(57)【要約】      （修正有）【課題】発生頻度の低い品種の製造工期の予測精度の低下を抑制する。【解決手段】製造工期予測装置１００は、注文の製造仕様を入力とし品種を出力とする品種分類ロジック（決定木）を製造実績データに基づいて作成し、製造実績データを決定木に適用し、各製品を各品種に分類する。分類した品種のうち、属する製品の数が足切り件数未満の品種を無効品種とし、当該無効品種と有効品種のそれぞれとの相違度を算出し、最小の相違度が得られる有効品種に当該無効品種をまとめる。そして、当該無効品種についてはまとめ先の有効品種であるものとして、品種別製造工期モデルを作成する。【選択図】図１
2015130009.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
注文別の製造仕様を含む注文データから、当該注文の製造工期を予測する製造工期予測装置であって、
複数の製造工程での処理を受けて製造される各製品の製造実績を示すデータであって、製品の製造仕様と、各製造工程の処理の有無の実績を示す情報である通過有無実績と、製品を製造するのに要した製造工期の実績を示す情報である実績製造工期と、を含む製造実績データを取得する製造実績データ取得手段と、
前記製品の製造仕様を入力とし、当該製品が属する品種を出力とする品種分類ロジックに、前記製造実績データに含まれる前記製造仕様を入力して、前記製造実績データに含まれる製品のそれぞれが属する品種を決定する品種決定手段と、
前記品種決定手段により決定された品種のうち、当該品種に属する製品の数が所定の値よりも少ない品種である無効品種と、それ以外の品種である有効品種と、のそれぞれについて、前記製造実績データを用いて、当該品種に属する製品がそれぞれの工程で処理を受ける割合である品種内製造工程別発生率を導出する品種発生率導出手段と、
前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との差異を用いた指標に基づいて、前記無効品種の集約先となる前記有効品種を選択することを、前記無効品種のそれぞれについて個別に行う有効品種選択手段と、
前記無効品種を、当該無効品種の集約先となる前記有効品種に置き換える品種置換手段と、
前記品種置換手段により置き換えられた有効品種を含む前記有効品種を入力とし、当該有効品種に属する前記製品の製造工期を出力とする品種別製造工期モデルを、前記製造実績データを用いて導出する品種別製造工期モデル導出手段と、
前記注文データに含まれる前記製造仕様を、前記品種分類ロジックと前記品種置換手段に適用して、前記注文データに含まれる注文のそれぞれが属する有効品種を決定する有効品種決定手段と、
前記有効品種決定手段により決定された有効品種と、前記品種別製造工期モデル導出手段により導出された品種別製造工期モデルとを用いて、注文別の製造工期を導出する品種入力注文別製造工期導出手段と、
を有することを特徴とする製造工期予測装置。
【請求項２】
前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との製造工程毎の差異を用いた指標に、当該工程毎の評価重みによる重み付けを行った値を、全工程について加算した値である評価値を、前記無効品種と前記有効品種との組のそれぞれについて導出する評価値導出手段を、さらに有し、
前記有効品種選択手段は、
１つの前記無効品種を対象として前記評価値導出手段により導出された前記評価値のうち、最も高い評価であることを示す前記評価値が導出されたときに用いられた前記有効品種を、当該無効品種の集約先となる前記有効品種として選択することを特徴とする請求項１に記載の製造工期予測装置。
【請求項３】
前記指標は、
前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との製造工程毎の差の２乗、又は、前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との製造工程毎の差の絶対値であることを特徴とする請求項２に記載の製造工期予測装置。
【請求項４】
前記評価重みは、
前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率が、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率よりも大きい場合と比べて、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率が、前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率よりも大きい場合の方が、前記評価値が高い評価となる様に設定されることを特徴とする請求項２又は３に記載の製造工期予測装置。
【請求項５】
前記評価値は、
前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との製造工程毎の差異を表す指標に、当該工程毎の評価重みを積算、又は加算した値を、全工程について加算した値であることを特徴とする、請求項２〜４の何れか１項に記載の製造工期予測装置。
【請求項６】
前記評価重みは、工程によらず一定の値を取ることを特徴とする請求項２〜５の何れか１項に記載の製造工期予測装置。
【請求項７】
前記評価値導出手段は、前記有効品種選択手段により前記無効品種の集約先として選択された前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率が、当該無効品種における前記品種内製造工程別発生率よりも大きくなるまで、前記評価重みを変更して、前記無効品種と前記有効品種との組のそれぞれについて前記評価値を導出し直すことを特徴とする請求項４〜６の何れか１項に記載の製造工期予測装置。
【請求項８】
前記製造実績データを用いて、前記品種分類ロジックを作成する品種分類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１〜７の何れか１項に記載の製造工期予測装置。
【請求項９】
前記品種は、
前記製造工程の処理の有無を示す値を所定の順番で並べた値である通過工程パターンを含むことを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の製造工期予測装置。
【請求項１０】
注文別の製造仕様を含む注文データから、当該注文の製造工期を予測する製造工期予測方法であって、
複数の製造工程での処理を受けて製造される各製品の製造実績を示すデータであって、製品の製造仕様と、各製造工程の処理の有無の実績を示す情報である通過有無実績と、製品を製造するのに要した製造工期の実績を示す情報である実績製造工期と、を含む製造実績データを取得する製造実績データ取得工程と、
前記製品の製造仕様を入力とし、当該製品が属する品種を出力とする品種分類ロジックに、前記製造実績データに含まれる前記製造仕様を入力して、前記製造実績データに含まれる製品のそれぞれが属する品種を決定する品種決定工程と、
前記品種決定工程により決定された品種のうち、当該品種に属する製品の数が所定の値よりも少ない品種である無効品種と、それ以外の品種である有効品種と、のそれぞれについて、前記製造実績データを用いて、当該品種に属する製品がそれぞれの工程で処理を受ける割合である品種内製造工程別発生率を導出する品種発生率導出工程と、
前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との差異を用いた指標に基づいて、前記無効品種の集約先となる前記有効品種を選択することを、前記無効品種のそれぞれについて個別に行う有効品種選択工程と、
前記無効品種を、当該無効品種の集約先となる前記有効品種に置き換える品種置換工程と、
前記品種置換工程により置き換えられた有効品種を含む前記有効品種を入力とし、当該有効品種に属する前記製品の製造工期を出力とする品種別製造工期モデルを、前記製造実績データを用いて導出する品種別製造工期モデル導出工程と、
前記注文データに含まれる前記製造仕様を、前記品種分類ロジックと前記品種置換工程における処理に適用して、前記注文データに含まれる注文のそれぞれが属する有効品種を決定する有効品種決定工程と、
前記有効品種決定工程により決定された有効品種と、前記品種別製造工期モデル導出工程により導出された品種別製造工期モデルとを用いて、注文別の製造工期を導出する品種入力注文別製造工期導出工程と、
を有することを特徴とする製造工期予測方法。
【請求項１１】
請求項１〜９の何れか１項に記載の製造工期予測装置の各手段としてコンピュータを機能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、製造工期予測装置、製造工期予測方法、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際の当該製品の製造に要する期間である製造工期を予測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品製造プロセスでは、顧客からの注文の内容に応じて適切に製品を製造することが求められる。例えば、鉄鋼業においては、顧客が要求する製品仕様（サイズ、強度、表面塗装有無等）を含む製品注文情報に合う製品を、要求された量だけ、要求された期日に納入することが求められている。
【０００３】
また、顧客のニーズの多様化に伴い、製品注文情報、注文量、納期が注文毎に異なり、且つ、それぞれの注文の注文量が少量となってきており、いわゆる多品種少量生産が必要とされる傾向が強くなっている。よって、製品製造プロセスにおいては、全ての製品注文情報を満足する製品を低コストで製造することが求められている。さらに最近では、注文から納入までの期間が従来よりも短い、いわゆる「短工期」で製品を納入できることが製品の付加価値の一つとして大きな意味を持つようになってきている。
【０００４】
以上のような背景の下、製造コストの増大を招くことなく、これらの要求に耐え得る製造実力を持つことが製造業に要求されている。これらの要求に対応する製造計画を立案する際には、通常は、注文毎に納期から標準製造工期（標準リードタイム）で遡ることで上流工程の作業着手希望日を定め、この作業着手希望日をできるだけ満たしつつ、製造ロットや生産能力等の他の計画立案上の条件を考慮して製造計画を立案している。
【０００５】
ところが、実際の製造工場においては、処理工程の処理能力に制約があるために、各工程の仕掛による処理待ちが発生することや、処理工程の製造設備の故障等、操業上の様々な変動要素があることから、たとえ同一の製品注文情報の注文を製造する場合であっても、実際の製造に必要な期間はばらつくことが多い。このように、製造工期の変動が生じることから、前述した標準製造工期で納期から遡ることで上流工程の製造着手目標時期を定め、その製造着手目標時期に上流工程での製造に着手したとしても納期を守れないことがある。
【０００６】
また、このような納期遅れが発生しないようにするため、標準製造工期の算出にあたって、製造に必要な製造工期に、前記のような製造工期の変動を吸収するための余裕製造工期を加算することがある。このように余裕製造工期を含む標準製造工期を用いて最上流の製品製造プロセスでの作業希望日を計算すると、実際に必要な製造工期よりもかなり早めのタイミングで製造を開始することとなる。早期の製造開始は、途中工程での仕掛や倉庫における在庫となり、これらの仕掛や在庫がリードタイムの増大を招く。また、製品置場への半製品の占有に伴うハンドリング負荷の増大によって製造能力の阻害を招き、結果として製造工期を延ばすという悪循環が発生する。そのため、製造工期を精度良く予測することが望まれる。
【０００７】
製品を製造する場合、その製品仕様を満たす製品を造るために必要となる製造工程の製造条件（製法や切断方法など）は製品の受注後に定められており、製品仕様と製造工程の製造条件とを合わせて製造仕様と呼び、注文データとして記憶・管理される。この製造仕様に従って、製品が製造される）。製品の製造フロー（各製造工程の通過の有無を示す0-1の情報の組み合わせである通過工程パターン）が製造前に全て決まっている場合には、製造工程毎の製造工期分布を過去の処理実績等から算出しておき、製造フローに含まれる製造工程の製造工期分布を足し合わせることで、製造工期を算出（予測）することが可能である。ここで、製造工程の通過とは、当該製造工程で処理（例えば、熱処理、加工、保管）がなされることを指す。
【０００８】
しかし、造り込みの難しい製品を製造する複雑な製造工場においては、基本となる製造フローは定まっているものの、製造の途中で処理工程が追加されたり、製造前に設備の使用回数が分からなかったりすることも多い。したがって、このような場合、前述した算出方法では製造工期を精度良く予測することが困難である。
【０００９】
そこで、特許文献１、２には、以下のようにして製造工期を予測する技術が開示されている。
まず、過去の注文を決定木作成ロジック等の品種分類ロジックに適用して品種を作成し、過去の製造実績データから、品種を入力として製造工期を出力とする品種別製造工期モデルを作成する。そして、製造工期の予測対象となる注文を品種分類ロジックに適用して当該注文の品種を導出し、導出した品種の製造工期や各製造工程の処理時間を、品種別製造工期モデルにより算出する。そして、算出した製造工期や各製造工程の処理時間の合計を標準製造工期として、製造着手日を決定する。
【００１０】
造り込みの難しい製品を製造する複雑な製造工場においては、発生頻度の少ない品種が多数発生することがある。品種の数が多くなると管理が面倒であり、且つ、頻度の少ない品種に分類される過去の注文（製品）の数が少ないため、このような品種に分類された注文の製造工期の信頼性が低くなる虞がある（期間を変えて製造工期を算出すると大きく異なる値となる場合がある）。そこで、特許文献１、２では、発生頻度の少ない品種を全て「Ｏｔｈｅｒ」という１つの品種にまとめている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００９−２６５６９９号公報
【特許文献２】特開２０１０−１２８６７９号公報
【非特許文献】
【００１２】
【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】
【００１３】
しかしながら、このように頻度の少ない品種を全て「Ｏｔｈｅｒ」という１つの品種にまとめてしまうと、「Ｏｔｈｅｒ」の中には製造工期が長い注文や短い注文が混在してしまう。製造工期は過去の製造実績データから品種毎に算出されるため、算出された「Ｏｔｈｅｒ」の製造工期の予測精度が他の品種と比べて極端に悪くなってしまう虞がある。
また、製造工期は製造着手日を決めるために用いられる。したがって、本来の製造工期より長めに製造工期を予測してしまうと、納期より早めに製造できてしまうため、倉庫負荷が大きくなってしまう。逆に本来の製造工期より短めに製造工期を予測してしまうと、納期に間に合わなくなってしまう。
【００１４】
本発明は、以上の課題に鑑みてなされたものであり、発生頻度の低い品種の製造工期の予測精度の低下を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の製造工期予測装置は、注文別の製造仕様を含む注文データから、当該注文の製造工期を予測する製造工期予測装置であって、複数の製造工程での処理を受けて製造される各製品の製造実績を示すデータであって、製品の製造仕様と、各製造工程の処理の有無の実績を示す情報である通過有無実績と、製品を製造するのに要した製造工期の実績を示す情報である実績製造工期と、を含む製造実績データを取得する製造実績データ取得手段と、前記製品の製造仕様を入力とし、当該製品が属する品種を出力とする品種分類ロジックに、前記製造実績データに含まれる前記製造仕様を入力して、前記製造実績データに含まれる製品のそれぞれが属する品種を決定する品種決定手段と、前記品種決定手段により決定された品種のうち、当該品種に属する製品の数が所定の値よりも少ない品種である無効品種と、それ以外の品種である有効品種と、のそれぞれについて、前記製造実績データを用いて、当該品種に属する製品がそれぞれの工程で処理を受ける割合である品種内製造工程別発生率を導出する品種発生率導出手段と、前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との差異を用いた指標に基づいて、前記無効品種の集約先となる前記有効品種を選択することを、前記無効品種のそれぞれについて個別に行う有効品種選択手段と、前記無効品種を、当該無効品種の集約先となる前記有効品種に置き換える品種置換手段と、前記品種置換手段により置き換えられた有効品種を含む前記有効品種を入力とし、当該有効品種に属する前記製品の製造工期を出力とする品種別製造工期モデルを、前記製造実績データを用いて導出する品種別製造工期モデル導出手段と、前記注文データに含まれる前記製造仕様を、前記品種分類ロジックと前記品種置換手段に適用して、前記注文データに含まれる注文のそれぞれが属する有効品種を決定する有効品種決定手段と、前記有効品種決定手段により決定された有効品種と、前記品種別製造工期モデル導出手段により導出された品種別製造工期モデルとを用いて、注文別の製造工期を導出する品種入力注文別製造工期導出手段と、を有することを特徴とする。
【００１６】
本発明の製造工期予測方法は、注文別の製造仕様を含む注文データから、当該注文の製造工期を予測する製造工期予測方法であって、複数の製造工程での処理を受けて製造される各製品の製造実績を示すデータであって、製品の製造仕様と、各製造工程の処理の有無の実績を示す情報である通過有無実績と、製品を製造するのに要した製造工期の実績を示す情報である実績製造工期と、を含む製造実績データを取得する製造実績データ取得工程と、前記製品の製造仕様を入力とし、当該製品が属する品種を出力とする品種分類ロジックに、前記製造実績データに含まれる前記製造仕様を入力して、前記製造実績データに含まれる製品のそれぞれが属する品種を決定する品種決定工程と、前記品種決定工程により決定された品種のうち、当該品種に属する製品の数が所定の値よりも少ない品種である無効品種と、それ以外の品種である有効品種と、のそれぞれについて、前記製造実績データを用いて、当該品種に属する製品がそれぞれの工程で処理を受ける割合である品種内製造工程別発生率を導出する品種発生率導出工程と、前記無効品種における前記品種内製造工程別発生率と、前記有効品種における前記品種内製造工程別発生率との差異を用いた指標に基づいて、前記無効品種の集約先となる前記有効品種を選択することを、前記無効品種のそれぞれについて個別に行う有効品種選択工程と、前記無効品種を、当該無効品種の集約先となる前記有効品種に置き換える品種置換工程と、前記品種置換工程により置き換えられた有効品種を含む前記有効品種を入力とし、当該有効品種に属する前記製品の製造工期を出力とする品種別製造工期モデルを、前記製造実績データを用いて導出する品種別製造工期モデル導出工程と、前記注文データに含まれる前記製造仕様を、前記品種分類ロジックと前記品種置換工程における処理に適用して、前記注文データに含まれる注文のそれぞれが属する有効品種を決定する有効品種決定工程と、前記有効品種決定工程により決定された有効品種と、前記品種別製造工期モデル導出工程により導出された品種別製造工期モデルとを用いて、注文別の製造工期を導出する品種入力注文別製造工期導出工程と、を有することを特徴とする。
【００１７】
本発明のコンピュータプログラムは、前記製造工期予測装置の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、製品を品種分類ロジックで品種に分類し、分類した品種に属する製品の数が少ない品種である無効品種の集約先となる有効品種を、無効品種・有効品種の品種内製造工程別発生率の差異を用いた指標に基づいて決定し、当該無効品種を当該有効品種に置き換えたうえで、品種を入力とし製造工期を出力する品種別製造工期モデルを、製造実績データを用いて導出する。したがって、発生頻度の低い品種の製造工期の予測精度の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】製造工期予測装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図２】製造実績データの一例を示す図である。
【図３】品種分類ロジックの一例を示す図である。
【図４】製造番号別の通過有無変数と品種の一例を示す図である。
【図５】品種集約条件の一例を示す図である。
【図６】品種集約結果の一例を説明する図である。
【図７】同一の無効品種のまとめ先となる有効品種が異なることを説明する図である。
【図８】品種毎の通過工程パターン発生率の一例を示す図である。
【図９】工程別製造工期分布の一例を示す図である。
【図１０】通過工程パターン別製造工期分布を導出する方法の一例を説明する図である。
【図１１】品種別製造工期モデルの一例を示す図である。
【図１２】注文データの一例を示す図である。
【図１３】注文別の通過有無変数と品種の一例を示す図である。
【図１４】目標荷揃達成率の一例を示す図である。
【図１５】注文別製造工期の一例を示す図である。
【図１６】品種別製造工期モデルを作成して格納する際の製造工期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１７−１】品種集約処理の詳細の一例を説明するフローチャートである。
【図１７−２】図１７−１に続くフローチャートである。
【図１８】注文別製造工期を作成して格納する際の製造工期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１９】第１のケースにおける実施結果を示す図である。
【図２０】第２のケースにおける実施結果を示す図である。
【図２１】決定木の変形例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
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。
製造工期は通過する製造工程に依存するため、製造工程毎の発生率（製品の単位量あたりの製造工程毎の通過割合）が近い値である品種は製造工期も近い値となる。このため、本実施形態では、製造頻度が低い品種を、製造頻度が高い品種のうち、当該製造頻度が低い品種と製造工程毎の発生率が近い値である品種にまとめることで、製造頻度が低い品種の製造工期の予測精度が極端に低下することを抑制する。
さらに、製造工程毎の発生率が高いと、結果的に当該製造工程における平均的な処理時間が長くなるため、製造工期は長くなる傾向がある。このため、本実施形態では、前述したようにして製造頻度が低い品種を、製造工程毎の発生率が近い値である他の品種にまとめるに際し、製造工程毎の発生率が小さい方の品種よりも、大きい方の品種へ優先的にまとめることで、製造工期の予測結果が長くなる品種へまとめるようにし、納期に間に合わなくなるリスクを小さくする。
【００２１】
これらを実現する製造工期予測装置及び製造工期予測方法の実施形態を以下に説明する。
図１は、製造工期予測装置１００の機能的な構成の一例を示す図である。製造工期予測装置１００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。
尚、本実施形態では、鉄鋼業における製造工場（例えば厚板製造工場）で製造される鉄鋼製品の製造工期を予測する場合を例に挙げて説明する。
【００２２】
［製造実績データ取得部１１１］
製造実績データ取得部１１１は、製造実績データを外部から取得して記憶する。例えば、製造実績データ取得部１１１は、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２は、製造実績データ２００の一例を示す図である。
図２において、製造実績データ２００は、製品番号（製造Ｎｏ．）と、製造仕様と、通過有無実績と、実績製造工期とを含む。
製品番号は、製品を識別する番号である。
製造仕様は、製品の属性を示すものである。例えば、製品番号が「０００１」の製品の製造仕様は、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であり、製品の製造方法がＡであり、製品を製造する際の切断方法がａとなる。ここでは、板厚、板幅、重量、製法、及び切断方法が製造仕様である場合を例に挙げて示しているが、製造仕様の内容は、製品によって異なるものである。
【００２４】
通過有無実績は、製品番号で識別される製品が通過した製造工程と、通過していない製造工程とを、対象となる（例えば製造工場に含まれる）全ての製造工程のそれぞれについて表わしたものである。図２に示す例では、製品が通過した製造工程に対して「１」を付し、通過しなかった製造工程に対し「０」を付している。例えば、製品番号が「０００２」の製品は、工程１と工程２の製造工程を通過せずに、工程１０の製造工程を通過して製造されたものであることが、通過実績有無から判断される。
ここで、製造工程を通過する製品は、製品そのものに限られず、当該製品の原料、及び当該製品が完成する前の途中段階にある半製品も含むものである。また、製品が製造工程を通過するとは、当該製造工程において、当該製品に対して、当該製造工程でなされるべき処理が実行されることをいう。
尚、製造工程の数が「１０」である場合を例に挙げて示しているが、製造工程の数は「１０」に限定されるものではない。また、以下の説明では、「製造工程」を必要に応じて「工程」と略称する。
【００２５】
実績製造工期は、製品番号で識別される製品を製造するのに要した全製造工期である。例えば、製品番号が「０００１」の製品の実績製造工期は５日である。
製造実績データ取得部１１１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。
【００２６】
［品種分類ロジック作成部１１２］
品種分類ロジック作成部１１２は、注文の製造仕様を入力として、当該注文の品種を出力する品種分類ロジックを、製造実績データ２００に含まれる製造仕様に基づいて作成する。ここで、品種とは、各工程の製造工期分布として近い製造工期分布を持つ注文のまとまりを意味するコードである。
本実施形態では、製造工期分布が通過工程パターン（各工程の通過の有無を示す0-1の情報の組み合わせ）と相関が高いものとして、品種を通過工程パターンとする。また、本実施形態では、品種分類ロジックとして、決定木を採用する場合を例に挙げて説明する。
図３は、ある工程（例えば工程１）の品種分類ロジックの一例を示す図である。図３に示すように、本実施形態では、品種分類ロジック作成部１１２は、製造実績データ２００に含まれる製造仕様を説明変数とし、各製品の各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、ある工程の通過有無変数が「１」である製品は当該工程を通過することが予測される（当該製品は当該工程を通り易い）ことを意味し、「０」である製品は当該工程を通過しないことが予測される（当該製品は当該工程を通り難い）ことを意味するものとする。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
品種分類ロジック作成部１１２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２００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３に示すような決定木３００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、工程の数が「１０」であるので、図３に示すような決定木３００が１０個作成されることになる。
【００２９】
図３に示す決定木３００が工程１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、工程１を通過することが予測される（工程１を通りやすい）ことになる。
品種分類ロジック作成部１１２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。
【００３０】
［品種分類ロジック格納部１１３］
品種分類ロジック格納部１１３は、品種分類ロジック作成部１１２で作成された決定木３００を格納する。
品種分類ロジック格納部１１３は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
【００３１】
［第１の品種作成部１１４］
第１の品種作成部１１４は、製造実績データ２００に含まれる製造仕様を、品種分類ロジック格納部１１３に格納されている決定木３００に入力して、製造実績データ２００に含まれる各製品のそれぞれについて、各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、当該製品の品種の情報として作成する。
【００３２】
図４は、製造実績データ２００から得られる、製造番号別の通過有無変数と品種の一例を示す図である。
図４において、製造実績データ２００に含まれる製造仕様を、図３に示すような決定木３００に適用することによって、各工程の通過有無変数４０１が製品毎に得られる。本実施形態では、番号の小さい工程の通過有無変数４０１であるほど上位のビットとなるように、各工程の通過有無変数４０１の値を並べることを製品毎に行うことにより、製品毎に品種４０２が作成される。図４に示す結果と、図２に示す結果とを比較すると、例えば、製造番号が「０００１」の製品の工程１の通過実績は「１」であるのに対し（図２を参照）、同じ製造番号が「０００１」の製品の工程１の通過予測は「０」となっている（図４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。
第１の品種作成部１１４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】
［品種集約条件設定部１１５］
品種集約条件設定部１１５は、製造頻度が低い品種を、製造頻度が高い他の品種とまとめるための条件を品種集約条件として設定する。
図５は、品種集約条件５００の一例を示す図である。
図５において、足切り件数とは、第１の品種作成部１１４により求めた「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２の情報」から、品種別に製品の数（件数）を集計した際に、当該品種を最終的に品種とするために必要な最低件数を表す。すなわち、品種に属する製品の数が足切り件数以上である場合に当該品種は最終的な品種として採用される。一方、品種に属する製品の数が足切り件数未満である場合には、当該品種は最終的な品種として採用されず、他の品種へまとめられる。以下の説明では、属する製品の数が足切り件数以上である品種を必要に応じて「有効品種」と称し、属する製品の数が足切り件数未満である品種を必要に応じて「無効品種」と称する。
足切り件数は、例えば、製造工期予測装置１００のオペレータによる入力操作に基づいて設定される。
【００３４】
また、図５において、発生率大重みと発生率小重みは、品種集約部１１６にて、無効品種（足切りされた品種）を他の品種（有効品種）とまとめる際の評価関数の重み係数である。発生率大重みと発生率小重みは、例えば、製造工期予測装置１００のオペレータによる入力操作に基づいて設定される。
品種集約条件設定部１１５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。
【００３５】
［品種集約部１１６］
品種集約部１１６は、品種集約条件設定部１１５にて設定された品種集約条件５００に従って、無効品種を他の有効品種の何れか１つにまとめる処理を行う。
図６は、品種集約結果６００の一例を説明する図である。
まず、品種集約部１１６は、第１の品種作成部１１４にて求めた「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」から、各品種に属する製品の数を求め、求めた各品種に属する製品の数を、品種集約結果６００の件数６０１の欄に設定する。
【００３６】
次に、品種集約部１１６は、各品種の件数６０１の値が、品種集約条件５００の足切り件数以上であるか否かを判定する。この判定の結果、或る品種の件数６０１の値が、品種集約条件５００の足切り件数である５０件以上である場合、品種集約部１１６は、品種集約結果６００において、当該品種に対応する有効６０２の欄に「１」を設定する。一方、或る品種の件数６０１の値が、品種集約条件５００の足切り件数以上でない場合、品種集約部１１６は、品種集約結果６００において、当該品種に対応する有効６０２の欄に「０」を設定する。有効６０２の欄に「１」が設定された品種は有効品種となり、無効品種のまとめ先の品種となる。一方、有効６０２の欄に「０」が設定された品種は無効品種となり、他の有効品種とまとめる必要がある品種となる。
【００３７】
次に、品種集約部１１６は、全ての品種ｋ、全ての工程ｊに対して、品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを、以下の（１）式により計算し、品種集約結果６００の発生率６０３の欄に設定する。
【００３８】
【数１】
2015130009.tif 000003
【００３９】
（１）式において、分母の品種ｋの全件数とは、製造実績データ２００に含まれる当該品種ｋの製品の数である。また、分子は、当該品種ｋの全件数のうち、工程ｊを通過した製品の数である。このように、品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjは、品種ｋに属する製品が工程ｊで処理を受ける割合を示す。
【００４０】
次に、品種集約部１１６は、品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjと、（３）式に示す発生率重みＷ（発生率大重みＷH又は発生率小重みＷL）とに基づいて以下の（２）式の計算を行って、各無効品種の、有効品種のそれぞれとの相違度Ｓを求める。
【００４１】
【数２】
2015130009.tif 000004
【００４２】
（２）式、（３）式において、ｒkj´は、有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを示し、ｒkj´´は、無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを示す。また、（２）式において、Ｍは、工程ｊの総数である。図６に示す例では、Ｍ＝１０になる。
（２）式に示すように、相違度Ｓは、無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´と有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´との差異と、有効品種における品種別・製造工程別の発生率ｒkj´が、無効品種における品種別・製造工程別の発生率ｒkj´´よりも大きいこととを指標とする評価値であり、相違度Ｓの値が小さい方が２つの品種は類似していると評価される（高い評価になる）。
【００４３】
そして、品種集約部１１６は、各無効品種について、相違度Ｓの値が最も小さくなる有効品種をそれぞれ求め、当該無効品種を当該有効品種にまとめる。具体的に品種集約部１１６は、図６に示す品種集約結果６００において、当該無効品種の類似品種６０４の欄に、当該有効品種の値を設定する。
図６に示す例では、下から２行目の品種「００００１０００１１」は、上から５行目の品種「０１００１０００１１」にまとめられることを示している。尚、品種「００００１０００１１」が無効品種であることは、当該品種に対応する有効６０２の欄の値が「０」であることから判別され、品種「０１００１０００１１」が有効品種であることは、当該品種に対応する有効６０２の欄の値が「１」であることから判別される。
品種集約部１１６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。
【００４４】
［発生率大重みと発生率小重みの関係］
品種集約条件設定部１１５により設定される「発生率大重みＷHと発生率小重みＷL」の値は同じであってもよいが、発生率小重みＷLの値を発生率大重みＷHよりも大きくするのが望ましい。その理由を以下に説明する。
図７は、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの大小関係によって、同一の無効品種のまとめ先となる有効品種が異なることを説明する図である。具体的に、図７（ａ）は、発生率大重みＷHが「１」であり、発生率小重みＷLが「２」である場合の品種「０１」のまとめ先となる有効品種を説明する図である。また、図７（ｂ）は、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLとが共に「１」である場合の品種「０１」のまとめ先となる有効品種を説明する図である。
【００４５】
図７において、相違度Ｓの欄には、無効品種「０１」と、当該無効品種「０１」のまとめ先の候補となる有効品種のそれぞれとの相違度Ｓを示す。
図７（ｂ）に示すように、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLが等しいと、無効品種「０１」の類似品種は、有効品種「００」となり、有効品種「１１」との相違度の僅かの差によって、品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´が小さい（製造工期が短い）有効品種にまとめられてしまった。
これに対し、図７（ａ）に示すように、発生率小重みＷLが発生率大重みＷHを上回るようにすると、無効品種「０１」の類似品種は、有効品種「１１」となり、品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´が大きい（製造工期が長い）有効品種にまとめられる傾向になる。
【００４６】
本実施形態では、（３）式に示したように、有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´が、無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´以上（ｒkj´≧ｒkj´´）である場合には、発生率大重みＷHが選択され、そうでない場合には、発生率小重みＷLが選択される（図５も参照）。したがって、発生率小重みＷLの値を発生率大重みＷHよりも大きくすれば、有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´が、無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´未満（ｒkj´＜ｒkj´´）である場合には、相違度Ｓの値が大きくなる。したがって、各無効品種が、品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´が小さい有効品種（製造工期が短い品種）にまとめられることが抑制されることになる。
尚、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLとを等しくする場合には、（３）式は不要になる。また、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLとを共に「１」にする場合には、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの設定は不要になる。
【００４７】
［品種集約結果格納部１１７］
品種集約結果格納部１１７は、品種集約部１１６で算出された品種集約結果６００を格納する。
品種集約結果格納部１１７は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
【００４８】
［第２の品種作成部１１８］
第２の品種作成部１１８は、品種集約結果格納部１１７に格納された品種集約結果６００を読み出す。そして、第２の品種作成部１１８は、第１の品種作成部１１４で求めた「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」のうち（図４を参照）、品種集約結果６００で有効６０２の欄の値が「０」となっている品種（無効品種）を、当該品種に対応する類似品種６０４の欄に示されている品種（有効品種）に置き換える。このようにして、図４において、各製造番号に対応する品種が書き換えられる。
第２の品種作成部１１８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。
【００４９】
［品種別通過工程パターン発生率作成部１１９］
品種別通過工程パターン発生率作成部１１９は、製造実績データ２００に基づいて、（第２の品種作成部１１８で置き換えられた後の）品種毎の通過工程パターン発生率を算出する。
通過工程パターン発生率とは、製造実績データ２００の通過有無実績を番号の小さい工程のものから順に並べた通過工程パターン（の実績値）に属する製品の数を、当該通過工程パターンと同値の品種に属する製品の数で割った値である。例えば、通過工程パターン（の実績値）が「０１０１０１００００」である製品が９５００枚であり、品種が「０１０１０１００００」であると判定された製品が１００００枚あるとする。この場合、品種が「０１０１０１００００」の製品の通過工程パターン「０１０１０１００００」の発生率は０．９５（＝９５００／１００００）となる。
図８は、品種毎の通過工程パターン発生率８００の一例を示す図である。図８において、ある一つの品種についての通過工程パターン発生率の和（図８の各行における通過工程パターン発生率の和）は「１」となる。
品種別通過工程パターン発生率作成部１１９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。
【００５０】
［通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０］
通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、製造実績データ２００（通過有無実績及び実績製造工期）を用いて、通過工程パターン別製造工期分布を算出する。
本実施形態では、特開２０１３−３３４５０号公報に記載された技術を用いて、通過工程パターン別製造工期分布を算出する。以下に、通過工程パターン別製造工期分布を算出する方法の一例の概要を説明する。尚、通過工程パターン別製造工期分布を算出する方法の詳細は、特開２０１３−３３４５０号公報に記載されており、特開２０１３−３３４５０号公報の記載を参照することにより実現することができる。
【００５１】
まず、通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、工程別製造工期分布を算出する。製造工期分布は、ヒストグラムで表されたり、近似関数（分布関数）で表されたりする。ここでは、製造工期分布が正規分布で表されるものとして、以下の（４）式及び（５）式による計算を行って、最尤推定により、各工程ｊの製造工期分布の平均μj及び分散ｖjを算出する。本実施形態では、この各工程ｊの製造工期分布の平均μjを工程別製造工期分布のパラメータとして算出するものとする。
【００５２】
【数３】
2015130009.tif 000005
【００５３】
（４）式、（５）式において、Ｋは、製造実績データ２００の通過有無実績を番号の小さい工程のものから順に並べた通過工程パターンｋの種類の数である。ｑk＝（ｑk1，ｑk2，・・・，ｑkM）は、通過工程パターンｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）である。ｔiは製品ｉの実績製造工期である。Ｎk＾は、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、通過工程パターンｋの製造工期分布の平均、分散である。
ここで、平均μk＾は、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、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。
（４）式に示す評価関数Ｊは、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、（４）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２００を集計することにより計算することができる。
【００５４】
通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、最適化計算を行って（４）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。
図９は、以上のようにして計算された工程別製造工期分布９００の一例を示す図である。ここでは、Nelder=Meanの滑降シンプレックス法を用いて最適化計算を行った。尚、図９において、標準偏差σjは、分散ｖjの平方根（＝√ｖj）で表される。
【００５５】
次に、通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、以上のようにして求めた工程別製造工期分布を用いて、通過工程パターン別製造工期分布を算出する。
図１０は、通過工程パターン別製造工期分布を導出する方法の一例を説明する図である。
通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、以上のようにして求めた工程別製造工期分布を基にして、通過工程パターン別製造工期分布の平均μk＾と標準偏差σk＾を算出し（図１０の変換前の値１００１の欄を参照）、平均がμk＾であり分散がｖk＾（＝σk＾2）である対数正規分布のパラメータμk＾´、σk＾´（＝√ｖk＾´）を導出する（図１０の変換後の値１００２の欄を参照）。
【００５６】
そして、通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、以下の（６）式で示される通過工程パターン別製造工期分布を以下の（７）式のように日単位に離散化することにより、通過工程パターン別製造工期分布ＰΔ（ｔΔ｜ｋ）を算出する（図１０の製造工期１００３の欄を参照）。
【００５７】
【数４】
2015130009.tif 000006
【００５８】
通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０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。尚、ここでは、製造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に示すように製造工期分布は、正規分布以外の対数正規分布やポアソン分布やガウス分布であってもよい。
【００５９】
［品種別製造工期モデル作成部１２１］
品種別製造工期モデル作成部１２１は、品種別通過工程パターン発生率作成部１１９で作成された品種毎の通過工程パターン発生率８００（図８を参照）と、通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０で作成された通過工程パターン別製造工期分布ＰΔ（ｔΔ｜ｋ）（図１０の製造工期１００３）とを用いて、品種別製造工期モデルを作成する。本実施形態では、以下の（８）式により、品種がｌである製品の製造工期がｔΔである確率ＰΔ（ｔΔ｜ｌ）を品種別製造工期モデルとして計算する。
【００６０】
【数５】
2015130009.tif 000007
【００６１】
（８）式において、ｒａｔｅlkは、品種ｌの通過工程パターンｋの通過工程パターン発生率８００である。
（８）式は、品種がｌである製品の通過工程パターンがｋである確率ＰΔ（ｔΔ｜ｋ）に、製造実績データ２００から算出された、品種ｌの通過工程パターンｋの発生率（通過工程パターン発生率８００）を掛け合わせたものを、全ての通過工程パターンｋについて積算したものが、品種別製造工期モデルであることを表している。
図１１は、以上のようにして得られた品種別製造工期モデル１１００の一例を示す図である。図１１の各欄に示されている値が、（８）式の左辺（ＰΔ（ｔΔ｜ｌ））の値となる。
品種別製造工期モデル作成部１２１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。
【００６２】
［品種別製造工期モデル格納部１２２］
品種別製造工期モデル格納部１２２は、品種別製造工期モデル作成部１２１で作成された品種別製造工期モデル１１００を格納する。
品種別製造工期モデル格納部１２２は、例えば、ＨＤＤを用いることにより実現することができる。
【００６３】
［注文データ取得部１２３］
注文データ取得部１２３は、注文データを外部から取得して記憶する。例えば、注文データ取得部１２３は、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。
【００６４】
図１２は、注文データ１２００の一例を示す図である。
図１２において、注文データ１２００は、注文番号（注文Ｎｏ．）と、製造仕様とを含む。
注文番号は、注文を識別する番号である。
製造仕様は、製品の属性を示すものであり、図２に示した製造実績データ２００における製造仕様と同じ属性（項目）を有している。図１２に示す各製造仕様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。
注文データ取得部１２３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。
【００６５】
［第３の品種作成部１２４］
第３の品種作成部１２４は、注文データ１２００に含まれている製造仕様を、品種分類ロジック格納部１１３に格納されている決定木３００（図３を参照）に入力して、注文データ１２００に含まれる各注文のそれぞれについて、品種を求める。具体的には、各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、番号の小さい工程の通過有無変数であるほど上位のビットとなるように当該通過有無変数を結合した情報を、当該注文の品種の情報として作成する。
【００６６】
そして、第３の品種作成部１２４は、品種集約結果格納部１１７に格納されている品種集約結果６００を読み出し、求めた品種が無効品種（品種集約結果６００の有効６０２の欄の値が「０」である品種）の場合、当該品種を、品種集約結果６００において当該品種に対応する類似品種６０４の欄の品種に置き換える。
図１３は、品種として通過工程パターンの予測値を用いた場合に、注文データ１２００から得られる、注文別の通過有無変数１３０１と品種１３０２の一例を示す図である。尚、品種の作成方法の説明は、第１の品種作成部１１４と第２の品種作成部１１８の説明で既に行っているので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
第３の品種作成部１２４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。
【００６７】
［目標荷揃達成率設定部１２５］
目標荷揃達成率設定部１２５は、目標荷揃達成率を設定する。目標荷揃達成率とは、注文量に対する、納期までに荷揃う（出荷できる）製品の量の割合である。本実施形態では、製品を鉄鋼製品としているので、例えば、注文の重量に対する、納期までに荷揃う製品の重量の割合で目標荷揃達成率を定めることができる。目標荷揃達成率の値は、ユーザの希望に応じて定められるものである。本実施形態では、目標荷揃達成率設定部１２５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、目標荷揃達成率の値を識別し、当該目標荷揃達成率の値を記憶することにより、目標荷揃達成率を設定する。
図１４は、目標荷揃達成率１４００の一例を示す図である。図１４に示すように、ここでは、品種や注文に関わらず、目標荷揃達成率として一律に０．９５を設定するようにした。ただし、目標荷揃達成率は、例えば、品種毎及び注文毎の少なくとも何れか一方毎に設定されるようにしてもよい。
目標荷揃達成率設定部１２５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。
【００６８】
［品種入力注文別製造工期算出部１２６］
品種入力注文別製造工期算出部１２６は、品種別製造工期モデル格納部１２２に格納されている品種別製造工期モデル１１００（図１１を参照）と、第３の品種作成部１２４により作成された注文別の品種１３０２（図１３を参照）と、目標荷揃達成率設定部１２５により設定された目標荷揃達成率１４００（図１４を参照）とを用いて、注文毎に製造工期ｔを算出する。
本実施形態では、品種入力注文別製造工期算出部１２６は、以下の（９）式を満足する製造工期ｔを、注文毎（注文に対応する品種毎）に算出する。
【００６９】
【数６】
2015130009.tif 000008
【００７０】
（９）式において、αは目標荷揃達成率［−］である。また、前述したように、ＰΔ（ｔΔ｜ｌ）は、品種が？である製品の製造工期がｔΔである確率［−］であり、図１１に示した品種別製造工期モデル１１００の各欄の値である。（９）式は、目標荷揃達成率αの荷揃いをするのに最低限必要となる日数を製造工期ｔとして求めることを表す。
このように本実施形態では、品種別製造工期モデル１１００と、注文別の品種１３０２と、目標荷揃達成率１４００とを用いて注文毎の製造工期ｔを算出するようにする場合を例に挙げて説明した。しかしながら、品種別製造工期モデル１１００と、注文別の品種１３０２とを用いて注文毎の製造工期ｔを算出するようにしていれば、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、ＰΔ（ｔΔ｜ｌ）が正規分布であると仮定し、このＰΔ（ｔΔ｜ｌ）の平均μ・標準偏差σと、ユーザにより設定される定数ｘとを用いて、以下の（１０）式を満足する（左辺と右辺の値が最も近い）ｔΔを注文毎（注文に対応する品種毎）に算出して、製造工期ｔとしてもよい。
ＰΔ（ｔΔ｜ｌ）＝μ＋ｘ×σ  ・・・（１０）
図１５は、注文毎の製造工期である注文別製造工期１５００の一例を示す図である。図１５の各欄に記載されている値が、注文毎の製造工期ｔである。
品種入力注文別製造工期算出部１２６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。
［品種入力注文別製造工期出力部１２７］
品種入力注文別製造工期出力部１２７は、品種入力注文別製造工期算出部１２６にて算出された注文別製造工期１５００の情報を出力する。具体的に説明すると、例えば、品種入力注文別製造工期出力部１２７は、注文別製造工期１５００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。注文別製造工期１５００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。
品種入力注文別製造工期出力部１２７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。
【００７１】
［動作フローチャート］
次に、図１６のフローチャートを参照しながら、品種別製造工期モデル１１００を作成して格納する際の製造工期予測装置１００の処理の一例を説明する。尚、ここでは、図１６のフローチャートが開始する前に、品種集約条件５００（足切り件数、発生率大重みＷH、及び発生率小重みＷL）がオペレータによる入力操作に基づいて品種集約条件設定部１１５により設定されているものとする。
【００７２】
まず、ステップＳ１６０１において、製造実績データ取得部１１１は、製造実績データ２００を取得するまで待機する。そして、製造実績データ２００を取得すると、ステップＳ１６０２に進む。ステップＳ１６０２に進むと、品種分類ロジック作成部１１２は、品種分類ロジックとして、図３に示すような決定木３００を、決定木作成アルゴリズムにより工程毎に作成する。
【００７３】
次に、ステップＳ１６０３において、品種分類ロジック格納部１１３は、ステップＳ１６０２で作成された（工程毎の）決定木３００を格納する。
次に、ステップＳ１６０４において、第１の品種作成部１１４は、製造実績データ２００に含まれる製造仕様を、決定木３００に入力して、製造実績データ２００に含まれる各製品のそれぞれについて、各工程の通過の有無の予測値（通過有無変数４０１）を求め、当該通過有無変数を結合した情報を、当該製品の品種４０２の情報として作成する。
【００７４】
次に、ステップＳ１６０５において、品種集約部１１６は、品種集約結果６００を作成して品種集約結果格納部１１７に格納する品種集約処理を実行する。品種集約処理の詳細については、図１７を参照しながら後述する。
次に、ステップＳ１６０６において、第２の品種作成部１１８は、ステップＳ１６０４で作成された「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」の中に、ステップＳ１６０５で作成された品種集約結果６００の有効６０２の欄の値が「０」となっている品種（無効品種）があるか否かを判定する。
【００７５】
この判定の結果、製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２の中に、無効品種がある場合には、ステップＳ１６０７に進む。一方、製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２の中に、無効品種がない場合には、ステップＳ１６０７を省略して後述するステップＳ１６０８に進む。
ステップＳ１６０７に進むと、第２の品種作成部１１８は、品種集約結果６００の有効６０２の欄の値が「０」となっている品種（無効品種）を、当該品種に対応する類似品種６０４の欄に示されている品種（有効品種）に置き換える。そして、ステップＳ１６０８に進む。尚、以降の処理では、当該無効品種は当該有効品種であるものとして取り扱われる。
【００７６】
ステップＳ１６０８に進むと、品種別通過工程パターン発生率作成部１１９は、製造実績データ２００の通過有無実績を番号の小さい工程のものから順に並べた通過工程パターン（の実績値）に属する製品の数を、通過工程パターンと同値の品種に属する製品の数で割ることにより、品種毎の通過工程パターン発生率８００を算出する（図８を参照）。
次に、ステップＳ１６０９において、通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、通過工程パターン別製造工期分布ＰΔ（ｔΔ｜ｋ）を算出する。前述したように、通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、まず、製造実績データ２００（通過有無実績及び実績製造工期）を、（４）式、（５）式に与えて最適化計算を行うことにより、工程別製造工期分布９００（平均μj、分散ｖj）を求める。そして、通過工程パターン別製造工期分布作成部１２０は、工程別製造工期分布９００を基にして、通過工程パターン別製造工期分布の平均μk＾と標準偏差σk＾を算出し（図１０の変換前の値１００１の欄を参照）、平均μk＾と分散ｖk＾を用いて表現される対数正規分布のパラメータμk＾´、vk＾´(=σk＾´2)を用いて（図１０の変換後の値１００２の欄を参照）、（６）式、（７）式の計算を行って、通過工程パターン別製造工期分布ＰΔ（ｔΔ｜ｋ）を算出する（図１０の製造工期１００３の欄を参照）。
【００７７】
次に、ステップＳ１６１０において、品種別製造工期モデル作成部１２１は、品種毎の通過工程パターン発生率８００と、通過工程パターン別製造工期分布ＰΔ（ｔΔ｜ｋ）とを用いて、（８）式の計算を行って、品種がｌである製品の製造工期がｔΔである確率ＰΔ（ｔΔ｜ｌ）を品種別製造工期モデル１１００として計算する（図１１を参照）。
次に、ステップＳ１６１１において、品種別製造工期モデル作成部１２１は、ステップＳ１６１０で作成された品種別製造工期モデル１１００を品種別製造工期モデル格納部１２２に格納する。
【００７８】
次に、図１７−１、図１７−２のフローチャートを参照しながら、図１６のステップＳ１６０５の品種集約処理の詳細の一例を説明する。
まず、ステップＳ１７０１において、品種集約部１１６は、ステップＳ１６０４で作成された「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」から、各品種に属する製品の数を求め、求めた各品種に属する製品の数を、品種集約結果６００の件数６０１の欄に設定する。
【００７９】
次に、ステップＳ１７０２において、品種集約部１１６は、ステップＳ１６０４で作成された「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」のうち、未選択の品種を１つ選択する。
次に、ステップＳ１７０３において、品種集約部１１６は、品種集約結果６００において、ステップＳ１７０２で選択した品種に対応する件数６０１の欄に設定されている値が、品種集約条件設定部１１５で設定された足切り件数以上であるか否かを判定する。
【００８０】
この判定の結果、品種集約結果６００において、ステップＳ１７０２で選択した品種に対応する件数６０１の欄に設定されている値が足切り件数以上である場合には、ステップＳ１７０４に進み、そうでない場合には、ステップＳ１７０５に進む。
ステップＳ１７０４に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１７０２で選択した品種に対応する有効６０２の欄に「１」を設定し、当該品種を有効品種とする。そして、後述するステップＳ１７０６に進む。
一方、ステップＳ１７０５に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１７０２で選択した品種に対応する有効６０２の欄に「０」を設定し、当該品種を無効品種とする。そして、ステップＳ１７０６に進む。
【００８１】
ステップＳ１７０６に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１６０４で作成された「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」を全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、品種４０２を全て選択していない場合には、ステップＳ１７０２に戻って前述した処理を行い、未選択の品種に対応する有効６０２の欄に「１」又は「０」を設定する。そして、全ての品種４０２に対応する有効６０２の欄に「１」又は「０」が設定されると、ステップＳ１７０７に進む。
ステップＳ１７０７に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１６０４で作成された「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」のうち、未選択の品種ｋを１つ選択する。
【００８２】
次に、ステップＳ１７０８において、品種集約部１１６は、製造実績データ２００に含まれる工程のうち、未選択の工程ｊを１つ選択する。
次に、ステップＳ１７０９において、品種集約部１１６は、ステップＳ１７０７で選択された品種ｋ、ステップＳ１７０８で選択された工程ｊについての品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを、（１）式により計算し、品種集約結果６００の発生率６０３の欄に設定する。
次に、ステップＳ１７１０において、品種集約部１１６は、製造実績データ２００に含まれる工程の全てを選択したか否かを判定する。
【００８３】
この判定の結果、製造実績データ２００に含まれる工程の全てを選択していない場合には、ステップＳ１７０８に戻って前述した処理を行い、未選択の工程ｊについての品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを計算する。そして、ステップＳ１７０７で選択された品種ｋの全ての工程ｊについての品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjが計算されると、ステップＳ１７１１に進む。
ステップＳ１７１１に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１６０４で作成された「製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２」の全てを選択したか否かを判定する。
【００８４】
この判定の結果、製造実績データ２００に含まれる各製品の品種４０２の全てを選択していない場合には、ステップＳ１７０７に戻って前述した処理を行い、未選択の品種ｋについての品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを計算する。そして、全ての品種ｋの全ての工程ｊについての品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjが計算されると、図１７−２のステップＳ１７１２に進む。
ステップＳ１７１２に進むと、品種集約部１１６は、品種集約結果６００の有効６０２の欄に「０」が設定されている品種（無効品種）のうち未選択の品種ｋを１つ選択する。
次に、ステップＳ１７１３において、品種集約部１１６は、品種集約結果６００の有効６０２の欄に「１」が設定されている品種（有効品種）のうち未選択の品種ｋを１つ選択する。
【００８５】
次に、ステップＳ１７１４において、品種集約部１１６は、製造実績データ２００（品種集約結果６００）に含まれる工程のうち、未選択の工程ｊを１つ選択する。
次に、ステップＳ１７１５において、品種集約部１１６は、品種集約結果６００の発生率６０３の欄から、ステップＳ１７１２で選択された品種ｋ（無効品種）のステップＳ１７１４で選択された工程ｊにおける品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを、無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´として抽出する。また、品種集約部１１６は、品種集約結果６００の発生率６０３の欄から、ステップＳ１７１３で選択された品種ｋ（有効品種）のステップＳ１７１４で選択された工程ｊにおける品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjを、有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´として抽出する。そして、品種集約部１１６は、有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´の値が、無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´の値以上であるか否かを判定する。
【００８６】
この判定の結果、有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´の値が、無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´の値以上である場合には、ステップＳ１７１６に進み、そうでない場合には、ステップＳ１７１７に進む。
ステップＳ１７１６に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１７１４で選択された工程ｊにおける、ステップＳ１７１２で選択された品種ｋ（無効品種）とステップＳ１７１３で選択された品種ｋ（有効品種）との相違度Ｓを計算するための発生率重みＷとして、品種集約条件設定部１１５により設定されている発生率大重みＷHを設定する。そして、後述するステップＳ１７１８に進む。
【００８７】
一方、ステップＳ１７１６に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１７１４で選択された工程ｊにおける、ステップＳ１７１２で選択された品種ｋ（無効品種）とステップＳ１７１３で選択された品種ｋ（有効品種）との相違度Ｓを計算するための発生率重みＷとして、品種集約条件設定部１１５により設定されている発生率小重みＷLを設定する。そして、後述するステップＳ１７１８に進む。
ステップＳ１７１８に進むと、品種集約部１１６は、製造実績データ２００（品種集約結果６００）に含まれる工程を全て選択したか否かを判定する。この判定の結果、製造実績データ２００（品種集約結果６００）に含まれる工程の全てを選択していない場合には、ステップＳ１７１４に戻って前述した処理を行い、未選択の工程ｊにおける、ステップＳ１７１２で選択された品種ｋ（無効品種）とステップＳ１７１３で選択された品種ｋ（有効品種）との相違度Ｓを計算するための発生率重みＷを設定する。そして、全ての工程ｊにおける、ステップＳ１７１２で選択された品種（無効品種）とステップＳ１７１３で選択された品種（有効品種）との相違度Ｓを計算するための発生率重みＷを設定すると、ステップＳ１７１９に進む。
【００８８】
ステップＳ１７１９に進むと、品種集約部１１６は、（２）式の計算を行って、ステップＳ１７１２で選択された品種（無効品種）とステップＳ１７１３で選択された品種（有効品種）との相違度Ｓを求める。このとき、各工程ｊにおける発生率重みＷとして、ステップＳ１７１６又は１７１７で設定された発生率重みＷ（発生率大重みＷH又は発生率小重みＷL）を用いる。
次に、ステップＳ１７２０において、品種集約部１１６は、品種集約結果６００の有効６０２の欄に「１」が設定されている品種（有効品種）の全てを選択したか否かを判定する。この判定の結果、有効品種の全てを選択していない場合には、ステップＳ１７１３に戻って前述した処理を行い、ステップＳ１７１２で選択された無効品種と未選択の有効品種との相違度Ｓを求める。そして、ステップＳ１７１２で選択された無効品種と全ての有効品種との相違度Ｓを求めると、ステップＳ１７２１に進む。
【００８９】
ステップＳ１７２１に進むと、品種集約部１１６は、ステップＳ１７１２で選択された無効品種に対応する類似品種６０４の欄に、当該無効品種と全ての有効品種との相違度Ｓの中で最小の相違度Ｓが得られたときの有効品種の値を設定する。
次に、ステップＳ１７２２において、品種集約部１１６は、品種集約結果６００の有効６０２の欄に「０」が設定されている品種（無効品種）の全てを選択したか否かを判定する。この判定の結果、無効品種の全てを選択していない場合には、ステップＳ１７１２に戻って前述した処理を行い、未選択の無効品種に対応する類似品種６０４の欄に有効品種の値を設定する。そして、全ての無効品種に対応する類似品種６０４の欄に有効品種の値を設定すると、図１７のフローチャートによる処理を終了する。
【００９０】
次に、図１８のフローチャートを参照しながら、注文別製造工期１５００を作成して格納する際の製造工期予測装置１００の処理の一例を説明する。尚、図１８のフローチャートは、図１６のフローチャートの後に実行される。
まず、ステップＳ１８０１において、注文データ取得部１２３は、注文データ１２００を取得するまで待機する。そして、注文データ１２００を取得すると、ステップＳ１２０２に進む。
【００９１】
ステップＳ１８０２に進むと、第３の品種作成部１２４は、注文データ１２００に含まれる製造仕様を、決定木３００に入力して、注文データ１２００に含まれる各注文のそれぞれについて、各工程の通過の有無の予測値（通過有無変数１３０１）を求め、当該通過有無変数１３０１を結合した情報を、当該注文の品種１３０２の情報として作成する。
【００９２】
次に、ステップＳ１８０３において、第３の品種作成部１２４は、ステップＳ１８０２で作成した品種１３０２の中に、品種集約結果６００の有効６０２の欄の値が「０」である品種（無効品種）があるか否かを判定する。尚、品種集約結果６００は、図１６のステップＳ１６０５（図１７）の処理で得られたものである。
この判定の結果、ステップＳ１８０２で作成した品種１３０２の中に、無効品種がある場合には、ステップＳ１８０４に進む。一方、ステップＳ１８０２で作成した品種１３０２の中に、無効品種がない場合には、ステップＳ１８０４を省略して後述するステップＳ１８０５に進む。
【００９３】
ステップＳ１８０４に進むと、第３の品種作成部１２４は、無効品種である品種１３０２を、品種集約結果６００において当該品種に対応する類似品種６０４の欄の品種に置き換える。そして、ステップＳ１８０５に進む。
ステップＳ１８０５に進むと、目標荷揃達成率設定部１２５は、目標荷揃達成率１４００を設定する（図１４を参照）。
【００９４】
次に、ステップＳ１８０６において、品種入力注文別製造工期算出部１２６は、品種別製造工期モデル１１００と、注文別の品種１３０２と、目標荷揃達成率１４００とを用いて、（９）式を満足する製造工期ｔを、注文毎（注文に対応する品種毎）に算出する。この算出結果が、注文別製造工期１５００となる。
次に、ステップＳ１８０７において、品種入力注文別製造工期出力部１２７は、ステップＳ１８０６で算出された注文別製造工期１５００の情報を出力する。尚、前述したように、ステップＳ１８０７の処理は、ユーザからの指示があった場合に行うようにしてもよい。
そして、図１８のフローチャートによる処理を終了する。
【００９５】
＜実施例＞
次に、本発明の実施例を説明する。
本実施形態の製造工期予測装置１００を鉄鋼製品の厚板を製造するプロセスの製造工期の予測に適用した。
２０１２年１月から２０１２年５月の５カ月間における厚板工場での製造実績データを用い、ある特定の鋼種の製造工期を予測する品種別製造工期モデル１１００を作成した。工程として、製造工期に影響の大きい手入工程や熱処理工程、塗装工程等１２個の工程を使用した。
また、前記製造実績データから、規格や寸法、熱処理条件、冷却条件等を説明変数として、工程毎に決定木３００を作成し、決定木３００が出力する工程の通過有無を表わす０又は１の値を工程順に並べたもの（通過工程パターン（の予測値））を品種とする品種分類ロジックを用いた。
また、品種集約条件５００として、足切り件数を５０、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLを共に「１」とした第１のケースと、発生率大重みＷHを「１」とし発生率小重みＷLを「２」に変更した第２のケースとの２つのケースのそれぞれについて、品種別製造工期モデル１１００を作成した。また、目標荷揃達成率１４００を「０．９５（＝９５％）」とした。
【００９６】
図１９は、前記第１のケースにおける実施結果を示し、図２０は、前記第２のケースにおける実施結果を示す。
図１９及び図２０において、「品種」、「件数」、「有効」、「発生率」、及び「類似品種」は、図６に示した品種集約結果６００に対応する。また、「製造工期」は、品種入力注文別製造工期算出部１２６で算出された注文別製造工期１５００に対応する。また、「参考」は、「件数」が足切り件数（＝５０）未満の品種を無効品種とせずに（すなわち、足切りをして無効品種を有効品種にまとめることをせずに）、番号１〜３５の全ての品種のそれぞれの注文別製造工期を個別に求めたものである。
【００９７】
また、図１９、図２０において、同一の「品種」に対する「類似品種」が異なる場合に、当該「類似品種」をハッチングして示し、その下にまとめ先の品種の番号をかっこ書きで記載している。
番号２８の品種「１００１１０１００１００」は、図１９に示す第１のケースでは、番号１７の品種「１１０１１０００００００」にまとめられ、製造工期が１９日と計算されているが、図２０に示す第２のケースでは、番号９の品種「１１０１１１１００１１０」にまとめられ、製造工期が２９日と計算され、製造工期が長い納期的には安全側の品種にまとまられた。
【００９８】
また、従来技術との比較のため、足切りされた番号２８〜３５の品種を１つの品種（Ｏｔｈｅｒ）にまとめて、その品種の製造工期を算出すると、２３日となった。図１９に示す第１のケースでは、番号２８〜３５の品種の製造工期は６〜１９日と計算されているが、これらの品種を１つの品種にまとめてしまうと、製造工期を２３日と見込んでこれらの品種の製造を着手することになる。このため、早目に製造できてしまう製品が多く、長い期間出荷待ちで倉庫に滞留してしまうことになる（倉庫負荷が高くなってしまう）。
【００９９】
前述したように、図１９、図２０の右端に、それぞれ足切りしなかった（他の品種とまとめなかった）場合の製造工期を参考のため示す。枚数が５０枚未満の品種の製造工期は、必ずしも正確とはいえないが、番号２８の品種は、他の品種とまとめなかった場合の製造工期が３０日であり、１つの品種（Ｏｔｈｅｒ）にまとめた製造工期（＝２３日）よりも納期的に安全になり、第２のケースの手法の場合と近い製造工期が得られた。
【０１００】
＜まとめ＞
以上のように本実施形態では、注文の製造仕様を入力とし品種を出力とする品種分類ロジック（決定木３００）を製造実績データ２００に基づいて作成し、製造実績データ２００を決定木３００に適用し、各製品を各品種に分類する。分類した品種のうち、属する製品の数が足切り件数未満の品種を無効品種、その他の品種を有効品種とし、当該無効品種と有効品種のそれぞれとの相違度Ｓを算出し、最小の相違度Ｓが得られる有効品種に当該無効品種をまとめる。そして、当該無効品種については、まとめ先の有効品種であるものとして、品種別製造工期モデル１１００を作成する。ここで、無効品種と有効品種の相違度Ｓは、無効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´の値と有効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´の値とが近いほどが小さくなるように定義される。品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjが近い値である品種は製造工期も近いと考えられるため、発生頻度の低い品種を１つの品種にまとめてしまう場合よりも、以上のようにして無効品種を有効品種にまとめるようにすれば、発生頻度の低い品種（無効品種）の製造工期の予測精度を向上させることができる。
【０１０１】
また、本実施形態では、有効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´の値が無効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´の値以上である場合の方が、そうでない場合よりも、無効品種と有効品種の相違度Ｓの値が小さくなるようにした。したがって、無効品種を、製造工期が長くなる有効品種にまとめることができるので、無効品種の納期遅れが生じるリスクをより確実に抑制することができる。
【０１０２】
＜変形例＞
［変形例１］
本実施形態では、品種が通過工程パターンである場合を例に挙げて説明した。しかしながら、似通った製造工期分布を持つ注文のまとまりを意味するコードとしていれば、品種は通過工程パターンに限定されない。例えば、同一の通過工程パターンでも鋼種によって製造工期分布が大きく異なるような場合は、鋼種毎の通過工程パターン（例えば「鋼種記号＿通過工程パターン」）を品種としてもよい。さらに、通過工程パターンが必ずしも必要という訳ではなく、製造工期を予測する決定木を作成し、同一のリーフ（決定木の末端の葉）に属する注文を似通った製造工期分布を持つ注文のまとまりと考え、リーフ番号を品種とすることができる。また、特許文献２に記載のような処理負荷パターン（各工程における処理時間を離散化した値を工程順に連結したもの）を品種としてもよい。
【０１０３】
［変形例２］
品種分類ロジックとして生成する決定木は、図３に示したものに限定されない。図２１は、品種分類ロジックとして決定木の変形例を示す図である。
図２１に示すように、製造実績データ２００に含まれる製造仕様を説明変数とし、通過工程パターンを目的変数とする決定木２１００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３に示す決定木３００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２１００を作成すればよい。
また、品種分類ロジックは、決定木に限定されるものではない。製造仕様を入力とし、品種を出力とするものであれば、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。製造仕様が全て数値の場合には、ロジスティック回帰やＳＶＭ（Support Vector Machine）等の手法を用いて、工程毎に通過有無を予測し、その予測結果を組み合わせて品種とすることができる。また、製造工期予測装置１００とは別の装置で品種分類ロジックを作成しておき、当該品種分類ロジックを製造工期予測装置１００が取り込むようにしてもよい。
【０１０４】
［変形例３］
品種別製造工期モデルは、前述した方法で作成しなくてもよい。例えば、特許文献１に記載のように、決定木で分類された品種に属する製造実績データから、実績製造工期の平均値、標準偏差、最大値、最頻値等を算出し、当該品種と、当該実績製造工期の平均値、標準偏差、最大値、最頻値等とを相互に関連付けて品種別製造工期モデルとして記憶してもよい。
【０１０５】
［変形例４］
本実施形態では、決定木３００により分類された品種を有効品種及び無効品種の何れにするかを判別するための条件として、足切り件数を用いた。しかしながら、必ずしも足切り件数を用いる必要はない。例えば、足切り件数の代わりに、足切り率（＝足切り件数／製造実績データ２００に含まれる製品の総数（全件数））を設定しても構わない。また、品種数の上限値を設定して、品種に属する製品の数（件数）が多い順に上限値まで品種を有効品種として選択するようにしても構わない。
【０１０６】
［変形例５］
本実施形態では、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLをオペレータにより予め設定するようにした。しかしながら、必ずしもこのようにして発生率大重みＷHと発生率小重みＷLを設定する必要はない。
例えば、無効品種が適切な有効品種にまとめられるまで、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLとの少なくとも何れか一方を変更するようにしてもよい。
具体例を説明すると、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの初期値を共に「１」として、無効品種との相違度Ｓが最小の有効品種を無効品種のそれぞれについて割り出す。そして、割り出した有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´の値が、当該無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´の値未満である場合、発生率小重みＷLの値を「１」増加することを、割り出した有効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´の値が、当該無効品種における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´の値未満にならなくなるまで繰り返し行う。尚、この例では、発生率大重みＷHの値を「１」に固定する。
【０１０７】
また、本実施形態では、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの値を１つずつ設定するようにした。しかしながら、必ずしも発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの値を１つずつ設定する必要はない。
例えば、発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの値を工程ごとに設定してもよい。この場合、製造工期への影響が高い工程の発生率重みＷを他の工程の発生率重みより小さくすることで、当該工程における品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkjが近い値の品種へ優先的にまとめるようにすることができる。
具体例を説明すると、製造工期への影響度を工程毎に取得する。影響度は、例えば、各工程の平均製造工期に比例した値を影響度として導出することができる。平均製造工期は、例えば、製造実績データ２００を用いた前述した（４）式及び（５）式による計算を行って導出することができる。そして、影響度の大きい工程の発生率重みが、影響度の小さい工程の発生率重みよりも小さくなるように、各工程における発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの値を定めればよい。例えば、工程１の平均製造工期が工程２の平均製造工期の２倍であれば、工程１の発生率大重みＷHと発生率小重みＷLを工程２の発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの半分にすることができる。
また、このような工程毎の発生率大重みＷHと発生率小重みＷLの少なくとも何れか一方を、前述したように、無効品種が適切な有効品種にまとめられるまで変更する場合には、影響度の大きい工程の発生率重みＷから順に発生率重みＷの値を変更することができる。
【０１０８】
［変形例６］
また、相違度Ｓは、まとめ元である無効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´´と、まとめ先である有効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率ｒkj´との差異を用いた指標としていれば、必ずしも、（２）式に示すものでなくてもよい。例えば、以下の（１１）式に示すように、有効品種と無効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率の差の絶対値を用いた指標として相違度Ｓを定義しても良い。また、発生率重みＷを有効品種と無効品種の品種ｋ内工程ｊ別発生率の差異に乗じるのではなく、（１２）式や（１３）式のように、発生率重みＷを前記差異に加える形式の相違度Ｓを用いてもよい。
【０１０９】
【数７】
2015130009.tif 000009
【０１１０】
［変形例７］
前述したように、発生率小重みＷLを発生率大重みＷHよりも大きくするのが好ましいが、発生率小重みＷLの値と発生率大重みＷHの値が同じであっても、無効品種の全てを１つの品種（Ｏｔｈｅｒ）として取り扱う場合より、倉庫負荷を軽減できる（すなわち製造工期を高精度に予測できる）品種が多くなるので、このようにしてもよい。また、前述したように、発生率小重みＷLと発生率大重みＷHを共に「１」とする場合には、発生率小重みＷLと発生率大重みＷHの設定は不要になる。
【０１１１】
［その他の変形例］
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。
【０１１２】
＜請求項との関係＞
製造実績データ取得手段（工程）は、例えば、製造実績データ取得部１１１（ステップＳ１６０１）により実現される。
品種決定手段（工程）は、例えば、第１の品種作成部１１４（ステップＳ１６０４）により実現される（変形例１〜４も参照）。
品種発生率導出手段（工程）は、例えば、品種集約部１１６（ステップＳ１７０９）により実現される。
有効品種選択手段（工程）は、例えば、品種集約部１１６（ステップＳ１７２１）により実現される（変形例５〜７も参照）。
品種置換手段（工程）は、例えば、第２の品種作成部１１８（ステップＳ１６０７）、第３の品種作成部１２４（ステップＳ１８０４）により実現される。
品種別製造工期モデル導出手段（工程）は、例えば、品種別製造工期モデル作成部１２１（ステップＳ１６１０）により実現される。
有効品種決定手段（工程）は、例えば、第３の品種作成部１２４（ステップＳ１８０２、Ｓ１８０４）により実現される。
品種入力注文別製造工期導出手段（工程）は、例えば、品種入力注文別製造工期算出部１２６（ステップＳ１８０６）により実現される。
評価値導出手段は、例えば、品種集約部１１６（ステップＳ１７１９）により実現される。また、評価値は、例えば、相違度Ｓに対応し、評価重みは、例えば、発生率大重みＷH、発生率小重みＷLに対応する（変形例５〜７も参照）。
品種分類ロジック作成手段は、例えば、品種分類ロジック作成部１１２（ステップＳ１６０２）により実現される。
【符号の説明】
【０１１３】
１００    製造工期予測装置
１１１    製造実績データ取得部
１１２    品種分類ロジック作成部
１１３    品種分類ロジック格納部
１１４    第１の品種作成部
１１５    品種集約条件設定部
１１６    品種集約部
１１７    品種集約結果格納部
１１８    第２の品種作成部
１１９    品種別通過工程パターン発生率作成部
１２０    通過工程パターン別製造工期分布作成部
１２１    品種別製造工期モデル作成部
１２２    品種別製造工期モデル格納部
１２３    注文データ取得部
１２４    第３の品種作成部
１２５    目標荷揃達成率設定部
１２６    品種入力注文別製造工期算出部
１２７    品種入力注文別製造工期出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【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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【図１６】
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【図１７−１】
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【図１７−２】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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