(57)【要約】工場のトラフィック密度及びトラフィック変動の実時間監視と、工場における輻輳及びリードタイムの予測との両方に用いられる工場のトラフィック監視及び解析システム（３０，３２，３４）及び方法である。記述的及び規範的情報を提供することにより、工場の生産性を向上させることができる。実生産能力及び潜在的な生産能力が制限されるステーション又はトラフィック変動の大きいステーションが識別され、識別された工場内のステーションにおける生産能力を増加させるか、又は、変動を減少させることにより、製品の生産高を増加させ、リードタイムを短くすることができる。
2004503837.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工場内の複数の種類の装置における少なくとも時間間隔、処理時間及び保守時間を測定するステップと、
上記装置のジョブ到着時間間隔及びサービス時間の平均値及び変動値の瞬時及び期間の予測値及び間隔予測値を算出するステップと、
上記複数の種類の装置においてどの種類の装置が高い負荷係数を有するかを判定するステップと、
上記高い負荷係数を有する複数の種類の装置における到着時間間隔の変動係数を判定するステップと、
上記複数の種類の装置においてどの種類の装置の到着時間間隔の変動を減少させるべきかを識別するステップとを備える工場のトラフィック監視方法。
【請求項２】
上流の装置の種類におけるサービス時間の変動を減少させることにより、上記到着時間間隔の変動を減少させることを特徴とする請求項１記載の工場のトラフィック監視方法。
【請求項３】
上記ステップの全ては、上記サービス時間が少なくとも１回減少する度に、複数回実行されることを特徴とする請求項２記載の工場のトラフィック監視方法。
【請求項４】
上記算出された瞬時及び期間の予測値を変更し、工場におけるその変更の影響を判定するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１記載の工場のトラフィック監視方法。
【請求項５】
上記複数の種類の装置において、グループ単位の平均サービス時間及びサービス時間の変動の予測値を求めるステップを更に備える請求項１記載の工場のトラフィック監視方法。
【請求項６】
上記平均サービス時間の予測値は、次式を用いて求められることを特徴とする請求項５記載の工場のトラフィック監視方法。
【数１】
2004503837.tif 000007
但し、Ｅ［Ｓ］はサービス時間の予測値、Ｅ ［Ｐ］は処理時間の予測値、Ｅ［Ｍ］は保守時間の予測値、λｍａｉｎｔは特定の装置における保守率の予測値、λｌｏｔはロット到着率の予測値を示す。
【請求項７】
上記負荷係数は、次式を用いて求められることを特徴とする請求項６記載の工場のトラフィック監視方法。
【数２】
2004503837.tif 000008
但し、Ｅ［Ｓ］はサービス時間の予測値、ｍは装置の上記グループを構成する機械の数を示す。
【請求項８】
上記サービス時間の変動の予測値は、次式を用いて求められることを特徴とする請求項５記載の工場のトラフィック監視方法。
【数３】
2004503837.tif 000009
但し、Ｖ［Ｓ］はサービス時間の変動の予測値、Ｖ［Ｐ］は処理時間の偏差の測値、Ｖ［Ｍ］は保守時間の偏差の予測値、λｍａｉｎｔは特定の装置における保守率の予測値、λｌｏｔはロット到着率の予測値を示す。
【請求項９】
上記識別された複数の種類の装置の各々における上記変動係数を減少させるステップを更に備える請求項１記載の工場のトラフィック監視方法。
【請求項１０】
上記ステップの全ては、少なくとも１つの変動係数が減少する度に、複数回実行されることを特徴とする請求項９記載の工場のトラフィック監視方法。
【請求項１１】
工場内の複数の種類の装置に関して、少なくとも時間間隔、処理時間及び保守時間を測定する手段と、
ジョブ到着時間間隔及びサービス時間の平均値及び変動値の瞬時及び期間の予測値を算出する手段と、
上記複数の種類の装置においてどの種類の装置が高い負荷係数を有するかを判定する手段と、
上記高い負荷係数を有する複数の種類の装置における到着時間間隔の変動係数を判定する手段と、
上記複数の種類の装置にいてどの種類の装置の到着時間間隔の変動を減少させるべきかを判定する手段とを備える工場のトラフィック監視システム。
【請求項１２】
上流の装置の種類におけるサービス時間の変動を減少させることにより、上記到着時間間隔の変動を減少させることを特徴とする請求項１１記載の工場のトラフィック監視システム。
【請求項１３】
上記手段の全ては、上記サービス時間の少なくとも一回減少する度に、複数回機能することを特徴とする請求項１２記載の工場のトラフィック監視システム。
【請求項１４】
上記算出された瞬時及び期間の予測値を変更し、工場におけるその変更の影響を判定する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１１記載の工場のトラフィック監視システム。
【請求項１５】
上記複数の種類の装置において、グループ単位の平均サービス時間及びサービス時間の変動の予測値を求める手段を更に備える請求項１１記載の工場のトラフィック監視システム。
【請求項１６】
上記平均サービス時間の予測値は、次式を用いて求められることを特徴とする請求項１５記載の工場のトラフィック監視システム。
【数４】
2004503837.tif 000010
但し、Ｅ［Ｓ］はサービス時間の予測値、Ｅ ［Ｐ］は処理時間の予測値、Ｅ［Ｍ］は保守時間の予測値、λｍａｉｎｔは特定の装置における保守率の予測値、λｌｏｔはロット到着率の予測値を示す。
【請求項１７】
上記負荷係数は、次式を用いて求められることを特徴とする請求項１６記載の工場のトラフィック監視システム。
【数５】
2004503837.tif 000011
但し、Ｅ［Ｓ］はサービス時間の予測値、ｍは装置の上記グループを構成する機械の数を示す。
【請求項１８】
上記サービス時間の変動の予測値は、次式を用いて求められることを特徴とする請求項１５記載の工場のトラフィック監視システム。
【数６】
2004503837.tif 000012
但し、Ｖ［Ｓ］はサービス時間の偏差の予測値、Ｖ［Ｐ］は処理時間の偏差の予測値、Ｖ［Ｍ］は保守時間の偏差の予測値、λｍａｉｎｔは特定の装置における保守率の予測値、λｌｏｔはロット到着率の予測値を示す。
【請求項１９】
上記識別された複数の種類の装置の各々における上記変動係数を減少させる手段を更に備えることを特徴とする請求項１１記載の工場のトラフィック監視システム。
【請求項２０】
上記手段の全ては、少なくとも１つの変動係数が減少する度に、複数回機能することを特徴とする請求項１９記載の工場のトラフィック監視システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明の関連出願
本出願は、１９９８年１０月２６日に出願された米国仮特許出願番号６０／１０５，５９０号及び１９９９年１０月２２日に出願された米国特許出願に基づいて優先権を主張するものである。
【０００２】
発明の背景
本発明は、一般的には、工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法に関し、特に、工場のトラフィック密度（ｔｒａｆｆｉｃ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）及びトラフィック変動（ｔｒａｆｆｉｃ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）の実時間監視と、工場における輻輳（ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ）及びリードタイム（ｌｅａｄ ｔｉｍｅ）の予測（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）との両方に用いられる工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法に関する。
【０００３】
製造のリードタイム、製品の生産高（ｐｒｏｄｕｃｔ ｏｕｔｐｕｔ）等によって計られる工場の生産性（ｆａｃｔｏｒｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）は、トラフィック変動及びトラフィック密度によって大きく変化する。これは周知の事実であるが、最大限に向上させるためには、工場内のどの箇所の製造リードタイムを短くして製品の生産高を増加させる努力を注ぐかを定めることは、多くの場合、困難である。製造技術者たちは、処理のためにジョブが到着する時間及び実質的な処理時間（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｉｍｅ）の変動が大きいと見なされる負荷が重い装置は、通常、生産性が低いことを表し、これは、サイクルタイム（ｃｙｃｌｅ ｔｉｍｅ）が長く、仕掛かり在庫（ｉｎ−ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎｖｅｎｔｏｒｉｅｓ）が多いことによって判定することができることを指摘してきた。この現象は、待ち行列（ウェイティングライン）理論の結果を用いて、解析的に説明される。しかしながら、この説明は、製造における生産性を管理及び予測するのには、全く不十分なものであった。したっがって、製造における生産性を管理及び予測するために、改善されたシステムを提供することが望まれている。
【０００４】
発明の開示
したがって、本発明は工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法を改善することを目的とする。
【０００５】
また、本発明は、工場のトラフィック密度及びトラフィック変動の実時間監視と、工場における輻輳及びリードタイムの予測との両方に用いられる工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法を改善することを目的とする。
【０００６】
さらに、本発明は、工場の生産性を向上させるために、記述的及び規範的情報を提供する工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法を改善することを目的とする。
【０００７】
また、本発明は、実生産能力及び潜在的な生産能力を制限されるステーション又はトラフィック変動の大きいステーションを識別し、識別された工場内のステーションにおける生産能力を向上させるか、または、変動を減少させることにより、製品の生産高及びを増加させ、製造のリードタイムを短くすることのできる工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法を改善することを目的とする。
【０００８】
本発明のさらなる目的及び効果は、詳細な説明及び図面から明らかにされる。
【０００９】
本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、工場のトラフィック密度及びトラフィック変動の実時間監視と、工場における輻輳及びリードタイムの予測の両方に用いることができる。本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、記述的及び規範的情報を提供し、これにより、工場の生産能力が向上する。本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法により、実生産応力及び潜在的な生産能力が制限されるステーション及び変動係数の大きいステーションを識別することができる。工場内の識別されたステーションにおける生産能力を向上させるか、または、変動を減少させることにより、製品の生産高を増加させ、製造のリードタイムを短縮させることができる。
【００１０】
生産システム又は入力の変化が見込まれる又は望まれる場合、本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、これらの変化が完全に承認され、装置及びマンパワーが採用される前に、これらの変化が工場の生産性にどれくらい影響を及ぼすかを少なくとも大まかに予測することができる。したがって、本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、工場の操作者に記述的及び規範的情報を提供する。
【００１１】
したがって、本発明は、複数のステップ及びこれらのステップうちの１又は複数のステップとその他のステップとの組み合わせ、及び、これらのステップを実現するために適用された構成、要素の組み合わせ及び部品の配置を特徴とする装置からなり、これらを、以下の詳細な説明において具体的に説明する。
【００１２】
好ましい実施例の詳細な説明
本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法における経験的（ｅｍｐｉｒｉｃａｌ）及び解析的（ａｎａｌｙｔｉｃａｌ）モデル要素（ｍｏｄｅｌ ｅｌｅｍｅｎｔ）は、生産性の測定値（サイクルタイム及び仕掛品（ｗｏｒｋ ｉｎ−ｐｒｏｃｅｓｓ：ＷＩＰ）と、安定状態の待ち行列ネットワークモデル（ｓｔｅａｄｙ−ｓｔａｔｅ ｑｕｅｕｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌｓ）で得られるトラフィックパラメータ（到着時間間隔（ｉｎｔｅｒａｒｒｉｖａｌ ｔｉｍｅ）とサービス時間（ｓｅｒｖｉｃｅ ｔｉｍｅ）の平均値及び変動（ｖａｒｉａｎｃｅ））との関係に基づいている。
【００１３】
まず、２つの重要な関係を、図１を参照して説明する。図１は、単一のサーバ１０と、複数の到着ジョブ（ａｒｒｉｖｉｎｇ ｊｏｂｓ 、ジョブの到着ストリーム）１４からなる単一の待ち行列１２とを示す図である。すなわち、待ち行列１２は、処理待ち状態にあるジョブの格納空間として機能する。到着ジョブ１４は、待ち行列１２からその到着順にサービスを受け、到着した時には、待ち行列１２の到着端に付け加えられる。このようなシステムは、リトルの公式（Ｌｉｔｔｌｅ’ｓ Ｌａｗ）として知られる基本的関係によって説明される。リトルの公式は、待ち行列の平均長（ｍｅａｎ ｏｃｕｐａｎｃｙ、サービス中のジョブ又はサービス待ちのジョブの数）Ｌは、ジョブの到着率（ａｒｒｉｖａｌ ｒａｔｅ）λとジョブの平均サイクルタイム（ｍｅａｎ ｃｙｃｌｅ ｔｉｍｅ）Ｗとを掛け合わせたものと等しいことを、すなわちＬ＝λ×Ｗを示している。リトルの公式は、平均待ちジョブ数と平均サイクルタイム間には正比例の関係があることを規定し、したがって、待ち行列の平均長は、平均サイクルタイムに到着率に等しい換算係数（ｓｃａｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）を乗じた値と考えることができる。システムがいったん安定状態に達すると、到着率λも、退去率（ｄｅｐａｒｔｕｒｅ ｒａｔｅ）、すなわちスループット（ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ）となる。
【００１４】
このようなシステムに関する第２の基本的関係は、キングマン拡散近似（Ｋｉｎｇｍａｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）として知られており、これを図２を参照して説明する。図２は、平均サービス時間（ｍｅａｎ ｓｅｒｖｅｒ ｔｉｍｅ）とスループット間の関係を示す図である。スループットλは、トラフィック密度（ｔｒａｆｆｉｃ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）（平均到着時間間隔に対する平均サービス時間の比率）にサービス率（ｓｅｒｖｉｃｅ ｒａｔｅ）ｕを乗じた値である。トラフィック密度は、サービス率（又はサービス能力（ｓｅｒｖｉｃｅ ｃａｐａｃｉｔｙ））の測定値であり、待ち行列を長時間、安定に保つためには、１未満でなければならない。図２は、サービス能力（トラフィック密度にサービス率を乗じた値で測定される）と平均サイクルタイムの関係、ジョブ到着時間及びジョブサービス時間の変動と平均サイクルタイムの関係の両方を強調して示した図である。したがって、図２において、スループットをｘ軸とし、平均サイクルタイムをｙ軸としている。各曲線２０，２１は、生産能力（ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｃａｐａｃｉｔｙ）として表されるこれら２つの変数間の関係を示しており、スループットと平均サイクルタイムのそれぞれの組合せにおいて、曲線２１の生産能力は、曲線２０の生産能力より大きい。
【００１５】
また、図２に示すように、生産能力が曲線２０によって表され、スループットと平均サイクルタイムが曲線２０上のＡ点で交差しているときに、変動を減少させることによって、平均サイクルタイムも同様に減少し、生産能力は曲線２１に移動するが、スループットは変化しない。そして、スループットと平均サイクルタイムは曲線２１上のＢ点で交差する。したがって、スループットは変化しないが、変動及び平均サイクルタイムは減少する。同様に、平均サイクルタイムをＡ点のレベルに維持し、変動を同様に減少させると、生産能力も、曲線２０から曲線２１に移動する。しかし、サイクルタイムは短縮されなかったので、生産能力は増加し、平均サイクルタイムと生産能力は、曲線２１上のＣ点にて交差する。したがって、変動を小さくすると、平均サイクルタイムは変化しないが、スループットは増加し、その結果、潜在的な能力（ｈｉｄｄｅｎ ｃａｐａｃｉｔｙ）を回復することができる（工場における製品の生産高を増加させる）。
【００１６】
単純なシステムを参照して、図２の概念を説明したが、これらの概念は、各ステーション（ｓｔａｔｉｏｎ）が複数のサーバを有する待ち行列ネットワークを含むより複雑な待ち行列システムに対しても適用することができる。これらの関係から、製造工程においてサイクルタイムを短縮し、輻輳（ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ）を減少させるためには、トラフィック密度と、到着時間間隔及び処理時間の変動とを監視して、制御することが非常に重要であるということがわかる。トラフィック密度が高く、変動が大きいと、工場において輻輳が増える原因となる。しかしながら、生産能力を向上させるためには、制約となるステーション（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｓｔａｔｉｏｎ）におけるスループットを増加させることが必要不可欠である。したがって、本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、変動を減らすことによって潜在的な生産能力を回復させることができるであろう高変動のステーションのみならず、絶対的生産能力に等しいか又は近いステーション（いわゆる制約又はボトルネック）のステーションを対象として設計されたものである。
【００１７】
次に、本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、図３に示すように、データベース３０（この好ましい実施例では、例えばマイクロソフト社のエクセルで書かれている）と、経験的モデル要素（ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｅｌｅｍｅｎｔ）３２と，解析的モデル要素（ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｅｌｅｍｅｎｔ）３４とから構成されている。動作において、到着時間間隔、処理時間及び保守時間（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｔｉｍｅ）に関する実時間データは、既存の作業現場制御の製造実行システム（ｓｈｏｐ ｆｌｏｏｒ ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｘｃｅｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＭＥＳ）から収集される。収集されたデータは、多数のデータベース内に維持され、この好ましい実施例では、マイクロソフト社のエクセルにおけるスプレッドシートに書き込まれる。経験的モデル要素３２は、これらのデータを演算して、ジョブの到着時間間隔とサービス時間の平均値及び変動の瞬時及び期間の予測値（ｐｏｉｎｔ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｅｓｔｉｍａｔｅ）を算出する。これらは、解析的モデル要素３４に報告されて、解析モデル要素３４の入力として機能し、解析モデル要素３４は、長期間の輻輳及び生産能力の予測値を計算する。
【００１８】
好ましい実施例において、本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システムは、アプリケーション用ビジュアルベーシックによって記述されたマクロを有するマイクロソフト社のエクセル形式の様々なデータベースを含んでいる。なお、他の実施例として、他のソフトウェアを用いてもよく、あるいは、工場のトラフィック監視及び解析システムをハードウエアによって実現してもよい。好ましい実施例では、例えば装置の種類が２００、処理ルーチンの全体の組合せが６５，０００までのシリコンウェーハ製造（ｓｉｌｉｃｏｎｅ ｗａｆｅｒ ｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ）をモデルとして取り扱うことができる。他のソフトウエアを用いることによって、取り扱える能力を高めることもできる。
【００１９】
経験的モデル要素３２は、装置サブタイプのレベル（ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｓｕｂｔｙｐｅ）においてトラフィック密度及びトラフィック変動を監視するシステムとして機能するとともに、パラメータ予測方法（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）として機能する。パラメータの予測値は、解析的モデル要素３４にエクスポートされる。製造工程において同一の機能を有する機械は、同一の装置サブタイプに分類される。好ましい実施例において、適切にモデル化するために、幾つかの装置の種類はさらに細分化される。同種類の装置であっても、機械の配置や品質に違いがあるときには、装置サブタイプと称されるサブセット（ｓｕｂｓｅｔ）に分類される。経験的モデル要素３２において用いられる生データ（ｒａｗ ｄａｔａ）は、既存の作業現場制御のＭＥＳシステムから実時間で収集される。経験的モデル要素３２の出力には、装置サブタイプ毎の、ジョブの到着時間間隔、処理時間、装置停止時間（ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｄｏｗｎ ｔｉｍｅ）及びサービス時間全体の平均値、標準偏差（ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎｓ）及び変動係数（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の瞬時及び／又は期間の予測値が含まれる。経験的モデル要素３２は、装置サブタイプ毎に、ジョブの到着時間間隔、処理時間、装置停止時間及びサービス時間全体の平均値、標準偏差（ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎｓ）及び変動係数の瞬時及び／又は期間の予測値を出力する。ジョブのサービス時間パラメータの瞬時予測値は、解析的モデル要素３４にエクスポートされ、解析モデル要素３４は、これらの値を用いて、ネットワークの性能及びステーション単位（ｓｔａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ）の性能を予測する。入力データは、実際の工場の状態に応じて継続的に更新され、これにより、システムによって提供される記述的（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ）及び規範的（ｐｒｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ）情報は、常に、工場における最新の平均値に基づいている。
【００２０】
経験的モデル要素３２の出力データは、動的製造環境から得られる平均値を示していると考えられる。出力モデルから導き出される予測値は、実際の履歴データと照合され、実際に使用された場合の精度が確認される。解析の際には、装置サブタイプは、トラフィック密度と、到着時間間隔及びサービス時間の変動係数とによって、優先順位が付けられる。これらの値は、後述する公式を用いて算出される。トラフィック密度の値が０．８以上の装置サブタイプは、非常に負荷が重いと考えられ、したがって、潜在的な生産能力を制限する工程であると考えられる。トラフィック密度の値が０．５以上、０．８未満の装置サブタイプは、適度の負荷がかかっていると考えられ、トラフィック密度の値が０．５未満の装置サブタイプは、負荷が軽いと考えられる。１以上の変動係数は大きく、０．５以上、１未満の変動係数は標準であり、０．５未満の変動係数は小さいと考えられる。
【００２１】
それぞれの装置をサブタイプに分類した後、特定の装置サブタイプにフラグ（ｆｌａｇ）を付けることができ、その結果、その装置をより注目して、より詳細に調べることができる。負荷が重く、変動係数が大きい装置サブタイプは、製造工程において特に問題となる箇所である。製造工程において、最大限の生産能力を引き出すためには、制約となる処理、すなわちボトルネックとなる処理において、特に到着時間間隔の変動係数を最小にすることが重要である。到着時間間隔の変動係数が大きいと、製造工程中、ある特定の処理工程及び装置においてジョブが不足し、その結果、スループットや生産能力が低下することが多い。
【００２２】
負荷が適度であるか又は軽い装置サブタイプにおいては、変動は処理工程毎に異なるため、特に処理時間の変動に影響を与える内部原因を除去することが重要である。すなわち、処理時間の変動は、下流の処理工程において、到着時間の変動となる。制約とならない、すなわちボトルネックとならない処理によって、生産能力が直接低下することはないが、処理時間の変動が大きい装置サブタイプが制約となる処理を行うときは、生産能力が低下する可能性がある。内部の変動は、セットアップ（ｓｅｔｕｐ）、バッチング（ｂａｔｃｈｉｎｇ）、保守（定期保守及び計画外保守）、製品の歩留り及びジョブの優先順位等の様々な原因から生ずる。トラフィック密度及び変動係数に応じて装置サブタイプに優先順位を付けることにより、本発明を適用した工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、どの箇所で変動を減少させれば、生産性を向上させることができるかを識別することができる。
【００２３】
経験的モデル要素３２の処理の間、各々の装置サブタイプにおけるロット到着（ｌｏｔ ａｒｒｉｖａｌｓ）、処理時間及び保守に関する実時間データが収集される。例えば、実時間データは、１週間にわたり、１日に複数回収集される。そして、標準的な統計理論（ｓｔａｎｄａｒｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｔｈｅｏｒｙ）を用いて、平均値と、標準偏差と、到着時間間隔、処理時間及び保守操作の平均値の信頼期間（ｃｏｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ）が予測される。そして、これらの予測値を用いて、各装置の平均サービス時間の予測値が算出さる。平均サービス時間は、各ロット（ｌｏｔ）によって装置が占有されている時間の総和の予測値として定義される。したがって、平均サービス時間は、セットアップ時間と、セットアップ外の時間と、短い保守時間とを含んでいる。好ましい実施例において、測定された処理時間は、セットアップ時間と、セットアップ外の時間とからなる。したがって、処理時間と短い保守時間をからなるサービス時間の予測値は、以下に述べるようにして、求められる。
【００２４】
まず、サービス時間の変動は、次の式を用いて求められる。
【００２５】
【数７】
2004503837.tif 000003
【００２６】
ここで、特定の装置サブタイプにおけるＥ〔Ｓ〕はサービス時間の予測値、Ｅ〔Ｐ〕は処理時間の予測値、Ｅ〔Ｍ〕は保守時間の予測値、Ｖ〔Ｓ〕はサービス時間の偏差の予測値、Ｖ〔Ｐ〕は処理時間の偏差の予測値、Ｖ〔Ｍ〕は保守時間の偏差の予測値、λｌｏｔｓはロット到着率（ｌｏｔ ａｒｒｉｖａｌ ｒａｔｅ）の予測値、λｍａｉｎｔは保守率（ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｒａｔｅ）の予測値である。そして、サービス時間の予測値を用いて、トラフィック密度が予測される。データが収集されたサービス時間中の、負荷が重い装置サブタイプにおけるトラフィック密度の予測値、すなわち負荷率（ｌｏａｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）は、例えば図４のように示される。図４に示すグラフは、制約となる、すなわちボトルネックとなる装置を決定するために用いられる。時間をｘ軸上、負荷率をｙ軸としている。生産能力が制限される装置は時間とともに異なる可能性があるため、複数の装置サブタイプ４２に対する予測負荷率が数日間に亘って記録される。図４に示す線４０の各々は、各装置サブタイプにおける記録結果である。図４に示すグラフから、どの装置の負荷が重いか（負荷率が０．８より大きいか）を判定することができる。負荷率は、次式を用いて求められる。
【００２７】
【数８】
2004503837.tif 000004
【００２８】
ここで、ｍは、装置サブタイプを構成する機械の数である。
【００２９】
本発明に基づく次のステップでは、図４において負荷が重いと判定された各装置サブタイプと、これらの負荷が重いと判定された装置サブタイプの上流に位置する各装置サブタイプとの到着時間間隔の変動係数ＣＶａが確認される。図５において、時間をｘ軸、到着時間間隔の変動係数（ＣＶ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌｓ）ＣＶａをｙ軸としている。図５に示すように、各装置サブタイプ５２の線５０及び上述の式から、到着時間間隔の変動係数ＣＶａが大きく（＞１．０）、負荷が重いと判定された装置サブタイプ５２（図４）は、変動を減らすことにより、潜在的な生産能力を回復する可能性が高いことがわかる。図５の負荷が重いが、変動係数ＣＶａが小さい装置サブタイプ（図４）は、その特定の装置サブタイプの変動を減らしても、潜在的な生産能力を回復する可能性が低いことがわかる。したがって、変動係数ＣＶａが大きく、負荷が重い装置サブタイプに対して、変動を減らし、潜在的な生産能力を回復する努力を注ぐべきである。
【００３０】
到着時間間隔の変動係数ＣＶａが大きく、負荷が重い装置サブタイプにおける変動を減少させることにより、潜在的な生産能力を回復することができる。潜在的な生産能力は、製造ライン（ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｌｉｎｅ）のいわゆるボトルネックにおいて回復されるので、製造できる製品の数、すなわち製造ラインのスループットを増大させることができる。したがって、同じリードタイムで、新しい装置を追加せずに、製品の生産高を増加させることができる。
【００３１】
製造工程の上流における装置のサービス時間の変動係数ＣＶＳが大きいと、到着時間間隔の変動係数ＣＶａも大きくなることが多い。負荷が重い装置サブタイプの上流において、作業方法（ｗｏｒｋ ｍｅｔｈｏｄ）、処理時間又は保守回数が大きく変化すると、上流におけるサービス時間の変動係数ＣＶＳも大きくなり、その結果、下流おける到着間隔の変動係数ＣＶａが大きくなる。図６は、サービス時間の変動が大きい装置サブタイプ６２を示し、各線６０は、各装置サブタイプ６２の上述した式を用いて算出された値を示している。図６において、時間をｘ軸、サービス時間の変動係数ＣＶＳをｙ軸としている。
【００３２】
殆どの製造において、負荷の重い装置サブタイプの上流には数多くの装置が再入及び置かれているので、何れの装置サブタイプのサービス時間の変動係数ＣＶＳを減少させるこによって、工場の生産性を全体的に向上させることできる。なお、どこに最も努力を注ぐべきか、すなわちどの変動の減少させれば、工場全体の生産性が最も向上するかを決定するために、解析的モデル要素３４が用いられる。解析的モデル要素３４を用いることにより、どの変動係数を変化させれば、工場の生産性を最も向上させることができるかということを決定することができる。
【００３３】
解析的モデル要素３４は、製造システムにおいて所定数量の製品の製造を開始するために、製造工程のどこで輻輳が発生するか（すなわち、トラフィック密度が高いか、及び／又は変動が大きいかは経験的モデル要素３２によって判定されるので）を予測する。したがって、本発明では、ユーザは、数多くのジョブ開始の値（測定値、所望の値又は擬似的（ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ）な値）を、解析的モデル要素３４に入力する。そして、解析的モデル要素３４は、安定状態における各ステーションのトラフィック密度、到着及び平均サイクルタイムの変動係数の見積（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）を算出する。これらの計算は、製品の流れ（ｐｒｏｄｕｃｔ ｒｏｕｔｅ）に沿った情報、及び経験的モデル要素３２に対する各装置サブタイプのサービス時間のパラメータ予測値を用いて行われる。解析的モデル要素３４は、静止、すなわち安定した状態のトラフィックの流れ（ｔｒａｆｆｉｃ ｆｌｏｗｓ）における値を見積もる。これらの値は、製造工程において生産される製品の組合せが変化しない、入出力される製品の仕様が固定されているとしたときの、長期間の処理能力を測定した値である。なお、実際には、製造工程や工場は動的環境であり、日によって作業（ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）が非常に異なる。したがって、解析的モデル要素３４は、製造工程や工場全体における長期間のトラフィックの特性及び平均待ち行列の振る舞い（ｂｅｈａｖｉｏｒ）を予測する予測器として機能する。
【００３４】
解析的モデル要素３４は、１９８３年「ベルシステムテクニカルジャーナル」第６２巻（Ｔｈｅ Ｂｅｌｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｖｏｌ．６２）の２７７９ページから２８１５ページに記載された、Ｗ．ホイット著「待ち行列解析器」において議論されているように、待ち行列ネットワークの近似値（ｑｕｅｕｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）を採用している。この近似値を用いることにより、全ての装置サブタイプの安定状態におけるトラフィック密度及び到着の変動係数が算出される。解析的モデル要素３４は、各装置サブタイプを、待ち行列ネットワークのノードとして扱う。製品は、実際の又は擬似的な工場フロアからの実際の製品の流れ及び処理条件によって定まるルーチン行列（ｒｏｕｔｉｎｇ ｍａｔｒｉｘ）に基づいて、ノード間を移動する。ルーチン行列ｑｉｊにおけるｉｊ番目の要素は、装置サブタイプｉから搬出され、装置サブタイプｊに搬入される製品の割合を示している。ルーチン行列は、プロセスの特定の製造設備において製造される全ての製品の結果を含んでいる。解析的モデル要素３４は、ルーチン行列及び外部からの到着率の集合を用いて、（１）平均ジョブフロー（Ｍｅａｎ Ｊｏｂ Ｆｌｏｗ）及び（２）変動の伝搬（Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を解析する。（１）及び（２）は、それぞれ連立一次方程式を含んでいる。平均ジョブフローは、ネットワーク内の全てのノードに関する長期間の到着率を定義し、変動の伝搬は、ネットワーク内の全べてのノードに対する到着の変動係数を定義している。これらの式において、ｎは工場における装置サブタイプの数、ｍｉは装置サブタイプｉの機械の数、ＣＶａｉは、装置サブタイプｉにおける到着の変動係数、ｒｉはλｉＥ［Ｓ］／ｍｉ、すなわち装置サブタイプｉの利用率、ＣＶｓｉは装置サブタイプｉにおけるサービスの変動係数、Ｐｉｊ　は　装置サブタイプｉから装置サブタイプｊまでの全ての到着の割合、ｉ＝０は、外部からの入力を意味する。
【００３５】
本発明において、以下の式の解が求めれれる。
【００３６】
平均ジョブフローの式（Ｍｅａｎ Ｊｏｂ Ｆｌｏｗ Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ）
【００３７】
【数９】
2004503837.tif 000005
【００３８】
ここで、λ０ｊは、ネットワーク外部からステーションｊに到着するジョブの長期的な到着率である。
【００３９】
変動の伝搬式（Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ）
【００４０】
【数１０】
2004503837.tif 000006
【００４１】
変動の伝搬式を解くためには、まず、平均ジョブフロー式の解を求めなければならない。これらの式を用いて求められた予測値は、観察履歴（ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ）から得られるパラメータの予測値と直接比較され、その有効性が認証される。すなわち、過去の履歴データを用いて、これらの式を試験することができる。
【００４２】
平均ジョブフロー式及び変動の伝搬式の解が一旦求められると、経験的モデル要素３４から得られるサービス時間の平均値及び変動係数の予測値を用い、上述した既存のキングマン拡散近似により、トラフィック密度及び平均サイクルタイムの性能の予測値が算出される。本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法の予測能力は、例えば、全てのＣＶｓが１割減少したとき、製造工程にどのくらいの影響が及ぶかを評価することによって実証される。解析的モデル要素３４は、サービス時間の変動係数ＣＶｓにおけるこれらの変化の結果、製品の生産高がどれくらい変化するかを計算するために使用される。図７は、全てのサービス時間の変動係数ＣＶｓが１割減少すると、特定の各装置における到着時間間隔の変動係数ＣＶａにどの程度の影響を及ぼすかを、百分率で示した図である。図７において、装置サブタイプ７０をｙ軸とし、各装置サブタイプ７０における到着時間間隔の変動係数ＣＶａにおける百分率の変化をｘ軸としている。経験的モデル要素３２によって負荷が重いサブタイプであると識別された装置が示されている。
【００４３】
到着時間間隔の変動係数ＣＶａにおける変化が識別されると、キングマン拡散近似を用いて、この変化が各装置サブタイプにおけるサイクルタイムに及ぼした影響を測定する。上述したように、これらの値は図７にも示される。サイクルタイムの値は、約８％以上、１８％未満の範囲で変化している。これらの値は、それほど大きくないように見えるかもしれないが、負荷が重いステーション、すなわちボトルネックとなっている可能性が高い工程において、到着時間の変動係数及びサイクルタイムが減少しているため、この変化は、製造設備や製造工程における生産処理時間全体の減少につながる。
【００４４】
以上のように、本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法を用いることにより、生産管理において、製造ライン能力を制限する、又はフロー変動が大きいステーションを識別することができる。識別されたステーションの生産能力を向上させる、又は変動を減少させることに努力を集中させることによって、製造のリードタイムを短縮、又は短くしたまま、潜在的な生産能力を回復し、低コストで製品の生産高を増加させることができる。また、本発明に係る工場のトラフィック監視及び解析システム及び方法は、上述した製造における変化や変動を減少させようとする継続的な試みが、どのくらいの影響力を及ぼすかを迅速に予測することのできる予測的なプランニングツールとしても使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
待ち行列及び単一サーバノードを示す図である。
【図２】
変化量を減少させた結果の潜在的な生産能力の回復を示すグラフである。
【図３】
本発明を適用した経験的モデル要素と解析的モデル要素の関係を示す図である。
【図４】
生産能力が制限される装置を示すグラフである。
【図５】
トラフィック変動が大きい装置を示すグラフである。
【図６】
サービス変動が大きい装置を示すグラフである。
【図７】
サービス変動の減少の影響度を示すグラフである。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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