(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の製造工程における製造負荷と、当該複数の製造工程で製造負荷が発生するタイミングとの双方を予測できるようにする。【解決手段】製造負荷・タイミング予測装置２００は、製造実績データを決定木に適用して得た予測通過パターンの夫々について、実通過工程パターン毎に、製造工程別の製造負荷の発生率として途中工程別製造負荷発生率を求める。その後、注文データを決定木に適用して得た予測通過パターンと同値の予測通過パターンについて求めた各実通過工程パターンにおける製造工程別の製造負荷の発生率（途中工程別製造負荷発生率）と注文量から、製造工程別の製造負荷の発生量として途中工程別製造負荷発生量を求め、それに基づき、実通過工程パターン別、製造工程別の製造負荷の発生量・発生タイミングとして実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングを求める。【選択図】図１
2015069527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の属性である製品仕様と製品の製造方法に関する仕様である製造仕様との少なくとも何れかが異なる複数の製品を複数の製造工程での処理により製造する製造工場の各製造工程における製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングを予測する製造負荷・タイミング予測装置であって、
過去に製造された複数の製品のそれぞれについての製造実績データであって、製品仕様と製造仕様と前記複数の製造工程のそれぞれの通過実績とを含む製造実績データを、製品仕様と製造仕様とを入力とし、前記製造工程における通過の有無の予測値を出力する工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第１の分類手段と、
製造する予定の製品についての注文データであって、製品仕様と製造仕様と注文量とを含む注文データを、前記工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を前記所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第２の分類手段と、
前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期を取得する製造工期取得手段と、
前記複数の製造工程のそれぞれにおける通過順を取得する通過順取得手段と、
前記第１の分類手段により分類された前記複数の予測通過パターンのうち、前記第２の分類手段により分類された前記予測通過パターンと同一の予測通過パターンに分類された前記製造実績データに含まれる前記通過実績の組み合わせの総数に対する、当該製造実績データに含まれる個々の前記通過実績の組み合わせの数の割合と、前記注文データに含まれる前記注文量とに基づいて、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷を、前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷として導出する通過実績別製造工程別製造負荷導出手段と、
前記通過実績別製造工程別製造負荷導出手段により導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷と、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期及び通過順と、前記複数の製造工程のうち最初に通過する製造工程で製造負荷が発生するタイミングと、に基づいて、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出手段と、
前記通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出手段により導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングを集計して、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを、製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する製造工程別製造負荷・タイミング導出手段と、
を有することを特徴とする製造負荷・タイミング予測装置。
【請求項２】
前記製造工程は、前記複数の製品の全てが通過する第１の製造工程と、当該第１の製造工程の後に前記複数の製品の全てが通過する第２の製造工程と、当該第１の製造工程と第２の製造工程の間の複数の製造工程である複数の途中工程とからなり、
当該複数の途中工程のそれぞれにおける製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングを予測することを特徴とする、請求項１に記載の製造負荷・タイミング予測装置。
【請求項３】
前記第２の製造工程における製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングをさらに予測することを特徴とする、請求項２に記載の製造負荷・タイミング予測装置。
【請求項４】
前記製造実績データに基づいて前記工程通過判定ロジックを作成する工程通過判定ロジック作成手段を更に有することを特徴とする、請求項１〜３の何れか１項に記載の製造負荷・タイミング予測装置。
【請求項５】
前記複数の製造工程のそれぞれの通過実績は、前記複数の製造工程のそれぞれの通過回数であり、
前記通過実績の組み合わせは、前記複数の製造工程のそれぞれの通過回数を所定の順番に並べた実通過工程パターンであることを特徴とする、請求項１〜４の何れか１項に記載の製造負荷・タイミング予測装置。
【請求項６】
前記通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出手段は、前記通過実績別製造工程別製造負荷導出手段により導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷のうち、前記実通過工程パターンで通過回数が複数回であることが示されている前記製造工程で発生する製造負荷については、当該製造負荷の量を当該通過回数で割った値を、当該製造工程において１つのタイミングで発生する製造負荷として導出することを特徴とする、請求項５に記載の製造負荷・タイミング予測装置。
【請求項７】
製品の属性である製品仕様と製品の製造方法に関する仕様である製造仕様との少なくとも何れかが異なる複数の製品を複数の製造工程での処理により製造する製造工場の各製造工程における製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングを予測する製造負荷・タイミング予測方法であって、
過去に製造された複数の製品のそれぞれについての製造実績データであって、製品仕様と製造仕様と前記複数の製造工程のそれぞれの通過実績とを含む製造実績データを、製品仕様と製造仕様とを入力とし、前記製造工程における通過の有無の予測値を出力する工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第１の分類ステップと、
製造する予定の製品についての注文データであって、製品仕様と製造仕様と注文量とを含む注文データを、前記工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を前記所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第２の分類ステップと、
前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期を取得する製造工期取得ステップと、
前記複数の製造工程のそれぞれにおける通過順を取得する通過順取得ステップと、
前記第１の分類ステップにより分類された前記複数の予測通過パターンのうち、前記第２の分類ステップにより分類された前記予測通過パターンと同一の予測通過パターンに分類された前記製造実績データに含まれる前記通過実績の組み合わせの総数に対する、当該製造実績データに含まれる個々の前記通過実績の組み合わせの数の割合と、前記注文データに含まれる前記注文量とに基づいて、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷を、前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷として導出する通過実績別製造工程別製造負荷導出ステップと、
前記通過実績別製造工程別製造負荷導出ステップにより導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷と、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期及び通過順と、前記複数の製造工程のうち最初に通過する製造工程で製造負荷が発生するタイミングと、に基づいて、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップと、
前記通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップにより導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングを集計して、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを、製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップと、
を有することを特徴とする製造負荷・タイミング予測方法。
【請求項８】
前記製造工程は、前記複数の製品の全てが通過する第１の製造工程と、当該第１の製造工程の後に前記複数の製品の全てが通過する第２の製造工程と、当該第１の製造工程と第２の製造工程の間の複数の製造工程である複数の途中工程とからなり、
当該複数の途中工程のそれぞれにおける製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングを予測することを特徴とする、請求項７に記載の製造負荷・タイミング予測方法。
【請求項９】
前記第２の製造工程における製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングをさらに予測することを特徴とする、請求項８に記載の製造負荷・タイミング予測方法。
【請求項１０】
前記製造実績データに基づいて前記工程通過判定ロジックを作成する工程通過判定ロジック作成ステップを更に有することを特徴とする、請求項７〜９の何れか１項に記載の製造負荷・タイミング予測方法。
【請求項１１】
前記複数の製造工程のそれぞれの通過実績は、前記複数の製造工程のそれぞれの通過回数であり、
前記通過実績の組み合わせは、前記複数の製造工程のそれぞれの通過回数を所定の順番に並べた実通過工程パターンであることを特徴とする、請求項７〜１０の何れか１項に記載の製造負荷・タイミング予測方法。
【請求項１２】
前記通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップは、前記通過実績別製造工程別製造負荷導出ステップにより導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷のうち、前記実通過工程パターンで通過回数が複数回であることが示されている前記製造工程で発生する製造負荷については、当該製造負荷の量を当該通過回数で割った値を、当該製造工程において１つのタイミングで発生する製造負荷として導出することを特徴とする、請求項１１に記載の製造負荷・タイミング予測方法。
【請求項１３】
請求項７〜１２の何れか１項に記載の製造負荷・タイミング予測方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製造負荷・タイミング予測装置、製造負荷・タイミング予測方法、及びコンピュータプログラムに関し、特に、製造仕様が異なる複数の製品を複数の製造工程を経て製造するための生産計画を評価するために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
鉄鋼業を始めとする多くの産業における製造プロセスでは、複数の製造工程を経て製品が製造される。このようにして製品を製造する際には、顧客が要求する製品注文情報をもつ製品を、要求された量だけ、要求された期日に納入できるようにすることが求められる。このような観点から、製品の製造負荷や工期を予測し、予測した結果から、生産計画の良否を評価する技術が提案されている。尚、本明細書において製造負荷とは、各製造設備での処理量（製造量）を指すものとする。
【０００３】
特許文献１には、製品の製造工程毎の製造負荷を以下のようにして予測する技術が開示されている。
まず、製品の属性が同一又は似ているものを同一の品種として分類するための決定木を工程別品種区分ロジックとして製造工程別に作成する。また、製造工程毎・品種毎に、当該品種に属する製品の総数に対する当該品種に属する製品の当該製造工程の通過数の割合の期待値を示す発生率を算出するモデルを製造負荷予測モデルとして作成する。その後、注文のあった製品の製品属性を工程別品種区分ロジックに適用して、製造工程別・品種別の生産計画量を求め、当該生産計画量に対応する発生率を当該生産計画量に乗算して、各製造工程の製造負荷を算出（予測）する。
【０００４】
また、特許文献２には、製品の工期を以下のようにして予測する技術が開示されている。
まず、各製造工程の通過の有無の実績値である通過実績有無の値を製造工程順が早いものから並べた通過工程パターン別の工期分布を導出する。次に、製造実績データに含まれる製品の製造仕様を決定木に適用することにより、当該製品の各製造工程の通過の有無の予測値を標準的な工程通過順で並べることにより得られる品種を、当該製造実績データに含まれる製品のそれぞれについて決定し、決定した品種別の通過工程パターンの発生確率を導出する。そして、通過工程パターン別の工期分布と、品種別の通過工程パターンの発生確率とを用いて品種別の工期分布を導出する。その後、注文データに含まれる製品の製造仕様を決定木に適用することにより、当該製品の各製造工程の通過の有無の予測値を所定の順番で並べることにより得られる品種を、当該注文データに含まれる製品のそれぞれについて決定し、決定した品種と、品種別の工期分布とを用いて、注文別の製造工期を算出（予測）する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１３４２８３号公報
【特許文献２】特開２０１３−３３４５０号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】山口和範、外２名、"図解入門よくわかる多変量解析の基本と仕組み"、株式会社秀和システム、2004年5月25日、p.143-168
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷に加えて、当該複数の製造工程のそれぞれで製造負荷が発生するタイミングを事前に予測することができれば、生産計画の良否をより詳細に評価することができる。
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷を予測することはできるが、当該複数の製造工程のそれぞれでいつ製造負荷が発生するのかを予測することはできない。
また、特許文献２に記載の技術は、製品の製造工期（製品が製造するまでの全体の期間）を予測する技術であり、複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷を予測することは勿論のこと、当該複数の製造工程のそれぞれでいつ製造負荷が発生するのかも予測することはできない。
【０００８】
本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷と、当該複数の製造工程のそれぞれで製造負荷が発生するタイミングとの双方を予測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】
【０００９】
本発明の製造負荷・タイミング予測装置は、製品の属性である製品仕様と製品の製造方法に関する仕様である製造仕様との少なくとも何れかが異なる複数の製品を複数の製造工程での処理により製造する製造工場の各製造工程における製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングを予測する製造負荷・タイミング予測装置であって、過去に製造された複数の製品のそれぞれについての製造実績データであって、製品仕様と製造仕様と前記複数の製造工程のそれぞれの通過実績とを含む製造実績データを、製品仕様と製造仕様とを入力とし、前記製造工程における通過の有無の予測値を出力する工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第１の分類手段と、製造する予定の製品についての注文データであって、製品仕様と製造仕様と注文量とを含む注文データを、前記工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を前記所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第２の分類手段と、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期を取得する製造工期取得手段と、前記複数の製造工程のそれぞれにおける通過順を取得する通過順取得手段と、前記第１の分類手段により分類された前記複数の予測通過パターンのうち、前記第２の分類手段により分類された前記予測通過パターンと同一の予測通過パターンに分類された前記製造実績データに含まれる前記通過実績の組み合わせの総数に対する、当該製造実績データに含まれる個々の前記通過実績の組み合わせの数の割合と、前記注文データに含まれる前記注文量とに基づいて、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷を、前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷として導出する通過実績別製造工程別製造負荷導出手段と、前記通過実績別製造工程別製造負荷導出手段により導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷と、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期及び通過順と、前記複数の製造工程のうち最初に通過する製造工程で製造負荷が発生するタイミングと、に基づいて、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出手段と、前記通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出手段により導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングを集計して、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを、製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する製造工程別製造負荷・タイミング導出手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明の製造負荷・タイミング予測方法は、製品の属性である製品仕様と製品の製造方法に関する仕様である製造仕様との少なくとも何れかが異なる複数の製品を複数の製造工程での処理により製造する製造工場の各製造工程における製造負荷及び当該製造負荷が発生するタイミングを予測する製造負荷・タイミング予測方法であって、過去に製造された複数の製品のそれぞれについての製造実績データであって、製品仕様と製造仕様と前記複数の製造工程のそれぞれの通過実績とを含む製造実績データを、製品仕様と製造仕様とを入力とし、前記製造工程における通過の有無の予測値を出力する工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第１の分類ステップと、製造する予定の製品についての注文データであって、製品仕様と製造仕様と注文量とを含む注文データを、前記工程通過判定ロジックを用いて、前記製造工程における前記予測値を前記所定の順番に並べた複数の予測通過パターンの何れか１つに分類する第２の分類ステップと、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期を取得する製造工期取得ステップと、前記複数の製造工程のそれぞれにおける通過順を取得する通過順取得ステップと、前記第１の分類ステップにより分類された前記複数の予測通過パターンのうち、前記第２の分類ステップにより分類された前記予測通過パターンと同一の予測通過パターンに分類された前記製造実績データに含まれる前記通過実績の組み合わせの総数に対する、当該製造実績データに含まれる個々の前記通過実績の組み合わせの数の割合と、前記注文データに含まれる前記注文量とに基づいて、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷を、前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷として導出する通過実績別製造工程別製造負荷導出ステップと、前記通過実績別製造工程別製造負荷導出ステップにより導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷と、前記複数の製造工程のそれぞれにおける製造工期及び通過順と、前記複数の製造工程のうち最初に通過する製造工程で製造負荷が発生するタイミングと、に基づいて、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを前記個々の通過実績の組み合わせのそれぞれについて導出したものを、通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップと、前記通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップにより導出された前記通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミングを集計して、前記製造工程毎に、発生する製造負荷の量とタイミングとを、製造工程別の製造負荷・タイミングとして導出する製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップと、を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明のコンピュータプログラムは、前記製造負荷・タイミング予測方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、注文と同じ予測通過パターンに分類された過去の製造実績における各製造工程の発生率を用いて、当該注文における各製造工程の製造負荷を求め、求めた各製造工程の製造負荷と、各製造工程の製造工期と、各製造工程の通過順とを用いて、発生する製造負荷の量とタイミングを製造工程毎に求めるようにした。したがって、複数の製造工程のそれぞれにおける製造負荷と、当該複数の製造工程のそれぞれで製造負荷が発生するタイミングとの双方を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】厚鋼板（厚板）の製造工場の概略構成の一例を説明する図である。
【図２】製造負荷・タイミング予測装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図３】製造実績データの一例を示す図である。
【図４】或る途中工程の工程通過判定ロジックの一例を示す図である。
【図５】製造番号別の通過有無変数と予測通過パターンの一例を示す図である。
【図６】或る予測通過パターンにおける実通過工程パターンと当該実通過工程パターンの構成比率の一例を示す図である。
【図７】或る予測通過パターンにおける実通過工程パターンと当該実通過工程パターンの構成比率と当該実通過工程パターンの途中工程別発生率の一例を示す図である。
【図８】途中工程別製造工期と工程通過順の一例を示す図である。
【図９】注文データの一例を示す図である。
【図１０】注文番号別の通過有無変数と予測通過パターンの一例を示す図である。
【図１１】注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量の一例を示す図である。
【図１２】実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングの一例を示す図である。
【図１３】途中工程別発生量・発生タイミングの一例を示す図である。
【図１４】途中工程別発生量・発生タイミングの情報の表示例を示す図である。
【図１５−１】製造負荷・タイミング予測装置の処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１５−２】図１５−１に続くフローチャートである。
【図１６】特許文献１の手法で導出される製造負荷の発生量の一例を示す図である。
【図１７】工程通過判定ロジックの他の例を示す図である。
【図１８】途中工程別製造工期と工程通過順の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を説明する。
図１は、本実施形態で、製造負荷と当該製造負荷が発生するタイミングを予測する対象となる製造工程を説明する図である。具体的に、図１は、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図である。尚、本発明の適用先は、厚鋼板の製造工場に限定されないことは勿論である。図１において、矢印は製品の流れを示す。
転炉工程１０１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３００ｔｏｎ単位で調整し、溶鋼鍋に出鋼する。この転炉工程１０１での出鋼単位をチャージと呼ぶ。
連続鋳造工程１０２では、転炉工程１０１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２０ｔｏｎ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１０２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概ね８〜１２チャージを１キャストとして製造する。
【００１５】
圧延工程１０３では、スラブを加熱した後、所定の厚みや幅まで成形する。転炉工程１０１、連続鋳造工程１０２、及び圧延工程１０３では全ての製品が処理を行われる。また、圧延工程１０３で製造負荷が発生するタイミングは予め定められている。圧延工程１０３は、全ての製品について製造負荷が発生する製造工程であって、当該工程で製造負荷が発生するタイミングが定められている製造工程であり、予測の対象となる製造工程の前の起点となる製造工程となる。このように、予測の対象となる製造工程の前の起点となる製造工程は、必ずしも、製造工場において最初に行われる工程（図１に示す例では転炉工程１０１）に限定されるものではない。
【００１６】
手入れ工程１０４は、精整工程の一部であり、品質確保のために圧延後のスラブの手入を行う。
矯正（ＣＬ）工程１０５と矯正（ＯＬ）工程１０６は、精整工程の一部であり、形状等の品質を確保するために圧延後のスラブの矯正を行う。図１に示す例では、２つの矯正工程（矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６）がある。
切断工程１０７は、精整工程の一部であり、注文仕様のサイズに圧延後のスラブの切断を行う。
【００１７】
手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、及び矯正（ＯＬ）工程１０６で処理が行われるか否かは、圧延工程１０３で圧延が行われた後の製品の状態等によって定まる。また、切断工程１０７で処理が行われるか否かは、製品の仕様等によって定まる。すなわち、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、及び切断工程１０７の何れの製造工程で注文のあった製品に対する処理が行われるのかは事前に定められていない。また、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、及び切断工程１０７は、必ずしも全ての製品について処理が行われる製造工程ではない。
【００１８】
本実施形態では、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、及び切断工程１０７については、当該製造工程による処理が行われた製品の状態によって、当該製造工程による処理が再度行われることがあるものとする。すなわち、本実施形態では、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、及び切断工程１０７については、繰り返し複数回の処理が行われることがあるものとする。また、図１に示す例では、手入れ工程１０４の後に矯正（ＣＬ）工程１０５が、矯正（ＣＬ）工程１０５の後に矯正（ＯＬ）工程１０６が、矯正（ＯＬ）工程１０６の後に切断工程１０７が実行される場合を例に挙げて示しているが、必ずしもこの順になるものではない。
【００１９】
全ての処理を終えた製品は、倉庫１０８に配置される。尚、倉庫１０８における製造負荷は、倉庫１０８内に製品を配置するための処理が行われることにより発生する。また、倉庫１０８には、全ての製品が配置される（すなわち、全ての製品について製造負荷が発生する）。図１に示す例では、倉庫１０８が最後の工程になる。
【００２０】
以下に示す本実施形態の製造負荷・タイミング予測装置２００では、圧延工程１０３と倉庫１０８との間の途中の製造工程である手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、及び切断工程１０７における製造負荷と当該製造負荷が発生するタイミングとを注文毎に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。
以下の説明では、製造工程において製品に対して当該製造工程で行うべき処理（例えば、熱処理、加工、保管）が行われることを、必要に応じて、製品が当該製造工程を通過すると称する。また、圧延工程１０３と倉庫１０８との間の途中の製造工程（手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、及び切断工程１０７）を必要に応じて途中工程と称する。
【００２１】
図２は、製造負荷・タイミング予測装置２００の機能的な構成の一例を示す図である。製造負荷・タイミング予測装置２００のハードウェアは、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及び各種インターフェースを備えた公知の情報処理装置を用いることにより実現することができるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
【００２２】
［製造実績データ取得部２０１］
製造実績データ取得部２０１は、製造実績データを外部から取得して記憶する。製造実績データ取得部２０１は、例えば、ユーザによるユーザインターフェースの入力操作に従って製造実績データを取得したり、リムーバル記憶媒体に記憶された製造実績データを読み出したり、外部装置から通信回線を介して製造実績データを受信したりすることによって、製造実績データを取得することができる。
【００２３】
図３は、製造実績データ３００の一例を示す図である。
図３において、製造実績データ３００は、製造番号３０１と、製品仕様３０２と、製造仕様３０３と、実績通過回数３０４と、実績工期３０５とを含む。
製造番号３０１は、製品を識別する番号である。
製品仕様３０２は、製品の属性を示すものである。例えば、製品番号が「０００１」の製品の製品仕様３０２は、製品（鋼板）の板厚が３０ｍｍであり、製品の板幅が６００ｍｍであり、製品の重量が３．５ｔｏｎである。また、製造仕様３０３は、製品の製造方法に関する仕様であり、製品の製法がＡであり、製品を製造する際の切断方法がａであることを示す。ここでは、板厚、板幅、重量が製品仕様３０２であり、製法、及び切断方法が製造仕様３０３である場合を例に挙げて示しているが、製品仕様３０２及び製造仕様３０３の内容は、製品によって異なるものである。
【００２４】
実績通過回数３０４は、製造番号３０１で識別される製品が通過した製造工程の通過回数を、全ての途中工程のそれぞれについて個別に識別するためのものである。例えば、製造番号３０１が「０００２」の製品は、手入れ工程１０４を０回通過し（手入れ工程１０４を通過せず）、矯正（ＣＬ）工程１０５を３回通過し、矯正（ＯＬ）工程１０６を０回通過し（矯正（ＯＬ）工程１０６を通過せず）、切断工程１０７を１回通過したことが、実績通過回数から判断される。
実績工期３０５は、製造番号３０１で識別される製品を製造するのに要した全工期である。例えば、製品番号が「０００１」の製品の実績工期３０５は９日である。
製造実績データ取得部２０１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及び各種インターフェースを用いることにより実現することができる。
【００２５】
［工程通過判定ロジック作成部２０２］
工程通過判定ロジック作成部２０２は、製品を製造するに際し、製品が通過する途中工程と、製品が通過しない途中工程と、を全ての途中工程について個別に予測する工程通過判定ロジックを、製造実績データ３００に含まれる製造仕様に基づいて作成する。本実施形態では、工程通過判定ロジックとして、決定木を採用する場合を例に挙げて説明する。
図４は、或る途中工程の工程通過判定ロジックの一例を示す図である。図４に示すように、本実施形態では、工程通過判定ロジック作成部２０２は、製造実績データ３００に含まれる製造仕様を説明変数とし、各製品の各途中工程の通過の有無の予測値を示す通過有無変数を目的変数とする決定木を作成する。ここでは、ある途中工程の通過有無変数が「１」である製品は当該途中工程を通過することが予測される（当該製品は当該途中工程を通過し易い）ことを意味し、「０」である製品は当該途中工程を通過しないことが予測される（当該製品は当該途中工程を通過し難い）ことを意味するものとする。
【００２６】
決定木とはデータの分析手法の一つであり、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る。決定木は、製造不良の要因の特定や市場情報の分類等に使われている（例えば非特許文献１を参照）。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。ここで、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。決定木の作成にあたっては、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等に深く関係するために極めて重要である。
【００２７】
ここでは、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等を、決定木の構造に関するパラメータとして設定する。具体的には、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。この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。より具体的には、データ数の上限値を１００以上に増やしても予測精度が向上しなかったため、データ数の上限値を１００とした。
工程通過判定ロジック作成部２０２は、このようにして得られる設計パラメータ、製造実績データ３００に含まれる製造仕様、説明変数、及び目的変数に基づいて、図４に示すような決定木４００を、決定木作成アルゴリズムにより工程毎に作成する。本実施形態では、途中工程の数が「４」であるので、図４に示すような決定木４００が４個作成されることになる。
【００２８】
図４に示す決定木４００が手入れ工程１０４に対する決定木であるとすると、例えば、製法がＢであり、重量が４．０ｔｏｎ（≧３．２ｔｏｎ）であり、板幅が７００ｍｍ（＜１５００ｍｍ）である製造仕様の製品の通過有無変数は、「１」に分類されるので、手入れ工程１０４を通過することが予測される（手入れ工程１０４を通過し易い）ことになる。
工程通過判定ロジック作成部２０２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００２９】
［工程通過判定ロジック格納部２０３］
工程通過判定ロジック格納部２０３は、工程通過判定ロジック作成部２０２で作成された決定木４００を格納する。
工程通過判定ロジック格納部２０３は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
【００３０】
［第１の予測通過パターン導出部２０４］
第１の予測通過パターン導出部２０４は、製造実績データ３００に含まれる製造仕様を、工程通過判定ロジック格納部２０３に格納されている決定木４００に適用して、製造実績データ３００に含まれる各製品のそれぞれについて、各途中工程の通過の有無の予測値（通過有無変数（＝「１」又は「０」））を求め、当該通過有無変数を結合した情報を、当該製品の予測通過パターンの情報として作成する。本実施形態では、決定木４００を作成した際に使用した製造実績データ３００と同じ製造実績データ３００を用いて、予測通過パターンの情報を作成するものとする。
【００３１】
図５は、製造実績データ３００から得られる、製造番号別の通過有無変数と予測通過パターンの一例を示す図である。
図５において、製造実績データ３００に含まれる製造仕様を、図４に示すような決定木４００に適用することによって、各途中工程の通過有無変数５０１が製品毎に得られる。本実施形態では、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、切断工程１０７の順で、即ち、標準的な工程通過順に従って、各途中工程の通過有無変数５０１の値を並べることを製品毎に行うことにより、製品毎に予測通過パターン５０２が作成される。例えば、製造番号３０１が「０００１」の予測通過パターン５０２は、手入れ工程１０４の通過有無変数５０１である「０」と、矯正（ＣＬ）工程１０５の通過有無変数５０１である「０」と、矯正（ＯＬ）工程１０６の通過有無変数５０１である「０」と、切断工程１０７の通過有無変数５０１である「１」とをこの順で並べた値である「０００１」となる（図５を参照）。図５に示す結果と、図３に示す結果とを比較すると、例えば、製造番号３０１が「０００１」の製品の手入れ工程１０４の実績通過回数は「１」である（すなわち手入れ工程１０４を通過している）のに対し（図３を参照）、同じ製造番号３０１が「０００１」の製品の手入れ工程１０４の通過有無変数は「０」（手入れ工程１０４を通過していないこと）となっている（図５を参照）。このように、統計的手法には予測誤差が生じることもある。
【００３２】
本実施形態では、途中工程の数が「４」であり、予測通過パターンはそれぞれ「１」又は「０」の値を示す４つのビットからなるので、予測通過パターンの数は最大で「１６」（＝２4）となる。尚、製造実績データ３００に含まれる製品仕様３０２や製造仕様３０３の内容や決定木４００のロジック等によっては、１６通の予測通過パターンが得られないこともある。
第１の予測通過パターン導出部２０４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００３３】
［実通過工程パターン・構成比率算出部２０５］
実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、第１の予測通過パターン導出部２０４で導出された全ての予測通過パターンのそれぞれについて、実通過工程パターンを導出すると共に、当該実通過工程パターンの構成比率を算出する。
まず、実通過工程パターンを導出する方法の一例について説明する。
本実施形態では、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、製造番号３０１の製造実績データ３００の実績通過回数の値を、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、切断工程１０７の順で、上位のビットから順に並べた値を実通過工程パターンとする。このような実通過工程パターンの導出を、第１の予測通過パターン導出部２０４で導出された予測通過パターンが同一となった製品（製造番号３０１）のそれぞれについて行うことにより、予測通過パターンが同一である製品（製造番号３０１）の製造実績データ３００のそれぞれについての実通過工程パターンが作成される。例えば、製造番号３０１が「０００１」の製品の実通過工程パターンは、手入れ工程１０４の実績通過回数である「１」と、矯正（ＣＬ）工程１０５の実績通過回数である「１」と、矯正（ＯＬ）工程１０６の実績通過回数である「０」と、切断工程１０７の実績通過回数である「０」とをこの順で並べた値である「１１００」となる。
実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、このような予測通過パターン毎の実通過工程パターンの導出を、全ての予測通過パターンについて行う。
【００３４】
次に、実通過工程パターンの構成比率を算出する方法の一例を説明する。
実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、同一の予測通過パターンに属する実通過工程パターンの基となる製品（製造番号３０１）の数を導出する。以下の説明では、この数を必要に応じて全実通過工程パターン内製品数と称する。また、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、当該同一の予測通過パターンに属する実通過工程パターンのそれぞれについて、当該実通過工程パターンの基となる製品（製造番号３０１）の数を導出する。以下の説明では、この数を必要に応じて各実通過工程パターン内製品数と称する。
【００３５】
そして、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、同一の予測通過パターンに属する全実通過工程パターン内製品数に対する各実通過工程パターン内製品数の割合を、実通過工程パターンの構成比率として導出する。具体的に実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、以下の（１）式の計算を、当該同一の予測通過パターンに属する実通過工程パターンのそれぞれについて個別に行う。
実通過工程パターンの構成比率＝（各実通過工程パターン内製品数）÷（全実通過工程パターン内製品数）  ・・・（１）
【００３６】
実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、以上のようにして、同一の予測通過パターンに属する全ての実通過工程パターンについて、実通過工程パターンの構成比率を算出することを、第１の予測通過パターン導出部２０４で導出された全ての予測通過パターンのそれぞれについて行う。
図６は、或る予測通過パターンにおける実通過工程パターンと当該実通過工程パターンの構成比率の一例を示す図であり、最前面に予測通過パターン０００１について示す。
例えば、図５に示す結果から、予測通過パターン５０２が「０００１」の製品（製品番号）の数として「１００」が得られた。また、図４に示す結果から、当該予測通過パターン「０００１」となる製品（製品番号）を割り出し、図３に示す結果から、当該製造（製品番号３０１）のうち、実通過工程パターンが「１１００」である製品の数を求めると「１３」が得られたとする。この場合、予測通過パターン「０００１」の実通過工程パターン「１１００」の構成比率は０．１３（＝１３÷１００）となる（図６の実通過工程パターン６０１が「１１００」の構成比率６０２の欄を参照）。
実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００３７】
［途中工程別製造負荷発生率算出部２０６］
途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、第１の予測通過パターン導出部２０４で導出された全ての予測通過パターンのそれぞれについて、途中工程別発生率を算出する。途中工程別発生率とは、予測通過パターン毎に当該予測通過パターンに属する製品の単位量あたりの途中工程毎の通過割合を表す。図７は、或る予測通過パターンにおける実通過工程パターンと当該実通過工程パターンの構成比率と当該実通過工程パターンの途中工程別発生率の一例を示す図であり、最前面に予測通過パターン０００１について示す。尚、図７に示す実通過工程パターン７０１と構成比率７０２は、それぞれ図６に示した実通過工程パターン６０１と構成比率６０２と同じである。
【００３８】
まず、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、同一の予測通過パターンが得られた製品の実通過工程パターン７０１と当該実通過工程パターンの構成比率７０２との組を１つ抽出する。
次に、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、抽出した実通過工程パターン７０１の各ビットの値に、当該実通過工程パターンの構成比率７０２の値を乗算することを、当該実通過工程パターン７０１の全てのビットについて個別に行った値を各途中工程の途中工程別製造負荷発生率７０３として算出する。
【００３９】
前述したように、実通過工程パターン７０１は、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、切断工程１０７の順で、各途中工程の実績通過回数の値を上位のビットから順に並べたものである。したがって、例えば、図７に示す実通過工程パターン７０１のうち、値が「１１００」の実工程通過パターンの手入れ工程１０４の途中工程別製造負荷発生率７０３は、実通過工程パターンの最上位のビットの値である「１」と、当該実通過工程パターンの構成比率である「０．１３」を乗算することにより「０．１３」となる（図７の実通過工程パターン７０１が「１１００」の行の途中工程別製造負荷発生率７０３が「手入れ」の欄を参照）。
【００４０】
また、例えば、図７に示す実通過工程パターン７０１のうち、値が「０３０１」の実工程通過パターンの矯正（ＣＬ）工程１０５の途中工程別製造負荷発生率７０３は、実通過工程パターンの最上位から２番目のビットの値である「３」と、当該実通過工程パターンの構成比率である「０．１」を乗算することにより「０．３」となる（図７の実通過工程パターン７０１が「０３０１」の行の途中工程別製造負荷発生率７０３が「矯正（ＣＬ）」の欄を参照）。
【００４１】
途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、このような計算を、同一の予測通過パターンが得られた製品の全ての実通過工程パターン７０１について個別に行って、当該同一の予測通過パターンが得られた製品の全ての実通過工程パターン７０１の全ての途中工程における途中工程別製造負荷発生率７０３を算出する。さらに、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、第１の予測通過パターン導出部２０４で導出された全ての予測通過パターンについて、以上の計算を行う。
このようにして、図７に示す途中工程別製造負荷発生率７０３のテーブルが、第１の予測通過パターン導出部２０４で導出された予測通過パターンの数だけ得られる。すなわち、予測通過パターン別実通過工程パターン別に各途中工程の途中工程別発生率が得られる。
途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００４２】
［途中工程別発生率格納部２０７］
途中工程別発生率格納部２０７は、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６で算出された途中工程別製造負荷発生率７０３（予測通過パターン別実通過工程パターン別の各途中工程の途中工程別発生率）を格納する。
途中工程別発生率格納部２０７は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
【００４３】
［途中工程別製造工期算出部２０８］
途中工程別製造工期算出部２０８は、製造実績データ３００（実績通過回数３０４及び実績工期３０５）を用いて、全ての途中工程のそれぞれの製造工期を途中工程別製造工期として個別に算出する。
途中工程別製造工期を算出する方法は、例えば特許文献２に記載されている公知の技術を用いることにより実現できるので詳細な説明を省略するが、特許文献２では、例えば、以下の（２）式及び（３）式による計算を行って、最尤推定により、各工程の工期分布の平均μj及び分散ｖjを算出することが示されている。本実施形態では、この各工程の工期分布の平均μjを途中工程別製造工期として算出するものとする。
【００４４】
【数１】
2015069527.tif 000003
【００４５】
（２）式、（３）式において、Ｋは、実通過工程パターンｋの種類の数である。ｑk＝（ｑk1，ｑk2，・・・，ｑkM）は、実通過工程パターンｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）である。ｔiは製品ｉの実績工期３０５である。Ｎk＾は、実通過工程パターンｋに属する製品の数である。平均μk＾と分散ｖk＾は、実通過工程パターンｋの工期分布の平均、分散である。
ここで、平均μk＾は、実通過工程パターンｋにおいて通過したことが示されている工程ｊの工程分布の平均μjの和を表す。また、分散ｖk＾は、実通過工程パターンｋにおいて通過したことが示されている工程ｊの工程分布の分散ｖjの和を表す。
（２）式に示す評価関数Ｊは、実通過工程パターンの種類の数Ｋの項の和で表現される。また、（２）式において、右辺第１項と第４項のＮk＾と、右辺第２項と第４項の積算（Σ（ｔi）2、Σｔi）は、製造実績データ３００を集計することにより計算することができる。
途中工程別製造工期算出部２０８は、最適化計算を行って（２）式の評価関数Ｊを最小にする平均μj、分散ｖjを算出する。尚、この最適化計算は、滑降シンプレックス法、準ニュートン法等の公知の非線形最適化計算手法を用いることにより実行することができる。尚、ここでは、工期分布が正規分布である場合について示したが、特許文献２に示すように工期分布は、正規分布以外の対数正規分布やポアソン分布であってもよい。
途中工程別製造工期算出部２０８は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００４６】
［工程別工期格納部２０９］
工程別工期格納部２０９は、途中工程別製造工期算出部２０８で算出された途中工程別製造工期を格納する。
工程別工期格納部２０９は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
［途中工程通過順取得部２１０］
途中工程通過順取得部２１０は、全ての途中工程のそれぞれの通過順である途中工程通過順を外部から取得する。途中工程通過順取得部２１０は、例えば、ユーザによるユーザインターフェースの入力操作に従って工程通過順を取得したり、リムーバル記憶媒体に記憶された工程通過順を読み出したり、外部装置から通信回線を介して工程通過順を受信したりすることによって、途中工程通過順を取得することができる。
途中工程通過順取得部２１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及び各種インターフェースを用いることにより実現することができる。
［工程通過順格納部２１１］
工程通過順格納部２１１は、途中工程通過順取得部２１０で取得された工程通過順を格納する。
工程通過順格納部２１１は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
【００４７】
図８は、途中工程別製造工期と工程通過順の一例を示す図である。
図８では、手入れ工程１０４の製造工期が１．０日であり、矯正（ＣＬ）工程１０５の製造工期が１．６日であり、矯正（ＯＬ）工程１０６の製造工期が４．４日であり、切断工程１０７の製造工期が２．５日である場合を例に挙げて示している（図８の途中工程別製造工期８０１の各欄を参照）。また、図８では、図１に示したように、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、切断工程１０７の順で製品が各途中工程を通過する場合を例に挙げて示している（図８の途中工程通過順８０２の各欄を参照）。
尚、このような途中工程通過順８０２に基づいて、例えば、早く通過する途中工程ほど上位のビットになるように、図５に示した予測通過パターン５０２と図６に示した実通過工程パターン６０１における各ビットの並び順を決定するようにしてもよい。
【００４８】
［注文データ取得部２１２］
注文データ取得部２１２は、注文データを外部から取得して記憶する。注文データ取得部２１２は、例えば、ユーザによるユーザインターフェースの入力操作に従って注文データを取得したり、リムーバブル記憶媒体に記憶された注文データを読み出したり、外部装置から通信回線を介して注文データを受信したりすることによって、注文データを取得することができる。
【００４９】
図９は、注文データ９００の一例を示す図である。
図９において、注文データ９００は、注文番号９０１と、製品仕様９０２と、製造仕様９０３と、注文量９０４と、を含む。
注文番号９０１は、注文を識別する番号である。
製品仕様９０２と製造仕様９０３は、製品の属性を示すものであり、図３に示した製造実績データ３００における製品仕様３０２、製造仕様３０３と同じ属性（項目）を有している。図３に示す各製品仕様３０２、製造仕様３０３の内容は前述した通りであるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
注文量９０４は、製品の注文量を示すものである。図９に示す例では、厚鋼板（厚板）の製造工場における最終製品である厚鋼板（厚板）枚数を注文量としている。
注文データ取得部２１２は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及び各種インターフェースを用いることにより実現することができる。
【００５０】
［第２の予測通過パターン導出部２１３］
第２の予測通過パターン導出部２１３は、注文データ９００に含まれている製品仕様９０２と製造仕様９０３を、工程通過判定ロジック格納部２０３に格納されている決定木４００（図４を参照）に適用して、注文データ９００に含まれる各注文のそれぞれについて、各途中工程の通過のし易さ（通過有無変数（＝「１」又は「０」））を求め、当該通過有無変数を、予測通過パターン５０２（図５を参照）と同じ並び順で結合した情報を、当該注文の予測パターンの情報として作成する。
【００５１】
図１０は、注文データ９００から得られる、注文番号別の通過有無変数と予測通過パターンの一例を示す図である。
前述したように、本実施形態では、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、切断工程１０７の順で、各途中工程の通過有無変数５０１の値を上位のビットから順に並べることを製品毎に行うことにより、注文毎に予測通過パターン５０２が作成される。したがって、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、切断工程１０７の順で、各途中工程の通過有無変数１００１の値を上位のビットから順に並べることを注文毎に行うことにより、注文毎の予測通過パターン１００２が作成される。
【００５２】
例えば、注文番号が「００１」の予測通過パターン１００２は、手入れ工程１０４の通過有無変数１００１である「０」と、矯正（ＣＬ）工程１０５の通過有無変数１００１である「０」と、矯正（ＯＬ）工程１０６の通過有無変数１００１である「０」と、切断工程１０７の通過有無変数１００１である「１」とをこの順で並べた値である「０００１」となる（図１０を参照）。
第２の予測通過パターン導出部２１３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００５３】
［途中工程別発生量算出部２１４］
途中工程別発生量算出部２１４は、注文データ９００に含まれる全ての注文（注文番号９０１）のそれぞれについて、当該注文番号９０１の製品仕様９０２と製造仕様９０３から得られた予測通過パターン１００２と同一の値を有する予測通過パターン５０２を割り出し、割り出した予測通過パターン５０２に属する途中工程別製造負荷発生率７０３を途中工程別発生率格納部２０７から抽出する。また、注文データ９００に含まれる全ての注文（注文番号９０１）のそれぞれについて、当該注文データ９００に含まれる注文量９０４を抽出する。
そして、途中工程別発生量算出部２１４は、同一の注文（注文番号９０１）について抽出した途中工程別製造負荷発生率７０３と注文量９０４とを乗算した値を、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量として算出する。
【００５４】
図１１は、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量の一例を示す図である。
ここでは、図７の最前面に示す途中工程別製造負荷発生率７０３は、予測通過パターン５０２が「０００１」におけるものであり、図１１の最前面に示す注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００は、注文番号９０１が「００１」の注文に対するものであるとして、当該注文における途中工程別製造負荷発生量の計算方法の具体例を説明する。
【００５５】
図９において注文番号９０１が「００１」の注文から得られた予測通過パターン１００２は「０００１」である。図７に示す途中工程別製造負荷発生率７０３は、予測通過パターン５０２が「０００１」におけるものであるので、図７に示す途中工程別製造負荷発生率７０３のそれぞれに、注文番号９０１が「００１」の注文量９０４である１００［枚］と、図７に示す途中工程別製造負荷発生率７０３の各欄に示されている値とを乗算したものを実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量として導出する。
【００５６】
例えば、実通過工程パターン７０１の値が「１１００」の手入れ工程１０４の途中工程別製造負荷発生率７０３は、図７より０．１３である。したがって、図１１において、実通過工程パターン１１０１の値が「１１００」である手入れ工程１０４の製造負荷の発生量（実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量）は、１３［枚］（＝１００×０．１３）となる（図１１の実通過工程パターン１１０１の値が「１１００」の行の「手入れ」の欄を参照）。
途中工程別発生量算出部２１４は、このような計算を、同一の予測通過パターンに属する全ての実通過工程パターンについて個別に行って実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量を導出する。さらに、途中工程別発生量算出部２１４は、以上のような実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量の算出を、注文データ取得部２１２により取得された注文データ９００内の全ての注文について個別に行って注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００を導出する。
途中工程別発生量算出部２１４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００５７】
［実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５］
実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、注文データ９００に含まれる全ての注文（注文番号９０１）のそれぞれについて、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングを算出する。
【００５８】
実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、注文（注文番号９０１）の１つを選択し、選択した注文番号９０１に対応する注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００を抽出する（図１１を参照）。また、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、途中工程別製造工期８０１を工程別工期格納部２０９から抽出すると共に、途中工程通過順８０２を工程通過順格納部２１１から抽出する（図８を参照）。
【００５９】
そして、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００内の全ての実通過工程パターン１１０１のそれぞれについて、当該実通過工程パターン１１０１に対応する途中工程別製造負荷発生量１１０２と、途中工程別製造工期８０１と、途中工程通過順８０２と、予め定められている圧延工程１０３で製造負荷が発生するタイミングと、から、どのタイミングにどの通過工程でどの位の製造負荷が発生するのかを導出する。このように、製造負荷が発生する通過工程と当該製造負荷が発生するタイミングとを、実通過工程パターン毎に示す情報が、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングである。
実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、このような実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングの導出を、注文データ９００に含まれる全ての注文（注文番号９０１）のそれぞれについて行う。
【００６０】
図１２は、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングの一例を示す図である。
ここでは、図１１の最前面に示す注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００は、注文番号９０１が「００１」の注文に対するものであり、図１２に示す実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００が、当該注文における実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングであり、当該注文に対する製品を製造するために圧延工程１０３で製造負荷が発生するタイミング（圧延予定日）が２月１９日であるものとして、当該注文における実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミングの計算方法の具体例を説明する。
【００６１】
図９に示す注文番号９０１が「００１」である注文の注文量９０４は１００枚である。そうすると、例えば、図１１に示す実通過工程パターン１１０１のうち、値が「０３０１」である実通過工程パターンについては、図８に示す途中工程通過順８０２と図１１に示す途中工程別製造負荷発生量１１０２とから、注文量９０４である１００枚のうちの１０枚の製品が、矯正（ＣＬ）工程１０５を３回通過した後に、切断工程１０７を１回通過すると判断できる。ここで、値が「０３０１」である実通過工程パターンは、矯正（ＣＬ）工程１０５を３回通過することを示すものである。したがって、図１１に示す実通過工程パターン１１０１のうち、値が「０３０１」である実通過工程パターンの途中工程別製造負荷発生量１１０２である「３０」を「３」で割った「１０」が矯正（ＣＬ）工程１０５において１つのタイミングで発生する製造負荷になる。
【００６２】
また、図８に示す途中工程別製造工期８０１から、圧延予定日（２月１９日）から（１．６を四捨五入した）２日後である２月２１日と、圧延予定日（２月１９日）から（３．２（＝１．６+１．６）を四捨五入した）３日後である２月２２日と、圧延予定日（２月１９日）から（４．８（＝１．６+１．６+１．６）を四捨五入した）５日後である２月２４日にそれぞれ矯正（ＣＬ）工程１０５で製造負荷が発生し、圧延予定日（２月１９日）から（７．３（＝１．６+１．６＋１．６+２．５）を四捨五入した）７日後である２月２６日に切断工程１０７で製造負荷が発生すると判断できる。
【００６３】
したがって、注文番号９０１が「００１」である注文の、値が「０３０１」である実通過工程パターンについては、図１２に示すように、１００枚のうちの１０枚の製品は、２月１９日に圧延工程１０３を通過し、２月２１日、２月２２日、２月２４日に矯正（ＣＬ）工程１０５を通過し、２月２６日に切断工程１０７を通過することを示す実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００が得られる。図１２に示す例では、「処理日」が、製造負荷が発生するタイミングに対応し、「工程名」が、途中工程の名称に対応し、「発生量」が、「製造負荷の発生量」に対応する。
実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、このような計算を、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００に含まれる全ての実通過工程パターン１１０１について個別に行って、１つの注文（注文番号９０１）における実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を導出する。
【００６４】
さらに、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、全ての注文（注文番号９０１）の注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００のそれぞれについて、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を導出する。
実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
【００６５】
［途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６］
途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６は、注文データ９００に含まれる全ての注文（注文番号９０１）のそれぞれについて、途中工程別発生量・発生タイミングを算出する。
途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６は、注文（注文番号９０１）の１つを選択し、選択した注文番号９０１に対応する実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を抽出する（図１２を参照）。そして、途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６は、抽出した実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００の同一の処理日における同一の工程名の発生量の総和をとったものを途中工程別発生量・発生タイミングとして算出する。
途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６は、このような途中工程別発生量・発生タイミングの導出を、注文データ９００に含まれる全ての注文（注文番号９０１）のそれぞれについて行う。
【００６６】
図１３は、途中工程別発生量・発生タイミングの一例を示す図である。
図１２に示す実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００が属する注文（注文番号９０１）と、図１３に示す途中工程別発生量・発生タイミング１３００が属する注文（注文番号９０１）とが同じものであるとする。
この場合、途中工程別発生量・発生タイミング１３００では、２月２１日に矯正（ＣＬ）工程１０５で１９枚の製造負荷が発生しているのに対し、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００では、２月２１日に１０枚しか矯正（ＣＬ）工程１０５製造負荷が発生していない。したがって、当該注文（注文番号９０１）に属するその他の実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００から、２月２１日に矯正（ＣＬ）工程１０５で発生する製造負荷の合計を求めると９枚（＝１９−１０）となる。
【００６７】
また、途中工程別発生量・発生タイミング１３００では、２月２０日に手入れ工程１０４で２２枚の製造負荷が発生しているのに対し、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００では、２月２０日に製造負荷が発生していない。したがって、当該注文（注文番号９０１）に属するその他の実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００から、２月２０日に手入れ工程１０４で発生する製造負荷の合計を求めると２２枚（＝２２−０）となる。
途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを用いることにより実現することができる。
［途中工程別発生量・発生タイミング格納部２１７］
途中工程別発生量・発生タイミング格納部２１７は、途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６で算出された途中工程別発生量・発生タイミング１３００を格納する（図１３を参照）。
途中工程別発生量・発生タイミング格納部２１７は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
【００６８】
［途中工程別発生量・発生タイミング出力部２１８］
途中工程別発生量・発生タイミング出力部２１８は、途中工程別発生量・発生タイミング格納部２１７に格納された途中工程別発生量・発生タイミング１３００の情報を出力する。具体的に説明すると、途中工程別発生量・発生タイミング出力部２１８は、例えば、途中工程別発生量・発生タイミング１３００の情報について、表示装置への表示、外部装置への送信、及びリムーバブル記憶媒体への記憶の少なくとも何れか１つを行う。途中工程別発生量・発生タイミング１３００の情報の出力は、ユーザによるユーザインターフェースの操作に基づいて行うようにてもよいし、予め設定されたタイミングで自動的に行うようにしてもよい。
【００６９】
図１４は、途中工程別発生量・発生タイミング１３００の情報の表示例を示す図である。尚、図１４では、１つの注文（注文番号９０１）における途中工程別発生量・発生タイミング１３００の情報を示している。
途中工程別発生量・発生タイミング１３００の情報の表示は、図１４に示すように製造負荷が発生するタイミング（発生タイミング）を横軸とし、製造負荷（発生量）を縦軸とする折れ線グラフとしてもよいし、図１３に示すように、発生タイミングと各途中工程とを表形式で表示してもよい。
途中工程別発生量・発生タイミング出力部２１８は、例えば、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、及び各種インターフェースを用いることにより実現することができる。
【００７０】
次に、図１５のフローチャートを参照しながら、製造負荷・タイミング予測装置２００の処理の一例を説明する。
まず、図１５−１のステップＳ１５０１において、製造実績データ取得部２０１は、製造実績データ３００を取得するまで待機する。製造実績データ３００を取得するとステップＳ１５０２に進む。
ステップＳ１５０２に進むと、工程通過判定ロジック作成部２０２は、製造実績データ３００に含まれる製品仕様３０２と製造仕様３０３に基づいて、製品が通過する途中工程と通過しない途中工程とを途中工程毎に予測する工程通過判定ロジックとして決定木４００を作成する。
【００７１】
次に、ステップＳ１５０３において、工程通過判定ロジック作成部２０２は、ステップＳ１５０１で作成した決定木４００を、工程通過判定ロジック格納部２０３に格納する。
次に、ステップＳ１５０４において、第１の予測通過パターン導出部２０４は、製造実績データ３００に含まれる製品仕様３０２と製造仕様３０３を決定木４００に適用して、製造実績データ３００に含まれる製品のそれぞれについて、各途中工程の通過の有無の予測値（通過有無変数５０１）を求め、当該通過有無変数を結合した情報を、当該製品の予測通過パターン５０２として導出する。
【００７２】
次に、ステップＳ１５０５において、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、ステップＳ１５０４で導出した予測通過パターン５０２を特定する変数ａに１を設定する。
次に、ステップＳ１５０６において、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、ステップＳ１５０５で設定された変数ａで特定される予測通過パターン５０２として同一の予測通過パターンが得られた製品の製造実績データ３００の実績通過回数から、実通過工程パターン６０１を作成する。
【００７３】
次に、ステップＳ１５０７において、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、実通過工程パターン６０１を特定する変数ｂに１を設定する。
次に、ステップＳ１５０８において、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、（１）式の計算を行って、ステップＳ１５０７で特定した変数ｂに対応する実通過工程パターン６０１の構成比率６０２を導出する。
次に、ステップＳ１５０９において、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、ステップＳ１５０７で設定された変数ｂで特定される実通過工程パターン６０１の各ビットの値と、ステップＳ１５０８で導出した、当該変数ｂに対応する実通過工程パターン６０１の構成比率６０２とを乗算して、当該変数ｂに対応する実通過工程パターン６０１の途中工程別製造負荷発生率７０３を算出する。
【００７４】
次に、ステップＳ１５１０において、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、実通過工程パターン６０１を特定する変数ｂが、ステップＳ１５０６で作成された実通過工程パターン６０１の総数Ｂと等しいか否かを判定する。この判定の結果、実通過工程パターン６０１を特定する変数ｂが実通過工程パターン６０１の総数Ｂと等しくない場合には、ステップＳ１５１１に進み、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、実通過工程パターン６０１を特定する変数ｂに１を加算する。そして、ステップＳ１５０８の処理に戻り、未処理の実通過工程パターン６０１について途中工程別製造負荷発生率７０３を算出する。
【００７５】
以上のようにしてステップＳ１５０６で作成された実通過工程パターン６０１の全てについて途中工程別製造負荷発生率７０３を算出すると、ステップＳ１５１２に進む。
ステップＳ１５１２に進むと、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、ステップＳ１５０９で算出した、変数ａで特定される予測通過パターンに属する全ての実通過工程パターン６０１における途中工程別製造負荷発生率７０３を途中工程別発生率格納部２０７に格納する。
【００７６】
次に、ステップＳ１５１３において、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６は、ステップＳ１５０４で導出した予測通過パターン５０２を特定する変数ａが、ステップＳ１５０４で導出した予測通過パターン５０２の総数Ａと等しいか否かを判定する。この判定の結果、予測通過パターン５０２を特定する変数ａが予測通過パターン５０２の総数Ａと等しくない場合には、ステップＳ１５１４に進み、実通過工程パターン・構成比率算出部２０５は、予測通過パターン５０２を特定する変数ａに１を加算する。そして、ステップＳ１５０５の処理に戻り、未処理の予測通過パターン５０２について、実通過工程パターン６０１の作成と、各実通過工程パターン６０１の途中工程別製造負荷発生率７０３の算出・格納とを行う。
【００７７】
以上のようにしてステップＳ１５０４で導出された予測通過パターン５０２の全てについて全ての実通過工程パターン６０１の途中工程別製造負荷発生率７０３を算出すると、ステップＳ１５１５に進む。
ステップＳ１５１５に進むと、途中工程別製造工期算出部２０８は、全ての途中工程のそれぞれの製造工期を途中工程別製造工期８０１として個別に算出する。
次に、ステップＳ１５１６において、途中工程別製造工期算出部２０８は、ステップＳ１５１５で算出した途中工程別製造工期８０１を工程別工期格納部２０９に格納する。
次に、ステップＳ１５１７において、途中工程通過順取得部２１０は、全ての途中工程のそれぞれの通過順である途中工程通過順８０２を外部から取得する。
次に、ステップＳ１５１８において、途中工程通過順取得部２１０は、ステップＳ１５１７で取得した途中工程通過順８０２を工程通過順格納部２１１に格納する。
【００７８】
次に、図１５−２のステップＳ１５１８において、注文データ取得部２１２は、注文データ９００を取得するまで待機する。注文データ９００を取得すると、ステップＳ１５１９に進む。
ステップＳ１５１９に進むと、第２の予測通過パターン導出部２１３は、注文データ９００に含まれる注文（注文番号９０１）を特定する変数ｃに１を設定する。
次に、ステップＳ１５２０において、第２の予測通過パターン導出部２１３は、ステップＳ１５１９で設定した変数ｃで特定される注文（注文番号９０１）の製品仕様９０２と製造仕様９０３を、ステップＳ１５０３で格納された決定木４００に適用して、当該注文の各途中工程の通過の有無の予測値（通過有無変数１００１）を求め、当該通過有無変数を結合した情報を、当該注文の予測通過パターン１００２として導出する。
【００７９】
次に、ステップＳ１５２１において、途中工程別発生量算出部２１４は、ステップＳ１５２０で導出された予測通過パターン１００２と同一の値を有する予測通過パターン５０２の途中工程別製造負荷発生率７０３を取得する。
次に、ステップＳ１５２２において、途中工程別発生量算出部２１４は、変数ｃで特定される注文（注文番号９０１）の注文量９０４を取得する。尚、変数ｃで特定される注文（注文番号９０１）の注文量９０４は、ステップＳ１５１９の後であれば、必ずしもこのタイミングで取得する必要はない。
【００８０】
次に、ステップＳ１５２３において、途中工程別発生量算出部２１４は、ステップＳ１５２１で取得した途中工程別製造負荷発生率７０３とステップＳ１５２２で取得した注文量９０４とを乗算した値を、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００として算出する。
次に、ステップＳ１５２４において、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、ステップＳ１５１６で格納された途中工程別製造工期８０１を取得する。
次に、ステップＳ１５２５において、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、ステップＳ１５１７で格納された途中工程通過順８０２を取得する。
【００８１】
次に、ステップＳ１５２６において、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、ステップＳ１５２３で算出した注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００に含まれる実通過工程パターン１１０１を特定する変数ｄに１を設定する。
次に、ステップＳ１５２７において、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、圧延工程１０３で製造負荷が発生するタイミングと、ステップＳ１５２４で取得した途中工程別製造工期８０１と、ステップＳ１５２５で取得した途中工程通過順８０２と、ステップＳ１５２３で算出した注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００内の途中工程別製造負荷発生量１１０２のうちステップＳ１５２６で設定した変数ｄで特定される実通過工程パターンの途中工程製造負荷発生量と、に基づいて、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を導出する。
【００８２】
次に、ステップＳ１５２８において、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、ステップＳ１５２３で算出した注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００に含まれる実通過工程パターン１１０１を特定する変数ｄが、ステップＳ１５２３で算出した注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００に含まれる実通過工程パターン１１０１の総数Ｄと等しいか否かを判定する。この判定の結果、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００に含まれる実通過工程パターン１１０１を特定する変数ｄが注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００に含まれる実通過工程パターン１１０１の総数Ｄに等しくない場合には、ステップＳ１５２９に進む。
【００８３】
ステップＳ１５２９に進むと、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００に含まれる実通過工程パターン１１０１を特定する変数ｄに１を関する。そして、ステップＳ１５２７の処理に戻り、ステップＳ１５２３で算出した注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００内の途中工程別製造負荷発生量１１０２のうち未処理の実通過工程パターンの途中工程製造負荷発生量を用いて、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を導出する。
【００８４】
以上のようにしてステップＳ１５２３で算出した注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００内の途中工程別製造負荷発生量１１０２の全ての実通過工程パターンについて実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００が導出されると、ステップＳ１５３０に進む。
ステップＳ１５３０に進むと、途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６は、ステップＳ１５２７で導出された実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００の同一の処理日における同一の工程名の発生量の総和をとったものを途中工程別発生量・発生タイミング１３００として算出する。
次に、ステップＳ１５３１において、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、注文データ９００に含まれる注文（注文番号９０１）を特定する変数ｃが注文データ９００に含まれる注文（注文番号９０１）の総数Ｃと等しいか否かを判定する。注文データ９００に含まれる注文（注文番号９０１）を特定する変数ｃが注文データ９００に含まれる注文（注文番号９０１）の総数Ｃと等しくない場合には、ステップＳ１５３２に進む。
【００８５】
ステップＳ１５３２に進むと、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５は、注文データ９００に含まれる注文（注文番号９０１）を特定する変数ｃに１を加算する。そして、ステップＳ１５２０の処理に戻り、未処理の注文（注文番号９０１）の製品仕様９０２と製造仕様９０３から当該注文の予測通過パターン１００２を導出し、当該予測通過パターン１００２と同一の値を有する予測通過パターン５０２の途中工程別製造負荷発生率７０３と注文量９０４から注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００を算出し、注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００内の途中工程別製造負荷発生量１１０２の全ての実通過工程パターンについて実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を導出し、導出した実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を集計して途中工程別発生量・発生タイミング１３００を算出する。
【００８６】
以上のようにして全ての注文（注文番号９０１）について途中工程別発生量・発生タイミング１３００が導出されると、ステップＳ１５３３に進む。
ステップＳ１５３３に進むと、途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６は、ステップＳ１５３０で算出した途中工程別発生量・発生タイミング１３００を途中工程別発生量・発生タイミング格納部２１７に格納する。
最後に、ステップＳ１５３４において、途中工程別発生量・発生タイミング出力部２１８は、ステップＳ１５３３で格納された途中工程別発生量・発生タイミング１３００を出力する。尚、途中工程別発生量・発生タイミング１３００の出力はオペレータによる指示があった場合にのみを行うようにしてもよい。
【００８７】
（まとめ）
以上のように本実施形態では、製造実績データ３００を決定木４００に適用することにより予測通過パターン５０２を求める。予測通過パターン５０２のそれぞれについて、製造実績データ３００から、各途中工程の通過回数を割り出して、実通過工程パターン６０１と当該実通過工程パターン６０１の構成比率６０２とを求め、それらから、当該実通過工程パターン６０１のそれぞれについて途中工程別製造負荷発生率７０３を求める。その後、注文データ９００を決定木４００に適用することにより予測通過パターン１００２を求め、予測通過パターン１００２と同値の予測通過パターン５０２について求めた各実通過工程パターンの途中工程別製造負荷発生率７０３と注文量９０４とから途中工程別製造負荷発生量１１０２を求める。そして、途中工程別製造工期８０１と途中工程通過順８０２と途中工程別製造負荷発生量１１０２とから、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を求め、同一の注文データ９００から得られた全ての実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００を集計して途中工程別発生量・発生タイミング１３００を算出する。
【００８８】
したがって、製造を着手する前に製品仕様から通過工程が確定しない場合でも、過去の製造実績に基づいて、生産計画を策定する段階で、途中工程毎の製造負荷の発生量と当該製造負荷が発生するタイミングとの双方を予測することができる。この予測の結果を各途中工程での処理能力と比較することで、生産計画の善し悪しを、製造を着手する前に評価することができる。また、各途中工程での処理能力を超える場合は、生産計画を変更するか、処理能力の向上のための対策を行うことで、納期に合わせた製造が可能となり、製造工期の短縮と、在庫の削減を実現することができる。
これに対し、特許文献１に記載の技術では、図１６に示すように、圧延工程１０３で製造負荷が発生するタイミング（圧延予定日）における各途中工程の製造負荷の発生量を求めることはできるが、各途中工程で製造負荷が発生するタイミングまでは考慮することができない。
【００８９】
（変形例）
［変形例１］
工程通過判定ロジックとして生成する決定木は、図４に示したものに限定されない。図１７は、工程通過判定ロジックとして決定木の変形例を示す図である。
図１７に示すように、製造実績データ３００に含まれる製造仕様を説明変数とし、予測通過パターン・予測通過パターンを目的変数とする決定木１７００を工程通過判定ロジックとしてもよい。このようにした場合には、図４に示す決定木４００のように、通過工程の数と同数の決定木を作成する必要はなく、１つの決定木１７００を作成すればよい。また、工程通過判定ロジックは、決定木に限定されるものではない。製品が通過する工程と通過しない工程とを工程毎に予測するものであれば、例えば、統計モデルを使用したり、テーブル方式のモデルを使用したりすることができる。また、製造負荷・タイミング予測装置２００とは別の装置で工程通過判定ロジックを作成しておき、当該工程通過判定ロジックを製造負荷・タイミング予測装置２００が取り込むようにしてもよい。
【００９０】
［変形例２］
本実施形態では、途中工程（手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、及び切断工程１０７）のみの製造負荷と、当該製造負荷が発生するタイミングとを求める場合を例に挙げて説明した。しかしながら、最後の工程である倉庫１０８（倉庫への搬入工程）の製造負荷と、当該製造負荷が発生するタイミングを併せて求めるようにしてもよい。このようにした場合、倉庫１０８には全ての製品が搬入されるので、図３に示す製造実績データ３００の実績通過回数３０４として正の整数（通常は「１」）が与えられる。また、倉庫１０８の途中工程通過順は、例えば、切断工程１０７の次（図８に示す例では「５」）になる。また、倉庫１０８の製造工期が途中工程別製造工期８０１に加えて算出（又は取得）される。また、図１３に示す途中工程別発生量・発生タイミング１３００において、同一の注文（注文番号９０１）における倉庫１０８での製造負荷の合計は、当該注文の注文量９０４に一致する。その他については、前述した途中工程に対する処理に倉庫１０８に対する処理を追加すればよいので、その詳細な説明を省略する。このようにした場合には、途中工程以外の製造工程（最後の製造工程）についても、製造負荷の発生量と当該製造負荷が発生するタイミングとの双方を導出することができる。
【００９１】
［変形例３］
本実施形態では、注文データ９００が入力される前に途中工程別製造負荷発生率７０３を算出するようにした。しかしながら、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、注文データ９００から得られた予測通過パターン１００２と同値の予測通過パターン５０２について求められている実通過工程パターン６０１と構成比率６０２と当該注文データ９００に含まれる注文量９０４とから、図１１に示す注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量１１００を計算するようにしてもよい。
【００９２】
［変形例４］
本実施形態では、標準的な途中工程通過順に従って、途中工程を複数回繰り返し行う場合が生じる場合について説明した。しかしながら、途中工程を複数回行う態様はこのような標準的な途中工程通過順に従う態様に限定されない。例えば、第１の途中工程を行った後、別の第２の途中工程を起こってから第１の途中工程を行うようにしてもよい。このように標準的な途中工程通過順に従わない注文の場合には、注文毎に図８に示した途中工程通過順８０２の内容を設定すればよい。例えば、手入れ工程１０４、矯正（ＣＬ）工程１０５、矯正（ＯＬ）工程１０６、矯正（ＣＬ）工程１０５、切断工程１０７の順に通過する注文は、図１８のように途中工程通過順を与えればよい。
【００９３】
［変形例５］
本実施形態では、途中工程を複数回繰り返し行う場合が生じる場合について説明した。しかしながら、途中工程を複数回繰り返し行うことがない場合には、図３に示す製造実績データ３００の実績通過回数３０４を、通過の有無を表す変数（例えば、通過した場合に「１」、通過しない場合に「０」を示す変数）としてもよい。このようにした場合、実通過工程パターン６０１の値も当該変数がとり得る値（例えば「１」又は「０」）で表現される。
【００９４】
［変形例６］
本実施形態では、圧延予定日（２月１９日）から途中工程別製造工期８０１に示される製造工期を加算した値を四捨五入して製造負荷が発生する日（タイミング）を導出したが必ずしもこのようにする必要はない。例えば、圧延予定日（２月１９日）から途中工程別製造工期８０１に示される製造工期を加算した値の小数点第一位を切り上げ又は切り捨てて整数値としてもよい。また、製造負荷が発生するタイミングを日と時刻とで表してもよい。この他、製造工程で製造負荷が発生するタイミングは、当該製造工程における処理が完了するタイミングであっても、当該製造工程における処理が開始するタイミングであってもよい。
【００９５】
［変形例７］
本実施形態では、途中工程別製造工期を算出する場合を例に挙げて説明した。しかしながら、例えば、各途中工程の工期が事前に分かっている場合には、途中工程別製造工期の算出を行わずに、工程別工期を外部から直接取得してもよい。途中工程別製造工期の取得は、ユーザによるユーザインターフェースの入力操作や、リムーバル記憶媒体からの読み出しや、外部装置との通信等によって行うことができる。
【００９６】
［変形例８］
本実施形態では、注文量９０４の単位を枚数としたが、注文量９０４の単位はこれに限定されない。製造する対象となる製品に応じて、注文量９０４の単位を、例えば、重量（質量）にしてもよい。
［変形例９］
本実施形態では、全ての製品が予測の起点となる同一の製造工程（圧延工程１０３）を通過する場合を例に挙げて説明したが、必ずしもこのようなものに限定されない。例えば、最初に通過する製造工程は、製品ごとに異なっていてもよい。また、本実施形態では、各製品が最後に通過する製造工程が同一の製造工程（倉庫１０８）である場合を例に挙げて説明したが、必ずしもこのようなものに限定されない。例えば、最後に通過する製造工程は、製品ごとに異なっていてもよい。以上のようにする場合には、例えば、当該製品が通過しない製造工程については、通過有無変数、実績通過回数、予測通過パターンの値、及び実通過工程パターンの値を、それぞれ「０」又は「−（値なし）」とする。また、最初に通過する製造工程が製品ごとに異なる場合には、当該製品が最初に通過する製造工程で製造負荷が発生するタイミングを与えるようにする。
【００９７】
（請求項との関係）
第１の分類手段は、例えば、第１の予測通過パターン導出部２０４を用いることにより実現され、第１の分類ステップは、例えば、図１５−１のステップＳ１５０４の処理を実行することにより実現される（変形例１も参照）。
第２の分類手段は、例えば、第２の予測通過パターン導出部２１３を用いることにより実現され、第２の分類ステップは、例えば、図１５−２のステップＳ１５２０の処理を実行することにより実現される（変形例１も参照）。
製造工期取得手段は、例えば、途中工程別製造工期算出部２０８を用いることにより実現され、製造工期取得ステップは、例えば、図１５−１のステップＳ１５１５、Ｓ１５１６の処理を実行することにより実現される（変形例７も参照）。
通過順取得手段は、例えば、途中工程通過順取得部２１０を用いることにより実現され、通過順取得ステップは、例えば、図１５−１のステップＳ１５１７の処理を実行することにより実現される。
通過実績別製造工程別製造負荷導出手段は、例えば、途中工程別製造負荷発生率算出部２０６、途中工程別発生率格納部２０７、及び途中工程別発生量算出部２１４を用いることにより実現され、通過実績別製造工程別製造負荷導出ステップは、例えば、図１５−１のステップＳ１５０８、Ｓ１５０９、及び図１５−２のステップＳ１５２７の処理を実行することにより実現される（変形例３も参照）。ここで、「割合」は、例えば、図６に示す各実通過工程パターン６０１の構成比率６０２により実現される。
通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出手段は、例えば、実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１５を用いることにより実現され、通過実績別製造工程別製造負荷・タイミング導出ステップは、例えば、図１５−２のステップＳ１５２７の処理を実行することにより実現される。ここで、「通過実績別製造工程別の製造負荷・タイミング」は、例えば、図１２に示す実通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング１２００により実現される（変形例６も参照）。
製造工程別製造負荷・タイミング導出手段は、例えば、途中工程別発生量・発生タイミング算出部２１６を用いることにより実現され、途中工程別製造負荷・タイミング導出ステップは、例えば、図１５−２のステップＳ１５３０の処理を実行することにより実現される。ここで、「製造工程別の製造負荷・タイミング」は、例えば、図１３に示す途中工程別発生量・発生タイミング１３００により実現される。
工程通過判定ロジック作成手段は、例えば、工程通過判定ロジック作成部２０２を用いることにより実現され、工程通過判定ロジック作成ステップは、例えば、図１５−１のステップＳ１５０２の処理を実行することにより実現される。
また、請求項３、９は、例えば、変形例２に対応するものである。
【００９８】
尚、以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、前記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及び前記プログラム等のコンピュータプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。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。
また、以上説明した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００９９】
２００    製造負荷・タイミング予測装置
３００    製造実績データ
４００、１７００    決定木
５０１    通過有無変数
５０２    予測通過パターン
６０１、７０１    実通過工程パターン
６０２、７０２    構成比率
７０３    途中工程別発生率
８０１    途中工程別製造工期
８０２    途中工程通過順
９００    注文データ
９０１    注文番号
９０２    製品仕様
９０３    製造仕様
９０４    注文量
１００１    通過有無変数
１００２    予測通過パターン
１１００    注文別実通過工程パターン別途中工程別製造負荷発生量
１１０１    実通過工程パターン
１１０２    途中工程別発生量
１２００    通過工程パターン別途中工程別発生量・発生タイミング
１３００    途中工程別発生量・発生タイミング
【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１５−１】
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【図１５−２】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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