JP7701183B2

JP7701183B2 - Computer system and method for generating product launch plans

Info

Publication number: JP7701183B2
Application number: JP2021071552A
Authority: JP
Inventors: 岳大萩原; 雄太大久保; 啓生宮本
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2021-04-21
Filing date: 2021-04-21
Publication date: 2025-07-01
Anticipated expiration: 2041-04-21
Also published as: JP2022166379A

Description

本発明は、製品を抜き取って検査を行う検査レーンを含む製造ラインにおける製品の投入順序を示す製品投入計画を生成するシステム及び方法に関する。 The present invention relates to a system and method for generating a product launch plan that indicates the order in which products are launched into a production line that includes an inspection lane where products are sampled and inspected.

製造業において、生産効率の向上等を達成するために、数理計画法を用いた製造ラインへの製品の投入順序の計画が生成されることがある。例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。 In the manufacturing industry, in order to improve production efficiency, plans for the order in which products are put into a production line are sometimes generated using mathematical programming. For example, the technology described in Patent Document 1 is known.

特許文献１には「製造すべき車両情報を入力する入力部１と、この入力部１に入力された車両情報に基づき最適な投入順を決定する演算部３と、演算部３で求めた投入順計画を外部に出力する出力部５とを有する。演算部３は、車両の投入順を作成するとともに、入力部１から入力した作業投入時の制約条件に基づいて、作成された投入順の不満足度をペナルティ値として求め、複数の投入順を作成しながら、それぞれの投入順毎の制約条件に対するペナルティ値を求め、ペナルティ最小となる投入順を求める。」ことが記載されている。 Patent document 1 states that "the system has an input unit 1 for inputting information about the vehicles to be manufactured, a calculation unit 3 for determining an optimal loading sequence based on the vehicle information input to the input unit 1, and an output unit 5 for outputting the loading sequence plan determined by the calculation unit 3 to the outside. The calculation unit 3 creates a loading sequence for the vehicles, and determines the degree of dissatisfaction with the created loading sequence as a penalty value based on the constraint conditions at the time of work input input from the input unit 1. While creating multiple loading sequences, it determines the penalty value for the constraint conditions for each loading sequence, and determines the loading sequence that minimizes the penalty."

特開２００３－２７１２２３号公報JP 2003-271223 A

製造業の製造プロセスには、通常、抜取検査が含まれる。抜取検査では、検査対象の製品が検査レーンに送られ、検査が行われる。 The manufacturing process in the manufacturing industry typically involves sampling inspection, where the products to be inspected are sent to an inspection lane and inspected.

検査を行う製品の選択を含めた数理計画法を用いて投入順序を立案することによって、より現場での運用に近い計画を立てることができ、生産効率が向上することが期待される。 By planning the input sequence using mathematical programming, including the selection of products to be inspected, it is possible to create a plan that is closer to actual on-site operations, which is expected to improve production efficiency.

検査レーンには、検査に要する時間、抜取後に検査が開始されるまでバッファとして保持できる数の上限等の制約がある。検査レーンにバッファされている製品の数、及び検査されている製品の有無等の状態を考慮されていない製品投入計画にしたがって製品の投入及び検査を行った場合、バッファのあふれが発生し、計画どおりの製品の製造等が不可能となる。したがって、生産現場において実行可能な製品投入計画を生成するためには、検査レーンにおける製品の流れの状態を考慮した数理計画モデルを用意する必要がある。 Inspection lanes are subject to constraints such as the time required for inspection and an upper limit on the number of products that can be held in the buffer after sampling until inspection begins. If products are input and inspected according to a product input plan that does not take into account the number of products buffered in the inspection lane and the presence or absence of products being inspected, the buffer will overflow, making it impossible to manufacture products as planned. Therefore, in order to generate a product input plan that can be executed at the production site, it is necessary to prepare a mathematical programming model that takes into account the state of product flow in the inspection lane.

しかし、検査レーンの構造は製造ライン毎に異なるため、検査レーンにあわせて数理計画モデルを生成する必要がある。そのため、数理計画モデルの生成に工数がかかる。 However, because the structure of the inspection lanes differs for each production line, it is necessary to generate a mathematical programming model to suit the inspection lanes. As a result, generating a mathematical programming model requires a lot of work.

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、その目的の一つは、検査レーンを含む製造ラインにおける製品の投入順番を決定するための数理計画モデルを生成するシステム及び方法を提供することである。 The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and one of its objectives is to provide a system and method for generating a mathematical programming model for determining the order in which products are put into a production line that includes an inspection lane.

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、製造ラインにおける製品の投入順番を表す製品投入計画を生成する計算機システムであって、プロセッサ、及び前記プロセッサに接続される記憶装置を有する計算機を少なくとも一つ含み、前記製造ラインは、製品の検査が行われる検査レーンを含み、前記少なくとも一つの計算機は、前記検査レーンの構造に関する検査レーン構造情報に基づいて、前記検査レーンにおける製品の流れの状態を表す数理モデルである検査ステータスを生成し、前記記憶装置に格納し、前記製造ラインに投入する製品に関する製品情報の入力を受け付けた場合、前記検査ステータス及び前記製品情報に基づいて、前記製造ラインの状態に関する状態変数により定義され、前記製造ラインにおいて所定の目的を達成する前記製品投入計画を生成するための数理計画モデルを生成し、前記記憶装置に格納し、前記数理計画モデルを用いて前記製品投入計画を生成し、前記記憶装置に格納する。 A representative example of the invention disclosed in this application is as follows. That is, a computer system that generates a product introduction plan that indicates the order in which products are introduced into a production line includes at least one computer having a processor and a storage device connected to the processor, the production line includes an inspection lane where products are inspected, the at least one computer generates an inspection status that is a mathematical model that indicates the state of the flow of products in the inspection lane based on inspection lane structure information related to the structure of the inspection lane and stores it in the storage device, when input of product information related to products to be introduced into the production line is received, a mathematical programming model for generating the product introduction plan that is defined by state variables related to the state of the production line and achieves a predetermined purpose in the production line based on the inspection status and the product information is generated, the mathematical programming model is stored in the storage device, and the product introduction plan is generated using the mathematical programming model and stored in the storage device.

本発明によれば、検査レーンにおける製品の流れの状態を考慮した数理計画モデルを用いて製品投入計画を生成することができる。これによって、現場での運用に即した計画を提供できる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。 According to the present invention, a product introduction plan can be generated using a mathematical programming model that takes into account the state of product flow in the inspection lane. This makes it possible to provide a plan that is suited to on-site operations. Issues, configurations, and effects other than those described above will be made clear through the explanation of the following examples.

実施例１の計算機システムの構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of a computer system according to a first embodiment. 実施例１のシステムを構成する計算機のハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer that configures the system of the first embodiment. 実施例１の操作端末によって入力される検査レーン構造情報の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of inspection lane structure information input by the operation terminal according to the first embodiment. 実施例１の操作端末によって入力される製品情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of product information input by an operation terminal according to the first embodiment. 実施例１の製品投入計画生成システムによって生成される製品投入計画の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a product launch plan generated by the product launch plan generation system of the first embodiment. 製造ラインの構造の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a structure of a manufacturing line. 製造ラインの構造の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a structure of a manufacturing line. 製造ラインの構造の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a structure of a manufacturing line. 実施例１の計算機システム全体の処理の流れを説明するシーケンス図である。FIG. 11 is a sequence diagram illustrating the flow of processing of the entire computer system of the first embodiment. 実施例１の検査ステータス生成システムが実行する検査ステータス生成処理の一例を説明するフローチャートである。11 is a flowchart illustrating an example of an examination status generation process executed by the examination status generation system according to the first embodiment. 実施例１の検査ステータス生成システムが生成する検査モジュールの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an inspection module generated by the inspection status generating system according to the first embodiment. 実施例１の検査ステータス生成システムが生成する検査モジュールの状態変数の遷移規則を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing transition rules of state variables of an inspection module generated by the inspection status generating system of the first embodiment. 実施例１の検査モジュールの状態変数の遷移の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a transition of a state variable of an inspection module according to the first embodiment. 実施例１の検査ステータスの生成方法の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a method for generating an examination status according to the first embodiment. 実施例１の数理計画モデル生成システムが実行する数理計画モデル生成処理の一例を説明するフローチャートである。1 is a flowchart illustrating an example of a mathematical programming model generation process executed by the mathematical programming model generation system according to the first embodiment.

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。 The following describes an embodiment of the present invention with reference to the drawings. However, the present invention should not be interpreted as being limited to the description of the embodiment shown below. It will be easily understood by those skilled in the art that the specific configuration can be changed without departing from the concept or spirit of the present invention.

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。 In the configuration of the invention described below, the same or similar configurations or functions are given the same reference symbols, and duplicate explanations are omitted.

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」等の表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数又は順序を限定するものではない。 The terms "first," "second," "third," and the like used in this specification are used to identify components and do not necessarily limit the number or order.

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。 The position, size, shape, range, etc. of each component shown in the drawings, etc. may not represent the actual position, size, shape, range, etc., in order to facilitate understanding of the invention. Therefore, the present invention is not limited to the position, size, shape, range, etc. disclosed in the drawings, etc.

図１は、実施例１の計算機システムの構成例を示す図である。図２は、実施例１のシステムを構成する計算機のハードウェア構成の一例を示す図である。 Figure 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of a computer system according to the first embodiment. Figure 2 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of a computer that constitutes the system according to the first embodiment.

計算機システムは、検査ステータス生成システム１０１、数理計画モデル生成システム１０２、製品投入計画生成システム１０３、及び操作端末１０４から構成される。検査ステータス生成システム１０１、数理計画モデル生成システム１０２、製品投入計画生成システム１０３、及び操作端末１０４は、図示しないネットワークを介して互いに接続される。ネットワークはＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）及びＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）等であり、接続方式は有線及び無線のいずれでもよい。 The computer system is composed of an inspection status generation system 101, a mathematical programming model generation system 102, a product launch plan generation system 103, and an operation terminal 104. The inspection status generation system 101, the mathematical programming model generation system 102, the product launch plan generation system 103, and the operation terminal 104 are connected to each other via a network (not shown). The network may be a WAN (Wide Area Network) or a LAN (Local Area Network), and the connection method may be either wired or wireless.

操作端末１０４は、汎用計算機及びスマートフォン等である。検査ステータス生成システム１０１、数理計画モデル生成システム１０２、製品投入計画生成システム１０３は、図２に示すような計算機２００から構成される。 The operation terminal 104 is a general-purpose computer, a smartphone, or the like. The inspection status generation system 101, the mathematical programming model generation system 102, and the product launch plan generation system 103 are each composed of a computer 200 as shown in FIG. 2.

計算機２００は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）２０１、記憶装置２０２、及びネットワークインタフェース２０３を有する。 The computer 200 has a CPU (Central Processing Unit) 201, a storage device 202, and a network interface 203.

ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０２に格納されるプログラムを実行する。ＣＰＵ２０１がプログラムにしたがって処理を実行することによって、特定の機能を実現する機能部として動作する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、ＣＰＵ２０１が当該機能部を実現するプログラムを実行していることを示す。記憶装置２０２は、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）等であり、ＣＰＵ２０１が実行するプログラム及びプログラムが使用する情報を格納する。また、記憶装置２０２はワークエリアとしても使用される。ネットワークインタフェース２０３は、ネットワークを介して他の装置又はシステムと通信する。 The CPU 201 executes programs stored in the storage device 202. The CPU 201 executes processes according to the programs, thereby operating as a functional unit that realizes a specific function. In the following explanation, when a process is explained using a functional unit as the subject, it indicates that the CPU 201 is executing a program that realizes the functional unit. The storage device 202 is a ROM (Read Only Memory) or the like, and stores the programs executed by the CPU 201 and information used by the programs. The storage device 202 is also used as a work area. The network interface 203 communicates with other devices or systems via a network.

なお、計算機２００は、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等の一時記憶装置、並びに、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等の非一時記憶装置を有してもよい。また、計算機２００は、キーボード、マウス、及びタッチパネル等の入力装置、並びに、ディスプレイ等の出力装置を有してもよい。 The computer 200 may have a temporary storage device such as a RAM (Random Access Memory), and a non-temporary storage device such as a HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive). The computer 200 may also have input devices such as a keyboard, a mouse, and a touch panel, and an output device such as a display.

なお、検査ステータス生成システム１０１、数理計画モデル生成システム１０２、製品投入計画生成システム１０３は、ストレージシステム及びスイッチ等を含んでもよい。 In addition, the inspection status generation system 101, the mathematical programming model generation system 102, and the product launch plan generation system 103 may include a storage system, a switch, etc.

操作端末１０４は、製造ラインに投入する製品に関する情報（製品情報）及び製造ラインにおける検査レーンの構造に関する情報（検査レーン構造情報）等を入力する。 The operation terminal 104 inputs information about the products to be put into the production line (product information) and information about the structure of the inspection lanes in the production line (inspection lane structure information), etc.

検査ステータス生成システム１０１は、検査レーンにおける製品の流れを表す数理モデルである検査ステータスを生成する。 The inspection status generation system 101 generates an inspection status, which is a mathematical model that represents the flow of products in the inspection lane.

数理計画モデル生成システム１０２は、検査ステータスを用いて、製造ラインにおける製品の投入順番を決定するための（製品投入計画を生成するための）数理計画モデルを生成する。 The mathematical programming model generation system 102 uses the inspection status to generate a mathematical programming model for determining the order in which products are introduced into the production line (for generating a product introduction plan).

製品投入計画生成システム１０３は、数理計画モデルを用いて、目的を達成するために最適な製品投入計画を生成する。 The product launch plan generation system 103 uses a mathematical programming model to generate an optimal product launch plan to achieve the objectives.

本実施例では、検査ステータス生成システム１０１、数理計画モデル生成システム１０２、製品投入計画生成システム１０３、及び操作端末１０４の各々は、異なる事業者が管理するものとしているが、同一の事業者が管理してもよい。また、独立したシステムを一つのシステムに統合してもよい。 In this embodiment, the inspection status generation system 101, the mathematical programming model generation system 102, the product launch plan generation system 103, and the operation terminal 104 are each managed by different businesses, but they may also be managed by the same business. In addition, the independent systems may be integrated into a single system.

ここで、検査ステータス生成システム１０１の機能構成について説明する。 Here, we will explain the functional configuration of the test status generation system 101.

検査ステータス生成システム１０１は、検査レーン構造情報取得部１１１、検査モジュール生成部１１２、検査ステータス生成部１１３、及び検査ステータス出力部１１４を有する。前述の機能部は、ＣＰＵ２０１が記憶装置２０２に格納されるプログラムを実行することによって実現される。 The inspection status generation system 101 has an inspection lane structure information acquisition unit 111, an inspection module generation unit 112, an inspection status generation unit 113, and an inspection status output unit 114. The above-mentioned functional units are realized by the CPU 201 executing a program stored in the storage device 202.

検査レーン構造情報取得部１１１は、操作端末１０４によって入力された、検査レーン構造情報を取得する。検査モジュール生成部１１２は、検査レーン構造情報に基づいて検査モジュールを生成する。検査モジュールの詳細は後述する。検査ステータス生成部１１３は、検査モジュールを用いて検査ステータスを生成する。検査ステータス出力部１１４は、数理計画モデル生成システム１０２に検査ステータスを出力する。 The inspection lane structure information acquisition unit 111 acquires the inspection lane structure information input by the operation terminal 104. The inspection module generation unit 112 generates an inspection module based on the inspection lane structure information. Details of the inspection module will be described later. The inspection status generation unit 113 generates an inspection status using the inspection module. The inspection status output unit 114 outputs the inspection status to the mathematical programming model generation system 102.

なお、検査ステータス生成システム１０１が有する機能部については、複数の機能部を一つのモジュールにまとめてもよいし、一つの機能部を機能毎に複数の機能部に分けてもよい。 Regarding the functional units of the test status generation system 101, multiple functional units may be combined into one module, or one functional unit may be divided into multiple functional units for each function.

図３、図４、及び図５を用いてシステムが扱う情報のデータ構造について説明する。 The data structure of the information handled by the system will be explained using Figures 3, 4, and 5.

図３は、実施例１の操作端末１０４によって入力される検査レーン構造情報の一例を示す図である。図４は、実施例１の操作端末１０４によって入力される製品情報の一例を示す図である。 Figure 3 is a diagram showing an example of inspection lane structure information input by the operation terminal 104 of Example 1. Figure 4 is a diagram showing an example of product information input by the operation terminal 104 of Example 1.

検査レーン構造情報３００は、検査場数３０１及び構造データ３０２を含む。検査場数３０１は、検査レーンに含まれる検査場の数を格納するフィールドである。構造データ３０２は、各検査場の特性を示すパラメータ「検査待ち個数上限値」及び「検査長」を含む構造データを格納するフィールドである。図３の構造データ３０２には、「検査場１」及び「検査場２」の二つの構造データが格納される。 The inspection lane structure information 300 includes the number of inspection sites 301 and structure data 302. The number of inspection sites 301 is a field that stores the number of inspection sites included in the inspection lane. The structure data 302 is a field that stores structure data including the parameters "upper limit of number of items waiting for inspection" and "inspection length" that indicate the characteristics of each inspection site. The structure data 302 in Figure 3 stores two pieces of structure data, "inspection site 1" and "inspection site 2".

「検査待ち個数上限値」は、検査場に投入予定の製品の蓄積数の最大値を表すパラメータであり、「検査長」は、検査場での検査に要する時間を表すパラメータである。本実施例の「検査長」には、所定長のタイムスロットの数が設定される。例えば、１スロットが１０秒間であり、「検査長」に「１０」が設定されている場合、検査場での検査は１００秒間かかることを示す。 "Upper limit of number of products waiting for inspection" is a parameter that indicates the maximum number of accumulated products scheduled to be introduced into the inspection site, and "inspection length" is a parameter that indicates the time required for inspection at the inspection site. In this embodiment, "inspection length" is set to the number of time slots of a predetermined length. For example, if one slot lasts for 10 seconds and "inspection length" is set to "10", this indicates that inspection at the inspection site will take 100 seconds.

製品情報４００は、製品ＩＤ４０１、抜取４０２、及びオプション４０３を含むエントリを格納する。一つの製品に対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。例えば、業務に必要なスキルを格納するフィールドが含まれてもよい。 Product information 400 stores entries including product ID 401, sampling 402, and options 403. One entry exists for one product. Note that the fields included in the entry are not limited to those described above. It is possible for the entry to not include any of the fields described above, and to include other fields. For example, it may include a field that stores the skills required for the business.

製品ＩＤ４０１は、製品のＩＤを格納するフィールドである。抜取４０２は、検査対象の製品であるか否かを示す値を格納するフィールドである。本実施例の抜取４０２には、検査対象の製品であることを示す「Ｔｒｕｅ」及び検査対象の製品でないことを示す「Ｆａｌｓｅ」のいずれかが格納される。オプション４０３は、製品が任意の特性を有しているか否かを示す値を格納するフィールドである。本実施例のオプション４０３には、任意の特性を有していることを示す「Ｔｒｕｅ」及び任意の特性を有していないことを示す「Ｆａｌｓｅ」のいずれかが格納される。 Product ID 401 is a field that stores the ID of the product. Sampling 402 is a field that stores a value indicating whether or not the product is subject to inspection. In this embodiment, Sampling 402 stores either "True" indicating that the product is subject to inspection, or "False" indicating that the product is not subject to inspection. Options 403 is a field that stores a value indicating whether or not the product has any characteristic. In this embodiment, Options 403 stores either "True" indicating that the product has any characteristic, or "False" indicating that the product does not have any characteristic.

数理計画モデルの生成時には、抜取４０２及びオプション４０３のいずれかに関する制約条件を設けることができる。例えば、抜取４０２が「Ｆａｌｓｅ」の製品を選択しない、オプション４０３が「Ｔｒｕｅ」である製品を連続してｎ個以上投入しない、等の制約条件が考えられる。 When generating a mathematical programming model, constraints can be set for either sampling 402 or option 403. For example, possible constraints include not selecting a product for which sampling 402 is "False" and not introducing n or more consecutive products for which option 403 is "True."

図５は、実施例１の製品投入計画生成システム１０３によって生成される製品投入計画の一例を示す図である。 Figure 5 is a diagram showing an example of a product launch plan generated by the product launch plan generation system 103 of Example 1.

製品投入計画５００は、投入順番５０１、製品ＩＤ５０２、及び抜取５０３を含むエントリを格納する。一つのエントリが一つの製品に対応する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。例えば、業務に必要なスキルを格納するフィールドが含まれてもよい。 The product launch plan 500 stores entries including launch order 501, product ID 502, and sampling 503. One entry corresponds to one product. Note that the fields included in the entry are not limited to those described above. It is possible for the entry to not include any of the fields described above, or to include other fields. For example, it may include a field that stores the skills required for the business.

投入順番５０１は、製造ラインへの製品の投入順番を格納するフィールドである。本実施例では「１」から順に製品が製造ラインに投入されるものとする。製品ＩＤ５０２及び抜取５０３は、製品ＩＤ４０１及び抜取４０２と同一のフィールドである。 The input order 501 is a field that stores the order in which products are input to the production line. In this embodiment, products are input to the production line in order starting from "1". Product ID 502 and sampling 503 are the same fields as product ID 401 and sampling 402.

製造ラインの制御システムは、製品投入計画５００に基づいて、抜取５０３が「Ｆａｌｓｅ」の製品を、製造ラインの通常のレーンに投入し、抜取５０３が「Ｔｒｕｅ」の製品を検査レーンに投入する。 Based on the product input plan 500, the production line control system inputs products for which sampling 503 is "False" into the normal lane of the production line, and inputs products for which sampling 503 is "True" into the inspection lane.

なお、本実施例では、１タイムスロットごとに製品が投入される製品投入計画５００が生成されるものとする。 In this embodiment, a product launch plan 500 is generated in which a product is launched every time slot.

図６を用いて製造ラインの構造について説明する。 The structure of the production line will be explained using Figure 6.

図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃは、製造ラインの構造の一例を示す図である。 Figures 6A, 6B, and 6C are diagrams showing an example of a manufacturing line structure.

図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃに示す製造ラインは、通常レーン６０１及び検査レーン６０２を含む。 The production line shown in Figures 6A, 6B, and 6C includes a normal lane 601 and an inspection lane 602.

検査レーン６０２は、少なくとも一つの検査場及び少なくとも一つの検査待ち場から構成される。検査場は、製品の検査が行われるスペースである。検査待ち場は、検査対象の製品が待機するスペースであり、検査レーン６０２における製品のバッファとして機能する。本実施例では、一つの検査場では一つの製品の検査が行われ、一つの検査待ち場では一つの製品をバッファできるものとする。 The inspection lane 602 is composed of at least one inspection area and at least one waiting area for inspection. The inspection area is a space where product inspection is carried out. The waiting area for inspection is a space where products to be inspected wait, and functions as a buffer for products in the inspection lane 602. In this embodiment, one product is inspected at one inspection area, and one waiting area for inspection can buffer one product.

図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃに示す検査レーン６０２は、二つの検査場６１１、６１２と、三つの検査待ち場６２１、６２２、６２３から構成される。 The inspection lane 602 shown in Figures 6A, 6B, and 6C consists of two inspection areas 611, 612 and three waiting areas for inspection 621, 622, and 623.

図６Ｂに示すように、検査対象ではない製品は通常レーン６０１に投入される。また、図６Ｃに示すように、検査対象である製品は検査レーン６０２に投入される。 As shown in FIG. 6B, products that are not subject to inspection are placed in normal lane 601. As shown in FIG. 6C, products that are subject to inspection are placed in inspection lane 602.

計算機システム全体の処理の流れについて説明する。 Explains the processing flow of the entire computer system.

図７は、実施例１の計算機システム全体の処理の流れを説明するシーケンス図である。 Figure 7 is a sequence diagram that explains the overall processing flow of the computer system in Example 1.

図７では、操作端末１０４から入力された情報に基づいて、製品投入計画が生成され、操作端末１０４に出力されるまでの処理の流れについて説明する。 Figure 7 explains the process flow from when a product launch plan is generated based on information input from the operation terminal 104 to when it is output to the operation terminal 104.

ユーザは、操作端末１０４を用いて、検査ステータス生成システム１０１に検査レーン構造情報を送信する（ステップＳ７０１）。 The user uses the operation terminal 104 to send inspection lane structure information to the inspection status generation system 101 (step S701).

検査ステータス生成システム１０１は、検査レーン構造情報に基づいて検査ステータスを生成し（ステップＳ７０２）、数理計画モデル生成システム１０２に検査ステータスを送信する（ステップＳ７０３）。検査ステータスの生成処理の詳細については後述する。 The inspection status generation system 101 generates an inspection status based on the inspection lane structure information (step S702) and transmits the inspection status to the mathematical programming model generation system 102 (step S703). Details of the inspection status generation process will be described later.

数理計画モデル生成システム１０２は、検査ステータス生成システム１０１から受信した検査ステータスを登録する（ステップＳ７０４）。また、数理計画モデル生成システム１０２は、操作端末１０４に、検査ステータスが登録されたことを通知する登録完了通知を送信する（ステップＳ７０５）。 The mathematical programming model generation system 102 registers the inspection status received from the inspection status generation system 101 (step S704). In addition, the mathematical programming model generation system 102 transmits a registration completion notification to the operation terminal 104 to notify that the inspection status has been registered (step S705).

ユーザは、操作端末１０４を用いて、製品情報を数理計画モデル生成システム１０２に送信する（ステップＳ７０６）。 The user uses the operation terminal 104 to send product information to the mathematical programming model generation system 102 (step S706).

数理計画モデル生成システム１０２は、検査ステータス及び製品情報に基づいて数理計画モデルを生成し（ステップＳ７０７）、製品投入計画生成システム１０３に数理計画モデルを送信する（ステップＳ７０８）。数理計画モデルの生成処理の詳細については後述する。 The mathematical programming model generation system 102 generates a mathematical programming model based on the inspection status and product information (step S707) and transmits the mathematical programming model to the product launch plan generation system 103 (step S708). Details of the mathematical programming model generation process will be described later.

製品投入計画生成システム１０３は、数理計画モデルを用いて最適な製品の投入順番（数理計画モデルの最適解）を探索することによって、製品投入計画を生成し（ステップＳ７０９）、操作端末１０４に製品投入計画を送信する（ステップＳ７１０）。 The product launch plan generation system 103 generates a product launch plan by searching for the optimal product launch order (optimal solution of the mathematical programming model) using a mathematical programming model (step S709), and transmits the product launch plan to the operation terminal 104 (step S710).

なお、検査ステータス生成システム１０１が登録完了通知を送信してもよい。また、登録完了通知は送信されなくてもよい。 The examination status generation system 101 may send a registration completion notification. Also, the registration completion notification does not have to be sent.

なお、ユーザは、検査ステータスの登録前に製品情報を数理計画モデル生成システム１０２に送信してもよい。 In addition, the user may send product information to the mathematical programming model generation system 102 before registering the inspection status.

なお、図７に示したシーケンスは一例であってこれに限定されない。数理計画モデルが生成される手順であれば、ステップＳ７０１からステップＳ７０６までの処理の手順は入れ替えてもよい。 Note that the sequence shown in FIG. 7 is an example and is not limiting. The processing steps from step S701 to step S706 may be interchanged as long as the procedure is such that a mathematical programming model is generated.

図８は、実施例１の検査ステータス生成システム１０１が実行する検査ステータス生成処理の一例を説明するフローチャートである。図９は、実施例１の検査ステータス生成システム１０１が生成する検査モジュールの一例を示す図である。図１０は、実施例１の検査ステータス生成システム１０１が生成する検査モジュールの状態変数の遷移規則を示すフローチャートである。図１１は、実施例１の検査モジュールの状態変数の遷移の一例を示す図である。図１２は、実施例１の検査ステータスの生成方法の一例を示す図である。 Figure 8 is a flowchart illustrating an example of an inspection status generation process executed by the inspection status generation system 101 of Example 1. Figure 9 is a diagram showing an example of an inspection module generated by the inspection status generation system 101 of Example 1. Figure 10 is a flowchart showing transition rules of the state variables of the inspection module generated by the inspection status generation system 101 of Example 1. Figure 11 is a diagram showing an example of transition of the state variables of the inspection module of Example 1. Figure 12 is a diagram showing an example of a method of generating an inspection status of Example 1.

検査レーン構造情報取得部１１１は、操作端末１０４から送信された、検査レーン構造情報を取得する（ステップＳ８０１）。 The inspection lane structure information acquisition unit 111 acquires the inspection lane structure information transmitted from the operation terminal 104 (step S801).

ここでは、図３に示す検査レーン構造情報３００が取得されたものとする。図３に示す検査レーン構造情報は、図６Ａに示すような構造の検査レーン６０２に対応する。検査レーン６０２には、検査場６１１（検査場１）及び検査場６１２（検査場２）の二つの検査場が存在する。検査場６１１の検査待ち個数上限値は「２」であるため、検査場６１１の前には二つの検査待ち場６２１、６２２が存在し、検査場６１２の検査待ち個数上限値は「１」であるため、検査場６１２の前には一つの検査待ち場６２３が存在する。 Here, it is assumed that the inspection lane structure information 300 shown in FIG. 3 has been acquired. The inspection lane structure information shown in FIG. 3 corresponds to the inspection lane 602 having the structure shown in FIG. 6A. Inspection lane 602 has two inspection sites: inspection site 611 (inspection site 1) and inspection site 612 (inspection site 2). Since the upper limit of the number of items waiting for inspection at inspection site 611 is "2", there are two inspection waiting sites 621 and 622 in front of inspection site 611, and since the upper limit of the number of items waiting for inspection at inspection site 612 is "1", there is one inspection waiting site 623 in front of inspection site 612.

検査モジュール生成部１１２は、検査レーンを、検査場と、製造レーン及び検査場の間又は検査場の間に存在する検査待ち場から構成されるブロックに分割し、各ブロックにおける製品の流れの状態を表す数理モデルである検査モジュールを生成する（ステップＳ８０２）。ここで、図９を用いて、ブロック及び検査モジュールについて説明する。 The inspection module generation unit 112 divides the inspection lane into blocks consisting of an inspection area and an inspection waiting area that exists between the production lane and the inspection area or between the inspection areas, and generates an inspection module that is a mathematical model that represents the state of the product flow in each block (step S802). Here, the blocks and inspection modules are explained using FIG. 9.

検査場ｉ（ｉは整数）を含むブロックの検査モジュールは、抜取パラメータＱ_ｉ［ｔ］、検査待ちパラメータＸ_ｉ［ｔ］、検査場使用パラメータＳ_ｉ［ｔ］、検査場入力パラメータＩ_ｉ［ｔ］、検査場出力パラメータＯ_ｉ［ｔ］、及び検査カウントパラメータＣ_ｉ［ｔ］の六つの状態変数から構成される。検査モジュールでは、ブロックに含まれる検査待ち場は一つに集約され、管理される。 The inspection module of a block including an inspection site i (i is an integer) is composed of six state variables: a sampling parameter Q _i [t], an inspection waiting parameter _{X i} _[ t], an inspection site usage parameter S _i [t], an inspection site input parameter I _i [t], an inspection site output parameter O i [t], and an inspection count parameter C _i [t]. In the inspection module, the inspection waiting sites included in the block are consolidated into one and managed.

抜取パラメータＱ_ｉ［ｔ］は、時刻ｔにおいて、検査待ち場に搬入される製品の有無を表す状態変数である。検査待ち場に搬入される製品がある場合、Ｑ_ｉ［ｔ］は「１」となり、検査待ち場に搬入される製品がない場合、Ｑ_ｉ［ｔ］は「０」となる。 The sampling parameter _Qi [t] is a state variable that indicates the presence or absence of a product waiting for inspection at time t. When a product is waiting for inspection, _Qi [t] is "1", and when no product is waiting for inspection, _Qi [t] is "0".

検査待ちパラメータＸ_ｉ［ｔ］は、時刻ｔにおいて、検査待ち場にバッファされている製品の数を表す状態変数である。Ｘ_ｉ［ｔ］は０以上の整数である。 The inspection waiting parameter X _i [t] is a state variable that indicates the number of products buffered in the inspection waiting area at time t. _{X i} [t] is an integer equal to or greater than 0.

検査場使用パラメータＳ_ｉ［ｔ］は、時刻ｔにおいて、検査場の製品の有無を表す状態変数である。検査場に製品がある場合、Ｓ_ｉ［ｔ］は「１」となり、検査場に製品がない場合、Ｓ_ｉ［ｔ］は「０」となる。 The inspection site usage parameter S _i [t] is a state variable that indicates the presence or absence of a product at the inspection site at time t. If a product is present at the inspection site, S _i [t] is "1", and if no product is present at the inspection site, S _i [t] is "0".

検査場入力パラメータＩ_ｉ［ｔ］は、時刻ｔにおいて、検査場に搬入される製品の有無を表す状態変数である。検査場に製品が搬入される製品がある場合、Ｉ_ｉ［ｔ］は「１」となり、検査場に製品が搬入される製品が無い場合、Ｉ_ｉ［ｔ］は「０」となる。 The inspection site input parameter I _i [t] is a state variable that indicates the presence or absence of a product brought into the inspection site at time t. When a product is brought into the inspection site, I _i [t] is "1", and when no product is brought into the inspection site, I _i [t] is "0".

検査場出力パラメータＯ_ｉ［ｔ］は、時刻ｔにおいて、検査場から搬出される製品の有無を表す状態変数である。検査場から搬出される製品がある場合、Ｏ_ｉ［ｔ］は「１」となり、検査場から搬出される製品がない場合、Ｏ_ｉ［ｔ］は「０」となる。 The inspection site output parameter _Oi [t] is a state variable that indicates the presence or absence of a product being transported out of the inspection site at time t. If a product is being transported out of the inspection site, _Oi [t] is "1", and if no product is being transported out of the inspection site, _Oi [t] is "0".

検査カウントパラメータＣ_ｉ［ｔ］は、時刻ｔにおいて、検査場に存在する製品の検査経過時間を表す状態変数である。Ｃ_ｉ［ｔ］は０以上の整数である。 The inspection count parameter C _i [t] is a state variable that represents the inspection elapsed time of a product present at an inspection site at time t. _{C i} [t] is an integer equal to or greater than 0.

検査待ちパラメータＸ_ｉ［ｔ］については式（１）の関係式が成り立つ。ここで、Ｗ_ｉは検査場ｉの検査待ち個数上限値を表す。 The relationship of the waiting inspection parameter X _i [t] satisfies the following formula (1): where W _i represents the upper limit of the number of items waiting for inspection at the inspection site i.

検査カウントパラメータＣ_ｉ［ｔ］については式（２）の関係式が成り立つ。ここで、Ｔ_ｉは検査場ｉの検査長を表す。 The inspection count parameter C _i [t] satisfies the relational expression (2): where T _i represents the inspection length of the inspection field i.

検査待ちパラメータＸ_ｉ［ｔ］の時間遷移は式（３）で定義される。式（３）に示すように、時刻ｔにおけるＸ_ｉ［ｔ］は、時刻（ｔ－１）におけるＸ_ｉ［ｔ－１］に、時刻ｔにおけるＱ_ｉ［ｔ］を加算し、さらに、時刻ｔにおけるＩ_ｉ［ｔ］を減算することによって得られる。 The time transition of the inspection waiting parameter X _i [t] is defined by formula (3). As shown in formula (3), X _i [t] at time t is obtained by adding Q _i [t] at time t to X _i [t-1] at time (t-1), and further subtracting I _i [t] at time t.

検査場使用パラメータＳ_ｉ［ｔ］の時間遷移は式（４）で定義される。式（４）に示すように、時刻ｔにおけるＳ_ｉ［ｔ］は、時刻（ｔ－１）におけるＳ_ｉ［ｔ－１］に、時刻ｔにおけるＩ_ｉ［ｔ］を加算し、さらに、時刻ｔにおけるＯ_ｉ［ｔ］を減算することによって得られる。 The time transition of the inspection site usage parameter S _i [t] is defined by equation (4). As shown in equation (4), S _i [t] at time t is obtained by adding I _i [t] at time t to S _i [t-1] at time (t-1), and further subtracting O _i [t] at time t.

また、状態変数は図１０に示すような分岐条件にしたがって遷移する。 In addition, state variables transition according to branching conditions as shown in Figure 10.

時刻（ｔ－１）におけるＣ_ｉ［ｔ－１］がＴ_ｉより小さい場合（ステップＳ１００１がＹＥＳ）、すなわち、検査場での製品の検査経過時間が検査長より小さい場合、検査は完了しておらず、検査場から製品は搬出されないため、Ｏ_ｉ［ｔ］は「０」である（ステップＳ１００２）。また、時刻ｔにおいて検査場に製品が存在する場合、すなわち、Ｓ_ｉが「１」の場合（ステップＳ１００３がＹＥＳ）、時刻（ｔ－１）のＣ_ｉ［ｔ－１］に１が加算された値がＣ_ｉ［ｔ］となる（ステップＳ１００４）。一方、時刻ｔにおいて検査場に製品が存在しない場合（ステップＳ１００３がＮＯ）、Ｃ_ｉ［ｔ］は「０」となる。 If C _i [t-1] at time (t-1) is smaller than T _i (step S1001 is YES), that is, if the elapsed inspection time of the product at the inspection site is smaller than the inspection length, the inspection is not completed and the product is not removed from the inspection site, so O _i [t] is "0" (step S1002). Also, if a product is present at the inspection site at time t, that is, if S _i is "1" (step S1003 is YES), C _i [t] is the value obtained by adding 1 to C _i [t-1] at time (t-1) (step S1004). On the other hand, if no product is present at the inspection site at time t (step S1003 is NO), C _i [t] is "0".

時刻（ｔ－１）におけるＣ_ｉ［ｔ－１］がＴ_ｉ以上の場合（ステップＳ１００１がＮＯ）、すなわち、検査場での製品の検査経過時間が検査長以上である場合、検査が完了し、検査場から製品が搬出されるため、Ｏ_ｉ［ｔ］は「１」である（ステップＳ１００６）。また、時刻ｔにおいて検査場に搬入される製品がある場合、すなわち、Ｉ_ｉが「１」の場合（ステップＳ１００７がＹＥＳ）、検査場に製品が搬入され、検査が開始されるため、Ｓ_ｉ［ｔ］が「１」となり、Ｃ_ｉ［ｔ］が「１」となる（ステップＳ１００８）。一方、時刻ｔにおいて検査場に搬入される製品がない場合、すなわち、Ｉ_ｉが「１」の場合（ステップＳ１００７がＮＯ）検査場には製品が搬入されず、検査は開始されないため、Ｓ_ｉ［ｔ］が「０」となり、Ｃ_ｉ［ｔ］が「０」となる（ステップＳ１００９）。 If C _i [t-1] at time (t-1) is equal to or greater than T _i (step S1001 is NO), that is, if the inspection time elapsed at the inspection site is equal to or greater than the inspection length, the inspection is completed and the product is removed from the inspection site, so O _i [t] is "1" (step S1006). Also, if there is a product brought into the inspection site at time t, that is, if I _i is "1" (step S1007 is YES), the product is brought into the inspection site and the inspection starts, so S _i [t] is "1" and C _i [t] is "1" (step S1008). On the other hand, if there is no product brought into the inspection site at time t, that is, if I _i is "1" (step S1007 is NO), the product is not brought into the inspection site and the inspection does not start, so S _i [t] is "0" and C _i [t] is "0" (step S1009).

以上で説明したように、検査モジュールは、式（１）から式（４）及び状態変数の遷移規則から定義される。 As explained above, the inspection module is defined by equations (1) to (4) and the transition rules for the state variables.

ここで、一つの検査場から構成される検査レーンを含む製造ラインの検査モジュールの状態変数の遷移例を図１１に示す。ここでは、検査待ち個数上限値を２、検査長を３タイムスロットとする。また、１タイムスロット単位で製品が製造ラインに投入されるものとする。 Figure 11 shows an example of the transition of state variables of an inspection module in a production line that includes an inspection lane consisting of one inspection area. Here, the upper limit of the number of items waiting for inspection is set to 2, and the inspection length is set to 3 time slots. Also, assume that products are input into the production line in units of 1 time slot.

時刻ｔ_１において検査レーン６０２に製品が搬入された場合、検査待ち場に製品が搬入されるためＱ［ｔ_１］は「１」となる。検査場には製品が存在しないため、検査待ち場に搬入された製品はバッファされることなく検査場に搬入される。したがって、Ｘ［ｔ_１］は「０」、Ｉ［ｔ_１］は「１」、Ｓ［ｔ_１］は「１」、Ｃ［ｔ_１］は「１」となる。また、検査場から製品は搬出されないため、Ｏ［ｔ_１］は「０」となる。 When a product is carried into the inspection lane 602 at time _t1 , the product is carried into the inspection waiting area, so Q[ _t1 ] becomes "1". Since there are no products at the inspection area, the product carried into the inspection waiting area is carried into the inspection area without being buffered. Therefore, X[ _t1 ] becomes "0", I[ _t1 ] becomes "1", S[ _t1 ] becomes "1", and C[ _t1 ] becomes "1". Furthermore, since the product is not carried out from the inspection area, O[ _t1 ] becomes "0".

時刻ｔ_２において通常レーン６０１に製品が搬入された場合、Ｑ［ｔ_２］、Ｘ［ｔ_２］、及びＩ［ｔ_２］はそれぞれ「０」となる。Ｃ［ｔ_１］は検査長より小さいため、Ｏ［ｔ_２］は「０」となる。検査待ち場には検査中の製品が存在するため、Ｓ［ｔ_２］は「１」である。したがって、Ｃ［ｔ_２］は「２」となる。 When a product is carried into the normal lane 601 at time _t2 , Q[ _t2 ], X[ _t2 ], and I[ _t2 ] are all "0". Because C[ _t1 ] is smaller than the inspection length, O[ _t2 ] is "0". Because there is a product being inspected in the inspection waiting area, S[ _t2 ] is "1". Therefore, C[ _t2 ] is "2".

時刻ｔ_３において通常レーン６０１に製品が搬入された場合、Ｑ［ｔ_３］、Ｘ［ｔ_３］、及びＩ［ｔ_３］はそれぞれ「０」となる。Ｃ［ｔ_２］は検査長より小さいため、Ｏ［ｔ_３］は「０」となる。検査待ち場には検査中の製品が存在するため、Ｓ［ｔ_３］は「１」である。したがって、Ｃ［ｔ_３］は「３」となる。 When a product is carried into the normal lane 601 at time _t3 , Q[ _t3 ], X[ _t3 ], and I[ _t3 ] are all "0". Because C[ _t2 ] is smaller than the inspection length, O[ _t3 ] is "0". Because there is a product being inspected in the inspection waiting area, S[ _t3 ] is "1". Therefore, C[ _t3 ] is "3".

時刻ｔ_４において通常レーン６０１に製品が搬入された場合、Ｑ［ｔ_４］、Ｘ［ｔ_４］、及びＩ［ｔ_４］はそれぞれ「０」となる。Ｃ［ｔ_３］は検査長と等しいため、Ｏ［ｔ_４］は「１」となる。Ｉ［ｔ_４］は「０」であるため、Ｓ_ｉ［ｔ_４］及びＣ［ｔ_４］は「０」となる。 When a product is carried into the normal lane 601 at time _t4 , Q[ _t4 ], X[ _t4 ], and I[ _t4 ] are each "0". Since C[ _t3 ] is equal to the inspection length, O[ _t4 ] is "1". Since I[ _t4 ] is "0", S _i [ _t4 ] and C[ _t4 ] are "0".

時刻ｔ_５において検査レーン６０２に製品が搬入された場合、各状態変数は時刻ｔ_１と同じ値となる。 When a product is carried into the inspection lane 602 at time _t5 , each state variable has the same value as at time _t1 .

時刻ｔ_６において検査レーン６０２に製品が搬入された場合、検査待ち場に製品が搬入されるためＱ［ｔ_６］は「１」となる。検査場には製品が存在するため、搬入された製品は検査待ち場にバッファされる。したがって、Ｘ［ｔ_６］は「１」となり、Ｉ［ｔ_６］は「０」となる。Ｃ［ｔ_５］は検査長より小さいため、Ｏ［ｔ_３］は「０」となる。検査待ち場には検査中の製品が存在するため、Ｓ［ｔ_６］は「１」である。したがって、Ｃ［ｔ_６］は「２」となる。 When a product is carried into the inspection lane 602 at time _t6 , the product is carried into the inspection waiting area, so Q[ _t6 ] becomes "1". Since there is a product at the inspection area, the carried-in product is buffered at the inspection waiting area. Therefore, X[ _t6 ] becomes "1" and I[ _t6 ] becomes "0". Since C[ _t5 ] is smaller than the inspection length, O[ _t3 ] becomes "0". Since there is a product being inspected at the inspection waiting area, S[ _t6 ] is "1". Therefore, C[ _t6 ] becomes "2".

時刻ｔ_７において検査レーン６０２に製品が搬入された場合、検査待ち場に製品が搬入されるためＱ［ｔ_７］は「１」となる。検査場には製品が存在するため、搬入された製品は検査待ち場にバッファされる。したがって、Ｘ［ｔ_７］は「２」となり、Ｉ［ｔ_７］は「０」となる。Ｃ［ｔ_６］は検査長より小さいため、Ｏ［ｔ_６］は「０」となる。検査待ち場には検査中の製品が存在するため、Ｓ［ｔ_７］は「１」である。したがって、Ｃ［ｔ_７］は「３」となる。 When a product is carried into the inspection lane 602 at time _t7 , the product is carried into the inspection waiting area, so Q[ _t7 ] becomes "1". Since there is a product at the inspection area, the carried-in product is buffered at the inspection waiting area. Therefore, X[ _t7 ] becomes "2" and I[ _t7 ] becomes "0". Since C[ _t6 ] is smaller than the inspection length, O[ _t6 ] becomes "0". Since there is a product being inspected at the inspection waiting area, S[ _t7 ] is "1". Therefore, C[ _t7 ] becomes "3".

ブロックに含まれる検査待ち場の数及び検査に要する時間に基づいて各パラメータの関係式を定義することによって、多種多様の検査場の検査モジュール（数理モデル）を生成できる。 By defining the relationship between each parameter based on the number of waiting inspection stations included in the block and the time required for inspection, it is possible to generate inspection modules (mathematical models) for a wide variety of inspection stations.

以上が、ブロック及び検査モジュールの説明である。図８の説明に戻る。 This concludes the explanation of blocks and inspection modules. Let's return to the explanation of Figure 8.

本実施例の検査モジュール生成部１１２は、検査レーン６０２を、検査場６１１及び検査待ち場６２１、６２２から構成されるブロック９０１と、検査場６１２及び検査待ち場６２３から構成されるブロック９０２とに分割する。検査モジュール生成部１１２は、ブロック９０１、９０２の各々から検査モジュール９１１、９１２を生成する。 In this embodiment, the inspection module generation unit 112 divides the inspection lane 602 into a block 901 consisting of the inspection area 611 and the inspection waiting areas 621 and 622, and a block 902 consisting of the inspection area 612 and the inspection waiting area 623. The inspection module generation unit 112 generates inspection modules 911 and 912 from the blocks 901 and 902, respectively.

次に、検査ステータス生成部１１３は、検査モジュールを用いて検査ステータスを生成する（ステップＳ８０３）。 Next, the inspection status generation unit 113 generates an inspection status using the inspection module (step S803).

具体的には、検査ステータス生成部１１３は、前方の検査モジュールの検査場出力パラメータＯ_ｉ［ｔ］と、後方の検査モジュールの抜取パラメータＱ_ｊ［ｔ］とが一致する関係式を定義することによって、二つの検査モジュールを連結する。三つ以上の検査モジュールが生成されている場合、検査ステータス生成部１１３は、製品の流れに沿って検査モジュールのペアを生成し、各検査モジュールのペアについて関係式を定義することによって検査モジュールを連結する。 Specifically, the inspection status generation unit 113 connects two inspection modules by defining a relational equation that matches the inspection field output parameter _Oi [t] of the front inspection module and the sampling parameter _Qj [t] of the rear inspection module. When three or more inspection modules are generated, the inspection status generation unit 113 generates pairs of inspection modules along the product flow and connects the inspection modules by defining a relational equation for each pair of inspection modules.

図１２は、検査モジュール９１１と検査モジュール９１２とを連結することによって生成された検査ステータス１２００を示す。検査モジュール９１１のＯ_１［ｔ］と検査モジュール９１２のＯ_２［ｔ］とが一致する関係式を定義することによって、検査モジュール９１１及び検査モジュール９１２が連結されている。 12 shows an inspection status 1200 generated by linking inspection module 911 and inspection module 912. Inspection module 911 and inspection module 912 are linked by defining a relational equation in which O ₁ [t] of inspection module 911 and O ₂ [t] of inspection module 912 match.

検査レーン６０２をブロック単位で分割し、ブロックに対応する検査モジュールを生成し、さらに、検査モジュールを連結することによって、検査レーンにおける製品の流れの状態を表す数理モデルを生成できる。検査モジュールのパラメータ、検査モジュール間の連結を調整することによって、多種多様の検査レーンの検査ステータス（数理モデル）を生成できる。 By dividing the inspection lane 602 into blocks, generating inspection modules corresponding to the blocks, and then connecting the inspection modules, a mathematical model can be generated that represents the state of the product flow in the inspection lane. By adjusting the parameters of the inspection modules and the connections between the inspection modules, a wide variety of inspection statuses (mathematical models) for the inspection lanes can be generated.

次に、検査ステータス出力部１１４は、数理計画モデル生成システム１０２に、検査ステータスを送信する（ステップＳ８０４）。 Next, the inspection status output unit 114 transmits the inspection status to the mathematical programming model generation system 102 (step S804).

図１３は、実施例１の数理計画モデル生成システム１０２が実行する数理計画モデル生成処理の一例を説明するフローチャートである。 Figure 13 is a flowchart illustrating an example of a mathematical programming model generation process executed by the mathematical programming model generation system 102 of Example 1.

数理計画モデル生成システム１０２は、検査ステータス生成システム１０１から検査ステータスを取得し、また、操作端末１０４から製品情報を取得する（ステップＳ１３０１）。 The mathematical programming model generation system 102 obtains the inspection status from the inspection status generation system 101 and also obtains product information from the operation terminal 104 (step S1301).

数理計画モデル生成システム１０２は、検査ステータス及び製品情報に基づいて、製造ラインの状態変数により定義され、かつ、所定の目的を達成する製品投入計画を生成するための数理計画モデルを生成する（ステップＳ１３０２）。数理計画モデルの生成は、公知の技術を用いればよいため詳細な説明は省略する。検査ステータスは、例えば、数理計画モデルにおける制約条件として組み込まれる。 The mathematical programming model generation system 102 generates a mathematical programming model based on the inspection status and product information, which is defined by the state variables of the production line and is used to generate a product launch plan that achieves a specified objective (step S1302). Since the mathematical programming model can be generated using known techniques, a detailed description is omitted. The inspection status is incorporated, for example, as a constraint in the mathematical programming model.

数理計画モデル生成システム１０２は、製品投入計画生成システム１０３に、数理計画モデルを送信する（ステップＳ１３０３）。 The mathematical programming model generation system 102 transmits the mathematical programming model to the product launch plan generation system 103 (step S1303).

以上で説明したように、本実施例によれば、検査レーンにおける製品の流れの状態を表す検査ステータスを用いた生成された数理計画モデルを用いることによって、検査レーンの製品の流れを加味した製品投入計画を生成できる。これによって、製造ラインの製品投入計画の実効性及び生産性を向上できる。 As described above, according to this embodiment, by using a mathematical programming model generated using an inspection status that represents the state of the product flow in the inspection lane, a product launch plan that takes into account the product flow in the inspection lane can be generated. This makes it possible to improve the effectiveness and productivity of the product launch plan for the manufacturing line.

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。また、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構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes various modified examples. For example, the above-described embodiments are provided to explain the present invention in detail, and are not necessarily limited to those including all of the described configurations. In addition, it is possible to add, delete, or replace part of the configuration of each embodiment with another configuration.

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。 The above-mentioned configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in part or in whole by hardware, for example by designing them as integrated circuits. The present invention can also be realized by software program code that realizes the functions of the embodiments. In this case, a storage medium on which the program code is recorded is provided to a computer, and a processor included in the computer reads the program code stored in the storage medium. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-mentioned embodiments, and the program code itself and the storage medium on which it is stored constitute the present invention. Examples of storage media for supplying such program code include flexible disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, hard disks, SSDs (Solid State Drives), optical disks, magneto-optical disks, CD-Rs, magnetic tapes, non-volatile memory cards, and ROMs.

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。 In addition, the program code that realizes the functions described in this embodiment can be implemented in a wide range of program or script languages, such as assembler, C/C++, perl, Shell, PHP, Python, Java (registered trademark), etc.

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。 Furthermore, the program code of the software that realizes the functions of the embodiment may be distributed over a network and stored in a storage means such as a computer's hard disk or memory, or in a storage medium such as a CD-RW or CD-R, and the processor of the computer may read and execute the program code stored in the storage means or storage medium.

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。 In the above examples, the control lines and information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all control lines and information lines in the product are necessarily shown. All components may be interconnected.

１０１検査ステータス生成システム
１０２数理計画モデル生成システム
１０３製品投入計画生成システム
１０４操作端末
１１１検査レーン構造情報取得部
１１２検査モジュール生成部
１１３検査ステータス生成部
１１４検査ステータス出力部
２００計算機
２０１ＣＰＵ
２０２記憶装置
２０３ネットワークインタフェース
３００検査レーン構造情報
４００製品情報
５００製品投入計画
６０１通常レーン
６０２検査レーン
６１１、６１２検査場
６２１、６２２、６２３検査待ち場
９０１、９０２ブロック
９１１、９１２検査モジュール
１２００検査ステータス Reference Signs List 101 Inspection status generation system 102 Mathematical programming model generation system 103 Product launch plan generation system 104 Operation terminal 111 Inspection lane structure information acquisition unit 112 Inspection module generation unit 113 Inspection status generation unit 114 Inspection status output unit 200 Computer 201 CPU
202 Storage device 203 Network interface 300 Inspection lane structure information 400 Product information 500 Product launch plan 601 Normal lane 602 Inspection lane 611, 612 Inspection area 621, 622, 623 Inspection waiting area 901, 902 Block 911, 912 Inspection module 1200 Inspection status

Claims

A computer system for generating a product introduction plan representing an order in which products are introduced into a production line, comprising:
At least one computer having a processor and a storage device coupled to the processor;
the manufacturing line includes an inspection lane where inspection of products occurs;
The at least one computer
generating an inspection status, which is a mathematical model representing a state of the flow of products in the inspection lane, based on inspection lane structure information relating to the structure of the inspection lane, and storing the inspection status in the storage device;
when receiving an input of product information related to a product to be introduced into the manufacturing line, a mathematical programming model is generated based on the inspection status and the product information, the mathematical programming model is defined by state variables related to a state of the manufacturing line, and the product introduction plan is used to achieve a predetermined objective in the manufacturing line, and the mathematical programming model is stored in the storage device;
A computer system that generates the product launch plan using the mathematical programming model and stores the product launch plan in the storage device.

2. The computer system of claim 1,
The inspection lane is composed of one block or a plurality of blocks each including an inspection area where the inspection of the product for inspection is performed and at least one waiting area for inspection that functions as a buffer for the product for inspection to the inspection area;
The at least one computer
generating an inspection module, which is a mathematical model representing the state of the product flow in the block, based on the inspection lane structure information;
A computer system using the inspection module to generate the inspection status.

3. The computer system of claim 2,
The inspection module includes:
a first state variable indicating whether the test product is input to the block at a certain time;
a second state variable indicating the number of the products for inspection present at the waiting area for inspection included in the block at a certain time;
a third state variable indicating whether the inspection product is present at the inspection site included in the block at a certain time;
a fourth state variable indicating whether the inspection product is input to the inspection station included in the block at a certain time;
a fifth state variable indicating whether the inspection product is output from the inspection station included in the block at a certain time;
a sixth state variable indicating a time that has elapsed since the product for inspection was input to the inspection station included in the block at a certain time;
A computer system characterized in that it is a mathematical model with the following state variables:

4. The computer system of claim 3,
The inspection lane structure information includes a first threshold value representing an upper limit number of the products for inspection that can be buffered in the block included in the inspection lane, and a second threshold value representing a time required for inspecting the products for inspection,
The at least one computer
a conditional expression defined by the second state variable and the first threshold;
a conditional expression defined by the sixth state variable and the second threshold value;
a relational expression expressing a time transition of the second state variable defined by the first state variable, the second state variable, and the fourth state variable;
a relational expression expressing a time transition of the third state variable defined by the third state variable, the fourth state variable, and the fifth state variable;
A computer system for generating the inspection module defined by:

5. The computer system of claim 4,
The at least one computer is characterized in that it connects the multiple inspection modules and generates the inspection status by defining a relational equation between the fifth state variable of one of the blocks and the first state variable of another of the blocks connected to the block.

A method for generating a product introduction plan representing an order in which products are introduced into a production line, the method being executed by a computer system, comprising the steps of:
The computer system includes at least one computer having a processor and a storage device coupled to the processor;
the manufacturing line includes an inspection lane where inspection of products occurs;
The method for generating a product launch plan includes:
a first step in which the at least one computer generates an inspection status, which is a mathematical model representing a state of a product flow in the inspection lane, based on inspection lane structure information related to a structure of the inspection lane, and stores the inspection status in the storage device;
a second step of generating a mathematical programming model for generating the product introduction plan that is defined by state variables related to the state of the production line and achieves a predetermined objective in the production line, based on the inspection status and the product information, when the at least one computer receives an input of product information related to the products to be introduced into the production line, and storing the mathematical programming model in the storage device;
a third step in which the at least one computer generates the product launch plan using the mathematical programming model and stores the product launch plan in the storage device.

7. A method for generating a product launch plan according to claim 6, comprising:
The inspection lane is composed of one block or a plurality of blocks each including an inspection area where the inspection of the product for inspection is performed and at least one waiting area for inspection that functions as a buffer for the product for inspection to the inspection area;
The first step includes:
a fourth step of generating, by the at least one computer, an inspection module which is a mathematical model representing a state of product flow in the block based on the inspection lane structure information;
a fifth step of the at least one computer generating the inspection status using the inspection module.

The method for generating a product launch plan according to claim 7, further comprising the steps of:
The inspection module includes:
a first state variable indicating whether the test product is input to the block at a certain time;
a second state variable indicating the number of the products for inspection present at the waiting area for inspection included in the block at a certain time;
a third state variable indicating whether the inspection product is present at the inspection site included in the block at a certain time;
a fourth state variable indicating whether the inspection product is input to the inspection station included in the block at a certain time;
a fifth state variable indicating whether the inspection product is output from the inspection station included in the block at a certain time;
a sixth state variable indicating a time that has elapsed since the product for inspection was input to the inspection station included in the block at a certain time;
A method for generating a product launch plan, characterized in that the method is a mathematical model with the above as state variables.

9. A method for generating a product launch plan according to claim 8, comprising:
The inspection lane structure information includes a first threshold value representing an upper limit number of the products for inspection that can be buffered in the block included in the inspection lane, and a second threshold value representing a time required for inspecting the products for inspection,
The fourth step includes a step of generating the inspection module defined by: a conditional equation defined by the second state variable and the first threshold value; a conditional equation defined by the sixth state variable and the second threshold value; a relational equation expressing a time transition of the second state variable defined by the first state variable, the second state variable, and the fourth state variable; and a relational equation expressing a time transition of the third state variable defined by the third state variable, the fourth state variable, and the fifth state variable.

10. A method for generating a product launch plan according to claim 9, comprising:
The method for generating a product launch plan, wherein the fifth step includes a step in which the at least one computer generates the inspection status by linking the multiple inspection modules by defining a relational equation between the fifth state variable of one of the blocks and the first state variable of another of the blocks connected to the block.