JP3762316B2

JP3762316B2 - Production risk management system

Info

Publication number: JP3762316B2
Application number: JP2002065857A
Authority: JP
Inventors: 徹夫鈴木
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-03-11
Filing date: 2002-03-11
Publication date: 2006-04-05
Anticipated expiration: 2022-03-11
Also published as: JP2003263217A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば製造業を経営するときのリスクに係り、生産リスクを考慮しての生産管理を行なう生産リスク管理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
かかる生産管理方法には、例えば、製品の製造スケジュールをデータ化してパーソナルコンピュータに入力する、いわゆるデータを電子化して製品の納期管理を行なうものや、サプライチェーンマネジメント（ＳＣＭ）などの業務・計画系システムを用いて製品製造に係る計画、調達、製造、配送等を適正化して製造効率を向上させるもの、又、製品製造ラインの進捗管理をリアルタイムに行なうものがある。
【０００３】
このような製品の納期管理では、納期管理を行なうことにより製品製造が計画よりも遅れるなどのスケジュール遅れを把握できるが、このスケジュール遅れが直接に製品を製造する上での経営リスクに結びつくか否かを判断することはできない。同様に、ＳＣＭを用いて製造効率を向上させたとしても経営リスクの指標とはならず、製品製造ラインの進捗管理を行なっても経営リスクの指標とはならない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
製造工場などの経営者は、経営リスクを考慮しながら製品製造を管理運営するが、上記生産管理方法では経営リスクを判断することが出来ないために、製品の納期の遅れなどの製造ラインに関する情報や損害に関する情報などの各種情報を断片的に収集し、これら情報を人間系で複合的に判断して経営リスクを予測している。しかしながら、経営リスクは、人間系での判断結果なので、非効率的であり、客観的な判断ができない。
【０００５】
そこで本発明は、経営リスクを客観的に判断できると共に、効率的な製品製造ができる生産リスク管理システムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、製品を生産する生産ラインにおいて製品の生産を阻害する障害の各データを記憶するリスク要因データベースと、製品生産の契約書に記載された損害賠償に関するデータを記憶する契約書データベースと、生産ラインに障害が発生したと仮定し、生産ラインでの生産スケジューリングのやり直しを行なう生産スケジューリング手段と、生産スケジューリング手段によりやり直しの行われた生産ラインのシュレーションを行なって製品の生産の遅れを求める生産シュレーション手段と、生産シュレーション手段により求められた製品の生産の遅れに伴って発生する損害に基づいて製品の生産を阻害する障害の影響度を予測し、かつ製品の生産の遅れに伴って発生する損害を契約書データベースに記憶されている契約書の内容に基づいて求め、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しさせて影響度の最小値を確定する損害予測手段と、生産ラインにおいて過去に発生した障害を記憶する障害記録データベースと、障害記録データベースに記憶されている障害及びリスク要因データベースに記憶されている障害に基づいて障害がどのくらいの確率で発生するかを表す障害の発生確率を予測する発生確率予測手段と、損害予測手段により求められた障害の影響度と発生確率予測手段により求められた障害の発生確率とに基づいて製品を生産する上での障害の深刻度を決定する深刻度決定手段とを具備した生産リスク管理システムである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２１】
図１は生産リスク管理システムを適用した製品の製造システムの構成図である。製品の製造工場１には、製品を生産する生産ライン２が設置されると共に、製品の構成部品や完成した製品を収納する倉庫３などが設けられている。
【００２２】
リスク要因データベース４には、製品の生産を阻害する障害（以下、リスク要因と称する）の各ファイルが予め記憶されている。リスク要因としては、例えば生産ライン２における工程の歩留まりの低下、生産設備の故障、作業員の病気や怪我、製品を構成する部品が入荷する予定が入荷しないなどの各種データが記憶されている。
【００２３】
影響度予測手段５は、製品の生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅを求めるもので、製品の生産ライン２にリスク要因が発生したと仮定し、生産ライン２での生産スケジューリングのやり直しを行なう生産スケジューリング手段６と、生産ライン２のシュレーションを行なって生産の遅れを求める生産シュレーション手段７と、この生産シュレーション手段７により求められた生産の遅れに伴って発生する金額などの損害に基づいて影響度を予測する損害予測手段８とを有する。
【００２４】
このうち生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７は、ＳＣＭや製造実行システム（ＭＥＳ）などの稼動によって実現できる。ＭＥＳは、ＳＣＭなどの業務・計画系システムと生産現場とをつなぐもので、ＳＣＭにおいて立てられた生産計画を生産現場に伝え、かつ生産現場での生産情報を把握してＳＣＭに伝える。
【００２５】
リスク要因に致して損害最小のアクションを選ぶシステムとしては、例えば米国メリーランド大学で開発したDecision Making Toolと呼ばれるシステムがあり、ＭＥＳとしては（株）東芝のREALMICS（商品名）などが用いられる。これら生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７は、生産ライン２で生産した製品の在庫や進捗状況などの情報Ｄａをオンラインで調べる機能を有する。
【００２６】
損害予測手段８には、契約書のデータを記載した契約書ファイル９を記憶した契約書データベース１０が接続されている。契約書ファイル９には、損害賠償に関するペナルティ条項、例えば納期遅れのペナルティなどの損害発生時の保証金額などが記載されている。
【００２７】
損害予測手段８は、契約書ファイル９を読み取り、生産の遅れに伴って発生する金額等の損害を製品生産の契約書の内容に基づいて求め、損害賠償が発生する場合にはその損害金額を算出し、その損害の和が最小になるように生産スケジューリング手段６において線形計画法などの最適化手法を利用して生産スケジューリングのやり直しの指令を発する機能を有する。そして、損害予測手段８は、損害の和が最小になるようにやり直しして最適化した生産スケジューリング及びその生産シュレーション結果から製品の生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅの最小値を確定する機能を有する。
【００２８】
一方、発生確率予測手段１１は、リスク要因の発生確率を求めるもので、過去の障害記録データベース１２を備えている。この障害記録データベース１２には、過去において発生した生産ライン２における障害報告Ｄｂがリスク要因として記録されている。この障害記録データベース１２へのリスク要因の記録は、上記生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７を構成するＳＣＭやＭＥＳなどが稼動していることから、これらＳＣＭやＭＥＳからオンラインで記録される。
【００２９】
発生確率予測手段１１は、障害記録データベース１２に記録されている生産ライン２でのリスク要因や、公開されているデータ例えばリスク要因データベース４に記憶されているリスク要因の各ファイルに基づいて各リスク要因の各発生確率Ｋをそれぞれ予測する機能を有する。このリスク要因の発生確率Ｋは、例えばＳＣＭやＭＥＳによってリスク要因データベース４に蓄積された過去のリスク要因を外挿して求められる。
【００３０】
深刻度決定手段１３は、損害予測手段８により求められた影響度Ｅと発生確率予測手段１１により求められた発生確率Ｋとに基づいて製品を生産する上でのリスク要因の深刻度（リスク）Ｒを決定する機能を有する。
【００３１】
このリスクＲは、関数ｆ（影響度Ｅ，確率Ｋ）により定義され、具体的に深刻度決定手段１３は、影響度Ｅと発生確率Ｋとの積（ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘ＊ｙ）からリスクＲを算出する機能を有する。なお、リスクＲは、影響度Ｅと発生確率Ｋとの積に限ることはない。
【００３２】
又、深刻度決定手段１３は、各リスク要因毎にリスクＲを算出し、これらリスクＲを視覚的に訴える表示形式、例えば数値やグラフィック化してディスプレイ等に表示し、かつ各リスクＲに対して高い順に優先順位を付けてディスプレイ等に表示出力したり、プリントアウトする機能を有する。
【００３３】
この深刻度決定手段１３により算出された各リスク要因毎の各リスクＲは、例えばこれらリスクＲのうち優先順位の上位のリスクＲが経営者にメール送信されるようになっている。
【００３４】
次に、上記の如く構成されたシステムの動作について説明する。
【００３５】
生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７は、生産ライン２で生産した製品の在庫や進捗状況などの情報Ｄａをオンラインで調べる。このうち生産スケジューリング手段６は、生産ライン２にリスク要因が発生したと仮定し、生産ライン２での生産スケジューリングのやり直しを行なう。そして、生産シュレーション手段７は、生産スケジューリングのやり直しの行われた生産ライン２に対するシュレーションを行なって生産の遅れを求める。
【００３６】
損害予測手段８は、契約書ファイル９を読み取り、生産の遅れに伴って発生する金額等の損害を製品生産の契約書の内容に基づいて求め、損害賠償が発生する場合にはその損害金額、例えば製品の納期遅れに対するペナルティなどからの損害金額を算出し、その損害の和が最小になるように生産スケジューリングのやり直しの指令を発する。
【００３７】
生産スケジューリング手段６は、生産スケジューリングのやり直しの指令を受けて、線形計画法などの最適化手法を利用して損害の和が最小になるように生産スケジューリングのやり直しを行なう。
【００３８】
再び損害予測手段８は、損害の和が最小になるようにやり直しして最適化した生産スケジューリング及びその生産シュレーション結果から製品の生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅの最小値を確定する。
【００３９】
一方、障害記録データベース１２には、上記生産スケジューリング手段６及び生産シュレーション手段７を構成するＳＣＭやＭＥＳなどの稼動によって、これらＳＣＭやＭＥＳからオンラインで過去において発生した生産ライン２における障害報告Ｄｂがリスク要因として記録される。
【００４０】
発生確率予測手段１１は、障害記録データベース１２に記録されている生産ライン２でのリスク要因や、公開されているデータ例えばリスク要因データベース４に記憶されているリスク要因の各ファイルに基づいて各リスク要因の各発生確率Ｋをそれぞれ予測する。このリスク要因の発生確率Ｋは、例えばリスク要因データベース４に蓄積された過去のリスク要因を外挿して求める。具体的には、ある種類の部品の不足というリスク要因がどのくらいの確率で発生するのかを予測する。
【００４１】
深刻度決定手段１３は、損害予測手段８により求められた影響度Ｅと発生確率予測手段１１により求められた発生確率Ｋとを受け取り、これら影響度Ｅと発生確率Ｋとの積から各リスク毎の各リスクＲを算出する。例えば製品を構成する部品が例えば１００個入荷する予定が８００個しか入荷しない場合のリスクＲを算出する。
【００４２】
同様にして、例えば生産ライン２における工程の歩留まりの低下、生産設備の故障、作業員の病気や怪我、製品を構成する部品が入荷する予定が入荷しないなどの各リスク要因に対する各リスクＲが算出される。
【００４３】
又、深刻度決定手段１３は、各リスクＲを視覚的に訴える表示形式、例えば数値やグラフィック化してディスプレイ等に表示し、かつ各リスクＲに対して高い順に優先順位を付けてディスプレイ等に表示出力したり、プリントアウトする。
【００４４】
この深刻度決定手段１３により算出された各リスク要因毎の各リスクＲは、例えばこれらリスクＲのうち優先順位の上位のリスクＲが経営者にメールで送信される。
【００４５】
しかるに、リスクＲのうち高いリスクＲのリスク要因を生産ライン２の改善項目とし、生産ライン２を改善して製品の製造運営を行なう。
【００４６】
このように上記一実施の形態においては、生産の遅れに伴って発生する金額等の損害を製品生産の契約書ファイル９の内容に基づいて求め、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しして製品生産を阻害するリスク要因の影響度Ｅを予測し、一方、生産ライン２で発生したリスク要因をオンラインで記録してそのリスク要因に基づいてその発生確率Ｋを予測し、これら影響度Ｅと発生確率Ｋとの積からリスクＲを算出するので、製品を製造している生産ライン２において時々刻々変化するリスク要因の中から最も深刻なリスクＲは何かを知ることが出来る。
【００４７】
従って、製造工場などの経営者は、人間系でなく、自動的に効率的かつ客観的に経営リスクを判断しながら製品製造を管理運営することができる。そして、深刻なリスクＲに対しては、予めそのリスク要因に対して対策を講じることができ、経営者は、製品戦略や企業間の提携と言った本来の業務に対する意志決定事項に集中できる。又、製品の納期短縮や在庫削減に伴うリスクの増大を予測できるので、期限ぎりぎりの納期や在庫数を決めることが出来る。
【００４８】
又、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しして影響度Ｅの最小値を確定するので、経営者は、損害が最小になる生産スケジュールからそのリスクＲを知ることができ、そのリスク要因に対する対策を講じることができる。
【００４９】
又、各リスクＲを視覚的に訴える表示形式、例えば数値やグラフィック化し、かつリスクＲに対して高い順に優先順位を付けてディスプレイ等に表示するので、リスクＲが視覚的に一目で分り、特に深刻なリスクＲを容易にかつ的確に判断できる。
【００５０】
各リスク要因毎の各リスクＲをその優先順位の上位のリスクＲを経営者にメール送信すれば、経営者は、リアルタイムで生産ライン２でのリスク要因を知るこてができ、そのリスク要因に対する対策を直ぐに講じることができる。
【００５１】
なお、本発明は、上記一実施の形態に限定されるものでなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。
【００５２】
例えば、上記一実施の形態では、リスク要因を入力しているが、予めいくつかのリスク要因を用意するか、又は自動生成し、これらリスク要因を自動的に入力して評価するようにしてもよい。
【００５３】
リスク要因は、過去の障害記録や損害記録から自動的にリスクアップしてもよい。
【００５４】
生産リスク管理システム全体を夜間に自動で動作させておき、算出した複数のリスクＲのうち優先順位の上位のリスクＲを毎朝経営者にメールで送信するようにしてもよい。
【００５５】
又、上記一実施の形態では、現時点でのリスク要因を評価しているが、将来発生するであろうリスク要因を評価し、深刻なリスク要因については予め対策を講じることができる。この場合、現在の生産スケジューリングを動作させ、将来の時点での在庫、進捗状況を算出しながらリスクＲの評価を行なう。
【００５６】
さらに、上記実施形態には、種々の段階の発明が含まれており、開示されている複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出できる。例えば、実施形態に示されている全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出できる。
【００５７】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、経営リスクを客観的に判断できると共に、効率的な製品製造ができる生産リスク管理システム、すなわち製品を製造している生産ラインにおいて時々刻々変化する損害の中から最も深刻なリスクは何かを知ることが出来る。従って、製造工場などの経営者は、人間系でなく、自動的に効率的かつ客観的に経営リスクを判断しながら製品製造を管理運営することができる。深刻なリスクに対しては、予めその損害に対して対策を講じることができ、経営者は、製品戦略や企業間の提携と言った本来の業務に対する意志決定事項に集中できる。製品の納期短縮や在庫削減に伴うリスクの増大を予測できるので、期限ぎりぎりの納期や在庫数を決めることが出来る生産リスク管理システムを提供できる。
又、本発明によれば、損害が最小になるように生産スケジューリングをやり直しして影響度の最小値を確定するので、経営者は、損害が最小になる生産スケジュールからそのリスクを知ることができ、その損害に対する対策を講じることができる生産リスク管理システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる生産リスク管理システムの一実施の形態を適用した製品の製造システムの構成図。
【符号の説明】
１：製造工場
２：生産ライン
３：倉庫
４：リスク要因データベース
５：影響度予測手段
６：生産スケジューリング手段
７：生産シュレーション手段
８：損害予測手段
９：契約書ファイル
１０：契約書データベース
１１：発生確率予測手段
１２：障害記録データベース
１３：深刻度決定手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to, for example, a risk when operating a manufacturing industry, and relates to a production risk management system that performs production management in consideration of production risk .
[0002]
[Prior art]
Such production management methods include, for example, the production schedule of a product which is converted into data and input to a personal computer, so-called data is digitized to manage the delivery time of the product, and the business / planning system such as supply chain management (SCM) Some systems improve the production efficiency by optimizing planning, procurement, production, delivery, etc., related to product production, and others perform real-time management of the product production line.
[0003]
In such product delivery date management, it is possible to grasp schedule delays such as product production being delayed compared to the plan due to delivery date management, but whether or not this schedule delay directly leads to management risk in manufacturing products. I can't judge. Similarly, even if the manufacturing efficiency is improved by using the SCM, it does not become an index of management risk, and even if progress management of the product manufacturing line is performed, it does not become an index of management risk.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
Managers of manufacturing factories manage and operate product manufacturing in consideration of management risks. However, since the management risk cannot be determined by the production management method described above, information on manufacturing lines such as product delivery delays. It collects various pieces of information, such as information on damages and damages, and predicts management risk by judging these pieces of information in a complex manner. However, management risk is a result of human judgment, so it is inefficient and cannot be objectively judged.
[0005]
Accordingly, an object of the present invention is to provide a production risk management system that can objectively determine management risk and can efficiently manufacture products.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The present invention includes a risk factor database that stores data on obstacles that inhibit product production in a production line that produces products, a contract database that stores data relating to damages described in a product production contract, Assuming that a failure has occurred in the production line, the production scheduling means for redoing the production scheduling in the production line, and the production line that has been redone by the production scheduling means are shunted to obtain a delay in product production. Predict the impact of obstacles that inhibit product production based on production shredding means and the damage caused by production delays determined by the production shredding means, and with product production delays Based on the contents of the contract stored in the contract database Damage prediction means for re-establishing production scheduling so as to minimize damage and determining the minimum value of impact, failure record database for storing faults that have occurred in the past in the production line, and fault record database An occurrence probability predicting means for predicting the probability of occurrence of a failure indicating the probability of occurrence of the failure based on the failure stored in the risk factor database and the risk factor database, and the influence of the failure obtained by the damage predicting means The production risk management system includes a severity determination means for determining the severity of a failure in producing a product based on the failure and the failure occurrence probability obtained by the occurrence probability prediction means .
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0021]
FIG. 1 is a configuration diagram of a product manufacturing system to which a production risk management system is applied. A product manufacturing factory 1 is provided with a production line 2 for producing products, and a warehouse 3 for storing component parts of the products and finished products.
[0022]
The risk factor database 4 stores in advance each file of failures (hereinafter referred to as risk factors) that hinder the production of products. As the risk factors, for example, various data are stored such as a decrease in process yield in the production line 2, a breakdown in production equipment, an illness or injury of a worker, a schedule for arrival of parts constituting a product, but no arrival.
[0023]
The influence degree predicting means 5 obtains the influence degree E of the risk factor that hinders the production of the product, and assumes that a risk factor has occurred in the production line 2 of the product, and performs the production scheduling on the production line 2 again. The production scheduling means 6, the production shredding means 7 that performs the production line 2 shredding and obtains the production delay, and the damage such as the amount of money caused by the production delay obtained by the production shredding means 7 And a damage prediction means 8 for predicting the degree of influence based on the damage.
[0024]
Among these, the production scheduling means 6 and the production shredding means 7 can be realized by operation of an SCM, a manufacturing execution system (MES), or the like. The MES connects a business / planning system such as an SCM and a production site. The MES communicates a production plan established in the SCM to the production site and grasps production information on the production site and transmits it to the SCM.
[0025]
For example, a system called Decision Making Tool developed at the University of Maryland in the United States is used as a risk factor to select the action with the least damage, and REALMICS (trade name) of Toshiba Corporation is used as the MES. These production scheduling means 6 and production shredding means 7 have a function of checking information Da such as inventory and progress of products produced on the production line 2 online.
[0026]
Connected to the loss prediction means 8 is a contract database 10 that stores a contract file 9 in which contract data is stored. The contract file 9 contains penalty clauses relating to damages, for example, a guarantee amount in the event of damage such as a late delivery penalty.
[0027]
The damage prediction means 8 reads the contract file 9 and obtains damages such as the amount of money that accompanies production delays based on the contents of the product production contract. The production scheduling means 6 has a function of issuing an instruction to redo production scheduling by using an optimization method such as linear programming so that the sum of the losses is minimized. Then, the damage prediction means 8 determines the minimum value of the influence degree E of the risk factor that hinders the production of the product based on the production scheduling optimized and optimized so as to minimize the sum of the damage and the production shredding result. It has a function.
[0028]
On the other hand, the occurrence probability prediction means 11 obtains the occurrence probability of a risk factor and includes a past failure record database 12. In the failure record database 12, a failure report Db in the production line 2 that has occurred in the past is recorded as a risk factor. The risk factor record in the failure record database 12 is recorded on-line from the SCM and MES because the SCM and MES constituting the production scheduling means 6 and the production shredding means 7 are operating.
[0029]
Occurrence probability predicting means 11 determines each risk based on risk factor in production line 2 recorded in failure record database 12 and each file of risk factor stored in publicly available data such as risk factor database 4. It has a function of predicting each occurrence probability K of a factor. The risk factor occurrence probability K is obtained by extrapolating past risk factors accumulated in the risk factor database 4 by, for example, SCM or MES.
[0030]
The severity determination means 13 is a risk factor seriousness (risk) for producing a product based on the influence degree E obtained by the damage prediction means 8 and the occurrence probability K obtained by the occurrence probability prediction means 11. It has a function of determining R.
[0031]
The risk R is defined by a function f (impact degree E, probability K). Specifically, the severity determining means 13 calculates the product of the influence degree E and the occurrence probability K (f (x, y) = x * y). ) To calculate a risk R. The risk R is not limited to the product of the influence degree E and the occurrence probability K.
[0032]
The severity determining means 13 calculates the risk R for each risk factor, displays the risk R in a display format that visually appeals the risk R, for example, a numerical value or a graphic, and displays it on the display. It has a function of giving a priority order in the descending order and displaying it on a display or printing it out.
[0033]
For each risk R calculated for each risk factor calculated by the severity determining means 13, for example, a risk R having a higher priority among the risks R is sent to the manager by mail.
[0034]
Next, the operation of the system configured as described above will be described.
[0035]
The production scheduling unit 6 and the production shredding unit 7 check online information Da such as inventory and progress of products produced on the production line 2. Of these, the production scheduling means 6 assumes that a risk factor has occurred in the production line 2 and redoes production scheduling in the production line 2. Then, the production shredding means 7 performs the shredding on the production line 2 in which the production scheduling has been performed again to obtain a production delay.
[0036]
The damage predicting means 8 reads the contract file 9 and obtains damages such as an amount due to production delay based on the contents of the product production contract. For example, it calculates the amount of damage from a penalty for product delivery delay, and issues a production scheduling re-order to minimize the sum of the damage.
[0037]
The production scheduling means 6 receives a production scheduling redoing command, and redoes production scheduling using an optimization technique such as linear programming so that the sum of damage is minimized.
[0038]
The damage prediction means 8 again determines the minimum value of the influence degree E of the risk factor that hinders the production of the product from the production scheduling optimized and optimized so as to minimize the sum of the damage and the production shredding result.
[0039]
On the other hand, the failure record database 12 includes a failure report Db in the production line 2 that has been generated online in the past from the SCM or MES by the operation of the SCM or MES constituting the production scheduling unit 6 and the production shredding unit 7. Recorded as a risk factor.
[0040]
Occurrence probability predicting means 11 determines each risk based on risk factor in production line 2 recorded in failure record database 12 and each file of risk factor stored in publicly available data such as risk factor database 4. Each occurrence probability K of the factor is predicted. The risk factor occurrence probability K is obtained by extrapolating past risk factors accumulated in the risk factor database 4, for example. Specifically, the probability that a risk factor of a shortage of a certain type of component will occur is predicted.
[0041]
The severity determination means 13 receives the influence degree E obtained by the damage prediction means 8 and the occurrence probability K obtained by the occurrence probability prediction means 11, and calculates each risk from the product of the influence degree E and the occurrence probability K. Each risk R is calculated. For example, the risk R is calculated when, for example, only 800 parts are scheduled to arrive, for example, 100 parts constituting the product.
[0042]
Similarly, each risk R is calculated for each risk factor such as a decrease in process yield in the production line 2, a breakdown in the production facility, a worker's illness or injury, or a schedule that the parts that make up the product do not arrive. Is done.
[0043]
The severity determining means 13 displays each risk R in a display format that visually appeals each risk R, for example, a numerical value or a graphic, and displays it on a display or the like. Output or print out.
[0044]
For each risk R calculated for each risk factor calculated by the severity determining means 13, for example, a risk R having a higher priority among these risks R is transmitted to the manager by mail.
[0045]
However, the risk factor of the high risk R among the risks R is set as an improvement item of the production line 2, and the production line 2 is improved and the product is manufactured and operated.
[0046]
As described above, in the above-described embodiment, damages such as amounts due to production delay are obtained based on the contents of the product production contract file 9 and production scheduling is performed again so that the damage is minimized. The risk factor E that affects product production is predicted, while the risk factor that occurred in the production line 2 is recorded online, and the probability K of occurrence is predicted based on the risk factor. Since the risk R is calculated from the product of the occurrence probability K and the occurrence probability K, it is possible to know what is the most serious risk R among the risk factors that change every moment in the production line 2 that manufactures the product.
[0047]
Accordingly, managers such as manufacturing factories can manage and operate product manufacturing while automatically and objectively judging management risks, not human systems. And for serious risk R, it is possible to take measures against the risk factor in advance, and the management can concentrate on the decision-making matters for the original business such as product strategy and partnership between companies. In addition, since it is possible to predict an increase in risk due to shortening of the delivery date of the product and inventory reduction, it is possible to determine the delivery date and the number of stocks that are just before the deadline.
[0048]
In addition, since the production scheduling is performed again so as to minimize the damage and the minimum value of the influence degree E is determined, the manager can know the risk R from the production schedule where the damage is minimized, and the risk factor. Measures can be taken.
[0049]
Moreover, since each risk R is visually appealed in a display format, for example, a numerical value or a graphic, and the risk R is displayed on a display or the like in order of priority, the risk R is visually recognized at a glance. Serious risk R can be easily and accurately determined.
[0050]
If the risk R for each risk factor is emailed to the manager with the risk R having the highest priority, the manager can know the risk factor in the production line 2 in real time and Measures can be taken immediately.
[0051]
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified without departing from the scope of the invention in the implementation stage.
[0052]
For example, in the above embodiment, risk factors are input, but some risk factors are prepared in advance or automatically generated, and these risk factors are automatically input and evaluated. Good.
[0053]
The risk factor may be automatically increased from past failure records and damage records.
[0054]
The entire production risk management system may be operated automatically at night, and a higher-priority risk R among the calculated plurality of risks R may be sent to the manager by mail every morning.
[0055]
In the above embodiment, the current risk factor is evaluated. However, a risk factor that will occur in the future can be evaluated, and a countermeasure can be taken in advance for a serious risk factor. In this case, the current production scheduling is operated, and the risk R is evaluated while calculating inventory and progress at a future time.
[0056]
Furthermore, the above embodiments include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent requirements. For example, even if some constituent elements are deleted from all the constituent elements shown in the embodiment, the problem described in the column of the problem to be solved by the invention can be solved, and is described in the column of the effect of the invention. If the effect is obtained, a configuration from which this configuration requirement is deleted can be extracted as an invention.
[0057]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, a management risk can be objectively determined and an efficient product manufacturing, that is, a production risk management system capable of efficiently producing products, that is, damages that change from moment to moment in a production line that produces products. You can find out what is the most serious risk. Accordingly, managers such as manufacturing factories can manage and operate product manufacturing while automatically and objectively judging management risks, not human systems. For serious risks, countermeasures can be taken in advance, and management can concentrate on decision-making matters regarding the original business such as product strategy and partnership between companies. Since it is possible to predict an increase in risk due to shortened product delivery time and inventory reduction, it is possible to provide a production risk management system that can determine the deadline delivery date and the number of inventory.
In addition, according to the present invention, the production scheduling is performed again so that the damage is minimized, and the minimum value of the influence is determined, so that the manager can know the risk from the production schedule where the damage is minimized. And a production risk management system capable of taking measures against the damage .
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a product manufacturing system to which an embodiment of a production risk management system according to the present invention is applied.
[Explanation of symbols]
1: Manufacturing factory 2: Production line 3: Warehouse 4: Risk factor database 5: Impact prediction means 6: Production scheduling means 7: Production shredding means 8: Damage prediction means 9: Contract file 10: Contract database 11: Occurrence probability prediction means 12: failure record database 13: severity determination means

Claims

A risk factor database that stores data on obstacles that inhibit the production of the product in a production line that produces the product ;
A contract database for storing data relating to damages described in the product production contract;
Assuming that the failure has occurred in the production line, production scheduling means for redoing production scheduling in the production line;
Production shredding means for obtaining a delay in production of the product by performing shredding of the production line re-executed by the production scheduling means;
Predicting the impact of the obstacle that hinders the production of the product based on the damage caused by the production delay of the product obtained by the production shredding means, and accompanying the production delay of the product The damage that occurs when the damage is calculated based on the contents of the contract stored in the contract database, and the production scheduling is performed again so that the damage is minimized, and the minimum value of the impact is determined. Prediction means,
A failure record database that stores the failures that occurred in the past in the production line;
Occurrence probability predicting means for predicting the probability of occurrence of the failure indicating the probability of occurrence of the failure based on the failure stored in the failure record database and the failure stored in the risk factor database When,
The severity of the failure in producing the product is determined based on the degree of influence of the failure obtained by the damage prediction unit and the occurrence probability of the failure obtained by the occurrence probability prediction unit. Seriousness determination means,
A production risk management system characterized by comprising: