(57)【要約】【課題】本発明は、製品の将来の生産時間を予測する方法を状況に応じて切り替えて、当該生産時間を精度よく予測する仕組みを提供することを目的とする。【解決手段】製品の過去の生産時間データを用いて将来の第１の生産時間を予測する第１の予測手段と、製品の過去の生産数データを用いて将来の生産数を予測し、当該将来の生産数と、当該製品の生産数と当該製品の生産時間との相関情報とを用いて将来の第２の生産時間を予測する第２の予測手段とを備え、所定の期間における第１の生産時間と生産時間データとの差異及び第２の生産時間と生産時間データとの差異に基づいて当該製品の将来の生産時間を予測するために第１の予測手段または第２の予測手段のいずれかを選択する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の過去の生産数の時系列変化を示した生産数データ及び当該製品の過去の生産時間の時系列変化を示した生産時間データから算出された当該製品の生産数と当該製品の生産時間との相関情報を記憶し、当該製品の将来の生産時間を予測する情報処理装置であって、
前記生産時間データを用いて、前記製品の将来の第１の生産時間を予測する第１の予測手段と、
前記生産数データを用いて前記製品の将来の生産数を予測し、当該将来の生産数と前記相関情報とを用いて、当該製品の将来の第２の生産時間を予測する第２の予測手段と、
前記第１の予測手段により予測された前記第１の生産時間と、前記第２の予測手段により予測された前記第２の生産時間とを記憶する記憶手段と、
所定の期間を設定する設定手段と、
前記設定された所定の期間における、前記第１の生産時間と前記生産時間データとの差異及び前記第２の生産時間と前記生産時間データとの差異に基づいて、前記製品の将来の生産時間を予測するために前記第１の予測手段または前記第２の予測手段のいずれかを選択する選択手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記製品の将来の生産時間を予測する期間に応じて、前記所定の期間を設定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の予測手段により予測された前記製品の第１の生産時間と、前記第２の予測手段により予測された前記製品の前記第２の生産時間とを表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記表示手段は、前記第１の予測手段により予測された前記製品の第１の生産時間と、前記第２の予測手段により予測された前記製品の前記第２の生産時間とのうち、いずれが前記選択手段により選択された予測手段により予測された生産時間かを識別可能に表示することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記所定の期間における、前記第１の予測手段により予測された前記第１の生産時間と前記生産時間データとの差異及び前記第２の予測手段により予測された前記第２の生産時間と前記生産時間データとの差異に基づいて算出されるそれぞれの統計値を比較して予測手段を選択することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
製品の過去の生産数の時系列変化を示した生産数データ及び当該製品の過去の生産時間の時系列変化を示した生産時間データから算出された当該製品の生産数と当該製品の生産時間との相関情報を記憶し、当該製品の将来の生産時間を予測する情報処理装置の制御方法であって、
前記情報処理装置は、
前記生産時間データを用いて、前記製品の将来の第１の生産時間を予測する第１の予測手段と、
前記生産数データを用いて前記製品の将来の生産数を予測し、当該将来の生産数と前記相関情報とを用いて、当該製品の将来の第２の生産時間を予測する第２の予測手段と、
前記第１の予測手段により予測された前記第１の生産時間と、前記第２の予測手段により予測された前記第２の生産時間とを記憶する記憶手段と
を備えており、
設定手段が、所定の期間を設定する設定ステップと、
選択手段が、前記設定された所定の期間における、前記第１の生産時間と前記生産時間データとの差異及び前記第２の生産時間と前記生産時間データとの差異に基づいて、前記製品の将来の生産時間を予測するために前記第１の予測手段または前記第２の予測手段のいずれかを選択する選択ステップと
を備えることを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項７】
製品の過去の生産数の時系列変化を示した生産数データ及び当該製品の過去の生産時間の時系列変化を示した生産時間データから算出された当該製品の生産数と当該製品の生産時間との相関情報を記憶し、当該製品の将来の生産時間を予測する情報処理装置において実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
前記生産時間データを用いて、前記製品の将来の第１の生産時間を予測する第１の予測手段と、
前記生産数データを用いて前記製品の将来の生産数を予測し、当該将来の生産数と前記相関情報とを用いて、当該製品の将来の第２の生産時間を予測する第２の予測手段と、
前記第１の予測手段により予測された前記第１の生産時間と、前記第２の予測手段により予測された前記第２の生産時間とを記憶する記憶手段と、
所定の期間を設定する設定手段と、
前記設定された所定の期間における、前記第１の生産時間と前記生産時間データとの差異及び前記第２の生産時間と前記生産時間データとの差異に基づいて、前記製品の将来の生産時間を予測するために前記第１の予測手段または前記第２の予測手段のいずれかを選択する選択手段
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の将来の生産時間を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の生産を行う工場などでは、将来期間の生産に要する時間（生産時間）を予測して稼働計画や要員計画を策定している。生産時間のような特定の数値の予測のために様々な予測モデルが用意されており、対象となる数値の特性に合わせて、適切な予測モデルを選択することにより、予測精度を向上させることができる。
【０００３】
また、製品の生産数と生産時間の間にはある程度の相関があり、生産数を精度よく予測できるのであれば、まず生産数を予測し、生産数の予測値をもとに相関に従って生産時間の予測値を求める方法が考えられる。つまり、予測対象の数値を直接予測するのではなく、関連する数値の予測値から、その関連性を利用して対象の数値を予測する方法である。
【０００４】
特許文献１には、商品の購買数と購買数に影響する因子の実績データから両者の相関関係を算出し、当該因子の予測結果に対して算出した相関関数を用いて購買数を予測する方法が提示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１２２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の方法では、商品の購買数に影響する因子を過不足なく選択しなければ、有効な相関関数を得ることができず、商品の購買数の予測精度が悪くなる。また、商品の購買数と購買数に影響する因子との関係は時期や状況によって変動する可能性があり、その場合も商品の購買数を予測精度が悪くなる。
【０００７】
生産時間と生産数との関係においても、時期や状況によって相関関係が変動する。例えば、工場に新人が配置される時期などは、一時的に工場の生産性は低下し、生産数に対する生産時間の割合が増加することになる。また、定番製品を大量生産しているような場合には生産時間と生産数との間に強い相関が見られ、逆に季節製品を多品種少量で生産しているような場合には弱い相関となる。
【０００８】
そのため、生産数を精度よく予測できる場合であっても、生産数の予測値から生産時間の予測値を換算した結果、予測精度がよくない場合がある。そのような場合には、生産時間自体の時系列特性を利用して生産時間を直接予測した方が予測精度が向上することが想定される。
【０００９】
そこで本発明では、製品の将来の生産時間を予測する方法を状況に応じて切り替えて、当該生産時間を精度よく予測する仕組み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】
【００１０】
本発明は、製品の過去の生産数の時系列変化を示した生産数データ及び当該製品の過去の生産時間の時系列変化を示した生産時間データから算出された当該製品の生産数と当該製品の生産時間との相関情報を記憶し、当該製品の将来の生産時間を予測する情報処理装置であって、前記生産時間データを用いて、前記製品の将来の第１の生産時間を予測する第１の予測手段と、前記生産数データを用いて前記製品の将来の生産数を予測し、当該将来の生産数と前記相関情報とを用いて、当該製品の将来の第２の生産時間を予測する第２の予測手段と、前記第１の予測手段により予測された前記第１の生産時間と、前記第２の予測手段により予測された前記第２の生産時間とを記憶する記憶手段と、所定の期間を設定する設定手段と、前記設定された所定の期間における、前記第１の生産時間と前記生産時間データとの差異及び前記第２の生産時間と前記生産時間データとの差異に基づいて、前記製品の将来の生産時間を予測するために前記第１の予測手段または前記第２の予測手段のいずれかを選択する選択手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、製品の将来の生産時間を予測する方法を状況に応じて切り替えて、当該生産時間を精度よく予測することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態である生産時間予測システムの構成の一例を示すシステム構成図である。
【図２】生産時間予測システムを構成する情報処理機器に適用可能なハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】生産時間予測システムの機能ブロック図である。
【図４】生産時間予測システムの全体処理フローの一例を示すフローチャートである。
【図５】予測方法選択・生産時間予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】パラメータ設定画面の一例を示す画面イメージである。
【図７】生産時間予測システムで使用する実績データの一例を示すデータ構成図である。
【図８】生産時間予測システムで使用する予測結果テーブルの一例を示すデータ構成図である。
【図９】予測結果表示画面の一例を示す画面イメージである。
【図１０】予測結果グラフ表示画面の一例を示す画面イメージである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態における生産時間予測システム１００のシステム構成の一例を示す図である。
【００１５】
クライアントＰＣ１０１、Ｗｅｂサーバ１０２が、ネットワーク１０４を介して接続される構成となっている。
【００１６】
クライアントＰＣ１０１は、ユーザが予測結果の確認や実績値の入力、パラメータ設定を行う。
【００１７】
Ｗｅｂサーバ１０２は、予測処理やデータベースの更新を行う。
【００１８】
ネットワーク１０４は、クライアントＰＣ１０１とＷｅｂサーバ１０２を相互に通信可能に接続するＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信網および通信装置の集合体である。
【００１９】
以上で図１のシステム構成図の説明を終了する。
【００２０】
以下、図２を用いて、図１に示したクライアントＰＣ１０１、Ｗｅｂサーバ１０２に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成の一例について説明する。
【００２１】
図２は、クライアントＰＣ１０１、Ｗｅｂサーバ１０２に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００２２】
図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  ／  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。
【００２３】
２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。
【００２４】
また、２０５は入力コントローラで、キーボード（ＫＢ）２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイス等からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、ディスプレイ２１０等の表示器への表示を制御する。なお、表示器はＣＲＴや、液晶ディスプレイ等の様々な種類が存在する。
【００２５】
２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション，フォントデータ，ユーザファイル，編集ファイル，各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク（ＨＤ））や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるＣＦカードメモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。
【００２６】
２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワーク（例えば、図１に示したネットワーク１０４）を介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。
【００２７】
なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。
【００２８】
本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。
【００２９】
以上で図２のハードウェア構成図の説明を終了する。
【００３０】
次に、図３を用いて、本発明の実施形態である生産時間予測システムの機能構成について説明する。
【００３１】
図３は本発明の実施形態における、生産時間予測システム１００の機能構成の一例を示す図である。
【００３２】
クライアントＰＣ１０１は、Ｗｅｂブラウザ３１１を有する。Ｗｅｂブラウザ３１１は、Ｗｅｂサーバ１０２から画面データを受信して画面を表示し、画面上でユーザからの入力を受け付けてＷｅｂサーバ１０２に送信する。
【００３３】
Ｗｅｂサーバ１０２は、予測部３２１、予測方法選択部３２２、データ管理部３２３を有する。予測部３２１は生産数、生産時間を予測するための時系列予測モデル、および、生産数から生産時間に換算するための換算式を有し、当該予測モデルにより生産数、生産時間の実績値に基づいて生産数、生産時間の予測値を求め、さらに生産数の予測値から生産時間を換算予測する。予測方法選択部３２２は、過去の実績値と複数の予測方法による予測結果との誤差に基づいて、適切な予測方法を選択する。データ管理部３２３は、生産数、生産時間の過去の実績値をデータベースにて管理し、予測結果および必要データをデータベースに格納する。
【００３４】
以上で図３の機能ブロック図の説明を終了する。
【００３５】
次に図４、図５のフローチャートを用いて、本実施形態の生産時間予測システム１００の処理フローについて説明する。本実施例による使用データや、表示画面については、処理の中で都度説明する。
【００３６】
図４のフローチャートは、クライアントＰＣ１０１を介してユーザから予測実行指示、または、バッチ起動による予測実行指示を受けて、Ｗｅｂサーバ１０２において予測を実施する時の処理である。前提条件として、過去の生産数の実績データ、過去の生産時間の実績データが保持されていること、生産数および生産時間を予測するための予測モデルが決定されていること、生産数から生産時間を換算するための換算式が設定されていること、が満たされているものとする。
【００３７】
各処理の結果は、図８に示す予測結果テーブル８００に格納する。
【００３８】
ステップＳ４０１では、Ｗｅｂサーバ１０２は、データベースから過去の生産数の実績データを取得する。取得した生産数実績データは予測結果テーブル８００の生産数実績値８０２に格納する。生産数実績データについては、図７（ａ）にて詳細を記載している。
【００３９】
図７（ａ）に示す生産数実績データ７００は、年月７０１、生産数実績値７０２から構成される。後続の処理で必要な期間分の実績データが月ごとに保持されている。
【００４０】
ステップＳ４０２では、Ｗｅｂサーバ１０２は、データベースから過去の生産時間の実績データを取得する。取得した生産時間実績データは予測結果テーブル８００の生産時間実績値８０５に格納する。生産時間実績データについては、図７（ｂ）にて詳細を記載している。
【００４１】
図７（ｂ）に示す生産時間実績データ７１０は、年月７１１、生産時間実績値７１２から構成される。後続の処理で必要な期間分の実績データが月ごとに保持されている。
【００４２】
ステップＳ４０３では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ４０１で取得した生産数の実績値をもとに、過去の期間について生産数を予測する。予測した結果は予測結果テーブル８００の生産数予測値８０３に格納する。生産数の予測には既知の時系列予測モデルを用いる。ここでは事前に生産数の予測に適した予測モデルが決定されているものとする。過去の期間について予測を実施するのは、後続処理にて過去の実績値との比較を実施するためであるが、過去に同一の予測モデルで予測した結果をデータベースに蓄積している場合は、本処理は省略可能である。
【００４３】
ステップＳ４０４では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ４０３で予測した生産数をもとに、事前設定されている生産数から生産時間への換算式により、過去の期間の生産時間の予測値を算出（換算）する。算出した結果は予測結果テーブル８００の生産時間換算予測値８０４に格納する。ここでの換算式には、例えば、既知の回帰分析により求められる一次回帰式があり、本実施例では、生産数をＸ、生産時間をＹとして、
Ｙ＝２×Ｘ＋４０
を換算式として与えている。つまり、製品１単位を生産するために２単位時間を要し、固定時間として４０単位時間を要するという理論式である。なお、本実施例では製品共通に換算式を設定しているが、生産数の予測を製品ごとに実施する場合は、製品ごとに換算式を設定し、製品ごとに生産時間の予測値を算出してもよい。
【００４４】
ステップＳ４０５では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ４０４で求めた生産時間の予測値とステップＳ４０２でデータベースから取得した過去の生産時間の実績値との誤差を月毎に算出する。算出した結果は予測結果テーブル８００の換算予測誤差８０７に格納する。この換算予測誤差８０７は、後の処理において予測方法選択の基準に用いる。
【００４５】
ステップＳ４０６では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ４０２で取得した生産時間の実績値をもとに過去の期間について生産時間を予測する。予測した結果は予測結果テーブル８００の生産時間直接予測値８０６に格納する。生産時間の予測には既知の時系列予測モデルを用いる。ここでは事前に生産時間の予測に適した予測モデルが決定されているものとする。過去の期間について予測を実施するのは、後続処理にて過去の実績値との比較を実施するためであるが、過去に同一の予測モデルで予測した結果をデータベースに蓄積している場合は、本処理は省略可能である。後続処理で、ステップＳ４０３で求めた生産時間との精度比較を行うため、ステップＳ４０３で求めた期間と同じ期間の生産時間を予測する。
【００４６】
ステップＳ４０７では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ４０６で求めた生産時間の予測値とステップＳ４０２でデータベースから取得した過去の生産時間の実績時間との誤差を月毎に算出する。算出した結果は予測結果テーブル８００の直接予測誤差８０９に格納する。この直接予測誤差８０９は、後の処理において予測方法選択の基準に用いる。
【００４７】
ステップＳ４０８では、Ｗｅｂサーバ１０２は、予測対象期間の各月について、予測方法を選択し、生産時間を予測する。本処理の詳細を図５にて説明する。
【００４８】
図５は、ステップＳ４０８の予測方法選択・生産時間予測処理の一例を示すフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ５０１では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ユーザが指定したパラメータから過去何年分の同じ月のデータを比較するかを取得する。後続処理で、生産時間を直接予測した場合と、生産数の予測値から換算して生産時間を予測した場合を比較するが、その比較対象年数をここでは取得する。本実施例では、比較対象年数を５年としている。パラメータを設定するユーザ側の画面の一例を図６に示す。
【００５０】
図６は、クライアントＰＣ１０１のＷｅｂブラウザで表示する誤差の比較対象年数を設定する画面の一例を示す画面イメージである。ユーザは比較年数６０１に設定する比較年数を入力の上、登録ボタン６０２を押下することで設定を更新することができる。
【００５１】
ステップＳ５０２では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ５０９までの処理を、予測を実施する期間について月毎に繰り返して処理を行う。本実施例では、２０１６年８月から１２月までを対象期間としている。
【００５２】
なお、本実施例では指定された年数分の過去の同じ月について比較しているが、予測対象月の直近数か月分など、予測対象の特性に応じて比較期間は変えてもよい。
【００５３】
ステップＳ５０３では、Ｗｅｂサーバ１０２は、対象月についてステップＳ４０５で算出した生産数から生産時間を予測した場合の予測値と実績値の誤差（予測結果テーブル８００の換算予測誤差８０７）をステップＳ５０１で取得した年数分過去に遡って取得する。
【００５４】
ステップＳ５０４では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ５０３にて取得した誤差をもとにＲＭＳＥ（Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）を算出する。ＲＭＳＥとは誤差の二乗の平均値のルートである。計算の便宜上、予測結果テーブル８００に、換算予測誤差８０７を二乗した値を換算予測誤差二乗８０８に記載している。例えば、図８のデータ例では、８月と９月について、過去の２０１１年から２０１５年の５年分の換算予測誤差二乗８０８の和はそれぞれ１１９００、１７００、その平均は２３８０、３４０であり、そのルートは４８．８、１８．４（いずれも小数第二位四捨五入）となる。
【００５５】
ステップＳ５０５では、Ｗｅｂサーバ１０２は、対象月についてステップＳ４０７で算出した生産時間から生産時間を直接予測した場合の予測値と実績値の誤差（予測結果テーブル８００の直接予測誤差８０９）をステップＳ５０１で取得した年数分過去に遡って取得する。
【００５６】
ステップＳ５０６では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ５０４と同様に、ステップＳ５０５にて取得した誤差をもとにＲＭＳＥを算出する。計算の便宜上、予測結果テーブル８００に、直接予測誤差８０９を二乗した値を直接予測誤差二乗８１０に記載している。例えば、図８のデータ例では、８月と９月について、過去の２０１１年から２０１５年の５年分の直接予測誤差二乗８１０の和はそれぞれ７００、１０６００、その平均は１４０、２１２０であり、そのルートは１１．８、４６．０（いずれも小数第二位四捨五入）となる。
【００５７】
ステップＳ５０７では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ５０４で求めたＲＭＳＥとステップＳ５０６で求めたＲＭＳＥを比較し、小さい方の予測方法を対象月で予測に使用する方法として選択する。ステップＳ５０４で求めたＲＭＳＥの方が小さい場合は、生産数から生産時間を換算予測する方法を選択し、ステップＳ５０６で求めたＲＭＳＥの方が小さい場合は、生産時間から生産時間を直接予測する方法を選択する。例えば、図８のデータ例では、８月についてはステップＳ５０６で求めたＲＭＳＥの方が小さいため、生産時間から生産時間を直接予測する方法を選択し、９月についてはステップＳ５０４で求めたＲＭＳＥの方が小さいため、生産数から生産時間を換算予測する方法を選択する。なお本実施例では比較のためにＲＭＳＥを使用したが、予測誤差を評価できる他の統計値を使用してもよい（例えば、誤差の絶対値の平均、など）。
【００５８】
ステップＳ５０８では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ステップＳ５０７で選択された予測方法（予測結果テーブル８００の生産時間換算予測値８０４または生産時間直接予測値８０６のうち楕円のマークが付けられている方の方法）を使用して予測対象月の生産時間を予測する。求めた予測値を予測結果テーブル８００の生産時間最終予測値８１１に格納する。なお、本実施例では、それぞれの方法による結果の比較のために、ステップＳ５０７で選択されていない予測方法による予測値も求めて予測結果テーブル８００に記載している。また、それぞれの方法による結果の比較のために、予測対象期間ではない２０１６年の１月から７月についても、それぞれの予測結果を予測結果テーブル８００に記載している。
【００５９】
ステップＳ５０９では、Ｗｅｂサーバ１０２は、繰り返し処理の終了判断をする。
【００６０】
以上で図５の説明を終了する。
【００６１】
図４のフローに戻る。
【００６２】
ステップＳ４０９では、Ｗｅｂサーバ１０２は、ユーザからの指示に従って結果画面をクライアントＰＣ１０１のＷｅｂブラウザ上に表示する。結果画面の一例を、図９、図１０に示す。
【００６３】
図９は、予測結果表示画面９００の一例を示す画面イメージである。
【００６４】
一覧表９０１に月毎の予測値と実績値が表示される。直接予測値、換算予測値には、それぞれ、図８の予測結果テーブル８００の生産時間直接予測値８０６、生産時間換算予測値８０４が表示され、最終予測値として選択された方が反転して表示される。最終予測値には、予測結果テーブル８００の生産時間最終予測値８１１が表示される。実績値には、予測結果テーブル８００の生産時間実績値８０５が表示される。また、実績値の未入力部分にはユーザが入力可能であり、実績値を入力した上で登録ボタン９０２を押下することで、実績値がデータベースに保存される。
【００６５】
図１０は、予測結果グラフ表示画面１０００の一例を示す画面イメージである。
【００６６】
この画面では、生産時間の予実グラフを表示する。本表示例では、四角マークが直接予測値の推移を、丸マークが換算予測値の推移を、三角マークが実績値の推移をそれぞれ表す。直接予測値、換算予測値については、最終予測値を求めるために選択された方が塗りつぶされて表示され、最終予測値の推移として破線で結ばれて表示される。
【００６７】
以上で図４の説明を終了する。
【００６８】
上記により、生産時間を直接予測するか、生産数の予測値から換算して予測するかを切り替えて、生産時間を精度よく予測することができるようになる。
【００６９】
以上、一実施形態について示したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記録媒体等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００７０】
また、本発明におけるプログラムは、図４に示すフローチャートの処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムであり、本発明の記憶媒体は図４の処理方法をコンピュータが実行可能なプログラムが記憶されている。なお、本発明におけるプログラムは図４の各装置の処理方法ごとのプログラムであってもよい。
【００７１】
以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読出し実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【００７２】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００７３】
プログラムを供給するための記録媒体としては、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、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク、ソリッドステートドライブ等を用いることができる。
【００７４】
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７５】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された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書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、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または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７６】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【００７７】
さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。
【００７８】
なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７９】
１００    生産時間予測システム
１０１    クライアントＰＣ
１０２    Ｗｅｂサーバ
１０４    ネットワーク
【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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