(57)【要約】  この発明は、離散事象シミュレーションの方法を用いた生産計画解析のためのシステムおよび方法を含む。一実施例において、システムは、生産工程についての工程定義データを受取り、かつ、書式整形されて工程を定義する適切な入力ファイルにデータを編成する第１のソフトウェアモジュールを含む。第２のソフトウェアモジュールは、入力ファイルに離散事象シミュレーションを実施して出力ファイルを生成する。第３のソフトウェアモジュールは、出力ファイルから少なくとも１つのユーザアクセス可能なファイルを生成する。別の実施例において、製造工程を解析する方法は、製造工程についての工程定義データを受取るステップと、工程定義データから入力ファイルを生成するステップとを含む。この方法はさらに、当該工程についての選択された統計データを生成するために離散事象シミュレーション（ＤＥＳ）エンジンにおいて入力ファイルを処理するステップと、選択された統計データを含む出力ファイルを生成するステップとを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産工程を解析するためのソフトウェアベースのシステムであって、
前記生産工程についての工程定義データを受取るように作動可能であり、かつ、書式整形されて前記工程を定義する適切な入力ファイルに前記データを編成するように構成された第１のソフトウェアモジュールと、
前記入力ファイルを受取り、前記工程についての離散事象シミュレーションモデルに１つ以上の論理ステートメントを読込むように構成された第２のソフトウェアモジュールとを備え、前記第２のソフトウェアモジュールは、前記離散事象シミュレーションを実施し、かつ、出力ファイルを生成するようにさらに作動可能であり、前記ソフトウェアベースのシステムはさらに、
前記出力ファイルから少なくとも１つのユーザアクセス可能なファイルを生成するように作動可能な第３のソフトウェアモジュールを備える、ソフトウェアベースのシステム。
【請求項２】
前記第１のソフトウェアモジュールはさらに、優先度、タスク、およびリソースの情報を受取るように、そして、第２のプロセッサによる処理に適したファイルを生成するように作動可能な工程定義モジュールを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記第１のソフトウェアモジュールはさらに、入力データから単層ファイルを生成するように作動可能なプリプロセッサモジュールを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記第２のソフトウェアモジュールはさらに、離散事象シミュレーション（ＤＥＳ）エンジンを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記第３のソフトウェアモジュールはさらに、グラフィック出力ファイルおよびテキストを生成するように作動可能なグラフィックスモジュールを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
製造工程を解析する方法であって、
前記製造工程についての工程定義データを受取るステップと、
前記工程定義データから入力ファイルを生成するステップと、
前記工程についての離散事象シミュレーションモデルに１つ以上の予め定められた論理ステートメントを読込むステップと、
前記工程についての選択された統計データを生成するために、離散事象シミュレーション（ＤＥＳ）エンジンにおいて前記離散事象シミュレーションモデルを処理するステップと、
前記選択された統計データを含む出力ファイルを生成するステップとを含む、方法。
【請求項７】
前記工程定義データはさらに、優先度、タスク、およびリソースの情報を含み、前記工程定義データを受取るステップはさらに、前記入力ファイルを生成する工程定義モジュールに前記工程定義データを転送するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
プリプロセッサモジュールをさらに備え、前記工程定義データを転送するステップは、前記プリプロセッサに前記入力ファイルを転送して単層入力ファイルを生成するステップを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
入力ファイルを生成するステップはさらに、前記入力ファイルを保存するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
離散事象シミュレーション（ＤＥＳ）エンジンにおいて前記入力ファイルを処理するス
テップはさらに、前記工程のモデルをコンパイルするステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
出力ファイルを生成するステップはさらに、前記選択された統計データを含むグラフィックファイルおよびテキストファイルの少なくとも１つを作成するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
この発明は一般に、情報技術に関し、より特定的には、確率的シミュレーションの方法を用いた、生産計画およびリソース割当ての解析のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
発明の背景
大型の商用または戦闘用航空機の計画および建造等の複雑なプロジェクトは、複数のリソースのスケジューリングおよび調整を必要とする。調整されるべきリソースには、材料、構成要素の部品、人員、機械類、工場の床面積に加え、その他のリソースが含まれ得る。スケジューリングおよび調整は、複雑なプロジェクトにおいて特に重要である。なぜなら、プロジェクトの総費用、当該プロジェクトの完了に必要とされる時間、および障害のリスク等の因子が正確に推定されなければならないためである。加えて、当該プロジェクトの全体効率等の他の重要な変数が、正確に推定される必要がある。たとえば、１つ以上のリソースが多大な時間量にわたり、十分に活用されていないか、または活用すらされていないかに関する判断が、正確に行なわれる必要がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
公知のスケジューリング解析方法において、スケジューリング工程は一般に、タスクの従属性と、推定されるタスクの持続期間とを定義する入力データで開始される。タスクの従属性は一般に、さまざまなタスク間の関係を表わし、それによってさまざまなタスクが適切に順序付けられ得る。たとえば、大型の商用航空機の建造では、胴体パネルが製作され得る前に、アルミニウムシート材料等の材料が調達されなければならない。次に、計算コードおよび機器を用いて入力データを処理し、さまざまなタスクを順序付き集合に配列することができる。したがって、大抵の場合、この入力データを処理することによって多数の異なる経路が生じ、これらの経路は１つ以上のクリティカルパスを含み得る。このクリティカルパスは、最小のスラック時間を呈示する当該順序付き集合において、最長の持続期間を有する経路を構成する。したがって、このクリティカルパスは、プロジェクト全体を遅延させることなく、必要なリソースの配備に遅延が生じ得ない経路であり、そのため、プロジェクトの計画においては最も重要なものである。したがって、製造工程は、当該工程を構成するさまざまな個々のタスク間の関係と、当該工程についてのクリティカルパスとに基づいて解析され得る。リソースの遅延が生じると、クリティカルパスは、第１のタスク集合から別のタスク集合にシフトし得る。したがって、クリティカルパスは確定されておらず、変化し得る。
【０００４】
既存の工程計画および解析の方法は有用であるが、いくつかの欠点を有しているため、選択された工程を正確に表わさないことが考えられる。既存の方法は一般に、効果的に解析されるべき工程におけるタスクまたはリソースの変動を認めない。変動は現実のほとんどの工程に当然ながら存在しており、機械の信頼性、または、その他同様の変動の形で発現し得る。特にクリティカルパスの変化の影響は、既存の方法で容易に捉えられない。
【０００５】
当該技術で必要とされているのは、生産工程の現実的なシミュレーションを可能にし、それによって生産計画が一層正確に予測され得る、工程計画および解析のシステムおよび方法である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
発明の概要
この発明は、離散事象シミュレーションの方法を用いた生産計画および解析のためのシステムおよび方法を含む。この発明の一局面において、システムは、生産工程についての工程定義データを受取るように作動可能であり、かつ、書式整形されて当該工程を定義する適切な入力ファイルに当該データを編成するように構成された第１のソフトウェアモジュールを含む。第２のソフトウェアモジュールは、当該入力ファイルに離散事象シミュレーションを実施して出力ファイルを生成する。第３のソフトウェアモジュールは、当該出力ファイルから少なくとも１つのユーザアクセス可能なファイルを生成するように作動可能である。
【０００７】
別の局面において、製造工程を解析する方法は、製造工程についての工程定義データを受取るステップと、当該工程定義データから入力ファイルを生成するステップとを含む。この方法はさらに、当該工程についての選択された統計データを生成するために、離散事象（ＤＥＳ）シミュレーションエンジンにおいて当該入力ファイルを処理するステップと、当該選択された統計データを含む出力ファイルを生成するステップとを含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
次に、以下の図面を参照して、この発明の好ましい実施例および代替的な実施例を詳細に説明する。
【０００９】
発明の詳細な説明
この発明は、離散事象シミュレーションを用いた生産工程計画およびリソース割当の解析のためのシステムおよび方法に関する。以下の説明ならびに図１および図２に、この発明の或る実施例の多くの固有の詳細を明示して、このような実施例の完全な理解を図る。しかしながら当業者は、この発明がさらに別の実施例を有し得ること、または、この発明が以下の説明に記載されるいくつかの詳細を用いずに実施され得ることを理解するであろう。
【００１０】
図１は、この発明の一実施例に従った、生産工程を解析するためのシステム１０の概略ブロック図である。システム１０は、計画された工程に関する解析情報を協調的に生成する複数のソフトウェアモジュールを含む。一実施例において、システム１０におけるソフトウェアモジュールは、プログラム可能なコンピュータ、たとえば、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）９５、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）９８、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）２０００、またはＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）ＮＴバージョン４．０のオペレーティングシステムを使用し、１００Ｍｈｚの内部クロック速度で作動する少なくともＰＥＮＴＩＵＭ（登録商標）プロセッサを有し、少なくとも３２メガバイト（ＭＢ）の内部ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）へのアクセスを有するパーソナル計算装置を用いて実行され得る。しかしながら、代替的な一実施例において、パーソナル計算装置は、少なくとも６４ＭＢのＲＡＭを有するＰＥＮＴＩＵＭ（登録商標）ＩＩプロセッサを含む。より具体的に、システム１０は、工程定義データ１４を受取るプリプロセッサモジュール１２を含む。オペレーティングシステムは、システム１０により生成される情報を投入および／または検索するためのさまざまなオペレータインターフェイスをサポートするように、かつ、オペレータによるシステム１０の動作の制御をさらに可能にするように作動可能であり得る。
【００１１】
工程定義データ１４は、特定の生産工程を記述する１つ以上の非公式の優先度ネットワークで構成され得、または、当該工程を定義するために使用されるプロジェクト情報の他の群を含み得る。工程定義データ１４は、情報が手動によるデータ入力を必要とする文書の形で存在する場合、入力／出力インターフェイス（図示せず）、たとえばプログラム可能なコンピュータに結合されたキーボードおよび表示端末を介して、システム１０に提供
され得、または、磁気ディスクまたは光学ディスク等の取外し可能なメモリ素子を介してシステム１０に提供され得、それによりデータ１４は、プログラム可能なコンピュータに結合された適切なドライブによりプログラム可能なコンピュータに導入される。いずれの場合も、工程定義モジュール１２は、たとえばシフト要件、シフトリソース、リソースプールおよびマシンパラメータ、ならびに他の同様の情報を含む適切なフォーマットに当該データ１４を編成するように構成される。また、モジュール１２は、たとえば、データ１４が工程に関して起点および終点を含むこと、ならびに、当該工程に関連付けられた他のすべてのタスクが先行点および後続点の関係を有することを確認する。また、工程定義モジュール１２は、労働力、ツーリングの要件、作業領域またはゾーン、および他の関連するリソースを含むさまざまなタスクレベルのリソースを、それぞれのデータフィールドに編成する。１つの特定的な実施例において、工程定義モジュール１２は、ワシントン州レッドモンド（Redmond）のマイクロソフト社（Microsoft Corporation）から入手可能なマイクロソフトＰＲＯＪＥＣＴ（登録商標）ソフトウェアパッケージを含み得るが、他の適切な代替物が存在する。
【００１２】
システム１０は、工程定義モジュール１２から適切に書式整形された優先度チャート情報を受取るプリプロセッサモジュール１６も含む。プリプロセッサモジュール１６は、優先度チャート情報を単層データファイル構造に変形し、それにより優先度チャート情報は、後続のモジュールに転送され得る。したがって、単層データファイル構造には、優先度チャートから抽出された情報が読み込まれる。この発明の別の特定的な実施例において、プリプロセッサモジュール１６は、同じく、ワシントン州レッドモンドのマイクロソフト社から入手可能なマイクロソフトＡＣＣＥＳＳ（登録商標）ソフトウェアパッケージを含み得るが、他の適切な代替例が存在する。
【００１３】
工程定義モジュール１２およびプリプロセッサモジュール１６におけるデータ１４の適切な書式整形後に、単層ファイルデータ構造は、離散事象シミュレーション（ＤＥＳ）エンジン１８に転送される。この離散事象シミュレーション（ＤＥＳ）エンジン１８は、指定された工程についてのシミュレーションモデルをコンパイルするように、かつ、当該モデルを離散事象シミュレーションにかけるように作動可能である。離散事象シミュレーションは、動的システムの時間ベースの挙動の観察を可能にする公知の方法である。簡潔かつ概略的に述べると、シミュレーションモデルは、論理ステートメントによりリンクされる１つ以上のエンティティで構成される。エンティティは、モデル内に存在するタンジブルな要素であり、たとえば、生産工程を通過する製品の部品またはサブアセンブリである。代替的に、エンティティは、当該特定の部品またはサブアセンブリを処理するマシンであり得る。したがって、エンティティは、生産工程を通過する部品もしくはサブアセンブリ等の暫定的なものであり得、または、当該部品もしくはサブアセンブリを処理するマシン等の永続的なものであり得る。論理ステートメントは、エンティティが実施する行為を定義することから、シミュレーション過程のクリティカルな部分である。なぜなら、これらの論理ステートメントが、モデルの挙動全体を定義するためである。たとえば、１つ以上の部品またはサブアセンブリ（暫定的なエンティティ）が、選択されたマシン（永続的なエンティティ）により処理されるために列をなして待っている場合、シミュレーションモデル内の共通の論理ステートメントは、当該選択されたマシンを始動させるための命令として表わされ得る。
【００１４】
離散事象シミュレーションは、シミュレーションを管理する時間ベースの制御を定義し、また、時間の経過に伴いエンティティ間の論理ステートメントの制御も行なうシミュレーションエグゼクティブを含み得る。したがって、シミュレーションエグゼクティブは、機能上、シミュレーションで使用される時間を追跡する中央クロックも含む。時間の経過は、「タイムスライシング」もしくは固定された時間間隔に基づき得、または、次の重要な事象の発生に基づき得る。いずれの場合も、シミュレーションエグゼクティブは、実際
の工程を模倣する確率的挙動を提供するために使用される１つ以上の乱数発生器も含む。たとえば、工程から生じるスクラップ発生率はほとんど一定しておらず、一般には或る範囲と或る範囲との間で変動する。したがって、スクラップ発生率は、予め定められた確率分布により求められるべきであり、そしてそれは通常の確率分布であり得る。同様の態様で、サイクル時間ベースの差、マシンの故障、およびマシンの効率の変動から生じる変動、ならびにその他同様の変動が、効果的にシミュレートされ得る。シミュレーションエグゼクティブは一般に、事象の実行をシミュレーションモデル内で順序付けるように構成される。したがって、シミュレーションエグゼクティブは、単層ファイル構造から選択された情報を取り出し、シミュレーションモデルで使用するための論理ステートメントを構築する（または読込む）。次に、シミュレーションエグゼクティブは、シミュレーションモデルから事象を抽出し、適用可能な論理ステートメントを実行する。モデル化された工程の終点に到達するまで、この手続きは事象ごとに連続して繰返される。この発明の特定の一実施例において、ＤＥＳエンジン１８は、高水準プログラミング言語で記述されてＣ++等のコンパイルされた形態で保持されるアルゴリズムを含み得る。この発明における別の特定の実施例において、ＤＥＳエンジン１８は、ミシガン州オーバーンヒルズ（Auburn Hills）のデルミア社（Delmia Corporation）から入手可能なＱＵＥＳＴ（登録商標）ソフトウェアパッケージを含み得るが、他の適切な代替例が存在する。
【００１５】
ＤＥＳエンジン１８により生成されたデータは、グラフィックス生成モジュール２０に転送され得る。グラフィックス生成モジュール２０は、生成されたデータを書式整形して、プログラム可能なコンピュータに結合された視覚的表示装置（図１には図示せず）上で視認され得るグラフィックスファイル２２を生じる。この発明における１つの特定の実施例において、適切なグラフィックス生成モジュール２０は、ワシントン州レッドモンドのマイクロソフト社から入手可能な、市販のＶＩＳＩＯ（登録商標）テクニカル（Technical）５．０ソフトウェアパッケージであるが、他の適切な代替例が存在する。加えて、ＤＥＳエンジン１８により生成されたデータは、テキスト生成モジュール２４に転送されて、適切に書式整形され得、プログラム可能なコンピュータに結合された視覚的表示装置上で同様に視認され得るテキストファイル２６が生成され得る。この発明のさらに別の特定の実施例において、テキスト生成モジュール２４は、イングランド（England）、ロングブリッジ（Longbridge）のヘリオスソフトウェアソリューションズ（Hellios Software Solutions）から同じく入手可能なＴＥＸＴＰＡＤ（登録商標）３２ソフトウェアパッケージとして市販されているが、他の代替例が存在する。
【００１６】
図２は、この発明の別の実施例に従った、製造工程を解析する方法を記述するために使用されるフロー図３０である。ブロック３２では、非公式に作成された優先度ネットワークを含むさまざまなアセンブリ関連情報を一般に含む工程定義データ１４（図１）からプロジェクトファイルが作成される。工程定義ファイルは、図１のシステム１０内への取込みに適したものとなる。ブロック３４において、工程定義ファイルは、解析における後の使用に備えて、また、工程定義ファイルの紛失を防止するために、格納される。工程定義ファイルは一般に、予め定められた部品、サブアセンブリ、または完全なアセンブリの組立および／または処理に必要とされるタスクの順序付けられた定義を含む。したがって、工程定義ファイルは、工程についての全般的な開始事象および終了事象を指定し、当該開始事象と当該終了事象との間に位置付けられるタスク要素についての先行点タスクおよび後続点タスクを指定する。工程定義ファイル内でタスク間に競合が存在する場合、エラーが生じて、タスクの競合状態が検出されたことをユーザに通知することができる。
【００１７】
ブロック３６において、工程定義ファイルはプリプロセッサモジュール１６（図１）に転送されて、単層ファイルのフォーマットに再構成され、その後、ＤＥＳエンジン１８（同じく図１を参照）に転送されて、解析で使用されるモデルの作成が開始される。ブロック３８では、解析用のリソースデータが投入され、適切なファイルに編成される。リソー
スデータは一般に、労働力の要件、労働力の利用可能性、工場の床面積の利用可能性、ツーリングの要件に加え、部品、サブアセンブリ、またはアセンブリの組立および／または処理を行なうのに必要とされる他のリソースに関する情報を含む。リソースデータを調査して、潜在的な競合が存在するかどうかを判断することができる。たとえば、タスクが、現時点で利用可能な量を上回る量の特定のリソースを必要とする場合、エラーが生じて、シミュレーションがそのタスクの処理を行い得ないことをユーザに通知する。その後、リソースデータがＤＥＳエンジン１８（図１）に転送され得、それにより、モデルのコンパイルが継続し得る。
【００１８】
ブロック４０では、スケジュールデータ、たとえば、工程のスケジューリングに利用可能な製造日付および製造日、工程に関するロットサイズ、工程に関する目標完了日、ならびに、他の同様のデータがコンパイルされる。加えて、工程についての学習曲線が指定され得る。簡潔かつ概略的に述べると、学習曲線は、工程についての精通度の上昇による肯定的な影響を反映する。たとえば、学習曲線は、工程の成果に寄与する労作に関して指定され得、当該工程を構成するタスクに対する労作の精通度の上昇を反映する。予定される成果、必要とされる成果、または代替的に、実際の履歴データに基づく学習速度（学習曲線の比率として表現される）もまた指定される。次に、スケジュールデータがＤＥＳエンジン１８に転送されて、シミュレーションモデルに組込まれ得る。
【００１９】
ブロック４２では、モデルシミュレーション用のパラメータが決定される。これらのパラメータは、モデルが実行されるべき回数を含み得る。連続したモデルの実行間に変動が存在し得るため、多数回にわたりモデルを実行して、工程についての平均値を求めることが有利である。たとえば、サイクル時間、労作の成果、および／または、手直しのタスクに変動が存在することが考えられ、モデルにプログラミングされ得る。したがって、当該モデルにより生成された結果における統計学的な精度は、モデルの多数回の実行を必要とし得る。実行の適切な回数は、モデルにおいて使用される変数に加え、ユーザの裁量に依存する。モデルの変動は、マシンの信頼性、スクラップ発生率の変動、労作の変動に加え、工程内のタスクの成果と共通して関連付けられた他の公知の変数から生じ得る。変動は、エラーが正規分布している場合、ガウス（Gaussian）分布等の統計学的分布に関して表現され得る。この変動は次に、乱数発生を介して制御され得る。したがって、ブロック４２では、１つ以上のランダムな「シード」値が、さまざまな工程を制御するために指定され得る。
【００２０】
同様に図２を参照すると、ブロック４４では、方法３０のこれまでのブロックでコンパイルされたモデルが実行され、経時的に工程の挙動を示す出力データが生成される。この出力データは、工程の変動を含む。当該出力データは編成および書式整形されて、さまざまな形態の出力データが提示される。たとえば、工程内の各構成要素のタスクに必要とされる時間の内訳、あらゆる構成要素のタスクに関連付けられたアイドル時間、タスクに関連付けられたサイクル時間、優先割込された（preempted）時間（たとえば、スケジューリングされた作業の中断によるあらゆる時間遅延）を記録するタスク統計値に加え、注意を引きつける他のタスク統計値がコンパイルされ得る。当該出力データはさらに編成されて、工程で使用されるリソースについての使用統計値を記録することができる。たとえば、どのリソースが構成要素のタスクによって使用されるか、および、リソースが必要とされる期間、が文書に残され得る。出力結果の厳密な数値上のコンパイルに加えて、タスク統計値および／またはリソース使用統計値をグラフィックス生成モジュール２０（図１）により処理して、当該出力データのグラフィック表示を得ることもできる。
【００２１】
ブロック４６において、同一モデルの実行を望むか、より重要な点として、既存のモデルに変更を行うことを望む場合、ユーザはブロック３４に戻ることにより、同一モデルまたは異なるモデルのさらに別の実行を要求することができる。既存のモデルが変更される
べき場合、当該既存のモデルの選択された部分を編集して、ＤＥＳエンジン１８（図１）に投入され得る新規のモデルを得ることができる。これ以外の場合、方法３０はブロック４６において終了することも可能であり、ここで出力データが格納される。
【００２２】
この発明の好ましい実施例および代替的な実施例を上記のように例示および記載してきたが、この発明の精神および範囲から逸脱することなく多くの変更を行なうことが可能である。したがって、この発明の範囲は、これらの好ましい実施例および代替的な実施例の開示により限定されない。この発明はむしろ、前掲の請求項を参照することによってのみ決定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】この発明の一実施例に従った、生産工程を解析するためのシステムの概略ブロック図である。
【図２】この発明の別の実施例に従った、製造工程を解析する方法を記述するために使用されるフロー図である。
【図１】
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【図２】
2008524716.tif 000004