"記憶部と、制御部と、入力部とを備えた処理装置において実行される、複数の工程を有する製造ラインにおけるシミュレーションモデルを構築する製造ラインシミレーションモデル構築方法であって、過去に実施されたシミュレーションの結果または生産実績から、各工程のリードタイムを近似的に予測する予測式を構築するステップと、前記予測式と過去に実施したシミュレーション及び生産実績との誤差を、各工程別に算出するステップと、算出された工程別の誤差の情報に基づき、いずれの工程において、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用するかを決定するステップと、前記簡略化シミュレーションを適用することを決定した工程においては、前記予測式を使用した工程リードタイムを適用した製造ラインシミュレーションを実行するステップと、を備えることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築方法。請求項1に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築方法において、前記製造ラインシミュレーションを実行した結果のシミュレーション時間及びシミュレーション精度を表示するステップと、をさらに備えることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築方法。請求項1に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築方法において、前記簡略化シミュレーションを適用することを決定した工程においては、前記予測式を使用した工程リードタイムを適用した製造ラインシミュレーションを実行し、前記簡略化シミュレーションを選択しない工程では前記簡易化シミュレーションよりもシミュレーション時間が長く、シミュレーション精度の高い詳細シミュレーションを実行することにより、全工程の計算時間及びシミュレーション精度を算出することを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築方法。請求項3に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築方法において、全工程の計算時間及びシミュレーション精度が目標の計算時間及びシミュレーション精度を達成していない場合は、前記工程別の誤差の情報に基づき、いずれの工程において、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用するかを再度決定することを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築方法。請求項1に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築方法において、前記算出された工程別の誤差の情報は、利用者に提示され、前記利用者の選択により、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用する工程が決定されることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築方法。請求項1に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築方法において、前記予測式は、パラメータを設定し、前記パラメータを説明変数として、重回帰分析または単回帰分析により構築されることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築方法。複数の工程を有する製造ラインにおけるシミュレーションモデルを構築する製造ラインシミレーションモデル構築装置であって、過去に実施されたシミュレーションの結果または生産実績を記憶する記憶部と、利用者からの入力を受け付ける入力部と、前記記憶部に記憶された情報及び入力部において入力される情報を用いて情報処理を行う制御部とを備え、前記制御部は、前記記憶部に記憶された過去に実施されたシミュレーションの結果または生産実績から、各工程のリードタイムを近似的に予測する予測式を構築する処理と、前記予測式と過去に実施したシミュレーション及び生産実績との誤差を、各工程別に算出する処理と、算出された工程別の誤差の情報に基づき、いずれの工程において、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用するかを決定する処理と、前記簡略化シミュレーションを適用することを決定した工程においては、前記予測式を使用した工程リードタイムを適用した製造ラインシミュレーションを実行する処理と、を実行することを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築装置。請求項7に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築装置において、前記制御部は、前記製造ラインシミュレーションを実行した結果のシミュレーション時間及びシミュレーション精度を表示する処理をさらに実行する備えることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築装置。請求項7に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築装置において、前記制御部は、前記簡略化シミュレーションを適用することを決定した工程においては、前記予測式を使用した工程リードタイムを適用した製造ラインシミュレーションを実行し、前記簡略化シミュレーションを選択しない工程では前記簡易化シミュレーションよりもシミュレーション時間が長く、シミュレーション精度の高い詳細シミュレーションを実行することにより、全工程の計算時間及びシミュレーション精度を算出することを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築装置。請求項9に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築装置において、前記制御部は、全工程の計算時間及びシミュレーション精度が目標の計算時間及びシミュレーション精度を達成していない場合は、前記工程別の誤差の情報に基づき、いずれの工程において、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用するかを再度決定することを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築装置。請求項7に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築装置において、前記算出された工程別の誤差の情報は、利用者に提示され、前記利用者の選択が全記入力部に入力されることにより、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用する工程が決定されることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築装置。請求項7に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築装置において、前記予測式は、パラメータを設定し、前記パラメータを説明変数として、重回帰分析または単回帰分析により構築されることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築装置。記憶部と、制御部と、入力部とを備えた処理装置において実行される、複数の工程を有する製造ラインにおけるシミュレーションモデルを構築する製造ラインシミレーションモデル構築プログラムであって、過去に実施されたシミュレーションの結果または生産実績から、各工程のリードタイムを近似的に予測する予測式を構築する処理と、前記予測式と過去に実施したシミュレーション及び生産実績との誤差を、各工程別に算出する処理と、算出された工程別の誤差の情報に基づき、いずれの工程において、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用するかを決定する処理と、前記簡略化シミュレーションを適用することを決定した工程においては、前記予測式を使用した工程リードタイムを適用した製造ラインシミュレーションを実行する処理と、を前記処理装置に実行させることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築プログラム。請求項13に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築プログラムにおいて、前記製造ラインシミュレーションを実行した結果のシミュレーション時間及びシミュレーション精度を表示する処理と、をさらに前記処理装置に実行させることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築プログラム。請求項13に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築プログラムにおいて、前記簡略化シミュレーションを適用することを決定した工程においては、前記予測式を使用した工程リードタイムを適用した製造ラインシミュレーションを実行し、前記簡略化シミュレーションを選択しない工程では前記簡易化シミュレーションよりもシミュレーション時間が長く、シミュレーション精度の高い詳細シミュレーションを実行することにより、全工程の計算時間及びシミュレーション精度を算出することを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築プログラム。請求項15に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築プログラムにおいて、全工程の計算時間及びシミュレーション精度が目標の計算時間及びシミュレーション精度を達成していない場合は、前記工程別の誤差の情報に基づき、いずれの工程において、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用するかを再度決定することを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築プログラム。請求項13に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築プログラムにおいて、前記算出された工程別の誤差の情報は、利用者に提示され、前記利用者の選択により、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用する工程が決定されることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築プログラム。請求項13に記載の製造ラインシミュレーションモデル構築プログラムにおいて、前記予測式は、パラメータを設定し、前記パラメータを説明変数として、重回帰分析または単回帰分析により構築されることを特徴とする製造ラインシミュレーションモデル構築プログラム。製造ラインを少品種大量と多品種少量に分類すると,特許文献1の方式は,少品種大量の製造ラインを想定しており,工程LTが全投入品で同じだと仮定している。そのため,投入品毎の工程LTが異なる多品種少量の製造ラインに適用すると,リードタイムの予測精度が低下する問題がある。また,製造ラインを,ボトルネックが日々移り変わる製造ラインと,移り変わることがない製造ラインに分類すると,特許文献2の方式は,ボトルネックが移り変わることがない製造ラインを対象としており,日々移り変わる製造ラインに適用すると,それまで非ボトルネックだった工程の段取,搬送時間を予測しないため,リードタイム予測精度が低くなる。以上を纏めると,先行技術は,製造ラインシミュレーションモデルの簡略化の際に,対象とする製造ラインを限定しており,対象外の製造ラインに適用すると,リードタイム予測精度が低くなる問題を有している。そのため,多品種少量少品種多量や,ボトルネック工程が移り変わる変わらないなどの前提を置くことなく,製造ラインのシミュレーションモデルに対して簡略化する箇所を自動的に計算することで,シミュレーション精度を維持しつつ計算時間を短縮するための製造ラインシミュレーションモデル構築が本発明が解決しようとする課題である。上記課題を解決するために,例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが,その一例を挙げるならば,過去に実施されたシミュレーションの結果または生産実績から、各工程のリードタイムを近似的に予測する予測式を構築し、予測式と過去に実施したシミュレーション及び生産実績との誤差を、各工程別に算出し、算出された工程別の誤差の情報に基づき、いずれの工程において、前記予測式を使用した簡略化シミュレーションを適用するかを決定し、簡略化シミュレーションを適用することを決定した工程においては、予測式を使用した工程リードタイムを適用した製造ラインシミュレーションを実行する構成とする。本発明によって,本装置の利用者は,リードタイムの予測精度を維持しつつ計算時間を短縮するシミュレーションモデルを構築することができ,精度の高い生産計画を短時間で立案できる。図29は,製造ラインシミュレーションモデル構築処理の概略図である。製造ラインシミュレーションモデル構築処理は,工程LT予測式構築処理S100,LT予測誤差算出処理S200,簡略化工程決定処理S300,シミュレーション実行処理S400,シミュレーション精度と計算時間の表示処理S600で構成されている。工程LT予測式構築処理S100は,生産実績から,各工程のリードタイムを近似的に算出する予測式を構築する。例えば,各部品の各工程到着時の仕掛作業量から各工程のリードタイムを算出する予測式を構築する。LT予測誤差算出処理S200では,工程LT予測式構築処理S100で構築した予測式を用いて算出したリードタイムの,リードタイムの実績値に対する誤差を算出する。簡略化工程決定処理S300は,LT予測誤差算出処理S200で算出したリードタイム予測誤差に基づいて,前記予測式を適用する工程を決定する。例えば,誤差が小さい工程に前記予測式を適用する。シミュレーション実行処理S400は,簡略化工程決定処理S300で決定した工程における,各部品のリードタイムを前記予測式で算出し,予測式を適用しない工程に対しては従来のモデルを用いて,シミュレーションを実行する。シミュレーション精度と計算時間の表示処理S600は,シミュレーション実行処理S400の結果を集計する。例えば,各部品のリードタイムの精度と,計算時間を集計する。精度と計算時間が目標値を達成していれば製造ラインシミュレーションモデル構築処理を終了し,達成していなければ簡略化工程決定処理S300に戻る。製造ラインシミュレーションモデル構築処理の詳細を図13~図18,図20~図24のフローチャートに示す。図1は,製造ラインシミュレーションモデル構築装置の機能ブロック図である。図示するように,製造ラインシミュレーションモデル構築装置は,記憶部110,制御部120,入力部130,表示部140,通信部150を備える。記憶部110は,生産計画データ記憶領域1101,品種情報記憶領域1102,工程情報記憶領域1103,シミュレーション結果記憶領域1104,生産実績記憶領域1105,工程LT予測式パラメータ記憶領域1106,LT予測誤差及び簡略化対象記憶領域1107,構築パラメータ記憶領域1108,イベント管理情報記憶領域1109を備える。生産計画データ記憶領域1101は,製造ラインシミュレーションの対象となる部品について,当該部品の部品番号や,当該部品の品種や,当該部品の投入個数や,当該部品の投入日時を記憶する。例えば,本実施形態においては,図2に示すような生産計画情報テーブルを記憶する。図示するように,生産計画情報テーブルは,部品番号欄1101a,部品名称欄1101b,品種番号欄1101c,投入個数欄1101d,投入日時欄1101eを有する。部品番号欄1101aには,部品を特定する情報を格納する。部品名称欄1101bには,部品番号欄1101aで特定される部品の名称を特定する情報を格納する。品種番号欄1101cには,部品番号欄1101aで特定される部品の品種番号を特定する情報を格納する。投入個数欄1101dには,部品番号欄1101aで特定される部品の投入個数を特定する情報を格納する。投入日時欄1101eには,部品番号欄1101aで特定される部品の投入日時を特定する情報を格納する。図1に戻り,品種情報記憶領域1102は,製造ラインシミュレーションの対象となる品種について,当該品種の工程経路情報や,当該品種の当該工程における作業時間を記憶する。例えば,本実施形態においては,図3に示すような品種情報テーブルを記憶する。図示するように,品種情報テーブルは,品種番号欄1102a,品種名称欄1102b,工程経路番号欄1102c,工程番号欄1102d,作業時間欄1102eを有する。品種番号欄1102aには,品種を特定する情報を格納する。品種名称欄1102bには,品種番号欄1102aで特定された品種の名称を特定する情報を格納する。工程経路番号欄1102cには,品種番号欄1102aで特定された品種の工程経路番号を特定する情報を格納する。工程経路番号は,品種番号欄1102aで特定された品種が,工程番号欄1102dで特定された工程を,何番目に通過するかを特定する。工程番号欄1102dには,品種番号欄1102aで特定された品種が通過する工程を特定する情報を格納する。作業時間欄1102eには,品種番号欄1102aで特定された品種の工程番号欄1102dで特定された工程における作業時間を特定する情報を格納する。図1に戻り,工程情報記憶領域1103は,製造ラインシミュレーションの対象となる工程について,当該工程の工程名称や,当該工程が有する設備の台数や,当該工程の工程前バッファ容量を記憶する。例えば,本実施形態においては,図4に示すような工程情報テーブルを記憶する。図示するように,工程情報テーブルは,工程番号欄1103a,工程名称欄1103b,設備台数欄1103c,工程前バッファ容量欄1103dを有する。工程番号欄1103aには,工程を特定する情報を格納する。工程名称欄1103bには,工程番号欄1103aで特定した工程の名称を特定する情報を格納する。ここで,投入工程は,部品が初工程前バッファに設置される前の状態を示す工程であり,全投入品は必ず投入工程を1番目に通るものとする。設備台数欄1103cには,工程番号欄1103aで特定された工程の設備台数を特定する情報を格納する。工程前バッファ容量欄1103dには,工程番号欄1103aで特定した工程の工程前バッファにおいて,同時に保管できる部品の最大個数を特定する情報を格納する。ここで,工程前バッファ容量欄1103dは,1および正の整数をデータとして記憶する。1は,工程前バッファで無制限に部品を保管できることを示す。図1に戻り,シミュレーション結果記憶領域1104は,製造ラインシミュレーションの結果について,製造ラインシミュレーションの対象となった部品の部品番号や,当該部品の状態や,当該状態が発生した工程の工程名称や,当該状態の開始時刻や,当該状態の終了時刻を記憶する。ここで,本実施形態では,以下の3つの状態を想定する。作業前停滞:工程の設備が全て稼働中であるため,部品が工程前バッファで停滞している状態。作業:作業中の状態。作業後停滞:次工程の工程前バッファに移動できないために,部品が停滞中である状態。本発明は,状態の種類や数を限定するものではない。搬送や段取り中の状態を追加してもよい。本実施形態においては,図5に示すようなシミュレーション結果テーブルを記憶する。図示するように,シミュレーション結果テーブルは,部品番号欄1104a,状態番号欄1104b,状態名称欄1104c,工程番号欄1104d,開始時刻欄1104e,終了時刻欄1104fを有する。部品番号欄1104aには,部品を特定する情報を格納する。状態番号欄1104bには,部品番号欄1104aで特定した部品の状態を特定する情報を格納する。状態名称欄1104cには,状態番号欄1104bで特定した状態の名称を特定する情報を格納する。工程番号欄1104dには,状態番号欄1104bで特定した状態が発生した工程を特定する情報を格納する。開始時刻欄1104eには,状態番号欄1104bで特定した状態の開始時刻を特定する情報を格納する。終了時刻欄1104fには,状態番号欄1104bで特定した状態の終了時刻を特定する情報を格納する。図1に戻り,生産実績記憶領域1105は,実際に製造現場で実施した作業の結果について,部品の部品番号や,当該部品の状態や,当該状態が発生した工程の工程名称や,当該状態の開始時刻や,当該状態の終了時刻を記憶する。例えば,本実施形態においては,図6に示すような生産実績テーブルを記憶する。図示するように,生産実績テーブルは,部品番号欄1105a,状態番号欄1105b,状態名称欄1105c,工程番号欄1105d,開始時刻欄1105e,終了時刻欄1105fを有する。部品番号欄1105aには,部品を特定する情報を格納する。状態番号欄1105bには,部品番号欄1105aで特定した部品の状態を特定する情報を格納する。状態名称欄1105cには,状態番号欄1105bで特定した状態の名称を特定する情報を格納する。工程番号欄1105dには,状態番号欄1105bで特定した状態が発生した工程を特定する情報を格納する。開始時刻欄1105eには,状態番号欄1105bで特定した状態の開始時刻を特定する情報を格納する。終了時刻欄1105fには,状態番号欄1105bで特定した状態の終了時刻を特定する情報を格納する。図1に戻り,工程LT予測式パラメータ記憶領域1106は,工程LT予測式のパラメータについて,当該パラメータのパラメータ番号や,当該パラメータの名称や,工程LT予測式を特定するための情報を記憶する。ここで,本例では工程LT予測式が線形1次式であるものとし,各工程の工程LTは,各工程LT予測式パラメータと,各工程LT予測式パラメータに対応した係数を掛け合わせることで算出できるものとする。本発明は工程LT予測式の次数などを限定するものではない。例えば,工程LT予測式が線形2次式であるとし,パラメータの2次の項に掛け合わせる係数と,1次の項に掛け合わせる係数によって,工程LT予測式を特定してもよい。本実施形態においては,図7に示すような工程LT予測式パラメータテーブルを記憶する。図示するように,工程LT予測式パラメータテーブルは,パラメータ番号欄1106a,パラメータ名称欄1106b,工程番号欄1106c,係数欄1106dを有する。パラメータ番号欄1106aには,パラメータ番号を特定する情報を格納する。パラメータ名称欄1106bには,パラメータ名称を特定する情報を格納する。工程番号欄1106cには,パラメータ番号欄1106aで特定されたパラメータを用いてリードタイムを予測する工程を特定する情報を格納する。係数欄1106dには,パラメータ番号欄1106aで特定したパラメータと掛け合わせる係数を格納する。図1に戻り,LT予測誤差及び簡略化対象記憶領域1107は,各工程について,LT予測誤差の値や,工程LT算出に工程LT予測式を用いるかどうかの情報を記憶する。例えば,本実施形態においては,図8に示すようなLT予測誤差および簡略化対象テーブルを記憶する。図示するように,LT予測誤差及び簡略化対象テーブルは,工程番号欄1107a,LT予測誤差欄1107b,簡略化欄1107cを有する。工程番号欄1107aには,工程を特定する情報を格納する。LT予測誤差欄1107bには,工程名称欄1107aで特定した工程のLT予測誤差を特定する情報を格納する。簡略化欄1107cには,工程番号欄1107aで特定した工程に対する工程LTの算出方式を,工程LT予測式を用いた方式に簡略化するかどうかの情報を格納する。図1に戻り,構築パラメータ記憶領域1108は,製造ラインシミュレーションモデル構築処理の実行条件を特定する情報を記憶する。例えば,本実施形態においては,図9に示すような構築パラメータテーブルを記憶する。図示するように,構築パラメータテーブルは項目欄1108a,値欄1108bを有する。項目欄1108aには,パラメータ項目を特定する情報を格納する。ここでは,項目を特定する情報として,製造ラインシミュレーション精度評価指標,製造ラインシミュレーション精度目標値,製造ライン計算時間目標値を格納する。値欄1108bには,項目欄1108aで特定される項目の値を格納する。ここで,製造ラインシミュレーション精度評価指標は,図25に示す製造ラインシミュレーション精度評価指標入力領域131dに利用者が入力した値を入力部130が構築パラメータ記憶領域1108に格納した値であり,図13に示す製造ラインシミュレーションモデル構築処理のシミュレーション実行処理S400において,シミュレーション精度を算出するために用いられる。製造ラインシミュレーション精度目標値および製造ライン計算時間目標値は,図25に示す製造ラインシミュレーション精度目標値入力領域131eおよび製造ライン計算時間目標値入力領域131fに利用者が入力した値を入力部130が構築パラメータ記憶領域1108に格納した値であり,図13に示す製造ラインシミュレーションモデル構築処理のステップS500において,製造ラインシミュレーションモデル構築処理の終了判定に用いられる。図1に戻り,イベント管理情報記憶領域1109は,図17で示すシミュレーション実行処理S400において,各部品の各工程あるいは各工程前バッファへの到着時刻,各工程における作業開始時刻,作業完了時刻を算出するための情報を記憶する。具体的には,上述した各時刻を算出する対象となる部品,工程,および処理の順序を特定するための情報を記憶する。以降,前述の情報をイベントと呼ぶことにする。例えば,本実施形態においては,図10に示すようなイベント管理情報テーブルを記憶する。ここで,イベント管理情報テーブルにおける1行のレコードの情報が1つのイベントを特定する。図示するように,イベント管理情報テーブルは,イベント番号欄1109a,イベント種類番号欄1109b,イベント種類名称欄1109c,部品番号欄1109d,品種番号欄1109e,工程番号欄1109f,時刻欄1109gを有する。イベント番号欄1109aには,イベントを特定する情報を格納する。イベント種類番号欄1109bには,イベント番号欄1109aで特定したイベントの種類を特定する情報を格納する。イベント種類名称欄1109cには,イベント番号欄1109aで特定したイベントの種類の名称を特定する情報を格納する。部品番号欄1109dには,イベント番号欄1109aで特定したイベントの対象となる部品を特定する情報を格納する。品種番号欄1109eには,イベント番号欄1109aで特定したイベントの対象となる部品の品種を特定する情報を格納する。工程番号欄1109fには,イベント番号欄1109aで特定したイベントの対象となる工程を特定する情報を格納する。時刻欄1109gには,イベント番号欄1109aで特定したイベントの時刻を特定する情報を格納する。また、制御部120は記憶部110に記憶された情報及び外部からの情報を用いて情報処理を行う。その機能として工程LT予測式構築部121、LT予測誤差算出部122、簡略化工程決定部123、シミュレーション実行部124を有する。各部の処理内容は、後述の図14~図17等において詳細に説明される。図1に戻り,入力部130は,製造ラインシミュレーションモデル構築装置の利用者から,工程LT予測式のパラメータやシミュレーション精度の評価指標,シミュレーション精度および時間の目標値を受け付ける。表示部140は,制御部120の実施結果を出力する。例えば簡略化対称工程とシミュレーション精度および計算時間を表示する。通信部150は,ネットワークを介した情報の送受信を行う。図11は,本発明の一実施形態である製造ラインシミュレーションモデル構築システムの概略図である。図示するように,製造ラインシミュレーションモデル構築装置210と,工程管理装置220と,作業実績管理装置230とを備え,これらはネットワーク240を介して相互に情報の送受信ができる。工程管理装置220は,製造ラインシミュレーションモデル構築装置210の利用者から,生産計画データ記憶領域1101の情報,品種情報記憶領域1102の情報,工程情報記憶領域1103の情報を受け付ける。また,製造ラインシミュレーションモデル構築装置210からの要求に応じて,受け付けた生産計画データ記憶領域1101の情報,品種情報記憶領域1102の情報,工程情報記憶領域1103の情報を製造ラインシミュレーションモデル構築装置210に送信する。作業実績管理装置230は,作業現場に配置されている設備や作業者から生産実績の入力を受け付ける。また,製造ラインシミュレーションモデル構築装置210からの要求に応じて,受け付けた生産実績を製造ラインシミュレーションモデル構築装置210に送信する。製造ラインシミュレーションモデル構築装置210に送信された生産実績は入力部130が生産実績記憶領域1105に格納する。以上に記載した製造ラインシミュレーションモデル構築装置210は、例えば、図12に示すような、CPU151と、メモリ152と、HDDなどの外部記憶装置153と、CDやDVDなどの可搬性を有する記憶媒体158に対して情報を読み書きする読書装置157と、キーボードやマウスなどの入力装置156と、ディスプレイなどの出力装置155と、通信ネットワークに接続するためのNICなどの通信装置154と、を備えた一般的なコンピュータで実現できる。例えば、記憶部110は、CPU151がメモリ152又は外部記憶装置153を利用することにより実現可能であり、制御部120は、外部記憶装置153に記憶されている所定のプログラムをメモリ152にロードしてCPU151で実行することで実現可能であり、入力部130は、CPU151が入力装置156を利用することで実現可能であり、表示部140は、CPU151が出力装置155を利用することで実現可能であり、通信部150は、CPU151が通信装置154を利用することで実現可能である。この所定のプログラムは、読書装置157を介して記憶媒体158から、あるいは、通信装置154を介してネットワークから、外部記憶装置153にダウンロードし、それから、メモリ152上にロードしてCPU151により実行するようにしてもよい。また、読書装置157を介して記憶媒体158から、あるいは、通信装置154を介してネットワークから、メモリ152上に直接ロードし、CPU151により実行するようにしてもよい。上述したような製造ラインシミュレーションモデル構築装置210は,以下に示す製造ラインシミュレーションモデル構築処理により,目標とするシミュレーション精度と計算時間を両立するシミュレーションモデルを構築する。図13~図17,図19~図24は製造ラインシミュレーションモデル構築処理を示すフローチャートであり,図18は本処理の概略図である。以下,図13~図24を参照して,本発明の実施形態について詳しく説明する。図13は,製造ラインシミュレーションモデル構築処理のフローチャートである。ステップS100では,工程LT予測式構築処理を実行する。工程LT予測式構築処理では,利用者が工程LT予測式パラメータ数入力領域131aからパラメータ2入力領域131cに入力したパラメータを用いて,工程LTを近似的に算出する工程LT予測式を構築する。処理の詳細を図14のフローチャートに示す。ステップS200では,LT予測誤差算出処理を実行する。LT予測誤差算出処理では,工程LT予測式構築処理S100で構築したLT予測式を用いて算出した工程LTと,過去に実施したシミュレーション結果または生産実績における工程LTとの間で生じる誤差について,工程別に算出する。処理の詳細を図15のフローチャートに示す。ステップS300では,簡略化工程決定処理を実行する。簡略化工程決定処理では,工程LT予測式構築処理S100で構築したLT予測式を用いて工程LTを算出する工程を,LT予測誤差算出処理S200で算出したLT予測誤差に基づいて決定する。処理の詳細を図16のフローチャートに示す。ステップS400では,シミュレーション実行処理を実行する。シミュレーション実行処理では,簡略化工程決定処理S300で決定した工程に対して,工程LT予測式を用いて工程LTを算出するシミュレーションモデルを用いてシミュレーションを実施し,シミュレーション精度と計算時間を算出する。処理の詳細を図17のフローチャートに示す。ステップS500では,シミュレーション精度計算時間が目標値を達成しているかどうかを判定する。達成していない場合は,ステップS300に進む。達成している場合は,ステップS600に進む。ステップS600では,シミュレーション実行処理S400で算出したシミュレーション精度と計算時間を,図26に示すシミュレーション精度時間表示領域141aに表示する。図14は,工程LT予測式構築処理S100のフローチャートである。工程LT予測式構築処理では,図25に示す工程LT予測式パラメータ数入力領域131aからパラメータ2入力領域131cに利用者が入力したパラメータを用いて,工程LTを近似的に算出する工程LT予測式を構築する。本例ではLT予測式を,工程LT予測式パラメータの値と,工程LT予測式パラメータ記憶領域の係数欄1106cの値で特定できる線形1次式としている。例えば,工程LT予測式はLT’ijA1Pij1...APARAMNUMPijPARAMNUMのように構築される。ここで,LT’ijは部品番号jの部品が工程番号iの前工程で処理完了してから工程番号iの工程で処理完了するまでの工程LT,Akはパラメータ番号kのパラメータに対する係数,PARAMNUMは工程LT予測式パラメータの数である。本発明は工程LT予測式の形を限定するものではない。線形2次式などを想定してもよい。ステップS101では,シミュレーション結果記憶領域1104または生産実績記憶領域1105から,状態番号2のレコードを抽出し,抽出した全レコードに対して,終了時刻欄1104eまたは1105eの値と開始時刻欄1104fまたは1104fの値の差を算出し,LTijにそれぞれ代入する。ここで,iは工程番号欄1104dまたは1105dの値,jは部品番号欄1104aまたは1105aの値である。ステップS102では,工程情報記憶領域1103から,工程情報テーブルのレコード数を取得し,変数PROCNUMに代入する。PROCNUMは工程数を表す。ステップS103では,カウンタiの値に1を代入し,以後S103を通るたびにiに1を追加する。ステップS104では,各部品が,各工程で処理完了してから次の工程で処理完了するまでの間の,工程LT予測式パラメータの値を算出し,変数PARAMijkに代入する。ここで,PARAMijkは,工程番号iの工程の,部品番号jの部品の工程LTを算出するための,パラメータ番号kのパラメータの値である。ステップS104では,工程LT予測式パラメータを全て取得し,PARAMijkにそれぞれ代入する。例えば,パラメータ番号1のパラメータが設備台数である場合,ステップS104では,工程情報記憶領域1103から工程番号iの工程の設備台数を取得し,PARAMij1にそれぞれ代入する。本発明は,工程LT予測式パラメータを限定するものではない。仕掛作業量や,総作業時間,後工程の仕掛作業量を工程LT予測式パラメータとしてもよい。ステップS105では,LTijを目的変数,PARAMijkを説明変数として回帰分析または単回帰分析を実行し,工程LT予測式を構築する。ここで,算出される重回帰係数または単回帰係数は,工程LT予測式の各パラメータに掛け合わせる係数である。ステップS104の結果,工程LT予測式はLT’ijA1Pij1...APARAMNUMPijPARAMNUMのように構築される。ここで,LT’ijは工程番号iの工程における部品番号jの部品の工程LT,Akはパラメータ番号kのパラメータに対する重回帰係数または単回帰係数,PARAMNUMは工程LT予測式パラメータの数である。本発明は,工程LT予測式の係数を算出する方式を限定するものではない。例えば,係数の変更と誤差評価を繰り返して,係数を探索する方式などを用いてもよい。ステップS106では,ステップS104で算出した重回帰係数または単回帰係数を工程LT予測式領域パラメータ記憶領域1106の係数欄1106dに格納する。ステップS107では,カウンタiがPROCNUMに等しいかを判定する。等しい場合,工程LT予測式構築処理S100を終了する。等しくない場合ステップS103に戻る。つまり,ステップS104からステップS106までの処理は,工程数分繰り返す。図15は,LT予測誤差算出処理S200を示すフローチャートである。本例では,LT予測式を用いて算出した工程LTと,過去に実施したシミュレーション結果または生産実績における工程LTの差分を集計し,差分からLT予測誤差の平均値を算出する。本発明は,LT予測誤差算出方式を限定するものではない。工程LTの予測誤差のばらつきなどを算出してもよい。ステップS201では,工程LT予測式パラメータ記憶領域1106からレコード数を取得し,変数PARAMNUMに代入する。PARAMNUMはパラメータ数である。ステップS202では,シミュレーション結果記憶領域1104または生産実績記憶領域1105から,各工程を通過する部品数を算出し,変数PARTNUMiにそれぞれ代入する。PARTNUMiは工程番号iの工程を通過する部品数である。ステップS203では,工程LT予測式構築処理S100で構築した工程LT予測式を用いて,予測LTを全て算出し,変数LT’ijにそれぞれ代入する。ここで,LT’ijは工程番号iの工程を通過する部品番号jの部品の予測LTである。ステップS204では,カウンタiの値に1を代入し,以降S204を通るたびに,iに1を追加する。ステップS205では,工程LTに対する予測LTの誤差を算出し,変数ERRORijにそれぞれ代入する。ERRORijには,値を代入する。ここで,ERRORijは工程番号iの工程の,部品番号jの部品に対する予測LTの誤差である。ステップS206では,ERRORAVEiにPARTNUMiを代入する。ここで,ERRORAVEiは,工程番号iの工程に対する,予測LT誤差の平均値である。ステップS207では,カウンタiがPROCNUMに等しいかを判定する。等しい場合,LT予測誤差算出処理S200を終了する。等しくない場合,ステップS204に戻る。つまり,ステップS205からステップS206までの処理は,工程数分繰り返す。図16は,簡略化工程決定処理S300を示すフローチャートである。本例においては,簡略化工程決定処理S300は,LT予測誤差の最も小さい工程を簡略化工程として選択する。本発明は,簡略化工程決定処理を限定するものではない。LT予測誤差が閾値より低い工程の中からランダムに簡略化工程を選択する,などの方式を用いてもよい。ステップS301では,LT予測誤差及び簡略化対象工程記憶領域1107の,簡略化欄1107cの値がFALSEのレコードの中で,最小のLT予測誤差を持つレコードのレコード番号を取得し変数RECORDIDに代入する。図13で示したように,本例の製造ラインシミュレーションモデル構築処理では,簡略化工程決定処理S300およびシミュレーション実行処理S400を,シミュレーション精度計算時間の目標値を達成するまで繰り返すため,簡略化工程決定処理S300実施時には,いくつかの工程が簡略化対象として選択されている場合がある。簡略化工程決定処理S300では,簡略化対象として選択されておらず,最小のLT予測誤差を持つ工程を選択し,簡略化対象として選択する。ステップS302では,ステップS302で取得したレコードの簡略化欄にTRUEを格納する。図17は,シミュレーション実行処理S400を示すフローチャートである。シミュレーション実行処理の方式としては,イベントドリブンシミュレーションや,タイムドリブンシミュレーションがあるが,本例では,イベントドリブンシミュレーションのフローチャートを示す。本発明は,シミュレーション実行処理の方式を限定するものではない。タイムドリブンシミュレーションを用いてもよい。イベントドリブンシミュレーションは,イベントをイベント管理情報記憶領域1109に記憶し,イベント管理情報記憶領域1109に格納されているイベントを,イベント時刻欄1109gの値の小さい順に処理する方式である。イベントの種類毎に処理の内容が異なり,一つのイベントは別のイベントを生成する。イベントリスト内のイベントを全て処理すると,シミュレーションが終了となる。本実施例では,イベントの種類として,作業完了,発送の2つのイベントを想定する。図18は,本実施例のイベントに対する処理の概略図である。作業完了イベントに対する処理は,作業完了イベントの対象工程にある作業未完了の部品を,作業完了済みの部品にする処理である。発送イベントに対する処理は,3つの処理で成り立っている。処理は,発送イベントの対象部品を,発送イベント対象工程の次工程の工程前バッファへ移動させる処理である。処理終了後,発送イベント対象工程の工程前バッファに仕掛があるかどうか判定し,仕掛がある場合は処理に進む。仕掛が無い場合は発送イベント処理を終了する。処理では,発送イベント対象工程の工程前バッファ仕掛品を,発送イベント対象工程へ移動させる。処理終了後,発送イベント対象工程の前工程に作業完了済み部品があるかどうか判定し,作業完了済み部品がある場合は,処理に進む。ない場合は発送イベント処理を終了する。処理では,前工程の作業完了済み部品を対象に,発送イベントを生成する。図17に戻り,ステップS401では,現在時刻を取得し,変数TSTARTに代入する。取得した時刻は,ステップS414において,計算時間を算出するために用いる。ステップS402では,全投入品を対象に,投入工程における作業完了イベントをイベント管理情報記憶領域1109に追加する。投入工程は,作業の行われない工程であり,全投入品が必ず1番目に通る工程であるため,投入工程における作業完了状態は,初工程前バッファの空き待ちである状態と同一である。そのため,まず全投入品に対して投入工程の作業完了状態に設定することで,実際の製造ラインにおける,ライン稼動開始時の状態をシミュレーションモデル上に再現する。ステップS403からステップS412は,イベント管理情報テーブルにレコードがある間,繰り返す。ステップS404では,イベント管理情報記憶領域1109より,イベント時刻欄の値が最も小さいイベントのレコードを選択する。ステップS405では,ステップS404で選択したイベントが,簡略化対象工程への発送イベントであるかを判定する。簡略化対象工程への発送イベントである場合,ステップS408に進む。条件を満たさない場合,ステップS406に進む。ステップS406に進む場合は,工程の簡略化を考慮しない通常のシミュレーション実行方式となる。ステップS408に進む場合は,工程LT予測式構築処理S200で構築したLT予測式を用いて工程LTを算出するシミュレーション実行方式となる。ステップS406では,イベント処理を実行する。イベント処理は,イベントの種類毎に処理の内容が異なり,一部のイベントは別のイベントを生成する。詳細を図18のフローチャートに示す。ステップS407では,処理済みのイベントをイベント管理情報記憶領域1109から削除する。ステップS408では,ステップS404で選択したイベントの工程番号欄1109fの値で特定される工程における,部品番号欄1109dの値で特定される部品の予測LTを算出する。ステップS408は,予測LT算出処理ステップS203と同様の処理であるため,説明を省略する。ステップS409では,イベント管理情報記憶領域1109に新しいレコードを追加し,イベント種類番号欄1109bの値を1に,イベント種類名称欄1109cの値を作業完了に,部品番号欄1109d,品種番号欄1109e,工程番号欄1109fの値をステップS404で選択した発送イベントと同じ値に,時刻欄1109gの値をに設定する。ステップS410では,シミュレーション結果領域1104に新しいレコードを追加し,部品番号欄1104a,工程番号欄1104dの値をステップS409で追加した作業完了イベントと同じ値に,状態番号欄1104bの値を2に,状態名称欄1104cの値を作業に,開始時刻欄1104eの値をステップS404で選択した発送イベントのイベント時刻と同じ値に,終了時刻欄1104fの値をステップS409で追加した作業完了イベントのイベント時刻と同じ値に設定する。ステップS411では,工程前バッファへの発送イベントをイベント管理情報記憶領域1104から削除する。ステップS412では,イベント管理情報テーブルにレコードがあるかどうか判定する。あるならS403に戻り,ないならS413に進む。ステップS413では,シミュレーション精度集計処理S413を実行する。シミュレーション精度集計処理S413は,構築パラメータ記憶領域1108に格納された製造ラインシミュレーション精度評価指標に基づいて,シミュレーション精度を算出する。処理の詳細を図24のフローチャートに示す。ステップS414では,現在時刻を取得し変数TFINISHに代入し,変数TSIMにを代入する。TSIMは,計算時間である。図19は,イベント処理S406を示すフローチャートである。ステップS4061では,イベントの種類を判定する。ステップS404で選択されたイベントのイベント種類番号欄1109bの値が1である場合,ステップS4062に進む。イベント種類番号欄1109bの値が2である場合,ステップS4063に進む。ステップS4062では,作業完了イベント処理S4062を実行する。作業完了イベントは,工程前バッファにおける作業前停滞状態の完了時刻を記録すると共に作業の完了時刻を記録し,発送イベントを生成する。処理の詳細を図20のフローチャートに示す。ステップS4063からステップS4065では,発送イベントを処理する。ステップS4063では,対象部品発送処理を実行する。対象部品発送処理S4063は,図19における処理に相当する。処理の詳細を図21のフローチャートに示す。ステップS4064では,工程前バッファ発送処理を実行する。工程前バッファ発送処理S4064は,図19における処理に相当する。処理の詳細を図22のフローチャートに示す。ステップS4065では,前工程発送処理を実行する。前工程発送処理S4065は,図19における処理に相当する。処理の詳細を図23のフローチャートに示す。図20は,作業完了イベント処理を示すフローチャートである。ステップS4062aでは,イベント管理情報記憶領域1109に新しいレコードを追加し,イベント種類番号欄1109bの値を2に,イベント種類名称欄1109cの値を発送に,部品番号欄1109dの値,品種番号欄1109eの値,工程番号欄1109fの値,時刻欄1109gの値を,ステップS404で選択されたイベントの対応する欄の値にそれぞれ設定する。ステップS4062bでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,部品番号欄1104a,工程番号欄1104dの値が作業完了イベントと同じで,状態番号欄1104bの値が2であるレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4062cでは,ステップS4062bで検索したシミュレーション結果記憶領域1104のレコードiに対して,終了時刻欄1104fの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109gの値に設定する。ステップS4062dでは,シミュレーション結果記憶領域1104に新しいレコードを追加する。部品番号欄1104aの値をステップS404で選択されたイベントの部品番号欄1109aの値と同じに,工程番号欄1104dの値をステップS404で選択されたイベントの工程番号欄1109fの値と同じに,状態番号欄1104bの値を3に,状態名称欄1104cの値を作業後停滞に,開始時刻欄1104eの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109gの値に設定する。図21は,対象部品発送処理S4063を示すフローチャートである。対象部品発送処理S4063では,ステップS404で選択されたイベントの部品番号欄1109dの値で特定される部品を,工程番号欄1109fの値で特定される工程の次の工程に発送する処理を実行する。ステップS4063aでは,品種情報記憶領域1102から,品種番号欄1102a,工程番号欄1102dの値がステップS404で選択されたイベントと同じレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4063bでは,品種情報記憶領域1102のレコードi1の工程番号欄1102dの値を取得し変数PROCNEXTに代入し,作業時間欄1102eの値を取得しTIMENEXTに代入する。ステップS4063cでは,工程情報記憶領域1103から,工程番号欄1103aの値がPROCNEXTのレコードを検索し,変数iにそれぞれ代入する。ステップS4063dでは,レコードiの工程前バッファ容量欄1103d,設備台数欄1103cの値を取得し,変数BUFLIM’とDEVLIM’にそれぞれ代入する。ステップS4063eでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,工程番号欄1104dの値がイベントと同じ工程で作業中の部品数を算出し,変数DEVに代入する。ステップS4063fでは,シミュレーション結果テーブルから,工程番号PROCNEXTの工程の工程前バッファに仕掛っている部品数,工程番号PROCNEXTの工程で作業中の部品数を算出し,変数BUF’,DEV’にそれぞれ代入する。ステップS4063gでは,変数BUFLIM’が変数BUF’より大きいかどうかを判定する。大きければステップS4063hに進む。大きくなければ対象部品発送処理S4063を終了する。ステップS4063hでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,部品番号欄1104aの値,工程番号欄1104dの値がイベントと同じで,状態番号が3のレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4063iでは,ステップS4063hで検索したレコードiの終了時刻欄1104fの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109gの値に設定する。ステップS4063jでは,変数DEVLIM’が変数DEV’より大きいかどうかを判定する。大きければステップS4063lに進む。大きくなければステップS4063kに進む。ステップS6063kでは,シミュレーション結果記憶領域1104に新しいレコードを追加し,部品番号欄1104aの値をステップS404で選択されたイベントの部品番号欄1104aの値と同じに,工程番号欄1104dの値をProNEXTに,状態番号欄1104bの値を1に,状態名称欄1104cの値を作業前停滞に,開始時刻欄1104eの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109gの値に設定する。ステップS4063lでは,イベント管理情報記憶領域1109に新しいレコードを追加し,イベント種類番号欄1109bの値を1に,イベント種類名称欄1109cの値を作業完了に,部品番号欄1109dの値,品種番号欄1109eの値をステップS404で選択されたイベントと同じに,工程番号欄1109fの値をPROCNEXTに,時刻欄1109gの値をに設定する。ステップS4063mでは,シミュレーション結果記憶領域1104に新しいレコードを追加し,部品番号欄1104aの値をステップS404で選択されたイベントの部品番号欄1109aの値と同じに,工程番号欄1104dの値をPROCNEXTに,状態番号欄1104bの値を2に,状態名称欄1104cの値を作業に,開始時刻欄1104eの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109gの値に設定する。図22は,工程前バッファ発送処理S4064を示すフローチャートである。ステップS4064aでは,工程情報記憶領域1103から,工程番号欄1103aの値がステップS404で選択されたイベントと同じレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4064bでは,工程情報記憶領域1103のレコードiの工程前バッファ容量欄1103dの値を取得し変数BUFLIMに代入し,設備台数欄1103cの値を取得し変数DEVLIMに代入する。ステップS4064cでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,工程番号がイベントと同じ工程の工程前バッファに仕掛っている部品数,工程で作業中の部品数を算出し,変数BUF’,DEV’にそれぞれ代入する。ステップS4064dでは,変数DEVLIMが変数DEVより大きいかを判定する。大きければ,ステップS4064eに進む。大きくなければ,工程前バッファ発送処理S4064を終了する。ステップS4064eでは,変数BUFが0より大きいかを判定する。大きければ,ステップS4064fに進む。大きくなければ,工程前バッファ発送処理S4064を終了する。ステップS4064fでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,イベントと同じ工程の工程前バッファで,作業前停滞状態である部品を検索し,部品番号,品種番号を変数PART,KINDにそれぞれ代入する。ステップS4064gでは,品種情報記憶領域1102から,品種番号欄1102aの値がKINDであり,工程番号欄1102dの値がステップS404で選択されたイベントと同じレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4064hでは,ステップS4064gで検索したレコードの作業時間欄1102eの値を取得し,変数TIMEに代入する。ステップS4064iでは,イベント管理情報記憶領域1109に新しいレコードを追加し,イベント種類番号欄1109bの値を1に,イベント種類名称欄1109cの値を作業完了に,部品番号欄1109dの値をPARTに,品種番号欄1109eの値をKINDに,工程番号欄1109fの値をステップS404で選択されたイベントの工程番号欄1109fの値に時刻欄1109gの値をに設定する。ステップS4064jでは,シミュレーション結果記憶領域1104に新しいレコードを追加し,工程番号欄1104dの値をステップS404で選択されたイベントの工程番号欄1109gの値と同じに,部品番号欄1104aの値をPARTに,状態番号欄1104bの値を2に,状態名称欄1104cの値を作業に,開始時刻欄1104eの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109gの値に設定する。ステップS4064kでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,部品番号欄1104aの値,工程番号欄1104dの値がステップS404で選択されたイベントと同じ,状態番号欄1104の値が1であるレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4064lでは,ステップS4064kで検索したレコードの終了時刻欄1104fの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109fの値に設定する。図23は,前工程発送処理S4065を示すフローチャートである。ステップS4065aでは,品種情報記憶領域1102から,品種番号欄1102a,工程番号欄1102dの値がイベントと同じであるレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4065bでは,品種情報記憶領域1102のレコードi1の工程番号欄1102dの値を取得し,変数PROCBEFに代入する。ステップS4065cでは,工程情報記憶領域1103から,工程番号欄1103aの値がイベントと同じであるレコードを検索し,レコード番号を変数iに代入する。ステップS4065dでは,シミュレーション結果テーブルから,工程番号PROCBEFの工程で作業中の部品数を算出し,変数DEVに代入する。ステップS4065eでは,変数DEVの値が0より大きいかを判定する。大きいなら,ステップS4065fに進む。大きくなければ,前工程発送処理S4065を終了する。ステップS4065fでは,レコードiの工程前バッファ容量を取得し変数BUFLIMに代入する。ステップS4065gでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,工程番号欄1104dの値がイベントと同じ工程の工程前バッファで作業前停滞状態の部品数を算出し,変数BUFに代入する。ステップS4065hでは,変数BUFLIMの値が変数BUFの値より大きいかを判定する。大きいなら,ステップS4065iに進む。大きくなければ,前工程発送処理S4065を終了する。ステップS4065iでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,作業前停滞状態であり,次工程がステップS404で選択されたイベントの対象工程と同じである部品を検索し,部品番号,品種番号を変数PART,KINDにそれぞれ代入する。ステップS4065jでは,イベント管理情報記憶領域1109に新しいレコードを追加し,部品番号欄1109dの値をPARTに,品種番号欄1109eの値をKINDに,工程番号欄1109fの値をPROCBEFに,時刻欄1109gの値をステップS404で選択されたイベントの時刻欄1109gの値に設定する。図24は,シミュレーション精度集計処理S413を示すフローチャートである。シミュレーション精度集計処理は,シミュレーション結果テーブルから,利用者が設定した生産性指標の値を集計する。本例では,平均製造LTを集計するが,本発明は集計する生産性指標を限定するものではない。平均仕掛や,スループットを集計してもよい。ステップS413aでは,シミュレーション結果記憶領域1104から,部品番号欄1104aの値の最大値を取得し変数PARTNUMに代入し,部品番号欄1104aの値をすべて取得し変数PART1PART2...PARTPARTNUMにそれぞれ代入する。ステップS413bでは,カウンタiの値に1を代入し,繰り返しの度に1追加する。ステップS413cではシミュレーション結果記憶領域1104から,部品番号欄1104aの値がPARTi,工程番号欄1104dの値が1であるレコードを検索し,そのレコードの開始時刻欄1104eの値を取得し,変数STARTiに代入する。ステップS413dではシミュレーション結果記憶領域1104から,部品番号欄1104aの値がPARTiのレコードの中で,工程番号欄1104dの値が最大であるレコードを検索し,そのレコードの終了時刻欄1104fの値を取得し,変数FINISHiに代入する。ステップS413eでは,カウンタiの値がPARTNUMならS413fに進み,PARTNUM以外ならS413bに戻る。つまり,ステップS413cからステップS413dまでの処理は,部品数分繰り返す。ステップS413fでは,LTAVEにDATANUMを代入する。LTAVEは全部品の平均製造LTである。図25は入力画面の一例を示す概略図である。図25は製造ラインシミュレーションモデル構築のパラメータを設定するための入力画面例であり,当該入力画面は例えば,工程LT予測式パラメータ数入力領域131a,パラメータ1入力領域131b,パラメータ2入力領域131c,製造ラインシミュレーション精度評価指標入力領域131d,製造ラインシミュレーション精度目標値入力領域131e,製造ライン計算時間目標値入力領域131f,入力情報決定ボタン領域131g,を有する。当該入力画面で入力された情報は前記記憶部110の工程LT予測式パラメータ記憶領域1106に格納される。パラメータ1入力領域131b,パラメータ2入力領域131cに入力された情報は,工程LT予測式パラメータ記憶領域1106のパラメータ名称欄1106bに格納され,工程LT予測式構築処理S100,予測LT算出処理S203に用いられる。製造ラインシミュレーション精度評価指標入力領域131d,製造ラインシミュレーション精度目標値入力領域131e,製造ライン計算時間目標値入力領域131fに入力された情報は構築パラメータ記憶領域1108の値欄1108bに格納され,シミュレーション精度集計S413およびシミュレーション精度計算時間の目標達成判定処理S500に用いられる。図26~図28は,出力画面の一例を示す概略図である。図26は,シミュレーション精度計算時間を表示する表示画面例であり,当該表示画面は例えば,シミュレーション精度時間表示領域141a,LT予測誤差表示ボタン領域142bを有する。LT予測誤差表示ボタン領域141bを選択することで,図27のLT予測誤差および簡略化工程の表示画面が表示される。シミュレーション精度時間表示領域141aには,シミュレーション精度集計処理S413で算出した平均製造LTであるLTAVE,およびシミュレーション実行処理S400で算出した計算時間TSIMが表示される。利用者は表示された結果から,どの結果がシミュレーション精度および計算時間の目標値を達成したのか確認する。また,LT予測誤差および簡略化工程を確認すべき結果を判断し,LT予測誤差表示ボタン領域141bを選択することで,LT予測誤差および簡略化工程の結果を確認する。図27は,前記記憶部110のLT予測誤差及び簡略化対象記憶領域1106およびLT予測誤差及び簡略化対象工程記憶領域1107の情報を表示するための表示画面であり,当該表示画面は例えば,LT予測誤差グラフ表示領域142a,LT予測誤差表表示領域142b,工程LT予測式表示ボタン領域142c,簡略化選択結果表示領域142d,を有する。工程LT予測式表示ボタン領域142cを選択することで,図28の工程LT予測式の表示画面が表示される。LT予測誤差グラフ表示領域142aおよびLT予測誤差表表示領域142bには,LT予測誤差算出処理S200で算出し,LT予測誤差及び簡略化対象記憶工程1107に格納された情報が表示される。簡略化選択結果表示領域142dには,簡略化工程決定処理S300で決定され,LT予測誤差及び簡略化対象記憶工程1107の簡略化欄1107cに格納された情報が表示される。利用者は表示された結果から,各工程のLT予測誤差および簡略化された工程を確認する。LT予測誤差を確認することで利用者は改善すべき工程を判断できる。例えば,予測誤差の大きい工程は設備停止などによる突発的な停滞が多く発生していると判断し,設備停止の原因を調査する。また,LT予測誤差および簡略化工程を確認することで,工程LT予測式の詳細を確認すべき工程を利用者が判断し,工程LT予測式表示ボタン領域142cを選択することで,工程LT予測式を確認する。図28は,前記記憶部110のLT予測誤差及び簡略化対象記憶領域1107の情報を表示するための表示画面であり,当該表示画面は例えば,工程LT予測式表示領域143a,を有する。工程LT予測式表示領域143aには,工程LT予測式パラメータ記憶領域1106の係数欄1106dに格納された情報を基に構築された工程LT予測式を表す曲線あるいは直線,および工程LT予測式構築処理S100で算出された工程LTの値をグラフに表示する。利用者は表示された結果から,工程LTのデータの中で,予測LTから大きく外れているデータを確認し,その原因を調査することで,工程の改善案を立案することができる。"