(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークを利用可能なコンピュータにより実施され、製品の内示的な長期生産計画に基づき製品の短期的生産計画を確定立案し、また、ある稼動日の製品の生産量に基づいて製品の構成部品が納入されてくるまでに要するリードタイムＮ日後の生産に使用する部品をその稼動日終了時点に発注するための部品発注計画を立案する生産管理方法において、
ＣＰＵが、短期的生産計画及び長期的生産計画を受け付けるステップと、
ＣＰＵが、前記稼動日の短期的生産計画、前記稼動日の最大可能生産計画量、ライン生産能力及び前記稼動日の翌日の短期的生産計画を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して実行生産計画を算出する実行生産計画算出ステップと、
ＣＰＵが、前記稼動日の生産量、前記稼動日からＮ日後の短期的生産計画、前記稼動日からＮ＋１日後の短期的生産計画、ライン生産能力、及び前記稼動日の最大可能生産計画量から前記稼動日の生産量を減算することにより得られる前記稼動日の生産進度を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して前記稼動日からＮ日後の生産計画を算出する生産計画算出ステップと、
Ｎｋ日分の短期的生産計画が確定している場合において製品に取り付けられる前記部品の取付時点をＱａ、取付時点から製品が完成品としてラインから出荷されるまでの所要時間をＴａとしたときにＮ＋Ｔａ≦Ｎｋという関係が成り立つ場合、ＣＰＵが、前記稼動日の生産量、前記稼動日からＮ日後の短期的生産計画、前記稼動日からＮ＋１日後の短期的生産計画、及び前記稼動日の生産進度を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して稼動日終了時点に発注するための当該部品の発注計画を算出する第１の部品発注計画算出ステップと、
前記関係が成り立たない場合、ＣＰＵが、前記稼動日の生産量、前記稼動日からＮ日後の長期的生産計画、前記稼動日からＮ＋１日後の長期的生産計画、及び前記稼動日の生産進度を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して稼動日終了時点に発注するための当該部品の発注計画を算出する第２の部品発注計画算出ステップと、
を含むことを特徴とする生産管理方法。
【請求項２】
請求項１記載の生産管理方法において、
発注した部品の未納が検出された場合、ＣＰＵは、前記稼動日の生産進度を、最大可能生産計画量から当日の生産量と安全在庫量とを減算することにより求めることを特徴とする生産管理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は生産管理方法、特に生産変動が発生したときにも計画通りの生産を可能とする生産管理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、車両生産のように、多種類、多量生産における製品の生産計画の方法としては、長期的生産計画（内示値）、短期的生産計画（確定値）がある。前者の場合、一般的に月１度程度、生産計画（以下、「生産計画Ａ」）が示され、生産計画Ａが示されている期間（例えば月間）内は、同一の生産計画Ａで生産する方法である。後者は、最終的に日単位に生産計画（以下、「生産計画Ｂ」）が示される。つまり、事前に仮の生産計画として生産計画Ａが月に１回程度示されるが、日々において生産変動が示されると、最終的には日単位の生産計画Ｂに修正して生産する方法である。
【０００３】
また、車両等の多種類、多量生産における構成部品の発注方法について最も重要な点は、ある種類の製品の生産する際、組付ラインにおいて、これに組み付けるべき種類の部品が組み付ける時点に必ず存在しなければならないということである。特に、部品発注においては、部品は仕入先からトラック等で運搬しなければならないので運搬等のリードタイムを考慮して何日か前に発注を行わなければならない。この点に関しては、上記長期的生産計画（内示値）、短期的生産計画（確定値）に共通する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、車両等の多種類、多量生産における製品の生産計画及びこれに基づく構成部品の従来における発注方法では、生産変動の状況によっては事前の計画通りに生産できない場合が生じることがあった。これを図１４に示した図を用いて説明する。
【０００５】
この例の前提条件として、製品の生産計画は短期的生産計画（確定値）を用いること、説明の簡略化のために発注部品は全製品に対して使用すること（すなわち製品生産計画量＝部品発注量）、部品発注調整は本出願人が生産システムの部品発注方式として採用しているいわゆるかんばん方式で行うこと、リードタイムを３日（安全を含む）とすること、及び日当たりのライン能力を１２０（通常計画量は１００）とすること、とする。
【０００６】
図１４（１）に示したように、ラインストップがなく生産変動もない通常の場合は、毎日計画通り生産量は１００で、これにより、かんばんの外れは１００のため部品発注も１００ずつとなる。ここで、図１４（２）に示したように、２日目、３日目にラインストップが発生した場合、その２日目及び３日目の生産量は８０で、これによりかんばんの外れは８０のため部品発注量は８０となってしまう。このため、４日目以降の在庫量は増加するので４日目、５日目に挽回のため増産計画変更をしたが、６日目の最大生産可能な当日ＭＡＸ計画は２日目の部品発注量により８０となってしまい、生産合計も予定に対して挽回不可能になってしまう。これにより、生産遅れが生じてしまうことになる。
【０００７】
以上のように、従来においては、ある稼動日の生産に伴うかんばんの外れにより、すなわち納品リードタイム（Ｎ）日後の部品を後補充的に発注しているだけであり、当該稼動日の終了時点ではＮ日後の生産計画は立案していない。つまり、従来においてラインストップ等で生産が予定通りにできない日が続いた後に、長期的な生産計画を日単位で変更することによって予定より多く生産し生産量を挽回する短期的な生産計画を立案しようとした場合には、翌日の生産に影響が及ぶ場合がある。また、挽回可能な部品が十分にあるかなどを事前に知らなければならないが、このために全部品の在庫量を把握することは困難である。
【０００８】
本発明は以上のような問題を解決するためになされたものであり、その目的は、発生したラインステップ等に伴う生産遅れ、生産変動の影響を受けることなく長期的計画（内示値）通りの生産量を維持できる短期的生産計画（確定値）及び部品発注計画を立案する生産管理方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
以上のような目的を達成するために、本発明に係る生産管理方法は、ニューラルネットワークを利用可能なコンピュータにより実施され、製品の内示的な長期生産計画に基づき製品の短期的生産計画を確定立案し、また、ある稼動日の製品の生産量に基づいて製品の構成部品が納入されてくるまでに要するリードタイムＮ日後の生産に使用する部品をその稼動日終了時点に発注するための部品発注計画を立案する生産管理方法において、ＣＰＵが、短期的生産計画及び長期的生産計画を受け付けるステップと、ＣＰＵが、前記稼動日の短期的生産計画、前記稼動日の最大可能生産計画量、ライン生産能力及び前記稼動日の翌日の短期的生産計画を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して実行生産計画を算出する実行生産計画算出ステップと、ＣＰＵが、前記稼動日の生産量、前記稼動日からＮ日後の短期的生産計画、前記稼動日からＮ＋１日後の短期的生産計画、ライン生産能力、及び前記稼動日の最大可能生産計画量から前記稼動日の生産量を減算することにより得られる前記稼動日の生産進度を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して前記稼動日からＮ日後の生産計画を算出する生産計画算出ステップと、Ｎｋ日分の短期的生産計画が確定している場合において製品に取り付けられる前記部品の取付時点をＱａ、取付時点から製品が完成品としてラインから出荷されるまでの所要時間をＴａとしたときにＮ＋Ｔａ≦Ｎｋという関係が成り立つ場合、ＣＰＵが、前記稼動日の生産量、前記稼動日からＮ日後の短期的生産計画、前記稼動日からＮ＋１日後の短期的生産計画、及び前記稼動日の生産進度を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して稼動日終了時点に発注するための当該部品の発注計画を算出する第１の部品発注計画算出ステップと、前記関係が成り立たない場合、ＣＰＵが、前記稼動日の生産量、前記稼動日からＮ日後の長期的生産計画、前記稼動日からＮ＋１日後の長期的生産計画、及び前記稼動日の生産進度を入力とするニューラルネットワークモデルに当該各データを入力して稼動日終了時点に発注するための当該部品の発注計画を算出する第２の部品発注計画算出ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、発注した部品の未納が検出された場合、ＣＰＵは、前記稼動日の生産進度を、最大可能生産計画量から当日の生産量と安全在庫量とを減算することにより求めることを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１２】
まず、最初に本実施の形態を実施する上で生産管理方法に対する基本的な考え方について以下に説明する。本実施の形態では、製品として車両の場合を例にして説明する。
【００１３】
生産管理方法に対する基本的な考え方
製品の生産計画及び構成部品の発注に基づく車両の生産は、部品の未納が発生しない限り予定した計画通りに行うことが可能である。しかし、当初の計画以上の生産をしたい場合には、その予定を超えた車両に組み付ける部品は大丈夫か、また、部品はあっても翌日の組付分を取ってしまわないか知りたい。本実施の形態では、こうした場合の製品の生産計画立案及びこれに基づく構成部品の発注量の算出に際し、まず、短期的生産計画（確定値）を利用して全製品に組み付けられる部品、いわゆるオール使いの部品（最終的には製品自体、以下同じ）を代表させて計算する。そして、長期的生産計画（内示値）を利用せざるを得ない部品、又は未納がある部品については部品レベルで計算する。製品として車両を完成させる構成部品点数は、膨大な量であるため、最初から各構成部品について個々に発注量を算出することは困難だからである。つまり、短期的生産計画（確定値）を利用して製品の生産計画立案及びこれに基づく構成部品の発注量を算出するに際し、実行生産計画、つまり毎日生産前に立案する製品の生産計画は、最初に以下の式により当日の最大可能生産計画を算出する。但し、Ｎは納入リードタイムである。
【００１４】
当日の最大可能生産計画＝Ｎ日前の部品発注量＋前日までの予定に対する進度
なお、当日の最大可能生産計画は、ライン生産能力、翌日への影響等があるので当日に実施する実行生産計画立案における候補値と考えてよい。正確には、上記式は、オール使いの部品に対して適用できる計算式であり、部品によっては正確なものではないが、多量使用するオール使いの部品が問題になりやすいので上記式で判定可能であるということができる。上記式では、納品リードタイム前に決定した生産計画分しか部品は発注していないので、基本的には先行ができず挽回のみである。つまり、
当日の最大可能生産計画≧納品リードタイム前に決定した当日の予定生産計画（短期的生産計画（確定値））
という現象は発生するが、この場合は進度≦０である。つまり、生産遅れの挽回のため当日の最大可能生産計画≧納品リードタイム前に決定した当日の予定生産計画と、計画した場合には翌日の生産に影響が及ぶかどうか判定するために、翌日の生産計画が翌日の短期的生産計画（確定値）以下にならないように、納品リードタイム前の部品発注量、当日の生産計画を決定する必要がある。
【００１５】
構成部品の発注方法の基本的な考え方
次に、構成部品の発注方法の基本的な考え方を以下に示す。
【００１６】
構成部品の発注には、まず短期的生産計画（確定値）を利用する。つまり、部品発注量は、部品の納入時点の生産の進度に基づいて製品の短期的生産計画（確定値）を利用して算出する。また、構成部品の納品リードタイムが長く、短期的生産計画（確定値）が利用できない場合は長期的生産計画（内示値）を利用する。更に、もし構成部品に未納があれば、実行生産計画はこれを考慮して立案する。
【００１７】
以上の生産管理、構成部品の発注方法の基本的な考え方に基づく本実施の形態について説明する。
【００１８】
本実施の形態は、自動車等の多種類、多量生産における生産計画及びこれに基づく構成部品の発注方法に関するものであるが、製品の生産計画の方法としては、前述したように長期的生産計画（内示値）、短期的生産計画（確定値）がある。この２つの方法の製品の生産計画に基づく構成部品の発注方法は異なる点があり、その概要を図１に示す。
【００１９】
まず、図１（Ａ）は、短期的生産計画（確定値）を利用して生産する場合についてであるが、例えば短期的生産計画（確定値）分がＮｋ日分決定しているとする。この場合に製品が完成品としてラインから出荷される位置（図１におけるＬ／Ｏ位置）から何個かラインを遡った位置が、ある部品（Ｐａ）の部品の取付位置（Ｑａ）とすると、ＱａからＬ／Ｏまでの所要時間Ｔａと納品リードタイムＮ日について、
Ｎ＋Ｔａ≦Ｎｋ
であるならば、短期的生産計画（確定値）を利用して部品の発注が可能である。しかし、図１（Ｂ）のように、Ｌ／Ｏ位置から何個かラインを遡った位置が、ある部品（Ｐｂ）の部品の取付位置（Ｑｂ）とすると、ＱｂからＬ／Ｏまでの所要時間Ｔｂと納品リードタイムＮ日について、
Ｎ＋Ｔｂ＞Ｎｋ
であるならば、短期的生産計画（確定値）を利用して生産する場合でもこれを利用して部品を発注することは不可能で、長期的生産計画（内示値）を利用して部品を発注することになる。以下に製品の生産計画として長期的生産計画（内示値）及び短期的生産計画（確定値）を利用し、部品の納品リードタイムがある場合の車両の生産計画立案方法、構成部品の発注方法について以下に説明する。また、この際に部品について未納が発生した場合の方法についても説明する。まず、短期的生産計画（確定値）を利用する場合についてから説明する。
【００２０】
生産計画立案に短期的生産計画（確定値）を利用する場合
製品の生産計画立案について、本実施の形態は、短期的生産計画（確定値）を利用し、構成部品の発注方法については次の点を考慮する。つまり、前述したように基本的に全ての構成部品の発注量を計算することは過負荷でありまた煩雑となるので、オール使いの部品を代表させて計算し、長期的生産計画（内示値）を利用せざるを得ない部品、又は未納がある部品については部品レベルで計算する。短期的生産計画（確定値）を利用した場合で部品納入に未納がない一般的な場合について製品の生産計画立案方法及び構成部品の発注方法の詳細を図２〜図４に示したフローチャートを用いて説明する。
【００２１】
この処理は、毎日、ライン稼動の直前（生産開始直前）に当日ラインで生産する実行生産計画を立案し、ライン稼動終了後（生産終了後）に納品リードタイム後の生産計画立案及び部品発注を行う。なお、本実施の形態では、いわゆるかんばん方式により行うこととする。
【００２２】
処理の流れは、まず図２に示したように製品の短期的生産計画（確定値）、長期的生産計画（内示値）を入力する（ステップ１０１）。次に、当日（図５におけるＨ日に相当）の最大可能生産計画量Ｓｍａｘを、
Ｓｍａｘ＝Ｓｈ´＋Ｚ´
という式で算出する（ステップ１０３）。但し、Ｓｈ´は当日よりＮ日前の部品発注量（Ｎ日前に記憶）、Ｎは納品リードタイム、Ｚ´は前日までの予定に対する生産進度（部品発注量に相当）である。しかし、この式により算出するＳｍａｘは、当日の短期的生産計画（確定値）Ｓ０、ラインの生産能力ＳＬを考慮すると妥当なものではないので（造りすぎも良くなく、また生産不可能な場合有り）、Ｓｍａｘ、Ｓ０、ＳＬ、更に翌日の短期的生産計画（確定値）Ｓ１を利用して最終的に実行生産計画Ｓを決定する（ステップ１０５，図５の（１））。より具体的には、例えばニューラルネットワークを利用して算出する。ニューラルネットワークの種類は、バックプロパゲーションとしているが、この方法の教師有りの一般的学習フローチャートを図６に示す。この学習は、使用前に予め試験における実施値及びシミュレーションにより行っておき、
＜Ｓ＞＝ｄａｔａ＜Ｓｍａｘ，Ｓ０，ＳＬ，Ｓ１＞
として求めておく。また、図７に本実施の形態のニューラルネットワークモデルを示すが、入力層、中間層及び出力層はそれぞれ４，５，１である。このようにして、当日の生産は実行生産計画Ｓを利用して行う（図５の（２））。
【００２３】
そして、１日のライン稼動終了後の生産量をＳ´（Ｓ´＜Ｓ）として考える。この際、ライン稼動形態が２直生産の場合は２直生産終了後の生産量をＳ´とする（ステップ１０７，図５の（３））。この結果、ライン稼動終了後に未納部品がある場合の処理を考慮しながら当日の生産進度Ｚを決定する（ステップ１０９）。この処理内容を図３により説明する。
【００２４】
まず、部品Ｐｉは、短期的生産計画（確定値）を利用可能かどうかを判定する（ステップ２０１）。部品Ｐｉが短期的生産計画（確定値）を利用可能であり、かつ未納部品無しのときには（また、現処理において基本的に全ての構成部品の生産進度を計算することは煩雑なのでオール使いの部品を代表させて計算している）、短期的生産計画（確定値）を利用して生産進度計算を行う（ステップ２０３，２０５）。従って、当日の生産進度Ｚは、
Ｚ＝Ｓｍａｘ−Ｓ´
で求めることができる。なお、短期的生産計画（確定値）は実行生産計画Ｓの算出時に利用する。また、この生産進度は、納品リードタイム後（Ｎ日後）の生産計画立案（ステップ１１１）のみならず翌日の生産計画立案（ステップ１０５）にも利用される。
【００２５】
このときの生産進度は、生産計画に対する遅れ・進みであるが、発注部品との関係は、生産進度に遅れがあれば部品在庫は増加し、進めば部品在庫は減少（欠品）するという関係にある。よって、生産進度≒部品在庫量と考えることができるので、直接各部品の在庫量を把握しなくても生産進度を算出すれば各部品の在庫量を把握したことと同じであると考えてよい。なお、長期的生産計画（内示値）を利用せざるを得ない部品、または未納がある部品のように部品レベルで計算する必要がある場合については後述する。
【００２６】
また、この時点で納品リードタイム後（Ｎ日後）の生産計画立案を行う。このときのＮ日後の生産計画Ｓｎは、Ｎ日後の長期的生産計画（内示値）、短期的生産計画（確定値）と異なる準短期的生産計画となるが、Ｎ日後、（Ｎ＋１）日後の短期的生産計画（確定値）、当日の生産量、ラインの生産能力ＳＬ、当日の生産進度Ｚを考慮して決定する（ステップ１１１，図５の（４））。この決定に際しては、例えば実行生産計画Ｓを決定するときと同様に、ニューラルネットワークを利用して算出することができる。この場合は、Ｓｎ´，Ｓ（ｎ＋１）´をそれぞれＮ日後、（Ｎ＋１）日後の短期的生産計画（確定値）とすると、
＜Ｓｎ＞＝ｄａｔａ＜Ｓ´，Ｓｎ´，Ｓ（ｎ＋１）´，ＳＬ，Ｚ＞
で求めることができる。図８にニューラルネットワークモデルを示すが、この場合の入力層、中間層及び出力層はそれぞれ５，６，１である。更に、同時にこの時点で当日の部品発注を行う（ステップ１１３，１１５，図５の（５））。この詳細について図４に示したフローチャートを用いて説明する。
【００２７】
このときの部品発注は、部品Ｐｉ毎に実施するが、前述したように短期的生産計画（確定値）を利用可能かどうかを判定する（ステップ３０１）。つまり、基本的に全ての構成部品の発注量を計算することは煩雑なのでオール使いの部品を代表させて算出し、長期的生産計画（内示値）を利用せざるを得ない部品、又は未納がある部品については部品レベルで計算する。そして、短期的生産計画（確定値）が利用可能な場合は、部品発注量Ｓｈは、上記処理で算出したＮ日後の生産計画、（Ｎ＋１）日後の短期的生産計画（確定値）、当日の生産量、当日の生産進度を考慮して決定する（ステップ３０３，３０５）。この決定に際しても、例えば実行生産計画Ｓの決定と同様にニューラルネットワークを利用して算出することができる。この場合、ＳｎをＮ日後の生産計画とすると、
＜Ｓｈ＞＝ｄａｔａ（Ｓ´，Ｓｎ，Ｓ（ｎ＋１）´，Ｚ＞
となる。図９にニューラルネットワークモデルを示すが、この場合の入力層、中間層及び出力層は図７と同様にそれぞれ４，５，１である。
【００２８】
図５に示した例では、納品リードタイム後（Ｎ日後）の生産計画及び当日（Ｈ日）の部品発注量の計算は、ライン稼動形態、ライン稼動時間の関係から翌日（（Ｎ＋１）日）になって行われ、このため部品発注（図２におけるステップ１１５、図５の（６））も翌日のライン稼動前に行われている。しかし、部品納入は、納品リードタイムが２日で（Ｈ＋２）日に分割して１６回納入されてくる（ステップ１１７）。なお、部品発注量Ｓｈは、記憶され、納品リードタイム後（Ｎ日後）の当日の実行生産計画立案に利用される（図５の（７）（８））。
【００２９】
図１０は、本実施の形態の考え方に基づくシミュレーションの結果であるが、図１４の（２）と比較してラインストップ時には生産量が低下しているが、納品リードタイム後（Ｎ日後）の生産計画（Ｓｎ）の立案、部品発注Ｓｈを適切に行い、後日には実績生産量Ｓ′を挽回し、全体の生産も最終的に計画通りに行うことができる。
【００３０】
上記においては、部品発注に短期的生産計画（確定値）を利用し、未納が発生しない場合の一般的な生産計画立案、部品発注方法について説明した。ここで、もし１日の生産途中で未納が発生しても安全在庫量がいくつあり、部品納入は１日のうちで分割してされるのであれば、かつ不足分が当日のその後の部品納入に間に合うように調整可能であるならば、１日としては未納の発生はなかったとみなすことができる。つまり、日単位にみれば生産に及ぼす未納の発生の影響はほとんどなく、時々未納が発生する場合がある程度と考えられる。以下、その場合の処理方法を示すことにする。また、前述したように部品発注に長期的生産計画（内示値）を利用する場合についても以下に示す。
【００３１】
部品発注に短期的生産計画（確定値）を利用し、部品未納が発生した場合の生産計画立案、部品発注方法
１日の生産終了時に、部品Ｐｉの部品発注において未納が発生した場合（図３のステップ２０３）、安全在庫量で吸収不可能で生産計画に影響が及ぶ場合が発生する。この場合、部品発注に短期的生産計画（確定値）を利用し部品未納が発生したときには当日の生産進度Ｚ（Ｐｉ）（≒部品発注量）は、部品Ｐｉの影響を受け、Ｕ（Ｐｉ）を未納量、ＺＡ（Ｐｉ）を安全在庫量としたとき
Ｚ（Ｐｉ）＝Ｓｍａｘ−Ｓ′−Ｕ（Ｐｉ）＋ＺＡ（Ｐｉ）
となる（ステップ２０７）。そして、この場合は納品リードタイム後（Ｎ日後）の生産計画立案（ステップ１１１）及び部品発注量算出（ステップ１１３）、更に、Ｚ＞Ｚ（Ｐｉ）の場合は、翌日の生産計画立案（ステップ１０５）に利用する当日の生産進度（≒部品発注量）Ｚを、
Ｚ＝Ｚ（Ｐｉ）
と置き換える（ステップ２１７）。また、この場合の当日の部品発注処理（Ｎ日後の部品納入）は、図４のステップ３０５と同様に考え、部品Ｐｉの当日の部品発注量Ｓｈ（Ｐｉ）は、ＳｎをＮ日後の生産計画、Ｓ（ｎ＋１）´を（Ｎ＋１）日後の短期的生産計画（確定値）とした場合、
＜Ｓｈ（Ｐｉ）＞＝ｄａｔａ＜Ｓ´，Ｓｎ，Ｓ（ｎ＋１）´，Ｚ（Ｐｉ）＞
となる（ステップ３０７）。図１１にニューラルネットワークモデルを示すが、この場合の入力層、中間層及び出力層は図７と同様にそれぞれ４，５，１である。
【００３２】
そして、部品に未納が発生した場合は予定の生産計画自体に遅れが生じたことになり、このために納品リードタイム後（Ｎ日後）の生産計画を減少することはできないので部品発注の増加の必要性が生じてくる。例えば、図１２は、部品（Ｐ１）は、１日目に１００個発注したところ、未納量Ｕが３０個発生したが、在庫量が１０個あるため４日目の最大可能生産計画量Ｓｍａｘは８０個となり、結局、４日目の生産量Ｓ′は８０個で、当日の生産計画に対して２０個不足した。そして、この日の部品発注量を１２０個として７日目に挽回した。
【００３３】
部品発注に長期的生産計画（内示値）を利用する場合
ところで、図１（Ｂ）に示したように部品発注に短期的生産計画（確定値）が利用できない場合には、長期的生産計画（内示値）を利用する。この場合には短期的生産計画（確定値）を利用する場合と同様にまず生産進度計算を行う（ステップ２０９）。この場合も部品発注においても未納の発生があるかないかを判定し（ステップ２１１）、未納の発生がない場合は、部品Ｐｉの当日の生産進度Ｚｍ（Ｐｉ）（≒部品発注量）は、Ｚｍ′（Ｐｉ）を部品Ｐｉの前日までの予定に対する生産進度、Ｓｈｍ′をＮ日前の部品（Ｐｉ）の部品発注量、Ｎを納品リードタイム、Ｓ′を当日の製品生産量としたとき、
Ｚｍ（Ｐｉ）＝Ｚｍ′（Ｐｉ）＋Ｓｈｍ′（Ｐｉ）−Ｓ′
となる（ステップ２１３）。また、未納の発生がある場合は、部品Ｐｉの当日の生産進度Ｚｍ（Ｐｉ）（≒部品発注量）は、Ｕｍ（Ｐｉ）を部品Ｐｉの未納部品量、ＺＡｍ（Ｐｉ）を部品Ｐｉの安全在庫量としたとき
Ｚｍ（Ｐｉ）＝Ｚｍ′（Ｐｉ）＋Ｓｈｍ′（Ｐｉ）−Ｓ′
−Ｕｍ（Ｐｉ）＋ＺＡｍ（Ｐｉ）
となる（ステップ２１５）。なお、上記Ｚｍ（Ｐｉ）はＮ日後の生産計画立案には利用しない。そして、この時点で短期的生産計画（確定値）の利用の場合と同様に部品発注を行う（ステップ１１３）。なお、部品発注・納入はかんばん方式により行うこととする。
【００３４】
この部品発注においては、部品Ｐｉの部品発注量Ｓｈｍ（Ｐｉ）は、前段において算出したＮ日後の生産計画、（Ｎ＋１）日後の長期的生産計画（内示値）、当日の生産量、当日の生産進度を考慮して決定する（ステップ３０９）。この決定に際しても、例えば実行生産計画Ｓの決定同様にニューラルネットワークを利用して算出することができる。
【００３５】
この場合にも部品発注において未納の発生があるかないかを判定し（ステップ３１１）、未納の発生が有無いずれの場合も部品Ｐｉの部品発注量Ｓｈｍ（Ｐｉ）は、ＳｎをＮ日後の生産計画、Ｓｇを（Ｎ＋１）日後の長期的生産計画（内示値）としたとき、
＜Ｓｈｍ（Ｐｉ）＞＝ｄａｔａ＜Ｓ′，Ｓｎ，Ｓｇ，Ｚｍ（Ｐｉ）＞
となる（ステップ３１３，３１５）。図１３にニューラルネットワークモデルを示すが、この場合の入力層、中間層及び出力層は図７と同様にそれぞれ４，５，１である。そして、部品発注を行い（ステップ１１５）、部品ＰｉはＮ日後に納入される（ステップ１１７）。この場合の考え方は前述した短期的生産計画（確定値）を利用した場合と同じである。なお、上記のＳｈｍ（Ｐｉ）は、次の日のライン稼動前に行う最大可能生産計画立案には利用しない。
【００３６】
以上、本実施の形態によれば、製品の生産計画及び部品発注において生産変動等の影響を受けることなく計画通りに生産をすることができる。すなわち、納品リードタイム期間内にラインステップが発生して当初の生産計画と差異が生じた場合でも、次の日には生産遅れ、生産変動を受けることなく計画通りに生産ができるように、かつ生産遅れを挽回できる当日の生産計画、納品リードタイム（Ｎ日後）の生産計画及び部品の発注計画を立案することができる。また、部品納入時の未納を考慮することによってより高精度な計画立案を行うことができる。更に、納品リードタイムの長さに関係なく上記効果を奏する計画立案が可能となるため、生産拠点となる生産工場と部品の発注先となる部品工場とが遠方でも近傍でも使用可能な生産計画、部品発注計画を立案することができる。
【００３７】
また、生産変動に対して在庫変動も小さくすることができるので、余剰在庫をより少なくすることができる。このため、生産ラインの在庫スペースを小さくすることができる。
【００３８】
なお、本実施の形態では、製品として車両を例にしたが、他の製品においても同様に管理することができる。
【００３９】
【発明の効果】
本発明によれば、製品の生産計画としては短期的生産計画（確定値）を利用するが、構成部品の部品発注計画としては、納品リードタイムの長さに応じて長期的生産計画（内示値）あるいは短期的生産計画（確定値）を利用してそれぞれ毎日の生産計画、納品リードタイム後の生産計画及び部品発注量を決定するので、ラインストップ等が発生した日は生産に影響が出ても、その翌日からは計画通りに生産運用が可能になる。すなわち、本発明においては、発生したラインステップ等に伴う生産遅れを挽回することができる。
【００４０】
また、部品納入時の未納を考慮することによって、更に安全在庫量を必要に応じて考慮することによって短時間でより高精度な計画立案を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る生産管理方法の一実施の形態において部品発注のタイミングを説明するために用いる図である。
【図２】  本実施の形態において車両の生産計画立案方法及び構成部品の発注方法を示したフローチャートである。
【図３】  本実施の形態において当日の生産進度を決定する処理を示したフローチャートである。
【図４】  本実施の形態において当日の部品発注処理を示したフローチャートである。
【図５】  本実施の形態における処理の流れを概念的に示したフロー図である。
【図６】  本実施の形態においてニューラルネットワークを利用して実行生産計画を算出する際の教師有りとしたときの一般的学習フローチャートである。
【図７】  本実施の形態において実行生産計画を算出する際のニューラルネットワークモデルを示した図である。
【図８】  本実施の形態においてＮ日後の生産計画を算出する際のニューラルネットワークモデルを示した図である。
【図９】  本実施の形態において当日の部品発注量を算出する際のニューラルネットワークモデルを示した図である。
【図１０】  本実施の形態の考え方に基づくシミュレーションの結果を示した図である。
【図１１】  本実施の形態において部品未納が発生した場合の当日の部品発注量を算出する際のニューラルネットワークモデルを示した図である。
【図１２】  本実施の形態の考え方に基づく部品未納が発生した場合のシミュレーションの結果を示した図である。
【図１３】  本実施の形態において部品発注に長期的生産計画（内示値）を利用する場合であって部品未納が発生した場合の当日の部品発注量を算出する際のニューラルネットワークモデルを示した図である。
【図１４】  従来の生産管理方法の考え方に基づくシミュレーションの結果を示した図である。
【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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【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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