"処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスのスケジュール策定支援方法であって、前記工程毎の通過所要時間を前工程の稼働状況、並びに自工程の処理能力、稼働状況及び休止状況で表わすように構築された待ち行列モデルを用いることにより、所望の工程での通過所要時間を算出することを特徴とする製造プロセスのスケジュール策定支援方法。前記工程毎に通過所要時間Wについて構築された待ち行列モデルは、設備が処理実施中である確率PB=ρX1ρY、平均発生率/平均処理率で定義される設備利用率ρX、休止時間/歴時間で定義される設備休止率ρY、平均処理時間EX、平均休止時間EY、処理間隔ばらつき比CSX、休止間隔ばらつき比CSY、前工程稼働率ρLを用いて、下式101、102で表わされることを特徴とする請求項1に記載の製造プロセスのスケジュール策定支援方法。前記工程毎の仕掛数を表わすように構築されたモデルを用いることにより、所望の工程での仕掛数を算出し、前記工程毎に仕掛数Nについて構築されたモデルは、平均通過所要時間W、平均仕掛数N、平均発生率λを用いて、下式103で表わされることを特徴とする請求項2に記載の製造プロセスのスケジュール策定支援方法。処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスのスケジュール策定支援装置であって、前記工程毎の通過所要時間を前工程の稼働状況、並びに自工程の処理能力、稼働状況及び休止状況で表わすように構築された待ち行列モデルを用いることにより、所望の工程での通過所要時間を算出する手段を備えたことを特徴とする製造プロセスのスケジュール策定支援装置。処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスのスケジュール策定を支援するためのプログラムであって、前記工程毎の通過所要時間を前工程の稼働状況、並びに自工程の処理能力、稼働状況及び休止状況で表わすように構築された待ち行列モデルを用いることにより、所望の工程での通過所要時間を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。この種の技術として、特許文献1及び2に開示されている技術は、複数の製品を複数の設備工程で製造する際に、各設備工程に割当てられる負荷が平準化されるような生産計画立案に関するものであるが、これらの技術において、各設備工程の通過所要時間処理待ち滞留時間及び仕掛製品数については、確率論的に求められるものではなく、山積みスケジュールの立案後に逐次算出されるものである。そのため、大規模生産においては、生産順列の組合せが膨大となり、直近のコンピュータの処理能力をもってしても、計算負荷が増大、過大となる問題がある。また、特許文献3に開示されている技術は、離散事象モデルと生産物流シミュレーターを使用することを特徴とするものであるが、各工程の通過所要時間処理待ち滞留時間及び仕掛製品数については、確率論的に求めるものではなく、個別事象のスケジューリングの積算結果に対して逐次する。そのため、大規模生産においては、生産順列の組合せが膨大となり、計算負荷が増大、過大となる問題がある。また、特許文献4に開示されている技術は、複数製品を生産する混流生産工程におけるロットサイズと生産優先度の異なる複数の仕掛待ちロットの生産計画立案を行うものであるが、各工程の通過所要時間処理待ち滞留時間及び仕掛製品数については、確率論的に求めるものではない。また、特許文献5に開示されている技術は、加工ラインにおけるバッファ制御装置に関するものであるが、各工程の通過所要時間処理待ち滞留時間及び仕掛製品バッファ数については、個別処理の山積み結果に対して逐次算出されるものであり、確率論的に求めるものではない。また、特許文献6、7、8に開示されている技術は、処理能力が異なる多段の複数工程を有し工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合わせて製造する製造プロセスにおいて、工程フロー及び工期を確率論的に求めることを特徴とするものであるが、各工程の通過所要時間処理待ち滞留時間については、製品種類毎の過去実績を収集し参照することにより決定しており、工程毎に通過所要時間について構築された待ち行列モデルを用いて確率論的に求めるものではない。上記のように、既存の生産、製造、処理計画立案は、シミュレーターを用いる等により個別事象を逐次算定し、それぞれの事象について評価関数を用いて比較して最適な事象を選択する方案が大半であり、計算機の負荷が増大/過大となる問題があった、さらに、全体製造工期及び納期達成率の算定については、確率論的な手法を用いた提案もなされてはいるが、各工程設備の通過所要時間処理待ち滞留時間については、過去実績を収集し参照する方案に留まっており、各工程の通過所要時間を確率論的に、したがって、計算機負荷が軽微かつ簡易に算定可能な方案は提案されていない。処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合わせて大規模に製造する製造プロセスにおいては、各工程で時間毎に発生する負荷、発生と処理のバランス、それらの結果としての仕掛と通過所要時間処理待ち滞留時間を長期間に亘って予測することが極めて難しく、これらがある程度変動することを許容せざるを得ないが、実際の工程設備においては仕掛品置場バッファも有限であり、通過所要時間処理待ち滞留時間及び仕掛製品数を一定の範囲内で制御することが極めて重要な課題となっている。本発明は、上記のような点に鑑みてなされたものであり、処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスにおいて、工程毎の通過所要時間、更には仕掛数を確率論的に算出し、製造プロセスのスケジュール策定を支援できるようにすることを目的とする。本発明の製造プロセスのスケジュール策定支援方法は、処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスのスケジュール策定支援方法であって、前記工程毎の通過所要時間を前工程の稼働状況、並びに自工程の処理能力、稼働状況及び休止状況で表わすように構築された待ち行列モデルを用いることにより、所望の工程での通過所要時間を算出することを特徴とする。また、本発明の製造プロセスのスケジュール策定支援方法の他の特徴とするところは、前記工程毎に通過所要時間Wについて構築された待ち行列モデルは、設備が処理実施中である確率PB=ρX1ρY、平均発生率/平均処理率で定義される設備利用率ρX、休止時間/歴時間で定義される設備休止率ρY、平均処理時間EX、平均休止時間EY、処理間隔ばらつき比CSX、休止間隔ばらつき比CSY、前工程稼働率ρLを用いて、下式101、102で表わされる点にある。また、本発明の製造プロセスのスケジュール策定支援方法の他の特徴とするところは、前記工程毎の仕掛数を表わすように構築されたモデルを用いることにより、所望の工程での仕掛数を算出し、前記工程毎に仕掛数Nについて構築されたモデルは、平均通過所要時間W、平均仕掛数N、平均発生率λを用いて、下式103で表わされる点にある。また、本発明の製造プロセスのスケジュール策定支援装置は、処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスのスケジュール策定支援装置であって、前記工程毎の通過所要時間を前工程の稼働状況、並びに自工程の処理能力、稼働状況及び休止状況で表わすように構築された待ち行列モデルを用いることにより、所望の工程での通過所要時間を算出する手段を備えたことを特徴とする。また、本発明のプログラムは、処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスのスケジュール策定を支援するためのプログラムであって、前記工程毎の通過所要時間を前工程の稼働状況、並びに自工程の処理能力、稼働状況及び休止状況で表わすように構築された待ち行列モデルを用いることにより、所望の工程での通過所要時間を算出する処理をコンピュータに実行させる。本発明によれば、処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスにおいて、工程毎の通過所要時間、更には仕掛数を確率論的に算出し、製造プロセスのスケジュール策定を支援することができる。以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。本実施形態では、処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合せて製造する製造プロセスとして、鉄鋼業における厚板の製造プロセスにおける精整工程を対象とする。厚板の製造プロセスでは、スラブを加熱した状態で所定の厚みや幅まで圧延した後、複数のプレートに剪断し、精整した上で、製品を倉庫に配置する。圧延後に行われる工程は、例えばエンドシャー、本検査、徐冷、段積徐冷、手入れ、矯正CL、OL、ガス、塗装、USTUltrasonictester、電溶、SBマーキング、SD、熱処理ノルマ、クエンチ、テンパー、立会、倉庫入庫配山等、多岐にわたり、製品毎に適宜な工程が組み合わせて実施される。また、同工程でも複数種存在することがある。このように厚板の製造プロセスにおける精整工程は、処理能力及び処理発生率が異なる複数工程を有し、通過工程が異なる多品種の製品を組合せて大規模生産を行うプロセスである。さらに、製造開始段階において、通過工程が確定していないことから、製造工期受注~出荷の予測、制御が困難であり、工期短縮が長年の課題となっている。ところで、中間仕掛在庫量は日当りの平均生産量と製造工期の積に、生産計上倉庫成品在庫量は日当りの平均出荷量と倉庫滞留日数の積に略等しく、適正な成品在庫量は製造工期のばらつきと狙いとする荷揃率から定まることを考慮すると、中間成品在庫量を削減するためには、製造工期の短縮と荷揃のばらつき低減が必須であることが理解される。しかしながら、現状は、両者の影響因子と連関メカニズムを定量的に把握し、精密かつ最適に制御する生産スケジューリングが為されているとは言い難い。今後、製造工期を短縮し、更なる在庫削減を達成するためには、まず両者に影響を及ぼす因子とそれらの連関メカニズムを定量的に記述可能なモデルを構築しておく必要がある。製造工期モデルに対しては、多品種の製品毎の工程フロー通過工程の組合せ発生率、工程フロー毎の製造工期のばらつき、工程フロー毎の製造工期と工程毎の通過所要時間処理待ち滞留時間の関係を簡易的に記述することが求められる。そこで、工程毎の通過所要時間を記述可能なモデルを構築することを目的として、厚板の製造プロセスへの待ち行列モデルの適用を検討した。待ち行列モデルを製造プロセスに適用する場合の定式化厚板の製造プロセスの精整工程のように、発生の頻度及び間隔、処理の間隔にばらつきがある場合の工程毎の通過所要時間以下、待ち時間滞留時間~仕掛ともいうの解析には待ち行列理論QueuingSystemTheoryの適用が有効である非特許文献1~9。ところで、生産設備へ待ち行列理論を適用する場合、計画/突発を含む設備休止の扱いが問題となる。そこで、発生がランダムで継続時間が一般分布で表現される設備休止があり、発生間隔頻度、処理間隔頻度及び処理時間がいずれも一般分布にて表現される場合の待ち時間/仕掛数の平均値を求める式の導出を試みた。設備休止が時間当り平均δ回発生し設備休止の発生間隔はδ1、設備休止発生から処理開始設備故障の場合は復旧までに要するまでの時間の平均値がγ1稼働開始の発生頻度が時間当りγ回であるとすると、設備休止発生と設備稼働開始が処理の状況に全く依存しないものとすると、設備休止と稼働のサイクルの平均値はδ1γ1であるから、設備が稼働Up/休止Downしている確率PuとPdは、それぞれ下式1、2のように表わされる。材料の平均発生率時間毎平均発生数をλλ1:発生間隔平均、平均処理時間をEX≡EX=μ1:処理間隔平均とすると、設備休止がない場合の通常の待ち行列と同様に、設備利用率ρXは下式3にて表わされる。次に、設備の処理状況に応じた待ち時間について考える非特許文献10。まず、確率論的なランダム変数について考える必要がある。事象Aの発生を意味する離散ランダム変数Iを下式4にて定義する。この場合、離散ランダム変数Iの期待値EIは、事象Aの発生している時間比率と等しいことから下式5が成り立つ。次に、正のランダム変数Xについて離散ランダム変数Iを下式6にて定義する。上記の離散事象と同様に、正のランダム変数Xの期待値は、累積確率分布関数を用いて下式7にて与えられる。この式は、連続の正のランダム変数の期待値に関する重要な性質を表わしている。上式は、ランダム変数が離散的なNである場合には下式8と書き換えられる。正のランダム変数Xの高次のモーメントは、上記の性質を用いて求めることができる。すなわち、Xのn次のモーメントは下式9と定義されるが、上式において、x=yy及びdx=nyn1dyを用いて変換を行うと、Xのn次のモーメントに対して下式10が得られる。次いで、確率論的なランダムプロセスである{X}を0,t間に均一に分散した任意の時点で観察することを考える。観察点におけるプロセスの状態の確率は、t→∞とすることで求められる。観察点から現在処理中のプロセスが完了するまでの時間長さは残存期間residuallifeorresidualtimeと呼ばれ、Xrにて表わされる。一般的に問題となるのは、PrXr≦x或いはEXrである。任意のxr>0に対して、任意のプロセスの処理完了における残存期間Rは下式11にて定義される。これは、R=minX,xrを意味している。したがって、Xr≦xrとなる累積確率分布関数は下式12のように表わされる。これより、Xrの確率密度関数fXrは下式13で、Xrの期待値EXrは下式14であるから、式10を用いるとy=xr、n=2として、下式15が得られる。平均待ち時間は、サービス規律先着順:FCFS、後着順:LCFS、無作為選択、最短順等に因らず一定であることから、簡単のため、最も一般的な先着順について考えることとする。処理と休止は完全に独立であるものとすると、ある成品が処理のために設備に滞留する時間の期待値は、成品1枚当りの処理時間と休止1回当りの休止時間の平均値を、それぞれEX、EYとして、処理中に休止が発生することにより処理時間の延長を考慮した場合、EXとなる。平均仕掛数がNであるとすると、仕掛成品に起因する待ち時間の平均値W1は下式16にて表わされる。任意の時刻における処理中の成品の処理残時間Xrの期待値を上述のようにEXrと表わすとすると、この材料の処理に対応する待ち時間の期待値はEXrとなる。ここで、設備が処理実施中である確率がPBである総合利用率と定義するならば、成品発生のPASTAPoissonarrivalsseetimeaverages性により、設備の処理実施中に成品が発生する確率はPBに等しいことが分かる。したがって、任意の時刻における処理中の成品処理残時間に起因する待ち時間の平均値W2は下式17にて表わされる。同様に、設備が休止中に成品が発生する確率はPdに等しいから、休止中の休止残時間Yrの期待値をEYrとすると、任意の時刻における休止残時間に起因する待ち時間の平均値W3は下式18にて表わされる。したがって、待ち時間の合計期待値Wは下式19となる。ところで、処理中の成品の処理残時間と休止中の休止残時間の期待値、EXrとEYrは、それぞれ式15を用いて下式20、21にて表わされる。さらに、仕掛数と待ち時間の平均値については、下式22に示すリトルの公式Little’sLawが成り立つことが知られている。また、設備が処理実施中である確率PBは下式23にて表わされる。式20~23を式19に代入すると、下式24になる。式24をWについて整理し、式2よりPd=ρY/1ρY、式3よりλEX=ρXであることを用いると、下式25が導出される。式25に示すように、工程毎に、待ち時間Wを、前工程の稼働状況、並びに自工程の処理能力、稼働状況及び休止状況で表わす待ち行列モデルが構築される。待ち時間W及び仕掛数Nが安定的に定まるための必要条件は、式25の右辺の分母1-PB>0であるから下式26となり、また、ある時間内では発生数と処理数が釣合っていることから下式27となり、整理すると、下式28が得られる。式25において、右辺の第1項は発生処理ばらつき影響項、第2項は休止時間影響項となっている。このように、待ち行列理論の適用により、待ち時間Wに占める発生処理のばらつきと休止時間の影響を定量的に分離できることがわかる。図4に示すように、厚板の製造プロセスの精整工程における工程α、βでは待ち時間に対する休止時間の寄与は90を超えている。一方、バッチ工程では、逆に発生処理ばらつきの寄与が高い。待ち行列モデルの製造プロセスへの適用次に、待ち行列モデルの製造工程への適用を考える。上記の結果より、ある時間内例えば月内の発生数が決まれば、上限処理率μ0も一定であることから、ρo1-ρY実稼働率:作業率と稼働率の積は一定となることが分かる。すなわち、待ち時間Wの最短化仕掛数Nの最小化は式26及び式28の条件下にて式25及び式22で表わされる平均待ち時間W及び平均仕掛数Nを最小化する問題であることが理解される。式25を用いると、待ち時間Wの最短化、更には式22で表わされる仕掛数Nの最小化のためには、以下が有効であることが示唆される。1拡大係数1-PB1の最小化、すなわち総合利用率PBの最小化1-1設備利用率ρXの最小化→平均発生率λの最小化→前工程稼働率ρLの最大化→平均処理率μの最大化→作業率ρoの最大化式25に表わされるように、設備利用率ρXの最小化により、総合利用率PBを小さくして待ち時間Wの短縮が可能である。1-2設備休止率ρYの最小化式25に表わされるように、設備休止率ρYの最小化により、総合利用率PBを小さくして待ち時間Wの短縮が可能である。2平均処理時間EXの最小化式25の発生処理ばらつき影響項に表わされるように、平均処理時間EXの最小化1回あたり処理時間の短縮化、すなわち処理細分化により待ち時間Wの短縮が可能である。3平均休止時間EYの最小化式25の休止時間影響項に表わされるように、平均休止時間EYの最小化1回あたり休止時間の短縮、すなわち休止細分化により待ち時間Wの短縮が可能である。4処理間隔ばらつき比CSXの最小化式25発生処理ばらつき影響項に表わされるように、処理間隔ばらつき比CSXの最小化により待ち時間Wの短縮が可能である。5休止間隔ばらつき比CSYの最小化式25の休止時間影響項に表わされるように、休止間隔ばらつき比CSYの最小化により待ち時間Wの短縮が可能である。上記1~5のうち、2平均処理時間EXの最小化には、基本的に設備増強が伴う。また、4処理間隔ばらつき比CSXの最小化や5休止間隔ばらつき比CSYの最小化には、設備安定化に加え、生産管理の高度化が必要となる。したがって、作業スケジュール策定の観点からいえば、これら2平均処理時間EXの最小化、4処理間隔ばらつき比CSXの最小化、5休止間隔ばらつき比CSYの最小化は現実的ではない。それに対して、1拡大係数1-PB1の最小化では、前工程稼働率ρLの増大投入負荷平準化や作業率ρoの向上稼働平準化を図ればよい。この場合に、設備利用率ρXと設備休止率ρYとは相互に従属するので、精緻な制御が必要となる。また、実稼働率ρo1-ρYは一定であるため、作業率ρoを向上させる場合には稼働率1-ρYの低下を伴う。また、3平均休止時間EYの最小化には、例えば休止時間の合計は一定として休止回数を増大させ、一回当たりの休止時間の短縮を図ればよい。特に待ち時間に対する休止時間の寄与の高い工程α、β等では平均休止時間EYの最小化が有効である。図2に、工程αでの各種実績値を示す。また、図3に、工程βでの各実績値を示す。期間A~Gはそれぞれ半年6ヶ月である。図6には、工程αにおける実績と本待ち行列理論モデルによる予測との関係を示し、aに実績通過所要時間と、実績値を用いて式25で求めた予測通過所要時間との関係を、bに実績平均仕掛数と、実績値を用いて式22で求めた予測平均仕掛数との関係を示す。また、図7には、工程βにおける実績と本待ち行列理論モデルによる予測との関係を示し、aに実績通過所要時間と、実績値を用いて式25で求めた予測通過所要時間との関係を、bに実績平均仕掛数と、実績値を用いて式22で求めた予測平均仕掛数との関係を示す。本待ち行列理論モデルによる予測は、通過所要時間W、仕掛数Nともに実績と良く適合しており、本待ち行列理論モデルを適用する妥当性が確認された。図8aには、工程αにおける前工程稼働率ρL及び作業率ρoと、待ち時間Wとの関係を示す。また、図8bには、工程αにおける前工程稼働率ρL及び作業率ρoと、仕掛数Nとの関係を示す。なお、発生数は8310[sheet/月]、処理能率は22.7[sheet/hour]であった。ケースIでは前工程稼働率ρL=0.85、作業率ρo=0.85であり、式25、22から、待ち時間Wは62.8、仕掛数Nは713である。このケースIから、例えば前工程稼働率ρL=0.91、作業率ρo=0.93に変更したケースIIでは、式25、22から、待ち時間Wは11.1、仕掛数Nは126になり、ケースIと比較すると、1/5~1/6程度まで低減させられることがわかる。なお、白抜きの欄は、総合利用率PBが1を超えて、式25が解なしとなる領域である。また、図9aには、工程βにおける前工程稼働率ρL及び作業率ρoと、待ち時間Wとの関係を示す。また、図9bには、工程βにおける前工程稼働率ρL及び作業率ρoと、仕掛数Nとの関係を示す。なお、発生数は12787[sheet/月]、処理能率は29.8[sheet/hour]であった。ケースIIIでは前工程稼働率ρL=0.95、作業率ρo=0.80であり、式25、23から、待ち時間Wは34.4、仕掛数Nは606である。このケースIIIから、例えば作業率ρo=0.92に変更したケースIVは、式25、22から、待ち時間Wは9.7、仕掛数Nは171になり、ケースIIIと比較すると、1/3~1/4程度まで低減させられることがわかる。なお、白抜きの欄は、総合利用率PBが1を超えて、式25が解なしとなる領域である。稼働率の定義図10には、ある工程におけるサイクルタイム[min]と、稼働率[]及び処理能力[sheet/hour或いはトン/hour]との関係の実績例を示す。サイクルタイムとは、当該工程において、ある材料の処理を終えた後、次の材料の処理を終えるまでの時間である。この工程の場合、図10に示すように、サイクルタイムが10[min]程度までで稼働率が急上昇するとともに、相対的に処理能力が急低下する。その後は、サイクルタイムが長くなると、稼働率が徐々に上がるとともに、相対的に処理能力が徐々に下がる。したがって、サイクルタイムの閾値を定めて、稼働率を定義する必要がある。ここで、各工程において、日毎処理能力[sheet/day或いはトン/day]は稼働率に略依存することがわかっている。そこで、あるサイクルタイムについて、稼働率と日毎処理能力との相関係数を求める。これを複数のサイクルタイムについて行い、相関係数が最も高くなるサイクルタイムを閾値と定め、その閾値での稼働率を当該工程での稼働率として定義する。スケジュール策定支援以下、上述したように厚板の製造プロセスへ待ち行列モデルを適用して、製造プロセスのスケジュール策定を支援する形態を説明する。図1は、実施形態に係る製造プロセスのスケジュール策定支援装置100の構成を示す。101は入力部であり、スケジュールを策定しようとする期間、例えば現時点から一月の発生数が入力される。発生数が決まれば、上限処理率μ0も一定であることから、ρo実稼働率:作業率と稼働率の積は一定となる。102は演算部であり、所望の工程について、式25を用いることにより、前工程稼働率ρL、作業率ρoを変更しながら待ち時間Wの変動を算出して、図8aや図9aに示したような表を作成する。また、所望の工程について、式22を用いることにより、前工程稼働率ρL、作業率ρoを変更しながら仕掛数Nの変動を算出して、図8bや図9bに示したような表を作成する。なお、所望の工程について、式25、式22を用いることにより、平均休止時間EYを変更しながら待ち時間Wや仕掛数Nの変動を算出するようにしてもよい。103は出力部であり、演算部102での演算結果、例えば図8a、bや図9a、bに示したような表を不図示の表示装置に表示する。スケジュール策定者は、出力部103から出力される結果を参照して、各工程について、待ち時間W及び仕掛数Nが、それぞれ工期及び置場能力の許容範囲内となるようにするには、前工程の稼働状況例えば前工程稼働率ρLや自工程の稼働状況及び休止計画例えば作業率ρo、稼働率1-ρY、平均休止時間EYをどのようにすればよいかを決定することができる。基本的に、前工程の稼働率を高くするほど、自工程の作業率、処理率を高く稼働率を低くするほど、自工程の平均休止時間を短くするほど、待ち時間Wを短縮し、仕掛数Nを低減することができる。しかしながら、前工程の稼働率を高くするほど、前工程の作業費や燃料費が増大する、自工程の作業率、処理率を高く稼働率を低くするほど、自工程の作業負荷が増大し次工程から見た前工程の稼働率が低下する、自工程の平均休止時間を短くするほど、休止回数が増大し休止/稼働の段取りロスが増大するデメリットが発生することから、これらを勘案しつつ、工期及び置場能力の許容範囲内となるスケジュールを策定する必要がある。以上のように、処理能力が異なる多段複数工程を有し、工程毎の処理発生率が異なる複数種類の製品を組み合わせて製造する製造し、工程間の製品フローは一様ではなくネットワーク的であり、すなわち、各工程に発生する要処理材の発生を時系列に予測することが極めて難しく、そのために各工程の処理負荷及び能率を時系列で予測することも極めて難しく、それらの結果としての通過所要時間と仕掛を長期間に亘って予測することが極めて難しい製造プロセス中において、各工程の稼働/休止を監視、制御する場合に、当該工程への発生率の平均とばらつき、すなわち複数の前工程の処理率の総和の平均とばらつき、当該工程の処理能率の平均とばらつき、当該工程の休止発生頻度と休止時間の平均とばらつきを考慮し、待ち行列理論に基づく確率論的モデルを用いることにより、稼働/休止計画に応じた通過所要時間及び仕掛数を確率論的に簡易に算出し、これらを適性に制御することが可能となる。本発明の製造プロセスのスケジュール策定支援装置は、具体的にはCPU、ROM、RAM等を備えたコンピュータシステムにより構成することができ、CPUがプログラムを実行することによって実現される。本発明の製造プロセスのスケジュール策定支援装置は、一つの装置から構成されても、複数の機器から構成されてもよい。また、本発明の目的は、上述した製造プロセスのスケジュール策定支援機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM等を用いることができる。"