(57)【要約】【課題】長工期化している製造装置の特定、全体工期の期待値及び分散の予測を可能とした工期管理システム及びそれに用いる記録媒体を提供する。【解決手段】各製造装置で処理完了より得られる処理前待ち時間及び処理時間を含む装置データのデータ入力手段１１、データ入力手段１１から入力された処理前待ち時間から、各製造装置の処理前待ち時間の分布を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段１２、特徴ベクトルを用い、自己組織化マップを学習して、特徴ベクトルに近いベクトル情報を有するユニットを、類似度が高いもの近接配置されるようにして形成したクラスタを有するセルマップを作成するセルマップ作成手段１３、セルマップが有するクラスタの境界を検出し、境界を生成したクラスタリングマップを作成するクラスタリングマップ作成手段１４、クラスタリング結果を抽出する各装置のクラスタリング結果抽出手段を備える。【選択図】　　　　図１
2004030088.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各製造装置で処理が完了することによって得られる処理前待ち時間及び処理時間を含む装置データを入力するデータ入力手段、
該データ入力手段から入力された上記処理前待ち時間から、上記各製造装置の処理前待ち時間の分布を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段、
上記特徴ベクトルを用いて自己組織化マップを学習して、上記特徴ベクトルに近いベクトル情報を有するユニットを上記ベクトル情報が類似したユニットが近接場所に位置するように配置して形成したクラスタを有するセルマップを作成するセルマップ作成手段、
上記セルマップが有するクラスタの境界を検出し、境界を生成したクラスタリングマップを作成するクラスタリングマップ作成手段、
上記各製造装置に対応する上記ユニットが、上記クラスタリングマップのどのクラスタに属するかを抽出するクラスタリング結果抽出手段を備えたことを特徴とする工期管理システム。
【請求項２】
上記クラスタの代表となるベクトル情報を有する代表ユニットを算出して、該代表ユニットの処理前待ち時間の分布である代表分布モデルを算出する代表分布モデル算出手段と、上記各製造装置の基準データを格納する工程フローデータ格納手段と、上記クラスタリングマップ結果抽出手段で抽出した上記クラスタリングマップの結果及び上記基準データを元にして算出した上記各製造装置の使用回数に基づき上記代表分布モデルの和を算出することによって全体工期の期待値と分散を求める全体工期予測結果算出手段とを備えたことを特徴とする請求項１記載の工期管理システム。
【請求項３】
上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記各ユニットが持つ上記ベクトル情報から上記各ユニット間のユークリッド距離を算出することによって上記クラスタの境界を検出することを特徴とする請求項１記載の工期管理システム。
【請求項４】
上記代表分布モデル算出手段は、上記代表ユニットを、上記セルマップ上で上記クラスタの張る空間の重心から算出することを特徴とする請求項２記載の工期管理システム。
【請求項５】
上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記代表ユニットの任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線を算出し、該Ｖｏｌｏｎｏｉ線を上記クラスタの境界とすることを特徴とする請求項２記載の工期管理システム。
【請求項６】
上記全体工期予測結果算出手段は、上記代表分布モデルそれぞれの期待値及び分散を算出し、該期待値及び分散それぞれの和を算出することを特徴とする請求項２記載の工期管理システム。
【請求項７】
各製造装置で処理が完了することによって得られる処理前待ち時間及び処理時間を含む装置データを入力するデータ入力手段、
該データ入力手段から入力された上記処理前待ち時間から、上記各製造装置の処理前待ち時間の分布を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段、
上記特徴ベクトルを用いて自己組織化マップを学習して、上記特徴ベクトルに近いベクトル情報を有するユニットを、上記ベクトル情報が類似したユニットが近接場所に位置するように配置して形成したクラスタを有するセルマップを作成するセルマップ作成手段、
上記セルマップが有するクラスタの境界を検出し、境界を生成したクラスタリングマップを作成するクラスタリングマップ作成手段、
上記各製造装置に対応する上記ユニットが、上記クラスタリングマップのどのクラスタに属するかを抽出するクラスタリング結果抽出手段として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な工期管理システムに用いる記録媒体。
【請求項８】
上記クラスタの代表となるベクトル情報を有する代表ユニットを算出して、該代表ユニットの処理前待ち時間の分布である代表分布モデルを算出する代表分布モデル算出手段と、上記各製造装置の基準データを格納する工程フローデータ格納手段と、上記クラスタリングマップ結果抽出手段で抽出した上記クラスタリングマップの結果及び上記基準データを元にして算出した上記各製造装置の使用回数に基づき上記代表分布モデルの和を算出することによって全体工期の期待値と分散を求める全体工期予測結果算出手段として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な請求項７記載の工期管理システムに用いる記録媒体。
【請求項９】
上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記各ユニットが持つ上記ベクトル情報から上記各ユニット間のユークリッド距離を算出することによって上記クラスタの境界を検出する請求項７記載の工期管理システムに用いる記録媒体。
【請求項１０】
上記代表分布モデル算出手段は、上記代表ユニットを、上記セルマップ上で上記クラスタの張る空間の重心から算出する請求項８記載の工期管理システムに用いる記録媒体。
【請求項１１】
上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記代表ユニットの任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線を算出し、該Ｖｏｌｏｎｏｉ線を上記クラスタの境界とする請求項８記載の工期管理システムに用いる記録媒体。
【請求項１２】
上記全体工期予測結果算出手段は、上記代表分布モデルそれぞれの期待値及び分散を算出し、該算出した期待値及び分散それぞれの和を算出する請求項８記載の工期管理システムの用いる記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、製品製造の工期管理方法に関するものであり、特に、長期化している製造装置の特定が可能であり、また、全体工期の期待値と分散の予測が可能な工期管理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
サプライチェーン・マネジメント（ＳＣＭ：Ｓｕｐｐｌｙ　Ｃｈａｉｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）等の進展にともない、材料、部品をライン投入してから製品完成に至る工期を把握、あるいは予測することが増々重要になっている。
【０００３】
工期とは、材料、部品を製造装置によって加工・組立する処理に要する時間（以下、処理時間という）と、製造装置による処理の待ち時間（以下、処理前待ち時間という）との和として表現することができる。この表現による工期の工期分布は、左右非対称であり、正規分布に比べて右側に裾を引きずる場合が多い。
【０００４】
処理時間は、材料、部品を加工・組立処理するのに要する時間であり、予め定められた時間であるのに対して、処理前待ち時間は、生産の負荷状況の増減によって製造装置での処理順番待ちの行列が伸縮し、この処理順番待ちの行列の伸縮の影響を強く受ける。従って、工期を把握、あるいは予測するためには、各製造装置の処理前待ち時間のばらつきを管理する必要がある。
【０００５】
工期を予測する手法として、シミュレーション技術がある。このシミュレーション技術では、実環境のモデル化によってモデル環境を構築し、このモデル環境下において各生産ロットの進捗をシミュレートして工期を算出する。
【０００６】
しかしながら、半導体装置の生産のように、製造工程が非常に多く、製造装置の種類が多岐にわたるような場合には、実環境のモデル化が非常に困難である。例えば、製造装置の故障発生をモデル化することは極めて困難である。また、たとえモデル化しても、全製造装置に対して故障モデルを詳細に設計することは、そのモデル環境下におけるシミュレーションの計算時間が膨大になるので、実運用としては適さない。
【０００７】
また、各製造装置の処理実績データを蓄積することによって、工期を管理する方法も提案されている。例えば、特開平５−２５７９４５号公報には、作業日時や作業情報等の各製造装置の情報をホストコンピュータに転送し、蓄積することによって、仕掛状況、工期の把握、投入入庫計画の立案支援を管理する方法が記載されている。このような実績データに基づく管理方法では、工期を期待値で代表することが多い。
【０００８】
しかしながら、工期は、ばらつきを有する処理前待ち時間を含んでいるので、工期のみで管理するのでは不十分であり、工期と分散とで管理することが重要である。
【０００９】
また、実績データに基づく管理方法では、例えば、生産実績のない新規投入品の管理方法が不明確となる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記のような従来技術の現状に鑑みなされたものであり、長工期化している製造装置の特定を可能にする工期管理システム及びそれに用いる記録媒体を提供するものである。
【００１１】
また、製造工程が非常に多く、製造装置の種類が多岐にわたるような場合においても、容易に全体工期の期待値と分散を予測することができる工期管理システム及びそれに用いる記録媒体を提供するものである。
【００１２】
また、生産実績のない新規投入品の場合においても、使用する製造装置とその製造装置の使用回数がわかるだけで、全体工期の期待値と分散を予測することができる工期管理システム及びそれに用いる記録媒体を提供するものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る工期管理システムは、各製造装置で処理が完了することによって得られる処理前待ち時間及び処理時間を含む装置データを入力するデータ入力手段、
該データ入力手段から入力された上記処理前待ち時間から、上記各製造装置の処理前待ち時間の分布を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段、
上記特徴ベクトルを用いて自己組織化マップを学習して、上記特徴ベクトルに近いベクトル情報を有するユニットを上記ベクトル情報が類似したユニットが近接場所に位置するように配置して形成したクラスタを有するセルマップを作成するセルマップ作成手段、
上記セルマップが有するクラスタの境界を検出し、境界を生成したクラスタリングマップを作成するクラスタリングマップ作成手段、
上記各製造装置に対応するユニットが、上記クラスタリングマップのどのクラスに属するかを抽出するクラスタリング結果抽出手段を備えたものである。
【００１４】
また、上記クラスタの代表となるベクトル情報を有する代表ユニットを算出して、該代表ユニットの処理前待ち時間の分布である代表分布モデルを算出する代表分布モデル算出手段と、上記各製造装置の基準データを格納する工程フローデータ格納手段と、上記クラスタリングマップ結果抽出手段で抽出した上記クラスタリングマップの結果及び上記基準データを元にして算出した上記各製造装置の使用回数に基づき上記代表分布モデルの和を算出することによって全体工期の期待値と分散を求める全体工期予測結果算出手段とを備えたものである。
【００１５】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記各ユニットが持つ上記ベクトル情報から上記各ユニット間のユークリッド距離を算出することによって上記クラスタの境界を検出するものである。
【００１６】
また、上記代表分布モデル算出手段は、上記代表ユニットを、上記セルマップ上で上記クラスタの張る空間の重心から算出するものである。
【００１７】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記代表ユニットの任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線を算出し、該Ｖｏｌｏｎｏｉ線を上記クラスタの境界とするものである。
【００１８】
また、上記全体工期予測結果算出手段は、上記代表分布モデルそれぞれの期待値及び分散を算出し、該期待値及び分散それぞれの和を算出するものである。
【００１９】
本発明に係る工期管理システムに用いる記録媒体は、各製造装置で処理が完了することによって得られる処理前待ち時間及び処理時間を含む装置データを入力するデータ入力手段、
該データ入力手段から入力された上記処理前待ち時間から、上記各製造装置の処理前待ち時間の分布を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段、
上記特徴ベクトルを用いて自己組織化マップを学習して、上記特徴ベクトルに近いベクトル情報を有するユニットを、上記ベクトル情報が類似したユニットが近接場所に位置するように配置して形成したクラスタを有するセルマップを作成するセルマップ作成手段、
上記セルマップが有するクラスタの境界を検出し、境界を生成したクラスタリングマップを作成するクラスタリングマップ作成手段、
上記各製造装置に対応する上記ユニットが、上記クラスタリングマップのどのクラスタに属するかを抽出するクラスタリング結果抽出手段として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なものである。
【００２０】
また、上記クラスタの代表となるベクトル情報を有する代表ユニットを算出して、該代表ユニットの処理前待ち時間の分布である代表分布モデルを算出する代表分布モデル算出手段と、上記各製造装置の基準データを格納する工程フローデータ格納手段と、上記クラスタリングマップ結果抽出手段で抽出した上記クラスタリングマップの結果及び上記基準データを元にして算出した上記各製造装置の使用回数に基づき上記代表分布モデルの和を算出することによって全体工期の期待値と分散を求める全体工期予測結果算出手段として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なものである。
【００２１】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記各ユニットが持つ上記ベクトル情報から上記各ユニット間のユークリッド距離を算出することによって上記クラスタの境界を検出するものである。
【００２２】
また、上記代表分布モデル算出手段は、上記代表ユニットを、上記セルマップ上で上記クラスタの張る空間の重心から算出するものである。
【００２３】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記代表ユニットの任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線を算出し、該Ｖｏｌｏｎｏｉ線を上記クラスタの境界とするものである。
【００２４】
また、上記全体工期予測結果算出手段は、上記代表分布モデルそれぞれの期待値及び分散を算出し、該算出した期待値及び分散それぞれの和を算出するものである。
【００２５】
【発明の実施の形態】
本発明は、長工期化している製造装置の特定を可能にするために、各製造装置を、各製造装置の処理前待ち時間の分布の類似度に基づいてクラスタリングするものであり、また、全体工期の期待値と分散を予測するために、各クラスタにおける処理前待ち時間の代表モデル分布を算出し、その代表モデル分布の和を算出するものである。
以下に、本発明の実施の形態を図に基づいて説明する。
【００２６】
実施の形態１．
図１は、本発明に係る工期管理システムの実施の形態１におけるシステム構成図である。同図において、１１は製造装置データを入力するデータ入力手段、１２は特徴ベクトル作成手段、１３はセルマップ作成手段、１４はクラスタリングマップ作成手段、１５は代表分布モデル算出手段、１６はクラスタリング結果抽出手段、１７は工程フローデータ格納手段、１８は全体工期分布予測結果算出手段である。
【００２７】
データ入力手段１１は、製造装置で処理が完了することによって得られる装置データである、製造装置名称、工程到着時刻、処理開始時刻、処理完了時刻等のデータを入力する。処理前待ち時間は、工程到着時刻から処理開始時刻までの時間であり、処理時間は、処理開始時刻から処理完了時刻までの時間である。
【００２８】
特徴ベクトル作成手段１２は、データ入力手段１１から得られる各製造装置の処理前待ち時間の分布を表わす特徴ベクトルデータを作成する。処理前待ち時間の分布を表わすデータは、ｎ次元の数値要素からなるベクトルｘ（ｔ）＝（ｘ１（ｔ），ｘ２（ｔ），…，ｘｎ（ｔ））である。ここで、ｔは情報の番号を示してる。
【００２９】
図３は、特徴ベクトル作成手段１２で作成された特徴ベクトルの一例を説明する図であり、処理前待ち時間が１〜３０分の比率を要素１、３１〜６０分の比率を要素２、…、１４１１〜１４４０分の比率を要素４８、１４４１分以上の比率を要素４９とすると、４９次元の数値要素からなる特徴ベクトルデータとなる。
【００３０】
セルマップ作成手段１３は、特徴ベクトル作成手段１２で作成された特徴ベクトルを用いてＫｏｈｏｎｅｎの自己組織化マップを学習させることによって、各特徴ベクトルに類似したベクトル情報を有するユニットを配置したセルマップを作成する。セルマップは、ベクトル情報が類似したユニットが近接場所に位置するように配置して形成したクラスタを有する。
【００３１】
自己組織化マップ（ＳＯＭ：Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ　Ｍａｐ）は、教師なし学習のアルゴリズムを用いるニューラルネットワークモデルであり、多次元データの情報を圧縮して、低次元（多くの場合は２次元）のマップを描き、多次元データを可視化することを目的とする。ＳＯＭには様々な種類があるが、以下に基本的なものについて述べる。
【００３２】
ＳＯＭは、下記式（１）で表される２層のネットワークモデルである。
【００３３】
【数１】
2004030088.tif 000003
【００３４】
上記式（１）は、ユニットｉが情報番号ｔを処理している情報処理能力ｍｉ（ｔ）であるとした時に、外部から特徴ベクトルｘ（ｔ）が入ってきた際に、この特徴ベクトルｘ（ｔ）を学習して、次の特徴ベクトルｘ（ｔ）が入ってきた時には、この特徴ベクトルｘ（ｔ）により近い情報処理能力ｍｉ（ｔ＋１）を獲得するようになる。この時、特徴ベクトルｘ（ｔ）がｎ次元であれば情報処理能力ｍｉ（ｔ＋１）もｎ次元の要素を持つ。なお、ｈｃｉ（ｔ）は学習係数を含めた近傍関数である。
【００３５】
図４は、上記式（１）で表わされるＳＯＭの基本構造を説明するための図である。図において、入力層４１〜４２はｎ次元の特徴ベクトルｘ（ｔ）であり、出力層４３は、出力を視覚的に見るために通常２次元に配置される。図４においては、ユニット４４は縦３、横４の１２ユニットであるが、通常は２５×２５のように多くのユニット４４によって構成される。
【００３６】
図５は、ＳＯＭによる学習のアルゴリズムを示す図であり、学習は図５に示したアルゴリズムをＴ回繰り返すことによって進行する。
まず、特徴ベクトルｘ（ｔ）にいちばん近いユニット、例えば、ユークリッド距離｜ｘ（ｔ）−ｍｉ（ｔ）｜を最小にするユニットｉを、予め準備された多数のユニットの中から探索する（ステップ５１）。その探索したユニットｉに対して添字ｃをつければ、勝者ユニットｍｃ（ｔ）は、下記式（２）で定義される。
【００３７】
【数２】
2004030088.tif 000004
【００３８】
次に、勝者ユニットｍｃ（ｔ）のまわりに近傍領域Ｎｃ（ｔ）を生成する（ステップ５２）。近傍領域Ｎｃ（ｔ）は最初大きく、学習の進行にともないそのサイズを小さくしていく。例えば、近傍領域Ｎｃ（ｔ）は単調減少関数である下記式（３）で更新することができる。
【００３９】
【数３】
2004030088.tif 000005
【００４０】
次に、上記式（１）を用いて、各ユニットｉを特徴ベクトルｘ（ｔ）の方向に少し近づけるように更新する（ステップ５３）。上記式（１）のｈｃｉ（ｔ）は、近傍領域Ｎｃ（ｔ）内のユニットｉに関してｈｃｉ（ｔ）＝α（ｔ）となり、近傍領域Ｎｃ（ｔ）外のユニットｉに関してｈｃｉ（ｔ）＝０となる下記式（４）で表わされる。すなわち、近傍領域Ｎｃ（ｔ）内のユニットｉのみ学習を行い、近傍領域Ｎｃ（ｔ）外のユニットｉは学習を行わない。
【００４１】
【数４】
2004030088.tif 000006
【００４２】
なお、上記式（４）において、α（ｔ）は学習率係数と呼ばれ、０＜α（ｔ）＜１の値を持つ。学習率係数α（ｔ）は、学習時間が経過するにつれて単調減少させる。例えば、下記式（５）で更新することができる。また、近傍領域Ｎｃ（ｔ）、学習率係数α（ｔ）は、他にｇａｕｓｓｉａｎ関数を使用してもよい。
【００４３】
【数５】
2004030088.tif 000007
【００４４】
以上がＳＯＭアルゴリズムの概要であり、セルマップ作成手段１３が作成したセルマップは、ＳＯＭ学習の結果である図４の出力層４３である。ＳＯＭは勝者ユニットｍｃ（ｔ）の重みだけでなく、その近傍のユニット４４の重みも、特徴ベクトルｘ（ｔ）に近づけるように変化させる。このため、図６に示すように、隣り合ったユニット４４は類似度の高い重みを持つ傾向が生じ、出力層４３の各ユニット４４が張る空間に緩やかなベクトルの差（以下距離という）が生じる。また、学習初期には、多くのユニット４４が大きく変更されるが、学習が進むにつれて、各ユニットの重みは安定してくる。これらが、競合学習の本質であり、生成されたセルマップは、図６に示したように、処理前持ち時間の分布の類似度が高いユニットが近接配置される。
【００４５】
クラスタリングマップ作成手段１４は、セルマップ上の各ユニットのユークリッド距離に基づき、各クラスタの境界線を生成することによってクラスタリングマップを作成する。
【００４６】
図７は、クラスタリングマップ作成手段１４が作成したクラスタリングマップを説明する図である。クラスタリングマップは、各ユニット７１から構成され、各ユニット７１は上記ＳＯＭ学習の説明のように、処理前待ち時間の分布の類似度が高いユニットが近接配置されている。
【００４７】
例えば、各ユニット７１間の距離に対する閾値を設定し、各ユニット７１間の距離が閾値を越えている場合に境界線７２を生成する。図７のクラスタリングマップは、境界線７２が加えられて、クラスタ７３〜７６の４つのクラスタが構成されている。
【００４８】
代表分布モデル算出手段１５は、クラスタリングマップ上の各クラスタ７３〜７６の代表ユニット７１を算出することによって代表分布モデルを得る。代表分布モデルはクラスタ７３〜７６の数だけ存在する。
【００４９】
図８は、代表分布モデルについて説明する図である。代表ユニット８１は、クラスタ７５の代表点であり、クラスタ７５の張る空間の重心を算出することによって得られる。代表分布モデル８５は、代表ユニット８１が持つ分布モデルである。代表ユニット８１と同一クラスタにクラスタリングされているユニット８２は、代表分布モデル８５と類似の分布モデルを持つ。同様に、クラスタ７３、７６においても、代表ユニットを算出して代表分布モデル８３、８６も算出することができる。
【００５０】
上記のように、各クラスタの代表モデル分布を算出することにより、各クラスタの持つ物理的な意味を抽出することができる。例えば、クラスタ７３は、処理前待ち時間の期待値、分散値ともに大きいという特徴を持つ。クラスタ７５は、処理前待ち時間の期待値は小さいが分散値は大きいという特徴を持つ。クラスタ７６は、処理前待ち時間の期待値、分散値ともに小さいという特徴を持つ。
【００５１】
クラスタリング結果抽出手段１６は、各製造装置に対応する各ユニットが、クラスタリングマップ上のどのクラスタに属するかを抽出する。図９はクラスタリング結果抽出手段１６で抽出されたクラスタリング結果の一例を示す図であり、各製造装置のクラスタリング結果は、クラスタリングマップ上の各ユニットと各製造装置の特徴ベクトルのユークリッド距離が最短となるユニットを探索し、各製造装置の処理前待ち時間の分布がクリスタリングマップ上でどのクラスタに属するかを特定することによって得られる。
【００５２】
全体工期予測結果算出手段１８は、代表分布モデル、各装置のクラスタリング結果及び工程フローデータ格納手段１７の工程フローデータから全体工期の期待値と分散を算出する。工程フローデータは、製造工程の並び方、各工程の処理時間、各工程を処理する装置の情報を含む基準データである。
【００５３】
図１０は、全体工期予測のアルゴリズムを説明する図である。
まず、工程フローデータ格納手段１７の工程フローデータから、各製造装置の使用回数を算出する（ステップ１０１）。次に、クラスタリング結果抽出手段１６で得られた各製造装置のクラスタリング結果より、各製造装置が属するクラスタを特定し、各クラスタに属する使用回数を算出する（ステップ１０２）。次に、期待値、分散の加法性を考慮して、下記式（６）及び（７）より全体工期の期待値と分散を算出する（ステップ１０４）。
【００５４】
【数６】
2004030088.tif 000008
【数７】
2004030088.tif 000009
【００５５】
期待値、分散の加法性について説明する。
２個の確率変数Ｘ，Ｙに対して、期待値Ｅ（Ｘ＋Ｙ）については下記式（８）のように常に加法性が成立する。
【００５６】
【数８】
2004030088.tif 000010
【００５７】
さらに、確率変数Ｘ，Ｙが独立であるときには、分散Ｖ（Ｘ＋Ｙ）についても下記式（９）のように加法性が成立する。
【００５８】
【数９】
2004030088.tif 000011
【００５９】
一般に、ある製造装置の処理前待ち時間と、他の製造装置の処理前待ち時間との間には相関がないため、それぞれ独立であり、従って工期の期待値、分散を上記式（８）及び（９）より算出することができる。
【００６０】
以上のように、本実施の形態によれば、各製造装置を処理前待ち時間の分布の類似度に基づきクラスタリングすることによって、長工期化している製造装置を特定できるようになる。
【００６１】
また、各クラスタの代表分布モデルを算出し、その代表分布モデルの和を算出することによって、半導体装置の生産のように製造装置の種類が多岐にわたり、複雑で規模が大きな場合においても、全体工期の期待値と分散を予測できるようになる。
【００６２】
また、生産実績のない新規投入品の場合でも、長工期化している製造装置の特定及び全体工期の期待値と分散の予測ができる。
【００６３】
実施の形態２．
図２は、本発明に係る工期管理方法の実施の形態２におけるシステム構成図であり、上記実施の形態１と同一符号は同一部分または相当部分を示している。
【００６４】
上記実施の形態１ではクラスタリングマップがセルマップ作成手段１３が作成したセルマップから作成されたが、本実施の形態ではクラスタリングマップがセルマップ作成手段が作成したセルマップと代表分布モデル算出手段１５が算出した代表分布モデルから作成される点が上記実施の形態１と相違し、その他の構成は上記実施の形態１と同様である。
【００６５】
図１１は、セルマップと代表分布モデルからクラスタリングマップを算出する方法を説明する図である。
【００６６】
代表分布モデルが既知の場合、得られたセルマップ上で各代表分布モデルと類似度の高いユニット、すなわち代表ユニット１１１〜１１４を特定することができる。
【００６７】
境界線１１５は、代表ユニット１１１〜１１４の任意の２点から等距離の点の集合として算出することができる。すなわち、境界線１１５は、代表ユニット１１１〜１１４の任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線として表すことができる。
【００６８】
本実施の形態は、代表分布モデルが既知の場合に有効であり、セルマップ上で既知の代表分布モデルと類似度の高い代表ユニット１１１〜１１４を特定することができ、代表ユニット１１１〜１１４の任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線に基づき、パラメータチューニングを必要とする閾値を使用せずに、境界線１１５を算出することができる。
【００６９】
なお、本発明は、上記実施の形態１及び２における各手段を機能させるプログラムを記録した記録媒体をコンピュータで読み取り工期管理の処理を実行するものである。
【００７０】
【発明の効果】
本発明に係る工期管理システムによれば、各製造装置で処理が完了することによって得られる処理前待ち時間及び処理時間を含む装置データを入力するデータ入力手段、
該データ入力手段から入力された上記処理前待ち時間から、上記各製造装置の処理前待ち時間の分布を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段、
上記特徴ベクトルを用いて自己組織化マップを学習して、上記特徴ベクトルに近いベクトル情報を有するユニットを上記ベクトル情報が類似したユニットが近接場所に位置するように配置して形成したクラスタを有するセルマップを作成するセルマップ作成手段、
上記セルマップが有するクラスタの境界を検出し、境界を生成したクラスタリングマップを作成するクラスタリングマップ作成手段、
上記各製造装置に対応する上記ユニットが、上記クラスタリングマップのどのクラスタに属するかを抽出するクラスタリングマップ結果抽出手段を備えたものであるので、生産実績のない新規投入品の場合でも、長工期化している製造装置を特定できるようになる。
【００７１】
また、上記クラスタの代表となるベクトル情報を有する代表ユニットを算出して、該代表ユニットの処理前待ち時間の分布である代表分布モデルを算出する代表分布モデル算出手段と、上記各製造装置の基準データを格納する工程フローデータ格納手段と、上記クラスタリングマップ結果抽出手段で抽出した上記クラスタリングマップの結果及び上記基準データを元にして算出した上記各製造装置の使用回数に基づき上記代表分布モデルの和を算出することによって全体工期の期待値と分散を求める全体工期予測結果算出手段とを備えたものであるので、生産実績のない新規投入品の場合でも、全体工期の期待値と分散とを予測することができる。
【００７２】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記各ユニットが持つ上記ベクトル情報から上記各ユニット間のユークリッド距離を算出することによって上記クラスタの境界を検出するものであるので、ベクトル情報がどのようにクラスタリングされているかについての情報が未知であっても、クラスタリングマップを作成することができる。
【００７３】
また、上記代表分布モデル算出手段は、上記代表ユニットを、上記セルマップ上で上記クラスタの張る空間の重心から算出するものであるので、各クラスタの代表分布モデルを得ることができる。
【００７４】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記代表ユニットの任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線を算出し、該Ｖｏｌｏｎｏｉ線を上記クラスタの境界とするものであるので、パラメータチューニングが必要な閾値を使用せずに、明確にクラスタの境界を検出することができる。
【００７５】
また、上記全体工期予測結果算出手段は、上記代表分布モデルそれぞれの期待値及び分散を算出し、該期待値及び分散それぞれの和を算出するものであるので、ばらつきを有する工期と分散を予測できるようになる。
【００７６】
本発明に係る工期管理システムに用いる記録媒体によれば、各製造装置で処理が完了することによって得られる処理前待ち時間及び処理時間を含む装置データを入力するデータ入力手段、
該データ入力手段から入力された上記処理前待ち時間から、上記各製造装置の処理前待ち時間の分布を表す特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成手段、
上記特徴ベクトルを用いて自己組織化マップを学習して、上記特徴ベクトルに近いベクトル情報を有するユニットを、上記ベクトル情報が類似したユニットが近接場所に位置するように配置して形成したクラスタを有するセルマップを作成するセルマップ作成手段、
上記セルマップが有するクラスタの境界を検出し、境界を生成したクラスタリングマップを作成するクラスタリングマップ作成手段、
上記各製造装置に対応する上記ユニットが、上記クラスタリングマップのどのクラスタに属するかを抽出するクラスタリングマップ結果抽出手段として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なものであるので、生産実績のない新規投入品の場合でも、長工期化している製造装置を特定できるようになる。
【００７７】
また、上記クラスタの代表となるベクトル情報を有する代表ユニットを算出して、該代表ユニットの処理前待ち時間の分布である代表分布モデルを算出する代表分布モデル算出手段と、上記各製造装置の基準データを格納する工程フローデータ格納手段と、上記クラスタリングマップ結果抽出手段で抽出した上記クラスタリングマップの結果及び上記基準データを元にして算出した上記各製造装置の使用回数に基づき上記代表分布モデルの和を算出することによって全体工期の期待値と分散を求める全体工期予測結果算出手段として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なものであるので、全体工期の期待値と分散とを予測することができる。
【００７８】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記各ユニットが持つ上記ベクトル情報から上記各ユニット間のユークリッド距離を算出することによって上記クラスタの境界を検出するものであるので、ベクトル情報がどのようにクラスタリングされているかについての情報が未知であっても、クラスタリングマップを作成することができる。
【００７９】
また、上記代表分布モデル算出手段は、上記代表ユニットを、上記セルマップ上で上記クラスタの張る空間の重心から算出するものであるので、各クラスタの代表分布モデルを得ることができる。
【００８０】
また、上記クラスタリングマップ作成手段は、上記セルマップ上の上記代表ユニットの任意の２点からのＶｏｌｏｎｏｉ線を算出し、該Ｖｏｌｏｎｏｉ線を上記クラスタの境界とするものであるので、パラメータチューニングが必要な閾値を使用せずに、明確にクラスタの境界を検出することができる。
【００８１】
また、上記全体工期予測結果算出手段は、上記代表分布モデルそれぞれの期待値及び分散を算出し、該算出した期待値及び分散それぞれの和を算出するものであるので、ばらつきを有する工期と分散を予測できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る工期管理システムの実施の形態１におけるシステム構成図である。
【図２】本発明に係る工期管理システムの実施の形態２におけるシステム構成図である。
【図３】特徴ベクトル作成手段で作成された特徴ベクトルの一例を説明する図である。
【図４】ＳＯＭの基本構造を説明するための図である。
【図５】ＳＯＭによる学習のアルゴリズムを示す図である。
【図６】ＳＯＭ学習によるセルマップ生成の過程におけるユニットの変化を示す図である。
【図７】クラスタリングマップ作成手段が作成したクラスタリングマップを説明する図である。
【図８】代表分布モデルについて説明する図である。
【図９】クラスタリング結果抽出手段で抽出されたクラスタリング結果の一例を示す図である。
【図１０】全体工期予測のアルゴリズムを説明する図である。
【図１１】セルマップと代表分布モデルからクラスタリングマップを算出する方法を説明する図である。
【符号の説明】
１１　データ入力手段、１２　特徴ベクトル作成手段、１３　セルマップ作成手段、１４　クラスタリングマップ作成手段、１５　代表分布モデル算出手段、１６　各装置のクラスタリング結果抽出手段、１７　工程フローデータ格納手段、１８　全体工期予測結果算出手段、４１，４２　入力層、４３　出力（競合）層、４４，７１，８２　ユニット、７２，１１５　境界線、７３，７４，７５，７６　クラスタ、８１，１１１，１１２，１１３，１１４　代表ユニット、８３，８５，８６　代表分布モデル。
【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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