(57)【要約】【課題】生産ラインのシミュレーションにおいて、より精度の高いシミュレーション技術を提供する。【解決手段】生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集手段と、実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出手段と、理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出手段と、実測値確率モデルと理論的確率モデルとの差分に応じて確率モデルを選択する確率モデル選択手段と、確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成手段と、パラメータを入力するパラメータ入力手段と、シミュレーションを実行するシミュレーション実行手段と、シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力手段とを有する。【選択図】図７
2007148827.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーション装置であって、
前記生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集手段と、
前記稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出手段と、
前記稼動状態データから導出される統計量を基にした理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出手段と、
前記実測値確率モデルと前記理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に該理論的確率モデルを選択し、該範囲内に収まらない場合に該実測値確率モデルを選択する確率モデル選択手段と、
前記確率モデル選択手段により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成手段と、
前記生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力手段と、
前記パラメータを用いて前記生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行手段と、
前記シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力手段と、
を有することを特徴とする生産シミュレーション装置。
【請求項２】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーション装置であって、
ユーザからの入力を受け付ける入力受付手段と、
前記生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集手段と、
前記稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出手段と、
前記入力受付手段により入力された値に基づいて理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出手段と、
前記実測値確率モデルと前記理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に該理論的確率モデルを選択し、該範囲内に収まらない場合に該実測値確率モデルを選択する確率モデル選択手段と、
前記確率モデル選択手段により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成手段と、
前記生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力手段と、
前記パラメータを用いて前記生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行手段と、
前記シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力手段と、
を有することを特徴とする生産シミュレーション装置。
【請求項３】
前記範囲を入力する範囲入力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の生産シミュレーション装置。
【請求項４】
前記表示出力手段は、前記モデル生成手段が生成したシミュレーションモデルに組み込まれた確率モデルを表示出力することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の生産シミュレーション装置。
【請求項５】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーション方法であって、
前記生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集工程と、
前記稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出工程と、
前記稼動状態データから導出される統計量を基にした理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出工程と、
前記実測値確率モデルと前記理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に該理論的確率モデルを選択し、該範囲内に収まらない場合に該実測値確率モデルを選択する確率モデル選択工程と、
前記確率モデル選択工程により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成工程と、
前記生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力工程と、
前記パラメータを用いて前記生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行工程と、
前記シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力工程と、
を有することを特徴とする生産シミュレーション方法。
【請求項６】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーションプログラムであって、
前記生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集工程を実行するためのプログラムコードと、
前記稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出工程を実行するためのプログラムコードと、
前記稼動状態データから導出される統計量を基にした理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出工程を実行するためのプログラムコードと、
前記実測値確率モデルと前記理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に該理論的確率モデルを選択し、該範囲内に収まらない場合に該実測値確率モデルを選択する確率モデル選択工程を実行するためのプログラムコードと、
前記確率モデル選択工程により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成工程を実行するためのプログラムコードと、
前記生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力工程を実行するためのプログラムコードと、
前記パラメータを用いて前記生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行工程を実行するためのプログラムコードと、
前記シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力工程を実行するためのプログラムコードと、
を有することを特徴とする生産シミュレーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産ラインの稼働を推定するシミュレーション技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、生産ラインの最適化のため、生産ラインの稼動を推定するシミュレーションを行う生産シミュレーション装置がある。これらの、生産シミュレーション装置は、対象となる生産ラインの稼動管理システムから取得した生産実績データをもとにシミュレーションを行っている。例えば、特許文献１には、生産ライン上の設備の生産実績データを集計し、データの平均値、最大値、最頻値などの統計量から基準データを作成しシミュレーションを行う技術が開示されている。なお、シミュレーションモデルは生産ライン設備の構成を基に構築される。
【特許文献１】特開平７−１２９６７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、前述したように、生産ライン上の設備はある程度の揺らぎ（分布）をもって稼動している。そのため、上述した特許文献１に開示された技術のように所定の基準データに基づきシミュレーションを行った場合、十分な精度の推定値が得られない場合があった。
【０００４】
本発明は上記問題点に鑑みなされたものであり、生産ラインのシミュレーションにおいて、より精度の高いシミュレーション技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーション装置において、生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集手段と、稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出手段と、稼動状態データから導出される統計量を基にした理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出手段と、実測値確率モデルと理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に理論的確率モデルを選択し範囲内に収まらない場合に実測値確率モデルを選択する確率モデル選択手段と、確率モデル選択手段により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成手段と、生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力手段と、パラメータを用いて生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行手段と、シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力手段とを有する。
【０００６】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーション装置において、ユーザからの入力を受け付ける入力受付手段と、生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集手段と、稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出手段と、入力受付手段により入力された値に基づいて理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出手段と、実測値確率モデルと理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に理論的確率モデルを選択し範囲内に収まらない場合に実測値確率モデルを選択する確率モデル選択手段と、確率モデル選択手段により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成手段と、生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力手段と、パラメータを用いて生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行手段と、シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力手段とを有する。
【０００７】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーション方法において、生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集工程と、稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出工程と、稼動状態データから導出される統計量を基にした理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出工程と、実測値確率モデルと理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に理論的確率モデルを選択し範囲内に収まらない場合に実測値確率モデルを選択する確率モデル選択工程と、確率モデル選択工程により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成工程と、生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力工程と、パラメータを用いて生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行工程と、シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力工程とを有する。
【０００８】
複数の工程から構成される生産ラインの稼働シミュレーションを行う生産シミュレーションプログラムにおいて、生産ラインにおける各工程における稼動状態データを収集する収集工程を実行するためのプログラムコードと、稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルを導出する第１確率モデル導出工程を実行するためのプログラムコードと、稼動状態データから導出される統計量を基にした理論的確率モデルを導出する第２確率モデル導出工程を実行するためのプログラムコードと、実測値確率モデルと理論的確率モデルとの差分が予め設定された範囲内に収まる場合に理論的確率モデルを選択し範囲内に収まらない場合に実測値確率モデルを選択する確率モデル選択工程を実行するためのプログラムコードと、前記確率モデル選択工程により選択された確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを生成するモデル生成工程を実行するためのプログラムコードと、生産シミュレーションモデルの実行に用いられるパラメータを入力するパラメータ入力工程を実行するためのプログラムコードと、パラメータを用いて生産シミュレーションモデルに基づきシミュレーションを実行するシミュレーション実行工程を実行するためのプログラムコードと、シミュレーション実行手段により導出された結果を表示出力する表示出力工程を実行するためのプログラムコードとを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、生産ライン上の設備の稼動状態を確率モデルにより表現し、確率モデルを組み込んだシミュレーションモデルを構築する。このようにして得られたシミュレーションモデルを実行することにより、より精度の高いシミュレーションを行うことができる。
【００１０】
また、確率分布モデルとして、稼動状態データの実分布を基にした実測値確率モデルだけでなく、稼動状態データから導出される統計量を基にした理論的確率モデルを選択的に利用することにより、シミュレーションモデルが単純化することが可能となる。その結果、シミュレーションの構築や実行におけるのデバッグ工数を削減できるというメリットがある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１２】
（第１実施形態）
＜概要＞
生産ラインの各工程から得られる、故障間隔、故障時間、タクト時間などの稼働状態データに基づいて各工程における確率モデルを生成する。その際、稼動状態データの実分布に基づく実測値確率モデルと稼動状態データの統計量に基づく理論的確率モデルとを選択的に利用する。そして、生成された各工程の確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを利用することにより、より精度の高いシミュレーションを行う。
【００１３】
＜生産シミュレーション装置１００の構成＞
図１は、第１実施形態に係る生産シミュレーション装置１００の内部構成図である。
【００１４】
１０１はＣＰＵであり、外部記憶装置１０８やＲＯＭ１０３に記憶されているプログラムを実行することにより、シミュレーション装置の各部の制御を行う。
【００１５】
１０２はＲＡＭであり、外部記憶装置１０８または生産ラインの稼動管理システム１１０からインターフェース１０７を介して読み出したプログラムやデータを一時的に記憶する。また、ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が各種のプログラムを実行するための領域としても利用される。
【００１６】
１０３はＲＯＭであり、各種の制御プログラムやデータなどを記憶する。
【００１７】
１０４は表示制御部であり、画像や文字等を表示部１０５に表示するための制御処理を行う。１０５は表示部であり、操作者に対し図形や文字などによりシミュレーションに係る情報を表示する部分である。なお、表示部３０５としてはＣＲＴや液晶表示画面などが用いられる。
【００１８】
１０６は操作入力部であり、シミュレーション装置に対する操作者からの指示を受け付ける。具体的にはキーボードやマウスなどが挙げられる。
【００１９】
１０７はインターフェース（Ｉ／Ｆ）であり、一般的なパラレルまたはシリアルのインタフェース、または、イーサネット（登録商標）のようなネットワークインタフェースなどが用いられる。前述したように、Ｉ／Ｆ１０７により、シミュレーション装置１００と生産ラインの稼動管理システム１１０は接続されている。
【００２０】
１０８はハードディスクなど大容量の情報記憶が可能な外部記憶装置であり、ＯＳ（オペレーティングシステム）や各種プログラムを記憶する。なお、プログラムには後述するシミュレーションを実現するためのプログラムも含まれる。
【００２１】
図２は、第１実施形態に係るシミュレーション装置の機能ブロック構成図である。
【００２２】
生産シミュレーション装置１００は、データ収集部２０１、確率モデル生成部２０２、モデル生成部２０３、条件入力部２０４、実行部２０５、表示部２０６、入出力部２１１、および、ＤＢ装置２１２を備えている。
【００２３】
データ収集部２０１は、稼動管理システム１１０から、生産ラインにおけるタクト、故障間隔、故障時間、固定ロスなど稼動状態データを収集しＤＢ装置２１２に格納する機能部である。たとえば、ＣＰＵ１０１が外部記憶装置１０８に記憶されたプログラムを実行し、Ｉ／Ｆ１０７を利用することにより実現される。なお、ここでは生産ラインの稼動を管理する稼動管理システム１１０から生産ライン稼動状態データを取得することを想定するが、直接生産ラインの各工程を構成する機器から稼動状態データを取得するよう構成しても良い。
【００２４】
確率モデル生成部２０２は、ＤＢ装置２１２に格納された生産ラインの各工程に対する稼動状態データに基づいて、後述する生産シミュレーションモデルに組み込まれる各工程における確率モデルを生成する機能部である。たとえば、ＣＰＵ１０１が外部記憶装置１０８に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。動作の詳細については後述する。
【００２５】
モデル生成部２０３は、シミュレーションの実行に用いられるシミュレーションモデルを生成しＤＢ装置２１２に格納するための機能部である。たとえば、ＣＰＵ１０１が外部記憶装置１０８に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。なお、シミュレーションモデルの一部に確率モデル生成部２０２で生成した確率モデルを用いる以外は、従来のシミュレーションモデル生成と同様である。つまり、シミュレーション対象である生産ラインの、ライン構成、バッファなどを基にして生成されたモデルに対し、確率モデル生成部２０２により生成された確率モデルを組み込むことにより生成される。
【００２６】
条件入力部２０４は、シミュレーションモデルを実行する際の、期間、回数、生産計画、稼働時間などのシミュレーション条件の入力を受け付け、ＤＢ装置２１２に格納する機能部である。たとえば、ＣＰＵ１０１が外部記憶装置１０８に記憶されたプログラムを実行し、操作入力部１０６からの入力を利用することにより実現される。
【００２７】
実行部２０５は、モデル生成部２０３により生成されたシミュレーションモデルを、条件入力部２０４で受け付けたシミュレーション条件に基づいてシミュレーション（演算）を実行する。さらに、生産数、稼働率などのシミュレーション結果をＤＢ装置２１２に格納するための機能部である。
【００２８】
表示出力部２０６は、実行部２０５により実行されたシミュレーションに関するデータを表示する機能部である。表示対象となるデータとしては、確率モデル生成部２０２により生成された確率モデルや、実行部２０５により得られたシミュレーション結果などがある。
【００２９】
入出力部２１１は、生産シミュレーション装置１００の操作者に対する各種入出力を行う部分である。つまり、入力としてはキーボードやマウスなどの操作入力部１０６、出力としてはＣＲＴや液晶表示画面により構成された表示部１０５がそれぞれ相当する。
【００３０】
ＤＢ装置２１２は、シミュレーションに用いられる各種プログラム・データを記憶する機能部である。例えば、ハードディスクなど大容量の情報記憶が可能な外部記憶装置１０８に相当する。
【００３１】
図３は、ＤＢ装置２１２内部に記憶される各種データとその相互関係を例示的に示す図である。
【００３２】
なお、シミュレーションモデルを生成する際、生産ラインの全工程において確率モデルを用いる必要は無く、一部の工程のみに確率モデルを採用するよう構成しても良い。
【００３３】
＜確率モデルの生成＞
シミュレーションモデルに用いられる確率モデルには、以下の２つがある。
【００３４】
・（１）実測値確率モデル：データの実分布を基にした分布モデル
・（２）理論的確率モデル：データの統計量および分布関数により表される分布モデル
一般に、シミュレーションにより得られる結果は、実分布に基づいている実測値確率モデルを用いた場合の方が精度が高くなる。しかしながら、生産ラインの各工程に対して挙動の異なる確率モデルが必要となり、シミュレーションモデルが複雑になるという問題がある。また、結果が得られるまでのシミュレーションの実行時間が長いという問題がある。そのため、シミュレーションに対するデバッグ工数・デバッグ時間が長くなっていた。
【００３５】
また、既にシミュレーション対象となる生産ラインの各工程が稼動しており稼動状態データが得られる場合にしか、実測値確率モデルは利用出来ないという問題があった。
【００３６】
しかしながら、実分布が理論的確率モデルにより十分近似可能な場合には、理論的確率モデルを用いた場合においてもシミュレーションにより得られる結果は実測値確率モデルと同程度の精度が得られる。また、理論的確率モデルを用いた場合には、生産ラインの各工程に対して挙動の同じ確率モデルとなるため、シミュレーションモデルが簡単になる。さらに、結果が得られるまでのシミュレーションの実行時間の短縮化が可能である。そのため、シミュレーションに対するデバッグ工数・デバッグ時間の大幅な低減・短縮が可能であるというメリットがある。
【００３７】
また、シミュレーション対象となる生産ラインの各工程の一部または全部が未稼動な場合においても、適当な理論的確率モデルを用いることによりシミュレーションが可能である。
【００３８】
以下では、確率モデル生成部２０２の詳細な動作について説明する。具体的には、稼動管理システム１１０から取得した稼動状態データに基づいて、実測値確率モデルと理論的確率モデルとを選択的に使用する動作について述べる。
【００３９】
図４は、確率モデル生成部内部の詳細機能ブロック図である。
【００４０】
確率モデル生成部２０２は、実測値確率モデル生成部４０１、理論的確率モデル生成部４０２、選択基準値入力部４０３、および、確率モデル選択部４０４を備えている。各機能部はＣＰＵ１０１が外部記憶装置１０８に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。
【００４１】
実測値確率モデル生成部４０１は、ＤＢ装置２１２に格納されている故障間隔、故障時間、タクト時間などの稼動状態データに基づき、それぞれの実測値確率モデルを生成しＤＢ装置２１２に格納する機能部である。
【００４２】
理論的確率モデル生成部４０２は、ＤＢ装置２１２に格納されている故障間隔、故障時間、タクト時間などの稼動状態データに基づき、それぞれの平均、分散などの統計量を導出する。そして、それぞれを例えば正規分布等の理論分布で近似することにより理論的確率モデルを生成しＤＢ装置２１２に格納する機能部である。例えば、
平均：μ
分散：σ２
である場合、理論分布の１つである正規分布関数ｆ（ｘ）はμ、σを用いて以下の式で表される。
【００４３】
ｆ（ｘ）＝（１／（２π）１／２σ）ｅｘｐ（−（ｘ−μ）２／２σ２）
なお、生産ラインが稼動していない場合等で稼動状態データが存在しない場合は、操作者が適切な統計量を入力部１０６などを用いて入力してもよい。
【００４４】
選択基準値入力部４０３は、後述する確率モデル選択部４０４により確率モデルの選択に用いられる基準値（例えば３０％）の入力を受け付けＤＢ装置２１２に格納するための機能部である。基準値の詳細については後述する。
【００４５】
確率モデル選択部４０４は、実測値確率モデル生成部４０１により生成された実測値確率モデルと理論的確率モデル生成部４０２により生成された理論的確率モデルとの差分を導出し、選択基準値入力部４０３により受け付けた基準値を選択の閾値と比較する。そして、基準値に対する差分量に基づき、使用する確率モデルを選択しＤＢ装置２１２に格納するための機能部である。選択動作の詳細については後述する。
【００４６】
前述したように、実測値確率モデルおよび理論的確率モデルはそれぞれメリット・デメリットが存在する。そこで、ここでは、実測値確率モデルの分布と理論的確率モデルの分布との差分量を導出する。そして、差分量が所定の閾値（基準値）を超えた場合は実測値確率モデルを選択し、基準値以内であれば理論的確率モデルを選択する。つまり、シミュレーション結果の精度を高めるために、実測値確率モデルと理論的確率モデルを使い分けるのである。
【００４７】
図５は、実測値確率モデルおよび理論的確率モデルの一例を示す図である。ここで、実測値確率モデルおよび理論的確率モデルは時間”ｘ”の関数として、それぞれＰ１（ｘ）、Ｐ２（ｘ）であるとする。なお、Ｐ１(x)およびＰ２(x)はそれぞれ
∫Ｐ１（ｘ）＝∫Ｐ２（ｘ）＝（定数）
となるよう正規化されているものとする。
【００４８】
図６は、確率モデル選択のフローチャートである。以下では、図５および図６を参照して、実測値確率モデルの分布と理論的確率モデルの分布との差分量の導出について説明する。なお以下の動作は、生産シミュレーションの対象となる生産ラインの各工程それぞれについて実行される。
【００４９】
ステップＳ６０１では、確率モデル選択部４０４は、実測値確率モデル生成部４０１により生成された実測値確率モデルにおいて、所定の時間幅毎の度数（発生回数）を導出する。図５では、所定の時間幅として実測値確率モデルにおける時間の上限と下限の間を８分割した時間幅を採用した例を示している。
【００５０】
ステップＳ６０２では、確率モデル選択部４０４は、理論的確率モデル生成部４０２により生成された理論的確率モデルにおいて、ステップＳ６０１で使用した時間幅と同じ時間幅毎の度数（発生回数）を導出する。
【００５１】
ステップＳ６０３では、確率モデル選択部４０４は、ステップＳ６０１およびステップＳ６０２で導出した度数の差分の絶対値の積分値を導出する。さらに、実測値確率モデルの度数の絶対値の積分値で除算して、差分の積分値の面積比を導出する。つまり、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０３では以下の式に示される計算を行うことにより、図５の網線部に示される面積差の絶対値の積分値の実測値全体に対する割合を指標値として導出しているのである。
【００５２】
（∫|Ｐ２（ｘ）−Ｐ１（ｘ）|）／∫Ｐ１（ｘ）
ステップＳ６０４では、確率モデル選択部４０４は、ステップＳ６０３で導出された指標値がと選択基準値入力部４０３により入力された基準値（例えば３０％）とを比較する。指標値である面積差の割合が基準値以下である場合にはステップＳ６０５に進む。指標値である面積差の割合が基準値を超える場合にはステップＳ６０６に進む。
【００５３】
ステップＳ６０５では、確率モデル選択部４０４は、理論的確率モデル生成部４０２により生成された理論的確率モデルを確率モデルとして選択し、フローを終了する。
【００５４】
ステップＳ６０６では、確率モデル選択部４０４は、実測値確率モデル生成部４０１により生成された実測値確率モデルを確率モデルとして選択し、フローを終了する。
【００５５】
なお、選択基準値入力部４０３により入力される基準値として、生産ラインの各工程に対し異なる基準値を用いても良い。
【００５６】
＜生産シミュレーション装置１００の全体動作＞
図７は、第１実施形態に係る生産シミュレーション装置１００の動作フローチャートである。
【００５７】
ステップＳ７０１では、データ収集部２０１は、稼動管理システム１１０から、生産ラインにおけるタクト、故障間隔、故障時間、固定ロスなど稼動状態データを収集する。
【００５８】
ステップＳ７０２では、実測値確率モデル生成部４０１は、ＤＢ装置２１２に格納されている故障間隔、故障時間、タクト時間などの稼動状態データに基づき、実測値確率モデルを生成する。
【００５９】
ステップＳ７０３では、理論的確率モデル生成部４０２は、ＤＢ装置２１２に格納されている故障間隔、故障時間、タクト時間などの稼動状態データに基づき、平均、分散などの統計量を導出する。そして、例えば正規分布等の理論分布で近似することにより理論的確率モデルを生成する。
【００６０】
ステップＳ７０４では、選択基準値入力部４０３は、ステップＳ６０４で用いられる基準値（例えば３０％）の入力を受け付ける。
【００６１】
ステップＳ７０５では、確率モデル選択部４０４は、実測値確率モデル生成部４０１により生成された実測値確率モデルと理論的確率モデル生成部４０２により生成された理論的確率モデルとの基準値に対する差分量に基づき、使用する確率モデルを選択する。なお、このステップは前述のステップＳ６０１〜ステップＳ６０６に対応する。
【００６２】
ステップＳ７０６では、表示部２０６は、確率モデル生成部２０２が生成した確率モデルを表示する。表示出力の詳細については後述する。この際、操作者による基準値の変更を受け付けるよう構成しても良い。
【００６３】
ステップＳ７０７では、モデル生成部２０３は、確率モデル生成部２０２により生成された確率モデルを組み込んだシミュレーションモデルを生成する。具体的には、シミュレーション対象である生産ラインの、ライン構成、バッファなどを基にして生成されたモデルに対し確率モデルを組み込む。
【００６４】
ステップＳ７０８では、条件入力部２０４は、シミュレーションモデルを実行する際の、期間、回数、生産計画、稼働時間などのシミュレーション条件の入力を受け付ける。
【００６５】
ステップＳ７０９では、実行部２０５は、モデル生成部２０３により生成されたシミュレーションモデルを、条件入力部２０４で受け付けたシミュレーション条件に基づいてシミュレーション（演算）を実行する。
【００６６】
ステップＳ７１０では、表示部２０６は、実行部２０５により得られた生産数、稼働率などのシミュレーション結果を表示する。
【００６７】
なお、一般的に生産ラインは複数の工程から構成されているため、ステップＳ７０１〜ステップＳ７０５については、それぞれの工程毎に実行される。
【００６８】
＜確率モデル選択結果表示＞
上述のステップＳ７０６では、シミュレーションモデル生成に先立って、生産ラインの各工程で選択された確率モデルを表示するよう説明した。
【００６９】
図８は、確率モデル選択結果の表示例を示す図である。
【００７０】
なお、図８では、ねじ締め、ビス締め、組み付けの３つの工程について確率モデルを用いた例を示している。
【００７１】
８０１は、生産ラインを構成している工程（ＳＴ）に付けられた通し番号（ＮＯ）である。８０２は、生産ラインを構成している工程の名称である。
【００７２】
理論的確率モデル８０３は、平均、分散、確率モデルから構成される。平均と分散は、入力部１０６、または、理論的確率モデル生成部３０２により導出された値である。確率モデルはこの平均と分散を用いて理論的確率モデル作成部３０２によって作成されたものである。
【００７３】
実測値確率モデル８０４は、母数、確率モデルから構成される。これらは、実測値確率モデル生成部３０１が稼動状態データより生成したものである。
【００７４】
選択結果８０５は、選択された確率モデルと前述の指標値（面積差の割合）から構成される。
【００７５】
このような表示を行うことにより、操作者はどの工程に対し、どちらの確率モデルが選択されたかを容易に把握することが可能となる。
【００７６】
以上説明したとおり本実施形態によれば、確率モデルを組み込んだ生産シミュレーションモデルを実行することにより、より精度の高いシミュレーション結果を得ることが出来る。また、実測値確率モデルと理論的確率モデルとを選択的に利用することにより、精度とデバッグ容易性の双方を兼ね備える生産シミュレーションモデルを構築することが可能となる。
【００７７】
その結果、たとえば、生産ラインでボトルネックとなっている設備（ステーションやバッファなど）が明確に分かり改善対象が明らかになるので、生産ラインの立ち上げ期間の短縮することができる。また、装置改善のための投資効果の判断がしやすくなる。また、投資効果の判断がしやすくなると設備投資を最適化することが可能となる。
【００７８】
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００７９】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置が、供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の技術的範囲に含まれる。
【００８０】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００８１】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。
【００８２】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明のクレームに含まれるものである。
【００８３】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００８４】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００８５】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】第１実施形態に係る生産シミュレーション装置１００の内部構成図である。
【図２】第１実施形態に係るシミュレーション装置の機能ブロック構成図である。
【図３】ＤＢ装置２１２内部に記憶される各種データとその相互関係を例示的に示す図である。
【図４】確率モデル生成部内部の詳細機能ブロック図である。
【図５】実測値確率モデルおよび理論的確率モデルの一例を示す図である。
【図６】確率モデル選択のフローチャートである。
【図７】第１実施形態に係る生産シミュレーション装置１００の動作フローチャートである。
【図８】確率モデル選択結果の表示例を示す図である。
【図１】
2007148827.tif 000003
【図２】
2007148827.tif 000004
【図３】
2007148827.tif 000005
【図４】
2007148827.tif 000006
【図５】
2007148827.tif 000007
【図６】
2007148827.tif 000008
【図７】
2007148827.tif 000009
【図８】
2007148827.tif 000010