(57)【要約】【課題】最適な物流状態を自動的に作成し、物流コスト及び部品搬送ダイヤ作成コストの最小化を図る。【解決手段】複数種類の部品の一搬送毎のロット数及び搬送先を定義した部品情報データベースを設けて各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号を設定し、遺伝的アルゴリズムの手法に基づき、各識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、各染色体毎に供給ロット数と複数種類の部品毎の搬送先に基づいて評価用搬送ダイヤを設定し、各作業ステーションの位置情報及び部品保管位置情報を基に各染色体の評価用搬送ダイヤの搬送シミュレーションを行って所定の評価値を算出し、評価済みの各染色体から特定の染色体を選択して各識別記号を並べ替えた次世代の染色体を設定し、次世代の染色体を繰り返し評価し、最適化された染色体により部品搬送ダイヤを設定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産ラインの各作業ステーションに略定期的に所定の供給ロット数の部品を搬送装置で搬送するに際し、複数種類の部品を上記搬送装置で搬送しながら搬送先の上記各作業ステーションに順次供給する部品搬送ダイヤの設定方法であって、
上記複数種類の部品の一搬送毎のロット数及び搬送先を定義した部品情報データベースを設け、
上記部品情報データベースから各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号を設定し、
遺伝的アルゴリズムの手法に基づき、上記各識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、
上記各染色体毎に供給ロット数と上記複数種類の部品毎の搬送先に基づいて評価用搬送ダイヤを設定し、
上記各作業ステーションの位置情報及び部品保管位置情報を基に上記各染色体の評価用搬送ダイヤの搬送シミュレーションを行って所定の評価値を算出し、
上記評価済みの各染色体から特定の染色体を選択して上記各識別記号を並べ替えた次世代の染色体を設定し、
上記次世代の染色体を上記遺伝的アルゴリズムの手法に基づいて繰り返し評価し、
最適化された染色体により部品搬送ダイヤを設定する
ことを特徴とする部品搬送ダイヤの設定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の部品搬送ダイヤの設定方法において、
上記生産ラインは、部品を組み立てる組立ラインであり、
上記搬送装置は、種類毎に部品を搭載する複数の台車と、該各台車を搬送先に搬送する牽引車とからなる
ことを特徴とする部品搬送ダイヤの設定方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の部品搬送ダイヤの設定方法において、
上記評価値は、上記各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間の総和であり、該評価値を最小にするように最適化される
ことを特徴とする部品搬送ダイヤの設定方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の部品搬送ダイヤの設定方法において、
上記評価値は、上記各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間及び上記搬送装置の牽引を行う作業人員数より計算され、該評価値を最小にするように最適化される
ことを特徴とする部品搬送ダイヤの設定方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つに記載の部品搬送ダイヤの設定方法において、
上記複数種類の部品の搬送先は、所定の範囲内の搬送先グループにグループ化され、
１台の牽引車で同じ搬送先グループの部品を優先して搬送するように上記部品搬送ダイヤを設定する
ことを特徴とする部品搬送ダイヤの設定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品搬送ダイヤの設定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
構内物流では、各部品を所定の時刻に、所定の物量、所定の場所に搬送する必要がある。可能な限り効率的に搬送するために一回の搬送物量を多く搬送しようとすると、必然的に複数の部品を一度に搬送することとなる。必要ロット数や搬送先はそれぞれの部品で異なるため、最適な搬送ダイヤを組む必要がある。
【０００３】
しかしながら、最適な搬送ダイヤの解空間が広大であり、人間の能力で最適値を求めることは、ほとんど不可能である。
【０００４】
そこで、各種シミュレーションを用いた部品搬送ダイヤの設定方法は知られている。例えば、特許文献１では、他品種混合搬送ラインのシミュレーションにおいて、製品搬送ラインの各工程の負荷量、ワーク搬入、搬出時間、各製品の投入順序及び部品供給時間などを入力してシミュレーションを行い、各工程の作業開始時刻と作業終了時刻とを設定している。
【特許文献１】特開平４−５３６５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、自然界における生物の進化過程において、ある世代を形成している母集団の中で、環境により適応した個体がより高い確率で生き残り、次の世代に子を残すというメカニズムをモデル化し、環境に対して最もよく適応した個体（目的関数）に対して最適値を与えるような解を計算機上で求めるという、遺伝的アルゴリズムの解析手法がある。この遺伝的アルゴリズムを利用してさらに簡単に適切な部品搬送ダイヤの設定を行うことが考えられる。
【０００６】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、最適な物流状態を自動的に作成し、物流コスト及び部品搬送ダイヤ作成コストの最小化を図ることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、この発明では、遺伝的アルゴリズムを利用して最適な部品搬送ダイヤを設定するようにした。
【０００８】
具体的には、第１の発明では、生産ラインの各作業ステーションに略定期的に所定の供給ロット数の部品を搬送装置で搬送するに際し、複数種類の部品を上記搬送装置で搬送しながら搬送先の上記各作業ステーションに順次供給する部品搬送ダイヤの設定方法を対象とし、
上記部品搬送ダイヤの設定方法は、
上記複数種類の部品の一搬送毎のロット数及び搬送先を定義した部品情報データベースを設け、
上記部品情報データベースから各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号を設定し、
遺伝的アルゴリズムの手法に基づき、上記各識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、
上記各染色体毎に供給ロット数と上記複数種類の部品毎の搬送先に基づいて評価用搬送ダイヤを設定し、
上記各作業ステーションの位置情報及び部品保管位置情報を基に上記各染色体の評価用搬送ダイヤの搬送シミュレーションを行って所定の搬送時間の長短の評価値を算出し、
上記評価済みの各染色体から特定の染色体を選択して上記各識別記号を並べ替えた次世代の染色体を設定し、
上記次世代の染色体を上記遺伝的アルゴリズムの手法に基づいて繰り返し評価し、
最適化された染色体により部品搬送ダイヤを設定する構成とする。
【０００９】
上記の構成によると、各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、これを遺伝的アルゴリズムの手法に基づいて最適化して評価用搬送ダイヤを設定するので、自動的に各部品を各作業ステーションへ所定時間内に届けると共に、搬送時間の短い最適な部品搬送ダイヤが設定される。
【００１０】
第２の発明では、第１の発明において、
上記生産ラインは、部品を組み立てる組立ラインであり、
上記搬送装置は、種類毎に部品を搭載する複数の台車と、該各台車を搬送先に搬送する牽引車とからなる。
【００１１】
上記の構成によると、牽引車によって、１種類の部品が搭載された台車を複数台牽引し、最適化された部品搬送ダイヤに基づいて組立ライン上の各搬送先に搬送することで、搬送先に必要な部品が時間内に最適なルートで供給される。
【００１２】
第３の発明では、第１又は２の発明において、
上記評価値は、上記各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間の総和であり、該評価値を最小にするように最適化される。
【００１３】
上記の構成によると、各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間の総和を最小にすることで、部品の支給が遅れてラインが止まることを防止しながら、搬送時間の総計が小さくなるように最適化が行われる。
【００１４】
第４の発明では、第１又は２の発明において、
上記評価値は、上記各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間及び上記搬送装置の牽引を行う作業人員数より計算され、該評価値を最小にするように最適化される。
【００１５】
上記の構成によると、各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間の総和を最小にすることで、部品の支給が遅れてラインが止まることを防止しながら、搬送時間の総計が小さくなるように最適化が行われると共に、作業人員数の最小化も同時に図られる。
【００１６】
第５の発明では、第１乃至第４のいずれか１つの発明において、
上記複数種類の部品の搬送先は、所定の範囲内の搬送先グループにグループ化され、
１台の牽引車で同じ搬送先グループの部品を優先して搬送するように上記部品搬送ダイヤを設定する。
【００１７】
上記の構成によると、他の部品に比べて近い部品群をグループ化してそのグループ化された部品を優先して１台の牽引車が搬送するルートに選択することで、搬送ルートの最適化が容易に行われる。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明によれば、各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、これを遺伝的アルゴリズムの手法に基づいて最適化して評価用搬送ダイヤを設定するようにしたことにより、人間の経験と勘に頼ることなく、効率的な部品搬送を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２０】
本発明の実施形態にかかる部品搬送ダイヤの設定方法は、生産ラインとしての部品を組み立てる組立ライン５の各作業ステーションに略定期的に所定の供給ロット数の部品を搬送装置１で搬送するに際し、複数種類の部品を搬送装置１で搬送しながら搬送先の各作業ステーションに順次供給するように設定するものである。
【００２１】
図１は、搬送装置１の一例を示し、この搬送装置１は、牽引車２と、この牽引車２に牽引される複数（本実施形態では、最大４台）の台車３を備えている。この牽引車２によって、１種類の部品が搭載された台車３を複数台牽引し、最適化された部品搬送ダイヤに基づいて組立ライン５上の各搬送先に搬送することで、搬送先に必要な部品が時間内に最適なルートで供給される。牽引車２は、運転者２ａが最適な搬送ダイヤに従い誘導経路に沿って運行させる有人搬送車とする。牽引車２が牽引する台車３は、運転者２ａが牽引車２から外してもよいし、自動でライン横に載置するようにしてもよい。
【００２２】
図２は、工場における組立ライン５の一例の概略図を示す。組立ライン５は、部品保管位置６から各作業ステーションへつながる搬送用通路７を有している。搬送装置１は、搬送用通路７を通過し、搬送先の作業ステーションの手前で停止し、その作業ステーションに台車３を載置するようになっている。
【００２３】
図３に部品搬送ダイヤの設定方法における最適化手法の簡単なフローチャートを示す。先ず、ステップＳ０１において、複数種類の部品の一搬送毎のロット数及び搬送先を定義した部品情報データベースを設け、部品情報データベースから各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号を設定する。
【００２４】
次いで、ステップＳ０２において、遺伝的アルゴリズムの手法に基づき、各識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、各染色体毎に供給ロット数と複数種類の部品毎の搬送先に基づいて評価用搬送ダイヤを設定する。
【００２５】
次いで、ステップＳ０３において、各作業ステーションの位置情報及び部品保管位置情報を基に各染色体の評価用搬送ダイヤの搬送シミュレーションを行って各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間及び搬送装置１の牽引を行う作業人員数より、評価値を算出する。
【００２６】
そして、評価済みの各染色体から特定の染色体を選択して各識別記号を並べ替えた次世代の染色体を設定し、次世代の染色体を遺伝的アルゴリズムの手法に基づいて繰り返し評価する。
【００２７】
最後にステップＳ０４において、最適化された染色体により搬送ダイヤを設定する。
【００２８】
次に、本実施形態にかかる部品搬送ダイヤの設定方法について具体的に説明する。
【００２９】
先ず、図４に示すように、部品搬送ダイヤの設定方法の対象となる複数種類の部品のデータベースを作成する。この部品情報データベースは、複数種類の部品の一搬送毎のロット数及び搬送先を定義したものであり、部品名称は簡略化して小文字のアルファベットのみで示し、ロット数は、１台の台車３に載せることのできる部品をロット数に換算した値を示す。本実施形態では、ロット数として１０，２０，４０，８０を設定している。搬送先は、図２に示す所定の範囲内の搬送先グループＧ１〜Ｇ４にグループ化される。識別番号は、部品情報データベースから各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けるために付される。この識別番号が遺伝子となる。
【００３０】
ここで、このように部品のデータベースを作成したときの、部品搬送ダイヤの作成要領の一例を図５に示す。前提条件として、組立ライン５を停止しないようにするためには、時刻０に１回目が搬送された部品は、ロット数×タクト後のサイクルタイムで搬送し続ける必要がある。ここで、タクトとは、組立ライン５が１つの作業ステーションを動く時間を示す。この前提条件を守りながら、最小作業人員数で台車３の牽引を行うことが求められる。ラウンドとしてロット数の最小公倍数である８０を最小ロット数１０で割った８を最大として設定する。搬送がラウンド８まで行われると再びラウンド１からラウンド８まで行われる。
【００３１】
次いで、図６に示すように、初期染色体を生成する。具体的には、ランダムに対象部品の各識別番号を部品の数だけ並べる。経験上、２０〜３０の染色体を設定すればよいことがわかっている。
【００３２】
次いで、図７に示すように、染色体列をロット数により、各遺伝子毎に配置設定する。例えば、図６の染色体１について、搬送ダイヤを設定する。１０ロットの部品は、１〜８ラウンドに配列され、２０ロッドの部品は、１，３，５，７ラウンドに配列される。４０ロットの部品は、１，５ラウンドに配列され、８０ロットの部品は、１ラウンドにのみ配列される。そこで、例えば、識別番号１７の部品ｑの搬送先は、Ｌ９０でロット数は２０なので、１，３，５，７ラウンドに配列している。識別番号１の部品ａの搬送先は、Ｒ１０５でロット数は２０なので、１，３，５，７ラウンドに配列している。識別番号５の部品ｅの搬送先はＬ６０でロット数は４０なので、１，５ラウンドに配列している。識別番号１０の部品ｊの搬送先は、Ｒ８６でロット数は８０なので、１に配列している。その他の部品についても同様に配列する。
【００３３】
次いで、図７の配列を各染色体固有の評価用搬送ダイヤに置き換える。１つの染色体にたった１つのダイヤのみを生成しないと、染色体を評価することができないからである。先ず、図８に示すように、２列目のＲ１０５は、間隔を一定のままにすることができるので、１列目の空白部４つに入れる。
【００３４】
次いで、図９に示すように、３列目のＬ６０は、２列目に破線で囲む４カ所に入る可能性がある。但し、間隔は一定のままにする必要がある。このとき、同じ搬送先グループＧ１〜Ｇ４に入るようにする。ここでは同じ搬送先グループがないので、一番左に挿入する。
【００３５】
次いで、図１０に示すように、４列目は、６カ所に入る可能性がある。Ｒ８６とＬ９０は同じ搬送先グループＧ２なので、左から３番目に挿入する。このように、他の部品に比べて近い部品群をグループ化してそのグループ化された部品を優先して１台の牽引車２が搬送するルートに選択することで、搬送ルートの最適化が容易に行われる。
【００３６】
次いで、図１１に示すように、上の列から順に付けていくが、その列の空白に入らなければ、次の段へ移る。複数の空セルが考えられる場合には、搬送先が最も近い候補を選択する。
【００３７】
次いで、図１２に示すように、図１１の１回目の搬送ではＬ９０，Ｌ６０，Ｒ５８，Ｌ５３が搬送対象であるが、搬送順は２４通りある。これらを一意的に搬送しなければ、１つの染色体に対して、複数の評価ができてしまう。そこで、１回目搬送におけるＬ９０，Ｌ６０，Ｒ５８，Ｌ５３を搬送する経路を一意的に定める。すなわち、現在の位置から最短の搬送先に部品を搬送させることとする。スタートならＬ９０が最も近いので、搬送先はＬ９０とし、Ｌ９０からＲ５８が最も近いので、次の搬送先はＲ５８とする。Ｒ５８からＬ５３が最も近いので、次の搬送先はＬ５３とする。Ｌ５３からＬ６０が最も近いので、次の搬送先はＬ６０とする。このようにして、染色体と搬送先は一対一の関係となる。このことで、評価値が１つとなり、評価することが可能となる。
【００３８】
次いで、染色体に評価用搬送ダイヤに応じた評価値を与える。評価値は例えば以下の式１となる。
【００３９】
評価値＝（所定の時刻に間に合っていない時間の総和）×α１＋作業人員数×タクト×８０…（式１）
作業人員数は、牽引車２の運転者２ａの数であり、工場内で稼働する搬送装置１の台数分の人数となる。α１は、重み係数であり、作業人員の削減を重視するか、作業時間の削減を重視するかで値を変えるようにする。この評価値を最小にするように遺伝的操作を構成する。
【００４０】
次に、遺伝的操作の一例について説明する。この遺伝的操作は、ダーウィンの自然淘汰説とメンデルの遺伝法則を工学に適用した最適化手法である。
【００４１】
先ず、図１３に示すように、ステップＳ１１において、ランダムに初期集団を発生させる。具体的には、図４から図１２の作業で生成した染色体を用いる。
【００４２】
次いで、ステップＳ１２において、世代数が最大世代数に達しているかを判定する。最大世代数に達していると、ステップＳ１３で遺伝的操作を終了する。最大世代数に達していなければ、ステップＳ１４で評価を行う。評価は、式１で示す評価関数に各染色体を当てはめることで行われる。この評価は全ての染色体について評価するまで続けられる。
【００４３】
次いで、ステップＳ１５において、選択を行う。本実施形態では、ルーレット選択を用いる。図１４に示すように、評価値に基づいたルーレットを使用してランダムに選択する。例えば、現在の個体数が５で、適応度（各個体の評価値）が図１４（ａ）の場合、評価値の逆数の割合からルーレット盤を作成すれば、図１４（ｂ）となる。このルーレットに乱数を与えて、当たった箇所の個体が選択される。
【００４４】
次いで、ステップＳ１６において、交叉を行う。すなわち、図１５（ａ）に示すように、選択された染色体を２つ用意し、それらを交叉することにより、次の世代となる染色体を生成する。図１５（ｂ）に示すように、四角で囲んだ左側の交叉点１までと交叉点２から右側はＰ１の染色体、交叉点１から交叉点２まではＰ２の染色体を持つ次世代を生成する。すると、丸で囲んだ識別番号１２，１４がそれぞれ２つ存在し、その代わりに、４，１６が存在しない染色体となる。これでは、１２，１４を多く運び、４，１６は搬送しないダイヤが作成されてしまう。
【００４５】
そこで、図１５（ｃ）及び（ｄ）に示すように、Ｐ２の１２を１６に変更し、１４を４に変更する。具体的には、Ｐ１の１２は、交叉点１よりも左側にあり、その１２と同じ位置のＰ２の遺伝子は１６であり、Ｐ１の１６は、Ｐ２の１２と同じ交叉点１から交叉点２までのエリアにあるので、１６に変更する。一方、Ｐ１の１４は、交叉点１よりも左側にあり、その１４と同じ位置のＰ２の遺伝子は８であり、Ｐ１の８は、交叉点２よりも右側にあるので、再び重複が生じて適切ではない。そこで、そのＰ１の８と同じ位置にあるＰ２の４は、Ｐ２の１４と同じ交叉点１から交叉点２までのエリアにあるので、４に変更する。交叉の手法はこの例に限定しないが、要は、同じ染色体内で同じ識別番号が揃わないようにする手法であれば何でもよい。
【００４６】
そして、図１５（ｄ）に示すように、四角で囲んだ部分を交叉し、図１５（ｅ）に示すように交叉後の染色体が形成される。
【００４７】
次いで、ステップＳ１７において、突然変異を行う。図１６に示すように、染色体内のランダムの位置の識別番号を入れ換える。この突然変異を行うことにより、求められる解がある一定の値に偏るのを防止する。
【００４８】
次いで、ステップＳ１８において、エリート保存を行う。図１７に示すように、突然変異後の染色体を比較して最も評価値（図１７で四角で囲む）の小さいものを次世代へ残す。
【００４９】
再びステップＳ１２に戻り、世代数が最大世代数（数百世代）になるまで繰り返す。この繰り返しにより、徐々に適応度が上がっていく。
【００５０】
上記搬送シミュレーションは、シミュレーションソフトを用いて行われる。すなわち、工場を図２のようにモデル化する。先ず、部品保管位置６及び搬送先（作業ステーションの位置）を決め、工場内レイアウトを決定する。搬送用通路７のあり、なし及び搬送用通路７の長さを設定し、搬送用通路７での搬送装置２のすれ違いが可能か不可能かを設定する。この工場モデルを用いて物流工数を求める。また、図４で示した各部品の現状ロット数、搬送先、搬送先グループをデータとして保持させる。これらを用いて搬送シミュレーションを行って最適な解が求められる。
【００５１】
このように、各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、これを遺伝的アルゴリズムの手法に基づいて最適化して評価用搬送ダイヤを設定するので、自動的に各部品を各作業ステーションへ所定時間内に届けると共に、搬送時間の短い最適な部品搬送ダイヤが設定される。
【００５２】
−実施形態の効果−
したがって、本実施形態にかかる部品搬送ダイヤの設定方法によると、各部品の供給ロット数及び搬送先を関連付けた識別記号をランダムに並べて複数の染色体を定義し、これを遺伝的アルゴリズムの手法に基づいて最適化して評価用搬送ダイヤを設定するようにしたことにより、人間の経験と勘に頼ることなく、効率的な部品搬送を行うことができる。
【００５３】
（その他の実施形態）
本発明は、上記実施形態について、以下のような構成としてもよい。
【００５４】
すなわち、上記実施形態では、牽引車２は、有人搬送車としたが、誘導経路に沿って移動し運行制御される無人搬送車としてもよい。最適な搬送ダイヤに沿って無人搬送車が必要な部品をその搬送先に搬送することで、牽引車２を運転する人員が不要となる。なお、この場合も、上記実施形態の評価関数では、仮想的に作業人員は牽引車１台毎に一人とする。牽引車２が牽引する台車は、その搬送先の人員が牽引車から外してもよいし、自動でライン横に載置するようにしてもよい。
【００５５】
上記実施形態では、評価式は、各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間及び搬送装置１の牽引を行う作業人員数より計算したが、各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間の総和としてもよく、この評価値を最小にするように最適化してもよい。このことで、各部品の各作業ステーションへの供給時刻を越えた時間の総和を最小にして部品の支給が遅れてラインが止まることを防止しながら、搬送時間の総計が小さくなるように最適化を行うことができる。
【００５６】
なお、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物や用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の実施形態にかかる部品搬送ダイヤの設定方法における搬送装置の概略を示す側面図である。
【図２】工場のモデルを示す平面図である。
【図３】最適化手法の概略を示すフローチャートである。
【図４】各部品のデータベースを示す図表である。
【図５】ダイヤ作成要領を示す図表である。
【図６】初期染色体の生成を示す図表である。
【図７】染色体列をロット数により各遺伝子毎に配置設定した様子を示す図表である。
【図８】図７の配列を各染色体固有のダイヤに置き換える手順の一つを示す図表である。
【図９】図７の配列を各染色体固有のダイヤに置き換える手順の一つを示す図表である。
【図１０】図７の配列を各染色体固有のダイヤに置き換える手順の一つを示す図表である。
【図１１】図７の配列を各染色体固有のダイヤに置き換える手順の一つを示す図表である。
【図１２】図１１の１回目の搬送の搬送ルートを示す概略図である。
【図１３】遺伝的操作を示すフローチャートである。
【図１４】ルーレット選択をする様子を示し、（ａ）が各固体の適応度を示す表で、（ｂ）がその適応度を基にしたルーレット盤である。
【図１５】交叉の手順を（ａ）〜（ｅ）まで順を追って示す説明図である。
【図１６】突然変異を行う様子を示す説明図である。
【図１７】エリート保存をする様子を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５８】
１      搬送装置
２      牽引車
２      搬送装置
３      台車
５      組立ライン
６      部品保管位置
７      搬送用通路
【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】
2009163511.tif 000009
【図８】
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【図９】
2009163511.tif 000011
【図１０】
2009163511.tif 000012
【図１１】
2009163511.tif 000013
【図１２】
2009163511.tif 000014
【図１３】
2009163511.tif 000015
【図１４】
2009163511.tif 000016
【図１５】
2009163511.tif 000017
【図１６】
2009163511.tif 000018
【図１７】
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