JP7298014B2 - 情報処理システムおよび情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、生産の効率化を支援する技術に係り、特に相互作用モデルを用いて最適化問題を解き、生産計画を提案する技術に関する。

所定条件下で所望のパラメータを最大または最小とする解を探索する、いわゆる組合せ最適化問題は、実社会における複雑な問題にも適用しうる。組合せ最適化問題を解く一般的な方法は、現在主流であるノイマン型アーキテクチャのコンピュータによって計算することである。ノイマン型アーキテクチャのコンピュータの基本動作は命令列の逐次的な実行にあるが、動作クロック周波数の限界に伴い、解の候補が膨大になる最適化問題に対しては、解きうる問題の規模や処理速度にも制約がある。

一方、大規模な組合せ最適化問題をヒューリスティックに解く方法の一つとして、磁性体の振舞いを説明するための相互作用モデルの基底状態探索に対応させることがある。特に、相互作用モデルの一つであるイジングモデルを専用ハードウェアに実装し、焼きなまし法（シミュレーテッド・アニーリング）や量子的焼きなまし法の原理を適用することで、高速に基底状態へ到達させる技術がいくつか提案されている。

最適化問題を解き得る技術の例示として、特許文献１～３の特許文献がある。特許文献１には、イジングモデルの基底状態を求めるために基本構成単位となる構成要素をアレイ状に配置した半導体装置で、量子スピンの状態を疑似的に表現する構成の応用例が記載されている。特許文献２には、超電導回路を用いた量子コンピューティングに関して記載されている。特許文献３には、２つのスレーブレーザーの間で交換される光の強度，偏光及び位相を、減衰器及び波長板を用いて制御することで、２つのスレーブレーザーの間の疑似的なイジング相互作用の大きさ及び符号を実装することが記載される。

一方、例えば特許文献４には、複数の車種を同一ラインで生産する際、予め計画された生産計画順序の遵守が不可能となった車両が発生した場合に、遅延車両を考慮した生産計画順序を再計画できるようにする技術が開示されている。

特開２０１６－０５１３１４号公報 ＷＯ２００５／０９３６４９Ａ１ ＷＯ２０１２／１１８０６４Ａ１ 特開２０１０－２４４２００号公報

自動車の生産ラインなどでは、複数の車種または複数の仕様の車を１つの生産ラインで生産する、多品種混合生産を行う場合がある。例えば、車種が異なる車を一つの生産ラインで製造する場合には、車種によって作業員の作業負荷が異なる。また、同一車種の生産ラインであっても、塗装される車体色や、カーナビやエアコンなどのオプションの仕様が、車ごとに異なる場合がある。このため、このような多品種混合生産では、効率的な生産を実施するために適切な生産計画を立てる必要がある。

生産計画順序を立案するための技術として上記特許文献４がある。しかし、制約条件を満たす生産計画順序を、相互作用モデルを用いてヒューリスティックに解く手法については知られていなかった。

そこで、制約条件を満たす生産計画順序を、相互作用モデルを用いて計算することが求められる。

本発明の好ましい一側面は、生産対象となる複数の物の其々に対する仕様についての管理情報を記憶する記憶装置と、管理情報を基に、複数の物を生産する生産処理の順序の案について相互作用モデルを用いて演算する演算装置と、を備えるシステムである。このシステムでは、演算装置は、複数の物の其々について生産処理の順序の割り当て事象を変数とし、生産処理に関する制約条件を変数間の相互作用の強度として設定した相互作用モデルを演算する。

より具体的な例では、複数の物のうち少なくとも一部は、異なる仕様であり、異なる生産処理により生産され、生産処理に関する制約条件として、少なくとも同じ生産処理の間隔に依存して変数間の相互作用の強度が異なる。

本発明の好ましい他の一側面は、上位装置と演算装置を備える情報処理システムを用い、上位装置が演算装置に相互作用モデルを入力して演算を実行させる、情報処理方法である。この方法は、上位装置が、生産対象となる複数の物の其々に対する仕様に関する受注データを含む受注リストを得る第１のステップ、上位装置が、生産対象となる複数の物の仕様に必要な生産処理に関する制約条件を得る第２のステップ、上位装置が、受注リストと制約条件に基づいて、相互作用モデルを生成する第３のステップ、上位装置が、演算装置に相互作用モデルを入力する第４のステップ、演算装置が、相互作用モデルの基底状態探索を実行する第５のステップ、上位装置が、演算装置の演算結果を読み出す第６のステップ、上位装置が、演算結果に基づいて、複数の物の其々について生産処理の順序の割り当て事象を規定する順序リストを生成する第７のステップ、を実行する。

より具体的な例では、第２のステップにおいて、制約条件は、生産処理の発生頻度および発生パターンの少なくとも一つを規定する。

他のより具体的な例では、第３のステップにおいて、相互作用モデルは、複数の物の其々について生産処理の順序の割り当て事象を変数とし、生産処理に関する制約条件を変数間の相互作用の強度として設定したものである。

制約条件を満たす生産計画順序を、相互作用モデルを用いて計算することができる。

生産計画提案システムの運用例を示すブロック図。 受注データ２０１の例を示す表図。 生産計画提案システム１００の構成を示すブロック図。 受注リスト１２０の一例を示す表図。 順序リスト１３０の一例を示す表図。 生産条件データ１４０の一例を示す表図。 生産計画提案システム１００における処理を示す流れ図。 ロット投入条件設定画面のＧＵＩの例を示すイメージ図。 問題の設定ステップＳ７０３の詳細を示す流れ図。 生成された問題を概念的に示す表図。 追加部分を含む順序リスト１３０の一例を示す表図。 生産計画提案システム１００における処理の他の例を示す流れ図。 生産ライン４００の運用フローの例を示す流れ図。 生産計画提案システムの他の運用例を示すブロック図。 生産計画提案システム１００における処理の他の例を示す流れ図。 条件変更テーブル１６００の一例を示す表図。 ロット投入条件設定画面で条件変更を提案するＧＵＩの例を示すイメージ図。

以下、本発明の実施形態を、図面を参照しつつ説明する。本実施例で示す各形態は、本発明を実現するための一例であり、本発明の技術範囲を限定するものではない。なお、実施例において、同一の機能を有する部材には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は、特に必要な場合を除き省略する。また、本発明に直接関係のない先行技術部分は省略する。

同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

本明細書で引用した刊行物、特許および特許出願は、そのまま本明細書の説明の一部を構成する。

本明細書において単数形で表される構成要素は、特段文脈で明らかに示されない限り、複数形を含むものとする。

＜１．生産計画提案システムの運用例＞
図１は、実施例の生産計画提案システムの運用例を示すブロック図である。本実施例では、自動車の生産を例にして説明するが、勿論本実施例はその他の製品の生産にも適用できる。

図１において、生産計画提案システム１００は生産計画の提案を行うシステムである。生産計画提案システム１００の構成や動作は後に詳細に説明する。

販売店端末２００は、例えば自動車ディーラーの店舗に配置されたコンピュータ端末である。コンピュータ端末は、一般的なパーソナルコンピュータでよい。自動車ディーラーは顧客から自動車を受注すると、顧客の要望にそったオプションを自動車に取り付けるように手配する。オプションの取り付け内容を示す受注データは、販売店端末２００から入力されて、例えばインターネットあるいは個別回線によるネットワーク３００を経由して、生産計画提案システム１００で収集される。

図２は、受注データ２０１の例を示す表図である。受注案件を一意に特定する「受注番号」に対して、オプションの種類を一意に特定する記号「オプション１」「オプション２」等がデータ化される。“１”、“０”はオプションの有無を示している。

図１において、生産ライン４００は、受注した自動車に対して各種のオプションを取り付ける施設である。たとえば、生産ライン４００内を自動車４０１はベルトコンベア４０２上に載置されて矢印４０３の方向へ移動し、移動中に作業員４０４により各種オプションの取り付け作業が行われる。

生産ライン４００では、生産すべき自動車（このような生産対象となる物を便宜上ロットということにする）を投入する順序は、生産効率を考慮した所定の制約条件に従うことが望ましい。

例えば、ロットごとに取り付けるオプションが異なる場合、オプション毎に作業員４０４の作業時間が異なる。生産ライン４００のベルトコンベア４０２により、ある作業エリアを１台の自動車４０１が１時間かけて通過するとする。また、オプションであるエアコンの取り付け時間が３０分必要であり、カーナビの取り付け時間が２０分必要であり、両方の作業は作業エリア内で並行して実行可能であるとする。作業エリアにおける１台の自動車の滞留時間は１時間であるから、この作業エリア内でオプションの取り付けを完了するためには、エアコンを取り付けるロットは１時間あたり２台、カーナビを取り付けるロットは１時間あたり３台、作業エリアを通過するように計画を立てればよい。ここで例えば、作業エリアの収容ロット数が６台とすれば、エアコンを取り付けるロットが３台に１台、カーナビを取り付けるロットが２台に１台発生するように、ロットを投入する順番を定めればよい。

例えばあるオプションについて、２台中１台に処理を行うという制約の場合、制約条件を示す制約項は式（１）のようになる。

ただし、ｐ_ｉはｉ番目のロットのオプション種別を示すオプション番号である。ｉはロットの順番、ｘは処理を行うかどうかを示す変数で“１”が処理を行うことを示し、“０”が処理を行わないことを示す。この制約項は、“１”と“０”の組み合わせが続くと０の値を取るが、“１”または“０”が連続すると１になり、ペナルティが増加する。

また、自動車の車体色の塗装を行う場合、同じ色の塗装を連続して行えば作業効率がよい。ただし、所定数連続して塗装した後は、塗料の補充や装置のメンテナンスのために当該色の塗装は一度終了する必要がある。よって、塗装に関しては、例えば最大ｋ台を限度になるべく連続して同じ色に塗装されるロットが投入されるようにすればよい。

同じ色を連続させる制約条件は、式（２）のようになる。

ただし、Ｃ_ｉはｉ番目のロットの色種別を示す色番号である。異なる色番号が連続すると、制約項である式（２）の値が増加し、ペナルティが増加する。

また同じ色が最大でｋ台以上連続しないという制約は、例えば、式（３）のようになる。

式（３）において、yは０からkの所望の値をとる変数である。このため、同じ色がｋ以上連続するとペナルティが増加する制約項となる。

生産計画提案システム１００は、以上のような制約を考慮して、ロットの適切な処理順番を提案するシステムである。生産計画提案システム１００が提案した生産計画は、生産ライン端末４０５の出力装置、例えば画像モニタに表示される。生産ライン端末４０５は、生産計画提案システム１００からのデータを表示あるいは出力できる情報処理装置であり、例えば一般的なパーソナルコンピュータを用いることができる。

生産計画は、ロットを生産ライン４００で処理する順番を規定する。具体的には例えば自動車４０１をベルトコンベア４０２に乗せる順番である。生産ラインの作業員４０４は、表示された生産計画に従って、自動車４０１をベルトコンベア４０２に乗せる作業を行う。人間が作業をする代わりに、公知のロボット等により作業を自動化してもよい。
＜２．生産計画提案システムの構成＞
図３は、生産計画提案システム１００の構成を示すブロック図である。基本的に生産計画提案システム１００は、公知のサーバのような構成を利用可能であり、一般的なサーバとしての入力装置１０１、出力装置１０２、処理装置１０３、記憶装置１０４等の構成を備えている。これらは相互に図示しない内部バスによって接続され、情報や命令を送受信可能である。入力装置１０１としては、キーボード、マウス、ネットワークから情報を受信するインターフェースなど公知の構成を備えてよい。出力装置１０２としては、画像モニタ、プリンタ、ネットワークへ情報を送信するインターフェースなど公知の構成を備えてよい。記憶装置１０４としては、磁気ディスク装置や半導体メモリ等複数種類の記憶装置を任意に組み合わせてよい。

記憶装置１０４には、ソフトウェアとして、条件設定部１０６、問題生成部１０７、モデル変換部１０８、アニーリングマシン制御部１０９、モデル逆変換部１１０、表示部１１１、全体制御部１１２、コスト計算部１１３が実装されている。これらの機能の一部または全部をソフトウェアによって実現する場合、計算や制御等の機能は、記憶装置１０４に格納されたプログラムが処理装置１０３によって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。計算機などが実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」、「器」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合がある。本実施例中、ソフトウェアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。各ソフトウェアの機能については、後に説明する。

アニーリングマシン１０５は、特定の最適化問題を解くために用いられる演算装置であり、本実施例ではハードウェアを想定している。アニーリングマシン１０５としては、特許文献１～３に記載されるような公知の構成を用いることができる。本実施例では、アニーリングマシン１０５は、特許文献１で説明されているＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）集積回路や、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)上の論理回路として実装されていることを想定して説明するが、相互作用モデルに置き換えられた最適化問題を解くことが可能であれば、他の種類の装置でも実現可能である。

具体的には、アニーリング方式において電子回路(デジタル回路など)で実装するハードウェアだけでなく、超伝導回路などで実装する方式でもよい。また、アニーリング方式以外にてイジングモデルを実現するハードウェアでもよい。例えばレーザーネットワーク方式（光パラメトリック発振）・量子ニューラルネットワークなどが知られている。また、一部の考え方が異なるものの、イジングモデルで行う計算をアダマールゲート、回転ゲート、制御ＮＯＴゲートといったゲートで置き換えた量子ゲート方式も、本実施例のアニーリングマシンとして採用することができる。

図３において、アニーリングマシン１０５は、相互作用モデルの基底状態探索を行う専用ハードウェアであり、ＣＭＯＳ集積回路で構成されている場合、例えば画面描画処理のための専用ハードウェアであるＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のように、処理装置１０３や記憶装置１０４を備えるホストに装着する拡張カードの形態を取ってもよい。図３ではアニーリングマシン１０５は、生産計画提案システム１００内に配置されるが、生産計画提案システム１００の外に配置されてもよい。図３の構成において、本実施例で説明する以外のアニーリングマシンの構成は、例えば特許文献１に記載の構成を援用することができる。

図３の生産計画提案システム１００は、一例としては、入力装置１０１、出力装置１０２、処理装置１０３、記憶装置１０４が従来のノイマン型コンピュータであり、アニーリングマシン１０５の上位の情報処理装置（上位装置）として、アニーリングマシンを制御するように構成されている。

生産計画提案システム１００は、データとして受注リスト１２０、順序リスト１３０、生産条件データ１４０にアクセス可能である。これらは、記憶装置１０４に記憶しておいてもよいし、生産計画提案システム１００外の他の情報処理装置に格納されたデータを、ネットワーク３００等を介してアクセスしてもよい。

受注リスト１２０は、各販売店端末２００から収集した受注データ２０１を集積したものである。受注データ２０１の収集は、公知の方法により入力装置１０１を用いてリアルタイムであるいは任意の時間に行ってよい。収集の方法は、有線あるいは無線のネットワーク３００を介してもよいし、受注データ２０１をその都度入力装置から入力してもよい。あるいは、可搬記録媒体に記録した受注データ２０１を、入力装置１０１から読み込んでもよい。

図４は、受注リスト１２０の一例を示す表図である。「ＩＤ」はロットを一意に示す識別子であり、例えば図２の受注データ２０１における「受注番号」に一対一に対応する。「Ｃ１」「Ｃ２」等は、作業の有無を示すパラメータであり、例えば受注データ２０１における「オプション１」「オプション２」等に一対一に対応する。例えば、Ｃ１はエアコンの取り付けの有無、Ｃ２はカーナビの取り付けの有無を“１”または“０”で示す。いま作業がある場合“１”で示し、作業がない場合“０”で示すとする。

順序リスト１３０は、生産計画提案システム１００によって決定された、ロットの生産ラインへの投入順序を示すデータである。

図５は、順序リスト１３０の一例を示す表図である。順序リスト１３０は、決定されたロットの投入順序を示す。「Ｓｅｑ.」は、ラインへのロットの投入順序を連番で示す。その他は、受注リスト１２０の表記と同様である。

生産条件データ１４０は、生産ラインへロットを投入する際に要求される条件を格納したデータである。生産条件データ１４０は、オペレータが入力装置１０１から入力し、データベースとして記録しておくものとする。

図６は、生産条件データ１４０の一例を示す表図である。生産条件データ１４０は、ロット投入条件データ６０１と制約条件データ６０２を含む。ロット投入条件データ６０１は制約条件データ６０２の少なくとも一つ、あるいは複数の制約条件データ６０２の組み合わせである。制約条件データ６０２は、生産ラインへ所定のロットを投入する際に必要な個々の条件である。ロット投入条件データ６０１は、ロット投入条件を一意に示す「投入条件ＩＤ」と、そのロット投入条件を構成する制約条件の組を示す「投入条件内容」からなる。制約条件データ６０２は、制約条件を一意に示す「制約条件ＩＤ」と、その制約条件の「制約条件内容」からなる。制約条件の「制約条件内容」は、例えばロットの仕様に従った作業の発生頻度や、作業の発生パターンを示す。作業の発生頻度とは、例えば「２台に１台処理」のようなものであり、作業の発生パターンとは、「連続して最大１０台まで処理」のようなものである。数式で表した場合、式（１）～式（３）で示したように表現されるが、表現形式は任意である。
＜３．生産計画提案システムの処理＞
図７は、生産計画提案システム１００における処理を示す流れ図である。本実施例では、各処理は生産計画提案システム１００の処理装置１０３が、記憶装置１０４から該当するプログラムを読み出して実行することとする。記載が煩雑になることを避けるため、以下では動作の主体を各プログラムとして説明する。

ステップＳ７０１は、全体制御部１１２による受注リスト１２０の生成処理である。この処理は、先に述べたように公知の手法でリアルタイムあるいはバッチ処理により生成する。

ステップＳ７０２は、ロット投入条件の設定である。条件設定部１０６は、生産条件データ１４０のロット投入条件データ６０１、に予め所定のロット投入条件が記憶されている場合には、所望のロット投入条件を呼び出す。新しいロット投入条件を適用する場合には、オペレータに入力装置１０１から入力させる。ステップＳ７０１～Ｓ７０２の順番は任意でよい。

ここでロット投入条件とは、１または複数の制約条件の組み合わせをいうものとする。ロットを生産ラインに投入する際の制約条件には、例えば以下のようなものがある。
制約条件例１：連続するｎ台中のｍ台に処理を行う
制約条件例２：連続して最大ｋ台まで処理を行う
これらは、例えば制約項の式（１）～（３）のように表現できる。

図８は、条件設定部１０６に入力するデータを得るために、表示部１１１が出力装置１０２である画像モニタに表示する、ロット投入条件設定画面のＧＵＩ(Graphical User Interface)の例である。オペレータは、ＧＵＩを用いて制約条件を追加あるいは編集することができる。また、制約条件を組み合わせてロット投入条件を設定することができる。

生産条件データ１４０に予め所定のロット投入条件が記憶されている場合には、ファイル指定プルダウンメニュー８０１からファイル名やロット投入条件ＩＤを指定し、呼び出しボタン８０２で呼び出すことができる。呼び出した条件は、編集画面８０３で編集することができる。編集等の入力が直感的に行うことができるよう、ＧＵＩは作業の種類に応じて定型化するのがよい。例えば、制約条件プルダウンメニュー８０４で制約条件を指定すると、点線枠８０５内に示すように制約条件に関連付けられたパターンで入力のためのメニューが表示される。

点線枠８０５内には、例えば、制約条件C001として、エアコンをオプションとするロットについて、３台に１台の割合で処理を行うことが示されている。図８には示していないが、制約条件C001の対象ロットが「エアコン」であることを表示してもよい。制約条件C015は、例えばカーナビをオプションとするロットについて、２台に１台の割合で処理を行うことが示されている。制約条件C020は、例えば同じ色のロットの塗装を連続して最大８台まで行うことが示されている。図８の例では各制約条件は１つの条件に対応しているが、相互に矛盾しない限り、複数の条件をANDやORで組み合わせてもよい。

オペレータは、編集画面８０３で制約条件を編集することができる。また、既存のロット投入条件を編集し、あるいは新規のロット投入条件を作成することができる。作業が完了したら、保存ボタン８０６によりその条件を生産条件データ１４０に記憶する。

ステップＳ７０３は、問題の設定である。問題は、ステップＳ７０１で生成した受注リスト１２０と、記録済みの順序リスト１３０の少なくとも一部と、ステップＳ７０２で設定したロット投入条件データ６０１から生成する。

図９は、問題の設定ステップＳ７０３の詳細を示す流れ図である。問題生成部１０７は、受注リスト１２０と、順序リスト１３０の少なくとも一部と、生産条件データ１４０のロット投入条件データ６０１を、ステップＳ９０１～Ｓ９０３で読み出す。読み出す順番は任意でよい。

ステップＳ９０４で、問題生成部１０７は、受注リスト１２０と、順序リスト１３０の少なくとも一部と、ロット投入条件データ６０１に基づいて問題を生成する。アニーリングマシンで最小値が探索される目的関数は、一般には制約項の加算になり、以下のように表すことができる。
目的関数＝ｗ_１（制約項１）＋ｗ_２（制約項２）＋・・・
目的関数はステップＳ７０２で設定されたロット投入条件データ６０１で規定され、各制約項は、例えば先に式（１）～（３）で例示したような数式の形で表現される。

ここでｗ_１とｗ_２は重み定数であり、どの項を優先的に最小化するかを決めるファクタとなる。例えば、すべての制約項を平等に最小化する場合、重み定数を均等にする。一方、「第２項の制約条件は厳密に守るが、第３項の制約条件はあまり重視しない」という問題設定であれば、重視する項の係数である重み定数の値を大きくすることで所望の解が得られることになる。重み定数は、予め定めて問題生成部１０７に記憶しておく。あるいは、その都度オペレータが指定してもよい。目的関数が最小になる解を探索することで、制約をできるだけ満足するロットの投入順序が得られる。

順序リスト１３０の少なくとも一部は、決定済みのロット投入順序と、新たに提案されるロット投入順序の整合性を図るために用いられる。対象リストに含める確定済みの順序リスト１３０をどこまで遡る必要があるかは、制約条件に依存する。問題設定の際にオペレータが決定してもよいし、十分と思われる量を予め定めておいてもよい。例えばこの場合、固定値で１００番遡り「Ｓｅｑ.」４００までの確定済み順序リストの内容を対象リストに含める。なお、生産計画提案が初めての場合、すなわち、順序リスト１３０に過去分のデータがない場合には、順序リスト１３０は使用しないでよい。

図１０は、生成された問題を概念的に示す表図である（Seq.498番以前のデータは表示を省略している）。図１０の下部のマトリクスは、スピンの値ｘの配列であり、各ＩＤのロットが「Ｓｅｑ.」の何番目に投入されるかをｘ＝1で示している。図１０中グレーの部分は、順序リスト１３０で規定されている決定済みの順序である。図１０中白い部分はこれから決定される部分であり、この例では初期値としてＩＤ順に投入するデータとなっている。もっとも、アニーリングの初期値のデータとしては、ランダムなデータでもよい。また、図１０の上部は、各ＩＤのロットについての製造条件Ｃ１，Ｃ２・・が示されている。この例では、５００番目までのロットの順番が決定済みであり、５０１番目以降のロットの順番を決定しようとしている。

図７に戻り、ステップＳ７０４で、モデル変換部１０８は、問題をイジングモデルに変換する。アニーリングマシン１０５は、通常内部で動作する計算モデルであるイジングモデルのパラメータを入力して持つ。そのため解きたい問題をイジングモデルに変換する必要がある。よく知られているように、イジングモデルは以下の式（４）で与えられる。

ここでＥは目的関数に対応するエネルギー関数、ｈとｊは制約条件で定まる係数、σiはイジングモデルの場合、ｉ番目のスピンの値であり“＋１”または“－１”の値をとる。

問題をアニーリングマシンが扱える形式にエンコードする形式として、ＱＵＢＯ：Quadratic Unconstrained Binary Optimization （二次制約なし二値最適化）が知られている。ＱＵＢＯは以下の式（５）のように表現され、イジングモデルと等化に扱うことができる。

ここでＥは目的関数に対応するエネルギー関数、ｂとＱは制約条件で定まる係数、ｘ_iはｉ番目のスピンの値であり“０”または“１”の値をとる。設定した問題をＱＵＢＯ形式に変換するエンコーダは既に知られている。

なお、図１０下部のマトリックスから理解できるように、前提となる制約条件として、一つの順番「Ｓｅｑ.」に対して一つの「ＩＤ」が割り当てられるという条件が必要である。この制約条件は以下の式（６）のように表現され、ステップＳ７０２で設定された条件の他に、デフォルトで与えられる。

ここで、ｓは順番「Ｓｅｑ.」、ｎは「ＩＤ」を示す。

ステップＳ７０５では、アニーリングマシン制御部１０９の制御により、アニーリングマシン１０５が相互作用計算を行い、最適解を探索する。イジングモデルの基底状態探索とは、イジングモデルのエネルギー関数を最小化するスピンの配列を求める最適化問題である。

そのために、アニーリングマシン制御部１０９は、アニーリングマシン１０５に式（５）で示されるＱＵＢＯのデータを送信し、演算を行う。相互作用計算自体は、例えば特許文献１～３等に相互作用計算を行うデバイスやシーケンスの例が開示されており、その技術を踏襲してよい。例えば特許文献１の技術では、ＳＲＡＭ(Static Random Access Memory)の技術を適用したスピンユニットと称される要素をアレイ状に配置し、各スピンユニットにスピンの値ｘ_ｉを格納するメモリと、係数ｂ_ｉおよびＱ_ｉｊを格納するメモリと、相互作用計算を行う論理回路を備え、並列的に相互作用計算を実行することで、基底状態に遷移させる。このとき、格納されるスピンの値はｘ_ｉは“０”、“１”の２値でもよいが、特許文献１にはスピンの値を多値に拡張する例も記載されており、本実施例でも多値方式を採用可能である。本実施例では多値変数も含めた値を取りうるスピンの概念を「ノード」と呼ぶことにする。

アニーリングマシン１０５の内部では、ロットの其々について生産処理の順序の割り当て事象を変数（式（５）のｘ）とし、生産処理に関する制約条件を変数間の相互作用（式（５）のＱとｂ）の強度として設定した相互作用モデルを演算する。なお、図１０の問題で変数として与えられる事象は、図１０下部のマトリックスの白抜きの部分である。マトリックスのグレーの部分は確定済みの事象であるから定数（固定値）として扱われる。

最終的に系が基底状態に至ったと判定された時点、あるいは所定の時間が経過した時点で、アニーリングマシン１０５からアニーリングマシン制御部１０９に基底解が送信される。

ステップＳ７０６では、モデル逆変換部１１０が、ＱＵＢＯ形式の解を元のデータ形式に逆変換する。

アニーリングマシン１０５による基底状態探索で得られる解は確率的に得られるため、厳密には制約条件に違反する解を含む。よって、制約条件の違反件数に基づいてコスト計算を行って評価をする必要がある。

ステップＳ７０７では、コスト計算部１１３は、例えば以下のような計算を行って、得られた解（通常は複数得られる）を評価する。
コスト関数＝ｃ_１（制約項１に対する違反件数）＋ｃ_２（制約項２に対する違反件数）＋・・・
ここで、ｃ_１とｃ_２は重み定数であり、どの項を優先するかを決めるファクタとなる。例えば、すべての制約項を平等にあつかう場合、重み定数を均等にする。一方、「第２項の制約条件は厳密に守るが、第３項の制約条件はあまり重視しない」という問題設定であれば、重視する項の係数である重み定数の値を大きくすることで所望の解が得られることになる。例えば、先の式（６）の制約条件は違反すると論理的に機能しないので、大きな重み（例えば１０^１０）とする。同じ色を連続させる式（２）のような制約条件は、できるだけ連続させればよいので小さな重み（例えば１０）とする。

重み定数は、予め定めてコスト計算部１１３に記憶しておく。あるいは、その都度オペレータが指定してもよい。あるいはｃ_１等は、制約項の重みであるｗ_１等と相関があるため、これらから自動的に計算してもよい。

ステップＳ７０８では、全体制御部１１２は、コスト計算結果に基づいてロットの順番を規定する（追加）順序リストを生成する。通常は、１番の順位の解を基にして生成する。（追加）順序リストの内容は、表示部１１１が出力装置１０２の画像モニタ等に出力する。あるいは、上位複数の解を出力装置１０２の画像モニタに表示して、オペレータに（追加）順序リストを選択させてもよい。生成した（追加）順序リストは、全体制御部１１２により順序リスト１３０に追加される。

図１１は、（追加）順序リストを含めた順序リスト１３０の一例を示す表図である。順序５０１番以降、例えばオプションＣ１は３台に１台、オプションＣ２は２台に１台作業が行われるように並び替えが行われている。

その後、図１の説明で述べたように、作業員４０４やロボットが、順序リスト１３０に従ってロットを生産ライン４００に投入する。

以上の実施例によれば、制約条件を満たす生産計画順序を、相互作用モデルを用いて計算することができる。これにより、生産現場の最適化を図ることができる。

一度生成した順序リスト１３０に従ってロットを生産ライン４００に投入している場合でも、生産ライン４００の状況変化によっては、生産計画順序を変更する必要がある場合がある。状況変化の原因としては、作業員４０４のシフト、欠員、変更などがある。あるいは生産設備の故障、メンテナンスによる休止などがある。

図１２は、状況の変化に対応可能な、生産計画提案システム１００における処理の他の例を示す流れ図である。図７の例との差異を中心に説明すると、ステップＳ１２０２のロット投入条件の設定において、状況の変化を予め想定した複数の条件を設定する。

例えば、図８の投入条件設定画面の「制約条件C001」で、「3台中1台に処理を行う」という条件を設定した場合、自動的に「制約条件C001」を「4台中1台に処理を行う」、「5台中1台に処理を行う」という制約条件に変更したロット投入条件P001B、P001Cも作成しておく。その後のステップＳ１２０３～Ｓ１２０８においては、ロット投入条件P001とともにロット投入条件P001B、P001Cに基づいた順序リストL001、L001A、L001Bを作成し、順序リスト１３０にデータセットとして格納しておく。

図１３は、状況の変化に対応可能な生産計画提案システム１００を用いた、生産ライン４００の運用フローの例を示す図である。

ステップＳ１３０１では、生産ライン４００はオペレータが当初設定した投入条件P001に基づいた順序リストにL001従ってロットが投入されている。

ステップＳ１３０２では、全体制御部１１２は生産状況の変動を検知する。生産状況の変動の検知は、例えば作業員の欠員の場合、オペレータが生産計画提案システム１００の入力装置１０１から欠員の発生を入力する。あるいは、作業員４０４が、生産ライン端末４０５の入力装置から欠員の発生を入力してもよい。あるいは、全体制御部１１２が別途、作業員の勤怠管理データ（図示せず）からのデータを受信してもよい。

ステップＳ１３０３では、全体制御部１１２は、変動に応じた順序リストを選択する。例えば、制約条件C001に係る作業に携わる作業員の人数に欠員があったと想定する。この場合、当該作業に必要な作業時間が増加すると考えられるので、「3台中1台に処理を行う」という当初の制約条件を、「4台中1台に処理を行う」という制約条件に変えて生成した順序リストL001Bを選択する。１人欠員なら順序リストをL001Bに、２人欠員なら順序リストをL001Cに変更するように、予め生産状況の変動に対応付けておくことができる。

ステップＳ１３０４では、ロット投入順序を順序リストL001から順序リストL001Bに切り替える際、切り替え前後の順序の整合性を図るために、生産ラインへのロットの投入には、所定のインターバルを設ける。あるいは、予め定められている作業員のシフトのタイミングを待って順序リストを変更してもよい。

ステップＳ１３０５で順序リストを変更し、ステップＳ１３０１で変更後の順序リストに従って生産が行われる。

本実施例では、生産状況の変化に応じて、生産計画順序を変更することができる。

図１４は、図１３の生産状況の変動検知のステップＳ１３０２を自動化する例である。生産ライン４００には、カメラ１４０１やセンサ１４０２が配置される。カメラ１４０１は、例えば作業員４０４の有無や動きを検知し、センサ１４０２は、例えばベルトコンベア４０２の速度や停止回数を検知する。カメラ１４０１やセンサ１４０２からのセンス情報は、全体制御部１１２に送信され、作業の進捗を定量的にモニタリングする。全体制御部１１２では、モニタリング結果に基づいて、所定のアルゴリズムや人工知能による判定を行い、順序リストの切り替えを行う。

本実施例では、実施例２よりさらに自動化を図ることができる。

実施例２～３では、予め複数の順序リストを準備しておき、生産状況の変化に応じて選択する例を示した。実施例４では、生産状況の変化に応じて新たに順序リストを生成する例を示す。

図１５に、生産計画提案システム１００で実行する、実施例４の処理フローを示す。本実施例は基本的に図７と図１３の処理フローのコンビネーションである。図１５の構成により、ステップＳ１３０２にて生産状況の変動を検知すると、全体制御部１１２は、条件設定部１０６を起動して、オペレータに条件の変更を提案する。あるいは、予め生産状況の変化に対応して定められた条件を自動的に選択してもよい。

図１６は、全体制御部１１２が内部データとして持つ、条件変更テーブル１６００の一例を示す表図である。カメラ１４０１やセンサ１４０２からの情報あるいは、オペレータの入力情報に基づく「センス情報」に対応して、「条件変更案」が予め定義されている。全体制御部１１２は、条件変更テーブル１６００に基づいて、ロット投入条件を変更し、あるいは変更を提案する。

図１７は、図１５のロット投入条件の設定ステップＳ１５０２において、条件設定部１０６に入力するデータを得るために表示部１１１が出力装置１０２である画像モニタに表示する、ロット投入条件設定画面のＧＵＩの例である。この例では、例えば図１６の表の一行目にある「エアコン作業員欠員１名」が検知されたため、制約条件C001の台数の変更が、例えばマーカによる強調表示１７０１で提案されている。オペレータが提案を了承あるいは自ら変更し、ロット投入条件が再設定されたのちは、ステップＳ７０３～Ｓ７０８で当該条件に従った順序リスト１３０が生成され、順序リストに従った生産ステップＳ１３０１が開始される。順序リストの切り替えに際し、必要に応じて所定のインターバルをとることは、実施例２と同様である。

本実施例では、実施例２～３より順序リスト変更の自由度が大きい。

生産の効率化を支援する技術に係り、特に相互作用モデルを用いて最適化問題を解き、生産計画を提案する技術に利用できる。

１００ 生産計画提案システム
１０１ 入力装置
１０２ 出力装置
１０３ 処理装置
１０４ 記憶装置
１０５ アニーリングマシン
１０６ 条件設定部
１０７ 問題生成部
１０８ モデル変換部
１０９ アニーリングマシン制御部
１１０ モデル逆変換部
１１１ 表示部
１１２ 全体制御部
１１３ コスト計算部
４００ 生産ライン

Claims (11)

1. 生産対象となる複数の物の其々に対する仕様についての管理情報を記憶する記憶装置と、
   前記管理情報を基に、前記複数の物を生産する生産処理の順序の案について相互作用モデルを用いて演算する演算装置と、を備え、
   前記演算装置は、前記複数の物の其々について生産処理の順序の割り当て事象を変数とし、前記生産処理に関する制約条件を変数間の相互作用の強度として設定した相互作用モデルを演算する情報処理システムであって、
   前記複数の物のうち少なくとも一部は、異なる仕様であり、異なる生産処理により生産され、
   前記生産処理に関する制約条件として、少なくとも同じ生産処理の間隔に依存して変数間の相互作用の強度が異なり、
   前記管理情報は、前記物の其々に対する仕様に関する受注データを含む受注リストを含み、
   前記記憶装置は、前記生産処理に関する制約条件として、前記異なる生産処理のうちの少なくとも一つの発生頻度および発生パターンの少なくとも一つを規定する制約条件データを記憶する、
   情報処理システム。
2. 前記記憶装置は、前記制約条件データの少なくとも１つあるいは組み合わせからなるロット投入条件データを記憶する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 問題生成部、モデル変換部、および演算装置制御部を備え、
   前記問題生成部は、前記記憶装置から読み出した前記受注データと前記ロット投入条件データから問題を生成し、
   前記モデル変換部は、前記問題を前記相互作用モデルに変換し、
   前記演算装置制御部は、前記相互作用モデルを前記演算装置に入力するとともに、前記演算装置から演算結果を受け取る、
   請求項２に記載の情報処理システム。
4. モデル逆変換部と全体制御部を備え、
   前記モデル逆変換部は、前記演算結果を相互作用モデルから逆変換し、
   前記全体制御部は、前記逆変換した結果から、前記複数の物の其々について生産処理の順序の割り当て事象を示す順序リストを生成する、
   請求項３に記載の情報処理システム。
5. 前記全体制御部は、前記順序リストを前記記憶装置に記憶させ、
   前記問題生成部は、前記記憶装置から読み出した前記受注データと前記ロット投入条件データと、既に記憶されている前記順序リストの少なくとも一部から問題を生成する、
   請求項４に記載の情報処理システム。
6. 条件設定部と表示部を備え、
   前記条件設定部は、前記ロット投入条件データの生成あるいは編集を行い、
   前記表示部は、前記条件設定部が前記ロット投入条件データの生成あるいは編集を行うためのＧＵＩを表示する、
   請求項５に記載の情報処理システム。
7. 前記全体制御部は、前記順序リストに基づいて稼働している生産ラインからのモニタリング情報を取得し、該モニタリング情報に基づいて、前記生産ラインに適用するべき順序リストを、既に記憶されている他の順序リストに変更する、
   請求項６に記載の情報処理システム。
8. 前記全体制御部は、前記順序リストに基づいて稼働している生産ラインからのモニタリング情報を取得し、該モニタリング情報に基づいて前記条件設定部を起動し、
   前記条件設定部は、前記順序リストに係るロット投入条件データの変更を行い、
   前記表示部は、前記条件設定部が前記ロット投入条件データの変更を行うためのＧＵＩを表示し、
   前記演算装置は、変更された前記ロット投入条件データに基づいて、相互作用モデルを演算する
   請求項６に記載の情報処理システム。
9. 前記全体制御部は、前記モニタリング情報に対応して条件変更案を規定した条件変更テーブルを備え、
   前記表示部は、前記条件設定部が前記ロット投入条件データの変更を行うためのＧＵＩを表示する際に、前記条件変更案に基づいた表示を行う、
   請求項７に記載の情報処理システム。
10. 上位装置と演算装置を備える情報処理システムを用い、前記上位装置が前記演算装置に相互作用モデルを入力して演算を実行させる、情報処理方法であって、
    前記上位装置が、生産対象となる複数の物の其々に対する仕様に関する受注データを含む受注リストを得る第１のステップ、
    前記上位装置が、生産対象となる複数の物の前記仕様に必要な生産処理に関する制約条件を得る第２のステップ、
    前記上位装置が、前記受注リストと前記制約条件に基づいて、前記相互作用モデルを生成する第３のステップ、
    前記上位装置が、前記演算装置に前記相互作用モデルを入力する第４のステップ、
    前記演算装置が、前記相互作用モデルの基底状態探索を実行する第５のステップ、
    前記上位装置が、前記演算装置の演算結果を読み出す第６のステップ、
    前記上位装置が、前記演算結果に基づいて、前記複数の物の其々について前記生産処理の順序の割り当て事象を規定する順序リストを生成する第７のステップ、
    を実行し、
    前記第２のステップにおいて、
    前記制約条件は、前記生産処理の発生頻度および発生パターンの少なくとも一つを規定する、
    情報処理方法。
11. 前記第３のステップにおいて、
    前記相互作用モデルは、前記複数の物の其々について生産処理の順序の割り当て事象を変数とし、前記生産処理に関する制約条件を変数間の相互作用の強度として設定したものである、
    請求項１０記載の情報処理方法。

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