JP6617032B2 - データ分析装置及びデータ分析方法 - Google Patents

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Description

本発明は、データ分析装置に関し、特に製造実績データを補完する技術に関する。
製造業において、短納期で製品を納入することの顧客ニーズが高まっている。また、仕掛品の保管場所の削減や、キャッシュフローの改善の観点からも、短納期が好ましい。このため、どの注文のどの工程がボトルネックになっているか調べたり、納期改善の余地があるかの検討が必要である。
これらの検討は、実際、製品がどのように製造されたかを示す製造実績データが基礎となる。多くの場合、製造実績データは、Point of Production(POP)と称されるシステムにより、図1に示すような形式で取得される。例えば、製造実績データには、各工程作業について、どの顧客注文に関連付けられた作業であるかを示す注文No100、その注文における作業の順序を示す工程番号101、作業の種類102、作業を行った機械のID103、作業を行った担当者のID104、作業を開始した時刻105及び終了した時刻106が記録されている。図1に示す例では、注文Noが1の注文は10の工程に分けられ、最初の作業は、担当者「人員−01」が、機械「射出−01」を用いて行った「射出」という種類の作業であり、10時55分に着手し11時45分に終了したことを示している。なお、機械のID103、担当者のID104はいずれか一方でもよい。すなわち、機械を用いない作業では機械のID103は不要であり、自動化された作業では担当者のID104は不要である。
しかし、実際には、図1に示すような完全な製造実績データを得ることは困難である。図1に示す製造実績データの各項目は、産業機械から自動的に登録されたり、RFIDなどを通じて自動的に登録できるものもあるが、作業員が作業の際に手動で登録する場合もある。また、高効率かつ柔軟な製造のために、作業現場の管理者の判断で作業の手順、使用機械、作業人員を随時調整することもある。このような場合、過度に高頻度・細粒度な製造実績の入力は製造作業の中断を招き、作業品質や効率の低下の原因となるため、現実の運用において製造実績データの正確かつ漏れない登録は困難である。
前述した理由によって、実際に得られる製造実績データは、一部のデータが欠損したり、誤ったりしている。
欠損や誤りを含むデータに対する計算処理として、非特許文献1に示すように、欠損値を代表値、標本平均値又は回帰などで計算した値の代替によって補完して計算する方法が提案されている(方法1)。また、特許文献1及び2に示すように、通過工程パターンと注文全体の所要時間(製造工期)の分布を求める方法が提案されている(方法2)。
特開2004−30088号公報 特開2010−128679号公報 特開2013−33450号公報
R. R. A. Little and D. B. Rubin (2002), Statistical analysis with missing data, Wiley
しかし、前述した方法1で製造実績データの欠損や誤りの正確な補完は難しい。これは、欠損値の代替は、各作業に要した時間のような連続値では有効であるが、機械のID、担当者のID、開始時刻、終了時刻のような値の補完は困難だからである。また、最尤法やベイズ法で求めた母数モデルを対象に計算処理を行う方法や、通過工程パターンと注文全体の所要時間の分布を求める方法(方法2)では、製造工期や各作業に要する時間の母数モデルを求めることができるが、欠損又は誤っている項目の真の値を得ることはできない。例えば、期待値など所定の値を用いて補完した場合、実際の製造実績の矛盾ない記述は保証されない(例えば、同時期に一台の機械が複数の作業を行ったことになるなど)。また、各作業に要する時間の母数モデルを用いることによって相対的に長い作業時間を要する作業を調べることができる。しかし、個別の時点における機械や担当者の作業同士の矛盾を判定できない。また、欠損値を含まない部分のみを計算処理対象とする方法では、注文を構成する一部の工程しか利用できなかったり、機械や担当者における矛盾を発生した注文の製造実績データの一部しか利用できず、検討結果が現実を反映しない可能性がある。
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、欠損や誤りを含む製造実績データを補完する技術を提供する。
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、データ分析装置であって、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納する記憶装置とを有する計算機によって構成され、前後の工程の製造実績データと矛盾しないように決定されたデータで欠損データを補完するデータ補完処理部と、交換可能データを置換するデータ置換処理部とを有し、前記記憶装置は、工程の順序、作業の種類、作業した機械の識別情報、作業開始時刻及び作業終了時刻を含む製造実績データを格納し、前記データ補完処理部は、1台の機械が同時に行える作業の数の制約を用いて、各機械の作業順序を決定し、連続する二つの工程の間の作業を含む作業時間に要する時間の統計値を求めることによって母数モデルを推測し、作業が行われた時刻、前記決定された作業順序及び前記推測された母数モデルに基づいて計算される尤度を最大化するように決定されたデータで欠損データを補完する。
本発明の代表的な実施の形態によれば、欠損や誤りを含む製造実績データを補完できる。前述した以外の課題、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。
本発明の実施例で使用される製造実績データの例を示す図である。 本実施例のデータ分析装置の構成を示す機能ブロック図である。 本実施例の製造実績データ、交換可能データ、順序交換可能データのデータ構造を示す図である。 本実施例の工程順序関係データのデータ構造を示す図である。 本実施例のデータ分析装置において実行される処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 本実施例の欠損データ補完処理の詳細を示すフローチャートである。 本実施例の最尤解計算処理の詳細を示すフローチャートである。 本実施例の早限・遅限設定処理の詳細を示すフローチャートである。 本実施例の初期値設定処理の詳細を示すフローチャートである。 本実施例の交換可能データ置換処理の詳細を示すフローチャートである。
<実施例1>
以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施例の業務文書処理装置を説明する。後述する実施例は本発明の一例であり、本発明は様々な変形例を含むものである。
図2〜図10は、以下で説明する実施例を例示する図であり、これらの図において、同一の符号を付した部分は同一物を表し、基本的な構成は同じであり、それらの動作は同様である。
図2は、本実施例のデータ分析装置の構成を示す機能ブロック図である。
データ分析装置は、表示装置200と、キーボード201と、マウスなどのポインティングデバイス202と、中央処理装置203と、プログラムメモリ204と、データメモリ205と、製造実績データベース206と、マスタデータ207とを有する。表示装置200は、データ分析装置から出力されるデータを表示する。キーボード201は、表示画面においてメニューを選択するなどの操作が行われる。中央処理装置203は、データ分析装置の機能を実現するために必要な演算処理、制御処理などを実行する。プログラムメモリ204は、中央処理装置203で実行されるプログラムを格納する。データメモリ205は、中央処理装置203で実行される処理に必要なデータを格納する。
データ分析装置は、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)などの大容量かつ不揮発性の補助記憶装置を有し、製造実績データベース206及びマスタデータ207は、補助記憶装置に格納される。また、中央処理装置203が実行するプログラムは、補助記憶装置から読み出されて、プログラムメモリ204にロードされ、中央処理装置203によって実行されてもよい。
中央処理装置203は、欠損データ補完処理部208と、交換可能データ置換処理部209とを有する。この実施例のデータ分析装置はコンピュータによって構成され、各処理部208及び209は、いずれもコンピュータが実行するプログラムの機能の一部として実現される。欠損データ補完処理部208は、母数モデル推測処理部210と、最尤解計算処理部211とを有する。最尤解計算処理部211は、早・遅限界値設定処理部212と、初期値設定処理部213とを有する。
データメモリ205は、製造実績データ214と、交換可能データ215と、順序交換可能データ216と、工程順序関係データ217と格納する。
交換可能データ215及び順序交換可能データ216は、マスタデータ207にも格納されている。
中央処理装置203が実行するプログラムは、リムーバブルメディア(CD−ROM、フラッシュメモリなど)又はネットワークを介してデータ分析装置に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性のプログラムメモリ204(又は、補助記憶装置)に格納される。このため、データ分析装置は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
データ分析装置は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、データ分析装置の各機能部は異なる計算機上で実現されてもよい。
図3は、データメモリ205に格納される製造実績データ214、交換可能データ215、順序交換可能データ216のデータ構造を示す図である。
なお、図3、図4では、データを「テーブル」形式で説明するが、これらのデータは必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくてもよく、マトリックス、リスト、データベース、キュー等のデータ構造やそれ以外で表現されていてもよい。
製造実績データ214は、図3(A)に示すように、注文No300、工程順序301、作業種類302、機械ID303、担当者ID304、開始時刻305及び終了時刻306を含み、各項目は配列の形で保持される。配列の各要素は、図1に示す製造実績の各行を表す。注文No300は、その注文を一意に識別するための識別情報である。工程順序301は、その注文を構成する工程の中での作業の順序である。作業種類302は、その作業の種類である。機械ID303は、その作業を行った機械の識別情報である。担当者ID304は、その作業を行った担当者の識別情報である。開始時刻305及び終了時刻306は、それぞれ、その作業を開始した時刻及び終了した時刻である。なお、図1に示す製造実績データと同様に、機械ID303、担当者ID304はいずれか一方でもよい。すなわち、機械を用いない作業では機械ID303は不要であり、自動化された作業では担当者ID304は不要である。
交換可能データ215は、図3(B)に示すように、列名称307、交換可能リスト308及び確率309を含み、各項目は配列の形で保持される。列名称307は、列の名称の識別情報である。交換可能リスト308は、その列での交換可能な値のリストである。確率309は、上記した値の交換が発生する確率を含み、配列の形で保持される。図3(B)に示す例では、図1に示す製造実績において、”機械ID”列に”射出−01”と記載されている作業は”射出−03”の機械でも実施可能であり、製造実績として記録されている内容と機械を交換して作業が行われていた可能性が、確率0.25であることを示す。
順序交換可能データ216は、図3(C)に示すように、図1に示す製造実績において、工程の順序を入れ替え実施することが可能である二つの作業を、第一行310及び第二行311に記録し、その発生確率を発生確率312に記録する。図3(C)に示す例では、注文Noがxで、工程順序がy及びy+2である二つの工程において、両者とも”射出−02”の機械で”射出”作業を行った場合、これらの工程は逆の順序で行うことも可能であり、製造実績として記録されていた内容と順序を交換して作業が行われていた可能性が、確率0.1であることを示す。なお、図5のステップ500で述べるように、段取りや搬送を仮想的な作業として挿入することから、一つの作業を間に含む二つの工程が交換対象となる。
交換可能データ215及び順序交換可能データ216は、製造実績データ214に依らず、機械や作業の物理的性質によって指定されるものであり、あらかじめ用意され、マスタデータ207に保持される。
図4は、データメモリ205に格納される工程順序関係データ217のデータ構造を示す図である。
工程順序関係データ217は、Idx400、注文No401、工程順序402、開始or終了403、前関係404、後関係405、時刻406、早限407及び遅限408を含み、各項目は配列の形で保持される。Idx400は、関係の要素番号である。注文No401は、注文を一意に識別するための識別情報である。工程順序402は、その注文を構成する工程の中での作業の順序である。開始or終了403は、その作業の開始と終了のどちらを表す。前関係404は、その作業の前に行われる作業のIdxである。後関係405は、その作業の後に行われる作業のIdxである。前関係404及び後関係405は二つの要素を含む配列の形で保持され、第一の要素は、注文を構成する工程の順序関係で表される作業を示し、第二の要素は、同じ機械を使用する工程の順序関係で表される作業を示す。注文内の最初又は最後工程である場合、前関係404又は後関係405の第一の要素がNULLになる。その機械を利用する最初又は最後の作業である場合、前関係404又は後関係405の第二の要素がNULLになる。
時刻406は、その作業の開始or終了403で指定された時刻である。早限407は、時刻の値が最早でどの値まで選択可能かを示す限界値である。遅限408は、時刻の値が最遅でどの値まで選択可能かを示す限界値である。すなわち、早限407と遅限408との間で時刻406を設定すると、時間的な矛盾がない解とすることができる。
次に、上記のように構成された本実施形態の業務文書処理装置において行われる処理について説明する。
図5は、データ分析装置において実行される処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
図5において、まず、製造実績データベース206及びマスタデータ207に保持されているデータを、製造実績データ214、交換可能データ215、及び順序交換可能データ216に読み出す(ステップ500)。このとき、製造実績データ214の開始時刻305と終了時刻306とが同じ値である、又は、先後関係が逆転している場合、入力された値が誤っていると判定し、データをNULLに変更する。また、二つの工程の間に、段取りや搬送の作業を一つずつ挿入する。
次に、評価値を初期化する(ステップ501)。この時点では、製造データに含まれる誤りや欠損を補完しない状態での評価値であり、十分に悪い評価を仮の値とする。
その後、欠損データを補完する(ステップ502)。ステップ502の処理は、欠損データ補完処理部208が実行し、その詳細は図6を用いて説明する。
その後、評価値が収束しているかを判定する(ステップ503)。より良い評価値が得られないことが所定回数以上続いている場合、収束していると判定し処理を終了する。前回より良い評価値が得られている場合、交換可能データを置換する(ステップ504)。具体的には、交換可能データ置換処理部209が誤りの補完に相当する処理を行う。ステップ504の処理の詳細は、図10を用いて説明する。
図6は、図5のステップ502の欠損データ補完処理の詳細を示すフローチャートである。
まず、評価値を初期化する(ステップ600)。この時点では、製造データに含まれる欠損を補完しない状態での評価値であり、十分に悪い評価を仮の値とする。
次に、機械の順序を設定する(ステップ601)。この処理は、1台の機械が同時に行える作業の数の制約(例えば、1台の機械は同時に一つの作業しか行えない)を用いて、各機械がどの順序で作業を行ったかを決定するものであり、その結果を工程順序関係データ217の前関係404の第二の要素及び後関係405の第二の要素として保持する。また、開始or終了403が”開始”であれば、製造実績データ214の開始時刻305がNULLであるかを判定し、NULLでなければ、時刻406、早限407及び遅限408に、製造実績データ214の開始時刻305を設定する。逆に、開始or終了403が”終了”であれば、終了時刻306がNULLであるかを判定し、NULLでなければ、時刻406、早限407及び遅限408に、製造実績データ214の終了時刻306を設定する。
その後、矛盾がない解が一つ以上あるかを判定する(ステップ602)。具体的には、工程順序関係データ217の前関係404及び後関係405を、中間仕掛品の投入関係とし、時刻406を材料到着及び納入時間として扱ったうえで、既存のスケジューラ技術で納期を満たすスケジュールを計算可能であれば、矛盾がない解であると判定する。
その後、母数モデルを計算する(ステップ603)。ステップ603では、母数モデル推測処理部210が、連続する二つの工程の作業種類の組に対して段取りや搬送を含んだ作業に要する時間の分布の統計値(例えば、平均や分散)を求める。作業に要する時間の平均や分散は、例えば、特許文献3に記載された方法によって求めることができる。
その後、最尤解を計算する(ステップ604)。ステップ604では、最尤解計算処理部211が、取得できた時刻、仮定した機械の順序、及び推測された母数モデルに基づいて、尤度を最大化するように決定された値で欠損値を補完する。ステップ604の処理の詳細は、図7を用いて説明する。
図7は、図6のステップ604の最尤解計算処理の詳細を示すフローチャートである。
まず、工程順序関係データ217の各要素について、早限407及び遅限408を設定する(ステップ700)。ステップ700の処理は、早・遅限界値設定処理部212が実行し、その詳細は、図8を用いて説明する。
次に、予め設定された回数だけ以降の処理を繰り返し実行したかを判定する(ステップ701)。既に所定回数以上繰り返し実行されていれば最尤解計算処理を終了する。まだ所定回数以上繰り返し実行されていなければ以降の処理を実行する。
その後、初期値を設定する(ステップ702)。具体的には、初期値設定処理部213がランダムかつ矛盾がないように欠損値を補完する。ステップ702の処理の詳細は図9を用いて説明する。
その後、ステップ702で設定した初期値を現在値に設定し(ステップ703)、解を評価する(ステップ704)。具体的には、ステップ603で求めた母数モデルを用い、コルモゴロフ−スミルノフ検定やシャピロ−ウィルク検定でP値を求めて、作業の種類ごとP値を計算し、ステップ504で行った置換の回数に応じて発生確率309、312のべき乗を計算し、この発生確率のべき乗にP値を乗じることによって尤度が得られる。
その後、評価値が収束しているかを判定する(ステップ705)。前回より良い評価値がステップ704で得られないことが所定回数以上続いている場合、評価値が収束していると判定して、ステップ702に戻り、処理を繰り返す。一方、前回より良い評価値が得られた場合や、より良い評価値が得られない回数が所定回数未満である場合、ステップ706以後の処理を実行する。
その後、ステップ703で設定した現在値から各欠損値の補完内容を少し増減し、欠損値を移動する(ステップ706)、その増減の後でも矛盾がない解があるかを判定する(ステップ707)。ステップ707の処理は、ステップ602と同様の処理で行うことができる。矛盾がない解が存在しなければ、ステップ706に戻り、保管された欠損値の再び移動する。矛盾がない解が存在すれば、ステップ704と同様に解を評価し(ステップ708)、評価された解を新たな現在値として更新する(ステップ709)。
図8は、図7のステップ700の早限・遅限設定処理の詳細を示すフローチャートである。
まず、工程順序関係データ217の要素がまだ存在するかを判定する(ステップ800)。工程順序関係データ217の要素がまだ存在する場合、早限407の値がNULLであるかを判定する(ステップ801)。早限407の値がNULLである場合、前関係404の第一又は第二の要素をIdx400として持つ工程順序関係データ217の要素において、NULLでない時刻406及び早限407の値のうち最も遅い値を用いて、早限407の値を更新する(ステップ802)。
一方、ステップ801において、早限407の値がNULLでない場合、遅限408の値がNULLであるかを判定する(ステップ803)。遅限408の値がNULLである場合、後関係405の第一又は第二の要素をIdx400として持つ工程順序関係データ217の要素において、NULLでない時刻406及び遅限408の値のうち最も早い値を用いて、遅限408の値を更新し(ステップ804)、ステップ800に戻る。
一方、ステップ803において、遅限408の値がNULLでない場合、ステップ804を飛ばして、ステップ800に戻る。
ステップ800では、未処理の工程順序関係データ217がない場合、ステップ801から804までの繰り返しにおいて、早限407又は遅限408が更新されたかを判定する(ステップ805)。早限407及び遅限408の少なくとも一方が更新されている場合、最初の工程順序関係データ217から処理をやり直す(ステップ806)。早限407及び遅限408の両方が更新されていない場合、早限・遅限設定処理を終了する。
図9は、図7のステップ702の初期値設定処理の詳細を示すフローチャートである。
まず、時刻406がNULLである工程順序関係データ217がまだ存在するかを判定する(ステップ900)。時刻406がNULLである工程順序関係データ217がある場合、そのような工程順序関係データを一つ選び、早限407及び遅限408の間の値を時刻406に設定する(ステップ901)。一方、時刻406がNULLである工程順序関係データ217がない場合、初期値設定処理を終了する。
次に、工程順序関係データ217の前関係404を参照して、遅限408の値を更新する(ステップ902)。前関係404の第一及び第二の要素をIdx400として持つ工程順序関係データ217の時刻406の値がNULLでない場合、ステップ901で選んだ値で遅限408の値を更新する。また、その要素の前関係404の第一及び第二の要素をIdx400として持つ工程順序関係データ217の要素へ遡って同じ処理を行う。
次に、工程順序関係データ217の後関係405を参照して、早限407の値を更新する(ステップ903)。後関係405の第一及び第二の要素をIdx400として持つ工程順序関係データ217の時刻406の値がNULLでない場合、ステップ901で選んだ値で早限407の値を更新する。また、その要素の後関係405の第一及び第二の要素をIdx400として持つ工程順序関係データ217の要素へ遡って同じ処理を行う。
その後、ステップ900へ戻り、処理を繰り返す。
図10は、図5のステップ504の交換可能データ置換処理の詳細を示すフローチャートである。
まず、交換対象としてまだ選択されていないセルがあるかを判定する(ステップ1000)。具体的には、製造実績データ214のうち、作業種類302、機械ID303及び担当者ID304のうち選択されていない要素があるかを判定する。選択されていない要素がなければ、ステップ1004に進む。
次に、交換対象としてまだ選択されていないセルを一つを選択する(ステップ1001)。具体的には、ステップ1000において選択されていないと判定されたセルから一つを選択する。
その後、ステップ1001で選択したセルが交換可能データ215に含まれるかを判定する(ステップ1002)。具体的には、ステップ1001で選択したセルの列の名称が、交換可能データ215の列名称307と一致し、かつ、ステップ1001で選択したセルの値が交換可能データ215の交換可能リスト308の要素に含まれるかを判定する。その結果、選択したセルが交換可能データ215に含まれない場合、ステップ1000に戻り、処理を繰り返す。選択したセルが交換可能データ215に含まれる場合、データを交換する(ステップ1003)。具体的には、交換可能データ215の交換可能リストの中から選択した一つの値でセルの値を更新する。
その後、交換対象としてまだ選択されていない行があるかを判定する(ステップ1004)。具体的には、まだ選択されていない配列要素が製造実績データ214に存在するか判定する。交換対象として全ての行が選択済みである場合、交換可能データ置換処理を終了する。
その後、交換対象としてまだ選択されていない行から一つの行を選択する(ステップ1005)。具体的には、ステップ1004において選択されていないと判定された行から一つを選択する。
その後、ステップ1005で選択された行が順序交換可能データ216の第一行310に含まれるかを判定する(ステップ1006)。具体的には、ステップ1005で選択された配列要素の値が、順序交換可能データ216のいずれかの配列要素の第一行310の内容と一致するかを判定する。選択された配列要素の値が他の配列要素の第一行310の内容と一致しない場合、ステップ1004に戻る。
一方、ステップ1005で選択された配列要素の値が他の配列要素の第一行310の内容と一致すると判定された場合、ステップ1005で選択された行が順序交換可能データ216の第一行に含まれるかを判定する(ステップ1007)。具体的には、ステップ1005で選択された配列要素の第二行311で指定される相対位置にある配列要素が、第二行311の内容と一致するかを判定する。選択された配列要素の第二行311で指定される相対位置にある配列要素が、第二行311の内容と一致しない場合、ステップ1004に戻る。
一方、ステップ1005で選択された配列要素の第二行311で指定される相対位置にある配列要素が、第二行311の内容と一致する場合、データを交換する(ステップ1008)。具体的には、ステップ1005で選択された配列要素と、当該配列要素の第二行311で指定される相対位置にある配列要素との工程順序301以外の値を入れ替える操作である。
以上に説明したように、本発明の実施例によると、欠損や誤りを含む製造実績データを適切に補完できる。これにより、どの注文のどの工程がボトルネックであるかを調査し、納期改善の余地の有無を検討できる。
また、欠損データ補完処理部208が、決定された作業順序及び推測された母数モデルに基づいて計算される尤度を最大化するように決定されたデータで欠損データを補完するので、適切にデータを補完できる。
また、欠損データ補完処理部208(最尤解計算処理部211)が、早限407及び遅限408を考慮して開始時刻305及び終了時刻306を設定するので、他の工程との関係で矛盾がない解を選択できる。
また、交換可能データ215及び順序交換可能データ216を参照して、交換可否を判定するので、現実を反映したデータに修正できる。
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために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本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
また、前述した各構成、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く、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。
また、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、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
200・・・表示装置
201・・・キーボード
202・・・ポインティングデバイス
203・・・中央処理装置
204・・・プログラムメモリ
205・・・データメモリ
206・・・製造実績データベース
207・・・マスタデータ

Claims (6)

  1. データ分析装置であって、
    プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納する記憶装置とを有する計算機によって構成され、
    前後の工程の製造実績データと矛盾しないように決定されたデータで欠損データを補完するデータ補完処理部と、
    交換可能データを置換するデータ置換処理部とを有し、
    前記記憶装置は、工程の順序、作業の種類、作業した機械の識別情報、作業開始時刻及び作業終了時刻を含む製造実績データを格納し、
    前記データ補完処理部は、
    1台の機械が同時に行える作業の数の制約を用いて、各機械の作業順序を決定し、
    連続する二つの工程の間の作業に要する時間を含む作業時間の統計値を求めることによって母数モデルを推測し、
    作業が行われた時刻、前記決定された作業順序及び前記推測された母数モデルに基づいて計算される尤度を最大化するように決定されたデータで欠損データを補完することを特徴とするデータ分析装置。
  2. 請求項1に記載のデータ分析装置であって、
    前記データ補完処理部は、
    前記各工程の開始時刻を、その最も早い限界値及び最も遅い限界値を考慮して、設定し、
    前記各工程の終了時刻を、その最も早い限界値及び最も遅い限界値を考慮して、設定し、
    前記設定された開始時刻及び終了時刻が他の工程との関係で矛盾がないデータを決定することを特徴とするデータ分析装置。
  3. データ分析装置であって、
    プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納する記憶装置とを有する計算機によって構成され、
    前後の工程の製造実績データと矛盾しないように決定されたデータで欠損データを補完するデータ補完処理部と、
    交換可能データを置換するデータ置換処理部とを有し、
    前記記憶装置は、工程の順序、作業の種類、作業した機械の識別情報、作業開始時刻及び作業終了時刻を含む製造実績データと、交換が可能なデータを定めた交換可能データと、順序が交換可能なデータを定めた順序交換可能データとを格納し、
    前記データ置換処理部は、
    前記交換可能データを参照して、前記製造実績データの作業の種類及び作業した機械の識別情報の交換可否を判定し、
    前記順序交換可能データを参照して、前記製造実績データの工程の交換可否を判定し、
    前記交換可能と判定されたデータを置換することを特徴とするデータ分析装置。
  4. 計算機が製造実績データを分析するデータ分析方法であって、
    前記計算機は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納する記憶装置とを有し、
    前記記憶装置は、工程の順序、作業の種類、作業した機械の識別情報、作業開始時刻及び作業終了時刻を含む製造実績データを格納し、
    前記データ分析方法は、
    前記プロセッサが、前後の工程の製造実績データと矛盾しないように決定されたデータで欠損データを補完するデータ補完処理ステップと、
    前記プロセッサが、交換可能データを置換するデータ置換処理ステップとを含み、
    前記データ補完処理ステップでは、
    前記プロセッサは、1台の機械が同時に行える作業の数の制約を用いて、各機械の作業順序を決定し、
    前記プロセッサは、連続する二つの工程の間の作業に要する時間を含む作業時間の統計値を求めることによって母数モデルを推測し、
    前記プロセッサは、作業が行われた時刻、前記決定された作業順序及び前記推測された母数モデルに基づいて、尤度を最大化するように決定されたデータで欠損データを補完することを特徴とするデータ分析方法。
  5. 請求項4に記載のデータ分析方法であって、
    前記データ補完処理ステップでは、
    前記プロセッサは、前記各工程の開始時刻を、その最も早い限界値及び最も遅い限界値を考慮して設定し、
    前記プロセッサは、前記各工程の終了時刻を、その最も早い限界値及び最も遅い限界値を考慮して設定し、
    前記プロセッサは、前記設定された開始時刻及び終了時刻が他の工程との関係で矛盾がないデータを決定することを特徴とするデータ分析方法。
  6. 計算機が製造実績データを分析するデータ分析方法であって、
    前記計算機は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを格納する記憶装置とを有し、
    前記記憶装置は、工程の順序、作業の種類、作業した機械の識別情報、作業開始時刻及び作業終了時刻を含む製造実績データと、交換が可能なデータを定めた交換可能データと、順序が交換が可能なデータを定めた順序交換可能データとを格納し、
    前記データ分析方法は、
    前記プロセッサが、前後の工程の製造実績データと矛盾しないように決定されたデータで欠損データを補完するデータ補完処理ステップと、
    前記プロセッサが、交換可能データを置換するデータ置換処理ステップとを含み、
    前記データ置換処理ステップでは、
    前記プロセッサは、前記交換可能データを参照して、前記製造実績データの作業の種類及び作業した機械の識別情報の交換可否を判定し、
    前記プロセッサは、前記順序交換可能データを参照して、前記製造実績データの工程の交換可否を判定し、
    前記プロセッサは、交換可能と判定されたデータを置換することを特徴とするデータ分析方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06106464A (ja) * 1992-09-24 1994-04-19 Sanyo Electric Co Ltd 生産管理システム
JPH08194854A (ja) * 1995-01-13 1996-07-30 Shin Meiwa Ind Co Ltd 生産情報収集システム
JP5196991B2 (ja) * 2007-12-27 2013-05-15 キヤノンItソリューションズ株式会社 製造工程管理装置、製造工程管理方法、及びコンピュータプログラム
JP2010241580A (ja) * 2009-04-09 2010-10-28 Hitachi Ltd 構成情報補完トレーサビリティシステム
JP6104779B2 (ja) * 2013-11-22 2017-03-29 株式会社神戸製鋼所 作業実績管理システム、作業実績管理方法、及び、作業実績管理プログラム

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