WO2017061021A1 - スケジューリングシステム及びスケジューリング方法 - Google Patents

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WO2017061021A1
WO2017061021A1 PCT/JP2015/078706 JP2015078706W WO2017061021A1 WO 2017061021 A1 WO2017061021 A1 WO 2017061021A1 JP 2015078706 W JP2015078706 W JP 2015078706W WO 2017061021 A1 WO2017061021 A1 WO 2017061021A1
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simulator
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transport
warehouse
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PCT/JP2015/078706
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Inventor
民則 冨田
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株式会社日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to a scheduling system and method for transporting a product from a production facility to a predetermined warehouse or the like.
  • Patent Document 1 holds order information, progress information, constraint conditions and scheduling parameters used to create work scheduling for each process, and work schedule for each process in order to create a schedule for each process in a series of production processes. A technique is disclosed in which each process creates a work schedule based on this information.
  • Patent Document 1 is premised on the existence of an entity that manages the whole. That is, it is not assumed that there are a plurality of parallel processes, and each process is operated by a different business operator, and the schedules of the plurality of business operators cannot be adjusted.
  • the scheduling system includes a production simulator that performs a simulation of product shipment, and a transport simulator that performs a simulation of a transportation facility.
  • the production simulator receives a change in the operation time of the production facility.
  • the first shipping schedule is calculated based on the change, the calculated first shipping schedule is transmitted to the transport simulator, and the transport simulator calculates the first transport schedule based on the first shipping schedule and calculates
  • the first transportation schedule is evaluated based on a predetermined index, and if the evaluation result satisfies a predetermined standard, the first transportation schedule is transmitted to the production simulator, and the production simulator is based on the received first transportation schedule.
  • the second shipping schedule is calculated and the calculated second
  • the load schedule is evaluated based on a predetermined index, and if the evaluation result satisfies a predetermined standard, the fact that the first transport schedule is acceptable is transmitted to the transport simulator, and the transport simulator When it is received that acceptance is possible, the first transportation schedule is set as a fixed schedule.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structure of a scheduling system. It is a figure which shows the function structure of the subsystem in the system which each main body possesses. It is a figure which shows the geographical positional relationship of each main body, and the outline of a transportation means. It is a figure which shows the shipping schedule of the product of the factory A, the factory B, and the factory C. It is a figure which shows the carrying-in schedule of the product of the warehouse A and the warehouse B. FIG. It is the figure which showed typically the operation schedule at the time of the plan of a railway. It is a figure which shows the sequence of a schedule adjustment process. It is a figure explaining the loading schedule which is a simulation result supposing the case where the factory B implements temporary equipment maintenance.
  • FIG. It is the figure which showed typically the loading schedule which is a simulation result supposing the case where the factory B implements temporary equipment maintenance. It is a figure explaining the unloading schedule of the warehouse A and the warehouse B corresponding to the train schedule at the time of the temporary equipment maintenance of the factory B.
  • FIG. It is the figure which showed typically the unloading schedule of the warehouse A and the warehouse B corresponding to the train schedule at the time of the temporary equipment maintenance of the factory B.
  • FIG. It is a figure explaining the simulation result of warehouse A and warehouse B.
  • FIG. It is the figure which showed typically the simulation result of the warehouse A and the warehouse B.
  • FIG. It is the figure which showed typically the unloading schedule of the warehouse A and the warehouse B corresponding to the train schedule at the time of the temporary equipment maintenance of the factory B.
  • FIG. It is a schematic diagram which shows the railroad service diagram which is a countermeasure simulation result which a transportation means system implements. It is a figure which shows the KPI comparison of an original plan and various simulation results. It is a figure which shows the loading schedule of the factory A, the factory B, and the factory C based on the railroad schedule which is a countermeasure simulation result which a transportation means system implements. It is a figure which shows the KPI comparison table of each schedule.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a scheduling system according to the first embodiment.
  • the transportation management system of this embodiment is a transportation means that is a subsystem that manages the operation of the transportation means, the factory A system 101, the factory B system 102, and the factory C system 103, which are subsystems that manage the factory as the production base.
  • the system 104 includes a warehouse A system 105 and a warehouse B system 106 which are subsystems for storing products. Each subsystem is connected via the network 107.
  • Each subsystem has an operation system that operates the equipment and a simulator function that predicts the operation of the equipment under specified conditions.
  • the functions of each subsystem are realized by a processor (CPU) executing a program stored in the memory.
  • the factory subsystems 101, 102, and 103 are configured by operation systems 1011, 1021, and 1031 and simulators 1012, 1022, and 1032, respectively.
  • the operation systems 1011, 1021, and 1031 have a function of monitoring and controlling factory equipment, and provide current status information of the equipment to an administrator and other systems.
  • the simulators 1012, 1022, and 1032 perform equipment operation prediction based on the equipment state information and the set conditions. In addition, conditions are input from the outside via a network, and simulation results are output to the outside.
  • Each subsystem has a terminal that displays information to the administrator, and displays the equipment status and simulation results on the screen.
  • the transportation means subsystem 104 has an operation system that manages the operation of the transportation means and a simulator function that predicts the operation of the transportation means under the set conditions.
  • the transport means subsystem 104 includes an operation system 1041 and a simulator 1042.
  • the operation system 1041 has a function of monitoring the current location of the transportation means and managing the destination and the like, and provides the current state information of the transportation means to the manager and other systems.
  • the simulator 1042 predicts the operation of the transportation means based on the state information of the transportation means and the set conditions. In addition, conditions are input from the outside via a network, and simulation results are output to the outside.
  • the transportation means subsystem is provided with a terminal for displaying information to the administrator, and displays the state of transportation means, simulation results, etc. on the screen.
  • the warehouse subsystems 105 and 106 have an operation system for managing the warehouse and a simulator function for predicting the state of the warehouse under the set conditions.
  • the warehouse subsystems 105 and 106 are constituted by operation systems 1051 and 1061 and simulators 1052 and 1062, respectively.
  • the operation systems 1051 and 1061 have a function of managing the carry-in status and inventory status to the warehouse, and provide the status information to the administrator and other systems.
  • the simulators 1052 and 1062 perform warehouse state prediction based on the warehouse state information and set conditions. In addition, conditions are input from the outside via a network, and simulation results are output to the outside.
  • FIG. 2 is a diagram showing a functional configuration of subsystems in a system possessed by each subject.
  • the simulation processing unit 001 performs a simulation process of the control target equipment based on the simulation condition, and stores the simulation result in the simulation result DB 003.
  • the simulation conditions are stored in the simulation condition DB 002 and set via the communication unit 004.
  • the simulation evaluation result unit 005 performs a process of calculating KPI (Key Performance Indicators) from the simulation result.
  • KPI Key Performance Indicators
  • the evaluation result is stored in the simulation result DB 005 in association with the simulation result to be evaluated.
  • the control plan creation unit 006 creates a control plan based on the simulation result and the state of the equipment, and stores it in the control plan DB 007.
  • the equipment control unit 008 controls the equipment to be controlled based on the control plan stored in the control plan DB.
  • the facility monitoring unit 009 acquires the state information of the control target facility and stores it in the monitoring log DB 010 as a monitoring log.
  • the administrator user interface 011 is an interface for the user to browse the contents of each DB and operate each processing unit.
  • FIG. 3 is a diagram showing an outline of the geographical positional relationship of each main body and the means of transportation connecting them.
  • 201 indicates the factory A
  • 202 indicates the factory B
  • 203 indicates the factory C
  • 204 indicates the warehouse A
  • 205 indicates the location of the warehouse B, and these are connected as shown in the figure by a railroad as a means of transportation. ing.
  • FIG. 4 is a table showing the carry-out schedule of the products of factory A, factory B, and factory C.
  • Reference numeral 301 denotes a factory A
  • 302 denotes a factory B
  • 303 denotes a factory C carrying-out schedule. Is set.
  • FIG. 5 is a table showing the delivery schedule of the products in the warehouse A and the warehouse B.
  • Reference numeral 401 denotes a warehouse A
  • 402 denotes a delivery schedule of the warehouse B, and information on a train number, a delivery start time, and a delivery completion time are set.
  • FIG. 6 is a train schedule of a transportation means and is a diagram schematically showing the schedules of FIGS. 4 and 5.
  • the train numbers are the same as those shown in FIGS.
  • FIG. 7 is a diagram showing a sequence showing schedule adjustment processing.
  • the schedule adjustment process of the present embodiment is a process for changing the entire schedule when it is difficult to execute the initial schedule due to a trouble occurring at the factory B.
  • This schedule adjustment process may be repeatedly executed at predetermined time intervals, or may be started by a request from any subsystem.
  • S101 is a process in which the simulation unit of the subsystem in which the trouble has occurred or the subsystem that has predicted the occurrence of the trouble performs a simulation according to the trouble content.
  • simulation is carried out assuming that temporary equipment maintenance is performed in the factory B and the factory is scheduled to stop for 12 hours the next day. That is, the factory B subsystem 102 performs a simulation on the influence of the equipment stop by the factory B simulator 1022.
  • the factory B subsystem 102 performs a simulation on the influence of the equipment stop by the factory B simulator 1022.
  • the output information in S101 will be described with reference to FIGS.
  • S102 is a process in which the communication unit notifies the transportation means subsystem 104 of the loading schedule (FIGS. 8 and 9) which is a simulation result.
  • S103 is a process in which the transportation means subsystem 104 executes a railway operation simulation using the loading schedule (FIGS. 4 and 9) notified from the factory B subsystem 102 as input information. Details of the output information in S103 will be described with reference to FIGS.
  • S104 is a process of calculating the KPI from the result of the railway operation simulation and the initial plan, comparing the calculated KPI with the KPI of the initial plan, and determining whether or not a predetermined condition is satisfied as a result of the comparison. If the predetermined condition is satisfied, the process proceeds to S107 with the simulation result as an update schedule. If the predetermined condition is not satisfied, the process proceeds to S105.
  • the KPI to be compared for example, a production amount and a transport amount of a product in a predetermined period, or a time required for completing a predetermined amount of processing is adopted.
  • the predetermined condition for example, the difference from the KPI of the original plan is within minus 10% or the like. That is, as a result of the comparative evaluation of KPI, if the decrease value of KPI exceeds a predetermined value, the process proceeds to countermeasure simulation processing in S105. In this example, it is assumed that the KPI falls within the aforementioned minus 10%. That is, it is assumed that the countermeasure simulation in S105 is unnecessary and the process proceeds to S107.
  • S105 is a process for implementing a countermeasure simulation.
  • a countermeasure plan may be formulated in advance, or may be set as appropriate by the administrator. If it is formulated in advance, a rule is set for each subject. Examples of rules when the means of transport is the main are: ⁇ If there is a trouble in factory A, change the train destination to factory B or C.
  • S106 is a process of calculating the KPI of the countermeasure simulation result of S105 and evaluating the KPI of the simulation result in the same manner as S104. As a result of the evaluation, if the above condition is satisfied, the countermeasure plan is selected and the process proceeds to S107. If the condition is not satisfied and another countermeasure plan exists, the process proceeds to S105 to execute a simulation of another countermeasure plan. If there is no other countermeasure plan, the simulated countermeasure plan and the simulation result of S103 are compared, and a plan with a better KPI is selected.
  • S107 is a process of notifying the other subject together with the calculated KPI, using the simulation result of S103 or the simulation result selected in 106 as an update schedule proposal.
  • the notification destination may be only an entity that is affected by the schedule change, or may be all entities including entities that are not affected.
  • the railway schedule is changed as shown in a diagram of FIG. 14 to be described later, and it is the warehouse A, the warehouse B, and the factory B that are changed from the original plan.
  • the schedule data of warehouse A, warehouse B, and factory B and the calculated KPI values are transmitted to warehouse A, warehouse B, and factory B, respectively.
  • S108 is a process in which the simulator of each subject that has received the update schedule data and the KPI executes a simulation in each subsystem based on the update schedule proposal. Details of the output information in S108 will be described with reference to FIGS.
  • S109 is processing for determining whether or not an update schedule can be realized for the result of the simulation performed in S108. If the update schedule can be realized, the process proceeds to S110. If this is not feasible, an alternative schedule is generated.
  • the method for creating an alternative schedule is the same as S104 to S106 described above. That is, when the update schedule cannot be realized, a countermeasure simulation is performed based on a predetermined rule to calculate the KPI and determine whether the KPI satisfies the condition. If there is no countermeasure that satisfies the conditions, the countermeasure proposal that has been simulated and the simulation result of S108 are compared, and a proposal with a better KPI is selected.
  • the criterion for determining whether or not the update schedule can be realized is that the difference from the KPI of the original plan is within minus 10%, for example.
  • S110 is a process for notifying the other subject of the result obtained in S109. In this example, notification is made only to the transportation system that connects the respective main bodies, but all other main bodies may be notified.
  • S111 is a process in which the transportation means system confirms the result received from each main body. Specifically, a process of comparing the schedule received from each subject in S110 and the schedule notified to each subject in S107 is performed. If there is no change as a result of the comparison, the process proceeds to S112.
  • S112 is a process of notifying another subject that the update schedule has been determined.
  • the subject receiving the notification sets the update schedule as a new plan.
  • the record 4015 ′′ (recording start time of warehouse A) is the earliest time among the records 4015 ′′, 4018 ′′, records 4026 ′′, 4029 ′′ of update records shown in FIG. Therefore, the schedule until 2015/2/2 10:00 will be confirmed.
  • FIG. 8 is a diagram showing the result of the equipment stop condition simulation of factory B in S101.
  • FIG. 9 is a graph showing the transition of the production inventory amount of the factory B calculated by the simulation of S101. If factory B has a production rate of 1000 pieces / hour, a train loading capacity of 8000 pieces, and a loading speed of 4000 pieces / hour, the initial plan shows inventory transitions and cumulative production as indicated by the solid line. In the forecast when is stopped, it is the inventory transition and cumulative production shown by the dotted line.
  • FIG. 10 is a diagram showing the simulation result of the railway operation in S103.
  • the row 4013 ', the row 4016', the row 4019 ', the row 4024', and the row 4027 ' are updated from the initial plan shown in FIG.
  • the arrival and departure times of the trains B0002, B0004, and B0006 are delayed by 12 hours.
  • the arrival and departure times of the B0003 and B0005 trains are 12 hours behind.
  • FIG. 11 is a diagram showing a result of the railway operation simulation in S103, and is a diagram schematically showing FIG.
  • the schedules of the factory B, the warehouse A, and the warehouse B are updated as described above.
  • the schedule of factory A and factory C is no different from the original plan.
  • FIG. 12 is a diagram showing a simulation result of each subsystem in S108.
  • the locations (4015 ′′ row, 4018 ′′ row, 4026 ′′ row, 4029 ′′ row, which are determined to be unexecutable. ) Is updated from the schedule of FIG. This is because an operation rule is assumed in the warehouse that at least two hours of preparation time are required for maintenance before and after loading and unloading.
  • the arrival and departure times of trains B0002 and B0004 are two hours behind.
  • the arrival and departure times of trains B0003 and B0005 are two hours behind.
  • FIG. 13 is a diagram showing a simulation result of each subsystem in S108, and is a diagram schematically showing FIG. The description of each element is the same as the description of FIG.
  • FIG. 14 is a diagram showing the result of the railway operation simulation in S103, which was performed again.
  • the record 4015 '' (4018 '', record 4026 '', 4029 '') of the update record shown in FIG. The schedule until 2015/2/2 10:00 has been confirmed. And it turns out that the area
  • FIG. 15 is a diagram schematically showing a railway operation diagram as a result of countermeasure simulation performed by the transportation means system of S105.
  • the B0002 train changed the diamond from the factory B to the warehouse A to the diamond from the factory C to the warehouse A
  • the C0002 train changed the diamond from the factory C to the warehouse B from the factory A to the warehouse B.
  • A0003 train changed the diamond going from factory A to warehouse A to diamond going from factory C to warehouse A
  • B0003 train changed the diamond going from factory B to warehouse B to diamond going from factory A to warehouse B
  • A0004 train changed the diamond from factory A to warehouse A to the diamond from factory B to warehouse B
  • train B0004 changed the diamond from factory B to warehouse A to the diamond going from factory A to warehouse A.
  • Train A0005 changes the schedule from factory A to warehouse A to the schedule from factory B to warehouse A, and train B0005 moves from factory B to warehouse B.
  • the schedule for changing the schedule from factory A to warehouse B is changed to A0006, the schedule going from factory A to warehouse B is changed to the schedule going from factory B to warehouse B, and train B0006 is changed from factory B to warehouse A.
  • the diamond going to the factory is changed to the diamond going from the factory A to the warehouse A.
  • FIG. 16 is a table showing the initial plan, the first simulation result of S103, the second simulation result of S103, the countermeasure simulation result of S105, and the KPI of each schedule.
  • the column of “plan” 1201 indicates the KPI of the original plan schedule (FIG. 6)
  • the column of “prediction 1” 1202 indicates the KPI of the first simulation result of S103 (schedule in FIG. 11)
  • the column indicates the KPI of the second simulation result of S103 (schedule in FIG. 14)
  • the column “countermeasure” 1204 indicates the KPI of the countermeasure simulation result of S105 (schedule in FIG. 15).
  • the factory KPI is “2/3 12:00”
  • the railway KPI is “2/3 12:00”
  • the warehouse KPI is “2/3 12:00” Amount ".
  • FIG. 17 is a diagram showing a loading schedule of factory A, factory B, and factory C based on the railway operation diagram, which is a simulation result of measures implemented by the transportation means system.
  • trains loaded at factory A are 6 to 7 trains
  • trains loaded at factory B are 6 to 4
  • trains loaded at factory C Changes from six to seven.
  • warehouse A and warehouse B are not changed from the planned schedule shown in FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing a KPI comparison table for each schedule.
  • the column “plan” 1501 indicates the KPI of the original plan schedule (FIG. 6)
  • the column “prediction 2” 1502 indicates the KPI of the second simulation result of S103 (schedule in FIG. 14)
  • the column “measure” 1503. Indicates the KPIs of the countermeasure simulation result of S105 (schedule in FIG. 15).
  • Prediction 2 1502 shows that the efficiency of the factory B where the facility stoppage has occurred is lower than that of the planned schedule, and that causes a decrease in the efficiency of the railway, warehouse A, and warehouse B. The efficiency is reduced.
  • Countermeasure 1503 further reduces the efficiency of factory B, but the efficiency of factory A and factory C improves the efficiency of railway, warehouse A, and warehouse B to the same level as the planned schedule. You can see that
  • the factory B can improve the loss cost by allowing the flexible transportation capacity to be interchanged from the factory A and the factory C.
  • the transport management for transporting the factory product to the warehouse by rail has been described in the embodiment of the present invention.
  • the transport product is used to transport the product from the production base to the accumulation base. It can be applied to transportation management in other industries.
  • it can be applied to a management system for transporting agricultural products from the production base to the market, transporting ores from the mine to the port, etc.
  • this invention is not limited to the Example mentioned above, Various modifications and an equivalent structure are included. For example, another part of the configuration of the embodiment may be added, deleted, or replaced.
  • each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.
  • Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
  • control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and do not necessarily indicate all control lines and information lines necessary for mounting. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

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Abstract

複数の並列工程が異なる事業者によって運営されている場合において、複数の事業者それぞれのスケジュールを調整する。　生産シミュレータと輸送シミュレータとを備え、生産シミュレータは生産設備の稼働時刻の変更が入力された場合に第１の出荷スケジュールを算出して輸送シミュレータに送信し、輸送シミュレータは第１の出荷スケジュールに基づき第１の輸送スケジュールを算出して所定の指標に基づき評価し、評価結果が所定基準を満たす場合に第１の輸送スケジュールを生産シミュレータに送信し、生産シミュレータは第１の輸送スケジュールに基づき第２の出荷スケジュールを算出して所定の指標に基づき評価し、評価結果が所定基準を満たす場合に第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を輸送シミュレータに送信し、輸送シミュレータは当該第１の輸送スケジュールを確定スケジュールとする。

Description

スケジューリングシステム及びスケジューリング方法
本発明は、生産設備から生産物を所定の倉庫等に運搬する際のスケジューリングシステムおよび方法に関する。
複数の生産設備から複数の倉庫等へ生産物を運搬する際には、生産設備、保管設備、および鉄道等の輸送手段についてのスケジューリングが必要となる。
　特許文献１には、一連の生産工程の各工程のスケジュール作成するために、注文情報、進捗情報、各工程の作業スケジューリング作成に用いる制約条件とスケジューリングパラメータ、および各工程の作業スケジュール、を保持し、各工程がこれらの情報を踏まえて作業スケジュールを作成する技術が開示されている。
特開２０１０－９７５０６号公報
　特許文献１では、全体を管理する主体の存在が前提となっている。すなわち、複数の並列工程があり、各工程が異なる事業者によって運営されている場合は想定されておらず、複数の事業者それぞれのスケジュールを調整することはできない。
　本願発明におけるスケジューリングシステムは、生産物出荷のシミュレーションを実施する生産シミュレータと、輸送設備のシミュレーションを実施する輸送シミュレータと、を備え、生産シミュレータは、生産設備の稼働時刻の変更が入力された場合に、変更に基づき第１の出荷スケジュールを算出し、算出された第１の出荷スケジュールを輸送シミュレータに送信し、輸送シミュレータは、第１の出荷スケジュールに基づき第１の輸送スケジュールを算出し、算出した第１の輸送スケジュールを所定の指標に基づき評価し、評価結果が所定基準を満たす場合には、第１の輸送スケジュールを生産シミュレータに送信し、生産シミュレータは、受信した第１の輸送スケジュールに基づき第２の出荷スケジュールを算出し、算出した第２の出荷スケジュールを所定の指標に基づき評価し、評価結果が所定基準を満たす場合には、第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を輸送シミュレータに送信し、輸送シミュレータは、第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を受信した場合に、当該第１の輸送スケジュールを確定スケジュールとする。
　複数の並列工程があり、各工程が異なる事業者によって運営されている場合において、複数の事業者それぞれのスケジュールを調整することが可能となる。
スケジューリングシステムの構成を示すブロック図である。 各主体が所持するシステムにおけるサブシステムの機能構成を示す図である。 各主体の地理的な位置関係と輸送手段の概略を示す図である。 工場Ａ、工場Ｂ、工場Ｃの生産品の出荷スケジュールを示す図である。 倉庫Ａ、倉庫Ｂの生産品の搬入スケジュールを示す図である。 鉄道の計画時の運行ダイヤを模式的に示した図である。 スケジュール調整処理のシーケンスを示す図である。 工場Ｂが臨時設備メンテナンスを実施した場合を想定したシミュレーション結果である積込スケジュールを説明する図である。 工場Ｂが臨時設備メンテナンスを実施した場合を想定したシミュレーション結果である積込スケジュールを模式的に示した図である。 工場Ｂの臨時設備メンテナンス時の鉄道運行ダイヤに対応する倉庫Ａおよび倉庫Ｂの荷下ろしスケジュールを説明する図である。 工場Ｂの臨時設備メンテナンス時の鉄道運行ダイヤに対応する倉庫Ａおよび倉庫Ｂの荷下ろしスケジュールを模式的に示した図である。 倉庫Ａおよび倉庫Ｂのシミュレーション結果を説明する図である。 倉庫Ａおよび倉庫Ｂのシミュレーション結果を模式的に示した図である。 工場Ｂの臨時設備メンテナンス時の鉄道運行ダイヤに対応する倉庫Ａおよび倉庫Ｂの荷下ろしスケジュールを模式的に示した図である。 輸送手段システムの実施する対策シミュレーション結果である鉄道運行ダイヤを示す模式図である。 当初の計画および各種シミュレーション結果のＫＰＩ比較を示す図である。 輸送手段システムの実施する対策シミュレーション結果である鉄道運行ダイヤに基づく工場Ａ、工場Ｂ、および工場Ｃの積込スケジュールを示す図である。 各スケジュールのＫＰＩ比較表を示す図である。
　図１は、実施例１のスケジューリングシステムの構成を示すブロック図である。
　本実施例の運搬管理システムは、生産拠点たる工場を管理するサブシステムである工場Ａシステム１０１、工場Ｂシステム１０２、および工場Ｃシステム１０３と、輸送手段の運行を管理するサブシステムである輸送手段システム１０４と、生産物を保管するサブシステムである倉庫Ａシステム１０５、倉庫Ｂシステム１０６と、から構成される。各サブシステムは、ネットワーク１０７を介して接続される。
　各サブシステムは、設備のオペレーションを行うオペレーションシステムと、指定された条件での設備の動作を予測するシミュレータ機能と、を有している。各サブシステムの機能は、メモリに格納されたプログラムをプロセッサ（ＣＰＵ）が実行することにより、実現する。
　具体的には、工場サブシステム１０１、１０２、１０３は、オペレーションシステム１０１１、１０２１、１０３１と、シミュレータ１０１２、１０２２、１０３２とから、それぞれ構成されている。オペレーションシステム１０１１、１０２１、１０３１は、工場設備の監視および制御を行う機能を有しており、設備の現在の状態情報を管理者や他のシステムに提供する。シミュレータ１０１２、１０２２、１０３２は、設備の状態情報と、設定された条件と、に基づき設備の動作予測を行う。また、ネットワークを介して外部から条件を入力したり、外部にシミュレーション結果を出力する。
　各サブシステムには管理者に情報を表示する端末が備えており、設備の状態やシミュレーション結果等を画面に表示する。
　輸送手段サブシステム１０４は、輸送手段の運行管理を行うオペレーションシステムと、設定された条件で輸送手段の動作を予測するシミュレータ機能と、を有している。
　具体的には、輸送手段サブシステム１０４は、オペレーションシステム１０４１と、シミュレータ１０４２と、から構成されている。オペレーションシステム１０４１は、輸送手段の現在所在位置を監視し、行き先等を管理する機能を有しており、輸送手段の現在の状態情報を管理者や他のシステムに提供する。シミュレータ１０４２は、輸送手段の状態情報と、設定された条件と、に基づき輸送手段の動作を予測する。また、ネットワークを介して外部から条件を入力したり、外部にシミュレーション結果を出力する。
　さらに、輸送手段サブシステムは管理者に情報を表示する端末を備えており、輸送手段の状態やシミュレーション結果等を画面に表示する。
　倉庫サブシステム１０５、１０６は、倉庫の管理を行うオペレーションシステムと、設定された条件で倉庫の状態を予測するシミュレータ機能と、を有している。
　具体的には、倉庫サブシステム１０５、１０６は、オペレーションシステム１０５１、１０６１と、シミュレータ１０５２、１０６２とから、それぞれ構成されている。オペレーションシステム１０５１、１０６１は、倉庫への搬入状態や在庫状態を管理する機能を有しており、それら状態情報を管理者や他のシステムに提供する。シミュレータ１０５２、１０６２は、前記倉庫の状態情報と、設定された条件と、に基づき倉庫の状態予測を行う。また、ネットワークを介して外部から条件を入力したり、外部にシミュレーション結果を出力する。
　図２は、各主体が所持するシステムにおけるサブシステムの機能構成を示す図である。
　シミュレーション処理部００１は、シミュレーション条件に基づいて制御対象の設備のシミュレーション処理を実施し、シミュレーション結果をシミュレーション結果ＤＢ００３に格納する処理を行う。シミュレーション条件は、シミュレーション条件ＤＢ００２に格納されており、通信部００４を介して設定される。
　シミュレーション評価結果部００５は、シミュレーション結果からＫＰＩ（Ｋｅｙ　Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ）を算出する処理を行う。評価結果は、シミュレーション結果ＤＢ００５に評価対象のシミュレーション結果と関連付けて格納される。
　制御計画作成部００６は、シミュレーション結果や設備の状態に基づき制御計画を作成し、制御計画ＤＢ００７に格納する。
　設備制御部００８は、制御計画ＤＢに格納された制御計画に基づき、制御対象設備の制御を行う。
　設備監視部００９は、制御対象設備の状態情報を取得し監視ログとして監視ログＤＢ０１０に格納する。
　管理者ユーザインタフェース０１１は、ユーザが各ＤＢの内容を閲覧したり、各処理部の操作を行うためのインタフェースである。
　図３は、各主体の地理的な位置関係と、これらを繋ぐ輸送手段の概略を示す図である。図中、２０１は工場Ａ、２０２は工場Ｂ、２０３は工場Ｃ、２０４は倉庫Ａ、２０５は倉庫Ｂの所在位置をそれぞれ示しており、これらが輸送手段である鉄道によって図のように接続されている。
　図４は、工場Ａ、工場Ｂ、工場Ｃの生産物の搬出スケジュールを示すテーブルである。３０１は工場Ａ、３０２は工場Ｂ、３０３は工場Ｃの搬出スケジュールを示しており、それぞれ積込先の列車の識別子である列車番号と、積込開始時刻と、積込完了時刻と、の情報がセットされている。
　図５は倉庫Ａ、倉庫Ｂの生産物の搬入スケジュールを示すテーブルである。
４０１は倉庫Ａ、４０２は倉庫Ｂの搬入スケジュールをそれぞれ示しており、それぞれ列車の識別子である列車番号と、搬入開始時刻と、搬入完了時刻と、の情報がセットされている。
　図６は、輸送手段である鉄道の運行ダイヤであり、図４および図５のスケジュールを模式的に示した図である。列車番号については、図４および図５で示したものと同様である。
　図７は、スケジュール調整処理を示すシーケンスを示す図である。
　本実施例のスケジュール調整処理は、工場Ｂにて発生したトラブルにより、当初のスケジュールの実施が困難である場合に、全体のスケジュール変更を実施する処理である。このスケジュール調整処理は、所定の時間間隔で繰り返し実行してもよく、いずれかのサブシステムからの要求によって処理を開始してもよい。
　Ｓ１０１は、トラブルが発生したサブシステムまたはトラブルの発生を予測したサブシステムのシミュレーション部が、トラブル内容に応じたシミュレーションを実施する処理である。本例は、工場Ｂにて臨時の設備メンテナンスが実施され、翌日１２時間の工場の停止が予定される場合を想定してシミュレーションを実施する。すなわち、工場Ｂサブシステム１０２が、設備停止の影響について、工場Ｂシミュレータ１０２２がシミュレーションを実施する。本例の場合、「翌日に設備の稼働を１２時間停止」という情報を入力した結果、生産物の積み込みに遅延が発生し、当初のスケジュール通りに積み込みができないことが明らかとなる。Ｓ１０１の出力情報の詳細は、図８および図９でそれぞれ説明する。
　Ｓ１０２は、通信部が、シミュレーション結果である積込スケジュール（図８、図９）を、輸送手段サブシステム１０４に通知する処理である。
　Ｓ１０３は、輸送手段サブシステム１０４が、工場Ｂサブシステム１０２から通知された積込スケジュール（図４、図９）を入力情報として、鉄道運行シミュレーションを実行する処理である。Ｓ１０３の出力情報の詳細は、図１０および図１１で説明する。
　Ｓ１０４は、鉄道運行シミュレーションの結果および当初の計画からＫＰＩを算出し、算出したＫＰＩを当初計画のＫＰＩと比較し、比較の結果、所定の条件を満たすかどうかを判定する処理である。所定の条件を満たす場合には、シミュレーション結果を更新スケジュールとして、Ｓ１０７に遷移する。また、所定の条件を満たさない場合には、Ｓ１０５に遷移する。
　ここで、比較するＫＰＩとしては、例えば所定期間における生産物の生産量や輸送量、もしくは所定量の処理を完了するまでの所要時間を採用する。所定の条件としては、例えば当初の計画のＫＰＩとの差がマイナス１０％以内、等である。すなわち、ＫＰＩの比較評価の結果、ＫＰＩの減少値が所定値を超える場合は、Ｓ１０５の対策シミュレーション処理に遷移することとなる。本例では、ＫＰＩが前述したマイナス１０％以内におさまった場合を想定する。すなわち、Ｓ１０５の対策シミュレーションが不要と判定され、Ｓ１０７に遷移することを想定する。
　Ｓ１０５は、対策シミュレーションを実施する処理である。本ステップに遷移する場合、前述のように、ＫＰＩの減少値が所定値を上回っているので、これを低減するための他の対策案についてのシミュレーションとなる。この場合の対策案は、あらかじめ方針を策定しておいてもよいし、管理者が適宜設定してもよい。あらかじめ策定しておく場合には、主体毎にルールを定めておく。輸送手段が主体になる場合のルールの例としては、
　・工場Ａのトラブルならば、列車の行先を工場ＢまたはＣに変更する。
　・工場Ｂのトラブルならば、列車の行先を工場ＡまたはＣに変更する。
　・工場Ｃのトラブルならば、列車の行先を工場ＡまたはＢに変更する。
　・倉庫Ａのトラブルならば、列車の行先を倉庫Ｂに変更する。
　・倉庫Ｂのトラブルならば、列車の行先を倉庫Ａに変更する。
　・列車のトラブルならば、影響を受ける列車を運休させる、
　等が想定される。すなわち、シミュレータ１０４２は、上記ルールに基づいたシミュレーションを実施することとなる。Ｓ１０５の出力情報の詳細は、図１５で説明する。
　Ｓ１０６は、Ｓ１０５の対策シミュレーション結果のＫＰＩを算出し、Ｓ１０４と同様に、シミュレーション結果のＫＰＩを評価する処理である。評価の結果、前述の条件を満たす場合には、その対策案を選択してＳ１０７に遷移する。条件を満たさず、かつ他の対策案が存在する場合には、Ｓ１０５に遷移して他の対策案のシミュレーションを実行する。他の対策案が存在しない場合には、シミュレーション済の対策案およびＳ１０３のシミュレーション結果を比較して、よりＫＰＩの良い案を選択する。
　Ｓ１０７は、Ｓ１０３のシミュレーション結果または１０６にて選択されたシミュレーション結果を更新スケジュール案として、算出したＫＰＩとともに、他主体に通知する処理である。通知先は、スケジュール変更に影響を受ける主体のみとしてもよいし、影響を受けない主体を含む全主体としてもよい。
　本例では、Ｓ１０４の評価結果において、後述する図１４のダイヤ図に示すように鉄道スケジュールが変更されており、当初の計画から変更があるのは倉庫Ａ、倉庫Ｂ、および工場Ｂとなるので、倉庫Ａ、倉庫Ｂ、および工場Ｂのスケジュールデータと、それぞれ算出したＫＰＩ値とを、倉庫Ａ、倉庫Ｂ、および工場Ｂに送信する。
　Ｓ１０８は、更新スケジュールデータとＫＰＩを受信した各主体のシミュレータが、更新スケジュール案に基づいて、各々のサブシステムにおけるシミュレーションを実行する処理である。Ｓ１０８の出力情報の詳細は、図１２および図１３で説明する。
　Ｓ１０９は、Ｓ１０８で実施したシミュレーションの結果について、更新スケジュールを実現可能かどうか判定する処理である。更新スケジュールを実現可能であれば、Ｓ１１０に遷移する。実現不可能である場合は、代替スケジュールを生成する。
　代替スケジュール作成の手法は、前述のＳ１０４～Ｓ１０６と同様である。すなわち、更新スケジュールを実現不可能な場合には、予め定められたルールに基づき対策シミュレーションを実施してＫＰＩを算出し、ＫＰＩが条件を満たすかを判定する。そして、条件を満たす対策が存在しない場合には、シミュレーション済の対策案およびＳ１０８のシミュレーション結果を比較して、よりＫＰＩの良い案を選択する。
 ここで、更新スケジュールが実現可能か否かの判定基準は、例えば当初の計画のＫＰＩとの差がマイナス１０％以内、等である。
　本例では、Ｓ１０８の更新スケジュールが実施可能と判定されたことを想定する。すなわち、対策シミュレーションは実施しない。
 　Ｓ１１０は、Ｓ１０９で得られた結果を他主体に通知する処理である。本例では、各主体を繋ぐ輸送手段システムにのみ通知しているが、他の全主体に通知してもよい。
　Ｓ１１１は、輸送手段システムが、各主体から受信した結果を確認する処理である。具体的には、Ｓ１１０で各主体から受信したスケジュールと、Ｓ１０７で各主体に通知したスケジュールとを比較する処理を実施する。比較の結果、変更点が無い場合には、Ｓ１１２へ遷移する。
　変更点がある場合には、更新データのうち最も早い時刻のレコードを抽出し、当該時刻以前のスケジュールは確定したものとし、当該時刻以降の更新を反映して再度シミュレーションを実行するためＳ１０３へ遷移する。
　本例では、後述する図１０が示すように、Ｓ１０７で輸送手段システムから通知されたスケジュールと、Ｓ１１０で輸送手段システムが各主体から受信したスケジュールとを比較すると、倉庫Ａおよび倉庫Ｂのスケジュールが更新されている。故に、Ｓ１０３へ遷移する。再度のＳ１０３の処理については、後述する。
　Ｓ１１２は、更新スケジュールが決定されたことを他主体に通知する処理である。通知を受けた主体は更新スケジュールを新たな計画としてセットする。
　本例では、後述する図１２に示す更新レコードのレコード４０１５''、４０１８''、レコード４０２６''、４０２９''、のうち最も早い時刻のレコードはレコード４０１５''（倉庫Ａの搬入開始時刻）であるため、２０１５／２／２　１０：００までのスケジュールは確定する。
　再度実施するＳ１０３では、２０１５／２／２　１０：００以降のスケジュールについて、倉庫Ａおよび倉庫Ｂのスケジュールを条件として鉄道シミュレーションを実施する。再度実施するＳ１０３の出力情報については、図１４で説明する。
　再度実施するＳ１０４では、図１４に示すＳ１０３のシミュレーション結果を、前述のＫＰＩ比較により、評価する。
　本例では、再度実施するＳ１０４の結果、ＫＰＩが前述したマイナス１０％を超えてしまった場合を想定する。すなわち、Ｓ１０５の対策シミュレーションが必要と判定され、Ｓ１０５に遷移することを想定する。本例におけるＳ１０５の出力情報の詳細は、前述の通り、図１５で説明する。
　本例では、前述の通り、Ｓ１０５で対策シミュレーションを実施しているので、その後、Ｓ１０６で、当該対策シミュレーションを評価することとなる。当初の計画、１回目のＳ１０３シミュレーション結果、２回目のＳ１０３シミュレーション結果、および対策シミュレーション結果のＫＰＩ比較を示した図については、図１６で説明する。
　再度のＳ１０７以降は、前述した手順を繰り返し、最終的にＳ１１１で更新スケジュールに変更が無い場合は、Ｓ１１２に遷移する。Ｓ１１２では、前記更新スケジュールの決定を他主体に通知する。通知を受けた主体は更新スケジュールを新たな計画としてセットする。
　図８は、Ｓ１０１の工場Ｂの設備停止条件シミュレーションの結果を示す図である。
　前述の通り、「翌日に設備の稼働を１２時間停止」という情報を入力した結果、図４の３０２に示した計画スケジュールと比較して、列車番号Ｂ０００２～Ｂ０００６の列車に１２時間の遅延が生じていることを示している。
　図９は、Ｓ１０１のシミュレーションにより算出された工場Ｂの生産在庫量の推移を示すグラフである。工場Ｂの生産速度を１０００個／時、列車の積載量を８０００個、積載速度を４０００個／時とすると、当初の計画では実線で示す在庫推移および累計生産量となるのに対して、設備が停止した際の予測では、点線で示す在庫推移および累計生産量となる。
　図１０は、Ｓ１０３の鉄道運行シミュレーション結果を示す図である。
　本例では、４０１３‘の行と、４０１６’の行と、４０１９‘の行と、４０２４’の行と、４０２７ ‘の行が、図５に示す当初の計画から更新されている。
　具体的には、倉庫Ａについては、Ｂ０００２、Ｂ０００４、Ｂ０００６の列車の、到着時刻および出発時刻が、１２時間後ろ倒しとなっている。同様に、倉庫Ｂについては、Ｂ０００３、Ｂ０００５の列車の、到着時刻および出発時刻が、１２時間後ろ倒しとなっている。
　図１１は、Ｓ１０３の鉄道運行シミュレーション結果を示す図であり、図１０を模式的に示した図である。工場Ｂ、倉庫Ａ、倉庫Ｂのスケジュールが、前述の通り、更新されている。工場Ａ、工場Ｃのスケジュールについては、当初の計画と相違ない。
　図１２は、Ｓ１０８の各サブシステムのシミュレーション結果を示す図である。
　本例では、Ｓ１０７で輸送手段システムから受信したスケジュール（図１０）の条件において倉庫Ａと倉庫Ｂが実施したシミュレーション（Ｓ１０８）の結果が示されている。
　すなわち、Ｓ１０７で輸送手段システムから受信したスケジュール（図１０）のうち、実施不可能と判定された箇所（４０１５''の行、４０１８''の行、４０２６''の行、４０２９''の行）が、図１０のスケジュールから更新されている。なお、これは、倉庫では積み下ろし前後にメンテナンスのため少なくとも２時間の準備時間を空けなくてはならないという運用ルールを想定しているためである。
　具体的には、倉庫Ａについては、Ｂ０００２、Ｂ０００４の列車の、到着時刻および出発時刻が、２時間後ろ倒しとなっている。同様に、倉庫Ｂについては、Ｂ０００３、Ｂ０００５の列車の、到着時刻および出発時刻が、２時間後ろ倒しとなっている。
　図１３は、Ｓ１０８の各サブシステムのシミュレーション結果を示す図であり、図１２を模式的に示した図である。各要素の説明は図１２の説明と重複するため、省略する。
　図１４は、再度実施したＳ１０３の鉄道運行シミュレーション結果を示す図である。
　本例では、前述の通り、図１２に示す更新レコードのレコード４０１５''、４０１８''、レコード４０２６''、４０２９''、のうち最も早い時刻のレコードはレコード４０１５''（倉庫Ａの搬入開始時刻）であるため、２０１５／２／２　１０：００までのスケジュールは確定されている。そして、破線で囲まれた領域（２０１５／２／２　１０：００以降のスケジュール）が、更に更新されていることがわかる。
　図１５は、Ｓ１０５の輸送手段システムの実施する対策シミュレーション結果である鉄道運行ダイヤを模式的に示した図である。
　対策の結果、Ｂ０００２列車は、工場Ｂから倉庫Ａに向かうダイヤを工場Ｃから倉庫Ａに向かうダイヤに変更し、Ｃ０００２列車は、工場Ｃから倉庫Ｂに向かうダイヤを工場Ａから倉庫Ｂに変更し、Ａ０００３列車は、工場Ａから倉庫Ａに向かうダイヤを工場Ｃから倉庫Ａに向かうダイヤに変更し、Ｂ０００３列車は、工場Ｂから倉庫Ｂに向かうダイヤを工場Ａから倉庫Ｂに向かうダイヤに変更し、Ａ０００４列車は、工場Ａから倉庫Ａに向かうダイヤを工場Ｂから倉庫Ｂに向かうダイヤに変更し、列車Ｂ０００４は、工場Ｂから倉庫Ａに向かうダイヤを工場Ａから倉庫Ａに向かうダイヤに変更し、列車Ａ０００５は工場Ａから倉庫Ａに向かうダイヤを工場Ｂから倉庫Ａに向かうダイヤに変更し、列車Ｂ０００５は、工場Ｂから倉庫Ｂに向かうダイヤを、工場Ａから倉庫Ｂに向かうダイヤに変更し、Ａ０００６は、工場Ａから倉庫Ｂに向かうダイヤを、工場Ｂから倉庫Ｂに向かうダイヤに変更し、列車Ｂ０００６は、工場Ｂから倉庫Ａに向かうダイヤを工場Ａから倉庫Ａに向かうダイヤに変更されている。
　図１６は、当初の計画、１回目のＳ１０３のシミュレーション結果、２回目のＳ１０３のシミュレーション結果、Ｓ１０５の対策シミュレーション結果、それぞれのスケジュールのＫＰＩを示すテーブルである。
　「計画」１２０１の列は当初の計画スケジュール（図６）のＫＰＩを、「予測１」１２０２の列は１回目のＳ１０３のシミュレーション結果（図１１のスケジュール）のＫＰＩを、「予測２」１２０３の列は２回目のＳ１０３のシミュレーション結果（図１４のスケジュール）のＫＰＩを、「対策」１２０４の列はＳ１０５の対策シミュレーション結果（図１５のスケジュール）のＫＰＩを、それぞれ示している。
　なお、工場のＫＰＩは「２／３　１２：００までの出荷量」、鉄道のＫＰＩは「２／３　１２：００までの輸送量」、倉庫のＫＰＩは「２／３　１２：００までの搬入量」となっている。
　「計画」１２０１と「予測２」１２０３で、全体の搬入量を比較すると、「予測２」１２０３の結果は、約１１．１％の生産量減となっていることが分かる。
　すなわち、「予測２」１２０３は、１０％を超える生産量減が発生する見込みであるため、前述の通り、Ｓ１０５で対策を実施する必要があると判定される。そして、Ｓ１０５の対策シミュレーションの結果、「対策」１２０４の列が示すＫＰＩが算出される。
　「計画」１２０１と「対策」１２０４で、全体の搬入量を比較すると、生産量減は０％となるため、当該対策案を有効と判定し、対策結果を更新スケジュール案として、Ｓ１０７で他主体に通知することとなる。
　図１７は、輸送手段システムの実施する対策シミュレーション結果である鉄道運行ダイヤに基づく工場Ａ、工場Ｂ、および工場Ｃの積込スケジュールを示す図である。
　図３の計画スケジュールと比較すると、工場Ａで積込される列車は、６本から７本に、工場Ｂで積込される列車は６本から４本に、工場Ｃで積込される列車は、６本から７本に変化している。
　なお、倉庫Ａと倉庫Ｂに関しては、図５に示す計画スケジュールから変更ない。
　図１８は、各スケジュールのＫＰＩ比較表を示す図である。
　「計画」１５０１の列は当初の計画スケジュール（図６）のＫＰＩを、「予測２」１５０２の列は２回目のＳ１０３のシミュレーション結果（図１４のスケジュール）のＫＰＩを、「対策」１５０３の列はＳ１０５の対策シミュレーション結果（図１５のスケジュール）のＫＰＩを、それぞれ示している。
　「予測２」１５０２は、計画スケジュールに比べて、設備停止の発生した工場Ｂの効率が低下しており、それが原因で、鉄道、倉庫Ａ、倉庫Ｂの効率の低下も発生し、全体の効率低下を招いている。
　それに対して、「対策」１５０３は、工場Ｂの効率はさらに低下しているが、工場Ａと、工場Ｃの効率の向上によって、鉄道、倉庫Ａ，倉庫Ｂの効率が計画スケジュールと同程度になっていることが分かる。
　「対策」１５０３では、工場Ｂの最終生産量が減少しており、その分工場Ａと工場Ｃの生産量が増加していることから、当初割り当てられていた輸送力を、工場Ａ、工場Ｃに融通することで、全体の効率低下を改善したと言える。
　また、工場Ｂは、融通した輸送力の対価を工場Ａ、工場Ｃから融通されることで、ロスコストの改善が可能である。
　以上、本発明の実施例について、工場の生産物を倉庫まで鉄道にて輸送する運搬管理について説明したが、生産物を生成する拠点から、集積拠点までを、輸送手段を用いて生産物を輸送する形態を持つ、他産業の運搬管理に適用することができる。
　たとえば、農産物の生産拠点から市場までの運搬、鉱山から港までの鉱石の運搬、等の管理システムに適用することができる。
　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、様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、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。
１０１２：工場Ａシミュレータ　１０２２：工場Ｂシミュレータ　１０３２：工場Ｃシミュレータ　１０４２：輸送手段シミュレータ　１０５２：倉庫Ａシミュレータ　１０６２：倉庫Ｂシミュレータ　００１：シミュレーション処理部　００２：シミュレーション条件ＤＢ　００３：シミュレーション結果ＤＢ　００４：通信部　００５：シミュレーション結果評価部

Claims (6)

  1. 　生産物出荷のシミュレーションを実施する生産シミュレータと、輸送設備のシミュレーションを実施する輸送シミュレータと、を備えるスケジューリングシステムにおいて、
    　前記生産シミュレータは、生産設備の稼働時刻の変更が入力された場合に、前記変更に基づき第１の出荷スケジュールを算出し、算出された第１の出荷スケジュールを前記輸送シミュレータに送信し、
    　前記輸送シミュレータは、前記第１の出荷スケジュールに基づき第１の輸送スケジュールを算出し、算出した第１の輸送スケジュールを所定の指標に基づき評価し、当該評価結果が所定基準を満たす場合には、前記第１の輸送スケジュールを前記生産シミュレータに送信し、
    　前記生産シミュレータは、受信した前記第１の輸送スケジュールに基づき第２の出荷スケジュールを算出し、算出した第２の出荷スケジュールを所定の指標に基づき評価し、当該評価結果が所定基準を満たす場合には、前記第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を前記輸送シミュレータに送信し、
    　前記輸送シミュレータは、前記第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を受信した場合に、当該第１の輸送スケジュールを確定スケジュールとする、ことを特徴とするスケジューリングシステム。
  2. 　請求項１に記載のスケジューリングシステムにおいて、
    　前記輸送シミュレータは、シミュレーション条件を格納する第１のＤＢを備え、
    　前記第１の輸送スケジュールの評価結果が所定基準を満たさない場合には、前記第１のＤＢ内のシミュレーション条件に基づき第２の輸送スケジュールを算出し、算出した第２の輸送スケジュールを前記生産シミュレータに送信する、ことを特徴とするスケジューリングシステム。
  3. 　請求項２に記載のスケジューリングシステムにおいて、
    　前記生産シミュレータは、シミュレーション条件を格納する第２のＤＢを備え、
    　前記第２の出荷スケジュールの評価結果が所定基準を満たさない場合には、前記第２のＤＢ内のシミュレーション条件に基づき第３の出荷スケジュールを算出し、算出した第３の出荷スケジュールを前記輸送シミュレータに送信し、
    　前記輸送シミュレータは、受信した第３の出荷スケジュールと輸送スケジュールとを比較し、更新がある時刻より前の時刻のスケジュールを確定スケジュールとする、ことを特徴とするスケジューリングシステム。
  4. 　請求項３に記載のスケジューリングシステムにおいて、
    　前記輸送シミュレータは、前記更新がある時刻以降の輸送スケジュールを再度算出する、ことを特徴とするスケジューリングシステム。
  5. 　請求項４に記載のスケジューリングシステムにおいて、
    　生産物搬入のシミュレーションを実施する倉庫シミュレータを更に備え、
    　前記輸送シミュレータは、前記第１の輸送スケジュールを前記倉庫シミュレータに送信し、
    　前記倉庫シミュレータは、受信した前記第１の輸送スケジュールに基づき搬入スケジュールを算出し、算出した搬入スケジュールを所定の指標に基づき評価し、当該評価結果が所定基準を満たす場合には、前記第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を前記輸送シミュレータに送信し、
    　前記輸送シミュレータは、前記第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を、前記生産シミュレータおよび前記倉庫シミュレータから受信した場合に、当該第１の輸送スケジュールを確定スケジュールとする、ことを特徴とするスケジューリングシステム。
  6. 　生産物出荷のシミュレーションを実施する生産シミュレータと、輸送設備のシミュレーションを実施する輸送シミュレータと、を用いたスケジューリング方法において、
    　前記生産シミュレータが、生産設備の稼働時刻の変更が入力された場合に、前記変更に基づき第１の出荷スケジュールを算出し、算出された第１の出荷スケジュールを前記輸送シミュレータに送信し、
    　前記輸送シミュレータが、前記第１の出荷スケジュールに基づき第１の輸送スケジュールを算出し、算出した第１の輸送スケジュールを所定の指標に基づき評価し、当該評価結果が所定基準を満たす場合には、前記第１の輸送スケジュールを前記生産シミュレータに送信し、
    　前記生産シミュレータは、受信した前記第１の輸送スケジュールに基づき第２の出荷スケジュールを算出し、算出した第２の出荷スケジュールを所定の指標に基づき評価し、当該評価結果が所定基準を満たす場合には、前記第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を前記輸送シミュレータに送信し、
    　前記輸送シミュレータは、前記第１の輸送スケジュールを受入可能である旨を受信した場合に、当該第１の輸送スケジュールを確定スケジュールとする、ことを特徴とするスケジューリング方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109118107A (zh) * 2018-08-29 2019-01-01 苏州汇通软件科技有限公司 一种工厂用智能排班***

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007004391A (ja) * 2005-06-22 2007-01-11 Nippon Steel Corp 生産・物流スケジュール作成装置及び方法、生産・物流プロセス制御装置及び方法、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2012243024A (ja) * 2011-05-18 2012-12-10 Kobe Steel Ltd 生産スケジュール作成装置及び生産スケジュール作成方法
WO2013143846A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Abb Research Ltd Monitoring the progress of a scheduled activity in an industrial process
JP2014123227A (ja) * 2012-12-20 2014-07-03 Kawasaki Heavy Ind Ltd 生産スケジュール作成方法および装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007004391A (ja) * 2005-06-22 2007-01-11 Nippon Steel Corp 生産・物流スケジュール作成装置及び方法、生産・物流プロセス制御装置及び方法、コンピュータプログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2012243024A (ja) * 2011-05-18 2012-12-10 Kobe Steel Ltd 生産スケジュール作成装置及び生産スケジュール作成方法
WO2013143846A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Abb Research Ltd Monitoring the progress of a scheduled activity in an industrial process
JP2014123227A (ja) * 2012-12-20 2014-07-03 Kawasaki Heavy Ind Ltd 生産スケジュール作成方法および装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109118107A (zh) * 2018-08-29 2019-01-01 苏州汇通软件科技有限公司 一种工厂用智能排班***

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