製造プロセス・搬送において、多くの制約を守りつつ対象工程での操業計画を作成する際に適用することが可能であり、また特に有効である。
【００３７】
ここでの操業計画では、まず第１に、高炉・焼結工場の操業を安定化するための在庫を確保(在庫切れ防止)し、鉄鉱石粒度を安定化し、焼結鉱の微粉化を防止するため在庫レベル高位安定化と作業負荷を減らすため効率的な設備の使用を実現することを目的する。
【００３８】
なお、本実施形態における製造プロセスでは、原材料貯槽毎に切出し量が異なり、且つ入槽を開始しようとする時点で入槽条件、例えば該当原材料貯槽の在庫レベル等が異なるため、入槽すべき量を状況に応じて原材料貯槽レベルが高位安定に成るように決める必要がある。
【００３９】
また、本実施形態の生産・物流計画作成装置の一実施対象である原料ヤードの概要図である図１に示す様に、入槽すべき原材料貯槽への搬送には、複数のリクレーマと、ベルトコンベア系列の組が選択可能である。
【００４０】
また、上記複数のリクレーマは、それぞれが異なる切出し能力を持ち、且つ原材料貯槽の多さに比べてリクレーマが少ないため、リクレーマの取り合いが頻発し、また搬送路の選択自由度が大きいため、本実施形態の生産・物流計画作成装置の一実施対象である原料ヤード製造プロセスでは、適切なリクレーマとベルトコンベア系列を適切に選択し、適切な時間稼動させる必要がある。
【００４１】
このような制約の中で、全原材料貯槽の在庫を確保し、且つ在庫レベル高位安定な原料ヤード操業計画を作成する際には、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと、払出し原材料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽まで正確に決定する必要がある。かつ、この際には実操業での使用に耐えうる高速性と精度を兼ね備える必要がある。
【００４２】
図２は、本実施形態による生産・物流計画作成装置を用いた原料ヤード入槽計画作成措置の構成と他システムとの関連を示す図である。
【００４３】
図２に示すように、入槽計画作成部（生産・計画作成装置）２１を用いて、原料ヤード入槽計画作成装置を構成している。原料ヤード入槽計画を作成する際には、まず、条件設定および取込み部２０で、計画を立案する上で必要となるヤード配置、原材料貯槽切出し量等の制約条件、能力条件、前提条件を操業者が設定或いはプロコン又はビジコンよりデータを取込む。
【００４４】
本実施形態の入槽計画作成部２１は、条件設定および取込み部２０により設定された様々な物流制約の下で、これら物流制約、能力条件等を満たす様に原料ヤードの入槽計画を求める。
【００４５】
すなわち、入槽順、入槽開始・終了時刻、リクレーマ稼動開始・終了時刻および払出し原材料山・ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽を求める。
【００４６】
この入槽計画作成部２１では、以下に詳しく述べるように、ＬＰ（線形計画法）、ＭＩＰ（混合整数計画法）、ＱＰ（2次計画法）等の数理計画法を用いてマクロおよびミクロ数式モデルを構築することにより、又はタブサーチ、遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法を用いて数式モデルを構築することなく遺伝子モデル或いは優先モデルを構築することにより、或いはメタヒューリスティック手法と数理計画法の組合せにより原料ヤードから原材料貯槽まで処理順、処理時刻、使用すべき原料設備、搬送経路の最適化を図る。
【００４７】
生産・物流計画作成部２１で求められた原料ヤード入槽計画（入槽順、入槽開始/終了時刻、リクレーマ稼動開始/終了時刻および払出し原材料山・ヤード、使用するリクレーマ、搬送するベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽の情報）は、表示部２２に与えられ、例えばガントチャート形式、原材料貯槽在庫推移グラフ形式、或いは入槽時刻一覧等の帳票で表示される。
【００４８】
操業者評価部２３では、求められた入槽計画を様々な観点（例えば、在庫推移、リクレーマでの同一銘柄連続払出し性等）から操業者が評価し、満足のいく結果でなければ必要に応じて入槽順、入槽開始・終了時刻、払出し原材料山、使用リクレーマ等を修正する。
【００４９】
この際には、必要に応じて評価関数の重み、或いは評価の指標を変えたり、数式モデル、遺伝子モデル、優先モデルを構築する対象期間・計画確定期間を変えたり、あるいは操業者が全部のあるいは指定した処理のみ入槽時刻の固定や払出しする原材料山、使用するリクレーマを指定して固定する等が操業者の意志に応じて出来る手段を備えている。そして、入槽計画作成部２１でもう一度入槽計画を作成し直す。
【００５０】
次に、上記入槽計画作成部２１の構成、および入槽計画作成部２１によって行われる処理の詳細について説明する。
【００５１】
入槽計画作成部２１は、まず長期的なマクロな視野に立ち粗い精度で、ヤード配置、工程経路、入槽銘柄等の設定条件、物流制約の下、原材料貯槽毎の在庫量と原料払出し速度から、原材料貯槽毎の槽在庫推移、工程経路選択等の物流制約を数式モデルとして表現し、原材料貯槽在庫荷切れ回避、原材料貯槽在庫レベル高位安定と作業負荷を減らすため効率的な設備の使用のために設定した所定の評価関数を最良にする入槽先、工程経路と大まかな入槽時刻を決定する。
【００５２】
次に、この入槽先、工程経路は既に決定された設定条件として、原材料貯槽在庫荷切れ回避、原材料貯槽在庫レベル高位安定と作業負荷を減らすため効率的な設備の使用のために設定した所定の評価関数を最良にする入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻まで詳細にミクロな視野で決定することで、最終的に入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原材料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽が決定する。この処理を対象期間の時刻を更新することで所望する期間分の入槽計画を得る。
【００５３】
ここで、上記で説明した入槽計画作成部２１の処理の詳細を説明するために、原料ヤード製造プロセス(搬送)を規模縮小した簡単な図（図５）を用いて説明する。この図５の事例では、第1のヤードにはそれぞれ鉄鉱石の銘柄Ａ，Ｂ，Ｃが積み付けられた原材料山があり、第2のヤードには銘柄Ｂが積み付けられている。
【００５４】
第1のヤードの原材料山の払出しにはリクレーマNo１が使用でき、第2のヤードの原材料山の払出しにはリクレーマNo２が使用できる。
【００５５】
リクレーマNo１を使用した場合には、第1のベルトコンベア系列、第2のベルトコンベア系列、第3のベルトコンベア系列、第5のベルトコンベア系列のどれかで鉄鉱石が搬送される。
【００５６】
一方、リクレーマNo２を使用した場合には、第4のベルトコンベア系列、第6のベルトコンベア系列のどれかで鉄鉱石が搬送される。
【００５７】
そして、第1のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽１に、第2のベルトコンベア系列又は第4のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽２に、第3のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽３に、第5のベルトコンベア系列又は第6のベルトコンベア系列で搬送された鉄鉱石は原材料貯槽４に夫々搬送される。
【００５８】
原材料貯槽１には銘柄Ａ、原材料貯槽２には銘柄Ｂ、原材料貯槽３には銘柄Ｃ、原材料貯槽４には銘柄Ｂが入槽される必要がある。ここで、ヤードから払い出す銘柄と原材料貯槽に入槽される銘柄は同一銘柄でなくてはならない。
【００５９】
−第１の実施形態−
第１の実施形態として、入槽計画作成部２１の処理の詳細に対するマクロ数式モデル、ミクロ数式モデルを使用する実施形態を、生産・物流計画作成装置（入槽計画作成部）２１の詳細な構成を示す図（図３）、生産・物流計画作成装置（入槽計画作成部）２１の詳細な処理内容を示すフローチャート（図４）、及び、図５の例を用いた場合の、生産・物流計画作成装置（入槽計画部）２１の内部での動作の詳細を示す図（図６〜８）を用いて詳細に説明する。
【００６０】
ここで、図３は、図９を用いて説明した本実施形態の生産・物流計画作成装置の基本的な構成に対する、本実施形態による生産・物流計画作成装置の詳細な構成を示す図である。
ここで、シミュレーション工程は図４のステップS411、マクロ数式モデル構築工程は図４のステップS407、マクロ数式モデル最適化工程は図４のステップS408、ミクロ数式モデル構築工程は図４のステップS409、ミクロ数式モデル構築工程は図４のステップS410、生産・物流計画確定工程は図４のステップS412、ミクロ更新工程は図４のステップS415、マクロ実行判断工程は図４のステップS414およびステップS416より構成される。
【００６１】
（１）入力データの取込みと、初期値、条件設定を行なう（図３の入力データ取込み部３０１、図４のステップS4０１）。具体的には、本処理に必要な情報（原料受入計画、原料ヤード計画、設備修理計画、原料ヤード現況、槽在庫現況、槽切出量現況、設備稼働・故障現況、および、操業者からの操業前提条件の全部又は一部）を、オンラインにて読込み、必要に応じて操業者が修正を加える。
【００６２】
（２）生産・物流計画作成期間の設定を行なう（図３の計画作成期間設定部３０２、図４のステップS4０２）。この処理では、生産・物流計画を作成する期間を設定する。この作成期間は立案者の必要に応じて任意の期間を設定可能とする。ここでは一例とし4日間分を立案する。
【００６３】
（３）生産・物流計画作成時間精度の設定を行なう（図３の計画作成時間精度設定部３０３、図４のステップS4０３）。この処理では、生産・物流計画を作成するマクロ時間精度、ミクロ時間精度ならびにシミュレーション精度を設定する。このマクロ時間精度、ミクロ時間精度ならびにシミュレーション精度は立案者の必要に応じて個別に任意の精度を設定可能とする。
【００６４】
例えば、マクロ時間精度は粗くして、長期的な視点で生産・物流計画を大まかに決定した後で、その決定結果を元にミクロ時間精度を細かくして、詳細に生産・物流計画を決定することで、長期的な視野に立ち、十分に最適で、かつ十分な精度と短時間での効率的な計画作成が出来る。
【００６５】
また他の例として、立案の細かな精度を必要とする計画作成期間の前半では精度を細かくし、粗い計画で十分な計画作成期間の後半では精度を粗くすることで、十分な精度と短時間での効率的な計画作成が出来る。
【００６６】
ここでは、一例として第一回目にマクロ数式モデルを作成する際には、マクロ時間精度を1時間単位とし、第二回目以降のマクロ数式モデルを作成する際はマクロ時間精度を2時間単位とする。またミクロ時間精度およびシミュレーション部分では計画作成期間を通して精度を分精度とする。これにより、短時間で精度良く求解できる数式モデルの構築と、実操業で要求される精度でシミュレーションを実施することで、実操業でそのまま適用可能な精度での生産・物流計画の作成を可能とする。
【００６７】
（４）生産・物流指示算出期間の設定を行なう（図３の指示算出期間設定部３０４、図４のステップS４０４）。この処理では、生産・物流計画を作成するマクロ指示算出期間およびミクロ指示算出期間を設定する。このマクロ指示算出期間およびミクロ指示算出期間は立案者の必要に応じて個別に任意の対象期間を設定可能とする。
【００６８】
例えば、マクロ指示算出期間は必要十分に長期的な視点で生産・物流計画立案するために長期間分を対象とし、マクロで出た立案結果を元にミクロでは短時間での立案を可能とするためにミクロ指示算出期間を短くすることで、長期的な視野に立ち、十分に最適で、かつ十分な精度と短時間での効率的な計画作成が出来る。
【００６９】
ここでは、一例として計画作成期間を通してマクロ指示算出期間は3日、ミクロ指示算出期間は1日とすることで、十分長期な範囲を最適化対象とし、かつ短時間での効率的な計画作成が出来る。
【００７０】
（５）生産・物流計画確定期間の設定を行なう（図３の計画確定期間設定部３０５、図４のステップS４０５）。この処理では、生産・物流計画を確定するマクロ計画確定期間およびミクロ計画確定期間を設定する。このマクロ計画確定期間およびミクロ計画確定期間は立案者の必要に応じて個別に任意の期間を設定可能とする。
【００７１】
例えば立案の細かな精度を必要とする計画作成期間の前半では計画確定期間を短くし、粗い計画で十分な計画作成期間の後半では計画確定期間を長くすることで、十分な精度と短時間での効率的な計画作成が出来る。
【００７２】
ここでは、一例として第一回目のマクロ数式モデルの解に対しては、解の最初の1日分をマクロ計画確定期間とし、第二回目以降のマクロ数式モデルの解に対しては、解の最初の3日分をマクロ計画確定期間とする。また、ミクロ数式モデルに対する解に基づいてシミュレーションした結果得られる生産・物流計画に対しては計画作成期間を通して最初の8時間分を確定する。
（６）各製品（抽出貯槽）の選択可能な全工程（搬送設備）を抽出する（図３の抽出部３０６、図４のステップS4０６）。この処理では、原材料貯槽に対して、図６（a）に示すように搬送経路を検索し、各貯槽の選択可能な全搬送経路を導く。
【００７３】
各貯槽の選択可能な全搬送経路の抽出動作の詳細を以下に説明する。
まず、物流構造、ヤード・原材料山配置、原材料貯槽積み付け銘柄、ヤードで使用できるリクレーマ、リクレーマで使用可能なベルトコンベア系列、原材料貯槽に入槽可能なベルトコンベア系列が記載された搬送経路検索用情報テーブル６１を図２の条件設定および取込み部２０より取込む。
【００７４】
例えば原材料貯槽２の場合を例として、図６（ｂ）を参照して説明すれば、ステップＳ６１（step1）では原材料貯槽２を搬送経路検索用情報テーブル６１の起点設備から検索する。
【００７５】
次に、ステップＳ６２（step2）では原材料貯槽２に積み付けられている銘柄Ｂと一致する銘柄を搬送経路検索用情報テーブル６１の原材料山銘柄から検索する。
【００７６】
次に、ステップＳ６３（step3）では検索した原材料山銘柄に対応するヤード、リクレーマの組を検索する。ここでは（ヤード１、RR No.1）、（ヤード２、RR No.２）が使用可能であることが分かる。
【００７７】
次に、ステップＳ６４（step4）では検索した起点設備の列と検索した原材料山銘柄の交わる場所から使用可能なベルトコンベア系列を検索する。この場合、（ヤード１、RR No.1）を使用の場合は系列２、（ヤード２、RR No.２）を使用の場合は系列４が使用可能であることが分かる。
【００７８】
以上より、原材料貯槽２への搬送経路としては、（ヤード１、RR No.1、系列２）、（ヤード２、RR No.２、系列４）の２つの搬送経路を抽出する。
【００７９】
（７）全工程および搬送経路を構築する（図３の構築部３０７、図４のステップS4０６）。全原材料貯槽に対して、搬送経路の抽出が終了したら、ステップＳ６５（step5）に移り、全原材料貯槽に対して導かれた使用可能な工程および搬送経路に関して、搬送経路の割付けパターンを構築する。
【００８０】
この例題では、原材料貯槽１に対しては（第１のヤード、RR No.1、第１のベルトコンベア系列）、原材料貯槽２に対しては（第１のヤード、RR No.1、第２のベルトコンベア系列）と、（第２のヤード、RR No.２、第４のベルトコンベア系列）、原材料貯槽３に対しては（第１のヤード、RR No.1、第３のベルトコンベア系列）、原材料貯槽４に対しては（第１のヤード、RR No.1、第５のベルトコンベア系列）と、（第２のヤード、RR No.２、第６のベルトコンベア系列）という搬送経路の割付けパターンが構築される。
（８）マクロ数式モデルに定式化を行なう（図３のマクロ数式モデル構築部３０８、図４のステップS４０７）。
【００８１】
この処理では、構築された割付けパターンに対して設定条件、物流制約、物流状況に基づき設定した計画作成マクロ指示算出期間分を設定した計画作成マクロ時間精度で数式モデルに定式化する。
【００８２】
各槽までの入槽作業開始から入槽作業終了までに発生するリクレーマ作業、搬送作業、入槽作業の一連の作業の工程間の制約を記述した工程間制約モデルと、同一工程内での干渉をモデル化した工程内干渉制約モデルより構築される。
【００８３】
工程間制約モデルを構築するために、リクレーマ、ベルトコンベア、原材料貯槽を使用するか、しないかを判断する変数を定義する。具体的には、以下の（式１）に示す３つの変数を定義する。
【００８４】
【数１】
2006309713.tif 000003
【００８５】
ここで、tは立案開始日時からの経過時刻とし、マクロ時間精度をx時間、マクロ指示算出期間をｙ時間をとすると、tは0,x,2x….,y-xの値を取り、各原材料貯槽bin,リクレーマRRに対してα変数をy/x個用意する。同様に各原材料貯槽bin,ベルトコンベアBCに対してβ変数、各原材料貯槽に対してγ変数を用意する。
【００８６】
本実施形態では、マクロ数式モデルは長期的な視野に立っての立案を目指すため、第一回目にマクロ数式モデルを作成する場合では、マクロ時間精度1時間、マクロ指示算出期間は3日（72時間）であるので、時刻tとして取りうる範囲は以下の（式２）のようになる。
【００８７】
【数２】
2006309713.tif 000004
【００８８】
また、第二回目以降にマクロ数式モデルを作成する場合では計画作成時間精度2時間、マクロ指示算出期間は3日（72時間）であるので、時刻tとして取りうる範囲は以下の（式３）のようになる。
【００８９】
【数３】
2006309713.tif 000005
【００９０】
第一回目にマクロ数式モデルを作成する場合を例にして以下の説明を行なう。この場合、全工程および搬送経路構築より最終的に以下の（式４）に示す変数を用意する。
【００９１】
【数４】
2006309713.tif 000006
【００９２】
工程間制約モデルではリクレーマ、搬送、入槽の一連の作業は同じ時刻に行なわれる必要がある。この場合の制約は、下記の（式５）で表される。
【００９３】
【数５】
2006309713.tif 000007
【００９４】
また、同一槽への入槽は、異なるリクレーマ、異なるベルトコンベア系列を使用して同じ時刻に行われてはならない。この場合の制約は下記の（式６）で表される。
【００９５】
【数６】
2006309713.tif 000008
【００９６】
次に在庫量の変動をモデル化するため、以下に示す変数と定数を定義する。
【００９７】
【数７】
2006309713.tif 000009
【００９８】
在庫量の変化式は下記の（式８）と表される。
【００９９】
【数８】
2006309713.tif 000010
【０１００】
また、在庫上下限制約は下記の（式９）で表される。
【０１０１】
【数９】
2006309713.tif 000011
【０１０２】
上記（式９）の制約がある場合には、数式モデルに対して求解した場合に、解がない場合の発生が懸念される。実用を考えた場合、解なしを防止することが必須であり、このために以下に示す変数を導入する。
【０１０３】
【数１０】
2006309713.tif 000012
【０１０４】
そして（式９）による解なしを防ぐために、（式９）を下記の（式１１）に変更する。
【０１０５】
【数１１】
2006309713.tif 000013
【０１０６】
工程内干渉制約モデルでは、（原材料貯槽１、第１のヤード、リクレーマRR No.1、第１のベルトコンベア系列）、（原材料貯槽３、第１のヤード、リクレーマRR No.1、第３のベルトコンベア系列）を使用して入槽が行われる場合、原材料貯槽１へ入槽する場合と原材料貯槽３へ入槽する場合では、RR No.1をどちらも使用する必要があるが、この設備では時間が重なっての使用はできない（時間的な干渉）。この場合の制約は、下記の（式１２）と表される。
【０１０７】
【数１２】
2006309713.tif 000014
【０１０８】
さらに、これらの式を変形すると、数式モデルは、下記の（式１３）〜（式１５）という簡単な線形式及び整数制約式として数式モデルが構築できる。
【０１０９】
なお、Xは各設備の稼動判断、原材料貯槽在庫等を行列表現したもの、Ａ，Ｂは所定の行列式、XminおよびXmaxはそれぞれ定義した変数の下限レベル及び上限レベルを行列表現したもの、（式１５）はｘの要素の全部あるいは一部は整数制約であることを表わす。
【０１１０】
【数１３】
2006309713.tif 000015
【０１１１】
ここで、立案者が意図的に生産・物流の一部を前もって指定する場合を説明する。例えば時刻2xに原材料貯槽1に、かつ時刻10xに原材料貯槽２にリクレーマNo2を使用して入槽を行なうことを前もって指定したい場合は、下記の（式１６）を制約式として追加する。
【０１１２】
【数１４】
2006309713.tif 000016
【０１１３】
（９）マクロ数式モデルをマクロ評価関数に基づいて最適化する（図３の求解部３０９、図４のステップS４０８）。この処理では、上記構築された線形及び整数制約式で成るマクロ数式モデル式のそれぞれに対して、予め設定したマクロ評価関数に基づきＬＰ（線形計画法）、ＭＩＰ（混合整数計画法）、ＱＰ（2次計画法）等の数理計画法又はタブサーチ、遺伝的アルゴリズム等のめたヒューリステック手法と数理計画法を組合わせた方法により最適化問題として問題を解くことにより、入槽先、その入槽作業に使用する工程経路、と大まかな入槽時刻の生産・物流計画を求める。
【０１１４】
例えば、上記最適化計算において、準最適な解を形成するレベルで良い場合は、遺伝的アルゴリズムを用い、各整数変数Iを遺伝子として形成し、遺伝的アルゴリズムにより形成されたIは決定された値として後、はLP問題として解くことが出来る。また、最適解を得ることが望まれるレベルである場合は、混合整数計画問題として解く。
【０１１５】
ここで、マクロ評価関数に関して線形式を用いた場合の例を示す。本実施形態では、在庫レベルの高位安定と、効率的な設備の使用をその目的としているので、マクロ評価関数は、操業者が指定した目標在庫量に近く、設備の稼動率が低い程良い値を得る関数とする。目標在庫量と上記目標在庫量から不足分の在庫量を以下に示したように定義する。
【０１１６】
【数１５】
2006309713.tif 000017
【０１１７】
目標在庫量と目標在庫量からの不足量の関係は下記の（式１８）で表される。
【０１１８】
【数１６】
2006309713.tif 000018
【０１１９】
評価関数を式で表わすと、下記の（式１９）を得る。
【０１２０】
【数１７】
2006309713.tif 000019
【０１２１】
ここで実用を考えた場合、在庫上限からの在庫の溢れと在庫下限量からの割込みは極力避ける必要がある。このため、評価関数を表わす（式１９）を下記の（式２０）に変更する。
【０１２２】
【数１８】
2006309713.tif 000020
【０１２３】
以上の定式化した式（数式モデル）を混合整数計画法にて解くことにより、最適解が求められる。
【０１２４】
ここで本発明の一実施形態におけるマクロ数式モデルに対する求解結果の例を示す図（図７）を用いて、マクロ数式モデルに対する求解結果を説明する。
【０１２５】
図７は、一例として第一回目に作成されたマクロ数式モデルに対する求解結果で、3日分の入槽先、工程経路と入槽時刻を1時間単位の精度で示している。例えば、原材料貯槽１に対しては（第１のヤード、RR No.1、第１のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から2時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽２に対しては（第２のヤード、RR No.２、第４のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から５時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽３に対しては（第１のヤード、RR No.1、第３のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２時間から９時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽４に対しては（第２のヤード、RR No.２、第６のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２４時間から2７時間の間に入槽を行なう。
【０１２６】
（１０）マクロ数式モデルにより求めた解を元に、ミクロ数式モデルの定式化を行なう（図３のミクロ数式モデル構築部３１０、図４のステップ４０９）。この処理では、マクロ数式モデルにより求めた解を元に、設定条件、物流制約、物流状況に基づき設定したミクロ指示算出期間分を設定したミクロ時間精度で数式モデルに定式化する。
【０１２７】
本発明の一実施形態では、マクロで1時間精度であった求解結果を元に、実操業で要求される分精度のミクロ数式モデルを構築する。ミクロ数式モデルは、各槽までの入槽作業開始から入槽作業終了までに発生するリクレーマ作業、搬送作業、入槽作業の一連の作業の工程間の制約を記述した工程間制約モデルと、工程内での干渉をモデル化した工程内干渉制約モデルより構築される。
【０１２８】
マクロ数式モデルに対する求解結果から、ミクロ指示算出期間内で発生するリクレーマ作業、搬送作業、入槽作業の一連の作業、その作業を行なう工程経路が決定されているので、上記作業と工程経路を洗い出し、その作業と工程経路に対する変数を定義する。リクレーマの稼動開始時刻、同終了時刻をそれぞれ（式２１）に示すように定義する。
【０１２９】
【数１９】
2006309713.tif 000021
【０１３０】
ベルトコンベア系列の搬送開始時刻、同終了時刻をそれぞれ（式２２）に示すように定義する。
【０１３１】
【数２０】
2006309713.tif 000022
【０１３２】
入槽開始時刻、同終了時刻をそれぞれ（式２３）に示すように定義する。
【０１３３】
【数２１】
2006309713.tif 000023
【０１３４】
例えば、原材料貯槽１に対しては（第１のヤード、RR No.1、第１のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から2時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽２に対しては（第２のヤード、RR No.２、第４のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から５時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽３に対しては（第１のヤード、RR No.1、第３のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２時間から９時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽４に対しては（第２のヤード、RR No.２、第６のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２４時間から2７時間の間に入槽を行なう一連の作業が４つあれば、それぞれの作業を作業1、作業２、作業３、作業４として、以下の変数を定義する。
【０１３５】
【数２２】
2006309713.tif 000024
【０１３６】
工程間制約モデルを以下に示す。マクロ数式モデルに対する求解結果で求めた1時間単位精度の粗い時刻を反映して、分精度の正確な作業の開始時刻、終了時刻の取り得る範囲の制約を定式化する。例えば、マクロ数式モデルに対する求解結果で求めた1時間単位精度の粗い時刻からのずれが開始、終了共にw時間許されるとする。
【０１３７】
ここで、マクロ数式モデルに対する求解結果から得られた一連の作業に対する、リクレーマの開始時刻、終了時刻は以下の（式２５）に示す定数で与えられているとする。
【０１３８】
【数２３】
2006309713.tif 000025
【０１３９】
この場合の制約は、下記の（式２６）で表される。
【０１４０】
【数２４】
2006309713.tif 000026
【０１４１】
リクレーマ作業、搬送作業、入槽作業の一連の作業に対する、工程間には一定時間のずれ(l,m,n,pを定数とする)がある。この場合の制約は、下記の（式２７）で表される。
【０１４２】
【数２５】
2006309713.tif 000027
【０１４３】
また、原材料貯槽の入槽開始時の槽在庫レベル、入槽終了時の槽在庫レベルをそれぞれ（式２８）に示すように定義する。
【０１４４】
【数２６】
2006309713.tif 000028
【０１４５】
原材料貯槽への入槽量及び切出し量が時間に関らず一定である場合、リクレーマの稼動開始、終了時刻と原材料貯槽の槽在庫レベルの関係式は、下記の（式２９）のように表される。
【０１４６】
【数２７】
2006309713.tif 000029
【０１４７】
また、入槽開始時刻は入槽終了時刻より早くないといけない。この場合の制約は、下記の（式３０）と表される。
【０１４８】
【数２８】
2006309713.tif 000030
【０１４９】
さらに、入槽開始時の槽在庫レベルＲbin（ｔsJOB,RR）は、一般に操業管理の都合上ある最低レベルRbin,sL（管理下限値）以上、入槽終了時の槽在庫レベルＲbin（ｔeJOB,RR）はある最高レベルRbin,eU（管理上限値）以下である必要がある。この場合の制約は、下記の（式３１）のように表される。
【０１５０】
【数２９】
2006309713.tif 000031
【０１５１】
工程内干渉制約モデルでは、同一時刻に同一設備を使用する可能性がある作業（時間的な干渉）に対して、その作業時刻が重ならないように、制約を設ける必要がある。例えば、作業１（原材料貯槽１、ヤード１、RR No.1、系列１）、作業３（原材料貯槽３、ヤード１、RR No.1、系列３）の場合、RR No.1をどちらも使用し、かつ作業を行なう時刻が重なる可能性があるが、同一設備では時間が重なっての使用はできない。この場合の制約は、下記の（式３２）のように表される。
【０１５２】
【数３０】
2006309713.tif 000032
【０１５３】
さらに、これらの式を変形すると、数式モデルは、下記の（式３３）〜（式３４）という簡単な線形形式として数式モデルが構築できる。
【０１５４】
【数３１】
2006309713.tif 000033
【０１５５】
なお、Xは各設備の稼動開始・終了時刻、原材料貯槽在庫等を行列表現したもの、Ａ，Ｂは所定の行列式、XminおよびXmaxはそれぞれ定義した変数の下限レベル及び上限レベルを行列表現したものである。
（１１）ミクロ数式モデルをミクロ評価関数に基づいて最適化する（図３のミクロ求解部３１１、図４のステップS４１０）。この処理では、上記構築された線形及び整数制約式で成るミクロ数式モデル式のそれぞれに対して、予め設定したミクロ評価関数に基づきＬＰ（線形計画法）、ＭＩＰ（混合整数計画法）、ＱＰ（2次計画法）等の数理計画法又はタブサーチ、遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法と数理計画法を組合わせた方法により最適化問題として問題を解くことにより、最適な入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻、搬送ベルトコンベア系列稼動開始時刻、搬送ベルトコンベア系列稼動終了時刻を計算する。
【０１５６】
マクロ数式モデルに対する求解結果より既に払出し原材料山、払出しヤード、使用するリクレーマ、使用するベルトコンベア系列が決定しているので、ミクロ数式モデルに対する求解をすることで、入槽先、その入槽作業に使用する工程経路、入槽時刻が求められることとなる。
【０１５７】
ここで、ミクロ評価関数に関して線形式を用いた場合の例を示す。本実施形態では、在庫レベルの高位安定をその目的としていたので、目標評価関数は、操業者が指定した入槽開始目標レベルＲbin,sr、入槽終了目標レベルＲbin,erの各々に入槽開始レベルＲbin（ｔsJOB,RR）、入槽終了レベルＲbin（ｔeJOB,RR）が近い程良い値を得る関数とする。評価関数を式で表わすと、下記の（式３５）となる。
【０１５８】
【数３２】
2006309713.tif 000034
【０１５９】
上式の評価関数を線形化するために、以下の式の様に入槽開始レベル、入槽終了レベルをそれぞれの目標レベルの前後で２つに変数に分割すると、下記の（式３６）となる。
【０１６０】
【数３３】
2006309713.tif 000035
【０１６１】
上式を用いると、評価関数は下記の（式３７）のような線形式となる。
【０１６２】
【数３４】
2006309713.tif 000036
【０１６３】
以上の定式化した式（数式モデル）を線形計画法にて解くことにより、各数式モデル毎に最適解が得られる。
【０１６４】
（１２）求解した解を元にシミュレーションを行なう（図３のシミュレーション部３１２、図４のステップS４１１）。上記ミクロ数式モデルにより求めた数式モデルに対する解および、入力データ取込み部により取込まれた原料受入計画、原料ヤード計画、設備修理計画、原料ヤード現況、槽在庫現況、槽切出量現況、設備稼働・故障現況、および、操業者からの操業前提条件の全部又は一部に基づいて、対象となる製造プロセス・搬送の工程経路・搬送経路・製品・設備・移動体の全部或いは一部を、設定したミクロ計画確定期間分を設定した計画作成シミュレーション精度でシミュレートする。
【０１６５】
このシミュレーションでは、マクロ数式モデル、ミクロ数式モデルには組込むことができなかった制約条件、操業のルール等もシミュレーションに組込み、シミュレーションすることで、ミクロ数式モデルに対する求解結果として出された解を実操業で問題なく使用可能な生産・物流計画に変更する。
【０１６６】
例えば、このシミュレーションの実現には、詳細に製造プロセス・搬送の工程経路・搬送経路・製品・設備・移動体の動作・状況をシミュレーションできるシミュレータを使用しても構わない。
【０１６７】
これにより実操業で求められる時間精度と、実操業に求められる細かな制約まで考慮した生産・物流計画の立案が可能となる。
【０１６８】
また、数式モデルでは取扱うことが難しい制約の一例として、入槽対象の原材料貯槽が変った場合のリクレーマの移動にかかる、距離の関数となる段取時間、リクレーマ稼動から原材料貯槽への入槽までにかかる数分程度の時間のずれ等をシミュレーションに取込み、正確にシミュレートすることで、実操業に求められる細かな制約まで考慮した生産・物流計画の立案が可能となる。
【０１６９】
（１３）生産・物流計画の確定を行なう（図３の確定部３１３、図４のステップS４１２）。この処理では、上記シミュレーションにより導き出された生産・物流計画の内で設定したミクロ計画確定期間分を確定する。
【０１７０】
本実施形態における生産・物流計画作成手順を説明する図（図８）に示すように、作成した生産・物流計画の最初の8時間分を確定する。作成した生産・物流計画の内で上記ミクロ計画確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【０１７１】
（１４）計画作成期間分、或いはマクロ計画確定期間分の計画が確定したか判断する（図３の判断部３１４、図４のステップS４１３、４１４）。この処理では、その時点までに確定した計画確定期間が予め設定したマクロ計画確定期間分を確定したか、或いは計画作成期間分を作成したかを判断する。
【０１７２】
本実施形態では、ミクロ第３ループで計画を確定した時点でマクロ計画確定期間分の計画が確定する。
【０１７３】
また、ミクロ第１２ループで計画を確定した時点で計画作成期間分の計画が確定する。このため第１２ループで計画を確定終了した時点で4日分の生産・物流計画を作成して、処理を終了する。
【０１７４】
（１５）立案開始日の更新を行なう（図３の更新部３１５、図４のステップS４１５、４１６）。確定した計画確定期間が予め設定した計画作成期間分を確定していない場合、上記生産・物流計画の内で確定した生産・物流計画期間直後の日時を新たな立案開始日として設定する。
【０１７５】
本実施形態では、図８に示すように、第１ループでは当初1日目0時であった立案開始日を１日目８時に、第２ループでは当初１日目８時であった立案開始日を1日目１６時に更新する。
【０１７６】
そして、その時点までに確定した計画確定期間が予め設定したマクロ計画確定期間分を確定しているならば、図４のステップS４０６に、そうでないなら図４のステップS4０９の処理を実行する。
【０１７７】
本実施形態では、ミクロ第３ループを終了後に立案開始日時を更新した際に、図４のステップS４０６の処理に移り、それ以外の場合は、図４のステップS４０９の処理に移る。
【０１７８】
このように、本実施形態では、現在の物流状態に応じて、原材料貯槽１〜４に搬送すべき銘柄Ａ、Ｂ、Ｃを検出し、検出した銘柄Ａ、Ｂ、Ｃに対して、長期的なマクロな視野に立ち所定の計画作成時間精度でマクロ数式モデルを構築し、構築したマクロ数式モデルをマクロ評価関数に基づいて求解し、求解した解を元に、詳細にミクロな視野に立ち、所定の計画作成時間精度でミクロ数式モデルを構築し、構築したミクロ数式モデルをミクロ評価関数に基づいて求解し、求解した解を元に、リクレーマ、ベルトコンベア系列、原材料貯槽の動作、状況をシミュレートし、シミュレートした結果から求められた生産・物流計画の内で、設定した計画確定期間直後の日時を新たな立案開始日時とすることにより、新たな計画対象期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を順次行なえるようにしたので、任意の時間精度を必要とする生産、物流計画を、高速かつ詳細に最適化することができ、かつそのままで実操業に適用できる。
【０１７９】
なお、以上述べた実施形態では、本発明を入槽計画作成装置に適用する場合について説明したが、原料物流制御装置に適用することも可能である。この場合は、作成した入槽計画に基づいて実プラントの制御装置等に指示を与える。
【０１８０】
このようにすれば、実プラントは、最適な入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原材料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽に従って原料ヤード操業を実行する。
【０１８１】
このように作成した入槽計画に基づいて実プラントが制御されると、実プラントにおける現在の物流状態が変化するので、その情報をある一定時間間隔で取り出し、条件設定および取込み部２０に供給する。
【０１８２】
入槽計画作成部２１では、入力データ、初期値、条件設定機能（図４のステップS４０１）により、入力データ取込み、初期値設定、条件設定を行なう。
【０１８３】
そして、与えられた現在の物流状態や物流制約をもとにしてマクロ数式モデルを構築する。
【０１８４】
マクロ数式モデルは、マクロ評価関数に基づいて解かれる。求解結果を元に、ミクロ数式モデルを構築する。ミクロ数式モデルは、ミクロ評価関数に基づいて解かれる。求解結果を元にリクレーマ、ベルトコンベア系列、原材料貯槽の動作、状況をシミュレートする。シミュレートした結果から求められた生産・物流計画の内のミクロ計画確定期間分を確定し、立案開始日をミクロ計画確定期間の直後に日時に更新して、計画確定期間がマクロ計画確定期間分を確定していればマクロ数式モデルの定式化に、マクロ期間分確定していなければミクロ数式モデルの定式化処理に戻り、計画作成期間終了まで繰り返すことで、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原材料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽が決定される。この結果に基づいて原料物流を制御することで最適に原料物流の制御が実行される。
【０１８５】
−第２の実施形態−
また、第２の実施形態として、入槽計画作成部２１の処理の詳細に対するマクロ数式モデル、ミクロ数式モデルを使用しない実施形態を、生産・物流計画作成装置（入槽計画作成部）２１の詳細な構成を示す図（図１０）、生産・物流計画作成装置（入槽計画作成部）２１の詳細な処理内容を示すフローチャート（図１１）、及び、図５の例を用いた場合の、生産・物流計画作成装置（入槽計画部）２１の内部での動作の詳細を示す図（図１２〜１４）を用いて詳細に説明する。
【０１８６】
ここで、シミュレーション工程は図１１のステップS1111、マクロ遺伝子モデル構築工程は図１１のステップS1107、マクロ遺伝子モデル最適化工程は図１１のステップS408、ミクロ数式モデル構築工程は図１１のステップS1109、ミクロ優先モデル構築工程は図１１のステップS1110、生産・物流計画確定工程は図１１のステップS1112、ミクロ更新工程は図１１のステップS1115、マクロ実行判断工程は図１１のステップS1114およびステップS1116より構成される。
（１）入力データの取込みと、初期値、条件設定を行なう（図１０のデータ取込み部１００１、図１１のステップS１１０１）。図３のデータ取込み部３０１、図４のステップS４０１と同様の処理を行なう。
【０１８７】
（２）生産・物流計画作成期間の設定を行なう（図１０の計画作成期間設定部１００２、図１１のステップS１１０２）。図３の計画作成期間設定部３０２、図４のステップS４０２と同様の処理を行なう。
【０１８８】
（３）生産・物流計画作成時間精度の設定を行なう（図１０の計画作成時間精度設定部１００３、図１１のステップS１１０３）。この処理では、生産・物流計画を作成するマクロ時間精度、ミクロ時間精度ならびにシミュレーション精度を設定する。このマクロ時間精度、ミクロ時間精度ならびにシミュレーション精度は立案者の必要に応じて個別に任意の精度を設定可能とする。
【０１８９】
例えば、マクロ時間精度は粗くして、長期的な視点で生産・物流計画を大まかに決定した後で、その決定結果を元にミクロ時間精度を細かくして、詳細に生産・物流計画を決定することで、長期的な視野に立ち、十分に最適で、かつ十分な精度と短時間での効率的な計画作成が出来る。
【０１９０】
また他の例として、立案の細かな精度を必要とする計画作成期間の前半では精度を細かくし、粗い計画で十分な計画作成期間の後半では精度を粗くすることで、十分な精度と短時間での効率的な計画作成が出来る。
【０１９１】
ここでは、一例として第一回目にマクロ遺伝子モデルを作成する際には、マクロ時間精度を1時間単位とし、第二回目以降のマクロ遺伝子モデルを作成する際はマクロ時間精度を2時間単位とする。またミクロ時間精度およびシミュレーション部分では計画作成期間を通して精度を分精度とする。これにより、短時間で精度良く求解できるモデルの構築と、実操業で要求される精度でシミュレーションを実施することで、実操業でそのまま適用可能な精度での生産・物流計画の作成を可能とする。
【０１９２】
（４）生産・物流指示算出期間の設定を行なう（図１０の指示算出期間設定部１００４、図１１のステップS１１０４）。
【０１９３】
図３の指示算出期間設定部３０４、図４のステップS４０４と同様の処理を行なう。
【０１９４】
（５）生産・物流計画確定期間の設定を行なう（図１０の計画確定期間設定部１００５、図１１のステップS１１０５）。
【０１９５】
この処理では、生産・物流計画を確定するマクロ計画確定期間およびミクロ計画確定期間を設定する。このマクロ計画確定期間およびミクロ計画確定期間は立案者の必要に応じて個別に任意の期間を設定可能とする。
【０１９６】
例えば立案の細かな精度を必要とする計画作成期間の前半では計画確定期間を短くし、粗い計画で十分な計画作成期間の後半では計画確定期間を長くすることで、十分な精度と短時間での効率的な計画作成が出来る。
【０１９７】
ここでは、一例として第一回目のマクロ遺伝子モデルの解に対しては、解の最初の1日分をマクロ計画確定期間とし、第二回目以降のマクロ遺伝子モデルの解に対しては、解の最初の3日分をマクロ計画確定期間とする。また、ミクロ優先モデルに対する解に基づいてシミュレーションした結果得られる生産・物流計画に対しては計画作成期間を通して最初の8時間分を確定する。
【０１９８】
（６）各製品（抽出貯槽）の選択可能な全工程（搬送設備）を抽出する（図１０の抽出部１００６、図１１のステップS１１０６）。図３の抽出部３０６、図４のステップS４０６と同様の処理を行なう。
【０１９９】
（７）全工程および搬送経路を構築する（図３の構築部３０７、図４のステップS4０６）。図３の構築部３０７、図４のステップS４０６と同様の処理を行なう。
【０２００】
（８）マクロ遺伝子モデルの構築を行なう（図１０のマクロ遺伝子モデル構築部１００８、図１１のステップS１１０７）。この処理では、構築された割付けパターンに対して設定条件、物流制約、物流状況に基づき設定した計画作成マクロ指示算出期間分を設定した計画作成マクロ時間精度で遺伝子モデルを構築する。遺伝子モデルを構築するために、リクレーマ、ベルトコンベア、槽を使用するか、しないかを判断する変数を遺伝子として定義する。具体的には、以下の（式３８）に示す変数を遺伝子として定義する。
【０２０１】
【数３５】
2006309713.tif 000037
【０２０２】
ここで、tは立案開始日時からの経過時刻とし、マクロ時間精度をx時間、マクロ指示算出期間をｙ時間をとすると、tは0,x,2x….,y-xの値を取り、各原材料貯槽binに対して遺伝子γを用意する。
【０２０３】
本実施形態では、マクロ遺伝子モデルは長期的な視野に立っての立案を目指すため、第一回目にマクロ数式モデルを作成する場合では、マクロ時間精度1時間、マクロ指示算出期間は3日（72時間）であるので、時刻tとして取りうる範囲は以下の（式３９）のようになる。
【０２０４】
【数３６】
2006309713.tif 000038
【０２０５】
また、第二回目以降にマクロ数式モデルを作成する場合では計画作成時間精度2時間、マクロ指示算出期間は3日（72時間）であるので、時刻tとして取りうる範囲は以下の（式４０）のようになる。
【０２０６】
【数３７】
2006309713.tif 000039
【０２０７】
第一回目にマクロ遺伝子モデルを作成する場合を例にして以下の説明を行なう。
この場合、全工程および搬送経路構築より最終的に以下の（式４１）に示す遺伝子を用意する。
【０２０８】
【数３８】
2006309713.tif 000040
【０２０９】
マクロ遺伝子モデルを求解することは、上記（式４１）の各遺伝子の値を決定することに相当する。このため、上記（式４１）の各遺伝子をまとめたものを染色体、１つの染色体を持つものを１つの個体として図１２に示す様に定義する。ここで、１つの個体が１つのマクロ遺伝子モデルの解と対応する。
【０２１０】
（９）マクロ遺伝子モデルに基づいて求解する（図１０の求解部１００９、図１１のステップS１１０８）。
【０２１１】
この処理では、上記構築されたマクロ遺伝子に基づいて、遺伝的アルゴリズムを用い、準最適解を求める。ここで、求解部での求解処理の詳細を、詳細な処理のフローチャートを表した図（図１３）を元に説明する。
【０２１２】
（９−１）初期個体群を生成する（図１３のステップS１３０１）。初期の個体群を生成する。ここでは、一例として、乱数を用いることとする。つまり、各個体の１遺伝子毎に乱数を発生させ、0.5未満であれば0、0.5以上であれば1を各遺伝子に設定する。但し、同一槽への入槽は、異なるリクレーマ、異なるベルトコンベア系列を使用して同じ時刻に行われてはならない。
【０２１３】
このため、ある槽のある時刻の遺伝子が１と成った場合には、上記槽、時刻と同槽、同時刻の別リクレーマ、別ベルトコンベアの遺伝子に対しては、乱数による操作は行なわず０を設定する。この操作を繰り返すことで、1000個程度の個体（個体郡）を生成する。
【０２１４】
（９−２）適応度の評価をする（図１３のステップS１３０２）。全ての個体（個体群）の適応度を、評価する。ここでは、以下に示す条件を満足しているかを評価する。
【０２１５】
＜マクロ制約１＞
ある槽のある時刻の遺伝子が１と成った場合には、上記槽、時刻と同槽、同時刻の別リクレーマ、別ベルトコンベアの遺伝子は０となっている。
【０２１６】
＜マクロ制約２＞
あるリクレーマ、ある時刻の遺伝子が１と成った場合には、上記リクレーマ、時刻と同リクレーマ、同時刻の、別槽、別ベルトコンベアの遺伝子は０となっている。
【０２１７】
＜マクロ制約３＞
あるベルトコンベア、ある時刻の遺伝子が１と成った場合には、上記ベルトコンベア、時刻と同ベルトコンベア、同時刻の、別槽、別リクレーマの遺伝子は０となっている。
【０２１８】
次に、在庫に関して、評価する。まず、以下に示す変数と定数を定義する。
【０２１９】
【数３９】
2006309713.tif 000041
【０２２０】
在庫量の変化式は下記の（式４３）と表される。
【０２２１】
【数４０】
2006309713.tif 000042
【０２２２】
また、在庫量上下限に対する在庫量との差を考慮するため、以下に示す変数を導入する。
【０２２３】
【数４１】
2006309713.tif 000043
【０２２４】
（式４３）と（式４４）の関係は以下に記載する（式４５）となる。
【０２２５】
【数４２】
2006309713.tif 000044
【０２２６】
在庫に関する評価は、以下の評価１とする。
マクロ評価１：Ｓ溢れtbin、Ｓ補填tbinの量を評価値とする。本実施形態では、効率的な設備の使用をその目的としているので、設備の稼動率が低い程良い評価値を得る必要がある。
【０２２７】
このため、以下の評価２を導入する。
マクロ評価２：遺伝子に１の値が設定されている遺伝子の数を評価値とする。
【０２２８】
（９−３）適応度の評価を元に選択する（図１３のステップS１３０３）。導入した適応度のマクロ条件１〜条件３を満たし、マクロ評価１の評価値とマクロ評価２の評価値の合計が小さい順に100程度の個体を選択する。
【０２２９】
（９−４）選択した個体郡に対して交叉操作を行なう（図１３のステップS１３０４）。選択された個体郡から任意の2個体を選び、交叉を行ない、新たな個体を作り出す。本実施形態の、交叉では、１つの個体の染色体に対する前半半分と、もう1方の個体の染色体に対する後半半分を結合して、新たな個体を作成する。この操作を個体数が1000程度になるまで繰り返す。
【０２３０】
（９−５）個体郡に対して突然変異操作を行なう（図１３のステップS１３０５）。個体郡の中から任意に1個体を選び、乱数で発生させた任意の遺伝子を現在の値とは異なる値に変更する。この操作を100回程度繰り返す。
【０２３１】
（９−６）終了判断を行なう（図１３のステップS１３０６）。（９−２）〜（９−５）の処理が予め設定された回数に達した、或いは、適応度が予め指定された値以下と成った場合に、遺伝子の操作処理を終了させる。上記に達しない場合は、（９−２）の処理に戻り、（９−２）〜（９−６）の処理を繰り返す。
【０２３２】
ここで、終了と判定された場合、個体郡の中で最も評価値の小さな個体を、解として決定する。
【０２３３】
本発明の一実施形態におけるマクロ遺伝子モデルに対する求解結果の例を示す図（図１４）を用いて、マクロ遺伝子モデルに対する求解結果を説明する。
【０２３４】
図１４は、一例として第一回目に作成されたマクロ遺伝子モデルに対する求解結果で、3日分の入槽先、工程経路と入槽時刻を1時間単位の精度で示している。例えば、原材料貯槽１に対しては（第１のヤード、RR No.1、第１のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から2時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽２に対しては（第２のヤード、RR No.２、第４のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から５時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽３に対しては（第１のヤード、RR No.1、第３のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２時間から９時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽４に対しては（第２のヤード、RR No.２、第６のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２４時間から2７時間の間に入槽を行なう。
【０２３５】
（１０）マクロ遺伝子モデルにより求めた解を元に、ミクロ優先モデルの構築を行なう（図１０のミクロ優先モデル構築部１０１０、図１１のステップ１１０９）。この処理では、マクロ遺伝子モデルにより求めた解を元に、設定条件、物流制約、物流状況に基づき設定したミクロ指示算出期間分を設定したミクロ時間精度でミクロ優先モデルを構築する。
【０２３６】
本発明の一実施形態では、マクロで1時間精度であった求解結果を元に、実操業で要求される分精度のミクロ優先モデルを構築する。
【０２３７】
ミクロ優先モデルは、各槽までの入槽作業開始から入槽作業終了までに使用するリクレーマ作業、搬送作業、入槽作業の一連の作業の開始、終了時刻を分の精度を持つ変数として定義する。具体的には、マクロ数式モデルに対する求解結果から、ミクロ指示算出期間内で発生するリクレーマ作業、搬送作業、入槽作業の一連の作業、その作業を行なう工程経路が決定されているので、上記作業と工程経路を洗い出し、その作業と工程経路に対する変数を定義する。
【０２３８】
リクレーマRR、ベルトコンベアBCを使用して槽binに入槽する作業JOBの入槽開始時刻、同終了時刻をそれぞれ（式４６）に示すように定義する。
【０２３９】
【数４３】
2006309713.tif 000045
【０２４０】
例えば、原材料貯槽１に対しては（第１のヤード、RR No.1、第１のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から2時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽２に対しては（第２のヤード、RR No.２、第４のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の0時間から５時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽３に対しては（第１のヤード、RR No.1、第３のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２時間から９時間の間に入槽を行ない、原材料貯槽４に対しては（第２のヤード、RR No.２、第６のベルトコンベア系列）を使用してマクロ指示算出期間の２４時間から2７時間の間に入槽を行なう一連の作業が４つあれば、それぞれの作業を作業1、作業２、作業３、作業４として、以下の変数を定義する。
【０２４１】
【数４４】
2006309713.tif 000046
【０２４２】
また、ここで、マクロ数式モデルに対する求解結果で求めた1時間単位精度の粗い時刻を反映して、分精度の正確な作業の開始時刻、終了時刻の取り得る範囲は、マクロ結果から得た時刻からある一定時刻範囲に収まる様にするものとする。例えば、マクロ数式モデルに対する求解結果で求めた1時間単位精度の粗い時刻からのずれが開始、終了共に１時間許されるとする。
【０２４３】
ここで、マクロ数式モデルに対する求解結果から得られた一連の作業に対する、開始時刻、終了時刻は以下の（式４８）に示す定数で与えられているとする。
【０２４４】
【数４５】
2006309713.tif 000047
【０２４５】
（１１）ミクロ優先モデルに基づいて求解する（図１０のミクロ求解部１０１１、図１１のステップS１１１０）。
【０２４６】
この処理では、上記構築されたミクロ優先モデルに基いて、ローカルサーチアルゴリズムを用いて、準最適解を求める。
【０２４７】
ここで、求解部での求解処理の詳細を、詳細な処理のフローチャートを表した図（図１５）を元に説明する。
【０２４８】
（１１−１）初期解を生成する（図１５のステップS1501）。ローカルサーチを実行するに当たり、初期の出発点となる解を生成する。
【０２４９】
ここで、初期の解を生成するに当たり、初期解は、解が満たすべき以下の制約を満たしている必要がある。また、以下の制約は、ローカルサーチにおいて解の近傍を探す際にも満たす必要がある。
【０２５０】
＜ミクロ制約１＞
各作業に対して、マクロ数式モデルに対する求解結果で求めた1時間単位精度の粗い開始、終了時刻とのずれが、開始、終了共に１時間以内となっている。
【０２５１】
＜ミクロ制約２＞
ある槽のある時刻に作業が行われている場合、左記槽に同時刻で、別リクレーマ、別ベルトコンベアで作業は行なわない。
【０２５２】
＜ミクロ制約３＞
あるベルトコンベアである時刻に作業が行われている場合、左記ベルトコンベアに同時刻で、別槽、別リクレーマで作業は行なわない。
【０２５３】
本実施形態では、マクロでの求解結果を初期解として、用いるものとする。つまり、以下の（式４９）のように決定する。
【０２５４】
【数４６】
2006309713.tif 000048
【０２５５】
（１１−２）評価値を計算する（図１５のステップS1502）。初期解に対する評価を、評価値を用いて行なう。
【０２５６】
本実施形態では、予め設定された在庫量の上下限に対する下限割れ、上限溢れの量を評価値として評価し、その値が少ない程評価が良いと考える。
【０２５７】
ここで、原材料貯槽の入槽開始時の槽在庫レベル、入槽終了時の槽在庫レベルをそれぞれ（式５０）に示すように定義する。
【０２５８】
【数４７】
2006309713.tif 000049
【０２５９】
原材料貯槽への入槽量及び切出し量が時間に関らず一定である場合、リクレーマの稼動開始、終了時刻と原材料貯槽の槽在庫レベルの関係式は、下記の（式５１）のように表される。
【０２６０】
【数４８】
2006309713.tif 000050
【０２６１】
入槽開始時の槽在庫レベルＲbin（ｔsJOB,RR,BC,bin）は、一般に操業管理の都合上ある最低レベルRbin,sL（管理下限値）以上、入槽終了時の槽在庫レベルＲbin（ｔeJOB,RR,BC,bin）はある最高レベルRbin,eU（管理上限値）であることが望まれる。このため、以下の値の合計値を評価値とする。
【０２６２】
ミクロ評価１：入槽開始時の槽在庫レベルＲbin（ｔsJOB,RR,BC,bin）が最低レベルRbin,sLを割り込んだ量
ミクロ評価２：入槽終了時の槽在庫レベルＲbin（ｔeJOB,RR,BC,bin）が最高レベルRbin,eUを越えた量
上記ミクロ評価１とミクロ評価２の合計値を初期解に対して、計算し、初期解に対する評価値とする。
【０２６３】
（１１−３）近傍を探索する（図１５のステップS1503）。導入したミクロ条件１〜条件３を満たし、ミクロ評価１の評価値とミクロ評価２の評価値の合計が小さくなる近傍（解を微小量変更させた別の解）を捜す。
【０２６４】
本実施形態では、作業時刻の開始時刻、終了時刻の一方または両方を、最低レベルを割り込む量を減らす（開始時刻を早める）、あるいは最高レベルを越える量を減らす（終了時刻を遅らせる）方向に1分変更する。但し、この変更においてもミクロ条件１〜条件３を満たしている必要がある。
【０２６５】
（１１−４）解を更新する（図１５のステップS1504）。近傍探索において、評価値が良くなる解が見つかった場合、この解を新たな解として登録する。
【０２６６】
（１１−５）終了判断をする（図１５のステップS1505）。（１１−３）〜（１１−４）の処理が予め設定された回数に達した、或いは、評価値が良くなる近傍が見つからなくなった場合に、近傍探索処理を終了する。上記条件に達しない場合は、（１１−３）〜（１１−４）の処理を繰り返す。
【０２６７】
ここで、終了と判断された場合、最も評価値が小さくなっている最終更新された解を、解として決定する。
【０２６８】
（１２）求解した解を元にシミュレーションを行なう（図１０のシミュレーション部１０１２、図１１のステップS１１１１）。
【０２６９】
上記ミクロ優先モデルに対する解および、入力データ取込み部により取込まれた原料受入計画、原料ヤード計画、設備修理計画、原料ヤード現況、槽在庫現況、槽切出量現況、設備稼働・故障現況、および、操業者からの操業前提条件の全部又は一部に基づいて、対象となる製造プロセス・搬送の工程経路・搬送経路・製品・設備・移動体の全部或いは一部を、設定したミクロ計画確定期間分を設定した計画作成シミュレーション精度でシミュレートする。
【０２７０】
このシミュレーションでは、マクロ遺伝子モデル、ミクロ優先モデルには組込むことができなかった制約条件、操業のルール等もシミュレーションに組込み、シミュレーションすることで、ミクロ優先モデルに対する求解結果として出された解を実操業で問題なく使用可能な生産・物流計画に変更する。
【０２７１】
例えば、このシミュレーションの実現には、詳細に製造プロセス・搬送の工程経路・搬送経路・製品・設備・移動体の動作・状況をシミュレーションできるシミュレータを使用しても構わない。
【０２７２】
これにより実操業で求められる時間精度と、実操業に求められる細かな制約まで考慮した生産・物流計画の立案が可能となる。
【０２７３】
また、遺伝子モデル、優先モデルでは取扱うことが難しい制約の一例として、入槽対象の原材料貯槽が変った場合のリクレーマの移動にかかる、距離の関数となる段取時間、リクレーマ稼動から原材料貯槽への入槽までにかかる数分程度の時間のずれ等をシミュレーションに取込み、正確にシミュレートすることで、実操業に求められる細かな制約まで考慮した生産・物流計画の立案が可能となる。
【０２７４】
（１３）生産・物流計画の確定を行なう（図１０の確定部１０１３、図１１のステップS１１１２）。この処理では、上記シミュレーションにより導き出された生産・物流計画の内で設定したミクロ計画確定期間分を確定する。
【０２７５】
（１４）計画作成期間分、或いはマクロ計画確定期間分の計画が確定したか判断する（図１０の判断部１０１４、図１１のステップS１１１３、Ｓ１１１４）。この処理では、その時点までに確定した計画確定期間が予め設定したマクロ計画確定期間分を確定したか、或いは計画作成期間分を作成したかを判断する。
【０２７６】
（１５）立案開始日の更新を行なう（図１０の更新部１０１５、図１１のステップS１１１５、Ｓ１１１６）。確定した計画確定期間が予め設定した計画作成期間分を確定していない場合、上記生産・物流計画の内で確定した生産・物流計画期間直後の日時を新たな立案開始日として設定する。
【０２７７】
そして、その時点までに確定した計画確定期間が予め設定したマクロ計画確定期間分を確定しているならば、図１１のステップS１１０６に、そうでないなら図１１のステップS１１０９の処理を実行する。
【０２７８】
このように、本実施形態では、現在の物流状態に応じて、原材料貯槽１〜４に搬送すべき銘柄Ａ、Ｂ、Ｃを検出し、検出した銘柄Ａ、Ｂ、Ｃに対して、長期的なマクロな視野に立ち所定の計画作成時間精度でマクロ遺伝子モデルを構築し、構築したマクロ遺伝子モデルに基づいて求解し、求解した解を元に、詳細にミクロな視野に立ち、所定の計画作成時間精度でミクロミクロ優先モデルに基づいて求解し、求解した解を元に、リクレーマ、ベルトコンベア系列、原材料貯槽の動作、状況をシミュレートし、シミュレートした結果から求められた生産・物流計画の内で、設定した計画確定期間直後の日時を新たな立案開始日時とすることにより、新たな計画対象期間分の生産・物流計画を確定する一連の処理を順次行なえるようにしたので、任意の時間精度を必要とする生産、物流計画を、高速かつ詳細に最適化することができ、かつそのままで実操業に適用できる。
【０２７９】
なお、以上述べた実施形態では、本発明を入槽計画作成装置に適用する場合について説明したが、原料物流制御装置に適用することも可能である。この場合は、作成した入槽計画に基づいて実プラントの制御装置等に指示を与える。
【０２８０】
このようにすれば、実プラントは、最適な入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原材料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽に従って原料ヤード操業を実行する。
【０２８１】
このように作成した入槽計画に基づいて実プラントが制御されると、実プラントにおける現在の物流状態が変化するので、その情報をある一定時間間隔で取り出し、条件設定および取込み部２０に供給する。
【０２８２】
入槽計画作成部２１では、入力データ、初期値、条件設定機能（図４のステップS4０１）により、入力データ取込み、初期値設定、条件設定を行なう。
【０２８３】
そして、与えられた現在の物流状態や物流制約をもとにしてマクロ遺伝子モデルを構築する。
【０２８４】
マクロ遺伝子モデルに基づいて解かれる。求解結果を元に、ミクロ優先モデルを構築する。ミクロ優先モデルに基づいて解かれる。求解結果を元にリクレーマ、ベルトコンベア系列、原材料貯槽の動作、状況をシミュレートする。シミュレートした結果から求められた生産・物流計画の内のミクロ計画確定期間分を確定し、立案開始日をミクロ計画確定期間の直後に日時に更新して、計画確定期間がマクロ計画確定期間分を確定していればマクロ遺伝子モデルの構築に、マクロ期間分確定していなければミクロ優先モデルの構築処理に戻り、計画作成期間終了まで繰り返すことで、入槽順、入槽開始及び終了時刻、入槽量、リクレーマ稼動開始時刻、リクレーマ稼動終了時刻は勿論のこと払出し原材料山、ヤード、使用リクレーマ、搬送ベルトコンベア系列、入槽原材料貯槽が決定される。この結果に基づいて原料物流を制御することで最適に原料物流の制御が実行される。
【０２８５】
なお、上述の入槽計画作成部２１は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）などからなるマイクロコンピュータによって構成されており、例えばパーソナルコンピュータ等の計算機によって実現することができる。
【０２８６】
（本発明の他の実施形態）
上述した実施形態の機能を実現するべく各種のデバイスを動作させるように、該各種デバイスと接続された装置或いはシステム内のコンピュータに対し、上記実施形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムコードを供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ或いはＭＰＵ）に格納されたプログラムに従って上記各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
【０２８７】
また、この場合、上記ソフトウェアのプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えば、かかるプログラムコードを格納した記録媒体は本発明を構成する。かかるプログラムコードを記憶する記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０２８８】
また、コンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、上述の実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）或いは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。
【０２８９】
さらに、供給されたプログラムコードがコンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行ない、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合にも本発明に含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０２９０】
【図１】本発明の一実施対象である原料ヤード製造プロセス(搬送)の概要図である。
【図２】本発明の一実施形態による生産・物流計画作成装置を用いた原料ヤード入槽計画作成措置の構成と他システムとの関連を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による生産・物流計画作成装置の詳細な構成を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態による生産・物流計画作成装置の詳細な処理内容を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態による入槽計画作成部の処理概要を説明するために用いる原料ヤード製造プロセス(搬送)を規模縮小した簡単な例を示した図である。
【図６】本発明の一実施形態における工程経路、搬送経路の検索を説明するための図と、検索方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態におけるマクロ数式モデルに対する求解結果の例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態における生産・計画作成手順を説明する図である。
【図９】本発明の一実施形態による生産・物流計画作成装置の構成の一例を説明するブロック図である。
【図１０】本発明の別の一実施形態による生産・物流計画作成装置の詳細な構成を示す図である。
【図１１】本発明の別の一実施形態による生産・物流計画作成装置の詳細な処理内容を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施形態によるマクロ遺伝子モデルの例を示す図である。
【図１３】マクロ求解部での求解処理の詳細を示したフローチャートである。
【図１４】本発明の一実施形態におけるマクロ遺伝子モデルに対する求解結果の例を示す図である。
【図１５】ミクロ求解部での求解処理の詳細を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０２９１】
２０  条件設定および取込み部
２１  入槽計画作成部
２２  ガントチャート表示・原材料貯槽在庫推移グラフ表示部
２３  操業者評価部
２４  プロコン
２５  ビジコン
３０１  入力データ取込み部
３０２  計画作成期間設定部
３０３  計画作成時間精度設定部
３０４  指示算出期間設定部
３０５  計画計画確定期間設定部
３０６  抽出部
３０７  構築部
３０８  マクロ数式モデル構築部
３０９  マクロ求解部
３１０  ミクロ数式モデル構築部
３１１  ミクロ求解部
３１２  シミュレーション部
３１３  確定部
３１４  判断部
３１５  更新部
１００１  入力データ取込み部
１００２  計画作成期間設定部
１００３  計画作成時間精度設定部
１００４  指示算出期間設定部
１００５  計画計画確定期間設定部
１００６  抽出部
１００７  構築部
１００８  マクロ遺伝子モデル構築部
１００９  マクロ求解部
１０１０  ミクロ優先モデル構築部
１０１１  ミクロ求解部
１０１２  シミュレーション部
１０１３  確定部
１０１４  判断部
１０１５  更新部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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