JP5973380B2 - Production index extraction apparatus and program - Google Patents
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Description
本発明は、生産指標抽出装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a production index extraction device and a program.
特許文献1には、生産装置のログ情報より、処理の終了時間が予め定められた間隔にある処理対象のグループを生成し、当該グループに含まれる処理対象を、当該グループに含まれる処理対象の数に応じた分類に分類し、当該分類毎に、当該分類に含まれるサイクルタイムを特定するサイクルタイム情報を生成して、生産装置の生産能力を特定することが記載されている。
In
特許文献2には、実施済作業で処理された基板の実績枚数と実施済作業に要した実績作業時間とを示している実績データを収集するデータ蓄積部と、基板を処理する作業に要する作業時間に影響を及ぼすイベントに関するイベント情報を収集するイベント情報収集部と、未実施作業で処理される基板の枚数を収集する作業枚数収集部と、実績データとイベント情報と枚数とに基づいて未実施作業に要する標準作業時間を算出する標準作業時間算出部とを備え、作業時間に影響を及ぼすイベントが発生したときに、これから実施される未実施作業の標準作業時間をより正確に推測することができ、その未実施作業を実施するラインが稼動する製造処理装置稼働状況をより正確に予測することができることが記載されている。
製品を生産する工場においては、一般的に、生産計画を立案するため、シミュレーションを用いて生産量などを予測する。このシミュレーションは、生産する製品について、各生産工程で使用する生産装置、各生産装置に投入する時間、等を予測する。シミュレーションの実行のためには、各生産工程で使用する生産装置の能力を特定する指標等をオペレータが手動で入力しなければならず、大規模な工場や、多品種を生産する工場では、準備工数が大きくなることが課題であった。 In factories that produce products, in general, in order to make a production plan, a production amount or the like is predicted using simulation. This simulation predicts a production device used in each production process, a time to be put in each production device, and the like for a product to be produced. In order to execute the simulation, the operator has to manually input indices that specify the capacity of the production equipment used in each production process, and preparations are required in large-scale factories and factories that produce a wide variety of products. The problem was that the man-hours increased.
しかしながら、処理を開始した開始時間を入力したにもかかわらずすぐに処理を開始しなかった場合や、処理を終了したにもかかわらず、その直後に終了時間を入力しなかった場合なども考えられる。このような場合に、特許文献1に記載の発明では、処理を待っている時間、処理終了の入力待ちの時間等が開始時間と終了時間との間に含まれるため、処理のサイクルタイムを特定するのが困難な場合がある。ここで、サイクルタイムとは、繰り返し行われる仕事(ここでは、製品の生産)において、その1回のプロセスに要する時間をいう。例えば、ある製品の加工開始から終了までの時間が、この製品のサイクルタイムとなる。
However, there are cases where the start time is not started immediately after the start time is entered, or the end time is not entered immediately after the end of the process. . In such a case, in the invention described in
これに対し、特許文献2に記載の発明では、生産装置、または工程毎に、処理対象に処理を開始した開始時間と、当該処理対象の処理を終了した終了時間の間の経過時間、つまりログ情報から算出される作業時間がとりうる値の上限値と下限値をあらかじめ準備しておき、この範囲に含まれない作業時間をもつログを除いたログ情報から、標準処理時間を算出する。そのため、特許文献2に記載の発明では、特許文献1に記載の発明のように、処理を待っている時間、処理終了の入力待ちの時間等が開始時間と終了時間との間に含まれることはない。
On the other hand, in the invention described in
しかしながら、特許文献2に記載の発明は、経過時間の上限値と下限値をあらかじめ準備しておく必要があるため、大規模な工場や、多品種少量生産の形態をとる工場などでは、これらの上限値と下限値を準備することが、サイクルタイムを手動で管理するのと同程度に困難であるという問題がある。また、特許文献2に記載の発明では、ログ情報から算出される作業時間がとりうる値の範囲の管理を適切にできない場合には、正しくサイクルタイムを推定できず、このサイクルタイムを入力としたシミュレーションの精度が低下し、適切な生産管理ができないという問題がある。
However, since the invention described in
また、特許文献2に記載の発明では、ログ情報に含まれる異常値(外れ値)をヒストグラムで除去する方式を採用している。この除去方式は、製造形態が量産かつ、ログ情報を取得するためのインフラが整っている工場で、比較的性質の良いログ情報が大量に得られる状況では処理形式、処理時間ともに精度よく推定できた。しかしながら、個別受注生産の形態をとる少量生産品や、多品種中量産品の工場で、かつ、ログ情報を取得するためのインフラが未整備な工場では、複数の処理でまとめてログ情報を入力することが多く、前述のように、開始時刻の入力と実際の処理開始時刻の間に時間差がある場合や、処理を終えてもすぐに終了時刻を入力せず、実際の処理終了時刻と入力した終了時刻に時間差がある場合が多い。このようなまとめ入力や、入力忘れなどにより外れ値を含むログ情報にて、特許文献2に記載の発明のようなヒストグラムを用いた外れ値除去方式を採用した場合、ヒストグラムを描画するために設定したビンの数と幅によってデータの特徴が著しく変わるため、正しくサイクルタイムを推定できず、このサイクルタイムを入力としたシミュレーションの精度が低下し、適切な生産管理ができないという問題がある。
The invention described in
そこで、本発明は、精度よくサイクルタイムを推定することができる生産指標抽出装置及びプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a production index extraction device and a program that can accurately estimate a cycle time.
上記課題を解決するために、本発明に係る生産指標生成装置は、生産装置による品種の生産の開始時刻及び終了時刻を含むログ情報が記憶された記憶部と、前記ログ情報に基づいてサイクルタイム情報を生成する制御部と、前記サイクルタイム情報又は前記サイクルタイム情報に基づく情報を出力する出力部と、を備え、前記制御部は、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記開始時刻と前記終了時刻とから実測作業時間を算出し、前記算出した実測作業時間に基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類し、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記分類されたグループに応じて前記実測作業時間に含まれる異常値を除去し、前記異常値が除去された実測作業時間に基づいて、前記所定の生産装置かつ前記所定の品種に関するサイクルタイム情報を生成し、前記制御部は、前記実測作業時間の中央値及び前記実測作業時間のばらつきに基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類することを特徴とする。
In order to solve the above problems, a production index generation device according to the present invention includes a storage unit storing log information including a start time and an end time of production of a product by a production device, and a cycle time based on the log information. A control unit that generates information, and an output unit that outputs the cycle time information or information based on the cycle time information, and the control unit includes the start time for each piece of information included in the log information. An actual measurement work time is calculated from the end time, and each piece of information included in the log information is classified into one of a plurality of groups based on the calculated actual operation time, and is included in the log information For each piece of information, the abnormal value included in the measured work time is removed according to the classified group, and the measured value is removed when the abnormal value is removed. Based on, generates cycle time information related to the predetermined production device and the predetermined varieties, the control unit on the basis of the variation of the median and the actual working time of the actual operation time, it included in the log information Each piece of information is classified into one of a plurality of groups .
本発明によれば、精度よくサイクルタイムを推定することができる。 According to the present invention, the cycle time can be estimated with high accuracy.
以下、実施の形態を図面に基づき説明する。
図1は本実施例の生産指標情報生成システムの概略図である。
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram of a production index information generation system according to this embodiment.
生産指標情報生成システム10は、生産指標情報抽出装置100と、計画情報管理装置160と、生産現場管理装置170と、生産情報管理装置180と、シミュレーション装置190とを備え、これらはネットワーク199を介して相互に情報の送受信を行うことができる。
The production index
生産指標情報抽出装置100は、計画情報管理装置160、生産現場管理装置170、生産情報管理装置180等から取得した情報に基づいて、生産指標を生成する。生産指標情報抽出装置100については、のちに詳述する。
The production index
計画情報管理装置160は、製造物の出荷計画、製造物の製造ラインへの新規投入計画、生産装置のメンテナンス計画、作業者の出勤計画、作業者の配置計画などの製造に関する全ての計画を管理し、予め定められたとき又は生産指標情報抽出装置100からの要求に応じて、計画情報を生産指標情報抽出装置100に送信する。
The plan
生産現場管理装置170は、予め定められたとき又は生産指標情報抽出装置100からの要求に応じて、ログ情報を生産指標情報抽出装置100に送信する。なお、生産現場管理装置170は、1台で全ての生産現場の作業実績情報を管理する場合もあり、また生産現場の数だけ複数設置される場合もある。
The production
生産情報管理装置180は、各工程の生産能力や、製造物ごとの工程経路や処理できる生産装置などの工程経路情報などを管理し、予め定められたとき又は生産指標情報抽出装置100からの要求に応じて、生産能力や工程経路情報を生産指標情報抽出装置100に送信する。また、生産情報管理装置180は、生産指標情報抽出装置100から送信された生産能力や工程経路情報の抽出結果を管理する。
The production
シミュレーション装置190は、工場における生産プロセスのシミュレーションモデルを、コンピュータ上に作成する。そのモデルの中で、品種毎の工程経路と、製造物間の処理優先度を決めるための種々のディスパッチルールに従って、生産装置と、作業者と、他の製造物とが原因で発生する進行上の制約とを、コンピュータ上で再現することによって、製造ライン・生産プロセス全体の時間推移を模擬し、製造ラインに投入された全ての製造物の進行計画を作成する。作成した全ての製造物の進行計画から、製品/品種別、プロセス別、工程別、生産装置、作業者別などの、各種統計値を、生産指標情報として出力することができる。
The
シミュレーションモデルの中で考慮する実物の情報は、精度に応じて、シミュレーション結果の精度にも差違は予測されるが、本実施の形態では、既存のシミュレータのシミュレーション方式を特定せずに利用するものとする。例えば、工場における生産プロセスのシミュレーションには、一般に、離散事象型のシミュレーション方式が利用される。 The actual information to be considered in the simulation model is predicted to differ in the accuracy of the simulation result depending on the accuracy, but in this embodiment, it is used without specifying the simulation method of the existing simulator And For example, a discrete event type simulation method is generally used for simulation of a production process in a factory.
また、シミュレーションモデルの作成の際に、本実施の形態に特有の入力仕様を備え、その入力仕様によって入力されたデータを、シミュレーションモデルに含むものを実行可能とする。シミュレーション装置190が行う処理については、すでに公知であるため、詳細な説明を省略する。
In addition, when creating a simulation model, an input specification specific to the present embodiment is provided, and data including the simulation model including data input according to the input specification can be executed. Since the processing performed by the
なお、図1に示す例では、シミュレーション装置190は生産指標情報抽出装置100とは異なる装置において実現した形態を示しているが、シミュレーション装置190の機能が、生産指標情報抽出装置100の中に組み込まれた形態も考えられる。
In the example illustrated in FIG. 1, the
また、生産指標情報抽出装置100と、計画情報管理装置160と、生産現場管理装置170と、生産情報管理装置180とは、対象とした製造ラインにおける生産装置を管理するMES(Manufacturing Executing System)より得られるMESデータからログ情報データ、工程経路情報データ、生産装置メンテナンス計画データと、投入計画データと、仕掛り情報データと、生産装置情報データとを抽出して、生産指標情報抽出装置100のログ情報取得管理部121(図2参照)に、ネットワーク199を介して送信する形態をとることも可能である。
Further, the production index
図2は、生産指標情報抽出装置100の構成図である。図示するように、生産指標情報抽出装置100は、記憶部110と、制御部120と、入力部130、出力部140、通信部150とを備える。
FIG. 2 is a configuration diagram of the production index
記憶部110は、ログ情報記憶領域111と、工程経路情報記憶領域112と、サイクルタイム情報記憶領域113と、仕掛り情報記憶領域114と、投入計画記憶領域115と、生産装置メンテナンス計画記憶領域116と、生産装置情報記憶領域117と、生産指標情報記憶領域118とを備える。
The
ログ情報記憶領域111には、ロット毎に、処理と、処理を開始した時刻と、処理を終了した時刻と、処理した生産装置とを特定する情報が格納される。
The log
図3は、ログ情報記憶領域111に格納されたログ情報テーブル111aの概略を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an outline of the log information table 111 a stored in the log
ログ情報テーブル111aは、ロットID欄111bと、品種名称欄111cと、員数欄111dと、工程名称欄111eと、工程No欄111fと、開始時刻欄111gと、終了時刻欄111hと、生産装置名称欄111iとを有する。ロットID欄111bと、品種名称欄111cと、員数欄111dと、工程名称欄111eと、工程No欄111fと、開始時刻欄111gと、終了時刻欄111hと、生産装置名称欄111iとは、それぞれ関連付けられている。 The log information table 111a includes a lot ID column 111b, a product name column 111c, a number column 111d, a process name column 111e, a process No column 111f, a start time column 111g, an end time column 111h, and a production device name. Column 111i. The lot ID column 111b, the product name column 111c, the number column 111d, the process name column 111e, the process No column 111f, the start time column 111g, the end time column 111h, and the production device name column 111i are respectively Associated.
ロットID欄111bには、各々の製造物の製造単位のロットを一意に識別することのできる識別情報であるロットIDを特定する情報が格納される。 In the lot ID column 111b, information specifying a lot ID, which is identification information that can uniquely identify a lot of a manufacturing unit of each product, is stored.
品種名称欄111cには、ロットID欄111bで特定される製造物の品種を特定する情報が格納される。 The product name column 111c stores information for specifying the product type specified in the lot ID column 111b.
員数欄111dには、ロットID欄111bで特定されるロットに含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。 The number field 111d stores information for specifying the quantity of products included in the lot specified in the lot ID field 111b.
工程名称欄111eには、ロットID欄111bで特定されるロットを処理した工程を識別するための工程名を特定する情報が格納される。 The process name column 111e stores information for specifying a process name for identifying a process that processes the lot specified in the lot ID column 111b.
工程No欄111fには、には、ロットID欄111bで特定されるロットの現在行われている工程が格納される。 The process No column 111f stores the currently performed process of the lot specified in the lot ID column 111b.
開始時刻欄111gには、ロットID欄111bで特定されるロットに対する、工程名称欄111eで特定される工程の処理を開始した時刻を特定する情報が格納される。 The start time column 111g stores information that specifies the time at which the process specified in the process name column 111e is started for the lot specified in the lot ID column 111b.
終了時刻欄111hには、ロットID欄111bで特定されるロットに対する、工程名称欄111eで特定される工程の処理を終了した時刻を特定する情報が格納される。 The end time column 111h stores information for specifying the time when the process specified in the process name column 111e is completed for the lot specified in the lot ID column 111b.
生産装置名称欄111iには、ロットID欄111bで特定されるロットを、開始時刻欄111gで特定される開始時刻から、開始時刻欄111gで特定される終了時刻までの期間に、工程名称欄111eで特定される工程での処理を担当した生産装置名を特定する情報が格納される。 In the production device name column 111i, the process name column 111e is assigned to the lot specified in the lot ID column 111b in the period from the start time specified in the start time column 111g to the end time specified in the start time column 111g. The information for specifying the name of the production apparatus responsible for the process in the process specified in is stored.
図2の説明に戻る。工程経路情報記憶領域112には、品種別に製造物の製造工程と、各々の工程で使用可能な処理装置とを特定する情報が、製造物の品種毎に格納される。
Returning to the description of FIG. In the process path
図4は、工程経路情報記憶領域112に格納された工程経路情報テーブル112aの概略を示す図である。工程経路情報テーブル112aは、生産情報管理装置180から入力される。
FIG. 4 is a diagram showing an outline of the process route information table 112 a stored in the process route
工程経路情報テーブル112aは、品種名称欄112bと、工程No欄112cと、工程名称欄112dと、生産装置名称欄112eとを有する。品種名称欄112bと、工程No欄112cと、工程名称欄112dと、生産装置名称欄112eとは、それぞれ関連付けられている。 The process route information table 112a includes a product name column 112b, a process No column 112c, a process name column 112d, and a production device name column 112e. The product name column 112b, the process number column 112c, the process name column 112d, and the production device name column 112e are associated with each other.
品種名称欄112bには、製造物の品種を特定する情報が格納される。 The product name column 112b stores information for specifying the product product type.
工程No欄112cには、品種名称欄112bで特定される品種に対する、製造物の製造工程を一意に識別することのできる識別情報である工程Noを特定する情報が格納される。 The process No. column 112c stores information for specifying the process No., which is identification information for uniquely identifying the manufacturing process of the product for the type specified in the type name column 112b.
工程名称欄112dには、品種名称欄112bで特定される品種に対し、工程No欄112cで識別される工程を識別するための工程名を特定する情報が格納される。 In the process name column 112d, information specifying a process name for identifying a process identified in the process No column 112c is stored for the type specified in the type name column 112b.
生産装置名称欄112eには、品種名称欄112bで特定される品種に対し、工程No欄112cおよび工程名称欄112dで特定される工程で使用することのできる生産装置の名称を特定する情報が格納される。例えば、本実施の形態においては、生産装置名称欄112eには、生産装置1名称欄112f、適用装置2名称欄112g、適用装置3名称欄112h、・・・、というように、品種名称欄112bで特定される品種に対し、工程No欄112cおよび工程名称欄112dで特定される工程で使用することのできる全ての生産装置の名称が列挙される。
The production device name column 112e stores information for identifying the name of a production device that can be used in the process specified in the process number column 112c and the process name column 112d for the type specified in the type name column 112b. Is done. For example, in the present embodiment, the production device name column 112e includes the product name column 112b, the
図2の説明に戻る。サイクルタイム情報記憶領域113には、品種別に製造物の製造工程と、各々の工程で使用可能な処理装置とを特定する情報が格納される。
Returning to the description of FIG. The cycle time
図5は、サイクルタイム情報記憶領域113に格納されたサイクルタイム情報テーブル113aの概略を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing an outline of the cycle time information table 113 a stored in the cycle time
サイクルタイム情報テーブル113aは、品種名称欄113bと、工程No欄113cと、工程名称欄113dと、生産装置名称欄113eと、処理数欄113fと、処理時間欄113gとを有する。品種名称欄113bと、工程No欄113cと、工程名称欄113dと、生産装置名称欄113eと、処理数欄113fと、処理時間欄113gとは、それぞれ関連付けられている。 The cycle time information table 113a has a product name column 113b, a process number column 113c, a process name column 113d, a production device name column 113e, a processing number column 113f, and a processing time column 113g. The product name column 113b, the process number column 113c, the process name column 113d, the production apparatus name column 113e, the processing number column 113f, and the processing time column 113g are associated with each other.
品種名称欄113bには、製造物の品種を特定する情報が格納される。 The product name column 113b stores information for specifying the product product type.
工程No欄113cには、製造物の製造工程を一意に識別することのできる識別情報である工程Noを特定する情報が格納される。 The process number column 113c stores information for identifying the process number, which is identification information that can uniquely identify the manufacturing process of the product.
工程名称欄113dには、品種名称欄113bで特定される品種に対し、工程No欄113cで識別される工程を識別するための工程名を特定する情報が格納される。 The process name column 113d stores information for specifying the process name for identifying the process identified in the process No column 113c for the type specified in the type name column 113b.
生産装置名称欄113eには、品種名称欄113bで特定される品種に対し、工程No欄113cおよび工程名称欄113dで特定される工程で使用することのできる生産装置の名称を特定する情報が格納される。 The production device name column 113e stores information for identifying the name of a production device that can be used in the process specified in the process number column 113c and the process name column 113d for the type specified in the type name column 113b. Is done.
処理数欄113fには、品種名称欄113bで特定される品種に対し、工程No欄113cおよび工程名称欄113dで特定される工程を生産装置名称欄113eの生産装置で処理する場合に、取りうる処理数を特定する情報が格納される。 The processing number column 113f can be used when the process specified in the process number column 113c and the process name column 113d is processed by the production apparatus in the production apparatus name column 113e for the type specified in the type name column 113b. Stores information specifying the number of processes.
処理時間欄113gには、品種名称欄113bで特定される品種に対し、工程No欄113cおよび工程名称欄113dで特定される工程を生産装置名称欄113eの生産装置で、処理数欄113fで特定される数を処理する場合の処理時間に関する情報が格納される。 In the processing time column 113g, the process specified in the process number column 113c and the process name column 113d for the type specified in the type name column 113b is specified by the production device in the production device name column 113e and the processing number column 113f. The information regarding the processing time when processing the number to be processed is stored.
サイクルタイム情報テーブル113aのうちの品種名称欄113bと、工程No欄113cと、工程名称欄113dと、生産装置名称欄113eとは、入力装置906(図11参照)等を介して入力される。サイクルタイム情報テーブル113aのうちの処理数欄113fと、処理時間欄113gとは、サイクルタイム情報生成部122(後に詳述)により生成される。 In the cycle time information table 113a, the product name column 113b, the process number column 113c, the process name column 113d, and the production device name column 113e are input via the input device 906 (see FIG. 11) or the like. The processing number column 113f and the processing time column 113g in the cycle time information table 113a are generated by the cycle time information generation unit 122 (detailed later).
図2の説明に戻る。仕掛り情報記憶領域114には、製造ライン内に存在するロット毎に、出荷要求日と、ロットに含まれる製造物の数量である員数と、仕掛っている工程の工程番号と、ロットの状態を特定する情報とが含まれる。
Returning to the description of FIG. In the in-process
図6は、仕掛り情報記憶領域114に格納される仕掛り情報テーブル114aの概略を示す図である。仕掛り情報テーブル114aは、計画情報管理装置160から入力される。
FIG. 6 is a diagram showing an outline of the in-process information table 114 a stored in the in-process
仕掛り情報テーブル114aは、ロットID欄114bと、品種名称欄114cと、出荷要求日欄114dと、員数欄114eと、工程No欄114fと、状態欄114gとを有する。ロットID欄114bと、品種名称欄114cと、出荷要求日欄114dと、員数欄114eと、工程No欄114fと、状態欄114gとは、それぞれ関連付けられている。 The in-process information table 114a includes a lot ID field 114b, a product name field 114c, a shipping request date field 114d, a number field 114e, a process number field 114f, and a status field 114g. The lot ID column 114b, the product type column 114c, the shipping request date column 114d, the number column 114e, the process number column 114f, and the status column 114g are associated with each other.
ロットID欄114bには、各々のロットを一意に識別することのできる識別情報であるロットIDを特定する情報が格納される。 The lot ID column 114b stores information for identifying a lot ID, which is identification information for uniquely identifying each lot.
品種名称欄114cには、ロットID欄114bで特定されるロットの品種名称を特定する情報が格納される。 In the product name column 114c, information for specifying the product name of the lot specified in the lot ID column 114b is stored.
出荷要求日欄114dには、ロットID欄114bで特定されるロットの出荷要求年月日を特定する情報が格納される。 The shipping request date column 114d stores information for specifying the shipping request date of the lot specified in the lot ID column 114b.
員数欄114eには、ロットID欄114bで特定されるロットに含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。 The number field 114e stores information for specifying the quantity of products included in the lot specified in the lot ID field 114b.
工程No欄114fには、ロットID欄114bで特定されるロットが仕掛っている工程を特定する情報が格納される。 The process No. column 114f stores information for specifying the process in which the lot specified in the lot ID column 114b is in progress.
状態欄114gには、ロットID欄114bで特定されるロットの状態を特定する情報が格納される。 In the status column 114g, information for specifying the status of the lot specified in the lot ID column 114b is stored.
図2の説明に戻る。投入計画記憶領域115には、投入する予定の製造物のロットIDと、品種名称と、出荷要求日と、数量と、投入を予定している日とを特定する情報が格納される。 Returning to the description of FIG. The input plan storage area 115 stores information for specifying the lot ID, product name, shipping request date, quantity, and date on which the product is scheduled to be input.
図7は、投入計画記憶領域115に格納される投入計画テーブル115aの概略を示す図である。投入計画テーブル115aは、計画情報管理装置160から入力される。
FIG. 7 is a diagram showing an outline of the input plan table 115 a stored in the input plan storage area 115. The input plan table 115 a is input from the plan
投入計画テーブル115aは、ロットID欄115bと、品種名称欄115cと、出荷要求日欄115dと、員数欄115eと、投入日欄115fとを有する。ロットID欄115bと、品種名称欄115cと、出荷要求日欄115dと、員数欄115eと、投入日欄115fとは、それぞれ関連付けられている。
The input plan table 115a includes a lot ID field 115b, a
ロットID欄115bには、各々の製造物の製造単位のロットを一意に識別することのできる識別情報であるロットIDを特定する情報が格納される。 In the lot ID column 115b, information for identifying a lot ID, which is identification information that can uniquely identify a lot of a manufacturing unit of each product, is stored.
品種名称欄115cには、ロットID欄115bで特定される製造物の品種名称を特定する情報が格納される。
The
出荷要求日欄115dには、ロットID欄115bで特定される製造物の出荷要求年月日を特定する情報が格納される。 The shipping request date column 115d stores information for specifying the shipping request date of the product specified in the lot ID column 115b.
員数欄115eには、ロットID欄115bで特定されるロットに含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。 The number field 115e stores information for specifying the quantity of products included in the lot specified in the lot ID field 115b.
投入日欄115fには、ロットID欄115bで特定される製造物の製造工程への投入年月日を特定する情報が格納される。 In the input date column 115f, information for specifying the input date of the product specified in the lot ID column 115b to the manufacturing process is stored.
図2の説明に戻る。生産装置メンテナンス計画記憶領域116には、メンテナンスなどによる予定している生産装置の停止計画毎に、停止する生産装置名称と、メンテナンス内容などの停止理由と、メンテナンスを開始する予定の時刻、つまり停止が開始する予定の時刻と、メンテナンスを終了する予定の時刻、停止が終了し、当該生産装置での処理を再開できる予定の時刻とを特定する情報が格納される。
Returning to the description of FIG. In the production device maintenance
図8は、生産装置メンテナンス計画記憶領域116に記憶される生産装置メンテナンス計画テーブル116aの概略を示す図である。生産装置メンテナンス計画テーブル116aは、入力装置906(図11参照)等を介して入力される。
FIG. 8 is a diagram showing an outline of the production device maintenance plan table 116 a stored in the production device maintenance
生産装置メンテナンス計画テーブル116aは、停止No欄116bと、生産装置名称欄116cと、作業内容欄116dと、開始時刻欄116eと、終了時刻欄116gとを有する。停止No欄116bと、生産装置名称欄116cと、作業内容欄116dと、開始時刻欄116eと、終了時刻欄116gとは、それぞれ関連付けられている。 The production device maintenance plan table 116a has a stop No column 116b, a production device name column 116c, a work content column 116d, a start time column 116e, and an end time column 116g. The stop No column 116b, the production device name column 116c, the work content column 116d, the start time column 116e, and the end time column 116g are associated with each other.
停止No欄116bには、装置の停止事象を一意に識別することのできる識別情報である停止Noを特定する情報が格納される。 The stop No column 116b stores information for specifying a stop No, which is identification information that can uniquely identify a stop event of the apparatus.
生産装置名称欄116cには、停止No欄116bで識別される生産装置の停止事象で対象とする生産装置の名称を特定する情報が格納される。 In the production device name column 116c, information for specifying the name of the production device targeted by the production device stop event identified in the stop No column 116b is stored.
作業内容欄116dには、停止No欄116bと生産装置名称欄116cで特定される生産装置の停止において、停止の理由となる作業内容を特定する情報が格納される。 The work content column 116d stores information for identifying the work content that is the reason for the stop when the production device specified by the stop No column 116b and the production device name column 116c is stopped.
開始時刻欄116eには、停止No欄116bと生産装置名称欄116cで特定される生産装置の停止を開始する予定の時刻を特定する情報が格納される。 The start time column 116e stores information for specifying the scheduled start time for stopping the production apparatus specified in the stop No column 116b and the production apparatus name column 116c.
終了時刻欄116gには、停止No欄116bと生産装置名称欄116cで特定される生産装置の停止を終了する予定の時刻を特定する情報が格納される。 The end time column 116g stores information for specifying the scheduled time to stop the stop of the production device specified in the stop No column 116b and the production device name column 116c.
図2の説明に戻る。生産装置情報記憶領域117には、工場内の生産装置毎にその状態を特定する情報が含まれる。
Returning to the description of FIG. The production device
図9は、生産装置情報記憶領域117に記憶される生産装置情報テーブル117aの概略を示す図である。生産装置情報テーブル117aは、生産情報管理装置180から入力される。
FIG. 9 is a diagram showing an outline of the production apparatus information table 117a stored in the production apparatus
生産装置情報テーブル117aは、生産装置No欄117bと、生産装置名称欄117cと、状態欄117dとを有する。生産装置No欄117bと、生産装置名称欄117cと、状態欄117dとは、それぞれ関連付けられている。 The production device information table 117a has a production device number column 117b, a production device name column 117c, and a status column 117d. The production device No column 117b, the production device name column 117c, and the status column 117d are associated with each other.
生産装置No欄117bには、各々の生産装置を一意に識別することのできる識別情報である生産装置Noを特定する情報が格納される。 In the production apparatus No column 117b, information for identifying the production apparatus No. is stored which is identification information for uniquely identifying each production apparatus.
生産装置名称欄117cには、生産装置No欄117bで特定される生産装置名称を特定する情報が格納される。 The production device name column 117c stores information for specifying the production device name specified in the production device No column 117b.
状態欄117dには、装置No欄117bで特定される生産装置の状態を特定する情報が格納される。 In the status column 117d, information for specifying the status of the production device specified in the device No column 117b is stored.
図2の説明に戻る。生産指標情報記憶領域118には、シミュレーションで予測した情報、あるいは、シミュレーションで予測した情報から得られる生産指標に関する情報が含まれる。
Returning to the description of FIG. The production index
図10は、生産指標情報記憶領域118に記憶される生産指標情報テーブル118aの概略を示す図である。生産指標情報テーブル118aは、生産指標情報生成部124(後に詳述)により生成される。生産指標情報テーブル118aは、工程と装置と員数を指定することで、作業に要する時間が分かることを示している。
FIG. 10 is a diagram showing an outline of the production index information table 118 a stored in the production index
生産指標情報テーブル118aは、ロットID欄118bと、品種名称欄118cと、員数欄118dと、工程No欄118eと、工程名称欄118fと、生産装置名称欄118gと、開始時刻欄118hと、終了時刻欄118iと、前工程終了時刻欄118jとを有する。ロットID欄118bと、品種名称欄118cと、員数欄118dと、工程No欄118eと、工程名称欄118fと、生産装置名称欄118gと、開始時刻欄118hと、終了時刻欄118iと、前工程終了時刻欄118jとは、それぞれ関連付けられている。 The production index information table 118a includes a lot ID field 118b, a product name field 118c, a number field 118d, a process number field 118e, a process name field 118f, a production device name field 118g, a start time field 118h, and an end. It has a time column 118i and a previous process end time column 118j. Lot ID column 118b, product type column 118c, quantity column 118d, process number column 118e, process name column 118f, production device name column 118g, start time column 118h, end time column 118i, and previous process The end time column 118j is associated with each other.
ロットID欄118bには、各々の製造物の製造単位のロットを一意に識別することのできる識別情報であるロットIDを特定する情報が格納される。 In the lot ID column 118b, information for identifying a lot ID, which is identification information that can uniquely identify a lot of a production unit of each product, is stored.
品種名称欄118cには、製造物の品種を特定する情報が格納される。 The product name column 118c stores information for specifying the product product type.
員数欄118dには、ロットID欄118bで特定されるロットに含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。 The number field 118d stores information for specifying the quantity of products included in the lot specified in the lot ID field 118b.
工程No欄118eには、品種名称欄118cで特定される品種に対する、製造物の製造工程を一意に識別することのできる識別情報である工程Noを特定する情報が格納される。 The process number column 118e stores information for identifying the process number, which is identification information that can uniquely identify the manufacturing process of the product for the type specified in the type name column 118c.
工程名称欄118fには、品種名称欄118cで特定される品種に対し、工程No欄118eで識別される工程を識別するための工程名を特定する情報が格納される。 The process name column 118f stores information for specifying a process name for identifying the process identified in the process No column 118e for the type specified in the type name column 118c.
生産装置名称欄118gには、品種名称欄118cで特定される品種に対し、工程No欄118eおよび工程名称欄118fで特定される工程で使用する生産装置の名称を特定する情報が格納される。 In the production device name column 118g, information for specifying the name of the production device used in the process specified in the process number column 118e and the process name column 118f is stored for the product specified in the product name column 118c.
開始時刻欄118hには、ロットID欄118bで特定されるロットに対する、工程名称欄118fで特定される工程の処理を開始する時刻を特定する情報が格納される。 The start time column 118h stores information for specifying the time at which the process specified in the process name column 118f is started for the lot specified in the lot ID column 118b.
終了時刻欄118iには、ロットID欄118bで特定されるロットに対する、工程名称欄118fで特定される工程の処理を終了する時刻を特定する情報が格納される。終了時刻欄118iに格納される時刻は、開始時刻欄118h、員数欄118d等に格納された情報と、後に詳述する処理により生成されるサイクルタイム情報とに基づいて、算出することができる。 The end time column 118i stores information for specifying the time at which the process specified in the process name column 118f for the lot specified in the lot ID column 118b ends. The time stored in the end time column 118i can be calculated based on the information stored in the start time column 118h, the number column 118d, etc., and the cycle time information generated by the process described in detail later.
前工程終了時刻欄118jには、ロットID欄118bで特定されるロットに対する、工程名称欄118fで特定される工程の前の工程での処理が終了する時刻を特定する情報が格納される。 The previous process end time column 118j stores information for specifying the time at which processing in the process before the process specified in the process name column 118f for the lot specified in the lot ID column 118b ends.
図2の説明に戻る。生産指標情報抽出装置100の制御部120は、ログ情報取得管理部121と、サイクルタイム情報生成部122と、生産シミュレーション部123と、生産指標情報生成部124とを有する。
Returning to the description of FIG. The
ログ情報取得管理部121は、予め定められたとき、あらかじめ定められた周期(例えば、朝7時、1日毎)、または、要求された任意のときに、ログ情報テーブル111aに関する情報を生産現場管理装置170から取得し、このログ情報テーブル111aを更新する。
The log information acquisition management unit 121 manages information on the log information table 111a at the production site when it is determined in advance, at a predetermined cycle (for example, every day at 7:00 AM, or every day), or when requested. The log information table 111a is acquired from the
サイクルタイム情報生成部122は、予め定められたとき、あらかじめ定められた周期(例えば、朝7時、1日毎)、または、要求された任意のときに、ログ情報テーブル111aに格納された情報を取得し、この情報からサイクルタイム情報テーブル113aに関する情報を生成する。サイクルタイム情報生成部122は、生成した情報に基づいてサイクルタイム情報テーブル113aを更新する。サイクルタイム情報生成部122の処理については、後に詳述する。 The cycle time information generation unit 122 displays the information stored in the log information table 111a at a predetermined period (for example, every day at 7:00 am, every day) at a predetermined time, or at any requested time. Acquire and generate information related to the cycle time information table 113a from this information. The cycle time information generation unit 122 updates the cycle time information table 113a based on the generated information. The processing of the cycle time information generation unit 122 will be described in detail later.
生産シミュレーション部123では、予め定められたとき、あらかじめ定められた周期(例えば、朝7時、1日毎)、または、要求された任意のときに、シミュレーション装置190に、仕掛り情報テーブル114aと、工程経路情報テーブル112aと、サイクルタイム情報テーブル113aと、投入計画テーブル115aと、生産装置メンテナンス計画テーブル116aとを出力する。また、生産シミュレーション部123は、シミュレーション装置190から出力された情報に基づいて、現在から将来へ、指定した計画期間における全ての製造物の処理の進行計画を生成する。
In the production simulation unit 123, the in-process information table 114a is stored in the
生産指標情報生成部124では、予め定められたとき、あらかじめ定められた周期(例えば、朝7時、1日毎)、または、要求された任意のときに、生産シミュレーション部123が生成した進行計画を生産指標情報に編集して、生産指標情報テーブル118aに関する情報を生成する。生産指標情報生成部124は、生成した情報に基づいて生産指標情報テーブル118aを更新する。 In the production index information generation unit 124, the progress plan generated by the production simulation unit 123 is generated at a predetermined period (for example, every day at 7:00 am, every day) at a predetermined time, or at any requested time. The production index information is edited to generate information related to the production index information table 118a. The production index information generation unit 124 updates the production index information table 118a based on the generated information.
入力部130は、計画情報管理装置160、生産現場管理装置170、生産情報管理装置180、シミュレーション装置190、入力装置906(図11参照)等から、情報の入力を受け取る。
出力部140は、シミュレーション装置190、出力装置906(図11参照)等へ情報を出力する。
通信部150は、図2に示すネットワーク199を介して情報の送受信を行う。
The input unit 130 receives information input from the plan
The
The
図11は、生産指標情報抽出装置100を実現するためのハードウェア構成を示す概略図である。生産指標情報抽出装置100は、中央処理装置(Central Processing Unit:CPU)901と、メモリ902と、ハードディスク装置(Hard Disk Drive:HDD)などの外部記憶装置903と、CD(Compact Disk)やDVD(Digital Versatile Disk)などの可搬性を有する記憶媒体904に対して情報を読み書きする読取装置905と、キーボードやマウスなどの入力装置906と、ディスプレイなどの出力装置907と、インターネットなどの通信ネットワークを介して他のコンピュータと通信する通信装置908とを備えた一般的なコンピュータ900で実現できる。
FIG. 11 is a schematic diagram showing a hardware configuration for realizing the production index
例えば、制御部120は、外部記憶装置903に記憶されている所定のプログラムをメモリ902にロードしてCPU901で実行することで実現可能であり、入力部130は、CPU901が入力装置906を利用することで実現可能であり、出力部140は、CPU901が出力装置907を利用することで実現可能であり、通信部150は、CPU901が通信装置908を利用することで実現可能であり、記憶部110は、CPU901がメモリ902または外部記憶装置903を利用することにより実現可能である。
For example, the
この所定のプログラムは、読取装置905を介して記憶媒体904から、あるいは、通信装置908を介してネットワークから、外部記憶装置903にダウンロードされ、それから、メモリ902上にロードされてCPU901により実行されるようにしてもよい。また、読取装置905を介して記憶媒体904から、あるいは、通信装置908を介してネットワークから、メモリ902上に直接ロードされ、CPU901により実行されるようにしてもよい。
The predetermined program is downloaded from the storage medium 904 via the
なお、計画情報管理装置160、生産現場管理装置170、及び生産情報管理装置180についても、図11に示すような一般的なコンピュータ900で実現可能である。
The plan
また、本発明の生産指標情報抽出装置100は、図11に示すような一般的な構成を有するコンピュータシステムのみならず、このコンピュータシステムを複数備えたネットワークシステム上に構築できる。
Further, the production index
次に、生産指標情報抽出装置100が実行する特徴的な処理について説明する。
Next, characteristic processing executed by the production index
図12は、本発明の一実施の形態に関わる生産指標情報抽出装置100が実行する処理を示すフローチャートである。
FIG. 12 is a flowchart showing processing executed by the production index
(ステップS10)
ログ情報取得管理部121は、後述するステップS90の生産指標情報を生成していない生産装置に対する生産装置名称を一つ特定する。例えば、ログ情報取得管理部121は、サイクルタイム情報テーブル113aの処理時間欄113gを参照し、生産指標情報が生成されていないレコードを特定する。これにより、処理時間が算出されていない生産装置の情報が生産装置名称欄113eより得られる。そして、ログ情報取得管理部121は、得られた処理時間が算出されていない生産装置のうち、任意の1個の装置を特定する。
(Step S10)
The log information acquisition management unit 121 identifies one production device name for a production device that has not generated production index information in step S90 described later. For example, the log information acquisition management unit 121 refers to the processing time column 113g of the cycle time information table 113a and identifies a record for which production index information has not been generated. As a result, information on the production apparatus whose processing time has not been calculated is obtained from the production apparatus name column 113e. And the log information acquisition management part 121 specifies arbitrary one apparatus among the production apparatuses in which the obtained processing time is not calculated.
また、ログ情報取得管理部121は、生産装置を使用しない工程のように、生産装置名称欄113eにデータが格納されていない場合には、工程名称欄113dに入力されている工程名称を得る。そして、ログ情報取得管理部121は、得られた工程名称のうち、任意の一つの工程を一つ選択する。
ログ情報取得管理部121は、得られた生産装置又は工程名称の数及び名称を任意の記憶領域に格納しておく。当該情報は、ステップS8(後に詳述)で使用される。
Further, the log information acquisition management unit 121 obtains the process name input in the process name field 113d when data is not stored in the production apparatus name field 113e as in the process not using the production apparatus. And the log information acquisition management part 121 selects one arbitrary process among the obtained process names.
The log information acquisition management unit 121 stores the number and names of the obtained production apparatuses or process names in an arbitrary storage area. This information is used in step S8 (detailed later).
(ステップS20)
ログ情報取得管理部121は、ログ情報テーブル111aにおいて、ステップS10で特定した生産装置名称が生産装置名称欄111iに格納されているすべてのレコードについて品種名称欄111cに格納されている品種名称をすべて抽出する。
(Step S20)
In the log information table 111a, the log information acquisition management unit 121 sets all the product names stored in the product name column 111c for all records in which the production device name specified in step S10 is stored in the production device name column 111i. Extract.
また、ログ情報取得管理部121は、ログ情報テーブル111aにおいて、ステップS10で特定した工程名称が工程名称欄111eに格納されているすべてのレコードについて品種名称欄111cに格納されている品種名称をすべて抽出する。 In addition, the log information acquisition management unit 121 sets all the product names stored in the product name column 111c for all records in which the process name specified in step S10 is stored in the process name column 111e in the log information table 111a. Extract.
そして、ログ情報取得管理部121は、抽出された品種名称から、ステップS80の生産指標情報が生成していない品種名称を一つ特定する。例えば、ログ情報取得管理部121は、サイクルタイム情報テーブル113aの処理時間欄113gを参照し、生産指標情報が生成されていないレコードを特定することで、品種名称欄113bより生産指標情報が生成していない品種名称を取得することができる。ログ情報取得管理部121は、取得された品種情報のうちの任意の1つを特定する。
ログ情報取得管理部121は、得られた品種名称の数及び名称を任意の記憶領域に格納しておく。当該情報は、ステップS70(後に詳述)で使用される。
Then, the log information acquisition management unit 121 identifies one product name that has not been generated by the production index information in step S80 from the extracted product name. For example, the log information acquisition management unit 121 refers to the processing time column 113g of the cycle time information table 113a and identifies a record for which production index information is not generated, thereby generating production index information from the product name column 113b. It is possible to obtain the name of the product that is not. The log information acquisition management unit 121 identifies any one of the acquired product type information.
The log information acquisition management unit 121 stores the number and name of the obtained product names in an arbitrary storage area. This information is used in step S70 (detailed later).
(ステップS30)
次に、ログ情報取得管理部121は、ステップS10で特定した生産装置名称又は工程名称、及び、ステップS20で特定した品種名称が、それぞれ生産装置名称欄111i、または、工程名称欄111e、及び、品種名称欄111cに格納されているレコードの、すべての欄に格納されている情報を、ログ情報として抽出する。
(Step S30)
Next, the log information acquisition management unit 121 includes the production device name or process name specified in step S10 and the product name specified in step S20 as the production device name column 111i or the process name column 111e, respectively. Information stored in all fields of the record stored in the product name field 111c is extracted as log information.
なお、ログ情報取得管理部121は、ステップS30で抽出したログ情報より、予め設定された始点の時刻と、終点の時刻の間で、処理が終了した製造物の数を集計することで、累積の処理数量(スループット)を特定するスループット情報を生成することも可能である。 The log information acquisition management unit 121 counts the number of products for which processing has been completed between the preset start time and end time from the log information extracted in step S30, thereby accumulating the processing. It is also possible to generate throughput information that specifies the quantity (throughput).
(ステップS40)
サイクルタイム情報生成部122は、ステップS30で抽出したログ情報において、員数欄111dに基づいて員数毎に分類する。なお、員数が所定の値の倍数しかとらない(例えば、6、12、18・・・等)場合には、値毎に分類する。
この処理は、ステップS50(後に詳述)でサイクルタイムを求める時に、員数に依存するか否かを知るために行われる処理である。
(Step S40)
The cycle time information generation unit 122 classifies the log information extracted in step S30 for each number based on the number field 111d. When the number is only a multiple of a predetermined value (for example, 6, 12, 18..., Etc.), the number is classified for each value.
This process is performed in order to know whether or not it depends on the number when obtaining the cycle time in step S50 (detailed later).
(ステップS50)
サイクルタイム情報生成部122は、ステップS40で実施した分類毎に異常値を除去し、分類毎に作業時間の基準値を生成する。以下、ステップS50の処理について、詳細に説明する。
(Step S50)
The cycle time information generation unit 122 removes the abnormal value for each classification performed in step S40 and generates a reference value for the work time for each classification. Hereinafter, the process of step S50 will be described in detail.
図13は、サイクルタイム情報生成部122が、分類毎に異常値を除去し、分類毎に作業時間の基準値を生成する処理の例を示すフローチャートである。 FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of processing in which the cycle time information generation unit 122 removes abnormal values for each classification and generates a reference value for work time for each classification.
(ステップS51)
サイクルタイム情報生成部122は、ステップS40で定義した各分類に含まれるログ毎に、開始時刻と終了時刻から実測作業時間を算出する。
(Step S51)
The cycle time information generation unit 122 calculates the actual measurement work time from the start time and the end time for each log included in each classification defined in step S40.
図14、図15は、実測作業時間の分布形態の例を、ヒストグラム230と、ヒストグラム240とで示している。
FIG. 14 and FIG. 15 show an example of the distribution pattern of the actually measured work time with a
図14に示す例は、個別受注生産の形態をとる少量生産品を生産する工場の実測作業時間の例である。ヒストグラム230においては、作業時間のヒストグラムに複数の山がみられる。この工場では、終了時刻の入力忘れが多く、処理を終えてもすぐに終了時刻を入力せず、実際の処理終了時刻と入力した終了時刻に時間差があるのが原因である。
The example shown in FIG. 14 is an example of actually measured work time in a factory that produces a small quantity product in the form of individual order production. In the
図15に示す例は、多品種中量産品を生産する工場の実測作業時間の例である。ヒストグラム240においては、実測作業時間が大きくばらついている。この工場では、開始時刻の入力忘れや、さらに、複数の処理でまとめて終了時刻を入力することが多く、開始時刻の入力と実際の処理開始時刻の間に時間差がある場合や、処理を終えてもすぐに終了時刻を入力せず、実際の処理終了時刻と入力した終了時刻に時間差がある場合があるのが原因である。
The example shown in FIG. 15 is an example of the actual measurement work time of a factory that produces a variety of medium-volume products. In the
また、サイクルタイム情報生成部122は、分類に含まれるすべてのログの実測作業時間から、第1四分位点(Q1)、中央値(M)、第3四分位点(Q3)を算出する。 In addition, the cycle time information generation unit 122 calculates the first quartile (Q1), the median (M), and the third quartile (Q3) from the measured work times of all the logs included in the classification. To do.
第1四分位点(Q1)とは、実測作業時間の下部から25%の値、中央値(M)は実測作業時間の下部から50%の値、第3四分位点(Q3)は実測作業時間の下部から75%の値、である。これらの値は、データ解析で、データの分布形態を表示するために用いられる図的表示方法のひとつである、箱ひげ図(後に説明)を描画するために必要である。 The first quartile (Q1) is a value of 25% from the bottom of the measured work time, the median value (M) is a value of 50% from the bottom of the measured work time, and the third quartile (Q3) is The value is 75% from the lower part of the actual measurement work time. These values are necessary for drawing a box-and-whisker diagram (described later), which is one of the graphical display methods used to display the distribution form of data in data analysis.
(ステップS52)
図13の説明に戻る。サイクルタイム情報生成部122は、特徴量U、L、Mを算出する。
(Step S52)
Returning to the description of FIG. The cycle time information generation unit 122 calculates feature amounts U, L, and M.
図16は、箱ひげ図250の例を示している。
箱ひげ図250の箱の下端がデータの第1四分位点(Q1)、上端がデータの第3四分位点(Q3)、箱の中の線が中央値(M)を示しており、上下に延びるひげの長さは、箱の長さの1.5 倍以内にある最大値、最小値までの距離である。箱の長さの1.5倍を越えるデータは×印で示している。
FIG. 16 shows an example of a
In the
図16に示すように、サイクルタイム情報生成部122は、箱ひげ図250の上部の箱の長さ(第3四分位点(Q3)と中央値(M)との間の長さ)の1.5倍だけ中央値から上の点の距離をUとし、下部の箱の長さ(中央値(M)と第1四分位点(Q1)との間の長さ)の1.5倍だけ中央値から下の点の距離をLとする。これにより、データの分布形状の特徴量が算出される。 As shown in FIG. 16, the cycle time information generation unit 122 calculates the length of the box at the top of the box plot 250 (the length between the third quartile (Q3) and the median (M)). The distance from the median above the median by 1.5 times is U, and the length of the lower box (the length between the median (M) and the first quartile (Q1)) is 1.5. Let L be the distance from the median to the point below the median. Thereby, the feature amount of the distribution shape of the data is calculated.
(ステップS53)
図13の説明に戻る。サイクルタイム情報生成部122は、ステップS52で算出した特徴量により、当該分類を複数のパターンのいずれかにあてはめる。
(Step S53)
Returning to the description of FIG. The cycle time information generation unit 122 applies the classification to one of the plurality of patterns based on the feature amount calculated in step S52.
図17は、作業時間分布をあてはめるパターン表260の例を示している。パターン表260では、ステップS52で算出された特徴量U、L、Mに基づいて、分類を4つのパターンにあてはめる。これにより、次のステップであるステップS54(後に詳述)で、実測作業時間から異常値を適切に除去することができる。4つのパターンについては、後に詳述する。 FIG. 17 shows an example of a pattern table 260 that applies the work time distribution. In the pattern table 260, the classification is applied to the four patterns based on the feature amounts U, L, and M calculated in step S52. Thereby, an abnormal value can be appropriately removed from the actually measured work time in the next step, step S54 (detailed later). The four patterns will be described in detail later.
(ステップS54)
図13の説明に戻る。サイクルタイム情報生成部122は、ステップS53であてはめたパターンに応じて、分類毎に作業時間の異常値を除去し、基準値を特定する。
(Step S54)
Returning to the description of FIG. The cycle time information generation unit 122 removes the abnormal value of the work time for each classification according to the pattern applied in step S53, and specifies the reference value.
ここで、4つのパターンと、パターンごとの異常値の除去及び基準値の特定について、詳細に説明する。 Here, the four patterns, removal of abnormal values for each pattern, and specification of reference values will be described in detail.
図18は、図17に示したパターン1の場合に、作業時間の異常値を除去し、作業時間の基準値を特定する方法を説明する模式図270を示している。
FIG. 18 is a schematic diagram 270 for explaining a method of removing the abnormal value of the work time and specifying the reference value of the work time in the case of the
パターン1は作業時間の中央値が十分ゼロから離れており(M/L>α)、かつ、作業時間のばらつきが大きい(U/L>1)場合に対応している。この場合は、中央値Mをそのまま、当該分類の作業時間の基準値とする。
ここで、作業時間の中央値が十分ゼロから離れているかを判断するための値αは、2以上のパラメータであり、経験的に決めるか、後述の処理で生成する生産指標の精度を最適にするように特定することも可能である。 Here, the value α for judging whether the median of the working time is sufficiently far from zero is a parameter of 2 or more, and is determined empirically, or the accuracy of the production index generated by the processing described later is optimized. It is also possible to specify to do so.
図19は、図17に示したパターン2の場合に、作業時間の異常値を除去し、作業時間の基準値を特定する方法を説明する模式図280を示している。
FIG. 19 is a schematic diagram 280 for explaining a method of removing the abnormal value of the work time and specifying the reference value of the work time in the case of the
パターン2は、作業時間の中央値が十分ゼロから離れており(M/L>α)、かつ、作業時間のばらつきが小さい(U/L≦1)場合に対応している。この場合は、Lの範囲内にあるデータの中央値を、当該分類の作業時間の基準値とする。
図20は、図17に示したパターン3の場合に、作業時間の異常値を除去し、作業時間の基準値を特定する方法を説明する模式図290を示している。 FIG. 20 is a schematic diagram 290 for explaining a method of removing the abnormal value of the work time and specifying the reference value of the work time in the case of the pattern 3 shown in FIG.
パターン3は作業時間の中央値がゼロに近く(M/L≦α)、かつ、作業時間のばらつきが大きい(U/L>1)場合に対応している。この場合は、下部25%を除去した作業時間の中央値を、作業時間の基準値とする。 Pattern 3 corresponds to the case where the median work time is close to zero (M / L ≦ α) and the work time variation is large (U / L> 1). In this case, the median of the work time with the lower 25% removed is set as the reference value for the work time.
図21は、図17に示したパターン4の場合に、作業時間の異常値を除去し、作業時間の基準値を特定する方法を説明する模式図300を示している。
FIG. 21 is a schematic diagram 300 for explaining a method of removing the abnormal value of the work time and specifying the reference value of the work time in the case of the
パターン4は、作業時間の中央値がゼロに近く(M/L≦α)、かつ、作業時間のばらつきが小さい(U/L≦1)場合に対応している。この場合は、上部25U/(L+U)%と、下部25L/(L+U)%の両端を除去した後の作業時間の中央値を、作業時間の基準値とする。
これにより、実測作業時間の中央値及びばらつきに基づいて、実測作業時間から異常値を適切に除去することができる。ここで示したステップS54の処理は、作業時間の分布形状により、当該の分類が、開始時間の入力忘れが多い傾向にあるか、また、終了時刻の入力忘れが多い傾向にあるかなど、どのパターンに近いかを類推し、パターン毎に、前述の傾向を踏まえて、基準値を算出するためのデータを、中央値の上下で非対称に選択している。 Thereby, an abnormal value can be appropriately removed from the actually measured work time based on the median value and variation of the actually measured work time. In the processing of step S54 shown here, depending on the distribution shape of the work time, whether the classification tends to forget to input the start time or whether to tend to forget to input the end time. By analogy whether it is close to the pattern, the data for calculating the reference value is selected asymmetrically above and below the median value for each pattern based on the above-mentioned tendency.
以上で、ステップS50の処理が終了される。なお、ステップS51からステップS54の処理の他の例として、当該分類のログから、Generalized Linear Model(GLM)などの統計モデルを用いて、作業時間の確率分布を推定し、この分布から基準値を特定するなどの方法もある。 Above, the process of step S50 is complete | finished. As another example of the processing from step S51 to step S54, a probability distribution of work time is estimated from a log of the classification using a statistical model such as Generalized Linear Model (GLM), and a reference value is obtained from this distribution. There are also methods such as specifying.
(ステップS60)
図12の説明に戻る。サイクルタイム情報生成部122は、ステップS30で抽出されたログ情報、ステップS50で特定した分類毎の作業時間の基準値から、サイクルタイム情報を生成し、サイクルタイム情報テーブル113aに格納する。ステップS60の処理について、具体的に説明する、
(Step S60)
Returning to the description of FIG. The cycle time information generation unit 122 generates cycle time information from the log information extracted in step S30 and the reference value of the work time for each classification specified in step S50, and stores the cycle time information in the cycle time information table 113a. The process of step S60 will be specifically described.
図22は、サイクルタイム情報出力画面310の概略図である。例えば、サイクルタイム情報生成部122は、ステップS40で実施した分類、つまり、ロットに含まれる製造物の員数をx軸、ステップS50で特定した作業時間の基準値をy軸としたグラフをプロットし、基準値に対して最小二乗法などで回帰直線をひく。これにより、作業時間の基準値と、員数との関係を示す関数が求められる。 FIG. 22 is a schematic diagram of the cycle time information output screen 310. For example, the cycle time information generation unit 122 plots a graph with the classification performed in step S40, that is, the number of products included in the lot as the x axis and the reference value of the work time specified in step S50 as the y axis. The regression line is drawn by the least square method etc. with respect to the reference value. Thereby, a function indicating the relationship between the reference value of the work time and the number is obtained.
サイクルタイム情報生成部122は、回帰直線に基づいて、作業時間の員数依存性を推定する。 The cycle time information generation unit 122 estimates the number dependency of the work time based on the regression line.
図23、図24は、例として、多品種中量産品を生産する工場で取得した、開始時刻の入力忘れや、さらに、複数の処理でまとめて終了時刻を入力することが多く、開始時刻の入力と実際の処理開始時刻の間に時間差がある場合や、処理を終えてもすぐに終了時刻を入力せず、実際の処理終了時刻と入力した終了時刻に時間差がある場合(すなわち、実測作業時間が大きくばらついている場合)のデータが入力された場合である。図23は、特許文献2に記載の方法で、作業時間の員数依存性を推定した結果の出力画面320を示している。図24は、図23と同様のログ情報を用いて、図12に示す処理ステップS10からS60で、作業時間の員数依存性を推定した出力画面の例を示している。
23 and 24, as an example, forgetting to enter the start time obtained at a factory that produces a variety of medium and mass-produced products, and often entering the end time collectively in a plurality of processes, When there is a time difference between the input and the actual processing start time, or when the end time is not input immediately after the processing is completed, and there is a time difference between the actual processing end time and the input end time (that is, actual measurement work) This is a case where data of a large time) is input. FIG. 23 shows an
図23においては、異常値が除去されていないため、員数依存性がないという結果となっている。それに対し、図24においては、異常値が除去されているため、員数依存性があるという結果となっている。このように、異常値を除去することで、作業時間の員数依存性が正確に推定される。 In FIG. 23, since the abnormal value is not removed, the result is that there is no number dependency. On the other hand, in FIG. 24, since the abnormal value is removed, the result is that there is a number dependency. In this way, by removing the abnormal value, the number dependency of the work time is accurately estimated.
サイクルタイム情報生成部122は、異常値が除去された結果を、製造物の員数毎に、サイクルタイム情報テーブル113aに格納する。サイクルタイム情報テーブル113aの生成について、詳細に説明する。
サイクルタイム情報生成部122は、ログ情報テーブル111a(図3参照)の工程No欄111fに格納された情報を、工程No.欄113bに格納する。
サイクルタイム情報生成部122は、ログ情報テーブル111a(図3参照)の工程名称欄111eに格納された情報を、工程名称欄113dに格納する。
The cycle time information generation unit 122 stores the result of removing the abnormal value in the cycle time information table 113a for each number of products. The generation of the cycle time information table 113a will be described in detail.
The cycle time information generation unit 122 uses the information stored in the process number column 111f of the log information table 111a (see FIG. 3) as the process number. Stored in the column 113b.
The cycle time information generation unit 122 stores the information stored in the process name column 111e of the log information table 111a (see FIG. 3) in the process name column 113d.
サイクルタイム情報生成部122は、ログ情報テーブル111a(図3参照)の生産装置名称欄111iに格納された情報を、生産装置名称欄113eに格納する。 The cycle time information generation unit 122 stores the information stored in the production device name column 111i of the log information table 111a (see FIG. 3) in the production device name column 113e.
サイクルタイム情報生成部122は、回帰直線の傾きが、予測誤差よりも大きい場合には、当該生産装置の処理は員数依存性がある処理と判断する。この場合には、サイクルタイム情報生成部122は、ログ情報テーブル111a(図3参照)の員数欄111dに格納された情報を、処理数欄113fに格納する。そして、サイクルタイム情報生成部122は、回帰直線(図24等参照)に基づいて処理時間を算出し、処理時間欄113gに格納する。処理時間yは、回帰直線のxに、処理数欄113fに格納された値を代入することによって算出できる。 When the slope of the regression line is larger than the prediction error, the cycle time information generation unit 122 determines that the process of the production apparatus is a process having number dependency. In this case, the cycle time information generation unit 122 stores the information stored in the number column 111d of the log information table 111a (see FIG. 3) in the processing number column 113f. Then, the cycle time information generation unit 122 calculates the processing time based on the regression line (see FIG. 24 and the like) and stores it in the processing time column 113g. The processing time y can be calculated by substituting the value stored in the processing number column 113f for x of the regression line.
サイクルタイム情報生成部122は、回帰直線の傾きが、予測誤差よりも小さい場合には、当該生産装置の処理は処理数に依存しないバッチ処理(員数依存性がない)と判断する。この場合には、サイクルタイム情報生成部122は、サイクルタイム情報テーブル113aの処理数欄113fに員数の情報を格納せず、処理時間欄113gに基準値の中央値を格納する。 If the slope of the regression line is smaller than the prediction error, the cycle time information generation unit 122 determines that the process of the production apparatus is a batch process that does not depend on the number of processes (no number dependency). In this case, the cycle time information generation unit 122 does not store the number information in the process number column 113f of the cycle time information table 113a, but stores the median reference value in the process time column 113g.
なお、本実施の形態では、予測誤差を、異常値を除去したあとの作業時間のばらつきの大きさとすることができる。予測誤差は、これに限らず、様々な値を設定することができる。 In the present embodiment, the prediction error can be the magnitude of the variation in work time after the abnormal value is removed. The prediction error is not limited to this, and various values can be set.
(ステップS70)
図12の説明に戻る。ログ情報取得管理部121は、ログ情報テーブル111aより、ステップS20で得られた品種名称の数及び名称のうち、ステップS60で、サイクルタイム情報を生成していない品種があるか否かを確認する。
(Step S70)
Returning to the description of FIG. The log information acquisition management unit 121 confirms from the log information table 111a whether or not there is a type for which cycle time information has not been generated in step S60 among the number and name of the type names obtained in step S20. .
具体的には、ステップS20において品種名称の数及び名称が把握されている。したがって、ログ情報取得管理部121は、品種名称の数だけステップS10〜S60の処理が繰り返されているか、及びすべての品種名称についてステップS10〜S60の処理が繰り返されているか否かを判断する。 Specifically, in step S20, the number of product names and names are grasped. Therefore, the log information acquisition management unit 121 determines whether or not the processing of steps S10 to S60 is repeated for the number of product types, and whether or not the processing of steps S10 to S60 is repeated for all product names.
サイクルタイム情報を生成していない品種がある場合には(ステップS70でYes)、ログ情報取得管理部121は、ステップS20に戻り、処理を繰り返す。サイクルタイム情報を生成していない品種がない場合には(ステップS70でNo)、ログ情報取得管理部121は、ステップS80に進む。品種ごとにサイクルタイムを求めることで、正確なサイクルタイムを求めることができる。なお、サイクルタイム情報テーブル113aに、単一の品種の情報しかない場合には、ステップS20及びS70の処理は不要である。 When there is a product type for which cycle time information has not been generated (Yes in step S70), the log information acquisition management unit 121 returns to step S20 and repeats the process. When there is no product that has not generated cycle time information (No in step S70), the log information acquisition management unit 121 proceeds to step S80. By obtaining the cycle time for each product type, an accurate cycle time can be obtained. If the cycle time information table 113a has only information on a single product type, the processing in steps S20 and S70 is not necessary.
(ステップS80)
ログ情報取得管理部121は、ログ情報テーブル111aより、ステップS10で得られた生産装置、工程で生産する品種のうち、ステップS60でサイクルタイム情報を生成していない生産装置、工程があるか否かを確認する。
(Step S80)
Based on the log information table 111a, the log information acquisition management unit 121 determines whether there is a production device or process that has not generated cycle time information in step S60 among the production devices obtained in step S10 and the types produced in the process. To check.
具体的には、ステップS10において生産装置又は工程の数及び名称が把握されている。したがって、ログ情報取得管理部121は、生産装置又は工程の数だけステップS10〜S60の処理が繰り返されているか、及びすべての生産装置又は工程についてステップS10〜S60の処理が繰り返されているか否かを判断する。 Specifically, in step S10, the number and names of production apparatuses or processes are grasped. Therefore, the log information acquisition management unit 121 repeats the processes of steps S10 to S60 by the number of production apparatuses or processes, and whether or not the processes of steps S10 to S60 are repeated for all the production apparatuses or processes. Judging.
サイクルタイム情報を生成していない生産装置、工程がある場合には(ステップS80でYes)、ログ情報取得管理部121は、ステップS10に戻り処理を繰り返す。サイクルタイム情報を生成していない生産装置、工程がない場合には(ステップS80でNo)、ログ情報取得管理部121は、ステップ90に進む。生産装置、工程ごとにサイクルタイムを求めることで、正確なサイクルタイムを求めることができる。なお、サイクルタイム情報テーブル113aに、単一の生産装置、工程の情報しかない場合には、ステップS10及びS80の処理は不要である。 If there is a production apparatus or process that has not generated cycle time information (Yes in step S80), the log information acquisition management unit 121 returns to step S10 and repeats the process. When there is no production apparatus or process that has not generated the cycle time information (No in step S80), the log information acquisition management unit 121 proceeds to step 90. Accurate cycle time can be obtained by obtaining the cycle time for each production device and process. If the cycle time information table 113a has only a single production device and process information, the processes in steps S10 and S80 are not necessary.
(ステップS90)
次に、生産シミュレーション部123は、工程経路情報テーブル112a、サイクルタイム情報テーブル113a、仕掛り情報テーブル114a、投入計画テーブル115a、生産装置メンテナンス計画テーブル116a、生産装置情報テーブル117aから情報を取得し、これをシミュレーション装置190へ出力する。
(Step S90)
Next, the production simulation unit 123 acquires information from the process route information table 112a, the cycle time information table 113a, the in-process information table 114a, the input plan table 115a, the production device maintenance plan table 116a, and the production device information table 117a. This is output to the
シミュレーションモデルの中で考慮する実物の情報、精度に応じて、シミュレーション結果の精度に差違が予測される。本実施の形態では、シミュレーション装置190は、既存のシミュレータのシミュレーション方式を特定せずに利用するものとする。例えば、工場における生産プロセスのシミュレーションには、一般に、離散事象型のシミュレーション方式が利用されるため、シミュレーション装置190は離散事象型のシミュレーション方式をもちいてシミュレーションを行うようにすればよい。離散事象型のシミュレーション方式は、すでに公知の技術であるため、説明を省略する。
Differences in the accuracy of simulation results are predicted according to the actual information and accuracy considered in the simulation model. In the present embodiment, the
シミュレーション装置190は、シミュレーションの結果を生産シミュレーション部123に出力する。生産シミュレーション部123は、取得した情報に基づいて、現在から将来へ、指定した計画期間における全ての製造物の処理の進行計画(数、時期等を含む情報)を生成し、生産指標情報生成部124に出力する。
The
例えば、生産シミュレーション部123は、サイクルタイム情報テーブル113aから工程No、生産装置名称、及び処理時間を取得する。また、生産シミュレーション部123は、生産装置情報テーブル117aから生産装置の情報を取得する。そして、生産シミュレーション部123は、生産装置が着工可能であれば、サイクルタイム情報テーブル113aに基づいて前工程終了時間(前工程終了時刻欄118jに格納される情報)を開始時刻(開始時刻欄118hに格納される情報)とし、終了時間(終了時刻欄118iに格納される情報)を算出することができる。また、生産シミュレーション部123は、生産装置が着工不可能であれば、生産装置メンテナンス計画テーブル116aの終了時刻欄116gに格納された事故気宇を開始時刻(開始時刻欄118hに格納される情報)とし、終了時間(終了時刻欄118iに格納される情報)を算出することができる。 For example, the production simulation unit 123 acquires a process number, a production device name, and a processing time from the cycle time information table 113a. In addition, the production simulation unit 123 acquires information on the production apparatus from the production apparatus information table 117a. Then, if the production apparatus can start construction, the production simulation unit 123 sets the previous process end time (information stored in the previous process end time field 118j) based on the cycle time information table 113a to the start time (start time field 118h). And the end time (information stored in the end time column 118i) can be calculated. Further, if the production apparatus cannot be started, the production simulation unit 123 sets the accident time stored in the end time column 116g of the production apparatus maintenance plan table 116a as the start time (information stored in the start time column 118h). The end time (information stored in the end time column 118i) can be calculated.
生産指標情報生成部124は、取得した結果を生産指標情報テーブル118aへ格納する。例えば、生産指標情報生成部124は、ロットID欄118bから生産装置名称欄118gまでの欄は、ログ情報テーブル111a又はサイクルタイム情報テーブル113aの情報を格納すればよい。また、生産指標情報生成部124は、開始時刻欄118h以降の欄については、生産シミュレーション部123が生成した進行計画の内容を格納すればよい。
これにより、生産指標情報抽出装置100が行う一連の処理を終了する。出力部140は、生産指標情報テーブル118aの情報を含む表示画面を出力装置907等へ出力する。
The production index information generation unit 124 stores the acquired result in the production index information table 118a. For example, the production index information generation unit 124 may store information in the log information table 111a or the cycle time information table 113a in the columns from the lot ID column 118b to the production device name column 118g. Further, the production index information generation unit 124 may store the contents of the progress plan generated by the production simulation unit 123 for the columns after the start time column 118h.
Thereby, a series of processes performed by the production index
本実施の形態によれば、ログ情報を分類することで、適切に外れ値を除去することができる。また、ログ情報を用いるため、作業時間の上限値と下限値を設定し個別に外れ値を除去する場合と比べ、工数を掛けずに外れ値を除去することができる。したがって、精度よくサイクルタイムを推定することができる。
また、精度よくサイクルタイムを推定することができるため、結果としてこのサイクルタイムを用いたシミュレーションの精度向上を図ることができる。
According to the present embodiment, outliers can be appropriately removed by classifying log information. In addition, since log information is used, outliers can be removed without increasing man-hours, compared to the case where the upper and lower limits of work time are set and the outliers are individually removed. Therefore, the cycle time can be estimated with high accuracy.
In addition, since the cycle time can be estimated with high accuracy, as a result, the accuracy of simulation using this cycle time can be improved.
なお、本実施の形態では、ステップS90において、ステップS60で算出したサイクルタイムに基づいてシミュレーションを行った結果を出力したが、推定したサイクルタイム情報に基づく情報の出力形態はこれに限定されない。本発明を実施する別の形態として、生産指標情報生成部124は、ステップS60で算出したサイクルタイムに基づいて生産量予測情報テーブルを生成し、これを含む表示画面を出力部140が出力装置907等へ出力してもよい。
In the present embodiment, in step S90, the result of simulation based on the cycle time calculated in step S60 is output. However, the output form of information based on the estimated cycle time information is not limited to this. As another embodiment for implementing the present invention, the production index information generation unit 124 generates a production amount prediction information table based on the cycle time calculated in step S60, and the
図25は、生産量予測情報テーブル119aの概略を示す図である。生産量予測情報テーブル119aは生産指標情報記憶領域118に記憶される。
生産量予測情報テーブル119aは、生産月欄119bと、品種名称欄119cと、生産数欄119dとを備える。
FIG. 25 is a diagram showing an outline of the production amount prediction information table 119a. The production amount prediction information table 119a is stored in the production index
The production amount prediction information table 119a includes a production month column 119b, a
生産月欄119bには、生産月を特定する情報が格納される。生産指標情報生成部124は、生産月欄119bの情報として、任意の値を入れることができるし、入力装置906を介して入力された値を入れてもよい。 The production month column 119b stores information for specifying the production month. The production index information generation unit 124 can enter an arbitrary value as information in the production month column 119b, or may input a value input via the input device 906.
品種名称欄119cには、品種名称を特定する情報が格納される。生産指標情報生成部124は、品種名称欄119cの情報として、例えば品種名称欄113bの情報を入力することができる。
The
生産数欄119dには、生産月欄119bで特定される月に、品種名称欄119cで特定される品種の生産数量を特定する情報が格納される。生産指標情報生成部124は、生産数量を、生産月の実労働時間と、ステップS60で算出されたサイクルタイムとに基づいて算出することができる。
The production number column 119d stores information for specifying the production quantity of the type specified in the
また、本発明を実施する別のサイクルタイム情報に基づく情報の出力形態として、例えば、生産指標情報生成部124は、工程経路情報テーブル112aと、サイクルタイム情報テーブル113aとに格納された情報を用いて、仕掛り情報テーブル114aと、投入計画テーブル115aとに格納された全てのロットに対し、全ての処理が完成する日を予測し、月ごとに完成するロットの数を集計して、結果を生産指標情報テーブル118aへ格納し、これを含む表示画面を出力部140が出力装置907等へ出力するようにしてもよい。
In addition, as an output form of information based on another cycle time information for implementing the present invention, for example, the production index information generation unit 124 uses information stored in the process route information table 112a and the cycle time information table 113a. Thus, for all the lots stored in the in-process information table 114a and the input plan table 115a, the date when all the processes are completed is predicted, and the number of lots completed every month is totaled, and the result is obtained. The output may be stored in the production index information table 118a and the
このような本発明を実施する別の形態においては、図3から図9に示すすべてのテーブルの情報は必須ではなく、図3から図9に示すテーブルの情報を必要に応じて取得し、使用すればよい。 In another embodiment for implementing the present invention, the information of all the tables shown in FIGS. 3 to 9 is not essential, and the information of the tables shown in FIGS. 3 to 9 is acquired and used as necessary. do it.
なお、本発明は上記した実施例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、上記した実施例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、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例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。 In addition, this invention is not limited to an above-described Example, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. It is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
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、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。 In addition, each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be partially or entirely realized by hardware, for example. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, or an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
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、製品上必ずしもすべての制御線や情報戦を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 Further, control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all control lines and information battles are necessarily shown on the product. In practice, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
10・・・生産指標抽出システム、100・・・生産指標抽出装置、110・・・記憶部、111・・・ログ情報記憶領域、112・・・工程経路情報記憶領域、113・・・サイクルタイム記憶領域、114・・・仕掛り情報記憶領域、115・・・投入計画記憶領域、116・・・生産装置メンテナンス計画記憶領域、117・・・生産装置情報記憶領域、118・・・生産指標情報記憶領域、120・・・制御部、121・・・ログ情報取得管理部、122・・・サイクルタイム情報生成部、123・・・生産シミュレーション部、123・・・生産指標情報生成部、130・・・入力部、140・・・出力部、150・・・通信部、160・・・計画情報管理装置、170・・・生産現場管理装置、180・・・生産情報管理装置、190・・・シミュレーション装置、199・・・ネットワーク、
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記ログ情報に基づいてサイクルタイム情報を生成する制御部と、
前記サイクルタイム情報又は前記サイクルタイム情報に基づく情報を出力する出力部と、
を備え、
前記制御部は、
前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記開始時刻と前記終了時刻とから実測作業時間を算出し、
前記算出した実測作業時間に基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類し、
前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記分類されたグループに応じて前記実測作業時間に含まれる異常値を除去し、
前記異常値が除去された実測作業時間に基づいて、前記所定の生産装置かつ前記所定の品種に関するサイクルタイム情報を生成し、
前記制御部は、前記実測作業時間の中央値及び前記実測作業時間のばらつきに基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類する
ことを特徴とする生産指標生成装置。 A storage unit in which log information including a start time and an end time of production of a product by the production apparatus is stored;
A control unit that generates cycle time information based on the log information;
An output unit for outputting the cycle time information or information based on the cycle time information;
With
The controller is
For each piece of information included in the log information, calculate the actual work time from the start time and the end time,
Based on the calculated actual work time, each of the information included in the log information is classified into one of a plurality of groups,
For each piece of information included in the log information, an abnormal value included in the actual measurement work time is removed according to the classified group,
Based on the actually measured work time from which the abnormal value has been removed, generates cycle time information relating to the predetermined production device and the predetermined product type ,
Prior Symbol controller, based on the variation of the median and the actual working time of the actual operation time, and wherein the classifying each of the information included in the log information in any of a plurality of groups Production index generation device.
前記ログ情報は、前記開始時刻及び前記終了時刻と、生産装置と、当該生産装置により生産される品種と、が関連付けられており、
前記制御部は、前記ログ情報から所定の生産装置かつ所定の品種に関する情報を抽出し、
前記抽出した情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類する
ことを特徴とする生産指標生成装置。 The production index generation device according to claim 1,
The log information is associated with the start time and the end time, a production device, and a type produced by the production device,
The control unit extracts information on a predetermined production apparatus and a predetermined product type from the log information,
Each of the extracted information is classified into any one of a plurality of groups.
前記制御部は、前記サイクルタイム情報に基づいて、製造物毎又は生産装置毎と、指定した単位とで将来の計画を予測し、
前記出力部は、前記予測した計画を、前記サイクルタイム情報に基づく情報として出力する
ことを特徴とする生産指標情報生成装置。 The production index information generating device according to claim 1,
Based on the cycle time information, the control unit predicts a future plan for each product or each production device and a specified unit,
The output unit outputs the predicted plan as information based on the cycle time information.
前記制御部は、
生産装置による品種の生産の開始時刻及び終了時刻を含むログ情報を取得し、
前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記開始時刻と前記終了時刻とから実測作業時間を算出し、
前記算出した実測作業時間に基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類し、
前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記分類されたグループに応じて前記実測作業時間に含まれる異常値を除去し、
前記異常値が除去された実測作業時間に基づいて、前記所定の生産装置かつ前記所定の品種に関するサイクルタイム情報を生成し、
前記出力部は、前記サイクルタイム情報又は前記サイクルタイム情報に基づく情報を出力し、
前記制御部は、前記実測作業時間の中央値及び前記実測作業時間のばらつきに基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類する
ことを特徴とする生産指標生成方法。 A production index generation method for an apparatus comprising a control unit and an output unit,
The controller is
Acquire log information including the start time and end time of production of the product by the production device,
For each piece of information included in the log information, calculate the actual work time from the start time and the end time,
Based on the calculated actual work time, each of the information included in the log information is classified into one of a plurality of groups,
For each piece of information included in the log information, an abnormal value included in the actual measurement work time is removed according to the classified group,
Based on the actually measured work time from which the abnormal value has been removed, generates cycle time information relating to the predetermined production device and the predetermined product type,
The output unit outputs information based on the cycle time information or the cycle time information ,
The control unit classifies each piece of information included in the log information into one of a plurality of groups based on a median value of the measured work time and a variation in the measured work time. Indicator generation method.
前記制御部に、
生産装置による品種の生産の開始時刻及び終了時刻を含むログ情報を取得し、
前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記開始時刻と前記終了時刻とから実測作業時間を算出し、
前記算出した実測作業時間に基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類し、
前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれについて、前記分類されたグループに応じて前記実測作業時間に含まれる異常値を除去し、
前記異常値が除去された実測作業時間に基づいて、前記所定の生産装置かつ前記所定の品種に関するサイクルタイム情報を生成する処理を行わせ、
前記出力部に前記サイクルタイム情報又は前記サイクルタイム情報に基づく情報を出力する処理を行わせ、
前記制御部は、前記実測作業時間の中央値及び前記実測作業時間のばらつきに基づいて、前記ログ情報に含まれる情報のそれぞれを複数のグループのうちのいずれかに分類する
ことを特徴とする生産指標生成プログラム。 A production index generation program for causing a device including a control unit and an output unit to perform processing,
In the control unit,
Acquire log information including the start time and end time of production of the product by the production device,
For each piece of information included in the log information, calculate the actual work time from the start time and the end time,
Based on the calculated actual work time, each of the information included in the log information is classified into one of a plurality of groups,
For each piece of information included in the log information, an abnormal value included in the actual measurement work time is removed according to the classified group,
Based on the actually measured work time from which the abnormal value has been removed, a process for generating cycle time information related to the predetermined production apparatus and the predetermined product type is performed.
Causing the output unit to perform processing for outputting the cycle time information or information based on the cycle time information ;
The control unit classifies each piece of information included in the log information into one of a plurality of groups based on a median value of the measured work time and a variation in the measured work time. Indicator generator.
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