(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品を生産する生産ラインにおいて前記製品の生産を阻害する障害の各データを記憶するリスク要因データベースと、
前記製品生産の契約書に記載された損害賠償に関するデータを記憶する契約書データベースと、
前記生産ラインに前記障害が発生したと仮定し、前記生産ラインでの生産スケジューリングのやり直しを行なう生産スケジューリング手段と、
前記生産スケジューリング手段によりやり直しの行われた前記生産ラインのシュレーションを行なって前記製品の生産の遅れを求める生産シュレーション手段と、
前記生産シュレーション手段により求められた前記製品の生産の遅れに伴って発生する損害に基づいて前記製品の前記生産を阻害する前記障害の影響度を予測し、かつ前記製品の生産の遅れに伴って発生する前記損害を前記契約書データベースに記憶されている前記契約書の内容に基づいて求め、前記損害が最小になるように前記生産スケジューリングをやり直しさせて前記影響度の最小値を確定する損害予測手段と、
前記生産ラインにおいて過去に発生した前記障害を記憶する障害記録データベースと、
前記障害記録データベースに記憶されている前記障害及び前記リスク要因データベースに記憶されている前記障害に基づいて前記障害がどのくらいの確率で発生するかを表す前記障害の発生確率を予測する発生確率予測手段と、
前記損害予測手段により求められた前記障害の前記影響度と前記発生確率予測手段により求められた前記障害の前記発生確率とに基づいて前記製品を生産する上での前記障害の深刻度を決定する深刻度決定手段と、
を具備したことを特徴とする生産リスク管理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば製造業を経営するときのリスクに係り、生産リスクを考慮しての生産管理を行なう生産リスク管理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
かかる生産管理方法には、例えば、製品の製造スケジュールをデータ化してパーソナルコンピュータに入力する、いわゆるデータを電子化して製品の納期管理を行なうものや、サプライチェーンマネジメント（ＳＣＭ）などの業務・計画系システムを用いて製品製造に係る計画、調達、製造、配送等を適正化して製造効率を向上させるもの、又、製品製造ラインの進捗管理をリアルタイムに行なうものがある。
【０００３】
このような製品の納期管理では、納期管理を行なうことにより製品製造が計画よりも遅れるなどのスケジュール遅れを把握できるが、このスケジュール遅れが直接に製品を製造する上での経営リスクに結びつくか否かを判断することはできない。同様に、ＳＣＭを用いて製造効率を向上させたとしても経営リスクの指標とはならず、製品製造ラインの進捗管理を行なっても経営リスクの指標とはならない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
製造工場などの経営者は、経営リスクを考慮しながら製品製造を管理運営するが、上記生産管理方法では経営リスクを判断することが出来ないために、製品の納期の遅れなどの製造ラインに関する情報や損害に関する情報などの各種情報を断片的に収集し、これら情報を人間系で複合的に判断して経営リスクを予測している。しかしながら、経営リスクは、人間系での判断結果なので、非効率的であり、客観的な判断ができない。
【０００５】
そこで本発明は、経営リスクを客観的に判断できると共に、効率的な製品製造ができる生産リスク管理システムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、製品を生産する生産ラインにおいて製品の生産を阻害する障害の各データを記憶するリスク要因データベースと、製品生産の契約書に記載された損害賠償に関するデータを記憶する契約書データベースと、生産ラインに障害が発生したと仮定し、生産ラインでの生産スケジューリングのやり直しを行なう生産スケジューリング手段と、生産スケジューリング手段によりやり直しの行われた生産ラインのシュレーションを行なって製品の生産の遅れを求める生産シュレーション手段と、生産シュレーション手段により求められた製品の生産の遅れに伴って発生する損害に基づいて製品の生産を阻害する障害の影響度を予測し、かつ製品の生産の遅れに伴って発生する損害を契約書データベースに記憶されている契約書の内容に基づいて求め、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しさせて影響度の最小値を確定する損害予測手段と、生産ラインにおいて過去に発生した障害を記憶する障害記録データベースと、障害記録データベースに記憶されている障害及びリスク要因データベースに記憶されている障害に基づいて障害がどのくらいの確率で発生するかを表す障害の発生確率を予測する発生確率予測手段と、損害予測手段により求められた障害の影響度と発生確率予測手段により求められた障害の発生確率とに基づいて製品を生産する上での障害の深刻度を決定する深刻度決定手段とを具備した生産リスク管理システムである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２１】
図１は生産リスク管理システムを適用した製品の製造システムの構成図である。製品の製造工場１には、製品を生産する生産ライン２が設置されると共に、製品の構成部品や完成した製品を収納する倉庫３などが設けられている。
【００２２】
リスク要因データベース４には、製品の生産を阻害する障害（以下、リスク要因と称する）の各ファイルが予め記憶されている。リスク要因としては、例えば生産ライン２における工程の歩留まりの低下、生産設備の故障、作業員の病気や怪我、製品を構成する部品が入荷する予定が入荷しないなどの各種データが記憶されている。
【００２３】
影響度予測手段５は、製品の生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅを求めるもので、製品の生産ライン２にリスク要因が発生したと仮定し、生産ライン２での生産スケジューリングのやり直しを行なう生産スケジューリング手段６と、生産ライン２のシュレーションを行なって生産の遅れを求める生産シュレーション手段７と、この生産シュレーション手段７により求められた生産の遅れに伴って発生する金額などの損害に基づいて影響度を予測する損害予測手段８とを有する。
【００２４】
このうち生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７は、ＳＣＭや製造実行システム（ＭＥＳ）などの稼動によって実現できる。ＭＥＳは、ＳＣＭなどの業務・計画系システムと生産現場とをつなぐもので、ＳＣＭにおいて立てられた生産計画を生産現場に伝え、かつ生産現場での生産情報を把握してＳＣＭに伝える。
【００２５】
リスク要因に致して損害最小のアクションを選ぶシステムとしては、例えば米国メリーランド大学で開発したDecision Making Toolと呼ばれるシステムがあり、ＭＥＳとしては（株）東芝のREALMICS（商品名）などが用いられる。これら生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７は、生産ライン２で生産した製品の在庫や進捗状況などの情報Ｄａをオンラインで調べる機能を有する。
【００２６】
損害予測手段８には、契約書のデータを記載した契約書ファイル９を記憶した契約書データベース１０が接続されている。契約書ファイル９には、損害賠償に関するペナルティ条項、例えば納期遅れのペナルティなどの損害発生時の保証金額などが記載されている。
【００２７】
損害予測手段８は、契約書ファイル９を読み取り、生産の遅れに伴って発生する金額等の損害を製品生産の契約書の内容に基づいて求め、損害賠償が発生する場合にはその損害金額を算出し、その損害の和が最小になるように生産スケジューリング手段６において線形計画法などの最適化手法を利用して生産スケジューリングのやり直しの指令を発する機能を有する。そして、損害予測手段８は、損害の和が最小になるようにやり直しして最適化した生産スケジューリング及びその生産シュレーション結果から製品の生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅの最小値を確定する機能を有する。
【００２８】
一方、発生確率予測手段１１は、リスク要因の発生確率を求めるもので、過去の障害記録データベース１２を備えている。この障害記録データベース１２には、過去において発生した生産ライン２における障害報告Ｄｂがリスク要因として記録されている。この障害記録データベース１２へのリスク要因の記録は、上記生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７を構成するＳＣＭやＭＥＳなどが稼動していることから、これらＳＣＭやＭＥＳからオンラインで記録される。
【００２９】
発生確率予測手段１１は、障害記録データベース１２に記録されている生産ライン２でのリスク要因や、公開されているデータ例えばリスク要因データベース４に記憶されているリスク要因の各ファイルに基づいて各リスク要因の各発生確率Ｋをそれぞれ予測する機能を有する。このリスク要因の発生確率Ｋは、例えばＳＣＭやＭＥＳによってリスク要因データベース４に蓄積された過去のリスク要因を外挿して求められる。
【００３０】
深刻度決定手段１３は、損害予測手段８により求められた影響度Ｅと発生確率予測手段１１により求められた発生確率Ｋとに基づいて製品を生産する上でのリスク要因の深刻度（リスク）Ｒを決定する機能を有する。
【００３１】
このリスクＲは、関数ｆ（影響度Ｅ，確率Ｋ）により定義され、具体的に深刻度決定手段１３は、影響度Ｅと発生確率Ｋとの積（ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘ＊ｙ）からリスクＲを算出する機能を有する。なお、リスクＲは、影響度Ｅと発生確率Ｋとの積に限ることはない。
【００３２】
又、深刻度決定手段１３は、各リスク要因毎にリスクＲを算出し、これらリスクＲを視覚的に訴える表示形式、例えば数値やグラフィック化してディスプレイ等に表示し、かつ各リスクＲに対して高い順に優先順位を付けてディスプレイ等に表示出力したり、プリントアウトする機能を有する。
【００３３】
この深刻度決定手段１３により算出された各リスク要因毎の各リスクＲは、例えばこれらリスクＲのうち優先順位の上位のリスクＲが経営者にメール送信されるようになっている。
【００３４】
次に、上記の如く構成されたシステムの動作について説明する。
【００３５】
生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７は、生産ライン２で生産した製品の在庫や進捗状況などの情報Ｄａをオンラインで調べる。このうち生産スケジューリング手段６は、生産ライン２にリスク要因が発生したと仮定し、生産ライン２での生産スケジューリングのやり直しを行なう。そして、生産シュレーション手段７は、生産スケジューリングのやり直しの行われた生産ライン２に対するシュレーションを行なって生産の遅れを求める。
【００３６】
損害予測手段８は、契約書ファイル９を読み取り、生産の遅れに伴って発生する金額等の損害を製品生産の契約書の内容に基づいて求め、損害賠償が発生する場合にはその損害金額、例えば製品の納期遅れに対するペナルティなどからの損害金額を算出し、その損害の和が最小になるように生産スケジューリングのやり直しの指令を発する。
【００３７】
生産スケジューリング手段６は、生産スケジューリングのやり直しの指令を受けて、線形計画法などの最適化手法を利用して損害の和が最小になるように生産スケジューリングのやり直しを行なう。
【００３８】
再び損害予測手段８は、損害の和が最小になるようにやり直しして最適化した生産スケジューリング及びその生産シュレーション結果から製品の生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅの最小値を確定する。
【００３９】
一方、障害記録データベース１２には、上記生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７を構成するＳＣＭやＭＥＳなどの稼動によって、これらＳＣＭやＭＥＳからオンラインで過去において発生した生産ライン２における障害報告Ｄｂがリスク要因として記録される。
【００４０】
発生確率予測手段１１は、障害記録データベース１２に記録されている生産ライン２でのリスク要因や、公開されているデータ例えばリスク要因データベース４に記憶されているリスク要因の各ファイルに基づいて各リスク要因の各発生確率Ｋをそれぞれ予測する。このリスク要因の発生確率Ｋは、例えばリスク要因データベース４に蓄積された過去のリスク要因を外挿して求める。具体的には、ある種類の部品の不足というリスク要因がどのくらいの確率で発生するのかを予測する。
【００４１】
深刻度決定手段１３は、損害予測手段８により求められた影響度Ｅと発生確率予測手段１１により求められた発生確率Ｋとを受け取り、これら影響度Ｅと発生確率Ｋとの積から各リスク毎の各リスクＲを算出する。例えば製品を構成する部品が例えば１００個入荷する予定が８００個しか入荷しない場合のリスクＲを算出する。
【００４２】
同様にして、例えば生産ライン２における工程の歩留まりの低下、生産設備の故障、作業員の病気や怪我、製品を構成する部品が入荷する予定が入荷しないなどの各リスク要因に対する各リスクＲが算出される。
【００４３】
又、深刻度決定手段１３は、各リスクＲを視覚的に訴える表示形式、例えば数値やグラフィック化してディスプレイ等に表示し、かつ各リスクＲに対して高い順に優先順位を付けてディスプレイ等に表示出力したり、プリントアウトする。
【００４４】
この深刻度決定手段１３により算出された各リスク要因毎の各リスクＲは、例えばこれらリスクＲのうち優先順位の上位のリスクＲが経営者にメールで送信される。
【００４５】
しかるに、リスクＲのうち高いリスクＲのリスク要因を生産ライン２の改善項目とし、生産ライン２を改善して製品の製造運営を行なう。
【００４６】
このように上記一実施の形態においては、生産の遅れに伴って発生する金額等の損害を製品生産の契約書ファイル９の内容に基づいて求め、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しして製品生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅを予測し、一方、生産ライン２で発生したリスク要因をオンラインで記録してそのリスク要因に基づいてその発生確率Ｋを予測し、これら影響度Ｅと発生確率Ｋとの積からリスクＲを算出するので、製品を製造している生産ライン２において時々刻々変化するリスク要因の中から最も深刻なリスクＲは何かを知ることが出来る。
【００４７】
従って、製造工場などの経営者は、人間系でなく、自動的に効率的かつ客観的に経営リスクを判断しながら製品製造を管理運営することができる。そして、深刻なリスクＲに対しては、予めそのリスク要因に対して対策を講じることができ、経営者は、製品戦略や企業間の提携と言った本来の業務に対する意志決定事項に集中できる。又、製品の納期短縮や在庫削減に伴うリスクの増大を予測できるので、期限ぎりぎりの納期や在庫数を決めることが出来る。
【００４８】
又、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しして影響度Ｅの最小値を確定するので、経営者は、損害が最小になる生産スケジュールからそのリスクＲを知ることができ、そのリスク要因に対する対策を講じることができる。
【００４９】
又、各リスクＲを視覚的に訴える表示形式、例えば数値やグラフィック化し、かつリスクＲに対して高い順に優先順位を付けてディスプレイ等に表示するので、リスクＲが視覚的に一目で分り、特に深刻なリスクＲを容易にかつ的確に判断できる。
【００５０】
各リスク要因毎の各リスクＲをその優先順位の上位のリスクＲを経営者にメール送信すれば、経営者は、リアルタイムで生産ライン２でのリスク要因を知るこてができ、そのリスク要因に対する対策を直ぐに講じることができる。
【００５１】
なお、本発明は、上記一実施の形態に限定されるものでなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。
【００５２】
例えば、上記一実施の形態では、リスク要因を入力しているが、予めいくつかのリスク要因を用意するか、又は自動生成し、これらリスク要因を自動的に入力して評価するようにしてもよい。
【００５３】
リスク要因は、過去の障害記録や損害記録から自動的にリスクアップしてもよい。
【００５４】
生産リスク管理システム全体を夜間に自動で動作させておき、算出した複数のリスクＲのうち優先順位の上位のリスクＲを毎朝経営者にメールで送信するようにしてもよい。
【００５５】
又、上記一実施の形態では、現時点でのリスク要因を評価しているが、将来発生するであろうリスク要因を評価し、深刻なリスク要因については予め対策を講じることができる。この場合、現在の生産スケジューリングを動作させ、将来の時点での在庫、進捗状況を算出しながらリスクＲの評価を行なう。
【００５６】
さらに、上記実施形態には、種々の段階の発明が含まれており、開示されている複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出できる。例えば、実施形態に示されている全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出できる。
【００５７】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、経営リスクを客観的に判断できると共に、効率的な製品製造ができる生産リスク管理システム、すなわち製品を製造している生産ラインにおいて時々刻々変化する損害の中から最も深刻なリスクは何かを知ることが出来る。従って、製造工場などの経営者は、人間系でなく、自動的に効率的かつ客観的に経営リスクを判断しながら製品製造を管理運営することができる。深刻なリスクに対しては、予めその損害に対して対策を講じることができ、経営者は、製品戦略や企業間の提携と言った本来の業務に対する意志決定事項に集中できる。製品の納期短縮や在庫削減に伴うリスクの増大を予測できるので、期限ぎりぎりの納期や在庫数を決めることが出来る生産リスク管理システムを提供できる。
又、本発明によれば、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しして影響度の最小値を確定するので、経営者は、損害が最小になる生産スケジュールからそのリスクを知ることができ、その損害に対する対策を講じることができる生産リスク管理システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる生産リスク管理システムの一実施の形態を適用した製品の製造システムの構成図。
【符号の説明】
１：製造工場
２：生産ライン
３：倉庫
４：リスク要因データベース
５：影響度予測手段
６：生産スケジューリング手段
７：生産シュレーション手段
８：損害予測手段
９：契約書ファイル
１０：契約書データベース
１１：発生確率予測手段
１２：障害記録データベース
１３：深刻度決定手段
【図１】
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