2004年11月26日

秋季造船三学連合講演会 発表用資料

造船所鋼板ストックヤードにおける仕分け作業の効率化
九州大学 海洋システム工学部門
木村 元
株式会社大島造船所
中尾 洋一
九州大学 海洋システム工学部門
梶原 宏之
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造船所における鋼板の流れ
ストックヤード２

ストックヤード１
水切り

切断日毎の仕分け

切断

同一建造
ブロック毎の仕分け組立て●切断日毎の決められた置場へ置くだけ ●仕分けが完了したブロックから●板繰りをする余裕はない
順に次の工程へ送る●置き場・能力に余裕置き場・能力に余裕●ブロック数分の置場は確保できない
→ 板繰り

接近法：
切断日毎の仕分け施設の余剰能力を生かし、建造ブロック毎の仕分け作業の板繰りを軽減

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問題設定：ストックヤードでの作業（入庫）
各鋼板の種類はピックアップ時に識別されるN枚の鋼板が1枚ずつ順に入庫

各鋼板はＢ種類の建造ブロック毎に区別

置場１

置場２

置場の数Yは建造ブロックの種類Bよりずっと小さい3問題設定：ストックヤードでの作業（出庫）・置場に積まれた鋼板を上から1枚ずつ順に運び出す
・番号の小さい置場の鋼板から運ぶ・その置場の鋼板が無くなったら次の置場から運び出す

置場２より置場１

置場２

置場１より

・N枚の鋼板を1枚ずつ順に出庫
・鋼板の並び方は、建造ブロックB毎に仕分ける板繰り作業量で評価
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板繰り作業量の定量化：コスト関数の定義
・ストックヤードから出庫（入庫）する鋼板の並び順に積まれた鋼板の山からB種類のブロック別に仕分けを行う作業
・実際の作業量は仕分け設備能力に依存 → 解析困難
・仕分け設備能力に依存しないコスト関数： ブロック区間長合計
例１： あまり好ましくないシーケンス
Ls(3)=5
全枚数 N=8b=3

b=1

b=2

b=2

b=3

b=2

b=1

b=1
コスト C(S)=7+4+5=16

Ls(2)=4
Ls(1)=7
例２： 理想的なシーケンス
b=1b=1
Ls(1)=3b=1

b=2

b=2

Ls(2)=3b=2b=3
Ls(3)=2b=3

コスト C(S)=3+3+2=85

解析：鋼板数とブロック長の関係
nbNbb

Ls(b)

J枚端から注目ブロックの板の間に他の板がJ枚入る確率 f(j)b

ランダムシーケンス
J枚

区間長 Ls(b) の期待値・分散nbN
N − nb nbf (1) =N N −1N − nb N − nb − 1 nbf (2) =NN −1 N − 2Mf (0) =jnb
N − nb − m + 1f ( j) =∏ N −m
N − nb + 1 m =0

N − nbnb j N − nb − m + 1
E{Ls (b)} = N − 2 ∑ j ∏N m =1N −mj =1N − nb N − j − nb

Var{Ls (b)} = ∑j =0where∑ f ( j ) g (k | j )(( N − j − k ) − E{Ls (b)})

2k =0knb − 1( N − j ) − (nb − 1) − 1
g (k | j ) =∏ N − j − i −1
( N − j ) − (nb − 1) i =06

解析：鋼板数とブロック長の関係

N = 100

N − nbnb j N − nb − m + 1
E{Ls (b)} = N − 2 ∑ j ∏N −m
N m =1j =1
N − nb N − j − nb

Var{Ls (b)} = ∑j =0where∑f ( j ) g (k | j )(( N − j − k ) − E{Ls (b)})

2k =0knb − 1( N − j ) − (nb − 1) − 1
g (k | j ) =∏ N − j − i −1
( N − j ) − ( nb − 1) i =07

コスト C(S)の期待値

解析：鋼板数・ブロック種類数とコスト関数
全ブロックの鋼板が全て等しい場合（5・10・20枚）
ランダムシーケンスにおける全鋼板数N とコスト関数 C(S) の関係

コスト関数 C(S) は全鋼板数N に対して N 2 のオーダーで増加

1ブロック
ブロック5枚枚

1ブロック
ブロック
10枚枚

1ブロック
ブロック
20枚枚

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全鋼板数 N

ストックヤードでのブロックグループ分けによるコスト関数削減方法の提案
ピックアップ時にブロックグループ毎に仕分ける
N枚の鋼板が1枚ずつ順に入庫

b=2

b=1

b=3

b=2b=1

各鋼板はＢ種類の建造ブロック毎に区別

置場１

置場２

グループ１
b=1 or 3

グループ2
グループ
b=2

置場の数Yは建造ブロックの種類Bよりずっと小さい9グループ分けによるコスト削減効果の解析

部分列 S 2 '入庫シーケンス

出庫シーケンスS

部分列 S1 'S'

Ls (b) ≥ Ls y ' (b)Ls (b) ≥ Ls ' (b)B

B

C ( S ) = ∑ Ls (b) ≥ ∑ Ls ' (b) = C ( S ' )
b =1

b =1

出庫シーケンスのコスト関数値は必ず入庫シーケンスの関数値以下になる

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グループ分けによるコスト削減効果の解析

コスト関数
コスト関数C(S)の期待値

全鋼板数
グループ分けしない場合

N = 100

入庫シーケンス：一様分布

鋼板をほぼ等しい枚数の２グループのブロック群で仕分けることでコストはほぼ半分（51～52％）に減少

２グループへ分割した場合

ブロック１種類を構成する鋼板数 nb

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ブロックを構成する鋼板の枚数

実データによるシミュレーション

N=20439日分の実データ
鋼板の処理枚数 N=25～424(平均107.5枚、標準偏差68.78)
シーケンスは完全なランダムではない
いくつかの加工日において、ブロックの種類とその枚数をプロット
N=76～96N=49
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ブロックの種類

実データによるシミュレーション結果
コスト関数C(S)
分割なし（現状オペレーション）

2グループへ分割

コスト関数を約40％削減

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加工日

実データによるシミュレーション結果
コスト関数C(S)

分割なし（現状オペレーション）

コスト関数を約40％削減

2グループへ分割

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加工日における処理枚数N

考察●グループの分割数を K コに増やせば、コストは最大で1／K に減る●ブロックグループを分割する方法はいろいろある
最適な分割方法についての検討●水切り後に入庫する鋼板の順序はランダムを仮定→ 実際には統計的パターンが存在（例）板長が長いものが先に入庫してくる
傾向やパターンを利用すればさらにコスト削減可能●各加工日において置場を２つずつ用意することは非現実的→ 処理量のピークとなる切断日のみ特別に区画を用意● コスト関数 ≠ 実際の板繰り作業量
コスト関数と実際の板繰り作業量との相関の調査を要する

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まとめ
●鋼板をブロック毎に仕分けるための板繰り作業を削減するため、切断日毎の仕分けを行うストックヤードの余剰能力を利用●板繰り作業量を仕分け設備能力に関係なく評価するためのコスト関数（ブロック長合計）を定義●鋼板枚数とブロック長の関係を解析→ ブロックの種類数や枚数からコスト期待値・分散が予測可能に●ブロックグループへ分割する方法を提案→ 実データを用いたシミュレーションにより有効性を示した●今後の課題：
１）実際の作業量の低減を定量的に評価する方法の確立
２）実際の現場における本手法の有効性の検証
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現状の運転方法と改善策：
12棟，13棟
11棟より搬入 → 切断日毎の区画へ置く
切断日の区画 → ショット用コンベアへ搬出

12棟，13棟の区画に余裕があるので、11棟からの搬入時に鋼板のサブブロック番号に応じた振り分けで在庫コスト圧縮を図る
ただし、区画数の制約から、同一切断日に対して同一切断日に対して2区画のみ使用
同一切断日に対して 区画のみ使用【方法１】 特に工夫しない【方法２】 枚数が最大のブロックの鋼板のみ選別【方法３】 枚数の多いブロックと少ないブロックを半々に選別

17鋼材長さの度数分布

VAR00004

VAR00003
300500１０分割

２０分割
400200300200
100

度数

度数100
003579111315

17192123

2.00

4.00
3.00

6.00
5.00

8.00
7.00

10.00
9.00

11.00

VAR00003

VAR00004

今のところシミュレータでは鋼材長さによる積み上げ制約を考慮していない
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