(57)【要約】【課題】シミュレーションの反復の実験の過程で、所望のパラメータが偶然、安定した値で出てくるような場合、その時点で反復停止条件が満たされて、本来実行すべきシミュレーション回数を実行しないままシミュレーションを終了してしまうケースや、あるいは、必要以上の回数のシミュレーションを実施してしまうことがあり、適正な予測ができないという問題があり、適切なシミュレーション回数を自動的に求め、それに従って反復シミュレーション実行することが、所望のパラメータの確率分布の形状を精度よく求める上で課題となっていた。【解決手段】所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する。【選択図】      図１
2005011154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産計画を生産ラインモデルを使用したシミュレーションによって行い、生産計画における生産パラメータのうちの所望の生産パラメータの予測結果を求める計画立案装置と、前記計画立案装置にシミュレーションの実行に必要な情報と推定精度εを含む情報を与え、その結果として予測された前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果を得る外部装置と、を備える計画立案システムであって、
前記計画立案装置は、
各種情報を記録、管理する記憶部と、
シミュレーションの実行に必要な情報を前記外部装置から受けるとそれを前記記憶部に記憶するとともに、前記記憶部に記憶された前記所望の生産パラメータに関するシミュレーション結果を前記外部装置に伝える入出力部と、
シミュレーションに必要な情報を前記記憶部からとりだし指定された条件でシミュレーションを繰り返し実行して前記所望の生産パラメータの予測値を求め、前記予測値を含む実行結果を前記記憶部に記憶するシミュレーション実行部と、
シミュレーションの実行を制御する実行制御部と、を備え、
前記実行制御部は、
前記シミュレーション実行部による各回数のシミュレーションの終了の都度、前記所望の生産パラメータの確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、前記シミュレーション実行部による第ｎ回目のシミュレーションでの前記所望の生産パラメータの安定性を表現する指標としての安定性指標Ａｎを、第１回目から第ｎ回目までのシミュレーションで得たそれぞれの前記予測値から計算して求めそれを前記記憶部に記憶する安定性指標計算手段と、
前記安定性指標計算手段によるＡ１からＡｎの安定性指標数列と前記推定精度εとから生産ラインモデルに含まれる確率要素の影響を評価するのに必要なシミュレーション推定回数Ｎｎを次式に従って計算する回数推定手段と、
ｎ＞＝２において、
【数１】
2005011154.tif 000009
前記シミュレーション実行部によってそれまでに実行されたシミュレーションの回数ｎを前記推定回数Ｎｎと比較し、回数ｎが前記回数Ｎｎに等しいかより大きい場合はシミュレーションの実行を停止し、そうでない場合は次の回数のシミュレーションの実行を前記シミュレーション実行部に指示するシミュレーション停止手段と、
を備えることを特徴とする計画立案システム。
【請求項２】
請求項１において、前記計画立案装置は、オーダの希望納期、仕掛かり情報から前記所望の生産パラメータとしての部品、部材の投入予測日からなる投入計画を立案する投入計画立案部をさらに備え、
前記投入計画立案部は、
記外部装置からオーダの希望納期、仕掛かり情報を入力すると、
入力された情報を元に前記実行制御部と前記シミュレーション実行部によってシミュレーションを行いシミュレーションの終了の都度シミュレーションの結果としての投入予測日とシミュレーション回数とシミュレーション実行時刻と前記シミュレーション推定回数Ｎｎとを取り出し投入日時予測データとして前記記憶部に記憶するとともに、要求に従い前記外部装置に前記投入日時予測データを出力する投入計画立案手段と、
前記出力された投入日時予測データに対する変更情報を前記外部装置から受けると、前記変更情報によって前記投入日時予測データを修正して変更された投入計画を決定し、前記記憶部に記憶する投入計画決定手段と、
前記投入計画決定手段によって決定された投入計画に従って、実際の投入日時が近づくと投入日時を前記外部装置に出力する投入指示手段と、
希望納期、仕掛かり情報を含むオーダの変更情報を前記外部装置から受けると、変更の指示を受けた時刻の更新時刻とともにそれを記憶し、前記変更情報によるシミュレーションの再実行を指示する計画変更管理手段と、
予め設定された一定周期または実行されたシミュレーション回数毎に、前記投入日時予測データから該当するデータを取り出し、確率分布からなる投入日時集計データとして集計し記憶部に保存管理する定期集計手段と、
を備え、
前記投入計画立案手段は、前記オーダについて実行されたシミュレーション回数が前記シミュレーション推定回数Ｎｎに達すると達したことを前記外部装置に出力することを特徴とする投入計画立案システム。
【請求項３】
請求項１において、前記計画立案装置は進捗／入庫日予測部を備え、さらに前記進捗／入庫日予測部は、
設定された期間における各オーダについての作業の進捗状態や入庫する予測日である進捗／入庫予測日を各オーダーの希望投入日、仕掛かり情報をもとに前記実行制御部と前記シミュレーション実行部によってシミュレーションし、その結果を進捗／入庫日予測データとして前記記憶部に保存管理する進捗／入庫日予測手段と、
変更対象のオーダーの情報を得て、オーダーの納期やオーダーのサイズ、変更内容、および、オーダ情報更新時刻を記憶部に記録する予測条件変更管理手段と、
進捗／入庫日予測データや集計された進捗／入庫集計データを、前記外部装置に提示する進捗／入庫日予測提示手段と、
予め決められた時間間隔や予め決められた回数のシミュレーションが終了する都度、各オーダの最新の情報に基づく進捗／入庫日予測データから該当する結果を進捗／入庫集計データとして集計し記憶部に保存する定期集計手段と、
を備え、
前記定期集計手段は、前記オーダについて実行されたシミュレーション回数が前記シミュレーション推定回数Ｎｎに達すると達したことを前記外部装置に出力することを特徴とする計画立案システム。
【請求項４】
請求項１において、前記計画立案装置は、計画立案のためのシミュレーション実行部によるシミュレーション処理を同時に実行できる利用可能なノードを複数台備え、それがＭ台存在する場合に、
推定シミュレーション回数Ｎｎ、それまでに実行を開始したシミュレ−ション回数ｎを参照して、
（Ｎｎ−ｎ）／Ｍ＞１のときにＭ回の計画立案シミュレ−ションを実行し、
それ以外の場合に（Ｎｎ−ｎ）ｍｏｄＭ回の計画立案シミュレ−ションを実行する並列実行制御手段を備えたことを特徴とする計画立案システム。
【請求項５】
請求項１において、シミュレーションの実行を停止すると、指定した推定精度εの元で実行したシミュレーション結果から前記所望の生産パラメータへの確率要素の影響を確率分布として得たり、前記確率分布から分布の特徴をあらわす統計指標を求める集計手段を、
さらに備えることを特徴とする計画立案システム。
【請求項６】
請求項１において、前記安定性指標計算手段は、第ｉ（ｉ＞１）回目のシミュレーションにおける安定性指標Ａｉを、前記シミュレーション実行部による第１回目から第ｉ回目までの前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果の平均値、分散、標準偏差を含む計算結果として計算することを特徴とする計画立案システム。
【請求項７】
請求項１において、前記回数推定手段は、前記推定精度εを、安定性指標Ａｉの系列に関し、前回のシミュレーション結果のＡｉ−１との差が前記推定精度ε以内になると信頼するに十分な回数シミュレーションを実行したと判定するための許容誤差の閾値として計算に使用することを特徴とする計画立案システム。
【請求項８】
請求項１において、前記シミュレーション実行部は、前記所望の生産パラメータとして予測入庫日時、適正投入日時、設備停止日時・停止期間、仕掛数、を含む生産パラメータのうちの１または複数の予測を行うことを特徴とする計画立案システム。
【請求項９】
生産計画を生産ラインモデルを使用したシミュレーションによって行い、生産計画における生産パラメータのうちの所望の生産パラメータの予測結果を求める計画立案装置と、前記計画立案装置にシミュレーションの実行に必要な情報と推定精度εを含む情報を与え、その結果として予測された前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果を得る外部装置と、を備える計画立案システムにおける計画立案方法であって、
前記計画立案装置は、１から始まる複数回のシミュレーションを実行し、前記所望の生産パラメータの予測結果を各回数のシミュレーションの終了の都度記憶部に記録する第１のステップと、
前記第１のステップでのシミュレーションが終了すると、前記所望の生産パラメータの確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、第１回目のシミュレーションから直前に終了した第ｎ回目までの前記所望の生産パラメータの予測結果を前記記憶部から得て生産パラメータの安定性を表現する安定性指標Ａｎを計算してそれを前記記憶部に記憶する第２のステップと、
第ｎ回目までの安定性指標数列Ａ１からＡｎと推定精度εから、生産ラインモデルに含まれる確率事象の影響を評価するのに必要なシミュレーション推定回数Ｎｎを次式に従って計算し、前記記憶部に記憶する第３のステップと、
ｎ＞＝２において、
【数２】
2005011154.tif 000010
前記記憶部からシミュレーション推定回数Ｎｎを得て、それ迄に実行したシミュレーションの回数ｎが、シミュレーション推定回数Ｎｎに等しいかより大きいかを判定し、等しいかより大きい場合、ｎ回のシミュレーションに達した段階でシミュレーションの実行を停止し、それまでに実行したシミュレーション回数ｎがＮｎより小さい場合は第１のステップに戻り次回のシミュレーションを実行を指示する第４のステップと、
前記第４のステップの判定でシミュレーションの実行を停止した場合、前記所望の生産パラメータを確率分布として集計したり、前記確率分布から分布の特徴をあらわす統計指標を集計し前記外部記憶装置に送信する第５のステップと、
を備えることを特徴とする計画立案方法。
【請求項１０】
生産計画を生産ラインモデルを使用したシミュレーションによって行い、生産計画における生産パラメータのうちの所望の生産パラメータの予測結果を求める計画立案装置と、前記計画立案装置にシミュレーションの実行に必要な情報と推定精度εを含む情報を与え、その結果として予測された前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果を得る外部装置と、を備える計画立案システムに実行させるプログラムであって、
コンピュータに、
前記計画立案装置は、１から始まる複数回のシミュレーションを実行し、前記所望の生産パラメータの予測結果を各回数のシミュレーションの終了の都度記憶部に記録する第１のステップと、
前記第１のステップでのシミュレーションが終了すると、前記所望の生産パラメータの確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、第１回目のシミュレーションから直前に終了した第ｎ回目までの前記所望の生産パラメータの予測結果を前記記憶部から得て生産パラメータの安定性を表現する安定性指標Ａｎを計算してそれを前記記憶部に記憶する第２のステップと、
第ｎ回目までの安定性指標数列Ａ１からＡｎと推定精度εから、生産ラインモデルに含まれる確率事象の影響を評価するのに必要なシミュレーション推定回数Ｎｎを次式に従って計算し、前記記憶部に記憶する第３のステップと、
ｎ＞＝２において、
【数３】
2005011154.tif 000011
前記記憶部からシミュレーション推定回数Ｎｎを得て、それ迄に実行したシミュレーションの回数ｎが、シミュレーション推定回数Ｎｎに等しいかより大きいかを判定し、等しいかより大きい場合、ｎ回のシミュレーションに達した段階でシミュレーションの実行を停止し、それまでに実行したシミュレーション回数ｎがＮｎより小さい場合は第１のステップに戻り次回のシミュレーションを実行を指示する第４のステップと、
前記第４のステップの判定でシミュレーションの実行を停止した場合、前記所望の生産パラメータを確率分布として集計したり、前記確率分布から分布の特徴をあらわす統計指標を集計し前記外部記憶装置に送信する第５のステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、生産システムにて発生する特定の事象を確率的な要素として計算モデルの中で扱い、生産ラインシミュレーションを複数回実行して、所望の生産パラメータの予測結果を得たり計画立案結果を得ることを目的とする計画立案システム、計画立案方法及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
モンテカルロ法では、計算対象となる要素の計算モデルに確率的な要素を導入し、その計算対象の統計的な性質を見出すことが目的となっている。そのため、定められた期間に実施しうるシミュレーション試行を繰り返し、得られた結果を利用するのが一般的である。
【０００３】
例えば、特許文献１では、所望の精度に対して、必要最小限の回路シミュレーションを実行し、効率的に回路特性の分布を解析する方法について述べている。回路シミュレーションでは回路特性のワースト値が出るケースが多いが、通常のモンテカルロ法での変動要因パラメータ値は最小値、最大値に決定される可能性が低いため回路の特性のばらつきを過小評価してしまう点に着目している。
【０００４】
特許文献１では、変動要因パラメータ値に対して最大値、最小値を設定し通常のモンテカルロ法と同様に各変動要因パラメータに設計者が定義した分布に従った乱数を生成し、その値を設定する。ここまでに設定された変動要因パラメータ値に対し、変動要因パラメータの平均値（ｍ）、標準偏差（ｓｔｄ）を求め、これらの値と基準分布の平均値（ｍｎ）、標準偏差（ｓｔｄｎ）との誤差率（ｄｍ、ｄｓ）をｄｍ＝（ｍ−ｍｎ）／ｍｎ＊１００、と、ｄｓ＝（ｓｔｄ−ｓｔｄｎ）／ｓｔｄｎ＊１００とで求める。ここで求めた誤差率（ｄｍ、ｄｓ）が、すべての変動要因について設計者が入力した解析許容誤差率（α％）以内になるか否かを判断し、ｄｍまたはｄｓがαより大きい時には再び変動要因パラメータの設定処理以降の処理を繰り返す。ｄｍまたはｄｓがαの値以内になった場合に、変動要因パラメータ値を決定し、この時の変動要因パラメータのサンプル数をモンテカルロ解析における回路シミュレーション回数（Ｎ）としている。
【０００５】
また、別の従来技術として、非特許文献１において組み合わせ問題を物理系に見立て、仮想温度パラメータによる制御の下でモンテカルロシミュレーションによる熱平衡状態探索を実行するという立場もある。
【０００６】
特許文献２では、半導体装置のレイアウト設計での最適解の近似解導出方法について述べているが、該技術で使用しているＳＡ法において、最適な解を得るには、仮想温度を緩やかに降下させる際に熱平衡状態探索を行う仮想温度点を多くとる必要があったが、解の質を落さずに熱平衡状態探索を行う仮想温度点の数を削減する方法、すなわち、探索を行う温度を限定して処理を高速化する技術について述べている。具体的には、レイアウトのコスト関数を仮想温度の関数で表現し、該関数を最小にする点を求めるため、同関数の微分をＮ回順次繰り返して得られるｎ次導関数（ｎ＝１、２、・・・、Ｎ）の極大点、極小点を与える仮想温度を探索する方法について述べている。
【０００７】
特許文献３の従来技術でも、モンテカルロシミュレーションにおける熱平衡状態の扱いについて言及している。具体的には、コスト値の初期配置された素子に対して、仮想温度Ｔにおけるモンテカルロシミュレーションを行ない、素子配置を改善する。このモンテカルロシミュレーションにおいては、判定式、ｅｘｐ（−ΔＥ／Ｔ）＜Ｒａｎｄ（１．０）を用いる。ここで、配置交換前と配置交換後とにおける評価関数値（コスト値）の差をΔＥとし、０から１の間の乱数をＲａｎｄ（１．０）とする。判定式が成立する場合にはその交換を受け入れ、成立しない場合には素子配置を元に戻す処理を実行する。そして、それぞれの場合において、処理後の配置を新たな配置として決定する。その後、仮想温度Ｔにおいて配置が平衡状態に達するまで、つまり、コスト値の増減がほぼ一定になるまで、モンテカルロシミュレーションを繰り返し行う方法について述べている。
【０００８】
特許文献４では、モンテカルロシミュレーションを実行して高効率、高精度に熱平衡状態を生成し、その結果を利用して、ＳＡ法の処理時間を短縮しかつ解の最適性を向上させる方法について述べている。具体的には、収束判定にコスト関数値の累積値を用いることにより、コスト関数値の分散の揺れが大きいため熱平衡判定の難しい統計量であっても、安定した熱平衡判定できる方法について述べている。
【０００９】
また、従来技術として、１）計算範囲を選択する、２）所与の物理条件をもとに計算範囲を一部に限定し、処理の高速化を行う技術が存在する。
【００１０】
例えば、特許文献５では、衝突原子を選択することにより計算時間を短縮する方法について述べている。
【００１１】
特許文献６では、イオンの存在範囲と、イオンの進行方向の範囲から、衝突判定対象となる原子核の数を限定して計算時間を短縮している。
【００１２】
特許文献７では、粒子の分割処理に関して、特定の状況においてのみ粒子の分割を行うことで、計算量を増加させずに高精度なシミュレ−ションを実現している。
【００１３】
特許文献８では、多層構造上の不純物分布の飛程と、多層構造上の点欠陥分布の飛程の差が、結晶材質に定義されている不純物分布の飛程と、結晶材質に定義されている点欠陥分布の飛程との差に等しくなるように、点欠陥分布を発生させる。不純物分布と点欠陥分布を発生させた後、点欠陥を考慮した拡散シミュレーションをすることで計算時間を短縮する方法について述べている。
【００１４】
また、従来技術として、代替計算によって処理を簡略化し高速化する技術が存在する。例えば、特許文献９では、一部のシミュレーション処理を、精度を維持しながら、より計算量の少ない代替計算手段を用いることで、計算時間を短縮する方法について述べている。
【００１５】
特許文献１０では、モンテカルロ法を用いた電子損失の計算に用いられる電子濃度を、注入イオンが所定の電子濃度を通過する確率を予め計算しておき、その確率に基づき一様乱数を用いて決定することで、計算時間の増加を抑える方法について述べている。
【００１６】
特許文献１１では、複雑な関数演算を含む散乱確率の計算において、計算コストの低い散乱確率テーブルと高い逐次計算を併用し、テーブル参照が可能かどうか判断し、可能なものは散乱確率テーブルを使用してテーブル参照計算を行ない、不可能なものについてのみ関数演算を行ない高速化する方法について述べている。
【００１７】
特許文献１２では、粒子が他の粒子に衝突する際の散乱モンテカルロシミュレーションに先立って、運動量空間内のすべてのメッシュのテーブルを作成し、厳密解を求める散乱モンテカルロ・シミュレーション処理時に、該テ−ブルを参照することにより、処理時間の短縮と精度を向上する方法について述べている。
【００１８】
特許文献１３では、簡略化した散乱確率を用いて、粒子間散乱が起きるか否かの判定と、散乱相手の判定を行い、散乱相手を特定した段階で本来の散乱確率を用いて粒子間散乱が起こるか否かを最終判定し、処理を高速化する方法について述べている。
【００１９】
特許文献１４では、モンテカルロ法により任意の確率分布に従う粒子群をシミュレートする場合に、状態ｘに対する任意の確率密度関数ｆ（ｘ）に従うように状態ｘに対応する粒子数を決定する処理を近似解法にて求めることにより計算精度を落さずに、高速に計算する方法について述べている。
【００２０】
特許文献１５では、モンテカルロ法により、結晶構造を考慮した不純物分布を求め、該不純物分布のモーメント量を算出し、該モーメント量と解析式を用いて不純物分布を繰り返し計算することで、高精度かつ短時間に不純物分布を計算する方法について述べている。
【００２１】
モンテカルロ法では少ない実行回数で効果的な結果を得るための統計性向上処理、統計性誤差の削減を目的とする従来技術がある。
【００２２】
例えば、特許文献１６では、モンテカルロ法の統計性誤差を小さくする方法において、空間を複数の領域に分割し、分割した各領域に存在するモンテカルロ粒子数が適正値になるように領域毎に粒子の理想重みを定める。モンテカルロ粒子の重みを理想重みと比較して、予め定めた範囲を越えたモンテカルロ粒子を不適合粒子とし、不適合粒子を分割するか、又は、予め定めた選択割合にて無作為にモンテカルロ粒子を選択して選択粒子とし選択粒子の重みを選択割合の逆数倍すると共に選択されなかったモンテカルロ粒子を除去粒子として除去し、統計性誤差を小さくする方法について述べている。
【００２３】
特許文献１７では、モンテカルロ計算に用いる試行粒子の重みをイオン注入量に応じて段階的に変化させ、粒子の重みを徐々に大きくすることで、最終的に必要な試行粒子数を減らし、計算時間を短縮する方法について述べている。
【００２４】
特許文献１８では、分布のすそのばらつきを改善するため、長い飛行距離を持つイオンのサンプリング数のみを増大させる統計性向上操作を行ない計算時間の短縮と、精度を向上する方法について述べている。
【００２５】
特許文献１９では、同モンテカルロ法において、ピアソン分布関数又はガウス分布関数を状況に応じて使い分けることにより、点欠陥濃度分布の最大値が、Ｓｉの原子数密度Ｃｓｉを下回る場合においても、精度良く分布を近似する方法について述べている。
【００２６】
特許文献２０では、モンテカルロ粒子の統計性向上処理の前後において各解析格子点に割り当てられるキャリア数Ｌｊが変化しないように、解析格子点毎にキャリア数Ｌｊを補正することでキャリア数の誤差を発生させず、高速かつ高精度なモンテカルロシミュレーションの統計性向上方式を実現する方法について述べている。
【００２７】
また、モンテカルロシミュレーションを実行して得た結果の利用方法について、多くの文献にその利用形態が述べられている。
【００２８】
例えば、特許文献２１では、入力するパラメータを変更することなく、シミュレーション型多期間確率計画モデルを用いたポートフォリオの最適化を短時間で行う方法について述べている。
【００２９】
特許文献２２では、部品在庫管理において、モンテカルロシミュレーションを適用して、需要が月１個以下などになった低頻度部品群の将来の需要個数を精度良く予測する方法について述べている。
【００３０】
特許文献２３では、モンテカルロ・イオン注入シミュレータで計算した格子間シリコンや空孔等の点欠陥の分布を、補正関数の逆関数で変換した後ピアソン分布関数で近似しパラメータ抽出する方法について述べている。
【００３１】
特許文献２４では、不純物揺らぎに起因した半導体デバイスの特性ばらつきをモンテカルロ法を用いてシミュレーションする方法について述べている。
【００３２】
特許文献２５では、モンテカルロ法を用いて半導体の各結晶面方位に関する輸送モデルのパラメータを取得し、半導体素子を微小領域に分割した直交格子の各辺上で定義された移動度に、各辺に垂直なベクトルが対応する結晶面方位の移動度パラメータを用いて電流ベクトルを計算することによって、半導体素子の電流電圧特性を求める方法について述べている。
【００３３】
特許文献２６では、モンテカルロ法で計算した３次元の粒子軌道を２次元に投影した角度でソーティングし、シャドウ判定点の水平軸方向となす角度から明らかにシャドウが起こる粒子以外を選択して形状計算する。そして、選択した粒子軌道についてのみ擬似３次元シャドウ判定する方法について述べている。
【００３４】
特許文献２７では、繰り返しシミュレ−ションにおいて、前回の時間刻みで計算した熱解析結果で得られた衝突位置での周囲気体の温度分布の計算結果を用いて、衝突座標について周囲の気体粒子のエネルギー変化を計算し、エネルギー変化の計算結果を用いて、熱解析により衝突位置での周囲気体の温度分布を求めた後、時間刻みを更新することで特にスパッタ速度が速い場合など、温度上昇や温度分布の効果を扱う方法について述べている。
【００３５】
特許文献２８では、自動制御が要求されるエレベ−タの運用管理において、２つ以上の動作中から選択を行なわなければならないとき、モンテカルロ法によってエレベータのシミュレート結果を判断材料としてエレベータ群を制御する方法について述べている。
【００３６】
特許文献２９では、多数の運転状態をとることのできる試験システムの運転試験をモンテカルロ・シミュレーション結果を利用して実施する方法について述べている。
【００３７】
尚、非特許文献２では、半導体拡散工程の日々の予測にシミュレーションを活用している例が示されている。
【００３８】
【特許文献１】（特開２００３−００６２６３、ばらつき解析装置およびばらつき解析方法、ページ４−８、図１）
【特許文献２】（特開２００１−１４２９３４、素子配置方法ページ４−５、図１）
【特許文献３】（特開平１１−３２８２４６、素子配置の最適化方法、ページ４−６、図１）
【特許文献４】（特開２００２−１９０５２５、素子配置の最適化方法、ページ３−６、図１）
【特許文献５】（特開２００２−０９３７３７、モンテカルロイオン注入シミュレーション方法、モンテカルロイオン注入シミュレータ、モンテカルロイオン注入シミュレーションプログラムを格納した記録媒体、及び半導体装置の製造方法、ページ８−１５，図１）
【特許文献６】（特開平１１−０５４４４９、イオン注入シミュレーション方法、ページ４−６，図１）
【特許文献７】（特開平１０−０９２７６２、イオン注入シミュレーション方法、ページ２−４、図１）
【特許文献８】（特開平０９−０４５６３０、欠陥分布シミュレーション方法、ページ７−８，図１）
【特許文献９】（特開２００２−０９２３１１、リスク量定量化システム、ページ４−９、図１）
【特許文献１０】（特開平１１−１１１６３３、イオン注入シミュレーション方法及びイオン注入シミュレーションプログラムを格納した記録媒体、ページ４−７，図１）
【特許文献１１】（特開平０７−０４４５２７、量子効果シミュレーション方法、ページ２−４、図１）
【特許文献１２】（特開平１０−１１２５３７、モンテカルロ・シミュレーション方法、ページ３−６、図１）
【特許文献１３】（特開平０８−０１７８８５、半導体素子のモンテカルロシミュレーション方法、ページ３−４、図１）
【特許文献１４】（特開平１０−０４９５１３、粒子分布のシミュレーション方法、ページ３−７、図１）
【特許文献１５】（特開平０８−１３９０４９、イオン注入不純物分布のシミュレーション方法、ページ５−７、図１）
【特許文献１６】（特開平０８−２３５１５６、モンテカルロシミュレーションの統計性向上方式、ページ４、図１）
【特許文献１７】（特開平０８−３３０３７６、イオン注入プロセスのシミュレーション方法、ページ３−４、図１）
【特許文献１８】（特開平０９−２７０３９１、イオン注入プロセスのシミュレーション方法、ページ３−５、図１）
【特許文献１９】（特開平１１−２８３９３２、イオン注入シミュレーション方法、ページ４、図１）
【特許文献２０】（特開平１０−０１１４１６、モンテカルロシミュレーションの統計性向上方式、ページ３−５、図１）
【特許文献２１】（特開２００２−３３４２０７、ポートフォリオ最適化システム、ページ５−２０、図１）
【特許文献２２】（特開２００２−０７３７４６、部品在庫管理における需要予測方法、ページ４−９、図１）
【特許文献２３】（特開２００１−１４８３５３、イオン注入シミュレーションのパラメータ抽出方法、記録媒体、ページ３−４、図１）
【特許文献２４】（特開２００２−０５７３３２、半導体デバイスに対するシミュレーション方法とコンピュータ読み取り可能な記録媒体、ページ３−４，図１）
【特許文献２５】（特開２０００−１６４８５０、デバイスシミュレーション法及び半導体装置の製造方法、ページ４−７、図１）
【特許文献２６】（特開平１１−２７９７５９、スパッタ形状シミュレーション方法、ページ３−５，図１）
【特許文献２７】（特開平１１−１５８６２３、スパッタ装置シミュレーション方法、ページ３，図１）
【特許文献２８】（特開平０６−０１６３４６、エレベータ群の制御方法、ページ３−６、図４）
【特許文献２９】（特表２００１−５０６０７６、被試験システムの運転試験を行う運転試験装置と方法、ページ２５−６５、図１ａ）
【非特許文献１】（Ｓ．Ｋｉｒｋｐａｔｒｉｋｅｔａｌ．，”ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂｙＳｉｍｕｌａｔｅｄＡｎｎｅａｌｉｎｇ”，Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ．２２０，Ｎｏ．４５９８，ｐｐ．６７１−６８０，１９８３）
【非特許文献２】（デイビッド、ミラー著、半導体製造ラインのシミュレーション、ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡＣＭ、第３３巻、１０月号、１９９０年刊、シミュレーション特集号、９８頁乃至１０８頁）
【００３９】
【発明が解決しようとする課題】
生産ラインでは、製品の生産を開始して最終的な製品を完成させるまでに複数の工程での作業を経る。例えば、シリコンウェハー上に回路パターンを形成することを目的とする半導体拡散工程の製造過程においては、生産マネジメント上、各工程での作業時間などを、その工程での作業時間の特性に基づいた分布に従うものと捉えて管理したり、あるいは製造設備の故障や不良品の発生等を、確率でとらえ管理することが日常的に行われている。
【００４０】
また、上述した特許文献２２などでは、見込み生産での需要の発生をも、確率過程ととらえ、モンテカルロ法を適用するなどして、在庫管理するなどの手法が述べられている。
【００４１】
かように、確率的な要素によって支配される生産ラインにおいては、適切な生産管理業務を行なう上で、計画立案、ライン予測を行う際に用いる計算モデルに確率を考慮する確率モデルを導入することはごく自然な流れである。
【００４２】
生産管理業務の中の計画立案業務には、例えば、投入計画、保守計画、ライン予測等があり、これらの中では、確率的な要素を考慮に入れた管理が必要になる。確率要素を考慮した予測手段として生産ラインシミュレーションがある。いくつかの生産ラインでは、生産ラインの将来の状態を予測する目的で、日常的に確率要素を考慮したシミュレーションを実施している。
【００４３】
例えば、上述した非特許文献２では、半導体拡散工程の日々の予測にシミュレーションを活用している例が示されていて、妥当な将来の予測結果を得るために、同一条件の元で、確率要素を組み込んだシミュレーションについて、同一条件のシミュレーションを最低でも五回実行して、予測結果として使用すると述べている。
【００４４】
実際の半導体拡散工程のラインでの各オーダー（ロット）の作業進捗に着目すると、確率的要素が各工程の作業進捗に多分に影響を及ぼしている。例えば、実験作業が多くの工程で実施されるようなロットの場合、該ロットが入庫（完成）する日時を予測すると、数日から数週間の期間にわたって分布するケースも発生する。
【００４５】
このようなケースでは、入庫日時の妥当な予測を行う上では、どれだけの確率で、いつ入庫するかを示す確率分布で得る必要があり、確率分布の正確な形状を得るのに必要な回数だけ、シミュレーションを実施する必要がある。
【００４６】
このような確率分布の形状は、焦点となる値（入庫日時）にどれだけの数の確率要素が関連しているか、そして、該要素に関連している確率要素の発生頻度がどれくらいか、そして、要素がおよぼす変動幅がどれくらいか、によって支配される。
【００４７】
具体的には、確率的な要素が１つも関わらないケースでは１回の試行で充分であろうし、該要素が多数関わっており、且つ、その変動幅が大きい場合は、分布の形状も複雑なものになることが予想され、複雑さに応じたシミュレーション回数が必要となる。
【００４８】
しかし、所望の情報を正確に得る上で必要になるシミュレーション回数は理論的に求められるものではなかった。そのため、従来、特にシミュレーションの実行回数を定めることなく、所与の期間に実行可能なシミュレーションを単純に反復実行して、別途指定する所望のパラメータに関して安定した値が得られたかを判定する条件式を評価して、該条件式が満たされた時に、シミュレーションを停止する方法が一般的であった。
【００４９】
ところで、反復の実験の過程で、所望のパラメータが偶然、安定した値で出てくるような場合、その時点で反復停止条件が満たされて、本来実行すべきシミュレーション回数を実行しないままシミュレーションを終了してしまうケースや、あるいは、必要以上の回数のシミュレーションを実施してしまうことがあり、適正な予測ができないという問題があり、適切なシミュレーション回数を自動的に求め、それに従って反復シミュレーション実行することが、所望のパラメータの確率分布の形状を精度よく求める上で課題となっていた。
【００５０】
例えば、図１６は、Ｘ軸にシミュレーションの試行回数、Ｙ軸に所望のパラメータの値の平均値をとってプロットした結果である。ここで、所望のパラメータの平均値が予め設定した誤差の範囲になった場合に、「安定した」と判定するものとする。試行を１回から１００回までの試行を増やしていく過程で、Ｙ軸の値が安定していく様子がわかる。実際、試行回数１００回以内で、一旦、設定誤差の範囲に収まっているが、１００回を超えると再び、誤差の範囲を越えてしまう。このような場合には、安定した値が出ないままシミュレーション実行を終了してしまうことになる。
【００５１】
また、従来の技術では、シミュレーションを反復実行して、得られた結果をもとに、反復停止条件が満たされた時にシミュレーションを停止していた。つまり、必要となるシミュレーション回数を直接求めることができないために、複数のシミュレーションを並行して処理できるような並列計算機環境での、各プロセッサへの計画立案処理のわりつけができず、効率的な並列計算機の運用の実現が課題となっていた。
【００５２】
例えば、計画立案のためのシミュレーション処理を同時に実行できる利用可能なノードがＭ存在し、実際に実行する必要があるシミュレーションの回数がＮｎになるとして、それ迄に実行を開始したシミュレ−ションの回数をｎとし、Ｍ−（Ｎｎ−ｎ）が大きな値になった場合に、結果的にこの値だけ余分にシミュレ−ションを実行してしまうという問題があった。
【００５３】
このような課題に対して、前述した特許文献１、２、３、４は、本願発明の課題と関連の深い技術である。
【００５４】
特許文献１は、変動要因パラメータに関して、平均値と標準偏差を求め、これらの値と基準分布の平均値、標準偏差との誤差率を計算し、これらの値が、あらかじめ許容誤差として指定したαの値以内になる回数までシミュレーションを繰り返し実行している。しかしながら、従来技術の課題として挙げたように、繰り返し実行するシミュレーションの中で、所望のパラメータに関して求めた該誤差率が、偶然、αの値以内になることが実際にある。このような場合、所望のパラメータの確率分布を完全に近似できる状態になる以前に、繰り返しシミュレーションを中断されてしまうことがあった。この点において、本願発明の課題である「所望のパラメータの確率分布の形状を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００５５】
特許文献２に関しては、最適解を求める仮想温度点を限定することでシミュレーション回数を削減するという点において、本願発明の課題である「所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００５６】
特許文献３は、評価関数値（コスト値）の増減がほぼ一定になるまで、モンテカルロシミュレーションを行うという点において、本願発明の課題である「所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００５７】
特許文献４の従来技術に関しては、熱平衡判定にコスト関数値の累積値を用いて熱平衡判定を行うという点において、本願発明の課題である「所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００５８】
一方で、特許文献５、６、７、８の技術はモンテカルロ法でのシミュレーション計算において、計算範囲を限定することにより高速化を実現する技術である。そのため、本発明の課題である、「所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００５９】
また、特許文献９、１０、１１、１２、１３、１４、１５の従来技術は、モンテカルロ法でのシミュレーション実行において、処理時間を要する処理の代わりに、高速な代替計算に置き換えることによって全体処理の高速化を実現する技術である。そのため、本発明の課題である、「所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００６０】
また、特許文献１６、１７、１８、１９、２０の従来技術は、モンテカルロ法でのシミュレーション計算において、より少ない実行回数でより効果的な結果を得るための統計性向上処理、統計性誤差の削減に関する技術である。該従来技術は実行回数の削減に寄与できるものの、本発明の課題である、「所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００６１】
これらの理由から、以上述べた従来技術は、本質的に、本願発明の課題である「所望のパラメータの確率分布の形状を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供する」ものではない。
【００６２】
また、特許文献２１、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９に示した技術は、それぞれ、モンテカルロシミュレーションの実行結果の利用方法に関する技術である。本質的に本願発明の目的である「生産計画立案」とは本質的に異なる領域の技術であるとともに、その技術の本願発明の目的を達成する上で期待できるものではない。
【００６３】
一方で、特許文献２２に示した技術は、本願発明の目的に関連する技術であるが、該文献の従来技術に関しては、「需要が所定頻度以下となった低頻度部品群の将来の需要を予測する」という点において、本願発明の課題である所望のパラメータの確率分布を精度よく求める上で、必要なシミュレーション回数を自動的に推定する手段を提供するものではなく、本願発明の目的を達成することは不可能であった。
【００６４】
以上、述べたように、従来技術では、本願発明の目的を達成できなかった。
【００６５】
よって本願発明の目的を達成するため、計画立案システム、計画立案方法及びそのプログラムを提示するものである。
【００６６】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決するために、本発明は、生産システムにて発生する特定の事象を確率的な要素として計算モデルの中で扱い、生産ラインシミュレーションを複数回実行して、所望の生産パラメータの予測結果を得たり計画立案結果を得ることを目的とする、モンテカルロシミュレーションを活用して、生産ラインの生産管理業務における、各オーダーの投入計画の立案や、各設備の停止日時の立案や、入庫日の予測、仕掛数の予測、評価等を行う計画立案装置に関し、以下のような構成を備えている。
【００６７】
本願発明の第１の計画立案システムは、生産計画を生産ラインモデルを使用したシミュレーションによって行い、生産計画における生産パラメータのうちの所望の生産パラメータの予測結果を求める計画立案装置と、前記計画立案装置にシミュレーションの実行に必要な情報と推定精度εを含む情報を与え、その結果として予測された前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果を得る外部装置と、を備える計画立案システムであって、
前記計画立案装置は、
各種情報を記録、管理する記憶部と、
シミュレーションの実行に必要な情報を前記外部装置から受けるとそれを前記記憶部に記憶するとともに、前記記憶部に記憶された前記所望の生産パラメータに関するシミュレーション結果を前記外部装置に伝える入出力部と、
シミュレーションに必要な情報を前記記憶部からとりだし指定された条件でシミュレーションを繰り返し実行して前記所望の生産パラメータの予測値を求め、前記予測値を含む実行結果を前記記憶部に記憶するシミュレーション実行部と、
シミュレーションの実行を制御する実行制御部と、を備え、
前記実行制御部は、
前記シミュレーション実行部による各回数のシミュレーションの終了の都度、前記所望の生産パラメータの確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、前記シミュレーション実行部による第ｎ回目のシミュレーションでの前記所望の生産パラメータの安定性を表現する指標としての安定性指標Ａｎを、第１回目から第ｎ回目までのシミュレーションで得たそれぞれの前記予測値から計算して求めそれを前記記憶部に記憶する安定性指標計算手段と、
前記安定性指標計算手段によるＡ１からＡｎの安定性指標数列と前記推定精度εとから生産ラインモデルに含まれる確率要素の影響を評価するのに必要なシミュレーション推定回数Ｎｎを次式に従って計算する回数推定手段と、
ｎ＞＝２において、
【００６８】
【数４】
2005011154.tif 000003
【００６９】
前記シミュレーション実行部によってそれまでに実行されたシミュレーションの回数ｎを前記推定回数Ｎｎと比較し、回数ｎが前記回数Ｎｎに等しいかより大きい場合はシミュレーションの実行を停止し、そうでない場合は次の回数のシミュレーションの実行を前記シミュレーション実行部に指示するシミュレーション停止手段と、
を備える。
【００７０】
また、本願発明の第２の計画立案システムは、第１の発明において、前記計画立案装置は、オーダの希望納期、仕掛かり情報から前記所望の生産パラメータとしての部品、部材の投入予測日からなる投入計画を立案する投入計画立案部をさらに備え、
前記投入計画立案部は、
記外部装置からオーダの希望納期、仕掛かり情報を入力すると、
入力された情報を元に前記実行制御部と前記シミュレーション実行部によってシミュレーションを行いシミュレーションの終了の都度シミュレーションの結果としての投入予測日とシミュレーション回数とシミュレーション実行時刻と前記シミュレーション推定回数Ｎｎとを取り出し投入日時予測データとして前記記憶部に記憶するとともに、要求に従い前記外部装置に前記投入日時予測データを出力する投入計画立案手段と、
前記出力された投入日時予測データに対する変更情報を前記外部装置から受けると、前記変更情報によって前記投入日時予測データを修正して変更された投入計画を決定し、前記記憶部に記憶する投入計画決定手段と、
前記投入計画決定手段によって決定された投入計画に従って、実際の投入日時が近づくと投入日時を前記外部装置に出力する投入指示手段と、
希望納期、仕掛かり情報を含むオーダの変更情報を前記外部装置から受けると、変更の指示を受けた時刻の更新時刻とともにそれを記憶し、前記変更情報によるシミュレーションの再実行を指示する計画変更管理手段と、
予め設定された一定周期または実行されたシミュレーション回数毎に、前記投入日時予測データから該当するデータを取り出し、確率分布からなる投入日時集計データとして集計し記憶部に保存管理する定期集計手段と、
を備え、
前記投入計画立案手段は、前記オーダについて実行されたシミュレーション回数が前記シミュレーション推定回数Ｎｎに達したことを前記外部装置に出力することを備える。
【００７１】
また、本願発明の第３の計画立案システムは、第１の発明において、前記計画立案装置は進捗／入庫日予測部を備え、さらに前記進捗／入庫日予測部は、
設定された期間における各オーダについての作業の進捗状態や入庫する予測日である進捗／入庫予測日を各オーダーの希望投入日、仕掛かり情報をもとに前記実行制御部と前記シミュレーション実行部によってシミュレーションし、その結果を進捗／入庫日予測データとして前記記憶部に保存管理する進捗／入庫日予測手段と、
変更対象のオーダーの情報を得て、オーダーの納期やオーダーのサイズ、変更内容、および、オーダ情報更新時刻を記憶部に記録する予測条件変更管理手段と、
進捗／入庫日予測データや集計された進捗／入庫集計データを、前記外部装置に提示する進捗／入庫日予測提示手段と、
予め決められた時間間隔や予め決められた回数のシミュレーションが終了する都度、各オーダの最新の情報に基づく進捗／入庫日予測データから該当する結果を進捗／入庫集計データとして集計し記憶部に保存する定期集計手段と、
を備え、
前記定期集計手段は、前記オーダについて実行されたシミュレーション回数が前記シミュレーション推定回数Ｎｎに達すると達したことを前記外部装置に出力することを備える。
【００７２】
また、本願発明の第４の計画立案システムは、第１の発明において、前記計画立案装置は、計画立案のためのシミュレーション実行部によるシミュレーション処理を同時に実行できる利用可能なノードを複数台備え、それがＭ台存在する場合に、
推定シミュレーション回数Ｎｎ、それまでに実行を開始したシミュレ−ション回数ｎを参照して、
（Ｎｎ−ｎ）／Ｍ＞１のときにＭ回の計画立案シミュレ−ションを実行し、
それ以外の場合に（Ｎｎ−ｎ）ｍｏｄＭ回の計画立案シミュレ−ションを実行する並列実行制御手段を備える。
【００７３】
また、本願発明の第５の計画立案システムは、第１の発明において、シミュレーションの実行を停止すると、指定した推定精度εの元で実行したシミュレーション結果から前記所望の生産パラメータへの確率要素の影響を確率分布として得たり、前記確率分布から分布の特徴をあらわす統計指標を求める集計手段を、
さらに備える。
【００７４】
また、本願発明の第６の計画立案システムは、第１の発明において、前記安定性指標計算手段は、第ｉ（ｉ＞１）回目のシミュレーションにおける安定性指標Ａｉを、前記シミュレーション実行部による第１回目から第ｉ回目までの前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果の平均値、分散、標準偏差を含む計算結果として計算することを備える。
【００７５】
また、本願発明の第７の計画立案システムは、第１の発明において、前記回数推定手段は、前記推定精度εを、安定性指標Ａｉの系列に関し、前回のシミュレーション結果のＡｉ−１との差が前記推定精度ε以内になると信頼するに十分な回数シミュレーションを実行したと判定するための許容誤差の閾値として計算に使用することを備える。
【００７６】
また、本願発明の第８の計画立案システムは、第１の発明において、前記シミュレーション実行部は、前記所望の生産パラメータとして予測入庫日時、適正投入日時、設備停止日時・停止期間、仕掛数、を含む生産パラメータのうちの１または複数の予測を行うことを備える。
【００７７】
本願発明の第１の計画立案方法は、生産計画を生産ラインモデルを使用したシミュレーションによって行い、生産計画における生産パラメータのうちの所望の生産パラメータの予測結果を求める計画立案装置と、前記計画立案装置にシミュレーションの実行に必要な情報と推定精度εを含む情報を与え、その結果として予測された前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果を得る外部装置と、を備える計画立案システムにおける計画立案方法であって、
前記計画立案装置は、１から始まる複数回のシミュレーションを実行し、前記所望の生産パラメータの予測結果を各回数のシミュレーションの終了の都度記憶部に記録する第１のステップと、
前記第１のステップでのシミュレーションが終了すると、前記所望の生産パラメータの確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、第１回目のシミュレーションから直前に終了した第ｎ回目までの前記所望の生産パラメータの予測結果を前記記憶部から得て生産パラメータの安定性を表現する安定性指標Ａｎを計算してそれを前記記憶部に記憶する第２のステップと、
第ｎ回目までの安定性指標数列Ａ１からＡｎと推定精度εから、生産ラインモデルに含まれる確率事象の影響を評価するのに必要なシミュレーション推定回数Ｎｎを次式に従って計算し、前記記憶部に記憶する第３のステップと、
ｎ＞＝２において、
【００７８】
【数５】
2005011154.tif 000004
【００７９】
前記記憶部からシミュレーション推定回数Ｎｎを得て、それ迄に実行したシミュレーションの回数ｎが、シミュレーション推定回数Ｎｎに等しいかより大きいかを判定し、等しいかより大きい場合、ｎ回のシミュレーションに達した段階でシミュレーションの実行を停止し、それまでに実行したシミュレーション回数ｎがＮｎより小さい場合は第１のステップに戻り次回のシミュレーションを実行を指示する第４のステップと、
前記第４のステップの判定でシミュレーションの実行を停止した場合、前記所望の生産パラメータを確率分布として集計したり、前記確率分布から分布の特徴をあらわす統計指標を集計し前記外部記憶装置に送信する第５のステップと、
を備える。
【００８０】
本願発明の第１のプログラムは、生産計画を生産ラインモデルを使用したシミュレーションによって行い、生産計画における生産パラメータのうちの所望の生産パラメータの予測結果を求める計画立案装置と、前記計画立案装置にシミュレーションの実行に必要な情報と推定精度εを含む情報を与え、その結果として予測された前記所望の生産パラメータのシミュレーション結果を得る外部装置と、を備える計画立案システムに実行させるプログラムであって、
コンピュータに、
前記計画立案装置は、１から始まる複数回のシミュレーションを実行し、前記所望の生産パラメータの予測結果を各回数のシミュレーションの終了の都度記憶部に記録する第１のステップと、
前記第１のステップでのシミュレーションが終了すると、前記所望の生産パラメータの確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、第１回目のシミュレーションから直前に終了した第ｎ回目までの前記所望の生産パラメータの予測結果を前記記憶部から得て生産パラメータの安定性を表現する安定性指標Ａｎを計算してそれを前記記憶部に記憶する第２のステップと、
第ｎ回目までの安定性指標数列Ａ１からＡｎと推定精度εから、生産ラインモデルに含まれる確率事象の影響を評価するのに必要なシミュレーション推定回数Ｎｎを次式に従って計算し、前記記憶部に記憶する第３のステップと、
ｎ＞＝２において、
【００８１】
【数６】
2005011154.tif 000005
【００８２】
前記記憶部からシミュレーション推定回数Ｎｎを得て、それ迄に実行したシミュレーションの回数ｎが、シミュレーション推定回数Ｎｎに等しいかより大きいかを判定し、等しいかより大きい場合、ｎ回のシミュレーションに達した段階でシミュレーションの実行を停止し、それまでに実行したシミュレーション回数ｎがＮｎより小さい場合は第１のステップに戻り次回のシミュレーションを実行を指示する第４のステップと、
前記第４のステップの判定でシミュレーションの実行を停止した場合、前記所望の生産パラメータを確率分布として集計したり、前記確率分布から分布の特徴をあらわす統計指標を集計し前記外部記憶装置に送信する第５のステップと、
を実行させる。
【００８３】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００８４】
製品の製造の分野における計画立案の一手段に生産ラインシミュレーションがある。
【００８５】
生産ラインシミュレーション（以後シミュレーション）とは、過去、現在、あるいは未来の状況を初期条件とし、指定した生産期間における生産システムの挙動を模擬実行するもので、生産ラインを流れる作業対象物の所在位置の時間推移や、設備の状態の時間推移等をシミュレーションの対象としている。
【００８６】
具体的には、作業物の流れを決定する作業手順や、各作業に使用する製造設備や、治具、作業員、またそれらに課される作業制約等を把握した生産ラインのモデルを用意する。次に生産期間として開始日時、終了日時を定めた後に、その生産ラインのモデルを用いてコンピュータの中で実際のラインの生産制御を模擬実行する。
【００８７】
ところで、例えば、ある工程の作業時間は、作業員などが関わるわけであるから個々の作業員の能力差等の影響によって変動が生じる。その作業時間は確率事象として確率分布でモデル化することができる。また、ある工程では、製品の品質を保持するための作業のやりなおし（リワーク）の発生を確率事象としてモデル化することができる。また、ある工程での作業条件が成熟していない場合など、作業の直前に実験作業を行ったりする場合があり、これも確率事象としてモデル化することができる。生産ラインモデルは、複数の異なる確率事象からなる確率要素を含んでいる。
【００８８】
このようにいくつかの生産活動は、確率的に発生する各種確率要素の影響の元に行われると捉えることができ、それをシミュレーションでは統計的な集計を施した上で、生産ラインのモデル化が行われるのが一般的である。
【００８９】
このとき、生産ラインシミュレーションでは、生産ラインモデルに含まれる確率要素の影響のもとに、予測入庫日時、適正投入日時、設備停止日時・停止期間、仕掛数等々の生産システムで使用する生産パラメータのうち、１又は複数の予測の対象とする所望の生産パラメータと、値を予め固定する生産パラメータとを定めて、シミュレーションを繰り返し実行する。
【００９０】
本発明は、生産ラインモデルをもとに所望の生産パラメータの予測結果を得たり計画立案結果を得ることを目的とする計画立案装置であって、生産ラインモデルに含まれる確率要素の影響を評価して必要なシミュレーション回数を精度よく推定する内容等を持つものである。尚、以降使用するシミュレーションの用語はモンテカルロシミュレーションを意味するものとする。
【００９１】
本発明の第１の実施の形態の構成を図１を参照して説明する。
【００９２】
同図を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、
生産計画の立案を生産ラインシミュレーションモデルによって行う１または複数のプロセッサ（ノード）を有するコンピュータ装置からなる計画立案装置１と、
計画立案装置１にシミュレーションの実施に必要な生産パラメータや推定精度ε等に関する情報を与え、計画立案装置１からシミュレーションの結果を得るパーソナルコンピュータ等の端末装置からなる外部装置２と、
計画立案装置１にあってシミュレーション結果を外部装置２に伝え、外部装置２との間で必要な情報を授受する入出力部３と、
各種情報を記録、管理する主記憶装置や磁気ディスク装置等を含む記憶装置からなる記憶部４と、
指定されたシミュレーションパラメータを記憶部４からとりだし、指定された条件でシミュレーションを実行し、実行結果を記憶部４に保存するシミュレーション実行部５と、
モンテカルロシミュレーションの実行を制御する実行制御部６と、から構成されている。尚、計画立案装置１でのシミュレーションの実行は、ソフトウェアプログラムによって行われ、そのプログラムは、予め記憶部４に格納されている。
【００９３】
次に、実行制御部６を構成するシミュレーションの各実行手段について説明する。実行制御部６は、
第ｎ回目のシミュレーションでの生産パラメータの安定性を表現する安定性指標Ａｎを計算する安定性指標計算手段６１と、
シミュレーションをｎ回実行した結果から、確率要素の影響を評価するのに必要なシミュレーション回数Ｎｎを推定する回数推定手段６２と、
シミュレーションの回数が適正シミュレーション回数Ｎｎに達した段階でシミュレーションの実行を停止するシミュレーション停止手段６３と、
実行制御部６に外部装置２から与えられた推定精度εの元で実行したシミュレーション結果から各種生産計画への確率要素の影響を、例えば確率分布として得たり、当該確率分布から適正な生産パラメータを求める集計手段６４と、から構成される。
【００９４】
尚、第ｉ回目のシミュレーション結果生成される安定性指標Ａｉとしては、所望の生産パラメータに関する第ｉ回目までのシミュレーション結果の平均値、分散、標準偏差等を使用することができる。
【００９５】
さらに、推定精度εは、安定性指標Ａｉの系列に関し、前回のシミュレーション結果のＡｉ−１との差が推定精度ε以内になると信頼するに十分な回数シミュレーションを実行したと判定するための許容誤差の閾値であり、外部装置２から指定される。
【００９６】
このように構成された実施の形態の動作について図１と、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００９７】
計画立案装置１において、計画立案のためのシミュレーションが開始されると、計画立案装置１は入出力部３を介して、シミュレーションモデル要求信号Ｓ１０１を外部装置２に発生し、外部装置２からシミュレーション実施に必要な情報として、生産ラインの生産パラメータ等のシミュレーションモデルデータを得る（Ｆ１０１）。
【００９８】
計画立案装置１の入出力部３は、シミュレーションモデル記憶要求信号Ｓ１０２を発生し、得られたシミュレーションモデルデータを記憶部４に記録した後に（Ｆ１０２）、実行制御部６は、シミュレーション実行の制御を開始する。
【００９９】
次に、実行制御部６での動作について説明する。
【０１００】
計画立案装置１が実行制御部６でのモンテカルロシミュレーションの制御に入ると、実行制御部６は、シミュレーション実行要求信号Ｓ１０を発行して、シミュレーション実行部５により、ｎの初期値を１とする所望の生産パラメータの予測を行う第ｎ回目のシミュレーションを実行する（Ｆ１０３）。シミュレーション実行部５は、予測結果を記憶部４に記憶する。
【０１０１】
各回数のシミュレーションの実行が完了すると、シミュレーション実行部５はシミュレーション完了通知信号Ｓ１１を、実行制御部６に通知する。
【０１０２】
実行制御部６がシミュレーション完了通知信号Ｓ１１を受けると、得られた所望の生産パラメータの確率分布に対して確率的な要素が及ぼす影響を評価するために安定性指標参照信号Ｓ１０３を発生して、記憶部４から第ｎ回目のシミュレーションでの所望の生産パラメータの結果を得る（Ｆ１０４）。
【０１０３】
次に、実行制御部６は、生産パラメータの確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、信号安定性指標計算要求信号Ｓ１０４を発生して、安定性指標計算手段６１を用いて、第ｎ回目のシミュレーションでの所望の生産パラメータの安定性を表現する指標として安定性指標Ａｎを計算する（Ｆ１０５）。尚ｎ＝１の最初のシミュレーションの場合は、１回目のシミュレーション実行部５の予測した所望の生産パラメータの値をＡ１とする。
【０１０４】
次に、実行制御部６は、シミュレーション結果参照信号Ｓ１０５を発生して記憶部４から、第ｎ回目までのシミュレーションの安定性指標数列Ａ１からＡｎを得る（Ｆ１０６）。
【０１０５】
次に、実行制御部６はシミュレーション回数推定要求信号Ｓ１０６を発生し、回数推定手段６２によって、第ｎ回目までのシミュレーション結果とあらかじめ指定した推定精度εの相対関係から、生産ラインモデルに含まれる確率事象の影響を評価するのに必要となるシミュレーション回数Ｎｎを求めるために、シミュレーション回数Ｎｎの推定式を次の数式に従って、計算する（Ｆ１０７）。但しｎが１の時は、この計算を行わず、ｎ＝２のシミュレーションを実行するため（Ｆ１０３）に戻る。
【０１０６】
ｎ＞＝２において、
【０１０７】
【数７】
2005011154.tif 000006
【０１０８】
次に、推定シミュレーション回数記録要求信号Ｓ１０７を発生して、Ｎｎの推定値を記憶部４に記録する（Ｆ１０８）。
【０１０９】
次に、実行制御部６はシミュレーション停止手段６３を用いて、推定シミュレーション回数参照信号Ｓ１０８を発行して、記憶部４からシミュレーション回数Ｎｎを得て、それ迄に実行したシミュレーションの回数ｎが、Ｎｎに等しいかより大きいかを判定し（Ｆ１０９）、真でなければ（Ｆ１０３）に戻り、次のｎ＋１回目のシミュレーションを実行する。
【０１１０】
それが真であれば、ｎ回のシミュレーションに達した段階でシミュレーションの実行を停止する（Ｆ１１０）。実行制御部６は、シミュレーション結果参照信号Ｓ１０５を発生して、記憶部４から、指定した推定精度εの元で実行したシミュレーション結果を得た後に（Ｆ１１１）、集計要求信号Ｓ１０９を発生して、集計手段６４を用いて、各種生産計画への確率事象の影響を示す指標として、例えば所望の生産パラメータを確率分布として集計したり（Ｆ１１２）、集計済みの生産パラメータの確率分布から分布の特徴をあらわす統計指標を集計した後に（Ｆ１１３）、集計結果を集計結果記録要求信号Ｓ１１０を発生して記憶部４に記録する（Ｆ１１４）。
【０１１１】
計画立案装置１は実行制御部６にて、外部装置２より集計結果提示要求信号Ｓ１１１を受けると、集計結果要求信号Ｓ１１２を発生して、記憶部４からシミュレーションの集計結果の中から、所望の生産パラメータの集計結果を得た上で、入出力部３から外部装置２に対して集計結果を送信する（Ｆ１１５）。
【０１１２】
次に、図３は本発明に係る計画立案装置の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【０１１３】
同図を参照すると、本発明の第２の実施形態の計画立案装置１１は、本発明の第１の実施の形態に示した計画立案装置１の構成に、さらに投入計画立案部７を備える。
【０１１４】
投入計画立案部７は、オーダの希望納期の期日情報や生産の途中の工程にある仕掛かり状態における期日等を設定し、その期日から遡って製品、半製品を作るための部品等についてシミュレーションされた投入予測日、シミュレーション回数、シミュレーション実行時刻、シミュレーション推定回数Ｎｎを含む情報を収集しその結果を投入日時予測データＤ３として記憶部４に保存するとともに外部装置２にそれを出力する投入計画立案手段７１と、
必要なオーダーの投入日の変更を指示する投入計画Ｄ４を外部装置２から受け付けると、それを投入日時予測データＤ３に反映し変更された投入計画Ｄ５を決定する投入計画決定手段７２と、
実際の投入日が近づくと、外部装置２に部品の投入を指示する投入指示手段７３と、
希望納期、仕掛かり情報を含むオーダの変更情報を前記外部装置から受けると、変更の指示を受けた時刻の更新時刻とともに記憶し、前記変更情報によるシミュレーションの再実行を指示する計画変更管理手段７４と、
予め決められた時間間隔や予め決められた回数のシミュレーションが終了する都度、各オーダの最新の情報に基づく投入日時予測データから該当する結果を投入日時集計データＤ６として集計し記憶部４に保存する定期集計手段７５と、を備える。
【０１１５】
このように構成された第２の実施の形態の動作について、図３と、図４のフローチャートを用いて説明する。
【０１１６】
なお、本実施の形態における計画立案装置１１の動作は、投入計画立案部７の投入計画立案手段７１と、投入計画決定手段７２と、投入指示手段７３と、計画変更管理手段７４と、定期集計手段７５とに関わる動作以外はすべて第１の実施の形態の計画立案装置１の動作と同じため、第１の実施の形態で説明した内容については、説明を省略する。
【０１１７】
計画立案装置１１は、図４のフローチャートにおいて、図中にＰ１、Ｐ２、Ｐ３として示した処理を並行して行う。
【０１１８】
以下、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の処理を説明する。
【０１１９】
計画立案装置１１は、外部装置２より投入計画立案要求信号Ｓ２０１を受けると、投入計画入力要求信号Ｓ２０２を発行して、投入計画立案部７の投入計画立案手段７１を用いて、外部装置２からの各オーダーの希望納期Ｄ１、仕掛かり情報Ｄ２を入出力部２から入力する（Ｆ２０１）。
【０１２０】
これを記憶部４に記録した後に（Ｆ２０２）、信号Ｓ１０を発生して、外部装置２からの各種要求信号待ちに入る（Ｐ１）。
【０１２１】
同時に、実行制御部６でのシミュレーション実行の制御を開始し（Ｐ２）、外部装置２からの信号Ｓ２０６待ちに入る（Ｐ３）。
【０１２２】
次に、計画立案装置１１の実行制御部６におけるＰ２の動作について説明する。
【０１２３】
実行制御部６は、第一の実施の形態に示した処理とは、シミュレーション実行部５にて用いるシミュレーションの内容が投入計画を立案するシミュレーション手段を用いている点で異なる。
【０１２４】
ここで、投入計画シミュレーションには、将来におけるオーダーの納期を設定してから逆に製品を構成する部品や材料の投入日時を逆算して求める計画立案手段であって、確率要素を扱うことが可能であれば、何を使用しても構わない。
【０１２５】
実行制御部６はシミュレーション実行の制御を開始すると、先にＰ１の処理で外部装置２から受け付け記憶されている希望納期Ｄ１や仕掛かり情報Ｄ２を記憶部４から取り出し、シミュレーション実行要求信号Ｓ１０を発生する。
【０１２６】
Ｓ１０の信号によって、シミュレーション実行部５は、投入日時の予測を行うため、ｎの初期値を１とする第ｎ回目のシミュレーションを実行する（Ｆ２０３）。
【０１２７】
各回数のシミュレーションの実行が完了すると、シミュレーション実行部５は、シミュレーション完了通知信号Ｓ１１を実行制御部６に通知する。実行制御部６はシミュレーション実行部５からシミュレーション完了通知信号Ｓ１１を受けると、投入計画抽出要求信号Ｓ２０３を発生する。
【０１２８】
Ｓ２０３によって投入計画立案手段７１は、シミュレーション結果から立案された投入予測日とそのシミュレーション回数とその回数におけるシミュレーション実行時刻とを投入日時予測データＤ３として抽出し（Ｆ２０４）、次に、投入計画立案結果記録要求信号Ｓ２０４を発生し、そのｎ回目におけるシミュレーション結果の投入日時予測データＤ３を記憶部４に記録する（Ｆ２０５）。
【０１２９】
次に、実行制御部６は、各オーダーの投入日時の確率分布に対して、確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、信号安定性指標計算要求信号Ｓ１０４を発生すると、安定性指標計算手段６１は、第ｎ回目のシミュレーションでの各オーダーの投入日時の安定性指標Ａｎとして、ｎ回までのシミュレーションによる投入日時の平均値を計算しこれを記憶部４に記憶する（Ｆ２０６）。尚、ｎが１の場合は、第１回目に予測された投入日時をＡ１とし、第２回目のシミュレーションの実行のため（Ｆ２０３）に戻る。
【０１３０】
次に、実行制御部６は、シミュレーション結果参照信号Ｓ１０５を発生して記憶部４から、第ｎ回目までの安定性指標数列Ａ１からＡｎを得る（Ｆ２０７）。
【０１３１】
次に、実行制御部６はシミュレーション回数推定要求信号Ｓ１０６を発生する。回数推定手段６２は、それによって、第ｎ回目までのシミュレーション結果Ａ１からＡｎとあらかじめ指定された推定精度εの相対関係から、必要なシミュレーション回数を計算するために、シミュレーション回数Ｎｎの推定を次式に従って計算する（Ｆ２０８）。
【０１３２】
ｎ＞＝２において、
【０１３３】
【数８】
2005011154.tif 000007
【０１３４】
次に、実行制御部６は、推定シミュレーション回数記録要求信号Ｓ１０７を発生して、Ｎｎの推定値を記憶部４に記録する（Ｆ２０９）。
【０１３５】
このとき、投入計画立案手段７１は、Ｐ２の最後の動作として、ここで計算されたＮｎを先に取り出した投入日時予測データＤ３に追加するとともに、投入日時予測データＤ３として記録された各オーダーの最後に指定された更新時刻から現時点迄のシミュレーション結果を、その時点で有効な計画として記憶部４に記録した上で（Ｆ２１０）、再度、上記（Ｆ２０３）の処理から始まるＰ２の処理を継続する。尚、更新時刻とは、オーダについて最初に外部装置２から設定した希望納期Ｄ１や仕掛かり情報Ｄ２を修正変更して再度シミュレーションを最初から実行し直すように計画立案装置１１に指示をした時刻をいう。但し、Ｄ３には、複数の更新時刻にまたがった各オーダについてのすべてのシミュレーション回数についての情報が格納されている。
【０１３６】
次に、計画立案装置１１の投入計画立案部７におけるＰ３の動作について説明する。
【０１３７】
計画立案装置１１が外部装置２より投入計画参照要求信号Ｓ２０６を受けると、投入計画立案部７は、投入日時予測データ参照要求信号Ｓ２０５を発生するので、投入計画立案手段７１は、記憶部４から投入日時予測データＤ３を得て、入出力部３を介して外部装置２に出力する。
【０１３８】
出力する内容は、複数の更新時刻にわたって立案された全ての計画か（Ｆ２１１）、各オーダーの更新時刻から現時点迄に立案した計画か（Ｆ２１２）、例えば２時間前から現時刻まで等の指定した期間の計画か（Ｆ２１３）のいずれかが外部装置２から指定されるのでそれに従って出力が行われる。
【０１３９】
この時、各オーダの投入日時の予測結果について、必要回数のシミュレーションが完了しているか否かも提示する。これはＤ３で記憶された個々のオーダについての最新のシミュレーション結果に関し、実行したシミュレーション回数とその回数に対応するＮｎとを比較することで提示することができる。そして、計画立案装置１１は、再度、上記（Ｆ２１１）の処理から始まるＰ３の処理を外部装置２からの指示に従って継続する。
【０１４０】
次に、計画立案装置１１のＰ１による投入計画立案部７の動作について説明する。
【０１４１】
計画立案装置１１が外部装置２より、投入計画入力要求信号Ｓ２０２を受けると、投入計画立案部７は投入計画立案手段７１を用いて各オーダーの希望納期Ｄ１、仕掛かり情報Ｄ２を入出力部２から入力し（Ｆ２０１）、記憶部４に記録し（Ｆ２０２）、次の信号処理に移る。
【０１４２】
計画立案装置１１は、各オーダごとに予め設定してある期間もしくは、予め指定されたシミュレーション回数、例えば１０回目、２０回目、・・・、１００回目、・・・等々の回数のシミュレーションが終了する都度、定期集計要求信号Ｓ１２を発行する。
【０１４３】
この信号によって、定期集計手段７５は、投入日時予測データＤ３に対しての集計処理を期間や回数を元に実施する。このとき、投入計画立案部７は投入日時予測データ参照要求信号Ｓ２０５を発行する。この信号Ｓ２０５を受けて、定期集計手段７５は、投入日時予測データＤ３を記憶部４から参照する（Ｆ２１４）。
【０１４４】
定期集計手段７５は、投入日時予測データＤ３の持つ時刻情報やシミュレーション回数ｍを参照し、定期集計する対象となる情報を選択する。各オーダーの更新時刻から集計時点迄に立案した計画を、オーダーに関してその時点で有効な立案計画の集合（ＡＰ）として抽出する（Ｆ２１５）。
【０１４５】
次に、定期集計手段７５は、ｍが適正シミュレーション回数Ｎｎに達しているかいないかを投入日時予測データＤ３から判定して達していた場合に、オーダーの投入日時の立案に関して必要なシミュレーションが完了していることを記憶部４の投入日時予測データＤ３に記録する（Ｆ２１６）。
【０１４６】
次に、定期集計手段７５は、集計手段６４を用いて、有効な立案計画の集合（ＡＰ）に関して、各オーダーの投入日時の確率分布として集計し（Ｆ２１７）、集計済みの投入日時の確率分布から、分布の特徴をあらわす統計指標を集計し（Ｆ２１８）、記憶部４に記録した後に（Ｆ２１９）、次の信号処理に移る。
【０１４７】
次に、計画立案装置１１が外部装置２より投入日時を修正する投入日時補正信号Ｓ２０７を受けると、入力部３を介して外部装置２より投入日時補正データＤ４を得て（Ｆ２２０）、記憶部４に記録する（Ｆ２２１）。
【０１４８】
次に、投入計画決定手段７２は、記憶部４より投入日時予測データＤ３を得て、投入計画Ｄ５としてそれを組み込む（Ｆ２２２）。
【０１４９】
次に、投入日時補正データＤ４の中の投入日時補正の指定のあるオーダーについてのみ、投入計画Ｄ５の投入日時を補正し（Ｆ２２３）、これを投入計画Ｄ５とする（Ｆ２２４）。
【０１５０】
次に投入計画補正信号Ｓ２０８を発生して、投入計画Ｄ５を記憶部４に記録（Ｆ２２５）とともに、入出力部３を介して投入計画Ｄ５を外部装置２に出力し（Ｆ２２６）、次の信号処理に移る。
【０１５１】
計画立案装置１１が外部装置２より入出力部３を介して計画変更要求信号Ｓ２０９を受けると、計画変更管理手段７４は入出力部３より変更対象のオーダーの情報を得て（Ｆ２２７）、オーダーの納期やオーダーのサイズ、変更内容をもとに記憶部４を更新するとともに、オーダーの情報としてオーダー情報更新時刻を記録し（Ｆ２２８）、変更され再設定の行われた情報に基づき、本オーダについてのｎ＝１とする新たなシミュレーションの実行を要求して次の信号処理に移る。
【０１５２】
計画立案装置１１が外部装置２より投入指示要求Ｓ２１０を受けると、投入指示手段７３は投入計画参照要求信号Ｓ２１１を発生して記憶部４から決定された投入計画Ｄ５を得て（Ｆ２２９）、入出力部３を介して全オーダーの投入計画Ｄ５を外部装置２に提示することにより（Ｆ２３０）、実際の投入を指示する。その後、Ｐ１の信号処理を継続する。
【０１５３】
次に、図５は本発明に係る計画立案装置の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【０１５４】
同図を参照すると、本発明の第３の実施の形態の計画立案装置１２は、本発明の第１の実施の形態に示した計画立案装置１の構成に、あらかじめ指定したシミュレーション期間中に各オーダが到達した工程やその時刻、入庫した日時等を進捗／入庫日としたときに、各オーダの進捗／入庫日を予測する進捗／入庫日予測部８を備えている。
【０１５５】
進捗／入庫日予測部８は、設定された期間における各オーダについての作業の進捗状態や入庫する予測日である進捗／入庫予測日を立案し、その結果を進捗／入庫日予測データＤ９として記憶部４に保存管理する進捗／入庫日予測手段８１と、
変更対象のオーダーの情報を得て、オーダーの納期やオーダーのサイズ、変更内容、および、オーダ情報更新時刻を記憶部４に記録する予測条件変更管理手段８３と、
各オーダーの投入日時補正信号Ｓ３０６を受けると、予測条件の変更が行われる前までに求めた進捗／入庫日予測データＤ９を同一条件でのシミュレーションの予測結果としてまとめ確率分布等として集計し、各オーダの進捗／入庫集計データＤ１０として記憶部４に保存管理する予測条件変更管理手段８３と、
進捗／入庫日予測データＤ９や集計された進捗／入庫集計データＤ１０を、実際の進捗／入庫日予測情報として外部装置２に提示する進捗／入庫日予測提示手段８４と、
予め決められた時間間隔や予め決められた回数のシミュレーションが終了する都度、各オーダの最新の情報に基づく進捗／入庫日予測データＤ９から該当する結果を進捗／入庫集計データＤ１０として集計し記憶部４に保存する定期集計手段８５を備えた点で異なっている。
【０１５６】
このように構成された第３の実施の形態の動作について図５と、図６のフローチャートを用いて説明する。なお、計画立案装置１２の動作は、進捗／入庫日予測部８の進捗／入庫日予測手段８１と、予測条件変更管理手段８３と、進捗／入庫日予測提示手段８４と、定期集計手段８５に関わる動作以外はすべて第１の実施の形態の計画立案装置１の動作と同じため、ここではその動作説明を省略する。
【０１５７】
計画立案装置１１は、図中にＰ１１、Ｐ１２、Ｐ１３として示した処理を並行して行う。
【０１５８】
以下、Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ１３の処理を説明する。
【０１５９】
計画立案装置１２は、外部装置２より進捗／入庫日予測要求信号Ｓ３０１を受けると、投入オーダー入力要求信号Ｓ３０２を発行して、進捗／入庫日予測部８の進捗／入庫日予測手段８１を用いて、予め外部装置２から入力された各オーダーの希望投入日Ｄ７、仕掛かり情報Ｄ８を記憶部４より得た後に（Ｆ３０１）、信号Ｓ１０を発生して、外部装置２からの各種要求信号待ちに入る（Ｐ１１）。
【０１６０】
同時に、実行制御部６でのシミュレーション実行の制御を開始する（Ｐ１２）。とともに、外部装置２からの各種要求信号待ちに入る（Ｐ１３）。
【０１６１】
次に、計画立案装置１２のＰ１２の動作について説明する。
【０１６２】
実行制御部６は、第一の実施の形態に示した処理とは、シミュレーション実行部５にて用いるシミュレーションの内容が、製品の入庫日等を予測する作業進捗／入庫日予測シミュレーション手段を用いている点で異なる。
【０１６３】
ここで、進捗／入庫シミュレーションには、決められた期間におけるオーダーの投入日時から作業の進捗工程や、入庫日時を求める計画立案手段であって、確率要素を扱うことが可能であれば、何を使用しても構わない。
【０１６４】
実行制御部６はシミュレーション実行の制御を開始すると、シミュレーション要求信号Ｓ１０を発生し、ｎの初期値を１とする第ｎ回目のシミュレーションを実行する（Ｆ３０２）。
【０１６５】
各シミュレーションの実行が完了すると、シミュレーション実行部５はシミュレーション完了通知信号Ｓ１１を実行制御部６に通知する。実行制御部６はシミュレーション実行部５からシミュレーション完了通知信号Ｓ１１を受けると、進捗／予測結果抽出要求信号Ｓ３０３を発生して、シミュレーション結果から各工程の進捗工程や入庫日時の投入予測日時の予測結果を、進捗／入庫日予測データＤ９として抽出し（Ｆ３０３）、得られた進捗／入庫日予測データＤ９を記憶部４に記録する（Ｆ３０４）。
【０１６６】
次に、実行制御部６は、各オーダーの入庫日時の確率分布に確率的な要素が及ぼす影響を評価するために、信号安定性指標計算要求信号Ｓ１０４を発生して、安定性指標計算手段６１を用いて、第ｎ回目のシミュレーションでの各オーダーの入庫日時の安定性指標Ａｎとして、各オーダーの入庫日時の平均値を計算し結果を記憶部４に記憶する（Ｆ３０５）。但し、シミュレーション回数ｎ＝１の場合は、第１回目のシミュレーション結果の入庫日時をＡ１とし、平均値の計算を実行せずに（Ｆ３０２）に戻る。
【０１６７】
次に、実行制御部６は、シミュレーション結果参照信号Ｓ１０５を発生して記憶部４から、第ｎ回目までのシミュレーションの結果を得る（Ｆ３０６）。
【０１６８】
次に、実行制御部６はシミュレーション回数推定要求信号Ｓ１０６を発生し、回数推定手段６２によって、第ｎ回目までのシミュレーション結果とあらかじめ指定した推定精度εの相対関係から、必要なシミュレーション回数を計算するために、前記、シミュレーション回数Ｎｎの推定を行う次式に従って、Ｎｎの推定値を計算する（Ｆ３０７）。
【０１６９】
ｎ＞＝２において、
【０１７０】
【数９】
2005011154.tif 000008
【０１７１】
次に、推定シミュレーション回数記録要求信号Ｓ１０７を発生して、Ｎｎの推定値を記憶部４に記録する（Ｆ３０８）。このとき、進捗／入庫日予測部８は、進捗／入庫日予測データＤ９として記録された各オーダーの更新時刻から、現時点迄の予測結果を、その時点で有効な予測結果として記憶部４に記録した上で（Ｆ３０９）、再度、上記Ｆ３０２の処理から始まるＰ１２の処理を継続する。
【０１７２】
次に、計画立案装置１２のＰ１３の動作について説明する。
【０１７３】
計画立案装置１２が外部装置２より進捗／入庫日予測参照要求信号Ｓ３０５を受けると、進捗／入庫日予測部８は、記憶部４から、入庫する予定の全オーダーに関して、進捗／入庫日予測データＤ９を得て、入出力部３を介して外部装置２に出力する。
【０１７４】
なお、出力する内容は、全ての予測結果か（Ｆ３１０）、各オーダーの更新時刻から現時点迄に予測した結果か（Ｆ３１１）、指定した期間の予測結果か（Ｆ３１２）のいずれかを予め指定して出力できる。
【０１７５】
この時、各オーダの進捗工程、入庫日時の予測について、必要回数のシミュレーションが完了しているか否かも提示する。そして、計画立案装置１２は、再度、上記Ｆ３１０の処理から始まるＰ１３の処理を継続する。
【０１７６】
次に、計画立案装置１２のＰ１１による進捗／入庫日予測部８の動作について説明する。
【０１７７】
計画立案装置１２が外部装置２より進捗／入庫日予測要求信号Ｓ３０１を受けると、進捗／入庫日予測部８の進捗／入庫日予測手段８１は、投入オーダー入力要求信号Ｓ３０２を発生する。
【０１７８】
Ｓ３０２が発生されると、予め外部装置２から入力された各オーダーの希望投入日Ｄ７、仕掛かりＤ８を記憶部４より得て（Ｆ３０１）、次の信号処理に移る。
【０１７９】
計画立案装置１２は、あらかじめ設定してある期間もしくは、１または複数の予め設定された回数毎のシミュレーションが実施された際に、定期的に定期集計要求信号Ｓ１２を発行する。Ｓ１２の信号によって進捗／入庫日予測部８は、定期集計手段８５を用いて、進捗／入庫日予測データＤ９に対する集計処理を実施する。
【０１８０】
この時、進捗／入庫日予測部８は進捗／入庫日予測データ参照要求信号Ｓ３０４を発行する。Ｓ３０４が発行されると、定期集計手段８５は、進捗／入庫日予測データＤ９を記憶部４から参照する（Ｆ３１３）。
【０１８１】
定期集計手段８５は、進捗／入庫日予測データＤ９の各オーダーのシミュレーションの開始を指示した日時の更新時刻から、集計時点迄に予測された結果を、オーダーに関してその時点で有効な予測結果の集合（ＰＲ）として抽出し、そのシミュレーション回数ｍを求める（Ｆ３１４）。
【０１８２】
次に、定期集計手段７５は、ｍが適正シミュレーション回数Ｎｎに達しているかいないかを判定して達していた場合に、オーダーの投入日時の立案に関して必要なシミュレーションが完了していることを記憶部４の進捗／入庫日予測データＤ９に記録する（Ｆ３１５）。
【０１８３】
次に、定期集計手段８５は、集計手段６４を用いて、有効な予測結果の集合（ＰＲ）に関して、各オーダーの入庫日時の確率分布として集計し（Ｆ３１６）、集計済みの入庫日時の確率分布から、分布の特徴をあらわす統計指標を集計し（Ｆ３１７）、記憶部４に記録した後に（Ｆ３１８）、次の信号処理に移る。
【０１８４】
次に、計画立案装置１２が、外部装置２より入出力部３を介して各オーダーの投入日時の修正を行う各オーダの投入日時補正信号Ｓ３０６を受けると、予測条件変更管理手段８３は入出力部３より変更対象のオーダーの情報を得て（Ｆ３１９）、オーダーの納期やオーダーのサイズ、変更内容、および、オーダ情報更新時刻を記憶部４に記録する（Ｆ３２０）。
【０１８５】
更に、計画立案装置１２が外部装置２より進捗入庫日予測提示要求Ｓ３０７を受けると、予測条件の変更が行われる前までに求めた進捗／入庫日予測データＤ９を同一条件の予測結果として参照し（Ｆ３２１）、各オーダーの進捗／入庫日予測結果として集計し（Ｆ３２２）、進捗／入庫集計データＤ１０として記憶部４に記録し（Ｆ３２３）、次の信号処理に移る。
【０１８６】
次に、進捗／入庫日予測提示手段８４は進捗入庫日予測参照要求信号Ｓ３０８を受けると、記憶部４から進捗／入庫集計データＤ１０を得て（Ｆ３２４）、入出力部３を介して全オーダーの進捗／入庫集計データＤ１０を外部装置２に提示することにより（Ｆ３２５）、実際の進捗／入庫日予測情報を提供し、その後、Ｐ１１の信号処理を継続する。
【０１８７】
次に、図７は本発明に係る計画立案装置の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【０１８８】
同図を参照すると、本発明の第４の実施の形態の計画立案装置１３は、本発明の第１、第２、第３の実施の形態に示した計画立案装置の構成において、実行制御部６に計画立案のためのシミュレーション処理を同時に実行できる利用可能な計算機ノードがＭ台存在する場合に、ｎ回目のシミュレーション結果に基づく推定シミュレーション回数Ｎｎと、それまでに実行をしたシミュレ−ション回数ｎを参照して、（Ｎｎ−ｎ）／Ｍ＞１の時にＭ回の計画立案シミュレ−ションを実行し、それ以外の場合に（Ｎｎ−ｎ）ｍｏｄＭ回の計画立案シミュレ−ションを実行する並列実行制御手段６５とを加えた点で異なっている。
【０１８９】
このように構成された第４の実施の形態の装置の動作について図７と、図８のフローチャートを用いて説明する。なお、計画立案装置１３の実行制御部６の動作は、並列実行制御手段６５に関わる動作以外、すべて第１の実施の形態の動作と同じため、ここではその動作説明を省略する。
【０１９０】
計画立案装置１３の実行制御部６はシミュレーション実行要求信号Ｓ１０を受けると、並行実行制御手段６５は推定シミュレーション回数Ｎｎを求めるために、予め設定した２回以上の任意回数だけシミュレ−ションを実施した後に（Ｆ４０１）、並列実行制御手段６５により、利用可能なノードの数Ｍと、任意回数実行した最後のｎ回目のシミュレーションにおける推定シミュレーション回数Ｎｎと、それ迄に実行を開始したシミュレ−ション回数ｎを参照する（Ｆ４０２）。
【０１９１】
（Ｎｎ−ｎ）／Ｍ＞１の場合、Ｍのノ−ドにてシミュレ−ションを実行する準備を行い（Ｆ４０３）、（Ｎｎ−ｎ）／Ｍ＞１以外の場合に（Ｎｎ−ｎ）ｍｏｄＭのノ−ドにてシミュレ−ションを実行する準備を行い（Ｆ４０４）、並列実行要求信号Ｓ４０１を発行して、シミュレ−ション実行部５にてシミュレ−ション実行することにより、余分なシミュレ−ションを実行することなく目的の計画立案を行う。ここで、シミュレーションは、計画立案手段であって、確率要素を扱うことが可能であれば、何を使用しても構わない。
【０１９２】
尚、各ノードからの所望のパラメータについてのシミュレーション結果は、並列実行制御手段６５に集約される。並列実行制御手段６５は、各ノードからのシミュレーション結果を受付順に整列し、整列された先頭のシミュレーション回数をｉとすると、すでに並列処理を行う前までに終えていたシミュレーション結果とｉ番目のシミュレーション結果とから安定性指標Ａｉやシミュレーション推定回数Ｎｉを計算し以降同様にして逐次計算を行うものとする。尚、前述した実施の形態の１，２，３に対応するフローチャートの図２，図４，図６には図８の（Ｆ４０１）のステップを呼び出すブロックが、（Ｆ４０１へのフック）として示されている。
【０１９３】
【実施例】
本発明の計画立案装置の第一の実施例を図面を用いて説明する。
【０１９４】
例えば、生産ラインでの各種確率要素がある期間内での製品の総入庫数に与える影響を求めることを目的とする生産シミュレーションを考える。
【０１９５】
なお、総入庫数を求めるのに際して使用するシミュレーション手段としていかなる手段を用いても構わないし使用する確率モデルもいかなる要素を考慮したモデルを用いても構わない。
【０１９６】
逐次実行中のシミュレーションについて、その時点までに実行した第ｎ回目までのシミュレーション結果から、安定性指標として例えば、平均総入庫数Ａｎを計算し、例えば、総入庫数の確率分布を精度良く出すことが可能となる適正なシミュレーション回数としてＮｎを計算する。
【０１９７】
例えば、第２回目のシミュレーションによってＡ２が６１３ロットと、第３回目のＡ３が６１６ロットのときに、εとして１０ロットを設定して、シミュレーションを実施したところε判定では３回目の試行で打ち切られてしまった。
【０１９８】
ところが、３回目の試行による推定式では、６０．４１回の試行が必要と出て、１６回目の試行で、３１回の試行回数が推定された。
【０１９９】
また、εを１ロットに設定し、シミュレーションを実行したところ、ε判定では３回目の試行で打ち切られてしまったが、３回目の試行での推定式によると６１３．５回の試行が必要という結果が出て、３回で打ち切ることは避けることができる。
【０２００】
結局、１５５回目の試行では、推定値３０８回の試行回数が推定された。本実施例の第１０００回迄のシミュレーション結果から入庫数への確率要素の影響を試行回数の累積分布として得た例を図９に示す。
【０２０１】
繰り返しシミュレーションの試行結果から得られた累積頻度分布として、６０試行の結果の拡大図を図１０に、３０８試行の結果の拡大図を図１１に、６１３試行の結果の拡大図を図１２に、１０００試行の結果の拡大図を図１３にそれぞれを示す。
【０２０２】
図中の４つのグラフの２つの丸印に囲んだ部分の入庫数の最小値と最大値を表した部分の数値の類似度を比較すると、６０試行では不十分であり、３０８試行で１０００回試行の結果をほぼ近似できる結果が出ていることがわかる。
【０２０３】
また、図９には、１０００試行結果の入庫数の分布から、分布の特徴を表す統計指標を計算した例として、平均値（６１５．３１４）、標準偏差（４．１７４５４５５８４）、最頻値（６１６）、中央値（６１５）を示している。
【０２０４】
上記のように与えられたシミュレーション結果と、その集計結果から確率要素が設備の総入庫数に与える影響を事前に評価することが可能になる。
【０２０５】
次に、本発明の計画立案装置の第二の実施例を図面を用いて説明する。
【０２０６】
第一の実施例とは、生産ラインでの個々のオーダーの投入日時を立案するシミュレーション手段を用いている点で異なり、生産ラインでの各種確率要素が個々のオーダーの投入日時に与える影響を評価することを目的としている。なお、個々のオーダーの投入計画立案に使用するシミュレーション手段として、如何なる手段を用いても構わないし、使用する確率モデルも如何なる要素を考慮したモデルを用いても構わない。
【０２０７】
投入計画立案のために実行するシミュレーション結果の集計を定期的に行うために、例えば、定期集計の周期として３０分程度の集計期間、もしくは、予め設定された回数毎に集計処理を行う。
【０２０８】
以下、投入予定のオーダーＳＣ２７Ｖ１９０２の投入日時の立案例を示す。なお、ここでは、例として１つのオーダー（ｊと表記）の投入日時の立案例を示しているが、同時に並行して複数のオーダーについて、処理を行うのが一般的である。
【０２０９】
計画立案装置は、まず、オーダーの希望納期情報を外部装置から得る。なお、複数回の投入計画立案シミュレーションを繰り返し実行する中で、各オーダーの情報の最終の更新時刻から現時点迄に立案した計画をその時点で有効な計画とする。その時点迄に立案した第ｎ回目の投入計画立案シミュレーションでの投入計画立案結果から、投入日時の予測の安定性を示す安定性指標として、例えば各オーダーｊの投入日時の平均値Ａｎ，ｊを計算し、さらに、例えば各オーダーｊの投入日時の確率分布を精度良く出すことが可能となる適正なシミュレーション回数としてＮｎ，ｊを計算する。
【０２１０】
オーダーＳＣ２７Ｖ１９０２に関わる情報の更新時刻から投入計画立案結果の集計時点迄に、例えば、３回計画立案を実施した時点の例を示す。オーダーの有効な計画を抽出した結果、２回目までの投入日の平均値Ａ１，ｊとして７月１３日を得て、３回目までの投入日の平均値Ａ２，ｊとして７月１０日を得て、εに６時間を設定した場合、３回目の試行における推定式（Ａ）によると１９９回の適正試行回数が求められる。なお、このとき、式（Ａ）のＮｎはＮｎ，ｊに、ＡｎはＡｎ，ｊに、読みかえて使用する。この時点で、適正シミュレーション回数１９９回に達していないので、オーダーの投入日時の立案に関して、必要なシミュレーション回数を完了していない旨、記録される。
【０２１１】
以後、引続いて立案を継続されるが、立案回数が各時点の適正試行回数に達したことが判明した段階で、適正シミュレーション回数に達しているので、オーダーに関して必要な回数の計画立案を完了していることが記録される。
【０２１２】
同時に、有効な立案計画の集合に関して、各オーダーの投入日時の確率分布を集計する。図１４は、オーダーＳＣ２７Ｖ１９０２の投入日時集計結果の一例である。投入日時の確率分布の統計指標を計算し、平均値（７月１０日）、標準偏差（２．１９４３日）、最頻値（７月９日）、中央値（７月１０日）を得ると、これら指標をオーダの投入日時予測データとして登録される。
【０２１３】
なお、予測立案された投入日時はそのまま実際の投入日時として使用される訳ではなく、実際の投入を実施する前に、計画立案業務に携わる要員によって、補正が加えられる。
【０２１４】
オーダーＳＣ２７Ｖ１９０２に関して、図１４に示した投入日時分布を参照した上で、例えば、予測した結果よりも納期達成面での安全を、３日程考慮に入れて、７月７日に投入を行う旨、システムに反映するような投入日時補正データが、外部装置の端末などから指示される。
【０２１５】
計画立案装置は、指示にしたがって、オーダの予測投入日時の補正を行い、補正した計画を、オーダーの実際の投入日時として登録するか、すでに登録がされていれば、補正した計画によって更新する。
【０２１６】
計画立案装置は、オーダーに関して、外部装置から投入日時の問合せがあれば、登録されている投入日時として７月７日を返答する他、上記、投入日時の分布情報、分布の統計指標、更には、入庫日時の予測に必要な回数の予測処理を完了しているか等の情報を、専用端末などに返答する。
【０２１７】
なお、投入日時の補正が行われておらず、投入計画として登録されていないオーダに関しては、投入日時予測データを参照して、存在すれば、投入日時予測データを、それが予測データであることを明示して、専用端末などに返答する。
【０２１８】
また、計画立案装置は、実際の日付が、例えば７月６日など、実際の投入を指示するのに適切な日時に達した段階で、オーダの投入日時７月７日が近付いたと判定し、オーダの投入を行うよう、専用端末などに指示する。
【０２１９】
上記のように各オーダの投入日時について、それぞれの希望納期を与えることにより投入日時の立案に確率要素が及ぼす影響を事前に予測評価して、実際の計画立案業務担当者に示すとともに、その予測結果を参照した計画立案業務担当者が、実際の投入日時の登録、及び更新を行うことが可能である。さらに、登録された各オーダーの投入日時に基づいて外部装置にそれを出力することで実際の投入指示を行うことが可能となる。
【０２２０】
次に、本発明の計画立案装置の第三の実施例を図面を用いて説明する。
【０２２１】
本発明の第二の実施例とは、生産ラインでの個々のオーダーの進捗／入庫を予測するシミュレーション手段を用いている点で異なり、生産ラインでの各種確率要素が個々のオーダーの進捗数／入庫日時に与える影響を事前に評価することを目的としている。なお、個々のオーダーの進捗／入庫日予測に使用するシミュレーション手段として、如何なる手段を用いても構わないし、使用する確率モデルも如何なる要素を考慮したモデルを用いても構わない。
【０２２２】
オーダーの投入日時から作業の進捗工程や、入庫日時を求めるために実行するシミュレーション結果の集計を定期的に行うために、例えば、定期集計の周期として３０分程度の集計期間、もしくは１０回程度のシミュレーション回数を上限に予め設定する。
【０２２３】
以下、投入予定のオーダーＳＣ２７Ｖ１９５９の進捗工程もしくは、入庫日時の予測例を示す。
【０２２４】
なお、以下では、例として１つのオーダー（ｊと表記）の場合の予測例を示すが、同時に並行して複数のオーダーについて、同様に処理を行っても構わない。
【０２２５】
計画立案装置は、外部装置からまず、オーダーの希望投入日時、仕掛かり工程、設備等の情報を得る。なお、複数回の進捗／入庫シミュレーションを繰り返し実行する中で、各オーダー情報の更新時刻から現時点迄に予測した結果を、その時点で有効な予測結果の集合とする。その時点迄に予測した第ｎ回目の進捗／入庫シミュレーションでの進捗工程もしくは入庫日時の予測結果から、例えば、入庫日時の予測の安定性を示す安定性指標として、各オーダーｊの入庫日時の平均値Ａｎ，ｊを計算し、さらに、例えば各オーダーｊの入庫日時の確率分布を精度良く出すことが可能となる適正なシミュレーション回数としてＮｎ，ｊを計算する。
【０２２６】
オーダーＳＣ２７Ｖ１９５９に関わる情報の更新時刻から入庫日予測結果の集計時点迄に、例えば、３回実施した段階での実施例を示す。オーダーの有効な計画の集合を抽出した結果、２回目までの入庫日時の平均値Ａ１，ｊとして８月１４日を得て、３回目までの入庫日時の平均値Ａ２，ｊとして８月１２日を得て、εに６時間を設定した場合、３回目の試行での推定式（Ａ）によると１１９回の適正試行回数が求められる。なお、このとき、式（Ａ）のＮｎはＮｎ，ｊに、ＡｎはＡｎ，ｊに、読みかえて使用する。
【０２２７】
この時点では、適正シミュレーション回数１１９回に達していないので、オーダーの入庫日時の予測に関して、必要なシミュレーション回数を完了していない旨、記録される。以後、引続いて予測を継続するが、予測回数が各時点の適正試行回数に達したことが判明した段階で、適正シミュレーション回数に達しているので、オーダーに関して必要な回数の入庫日時予測を完了していることが記録される。同時に、有効な予測結果の集合に関して、各オーダーに関して予測した入庫日時の確率分布を集計する。
【０２２８】
図１５は、オーダーＳＣ２７Ｖ１９５９の予測入庫日時の集計結果の一例である。入庫日時の確率分布の統計指標を計算し、平均値（８月１４日）、標準偏差（４．３３４９日）、最頻値（８月１４日）、中央値（８月１４日）を得ると、これら指標をオーダーの入庫日時予測データとして登録される。なお、進捗工程の予測に関しては、入庫日時の時刻を、生産管理上、あらかじめ工程毎に付与されている通しの工程番号におきかえて、統計処理を行う点で異なる。計画立案装置は、オーダーに関して、予測入庫日時の問合せがあれば、登録されている上記、予測入庫日時の分布情報や、分布の統計指標、更には、入庫日時の予測に必要な回数の予測処理を完了しているか等の情報を専用端末などに返答する。上記のように各オーダの入庫日時について、それぞれの希望投入日時を与えることにより入庫日時への確率要素が及ぼす影響を事前に予測評価して、オーダーの管理責任担当者に示すことが可能となるため、その予測結果を参照した担当者が、オーダーの予測結果に基づいて、妥当な投入日時への補正、及び更新を行うことが可能となる。また各オーダーの入庫日時予測結果に基づいて各オーダの作業進捗管理を行うことが可能となる。
【０２２９】
次に、本発明の計画立案装置の第四の実施例を図面を用いて説明する。
【０２３０】
本発明の第一の実施例とは、一度に並列実行させるシミュレーション並行実行数を求めて、必要なだけ並行実行する点で異なる。尚、計画立案装置は複数の計算機ノードを有し、時点ごとに利用できるノードの数が変化するものとする。
【０２３１】
第一の実施例を再度参照して説明すると、εとして１ロットを指定し、２回のシミュレ−ションを実施した後に、推定シミュレーション回数Ｎｎとして６１３回の試行数が推定される。
【０２３２】
尚、以降で説明する実行可能なプロセッサからなるノード数は、可変とする。
【０２３３】
ここで計画立案装置の持つ利用可能なノードの数を１００とし、推定シミュレーション回数６１３．５回として、試行を進めると、それ迄に実行を開始したシミュレ−ション回数が２回であるため、並列実行回数を求める判定として（６１３−２）／１００＞１を得て、１００ノ−ドで同時にシミュレ−ションを実行する準備を行う。
【０２３４】
以後処理を進めて、それ迄に実行したシミュレーションを実行した回数が１０２回となり、利用可能なノード数が２２８となった状況を想定する。
【０２３５】
このときの推定シミュレーション回数はＡ１０１の値６１５．６０４と、Ａ１０２の値６１５．５９８から、４８６回と推定される。このとき、並列実行回数を求める判定は（４８６−１０２）／２２８＞１となるので、２２８のノ−ドにてシミュレ−ションを実行する準備を行い、シミュレ−ション実行する。
【０２３６】
以後、処理を進めて、それ迄に実行したシミュレーションを実行した回数が３３０回で、利用可能なノード数が５０である状況を想定する。このときの推定シミュレーション回数は、Ａ３３９の値６１５．４４２と、Ａ３４０の値６１５．４３５から、３０８回と推定される。この時点でシミュレーション実行回数が推定回数を越えたため、シミュレーション試行を終了する。
【０２３７】
これにより、余分なシミュレ−ションを実行することなく目的を達成できる。上記のように処理することにより、確率的な要素を計画立案シミュレーションモデルに含む場合にも、効率的なシミュレーション実行と、計画立案が可能となる。
【０２３８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、生産システムにて発生する特定の事象を確率的な要素として計算モデルの中で扱い、生産ラインシミュレーションを複数回実行して、所望の生産パラメータの予測結果を得たり計画立案結果を計画立案装置によって得ようとする際に、適正投入日時等の各種予測、計画パラメータを定めるとともに、パラメータに確率的な要素が及ぼす影響を評価するために指標の安定性を示す安定性指標を定め、安定性指標に関してあらかじめ指定した精度を満たすためのシミュレーション実行回数を推定式に基づいて計算し、実行回数に基づいて繰り返しシミュレーション実行の打ち切りを行うことによって、繰り返しシミュレーション中に所望のパラメータの誤差率が偶然一般的な打ちきり条件を満たしたために、本来の確率分布形状を得ていない状態で繰り返しシミュレーションを中断することなく、所望のパラメータに関して本来の確率分布に近い形状を得る手段を提供することができる。
【０２３９】
また、本発明による計画立案装置では、所望の生産パラメータに関して本来の確率分布に近い形状を得るのに必要なシミュレーション回数Ｎｎを推定し、推定した回数の範囲内で、モンテカルロ・シミュレーションを実施するため、実際には不要なシミュレーションを実行することを回避し、高速に所望のパラメータを得ることが可能になる。
【０２４０】
また、本発明による計画立案装置では、数回のシミュレーション実行結果から、必要となるモンテカルロシミュレーション回数を求めることができるために、複数の計画立案を並行して処理できるような並列計算機環境において、各プロセッサへの計画立案処理のわりつけができ、結果として、効率的な並列計算機の運用が可能になる。
【０２４１】
本発明の第２の実施例の計画立案装置では、投入計画立案をする際に、各オーダーの希望納期をもとに投入から入庫に至る各工程の作業の過程で、発生する欠陥や、設備故障、作業の遅延などの確率的要素の影響を考慮したモンテカルロ・投入計画立案シミュレーションを実施するため、各オーダーの投入日時の確率分布や統計パラメータを得て、パラメータを各オーダーの投入日時の決定材料に使用できる。
【０２４２】
また、本発明による計画立案装置では、本来の投入日時の確率分布に近い形状を得るのに必要なシミュレーション回数Ｎｎを推定し、必要なシミュレーション実行を完了しているか否かを判定した結果を利用者に提示することで、予測結果の信頼性を判断する情報を投入日時立案担当者に提示することが可能となる。
【０２４３】
また、本発明による計画立案装置では、各オーダーのロットが実際に投入されるまでの間に、希望納期が変更された場合でも、各オーダーの希望納期が変更されてから、その時点までに立案された投入計画を対象として集計することにより、各オーダーの投入日時を精度良く求めることが可能になる。
【０２４４】
本発明の第３の実施例の計画立案装置では、投入計画立案をする際に、各オーダーの希望投入日時をもとに投入から入庫に至る各工程の作業の過程で、発生する欠陥や、設備故障、作業の遅延などの確率的要素の影響を考慮したモンテカルロ・投入計画立案シミュレーションを実施するため、各オーダーの作業進捗や入庫日時の確率分布や統計パラメータを得て、各オーダーの作業進捗・入庫日時の予測結果を得て、各オーダーの作業進捗管理や、入庫管理に使用できる。
【０２４５】
また、本発明による計画立案装置では、本来の作業進捗や入庫日時の確率分布に近い形状を得るのに必要なシミュレーション回数Ｎｎを推定し、必要なシミュレーション実行を完了しているか否かを判定した結果を利用者に提示することで、予測結果の信頼性を判断する情報を作業進捗管理担当者に提示することが可能となる。
【０２４６】
また、本発明による計画立案装置では、各オーダーのロットが実際に投入されるまでの間に、投入日時が変更された場合でも、各オーダーの投入日時が変更されてから、その時点までに立案された投入計画を対象として集計することにより、各オーダーの作業進捗や入庫日時の確率分布や統計パラメータを精度良く得ることが可能になる。
【０２４７】
また、本発明による計画立案装置では、所望のパラメータを求めるのに必要となる、シミュレーション回数をあらかじめ求めることにより複数の計画立案を並行して処理できるような並列計算機環境での、各プロセッサへの計画立案処理のわりつけを行うことにより、余分なシミュレ−ションを実行することなく、効率的な並列計算機の運用を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態の動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施の形態の動作の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第４の実施の形態の動作の流れを示すフローチャートである。
【図９】本発明のシミュレーション処理を、それぞれ、６０回、３０８回、６１３回、１０００回実行した際の入庫数の累積分布グラフと、１０００回実行時の統計指標を示す図である。
【図１０】本発明のシミュレーション処理を、６０回実行した際の入庫数の累積分布グラフの図９の拡大図である。
【図１１】本発明のシミュレーション処理を、３０８回実行した際の入庫数の累積分布グラフの図９の拡大図である。
【図１２】本発明のシミュレーション処理を、６１３回実行した際の入庫数の累積分布グラフの図９の拡大図である。
【図１３】本発明のシミュレーション処理を、１０００回実行した際の入庫数の累積分布グラフの図９の拡大図である。
【図１４】オーダーＳＣ２７Ｖ１９０２に関して立案した投入日時の分布を示す図である。
【図１５】オーダーＳＣ２７Ｖ１９５９に関して予測した入庫日時の分布を示す図である。
【図１６】平均投入日誤差に関するε打ちきり判定でのシミュレーション回数と推定回数算定式による回数の違いを示すグラフである。
【符号の説明】
１    計画立案装置
２    外部装置
３    入出力部
４    記憶部
５    シミュレーション実行部
６    実行制御部
７    投入計画立案部
８    進捗／入庫日予測部
６１    安定性指標計算手段
６２    回数推定手段
６３    シミュレーション停止手段
６４    集計手段
６５    並列実行制御手段
７１    投入計画立案手段
７２    投入計画決定手段
７３    投入指示手段
７４    計画変更管理手段
７５    定期集計手段
８１    進捗／入庫日予測手段
８３    予測条件変更管理手段
８４    進捗／入庫日予測提示手段
８５    定期集計手段
Ｄ１    希望納期
Ｄ２    仕掛かり情報
Ｄ３    投入日時予測データ
Ｄ４    投入計画
Ｄ５    変更された投入計画
Ｄ６    投入日時集計データ
Ｄ７    希望投入日
Ｄ８    仕掛かり情報
Ｄ９    進捗／入庫日予測データ
Ｄ１０    進捗／入庫集計データ
Ｓ１０    シミュレーション実行要求信号
Ｓ１１    シミュレーション完了通知信号
Ｓ１２    定期集計要求信号
Ｓ１０１    シミュレーションモデル要求信号
Ｓ１０２    シミュレーションモデル記憶要求信号
Ｓ１０３    安定性指標参照信号
Ｓ１０４    信号安定性指標計算要求信号
Ｓ１０５    シミュレーション結果参照信号
Ｓ１０６    シミュレーション回数推定要求信号
Ｓ１０７    推定シミュレーション回数記録要求信号
Ｓ１０８    推定シミュレーション回数参照信号
Ｓ１０９    集計要求信号
Ｓ１１０    集計結果記録要求信号
Ｓ１１１    集計結果提示要求信号
Ｓ１１２    集計結果要求信号
Ｓ２０１    投入計画立案要求信号
Ｓ２０２    投入計画入力要求信号
Ｓ２０３    投入計画抽出要求信号
Ｓ２０４    投入計画立案結果記録要求信号
Ｓ２０５    投入日時予測データ参照要求信号
Ｓ２０６    投入計画参照要求信号
Ｓ２０７    投入日時補正信号
Ｓ２０８    投入計画補正信号
Ｓ２０９    計画変更要求信号
Ｓ２１０    投入指示要求
Ｓ２１１    投入計画参照要求信号
Ｓ３０１    進捗／入庫日予測要求信号
Ｓ３０２    投入オーダー入力要求信号
Ｓ３０３    進捗／予測結果抽出要求信号
Ｓ３０４    進捗／入庫日予測データ参照要求信号
Ｓ３０５    進捗／入庫日予測参照要求信号
Ｓ３０６    各オーダーの投入日時補正信号
Ｓ３０７    進捗入庫日予測提示要求
Ｓ３０８    進捗入庫日予測参照要求信号
Ｓ４０１    並列実行要求信号
【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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【図１６】
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