(57)【要約】【課題】生産管理システムに関して、生産システムの機器等の稼働状況を考慮した正確または高精度なＫＰＩを算出することができる技術を提供する。【解決手段】生産管理システムは、生産管理に係わるＫＰＩを算出する第１の計算機と、生産管理の対象である複数の機器を含む生産システムに設けられた第２の計算機と、生産システムの生産管理データを管理する生産管理データＤＢと、を備える。第１の計算機は、機器指標算出スクリプトを生産システムの第２の計算機に送信し、第２の計算機から機器指標を受信し、機器指標と、生産管理データＤＢの生産管理データとを用いて、ＫＰＩを算出する。第２の計算機は、機器から収集した機器データを用いて、機器指標算出スクリプトを実行することにより、機器指標を算出し、機器指標を第１の計算機へ送信する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産管理に係わるＫＰＩを算出する第１の計算機と、
前記生産管理の対象である複数の機器を含む生産システムに設けられた第２の計算機と、
前記生産システムの生産管理データを管理する生産管理データＤＢと、
を備え、
前記第１の計算機は、
機器指標算出スクリプトを前記生産システムの前記第２の計算機に送信し、
前記第２の計算機から機器指標を受信し、
前記機器指標と、前記生産管理データＤＢの前記生産管理データとを用いて、前記ＫＰＩを算出し、
前記第２の計算機は、
前記機器から収集した機器データを用いて、前記機器指標算出スクリプトを実行することにより、前記機器指標を算出し、前記機器指標を前記第１の計算機へ送信する、
生産管理システム。
【請求項２】
請求項１記載の生産管理システムにおいて、
前記生産管理データＤＢに接続される第３の計算機を備え、
前記第１の計算機は、
生産管理指標算出スクリプトを前記第３の計算機に送信し、
前記第３の計算機から生産管理指標を受信し、
前記機器指標と、前記生産管理指標とを用いて、前記ＫＰＩを算出し、
前記第３の計算機は、前記生産管理データＤＢから取得した前記生産管理データを用いて、前記生産管理指標算出スクリプトを実行することにより、前記生産管理指標を算出し、前記生産管理指標を前記第１の計算機へ送信する、
生産管理システム。
【請求項３】
請求項２記載の生産管理システムにおいて、
前記第１の計算機は、
ＫＰＩ算出スクリプト、前記機器指標算出スクリプト、及び前記生産管理指標算出スクリプトを管理し、
前記機器指標と、前記生産管理指標とを用いて、前記ＫＰＩ算出スクリプトを実行することにより、前記ＫＰＩを算出する、
生産管理システム。
【請求項４】
請求項１記載の生産管理システムにおいて、
前記生産システムは、制御装置を有し、
前記第２の計算機は、機器指標管理装置と、データ収集処理装置と、を有し、
前記制御装置は、前記機器から前記機器データを収集し、
前記機器指標管理装置は、
前記第１の計算機から前記機器指標算出スクリプトを受信して前記データ収集処理装置へ送信し、
前記データ収集処理装置から前記機器指標を受信して前記第１の計算機へ送信し、
前記データ収集処理装置は、
前記制御装置を通じて前記機器から前記機器データを収集し、
前記機器データを用いて、前記機器指標算出スクリプトを実行することにより、前記機器指標を算出し、前記機器指標を前記機器指標管理装置へ送信する、
生産管理システム。
【請求項５】
請求項１記載の生産管理システムにおいて、
前記第１の計算機は、
抽象パラメータを含む前記機器指標算出スクリプトを、前記第２の計算機へ送信し、
前記第２の計算機は、
前記機器指標算出スクリプトの前記抽象パラメータから、前記機器データに合わせて、具体パラメータを決定し、
前記具体パラメータを含む前記機器指標算出スクリプトを実行することにより、前記機器指標を算出する、
生産管理システム。
【請求項６】
請求項２記載の生産管理システムにおいて、
前記第１の計算機は、
抽象パラメータを含む前記生産管理指標算出スクリプトを、前記第３の計算機へ送信し、
前記第３の計算機は、前記生産管理指標算出スクリプトの前記抽象パラメータから、前記生産管理データに合わせて、具体パラメータを決定し、
前記具体パラメータを含む前記生産管理指標算出スクリプトを実行することにより、前記生産管理指標を算出する、
生産管理システム。
【請求項７】
請求項５記載の生産管理システムにおいて、
前記機器指標算出スクリプトは、前記抽象パラメータに係わる情報として、指定列名を含み、
前記第２の計算機は、前記機器データから、前記指定列名に該当するデータ項目を検索し、当該データ項目を前記具体パラメータとして抽出する、
生産管理システム。
【請求項８】
請求項５記載の生産管理システムにおいて、
前記機器指標算出スクリプトは、前記抽象パラメータに係わる情報として、指定条件を含み、
前記第２の計算機は、前記機器データから、前記指定条件に合致するデータ項目を判断し、当該データ項目を前記具体パラメータとして抽出する、
生産管理システム。
【請求項９】
請求項５記載の生産管理システムにおいて、
前記機器指標算出スクリプトは、前記抽象パラメータに係わる情報として、指定列名または指定条件を含み、
前記第２の計算機は、前記機器データから、前記指定列名または指定条件に類似するデータ項目を判断し、当該データ項目を前記具体パラメータとして抽出する、
生産管理システム。
【請求項１０】
請求項６記載の生産管理システムにおいて、
前記生産管理指標算出スクリプトは、前記抽象パラメータに係わる情報として、指定列名を含み、
前記第３の計算機は、前記生産管理データから、前記指定列名に該当するデータ項目を検索し、当該データ項目を前記具体パラメータとして抽出する、
生産管理システム。
【請求項１１】
請求項６記載の生産管理システムにおいて、
前記生産管理指標算出スクリプトは、前記抽象パラメータに係わる情報として、指定条件を含み、
前記第３の計算機は、前記生産管理データから、前記指定条件に合致するデータ項目を判断し、当該データ項目を前記具体パラメータとして抽出する、
生産管理システム。
【請求項１２】
請求項６記載の生産管理システムにおいて、
前記生産管理指標算出スクリプトは、前記抽象パラメータに係わる情報として、指定列名または指定条件を含み、
前記第３の計算機は、前記生産管理データから、前記指定列名または指定条件に類似するデータ項目を判断し、当該データ項目を前記具体パラメータとして抽出する、
生産管理システム。
【請求項１３】
請求項１記載の生産管理システムにおいて、
前記生産システムは、アラーム装置を有し、
前記第２の計算機は、アラーム処理部を有し、
前記アラーム処理部は、前記機器データまたは前記機器指標の内容に基づいて、アラームを発するかを判断し、前記アラームを発する場合、前記アラーム装置へ指示を送信することにより、前記アラーム装置から前記アラームを発させる、
生産管理システム。
【請求項１４】
生産管理に係わるＫＰＩを算出する第１の計算機と、
前記生産管理の対象である複数の機器を含む生産システムに設けられた第２の計算機と、
前記生産システムの生産管理データを管理する生産管理データＤＢと、
を備える生産管理システムにおける、生産管理方法であって、
前記第１の計算機で行われるステップとして、
機器指標算出スクリプトを前記生産システムの前記第２の計算機に送信するステップと、
前記第２の計算機から機器指標を受信するステップと、
前記機器指標と、前記生産管理データＤＢの前記生産管理データとを用いて、前記ＫＰＩを算出するステップと、
を有し、
前記第２の計算機で行われるステップとして、
前記機器から収集した機器データを用いて、前記機器指標算出スクリプトを実行することにより、前記機器指標を算出し、前記機器指標を前記第１の計算機へ送信するステップを有する、
生産管理方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の生産管理方法において、
前記生産管理システムは、前記生産管理データＤＢに接続される第３の計算機を備え、
前記第１の計算機で行われるステップとして、
生産管理指標算出スクリプトを前記第３の計算機に送信するステップと、
前記第３の計算機から生産管理指標を受信するステップと、
前記機器指標と前記生産管理指標とを用いて、前記ＫＰＩを算出するステップと、
を有し、
前記第３の計算機で行われるステップとして、前記生産管理データＤＢから前記生産管理データを取得し、前記生産管理指標算出スクリプトを実行することにより、前記生産管理指標を算出し、前記生産管理指標を前記第１の計算機へ送信するステップを有する、
生産管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関する。また、本発明は、生産管理システムにおいて生産システムの重要業績評価指標（ＫＰＩ：Key Performance Indicator）等の情報を管理するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産管理システムは、工場等の生産システムの生産管理のために、ＫＰＩ等の情報を算出し管理する。ＫＰＩは、生産システムにおける生産性や信頼性の評価指標となる。利用者は、ＫＰＩの算出のために必要な情報を収集し管理する。
【０００３】
生産管理システムに係わる先行技術例として、特開２０１０−２３８０８５号公報（特許文献１）が挙げられる。特許文献１には、ＫＰＩ等の情報を管理する旨や、工場、ライン、工程、マシン等の情報を階層構造で管理する旨が開示されている。
【０００４】
情報収集に係わる先行技術例として、特開２０１１−１９８３７９号公報（特許文献２）が挙げられる。特許文献２には、スクリプトを用いてセンサネットワークのセンサノードから情報を収集する旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２３８０８５号公報
【特許文献２】特開２０１１−１９８３７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の生産管理システムは、人手により作成及び管理する情報を用いてＫＰＩを算出している。例えば、利用者は、生産システムである工場から、工場内の機器等の情報を調査及び収集し、その情報を機器管理台帳等に記入し管理する。そして、利用者は、機器管理台帳等の情報を用いて、ＫＰＩを算出する。
【０００７】
従来の生産管理システムは、機器から機器の稼動状況に応じたデータを自動的に収集し管理することや、そのデータを用いてＫＰＩを算出することを行っていない。そのため、従来の生産管理システムは、生産システムの機器の稼働状況を考慮した、正確または高精度なＫＰＩを算出することを実現できていない。
【０００８】
また、従来の生産管理システムは、人手により機器等の情報を収集、作成及び管理してＫＰＩを算出するため、人の手間が大きく、記入誤り等がある場合には正しいＫＰＩを算出することができない。
【０００９】
従来の生産管理システムは、人手で管理する情報と、生産システムの各機器の実際の稼働状況に応じたデータとの間には、乖離がある。例えば、人手による調査及び収集の頻度よりも、機器の稼働状況が変化する頻度の方が大きい。そのため、従来の生産管理システムは、正確または高精度なＫＰＩを算出することを実現できていない。
【００１０】
また、従来の生産管理システムは、生産システムの機器等の構成を固定とし、その固定の構成に合わせて定義された式やデータ構造を用いて、ＫＰＩを算出している。しかし、機器の変更等によって対象の生産システムの構成が変更される場合がある。この場合にＫＰＩを算出する際、既存の式等をそのまま用いても、正確なＫＰＩを算出できない。よって、利用者は、変更後の構成に合わせて式等を作成し直してから、ＫＰＩを算出する必要がある。即ち、従来の生産管理システムは、生産システムの構成変更の場合、正確または高精度なＫＰＩを算出できず、人の手間が大きい。
【００１１】
本発明の目的は、生産管理システムに関して、生産システムの機器等の稼働状況を考慮した正確または高精度なＫＰＩを算出することができる技術を提供することである。本発明の他の目的は、生産システムの構成変更の場合にも、少ない手間で、正確または高精度なＫＰＩを算出することができる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明のうち代表的な実施の形態は、生産管理システム等であって、以下に示す構成を有することを特徴とする。
【００１３】
一実施の形態の生産管理システムは、生産管理に係わるＫＰＩを算出する第１の計算機と、前記生産管理の対象である複数の機器を含む生産システムに設けられた第２の計算機と、前記生産システムの生産管理データを管理する生産管理データＤＢと、を備え、前記第１の計算機は、機器指標算出スクリプトを管理し、前記機器指標算出スクリプトを前記生産システムの前記第２の計算機に送信し、前記第２の計算機から機器指標を受信し、前記機器指標と、前記生産管理データＤＢの前記生産管理データとを用いて、前記ＫＰＩを算出し、前記第２の計算機は、前記機器から収集した機器データを用いて、前記機器指標算出スクリプトを実行することにより、前記機器指標を算出し、前記機器指標を前記第１の計算機へ送信する。
【００１４】
一実施の形態の生産管理システムは、前記生産管理データＤＢに接続される第３の計算機を備え、前記第１の計算機は、生産管理指標算出スクリプトを管理し、前記生産管理指標算出スクリプトを前記第３の計算機に送信し、前記第３の計算機から生産管理指標を受信し、前記機器指標と、前記生産管理指標とを用いて、前記ＫＰＩを算出し、前記第３の計算機は、前記生産管理データＤＢから取得した前記生産管理データを用いて、前記生産管理指標算出スクリプトを実行することにより、前記生産管理指標を算出し、前記生産管理指標を前記第１の計算機へ送信する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明のうち代表的な実施の形態によれば、生産システムの機器等の稼働状況を考慮した正確または高精度なＫＰＩを算出することができる。また、本発明のうち代表的な実施の形態によれば、生産システムの構成変更の場合にも、少ない手間で、正確または高精度なＫＰＩを算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態１の生産管理システムの構成を示す図である。
【図２】実施の形態１における、生産システムにおける、計算機、データ収集処理装置、制御装置、及び機器の構成を示す図である。
【図３】実施の形態１における、生産現場管理システムにおける、計算機、及び生産管理データＤＢの構成を示す図である。
【図４】実施の形態１における、ＫＰＩ定義情報の構成例を示す図である。
【図５】実施の形態１における、ＫＰＩ情報の構成例を示す図である。
【図６】実施の形態１における、機器データの構成例を示す図である。
【図７】実施の形態１における、機器ＰＩデータの構成例を示す図である。
【図８】実施の形態１における、生産管理データの構成例を示す図である。
【図９】実施の形態１における、生産管理ＰＩデータの構成例を示す図である。
【図１０】実施の形態１における、機器ＰＩに係わる処理フローを含む全体的な処理フローを示す図である。
【図１１】実施の形態１における、ＫＰＩ算出システムの画面例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態２の生産管理システムの構成を示す図である。
【図１３】実施の形態２における、機器ＰＩの算出の手順を含むシーケンスを示す図である。
【図１４】実施の形態２における、抽象パラメータを含むスクリプト、及び対象機器データ等の第１の構成例を示す図である。
【図１５】実施の形態２における、抽象パラメータを含むスクリプト、及び対象機器データ等の第２の構成例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態３の生産管理システムの構成を示す図である。
【図１７】実施の形態３における、生産管理ＰＩの算出の手順を含むシーケンスを示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態４の生産管理システムにおける生産システムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１８】
（実施の形態１）
図１〜図１１を用いて、本発明の実施の形態１の生産管理システムについて説明する。
【００１９】
［生産管理システム］
図１は、実施の形態１の生産管理システムの構成を示す。実施の形態１の生産管理システムは、ＫＰＩ算出システム１、生産システム２、生産現場管理システム３を有し、これらが通信網９を介して接続されている。
【００２０】
ＫＰＩ算出システム１は、計算機１０を含む。計算機１０は、言い換えるとＫＰＩ算出装置である。計算機１０は、ＫＰＩ算出機能等を有する。計算機１０は、ＫＰＩ算出部１１、ＫＰＩ定義ＤＢ１２、及びＫＰＩＤＢ１３を有する。
【００２１】
利用者は、計算機１０を使用し、生産システム２を対象とした生産管理に係わるＫＰＩを算出する作業を行う。なお、利用者は、端末から通信網９を介してサーバとしての計算機１０にアクセスしてもよい。
【００２２】
計算機１０は、利用者に対し、ＫＰＩ算出機能に係わるユーザインタフェースとして画面を提供する。利用者は、予め、計算機１０の画面で、ＫＰＩ定義情報やスクリプトの設定が可能である。計算機１０は、利用者により設定されたＫＰＩ定義情報及びスクリプトをＫＰＩ定義ＤＢ１２に格納する。ＫＰＩ定義ＤＢ１２は、ＫＰＩ定義情報を格納するＤＢである。ＫＰＩ定義情報には各スクリプトが関係付けて設定されている。
【００２３】
ＫＰＩ算出部１１は、利用者の指示及びＫＰＩ定義ＤＢ１２のＫＰＩ定義情報に基づいて、ＫＰＩを算出し、算出したＫＰＩを含む情報を、ＫＰＩ情報としてＫＰＩＤＢ１３に格納する。ＫＰＩＤＢ１３は、ＫＰＩ情報を格納するＤＢである。
【００２４】
生産システム２は、生産現場に対応し、例えば製品等を生産する工場に対応する。工場は例えば複数のラインを有し、ラインは複数の工程を有する。生産システム２は、複数の生産システム２として、生産システム２ａ，２ｂ等を有する。生産システム２は、計算機２０、複数のデータ収集処理装置４０、複数の制御装置５０、複数の機器６０を含む。
【００２５】
複数の機器６０は、生産現場に存在する多種多様な多数の機器であり、設備やシステム等を含む。機器６０は、例えば工程等に関係付けて設けられている。機器６０は、機器種別があり、例えば工程に応じて異なる機器種別がある。機器６０の構成は、機器種別等に応じて異なる。
【００２６】
計算機２０は、言い換えると機器ＰＩ管理装置である。計算機２０は、生産システム２毎の機器ＰＩを管理する機能等を有する。計算機２０は、機器ＰＩ管理部２１、機器ＰＩＤＢ２２を有する。機器ＰＩＤＢ２２は、機器ＰＩデータを格納するＤＢである。機器ＰＩ管理部２１は、機器６０毎の機器ＰＩ、及び生産システム２毎の機器ＰＩを、機器ＰＩＤＢ２２に管理する。
【００２７】
計算機２０の機器ＰＩ管理部２１には、複数のデータ収集処理装置４０が接続されている。データ収集処理装置４０には、制御装置５０が接続され、制御装置５０には、機器６０が接続されている。機器６０に対し、一対一で、データ収集処理装置４０及び制御装置５０が設けられている。例えばデータ収集処理装置４０ａには制御装置５０ａが接続され、制御装置５０ａには機器６０ａが接続されている。
【００２８】
データ収集処理装置４０は、複数のデータ収集処理装置４０として、データ収集処理装置４０ａ，４０ｂ等を有する。制御装置５０は、複数の制御装置５０として、制御装置５０ａ，５０ｂ等を有する。機器６０は、複数の機器６０として、機器６０ａ，６０ｂ等を有する。
【００２９】
データ収集処理装置４０は、定期的及び必要に応じたタイミングで、制御装置５０を通じて、機器６０から、機器６０の稼働状況に応じた機器データ１０６を収集する機能を有する。データ収集処理装置４０は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１に基づいて機器６０毎の機器ＰＩを算出する機能を有する。データ収集処理装置４０は、ＰＣやサーバ、ＬＳＩ基板等で実現される。
【００３０】
制御装置５０は、機器６０を制御する機能を有する。制御装置５０は、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等で実現される。制御装置５０は、定期的及び必要に応じたタイミングで、機器６０から、機器６０の稼働状況に応じた機器データ１０６を取得する機能を有する。
【００３１】
生産現場管理システム３は、生産システム２を対象として、生産管理のための生産管理データを管理する。生産現場管理システム３は、計算機３０、生産管理データＤＢ７０を含む。計算機３０は、言い換えると生産管理ＰＩ管理装置である。計算機３０は、生産管理ＰＩ管理部３１、生産管理ＰＩＤＢ３２を有する。計算機３０は、生産管理ＰＩを算出及び管理する機能、生産管理データＤＢ７０を管理する機能、等を有する。
【００３２】
生産管理データＤＢ７０は、各種の生産管理データを格納するＤＢである。生産管理データは、生産システム２である工場等における工程の計画や実績、勤休、調達等の情報を含む。生産管理データＤＢ７０は、製造データＤＢ７１、消費電力データＤＢ７２、機器管理データＤＢ７３、調達データＤＢ７４、等の複数のＤＢを含む。計算機３０には、生産管理データＤＢ７０の複数のＤＢが接続されている。生産管理データＤＢ７０の複数のＤＢは、１つのサイトに設けられたＤＢサーバやストレージ等で実現される。
【００３３】
生産現場管理システム３の利用者は、生産システム２で得られる情報、あるいは生産システム２から通信網９を介して得られる情報を取得し、その情報を例えば手動で生産管理データＤＢ７０内に入力し、生産管理データとして管理する。
【００３４】
計算機１０、計算機２０、及び計算機３０は、通信網９を介して接続されている。各計算機は、ＰＣやサーバ等で構成される。各計算機は、図示しないプロセッサ、メモリ、通信インタフェース装置、入出力インタフェース装置、等のハードウェアを備え、ＯＳ、サーバプログラム等のソフトウェアを備える。プロセッサは、メモリに記憶されたプログラムを実行することで各種の処理を実現する。メモリは、プログラム及び各種のデータや情報を記憶する。通信インタフェース装置は、通信網９等に接続され、通信処理を行う。入出力インタフェース装置は、キーボードやマウス等の入力装置を接続し、ディスプレイ等の出力装置を接続し、それらの入出力処理を行う。
【００３５】
［生産システム］
図２は、生産システム２における、計算機２０、データ収集処理装置４０、制御装置５０、及び機器６０の構成を示す。データ収集処理装置４０は、スクリプト実行部４１、接続部４２、機器データＤＢ４３を有する。
【００３６】
接続部４２は、制御装置５０と接続及び通信する。接続部４２は、制御装置５０を通じて機器６０から機器データ１０６を取得し、機器データＤＢ４３に格納する。
【００３７】
機器ＰＩ管理部２１は、ＫＰＩ算出部１１から受信した、生産システム２毎の機器ＰＩ算出スクリプト１０１を、機器ＰＩ算出スクリプト２０１として、対象の機器６０に関係付けられた各データ収集処理装置４０へ送信する。本例では、機器ＰＩ算出スクリプト２０１は、機器６０ａに接続されたデータ収集処理装置４０ａへの機器ＰＩ算出スクリプト２０１ａ、機器６０ｂに接続されたデータ収集処理装置４０ｂへの機器ＰＩ算出スクリプト２０１ｂ、等を含む。
【００３８】
スクリプト実行部４１は、機器ＰＩ管理部２１を通じて機器ＰＩ算出スクリプト２０１を受信し、機器データＤＢ４３から抽出した機器データに対して機器ＰＩ算出スクリプト２０１を実行することにより、機器６０毎の機器ＰＩ２０２を算出する。例えばデータ収集処理装置４０ａは、機器６０ａに関する機器ＰＩ２０２ａを算出する。スクリプト実行部４１は、算出した機器ＰＩ２０２を、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１へ送信する。
【００３９】
機器ＰＩ管理部２１は、各データ収集処理装置４０から受信した、機器６０毎の機器ＰＩ２０２を、機器ＰＩＤＢ２２に登録する。機器ＰＩ管理部２１は、機器ＰＩＤＢ２２の機器６０毎の機器ＰＩ２０２を集計することにより、生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を算出し、機器ＰＩＤＢ２２に登録する。機器ＰＩ管理部２１は、生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を、ＫＰＩ算出部１１へ送信する。
【００４０】
［生産現場管理システム］
図３は、生産現場管理システム３における、計算機３０、生産管理データＤＢ７０の構成を示す。計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１は、スクリプト実行部３３、接続部３４を有する。
【００４１】
接続部３４は、生産管理データＤＢ７０の各ＤＢと接続及び通信する。接続部３４は、生産管理データＤＢ７０の各ＤＢから生産管理データ１０７を抽出する機能を有する。要求３０１は、接続部３４から生産管理データＤＢ７０の各ＤＢへの要求を示す。
【００４２】
スクリプト実行部３３は、ＫＰＩ算出部１１から受信した生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を、生産管理データＤＢ７０から抽出した処理対象の生産管理データ１０７に対して実行する。これにより、スクリプト実行部３３は、生産管理ＰＩ１０４を算出し、生産管理ＰＩＤＢ３２に登録する。スクリプト実行部３３は、生産管理ＰＩ１０４を、通信網９を介してＫＰＩ算出部１１へ送信する。
【００４３】
生産管理データ１０７は、製造データ１０７ａ、消費電力データ１０７ａ、機器管理データ１０７ｃ、調達データ１０７ｄ、等を含む。製造データＤＢ７１は、製造データ１０７ａを格納するＤＢである。製造データ１０７ａは、例えば工場の機器６０を使用した製品等の製造の計画や実績を管理するデータである。消費電力データＤＢ７２は、消費電力データ１０７ｂを格納するＤＢである。消費電力データ１０７ｂは、例えば工場の機器６０の消費電力を管理するデータである。機器管理データＤＢ７３は、機器管理データ１０７ｃを格納するＤＢである。機器管理データ１０７ｃは、例えば工場の機器６０の構成を管理するデータである。調達データＤＢ７４は、調達データ１０７ｄを格納するＤＢである。調達データ１０７ｄは、例えば工場での製造に必要な部品等の調達を管理するデータである。
【００４４】
［ＫＰＩ及びスクリプト］
ＫＰＩは、機器ＰＩと生産管理ＰＩとを組み合わせて算出可能な情報、機器ＰＩから算出可能な情報、または生産管理ＰＩから算出可能な情報である。なお、ＰＩ（Performance Indicator）は評価指標を指す。機器ＰＩは、生産システム２の機器データ１０６を用いて算出される情報である。生産管理ＰＩは、生産現場管理システム３の生産管理データ１０７を用いて算出される情報である。機器データ１０６は、生産システム２で人手を介さずに自動的に記録及び管理されるデータである。生産管理データ１０７は、生産現場管理システム３で人手を介して記録及び管理される情報である。
【００４５】
上記に対応して、ＫＰＩ算出スクリプト１００は、機器ＰＩと生産管理ＰＩとを組み合わせてＫＰＩを算出するための式やデータ構造を含む処理が記述されている。機器ＰＩ算出スクリプト１０１は、機器データ１０６から機器ＰＩを算出するための式やデータ構造を含む処理が記述されている。生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２は、生産管理データ１０７から生産管理ＰＩを算出するための式やデータ構造を含む処理が記述されている。
【００４６】
なお、変形例として、機器データは、生産システム２から人手を介して収集及び記録される情報を含んでもよい。生産管理データは、生産システム２から通信網９を介して自動的に収集及び記録される情報を含んでもよい。
【００４７】
［ＫＰＩ定義情報］
図４は、ＫＰＩ定義ＤＢ１２のＫＰＩ定義情報の構成例を示す。図４のＫＰＩ定義情報の表は、列として、＃で示す番号、ＫＰＩカテゴリ、ＫＰＩ名、ＫＰＩ算出スクリプト、生産管理ＰＩ、生産管理ＰＩ対象データ、生産管理ＰＩ算出スクリプト、機器ＰＩ、機器ＰＩ対象機器種別、及び機器ＰＩ算出スクリプトを有する。
【００４８】
「ＫＰＩカテゴリ」は、ＫＰＩに関するカテゴリを示し、値の例として、保全、効率、品質、環境、等がある。「ＫＰＩ名」は、ＫＰＩの名称を示し、値の例として、設備負荷率、稼働率、性能、品質、設備総合効率、平均故障間隔、弁開閉時間、等がある。
【００４９】
「ＫＰＩ算出スクリプト」は、図１のＫＰＩ算出スクリプト１００に対応し、そのスクリプトプログラムの識別子であるファイル名を格納する。「機器ＰＩ算出スクリプト」は、図１の機器ＰＩ算出スクリプト１０１に対応し、同様にファイル名を格納する。「生産管理ＰＩ算出スクリプト」は、図１の生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２に対応し、同様にファイル名を格納する。
【００５０】
「生産管理ＰＩ」は、生産管理ＰＩの名称を格納し、値の例として、最大設備生産能力、生産量、計画時間、標準効率、良品数、故障回数、等がある。「生産管理ＰＩ対象データ」は、生産管理ＰＩを算出するために処理対象となる生産管理データの情報を格納する。本例では、「生産管理ＰＩ対象データ」列に格納されている値は、図２の生産管理データ１０７の製造データ１０７ａ等に対応する。１つの生産管理ＰＩを算出するために、１つ以上の生産管理データが用いられる。
【００５１】
「機器ＰＩ」は、機器ＰＩの名称を格納し、値の例として、実働時間、実効率、開始生産数、設備稼働時間、弁開閉時間、等がある。１つのＫＰＩの算出のために、１つ以上の機器ＰＩが用いられる。「機器ＰＩ対象機器種別」は、機器ＰＩを算出するための処理対象となる機器６０の種別を表す「機器種別」を格納する。本例では、機器種別の値を、α，β等で示す。機器種別は、例えば工場の工程毎に関係付けられる。例えば、第１の工程に関係付けられた複数の機器６０が存在し、それらの機器６０の機器種別がαであり、各機器６０の識別情報が｛α１，α２，……，αｎ｝である。
【００５２】
＃２〜＃６の各行の例は、１つのＫＰＩを算出するために、１つ以上の生産管理ＰＩと、１つ以上の機器ＰＩと、が用いられる場合を示す。＃２の例は、機器ＰＩとして「実働時間」を算出し、生産管理ＰＩとして「計画時間」を算出し、それらの機器ＰＩと生産管理ＰＩから、ＫＰＩとして「稼働率」を算出する、ということを示す。
【００５３】
＃１の例は、ＫＰＩとして「設備負荷率」を算出する場合に、機器ＰＩが不要であり、生産管理ＰＩとして「最大設備生産能力」及び「生産量」が用いられる場合を示す。＃７の例は、ＫＰＩとして「弁開閉時間」を算出する場合に、生産管理ＰＩが不要であり、機器ＰＩとして「弁開閉時間」が用いられる場合を示す。実施の形態１の生産管理システムは、機器ＰＩと生産管理ＰＩの一方しか用いない場合のＫＰＩも算出可能である。計算機１０は、機器ＰＩしか用いない場合、機器ＰＩ算出スクリプト１０１のみを送信し、生産管理ＰＩしか用いない場合、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２のみを送信する。
【００５４】
［ＫＰＩＤＢ］
図５は、ＫＰＩＤＢ１３に登録されるＫＰＩ情報の構成例を示す。図５のＫＰＩ情報の表は、列として、＃で示す番号、日付、ＫＰＩ名、生産現場ＩＤ、機器種別、単位、値を含む。「日付」列は、ＫＰＩ情報のデータ期間を表す日付、またはＫＰＩを算出し登録した日付を示す。「生産現場ＩＤ」列は、ＫＰＩ算出対象の生産システム２の識別情報を示し、値の例として、工場の識別情報であるＦ１，Ｆ２等を示す。「機器種別」列は、ＫＰＩ算出対象の機器６０の機器種別を示す。ＫＰＩ情報は、ＫＰＩの定義や粒度に応じて「機器種別」等の情報を含む。「単位」列は、ＫＰＩの単位を示す。「値」列は、ＫＰＩの単位を除く値を示す。
【００５５】
本例では、＃１の行で、2014年１月１日に、ＫＰＩとして「設備負荷率」を算出し登録しており、その値が５０％であることを示す。この「設備負荷率」は、Ｆ１で示す工場における機器種別がαである機器６０を対象として算出されている。
【００５６】
［機器データ］
図６は、データ収集処理装置４０の機器データＤＢ４３に格納される機器データの構成例を示す。図６の機器データの表は、列として、＃で示す番号、date-time、ＩＤ、valueを有する。図６の機器データの表は、ある１つの機器６０に関する機器データ１０６の例を示す。「date-time」は、機器データが取得及び格納された日時を示す。「ＩＤ」は、機器６０の稼動状況を表すためのデータに関する識別子を示す。「value」は、「ＩＤ」に係わる値を示す。
【００５７】
本例では、第１行は、2014年１月１日８時に取得された機器データを示し、「ＩＤ」＝“event”、「value」＝“start”であり、機器６０の稼動開始を示す。第２行は、「ＩＤ」＝“pressure”、「value」＝“15”であり、機器６０の圧力値が１５であることを示す。第３行は、「ＩＤ」＝“event”、「value」＝“open”であり、機器６０の弁を開く動作を示す。第１００行は、「ＩＤ」＝“event”、「value」＝“end”であり、機器６０の稼動終了を示す。
【００５８】
［機器ＰＩデータ］
図７は、計算機２０の機器ＰＩＤＢ２２に格納される機器ＰＩデータの構成例を示す。図７の機器ＰＩデータの表は、列として、＃で示す番号、日付、機器ＩＤ、機器ＰＩ−ＩＤ、単位、値を有する。「日付」は、機器ＰＩが登録された日付を示す。「機器ＩＤ」は、機器６０の識別子を示す。「機器ＰＩ−ＩＤ」は、機器ＰＩの識別子を示す。「単位」は、機器ＰＩの単位を示す。「値」は、機器ＰＩの単位を除く値を示す。図７の機器ＰＩデータは、図２の機器６０毎の機器ＰＩ２０２に対応する。
【００５９】
本例では、第１行は、2014年１月１日に登録された機器ＰＩを示し、「機器ＩＤ」＝“α１”である機器６０における機器ＰＩとして「稼働時間」であり、その値が540分であることを示す。第２行は、機器ＰＩとして「合計使用圧力」の値が159hPaであることを示す。第３行は、機器ＰＩとして「弁開閉回数」の値が1203回であることを示す。なお、図６及び図７では、機器６０の稼働状況として、稼働時間、圧力、弁開閉回数、等の算出に係わるデータ例のみを示している。これに限らず、機器データ及び機器ＰＩデータには、各ＫＰＩカテゴリの各ＫＰＩの算出に係わる多種多様なデータが含まれる。
【００６０】
［生産管理データ］
図８は、生産現場管理システム３の生産管理データＤＢ７０に格納される生産管理データ１０７の構成例として、製造データＤＢ７１の製造データ１０７ａの場合を示す。図８の生産管理データの表は、列として、＃で示す番号、計画開始時間、計画終了時間、製造対象ＩＤ、使用機器ＩＤ、等を有する。「計画開始時間」は、生産計画、具体的には製造、の開始日時を示し、「計画終了時間」は、生産計画の終了日時を示す。「製造対象ＩＤ」は、製造対象の製品等の識別子を示す。「使用機器ＩＤ」は、当該製造に使用した機器６０の識別子を示す。
【００６１】
本例では、第１行は、2014年１月１日８時から１２時の時間に、製造対象ＩＤ＝“A0001”の製品を対象に、使用機器ＩＤ＝“α１”の機器６０を使用して製造を行ったことを示す。他の種別の生産管理データについても、同様に、各ＤＢで各データ構造のデータが管理されている。生産管理データは、工場、ライン、工程等の識別情報を含んでもよい。
【００６２】
［生産管理ＰＩデータ］
図９は、計算機３０の生産管理ＰＩＤＢ３２に格納される生産管理ＰＩデータの構成例を示す。図９の生産管理ＰＩデータの表は、列として、＃で示す番号、日付、生産管理ＰＩ−ＩＤ、使用機器ＩＤ、単位、値、等を有する。「日付」は、生産管理ＰＩが登録された日時を示す。「生産管理ＰＩ−ＩＤ」は、生産管理ＰＩの識別子を示す。「使用機器ＩＤ」は、生産に使用した機器６０の識別子を示す。「単位」は、生産管理ＰＩの単位を示す。「値」は、生産管理ＰＩの単位を除く値を示す。
【００６３】
本例では、第１行の生産管理ＰＩデータは、生産管理ＰＩとして「計画時間」であり、使用機器ＩＤ＝“α１”である機器６０を生産に使用し、その計画時間の値が720分であったことを示す。なお、図８及び図９では、生産管理ＰＩとして計画時間の算出に係わるデータ例のみを示している。これに限らず、生産管理データ及び生産管理ＰＩには、各ＫＰＩカテゴリの各ＫＰＩの算出に係わる多種多様なデータが含まれる。 
【００６４】
［処理フロー］
図１０は、実施の形態１の生産管理システムにおける、全体的な処理フローを示す。S101等はステップを表す。以下、図１０のステップS101〜S132について順に説明する。
【００６５】
（S101）  まず、利用者は、計算機１０の画面で、算出対象のＫＰＩを選択及び指定して、ＫＰＩ算出を指示する操作を行う。
【００６６】
（S102）  ＫＰＩ算出部１１は、S101のＫＰＩ及び指示に応じて、そのＫＰＩを算出するためのＫＰＩ定義情報を、ＫＰＩ定義ＤＢ１２から抽出する。ＫＰＩ算出部１１は、そのＫＰＩ定義情報に基づいて、図１のＫＰＩ算出スクリプト１００、機器ＰＩ算出スクリプト１０１、及び生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を抽出する。
【００６７】
S102の次に、S110で示す処理とS120で示す処理とが並列で行われる。まず、S110は、生産システム２及び機器ＰＩの算出に係わる処理である。S110は、以下に示すステップS111〜S115の処理を含む。
【００６８】
（S111）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、S102の機器ＰＩ算出スクリプト１０１を、通信網９を介して、ＫＰＩ算出対象の生産システム２及び機器６０に対して送信する。ここで、生産システム２の機器６０は、図２のように、データ収集処理装置４０及び制御装置５０を通じて、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１に接続されている。よって、ＫＰＩ算出部１１は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１を、生産システム２及び機器６０に関係付けられた、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１に送信する。
【００６９】
（S112）  計算機２０の機器ＰＩ管理部２１は、計算機１０のＫＰＩ算出部１１から受信した機器ＰＩ算出スクリプト１０１を、機器ＰＩ算出スクリプト２０１として、対象の機器６０に関係付けられたデータ収集処理装置４０へ送信する。
【００７０】
（S113）  データ収集処理装置４０のスクリプト実行部４１は、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１から受信した機器ＰＩ算出スクリプト２０１を実行し、その実行処理において、機器データＤＢ４３から抽出した機器データを対象として処理を行う。これにより、スクリプト実行部４１は、機器６０毎の機器ＰＩ２０２を算出する。スクリプト実行部４１は、算出した機器ＰＩ２０２を、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１へ送信する。機器ＰＩ管理部２１は、受信した機器ＰＩ２０２を、機器ＰＩＤＢ２２に登録する。スクリプト実行部４１は、複数の機器ＰＩを算出する場合、S113の処理を同様に繰り返す。
【００７１】
（S114）  計算機２０の機器ＰＩ管理部２１は、各データ収集処理装置４０から得た機器６０毎の機器ＰＩ２０２を集計することにより、生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を算出し、機器ＰＩＤＢ２２に登録する。
【００７２】
（S115）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、生産システム２の計算機２０の機器ＰＩ管理部２１から、通信網９を介して、生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を受信及び取得する。この際、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１は、機器ＰＩＤＢ２２の生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。
【００７３】
S120は、生産現場管理システム３及び生産管理ＰＩの算出に係わる処理である。S120は、以下に示すステップS121〜S125の処理を含む。
【００７４】
（S121）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、S102の生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を、通信網９を介して、処理対象の生産管理データを持つ生産現場管理システム３の計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１へ送信する。
【００７５】
（S122）  計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１は、ＫＰＩ算出部１１から受信した生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を、スクリプト実行部３３により実行する。
【００７６】
（S123）  スクリプト実行部３３は、S122の実行処理において、まず、算出対象の生産管理ＰＩの算出のために必要な生産管理データ１０７を、生産管理データＤＢ７０から取得する。例えば、製造データを用いて生産管理ＰＩを算出する場合、スクリプト実行部３３は、接続部３４を通じて、製造データＤＢ７１から製造データ１０７ａを取得する。
【００７７】
（S124）  スクリプト実行部３３は、S123の生産管理データ１０７に対するS122の生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２の実行処理により、生産管理ＰＩ１０４を算出し、生産管理ＰＩＤＢ３２に登録する。スクリプト実行部３３は、複数の生産管理ＰＩを算出する場合、S122〜S124の処理を同様に繰り返す。
【００７８】
（S125）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、通信網９を介して、計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１から、生産管理ＰＩ１０４を取得する。この際、計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１は、生産管理ＰＩＤＢ３２の生産管理ＰＩ１０４を、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。
【００７９】
（S131）  S110及びS120の処理後、S131の処理が行われる。計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、S102のＫＰＩ算出スクリプト１００を実行し、S110で取得した機器ＰＩ１０３と、S120で取得した生産管理ＰＩ１０４とを用いて、ＫＰＩ１０５を算出する。ＫＰＩ算出部１１は、ＫＰＩ１０５を含むＫＰＩ情報を、ＫＰＩＤＢ１２に登録する。
【００８０】
（S132）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、S131のＫＰＩ１０５を含む情報を、計算機１０の画面に表示する。利用者は、計算機１０の画面で、ＫＰＩ１０５を含む情報を見ることができる。
【００８１】
［シーケンス（１）  機器データ収集］
次に、図２に基づいて、生産システム２のデータ収集処理装置４０、制御装置５０、及び機器６０の間における、機器データ１０６の収集の手順を含むシーケンスについて以下に説明する。
【００８２】
まず、制御装置５０と機器６０との間での定期的な機器データ１０６の収集の手順は以下である。制御装置５０は、定期的なタイミングで、図２の機器データの要求２０４を、機器６０へ送信する。機器６０は、要求２０４に従い、最新の機器データ１０６を内部から抽出し、その機器データ１０６を含む応答を制御装置５０へ送信する。制御装置５０は、応答のデータから機器データ１０６を得た場合、その機器データ１０６を内部のメモリに保存する。制御装置５０は、応答のデータが空である場合、機器データ１０６を得られなかった旨の情報を内部のメモリに保存する。
【００８３】
次に、データ収集処理装置４０と制御装置５０との間での定期的な機器データ１０６の収集の手順は以下である。データ収集処理装置４０は、接続部４２により、定期的なタイミングで、図２の機器データの要求２０３を、制御装置５０へ送信する。制御装置５０は、要求２０３に従い、メモリから、保存しておいた機器データ１０６がある場合にはその機器データ１０６を読み出し、その機器データ１０６を含む応答を、接続部４２へ送信する。接続部４２は、応答のデータから機器データ１０６を取得した場合、その機器データ１０６を、登録の要求と共に機器データＤＢ４３へ送信する。機器データＤＢ４３は、要求に従い、その機器データ１０６を登録する。
【００８４】
上記データ収集処理装置４０、制御装置５０、及び機器６０の間における、機器データ１０６の収集の手順は、それぞれ予め決められた周期で定期的に実行される。この周期は利用者により設定可能である。この周期は、機器６０の構成や管理対象の情報に応じた周期であり、例えば１秒、１分、１時間、１日等の各単位で設定可能である。
【００８５】
［シーケンス（２）  機器ＰＩ算出］
次に、図２に基づいて、ＫＰＩ算出システム１の計算機１０、生産システム２の計算機２０、及びデータ収集処理装置４０の間における、機器ＰＩの算出の手順を含むシーケンスについて以下に説明する。このシーケンスは、以下の第１の手順、第２の手順を含む。第１の手順は、計算機１０と複数の各々の生産システム２の計算機２０との間における、生産システム２毎の機器ＰＩ算出スクリプト１０１及び機器ＰＩ１０３に関する通信を含む手順である。第２の手順は、計算機２０と複数の各々のデータ収集処理装置４０との間における、機器６０毎の機器ＰＩ算出スクリプト２０１及び機器ＰＩ２０２に関する通信を含む手順である。
【００８６】
第１の手順は以下のステップS201〜S211を有する。S201で、計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１を、対象となる１つ以上の生産システム２の計算機２０に対して並列的に送信する。
【００８７】
第２の手順は以下のステップS202〜S209を有する。S202で、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１は、受信した機器ＰＩ算出スクリプト１０１に従い、対象となる複数の各々の機器６０に関係付けられた、複数の各々のデータ収集処理装置４０に対して、機器ＰＩ算出スクリプト２０１を並列的に送信する。
【００８８】
S203で、データ収集処理装置４０は、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１から受信した機器ＰＩ算出スクリプト２０１を、スクリプト実行部４１により実行する。その実行処理において、S204で、スクリプト実行部４１は、機器ＰＩの算出のために必要な機器データの取得の要求を機器データＤＢ４３に送信する。S205で、機器データＤＢ４３は、要求に従い、機器データを抽出する。S206で、機器データＤＢ４３は、機器データを含む応答を、スクリプト実行部４１へ送信する。これにより、スクリプト実行部４１は、機器ＰＩの算出に必要な機器データを取得する。
【００８９】
S207で、スクリプト実行部４１は、S204〜S206で得た機器データに対する機器ＰＩ算出スクリプト２０１の実行処理に基づいて、機器６０毎の機器ＰＩ２０２を算出する。S208で、スクリプト実行部４１は、S207で算出した機器ＰＩ２０２を、要求と共に計算機２０の機器ＰＩ管理部２１へ送信する。S209で、機器ＰＩ管理部２１は、要求に従い、機器ＰＩ２０２を、機器ＰＩＤＢ２２に登録する。
【００９０】
S210で、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１は、第２の手順で複数のデータ収集処理装置４０から登録された複数の機器ＰＩ２０２を集計することにより、生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を算出する。S211で、機器ＰＩ管理部２１は、生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、第１の手順で生産システム２から機器ＰＩ１０３を取得する。
【００９１】
また、ＫＰＩ算出部１１は、後述のシーケンスで生産現場管理システム３から生産管理ＰＩ１０４を取得する。その後、S212で、計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、ＫＰＩ算出スクリプト１００を実行し、機器ＰＩ１０３と生産管理ＰＩとを用いて、ＫＰＩ１０５を算出する。
【００９２】
［シーケンス（３）  生産管理ＰＩ算出］
次に、図３に基づいて、ＫＰＩ算出システム１の計算機１０、生産現場管理システム３の計算機３０、及び生産管理データＤＢ７０の間における、生産管理ＰＩの算出の手順を含むシーケンスを以下に説明する。本シーケンスは以下のステップS301〜S308を有する。
【００９３】
S301で、計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を、対象の生産現場管理システム３の計算機３０に送信する。S302で、計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１は、受信した生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を、スクリプト実行部３３により実行する。
【００９４】
S303〜S307は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２の実行処理における、生産管理ＰＩ毎の算出の手順を示す。S303で、スクリプト実行部３３は、接続部３４を通じて、生産管理ＰＩの算出のために必要な生産管理データの取得の要求を、生産管理データＤＢ７０内の対象のＤＢ、例えば製造データＤＢ７１、に送信する。S304で、生産管理データＤＢ７０内の対象のＤＢは、要求に従い、生産管理データ１０７、例えば製造データ１０７ａ、を抽出する。S305で、生産管理データＤＢ７０は、生産管理データ１０７を含む応答を、接続部３４を通じてスクリプト実行部３３へ送信する。
【００９５】
S306で、スクリプト実行部３３は、S303〜S305で得た生産管理データに対する生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２の実行処理により、生産管理ＰＩ１０４を算出する。S307で、スクリプト実行部３３は、S306で算出した生産管理ＰＩ１０４を、生産管理ＰＩＤＢ３２に登録する。スクリプト実行部３３は、算出対象の生産管理ＰＩ毎に、S303〜S307の手順を同様に繰り返す。S308で、生産管理ＰＩ管理部３１は、上記手順で算出した１つ以上の生産管理ＰＩ１０４を、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。
【００９６】
［スクリプト形式］
次に、機器ＰＩ算出スクリプト１０１や生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２等に関するスクリプト形式や、複数のスクリプトの処理について説明する。１つのスクリプトの形式は、複数の処理が直列に接続された形式である。このスクリプトの処理は、例えば「処理０」、「処理１」、「処理２」等の複数の処理から成る。例えば「処理１」は「処理０」の結果を入力とする処理であり、「処理２」は「処理１」の結果を入力とする処理である。
【００９７】
複数のスクリプトの並列処理例は以下である。上記スクリプト形式のように直列で記述することができない処理を行う場合、以下のように複数のスクリプトの並列処理で実現できる。例えば、３つのスクリプトとして、ＳＣ１、ＳＣ２、ＳＣ３を有する。コンピュータは、ＳＣ１及びＳＣ２を並列で実行し、各実行結果を保存する。次に、コンピュータは、各実行結果を読み込んで、次のＳＣ３の入力として処理を行い、結果を出力する。
【００９８】
実施の形態１の複数のスクリプトの並列処理は以下である。図１の計算機１０は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１を生産システム２に送信し、生産管理ＰＩスクリプト算出スクリプト１０２を生産現場管理システム３に送信し、各スクリプトを並列で実行させる。データ収集処理装置４０は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１を実行して機器６０毎の機器ＰＩを算出し、計算機２０は、生産システム２毎の機器ＰＩ１０３を算出する。一方、計算機３０は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を実行して生産管理ＰＩ１０４を算出する。計算機１０は、各スクリプトの実行結果である機器ＰＩ１０３及び生産管理ＰＩ１０４を取得し、それらを入力としてＫＰＩ算出スクリプト１００を実行し、その結果としてＫＰＩ１０５を算出する。
【００９９】
［スクリプト記述形式及び記述例］
次に、スクリプトの記述形式及び記述例を説明する。上記スクリプト形式に従うスクリプトとして、ＫＰＩ算出スクリプト１００の場合の記述形式は以下である。
「0,処理0,文字列(引数1),数値(引数2),……
1,処理1,日付(引数3),ユーザ定義型(引数4),……
……」。
【０１００】
この記述形式では、複数の処理における処理毎に、順に、［通し番号］、［処理名］、［引数と型］を有する。［引数と型］は、引数とその引数の型であり、複数個の記述が可能である。本例では、第1行の処理は、［通し番号］が０、［処理名］が「処理０」であり、１個目の［引数と型］は、「文字列（引数１）」であり、その引数が「引数１」、その引数の型が「文字列」であり、２個目の［引数と型］は、「数値（引数２）」であり、その引数が「引数２」、その引数の型が「数値」である。第２行の処理は、［通し番号］が１、［処理名］が「処理１」であり、１個目の［引数と型］は、「日付（引数３）」であり、その引数が「引数３」、その引数の型が「日付」であり、２個目の［引数と型］は、「ユーザ定義型（引数４）」であり、その引数が「引数４」、その引数の型が「ユーザ定義型」である。
上記記述形式に従うＫＰＩ算出スクリプト１００の記述例は以下である。
「0,機器PI読込,日付(2014-01-01),文字列(機器種別α)
1,生産管理PI読込,日付(2014-01-01),文字列(機器種別α)
2,÷,実働時間,計画時間」。
【０１０１】
本例では、第１行の処理は、［通し番号］が０、［処理名］が「機器ＰＩ読込」であり、１個目の［引数と型］は「日付（2014-01-01）」であり、２個目の［引数と型］は「文字列（機器種別α）」である。第２行の処理は、［通し番号］が１、［処理名］が「生産管理ＰＩ読込」であり、１個目の［引数と型］は「日付（2014-01-01）」であり、２個目の［引数と型］は「文字列（機器種別α）」である。第３行の処理は、［通し番号］が２、［処理名］が「÷」であり、１個目の［引数と型］は「実働時間」であり、２個目の［引数と型］は「計画時間」である。
【０１０２】
本例は、図４のＫＰＩ定義情報の第２行の例に対応しており、ＫＰＩとして稼働率、機器ＰＩとして実働時間、生産管理ＰＩとして計画時間を算出する場合の例である。第１行の処理は、機器ＰＩ算出スクリプトにより得た機器ＰＩとして実働時間の情報を読み込む処理を示す。第２行の処理は、生産管理ＰＩ算出スクリプトにより得た生産管理ＰＩとして計画時間の情報を読み込む処理を示す。第３行の処理は、実働時間を計画時間で割る演算によりＫＰＩとして稼働率を得る処理を示す。
【０１０３】
［画面例］
図１１は、ＫＰＩ算出システム１の計算機１０の画面例を示す。図１１の画面例は、欄９１、欄９２、欄９３を含む。欄９１は、図４のようなＫＰＩ定義情報の内容を表示して利用者により設定可能とする欄を示す。欄９２は、図１０のS101に対応した、算出対象ＫＰＩを利用者により選択指定してＫＰＩ算出を指示する欄を示す。欄９３は、欄９２で指定されたＫＰＩに関する算出結果を表示する欄を示す。本例では、利用者は選択リストから算出対象ＫＰＩとして稼働率を選択し、その稼働率の値を含む情報が表示されている。
【０１０４】
［効果等］
以上説明したように、実施の形態１の生産管理システムによれば、機器ＰＩ算出スクリプト及び生産管理ＰＩ算出スクリプトを用いてＫＰＩを算出する仕組みを有し、これにより、生産システム２の機器６０の稼働状況を考慮した正確または高精度なＫＰＩを算出することができ、そのＫＰＩを用いて好適な生産管理を実現することができる。
【０１０５】
また、実施の形態１の生産管理システムは、生産システム２の機器６０から機器６０の稼動状況に応じた機器データを自動的に収集して管理する等の仕組みを有する。これにより、実施の形態１の生産管理システムは、人手により情報を収集、作成及び管理する手間が小さく、記入誤り等により正しいＫＰＩが算出できないことも防止できる。
【０１０６】
実施の形態１の生産管理システムによれば、機器６０から稼働状況に応じた機器データを自動的に収集し登録する周期に合わせて、所望の頻度及び時間間隔でＫＰＩの算出を行うことができる。即ち、従来技術における情報収集と稼働状況の変化との乖離を小さくし、従来技術よりもＫＰＩの算出頻度を高くすることができる。
【０１０７】
実施の形態１の変形例として、以下が挙げられる。変形例として、機器ＰＩ算出スクリプトのみを用いる構成も可能である。計算機１０は、機器ＰＩ算出スクリプトを生産システム２に送信して機器ＰＩを取得し、生産現場管理システム３の生産管理データＤＢ７０から処理対象の生産管理データ１０７を取得する。計算機１０は、ＫＰＩ算出スクリプトを実行し、機器ＰＩと生産管理データ１０７とを用いて、ＫＰＩを算出する。
【０１０８】
（実施の形態２）
図１２〜図１５を用いて本発明の実施の形態２の生産管理システムについて説明する。実施の形態２の基本的な構成は、実施の形態１の構成と同様であり、主に異なる構成の部分は、機器ＰＩ算出スクリプト及びデータ収集処理装置４０である。以下、実施の形態２における実施の形態１とは異なる構成の部分について説明する。
【０１０９】
［生産システム］
図１２は、実施の形態２の生産管理システムの構成として、ＫＰＩ算出システム１及び生産システム２の構成を示す。計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、ＫＰＩ定義ＤＢ１２から、ＫＰＩ定義情報を抽出し、ＫＰＩ定義情報に基づいて、ＫＰＩ算出スクリプト１００、機器ＰＩ算出スクリプト１０１Ａ、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２を抽出する。ＫＰＩ算出部１１は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１Ａを、対象の生産システム２の機器６０に関係付けられた計算機２０へ送信する。
【０１１０】
機器ＰＩ算出スクリプト１０１Ａは、抽象パラメータを持つスクリプトである。この抽象パラメータは、生産システム２及び機器６０の構成変更を想定して定義されたパラメータであり、最新の構成に応じて変更可能なパラメータである。
【０１１１】
生産システム２において、計算機２０、制御装置５０、及び機器６０の基本的な機能の構成は、実施の形態１と同様である。データ収集処理装置４０は、制御装置５０を通じて、機器６０から機器データ１０６を収集し、機器データＤＢ４３に登録している。計算機２０の機器ＰＩ管理部２１は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１Ａを受信し、対象の機器６０に関係付けられたデータ収集処理装置４０へ、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａとして送信する。
【０１１２】
データ収集処理装置４０は、図２の構成要素に加え、パラメータ決定部４４を有する。データ収集処理装置４０は、機器ＰＩ管理部２１から機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａを受信する。スクリプト実行部４１は、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａから機器ＰＩを算出する前に、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａに含まれている抽象パラメータから、具体パラメータを決定する。この具体パラメータは、その時点の生産システム２及び機器６０の構成に合わせて決定されるパラメータである。このために、スクリプト実行部４１は、具体パラメータ決定の要求４０１を、パラメータ決定部４４に送信する。要求４０１は、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａに基づいた抽象パラメータに関する情報を伴う。
【０１１３】
パラメータ決定部４４は、要求４０１に従い、抽象パラメータから具体パラメータを決定する。この際、パラメータ決定部４４は、機器データＤＢ４３から抽出した機器データ１０６を用いて、後述の処理を行うことにより、具体パラメータを決定する。パラメータ決定部４４は、決定した具体パラメータに関する情報を伴う、具体パラメータ決定の応答４０２を、スクリプト実行部４１へ送信する。
【０１１４】
スクリプト実行部４１は、応答４０２から具体パラメータを取得し、その具体パラメータを含んだ機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａを機器データ１０６に対して実行することにより、機器６０毎の機器ＰＩ２０２を算出する。データ収集処理装置４０は、算出した機器ＰＩ２０２を、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１へ送信することにより、機器ＰＩＤＢ２２に登録させる。
【０１１５】
図１２で、例えば生産システム２ａの機器６０ａは、構成変更前には機器Ｘであり、構成変更後には機器Ｙであるとする。機器Ｘと機器Ｙは、稼働状況に係わる機器データ１０６のデータ構造が異なるとする。構成変更後の時点において、パラメータ決定部４４は、機器Ｙの構成に対応した機器データ１０６を用いて、具体パラメータを決定する。
【０１１６】
［シーケンス  機器ＰＩ算出］
図１３は、ＫＰＩ算出システム１の計算機１０、生産システム２の計算機２０及びデータ収集処理装置４０の間における、機器ＰＩの算出の手順を含むシーケンスを示す。本シーケンスはステップS1201〜S1221を有する。
【０１１７】
（S1201）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１Ａを、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１へ送信する。
【０１１８】
（S1202）  計算機２０の機器ＰＩ管理部２１は、機器ＰＩ算出スクリプト１０１Ａに従い、対象の機器６０に関係付けられたデータ収集処理装置４０へ、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａを送信する。
【０１１９】
（S1203）  データ収集処理装置４０のスクリプト実行部４１は、受信した機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａに従い、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａに含まれている抽象パラメータの情報を伴う、具体パラメータ決定の要求４０１を、パラメータ決定部４４へ送信する。この要求４０１は、詳しくは、抽象パラメータ情報と、抽象パラメータを含む処理情報と、が含まれる。抽象パラメータ情報及び処理情報の例を、後述の図１４等に示す。
【０１２０】
（S1204，S1205，S1206）  S1204で、パラメータ決定部４４は、要求４０１に従い、具体パラメータ決定のために必要な機器データを得るための要求を機器データＤＢ４３に送信する。S1205で、機器データＤＢ４３は、要求に従い、機器データを抽出する。S1206で、機器データＤＢ４３は、機器データを含む応答を、パラメータ決定部４４へ送信する。これにより、パラメータ決定部４４は、必要な機器データを得る。
【０１２１】
(手順４００)  次に、パラメータ決定部４４は、S1204〜S1206で得た機器データを対象として、手順４００の処理を行う。手順４００はステップS1207〜S1209を含む。手順４００の処理は、抽象パラメータから具体パラメータまたはその候補を決定する処理である。手順４００の処理の具体例については後述する。
【０１２２】
（S1207）  パラメータ決定部４４は、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａに基づいたS1203の要求のうちの抽象パラメータ情報において指定されている列名を、対象機器データから検索する。この列名は、図６のような機器データの表の列名のデータ項目に対応する。
【０１２３】
S1207の処理は、生産システム２及び機器６０の構成変更前の構成を想定した処理であり、その構成に対応した機器データの列名を直接的に指定してそのデータ項目を抽出する処理である。パラメータ決定部４４は、S1207の処理結果で、指定列名に該当する列名が存在し、その列名のデータ項目が得られた場合、S1208及びS1209の処理を行わずに、S1210へ移り、その列名のデータ項目を、具体パラメータとして決定する。
【０１２４】
次のS1208及びS1209の処理は、生産システム２及び機器６０の構成変更後の場合を想定した処理である。パラメータ決定部４４は、S1207の処理結果で、指定列名に該当する列名が存在しない場合、S1208及びS1209の処理を行う。
【０１２５】
（S1208）  S1208は条件合致判断処理である。パラメータ決定部４４は、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａに基づいたS1203の要求のうちの抽象パラメータ情報において指定されている条件に対して、対象機器データから、当該条件に合致するデータを、判断及び抽出する。
【０１２６】
S1208の条件は、例えば範囲がある。パラメータ決定部４４は、条件の範囲に対して、対象機器データのデータ項目のデータ群の範囲を確認し、条件の範囲内に対象のデータ群の範囲が含まれている場合、条件に合致すると判断する。パラメータ決定部４４は、条件に合致すると判断したデータ項目を、具体パラメータまたはその候補として抽出する。
【０１２７】
（S1209）  S1209は条件類似判断処理である。パラメータ決定部４４は、機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａに基づいたS1203の要求のうちの抽象パラメータ情報において指定されている指定列名または条件に対して、対象機器データから、類似する列名を、判断及び抽出する。パラメータ決定部４４は、比較対象とするデータ項目間でデータ同士を比較し、指定列名または条件と、対象機器データのデータ項目とにおける類似度を計算する。パラメータ決定部４４は、類似度と閾値とを比較し、類似度が高い列名を判断する。パラメータ決定部４４は、類似度が閾値以上である場合、類似度が高いと判断し、その列名のデータ項目を、具体パラメータまたはその候補として抽出する。
【０１２８】
S1208の条件は、例えば平均や分散等の統計値がある。パラメータ決定部４４は、例えば条件の平均値に対して、対象機器データのデータ項目のデータ群の平均値を確認し、条件の平均値に対して対象のデータ群の平均値が類似するかを判断する。パラメータ決定部４４は、条件の平均値に対し対象の平均値が十分に近い場合、条件に類似すると判断する。
【０１２９】
上記データの類似度の計算及び判断の方式については、例えばユークリッド距離や中間値検定等の様々な方式が適用可能である。また、上記類似度の判断の際の閾値は、予め与えられる。例えばパラメータ決定部４４に閾値が予め設定されている。
【０１３０】
パラメータ決定部４４は、手順４００の処理の結果、具体パラメータまたはその候補を決定できなかった場合には、S1204に戻り、機器データＤＢ４３から別の機器データを取得して、手順４００の処理をやり直す。別の機器データとは、例えば機器データＤＢ４３内に登録されている複数の機器データの表のうち、抽出済みの表とは別の表である。
【０１３１】
（S1210）  パラメータ決定部４４は、手順４００のS1207〜S1209の処理の結果、具体パラメータまたはその候補を決定する。ここで、具体パラメータの候補とは、以下のような場合に対応した概念である。例えばS1208やS1209の処理で、条件合致や条件類似の判断に基づいてデータ項目を抽出した場合に、そのデータ項目を自動的に具体パラメータとして決定してよいか、確定できない場合がある。また、S1208やS1209の処理で、複数のデータ項目が抽出された場合に、それらのうちどのデータ項目を具体パラメータとして決定するか、確定できない場合がある。そのような場合、データ収集処理装置４０は、当該データ項目を、具体パラメータの候補として扱い、その候補を利用者に提示し、利用者により具体パラメータを選択及び決定してもらう。
【０１３２】
（S1211）  パラメータ決定部４４は、S1210で具体パラメータを決定した場合、その具体パラメータを含む応答を、スクリプト実行部４１へ送信する。また、パラメータ決定部４４は、S1210で具体パラメータの１つ以上の候補を決定した場合、その具体パラメータの候補を含む応答を、スクリプト実行部４１へ送信する。
【０１３３】
（S1212）  スクリプト実行部４１は、受信した応答から、具体パラメータまたはその候補を取得する。スクリプト実行部４１は、具体パラメータを取得した場合、その具体パラメータを処理対象として決定し、S1219へ移る。
【０１３４】
（S1213，S1214）  スクリプト実行部４１は、S1212で具体パラメータの候補を取得した場合、その１つ以上の候補を含む候補リストの情報を、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１を通じて、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。
【０１３５】
（S1215）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、受信した候補リストの情報を、計算機１０の画面に表示して利用者に提示し、利用者の操作入力を待つ。画面は、候補リストの具体パラメータの候補の中から具体パラメータとして決定する候補を選択するように利用者に促すメッセージ等が表示される。利用者は、画面を見て確認し、候補リストの中から具体パラメータとする候補を選択し、肯定ボタンを押す。利用者は、いずれの候補も選択しない場合には否定ボタンを押す。
【０１３６】
（S1216，S1217，S1218）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、利用者により選択された候補を含む応答の情報を、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１を通じて、データ収集処理装置４０へ送信する。S1218で、データ収集処理装置４０のスクリプト実行部４１は、受信した応答の情報から、選択された候補を、具体パラメータとして決定する。
【０１３７】
（S1219，S1220，S1221）  S1219で、スクリプト実行部４１は、S1202の機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａの抽象パラメータの部分を、S1218までで決定された具体パラメータに置き換える。スクリプト実行部４１は、具体パラメータを含む機器ＰＩ算出スクリプト２０１Ａを機器データに対して実行することにより、機器６０毎の機器ＰＩ２０２を算出する。S1220で、スクリプト実行部４１は、算出した機器ＰＩ２０２を、計算機２０の機器ＰＩ管理部２１へ送信する。S1221で、機器ＰＩ管理部２１は、受信した機器ＰＩ２０２を、機器ＰＩＤＢ２２に登録する。その後の処理は実施の形態１と同様である。
【０１３８】
図１３のシーケンスは、変形例として、決定した具体パラメータを一旦利用者に提示して確認してもらう手順を設けてもよい。この場合、データ収集処理装置４０は、S1212の後、具体パラメータの情報を、計算機１０のＫＰＩ算出部１１に送信し、画面に表示させる。利用者は、画面でその具体パラメータを確認し、その具体パラメータに決定する場合には肯定ボタン、そうでない場合には否定ボタンを押す。スクリプト実行部４１は、肯定の情報が得られた場合、S1219以降の処理を実行する。
【０１３９】
［抽象パラメータを含むスクリプトの例（１）］
図１４は、抽象パラメータを含むスクリプトや、対象機器データ等の構成例を示す。図１４の（Ａ）は、抽象パラメータを含む機器ＰＩ算出スクリプトの例を示す。図１４の（Ａ）の機器ＰＩ算出スクリプトにおいて、抽象パラメータ情報４１１と、抽象パラメータを含む処理情報４１２と、を含む。
【０１４０】
抽象パラメータ情報４１１は、「_PARAM1_＝弁開閉回数；数値；範囲：0〜1000；平均：3500；…」であり、抽象パラメータ名、指定列名、指定条件を含む。抽象パラメータ名は「_PARAM1_」である。前述のS1207の指定列名の例として「弁開閉回数」である。前述のS1208やS1209の指定条件の例として「数値；範囲：0〜10000；平均：3500；…」である。この指定条件は、セミコロン区切りで複数の条件が記述されている。本例では、「数値」及び「範囲：0〜10000」に関しては、S1208の条件合致判断が適用され、「平均：3500」に関しては、S1209の条件類似判断が適用される。抽象パラメータ情報４１１で記述された指定条件は、データ型が数値であること、その数値の範囲が0〜10000であること、及びその数値の平均値が3500に類似すること、等を示す。
【０１４１】
パラメータ決定部４４は、S1208で、対象機器データのデータ項目のデータが数値であり、その数値の範囲が0〜10000の範囲内である場合には、条件に合致すると判断する。また、パラメータ決定部４４は、S1209で、対象機器データのデータ項目の数値の平均値と、条件の平均値である3500とを比較し、両者の類似度を計算し、類似度が閾値以上である場合、条件に類似すると判断する。そして、パラメータ決定部４４は、抽象パラメータ情報４１１における全ての指定条件を満たすデータ項目を、具体パラメータまたは候補として抽出する。
【０１４２】
処理情報４１２において、抽象パラメータ「_PARAM1_」を含む処理情報が記述されている。この記述形式は、実施の形態１で説明した形式と同様である。本例では、第２行の処理情報は、「1,平均,_PARAM1_」であり、［通し番号］が１、［処理名］が「平均」であり、［引数と型］として、抽象パラメータ「_PARAM1_」が記述されている。
【０１４３】
図１４の（Ｂ）は、図１４の（Ａ）の抽象パラメータを含む機器ＰＩ算出スクリプトで処理対象として想定されている機器データの例を示す。この機器データは、生産システム２及び機器６０の構成変更前の構成を考慮した機器データである。この機器データは、例えば図１２の生産システム２ａの機器６０ａとして構成変更前の機器Ｘを考慮した機器データである。
【０１４４】
図１４の（Ｂ）の機器データの表は、列に対応するデータ項目として「弁開閉回数」を含んでいる。これに対応して、図１４の（Ａ）の抽象パラメータ「_PARAM1_」は、指定列名を「弁開閉回数」としている。S1207の処理で、指定列名が「弁開閉回数」であり、対象機器データのデータ項目に「弁開閉回数」が存在する場合、抽象パラメータ「_PARAM1_」は、具体パラメータ「弁開閉回数」に決定される。
【０１４５】
図１４の（Ｃ）は、図１４の（Ａ）の機器ＰＩ算出スクリプトが実際に処理対象とする機器データの例として、生産システム２及び機器６０の構成変更後の機器データの例を示す。この機器データは、図１２の構成変更後の機器Ｙに関する機器データである。図１４の（Ｃ）の機器データは、図１４の（Ｂ）の機器データに対して異なる部分として、「弁開閉回数」列は存在せず、「回数」列が存在する。この「回数」列において、データ型は数値であり、範囲は500〜3400であり、平均は2200である。
【０１４６】
パラメータ決定部４４は、図１４の（Ａ）の機器ＰＩ算出スクリプトの指定条件に対し、図１４の（Ｃ）の機器データから抽出した対象機器データについて、手順４００の処理を行う。S1208で、図１４の（Ｃ）の「回数」列のデータは、その数値の範囲＝500〜3400が、条件の範囲＝0〜10000に含まれているため、条件に合致する。S1209で、図１４の（Ｃ）の「回数」列のデータは、その平均＝2200が、条件の平均＝3500に対して、類似すると判断される。例えば両者の平均値の差分値が1300であり、この差分値と閾値との比較の結果、類似すると判断される。
【０１４７】
パラメータ決定部４４は、これらの処理の結果、図１４の（Ｃ）の「回数」列のデータが、指定条件を全て満たす場合、具体パラメータとして決定する。即ち、図１４の（Ａ）の機器ＰＩ算出スクリプトの処理情報４１２における抽象パラメータ「_PARAM1_」の部分は、具体パラメータ「回数」に決定される。
【０１４８】
［抽象パラメータを含むスクリプトの例（２）］
図１５は、抽象パラメータを含むスクリプト及び対象機器データ等に関する別の例を示す。図１５の（Ａ）は、抽象パラメータを含む機器ＰＩ算出スクリプトの別の例を示す。この機器ＰＩ算出スクリプトは、抽象パラメータ情報４２１において、指令列名が「value」であり、指定条件が「文字列：{start：100, end：100, open：500, close：500, …}」である。処理情報４２２において、第２行の処理は、「1,列コピー,_PARAM1_,イベントコピー」であり、抽象パラメータ「_PARAM1_」を含む。
【０１４９】
図１５の（Ｂ）は、図１５の（Ａ）の機器ＰＩ算出スクリプトで想定されている、構成変更前を考慮した機器データの例を示す。この機器データは、列として「value」を有する。「value」列は、データ値として例えば“start”、“open”、“close”、“end”等がある。なお前述の図６の機器データは、図１５の（Ｂ）の例に対応する。
【０１５０】
図１５の（Ｃ）は、図１５の（Ａ）の機器ＰＩ算出スクリプトが実際に処理対象とする、構成変更後に対応した機器データの例を示す。この機器データは、図１５の（Ｂ）の機器データとは異なる部分として、「value」列は存在せず、「イベント」列が存在する。「イベント」列は、データ型が文字列であり、データ値として例えば“開始”、“弁開”、“弁閉”、“終了”等がある。
【０１５１】
図１５の（Ａ）の指定条件では、要素出現頻度が与えられている。この要素出現頻度の条件は、データ型が文字列である要素として“start”、“end”、“open”等を想定し、各要素の出現頻度が指定されている。例えば「start：100」は、要素“start”の出現頻度が100であることを示す。
【０１５２】
パラメータ決定部４４は、上記指定条件の要素出現頻度に基づいて、S1208の条件合致判断やS1209の条件類似判断を行う。即ち、パラメータ決定部４４は、条件に対し、対象機器データのデータ項目のデータが、同じ要素を含む構成である場合、条件に合致すると判断し、類似する要素を含む構成である場合、条件に類似すると判断する。例えば、図１５の（Ｃ）の「イベント」列のデータ項目について、各要素の出現頻度は、“開始”が50、“終了”が50、“弁開”が200.“弁閉”が200である。パラメータ決定部４４は、例えばS1209で、条件の「value」列の要素出現頻度と、対象機器データの「イベント」列の要素出現頻度とを比較し、類似度を計算し、類似度を閾値と比較して、類似するかを判断する。この結果、パラメータ決定部４４は、「value」列に対して「イベント」列が類似すると判断する。パラメータ決定部４４は、「イベント」列のデータ項目を、具体パラメータとして抽出する。図１５の（Ａ）の機器ＰＩ算出スクリプトの処理情報４２２における抽象パラメータ「_PARAM1_」の部分は、具体パラメータ「イベント」に決定される。
【０１５３】
［効果等］
以上説明したように、実施の形態２の生産管理システムによれば、機器ＰＩ算出スクリプトに可変の抽象パラメータを備え、生産システム２のデータ収集処理装置４０で抽象パラメータから実際の機器データの構成に合わせて具体パラメータを決定し機器ＰＩを算出する。言い換えると、実施の形態２の生産管理システムは、生産システムの構成変更を反映した最新の機器データに応じて、機器ＰＩ算出スクリプトのパラメータを動的に更新する。これにより、実施の形態２によれば、新規の機器６０の追加や新規の工場への導入等、生産システム２及び機器６０の構成が変更された場合にも、機器ＰＩ算出スクリプトの作り直しや、ＫＰＩ定義情報の再設定等を行う必要が無い。よって、利用者は、構成変更の場合にも、少ない手間でＫＰＩを算出する対応が可能である。
【０１５４】
（実施の形態３）
図１６及び図１７を用いて、本発明の実施の形態３の生産管理システムについて説明する。実施の形態３の基本的な構成は、実施の形態１の構成と同様であり、主に異なる構成の部分は、生産管理ＰＩ算出スクリプト及び計算機３０である。以下、実施の形態３における実施の形態１とは異なる構成の部分について説明する。
【０１５５】
［生産システム］
図１６は、実施の形態３の生産管理システムの構成として、ＫＰＩ算出システム１及び生産現場管理システム３の構成を示す。計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、ＫＰＩ定義ＤＢ１２から、ＫＰＩ定義情報を抽出し、ＫＰＩ定義情報に基づいて、ＫＰＩ算出スクリプト１００、機器ＰＩ算出スクリプト１０１、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａを抽出する。ＫＰＩ算出部１１は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａを、対象の生産管理データを持つ生産現場管理システム３の計算機３０へ送信する。
【０１５６】
生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａは、抽象パラメータを含むスクリプトである。この抽象パラメータは、生産現場管理システム３の生産管理データの構成変更を想定して定義されたパラメータであり、最新の構成に応じて変更可能なパラメータである。
【０１５７】
生産管理システム２において、計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１は、図３の構成要素に加え、パラメータ決定部３５を有する。生産管理ＰＩ管理部３１は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａを受信する。
【０１５８】
スクリプト実行部３３は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａから生産管理ＰＩを算出する前に、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａに含まれている抽象パラメータから具体パラメータを決定する。この具体パラメータは、その時点の生産管理データＤＢ７０の生産管理データの構成に合わせて決定されるパラメータである。このために、スクリプト実行部３３は、具体パラメータ決定の要求５０１を、パラメータ決定部３５に送信する。要求５０１は、抽象パラメータの情報を伴う。
【０１５９】
パラメータ決定部３５は、要求５０１に従い、抽象パラメータから具体パラメータを決定する。この際、パラメータ決定部３５は、生産管理データＤＢ７０から抽出した生産管理データ１０７を用いて、後述の処理を行うことにより、具体パラメータを決定する。パラメータ決定部３５は、決定した具体パラメータの情報を伴う、具体パラメータ決定の応答５０２を、スクリプト実行部３３へ送信する。
【０１６０】
スクリプト実行部３３は、応答５０２から具体パラメータを得た後、その具体パラメータを含む生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａを、対象機器データに対して実行することにより、生産管理ＰＩ１０４を算出する。スクリプト実行部３３は、算出した生産管理ＰＩ１０４を、生産管理ＰＩＤＢ３２に登録し、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。
【０１６１】
図１６で、例えば生産管理データＤＢ７０の製造データＤＢ７１は、構成が変更されており、構成変更前には製造データＤＢｘであり、構成変更後には製造データＤＢｙであるとする。製造データＤＢｘと製造データＤＢｙは、データ構造が異なるとする。構成変更後の時点において、パラメータ決定部３５は、製造データＤＢｙの構成に対応した製造データ１０７ａを用いて、具体パラメータを決定する。
【０１６２】
［シーケンス  生産管理ＰＩ算出］
図１７は、ＫＰＩ算出システム１の計算機１０、生産現場管理システム３の計算機３０及び生産管理データＤＢ７０の間における、生産管理ＰＩの算出の手順を含むシーケンスを示す。本シーケンスはステップS1601〜S1615を有する。
【０１６３】
（S1601）  計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａを、計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１へ送信する。
【０１６４】
（S1602）  計算機３０の生産管理ＰＩ管理部３１は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａを受信し、スクリプト実行部３３は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａに含まれている抽象パラメータの情報を伴う、具体パラメータ決定の要求５０１を、パラメータ決定部３５へ送信する。
【０１６５】
（S1603，S1604，S1605）  S1603で、パラメータ決定部３５は、要求５０１に従い、具体パラメータ決定のために必要な生産管理データを得るための要求を、接続部３４を通じて生産管理データＤＢ７０に送信する。S1604で、生産管理データＤＢ７０は、要求に従い、生産管理データを抽出する。S1605で、生産管理データＤＢ７０は、生産管理データを含む応答を、パラメータ決定部３５へ送信する。これにより、パラメータ決定部３５は、必要な生産管理データ１０７を得る。
【０１６６】
次に、パラメータ決定部３５は、S1603〜S1605で得た生産管理データを対象として、手順５００の処理を行う。手順５００はステップS1606〜S1608を含む。手順５００の処理は、実施の形態２と同様に、抽象パラメータから具体パラメータまたはその候補を決定する処理である。
【０１６７】
（S1606）  パラメータ決定部３５は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａに基づいたS1602の要求のうちの抽象パラメータ情報において指定されている列名を、対象生産管理データから検索する。この列名は、図８のような生産管理データの表の列名のデータ項目に対応する。指定列名は例えば「生産量」等がある。
【０１６８】
パラメータ決定部３５は、S1606の処理結果で、指定列名に該当する列名が存在し、その列名のデータ項目が得られた場合、S1609へ移り、その列名のデータ項目を、具体パラメータとして決定する。パラメータ決定部４４は、S1607の処理結果で、指定列名に該当する列名が存在しない場合、S1607及びS1608の処理を行う。S1607は条件合致判断処理、S1608は条件類似判断処理であり、考え方は実施の形態２と同様である。
【０１６９】
（S1607）  パラメータ決定部３５は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａに基づいたS1602の要求のうちの抽象パラメータ情報において指定されている条件に対して、対象生産管理データから、当該条件に合致するデータを、判断及び抽出する。
【０１７０】
（S1608）  パラメータ決定部４４は、生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａに基づいたS1602の要求のうちの抽象パラメータ情報において指定されている指定列名または条件に対して、対象生産管理データから、類似する列名を、判断及び抽出する。
【０１７１】
パラメータ決定部３５は、手順５００の処理の結果、具体パラメータまたはその候補を決定できなかった場合には、S1603に戻り、生産管理データＤＢ７０から別の生産管理データを取得して、手順５００の処理をやり直す。
【０１７２】
（S1609，S1610）  パラメータ決定部３５は、手順５００の処理の結果、具体パラメータまたはその候補を決定する。パラメータ決定部３５は、具体パラメータを決定した場合、その具体パラメータを含む応答を、スクリプト実行部３３へ送信する。また、パラメータ決定部３５は、具体パラメータの１つ以上の候補を決定した場合、その具体パラメータの候補を含む応答を、スクリプト実行部３３へ送信する。
【０１７３】
（S1611，S1612）  スクリプト実行部３３は、応答から具体パラメータまたはその候補を取得する。スクリプト実行部３３は、具体パラメータを取得した場合、その具体パラメータに決定する。スクリプト実行部３３は、具体パラメータの候補を取得した場合、その１つ以上の候補を含む候補リストの情報を、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。これにより、実施の形態２と同様に、候補リストの情報を計算機１０の画面に表示し、利用者により具体パラメータの確認及び決定を行う。
【０１７４】
（S1613，S1614，S1615）  S1613で、スクリプト実行部３３は、具体パラメータを含む生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａを、生産管理データＤＢ７０から抽出した対象生産管理データに対して実行することにより、生産管理ＰＩ１０４を算出する。S1614で、スクリプト実行部３３は、算出した生産管理ＰＩ１０４を、生産管理ＰＩＤＢ３２に登録する。S1615で、スクリプト実行部３３は、生産管理ＰＩ１０４を、計算機１０のＫＰＩ算出部１１へ送信する。その後の処理は実施の形態１と同様である。対象生産管理データが消費電力データ等である場合にも、上記と同様の処理である。
【０１７５】
［効果等］
実施の形態３の生産管理システムによれば、生産管理ＰＩ算出スクリプトに可変の抽象パラメータを備え、生産現場管理システム３の計算機３０で抽象パラメータから実際の生産管理データの構成に合わせて具体パラメータを決定し生産管理ＰＩを算出する。これにより、実施の形態３によれば、例えば製造データＤＢ７１のデータ構造が変更された場合等、生産管理データの構成が変更された場合にも、生産管理ＰＩ算出スクリプトの作り直しや、ＫＰＩ定義情報の再設定等を行う必要が無い。よって、利用者は、構成変更の場合にも、少ない手間でＫＰＩを算出する対応が可能である。
【０１７６】
他の実施の形態として、実施の形態２と実施の形態３を１つに統合した形態が可能である。この形態の場合、計算機１０のＫＰＩ算出部１１は、抽象パラメータを含む機器ＰＩ算出スクリプト１０１Ａと、抽象パラメータを含む生産管理ＰＩ算出スクリプト１０２Ａと、を送信する。生産システム２の構成が変更された場合、それに伴い生産現場管理システム３の生産管理データの構成が変更される場合がある。この形態では、それらの構成変更後の機器データ及び生産管理データの構成に合わせて、各スクリプトの具体パラメータを決定し、機器ＰＩ及び生産管理ＰＩを算出する。
【０１７７】
（実施の形態４）
図１８を用いて、実施の形態４の生産管理システムについて説明する。実施の形態４の基本的な構成は、実施の形態１の構成と同様であり、主に異なる構成の部分は、データ収集処理装置４０である。以下、実施の形態４における実施の形態１とは異なる構成の部分について説明する。
【０１７８】
［データ収集処理装置］
図１８は、実施の形態４における生産システム２のデータ収集処理装置４０等の構成を示す。データ収集処理装置４０は、アラーム処理部４５を有する。生産システム２内には、機器６０、制御装置５０、及びデータ収集処理装置４０に対して、例えば一対一で関係付けられて、アラーム装置８０が設けられている。接続部４３には、アラーム装置８０が接続されている。アラーム装置８０は、各種可能であるが、例えば回転灯が挙げられる。アラーム装置８０は、音や光を発する装置でもよいし、情報表示装置でもよい。
【０１７９】
実施の形態４における処理フローは以下である。実施の形態４では、前述のS113の処理後に、以下のようなステップの処理が追加される。S113で、データ収集処理装置４０のスクリプト実行部４１は、機器データ１０６を用いて、機器ＰＩ算出スクリプト２０１を実行し、機器ＰＩを算出し、機器ＰＩＤＢ２２に登録する。次に、アラーム処理部４５は、算出された機器ＰＩを受け、その機器ＰＩの内容を判断し、機器６０に関するアラームを発するべきかどうか、及び発する場合にはそのアラームの内容等を判断する。
【０１８０】
アラーム処理部４５は、例えば、機器ＰＩとして稼働率である場合、その稼働率の値と、設定された閾値とを比較し、稼働率が閾値以下である場合、稼働率が低いことを表す所定のアラームを発するべきと判断する。アラーム処理部４５での判断のための閾値等の情報は、予め設定されている。利用者は、その情報を設定可能である。
【０１８１】
アラーム処理部４５は、アラームを発するべきと判断した場合、接続部４３を通じて、アラーム装置８０へ、そのアラームを発するための指示７０１を送信する。アラーム装置８０は、受信した指示７０１に応じてアラームを発する。例えば、アラーム装置８０である回転灯が光る。
【０１８２】
また、アラーム処理部４５は、接続部４３を通じて機器データＤＢ４３に登録される機器データ１０６を受けて、アラームに関する判断を行う。アラーム処理部４５は、機器データ１０６の内容のデータ値を参照し、データ値を閾値と比較し、その結果に応じてアラームを発すると判断する。アラーム処理部４５は、例えば図６の機器データの圧力値を参照し、圧力値が閾値以上である場合、アラームを発すると判断する。
【０１８３】
［効果等］
実施の形態４によれば、機器６０の稼働状況に応じた機器データ、及び機器データに基づいて算出された機器ＰＩの内容に応じて、アラームを発することができる。これにより、生産システム２の利用者は、アラームを受けて、例えば機器６０に関する稼働率が低いことや、圧力値が高いこと等を認識でき、それに応じた対処が可能である。
【０１８４】
実施の形態４の変形例として、以下が挙げられる。アラーム装置８０は、制御装置５０に接続されてもよいし、制御装置５０に内蔵されてもよい。アラーム装置８０は、機器６０に接続されてもよいし、機器６０に内蔵されてもよい。アラーム装置８０は、計算機２０に接続されてもよいし、通信網９を介して生産現場管理システム３やＫＰＩ算出システム１に設けられてもよい。また、計算機２０に、アラーム処理部４５やアラーム装置８０を備えてもよい。アラーム処理部４５やアラーム装置８０は、複数の機器６０や複数のデータ収集処理装置４０毎に１つの関係で設けられてもよい。
【０１８５】
（他の実施の形態）
他の実施の形態の生産管理システムとして、以下が挙げられる。
【０１８６】
（１）  図１のＫＰＩ算出システム１と生産現場管理システム３とが１つのシステムとして統合された形態でもよい。
【０１８７】
（２）  図１の生産システム２において、複数のデータ収集処理装置４０が１台に統合された形態でもよい。このデータ収集処理装置４０は、複数の機器６０及び複数の制御装置５０に対して多対一の関係で設けられる。
【０１８８】
（３）  計算機２０内に、データ収集処理装置４０のスクリプト実行部４１が統合された形態でもよい。この場合、計算機２０は、機器ＰＩ算出スクリプトを実行し、データ収集処理装置４０から取得した機器データを用いて、機器ＰＩを算出する。また、計算機２０とデータ収集処理装置４０とが１つに統合された形態でもよい。この場合、計算機２０は、制御装置５０を通じて各機器６０から機器データを収集する。
【０１８９】
（４）  データ収集処理装置４０と制御装置５０とが１つに統合された形態でもよい。また、制御装置５０と機器６０とが１つに統合された形態でもよい。
【０１９０】
（５）  生産システム２内の計算機２０は、複数の計算機として設けられてもよい。それらの各計算機にはデータ収集処理装置４０が接続される。例えば、生産システム２内の複数の機器６０は、工程等に応じて複数のグループに分けられる。グループ毎に、計算機２０及びデータ収集処理装置４０が設けられる。
【０１９１】
（６）  複数の生産システム２における複数の計算機２０が１つに統合された形態でもよい。この計算機は、計算機１０から機器ＰＩ算出スクリプトを受信し、複数の生産システム２の各データ収集処理装置４０に機器ＰＩ算出スクリプトを送信し、それらの各データ収集処理装置４０から機器ＰＩを取得する。
【０１９２】
（７）  図１の生産現場管理システム３において、生産管理データＤＢ７０内の複数のＤＢは、複数のサイトに分散して設けられた複数のＤＢサーバ等で実現されてもよい。また、生産管理データＤＢ７０内の複数のＤＢは、各種別の生産管理データのＤＢ毎に、別のシステムに分けて構成されてもよい。例えば、製造データを管理するシステム等が設けられ、それらのシステムが通信網を介して計算機３０に接続される。
【０１９３】
（８）  生産現場管理システム３及び計算機３０は、複数が設けられてもよい。計算機３０は、例えば製造データ等の生産管理データ毎に、一対一で、複数の計算機として設けられる。例えば、第１の計算機は、製造データを管理し、製造データを用いて生産管理ＰＩを算出する。複数の計算機は、通信網９に接続され、連係する。計算機１０は、各計算機へ生産管理ＰＩ算出スクリプトを送信する。
【０１９４】
以上、本発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【符号の説明】
【０１９５】
１…ＫＰＩ算出システム、２…生産システム、３…生産現場管理システム、９…通信網、１０…計算機、１１…ＫＰＩ算出部、１２…ＫＰＩ定義ＤＢ、１３…ＫＰＩＤＢ、２０…計算機、２１…機器ＰＩ管理部、２２…機器ＰＩＤＢ、３０…計算機、３１…生産管理ＰＩ管理部、３２…生産管理ＰＩＤＢ、４０…データ収集処理装置、５０…制御装置、６０…機器、７０…生産管理データＤＢ、７１…製造データＤＢ、７２…消費電力データＤＢ、７３…機器管理データＤＢ、７４…調達データＤＢ、１００…ＫＰＩ算出スクリプト、１０１…機器ＰＩ算出スクリプト、１０２…生産管理ＰＩ算出スクリプト、１０３…機器ＰＩ、１０４…生産管理ＰＩ、１０５…ＫＰＩ、１０６…機器データ、１０７…生産管理データ。
【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】
2016170460.tif 000016
【図１５】
2016170460.tif 000017
【図１６】
2016170460.tif 000018
【図１７】
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【図１８】
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