(57)【要約】【課題】実時間で最適な解を得る生産・物流スケジュール作成装置を提供する。【解決手段】生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した離散系生産・物流シミュレータ３１０と、生産・物流プロセスの立案開始時刻から設定した期間分を対象として、物流に係わる情報を取り込んだ状態方程式と物流制約式を用いた数式モデル３２１を保持し係数が零の変数を省く処理を行う数式モデル保持手段３２０と、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段３２２と、縮小化情報を基に縮小化する処理を行う数式モデル縮小化手段３２３と、縮小化された数式モデル３２４に対し所定の評価関数を用いて最適化計算を行って生産・物流シミュレータ３１０に対する物流指示を算出する最適化計算手段３３０とを設け、物流指示を生産・物流シミュレータ３１０に与え、１回のシミュレーションを行うだけで物流スケジュールが得られるようにする。【選択図】図１
2008117309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産・物流プロセスを対象として、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力手段と、
生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、
上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、上記データ入力手段から取り込んだ着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、
上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、上記数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段と、
上記数式モデル縮小化情報を用いて、数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化手段と、
上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算手段とを有する生産・物流スケジュール作成装置であって、
上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成することを特徴とする生産・物流スケジュール作成装置。
【請求項２】
上記離散系の生産物流シミュレータは、複数の操業方法に対応できるように複数のペトリネットモデルから構築され、上記データ入力手段から取り込んだ着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、操業情報を保持する操業情報保持手段に格納された操業情報を基に上記ペトリネットモデルを切り替えることができることを特徴とする請求項１に記載の生産・物流スケジュール作成装置。
【請求項３】
上記数式モデル保持手段は、状態方程式や物流制約式で係数が零の変数を数式モデルから省く機能を備えていることを特徴とする請求項１に記載の生産・物流スケジュール作成装置。
【請求項４】
生産・物流プロセスを対象として、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力手段と、
生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、
上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、上記データ入力手段から取り込んだ着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、
上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、上記数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段と、
上記数式モデル縮小化情報を用いて、数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化手段と、
上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算手段とを有する生産・物流プロセス制御装置であって、
上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて生産・物流プロセスの制御を行うことを特徴とする生産・物流プロセス制御装置。
【請求項５】
生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、
上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力工程と、
上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化工程と、
上記縮小化された数式モデルに対して所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算工程とを有する生産・物流スケジュールを作成する方法であって、
上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成することを特徴とする生産・物流スケジュール作成方法。
【請求項６】
生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレーショタと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、
上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力工程と、
上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化工程と、
上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算工程とを有する生産・物流プロセス制御方法であって、
上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて生産・物流プロセスの制御を行うことを特徴とする生産・物流プロセス制御方法。
【請求項７】
生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレーショタと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、
上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力処理と、
上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化処理と、
上記縮小化された数式モデルに対して所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算処理とをコンピュータに実行させて生産・物流スケジュール作成を行うためのコンピュータプログラムであって、
上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成すること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。
【請求項８】
生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、
上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力処理と、
上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化処理と、
上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算処理とをコンピュータに実行させて生産・物流プロセス制御を行うためのコンピュータプログラムであって、
上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて生産・物流プロセスの制御を行うこと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。
【請求項９】
請求項７又は８に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産・物流スケジュール作成装置及び方法、生産・物流プロセス制御装置及び方法、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒に関し、特に、操作者の熟練度に依存することのなく対象システムのスケジュールを作成するために用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、見込み生産を行わない受注生産の形態では、受注した品目を製造オーダーに分割し、納期遵守率や設備稼働率、中間在庫量、コスト等の観点を考慮して生産・物流スケジュールを作成している。上記生産・物流スケジュールを作成する手法として、技術的に大別すると２つの手法が用いられている。
【０００３】
すなわち、第１の手法としては、例えば、特許文献１の「生産計画評価方法およびシステム」に開示されているように、コンピュータ上に構築した工場を模したシミュレーション上で、実機器と同じインタフェースから取得した情報を使用して実機器の稼動を予測し、稼動予測に基づいて、実機器より速い速度で仮想的な生産を行い、仮想的な生産の過程及び結果を用いて、精度の高い指標を提示することによって、生産計画の評価及び選択を可能にする手法である。
【０００４】
また、第２の手法としては、特許文献２の「物流計画作成装置」に開示されているように、線形計画法、数理計画法等のように、最適性が保証される手法に基づいてスケジュールを作成する手法である。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３６６２１９号公報
【特許文献２】特開２０００−１７２７４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１の「生産計画評価方法およびシステム」に開示されているように、シミュレータを用いて生産・物流スケジュールを作成する手法は、満足できる結果が得られるまでには、（１）条件を種々に変えながらシミュレーションを行い、その結果の評価を何回も繰返し行う必要があった。したがって、（２）大規模工場では生産・物流スケジュールを作成するのに多くの時間がかかってしまう問題点があった。また、（３）高精度な生産・物流スケジュールを得るためには、シミュレーション・ルールを細かく設定しなければならない問題点があった。
【０００７】
また、上記特許文献２の「物流計画作成装置」に開示されているように、線形計画法、数理計画法等のように、最適性が保証される手法に基づいてスケジュールを作成する手法の場合には、（１）生産・物流スケジュールを作成する規模が大きくなると、実用的な時間内に解くことが困難になってしまう問題点があった。また、（２）数式で記述できない制約や条件に起因する誤差が生じるため、得られた生産・物流スケジュールが実行可能であるかどうかは保証されていなかった。また、（３）数式を用いて、連続した工程や製品等の流れを含んだ物流構造を正確に記述することや物流制約と物流構造を同時に定式化することは、熟練した技術者でも膨大な時間がかかり、大規模な問題においては困難を極める場合が多かった。
【０００８】
本発明は上述の問題点に鑑みてなされたものであり、シミュレーションを繰り返し行うことなく最適な生産・物流スケジュールを作成することができるようにして、生産・物流スケジュール作成対象の生産・物流プロセスで実際に使用可能であることが保証された生産・物流スケジュールを高速に、且つ高精度に作成できるようにすることを第１の目的とする。
また、異なる複数の工程又は搬送経路で複数の製品を処理又は複数の移動体で搬送し、且つ各製品が異なる複数工程経路又は搬送経路を選択可能な製造プロセス、搬送において、任意の時間精度を必要とする生産・物流計画或いは制御を、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、立案者の意図に沿って柔軟に最適化でき、且つそのままで実操業に適用できるようにすることを第２の目的とする。
また、連続した工程や製品等の流れを含んだ物流構造を正確に容易に記述し、物流制約と物流構造を同時に定式化することを、非熟練技術者でも短時間で実現し、大規模な問題においても定式化の困難性を意識すること無く、生産・物流計画或いは制御を、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、最適化できることを第３の目的とする。
また、物流制約と物流構造を同時に定式化することや高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、最適化できることを利用しクレーンやＡＧＶ等の運行最適化問題への適用を第４の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の生産・物流スケジュール作成装置は、生産・物流プロセスを対象として、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力手段と、生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、上記データ入力手段から取り込んだ着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、上記数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段と、上記数式モデル縮小化情報を用いて、数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化手段と、上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算手段とを有する生産・物流スケジュール作成装置であって、上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成することを特徴とする。
本発明の生産・物流プロセス制御装置は、生産・物流プロセスを対象として、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力手段と、生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、上記データ入力手段から取り込んだ着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、上記数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段と、上記数式モデル縮小化情報を用いて、数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化手段と、上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算手段とを有する生産・物流プロセス制御装置であって、上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて生産・物流プロセスの制御を行うことを特徴とする。
本発明の生産・物流スケジュール作成方法は、生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力工程と、上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化工程と、上記縮小化された数式モデルに対して所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算工程とを有する生産・物流スケジュールを作成する方法であって、上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成することを特徴とする。
本発明の生産・物流プロセス制御方法は、生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレーショタと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力工程と、上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化工程と、上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算工程とを有する生産・物流プロセス制御方法であって、上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて生産・物流プロセスの制御を行うことを特徴とする。
本発明のコンピュータプログラムは、生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレーショタと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力処理と、上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化処理と、上記縮小化された数式モデルに対して所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算処理とをコンピュータに実行させて生産・物流スケジュール作成を行うためのコンピュータプログラムであって、上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果から上記生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成することをコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明のコンピュータプログラムは、生産・物流プロセスの物流状態と物流制約を表現した生産・物流プロセスを模擬し、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系の生産・物流シミュレータと、上記生産・物流プロセスの物流状態と物流制約とを数式で表現した数式モデルであって、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を利用し、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルを保持する数式モデル保持手段と、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に係わる部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段とを用いて、上記着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込むデータ入力処理と、上記数式モデル縮小化情報を用いて、上記数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化処理と、上記縮小化された数式モデルに対して、所定の評価関数を用いて最適化計算処理を行って上記生産・物流シミュレータに対する物流指示を算出する最適化計算処理とをコンピュータに実行させて生産・物流プロセス制御を行うためのコンピュータプログラムであって、上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間（指示算出期間）分について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間（計画確定期間）分だけ物流計画を確定し、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案するという処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果に基づいて生産・物流プロセスの制御を行うことをコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、詳細シミュレーションを実行中に物流指示が必要な事象が発生するたびにシミュレータからシミュレーション現時点での物流状態及び物流制約の情報を検出し、上記検出した検出情報と予め定めた評価指標を基に最適化手法によって最適物流指示を計算し、上記計算結果に基づいて以後の詳細シミュレーションを進め、次に物流指示が必要な事象が発生した時点で最適物流指示を再度計算することを繰り返し行うようにしたので、詳細シミュレーション自体は一度行うだけで最適物流指示を得ることができる。
また、ペトリネットモデルを用いて構築した離散系のシミュレータと、処理時間に比例したきざみ時間遅れに従って表わされる接続行列と遷移行列とを用いた状態方程式と上記ぺトリネットモデル中の移動操作端の発火可能性及びアーク方向について表わした条件式を含む物流制約式を用いた数式モデルと、最適化手段とを連動させて最適物流指示を計算し、上記計算結果のシミュレーションを行って生産・物流スケジュールを作成するようにしたので、物流制約条件が複雑であっても実行可能な生産・物流スケジュールを作成することができる。また、所望の評価指標を最良にする生産・物流スケジュールを作成することができるとともに、計算時間を短縮して実用的な時間内に生産・物流スケジュールを作成することができる。これらにより、最適性と実行可能性の両方を確保できる。また、対象とする生産・物流プロセスの状態に応じた生産・物流スケジュールを作成する際の手間及び時間を大幅に削減することができる。さらに、生産・物流スケジュールを作成する対象の規模が大きい場合においても、正確な生産・物流生産・物流スケジュールを高速に、且つ高精度に作成することが可能となる。
また、本発明の他の特徴によれば、詳細シミュレーション自体は一度行うだけで最適な制御を行うことができる。
また、連続した工程や製品等の流れを含んだ物流構造を正確に容易に記述し、物流制約と物流構造を同時に定式化することを非熟練技術者でも短時間で実現し、大規模な問題においても定式化の困難性を意識することの無く、生産・物流計画或いは制御を、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に最適化することが可能となる。
また、上記数式モデルから最適化計算処理を行うために予め設定した期間（指示算出期間）に関る部分を取り出し、数式モデルを縮小化するための情報を保持する数式モデル縮小化情報保持手段と、上記数式モデル縮小化情報を用いて、数式モデルを縮小化する数式モデル縮小化手段を備えることにより最適化計算用の数式モデルを縮小化し、計算時間を短縮して実用的な時間内に生産・物流スケジュールを作成することができる。また、数式モデルの精度を落とすことなく最適性と実行可能性の両方を確保したスケジュール作成と制御を実行することができる。上記のような特徴により、クレーンやＡＧＶ等の運行最適化問題への適用が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図１〜図８を参照しながら本発明の生産・物流スケジュール作成装置及び方法、生産・物流プロセス制御装置及び制御方法、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実施の形態を説明する。
【００１２】
図１は、本発明の実施形態を示し、生産・物流スケジュール作成装置の一例を説明するブロック図である。図１に示したように、本実施の形態の生産・物流スケジュール作成装置３００は、物流シミュレータ３１０、操業情報保持手段３１１、状態方程式と物流制約式を保持する数式モデル保持手段３２０、数式モデル縮小化情報保持手段３２２、数式モデル縮小化手段３２３、最適化計算手段３３０等によって構成されている。また、データ入力手段を通して必要な情報を入力データ３４０として取り込む。
【００１３】
上記物流シミュレータ３１０は、工場を模擬した大型のシミュレータであり、事象（シミュレータのイベント）毎に物を動かす離散系として構成されており、複数の操業方法に対応できるように複数のペトリネットモデルから構築され、操業情報保持手段３１１に格納された操業情報を基に上記ペトリネットモデルを切り替えることができる。本実施の形態においては、ペトリネットモデルを用いて上記物流シミュレータ３１０を構成し、数式モデル３２１を出力するように構成している。
【００１４】
また、上記物流シミュレータ３１０に対応させて数式モデル３２１が構成されている。本実施の形態においては、製造プロセス・搬送における製品受入計画、製品出荷計画、在庫計画、設備使用計画、設備修理計画、設備能力、設備現況、工程現況、設備現況、在庫現況、設備稼働・故障現況、及び操業者からの操業前提条件の全て或いは一部を表わす入力データに基づいて、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間分を対象として、予め設定した精度に基づいて、製品、移動体、設備の処理に伴う作業群の関係、制約に対して、数式モデル３２１を構築するようにしている。
【００１５】
上記状態方程式と物流制約式を用いた数式モデル３２１は、半導体記憶手段等により構成される数式モデル保持手段３２０によって保持されている。そして、上記数式モデル３２１は数式モデル保持手段３２０の中で、係数が零の変数を省く処理を行う。
【００１６】
また、上記数式モデル３２１から最適化計算手段３３０で最適化処理を行うために、予め設定した期間（指示算出期間）に関る部分を取り出し数式モデルを縮小化するための数式モデル縮小化情報は、半導体記憶手段等により構成される数式モデル縮小化情報保持手段３２２によって保持されている。そして、上記数式モデル３２１は数式モデル縮小化情報保持手段３２２の情報を基に、数式モデル縮小化手段３２３で最適化計算に必要な数式モデル３２４へ縮小化する処理を行う。
【００１７】
最適化計算に必要な数式モデル３２４は半導体記憶手段等により構成される数式モデル縮小化手段３２３で保持される。そして、上記最適化計算に必要な数式モデル３２４を使って最適化計算手段３３０によって最適化計算を行い、上記物流シミュレータ３１０に対する物流指示を算出するようにしている。上記最適化計算手段３３０によって行われる最適化計算は評価関数Ｓを用いて行われる。
【００１８】
したがって、本実施の形態の生産・物流スケジュール作成装置３００によれば、従来のように予め決められたルールに基づいて物流指示が行われるのではなく、上記最適化計算手段３３０により行われた最適計算の結果に基づいた物流指示を上記物流シミュレータ３１０に出力することができる。これにより、そのときの事象に応じた最適な物流指示を確実に行うことが可能となる。
【００１９】
また、新たな事象が発生すると、時刻管理部（図示していない）により事象が１つ進められ、物流シミュレータ３１０から数式モデル縮小化手段３２３及び最適化計算手段３３０に対して状態方程式と物流制約式を用いた最適化計算に必要な数式モデル３２４を使って計算を行うようにする計算指示が出力される。上記計算指示が上記物流シミュレータ３１０から与えられると、上記最適化計算手段３３０が最適化計算に必要な数式モデル３２４及び評価関数Ｓを用いて最適化計算を実行する。上述のように、上記物流シミュレータ３１０と上記最適化計算手段３３０とを事象毎に連動させた詳細シミュレーションを一度実行することで、最適な生産・物流スケジュールを作成することができる。
【００２０】
すなわち、本実施の形態において行われるシミュレーションは、従来のような所定のルールに基づくシミュレーションではなく、最適計算を行った結果に基づいてシミュレーションを行うようにしているので、１回のシミュレーションを行うだけで理論的な最適解を確実に得ることが可能となり、従来のようにシミュレーション結果を評価してシミュレーションを何回も繰り返し行う必要がなく、シミュレーション結果３５０を迅速に、且つ高精度に作成することができる。したがって、スケジュールを作成する対象が大規模であっても実用時間内に作成することが十分に可能である。上述のようにして得られたシミュレーション結果３５０をスケジュールとして出力する。
【００２１】
また、上記物流シミュレータ３１０の規模が非常に大きい場合、或いは制約条件が非常に多くて複雑な場合でも、上記物流シミュレータ３１０に記載された物流状態、数式のうち、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１や数式モデル縮小化情報保持手段３２２の縮小化情報として取り込むようにすることで、数式モデル縮小化手段３２３に於いて上記最適化計算に必要な数式モデル３２４の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにすることができる。
【００２２】
また、上記物流シミュレータ３１０は、考慮すべき物流状態、物流制約を全て記載することができるので、１回のシミュレーションを行って作成されたスケジュールは現実に実行可能となることが保証される。
【００２３】
上述したように、本実施の形態においては、物流シミュレータ３１０と、最適化計算に必要な数式モデル３２４と、最適化計算手段３３０とを連動させて物流スケジュールを作成するようにしたので、（１）シミュレーションの繰り返しをしないでスケジュールを作成することができる。また、（２）スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１や数式モデル縮小化情報保持手段３２２の縮小化情報として取り込むようにすることで、数式モデル縮小化手段３２３において、上記最適化計算に必要な数式モデル３２４の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにすることができ、計算時間を短縮することができるとともに、（３）連続した工程や製品等の流れを含んだ物流構造を正確に容易に記述し、物流制約と物流構造を同時に定式化することを非熟練技術者でも短時間で実現することができるようになる。（４）大規模な問題においても定式化の困難性を意識することの無く、生産・物流計画或いは制御を、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に最適化することが可能となる。（５）物流制約と物流構造を同時に定式化することや高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、最適化できることを利用しクレーンやＡＧＶ等の運行最適化問題への適用を可能となる。
【００２４】
また、物流指示が必要な事象が発生するたびに上記物流シミュレータ３１０の物流状態及び物流制約の情報を検出し、上記検出した検出情報と予め定めた評価指標を基に、上記最適化計算手段３３０により最適化手法によって最適物流指示を計算し、上記計算結果に基づいて上記物流シミュレータ３１０で詳細シミュレーションを行ってスケジュールを作成するので、（６）スケジュール精度を高くすることができるとともに、（７）実行可能性の検証が取れているスケジュールを作成することができる。
【００２５】
また、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを数式モデル３２１や数式モデル縮小化情報保持手段３２２の縮小化情報として取り込むようにすることで、数式モデル縮小化手段３２３に於いて上記最適化計算に必要な数式モデル３２４の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにすることを導入したので、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分に変更が生じた場合でも迅速に対処することが可能となり、メンテナンス性の高いスケジュール作成装置を構築できる。
【００２６】
そして、上記最適化計算に必要な数式モデル３２４を、生産・物流プロセスの立案開始時刻から予め設定した期間（計画作成期間）分を対象として、着目している物流のスケジュールを作成するのに係わる情報を取り込んで作成し、上記作成した最適化計算に必要な数式モデル３２４を上記最適化計算手段３３０に与えて、上記最適化計算処理により現時点から予め設定した期間分（指示算出期間）について物流指示を算出して上記生産・物流シミュレータに与えて、予め設定した期間（シミュレーション期間）分だけシミュレーションを実行して予め設定した期間分（計画確定期間）だけ物流計画を確定する。
【００２７】
次に、上記確定した期間の直後の日時を新たな立案開始日時として設定して物流計画を立案する、という処理を繰り返すことにより得られたシミュレーション結果３５０から生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成するようにしている。
【００２８】
以下に、本実施形態の生産・物流プロセスにおける生産・物流スケジュールを作成の例を、図２を参照しながら説明する。図２に示したように、ｔｓ０からｔe３の期間を計画作成期間とする。最初は、ｔｓ０からｔe０の期間（指示算出期間（１））で作成した生産・物流計画に沿って、シミュレーション期間（１）の分だけシミュレーションを実行し、計画確定期間（１）分の計画を確定し、作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【００２９】
次に、ｔｓ１からｔe１の期間（指示算出期間（２））で作成した生産・物流計画に沿って、シミュレーション期間（２）の分だけシミュレーションを実行し、計画確定期間（２）分の計画を確定し、作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【００３０】
次も、ｔｓ２からｔe２の期間（指示算出期間（３））で作成した生産・物流計画に沿って、シミュレーション期間（３）の分だけシミュレーションを実行し、計画確定期間（３）分の計画を確定し、作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【００３１】
最後に、ｔｓ３からｔe３の期間（指示算出期間（４））で作成した生産・物流計画に沿って、シミュレーション期間（４）の分だけシミュレーションを実行し、計画確定期間（４）分の計画を確定する。
【００３２】
すなわち、第１ループではｔｓ０からｔe０の指示算出期間（１）について、数式モデル保持手段３２０に保持されている数式モデル３２１を数式モデル縮小化情報保持手段３２２に保持されている計算対象１、２の数式モデル縮小化情報を基に、数式モデル縮小化手段３２３に取り込み、最適化計算に必要な数式モデル３２４を求める。求めた最適化計算に必要な数式モデル３２４を基に上記最適化計算手段３３０で求解を行う。そして、最適化計算処理により得られた求解結果を元に物流シミュレータ３１０によるシミュレーションをシミュレーション期間（１）の分だけ実行し、最初の計画確定期間（１）分の計画を確定し、作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【００３３】
次に、第２ループでは、上記確定した期間の直後の日時を新たな計画作成開始日時（ｔｓ１）として設定して物流計画を立案する。この例の場合は、第１ループで、ｔｓ０から計画確定期間（１）分だけ確定したので、当初ｔｓ０であった立案開始日時を、第２ループではｔｓ１＝計画確定期間（１）の最後の時刻に更新する。
【００３４】
第２ループにおいても第１ループと同様に、ｔｓ１からｔe１の指示算出期間（２）について、数式モデル保持手段３２０に保持されている数式モデル３２１を数式モデル縮小化情報保持手段３２２に保持されている計算対象１、２、３の数式モデル縮小化情報を基に、数式モデル縮小化手段３２３に取り込み、最適化計算に必要な数式モデル３２４を求める。求めた最適化計算に必要な数式モデル３２４を基に上記最適化計算手段３３０で求解を行う。そして、最適化計算処理により得られた求解結果を基に物流シミュレータ３１０によるシミュレーションをシミュレーション期間（２）の分だけ実行し、最初の計画確定期間（２）分の計画を確定し、作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【００３５】
次に、第３ループでも、上記確定した期間の直後の日時を新たな計画作成開始日時（ｔｓ２）として設定して物流計画を立案する。この例の場合は、第２ループで、ｔｓ１から計画確定期間（２）分だけ確定したので、ｔｓ１であった立案開始日を、第３ループではｔｓ２＝計画確定期間（２）の最後の時刻に更新する。
【００３６】
第３ループにおいても第２ループと同様に、ｔｓ２からｔe２の指示算出期間（３）について、数式モデル保持手段３２０に保持されている数式モデル３２１を数式モデル縮小化情報保持手段３２２に保持されている計算対象２、３、４の数式モデル縮小化情報を基に、数式モデル縮小化手段３２３に取り込み、最適化計算に必要な数式モデル３２４を求める。求めた最適化計算に必要な数式モデル３２４を基に上記最適化計算手段３３０で求解を行う。そして、最適化計算処理により得られた求解結果を基に物流シミュレータ３１０によるシミュレーションをシミュレーション期間（３）の分だけ実行し、最初の計画確定期間（３）分の計画を確定し、作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【００３７】
最後に、第４ループでは、上記確定した期間の直後の日時を新たな計画作成開始日時（ｔｓ３）として設定して物流計画を立案する。この例の場合は、第３ループで、ｔｓ２から計画確定期間（３）分だけ確定したので、ｔｓ２であった立案開始日を、第４ループではｔｓ２＝計画確定期間（３）の最後の時刻に更新する。
【００３８】
第４ループにおいても第３ループと同様に、ｔｓ３からｔe３の指示算出期間（４）について、数式モデル保持手段３２０に保持されている数式モデル３２１を数式モデル縮小化情報保持手段３２２に保持されている計算対象３、４の数式モデル縮小化情報を基に、数式モデル縮小化手段３２３に取り込み、最適化計算に必要な数式モデル３２４を求める。求めた最適化計算に必要な数式モデル３２４を基に上記最適化計算手段３３０で求解を行う。そして、最適化計算処理により得られた求解結果を基に物流シミュレータ３１０によるシミュレーションをシミュレーション期間（４）の分だけ実行し、最初の計画確定期間（４）分の計画を確定し、作成した生産・物流計画の内で上記確定期間に入らなかった部分については、その計画は確定せずに破棄する。
【００３９】
本具体例では、第４ループが終了した時点でｔｓ０からｔe３の計画作成期間分の生産・物流計画が全て作成されるので、処理を終了する。また、物流計画の確定は、物流指示を必要とする事象が発生する毎に行ってもよい。
【００４０】
上述したように、初期値を移動させながら計算範囲を分割するようにしているので、計算負荷が大きなスケジュール問題を計算する場合においても実用時間内で計算することが可能となる。したがって、計算要素が莫大な大規模工場の生産・物流スケジュールを作成する場合においても実用時間でスケジュールを作成することができる。特に、本実施の形態においては、（１）数式モデル３２１を数式モデル縮小化情報保持手段３２２の縮小化情報を基に取り込むようにすることで、数式モデル縮小化手段３２３に於いて上記最適化計算に必要な数式モデル３２４の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにしたこと、（２）最適化計算手段３３０と物流シミュレータ３１０とを連動させて分割処理を行っているので、各々の事象において多少のずれが生じた場合でも、事象毎に微調整を行うことが可能となり、最適なスケジュールを実用時間内で作成することができるようになる。
【００４１】
これにより、上記物流シミュレータ３１０の規模が非常に大きい場合、或いは制約条件が非常に多くて複雑な場合でも、上記物流シミュレータ３１０に記載された物流状態、数式のうち、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１や数式モデル縮小化情報保持手段３２２の縮小化情報として取り込むようにすることで、数式モデル縮小化手段３２３において上記最適化計算に必要な数式モデル３２４の規模を適切な範囲にして、実用的な時間内で最適化計算を行うようにすることができる。
【００４２】
上記物流シミュレータ３１０は、考慮すべき物流状態、物流制約を全て記載することができるので、１回のシミュレーションを行って作成されたスケジュールは現実に実行可能となることが保証される。
【００４３】
上述したように、数式モデル３２１を数式モデル縮小化情報保持手段３２２の縮小化情報を基に取り込むようにすることで、数式モデル縮小化手段３２３に於いて上記最適化計算に必要な数式モデル３２４を適切な規模にして最適化計算を行い、最適化計算手段３３０と物流シミュレータ３１０とを連動させて物流スケジュールを作成するようにしたので、（１）計算の繰り返しをしないでスケジュールを作成することができる。また、（２）スケジュール作成に影響が大きい重要な部分のみを上記数式モデル３２１に取り込むようにすることで計算時間を短縮することができるとともに、（３）連続した工程や製品等の流れを含んだ物流構造を正確に容易に記述し、物流制約と物流構造を同時に定式化することを非熟練技術者でも短時間で実現することができるようになる。（４）大規模な問題においても定式化の困難性を意識することの無く、生産・物流計画或いは制御を、高速に或いは立案者の求める精度で詳細に最適化することが可能となる。（５）クレーン等の秒単位の精度での計画が要求され、大規模な問題（大規模な定式化）となる運行最適化問題に対して高速に或いは立案者の求める精度で詳細に最適化することが可能となる。（６）物流制約と物流構造を同時に定式化することや高速に或いは立案者の求める精度で詳細に、最適化できることを利用しクレーンやＡＧＶ等の運行最適化問題への適用を可能となる。
【００４４】
また、物流指示が必要な事象が発生するたびに上記物流シミュレータ３１０の物流状態及び物流制約の情報を検出し、上記検出した検出情報と予め定めた評価指標を基に、上記最適化計算手段３３０により最適化手法によって最適物流指示を計算し、上記計算結果に基づいて上記物流シミュレータ３１０で詳細シミュレーションを行ってスケジュールを作成するので、（７）スケジュール精度を高くすることができるとともに、（８）実行可能性を検証が取れているスケジュールを作成することができる。
【００４５】
また、数式モデル３２１を数式モデル縮小化情報保持手段３２２の縮小化情報を基に取り込み数式モデル縮小化手段３２３で算出する上記最適化計算に必要な数式モデル３２４を導入したので、スケジュール作成に影響が大きい重要な部分に変更が生じた場合でも迅速に対処することが可能となり、メンテナンス性が高いスケジュール作成装置を構築することができる。
【００４６】
図３は、製造プロセスのペトリネットモデルとして、処理時間に比例した数のプレースで各工程を表わしたペトリネットモデルを構築し、各工程でのきざみ時間遅れを表わす遷移行列Ａと接続関係を表わした接続行列Ｂ（＝Ｂ+−Ｂ-）を算出するための処理手順の例を示すフローチャートである。
【００４７】
最初に離散きざみ時間ΔＴを入力し（ステップＳ１）、次に全ての処理工程と処理時間Ｔｐとを入力する（ステップＳ２）。そして、処理工程ごとに処理時間Ｔｐをきざみ時間ΔＴで除して整数化することにより上記各処理工程のプレース数ｎｐを求め（ステップＳ３、Ｓ４）、そのプレース数ｎｐに従って、全処理工程のプレースを連結してペトリネットモデルを構築し、各工程でのきざみ時間遅れを表わす遷移行列Ａとその接続関係を表わす接続行列Ｂ（＝Ｂ+−Ｂ-）を算出する（ステップＳ５）。なお、上記ステップＳ１で入力する離散きざみ時間ΔＴは、各製品種各工程処理時間の最大公約数をもって定義するのが最も効率的であるが、目的とする制御精度を勘案して適宜設定すればよい。
【００４８】
図４は、単一の工程で単一の製品を処理して製造するプロセスの単純なモデルを示す。図４に示すように、単一の製品は工程１で処理される。ここで扱う製品は、単一品種であることを想定しており、工程１で処理される。例えば、工程１では、原料がバッファ１に蓄えられた後、装置１において上記原料に対して所定の処理が行われ、製造された製品が製品置場に置かれる。なお、矢印は製品の流れを示し、矢印に付した数字は製品の搬送可能容量を示す（常に１個とする）。ここで、工程１内の装置１での処理時間は２単位時間であり（単位時間は離散きざみ時間ΔＴのことであり、例えば５分に設定される）、装置１における製品の容量は１個である。なお、バッファ及び製品置場には製品の容量制限はない。
【００４９】
このような物流モデルにおいて、全ての製品を設定された目標時間までに製造するための最適なスケジュールを作る問題を考える。そのための第１段階として、上記数式モデルに基づくペトリネットモデルを構築する。
【００５０】
図５は、図４に示した製造プロセスに本実施形態２を適用した場合に得られるペトリネットモデルを示したものである。なお、説明の便宜上、図５のペトリネットモデルでは、装置１の処理時間に比例した数のプレースで表わしている。
【００５１】
このペトリネットモデルでは、プレースｐ１（工程１の入側バッファ）からトランジションｔ１を介して原料が投入され、それぞれ装置１の処理を経て、トランジションｔ２を経由して製品置場のプレースｐ４に搬出される。なお、図５において、プレースｐ２とｐ３との間にはトランジションであることを表わす符号ｔが付けられていない。これは、上述したように、実際のペトリネットモデルではきざみ時間遅れを有する１個のプレースにより表現され、トランジションの操作とは関係なく処理が行われるからである。すなわち、製品の移動は、トランジションの操作によって行われるのではなく、操作の有無に関係なく順次移動されていく。このような製品の移動は、遷移行列Ａによって表わされる。
【００５２】
一方、トランジションの発火は、接続行列Ｂ（＝Ｂ+−Ｂ-）により表わされる。このうち、行列Ｂ+は、トランジションの発火によって製品すなわちトークンがプレースへと入力されることにより、当該プレースにおけるトークンの数が増えることを表わす。一方、行列Ｂ-は、トランジションの発火によってトークンがプレースから出力されることにより、当該プレースにおけるトークンの数が減ることを表わす。
【００５３】
製品の移動に際して、１つのトランジションに対して１つ或いは複数のプレースからアーク（矢印）が入力している場合には、それらのプレースの全てに製品すなわちトークンが存在していないとトランジションの操作ができない。これをトランジションの発火則と言う。また、１つのトランジションから複数のプレースにアークが出力している場合には、それらのプレースの全てにトークンが出力される。
【００５４】
なお、アークとは、トランジションからプレース、或いはプレースからトランジションへトークンが移動する方向を示すものであり、その数は移動するトークンの数を示している（上述のように、図５の例の場合は移動するトークンの数は何れも１個である）。また、トランジションを操作することを、トランジションを発火させると言う。このように、製造プロセスのペトリネットモデルを構築する。
【００５５】
離散化したある時刻ｋにおいて各プレースに存在するトークンの数を示す状態ベクトルすなわち状態量をｘ(ｋ)で表わし、各トランジション発火の有無を"１"及び"０"で表現した操作ベクトルをｕ(ｋ)で表わすとすると、次の時刻ｋ＋１における状態ベクトルｘ(ｋ＋１)は、以下に示す状態方程式（１）で表わすことができる。
ｘ(ｋ＋１)＝Ａ・ｘ(ｋ) ＋Ｂ・ｕ(ｋ)  （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）・・・（１）
【００５６】
例えば、ここで、図５に示したペトリネットモデルの場合、遷移行列Ａは、次式（２）のように表わされる。また、ｘ(０)、ｕ(０)の具体例は、後述する。
【００５７】
【数１】
2008117309.tif 000003
【００５８】
また、例えば、ここで、図５に示したペトリネットモデルの場合、接続行列Ｂを分解した２つの行列Ｂ+，Ｂ-は、次式（３）、（４）のように表わされる。
【００５９】
【数２】
2008117309.tif 000004
【００６０】
このように、処理時間に比例した数のプレースを持つペトリネットモデルを用い、各工程での、きざみ時間遅れを表わした遷移行列Ａと接続関係を表わした接続行列Ｂ（＝Ｂ+−Ｂ-）で各工程を表わすことにより、離散時刻ｋが１進むたびに複数のプレースをトークンが移動していくことを表現できる。
【００６１】
また、本実施の形態では、上述の状態方程式（１）の他に、以下に述べる各条件式を導入している。すなわち、あるトランジションに入力されている上流のプレースにトークンが存在していれば当該トランジションを発火できるが、存在していないと発火できないというトランジションの発火則から、操作ベクトルｕ(ｋ)が実行可能な条件（最も基本的な物流制約式の１つである発火制約式）を、次式（５）で表わす。
ｘ(ｋ)−Ｂ-・ｕ(ｋ)≧０  （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）・・・（５）
【００６２】
すなわち、状態ベクトルｘ(ｋ)によって表わされる現在の工程内製品仕掛状態から、行列Ｂ-に基づくトランジションの発火によってトークンがプレースから取り出されたときに、そのプレースの状態量が負の値にならないことが条件とされる（発火前に当該プレース中にトークンが存在していなければ状態量は"０"であるから、行列Ｂ-に基づきトランジションを発火させると、状態量は必ず負の値に変化するが、そのような発火は禁止される）。また、状態ベクトルｘ(ｋ)や操作ベクトルｕ(ｋ)に対して、上記と同様のその他の線形不等式制約も数式モデルの中に導入することができる。
【００６３】
本実施の形態においては、製造プロセス・搬送における製品受入計画、製品出荷計画、在庫計画、設備使用計画、設備修理計画、設備能力、設備現況、工程現況、設備現況、在庫現況、設備稼働・故障現況、及び操業者からの操業前提条件の全て或いは一部を表わす入力データに基づいて、上記生産・物流計画の立案開始日時から予め設定された対象期間分を対象として、予め設定した精度に基づいて、製品、移動体、設備の処理に伴う作業群の関係、制約に対して、図１に示す数式モデル３２１を構築するようにしている。数式モデル３２１は、式（１）、式（５）等から構成されている。
【００６４】
上記状態方程式（式（１））と物流制約式（式（５）等を含む）を用いて構成された数式モデル３２１は、半導体記憶手段等により構成される数式モデル保持手段３２０によって保持されている。そして、上記数式モデル３２１は数式モデル保持手段３２０の中で、係数が零の変数を省くため、以下の処理を行う。上記処理を状態方程式（式（１））を例に説明する。まず、保持した状態方程式（式（１））をｋ＝０からＮ−１まで計算するステップの数だけ書き下したのが、式（６）である。
【００６５】
【数３】
2008117309.tif 000005
【００６６】
上式（６）における枠で囲ったｋ＝０ステップの状態方程式（式（１））を遷移行列Ａ、接続行列Ｂの一例を用いて、式（７）に示す。
【００６７】
【数４】
2008117309.tif 000006
【００６８】
上式（７）を各状態ごとに展開したものを式（８）に示す。下線をつけた部分は係数が零であり、計算に必要の無い変数であって、この変数を式（８）から省略する。
【００６９】
【数５】
2008117309.tif 000007
【００７０】
式（８）から不要な変数を省略し整理した式（９）を示す。式（５）等のその他の物流制約式や後に述べる評価関数、初期値、目標等の式も同様の上記処理を行う。
【００７１】
【数６】
2008117309.tif 000008
【００７２】
また、図１の数式モデル３２１から最適化計算手段３３０で最適化処理を行うために、必要な部分を取り出し数式モデルを縮小化するための数式モデル縮小化情報は、半導体記憶手段等により構成される数式モデル縮小化情報保持手段３２２によって保持されている。まず、数式モデル縮小化情報について、図６、図７で示す例を用いて説明する。図６には操業パターン毎に計算に必要な遷移行列の要素ＩＤを順に記載している。図７には操業パターン毎に計算に必要な接続行列の要素ＩＤを順に記載している。それぞれ、操業パターン数だけ計算に必要な要素ＩＤを情報として保持している。
【００７３】
上記の数式モデル縮小化情報保持手段３２２によって保持されている数式モデル縮小化情報を用いて、数式モデル３２１は数式モデル縮小化手段３２３で最適化計算に必要な数式モデル３２４へ縮小化する処理を行う。例を示して処理の内容を説明する。図２で示した計算対象を操業パターン３と操業パターン４とすると、図６の数式モデル縮小化情報から操業パターン３の計算に必要な遷移行列の要素はＡ３３とＡ３４、操業パターン４の計算に必要な遷移行列の要素はＡ４３とＡ４４となる。この情報を基に、数式モデル３２１（不要な変数を省略した数式モデル）の遷移行列Ａ（式（１０））から最適化計算に必要な数式モデル３２４の遷移行列Ａ（式（１１））を作成する。
【００７４】
【数７】
2008117309.tif 000009
【００７５】
同様に、接続行列Ｂについても、図２で示した計算対象を操業パターン３と操業パターン４とすると、図７の数式モデル縮小化情報から操業パターン３の計算に必要な接続行列の要素はＢ３２とＢ３４とＢ３６、操業パターン４の計算に必要な接続行列の要素はＢ４２とＢ４３とＢ４６となる。この情報を基に、数式モデル３２１（不要な変数を省略した数式モデル）の接続行列Ｂ（式（１２））から最適化計算に必要な数式モデル３２４の接続行列Ｂ（式（１３））を作成する。
【００７６】
【数８】
2008117309.tif 000010
【００７７】
また、式（５）等のその他の物流制約式や後に述べる評価関数、初期値、目標等でも同様の処理を行う。このようにして、上記数式モデル３２１は数式モデル縮小化情報保持手段３２２の情報を基に、数式モデル縮小化手段３２３で最適化計算に必要な数式モデル３２４へ縮小化する処理を行う。
【００７８】
最適化計算に必要な数式モデル３２４は半導体記憶手段等により構成される数式モデル縮小化手段３２２で保持される。そして、上記最適化計算に必要な数式モデル３２４と最適化計算手段３３０によって最適化計算を行い、上記物流シミュレータ３１０に対する物流指示を算出するようにしている。上記最適化計算手段３３０によって行われる最適化計算は評価関数Ｓを用いて行われる。
【００７９】
また、操作ベクトルｕ(ｋ)の各要素が満たすべき条件（最も基本的な物流制約式の１つである）を次式（１４）で表わす。
【００８０】
ｕｊ(ｋ)∈｛０，１｝  （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）・・・（１４）
ただし、ｕｊ(ｋ)は操作ベクトルｕ(ｋ)の第ｊ要素を表わす。
【００８１】
また、操作ベクトルｕ(ｋ)の要素は、０，１のみに限らず、０又は正の整数を取るように定義するようにしても良い。
【００８２】
ここでは、図５に示したように、ペトリネットモデルを構成する各プレースと各トランジションはアーク（矢印）によって接続され、トークンの移動する方向は矢印で定められるが、操作ベクトルｕ(ｋ)の要素に"−１"を入れると（数式上では可能）、矢印の方向とは逆の方向に発火させるというモデルに合わない動きとなってしまう。そのため、矢印の方向を表わす条件式として、操作ベクトルｕ(ｋ)の各要素は"０"か"１"の値しかとらない。
【００８３】
また、計算時間を短縮するため、線形計画法を使用する場合は、上式(１４)は次式（１５）のように制約を緩和する場合もある。
０≦ｕｊ(ｋ)≦１  （ｋ＝０，１，…，Ｎ−１）・・・（１５）｝
【００８４】
このように、本実施形態においては、実際に発火可能なトランジションや矢印の方向は状態方程式（１）だけでは表わすことができないので、これらを表わすための条件式（最も基本的な物流制約式である）として上述の式（５）等を用いる。
【００８５】
また、本実施形態では、評価関数Ｊとして次式（１６）を考える。なお、評価ベクトルｑ(ｋ)，ｒ(ｋ)の右肩にあるＴは、転置ベクトルであることを表わす。
【００８６】
【数９】
2008117309.tif 000011
【００８７】
なお、上述のｑ，ｒは、それぞれプレース数の次元及びトランジション数の次元を有する列ベクトルで、それぞれ制御の過渡特性とトランジション操作の入力エネルギーとを評価関数として表わすためのものであり、制御目的に応じて適宜設定すればよい。例えば、過渡特性を重視する場合は、大きな数値をもつ評価ベクトルｑを設定すればよい。また、操作に要する入力エネルギーを小さく抑えたい場合は、大きな数値をもつ評価ベクトルｒを設定すればよい。
【００８８】
また、上式（１６）に示すように、本実施形態では、工程内製品仕掛状態の目標である目標状態量ｘrなる概念を用いている。このような目標状態量ｘrを導入することで、各プレースの目標値を自由に設定することができる。本実施の形態では、各プレースの目標値を０以外にも設定できるようにしたので、外乱が入ったときに目標値を一定にするように働く（従来は各プレース内のトークン数を常に０個にするように働く）レギュレータとしての扱いに加えて、変動する目標値に追従するサーボ系としての扱いを新たに実現することが可能となる。また、目標値を大きく設定することにより、目標値の大きいプレースで優先的に処理を行うようにする優先処理を実現することも可能となる。
【００８９】
以下に解くべき数式の一例(１７)を示す。なお、ここでは、初期状態量ｘ(０)、目標状態量ｘr(ｋ)、評価ベクトルｑ(ｋ)，ｒ(ｋ)とする。
【００９０】
【数１０】
2008117309.tif 000012
【００９１】
図８は、上述した生産・物流スケジュール作成装置を作成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。図８において、１２００はコンピュータ（ＰＣ）である。ＰＣ１２００は、ＣＰＵ１２０１を備え、ＲＯＭ１２０２又はハードディスク（ＨＤ）１２１１に記憶された、或いはフレキシブルディスクドライブ（ＦＤ）１２１２より供給されるデバイス制御ソフトウェアを実行し、システムバス１２０４に接続される各デバイスを総括的に制御する。上記ＰＣ１２００のＣＰＵ１２０１、ＲＯＭ１２０２又はハードディスク（ＨＤ）１２１１に記憶されたプログラムにより、本実施の形態の各機能手段が構成される。
【００９２】
１２０３はＲＡＭであり、ＣＰＵ１２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。１２０５はキーボードコントローラ（ＫＢＣ）であり、キーボード（ＫＢ）１２０９から入力される信号をシステム本体内に入力する制御を行う。１２０６は表示コントローラ（ＣＲＴＣ）であり、表示手段（ＣＲＴ）１２１０上の表示制御を行う。１２０７はディスクコントローラ（ＤＫＣ）であり、ブートプログラム（起動プログラム：パソコンのハードやソフトの実行（動作）を開始するプログラム）、複数のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイルそしてネットワーク管理プログラム等を記憶するハードディスク（ＨＤ）１２１１、及びフレキシブルディスク（ＦＤ）１２１２とのアクセスを制御する。１２０８はネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）であり、ＬＡＮ１２２０を介して、ネットワークプリンタ、他のネットワーク機器、或いは他のＰＣと双方向のデータのやり取りを行う。
【００９３】
なお、上記実施の形態では、生産・物流スケジュール作成について説明したが、シミュレーション結果３５０に基づいて生産・物流プロセス制御を行うようにすることも可能である。
【００９４】
なお、本発明は複数の機器から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
【００９５】
また、本発明の目的は上述した実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、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。
【００９６】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、上述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００９７】
更に、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００９８】
（実施例）
図９は、１０の処理工程と３台のクレーンを持つ工場を例に、本発明を用いて作成した工程の処理スケジュールとクレーンの運行スケジュールをガントチャートと運行ダイアグラムの形式に表現した例である。横軸は、時間（分単位）、縦軸は工程を表わしている。本例では、大規模な製造プロセスにおいて、本発明を適用すれば、スケジュール作成が可能となる。その際、大規模で複雑なプロセスをモデル化して人の経験或いは判断を一つ一つプログラム化する従来法に比べ、生産・物流スケジュールシステムの構築を格段に容易そして高速に高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の実施の形態に係る生産・物流スケジュール作成装置の概略構成を説明するブロック図である。
【図２】本発明を適用した具体例を示し、生産・物流計画作成手順を説明する図である。
【図３】遷移行列Ａと接続行列Ｂを算出するための処理手順の例を示すフローチャートである。
【図４】単一の工程で単一の製品を処理して製造するプロセスの簡単なモデルを示す図である。
【図５】図４に示した製造プロセスのぺトリネットモデルを示す図である。
【図６】遷移行列Ａの縮小化情報の例を示す図である。
【図７】接続行列Ｂの縮小化情報の例を示す図である。
【図８】本発明を適用した生産・物流スケジュール作成装置を構成可能なコンピュータシステムの一例を示すブロック図である。
【図９】本発明の一実施例を示す図である。
【符号の説明】
【０１００】
３１０  物流シミュレータ
３１１  操業情報保持手段
３２０  数式モデル保持手段
３２１  状態方程式と物流制約式を用いたモデル
３２２  数式モデル縮小化情報保持手段
３２３  数式モデル縮小化手段
３２４  最適化計算に必要な数式モデル
３３０  最適化計算手段
３４０  入力データ
３５０  シミュレーション結果
【図１】
2008117309.tif 000013
【図２】
2008117309.tif 000014
【図３】
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【図４】
2008117309.tif 000016
【図５】
2008117309.tif 000017
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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