(57)【要約】【課題】作業計画の実行可能性をより正確に把握することができ、作業計画を再検討する際に当初の計画を大幅に見直す必要が無く最小限の変更で済むシミュレーション装置及び方法の提供。【解決手段】シミュレーション装置は、作業計画に記述された各日の作業量の値が基本能力の設定値を超えているか否かを判定し、判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていないと判断した場合、前記作業計画を実行可能であると決定する。また、当該シミュレーション装置は、前記実際の進捗状況を示すデータを前記工程に対応したプロセスモデルに入力し、前記実際の進捗状況を示すデータが入力された前記プロセスモデルに基づいてシミュレーションを行い、前記工程の進捗予想を行う。【選択図】図１
2008192172.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画と、１日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、１日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取り、且つ、工程のそれぞれの実際の進捗状況を示すデータを受け取る入力手段と、
シミュレーション手段と
を備え、
前記シミュレーション手段は、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定し、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていない場合、前記作業計画を実行可能であると判断し、且つ、
前記シミュレーション手段は、前記実際の進捗状況を示すデータを前記工程に対応したプロセスモデルに入力し、前記実際の進捗状況を示すデータが入力された前記プロセスモデルに基づいてシミュレーションを行い、前記工程の進捗予想を行う
シミュレーション装置。
【請求項２】
入力手段と、シミュレーション手段とを備えるシミュレーション装置を用いたシミュレーション方法であって、
（ａ）前記入力手段が、日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画を受け取ることと、
（ｂ）前記入力手段が、１日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、１日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取ることと、
（ｃ）前記シミュレーション手段が、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定することと、
（ｄ）前記シミュレーション手段が、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えているか否かを判断することと、
（ｅ）前記シミュレーション手段が、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていない場合、前記作業計画を実行可能であると判断することと、
（ｆ）前記入力手段が、工程のそれぞれの実際の進捗状況を示すデータを受け取ることと、
（ｇ）前記シミュレーション手段が、前記実際の進捗状況を示すデータを前記工程に対応したプロセスモデルに入力し、前記実際の進捗状況を示すデータが入力された前記プロセスモデルに基づいてシミュレーションを行い、前記工程の進捗予想を行うことと
を備えたシミュレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シミュレーション装置及びシミュレーション方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
造船作業のように作業工数および作業場所が極めて多い作業では、作業計画の実行可能性の検討、および作業の進捗予想をできる限り正確に行うことが求められる。例えば大型豪華客船には、客室の数が千以上あるものがあり、それらの客室の施工に際して、各部材の搬入搬出、天井を施工する作業、壁を施工する作業、および床を施工する作業のそれぞれが何人の作業員によっていつ開始され、いつ終了するか等の作業計画の出来によって、全体の作業日数が大幅に増減する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
各工程毎の進捗予想を正確に行うことが望まれる。
各工程に割当てられる作業者の数（作業能力量）が最適であることが望まれる。
各工程に対し、作業者が最適な日程にて割り当てられることが望まれる。
余剰能力が他の工程に最適に振り替えられることが望まれる。
【０００４】
作業計画の実行可能性をより正確に把握することが望まれる。
作業計画を再検討する際に当初の計画を大幅に見直す必要が無く最小限の変更で済むことが望まれる。
【０００５】
作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、その作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することが望まれている。
作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、より少ない演算量でその作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することが望まれている。
【０００６】
本発明の目的は、各工程毎の進捗予想を正確に行うことができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
本発明の他の目的は、各工程に割当てられる作業者の数（作業能力量）の最適化を行うことができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
本発明のさらに他の目的は、各工程に対し、作業者が最適な日程にて割り当てられることができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
本発明のさらに他の目的は、余剰能力が他の工程に最適に振り替えられることができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
【０００７】
本発明のさらに他の目的は、作業計画の実行可能性をより正確に把握することができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
本発明のさらに他の目的は、作業計画を再検討する際に当初の計画を大幅に見直す必要が無く最小限の変更で済むことができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
【０００８】
本発明のさらに他の目的は、作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、その作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
本発明のさらに他の目的は、作業開始前に予想されていた状況に対して、作業開始後の状況がずれているとき、より少ない演算量でその作業開始後の状況を加味して作業進捗状況を把握することができるシミュレーション装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明のシミュレーション装置は、日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画と、１日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、１日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取り、且つ、工程のそれぞれの実際の進捗状況を示すデータを受け取る入力手段と、シミュレーション手段とを備える。前記シミュレーション手段は、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定し、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていない場合、前記作業計画を実行可能であると判断する。加えて、前記シミュレーション手段は、前記実際の進捗状況を示すデータを前記工程に対応したプロセスモデルに入力し、前記実際の進捗状況を示すデータが入力された前記プロセスモデルに基づいてシミュレーションを行い、前記工程の進捗予想を行う。
【００１０】
本発明のシミュレーション方法は、入力手段と、シミュレーション手段とを備えるシミュレーション装置を用いたシミュレーション方法であって、
（ａ）前記入力手段が、日ごとに行うべき作業量の値を記述した作業計画を受け取ることと、
（ｂ）前記入力手段が、１日当たりの作業量として表された基本能力の設定値と、１日当たりの作業量として表された許容能力の設定値とを受け取ることと、
（ｃ）前記シミュレーション手段が、前記作業計画に記述された各日の作業量の値が前記基本能力の設定値を超えているか否かを判定することと、
（ｄ）前記シミュレーション手段が、前記判定の結果、前記作業計画に記述された作業量の値が前記基本能力の設定値を超えている日が連続してある場合、前記作業計画に記述された作業量の値から前記基本能力の設定値を減じた差の前記連続する日についての合計を連続オーバー作業量として算出し、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えているか否かを判断することと、
（ｅ）前記シミュレーション手段が、前記連続オーバー作業量が前記許容能力の設定値を超えていないと判断した場合、前記作業計画を実行可能であると決定することと、
（ｆ）前記入力手段が、工程のそれぞれの実際の進捗状況を示すデータを受け取ることと、
（ｇ）前記シミュレーション手段が、前記実際の進捗状況を示すデータを前記工程に対応したプロセスモデルに入力し、前記実際の進捗状況を示すデータが入力された前記プロセスモデルに基づいてシミュレーションを行い、前記工程の進捗予想を行うことと
を備えている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、作業計画の実行可能性をより正確に把握することができ、作業計画を再検討する際に当初の計画を大幅に見直す必要が無く最小限の変更で済むシミュレーション装置及び方法が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の一実施形態が説明される。
【００１３】
図１を参照して、第１実施形態について説明する。
本実施形態は、各工程毎の進捗予想をより正確に行うための作業進捗予想装置である。図１は、作業進捗予想装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【００１４】
図１に示されるように、作業進捗予想を行う対象を特定するステップＳ１と、作業者数を特定するステップＳ２と、作業手順モデルを選択するステップＳ３と、作業進捗度を計算するステップＳ４と、その計算結果を集計して出力するステップＳ５とを備えている。
【００１５】
図２は、ステップＳ１およびＳ２が行われた状態を示すテーブルである。
図２のテーブルの行に示される作業場所ＡからＺは、ステップＳ１にて特定された工程および作業場所を示している。本ケースでは、作業場所と工程とが一対一に対応している。図２のテーブルの列に示される「日」は、ステップＳ１にて特定された計画日時を示している。
【００１６】
図２に示されるように、作業場所Ａに関しては、初日から三日目まで連続して１人ずつの作業者が割当てられている（ステップＳ２）。作業場所Ｂに関しては、二日目から四日目まで連続して２人ずつの作業者が割当てられている。作業場所Ｃに関しては、二日目と四日目と六日目に一人ずつの作業者が割当てられている。作業場所Ｄに関しては、三日目と五日目に五人ずつの作業者が割り当てられている。
【００１７】
図３は、ステップＳ３にて用いられる作業手順モデルを示している。図３において「人数が１のときの１０ｎ」とは、１人で作業をすると一日につき、１０×１＝１０（％）ずつ作業が進捗する、という意味である。「人数が２、３のときの２０ｎ」とは、２人で作業をすると一日につき、２０×２＝４０（％）ずつ作業が進捗し、３人で作業をすると一日につき、２０×３＝６０（％）ずつ作業が進捗する、という意味である。同様に、「人数が４、５のときの３０ｎ」とは、４人で作業をすると一日につき、３０×４＝１２０（％）ずつ作業が進捗し、５人で作業をすると一日につき、３０×５＝１５０（％）ずつ作業が進捗する、という意味である。
【００１８】
図３に示されるように、仕事量（進捗度）は、人数に必ずしも比例するわけではない。作業場所のスペースが狭いケースでは多人数だと自由移動が妨げられるなどの理由から、人数に比例して作業効率が上がるわけではない。図３に示されるような、「作業内容や作業状況ないし作業環境に応じた人数と進捗度の関係を示す関数」を作成した点が本実施形態のポイントの一つである。
【００１９】
従来、図３に示される作業手順モデルが無いときには、図２に示されるようにステップＳ１およびＳ２が行われた後に、人数に比例した形での作業進捗度しか求めることができなかった。すなわち、図２のように人数が割当てられると、仕事量はその人数に比例していると考えざるを得ないから、その作業進捗度は図４に示される表として出力されていた。図４に示されるように、作業場所Ａに関しては初日から三日目まで１人ずつが作業をすると、一日につき１０ずつの量の仕事が行われ、その結果、作業進捗度としては日ごとに累積されて１０、２０、３０％となり、作業場所Ｂに関しては二日目から四日目まで２人ずつが作業をすると、一日につき２０（一人の仕事量を単純に２倍にしたもの）ずつの量の仕事が行われ、その結果、作業進捗度としては日ごとに累積されて２０、４０、６０％となっている。作業場所ＣおよびＤに関しても同様である。
【００２０】
一方、本実施形態では、図３に示される作業手順モデルに基づいて作業進捗度が計算される（ステップＳ４）結果として、図５および図６に示される表が得られる。
【００２１】
すなわち、作業場所Ａに関しては１人ずつが割当てられる（図２参照）から、図３の作業手順モデルに基づき計算すると、１０×１＝１０（％）ずつ進捗し、その結果、図５の作業場所Ａに関する進捗度は、１０、２０、３０％となっている。作業場所Ｂに関しては二人ずつが割当てられるから、図３の作業手順モデルに基づき計算すると、２０×２＝４０（％）ずつ進捗し、その結果、図５の作業場所Ｂに関する進捗度は、４０、８０、１００％となっている。作業場所Ｂの四日目（作業期間は三日）に関しては、４０×３＝１２０（％）となるが作業進捗度は１００（％）を超えることはあり得ないから１００（％）とされている。その余った２０（％）は、図６に示されるように、余剰能力が２０（％）として表される。同様に、作業場所Ｄに関しては五人ずつが割当てられるから、３０×５＝１５０（％）ずつ進捗し、図５では作業開始日に１００（％）となっている。作業場所Ｄに関して、図６では、作業開始日に５０（％）が余剰し、作業の二日目に１５０（％）の余剰能力が生まれることが示されている。
【００２２】
本実施形態によれば、作業手順モデルに基づいて作業進捗度を計算するため、従来に比べてより正確な作業進捗度を予想することができる。より正確な作業進捗予想に基づいて、ステップＳ２の作業者数の割当て（何日間（何日目）に何人を割当てるか）を再検討することが可能となる。
さらに、図６に示される余剰能力が分かると、ステップＳ２の作業者数の割当てを再検討したり、余剰能力を他の作業場所に振り替えることを検討することが可能となる。
【００２３】
次に、図７から図１１を参照して、第２実施形態について説明する。
【００２４】
第２実施形態は、立案された作業計画が実行可能であるか否かを実態に即した形でより正確に把握することを企図して提案される。
【００２５】
図７に示されるように、第２実施形態は、工程を入力するステップＳ１１と、基本能力と許容能力を入力するステップＳ１２と、基本能力を超えたか否かを判定するステップＳ１３と、オーバーしている作業量を計算するステップＳ１４と、そのオーバー作業量が許容容量内か否かを判定するステップＳ１５と、計画通り作業を進めるステップＳ１６と、計画を遅らせるステップＳ１７と、結果を出力するステップＳ１８とを備えている。
【００２６】
図８は、本実施形態で立案された作業計画を示すガントチャートである。図８に示される内容がステップＳ１１で入力される。図８に示されるように、作業（作業内容）Ａは全体で１０００ｋｇの作業量（例えば、搬送量など）であり、作業計画では、初日から５日目まで１日につき２００ｋｇの作業量をしてその作業を終了する予定である。同様に、作業Ｂは全体で６００ｋｇの作業量であり、作業計画では、４日目から８日目まで１日につき１２０ｋｇの作業量をしてその作業を終了する予定である。同様に、作業Ｃは全体で２５０ｋｇの作業量であり、作業計画では、６日目から１１日目まで１日につき５０ｋｇの作業量をしてその作業を終了する予定である。
【００２７】
次いで、ステップＳ１２では、基本能力が１日につき３００ｋｇと設定（入力）され、許容能力が１００ｋｇ・日と設定される。
ステップＳ１３では、上記基本能力として、１日に行う作業量が３００ｋｇを超えたらその基本能力を超えていると判断される。
ステップＳ１５では、上記許容能力として、１日のみであれば１００ｋｇを超えなければ許容容量内と判断され、連続する２日間であればその２日間の合計が１００ｋｇを超えなければ許容容量内と判断され、連続する３日間であればその３日間の合計が１００ｋｇを超えなければ許容容量内と判断される。
【００２８】
図９は、図８に示される作業計画をその計画通りに実行するときに日ごとに行うべき作業量を示したものである。初日から３日目までは、作業Ａとして一日につき２００ｋｇずつの作業量が行われる。４日目と５日目は、作業Ａに加えて作業Ｂも行われるため、一日につき３２０ｋｇずつの作業量が行われる。６日目は作業Ｂのみとして１２０ｋｇの作業量が行われる。７日目と８日目は、作業Ｂに加えて作業Ｃも行われるため、一日につき１７０ｋｇずつの作業量が行われる。９日目から１１日目までは作業Ｃのみとして５０ｋｇの作業量が行われる。
【００２９】
ステップＳ１３においては、４日目と５日目の各作業量が３００ｋｇを超えているため基本能力を超えていると判断される（ステップＳ１３−Ｙ）。その結果、ステップＳ１４に進み、そのオーバーしている作業量が計算される。４日目と５日目という連続する２日間では、２０×２＝４０（ｋｇ）がオーバー作業量とされる。ステップＳ１５においては、４０（ｋｇ）は１００（ｋｇ）を超えていないと判断されて（ステップＳ１５−Ｙ）、ステップＳ１６に進み、図８の作業計画通りに作業を進めることが可能であると決定される。
【００３０】
基本能力および許容能力は、例えば、労働規約（１日単位では残業を含めて最高何時間まで労働が可能で、１週間単位では最高何時間まで労働が可能であると規定されているようなもの）に基づいて決定されることができる。
【００３１】
本実施形態では、実行可能な作業量には、マージンがあり、単一の画一的な基準（基本能力）では、計画の実行可能性につき正確な判断ができないことに着目している。さらに、そのマージンとしての許容能力は、作業量としてその単位が「ｋｇ・日」として定義されている。許容能力は、連続オーバー作業量（のべ）が設定量（本例では１００ｋｇ）を超えなければよく、基本能力をオーバーする日が連続的ではなく途切れた時点で、その連続オーバー作業量はリセットされる。
【００３２】
従来は、単一の画一的な基準（基本能力：１日につき３００ｋｇ）のみで判断されていた。その結果、図１０および図１１に示されるように、図８の作業計画では、４日目および５日目が基本能力を超えるために、作業Ｂは６日目から作業が開始される。その結果、作業Ｂの作業終了時点は１０日目となる。作業Ｃは、作業Ｂとその作業内容に関連性を有しているなどの理由により、図８の当初の計画にあるように作業Ｂの作業開始日から４日目からでないと着手できないとすると、作業Ｂの作業開始日が６日目にずれた結果、作業Ｃの作業開始日は９日目となり、作業Ｃの作業終了日は１３日目となる（図８および図９の当初の計画では１１日目に終了）。
【００３３】
上記のように、従来は基本能力を超えれば直ちに計画を遅らせていたが、本実施形態によれば、許容能力内であればその計画通りに実行される。許容能力を超えていても、その許容能力を超えない範囲で再計画すれば足りるため、当初の作業計画が大幅に見直されることが最小限に抑えられる。
【００３４】
なお、図８の例では、最小作業単位は、作業Ａは２００ｋｇであり、作業Ｂは１２０ｋｇであり、作業Ｃは５０ｋｇであると想定して説明した。
以下に、最小作業単位について説明する。ここでは、作業Ｂの最小作業単位が４０ｋｇであり、１日につき３つの最小作業単位（１２０ｋｇ）ずつ行うことが予定されているとする。
【００３５】
ステップＳ１５の結果、仮に４日目と５日目の連続オーバー作業量が許容容量（許容能力）を１６０ｋｇだけ超えている（連続オーバー作業量は２６０ｋｇ）と判断された場合について考える。４日目および５日目のそれぞれで作業Ｂは１２０ｋｇずつ行われる予定であるが、そのうちの作業Ｂの最小作業単位を１つ（４０ｋｇ）ずつ４日目および５日目のそれぞれで行い、１日につき残りの２つの最小作業単位（８０ｋｇ）の２日分（合計１６０ｋｇ）を６日目以降にまわせば、４日目と５日目の連続オーバー作業量は許容能力を超過しなくなる。上記のように、許容能力を超えないように最小作業単位ずつ調整して再計画することで、当初の作業計画を大幅に見直すことが最小限に抑えられる。
【００３６】
次に、図１２から図１５を参照して第３実施形態について説明する。
【００３７】
一般に、作業進捗状況を予測するために用いられるシミュレータでは、実際の作業が行われてから時間が経つに連れて、作業開始前にシミュレータ内で想定されていたデータと、実際の作業進捗状況を示すデータとの間に誤差が生じる。
第３実施形態は、作業が開始された後に実際の作業進捗状況を反映させたデータをシミュレータに入力して、その後の作業進捗状況をより正確に予想することを企図したものである。
【００３８】
図１２は、工程Ａ〜Ｃの作業計画を示すガンチャートである。
【００３９】
図１３（ａ）に示されるように、工程Ａ〜Ｃの３つのプロセスモデル１０１、１０２、１０３に基づいてシミュレーションが行われる。第１のプロセスモデル１０１は、工程Ａに対応し、材料搬入場所である倉庫のモデルである。第２のプロセスモデル１０２は、工程Ｂに対応し、その材料からなる製品を搬送するためのフォークリフトのモデルである。第３のプロセスモデル１０３は、工程Ｃに対応し、フォークリフトで搬送された製品を輸送するリフトのモデルである。
【００４０】
シミュレータに入力された設定（予想）データに基づいて、シミュレーションが開始されると、第１から第３のプロセスモデル１０１〜１０３は、経時的に順次、図１３（ｂ）から（ｄ）のそれぞれの状態になる。第１から第３のプロセスモデル１０１〜１０３内の符号Ｍは、作業中の製品を示している。
【００４１】
ここで、図１２で示される作業計画において、符号Ｓ２に示される５日目以降の作業進捗状況を知りたいときについて説明する。そのためには、その５日目のシミュレーション状況をシミュレータで再現する必要がある。この場合、従来は、シミュレータに入力された設定データに基づいて、初期時点（図１２の符号Ｓ１参照）からシミュレーションを開始し、５日目に相当する時点におけるデータを抽出する。これにより、その５日目のシミュレーション状況がシミュレータで再現される。すなわち、図１３（ｄ）がその５日目の状況に対応しているとすると、従来は図１３（ｂ）〜（ｃ）のそれぞれの演算過程を経た上でないと、図１３（ｄ）の結果が得られなかった。
【００４２】
さらに、従来のように設定データに基づいてシミュレータにて演算すると、その５日目に相当するシミュレーション状況は、図１２のＳ２に示されるように、工程Ａは終了し、工程Ｂは８０％終了し、工程Ｃは１０％終了しているとする。これに対して、実際の５日目の作業進捗状況では、図１４に示されるように、工程Ａは終了し、工程Ｂは７０％終了し、工程Ｃは２０％終了していることがあり、作業開始前にシミュレータ内で想定されていたデータ（設定データ）と、実際の作業進捗状況を示すデータとの間で誤差が生じることがある。
【００４３】
これに対して、本実施形態においては、その５日目の実際の作業進捗状況を、それぞれのプロセスモデル１０１〜１０３に入力することで、実際の進捗状況が反映されたシミュレーションデータをシミュレータ上で表現することができる。
【００４４】
本実施形態では、図１５に示されるように、各プロセスモデル１０１〜１０３のそれぞれによって、その５日目の実際の作業進捗状況を以下のようにして再現する。
【００４５】
工程Ａは、１０時間の作業量であり、工程Ｂは６０時間の作業量であり、工程Ｃは３０時間の作業量であるとする。各作業量をプロセス条件として、第１から第３のプロセスモデル１０１〜１０３に設定する。すなわち、第１のプロセスモデル１０１では、製品Ｍが入力されてから１０時間経過後に出力される。第２のプロセスモデル１０２では、製品Ｍが入力されてから６０時間経過後に出力される。第３のプロセスモデル１０３では、製品Ｍが入力されてから３０時間経過後に出力される。
【００４６】
まずシミュレータ上において、第１から第３のプロセスモデル１０１〜１０３のそれぞれの入力部に、製品Ｍが入力された状況を生成する。演算部３００は、工程Ａの作業は終了しているから、第１のプロセスモデル１０１の入力部に入力された製品Ｍは、１０−１０×１＝０（時間）を経過したら、第１のプロセスモデル１０１から出力されるように設定する。同様に、演算部３００は、工程Ｂの作業は７０％終了しているから、第２のプロセスモデル１０２の入力部に入力された製品Ｍは、６０−６０×０．７＝１８（時間）を経過したら、第２のプロセスモデル１０２から出力されるように設定する。同様に、演算部３００は、工程Ｃの作業は２０％終了しているから、第３のプロセスモデル１０３の入力部に入力された製品Ｍは、３０−３０×０．２＝２４（時間）を経過したら、第３のプロセスモデル１０３から出力されるように設定する。
【００４７】
シミュレータにて上記のように設定することで、５日目の実際の状況を正確に再現することができる。５日目以降の状況を予測したいときには、その正確に再現された状況から、すなわちＳ２の時点からシミュレーション計算を開始すれば、高精度の予測を行うことができる。
【００４８】
本発明では、上記第１から第３の実施形態の全ての機能を１台のシミュレーション装置で実現することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態の作業進捗予測装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図２】図２は、本発明の第１実施形態において各作業場所に割当てられる作業者数を示す図である。
【図３】図３は、本発明の第１実施形態における作業手順モデルを示す図である。
【図４】図４は、従来の作業進捗度を示す図である。
【図５】図５は、本発明の第１実施形態における作業進捗度を示す図である。
【図６】図６は、本発明の第１実施形態における余剰能力を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第２実施形態の動作の流れを示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の第２実施形態にて立案された作業計画を示すガンチャートである。
【図９】図９は、本発明の第２実施形態にて立案された作業計画をその計画通りに実行するときに日ごとに行われるべき作業量を示す図である。
【図１０】図１０は、従来の手法では、立案された作業計画が遅れることを示すガンチャートである。
【図１１】図１１は、従来の手法では、立案された作業計画が遅れ、その遅れた計画が実行されるときの日ごとに行われるべき作業量を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の第３の実施形態に関し、各工程の作業計画を示すガンチャートである。
【図１３】図１３（ａ）〜（ｄ）は、本発明の第３の実施形態に関し、各プロセスモデルの計算過程における流れを示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の第３の実施形態に関し、実際の作業が途中まで行われた後の各工程の作業計画を示すガンチャートである。
【図１５】図１５は、本発明の第３の実施形態に関し、途中まで行われた実際の作業のデータを反映させたシミュレータの動作を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０１  プロセスモデル
１０２  プロセスモデル
１０３  プロセスモデル
Ｍ  製品
【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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