(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の作業を順番に行う機械システムの前記複数の作業のうちの各作業の前後で部品が取りうる位置または姿勢によって定義される部品状態に対し、前記各作業の前後の前記部品状態間の状態遷移確率と前記各作業の作業時間を定義する状態遷移定義手段と、
前記状態遷移確率に基づいて、複数の前記部品状態を経て初期状態から目標状態に至るすべての遷移経路を抽出する経路抽出手段と、
前記遷移経路のそれぞれに対して、前記部品状態間を遷移するのにかかる時間の期待値である経路サイクルタイムを、前記状態遷移確率と前記作業時間とから演算する経路サイクルタイム演算手段と、
前記経路サイクルタイムと、前記経路抽出手段で抽出された遷移経路から、前記機械システムで１つの部品が前記目標状態となるのにかかる時間である期待タクトタイムを演算する期待タクトタイム演算手段と、を備えることを特徴とする機械システムの生産性能評価装置。
【請求項２】
前記状態遷移定義手段は、前記各作業の前後の前記部品状態間を網羅的に接続して前記状態遷移確率を定義することを特徴とする請求項１に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項３】
前記経路サイクルタイム演算手段は、前記各作業のひとつであるｋ番目の作業Ｗｋによって前記部品状態のひとつである部品状態Ｓｉから前記部品状態のひとつである部品状態Ｓｊが生じる状態遷移確率Ｐ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）と、前記作業Ｗｋの作業時間Ｔ（Ｗｋ）とを用いて、
Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）＝Ｔ（Ｗｋ）／Ｐ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）
で表される式で経路サイクルタイムＴｒ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）を演算することを特徴とする請求項１または２に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項４】
前記期待タクトタイム演算手段は、前記経路サイクルタイムと前記遷移経路とに基づいて、経路毎に期待される単位時間当たりの生産個数である経路の単位時間当たりの期待生産個数を求め、前記経路の単位時間当たりの期待生産個数に基づいて前記期待タクトタイムを演算することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項５】
前記期待タクトタイムが、目標とするタクトタイムである目標タクトタイムより大きい場合に、少なくとも１つの前記遷移経路に対して、前記状態遷移確率および前記作業時間の少なくとも１つの変化量を決定し、前記状態遷移確率および前記作業時間の少なくとも１つを前記変化量で変化させる状態遷移変化量演算手段をさらに備え、
前記期待タクトタイム演算手段は、変化された前記状態遷移確率および前記作業時間に基づいて前記期待タクトタイムを再度演算することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項６】
前記状態遷移変化量演算手段は、複数の前記遷移経路に対して前記変化量の候補を決定することを特徴とする請求項５に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項７】
前記期待タクトタイムが、目標とするタクトタイムである目標タクトタイムより大きい場合に、前記機械システムに含まれる機器のうち置き換え可能な機器を示す機器情報を出力する機器選定手段をさらに備え、
前記期待タクトタイム演算手段は、前記機器を置き換えた場合の前記期待タクトタイムを演算することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項８】
前記機械システムの機器に関連するコストを演算するコスト算出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項９】
前記機械システムおよび前記部品の挙動をシミュレーションする機械システム動作シミュレーション手段をさらに備え、
前記状態遷移定義手段は、シミュレーション結果に基づいて前記状態遷移確率を定義することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の機械システムの生産性能評価装置。
【請求項１０】
複数の作業を順番に行う機械システムの前記複数の作業のうちの各作業の前後で部品が取りうる位置または姿勢によって定義される部品状態に対し、前記各作業の前後の前記部品状態間の状態遷移確率と前記各作業の作業時間を定義するステップと、
前記状態遷移確率に基づいて、複数の前記部品状態を経て初期状態から目標状態に至るすべての遷移経路を抽出するステップと、
前記遷移経路のそれぞれに対して、前記部品状態間を遷移するのにかかる時間の期待値である経路サイクルタイムを、前記状態遷移確率と前記作業時間とから演算するステップと、
前記経路サイクルタイムと、前記遷移経路から、前記機械システムで１つの部品が前記目標状態となるのにかかる時間である期待タクトタイムを演算するステップと、を備えることを特徴とする機械システムの生産性能評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品の生産を自動的に行う機械システムにおいて生産性能の分析を行う、機械システムの生産性能評価装置及び機械システムの生産性能評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の機械システムからなる生産システムの生産性について、生産量、機械システムの専有面積、機械システム故障率、必要な投資額を基に生産システム設計者が評価し、生産性の向上を図ることができる構成を決定する。この中で、これらの評価を自動的に実施する手段として、適用する生産設備の能力を定義し、定義された能力に基づいて生産効率を計算し、問題のある生産設備を別の生産設備に切り替え比較検討する生産効率評価方法が特許文献１に提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−７７２４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、生産システムへの要求の変化により、１つの生産システムで多品種の部品を取り扱う必要性が増えている。このため、従来のように「失敗が生じない」ことを前提とした機械システムの設計をするには設計が複雑化および専用機化してしまうため、品種の追加または削減といった変更に柔軟な対応ができないという問題がある。これに対して、機械システムに対してビジョンセンサや力覚センサといったセンサを活用して、多品種の部品を同一システム内で取り扱うことができたり、生産設備内で生じる位置決め誤差を吸収したりすることができる機械システムが提案されている。
【０００５】
このような機械システムでは、物体把持に失敗するなど従来ではエラーとなっていた状態に対しても、センサを用いて作業状態を認識し自動的に復旧する構成を構築することができる。結果として、対象部品（ワーク）の位置決め装置およびジグを排除した簡素なロボット生産設備を構成できる。
【０００６】
しかし、このような機械システムには、従来の生産性の評価方法を適用することが難しい。例えば、従来は、各生産設備として機械システムや作業者を故障率や作業効率で定義し、その配置により要求仕様であるタクトタイムを満たすかどうかという点に注目していた。一方で、エラー状態および失敗を許容し、自動的に復旧するようなシステムにおいては、失敗を許容するためにサイクルタイムの単純な積み上げではタクトタイムが予測できない。すなわち、連続的に稼働している場合でも実際にどの程度の生産性能を持っているのか、従来の評価方法では定量的に予測することが難しい。
【０００７】
また、従来の評価方法に基づいて、当該機械システムに対する生産量目標値が定量的に算出されれば、生産量目標値を実現する機械システムの改善が必要となる。この場合、各作業に対する失敗の発生頻度を改善すべきであるが、機械システム内部の設計改善目標値を定量的に表現することは困難であった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、エラー状態および失敗を許容し自動的に復旧することが可能な機械システムにおいて、生産性能を定量的に演算し、設計改善を検討するために演算結果を提示することで、高効率に機械システム設計することができる機械システムの生産性能評価装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、機械システムの作業工程の前後で部品が取りうる位置または姿勢によって定義される部品状態に対し、部品状態間の状態遷移確率と作業時間を定義する状態遷移定義手段と、状態遷移確率と作業時間に基づいて、初期状態から目標状態への遷移経路を抽出する経路抽出手段と、を備える。また、経路に対して、部品状態間を遷移するのにかかる時間の期待値である経路サイクルタイムを、状態遷移確率と作業時間とから演算する経路サイクルタイム演算手段と、経路サイクルタイムと、経路抽出手段で抽出された遷移経路から、機械システムで１つの部品が目標状態となるのにかかる時間である期待タクトタイムを演算する期待タクトタイム演算手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明にかかる機械システムの生産性能評価装置によれば、エラー状態および失敗を許容し自動的に復旧することが可能な機械システムにおいて、生産性能を定量的に演算し、設計改善を検討するために演算結果を提示することで、高効率に機械システム設計することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る機械システムの生産性能評価装置の構成を示す図
【図２】実施の形態１に係る機械システムの生産性能評価装置を用いた機械システム評価装置を示す図
【図３】実施の形態１に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図
【図４】実施の形態１におけるロボットの動作と状態遷移図とを関連付けて示す図
【図５】実施の形態１におけるロボットの動作と状態遷移図とを関連付けて示す図
【図６】実施の形態２に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図
【図７】実施の形態２に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成の他の例を示す図
【図８】実施の形態３に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図
【図９】実施の形態４に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図
【図１０】実施の形態５に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図
【図１１】実施の形態６に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図
【図１２】機械システムの生産性能評価装置のハードウェア構成を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明の実施の形態にかかる機械システムの生産性能評価装置及び機械システムの生産性能評価方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１３】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る機械システムの生産性能評価装置の構成を示す図である。図２は、実施の形態１に係る機械システムの生産性能評価装置を用いた機械システム評価装置を示す図である。まず、実施の形態１に係る機械システムの生産性能評価装置１の処理内容および以下の説明で用いる用語の定義について説明する。
【００１４】
図１に示すように、機械システムの生産性能評価装置１は、状態遷移情報１０１が入力され、生産性能情報１０２を出力する装置である。図２では、機械システムの生産性能評価装置１によって生産性能が評価される機械システムとして、ロボット２およびコンベア３を構成要素として有する機械システムを例として挙げている。各構成要素は、制御コントローラ４によってコントロールされている。各構成要素のそれぞれの動作が成功したか否かについては、機械システムが作業した結果、作業対象があるべき状態に置かれたか否かを、ロボット２に備えられたビジョンセンサ２ｃを使って取得することで判定される。動作が成功したか否かの情報を含む機械システムデータは、情報統合機器５で機械システムデータを管理する。なお、情報統合機器５とは、シーケンサといったプログラマブル・ロジック・コントローラといったような各種の入力情報を統合的に活用して、状態を判断することができ、次の処理を決定する機器を指している。
【００１５】
機械システムデータの中で特に、状態遷移情報１０１である２つのデータが抽出される。抽出される１つ目のデータは、状態遷移確率である。状態遷移確率は、総作業回数および作業の成否から得られるデータであり、作業中の部品状態の発生頻度を示す。抽出される２つ目のデータは、１回あたりの作業時間である。
【００１６】
これら２つのデータが、パーソナルコンピュータに実装された機械システムの生産性能評価装置１に入力され、機械システムの生産性能評価装置１で演算された生産性能情報１０２が表示装置６に表示される。ただし、本発明の提供するシステムとして、ビジョンセンサ２ｃの取り付け位置などは図２に示す位置に限られない。
【００１７】
ここで、機械システムデータには、機械システムの設計情報に基づき、機械システム内で実施される作業内容、各作業内容の前後関係、各作業に要する時間、各作業における部品の位置姿勢の状態遷移確率が含まれる。なお、各作業に要する時間を作業時間と呼ぶ。また、状態遷移情報１０１は、状態遷移確率、各作業内容の前後関係、および作業時間を示す。
【００１８】
作業対象である部品が、安定した姿勢である状態および不安定な姿勢である状態を含む取りうる状態および区別すべき状態を「部品状態」として定義する。機械システム内では、ロボット２または自動機が部品に対して状態遷移をさせて、所望の位置姿勢まで「部品状態」を遷移させるというモデルで記述されている。
【００１９】
例えば、サイコロの「部品状態」を考える場合、サイコロの目が部品状態の区別の基準となる。すなわち、サイコロの目である１〜６のいずれの数を示す面が上面に見えているかで区別すると、サイコロには６つの「部品状態」あると定義できる。さらに、ある特定の位置および姿勢になった場合には、作業継続が困難な状態になる場合がある。このような状態にも部品状態を定義して、全体の部品状態の１つとして定義する。このとき、例えばサイコロの例でいうと、作業継続が困難な部品状態の中には、姿勢は部品状態１〜６と同じであるが、ロボット可動範囲外の位置にある場合、またはロボットに取り付けられたエンドエフェクタでは掴むことができない方向を向いているために作業継続が困難な場合が含まれる。このような作業継続が困難な部品状態は、７つ目の「部品状態」に属すると定義される。
【００２０】
次に、ロボット２または機械システムが部品に操作をして位置姿勢に変化を与える場合に、この操作を「作業」と呼ぶ。１つの作業を処理するのにかかる時間を「作業時間」と呼ぶ。このとき作業時間は可変でもよい。なお、以下の説明では、作業は一定時間で処理されているもの、すなわち「作業時間」が一定であるものとして説明する。
【００２１】
ここで、有限の数だけ定義された部品状態において、ある作業の実施前の部品状態と、ある作業の実施後の部品状態の遷移する割合について考える。すなわち、作業を経て生じる部品状態間での状態遷移として一定量の生産処理が行われた後に取っていた部品状態をカウントして全生産処理数で割ったものを「状態遷移確率」として定義する。サイコロの例でいうと、例えばサイコロの目が１である状態から、サイコロの目が２である状態に遷移された作業が、作業の全試行回数に対してどれほどの割合で行われたかが「状態遷移確率」の１つとして定義される。
【００２２】
状態遷移確率は、部品ごとに定義され、設計段階では過去の他の機械システムにおいて実施された作業工程の生産量実績に基づいて、ある部品について各部品状態になった個数を、機械システムがある部品に対して作業した個数全体で割った値で決定することができる。
【００２３】
次に、部品整列するロボットシステムを対象として図３〜図５を参照しながら本実施の形態１の機械システムの生産性能評価装置の構成と生産性能評価手順を示す。図３は、実施の形態１に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図である。図４および図５は、実施の形態１におけるロボット２の動作と状態遷移図とを関連付けて示す図である。図４および図５に示す例では、部品を取りだす作業である作業１には５秒、取りだした部品を整列させる作業２には１０秒かかっている様子を表している。
【００２４】
まず、図３に示す状態遷移定義手段１１では、機械システムにおいて実施される作業に対して、機械システムが実施する作業を初めの作業を作業Ｗ１、次の作業を作業Ｗ２、ｋ番目の作業を作業Ｗｋ（ｋ＝１、２、・・・Ｎ）とする。また、ある部品の部品状態を部品状態Ｓｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｍ）とする。また、作業Ｗｋのある部品状態Ｓｉから別の部品状態Ｓｊが生じる確率を状態遷移確率Ｐ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）とする。部品状態と次の部品状態は網羅的に接続されるものとするが、状態遷移が発生しえないものについては上足し状態遷移確率（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）＝０とする。
【００２５】
これらを踏まえて、対象とする機械システムに対して、作業Ｗｋの前後で取りえる部品状態を全て定義する。この時、作業継続が困難な状態が生じるならば、これを１つの状態として定義する。次に、作業の前後で取りえる部品状態間での状態遷移確率Ｐ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）、および作業Ｗｋを１回実施するのにかかる時間を作業時間Ｔ（Ｗｋ）として定義する。
【００２６】
１回の作業にかかる時間は、自動機器においては固定で定義することもできるため、ここでは、簡単のため部品状態に依存せず１回の作業は必ず同じ時間で実施されるものとして説明する。ただし、作業Ｗｋを実施する際に、部品状態Ｓｉに依存して作業実施時間が変わる場合は、作業Ｗｋを１回実施するのにかかる時間を作業時間Ｔ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）として部品状態に依存した形で定義することもできる。
【００２７】
状態遷移確率１０３と作業時間１０４およびこれらの接続関係を示す情報、すなわち図４に示す状態遷移図となる情報を、図３に示す経路抽出手段１２に入力する。なお、状態遷移情報１０１は、経路サイクルタイム演算手段１３にも入力される。経路抽出手段１２では、生産量としてカウントできる状態に到ることができる経路を抽出する処理を行う。抽出された経路情報１０５は、経路サイクルタイム演算手段１３に入力される。まず、機械システムにおいて、初めの作業における部品状態全てを初期状態とする。また、機械システムにおいて作業完了の状態となる部品状態を目標状態とする。すなわち、作業１における状態を初期状態、作業Ｎにおける状態を目標状態と呼ぶ。初期状態から目標状態に到ることができる経路とは、作業１で生じうる部品状態から作業Ｎにおいて目標状態に到るすべての遷移経路である。このすべての遷移経路を抽出する処理が、生産量としてカウントできる状態に到ることができる経路を抽出する処理である。
【００２８】
図３に示す経路サイクルタイム演算手段１３では、経路抽出手段１２から入力された経路情報１０５から得られた全ての経路のそれぞれについて、経路サイクルタイムＴｒ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）１０６が、状態遷移確率１０３と作業時間１０４を用いた式（１）で演算される。
Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）＝Ｔ（Ｗｋ）／Ｐ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）・・・（１）
なお、式（１）中の「／」  は割り算を表している。
【００２９】
演算された経路サイクルタイム１０６は、期待タクトタイム演算手段１４に入力される。期待タクトタイム演算手段１４では、経路サイクルタイム１０６を用いて、抽出された経路全ての生産効率を総和した処理能力として、１個の部品あたりの目標状態に到達するのにかかる時間を期待タクトタイム１０７として出力する。期待タクトタイム１０７の定義として、一例を以下に示す。まず経路毎に期待される処理個数を得るために、経路毎の期待タクトタイムである経路タクトタイムを演算する。経路サイクルタイムを例えば単純に足し合わせることで、経路タクトタイムＴｒ  ｓｕｍ（ｌ）（ｌ＝１，２・・・Ｎｌ。Ｎｌは自然数）は次のように定義できる。ｌはルートを意味しているため、目標状態に到るルートがＮ個有る場合は、Ｎｌ＝Ｎとなる。
Ｔｒ  ｓｕｍ（ｌ）＝Ｔｒ（Ｓｉ１；Ｗ１；Ｓｊ１）＋Ｔｒ（Ｓｉ２；Ｗ１；Ｓｊ２）＋・・・＋Ｔｒ（ＳｉＮ；ＷＮ；ＳｊＮ）・・・（２）
ただし、ｎは３以上の自然数である。また、１つのルートｌを対象としているため、作業Ｗｋのある部品状態Ｓｊが次の作業Ｗｋ＋１に置いて部品状態Ｓｉで始まる場合、２つの状態、すなわちＳｊn-1はＳｉｎと状態が等しいことに注意する。
【００３０】
経路毎の経路タクトタイムＴｒ  ｓｕｍ（ｌ）として得られた全ての経路のそれぞれの経路サイクルタイムＴｒ  ｓｕｍ（ｌ）  （ｌ＝１，２，．．，Ｎｌ）の逆数を、経路毎に期待される単位時間当たりの生産個数である経路の単位時間当たりの期待生産個数Ｎｒsumとして表現する。
【００３１】
すなわち、期待タクトタイムは、［秒／個］の単位であるが、各経路間のタクトタイムを足し合わせて求める場合、単純な時間の和ではなく、生産量を表す経路の単位時間当たりの期待生産個数Ｎｒｓｕｍ（ｌ）［個／秒］の表現に変換した上で足した期待生産量Ｎｅｓｔを計算する。なお、一般に「タクトタイム」とは生産時間／生産量で表現されるものであるが、本発明においては、機械システムにおける生産時間／生産量として定義している。
Ｎｅｓｔ  ＝  Σ  経路の単位時間当たりの期待生産個数Ｎｒｓｕｍ（ｌ）・・・（３）
【００３２】
更に、期待生産量Ｎｅｓｔの逆数を取ることで期待タクトタイムＴｅｓｔを演算する。
Ｔｅｓｔ  ＝  （１／Ｎｅｓｔ）・・・（４）
以上の手続きで、期待タクトタイムを計算することができる。
【００３３】
ここで、具体的な変化量の演算方法の一例として、図４に示すような事例における変化量の計算方法を述べる。図４では、２台のロボット２（２ａ，２ｂ）を用いた機械システムを構成しており、それぞれのロボット２が１つの作業を実施する。
【００３４】
作業内容としては、ロボット２ａが１つめの作業Ｗ１としてビンピッキング作業を実施し、ロボット２ｂが２つ目の作業Ｗ２としてビンピッキングされた部品を掴み、整列させる部品整列作業を実施する。また、ロボット２ａが作業を完了した時の部品は仮置き台という台の上に設置され、ロボット２ｂが仮置き台から部品を掴みだして部品整列を実施する機械システムである。
【００３５】
ロボット２ａ，２ｂによるそれぞれの作業は一定時間で行われるものとし、Ｔ（Ｗ１）＝５秒、Ｔ（Ｗ２）＝１０秒、として定義する。すなわち、作業Ｗ１を１回実施し次工程に部品が供給されるのは５秒毎、後工程で作業Ｗ２を実施して整列完了品が現れるのは１０秒毎、ということを表している。
【００３６】
これらの工程が直列で行われるようにロボット２ａ，２ｂが配置された機械システムを例として説明する。この時、整列される部品は、例えばサイコロのように６つの安定姿勢を有し、いずれの作業においても６つの姿勢状態を取りうるとする。
【００３７】
ビンピッキングの初期状態の部品状態はあらゆる状態があるため、初期状態Ｓｉ（ｋ＝１）としてはｉ＝１，２，３，４，５，６それぞれの状態が存在している。
【００３８】
次に、ロボット２ａがビンピッキング作業を完了すると、仮置き台で取りうる状態であるＳｊ（ｋ＝１）としては、ｊ＝１，２，３，４，５，６，７の７つが定義される。ｊ＝７は失敗状態を表している。失敗状態とはｊ＝１〜６のいずれかの姿勢に属するが、作業継続が困難な状態になったもので、ラインアウトなどで対処される部品状態を表す。
【００３９】
ビンピッキング作業によって仮置き台に移動する状態遷移の状態遷移確率はＰ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ１）＝０．４、Ｐ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ２）＝０．３、Ｐ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ３）＝０．１、Ｐ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ４）＝０．０５、Ｐ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ５）＝０．０５、Ｐ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ６）＝０．０５、Ｐ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ７）＝０．１５と定義する。ただし、Ｓｉは全ての状態を含んでおり、ビンピッキングなど初期状態が明確にわからない場合に、このような定義をする。
【００４０】
また、後述するように仮置き台に移動された状態が、状態Ｓ１および状態Ｓ２以外の状態である場合は、次の作業である部品整列を実施できない部品状態となる。そのため、部品整列を実施できない複数の部品状態は、１つの状態としてまとめられる。そのため、実際に取り扱う状態遷移確率は、図４に示すように初期状態から状態１へと遷移するＰ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ１）＝０．４、初期状態から状態２へと遷移するＰ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ２）＝０．３、初期状態から状態３へと遷移するＰ（Ｓｉ，Ｗ１，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７）＝０．４の３つの状態遷移確率にまとめられる。
【００４１】
部品整列を実施できない部品状態とは、部品整列作業を行うロボットが仮置き台の上から取り出し部品状態の表裏変化させるような操作が必要とされる部品状態のことを示している。この場合、部品整列作業自体を実施せずにラインアウトさせる。なお、ラインアウトとは、生産ラインで人や機械が作業する中で、不良品や何らかの問題があり、ラインアウト対象となっている部品、仕掛品あるいは製品を一端生産ラインから外すことを指している。
【００４２】
次に、ロボット２ｂによる部品整列作業については、整列前の状態Ｓｉ（ｋ＝２）が、ｉ＝１，２のみが存在し、その他の状態からは部品整列ができない状態を仮定している。すなわち、ｉ＝１，２以外の状態にあるとき、部品整列が実施できないとする。この場合、状態遷移は、ｉ＝１，２の２つとｉ＝３，４，５，６と失敗状態（取り損ねてラインアウトさせたなどの例外状態）の１つを合わせた３つの状態を考えうる。
【００４３】
部品整列完了の姿勢をｉ＝１とするとき、これら３つの状態のうち、ｉ＝１，２の状態については状態遷移確率Ｐ（Ｓ１，Ｗ２，Ｓ１）＝０．７、Ｐ（Ｓ２，Ｗ２，Ｓ１）＝０．３と定義する。ｉ＝３，４，５，６および作業継続が困難な状態（取り損ねてラインアウトさせたなどの例外状態）からは状態遷移が生じないためＰ（Ｓ３，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｗ２，Ｓ１）＝０．０と定義する。
【００４４】
このような状態遷移において、目標状態に至ることのできる経路は２つある。経路１は状態Ｓｉ→Ｓ１→Ｓ１という経路でＴｒ  ｓｕｍ（１）、経路２はＳｉ→Ｓ２→Ｓ１という経路でＴｒ  ｓｕｍ（２）ある。それぞれの経路について、Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）＝Ｔ（Ｗｋ）  ／  Ｐ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）を求めて、Ｔｒ  ｓｕｍ（１）とＴｒ  ｓｕｍ（２）を求めると、
Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗ１；Ｓ１）＝Ｔ（Ｗ１）  ／  Ｐ（Ｓｉ；Ｗ１；Ｓ１）＝５／０．４＝１２．５
Ｔｒ（Ｓ１；Ｗ２；Ｓ１）＝Ｔ（Ｗ２）  ／  Ｐ（Ｓ１；Ｗ２；Ｓ１）＝１０／０．７＝１４．３
Ｔｒ  ｓｕｍ（１）  ＝  Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗ１；Ｓ１）＋Ｔｒ（Ｓ１；Ｗ２；Ｓ１）＝２６．８
Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗ１；Ｓ２）＝Ｔ（Ｗ１）  ／  Ｐ（Ｓｉ；Ｗ１；Ｓ２）＝５／０．３＝１６．７
Ｔｒ（Ｓ２；Ｗ２；Ｓ１）＝Ｔ（Ｗ２）  ／  Ｐ（Ｓ２；Ｗ２；Ｓ１）＝１０／０．３＝３３．３
Ｔｒ  ｓｕｍ（２）  ＝  Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗ１；Ｓ２）＋Ｔｒ（Ｓ２；Ｗ２；Ｓ１）＝５０．０
となる。
【００４５】
以上の結果から、期待生産量Ｎｅｓｔおよび期待タクトタイムＴｅｓｔを計算すると、
Ｎｅｓｔ  ＝  Σ  ［１／（Ｔｒｓｕｍ（ｌ））］  ＝  （１／２６．８  ＋  １／５０．０）  ＝  ０．０５７３
Ｔｅｓｔ  ＝  １／Ｎｅｓｔ  ＝  １／０．０５７３  ＝  １７．５
となる。
【００４６】
以上の計算で、ここでは期待タクトタイムは１７．５［秒／個］と計算される（図５も参照）。本実施の形態１では、図１に示す機械システムの生産性能評価装置から出力される生産性能情報１０２は、期待タクトタイムとなっている。
【００４７】
以上に述べたように、機械システムの生産性能評価装置１は、各作業における作業時間と各作業が実施された際の部品状態の状態遷移確率をもとに、経路サイクルタイムを演算し、得られた経路サイクルタイムから期待タクトタイムを演算するように構成したので、経路サイクルタイムおよび期待タクトタイムを機械システムの生産性能としてシステム設計者に表示することが可能となる。すなわち、失敗を許容して自動的に復旧することが可能な機械システムの生産性能の定量化を可能としたことで、機械システムが設計者の求める生産性を持つかどうかが判断できるようになる。そのため、構想設計および改造設計段階における検討時間の短縮化を図ることができる。
【００４８】
ここまで、期待タクトタイムについて、経路タクトタイム（経路の単位時間当たりの期待生産個数Ｎｒ［個／秒］の逆数）を各作業間で和を取る方法を紹介したが、例えば積を取る方法もある。具体的には、次の手順で、直接経路の単位時間当たりの期待生産個数Ｎｒｓｕｍを求める手順で算出する。
【００４９】
まず、ある経路ｌに注目して、経路の先頭にある経路サイクルタイムＴｒ（Ｓｉ１；Ｗ１；Ｓｊ１）と、次の工程の作業時間Ｔ（Ｗ２）の大小を比較する。次の工程の作業時間Ｔの方が小さい場合は、工程の律速段階がＷ１の工程にあるとして、まずその作業単位当たりの生産個数としてＮｒ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）＝１／Ｔｒ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）とする。
【００５０】
それ以降の生産効率は後工程の状態遷移確率Ｐ（Ｓｉ；Ｗｋ；Ｓｊ）に依存するものとして、下記の様に定義する。
Ｎｒｓｕｍ（ｌ）＝Ｔｒ（Ｓｉ１；Ｗ１；Ｓｊ１）＊Ｐ（Ｓｉ２；Ｗ２；Ｓｊ２）・・・*Ｐ（ＳｉＮ；ＷＮ；ＳｊＮ）・・・（５）
ただし、ｎは３以上の自然数である。また＊は掛け算を表す記号である。
【００５１】
前記大小比較にて、後工程が大きい場合は、次の工程（ここではＷ２作業）を先頭にある作業として置き換えて、経路サイクルタイムＴｒ（Ｓｉ２；Ｗ２；Ｓｊ２）を求めて同様に大小比較し、これを作業時間の方が小さくなるまで繰り返す。なお、最終作業まで繰り返した場合は、Ｎｒｓｕｍ（ｌ）＝Ｔｒ（Ｓｉｎ；ＷＮ；Ｓｊｎ）として定義する。これ以降の処理は、前述の通りでＮｅｓtを計算することが出来る。
【００５２】
実施の形態２．
図６は、実施の形態２に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図である。実施の形態２では、生産システム全体のタクトタイムを満たすために、評価対象となる機械システムの目標タクトタイムを定めた場合に、その目標タクトタイムを満たすための設計時間の短縮化を図ることができる。なお、上記実施の形態１と同様の構成要素については同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００５３】
図６に示す状態遷移変化量演算手段２１では、実施の形態１にて記述した期待タクトタイム演算手段１４で得られた期待タクトタイム（Ｔｅｓｔ）１０７と、目標タクトタイム（Ｔｄｅｓ）２０１を比較し、目標タクトタイム２０１の方が大きかった場合は、状態遷移確率および作業時間の変化量を０として、状態遷移情報１０１に足して変化量を反映し、状態遷移変化量に基づく状態遷移情報２０２として出力し、作業時間・状態遷移確率記憶手段２２に記憶する。設計変更情報については、各部品状態の状態遷移確率または作業時間の少なくともいずれか１つの変化量を示す。設計変更情報は、図１に示す生産性能情報１０２の一部として出力され、設計変更しなくてよいことを設計者に提示する情報となる。
【００５４】
一方で、期待タクトタイム演算手段１４で得られた期待タクトタイム（Ｔｅｓｔ）１０７と、目標タクトタイム（Ｔｄｅｓ）２０１を比較し、目標タクトタイム（Ｔｄｅｓ）２０１の方が小さかった場合は、期待タクトタイムが目標タクトタイムに到達していないことになるので、期待タクトタイムを目標タクトタイムに到達させるのに必要な状態遷移情報の変化量が演算される。
【００５５】
ここで、実施の形態１と同じ条件の具体例を考えると、期待タクトタイムが１７．５［秒／個］と演算されている。ここで、目標タクトタイムが１６．５［秒／個］である場合、状態遷移変化量演算手段２１は、いくつかの方法で目標タクトタイムを実現するのに必要な状態遷移情報１０１の変化量を演算する。具体的には、状態遷移情報１０１である状態遷移確率および作業時間の少なくとも一方の変化量を演算する。
【００５６】
状態遷移確率のみを変化させる場合、仮置き台から部品整列作業を実施する際のＰ（Ｓ１，Ｗ２，Ｓ１）またはＰ（Ｓ２，Ｗ２，Ｓ１）の状態遷移確率を上げることで、目標タクトタイムを実現できる経路の候補をいくつか挙げる。ここでは、部品状態および把持による部品状態の変化が多様なビンピッキングの作業成功率を上げる改善よりも、部品整列の作業成功率を上げる改善が有効であるという重みづけがなされていることになる。
【００５７】
ここでは、一例としてＰ（Ｓ１，Ｗ２，Ｓ１）とＰ（Ｓ２，Ｗ２，Ｓ１）のそれぞれを独立に変化させた場合に、変化量が最小となるものを選ぶものとする。
【００５８】
このとき、Ｐ（Ｓ１，Ｗ２，Ｓ１）の状態遷移確率を改善して０．８とした場合は１６．７［秒／個］の期待タクトタイムとなり、Ｐ（Ｓ２，Ｗ２，Ｓ１）の状態遷移確率を改善して０．４とした場合は１６．３［秒／個］となる。状態遷移変化量演算手段２１は、最小の変化量を選択してＰ（Ｓ２，Ｗ２，Ｓ１）の状態遷移確率を０．１改善して０．４とすることを出力する。ただし、状態遷移変化量の決定方法については、目的に応じて優先順位や評価関数を定めることでユーザによって再定義可能である。そのため、この方法に限るものではない。
【００５９】
また、作業時間・状態遷移確率記憶手段２２を含まない構成を図７に示すが、状態遷移変化量演算手段２１の出力する状態遷移変化量に基づく状態遷移情報２０２について、一端記憶することなく、図７の構成でも同様の効果を発揮する。作業時間・状態遷移確率記憶手段２２を含む場合は、過去の履歴から選択的に作業時間・状態遷移確率を選び、その結果を比較する構成を取ることができる。
【００６０】
以上のような処理を実施する機械システムの生産性能評価装置を適用することで、設計者は短時間で機械システムを目標仕様である目標タクトタイムを満たす設計改善の期間の短縮化を図ることができる。
【００６１】
実施の形態３．
図８は、実施の形態３に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図である。実施の形態３では、生産システム全体のタクトタイムを満たすために、評価対象となる機械装置の目標タクトタイムを定めた場合に、その目標タクトタイムを満たすための設計変更手段として具体的に交換可能な機器を制約することで、検討時間を実施の形態２の構成に比べ、さらに短縮することができる。なお、上記実施の形態１および実施の形態２と同様の構成要素については同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００６２】
図８に示す機器選定手段３１では、予め登録された設計の選択肢として登録された機器情報に基づいて置き換え可能な機器の情報を機器情報３０１として出力することができる。ここで機器情報３０１としては、具体的には物体を掴む作業に関連する点についてロボットハンドの指先形状、ロボットハンドの製品種類が挙げられる。他にも、物体の搬送、供給の方法として、パーツフィーダ、ベルトコンベアといった、機械システムにおいて物体を目標状態に遷移させるために、置き換え可能な機器を指す。機器選定手段３１には、対象とする作業毎に、考えられる機器の組み合わせについて、組み合わせごとに状態遷移確率１０３と作業時間１０４を作業時間・状態遷移確率記憶手段２２に事前に登録しておき、それぞれの組み合わせについて設計者の指示に従って、機器情報３０１で指定して状態遷移定義手段１１において状態遷移情報１０１を切り替えて出力することもできる。
【００６３】
状態遷移定義手段１１は、機器情報３０１に従って指定された機器における状態遷移確率１０３を使用して、各機器構成における経路サイクルタイム１０６および期待タクトタイム１０７を計算することができる。
【００６４】
以上の構成によって、システム設計者は想定している機器構成ごとの経路サイクルタイムおよび期待タクトタイムを容易に比較検討することができるため、短時間で機械システムを目標仕様である目標タクトタイムを満たす設計改善について短期間で設計を完了することができる。
【００６５】
実施の形態４．
図９は、実施の形態４に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図である。実施の形態４では、生産システム全体のタクトタイムを満たすだけでなく、構成する機器によるコストを評価対象とすることができる。機械装置の目標タクトタイムを定めた場合に、その目標タクトタイムを満たすこと、および機器構成の目標コストを定めた場合に機器の初期投資と運用にかかるコストを満たすことの両面を評価することで、設計することができる。実施の形態４の構成により、機械システムを構築および運用するコストが目標コストを満たさないことによる手戻りが低減されることから、さらに設計時間を短縮することができる。なお、上記実施の形態１〜３と同様の構成要素については同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００６６】
図９に示すコスト算出手段４１には、状態遷移定義手段１１から状態遷移情報１０１が入力される。コスト算出手段４１には、機器選定手段３１から機器情報４０１が入力される。コスト算出手段４１は、状態遷移情報１０１と機器情報４０１とに基づいて、コストを算出する。
【００６７】
ここで、機器情報４０１は、機器単体の調達コスト、機器に関連する立ち上げコスト、機器の寿命、機器の保守に関する交換部品の交換頻度と交換に要するコスト、および電力消費量を含む運用コストを含んでいる。コスト算出手段は、機器情報４０１、状態遷移情報１０１、および機械システムが稼働する期間に基づいて計算される機器投資等から機器運用コスト情報４０２を算出して状態遷移変化量演算手段２１に入力する。
【００６８】
状態遷移変化量演算手段２１は、目標コスト４０３と機器投資および機器運用コスト情報４０２を比較し、目標コスト４０３より機器投資および機器運用コスト情報４０２が大きくなる場合に、機器選定手段３１に対して、他の機器情報３０１を出力させ、状態遷移定義手段１１に入力される。例えば、目標コスト４０３より機器投資および機器運用コスト情報４０２が大きくなる場合に、同様の機器構成で、ロボットハンドの指先形状の簡略化など設計を一部変更することで状態遷移確率１０３を悪化させるがコストを低減させることができる場合についても、機器選定手段３１における、機器情報３０１の定義を機器そのものの変更が無い場合でも別の構成として取り扱うことで、同様に検討することができる。
【００６９】
以上の構成によって、機械装置の目標タクトタイムを定めた場合に、その目標タクトタイムを満たすこと、および機器構成の目標コストを定めた場合に機器の初期投資と運用にかかるコストを満たすことの両面を評価することで、実施の形態３と比較してさらに設計時間を短くすることができる。
【００７０】
実施の形態５．
図１０は、実施の形態５に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図である。実施の形態５では、実施の形態４に対し、状態遷移定義手段１１によって作業継続困難であると定義された部品状態の一部を作業継続可能であると再定義する構成をさらに加えたものである。このように、状態遷移を増やすという手段について評価対象とすることができる実施の形態５の構成により、ある部品状態の状態遷移確率１０３を向上させることが難しい場合に、全体として生産効率が上がる新しい経路が生成され、システム設計の変更を早期に完了させることができる。なお、上記実施の形態１〜４と同様の構成要素については同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００７１】
図１０に示す状態遷移定義変更手段５１では、設計段階で一度評価した後に、期待タクトタイムの値を小さく変更させたい場合に、経路抽出手段１２が出力する経路情報１０５を増やすために、状態遷移定義手段１１で、作業継続困難であると定義された部品状態のうち、一部または全部の状態を目標状態に接続可能な部品状態に遷移させる設計変更を実施する。これにより、変更された部品状態の状態遷移確率１０３を更新した状態遷移情報５０１を出力し、経路抽出手段１２に入力することを特徴とする。例えば、サイコロの事例では、偶数の目「２」「４」「６」を上向きにして作業を完了したい場合を考える。初めは１つ目の作業が完了した状態で偶数状態「２」「４」「６」を取ったものに対してのみ、２つ目の作業を実施して状態遷移することを想定するとする。この場合、「２」「４」「６」を掴むことに特化したハンドを作成することが考えられる。ただし、タクトタイムが上がらない場合、１つ目の作業が完了した状態で奇数状態「１」「３」「５」であっても、２つ目の作業が可能なハンド設計に変更することで、全体のタクトタイムをあげることが出来る。これを状態遷移で考えると、これまでは接続不可能としていた状態遷移を、システムの改造を加えるなどの処置を加えることで、接続可能な遷移を作り出すことに該当する。
【００７２】
以上の構成により、実施の形態４に比べ、検討段階で設計変更をするにあたり、既存の経路情報１０５に含まれる状態遷移確率１０３の設計改善だけでは期待タクトタイムの改善が目標タクトタイム２０１に到達できない場合、または目標コストが高くなるような場合に、対象とする部品状態を増やし経路を増やす設計変更によって全体として目標コストと目標タクトタイムを満たす手段を設計者に提示でき、設計時間を短縮するという効果を得ることができる。
【００７３】
実施の形態６．
図１１は、実施の形態６に係る機械システムの生産性能評価装置の機能構成を示す図である。実施の形態６では、実施の形態１に対し、状態遷移定義手段１１に入力する状態遷移確率１０３について、部品の挙動を模擬し、失敗が生じうるシミュレーションを活用し、状態遷移確率１０３に関する事前知識や機械システムの稼働実績が無くても、状態遷移確率１０３を得られるという構成をさらに含む実施の形態である。なお、上記実施の形態１〜５と同様の構成要素については同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
【００７４】
本実施の形態６では、実施の形態１の構成に加えて、図１１に示す機械システム動作シミュレーション手段６１を備える。機械システム動作シミュレーション手段６１では、実空間と同様の相対寸法関係を再現したロボット、機械システムおよび部品の挙動を再現したシミュレーションを用いて、実際にロボットおよび機械システムをシミュレーション上で動作させ、作業継続できない状態を再現する。例えば、物体間の接触現象を模擬し、一定の条件を満たさなければ物体を把持できない状態を再現したり、ビジョンセンサを活用した画像処理を模擬し、正しく物体の形状や位置姿勢が認識できない場合に、物体を掴み損ねる状態を再現したりする。このような機械システム動作シミュレーション手段６１を用いて繰り返し作業を行わせ、統計的に状態遷移確率１０３を得ることが、本実施の形態６の特徴である。
【００７５】
以上の構成により、実際の機械システムの状態遷移確率１０３に関する過去の知見や実際の機械システムの稼働実績を用いることなく、状態遷移確率１０３を定義することができるため、機械システムの試作評価を削減し、設計時間を短縮することができる。
【００７６】
図１２は、機械システムの生産性能評価装置のハードウェア構成を示す図である。実施の形態１〜６に例示した機械システムの生産性能評価装置１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１ａとメモリ１ｂを備えて構成される。機械システムの生産性能評価装置１では、プログラムを実行することでＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１ａが状態遷移定義手段１１、経路抽出手段１２、経路サイクルタイム演算手段１３、期待タクトタイム演算手段１４、状態遷移変化量演算手段２１、機器選定手段３１、コスト算出手段４１、状態遷移定義変更手段５１、および機械システ動作ムシミュレーション手段６１として機能する。また、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ１ｂが作業時間・状態遷移確率記憶手段２２として機能する。ＣＰＵ１ａが実行するプログラムは、メモリ１ｂに記憶されていてもよいし、他の記憶媒体に記憶されていてもよい。なお、機器選定手段３１のように機器情報を登録する機能も有する場合には、情報を登録する機能部分については、メモリ１ｂによって実現されればよい。
【００７７】
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１  機械システムの生産性能評価装置、２，２ａ，２ｂ  ロボット、２ｃ  ビジョンセンサ、３  コンベア、４  制御コントローラ、５  情報統合機器、６  表示装置、１１  状態遷移定義手段、１２  経路抽出手段、１３  経路サイクルタイム演算手段、１４  期待タクトタイム演算手段、２１  状態遷移変化量演算手段、２２  作業時間・状態遷移確率記憶手段、３１  機器選定手段、４１  コスト算出手段、５１  状態遷移定義変更手段、６１  機械システム動作シミュレーション手段。
【図１】
0006516663.tif 000002
【図２】
0006516663.tif 000003
【図３】
0006516663.tif 000004
【図４】
0006516663.tif 000005
【図５】
0006516663.tif 000006
【図６】
0006516663.tif 000007
【図７】
0006516663.tif 000008
【図８】
0006516663.tif 000009
【図９】
0006516663.tif 000010
【図１０】
0006516663.tif 000011
【図１１】
0006516663.tif 000012
【図１２】
0006516663.tif 000013