JP2018014441A - Optimization determination support system - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an optimization determination support system capable of previously evaluating an optimization result of a production job scheduled for execution related to a substrate work machine.SOLUTION: An optimization determination support system displays each of production times of actual production by using a histogram, one type of statistical graph, and displays a production time of an optimization model during solving a problem by a vertical bar 63 on the histogram. Furthermore, it displays the shortest production time assumed theoretically by the optimization model by a vertical bar 55 on the histogram. The vertical axis of the histogram shows the number of cases. The horizontal axis of the histogram shows classes sectioned by an execution ratio (calculated by dividing the shortest production time assumed theoretically by the optimization model by a production time of each actual production).SELECTED DRAWING: Figure 7

Description

本発明は、対基板作業機に関連した生産ジョブの最適化を図るための最適化判定支援システムに関するものである。   The present invention relates to an optimization determination support system for optimizing a production job related to a substrate working machine.

従来より、対基板作業機に関連した生産ジョブの最適化を図るための最適化判定支援システムに関し、種々の技術が提案されている。例えば、下記特許文献１に記載された実装タクトの監視方法等は、部品実装機または部品実装ラインから、通信手段を介して、実装生産して得られた実装タクトの実績値である実装タクト実績値を収集し、標準実装タクトのオーバ分であるタクトロスを含めて実装タクトを監視している。   Conventionally, various techniques have been proposed for an optimization determination support system for optimizing a production job related to a substrate working machine. For example, the mounting tact monitoring method described in Patent Document 1 below is a mounting tact result that is an actual value of a mounting tact obtained by mounting and manufacturing from a component mounter or a component mounting line via a communication means. The values are collected and the mounting tact is monitored including the tact loss, which is the excess of the standard mounting tact.

これにより、例えば、実装工場の集中管理室もしくは遠隔地のサービス拠点において、各実装基板で発生している実際のタクトロスの内容を分析して、そのケースにおける条件を考慮して、その条件に合致した手順で実装順序の並べ替えを行うことができ、タクトロスを確実に低減させることができる。   In this way, for example, in the centralized control room of a mounting factory or a remote service base, the content of actual tact loss generated on each mounting board is analyzed, and the conditions in that case are taken into consideration and met. The mounting order can be rearranged according to the procedure described above, and tact loss can be reliably reduced.

特開２００４−１５８０１６号公報JP 2004-158016 A

しかしながら、上記特許文献１に記載された実装タクトの監視方法等は、部品実装機または部品実装ラインで行われている生産ジョブの実装タクトをリアルタイムで評価するものであって、事前に求解される生産ジョブの善し悪しを見分けるものではなかった。   However, the mounting tact monitoring method and the like described in Patent Document 1 above evaluate the mounting tact of a production job performed on a component mounter or a component mounting line in real time, and are obtained in advance. It did not distinguish between good and bad production jobs.

そこで、本発明は、上述した点を鑑みてなされたものであり、対基板作業機に関連した実行予定の生産ジョブについての最適化結果を事前に評価することが可能な最適化判定支援システムを提供することを課題とする。   Therefore, the present invention has been made in view of the above-described points, and provides an optimization determination support system that can evaluate in advance optimization results for a production job scheduled to be executed related to a substrate working machine. The issue is to provide.

この課題を解決するために、本願に記載の最適化判定支援システムは、対基板作業機に関連した生産ジョブの最適化を図るための最適化判定支援システムであって、実行済みの生産ジョブで導入された最適化結果が記憶されるデータベースと、データベースに記憶された最適化結果が表示される表示装置と、データベース及び表示装置を制御する制御装置と、を備え、制御装置は、実行予定の生産ジョブの最適化結果を求解する最適化実行部と、最適化実行部で求解中の最適化結果とデータベースに記憶された最適化結果とを表示装置に比較表示する比較表示部と、を有することを特徴とする。   In order to solve this problem, the optimization determination support system described in the present application is an optimization determination support system for optimizing a production job related to a substrate work machine, and is an executed production job. A database for storing the introduced optimization result, a display device for displaying the optimization result stored in the database, and a control device for controlling the database and the display device. An optimization execution unit that solves the optimization result of the production job, and a comparison display unit that compares and displays the optimization result being solved by the optimization execution unit and the optimization result stored in the database on a display device It is characterized by that.

本願に記載の最適化判定支援システムは、対基板作業機に関連した生産ジョブの最適化を図るための最適化判定支援システムであって、実行予定の生産ジョブの最適化結果を求解中に、その求解中の最適化結果と実行済みの生産ジョブで導入された最適化結果とを比較表示するので、対基板作業機に関連した実行予定の生産ジョブについての最適化結果を事前に評価することが可能である。   The optimization determination support system described in the present application is an optimization determination support system for optimizing a production job related to an on-board work machine. While solving an optimization result of a production job to be executed, Since the optimization result in the solution and the optimization result introduced in the executed production job are compared and displayed, the optimization result of the production job scheduled to be executed related to the substrate work machine must be evaluated in advance. Is possible.

本実施形態の最適化判定支援システムによって最適化結果が求解される、最適化モデルの一例を表した概略図である。It is the schematic showing an example of the optimization model by which an optimization result is calculated | required by the optimization determination assistance system of this embodiment. 同最適化判定支援システムの制御ブロック図である。It is a control block diagram of the same optimization determination support system. 同最適化判定支援システムの制御装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the control apparatus of the optimization determination support system. 同最適化判定支援システムの動作を表したフローチャート図である。It is a flowchart figure showing operation | movement of the same optimization determination assistance system. 同最適化判定支援システムの動作を表したフローチャート図である。It is a flowchart figure showing operation | movement of the same optimization determination assistance system. 同最適化判定支援システムで表示されるヒストグラムの一例を表した図である。It is a figure showing an example of the histogram displayed with the same optimization determination support system. 同最適化判定支援システムで表示されるヒストグラムの一例を表した図である。It is a figure showing an example of the histogram displayed with the same optimization determination support system.

以下、本発明を具体化した最適化判定支援システムについて図面を参照して説明する。   Hereinafter, an optimization determination support system embodying the present invention will be described with reference to the drawings.

［１．システムの概要］
本実施形態の最適化判定支援システムは、対基板作業機を使用する生産ジョブについて構築された最適化モデルから最適化結果を求解すると共に、その求解中の最適化結果と生産実績のある過去の最適化結果とを見比べることができるようにしたものである。 [1. System overview]
The optimization determination support system according to the present embodiment obtains an optimization result from an optimization model constructed for a production job using an on-board work machine, and at the same time obtains an optimization result during the solution and a past record of production results. The optimization results can be compared with each other.

［２．最適化モデルの一例］
本実施形態では、例えば、図１に表された最適化モデル１の生産ジョブについて、本実施形態の最適化判定支援システムが最適化結果を求解する。最適化モデル１は、今後に実行される予定がある生産ジョブであり、４台の同一種類の電子部品実装機３を連結させた生産ラインにおいて、搬送経路５上に搬送される各基板７のそれぞれに対し、１２００点の電子部品を実装する生産ジョブである。 [2. Example of optimization model]
In the present embodiment, for example, for the production job of the optimization model 1 shown in FIG. 1, the optimization determination support system of the present embodiment finds the optimization result. The optimization model 1 is a production job scheduled to be executed in the future. In the production line in which four electronic component mounting machines 3 of the same type are connected, each substrate 7 conveyed on the conveyance path 5 is Each is a production job for mounting 1200 electronic components.

各電子部品実装機３は、電子部品供給部９、及び実装ヘッド部１１を備えている。電子部品供給部９は、電子部品をフィーダ又はトレイで供給するものである。実装ヘッド部１１は、電子部品を吸着して基板７に実装する複数本のノズルが保持されており、実装される電子部品のサイズや種類に応じてノズルが付け替えられるものである。   Each electronic component mounting machine 3 includes an electronic component supply unit 9 and a mounting head unit 11. The electronic component supply part 9 supplies an electronic component with a feeder or a tray. The mounting head unit 11 holds a plurality of nozzles for sucking and mounting electronic components on the substrate 7, and the nozzles can be changed according to the size and type of electronic components to be mounted.

電子部品供給部９では、フィーダ又はトレイの追加又は交換が可能であり、さらに、フィーダ又はトレイの一部を分割して他の電子部品実装機３の電子部品供給部９に追加することが可能である。実装ヘッド部１１では、ノズルの数や種類等を変更することが可能である。但し、このような自由な割り当ては、最適化モデル１（生産ジョブ）の内容から制限されることがある。   In the electronic component supply unit 9, a feeder or a tray can be added or exchanged, and further, a part of the feeder or tray can be divided and added to the electronic component supply unit 9 of another electronic component mounting machine 3. It is. In the mounting head unit 11, it is possible to change the number and type of nozzles. However, such free allocation may be limited by the contents of the optimization model 1 (production job).

［３．システムの構成］
図２に表すように、本実施形態の最適化判定支援システム２１は、システム処理装置２３、入力装置２５、及び表示装置２７を備えている。 [3. System configuration]
As shown in FIG. 2, the optimization determination support system 21 of this embodiment includes a system processing device 23, an input device 25, and a display device 27.

システム処理装置２３は、制御装置２９、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）３１、及び入出力インターフェース３３を備えている。制御装置２９は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３５、ＲＯＭ（Read Only Memory）３７、及びＲＡＭ（Random Access Memory）３９を有している。ＣＰＵ３５は、システム処理装置２３の全体制御を司る中央演算処理装置である。ＲＯＭ３７は、読み出し専用のメモリであり、後述する比較処理のプログラム等が記憶されている。ＲＡＭ３９は、ランダムアクセスで読み書き共に可能なメモリである。   The system processing device 23 includes a control device 29, an HDD (Hard Disc Drive) 31, and an input / output interface 33. The control device 29 includes a CPU (Central Processing Unit) 35, a ROM (Read Only Memory) 37, and a RAM (Random Access Memory) 39. The CPU 35 is a central processing unit that controls the entire system processing device 23. The ROM 37 is a read-only memory, and stores a comparison processing program to be described later. The RAM 39 is a memory that can be read and written by random access.

ＨＤＤ（Hard Disc Drive）３１は、最適化判定支援システム２１で使用される情報等を読み書きする記憶装置である。読み書きされる情報には、例えば、最適化判定支援システム２１で最適化モデルの求解が終了された最適化結果等について整理されたデータベースＤ等がある。入出力インターフェース３３は、制御装置２９、ＨＤＤ３１、入力装置２５、及び表示装置２７のそれぞれを接続するものである。   An HDD (Hard Disc Drive) 31 is a storage device that reads and writes information used in the optimization determination support system 21. The information to be read and written includes, for example, a database D that organizes optimization results and the like that have been solved for an optimization model by the optimization determination support system 21. The input / output interface 33 connects the control device 29, the HDD 31, the input device 25, and the display device 27.

入力装置２５は、最適化判定支援システム２１で使用される情報等を入力する装置であり、例えば、マウス及びキーボード等から構成されている。入力される情報には、例えば、最適化判定支援システム２１で最適化結果が求解される最適化モデルの制約条件（最適化のパラメータ）等がある。尚、入力装置２５は、タッチパネル等で構成しても良い。表示装置２７は、最適化判定支援システム２１で使用される情報等を出力する装置であり、例えば、液晶ディスプレイ等で構成されている。出力される情報には、例えば、最適化判定支援システム２１で求解が終了された最適化モデルの最適化結果等で構成された統計グラフがある。   The input device 25 is a device for inputting information used in the optimization determination support system 21, and is composed of, for example, a mouse and a keyboard. The input information includes, for example, optimization model constraint conditions (optimization parameters) for which the optimization determination support system 21 solves the optimization result. The input device 25 may be configured with a touch panel or the like. The display device 27 is a device that outputs information and the like used in the optimization determination support system 21, and includes, for example, a liquid crystal display. The output information includes, for example, a statistical graph composed of optimization results of optimization models that have been solved by the optimization determination support system 21.

制御装置２９は、後述する比較処理のプログラムをＣＰＵ３５で実行することにより、最適化判定支援システム２１の動作を行うものである。つまり、最適化判定支援システム２１の動作は、図３に表された制御装置２９の各機能部が各自の役割をそれぞれ果たすことによって行われる。制御装置２９の各機能部は、条件設定部４１、計算部４３、抽出部４５、比較表示部４７、最適化部４９、判定部５１、及び更新部５３等で構成されている。さらに、計算部４３は、生産時間計算部４３Ａ及び実行比率計算部４３Ｂで構成されている。比較表示部４７は、グラフ作成部４７Ａ及びグラフ更新部４７Ｂで構成されている。最適化部４９は、最適化実行部４９Ａ及び最適化終了部４９Ｂで構成されている。判定部５１は、終了判定部５１Ａ、合格判定部５１Ｂ、及び保存判定部５１Ｃで構成されている。尚、制御装置２９の各機能部のそれぞれの役割については、後述する比較処理と一緒に説明する。   The control device 29 operates the optimization determination support system 21 by causing the CPU 35 to execute a comparison processing program to be described later. That is, the operation of the optimization determination support system 21 is performed by each function unit of the control device 29 illustrated in FIG. 3 playing its own role. Each functional unit of the control device 29 includes a condition setting unit 41, a calculation unit 43, an extraction unit 45, a comparison display unit 47, an optimization unit 49, a determination unit 51, an update unit 53, and the like. Furthermore, the calculation unit 43 includes a production time calculation unit 43A and an execution ratio calculation unit 43B. The comparison display unit 47 includes a graph creation unit 47A and a graph update unit 47B. The optimization unit 49 includes an optimization execution unit 49A and an optimization end unit 49B. The determination unit 51 includes an end determination unit 51A, a pass determination unit 51B, and a storage determination unit 51C. The role of each functional unit of the control device 29 will be described together with a comparison process described later.

［４．比較処理］
次に、制御装置２９のＣＰＵ３５で実行される比較処理について説明する。図４に表すように、比較処理が実行されると、今回の条件のグループ判定が行われる（ステップＳ１１）。この判定処理では、制御装置２９の条件設定部４１が機能する。本実施形態では、表示装置２７に統計グラフで表示される対象グループを特定するために、今回の条件として、最適化モデル１の制約条件が入力装置２５を介して入力される。 [4. Comparison process]
Next, comparison processing executed by the CPU 35 of the control device 29 will be described. As shown in FIG. 4, when the comparison process is executed, the group determination of the current condition is performed (step S11). In this determination process, the condition setting unit 41 of the control device 29 functions. In this embodiment, in order to specify the target group displayed on the display device 27 as a statistical graph, the constraint condition of the optimization model 1 is input via the input device 25 as the current condition.

最適化モデル１の制約条件には、具体的には、例えば、各電子部品実装機３の種類（以下、「装置種」という。）、各電子部品実装機３の実装ヘッド部１１の種類（以下、「ヘッド種」という。）、基板７の種類（携帯電話用、又はマザーボード用等の使用目的別に分類されたものをいい、以下、「基板種」という。）、基板７の大きさ（以下、「基板サイズ」という。）、及び基板７に実装される電子部品の実装点数（以下、「実装点数」という。）等がある。さらに、最適化モデル１の制約条件には、各電子部品実装機３の電子部品供給部９及び実装ヘッド部１１における割り当ての制限（以下、「割り当て制限」という。）が加えられる場合もある。   Specifically, the constraints of the optimization model 1 include, for example, the type of each electronic component mounting machine 3 (hereinafter referred to as “device type”), the type of the mounting head unit 11 of each electronic component mounting machine 3 ( Hereinafter, it is referred to as “head type”), the type of substrate 7 (which is classified according to the purpose of use, such as for mobile phones or motherboards, hereinafter referred to as “substrate type”), and the size of substrate 7 ( Hereinafter, it is referred to as “substrate size”), and the number of mounting points of electronic components mounted on the substrate 7 (hereinafter referred to as “mounting point”). Further, the restriction condition of the optimization model 1 may include an assignment restriction (hereinafter referred to as “assignment restriction”) in the electronic component supply unit 9 and the mounting head unit 11 of each electronic component mounting machine 3.

その後は、今回の条件の生産時間が実行比率別に計算される（ステップＳ１３）。この計算処理では、制御装置２９の計算部４３の生産時間計算部４３Ａ及び実行比率計算部４３Ｂが機能する。   Thereafter, the production time under the current condition is calculated for each execution ratio (step S13). In this calculation process, the production time calculation unit 43A and the execution ratio calculation unit 43B of the calculation unit 43 of the control device 29 function.

ステップＳ１３における生産時間とは、最適化モデル１の生産ラインに基板７を投入してからその基板７に１２００点の電子部品が実装されるまでに要する時間、つまり、最適化モデル１のタクトタイムをいう。この生産時間は、後述するステップＳ１７における生産時間と同様である。実行比率とは、最適化モデル１で理論上想定される最短の生産時間を最高の１００％にしたときの、生産時間同士の割合をいう。   The production time in step S13 is the time required for 1200 electronic components to be mounted on the board 7 after the board 7 is introduced into the production line of the optimization model 1, that is, the tact time of the optimization model 1. Say. This production time is the same as the production time in step S17 described later. The execution ratio means a ratio between production times when the shortest production time theoretically assumed in the optimization model 1 is set to the maximum of 100%.

具体的には、例えば、電子部品実装機３の実装ヘッド部１１の性能に基づく理論上の最高スペック値として、１時間当たり３００００点の電子部品を実装できることがカタログに記載されている場合を想定する。上述したように、最適化モデル１の生産ラインは、同一種類の電子部品実装機３を４台連結させたものである。従って、そのように想定した場合には、最適化モデル１の生産ラインは、１時間当たり１２００００点の電子部品を実装できることになるので、１２００点の電子部品が実装された基板７を１時間当たり１００枚生産することが可能となる。よって、最適化モデル１で理論上想定される最短の生産時間は、３６秒である。   Specifically, for example, it is assumed that the catalog describes that 30,000 electronic components can be mounted per hour as the theoretical maximum spec value based on the performance of the mounting head unit 11 of the electronic component mounting machine 3. To do. As described above, the production line of the optimization model 1 is obtained by connecting four electronic component mounting machines 3 of the same type. Therefore, in such an assumption, the production line of the optimization model 1 can mount 120,000 electronic components per hour, so that the board 7 on which 1200 electronic components are mounted is mounted per hour. 100 sheets can be produced. Therefore, the shortest production time theoretically assumed in the optimization model 1 is 36 seconds.

以上より、実行比率が１００％の生産時間は、最適化モデル１で理論上想定される最短の３６秒である。実行比率が９５％の生産時間は、３７．９秒（＝３６秒÷０．９５）となり、実行比率が１００％の生産時間より０．５割遅くなる。同様にして、実行比率が９０％、８５％、…、５０％のときの各生産時間が算出される。このようにして、実行比率が１００％〜５０％までの各生産時間が５％毎に算出される。つまり、実行比率は、最適化モデル１で理論上想定される最短の３６秒を各生産時間で除した無次元化量であり、各最適化モデルの生産時間を互いに比較できるようにしたものである。   From the above, the production time with an execution ratio of 100% is the shortest 36 seconds that is theoretically assumed in the optimization model 1. The production time with an execution ratio of 95% is 37.9 seconds (= 36 seconds ÷ 0.95), and the execution ratio is 0.5% slower than the production time with 100%. Similarly, each production time when the execution ratio is 90%, 85%,..., 50% is calculated. In this way, each production time with an execution ratio of 100% to 50% is calculated every 5%. In other words, the execution ratio is a dimensionless quantity obtained by dividing the shortest 36 seconds theoretically assumed in the optimization model 1 by each production time, and the production time of each optimization model can be compared with each other. is there.

尚、電子部品実装機３の実装ヘッド部１１の性能に基づく理論上の最高スペック値については、当該ステップＳ１３において入力装置２５を介して入力されても良いし、ＨＤＤ３１に予め記憶しておき、上記ステップＳ１１で入力された「装置種」及び「ヘッド種」等に基づいて読み出されても良い。   Note that the theoretical maximum spec value based on the performance of the mounting head unit 11 of the electronic component mounting machine 3 may be input via the input device 25 in step S13 or stored in advance in the HDD 31. Data may be read based on the “device type”, “head type”, and the like input in step S11.

その後は、ＨＤＤ３１内のデータベースＤより、今回の条件に該当する過去実績の情報が入手され、グラフ化される（ステップＳ１５）。これらの入手処理又はグラフ化処理では、入手処理時に制御装置２９の抽出部４５が機能し、グラフ化処理時に制御装置２９の比較表示部４７のグラフ作成部４７Ａが機能する。   Thereafter, the past performance information corresponding to the current condition is obtained from the database D in the HDD 31 and is graphed (step S15). In these acquisition processing or graphing processing, the extraction unit 45 of the control device 29 functions during the acquisition processing, and the graph creation unit 47A of the comparison display unit 47 of the control device 29 functions during the graphing processing.

ここで、過去実績の情報とは、生産実績のある最適化モデル（生産ジョブ）の生産時間（タクトタイム）であって、最適化判定支援システム２１で求解が終了された最適化モデルの生産時間をいい、後述するステップＳ２９においてＨＤＤ３１内のデータベースＤに記憶された情報をいう。また、生産時間とは、生産実績のある最適化モデルの生産ラインに基板が投入されてからその基板に全ての電子部品が実装されるまでに要する時間、つまり、生産実績のある最適化モデルのタクトタイムをいう。   Here, the past performance information is the production time (tact time) of an optimization model (production job) with production performance, and the production time of the optimization model for which the solution has been solved by the optimization determination support system 21. The information stored in the database D in the HDD 31 in step S29 described later. The production time is the time required for all electronic components to be mounted on the board after the board is put into the production line of an optimized model with a production record. Tact time.

よって、上記ステップＳ１１で入力された今回の条件に該当する各最適化モデルの生産時間が、ＨＤＤ３１内のデータベースＤから読み出される。さらに、読み出された各生産時間と上記ステップＳ１３で算出された各生産時間とに基づいて、各実行比率毎に区別された最適化モデルの件数が取得される。そして、例えば、図６に表すようにして、件数を縦軸に実行比率を横軸にとった統計グラフの一種であるヒストグラムが、表示装置２７に表示される。従って、上記ステップＳ１１で入力される今回の条件が異なれば、表示装置２７に表示されるヒストグラムの分布状況も異なるのが一般的である。   Therefore, the production time of each optimization model corresponding to the current condition input in step S11 is read from the database D in the HDD 31. Further, the number of optimization models distinguished for each execution ratio is acquired based on each read production time and each production time calculated in step S13. Then, for example, as shown in FIG. 6, a histogram which is a kind of statistical graph with the number of cases on the vertical axis and the execution ratio on the horizontal axis is displayed on the display device 27. Therefore, if the current condition input in step S11 is different, the distribution status of the histogram displayed on the display device 27 is generally different.

図６に表されたヒストグラムでは、１００％〜５０％までの実行比率を５％毎に区切った階級が横軸に表されている。さらに、横軸には、各実行比率（％）の下において、各実行比率（％）に相当する生産時間が秒数で表示されている。また、実行比率が１００％である横軸の階級からは、縦軸方向の限度いっぱいに延びた縦棒５５が、例えば、赤色で表示されている。さらに、合格範囲５７、制限付き合格範囲５９、及び不合格範囲６１が色分けして表示されている。尚、合格範囲５７、制限付き合格範囲５９、及び不合格範囲６１の各境界値は、当該ステップＳ１５において入力装置２５を介して入力されても良いし、ＨＤＤ３１に予め記憶しておき、上記ステップＳ１１で入力された「装置種」及び「ヘッド種」等に基づいて読み出されても良い。   In the histogram shown in FIG. 6, the horizontal axis represents a class obtained by dividing the execution ratio from 100% to 50% every 5%. Further, on the horizontal axis, under each execution ratio (%), the production time corresponding to each execution ratio (%) is displayed in seconds. Further, from the class on the horizontal axis where the execution ratio is 100%, the vertical bar 55 extending to the limit in the vertical axis direction is displayed in red, for example. Furthermore, a pass range 57, a limited pass range 59, and a fail range 61 are displayed in different colors. The boundary values of the pass range 57, the limited pass range 59, and the fail range 61 may be input via the input device 25 in step S15, or may be stored in advance in the HDD 31 and the above steps. The data may be read based on the “device type” and “head type” input in S11.

その後は、最適化の実行が行われる（ステップＳ１７）。この実行処理では、制御装置２９の最適化部４９の最適化実行部４９Ａが機能する。   Thereafter, optimization is performed (step S17). In this execution process, the optimization execution unit 49A of the optimization unit 49 of the control device 29 functions.

具体的には、最適化モデル１の最適化結果の求解が行われる。つまり、上記ステップＳ１１で入力された今回の条件に相当する最適化モデル１の制約条件内において、最適化モデル１の各電子部品実装機３における電子部品供給部９及び実装ヘッド部１１等の設定変更が行われることにより、最適化モデル１の最適化結果として、最適化モデル１の生産時間が求められる。   Specifically, the optimization result of the optimization model 1 is obtained. That is, the setting of the electronic component supply unit 9 and the mounting head unit 11 and the like in each electronic component mounting machine 3 of the optimization model 1 within the constraints of the optimization model 1 corresponding to the current condition input in step S11. As a result of the change, the production time of the optimization model 1 is obtained as the optimization result of the optimization model 1.

その後は、グラフ表示が行われる（ステップＳ１９）。この表示処理では、制御装置２９の比較表示部４７のグラフ更新部４７Ｂが機能する。   Thereafter, graph display is performed (step S19). In this display process, the graph update unit 47B of the comparison display unit 47 of the control device 29 functions.

具体的には、表示装置２７に表示されているヒストグラムにおいて、図７に表されたように、上記ステップＳ１７で求められた生産時間に該当する横軸の階級から、縦軸方向の限度いっぱいに延びた縦棒６３が、例えば、青色で表示される。   Specifically, in the histogram displayed on the display device 27, as shown in FIG. 7, from the horizontal axis corresponding to the production time obtained in step S17 to the limit in the vertical axis direction. The extended vertical bar 63 is displayed in blue, for example.

尚、現時点まで上記ステップＳ１７が繰り返されることにより求められた各生産時間のうち、最も短い生産時間については、その生産時間が算出されたときの最適化モデル１の制約条件等と一緒にＲＡＭ３９に記憶されると共に、その生産時間に該当する横軸の階級から、縦軸方向の限度いっぱいに延びた縦棒６５が、例えば、緑色で表示される。   Of the production times obtained by repeating Step S17 up to the present time, the shortest production time is stored in the RAM 39 together with the constraints of the optimization model 1 when the production time is calculated. The vertical bar 65 which is stored and extends from the horizontal axis corresponding to the production time to the limit in the vertical axis direction is displayed in green, for example.

その後は、終了判定が行われる（ステップＳ２１）。この判定処理では、制御装置２９の判定部５１の終了判定部５１Ａが機能する。   Thereafter, end determination is performed (step S21). In this determination process, the end determination unit 51A of the determination unit 51 of the control device 29 functions.

具体的には、上記ステップＳ１７の最適化の実行を再び行うか否かが判定され、所定基準を満たした場合には、上記ステップＳ１７の最適化の実行を再び行わない、つまり、終了と判定される。所定基準には、例えば、以下の（１）〜（４）がある。
（１）上記ステップＳ１７の実行回数が制限回数に到達した場合。
（２）当該比較処理が開始されてから制限時間が経過した場合。
（３）入力装置２５を介して終了コマンドが入力された場合。
（４）上記ステップＳ１７で求められた生産時間が合格範囲５７内にある場合。 Specifically, it is determined whether or not to execute the optimization in step S17 again. If a predetermined criterion is satisfied, it is determined that the optimization in step S17 is not performed again, that is, the process is finished. Is done. Examples of the predetermined standard include the following (1) to (4).
(1) When the number of executions of step S17 reaches the limit number.
(2) The time limit has elapsed since the comparison process was started.
(3) When an end command is input via the input device 25.
(4) When the production time calculated | required by the said step S17 is in the acceptable range 57.

尚、所定基準が上記（４）である場合には、上記ステップＳ１７で求められた生産時間のうち、合格範囲５７内にある生産時間は一つしか存在しない。これに対して、所定基準が上記（１）〜（３）のいずれかである場合には、上記ステップＳ１７で求められた生産時間のうち、合格範囲５７内にある生産時間が一つも存在しないケースもあるし、合格範囲５７内にある生産時間が一つ又は二つ以上存在するケースもある。   When the predetermined standard is (4), there is only one production time within the acceptable range 57 among the production times obtained in step S17. On the other hand, when the predetermined standard is any one of the above (1) to (3), there is no production time within the acceptable range 57 among the production times obtained in step S17. In some cases, there may be one or more production times within the acceptable range 57.

ここで、上記ステップＳ１７の最適化の実行を再び行う場合（ステップＳ２１：ＮＯ）には、上記ステップＳ１７及び上記ステップＳ１９が繰り返し行われる。これに対して、上記ステップＳ１７の最適化の実行を再び行わない場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）には、最適化の終了が行われる（ステップＳ２３）。この終了処理では、制御装置２９の最適化部４９の最適化終了部４９Ｂが機能する。具体的には、最適化モデル１の最適化結果、つまり、最適化モデル１の生産時間の求解が終了される。   Here, when the optimization in step S17 is performed again (step S21: NO), the steps S17 and S19 are repeatedly performed. On the other hand, if the optimization in step S17 is not performed again (step S21: YES), the optimization is terminated (step S23). In this termination process, the optimization termination unit 49B of the optimization unit 49 of the control device 29 functions. Specifically, the optimization result of the optimization model 1, that is, the solution of the production time of the optimization model 1 is finished.

その後は、図５に表すように、合格判定が行われる（ステップＳ２５）。この判定処理では、制御装置２９の判定部５１の合格判定部５１Ｂが機能する。具体的には、入力装置２５を介して合格コマンドが入力された場合に合格と判定され、入力装置２５を介して不合格コマンドが入力された場合に不合格と判定される。上記ステップＳ１７で求められた最短の生産時間が合格範囲５７内又は制限付き合格範囲５９内にある場合には、入力装置２５を介して合格コマンドが入力されるのが一般的である。   Thereafter, as shown in FIG. 5, a pass determination is performed (step S25). In this determination process, the pass determination unit 51B of the determination unit 51 of the control device 29 functions. Specifically, when a pass command is input via the input device 25, it is determined to pass, and when a fail command is input via the input device 25, it is determined to be unacceptable. When the shortest production time obtained in step S <b> 17 is within the pass range 57 or the limited pass range 59, a pass command is generally input via the input device 25.

ここで、合格と判定された場合（ステップＳ２５：ＹＥＳ）には、コメント入力が行われる（ステップＳ２７）。この入力処理では、制御装置２９の更新部５３が機能する。   Here, when it is determined to be acceptable (step S25: YES), a comment is input (step S27). In this input process, the update unit 53 of the control device 29 functions.

具体的には、上記ステップＳ１７で求められた最短の生産時間が制限付き合格範囲５９内にある場合には、制限付き合格範囲５９内の生産時間である旨等のコメントが入力装置２５を介して入力される。尚、上記ステップＳ１７で求められた最短の生産時間が合格範囲５７内にある場合には、コメント入力を行わなくても構わないが、合格範囲５７内の生産時間である旨等のコメントが入力されることにより、制限付き合格範囲５９内の生産時間との区別を明確にすることが望ましい。   Specifically, when the shortest production time obtained in step S17 is within the limited acceptable range 59, a comment indicating that the production time is within the limited acceptable range 59 is given via the input device 25. Is input. When the shortest production time obtained in step S17 is within the acceptable range 57, it is not necessary to input a comment, but a comment indicating that the production time is within the acceptable range 57 is input. By doing so, it is desirable to make the distinction from the production time within the limited acceptable range 59 clear.

さらに、後の参照のためのコメントが一緒に入力されても良い。そのようなコメントには、例えば、上記ステップＳ１７で求められた生産時間が大幅に短縮された場合における、制約条件内の変更内容等がある。具体的には、最適化モデル１の各電子部品実装機３が備えている電子部品供給部９及び実装ヘッド部１１等の変更内容（例えば、「割り当て制限」の解除等）がある。   Furthermore, a comment for later reference may be input together. Such comments include, for example, changes in the constraint conditions when the production time obtained in step S17 is significantly shortened. Specifically, there is a change content (for example, cancellation of “allocation restriction”) of the electronic component supply unit 9 and the mounting head unit 11 provided in each electronic component mounting machine 3 of the optimization model 1.

このような有益なケースでは、生産時間が大幅に短縮された場合の制約条件内の変更内容等が自動的にコメント入力されても良い。また、上記ステップＳ１７の最適化の実行が繰り返されて実行されている場合に、例えば、表示装置２７に分析ボタンを表示させ、その分析ボタンが入力装置２５のマウスによりクリックされると、その制約条件内の変更内容等が表示装置２７に表示されても良い。   In such a useful case, the contents of the change within the constraint conditions when the production time is greatly shortened may be automatically commented. Further, when the optimization in step S17 is repeatedly executed, for example, when the analysis button is displayed on the display device 27 and the analysis button is clicked with the mouse of the input device 25, the restriction is applied. The change contents in the condition may be displayed on the display device 27.

また、例えば、展示会に出展するために実行比率を９５％の生産時間にした場合には、展示会用デモである旨のコメント等が入力されても良い。このような特殊なケースでは、例えば、そのケースに該当するヒストグラムのビンの面積部分を色分けして表示装置２７に表示させ、その面積部分が入力装置２５のマウスによりクリックされると、展示会用デモである旨のコメントが表示装置２７に表示されても良い。   Further, for example, when the execution ratio is set to 95% for exhibiting at an exhibition, a comment indicating that the demonstration is for an exhibition may be input. In such a special case, for example, when the area portion of the bin of the histogram corresponding to the case is color-coded and displayed on the display device 27, and the area portion is clicked with the mouse of the input device 25, for the exhibition A comment indicating that it is a demo may be displayed on the display device 27.

その後は、ＨＤＤ３１内のデータベースＤへの情報保存が行われる（ステップＳ２９）。この保存処理でも、制御装置２９の更新部５３が機能する。   Thereafter, information is stored in the database D in the HDD 31 (step S29). The update unit 53 of the control device 29 also functions in this saving process.

ＨＤＤ３１内のデータベースＤに保存される情報には、上記ステップＳ２７で入力されたコメントに加えて、上記ステップＳ２３で求解が終了された最適化モデル１における最短の生産時間があり、さらに、最適化モデル１の制約条件等がある。最適化モデル１の制約条件としては、例えば、「装置種」、「ヘッド種」、「基板種」、「基板サイズ」、「実装点数」、又は「割り当て制限」等がある。これらの情報は、互いに関連付けられて、ＨＤＤ３１内のデータベースＤに保存される。   The information stored in the database D in the HDD 31 includes the shortest production time in the optimization model 1 that has been solved in step S23 in addition to the comment input in step S27. There are constraints of model 1 and the like. The constraint conditions of the optimization model 1 include, for example, “device type”, “head type”, “board type”, “board size”, “number of mounting points”, or “allocation limit”. These pieces of information are associated with each other and stored in the database D in the HDD 31.

その後は、ファイル保存が行われる（ステップＳ３１）。この保存処理でも、制御装置２９の更新部５３が機能する。上記ステップＳ１７で求解された生産時間が最短である場合の生産プログラム、つまり、最適化モデル１の各電子部品実装機３における電子部品供給部９及び実装ヘッド部１１等の設定内容が、上記ステップＳ２９で保存された情報に関連付けられて、ＨＤＤ３１内のデータベースＤに記憶される。その後は、当該比較処理が終了される。   Thereafter, file saving is performed (step S31). The update unit 53 of the control device 29 also functions in this saving process. The production program when the production time obtained in step S17 is the shortest, that is, the setting contents of the electronic component supply unit 9 and the mounting head unit 11 in each electronic component mounting machine 3 of the optimization model 1 are the above-described steps. The information is stored in the database D in the HDD 31 in association with the information stored in S29. Thereafter, the comparison process is terminated.

一方、上記ステップＳ２５において、不合格と判定された場合（ステップＳ２５：ＮＯ）には、保存判定が行われる（ステップＳ３３）。この判定処理では、制御装置２９の判定部５１の保存判定部５１Ｃが機能する。   On the other hand, if it is determined in step S25 that the test has failed (step S25: NO), a storage determination is performed (step S33). In this determination process, the storage determination unit 51C of the determination unit 51 of the control device 29 functions.

具体的には、ファイル保存を行うか否かが判定される。この判定は、上記ステップＳ１７で求解された最短の生産時間が不合格範囲６１内にある場合に、入力装置２５を介して入力されるコマンドに基づいて行われるのが一般的である。ここで、ファイル保存を行わない場合（ステップＳ３３：ＮＯ）には、当該比較処理が終了される。   Specifically, it is determined whether to save the file. This determination is generally performed based on a command input via the input device 25 when the shortest production time obtained in step S17 is within the reject range 61. Here, when the file is not stored (step S33: NO), the comparison process is terminated.

これに対して、ファイル保存を行う場合（ステップＳ３３：ＹＥＳ）には、コメント入力が行われる（ステップＳ３５）。この入力処理では、制御装置２９の更新部５３が機能する。   On the other hand, when file saving is performed (step S33: YES), a comment is input (step S35). In this input process, the update unit 53 of the control device 29 functions.

具体的には、上記ステップＳ１７で求解された最短の生産時間について、不合格範囲６１内の生産時間である旨、ファイル保存を行う理由、又は調査依頼要等のコメントが入力装置２５を介して入力される。   Specifically, for the shortest production time obtained in step S17, a comment indicating that the production time is within the reject range 61, the reason for saving the file, or that a survey request is required is input via the input device 25. Entered.

不合格範囲６１内の生産時間でもファイル保存を行う理由としては、例えば、各電子部品実装機３の電子部品供給部９に空きスロットがない旨、又は少量の割込生産により「割り当て制限」を優先した旨等がある。   The reason for saving the file even during the production time within the reject range 61 is, for example, that there is no empty slot in the electronic component supply unit 9 of each electronic component mounting machine 3, or “allocation restriction” due to a small amount of interrupt production. There is a priority.

その後は、ファイル保存が行われる（ステップＳ３７）。この保存処理でも、制御装置２９の更新部５３が機能する。具体的には、上記ステップＳ３５で入力されたコメントに加えて、上記ステップＳ１７で求められた生産時間が最短である場合の生産プログラム、つまり、最適化モデル１の各電子部品実装機３における電子部品供給部９及び実装ヘッド部１１等の設定内容が、ＨＤＤ３１内のデータベースＤに互いに関連付けられて記憶される。   Thereafter, file saving is performed (step S37). The update unit 53 of the control device 29 also functions in this saving process. Specifically, in addition to the comment input in step S35, the production program in the case where the production time obtained in step S17 is the shortest, that is, the electronic in each electronic component mounter 3 of the optimization model 1 Setting contents of the component supply unit 9 and the mounting head unit 11 are stored in association with each other in the database D in the HDD 31.

尚、当該ステップＳ３７で記憶される生産プログラムに関しては、上記ステップＳ２９で扱われる情報までＨＤＤ３１内のデータベースＤに記憶されないので、上記ステップＳ１５において過去実績として入手されることはない。   Note that the production program stored in step S37 is not stored in the database D in the HDD 31 until the information handled in step S29 is obtained, so that it is not obtained as a past record in step S15.

ちなみに、本実施形態における電子部品実装機３は、「対基板作業機」の一例である。   Incidentally, the electronic component mounting machine 3 in the present embodiment is an example of “to-board working machine”.

［５．まとめ］
以上、詳細に説明したように、本実施形態の最適化判定支援システム２１は、今後に実行される予定があり、且つ、電子部品実装機３に関連した最適化モデル１（生産ジョブ）について、生産時間（タクトタイム）の最短化を図るためのものである。最適化モデル１の生産時間を求解中（ステップＳ１７）には、求解中の生産時間と生産実績のある最適化モデル（生産ジョブ）の生産時間（タクトタイム）を表示装置２７に比較表示する（ステップＳ１５，ステップＳ１９）。従って、作業者は、求解中の最適化モデル１の生産時間を事前に評価することが可能である。 [5. Summary]
As described above in detail, the optimization determination support system 21 of the present embodiment is scheduled to be executed in the future, and the optimization model 1 (production job) related to the electronic component mounting machine 3 is as follows. This is to minimize the production time (tact time). While the production time of the optimization model 1 is being solved (step S17), the production time being solved and the production time (tact time) of the optimized model (production job) with production results are compared and displayed on the display device 27 ( Step S15, Step S19). Therefore, the worker can evaluate in advance the production time of the optimization model 1 being solved.

本実施形態の最適化判定支援システム２１は、生産実績の各生産時間を統計グラフの一種であるヒストグラムで表示する共に（ステップＳ１５）、求解中の生産時間を縦棒６３でヒストグラム上に表示する（ステップＳ１９）。従って、作業者は、各生産時間の全体の様子を一目で認識することが可能である。   The optimization determination support system 21 according to the present embodiment displays each production time of the production results in a histogram which is a kind of statistical graph (step S15), and displays the production time being solved on the histogram with a vertical bar 63. (Step S19). Therefore, the operator can recognize at a glance the overall state of each production time.

本実施形態の最適化判定支援システム２１は、最適化モデル１で理論上想定される最短の生産時間を縦棒５５でヒストグラム上に表示する（ステップＳ１５）。従って、作業者は、ヒストグラム上の縦棒５５を、求解中の生産時間の善し悪しを見分ける目安として使用することが可能である。   The optimization determination support system 21 of the present embodiment displays the shortest production time theoretically assumed in the optimization model 1 on the histogram with the vertical bar 55 (step S15). Therefore, the operator can use the vertical bar 55 on the histogram as a guideline for discriminating between good and bad production time during solution.

本実施形態の最適化判定支援システム２１は、各生産実績の生産時間であるタクトタイムによって区切られた階級を横軸にとったヒストグラムを表示する（ステップＳ１５，ステップＳ１９）。従って、作業者は、求解中の生産時間の善し悪しを時間的感覚で感じ取ることができる。   The optimization determination support system 21 of the present embodiment displays a histogram with the horizontal axis representing the class divided by the tact time that is the production time of each production record (step S15, step S19). Therefore, the worker can feel the quality of the production time during the solution in a time sense.

本実施形態の最適化判定支援システム２１は、最適化モデル１で理論上想定される最短の生産時間を、各生産実績の生産時間であるタクトタイムで除することにより正規化し、その正規化により算出された階級（つまり、実行比率の階級）を横軸にとったヒストグラムを表示する（ステップＳ１５，ステップＳ１９）。従って、作業者は、求解中又は生産実績の各生産時間が比較し易い。   The optimization determination support system 21 of this embodiment normalizes the shortest production time that is theoretically assumed in the optimization model 1 by dividing it by the takt time that is the production time of each production result, and by the normalization A histogram is displayed with the calculated class (that is, the class of execution ratio) on the horizontal axis (steps S15 and S19). Therefore, the operator can easily compare each production time during solution or production results.

本実施形態の最適化判定支援システム２１は、ＨＤＤ３１内のデータベースＤに記憶されている生産実績のある各生産時間のうち、生産時間が求解中の最適化モデル１と同じ制約下で求解された生産時間を、ＨＤＤ３１内のデータベースＤから読み出してヒストグラムを表示する（ステップＳ１５）。従って、作業は、求解中の生産時間の善し悪しを効率的見分けることが可能である。   The optimization determination support system 21 of the present embodiment has been solved under the same constraints as the optimization model 1 for which the production time is being solved among the production times having production results stored in the database D in the HDD 31. The production time is read from the database D in the HDD 31 and a histogram is displayed (step S15). Therefore, the work can efficiently distinguish between good and bad production time during solution.

本実施形態の最適化判定支援システム２１は、最適化モデル１の生産時間の求解を所定基準に基づいて終了するので（ステップＳ２１）、最適化モデル１の生産時間の求解を無駄に繰り返すことが無い。   Since the optimization determination support system 21 of the present embodiment ends the solution for the production time of the optimization model 1 based on a predetermined standard (step S21), the solution for the production time of the optimization model 1 may be repeated wastefully. No.

本実施形態の最適化判定支援システム２１は、最適化モデル１の求解が終了された生産時間をＨＤＤ３１内のデータベースＤに追加する（ステップＳ２９）。従って、次回に実行される比較処理において、求解中の生産時間と比較表示される候補、つまり、生産実績の生産時間を増やすことが可能である。   The optimization determination support system 21 of this embodiment adds the production time for which the solution of the optimization model 1 has been completed to the database D in the HDD 31 (step S29). Accordingly, in the comparison process executed next time, it is possible to increase the candidate displayed in comparison with the production time being solved, that is, the production time of production results.

［６．その他］
尚、本発明は上記実施形態に限定されるものでなく、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
例えば、本実施形態において、表示装置２７に表示される「統計グラフ」は、ヒストグラムであったが、棒グラフ等であっても良い。 [6. Others]
In addition, this invention is not limited to the said embodiment, A various change is possible in the range which does not deviate from the meaning.
For example, in the present embodiment, the “statistical graph” displayed on the display device 27 is a histogram, but may be a bar graph or the like.

本実施形態の最適化判定支援システム２１で生産時間が求解される最適化モデル１においては、最適化モデル１の生産ラインを構築する「対基板作業機」として、４台の同一種類の電子部品実装機３を連結させた構成であった。しかしながら、「対基板作業機」の種類は全部又は一部を異なるものにしても良く、「対基板作業機」の連結台数は２台、３台、又は５台以上であっても良く、あるいは、「対基板作業機」が１台のみであっても良い。   In the optimization model 1 in which the production time is determined by the optimization determination support system 21 of this embodiment, four electronic components of the same type are used as “to-board work machines” for constructing the production line of the optimization model 1. The mounting machine 3 was connected. However, the type of “to-substrate work machine” may be different in whole or in part, and the number of connected “to-board work machines” may be two, three, five or more, or , Only one “to-substrate working machine” may be provided.

また、最適化モデル１の生産ラインを構築する「対基板作業機」としては、電子部品実装機３が使用されていたが、供給機、はんだ印刷機、はんだ印刷検査機、基板外観検査機、連結コンベア、硬化機、又は収納機等が使用されても良い。   In addition, as an “on-board working machine” for constructing the production line of the optimization model 1, the electronic component mounting machine 3 was used. However, a supply machine, a solder printing machine, a solder printing inspection machine, a board appearance inspection machine, A connection conveyor, a curing machine, a storage machine, or the like may be used.

さらに、最適化モデル１の生産ラインでは、各基板７に実装される電子部品の点数は１２００点であったが、１２００点以外の点数の電子部品が実装されても良い。   Furthermore, in the production line of the optimization model 1, the number of electronic components mounted on each board 7 is 1200 points, but electronic components with a number other than 1200 points may be mounted.

３ 対基板作業機
２１ 最適化判定支援システム
２５ 入力装置
２７ 表示装置
２９ 制御装置
４７ 比較表示部
４５ 抽出部
４９Ａ 最適化実行部
４９Ｂ 最適化終了部
５３ 更新部
Ｄ データベース 3 Work-to-Board Work Machine 21 Optimization Determination Support System 25 Input Device 27 Display Device 29 Control Device 47 Comparison Display Unit 45 Extraction Unit 49A Optimization Execution Unit 49B Optimization End Unit 53 Update Unit D Database

Claims (8)

対基板作業機に関連した生産ジョブの最適化を図るための最適化判定支援システムであって、
実行済みの生産ジョブで導入された最適化結果が記憶されるデータベースと、
前記データベースに記憶された最適化結果が表示される表示装置と、
前記データベース及び前記表示装置を制御する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、
実行予定の生産ジョブの最適化結果を求解する最適化実行部と、
前記最適化実行部で求解中の最適化結果と前記データベースに記憶された最適化結果とを前記表示装置に比較表示する比較表示部と、を有することを特徴とする最適化判定支援システム。 An optimization determination support system for optimizing a production job related to a substrate working machine,
A database that stores the optimization results introduced in the production jobs that have been executed,
A display device for displaying the optimization result stored in the database;
A control device for controlling the database and the display device,
The controller is
An optimization execution unit that solves the optimization result of the production job to be executed,
An optimization determination support system comprising: a comparison display unit for comparing and displaying on the display device the optimization result being solved by the optimization execution unit and the optimization result stored in the database. 前記比較表示部は、統計グラフで比較表示することを特徴とする請求項１に記載の最適化判定支援システム。   The optimization determination support system according to claim 1, wherein the comparison display unit performs comparison display using a statistical graph. 前記比較表示部は、対基板作業機の性能に基づく理論上の最高スペック値を前記表示装置の統計グラフ上に表示することを特徴とする請求項２に記載の最適化判定支援システム。   The optimization determination support system according to claim 2, wherein the comparison display unit displays a theoretical maximum specification value based on performance of the substrate working machine on a statistical graph of the display device. 前記比較表示部は、各生産ジョブのタクトタイムを用いることにより、前記表示装置の統計グラフを分布表示することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の最適化判定支援システム。   4. The optimization determination support system according to claim 2, wherein the comparison display unit displays a statistical graph of the display device in a distributed manner by using a tact time of each production job. 5. 前記比較表示部は、対基板作業機の性能に基づく理論上の最高スペック値との比較値で各生産ジョブのタクトタイムを正規化したデータを用いることにより、前記表示装置の統計グラフを分布表示することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の最適化判定支援システム。   The comparison display unit displays a statistical graph of the display device by using data obtained by normalizing the tact time of each production job with a comparison value with the theoretical maximum spec value based on the performance of the substrate working machine. The optimization determination support system according to claim 2 or 3, characterized in that: 最適化結果を求解する際の制約条件が入力される入力装置を備え、
前記制御装置は、
前記入力装置で入力された制約条件下で求解された最適化結果を前記データベースから抽出する抽出部を有し、
前記比較表示部は、前記データベースに記憶された最適化結果のうち、前記抽出部で抽出された最適化結果を前記表示装置の統計グラフに表示することを特徴とする請求項２乃至請求項５のいずれか一つに記載の最適化判定支援システム。 Provided with an input device for inputting the constraint condition when solving the optimization result,
The controller is
An extraction unit for extracting an optimization result obtained under the constraint condition input by the input device from the database;
The comparison display unit displays the optimization result extracted by the extraction unit among the optimization results stored in the database on a statistical graph of the display device. The optimization determination support system according to any one of the above. 前記制御装置は、
前記最適化実行部による最適化結果の求解を所定基準に基づいて終了する最適化終了部を有することを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか一つに記載の最適化判定支援システム。 The controller is
The optimization determination support system according to any one of claims 1 to 6, further comprising an optimization end unit that ends the optimization result solution by the optimization execution unit based on a predetermined criterion. . 前記制御装置は、
前記最適化終了部で求解が終了された最適化結果を前記データベースに追加する更新部を有することを特徴とする請求項７に記載の最適化判定支援システム。 The controller is
The optimization determination support system according to claim 7, further comprising an update unit that adds an optimization result for which the solution has been solved by the optimization end unit to the database.
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