JP2005071136A - 納期管理支援システム、そのプログラム、そのプログラムを記録した記録媒体および製品の納期管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】製品や製品を構成する部材の製造工程について、実績の製造リードタイムのばらつきのみによらず、納期という観点を加味して、製造指令段階で製造遅延を予測できるようにする。
【解決手段】演算手段５は、部材の加工・組み立てを構成する工程の製造実績情報１に対して、所定の統計処理を行うことにより、部材ごとの所要時間の確率分布を算出した後、その確率分布と納期情報２とにもとづいて、各部材の納期に対する遅延確率を算出し、この遅延確率を納期管理情報３に含める。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数の部材から構成され複数の工程を経て製造される製品の、納期管理を行うための情報を生成する納期管理支援システム、そのプログラム、プログラムを記録した記録媒体および納期管理方法に関するものである。

複数の部材から構成される製品の従来の納期管理方法には、各工程で得られた実績データと日程計画データとを比較して得られる、作業進捗のつど発生する時間のずれにもとづいて行う方法がある。

特許文献１には、この種の従来方法を実現したコンピュータシステムが開示されている。
特開昭６０−２６３６５６号公報

しかしながら、この種の納期管理方法では製品の製造中において、工程の遅延をリアルタイムに把握することはできても、実績情報にもとづいて算出可能な遅延要素を考慮していないため、製品を構成する複数部材のうちいずれの部材を重点的に管理すべきか、さらに、複数の製品を並行して製造する場合に、いずれの製品製造を重点的に管理すべきかを、製造の指令段階で判断するようなことは行っていない。

本発明は、このような問題を解決すべく提案されたもので、その目的は、製品や製品を構成する部材の製造工程について、実績の製造リードタイムのばらつきのみによらず、納期という観点を加味して、製造指令段階で製造遅延を予測できるようにした納期管理支援システム、そのプログラム、プログラムを記録した記録媒体および納期管理方法を提供することにある。

また、そのような予測のために算出した納期管理情報にもとづいて、重点管理すべき製品の優先順位を決定することも主たる目的に含まれる。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の納期管理支援システムは、製品ごとの納期情報、製品の構成各部材に対して部品の加工・組み立て手順を示した工程情報、各工程の部材１個当たりの製造にかかる所要時間の実績を示した製造実績情報および生産すべき製品・個数を示した生産計画情報を保存した記憶手段と、これらの情報にもとづいて、重点管理する部材、製品を判断するための納期管理情報を算出する演算手段とを備えた納期管理支援システムであって、次の特徴を有している。

すなわち、演算手段は、部材の加工・組み立てを構成する工程の製造実績情報に対して、所定の統計処理を行うことにより、部材ごとの所要時間の確率分布を算出した後、その確率分布と納期情報とにもとづいて、各部材の納期に対する遅延確率を算出し、この遅延確率という情報を上記納期管理情報に含めるようにしている。

ここで、部材の加工・組み立ては、１つの工程または連続した複数の（各設備に対応した）小工程で構成されたものである。後者の場合、まず小工程（設備）ごとの確率分布が求められ、さらに、それらにもとづいて工程（部材）の確率分布が合成される。上記所定の統計処理は、このような一連の処理を含んだものである。

上記により算出した遅延確率は、製造リードタイムのばらつきを表わすものではなく、納期という顧客ごとに異なる要素との比較によって求められるため、注文別に工程を管理する情報として精度の高い情報となりうる。

請求項２は、請求項１において、記憶手段にはトラブルによる製造設備の停止情報をさらに保存しており、演算手段がこの停止情報にもとづいて所定の算式でトラブル遅延時間を算出し、このトラブル遅延時間を上記製造実績情報に加味して、部材ごとの所要時間の確率分布を算出することを特徴とする。

請求項３は、請求項１または２において、製品を構成する全部材の遅延確率から、演算手段が所定の算式にもとづいて製品の遅延確率を算出し、この製品遅延確率を納期管理情報に含めることを特徴とする。

請求項４は、請求項２または３において、記憶手段には顧客実績にもとづく遅延日数ごとの失注確率と製品ごとの損益情報をさらに保存しており、演算手段は、製品ごとの遅延確率と失注確率にもとづいて製品ごとの失注リスク確率を算出し、粗利と失注リスク確率から予測損失を算出し、この製品の予測損失を納期管理情報に含めることを特徴とする。

請求項５では、請求項１〜４のいずれかにおいて、演算手段が部材ごとの所要時間の確率分布を算出する前に、製造実績情報から最新の所定数の実績データを抽出するようにしたデータ抽出手段をさらに備えている。

請求項６は、請求項１〜５のいずれかにおいて、演算手段が算出した製品ごとの納期管理情報を報知する通知手段をさらに備えている。

請求項７に記載のプログラムは、請求項１〜６にいずれかの納期管理システムをコンピュータで動作させるようにしたものである。

請求項８に記載の記録媒体は、請求項１〜６にいずれかの納期管理システムをコンピュータで動作させるようにしたプログラムを記録したものである。

請求項９に記載の方法は、請求項１〜６のいずれかの納期管理システムを利用した製品の納期管理方法である。

本発明では次の効果が期待できる。

請求項１に記載の納期管理支援システムは、製造実績にもとづいて部材ごとの所要時間の確率分布を算出し、その確率分布で示される各所要時間と納期までの日数との比較により、部材ごとの納期遅延確率を算出しているので、重点管理すべき部材を事前に判断しておくことができる。もちろん、各部材の遅延確率にもとづいて、管理すべき部材の順位付けを行うこともできる。

特に、製造設備と生産管理用コンピュータが統合されたシステムにおいては、生産管理コンピュータから製造指令が送信されてきたときに遅延確率などの納期管理情報を自動生成するようにすれば、製造開始までに製造現場での納期管理方針の意思統一が図れる。

請求項２では、部材の遅延を所定の算式にもとづいて算出されたトラブル遅延時間を加味して、部材ごとの所要時間の確率分布を算出しているので、安全サイドを考慮した遅延確率を算出することができる。

請求項３では、製品を構成する全部材の遅延確率にもとづいて、その製品の遅延確率を算出しているので、製品全体としての納期管理を行うことができる。また、複数の製品のうち、事前に重点管理すべき製品を決定しておくことができる。

請求項４では、顧客の実績失注確率をもとにして予測損失を算出し、これを納期管理情報として利用しているので、相手先の対応に配慮した納期管理を行うことができる。すなわち、実績失注確率とそれによる損失を加味したかたちで、重点的に管理すべき製品を見極めることができる。

請求項５では、最新の製造実績をサンプリングしているので、製造時間分布の経時的変動に対応することができる。特に、習熟した製造工程の場合、故障が頻繁に発生する累積生産数量の少ない段階の実績を除外することができるので、予測データとして精度の高い遅延確率が得られる。

請求項６では、納期管理情報とそれにもとづく重点管理優先順位情報とを報知する通知手段を備えているので、管理者は視覚的に納期管理することができる。

請求項７〜９に記載のプログラム、記録媒体、方法では、請求項１〜６にいずれかの納期管理システムを実行することを可能としているので、同様の効果が期待できる。

以下に、本発明の実施するための最良の形態について添付図面とともに説明する。

図１は、本発明システムの本実施例の構成を示すブロック図であり、図２は、本システムが管理対象とする製造設備ラインの例を示す図である。

図２に示すように、管理対象となる製造設備ライン３００は、製品の製造設備としてＡ〜Ｇまでの設備を含んで構成されている。また、矢印で示すように、工程１はＡ、Ｂ、Ｃ、工程２はＤ、Ｅ、工程３はＦ、Ｇの流れで、製品を構成する部材が生産される。なお、工程１は部材ＸＸＸ１、工程２は部材ＸＸＸ２、工程３は部材ＸＸＸ３を製造するための工程である。

図１に示すように、納期管理支援システム１００は、生産管理ホスト２００から送信されてきた、指令データを保存した生産計画情報ファイル２、製品ごとの手順データを記憶する製品情報ファイル４、演算した納期管理情報を記憶する分析結果情報ファイル３、製造設備ライン３００から収集したデータを保存した製造実績情報ファイル１などからなる記憶部２０と、納期管理情報を生成する演算部５と、演算結果により重点的に管理すべき工程や製品を判断する評価部６と、演算結果や評価結果を製造ラインのオペレータに報知するための通知手段を構成する指示部７とを少なくとも備えている。

製造設備ライン３００は、設備Ａ〜Ｇの実績データ収集用およびダイナミック制御用に設けた各種センサ等で構成される検出部８、オペレータ監視用のモニタ部９を備えている。なお、製造設備ライン３００には、制御監視コンピュータ（不図示）やコントローラ（不図示）などを設置して、検出した実績データはこれらを介して納期管理支援システム１００に収集するようにしてもよい。

ここで、生産計画情報ファイル２は生産すべき製品・個数などの生産計画情報および顧客によって指示される製品ごとの希望納期などの納期情報を、製品情報ファイル４は製品の構成各部材に対して部品の加工・組み立て手順を示した工程情報を含んだものであるが、このようなファイルに区分せずに、他のファイル構成であってもよい。少なくとも、生産計画情報、納期情報および工程情報が、なんらかの入力手段を介して記憶されていればよい。

なお、希望納期は製品ごとの１個の製品製造に換算した値が採用される。すなわち、製造リードタイムと比較可能な値が用いられる。たとえば、１０個の製品について３０日後を納期とする注文を受けた場合、希望納期は３日となる。

また、製造実績情報ファイル１には、各工程の部材１個当たりの製造にかかる所要時間の実績が、少なくとも収集されている。

なお、以下に説明する演算、処理を実行する演算手段５、評価部６、指示部７は、本システム１００に含まれるＣＰＵ（不図示）が各プログラムを実行するように構成されている。

図３には、１製品の納期管理情報の算出フローチャートを示している。以下、これに対応付けて説明する。

図４（ａ）には工程情報、（ｂ）には製造実績情報の一例を示している。これらは、図２で示した製造設備ライン３００に対応したもので、工程情報には、工程１がＡ、Ｂ、Ｃ、工程２がＤ、Ｅ、工程３がＦ、Ｇの各設備（小工程）で製造されることが定義されており、製造実績情報には、過去の小工程ごとの部材ごとの実績時間（日）が時系列に保存されている。

図４（ｃ）は、これらの製造実績情報にもとづいて統計処理された平均製造時間（日数）と標準偏差を示すものである。各部材の工程を平均製造時間で評価すると、７．８日と同じであるが、標準偏差で評価すると、工程３は０．７８９とばらつきが大きく、納期遅延となる危険性は最も高いと判断できる。

すなわち、後述する遅延確率とともに、この標準偏差によっても、部材間あるいは製品間で重点管理する対象を決定することができる。

統計処理結果を部材（工程）ごとの確率分布図で示すと、図５のようになる。（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すグラフは、それぞれ部材ＸＸＸ１、ＸＸＸ２、ＸＸＸ３に対応するものである（以上、図３の算出フロー１０１〜１０３）。

この確率分布の求める統計処理方法について、最も製造ばらつきの少ない部材ＸＸＸ３（工程３）の情報を用いて説明する。

工程３を構成する小工程Ｆ、Ｇはいずれも、製造時間が３日、４日、５日の３種であるので、それらを整理すると、図６の表のようになる。つまり、小工程Ｇは、加工・組み立てに３日かかったものが５０％、４日かかったものが３０％、５日かかったものが２０％であり、小工程Ｆは、３日かかったものが２０％、４日かかったものが５０％、５日かかったものが３０％である。

したがって、工程３が小工程Ｆと小工程Ｇの連続工程で構成されるから、予想される全体製造時間は、それぞれの工程の製造時間の組合せは９通りあり、その９通りの確率は、図６の表内に示す数値となる。

たとえば、小工程Ｆが３日、小工程Ｇが４日となる比率は、両者の割合の乗算で求められ、
０．２ × ０．３ ＝ ０．０６
となる。

さらに、合計製造時間の組合せ種類は、６日（３＋３）、７日（３＋４、４＋３）、８日（３＋５、４＋４、５＋３）、９日（４＋５、５＋４）、１０日（５＋５）の５通りであるから、合算処理をして、合計製造時間を横軸とする確率分布（図５（ｃ））が求められる。

たとえば、製造時間が７日となる予想確率は、
小工程Ｆ、Ｇがそれぞれ３、４日の比率 ０．０６ と
４、３日の比率 ０．２５
を合算した、０．３１となる。

部材ごとの確率分布を求めるための統計処理（合成処理）は上記のものに限定されない。特に上記の例では、とり得る実績値が部材ごとに３値であるため、表を用いて簡単に説明したが、実際には計算プログラムで算出すればよい。また、小工程ごとに値域を設定し、その値域ごとの代表値により確率分布を生成するようにしてもよい。

図５に示すグラフは、すなわち製造リードタイムのばらつきを表わすものであるため、このグラフと顧客が指定する希望納期との比較により、予想される遅延の発生確率を算出することができる。

たとえば希望納期が１１日の場合には、図５（ａ）、（ｂ）に示すように、実績データによれば、部材ＸＸＸ１、ＸＸＸ２については希望納期より遅れて製造される場合もあり、その確率は、図中の矢印で示すグラフ値（％）の合計値となる。なお、部材ＸＸＸ３については希望納期より遅れる場合はなく、遅延確率は０％となる（算出フロー１０４）。

図７は、上記の演算結果を示した図表である。

演算手段８は、上記の各種演算により遅延確率を算出し、さらに評価部６は、部材間の遅延確率を比較して重要度の優先を順位付けする（算出フロー１０６）。これらのデータは分析結果ファイル３に保存される。

また、これらの納期管理情報は、指示部７を介して現場のモニタ９に表示される。

そして、このようにして求めた部材ごとの遅延確率を次の算式にあてはめて、製品の遅延確率を算出する（算出フロー１０７）。

製品の遅延確率 ＝ １ − 構成全部材の（１−遅延確率）の積
すなわち、上記の例の場合、部材ＸＸＸ１、ＸＸＸ２、ＸＸＸ３のそれぞれの遅延確率は、０．６％、２．６％、０％なので、
製品の遅延確率 ＝ １−（１−０．００６）×（１−０．０２６）×１
＝ １ − ０．９９４×０．９７４
＝ ０．０３１８４４
となり、約３％の遅延確率が得られる。

製品ごとの納期管理情報として、上記遅延確率の他に、図５と同様の確率分布情報（平均値や標準偏差を含む）が含まれる。

そしてさらに、複数の製品について遅延確率を算出し、重点的に納期管理すべき製品を判定するために順位付けなどを行う。製品に関するこれらの納期管理情報も、指示部７を介して現場のモニタ９に表示する。

このように、過去の製造実績データと個々の顧客の希望納期とを照らして部材ごと、製品ごとの遅延確率を算出しているので、重点管理すべき部材や製品を事前に判断しておくことができる。なお、上述したように、標準偏差は所要時間のばらつきが判断できるため、重点管理対象を見つけるために部材間、製品間を比較することはできるが、遅延確率は希望納期との比較によって算出されたものであるため、より優れた管理情報となりうる。

図８は、生成された納期管理情報にもとづく評価の一例を示す図である。ここに示す例は、順位付けのように相対的な判断ではなく、構成される部材ごとの監視レベルを判断するものである。

図８のグラフは、部材の過去の製造実績にもとづく確率分布を示している。希望納期が図中「１」（平均未満）の範囲内にあれば要注意と判断し、重点監視すべき旨をパネル表示させ、「２」（平均〜平均＋２×標準偏差）の範囲内であれば通常監視すべき旨を通知し、「３」（〜平均＋３×標準偏差）の範囲内であれば軽監視すべき旨を通知し、「４」（〜平均＋４×標準偏差）の範囲内であれば監視不要である旨を通知する。図の例では、希望納期が「２」の範囲内なので、通常監視すべき旨が製造設備ラインに通知される。

以上に説明した納期管理方法は、製造開始時に納期管理情報を生成することにより判断するものであるが、製造中においては、製造された部材（または製品）製造実績と上記の納期管理情報とを比較し評価しながら、不測の事態を監視する。図９には、この種の状況監視方法の一例を示している。

図９のグラフは部材の過去の製造実績にもとづく確率分布を示している。その部材の製造にかかる現在実績時間がいずれの時間分布であるかを判断して、警告レベルを判定し、通知するようにしている。すなわち、「１」（平均未満）の範囲内にあればパネル表示させ、「２」（平均〜平均＋２×標準偏差）の範囲内であればパネル点滅させ、「３」（〜平均＋３×標準偏差）の範囲内であればパトランプを点滅させ、「４」（〜平均＋４×標準偏差）の範囲内であれば監視者へ直接通知する。図の例では、現在実績時間が「２」の範囲内なので、パネル表示のみなされる。

また、製造の状況監視は初期の納期管理情報にもとづくものに限られず、納期管理情報そのものの変更を伴うものであってもよい。つまり、製造中の現在実績と残りの工程の確率分布とにより遅延確率を再計算し、再順位付けを行うようにしてもよい。

図１０は、本実施例の構成を示すブロック図である。

この実施例は、販売管理ホスト４００から入力した顧客実績情報１０を加味して、納期管理情報を生成するようにしたシステムである。なお、図に示す他の構成部については図１のシステムと同様であるので、同一の符号を付し、その説明を割愛する。

顧客実績情報１０は、受注案件ごとの確定した実績情報であり、顧客実績にもとづく遅延日数ごとの失注確率と製品ごとの損益情報を含んでいるほか、罰金情報などが記憶されている。なお、上記の失注確率や損益情報は、他の入力手段によって入力されたものでもよい。

図１１（ａ）は遅延日数ごとの失注確率の一例を示した図であり、図１１（ｂ）は製品ごとの損益（粗利）の一例を示した図である。

本実施例は、これらの情報にもとづいて予測損失を算出し、この予測損失データを納期管理情報に含めるようにしたものである。この予測損失の算出方法について、図１２を参照しながら説明する。

図１２（ａ）は、製品Ａ、Ｂの製造時間分布（確率分布）を表に示したものである。各製品の左側は該当日数に相当する確率を示しており、右側は累積確率を示している。

ここで、希望納期が７日であった場合、この表に図１１（ａ）の顧客実績による失注確率をあてはめてみると、（ｂ）に示すように、日数が８日の場合（１日遅延）は２５％、９日（２日遅延）は５０％となる。さらに、これらの情報にもとづいて製品ごとの失注リスク確率を算出すると、（ｃ）で示す値となる。すなわち、製品Ａについては、
１日遅延の場合 失注リスク確率＝１０％×２５％＝３％（四捨五入値）
２日遅延の場合 失注リスク確率＝２０％×５０％＝１０％
となり、合計１３％の失注リスク確率となる。

製品Ｂも同様に計算すると、
１日遅延の場合 ３％
２日遅延の場合 ８％
合計１１％の失注確率が算出される。

このように求めた製品ごとの失注リスク確率と、図１１（ｂ）の損益情報とにより、予測損失を算出する。つまり、
製品Ａについては、４５０００円×１３％＝５８５０円
製品Ｂについては、６５０００円×１０％＝６５００円
の予測損失が求められる。

上記の例では、製品Ｂの予測損失が大きいため、製品Ｂを重点管理製品（工程）として決定することができる。

このように、損益も考慮に入れた情報を生成しているので、そのような情報と遅延確率とで、単なる納期管理ではなく総合的な工程管理を実施することができる。特に、顧客別の過去の失注に関する情報を加味しているので、相手先の対応に配慮した納期管理の重要度を評価することができる。

図１３は、本実施例の構成を示すブロック図である。

この実施例は、製造設備ライン３００から入力した設備稼働実績情報１１を加味して、納期管理情報を生成するようにしたシステムである。なお、図に示す他の構成部については図１のシステムと同様であるので、同一の符号を付し、その説明を割愛する。

製造設備ライン３００の検出部８では、製造実績を検出するほかに、設備の停止情報を含む設備稼働実績を検出する。この停止情報は、トラブル停止信号によるトラブル停止開始時刻、生産再開時刻（トラブル終結時刻）などを含んでいる。

納期管理支援システム１００では、検出部８で検出したこれらの設備稼働実績データを収集し、設備稼働実績ファイル１１に保存する。

本実施例では、演算手段５が、設備稼働実績ファイル１１に記録された情報にもとづいて、所定の算式でトラブル遅延時間を算出し、このトラブル遅延時間を製造時間分布に加算して、部材ごとの所要時間の確率分布を算出するようにしている。

ここで、所定の算式とは、生産開始段階で設備トラブルがない場合、
トラブル発生確率ＴＰ＝トラブル停止信号検出回数／生産回数
トラブル遅延時間（期待値）ＤＴ（Ｅ）＝
トラブル発生確率ＴＰ×平均修理時間ＭＴＴＲ
で求められる。

生産開始段階で設備トラブルがある場合、
（平均）トラブル遅延時間＝平均到着時間ＡＲ＿Ｔ−ＭＴＴＲ
で求められる。

なお、平均修理時間ＭＴＴＲ、平均到着時間ＡＲ＿Ｔは、製品情報ファイル４に保存されているものを使用する。

図１４には、トラブル遅延時間の算出フローチャートを示している。

このように、トラブルによる遅延の影響を考慮して部材ごとの所要時間の確率分布を算出しているので、この確率分布にもとづいて算出される遅延時間は、より精緻な予測データとなり、正確な納期管理情報となりうる。

本実施例システムは、一定数の製造実績データを製造実績情報ファイル１から所定の条件で最新の所定数の実績データを抽出するようにしたシステムである。

図１５は、本実施例の実績データ抽出機能を示すブロック図である。

所要時間の確率分布を算出するための実績データ１ａは、データ抽出手段５ａが製造実績ファイル１から抽出したものを使用する。

データ抽出手段５ａは最新の実績データを抽出するようにしたものであり、これにより、製造時間分布の経時的変動に対応することができる。特に、習熟した製造工程の場合、故障が頻繁に発生する累積生産数量の少ない段階の実績を除外することができるので、予測データとして精度の高い遅延確率が得られる。

本発明システムや方法等は、複数の製品を製造する設備ラインの製造リードタイムと、顧客ごとに異なる納期とを比較するコンピュータシステム手段として活用することができる。特に、製造設備と生産管理用コンピュータが統合されたシステムに本発明を活用すれば、生産管理コンピュータから製造指令が送信されてきたときに上記の納期管理情報を自動生成することにより、製造開始までの間に納期管理の意思統一を図ることができる。

本発明システムの実施例１の構成を示すブロック図である。 本発明システムが管理対象とする製造設備ラインの設備例を示す図である。 納期管理情報の算出フローチャートである。 （ａ）に工程情報、（ｂ）は製造実績情報の一例を示す図であり、（ｃ）は製造実績情報にもとづいて統計処理された平均製造時間（日数）と標準偏差を示す図である。 部材別の製造時間の確率分布図である。 製造時間の確率分布の合成処理を説明するための図である。 算出された部材ごとの遅延確率の一例を示した図である。 生成された納期管理情報にもとづく評価の一例を示す図である。 状況監視による通知方法の一例を示す図である。 本発明システムの実施例２の構成を示すブロック図である。 （ａ）は遅延日数ごとの失注確率の一例を表で示した図であり、（ｂ）は製品ごとの損益（粗利）の一例を表で示した図である。 製品ごとの失注リスク確率の算出方法を説明するための図である。 本発明システムの実施例３の構成を示すブロック図である。 トラブル遅延時間の算出フローチャートである。 実施例４で示す実績データ抽出機能を示すブロック図である。

符号の説明

１００・・・納期管理支援システム
２０・・・記憶手段
１・・・製造実績情報
２・・・生産計画情報
３・・・分析結果
４・・・製品情報
５・・・演算手段
５ａ・・・抽出手段
６・・・評価部
７・・・指示部
１０・・・顧客実績情報
１１・・・設備稼働実績情報

Claims (9)

1. 製品ごとの納期情報、製品の構成各部材に対して部品の加工・組み立て手順を示した工程情報、各工程の部材１個当たりの製造にかかる所要時間の実績を示した製造実績情報および生産すべき製品・個数を示した生産計画情報を保存した記憶手段と、これらの情報にもとづいて、重点管理する部材、製品を判断するための納期管理情報を算出する演算手段とを備えた納期管理支援システムであって、
   上記演算手段は、部材の加工・組み立てを構成する工程の上記製造実績情報に対して、所定の統計処理を行うことにより、部材ごとの所要時間の確率分布を算出した後、その確率分布と上記納期情報とにもとづいて、各部材の上記納期に対する遅延確率を算出し、この遅延確率を上記納期管理情報に含めるようにしたことを特徴とする納期管理支援システム。
2. 請求項１において、
   上記記憶手段には、トラブルによる製造設備の停止情報をさらに保存しており、
   上記演算手段は、この停止情報にもとづいて所定の算式でトラブル遅延時間を算出し、このトラブル遅延時間を上記製造実績情報に加味して、部材ごとの所要時間の確率分布を算出することを特徴とする納期管理支援システム。
3. 請求項１または２において、
   上記演算手段は、製品を構成する全部材の遅延確率から、所定の算式にもとづいて製品の遅延確率を算出し、この製品遅延確率を上記納期管理情報に含めることを特徴とする納期管理支援システム。
4. 請求項２または３において、
   上記記憶手段には、顧客実績にもとづく遅延日数ごとの失注確率と製品ごとの損益情報を、さらに保存しており、
   上記演算手段は、上記製品ごとの遅延確率と上記失注確率にもとづいて製品ごとの失注リスク確率を算出し、上記粗利と上記失注リスク確率から予測損失を算出し、この製品の予測損失を上記納期管理情報に含めることを特徴とする納期管理支援システム。
5. 請求項１〜４のいずれかにおいて、
   上記演算手段が部材ごとの所要時間の確率分布を算出する前に、上記製造実績情報から最新の所定数の実績データを抽出するようにしたデータ抽出手段をさらに備えている納期管理支援システム。
6. 請求項１〜５のいずれかにおいて、
   上記演算手段が算出した製品ごとの納期管理情報を報知する通知手段をさらに備えている納期管理支援システム。
7. 請求項１〜６にいずれかの納期管理システムを、コンピュータで動作させるようにしたプログラム。
8. 請求項１〜６にいずれかの納期管理システムを、コンピュータで動作させるようにしたプログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
9. 請求項１〜６のいずれかの納期管理システムを利用した製品の納期管理方法。

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