(57)【要約】【課題】経験則による生産計画割り付け候補の出力を行うことで、効率的に生産計画を作成する。【解決手段】生産計画作成時、生産ラインに割り付ける生産ロットを選択する際に一定のルールと経験則に基づき複数の割り付け候補を作成し出力する。割り付け候補はそれぞれ経験則に基づいた評価結果と計画シミュレーションで予測される評価結果を集計して評価し、選択される可能性が高い順に割り付け候補の出力の並べ換えを行う。選択された割り付け候補は、重みの再評価結果として経験則データベースに学習して次回の割り付け候補作成時に使用する。【選択図】図１
2012194712.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
割り付け候補となる生産ロットを、
前記生産ロットの生産条件情報の評価項目ごとに過去の割り付け候補の選択結果により構築された経験則データベースに基づいて評価した第１評価値と、割り付け候補となる生産ロットを前記第１評価値が高いものから順に各生産ラインでの生産計画シミュレーションを実施して求めた生産結果の予測結果である第２評価値とから求めた、割り付け候補の生産ロットと割り付け候補生産ラインの割り付けの評価結果である第３評価値に基づいて割り付け候補の生産ロットに順位を付けて出力し、
前記順位を付けて出力された割り付け候補の内から特定の生産ロットを前記生産ラインに割り付け、
前記特定の生産ロットに基づいて学習して前記経験則データベースを更新する
生産計画作成方法。
【請求項２】
割り付け候補の生産ロットが、どの生産ラインを選択する可能性が高いかを前記経験則データベースから抽出し、その結果からどの生産ラインがより選択される可能性が高いかを判断して、前記割り付け候補の前記第１評価値に反映させる
請求項１記載の生産計画作成方法。
【請求項３】
前記割り付け候補に対して、それぞれシミュレーション処理を行うことにより、前記割り付け候補を選択した際の納期遅れ、または切換回数の計画結果を予測し、その結果からどの前記割り付け候補がより望ましい結果を得られる可能性が高いかを判断して、前記割り付け候補の前記第２評価値に反映させる
請求項１記載の生産計画作成方法。
【請求項４】
割り付け候補の生産ロットが、どの生産ラインを選択する可能性が高いかを前記経験則データベースから抽出し、その結果からどの生産ラインがより選択される可能性が高いかを判断して、前記割り付け候補の前記第１評価値に反映させ、
前記割り付け候補に対して、それぞれシミュレーション処理を行うことにより、前記割り付け候補を選択した際の納期遅れや切換回数の計画結果を予測し、その結果からどの前記割り付け候補がより望ましい結果を得られる可能性が高いかを判断して、前記割り付け候補の前記第２評価値に反映させ、
過去の割り付け候補の選択結果において評価値が高い傾向にある項目の評価値の影響をより高く設定し、評価値が低い傾向にある項目の評価値の影響をより低く設定する重みづけすることにより、どの割り付け候補がより望ましい結果を得られる可能性が高いかを判断して、割り付け候補の前記第１または第２評価値に反映させる
請求項１記載の生産計画作成方法。
【請求項５】
前記評価値への重み付けの反映方法は、前記各項目の評価値に前記各項目の重み係数を掛け算する
請求項４記載の生産計画作成方法。
【請求項６】
割り付け候補毎の評価値の高い順に並べ換えて、未割り付けの生産ロットの表示する順序に反映させて作業者が生産ロットを選択して割り付けする作業を効率化する
請求項４または請求項５記載の生産計画作成方法。
【請求項７】
前記特定の生産ロットに基づいて学習して前記経験則データベースを更新する工程は、
前記割り付け候補を選択した結果を項目別経験則データベースとして保存し、また、選択した割り付け候補で評価値が高かった項目および低かった項目を重みデータベースとして保存して、次回以降の割り付け候補の評価に使用することにより、より選択される可能性が高い割り付け候補が優先的に表示する
請求項１〜請求項６の何れかに記載の生産計画作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数ある生産ラインに生産ロットを割り付ける生産計画の作成を、補助できる生産計画作成方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生産計画の作成は、使用可能な複数の生産ラインに、生産予定の生産ロット群の中から作業者自身が生産ロットを１件ずつ選択しながら割り付けていくことにより実行されている。
【０００３】
図１５は作業者による従来の生産計画作成方法を示している。
この従来の生産計画作成方法は、生産ロット選択や計画が妥当かの判断などのそれぞれの作業が、ステップＳ１〜Ｓ４のように全て作業者による評価・選択に依存している。
【０００４】
ステップＳ１とステップＳ２で作業者Ｍは、生産予定の生産ロット群の中から生産ロットを１件ずつ選択して、いつ、どの生産ラインで生産するかを、納期や生産ライン切換時間などの生産条件を検討し、計画が妥当かを試行錯誤している。
【０００５】
ステップＳ３で作業者Ｍは、ステップＳ２で妥当であると判断した生産ラインに、検討中のその生産ロットの生産を割り付ける。
ステップＳ４で作業者Ｍは、生産予定の生産ロット群の内で生産ラインの割り付けが完了していない未割り付け生産ロットが残っていないかを判断し、未割り付け生産ロットが無くなったとステップＳ４で作業者が判断するまでステップＳ１〜ステップ４を繰り返し実行する。
【０００６】
そのため、稼働中の生産ライン毎に、場合によっては数百以上ある割り付け候補から妥当と思われる生産ロットを選択して適切な割り付けをする必要があるため、作業者にとって生産計画の作成は、非常に時間がかかる作業である。この作業を短時間で行うには作業者の経験・ノウハウが必要不可欠である。
【０００７】
この生産計画作成を効率化するために、最適化手法などを用いた図１６に示す自動化の方法などが、従来より検討されている。
図１６に示すステップＳ１〜ステップＳ４では、図１５に示したステップＳ１〜ステップＳ４のように作業者がその都度に行うのではなく、あらかじめ設定された自動立案ルールＲに基づいた処理となっている。
【０００８】
ステップＳ１〜ステップＳ４では、自動立案ルールＲに基づいて「生産ロットの選択・生産ロットの生産ラインへの割り付けの検討」と「選択した生産ロットを生産できる生産ラインであるかの判断」，「生産できると判断された生産ラインに、生産ラインを検討中の生産ロットを割り付け」，「生産ラインの割り付けが完了していない未割り付けの生産ロットが残っていないか判断」を実施する。
【０００９】
自動立案の終了をステップＳ５で検出すると、次いでステップＳ６において作業者Ｍによる結果確認と評価によって、生産ロット選択およびラインへの割り付けの妥当性が判断される。自動立案の結果の妥当性を作業者が評価して不適切であるとステップＳ６で判断された場合には、ステップＳ７において自動立案ルールＲを修正して、再度の自動立案を実施する。
【００１０】
このように、生産ロット選択・ライン割り付け検討から自動立案終了までの作業は自動立案ルールＲに基づいて自動化されるため、作業者の手はかからないが、自動立案終了後に、結果の妥当性確認や判断条件となる自動立案ルールの修正が作業者の評価・選択に依存しており、結果として効率化にはつながらないケースが散見される。しかも、生産計画はその時々の状況により最適化の条件が変化するため、事前に決定した割り付けルールを基づく自動化では、修正する作業が頻発してしまい、結果として作業時間と作業者の経験への依存という問題を解決することが困難である。
【００１１】
同様の作業を効率化する方法として、例えばＣＡＤシステムの配線の設計効率化のように、経験則に基づいて使用される確率の高い部品の組み合わせを選択する方法などがある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開平１０−１９０１６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、ＣＡＤシステムの配線方法の効率化手法を生産計画作成に適用する場合、経験則のみに基づいた割り付けでは、最適化条件の変化 、生産計画の状況により変化する最適化の条件に対応できないため、納期遅れなどの問題を解決できない場合がある。また前記の方法では全ての機能ブロックを組み合わせてから評価しているが、生産計画作成問題においては全期間、全生産ロットの組み合わせでは計算量が膨大になるため、実用化が困難である。
【００１４】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、作業者が生産ロットを選択する作業を効率化し、また実用可能な計算量とすることで、生産計画作成者の作業を効率的に支援する生産計画作成方法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】
【００１５】
本発明の生産計画作成方法は、割り付け候補となる生産ロットを、前記生産ロットの生産条件情報の評価項目ごとに過去の割り付け候補の選択結果により構築された経験則データベースに基づいて評価した第１評価値と、割り付け候補となる生産ロットを前記第１評価値が高いものから順に各生産ラインでの生産計画シミュレーションを実施して求めた生産結果の予測結果である第２評価値とから求めた、割り付け候補の生産ロットと割り付け候補生産ラインの割り付けの評価結果である第３評価値に基づいて割り付け候補の生産ロットに順位を付けて出力し、前記順位を付けて出力された割り付け候補の内から特定の生産ロットを前記生産ラインに割り付け、前記特定の生産ロットに基づいて学習して前記経験則データベースを更新することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
この構成によると、選択される可能性が高いと経験則データベースに基づいて予測される順番に生産ロットを作業者に出力し、この出力された割り付け候補を順位の高いものから評価することでその時点で最も妥当な候補を自ら選択する作業の省力化を実現できる。
【００１７】
また、生産ラインに割り付ける生産ロットを選択する際の割り付け候補の出力を、作業者によって選択されて生産ラインに割り付けられた生産ロットの内容に基づいて、選択された生産ロットの内容の何れの属性が重視されたかを重みとして前記経験則データベースへ自動的に反映し、次回の割り付け候補作成時に使用するので、割り付け候補の出力の順位の精度を高めることができる。割り付け候補の出力の順序とは、例えば機種（直前の生産機種からの切換時間）・納期日（納期までの余裕日数）・台数・その他生産条件などの生産ロットの属性や、その生産ロットを選択した場合の計画シミュレーション結果から予測される納期遅れの件数、切換回数などを評価値として数値化し、どの属性を重視するかを示す重み係数と加算した値を総評価値として算出する。
【００１８】
このように、生産計画作成作業において非常に時間がかかる生産ロット選択の作業を効率化することが可能である。
また、計画シミュレーションの予測結果を評価指標として採用し、常に予測される納期遅れなどの結果を考慮して割り付け作業を行うため、従来は計画作成後に行っていた計画修正作業が不要である。
【００１９】
さらに、割り付け候補の選択結果を経験則データベースに記録し、重みを再評価することにより、より作業を効率化することや、作業者が変更された場合でも妥当性の高い計画が早期に作成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の生産計画作成方法を実行する生産計画作成装置の構成図
【図２】本発明の生産計画作成方法の具体的な作業の流れ図
【図３】同実施の形態における割り付け候補を評価する作業の流れ図
【図４】同実施の形態における項目別経験則データベースを示す図
【図５】同実施の形態における重みデータベースを示す図
【図６】同実施の形態における割り付け候補評価結果を示す図
【図７】同実施の形態におけるシミュレーション処理の流れ図
【図８】同実施の形態における割り付け候補毎のシミュレーション処理の流れ図
【図９】同実施の形態におけるシミュレーション結果の評価処理の流れ図
【図１０】同実施の形態におけるシミュレーション結果の評価の実施結果として、納期遅れ件数の順位を適用した場合の一例を示す図
【図１１】同実施の形態において、割り付け候補の評価結果およびシミュレーション処理の評価結果により、割り付け候補の並び順が変化した推移の一例を示す図
【図１２】同実施の形態における重みデータベースに対する学習処理の流れ図
【図１３】同実施の形態における学習処理で実施する順位計算結果の一例を示す図
【図１４】同実施の形態における学習処理により重みの変化の一例を示す図
【図１５】従来の作業者による生産計画作成作業の流れ図
【図１６】従来の生産計画作成作業の自動化を実施した場合の流れ図
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の生産計画作成方法を、具体的な実施の形態に基づいて説明する。
図１は本発明の生産計画作成方法を実行する生産計画作成装置１００を示す。図２はその流れ図を示す。
【００２２】
生産計画作成装置１００に対して作業者Ｍは、割り付け結果表示部１０２と割り付け候補表示部１０４に表示された内容を参考にして、割り付け候補選択入力部１０３に入力操作をするだけで、作業者の意図を反映した生産計画を作成できる。
【００２３】
稼働中の生産ラインに割り付ける生産ロットを選択する際に、生産計画作成装置１００は、図２のステップＳ２０１で、生産予定の生産ロット群の中から生産ラインに割り付けていない生産ロットを、割り付け候補とする。
【００２４】
ステップ２０２では、割り付け候補の生産ロットの生産条件情報の評価項目ごとに、過去の割り付け候補の選択結果により構築された経験則データベース部１０９に基づいて評価した、第１評価値を求める。
【００２５】
生産ロットの生産条件情報とは、製品の仕様を特定する商品コードとしての品番、納期、生産台数、納品先、見込み生産と受注生産の別などである。ここでは、例えば、評価項目が品番、納期、生産台数の３項目であるとして説明する。
【００２６】
ステップ２０３では、割り付け候補となる生産ロットを前記第１評価値が高いものから順に各生産ラインでの生産計画シミュレーションの第２評価値を求める。
ここで、生産計画シミュレーションの第２評価値とは、各生産ラインで生産を実施した場合に予想される結果の少なくとも一部が反映された数値である。ここでは、例えば、納期遅れや生産ライン切換回数などの項目であるとして説明する。
【００２７】
ステップ２０４では、第１評価値と第２評価値に基づいて割り付け候補の生産ロットと割り付け候補生産ラインの割り付けの評価結果である第３評価値を求める。
ステップ２０５では、第３評価値が高いものから順番に並べ換えて、各生産ロットの生産を実施するのに適している生産ラインを割り付け候補表示部１０４によって表示する。
【００２８】
作業者Ｍは、生産予定の生産ロットの数が多く、何れの生産ロットから割り付けを開始して良いのか判断しにくいような場合であっても、割り付け候補表示部１０４によって表示された第３評価値が上位の生産ロットの内容を作業者自身が判断し、第３評価値が最上位の生産ロットを最優先で選択する場合には、これを生産計画作成装置の割り付け候補選択入力部１０３で選択入力することによって、この選択入力がステップ２０６で確認され、稼働中の生産ラインに割り付ける生産計画の生産ロットが決定される。生産ラインに割り付けが決定された生産ロットが割り付け結果表示部１０２に表示される。
【００２９】
作業者自身が判断する基準としては、上記のように「第３評価値が最上位の生産ロットを最優先で選択する場合」のほかに、下記のような選択形態などがある。
（１）  生産台数が多い生産ロットを優先しようとする場合
第３評価値が同じ、または第３評価値に少しの違いがあっても生産台数が              多い下位の生産ロットを、第３評価値が最上位の生産ロットよりも先に割              り付け候補選択入力部１０３で選択入力する。
【００３０】
（２）  見込み生産よりも受注生産を優先しようとする場合
第３評価値が同じ、または第３評価値に少しの違いがあっても受注生産の              生産ロットを、見込み生産である上位の生産ロットよりも先に割り付け候              補選択入力部１０３で選択入力する。
【００３１】
ステップ２０７では、ステップ２０６で確認された結果を生産計画作成装置の学習部１１０で学習して経験則データベース部１０９を更新する。
ステップ２０８では、未割り付けの有無を確認し、未割り付けが残っている場合にはステップ２０１に戻ってステップ２０７で更新後の経験則データベース部１０９に基づいて、ステップ２０８で未割り付けが無くなるまでステップ２０１〜ステップ２０７を繰り返す。
【００３２】
コンピュータを主要部として構成されるこの生産計画作成装置１００は、大きく分けて、生産計画作成部１０１と、経験則データベース部１０９と、割り付け候補評価部１１３と、シミュレーション部１１６との、４つの処理部より構成されている。
【００３３】
生産計画作成部１０１は、生産ラインの状態を表示し生産ロットの割り付け処理を行う部分であって、生産ロットがどの生産ラインでいつ生産されるかを示す「割り付け済ロット情報」を記憶する割り付け済ロット情報記憶部１０７と、割り付け済ロット情報記憶部１０７から読み出した「割り付け済ロット情報」をディスプレイなどを用いて表示する割り付け結果表示部１０２と、生産ラインに割り付けされていない生産ロットを表す「未割り付けロット情報」を記憶する未割り付けロット情報記憶部１０８と、未割り付けロット情報記憶部１０８から読み出した「未割り付けロット情報」を割り付け候補として、後述するルールで並べ換えをして一覧で表示する割り付け候補表示部１０４と、品番・ライン・タクトタイムなどの生産能力などの生産ラインの「生産条件」を保持する生産条件記憶部１０６と、未割り付け生産ロットをどの生産ラインでいつ生産するかを選択するマウスなどを用いた入力手段である割り付け候補選択入力部１０３と、割り付け候補選択入力部１０３からの指示で未割り付けロット情報を、生産条件記憶部１０６から読み出した生産条件を考慮して生産ラインに割り付けた場合の計算を行い、生産時間などの計算結果と合わせて割り付け済ロット情報記憶部１０７に記録する割り付け処理部１０５から構成される。
【００３４】
経験則データベース部１０９は、過去の生産ロット選択の結果を品番別などの項目毎および重みとして保持する部分であって、後述する学習処理に使用する過去の生産ロット選択結果から構築された項目別経験則データベース１１１と重みデータベース１１２と、割り付け候補選択入力部１０３の選択結果から、選択された生産ロットの情報を項目別データベース１１１と重みデータベース１１２に記録する処理である学習部１１０から構成される。
【００３５】
割り付け候補評価部１１３は、それぞれの生産ロットを割り付け候補として過去の経験則の情報と組み合わせて評価し、並べ換えを行う部分であって、未割り付けロット情報記憶部１０８から読み出した「未割り付けロット情報」と生産条件記憶部１０６から読み出した生産条件とを組み合わせて割り付け候補を作成し、項目別経験則データベース１１１や重みデータベース１１２から割り付け候補を評価する処理である割り付け候補評価部１１４と、割り付け候補評価部１１４の処理結果である「割り付け候補評価結果」を記憶する割り付け候補評価結果記憶部１１５と、割り付け候補評価結果記憶部１１５から読み出した「割り付け候補評価結果」を評価が高い順序で並べ換えて、割り付け候補表示部１０４に反映する割り付け候補並べ換え部１１９から構成される。
【００３６】
シミュレーション部１１６は、割り付け候補を選択した場合にどのような計画結果が得られるかを予測する割り付け候補評価結果記憶部１１５から読み出した割り付け候補評価結果で評価が高い割り付け候補を選択した際、どのような計画結果が予測されるかを生産条件記憶部１０６から読み出した生産条件などを元にシミュレーションを行うシミュレーション処理部１１７と、そのシミュレーション処理部１１７の結果を記憶するシミュレーション結果記憶部１１８から構成される。
−  処理の全体の流れ  −
割り付け結果表示部１０２と割り付け候補表示部１０４に表示された内容を参考にして、作業者Ｍが割り付け候補選択入力部１０３を介して割り付け処理部１０５に指示すると、割り付け処理部１０５が生産ラインへの割り付け処理を行う。割り付け処理部１０５の結果は、割り付け済ロット情報記憶部１０７に記録され、割り付け結果表示部１０２に反映される。
【００３７】
また、割り付け候補選択入力部１０３による生産ロットの選択結果は、割り付け候補表示部１０４の次回以降の表示に反映させるため、経験則データベース部１０９の学習部１１０により、項目別経験則データベース１１１および重みデータベース１１２に記録される。
【００３８】
割り付け候補表示部１０４における生産ロットの並び順は、割り付け候補並べ換え部１１９が、割り付け候補評価結果記憶部１１５から読み出した「割り付け候補評価結果」に基づき決定される。割り付け候補評価結果記憶部１１５の内容は、未割り付けロット情報記憶部１０８から読み出した「未割り付けロット情報」に基づいている。また、割付候補評価部１１４の処理結果である「割り付け候補評価結果」については、シミュレーション結果記憶部１１８の「シミュレーション結果」も使用される。これらの処理については後述の図７のところで説明する。
【００３９】
ステップ２０１の“ 割り付け候補作成 ”では、未割り付けロット情報記憶部１０８から読み出した「未割り付けロット情報」を、割り付け候補評価部１１３における「割り付け候補評価結果」の初期値（＝割り付け候補）として割り付け候補評価結果記憶部１１５に保存する。
【００４０】
ステップ２０２の“ 割り付け候補評価 ”では、生産条件情報の過去の割り付け候補の選択結果の経験則による評価値を決定する。具体的には、それぞれの割り付け候補に対して、評価項目ごとに項目別経験則データベース１１１および重みデータベース１１２を用いた処理で評価を行い、割り付け候補評価結果記憶部１１５に保存する。この評価の例を図３で説明する。
−  ステップ２０２の詳細  −
図３は、ステップ２０２の“ 割り付け候補評価 ”の処理の流れを示す。
【００４１】
ステップ３０１の“ 初期データ作成 ”では、未割り付けロット情報記憶部１０８からデータ未割り付けロット情報１０８Ａを全件抽出し、初期データとして割り付け候補評価結果記憶部１１５に登録する。
【００４２】
ステップ３０２からステップ３０８は、項目別経験則データベースの評価項目毎の繰り返し処理となる。評価項目は、品番や納期までの余裕日数などの生産条件１０６が任意に設定され、それぞれに項目別経験則データベース１１１を作成する。この評価項目の例については後述の図１０のところで説明する。
【００４３】
ステップ３０３の“ 重み抽出 ”では、重みデータベース１１２より項目毎の重みＹｎを抽出する。例えば、項目数：ｎ＝３の場合の重みデータベースの一例を図５に示す。この図５に示すように評価項目の重みを重みデータベースより抽出すると０．５が得られる。この重みとは、それぞれの評価項目が選択においてどれだけ重要性が高いかを示す指標であり、過去の割り付け候補の選択結果から算出される。算出方法は後述する図１２のところで説明する。
【００４４】
ステップ３０４からステップ３０７は、未割り付けロット情報で取得された生産ロットごとの繰り返し処理となる。
ステップ３０５の“ 評価値抽出 ”では、割り付け候補ｍの評価項目ｎにおける評価値Ｘｍｎを項目別経験則データベース１１１より抽出する。
【００４５】
ステップ３０６の“ 総評価値計算 ”では、ステップ３０４で抽出した項目毎の重みＹｎとステップ３０５で抽出した評価値Ｘｎの積Ｘｍｎに、それまでの評価値（Ｚｍ）を加算して総評価値Ｚｍを割り付け評価結果として割り付け候補評価結果記憶部１１５に記録する。
【００４６】
以上の処理を、ステップ３０７で割り付け候補毎に繰り返し実施し、ステップ３０８で評価項目毎に繰り返し実施することにより、割り付け候補毎の総評価値が割り付け評価結果に記録される。
【００４７】
図４は、項目別経験則データベース１１１の一例として、品番の例を示す。
品番は、生産ラインの設定や材料など生産条件の切換作業を行う時間に影響することが多く、通常は同一品番や条件類似している品番を連続して生産するような生産計画が効率的とされる。ここでは生産予定の生産ロット群で扱う製品は、４０１で示すように品番：Ａ，Ｂ，Ｃである。
【００４８】
品番：Ａについては、４０２で示すように直前に割り付けあるいは選択した品番Ａ，Ｂ，Ｃに次いで、割り付け候補として品番：Ａが出現した回数が、出現回数が４０３で示すように評価値“３０”，評価値“３０”，評価値“１０”と項目別経験則データベース１１１に格納されている。
【００４９】
また、直前に割り付けあるいは選択した品番Ａ，Ｂ，Ｃに次いで、品番：Ａが選択される選択回数が４０４で示すように評価値“１０”，評価値“３”，評価値“２”と項目別経験則データベース１１１に格納されている。
【００５０】
また、割り付け候補の生産ロットの品番：Ａが選択される確率で、選択回数÷出現回数で算出され、４０５で示すように“３３％”，“１０％”，“２０％”と項目別経験則データベース１１１に格納されている。この選択確率が４０６で示すように評価値“３３”，“１０”，“２０”として採用される。
【００５１】
品番：Ｂ，Ｃについても同様に、出現回数，選択回数，選択確率，評価値が項目別経験則データベース１１１に格納されている。
例えば、割り付け候補の品番が“Ａ”で、直前に割り付けた品番が“Ａ”の場合、評価値は３３となる。品番以外の項目としては、納期までの余裕日数や一生産ロットあたりの生産台数、材料の共通性、色など、様々な生産条件が想定されるが、いずれも評価値として項目別経験則データベース１１１より抽出可能なものとする。
【００５２】
なお、評価項目が品番以外の場合、例えば、納期の場合は、納期までの余裕日数、生産ロットあたりの生産台数の場合は台数、材料の共通性は全ての材料の中で共通材料の占める割合、色に付いては品番同様に直前の生産ロットの色と割り付け候補の色で、割り付け候補がそれぞれどのグループに該当するかを分類し、そのグループの選択回数÷出現回数を評価値として算出する。
【００５３】
ステップ３０６では、生産ロット毎の評価値の合計値である総評価値Ｚｍの積和を行う。
図６は、項目数：ｎ＝３、ロット数：ｍ＝３の場合の割り付け候補評価結果の一例である。Ｘ１〜Ｘ３はそれぞれ評価項目毎の評価値で、ここではＸ１は評価項目が“”品番の評価値、Ｘ２は評価項目が“納期”の評価値、Ｘ３は評価項目が“台数”の評価値を示す。生産ロット００１の総評価は、各項目の評価値Ｘｎと重みＹｎの積和Σ（Ｘｎ・Ｙｎ）であるので、２１となる。
【００５４】
ステップ２０３の“ 計画シミュレーション ”では、割り付け候補評価結果記憶部１１５から読み出した「割り付け候補評価結果」の評価値が高いものから順にシミュレーション処理部１１７にて生産計画シミュレーションを実施し、その処理結果をシミュレーション結果記憶部１１８に保存する。このシミュレーション方法に関しては、前述の図１６などに示す計画自動作成の手法などを用いる。
−  ステップ２０３の詳細  −
図７は、ステップ２０３の“ シミュレーション処理 ”の流れを示す。
【００５５】
ステップ７０１の“ 割り付け候補並べ換え ”では、ステップ２０２で得られた評価結果１１５Ａに基づいて、割り付け候補の並べ換えを行う。これにより、評価の高い割り付け候補、すなわち、選択される可能性の高い候補を優先的にシミュレーション処理部１１７の対象として選択することとなる。
【００５６】
ステップ７０２からステップ７０５では、割り付け候補毎の繰り返し処理となる。
ステップ７０３の“ シミュレーション処理 ”では、生産条件１０６Ａおよび未割り付けロット情報１０８Ａ、割り付け済ロット情報１０７Ａを用いて、その割り付け候補が選択された場合にどのような計画立案結果が予想されるか、計画自動作成処理を行ってシミュレーション結果１１８Ａとしてシミュレーション結果記憶部１１８に保存する。この処理については後述の図８にて説明する。
【００５７】
ステップ７０４の“ 一定時間または一定回数経過判断 ”では、あらかじめ決められた回数または時間が経過した段階で割り付け候補毎のシミュレーション処理を中断する。これは、割り付け候補が多数ある場合、全ての割り付け候補に対して計画シミュレーションを実施すると計算量が膨大となり、実用的な応答速度を得られない場合があるためである。
【００５８】
ステップ７０５では、以上の処理を割り付け候補毎に繰り返すことにより、各割り付け候補を選択した場合のシミュレーション結果を得ることができる。
−  ステップ７０３の詳細  −
図８は、ステップ７０３の割り付け候補毎の“ シミュレーション処理 ”の流れを示す。
【００５９】
ステップ８０１の“ 割り付け候補割り付け ”では、まず割り付け候補を割り付け済みロット情報や生産条件を考慮して生産ラインへの割り付けを行う。これは、本シミュレーション処理の目的が、割り付け候補が選択された場合にどのような計画結果が得られるかを予測するため、ステップ８０２の自動立案ルールに基づく生産ロット選択・割り付け検討を行う前に実施する。
【００６０】
ステップ８０２の生産ロット選択・ライン割り付け検討では、あらかじめ決められた自動立案ルールに基づいて、未割り付けロット情報から１件の生産ロットを選択し、生産ラインへの割り付けを試みる。
【００６１】
ステップ８０３の実行可能解かの判断では、自動立案ルールで選択した生産ロットを生産ラインに割り付けることによって生産計画に矛盾が発生しないかどうかを評価し、実行可能解であればステップ８０４の割り付けにて実際に生産ラインへの割り付け処理を行い、実行不可能解であればステップ８０２へ戻る。
【００６２】
ステップ８０５の未割り付け生産ロットが残っているかの判断では、未割り付けロット情報が残っていればステップ８０２へ戻ることにより、全ての未割り付け生産ロットを生産ラインに割り付けるまでステップ８０２から８０４までの処理を繰り返し実施する。
【００６３】
ステップ８０６の“ シミュレーション結果の保存 ”では、ステップ８０１から８０５の処理で得られた生産ロットの生産ラインへの割り付け結果を、後の処理であるステップ２０４にて比較・評価できるようにするため、納期遅れ件数などの情報をシミュレーション結果として保存する。
−  ステップ２０４の詳細  −
図９は、ステップ２０４の“ シミュレーション結果評価 ”の評価処理の流れを示す。
【００６４】
ステップ９０１からステップ９０４では、シミュレーション処理における評価項目毎の繰り返し処理となる。
ステップ９０２の“ シミュレーション評価 ”では、割り付け候補毎にシミュレーション結果９００から、予測される納期遅れの件数や納期遅れの最大日数、仕掛り在庫、切換回数などの項目毎に算出し、評価値として保存する。この評価値の計算方法については、評価項目毎に変換関数を設定する。
【００６５】
図１０は評価値を変換関数を用いて処理を行った場合の一例として、納期遅れの件数の順位を評価項目として設定した場合を示す。項目数：ｎ＝４、ｎ１〜ｎ３は図６を参照。
割り付け候補毎に納期遅れの件数を、シミュレーション結果記憶部１１８より抽出・集計し、割り付け候補毎に順位を決定する。この例の場合、納期遅れ件数が少ないシミュレーション結果のほうがより望ましい結果であるため、順位が高いものほど評価が高くなるよう、評価値：Ｘ４を設定する。本例では評価関数として、評価値Ｘ４は最下位の生産ロットを評価値０として設定し、順位が１上がる毎に１０ずつ値を高く設定するようにしている（ 順位：ｆ ＝ （ 割り付け候補件数 − 順位 ） × １０ ）。
【００６６】
ステップ９０３の“ 順位または評価計算 ”では、この評価値：Ｘ４と重みデータベースより取得した重み：Ｙ４をステップ２０２で算出された総評価値：Ｚに積和する。
以上の処理を評価項目毎に繰り返し実施することにより、シミュレーション処理の評価結果を総評価値：Ｚに記録する。項目毎の繰り返しの終了をステップ９０４で検出すると、図９の評価処理を終了する。
−  ステップ２０５の詳細  −
ステップ２０４で求めた総評価値：Ｚ（第３評価値）が高いものから順番に並べ換えて、各生産ロットの生産を実施するのに適している生産ラインを割り付け候補表示部１０４によって表示するステップ２０５の処理により、割り付け候補の並び順の変化の一例を図１１に示す。
【００６７】
この図１１では、当初、生産ロット番号順に並んでいた割り付け候補が、ステップ２０２およびステップ２０５の評価結果により並べ換えられ、より選択される可能性の高い割り付け候補から昇順に、割り付け候補生産ロットＮｏ．００１，Ｎｏ．００２，Ｎｏ．００３の順番が２，３，１に並べ換えられている。
−  ステップ２０７の詳細  −
選択される可能性の高い割り付け候補順に並べ換えられたステップ２０５の結果を参考した作業者Ｍが、割り付け候補選択入力部１０３から選択入力したことをステップ２０６で検出すると、ステップ２０７では図１２示すようにして経験則データベース部１０９を更新する。
【００６８】
ステップ１２０１の項目毎の順位計算では、図１３の例に示すように割り付け候補・項目毎に順位を計算する。図１３は、学習処理で実施する順位計算結果の一例を示す図であり、順位：Ｗ１〜Ｗ３はそれぞれ図６の評価項目：Ｘ１〜Ｘ３の評価値から算出した割り付け候補毎の順位である。項目毎の最高順位とは、割り付け候補生産ロットＮｏ．００１では評価値：Ｘ１の順位：Ｗ１が最高順位である。項目毎の最低順位とは、割り付け候補生産ロットＮｏ．００１では評価値：Ｘ３の順位：Ｗ３が最低順位である。割り付け候補生産ロットＮｏ．００３では、評価値：Ｘ２の順位：Ｗ２と評価値：Ｘ３の順位：Ｗ３が同じになるが、このような場合には、割り付け処理部１０５が所定のルールに基づいてその他の評価項目の評価値を参照して、ここでは評価値：Ｘ２の順位：Ｗ２が最高順位、評価値：Ｘ１の順位：Ｗ１が最低順位と自動修正する。
【００６９】
ステップ１２０２の最高順位の項目抽出では、割り付け候補選択入力部１０３にて選択された割り付け候補の中で、最高順位の項目を選択する。例えば、図１３において割り付け候補生産ロットＮｏ．００１が選択された場合は１位となっている評価値：Ｘ１の評価項目が最高順位である。
【００７０】
ステップ１２０３の最高順位の項目の重み加算では、ステップ１２０２で抽出された評価値：Ｘ１の評価項目が割り付け候補を選択する際に最も重視した項目として、次回評価時にその項目が重視されるよう重みを加算する。図１４は学習処理により重みの変化の一例を示し、学習前と学習後の重みの変化を示している。例えば、ステップ２０６で割り付け候補生産ロットＮｏ．００１が選択された場合、図１３より項目毎の最高順位がＷ１、項目毎の最低順位がＷ３であるので、最高順位：Ｗ１の項目に対応する重み：Ｙ１の値を０．５から０．６に増加させ、最低順位：Ｗ３に対応する重みＹ３の値が０．２から０．１に減少する。
【００７１】
ステップ１２０４の最低順位の項目抽出、ステップ１２０５の最低順位の重み減算については、ステップ１２０２の最高順位の項目抽出およびステップ１２０３の最低順位の重み加算とは逆に、最も重視されなかった項目として、次回の評価時にその項目が重視されないように、重みを減算する。処理の手順についてはステップ１２０２、ステップ１２０３と同様であるため、省略する。
【００７２】
以上の処理により、作業者が選択を行うたびにどの項目が重視されるかを学習することが可能となり、それがステップ２０５の“ 割り付け候補の表示の並び順 ”に反映されることとなるため、より効率的に生産ロットを生産ラインに割り付ける作業を行うことが出来る。
【００７３】
また、一度に全期間・全生産ロットの組み合わせで計算するのでなく、部分的に処理を行うことにより、実用可能な計算量とすることで、生産計画作成者の作業を効率的に支援できる。
【００７４】
上記の実施の形態ではｎ＝３の場合であったが、このような生産計画作成を必要としている工場の実際のｎは数百であって、“ 割り付け候補の表示の並び順 ”に割り付け処理部１０５が出力することによって、その出力された上位群の生産ロットの中から生産ラインへの割り付けを決定して生産計画の作成を進めることができ、従来のように数百の生産ロットの中の何れの生産ロットから生産ラインへの割り付けを開始していくべきかの判断を必要としている作業内容を大幅に改善できる。
【００７５】
上記の実施の形態では、割り付け候補表示部１０４で表示して割り付け候補の順位を出力して作業者に提供したが、印刷装置を設けて割り付け候補の順位を印字して出力するように構成することもできる。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明は、作業者を補助しながら実情に即した生産計画を作成でき、各種の生産設備の運転管理に寄与できる。
【符号の説明】
【００７７】
１０１    生産計画作成部
１０２    割り付け結果表示部
１０３    割り付け候補選択入力部
１０４    割り付け候補表示部
１０５    割り付け処理部
１０６    生産条件保持部
１０７    割り付け済ロット情報記憶部
１０８    未割り付けロット情報記憶部
１０９    経験則データベース部
１１０    学習部
１１１    項目別経験則データベース
１１２    重みデータベース
１１３    割り付け候補評価部
１１４    割り付け候補評価部
１１６    シミュレーション部
１１７    シミュレーション処理部
１１８    シミュレーション結果記憶部
１１９    割り付け候補並べ換え部
【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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