JP2018077822A - 生産支援システム、及び生産支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 複数の工程により生産される製品の生産を適切に行う。
【解決手段】 製品と、製品の生産のために実施される各工程の実施時期との間の関係である工程知識情報を記憶している工程知識情報記憶部１１２と、生産する製品の情報を取得する注文情報取得部１４１と、製品の情報、及び工程知識情報に基づき、製品の生産のために実施する各工程の実施時期に関する実施工程情報を生成する実施工程情報生成部２０５と、各工程の条件の情報である制約条件情報を取得する制約条件取得部３０２と、制約条件情報に基づき、制約条件を満たす、製品の製造における各工程の実施時期に関する実施可能工程情報を生成する実施可能工程情報生成部３０３と、実施可能実施工程情報に基づき、工程知識情報を更新する学習部２０３と、実施可能工程情報を、製品の生産工程の情報として出力する出力部１３２と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、生産支援システム、生産支援方法、及び生産支援プログラムに関する。

特許文献１には、製造業における生産計画に関する技術として、仕掛在庫を軽減するための立案方法が開示されている。すなわち、特許文献１には、「これまでの生産計画作成方法及びその装置は、後工程での面揃えの情報が考慮されていないために、工程の最後に仕掛在庫が発生してしまうという課題があった。そこで、後工程のユニットが必要とする複数基板を最小限の仕掛在庫で、後工程の生産直前に同時に面揃え供給することを可能とする」立案方法が記載されている。

また、特許文献２には、作業員の経験則データベースを使って生産計画を立案する方法が記載されている。すなわち、特許文献２には、「割り付け候補となる生産ロットを、前記生産ロットの生産条件情報の評価項目ごとに過去の割り付け候補の選択結果により構築された経験則データベースに基づいて評価した第１評価値と、割り付け候補となる生産ロットを前記第１評価値が高いものから順に各生産ラインでの生産計画シミュレーションを実施して求めた生産結果の予測結果である第２評価値とから求めた、割り付け候補の生産ロットと割り付け候補生産ラインの割り付けの評価結果である第３評価値に基づいて割り付け候補の生産ロットに順位を付けて出力し、前記順位を付けて出力された割り付け候補の内から特定の生産ロットを前記生産ラインに割り付け、前記特定の生産ロットに基づいて学習して前記経験則データベースを更新する生産計画作成方法」が開示されている。

特開２００４−１４５４３６号公報 特開２０１２−１９４７１２号公報

しかし、多くの製造業では、生産計画を立案する際は、機械（設備）の再起動コストを考慮するといった経験的要素も必要である。すなわち、各工程において使用される機械の起動には相当のコストや時間がかかるが、このような要素は、作業者の経験によって最適な起動条件（起動回数や起動時間）が知られていくためである。しかし、このような要素は、明確なルールで記述するのが困難であるため、特許文献１の方法では、これらの要素が考慮できない。

一方、特許文献２は、作業員の経験則データベースを使って計画を立案するものであるが、生産における工程が複数存在する場合には、各工程に制約条件があるため、これらの制約条件を全部充足しなければならない。しかし、特許文献２の計画方法は、制約条件を考慮していないため、複数の工程から構成される生産の計画には適用できない。

本発明はこのような背景に基づきなされたものであり、複数の工程により生産される製品の生産を適切に行うための、生産支援システム、生産支援方法、及び生産支援プログラムを提供することにある。

上記課題を解決するための本発明の一つは、プロセッサ及びメモリを備え、複数の工程を実施することにより生産される製品の生産を支援する生産支援システムであって、製品と、製品の生産のために実施される各工程の実施時期との間の関係である工程知識情報を記憶している工程知識情報記憶部と、生産する製品の情報を取得する注文情報取得部と、前記取得した製品の情報、及び前記工程知識情報に基づき、前記取得した製品の生産のために実施する各工程の実施時期に関する情報である実施工程情報を生成する実施工程情報生成部と、各前記工程に関して設定されている条件の情報である制約条件情報を取得する制約条件取得部と、前記取得した制約条件情報に基づき、前記設定されている条件を満たす、前記取得した製品の製造における各工程の実施時期に関する情報である実施可能工程情報を生成する実施可能工程情報生成部と、前記生成した実施可能実施工程情報に基づき、前記工程知識情報を更新する学習部と、前記生成した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する出力部と、を備える。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明によれば、複数の工程により生産される製品の生産を適切に行うことができる。

図１は、本実施形態に係る生産支援システムの構成の一例を示す図である。 図２は、生産支援システム１を構成する各情報処理装置のハードウェア構成の一例を説明する図である。 図３は、最終／最初工程理想計画作成装置１０４が備える機能の一例を説明する図である。 図４は、理想計画立案装置１０５が備える機能の一例を説明する図である。 図５は、計画候補立案装置１０６が備える機能の一例を説明する図である。 図６は、計画候補選択装置１１０が備える機能の一例を説明する図である。 図７は、作業者用端末１０９が備える機能の一例を説明する図である。 図８は、注文情報ＤＢ１０１の一例を示す図である。 図９は、制約条件ＤＢ１０２の一例を示す図である。 図１０は、理想計画ＤＢ１０７の一例を示す図である。 図１１は、計画候補ＤＢ１０８の一例を示す図である。 図１２は、実行計画ＤＢ１１１の一例を示す図である。 図１３は、生産支援処理を説明するフローチャートである。 図１４は、理想計画生成支援画面の一例を説明する図である。 図１５は、実行計画生成支援画面の一例を説明する図である。 図１６は、算出開始工程情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１７は、理想計画作成処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１８は、計画候補作成処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１９は、学習処理の詳細を説明するフローチャートである。

本発明を実施するための形態につき、以下図面を用いて説明する。
（システム構成）
まず、システムの構成について説明する。

図１は、本実施形態に係る生産支援システムの構成の一例を示す図である。同図に示すように、生産支援システム１は、複数の工程を実施することにより生産される製品の生産を支援する情報処理システムであり、作業者用端末１０９、及び自動立案システム１０３を含んで構成されている。なお、以下では、製品の生産にあたって最初に実施される工程（最上流の工程）を、最初工程といい、製品の生産にあたって最後に実施される工程（最下流の工程）を、最終工程という。

自動立案システム１０３は、最終／最初工程理想計画作成装置１０４、理想計画立案装置１０５、計画候補立案装置１０６、及び計画候補選択装置１１０の各情報処理装置（コンピュータ）を含んで構成されている。また、自動立案システム１０３は、工程知識ＤＢ１１２、理想計画ＤＢ１０７、計画候補ＤＢ１０８、及び実行計画ＤＢ１１１の各データベースを備える（ＤＢ：データベース。以下同様）。

最終／最初工程理想計画作成装置１０４、及び理想計画立案装置１０５は、製品の生産のために実施する各工程の実施時期に関する情報（例えば、各工程の設備に注文ロットが導入される順序等の情報。以下、このような情報を理想計画という。）を算出する。

理想計画は、例えば、複数の製品（ロット）の生産の注文を受けた場合、各工程に使用される各設備に、どのロットをどの順番（時間帯）で導入して稼動させるかを定めた、製品の生産計画である。

具体的には、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、実施時期の算出を最初に行う工程（以下、最終／最初工程、又は算出開始工程という）を特定し、特定した最終／最初工程と、作業者用端末１０９から取得した、製品の注文に関する情報（以下、注文情報という。詳細は後述。）とに基づき、最終／最初工程の実施時期に関する情報（以下、最終／最初工程理想計画、又は算出開始工程情報という。詳細は後述。）を生成する。そして、理想計画立案装置１０５は、最終／最初工程理想計画作成装置１０４が生成した最終／最初工程理想計画に基づき、理想計画を生成する。

計画候補立案装置１０６は、指定された条件（後述する制約条件情報によって特定される条件）を満たす、各工程の実施時期に関する情報（以下、計画候補という。詳細は後述。）を、複数生成する。

計画候補は、例えば前出の例では、各工程で使用される各設備の運用上・技術上の制約を満たした上で、各設備にどのロットをどの順番（時間帯）で導入して稼動させるかを定めた、製品の実践的な生産計画である。

計画候補選択装置１１０は、生成した複数の計画候補のうち、所定数（例えば一つ）の計画候補を特定する。なお、以下では、特定された計画候補を実行計画という。

工程知識ＤＢ１１２（以下、工程知識情報記憶部ともいう）は、理想計画を作成するための知識データベースであり、具体的には、製品と、製品の生産のために実施される各工程の実施時期との間の関係である工程知識情報を記憶している。工程知識情報は、後述するように、機械学習等によってその情報が更新される。

注文情報ＤＢ１０１は、理想計画の算出に必要な注文情報を記憶している。注文情報は、例えば、生産予定の製品の注文や、製品の過去の注文履歴を含む。また、注文情報には、例えば、顧客に依頼された製品の種類、数量、納期などの情報が含まれる。

制約条件ＤＢ１０２は、各前記工程に関して設定されている条件の情報である制約条件情報を記憶している。制約条件情報は、例えば、各工程における製品の製造能力、生産する製品の仕様、各工程における製品の仕様と当該工程の前後の工程における製品との仕様の差などの情報を含む。また、制約条件情報は、例えば、製品の納期、又は製品の数量に関する情報を含む。

理想計画ＤＢ１０７は、理想計画を工程ごとに記憶している。また、計画候補ＤＢ１０８は、計画候補を工程ごとに記憶している。実行計画ＤＢ１１１は、実行計画を記憶している。

なお、本実施形態では、各ＤＢは、一般的なPC（PC：Personal Computer）等の情報処理装置や、一般的なデータベースソフトウェアによって構成されているものとする。これらによって、検索機能や更新機能が提供される。

（ハードウェア構成）
次に、生産支援システム１を構成する各情報処理装置のハードウェア構成について説明する。

図２は、生産支援システム１を構成する各情報処理装置のハードウェア構成の一例を説明する図である。同図に示すように、各情報処理装置は、ＣＰＵ４０１、メモリ４０２、インタフェース４０３、ネットワークインタフェース４０４、キーボード４０５、出力装置４０６、マウス４０７、及び記憶装置４０８を備える。

ＣＰＵ４０１は、例えば中央処理装置(Central Processing Unit)であり、メモリ４０２に記録されている、または予め記憶装置４０８からメモリ４０２に転送されたプログラムを実行することができるプロセッサである。なお、プログラムは、必要に応じて、着脱可能な記憶媒体によって導入されてもよい。この場合は、前記記憶媒体を読み取るための装置をインタフェース４０３に接続する。このような前記記憶媒体を読み取る装置としては、例えば、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク等）や、フラッシュメモリが利用可能な装置である。また、プログラムは、必要に応じて、ネットワークインタフェース４０４によって、通信媒体（例えは、通信回線や通信回線上の搬送波）を介して、各情報処理装置に導入されてもよい。

メモリ４０２は、プログラムやデータを一時的に記録する。インタフェース４０３は、記憶媒体等を接続する装置である。ネットワークインタフェース４０４は、他の情報処理装置と通信をするための装置である。

キーボード４０５は、情報の入力を受け付ける。出力装置４０６は、モニタ等であり、各種の情報を出力する。マウス４０７は、出力装置４０６に出力されるポインタの位置を変更し、また、当該マウス４０７に備わるボタンへの入力を受け付けることにより、画面上の位置を指定すると共に所定の処理の指示をＣＰＵ４０１に伝える。なお、マウス４０７は、例えばタッチパネルによって代替することもできる。この場合、ポインタに係る機能は省いてもよい。

記憶装置４０８は、プログラム又はデータを記憶する。記憶装置４０８は、例えば、磁気ディスクや不揮発性メモリ（例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（））等によって構成される。この場合、記憶装置４０８に格納されたプログラム又はデータは、例えば、記憶装置４０８の電源がＯＦＦとなった後にＯＮになった場合でも保持される。なお、記憶装置４０８には、予めオペレーティングシステム（ＯＳ：Operating System）が導入されていてもよい。このようにすることで、ファイル名を用いてプログラムを指定することができるようになる。ここで、ＯＳとは、計算機の基本ソフトウェアのことであり、一般に広く知られたＯＳを用いることができる。本実施形態では、ＯＳが導入されているとする。

（機能）
次に、各情報処理装置が備える機能について説明する。

図３は、最終／最初工程理想計画作成装置１０４が備える機能の一例を説明する図である。同図に示すように、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、注文情報取得部１４１、及び最終／最初工程理想計画作成部１４２を備える。注文情報取得部１４１は、生産する製品の情報（注文情報）を取得する。最終／最初工程理想計画作成部１４２は、最終／最初工程理想計画（算出開始工程情報）を生成する。

図４は、理想計画立案装置１０５が備える機能の一例を説明する図である。同図に示すように、理想計画立案装置１０５は、理想計画生成部２０５、学習方式選択部２０１、学習入力処理部２０２、学習部２０３、及び学習出力処理部２０４を備える。

理想計画生成部２０５（以下、実施工程情報生成部ともいう）は、注文情報取得部１４１が前記取得した製品の情報、及び前記工程知識情報に基づき、注文情報取得部１４１が前記取得した製品の生産のために実施する各工程の実施時期に関する情報である実施工程情報（理想計画）を生成する。

具体的には、例えば、前記実施工程情報生成部は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することにより、前記実施工程情報を生成する。以下、このような工程に関する情報の生成方式を、フォワード方式という。

また、例えば、前記実施工程情報生成部は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成する。以下、このような工程に関する情報の生成方式を、バックワード方式という。

さらに、前記実施工程情報算出部は、前記実施工程情報を生成する際の指標を取得し、取得した前記指標に従って前記実施工程情報を生成する。なお、前記指標とは、例えば、製品の数量、又は製品の生産完了時期（例えば、納期）に関する情報等である。

学習部２０３は、後述する実施可能工程情報生成部が生成した実施可能実施工程情報に基づき、前記工程知識情報を更新する（学習する）。学習部２０３は、ニューラルネットワークなどの機械学習技術を用いて構築された学習モデルを含んで構成されている。

学習部２０３は、製品とその実施工程に関する情報の入力が受け付けると、従来行われているパターンと類似する、製品の生産工程に関する情報を出力する学習器である。本実施形態では、学習部２０３は、２種類の学習器を備える。第１の学習器（以下、逆方向の学習器という）は、後工程を入力とし、前工程を出力とする、バックワード方式による学習器である。一方、第２の学習器（以下、順方向の学習器という）は、前工程を入力とし、後工程を出力とする、フォワード方式による学習器である。

具体的には、前記学習部は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新するか、又は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新する。

学習方式選択部２０１は、順方向の学習器、又は、逆方向の学習器の選択を受け付ける。すなわち、学習方式選択部２０１は、最終工程から遡って製品の生産工程を学習するか、又は、最初工程から後工程に向かって製品の生産工程を学習するかを選択する処理部である。

学習入力処理部２０２は、学習部２０３に情報を入力する。学習出力処理部２０４は、学習部２０３が学習した（更新した）情報を出力する。

図５は、計画候補立案装置１０６が備える機能の一例を説明する図である。同図に示すように、計画候補立案装置１０６は、探索入力処理部３０１、制約条件入力処理部３０２、探索部３０３、及び計画候補出力部３０４を備える。

探索入力処理部３０１は、実行計画を実行計画ＤＢ１１１から読み込む処理部である。

制約条件入力処理部３０２（以下、制約条件取得部ともいう）は、各前記工程に関して設定されている条件の情報である制約条件情報を制約条件ＤＢ１０２から取得する。例えば、前記制約条件取得部は、前記制約条件情報として、前記工程において使用される設備の使用条件に関する情報を含む情報を取得する。

探索部３０３（以下、実施可能工程情報生成部ともいう）は、制約条件取得部が前記取得した制約条件情報に基づき、前記設定された条件を満たす、注文情報取得部１４１が前記取得した製品の製造における各工程の実施時期に関する情報である実施可能工程情報（計画候補）を生成する。すなわち、探索部３０３は、各工程の制約条件に基づき、計画候補を立案する処理部である。探索部３０３は、制約プログラミングなどの数理計画技術を用いて構築された計画モデルを含んで構成されている。計画モデルは、制約条件を満たす複数の計画候補を探索することができる。

例えば、前記実施可能工程情報生成部は、前記実施可能工程情報として、前記設備の使用条件を満たす、複数の前記実施可能工程情報を生成する。

さらに、前記実施可能工程情報生成部は、複数の前記実施可能工程情報を生成し、生成した各前記実施可能工程情報と、前記生成した実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した前記類似性に基づき、最も前記実施工程情報と類似する前記実施可能工程情報を特定する。

計画候補出力部３０４は、探索部３０３が前記生成した実施可能工程情報（計画候補）を、計画候補ＤＢ１０８に出力する。

図６は、計画候補選択装置１１０が備える機能の一例を説明する図である。同図に示すように、計画候補選択装置１１０は、計画候補選択部１１１を備える。計画候補選択部１１１は、探索部３０３が作成した複数の計画候補のうち、所定数（例えば一つ）の計画候補を特定する。

図７は、作業者用端末１０９が備える機能の一例を説明する図である。作業者用端末１０９は、ユーザ（例えば、生産支援システム１の管理者や、製品の生産に関わる者。以下同様。）が操作する情報処理装置（コンピュータ）である。同図に示すように、作業者用端末１０９は、ユーザ入力部１３１、及び結果出力部１３２を備える。ユーザ入力部１３１は、注文情報等の各種の情報の入力を受け付ける。

結果出力部１３２（以下、出力部ともいう）は、前記実施可能工程情報生成部が前記生成した実施可能工程情報を、注文情報取得部１４１が前記取得した製品の生産工程の情報として出力する。具体的には、前記出力部は、前記実施可能工程情報生成部が前記特定した実施可能工程情報を、注文情報取得部１４１が前記取得した製品の生産工程の情報として出力する。

（データベース）
次に、生産支援システム１が備えるデータベースについて説明する。

図８は、注文情報ＤＢ１０１の一例を示す図である。同図に示すように、注文情報ＤＢ１０１は、注文番号５０１、納期５０２、数量５０３、及び品種５０４の各項目を含む、少なくとも１つ以上のレコードを有する。注文番号５０１には、顧客等からの注文を識別する情報（以下、注文番号という）が格納される。納期５０２には、注文番号５０１の注文に対して、製品を納品する時期（例えば、納品の期限。以下、納期という）が格納される。例えば、納期５０２には、出荷までの日数が格納される。数量５０３には、注文番号５０１の注文により指定された製品の数（以下、注文数量という）が格納される。品種５０４には、注文番号５０１の注文により指定された製品の種類を特定する情報（以下、品種という）が格納される。なお、注文情報ＤＢ１０１は、前記の各項目に加えて、製品の生産に必要な他の項目を含んでいてもよい。

図９は、制約条件ＤＢ１０２の一例を示す図である。同図に示すように、制約条件ＤＢ１０２は、工程番号６０１、決定変数６０２、及び制約条件６０３の各項目を含む、少なくとも１つ以上のレコードを有する。工程番号６０１には、各工程を識別する番号（以下、工程番号という）が格納される。決定変数６０２には、工程番号６０１の工程に課せられている条件又は制約を決定している要素の情報（以下、決定変数という）が格納され、例えば、製品の納期、製品の注文数量、又は製品の品種を示す情報が格納される。制約条件６０３には、決定変数６０２の要素による条件又は制約の内容（以下、制約条件という）が格納され、例えば、各工程の期限に関する条件や、各工程に使用される設備に関する条件（機械等の設備の起動コストや起動時間に関する情報）が格納される。なお、決定変数６０２や制約条件６０３には、製品の生産に影響する天気に関する情報が含まれていてもよい。

図１０は、理想計画ＤＢ１０７の一例を示す図である。同図に示すように、理想計画ＤＢ１０７は、工程番号７０２、製造順序７０１、注文番号７０３、納期７０４、数量７０５、品種７０６の各項目を含む、少なくとも１つ以上のレコードを有する。このうち、工程番号７０２、注文番号７０３、納期７０４、数量７０５、及び品種７０６はそれぞれ、制約条件ＤＢ１０２の工程番号６０１、注文情報ＤＢ１０１の注文番号５０１、注文情報ＤＢ１０１の納期５０２、注文情報ＤＢ１０１の数量５０３、及び注文情報ＤＢ１０１の品種５０４に対応する。製造順序７０１には、工程番号７０２の工程において行われる製品の製造の順序（注文に対する各製品の製造順序）を特定する情報（以下、製造順序番号という）が格納される。製造順序番号は、製造の優先順位を示す値である。

図１１は、計画候補ＤＢ１０８の一例を示す図である。同図に示すように、計画候補ＤＢ１０８は、工程番号８０２、計画候補番号８０１、製造順序８０３、注文番号８０４、納期８０５、数量８０６、及び品種８０７の各項目を含む、少なくとも１つ以上のレコードを有する。このうち、工程番号８０２、製造順序８０３、注文番号８０４、納期８０５、数量８０６、及び品種８０７はそれぞれ、制約条件ＤＢ１０２の工程番号６０１、理想計画ＤＢ１０７の製造順序７０１、理想計画ＤＢ１０７の注文番号７０３、理想計画ＤＢ１０７の納期７０４、理想計画ＤＢ１０７の数量７０５、及び理想計画ＤＢ１０７の品種７０６に対応する。

計画候補番号８０１には、計画候補を識別する情報（以下、計画候補番号という）が格納される。

図１２は、実行計画ＤＢ１１１の一例を示す図である。実行計画ＤＢ１１１は、工程番号９０３、採用された計画候補番号９０１、理想計画との距離９０２、製造順序９０４、注文番号９０５、納期９０６、数量９０７、及び品種９０８の各項目を含む、少なくとも１つ以上のレコードを有する。このうち、工程番号９０３、製造順序９０４、注文番号９０５、納期９０６、数量９０７、及び品種９０８はそれぞれ、理想計画ＤＢ１０７の工程番号６０１、理想計画ＤＢ１０７の製造順序７０１、注文情報ＤＢ１０１の注文番号５０１、注文情報ＤＢ１０１の納期５０２、注文情報ＤＢ１０１の数量５０３、及び注文情報ＤＢ１０１の品種５０４に対応する。

採用された計画候補番号９０１には、採用された計画候補（すなわち実行計画）を特定する情報（以下、採用計画候補番号という）が格納される。理想計画との距離９０２には、上記採用された計画候補と理想計画との間の類似性を示す情報が格納される。本実施形態では、両者の距離を示す情報が格納される。この距離の算出方法は後述する。

以上に説明した各情報処理装置の機能は、各情報処理装置のハードウエアによって、もしくは、各情報処理装置のＣＰＵ４０１（プロセッサ）が、メモリ４０２や記憶装置４０８に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。

（処理）
次に、生産支援システム１において行われる処理について説明する。

図１３は、製品の生産のために行われる工程の実施計画を生成するとともにその学習を行う処理（以下、生産支援処理という）を説明するフローチャートである。生産支援処理は、例えば、作業者用端末１０９に所定の入力がなされた場合に開始される。

同図に示すように、まず最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、注文情報ＤＢ１０１と通信することにより、作業者用端末１０９から入力された注文情報を取得する（Ｓ１２０１）。例えば、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、所定期間に発注された注文（例えば、納期の近い１週間分の注文）の注文情報を取得する。

そして、作業者用端末１０９は、Ｓ１２０１で取得された注文情報を最終／最初工程理想計画作成装置１０４から取得し、取得した注文情報を出力する（Ｓ１２０２）。これにより、注文情報の内容をユーザに確認させる。

なお、上記の通信は、一般的な通信やＲＰＣ（Remote Procedure Call）等によって行われる。以下でも、このような方法によって各情報処理装置と各ＤＢとの間の通信が行われるものとする。

次に、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、Ｓ１２０１で取得された注文情報に基づき、最終／最初工程理想計画を生成する（Ｓ１２０３）。本処理（以下、算出開始工程情報生成処理という）の詳細は後述する。

そして、理想計画立案装置１０５は、Ｓ１２０３で算出した最終／最初工程理想計画に基づき、各工程についての理想計画を生成する（Ｓ１２０４）。本処理（以下、理想計画作成処理という）の詳細は後述する（図１４）。さらに、理想計画立案装置１０５は、Ｓ１２０４で生成した理想計画を、理想計画ＤＢ１０７に登録する（Ｓ１２０５）。

また、計画候補立案装置１０６は、制約条件ＤＢ１０２から、制約条件情報を取得する（Ｓ１２０６）。そして、計画候補立案装置１０６は、Ｓ１２０６で取得した制約条件情報に基づき、少なくとも１つ以上の計画候補を生成する（Ｓ１２０７）。本処理（以下、計画候補立案処理という）の詳細は後述する。

次に、計画候補選択装置１１０は、Ｓ１２０７で作成した計画候補のそれぞれと、理想計画との類似性を算出する（Ｓ１２０８）。本実施形態では、類似性の算出のために、距離の算出を行う。この距離の算出は、例えば

に基づいて行われる。ここで、ＫＮ_i、及びＬＮ_iはそれぞれ、計画候補及び理想計画における製造順序ｉの注文の納期であり、ＫＳ_i、及びＬＳ_iはそれぞれ、計画候補及び理想計画における製造順序ｉの注文の数量であり、ＫＨ_i、及びＬＨ_iはそれぞれ、計画候補及び理想計画における製造順序ｉの注文の品種である。また、ＫＨ_iとＬＨ_iが同じ品種の場合はＫＨ_iとＬＨ_iとの差が０であり、ＫＨ_iとＬＨ_iが異なる品種の場合はＫＨ_iとＬＨ_iとの差が１であるとする。また、計画候補と理想計画との距離Ｄは、計画候補や理想計画における製造順序ｉの注文の距離Ｄ_iの総和である。なお、計画候補と理想計画との距離の算出に際しては、上記の各パラメータの代わりに、各パラメータに対して所定の重み付けの値を乗算した値（重み付けされた各パラメータ）を用いてもよい。

作業者用端末１０９は、Ｓ１２０７で作成した計画候補のうち、採用する計画候補の選択を、ユーザから受け付ける（Ｓ１２０９）。なお、ユーザが計画候補を選択する代わりに、計画候補選択装置１１０等が、理想計画との距離が最も短い計画候補（理想計画と最も類似性が高い計画候補）を自動的に選択するようにしてもよい。

計画候補選択装置１１０は、Ｓ１２０９で選択された計画候補を実行計画として実行計画ＤＢ１１１に登録する（Ｓ１２１０）。また、計画候補選択装置１１０は、Ｓ１２０９で選択された実行計画に関する情報を出力する（Ｓ１２１１）。

続いて、理想計画立案装置１０５は、Ｓ１２０９で選択された実行計画に基づき、各工程の実行計画を学習する（Ｓ１２１２）。本処理（以下、学習処理という）の詳細は後述する。以上で、生産支援処理は終了する（Ｓ１２１３）。
ここで、生産支援処理において表示される画面の一例を説明する。

図１４は、作業者用端末１０９に出力される画面のうち、理想計画を算出する際に表示される画面（以下、理想計画生成支援画面という）の一例を説明する図である。理想計画生成支援画面は、例えば、生産支援処理が開始される際に表示される。

同図に示すように、理想計画生成支援画面１０００は、作業者番号入力ボックス１００１、注文情報表示ボックス１００２、最終／最初工程理想計画選択ボックス１００３、最終／最初工程理想計画選択ボタン１００４、理想計画作成指標選択ボックス１００５、理想計画作成指標選択ボタン１００６、最終／最初工程理想計画作成ボタン１００７、最終／最初工程理想計画表示ボックス１００８、及び保存ボタン１００９の各欄を備える。

作業者番号入力ボックス１００１は、ユーザから、社員番号などの個人番号の入力を受け付ける。注文情報表示ボックス１００２には、Ｓ１２０１で取得した注文情報が出力される。

最終／最初工程理想計画選択ボックス１００３、及び最終／最初工程理想計画選択ボタン１００４は、算出開始工程として、最終工程、又は最初工程のいずれを選択するかの入力を受け付ける。理想計画作成指標選択ボックス１００５、及び理想計画作成指標選択ボタン１００６は、理想計画を生成する際の指標の選択を受け付ける。例えば、製品の納期が早くなるように、理想計画を作成するか、又は、生産される製品の数量が多くなるように、理想計画を作成するか、といった指標である。

最終／最初工程理想計画作成ボタン１００７は、選択された算出開始工程に基づく理想計画の作成の開始を受け付ける。最終／最初工程理想計画表示ボックス１００８は、作成された理想計画の内容を出力する。保存ボタン１００９は、作成された理想計画の保存を受け付ける。

図１５は、作業者用端末１０９に表示される画面のうち、実行計画を作成する際に表示される画面（以下、実行計画生成支援画面という）の一例を説明する図である。実行計画生成支援画面は、例えば、理想計画の作成が開始された際に表示される。

同図に示すように、実行計画生成支援画面１１００は、計画状況表示ボックス１１０１、理想計画表示ボックス１１０２、計画候補表示ボックス１１０３、計画候補選択ボックス１１０４、計画候補選択ボタン１１０５、実行計画表示ボックス１１０６、及び保存ボタン１１０７の各欄を備える。

計画状況表示ボックス１１０１には、理想計画の作成が終了した工程、現在理想計画を作成中の工程、及び、未だ理想計画が作成されていない工程のそれぞれ示す情報が出力される。理想計画表示ボックス１１０２には、現在理想計画を作成中の工程の情報が出力される。計画候補表示ボックス１１０３には、現在作成中の工程の計画候補の情報が出力される。計画候補選択ボックス１１０４、及び計画候補選択ボタン１１０５は、計画候補を表示すると共に計画候補の選択を受け付ける。実行計画表示ボックス１１０６には、計画候補選択ボックス１１０４により選択された計画候補（すなわち、実行計画）の情報が出力される。保存ボタン１１０７は、実行計画表示ボックス１１０６により選択された実行計画の情報の保存を受け付ける。保存が受け付けられると、実行計画が実行計画ＤＢ１１１に記憶される。

次に、生産支援処理における各処理の詳細を説明する。
＜算出開始工程情報生成処理Ｓ１２０３＞

図１６は、算出開始工程情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。同図に示すように、まず作業者用端末１０９は、算出開始工程情報の算出の際の基準（最初工程を算出開始工程とするか、又は、最終工程を算出開始工程とするか）の選択を、最終／最初工程理想計画選択ボックス１００３により受け付け、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、受け付けられた選択の内容を取得する。

また、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、理想計画を作成する際の指標を決定する（Ｓ１３０２）。具体的には、作業者用端末１０９は、理想計画作成指標選択ボックス１００５に対するユーザからの選択を受け付け、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、受け付けられた選択の内容を取得する。なお、本実施形態では、上記指標は、納期の早い理想計画を作成するという指標や、生産量が多い理想計画を作成するという指標であるが、これらの指標に所定の重み付けを付した指標を用いてもよい。

最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、Ｓ１３０１で取得した算出開始工程、及びＳ１３０２で取得した指標に基づき、算出開始工程情報を生成する（Ｓ１３０３）。具体的には、例えば、指標が納期で、算出開始工程が最終工程である場合、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、一般的な計算機能やソート機能を有する情報処理プログラムに基づき、製品の納期が早くなるように、算出開始工程情報を少なくとも１つ以上生成する。また、指標が生産量であり、算出開始工程が最初工程である場合、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、一般的な計算機能やソート機能を有する情報処理プログラムに基づき、製品の生産量が多くなるように、算出開始工程情報を少なくとも１つ以上生成する。

そして、最終／最初工程理想計画作成装置１０４は、Ｓ１３０４で生成した、算出開始工程情報を出力する（Ｓ１３０４）。以上で、算出開始工程情報生成処理は終了する（Ｓ１３０５）。

＜理想計画作成処理Ｓ１２０４＞
次に、理想計画作成処理について詳述する。

図１７は、理想計画作成処理の詳細を説明するフローチャートである。同図に示すように、理想計画立案装置１０５は、学習方式選択部２０１により学習器を選択する（Ｓ１４０１）。すなわち、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理により最終工程が算出開始工程として選択された場合は、逆方向の学習器を選択する。また、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理により最初工程が算出開始工程として選択された場合は、順方向の学習器を選択する。

理想計画立案装置１０５は、理想計画を入力する（Ｓ１４０２）。例えば、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理により最終工程が算出開始工程として選択された場合は、最終工程理想計画を入力する。また、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理により最初工程が算出開始工程として選択された場合は、最初工程理想計画を入力する。

理想計画立案装置１０５は、Ｓ１４０２で入力された理想計画に基づき、その次の工程の理想計画を作成する（Ｓ１４０３）。例えば、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理により最終工程が算出開始工程として選択された場合は、最終工程の前の工程の理想計画を作成する。また、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理により最初工程が算出開始工程として選択された場合は、最終行程の後の程理想計画を作成する。

そして理想計画立案装置１０５は、Ｓ１４０３により作成された理想計画を出力する（Ｓ１４０４）。Ｓ１４０２及びＳ１４０３の処理が、全ての工程について理想計画が作成されるまで繰り返される。

理想計画の作成には、例えば、ニューラルネットワーク学習器と誤差逆伝播法を用いる。ニューラルネットワーク学習器と誤差逆伝播法の詳細は、例えば「Car-following behavior with instantaneous driver-vehicle reaction delay: A neural-network-based methodology、 Transportation Research Part C 36 (2013) 339-351、 Zheng et al」に記載されている方法を用いることができる。

学習入力処理部２０２になされる入力は、例えば、各製品の納期、数量、品種の情報であり、学習出力処理部２０３により出力される情報は、例えば各製品の生産順序（各工程の設備に注文ロットが導入される順序）である。離散値である製造順序については、それぞれの各生産順序が選択される確率を算出し、算出された確率が高い順でその順序を決定する。また、ニューラルネットワーク学習器の階層数は例えば３階層とし、各階層のニューロン数は例えば、第１階層に３個、第２階層に１０個、第３階層に１個とする。また、階層間の活性化関数には、例えばシグモイド関数を利用する。

なお、これらの計算に関しては、一般に入手できる機械学習ソフトを用いることもできる。また、前記では、入出力に係る情報として具体的な数値、項目名、関数名を挙げたが、他の数値、項目名、関数名等を使用してもよい。

理想計画立案装置１０５は、Ｓ１４０２及びＳ１４０３により生成した、各工程に係る理想計画を、理想計画ＤＢ１０７に出力する（Ｓ１４０４）。以上で、理想計画作成処理は終了する（Ｓ１４０５）。

＜計画候補作成処理Ｓ１２０７＞
次に、計画候補作成処理について詳述する。

図１８は、計画候補作成処理の詳細を説明するフローチャートである。同図に示すように、計画候補立案装置１０６は、探索入力処理部３０１により、各工程についての実行計画を実行計画ＤＢ１１１から読み込む（Ｓ１５０１）。

具体的には、理想計画作成処理において逆方向の学習器により理想計画が作成された場合、計画候補立案装置１０６は、探索入力処理部３０１により最初工程から逆方向に、各工程の実行計画を取得する。他方、理想計画作成処理において順方向の学習器で理想計画が作成された場合、計画候補立案装置１０６は、探索入力処理部３０１により最終工程から逆方向に、各工程の実行計画を取得する。

また、計画候補立案装置１０６は、制約条件入力処理部３０２により、各工程の制約条件情報を制約条件ＤＢ１０２から読み込む（Ｓ１５０２）。

計画候補立案装置１０６は、探索部３０３により、計画候補を各工程について作成（探索）する（Ｓ１５０３）。

この探索方法は、例えば制約プログラミングに基づいて行われる。この場合、制約条件入力処理部３０２により入力される情報は、例えば、製品の注文の納期、数量、又は品種や、製品の生産順序、各工程における制約条件である。出力される情報は、例えば、各工程において制約条件を満たしている、各工程における製品の製造順序である。探索アルゴリズムは、例えば、バックトラッキング（Ｂａｃｋｔｒａｃｋｉｎｇ）という探索手法を採用する。なお、バックトラッキングとは、一般的な解探索アルゴリズムの１つであり、ある解を求める場合に、その解が求まる可能性がある手順を試行し、試行した手順により最終的に解が求められた場合には、その求められた解を保存し、一方、試行した手順により解が求められないと判明した場合は、それが判明した時点で１つ前の状態に戻って別の手順を試すという手法である。バックトラッキング探索法では、複数の解を探索することができる。この探索は、例えば、

を用いて解と解の間の距離を算出することにより行われる。そして、一定の距離を保っている解を、計画候補として採用する。例えば、「解１」を探索した後に「解２」を探索した場合、「解２」と「解１」の距離があらかじめ設定した距離Ｘより大きければ、「解２」を計画候補として採用する。

なお、以上の計算に関しては、一般に入手できる数理計画ソフトウェアを用いてもよい。また、本実施形態では、入出力の情報として具体的な数値、項目名、制約条件を挙げたが、他の数値、項目名、制約条件等を用いてもよい。

次に、計画候補立案装置１０６は、計画候補出力部３０４により、計画候補を各工程について出力する（Ｓ１５０４）。以上で計画候補作成処理は終了する（Ｓ１５０５）。

＜学習処理Ｓ１２１２＞
次に、学習処理について詳述する。

図１９は、学習処理の詳細を説明するフローチャートである。同図に示すように、理想計画立案装置１０５は、まず、学習方式選択部２０１により学習器を選択する（Ｓ１６０１）。

具体的には、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理において算出開始工程が最終工程であった場合は、逆方向の学習器を選択する。また、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理において算出開始工程が最初工程であった場合は、順方向の学習器を選択する。

理想計画立案装置１０５は、学習入力処理部２０２によって実行計画を実行計画ＤＢ１１１から読み込み、読み込んだ実行計画における各工程を学習器に入力する（Ｓ１６０２）。具体的には、理想計画立案装置１０５は、算出開始工程情報生成処理により選択された算出開始工程を学習器に入力する。

そして理想計画立案装置１０５は、学習出力処理部２０４により、学習器に入力された実行計画の工程に基づき、次の工程（順方向の工程、又は、逆方向の工程）の実行計画を出力する（Ｓ１６０３）。この処理が、順次繰り返される。

理想計画立案装置１０５は、Ｓ１６０２、及びＳ１０６３により生成した実行計画（全ての工程の実施時期を特定した実行計画）に基づき、工程知識ＤＢ１１２を更新する。すなわち、理想計画立案装置１０５は、学習部２０３により、実行計画を学習する。

この学習における入出力は、例えばニューラルネットワーク学習器を用いる場合、入力層では算出開始工程における製品の納期、数量、品種が入力とされ、出力層ではその他の各工程における製品の製造順序が出力とされる。また、学習方法は、例えば、誤差逆伝播法を用いることにより、ニューラルネットワークのパラメータを更新する。

なお、最初の学習器の学習に際しては、ユーザが予め、入力層と出力層に、過去に行った、各工程及び各工程の実施時期に関する所定の情報（実行計画履歴）を入力しておき、この情報に基づき、誤差逆伝播法を用いてニューラルネットワークのパラメータを更新しておいてもよい。

以上で学習処理は終了する（Ｓ１６０５）。

このように、本実施形態の生産計画支援システム１によれば、工程知識情報に基づき、注文を受けた製品の、各工程の実施時期に関する情報である実施工程情報を生成し、また、各工程に関する制約条件を満たす各工程の実施時期に関する情報である実施可能工程情報を数理計画手法により生成し、さらに、実施可能工程情報に基づき工程知識情報を更新し、実施可能工程情報を製品の生産計画として出力するので、作業員等のユーザは、複数の工程を実施することにより生産される製品の生産を適切に行うことができる。すなわち、本実施形態の生産計画支援システム１によれば、工程知識情報が、実施可能工程情報に基づき更新されていく機械学習を行うので、例えば製品の生産に熟練した者が行ってきた製品の生産計画に基づいて、生産を行うことができる。これにより、ユーザは、各工程で使用される設備の再起動コストなど、製品の生産に関して熟練した経験や知識が必要な要素を考慮した生産を行うことができるので、製品を効率よくかつ低コストで生産することができる。また、製品の製造能力や数量等、各工程に関して制約条件が存する場合であっても、ユーザは、これらの制約条件を満たした適切な生産を行うことができる。

例えば、本実施形態の生産計画支援システム１によれば、実施可能工程情報として、設備の使用条件を満たす、複数の実施可能工程情報を生成するので、ユーザは、製品の生産に用いられる様々な設備の条件に対応した、適切な生産計画に基づいて、製品の生産を行うことができる。

また、本実施形態の生産計画支援システム１によれば、生成した複数の各実施可能工程情報と、実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した類似性のうち、最も実施工程情報と類似する実施可能工程情報を特定し、特定した実施可能工程情報を製品の生産工程の情報として出力するので、ユーザは、実施が可能な製品の生産計画のうち、最も適切な製品の生産が行える生産計画に基づき、生産を行うことができる。

また、本実施形態の生産計画支援システム１によれば、実施工程情報を生成する際の指標に従って実施工程情報を生成するので、ユーザは、所定の目標に沿った製品の生産を行うことができる。

例えば、本実施形態の生産計画支援システム１によれば、実施工程情報を生成する際の指標として、製品の数量、又は製品の生産完了時期に関する情報を取得し、取得した指標に従って実施工程情報を生成するので、ユーザは、所定数量の製品を生産する生産計画や、所定の納期に製品の生産が完了する生産計画に基づいて、製品を確実に生産することができる。

また、本実施形態の生産計画支援システム１によれば、ある工程に関する情報に基づき、その前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって工程知識情報を更新するか、又は、ある工程に関する情報に基づき、その後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって工程知識情報を更新することにより学習を行うので、ユーザは、製品の生産開始時点で最も生産数を多くするような製品の生産や、最終的な仕掛在庫を減らすような製品の生産が可能となる。

以上、本発明の実施形態として、製品の生産計画の支援に適用した例を説明した。なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

例えば、本発明は、物を製造する業務（製造業）だけでなく、複数の工程により業務が行われる他の種類の業務（例えば、複数の工程を経てなされる意思決定業務等）など、様々な業務に応用可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 生産支援システム、１０９ 作業者用端末、１３２ 結果出力部、１１２ 工程知識ＤＢ、１４１ 注文情報取得部、２０３ 学習部、２０５ 理想計画生成部、３０２ 制約条件入力処理部、３０３ 探索部

Claims (15)

1. プロセッサ及びメモリを備え、複数の工程を実施することにより生産される製品の生産を支援する生産支援システムであって、
   製品と、製品の生産のために実施される各工程の実施時期との間の関係である工程知識情報を記憶している工程知識情報記憶部と、
   生産する製品の情報を取得する注文情報取得部と、
   前記取得した製品の情報、及び前記工程知識情報に基づき、前記取得した製品の生産のために実施する各工程の実施時期に関する情報である実施工程情報を生成する実施工程情報生成部と、
   各前記工程に関して設定されている条件の情報である制約条件情報を取得する制約条件取得部と、
   前記取得した制約条件情報に基づき、前記設定されている条件を満たす、前記取得した製品の製造における各工程の実施時期に関する情報である実施可能工程情報を生成する実施可能工程情報生成部と、
   前記生成した実施可能実施工程情報に基づき、前記工程知識情報を更新する学習部と、
   前記生成した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する出力部と、
   を備える生産支援システム。
2. 前記実施可能工程情報生成部は、
   複数の前記実施可能工程情報を生成し、
   生成した各前記実施可能工程情報と、前記生成した実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した前記類似性に基づき、前記実施工程情報と類似する前記実施可能工程情報を特定し、
   前記出力部は、前記特定した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する、
   請求項１に記載の生産支援システム。
3. 前記実施工程情報算出部は、前記実施工程情報を生成する際の指標を取得し、取得した前記指標に従って前記実施工程情報を生成する、
   請求項１に記載の生産支援システム。
4. 前記学習部は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新するか、又は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新する、
   請求項１に記載の生産支援システム。
5. 前記実施工程情報算出部は、前記実施工程情報を生成する際の指標として、製品の数量、又は製品の生産完了時期に関する情報を取得し、取得した前記指標に従って前記実施工程情報を生成し、
   前記制約条件取得部は、前記制約条件情報として、前記工程において使用される設備の使用条件に関する情報を含む情報を取得し、
   前記実施可能工程情報生成部は、
   前記実施可能工程情報として、前記設備の使用条件を満たす、複数の前記実施可能工程情報を生成し、
   生成した各前記実施可能工程情報と、前記生成した実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した前記類似性に基づき、最も前記実施工程情報と類似する前記実施可能工程情報を特定し、
   前記学習部は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新するか、又は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新し、
   前記出力部は、前記特定した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する、
   請求項１に記載の生産支援システム。
6. 複数の工程を実施することにより生産される製品の生産を支援する生産支援方法であって、
   プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置が、
   製品と、製品の生産のために実施される各工程の実施時期との間の関係である工程知識情報を記憶し、
   生産する製品の情報を取得し、
   前記取得した製品の情報、及び前記工程知識情報に基づき、前記取得した製品の生産のために実施する各工程の実施時期に関する情報である実施工程情報を生成し、
   各前記工程に関して設定されている条件の情報である制約条件情報を取得し、
   前記取得した制約条件情報に基づき、前記設定されている条件を満たす、前記取得した製品の製造における各工程の実施時期に関する情報である実施可能工程情報を生成し、
   前記生成した実施可能実施工程情報に基づき、前記工程知識情報を更新し、
   前記生成した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する、
   生産支援方法。
7. 前記情報処理装置が、
   複数の前記実施可能工程情報を生成し、
   生成した各前記実施可能工程情報と、前記生成した実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した前記類似性に基づき、最も前記実施工程情報と類似する前記実施可能工程情報を特定し、
   前記特定した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する、
   請求項６に記載の生産支援方法。
8. 前記情報処理装置が、
   前記実施工程情報を生成する際の指標を取得し、取得した前記指標に従って前記実施工程情報を生成する、
   請求項６に記載の生産支援方法。
9. 前記情報処理装置が、
   所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新するか、又は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新する、
   請求項６に記載の生産支援方法。
10. 前記情報処理装置が、
    前記実施工程情報を生成する際の指標として、製品の数量、又は製品の生産完了時期に関する情報を取得し、取得した前記指標に従って前記実施工程情報を生成し、
    前記制約条件情報として、前記工程において使用される設備の使用条件に関する情報を含む情報を取得し、
    前記実施可能工程情報として、前記設備の使用条件を満たす、複数の前記実施可能工程情報を生成し、
    生成した各前記実施可能工程情報と、前記生成した実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した前記類似性に基づき、最も前記実施工程情報と類似する前記実施可能工程情報を特定し、
    所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新するか、又は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新し、
    前記特定した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する、
    請求項６に記載の生産支援方法。
11. 複数の工程を実施することにより生産される製品の生産を支援する生産支援プログラムであって、
    プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置に、
    製品と、製品の生産のために実施される各工程の実施時期との間の関係である工程知識情報を記憶する工程知識情報記憶処理と、
    生産する製品の情報を取得する注文情報取得処理と、
    前記取得した製品の情報、及び前記工程知識情報に基づき、前記取得した製品の生産のために実施する各工程の実施時期に関する情報である実施工程情報を生成する実施工程情報生成処理と、
    各前記工程に関して設定されている条件の情報である制約条件情報を取得する制約条件取得処理と、
    前記取得した制約条件情報に基づき、前記設定されている条件を満たす、前記取得した製品の製造における各工程の実施時期に関する情報である実施可能工程情報を生成する実施可能工程情報生成処理と、
    前記生成した実施可能実施工程情報に基づき、前記工程知識情報を更新する学習処理と、
    前記生成した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する出力処理と、
    を実行させる、生産支援プログラム。
12. 前記実施可能工程情報生成処理は、
    複数の前記実施可能工程情報を生成し、
    生成した各前記実施可能工程情報と、前記生成した実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した前記類似性に基づき、最も前記実施工程情報と類似する前記実施可能工程情報を特定し、
    前記出力部は、前記特定した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する処理である、
    請求項１１に記載の生産支援プログラム。
13. 前記実施工程情報算出処理は、前記実施工程情報を生成する際の指標を取得し、取得した前記指標に従って前記実施工程情報を生成する処理である、
    請求項１１に記載の生産支援プログラム。
14. 前記学習処理は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新するか、又は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新する処理である、
    請求項１１に記載の生産支援プログラム。
15. 前記実施工程情報算出処理は、前記実施工程情報を生成する際の指標として、製品の数量、又は製品の生産完了時期に関する情報を取得し、取得した前記指標に従って前記実施工程情報を生成する処理であり、
    前記制約条件取得処理は、前記制約条件情報として、前記工程において使用される設備の使用条件に関する情報を含む情報を取得する処理であり、
    前記実施可能工程情報生成処理は、
    前記実施可能工程情報として、前記設備の使用条件を満たす、複数の前記実施可能工程情報を生成し、
    生成した各前記実施可能工程情報と、前記生成した実施工程情報との間の類似性をそれぞれ算出し、算出した前記類似性に基づき、最も前記実施工程情報と類似する前記実施可能工程情報を特定する処理であり、
    前記学習処理は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の前の工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新するか、又は、所定の前記工程に関する情報に基づき、前記所定の工程の後に実施される工程の実施時期を特定する情報を生成することによって前記工程知識情報を更新する処理であり、
    前記出力部は、前記特定した実施可能工程情報を、前記取得した製品の生産工程の情報として出力する処理である、
    請求項１１に記載の生産支援プログラム。

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