WO2019069793A1 - 作業工数推定装置および作業指示システム - Google Patents

作業工数推定装置および作業指示システム Download PDF

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WO2019069793A1
WO2019069793A1 PCT/JP2018/036019 JP2018036019W WO2019069793A1 WO 2019069793 A1 WO2019069793 A1 WO 2019069793A1 JP 2018036019 W JP2018036019 W JP 2018036019W WO 2019069793 A1 WO2019069793 A1 WO 2019069793A1
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work
production
column
product
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PCT/JP2018/036019
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English (en)
French (fr)
Inventor
優一 杉西
崇文 智田
Original Assignee
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]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • 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]
    • 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
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to the technology of work man-hour estimation apparatus and work instruction system.
  • the present invention claims priority of Japanese Patent Application No. 2017-192392 filed on October 2, 2017, and the contents described in that application for designated countries permitted to be incorporated by reference to the literature are: Incorporated herein by reference.
  • Patent Document 1 as a system for performing estimation calculation of work man-hours of a product in assembling action without variation and quickly, relation between part name of the parts and working time standard man-hour group necessary for assembling the parts It is described that, in advance, in the form of a table, for input items, the work standard man-hour data is automatically allocated to the corresponding part with reference to the table.
  • Patent Document 1 a method has been proposed in which data on standard work elements constituting each work and data in consideration of variations among workers of the standard work elements are prepared in a production apparatus to predict work man-hours. ing.
  • the data construction of this standard work element is done manually, and the preparation man-hours often become large in a large-scale factory or a factory that produces many varieties.
  • necessary work elements may vary depending on the pre-work product and work content of the target production facility, and a highly accurate production plan is made It is difficult.
  • An object of the present invention is to provide a man-hour estimation device for making a more accurate production plan.
  • the work man-hour estimate device concerning one mode of the present invention stores the design information of a product, the design information of a production process, and the performance information for every above-mentioned production process of the above-mentioned product
  • a product similarity calculation unit for calculating the similarity between the products, a production process similarity calculation unit for calculating the similarity between the production processes, and a similarity between the products and the production processes Create a regression equation of setup time of the above performance information with similarity as an explanatory variable, and create an estimation coefficient of work dependency, and calculate prediction accuracy using the estimation coefficient of the above work dependency And an operation man-hour estimating unit.
  • indication system It is a figure which shows the structural example of a work man-hour estimation apparatus. It is a figure which shows the example of the data structure stored in a production performance table. It is a figure which shows the example of the data structure stored in a consumable item exchange performance table. It is a figure which shows the example of the data structure stored in a design information table. It is a figure which shows the example of the data structure stored in a process design information table. It is a figure which shows the example of the data structure stored in a consumables replacement time table. It is a figure which shows the example of the data structure stored in a correction setup performance table.
  • FIG. 1 is a view showing a configuration example of a work instruction system according to the first embodiment of the present invention.
  • the work instruction system 10 includes a work man-hour estimation device 100, a production results management device 190, a facility information management device 160, a process (production process) information management device 170, and a design information management device 180, which are network Information can be sent and received mutually via 199.
  • the work man-hour estimation apparatus 100 estimates the work man-hours based on the information acquired from the production record management apparatus 190, the facility information management apparatus 160, the process information management apparatus 170, and the design information management apparatus 180.
  • the work man-hour estimation apparatus 100 will be described in detail later.
  • the production record management device 190 transmits log information on production to the work effort estimation device 100 when it is determined in advance or in response to a request from the work effort estimation device 100.
  • the production performance management apparatus 190 not only manages the work performance information of all the manufacturing sites by one unit, but also installs only the number of manufacturing sites, and divides the production performance information by manufacturing site and manages the work performance information. It may be
  • the facility information management device 160 manages information on production facilities at a manufacturing site, and transmits information on production facilities to the work effort estimation device 100 at a predetermined time or in response to a request from the work effort estimation device 100.
  • the process information management device 170 manages the process design information in the manufacture of the product, and transmits the process design information to the work effort estimation device 100 when it is determined in advance or in response to a request from the work effort estimation device 100.
  • the design information management device 180 manages design information of a product, and transmits the design information to the work effort estimation device 100 at a predetermined time or in response to a request from the work effort estimation device 100.
  • the man-hours estimation apparatus 100, the production results management apparatus 190, the facility information management apparatus 160, the process information management apparatus 170, and the design information management apparatus 180 are MES (Manufacturing Execution System) for managing the target manufacturing site. It extracts production performance information data, process route information data, production facility information data, process design information data, etc. obtained from it, and sends it to the control unit 120 (see FIG. 2) of the work man-hour estimation device 100 via the network 199. It is also possible to take the form of
  • FIG. 2 is a view showing a configuration example of the work man-hour estimation apparatus 100.
  • the work man-hour estimation apparatus 100 includes a storage unit 110, a control unit 120, an input unit 130, an output unit 140, and a communication unit 150.
  • the storage unit 110 includes a production record storage area 111, a consumables replacement record storage area 112, a design information storage area 113, a process design information storage area 114, a correction setup record storage area 115, a setup time storage area 116. , And a worker-specific information storage area 117.
  • the work (process) for each part, the work (process), the time when the work (process) was started, the time when the work (process) was finished, the production apparatus that performed the work (process), and the work (process) Information that identifies the worker who has made the change is stored.
  • FIG. 3 is a view showing an example of the data structure stored in the production result table stored in the production result storage area 111. As shown in FIG. The production result table 111 a stores information input from the production result management device 190.
  • the production results table 111a includes a product ID column 111b, a product name column 111c, a number column 111d, a process name column 111e, a process No column 111f, a start time column 111g, an end time column 111h, and equipment. It has an ID column 111i and a worker ID column 111k.
  • the person ID column 111k is associated with each other.
  • the product ID column 111b stores information for specifying a product ID which is identification information capable of uniquely identifying a product such as each product (sometimes referred to as a product) or a part. .
  • the product name column 111c stores information for specifying the name of the product specified in the product ID column 111b.
  • the number-of-members column 111 d stores information for specifying the quantity of products specified in the product ID column 111 b.
  • the process name column 111 e stores information for specifying a process name for identifying a process in which the product specified in the product ID column 111 b has been processed.
  • the process No. column 111 f stores information specifying the number of the process of the process name column 111 e for the product specified in the product ID column 111 b, counting from the process start.
  • the start time column 111g stores information specifying the time when processing of the production process specified in the process name column 111e is started for the product specified in the product ID column 111b.
  • the end time column 111 h stores information specifying the time when the process of the production process specified in the process name column 111 e is finished for the product specified in the product ID column 111 b.
  • the product specified in the product ID column 111b is a process name column in a period from the start time specified in the start time column 111g to the end time specified in the end time column 111h.
  • Information for identifying a facility ID in charge of processing in the production process identified by 111 e is stored.
  • the process name of the product specified in the product ID column 111b from the start time specified in the start time column 111g to the end time specified in the end time column 111h Information for identifying a worker ID who is in charge of processing in the production process specified in the column 111 e is stored.
  • the consumables replacement result storage area 112 stores consumables replacement results.
  • FIG. 4 is a view showing an example of the data structure stored in the consumables replacement result table.
  • the consumables replacement record table 112 a receives information from the production record management device 190.
  • the consumables replacement result table 112a has an equipment ID column 112b, a consumables name column 112c, a type column 112d, a worker-in-charge column 112e, a work start time column 112f, and a work end time column 112g.
  • the equipment ID column 112b, the consumable item name column 112c, the type column 112d, the worker-in-charge column 112e, the work start time column 112f, and the work end time column 112g are associated with one another.
  • the equipment ID column 112 b stores information for specifying the equipment ID, which is identification information capable of uniquely identifying the equipment present at the manufacturing site.
  • the consumable item name field 112 c stores information for identifying the consumable item which has been replaced and replenished at the facility specified by the facility ID field 112 b.
  • the type column 112 d stores information specifying the method of compensating for the consumable item identified in the consumable item name field 112 c in the equipment identified in the equipment ID field 112 b.
  • the operation start time column 112f stores information on the time when the compensation specified in the type column 112d is started using the consumable specified in the consumable name column 112c in the facility specified in the facility ID column 112b. Be done.
  • the work end time column 112g stores the information of the time when the compensation specified in the type column 112d is completed using the consumable specified in the consumable name column 112c in the equipment specified in the equipment ID column 112b. Be done.
  • Design information storage area 113 stores design information for each product.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the data structure stored in the design information table.
  • the design information table 113 a receives information from the design information management device 180.
  • the design information table 113a has a product name field 113b and a design information field 113c.
  • the product name field 113 b and the design information field 113 c are associated with each other.
  • the product name column 113b stores information for specifying the name of the product.
  • the design information field 113c stores design information of the product specified in the product name field 113b.
  • the items stored in the design information, and the number of items included in the design information mix quantitative data and qualitative data depending on the target product. For example, material is qualitative data, and size and weight are quantitative data.
  • the design information column 113 c additionally includes various design information items.
  • the process design information storage area 114 stores process design information for each production process.
  • FIG. 6 is a view showing an example of the data structure stored in the process design information table.
  • the process design information table 114 a receives information from the process information management device 170.
  • the process design information table 114a has a product name field 114b, a process name field 114c, a process No field 114d, and a process design information field 114e.
  • the product name field 114b, the process name field 114c, the process No field 114d, and the process design information field 114e are associated with one another.
  • the product name column 114 b stores information for specifying the name of the product.
  • the process name column 114c stores information for specifying a process necessary for manufacturing the product specified in the product name column 114b.
  • the process design information column e includes the process name column 114 c and the design information of the production process specified in the process No column 114 d for the product specified in the product name column 114 b.
  • the items stored in the design information and the number thereof include a combination of quantitative data and qualitative data according to the target product.
  • the correction setup result storage area 115 stores the statistical value of the consumables replacement time and information on the corrected setup result as the setup time excluding the consumables replacement.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the data structure stored in the consumables replacement time table.
  • the consumables replacement time table 115 a receives information from the work man-hour estimation device 100.
  • the consumable item replacement time table 115a has an equipment ID field 115b, a consumable item name field 115c, a type field 115d, and an estimated working time field 115e.
  • the equipment ID column 115b, the consumable item name column 115c, the type column 115d, and the estimated working time column 115e are associated with one another.
  • the equipment ID column 115 b stores information for specifying the equipment ID, which is identification information capable of uniquely identifying the equipment present at the manufacturing site.
  • the consumable item name field 115 c stores information for identifying the consumable item to be replaced and replenished in the facility identified by the facility ID field 115 b.
  • the type column 115 d stores information specifying the usage method of the consumable item identified in the consumable item name field 115 c in the facility identified in the facility ID field 115 b.
  • the operation time estimated value column 115e is a type column performed using the consumable item identified in the consumable item name field 115c in the equipment identified in the equipment ID field 115b calculated by the work man-hour estimation device 100.
  • the statistical value of the work time of the work specified in 115 d is stored.
  • FIG. 8 is a diagram schematically showing the correction setup result table 115f stored in the correction setup result storage area 115. As shown in FIG. The correction setup result table 115 f is input from the work man-hour estimation device 100.
  • the correction setup result table 115f includes a product ID column 115g, a product name column 115h, a number of members column 115i, a process name column 115k, a process No column 115m, a setup time column 115n, and a consumables replacement time column 115p. , A correction setup time column 115r, an equipment ID column 115s, and a worker ID column 115t.
  • the equipment ID column 115s and the worker ID column 115t are associated with each other.
  • the product ID column 115g stores information for specifying a product ID, which is identification information that can uniquely identify a product such as each product or part.
  • the product name column 115 h stores information for specifying the name of the product specified in the product ID column 115 g.
  • the member number column 115i stores information specifying the quantity of products included in the product specified in the product ID column 115g.
  • the process name column 115k stores information for specifying a process name for identifying a process in which the product specified in the product ID column 115g has been processed.
  • the process No. column 115m stores information specifying which one of the processes in the production process of the process name column 115k for the product specified in the product ID column 115g is counted from the process start.
  • the setup time column 115n stores information specifying the setup time of the production process specified by the process name column 115k and the process No column 115m for the product specified by the product ID column 115g.
  • the consumables replacement time column 115p stores estimated values of the time taken to replace the consumables in the production process specified in the process name column 115k and the process No column 115m for the product specified in the product ID column 115g. Be done.
  • the equipment ID column 115 s stores information specifying the equipment ID in charge of processing of the production process specified in the process name column 115 k and the process No column 115 m for the product specified in the product ID column 115 g. .
  • the worker ID column 115t information specifying a worker ID who is in charge of processing in the production process specified in the process name column 115k and the process No column 115m is the product specified in the product ID column 115g. Stored.
  • the setup time storage area 116 stores information used to estimate the setup time.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a data structure stored in the setup time table.
  • the setup time table 116 a receives information from the work man-hour estimation device 100.
  • the setup time table 116a includes an equipment ID column 116b, a product name column 116c, a process name column 116d, a process No column 116e, a basic setup time column 116f, a product similarity coefficient column 116g, and a process similarity. And a coefficient column 116 h.
  • the equipment ID column 116b, the product name column 116c, the process name column 116d, the process No column 116e, the basic setup time column 116f, the product similarity coefficient column 116g, and the process similarity coefficient column 116h Each is associated.
  • the facility ID column 116 b stores information for identifying a facility ID, which is identification information capable of uniquely identifying a facility existing at a manufacturing site.
  • the product name column 116c stores information for specifying the name of a product to be processed in the facility specified in the facility ID column 116b.
  • the process name column 116 d stores information specifying a process required to manufacture the product specified in the product name column 116 c in the facility specified in the facility ID column 116 b.
  • the production process specified in the process name column 116d is for the product specified in the product name column 116c with the equipment specified in the equipment ID column 116b from the first process. Information is stored that identifies what step the process is in.
  • the basic setup time column 116f is specified in the process name column 116d and the process No column 116e for the product specified in the product name column 116c in the equipment specified in the facility ID column 116b. An estimate of setup time required to perform the process is stored.
  • the product similarity coefficient column 116g is specified by the process name column 116d and the process No column 116e for the product specified by the product name column 116c at the facility specified by the facility ID column 116b.
  • a coefficient for correcting the setup time is stored according to the similarity to the target product in the process performed in the facility specified immediately in the facility ID column 116b.
  • the coefficient is calculated using, for example, product design information such as material, size, weight, and design value unique to the product shown in the design information table 113a.
  • the process similarity coefficient column 116h is specified by the process name column 116d and the process No column 116e for the product specified by the product name column 116c at the facility specified by the facility ID column 116b.
  • a coefficient for correcting the setup time is stored according to the similarity to the target process in the process performed by the facility specified immediately in the facility ID column 116b. This coefficient is calculated, for example, using process design information such as a program ID shown in a process design information table, a jig, and a process design value which is a set value specific to the process.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the data structure stored in the worker-specific information table. Information is input from the work man-hour estimation device 100 to the worker-specific information table 117 a.
  • the worker-specific information table 117a includes an equipment ID column 117b, a product name column 117c, a process name column 117d, a process No column 117e, a worker column 117f, a setup time column 117g, and a correction value column 117h. And.
  • the equipment ID column 117b, the product name column 117c, the process name column 117d, the process No column 117e, the worker column 117f, the setup time column 117g, and the correction value column 117h are associated with one another.
  • the equipment ID column 117 b stores information for specifying the equipment ID, which is identification information capable of uniquely identifying the equipment present at the manufacturing site.
  • the product name column 117 c stores information for specifying the name of a product to be processed in the facility specified in the facility ID column 117 b.
  • the process name column 117 d stores information specifying a process required to manufacture the product specified in the product name column 117 c in the facility specified in the facility ID column 117 b.
  • the production process specified in the process name column 117 d is for the product specified in the product name column 116 c with the equipment specified in the equipment ID column 117 b in the process No column 117 e from the first process. Information is stored that identifies what step the process is in.
  • the processing specified in the process name column 117d and the process No column 117e is targeted for the product specified in the product name column 117c in the equipment specified in the facility ID column 117b.
  • Information is stored that identifies the worker who performed the job.
  • the processing specified in the process name column 117d and the process No column 117e targets the product specified in the product name column 117c with the equipment specified in the equipment ID column 117b. Then, the estimated value of the setup time when the worker specified in the worker column 117f performs the process is stored.
  • the processing specified in the process name column 117d and the process No column 117e targets the product specified in the product name column 117c with the equipment specified in the equipment ID column 117b.
  • a coefficient for correcting the setup time when the worker specified in the worker column 117f performs the process is stored from the reference setup time.
  • the control unit 120 of the work man-hour estimation device 100 performs the work collection unit 121, the work man-hour estimation unit 122, the consumables replacement time estimation unit 123, the similarity calculation unit 124, the pre-work dependency estimation unit 125, and the work A receiver dependency estimation unit 126.
  • the results collection unit 121 acquires information stored in the production results table 111 a and the consumables replacement results table 112 a from the production results management device 190 when predetermined (for example, every day) or designated. Furthermore, the information to be stored in the design information table 113a is obtained from the design information management device 180, and the information to be stored in the process design information table 114a is obtained from the process information management device 170 and the facility information management device 160. Then, the production result table 111a, the consumables replacement result table 112a, the design information table 113a, and the process design information table 114a are updated.
  • the work man-hour estimation unit 122 determines in advance (for example, every day) or designates it, the production record table 111a, the consumables replacement record table 112a, the design information table 113a, and the process design information table 114a
  • the information stored in is acquired, the information to be stored in the correction setup result table 115f, the setup time table 116a, and the worker-specific information table 117a is generated in accordance with predetermined processing described later, and the correction setup result table 115f
  • the setup time table 116a and the worker-specific information table 117a are updated. Further, the work man-hour estimation unit 122 edits and outputs the result in a format shown on an output screen 500 described later.
  • the consumables replacement time estimation unit 123 takes charge of internal processing of the work man-hour estimation unit 122. Specifically, the consumables replacement time estimation unit 123 acquires the information stored in the production record table 111a and the consumables replacement record table 112a, performs predetermined processing, and updates the correction setup record table 115f.
  • the similarity calculation unit 124 takes charge of internal processing of the work man-hour estimation unit 122. Specifically, the similarity calculation unit 124 calculates the similarity between two products and the similarity between two processes from the design information table 113a and the information stored in the process design information table 114a. .
  • the similarities between two products and between two processes are stored in design information table 113a and process design information table 114a.
  • the embodiment is not limited as long as it digitizes based on information of a plurality of items. For example, since qualitative data and quantitative data are mixed in the information stored in the design information table 113a and the process design information table 114a, for example, qualitative data is converted into quantitative data based on quantification theory. After that, a method of calculating the similarity by the Mahalanobis distance may be considered.
  • the pre-work dependency estimation unit 125 takes charge of internal processing of the work man-hour estimation unit 122. Specifically, the pre-work dependency estimation unit 125 acquires the design information table 113a, the process design information table 114a, and the information stored in the correction setup result table 115f, and performs predetermined processing to set up the setup time. Information to be stored in the table 116a is generated, and the setup time table 116a is updated.
  • the worker dependency estimation unit 126 takes charge of internal processing of the work man-hour estimation unit 122. Specifically, the worker dependency estimation unit 126 acquires the information stored in the design information table 113a, the process design information table 114a, and the correction setup result table 115f, and according to the predetermined process, the worker specific information Information to be stored in the table 117a is generated, and the worker-specific information table 117a is updated.
  • the input unit 130 receives an input of information.
  • the output unit 140 outputs information.
  • the communication unit 150 transmits and receives information via the network 199.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the work man-hour estimation apparatus.
  • the work man-hour estimation apparatus 100 includes a central processing unit (CPU) 901, a memory 902, an external storage device 903 such as a hard disk drive (HDD), a CD (compact disk), and a DVD (digital).
  • It can be realized by a general computer 900 equipped with a communication device 908 that communicates with other computers via a network, or a network system equipped with multiple computers 900. .
  • control unit 120 can be realized by loading a predetermined program stored in the external storage device 903 into the memory 902 and executing the program by the CPU 901, and the input unit 130 uses the input device 906 by the CPU 901.
  • the output unit 140 can be realized by the CPU 901 using the output device 907
  • the communication unit 150 can be realized by the CPU 901 using the communication device 908, and the storage unit 110 can be realized.
  • the predetermined program is downloaded from the storage medium 904 via the reader 905 to the external storage device 903 from the storage medium 904 or from the network via the communication device 908, and then loaded onto the memory 902 and executed by the CPU 901. You may do so.
  • the program may be directly loaded on the memory 902 from the storage medium 904 via the reader 905 or from the network via the communication device 908 and executed by the CPU 901.
  • the production track record management apparatus 190, the equipment information management apparatus 160, the process information management apparatus 170, and the design information management apparatus 180 can also be realized by a general computer 900 as shown in FIG.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of processing of the work man-hour estimation unit.
  • the work man-hour estimation unit 122 acquires, for the target equipment, the production results of the designated period from the production result storage area 111, and obtains the replacement / replacement results of consumables from the consumable replacement results storage area 112 (step S10). Depending on the designated period, a plurality of production results and the consumables replacement result storage area 112 are acquired.
  • the consumables replacement time estimation unit 123 estimates the replenishment / replacement work time of the consumables in the following procedure (step S20).
  • the processing result of step S20 may be indicated as (1).
  • the consumables replacement time estimation unit 123 acquires the consumable replacement / refillment results of the target facility from the consumables replacement result storage area 112, and links the results to the production results at the same time.
  • the consumables replacement time estimation unit 123 groups production results on two axes by product and by process, and sets this group as a group 1.
  • the consumables replacement time estimation unit 123 further divides the group 1 into production results without consumable replacement / replenishment and production results with consumable replacement / replenishment (by consumables) to make the group 2.
  • the consumables replacement time estimation unit 123 calculates a statistical value (average value, median value, variance, etc.) of the actual work time for each of the groups of group 2.
  • the consumables replacement time estimation unit 123 calculates the time required for each consumable replacement / replenishment based on the difference between the representative values (average value / median value) of group 2 and stores the required time in the correction setup result storage area 115. .
  • the correction setup time is calculated by the equation shown in Equation 1 for each group of group 1 and stored in the correction setup result storage area 115.
  • step S30 the pre-work dependency estimation unit 125 estimates pre-work dependency.
  • the processing result of step S30 may be indicated as (2).
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of processing of the pre-work dependency estimating unit. The process of the pre-work dependency estimation unit is started in step S30.
  • the pre-operation dependency estimation unit 125 acquires design information from the design information storage area 113 and process design information from the process design information storage area 114 for all production results (step S310).
  • the pre-work dependency estimating unit 125 calculates the product similarity with the pre-work by the similarity calculation unit 124 from the design information of the manufacturing log of the immediately preceding work for all the production results (step S320).
  • the pre-work dependency estimating unit 125 calculates the process design similarity with the pre-work from the process design information of the manufacturing log of the immediately preceding work for all production results (step S330).
  • the pre-work dependency estimating unit 125 creates a regression equation of the correction setup time for each group 1 using the product similarity and the process similarity as explanatory variables. Then, the pre-work dependency estimating unit 125 stores the regression coefficient in the setup time storage area 116 (step S340).
  • step S40 the worker dependency estimation unit 126 estimates the worker dependency (step S40).
  • the process result of step S40 may be indicated as (3).
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of processing of the worker dependency estimation unit. The process of the worker dependency estimation unit is started in step S40.
  • the worker dependency estimating unit 126 acquires worker information in charge from all of the production results from the production result storage area 111 (step S410).
  • the worker dependency estimating unit 126 divides the group into workers (group 3) (step S420).
  • the worker dependency estimation unit 126 calculates the statistical value (average value, median value, variance, etc.) of the correction setup time for each of the groups of group 3 and stores it in the worker-specific information storage area 117 (step S430).
  • the work man-hour estimation unit 122 calculates the prediction accuracy using a combination of (1) + (2), (1) + (3), and (1) + (2) + (3) (step S50). . That is, the work man-hour estimation unit 122 estimates the estimation time using the estimated time of the replenishment / replacement work of consumables and the estimation coefficient of the pre-work dependency, the estimated time of replenishment / replacement work of consumables, and the worker dependency The estimation accuracy is calculated using the estimation coefficient using the estimation coefficient of (1), the estimation time of replacement / replacement of consumables, the estimation coefficient depending on the previous work, and the estimation coefficient depending on the worker.
  • the prediction accuracy is, for example, dividing actual data into training data and test data, and the predicted value of the setup time performed using the training data is P, and the statistical value of the setup time calculated using the test data When (average value or median value) is A, it is calculated by the following equation 2.
  • the above is the flow of processing of the work man-hour estimation unit 122.
  • the time required to replace the consumables in the equipment unit the similarity between the previous process and the subsequent process, and the similarity between the product of the pre-work and the product of the post-work Since the fluctuation of the time taken for the setup work can be taken into consideration, it is possible to provide a man-hour estimation device for making a more accurate production plan.
  • FIG. 15 is a schematic view of an output screen which is an example of an output generated by the work man-hour estimation unit.
  • the output screen 500 includes an equipment ID selection area 500a, a learning data acquisition start date selection area 500b, a learning data acquisition end date selection area 500c, an evaluation instruction reception unit 500d, an evaluation data acquisition start date selection area 500e, and an evaluation. It has a data acquisition end date selection area 500f, a result graph display area 500g, and a result display area 500h.
  • the output screen 500 is displayed by the output unit 140.
  • the work man-hour estimating unit 122 outputs the corrected setup time information matching the selected equipment ID from the information table by worker 117a to the result graph display area 500g, and the quantity The evaluation result of the prediction accuracy by the combination of the dependency estimation and the worker dependency estimation is output to the result display area 500h.
  • the work man-hour estimation apparatus 100 uses the setup time calculated in the same manner as the first embodiment, establishes a highly accurate production plan, and instructs work to the manufacturing site.
  • the work instruction system includes a work instruction device 200 (not shown) that assigns a facility or a responsible subject according to a production plan, and instructs a work subject to each work subject.
  • the work man-hour estimation device 100 creates a production plan based on the estimated work man-hours, and transmits the production plan to the work instruction device 200.
  • FIG. 16 is a diagram showing a configuration example according to another embodiment of the work man-hour estimation device.
  • the second embodiment is different from the first embodiment shown in FIG. 2 in that the control unit 120 includes a production planning unit 127 and the storage unit 110 includes a production planning storage area 118. The differences will be mainly described below.
  • the production planning unit 127 creates a simulation model of the production process in the factory on a desk and creates a production plan. In the simulation model, the progress caused by the manufacturing equipment, workers, and other products according to the process path for each product and various dispatch rules for determining the processing priority between the products By simulating the time transition of the entire production line and production process, and making a progress plan of all the products introduced into the production line.
  • the production planning unit 127 outputs, as production index information, various statistical values such as by product / type, by process, by process, by manufacturing apparatus, by operator, etc. from the progress plans of all the produced products. be able to.
  • the production planning unit 127 creates a production plan including the setup time according to the prediction accuracy
  • the production planning unit 127 delivers it to the work instructing device 200.
  • the simulation method of the existing simulator is used without being specified. Do.
  • discrete event simulation is generally used to simulate a production process in a factory, but is not limited thereto.
  • an input specification specific to the present embodiment is provided, and data that is input according to the input specification can be included in the simulation model.
  • the work instruction system uses the setup time column 117g of the worker-specific information table 117a as input data to be used for simulation to improve the prediction accuracy of the setup time between the respective processes, and the production planning unit 127 prepares a production plan.
  • the production plan storage area 118 includes information predicted by the production plan unit 127 in the simulation or information on a production index obtained from the information predicted by the simulation.
  • a production plan information table 118 a as shown in FIG. 17 is stored in the production plan storage area 118.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the data structure stored in the production plan information table.
  • the production plan information table 118 a includes a product ID column 118 b, a product name column 118 c, a number of members column 118 d, and a process No.
  • the product ID column 118 b stores information for specifying a product ID, which is identification information capable of uniquely identifying the ID of each product.
  • the product name column 118c stores information for specifying the type of product.
  • the number-of-members field 118 d stores information specifying the quantity of products included in the product ID identified in the product ID field 118 b.
  • the process name column 118 f stores information for specifying a process name for identifying the process identified in the process No column 118 e for the type specified in the product name column 118 c.
  • the equipment name column 118g stores information specifying the name of the equipment to be used in the production process specified by the process No column 118e and the process name column 118f for the type specified by the product name column 118c.
  • the start time field 118 h stores information specifying the time to start the process of the production process identified in the process name field 118 f for the product ID identified in the product ID field 118 b.
  • end time field 118i information specifying the time to end the processing of the production process specified in the process name field 118f is stored for the product ID specified in the product ID field 118b.
  • the production plan storage area 118 stores a production amount prediction information table 119a as shown in FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of the data structure stored in the production amount prediction information table.
  • the production amount prediction information table 119a includes a production month column 119b, a product name column 119c, and a production number column 119d.
  • the production month column 119b stores information identifying the production month.
  • the product name column 119c stores information for specifying a product name.
  • the number-of-production column 119 d stores information specifying the number of production of the product specified in the product name column 119 c in the month specified in the production month column 119 b.
  • the work man-hour estimation apparatus 100 uses the setup time calculated in the same manner as in the first embodiment, and can produce a highly accurate production plan. It is possible to direct work to the manufacturing site.
  • each unit, configuration, functions, processing units, and the like may be realized by hardware, for example, by designing part or all of them with an integrated circuit or the like.
  • each unit, each configuration, function, and the like described above may be realized by software by a processor interpreting and executing a program that realizes each function.
  • Information such as programs, tables, and files for realizing the respective functions can be placed in a memory, a recording device such as a hard disk, or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
  • control lines and information lines according to the above-described embodiment indicate what is considered necessary for the description, and not all the control lines and information lines in the product are necessarily shown. In practice, almost all configurations may be considered to be mutually connected. As described above, the present invention has been described focusing on the embodiment.

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Abstract

より精度の高い生産計画を立てる作業工数推定装置を提供する。　作業工数推定装置であって、製品の設計情報と、生産工程の設計情報と、製品の生産工程ごとの実績情報と、を格納する記憶部と、製品間の類似度を算出する製品間類似度算出部と、生産工程間の類似度を算出する生産工程間類似度算出部と、製品間の類似度と生産工程間の類似度とを説明変数として実績情報の段取り時間の回帰式を作成し作業依存性の推定係数を作成する前作業依存性推定部と、作業依存性の推定係数を用いて予測精度を算出する作業工数推定部と、を備えることを特徴とする。

Description

作業工数推定装置および作業指示システム
　本発明は、作業工数推定装置および作業指示システムの技術に関するものである。本発明は2017年10月2日に出願された日本国特許の出願番号2017-192392の優先権を主張し、文献の参照による織り込みが認められる指定国については、その出願に記載された内容は参照により本出願に織り込まれる。
　特許文献１には、組立作用における製品の作業工数の見積もり計算をばらつきなく、かつ迅速に行うためのシステムとして、部品の品名とその部品を組付けるのに必要な作業時間標準工数群との関係をあらかじめテーブルの形で持っておき、入力された品目に対し、そのテーブルを参照して該当する部品に作業標準工数データを自動的に割り付けることが記載されている。
特開２０００－１１７５６８号公報
　特許文献１に記載の技術では、各作業を構成する標準作業要素のデータおよび標準作業要素の作業者によるばらつきを加味したデータを生産装置に準備しておき、作業工数を予測する方式が提案されている。しかし、この標準作業要素のデータ構築は手動でなされることを前提としており、大規模な工場や、多品種を生産する工場では、準備工数が大きくなってしまうことが多い。また、とくに段取り作業を対象として作業工数を予測する場合、対象とする生産設備における前作業の製品および作業内容に応じて、必要な作業要素が変動することがあり、精度の高い生産計画を立てることが難しい。
　本発明の目的は、より精度の高い生産計画を立てる作業工数推定装置を提供することにある。
　本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係る作業工数推定装置は、製品の設計情報と、生産工程の設計情報と、上記製品の上記生産工程ごとの実績情報と、を格納する記憶部と、上記製品間の類似度を算出する製品間類似度算出部と、上記生産工程間の類似度を算出する生産工程間類似度算出部と、上記製品間の類似度と上記生産工程間の類似度とを説明変数として上記実績情報の段取り時間の回帰式を作成し作業依存性の推定係数を作成する前作業依存性推定部と、上記作業依存性の推定係数を用いて予測精度を算出する作業工数推定部と、を備えることを特徴とする。
　本発明によれば、より精度の高い生産計画を立てる作業工数推定装置を提供することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
作業指示システムの構成例を示す図である。 作業工数推定装置の構成例を示す図である。 生産実績テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 消耗品交換実績テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 設計情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 工程設計情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 消耗材交換時間テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 補正段取り実績テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 段取り時間テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 作業者別情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 作業工数推定装置のハードウェア構成例を示す図である。 作業工数推定部の処理例を示すフローチャートである。 前作業依存性推定部の処理例を示すフローチャートである。 作業者依存性推定部の処理例を示すフローチャートである。 作業工数推定部が生成する出力の例である出力画面の概略図である。 作業工数推定装置の別の実施形態に係る構成例を示す図である。 生産計画情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。 生産量予測情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。
　［第一の実施の形態］　以下、本発明に係る第一の実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａよりなる」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。
　図１は、本発明の第一の実施形態に係る作業指示システムの構成例を示す図である。作業指示システム１０は、作業工数推定装置１００と、生産実績管理装置１９０と、設備情報管理装置１６０と、工程（生産工程）情報管理装置１７０と、設計情報管理装置１８０とを備え、これらはネットワーク１９９を介して相互に情報の送受信を行うことができる。
　作業工数推定装置１００は、生産実績管理装置１９０、設備情報管理装置１６０、工程情報管理装置１７０、設計情報管理装置１８０から取得した情報に基づいて作業工数を推定する。作業工数推定装置１００については、のちに詳述する。
　生産実績管理装置１９０は、予め定められたとき又は作業工数推定装置１００からの要求に応じて、生産に関するログ情報を作業工数推定装置１００に送信する。なお、生産実績管理装置１９０は、1台で全ての製造現場の作業実績情報を管理する形態のみならず、製造現場の数だけ設置し、製造現場毎に区分して作業実績情報を管理する形態であってもよい。
　設備情報管理装置１６０は、製造現場における生産設備の情報を管理し、予め定められたときまたは作業工数推定装置１００からの要求に応じて、生産設備に関する情報を作業工数推定装置１００に送信する。
　工程情報管理装置１７０は、製造物の製造における工程設計情報を管理し、あらかじめ定められたときまたは作業工数推定装置１００からの要求に応じて、工程設計情報を作業工数推定装置１００に送信する。
　設計情報管理装置１８０は、製造物の設計情報を管理し、あらかじめ定められたときまたは作業工数推定装置１００からの要求に応じて、設計情報を作業工数推定装置１００に送信する。
　作業工数推定装置１００と、生産実績管理装置１９０と、設備情報管理装置１６０と、工程情報管理装置１７０と、設計情報管理装置１８０とは、対象とする製造現場を管理するＭＥＳ（Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　Ｅｘｅｃｕｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）より得られる生産実績情報データ、工程経路情報データ、生産設備情報データ、工程設計情報データなどを抽出して、作業工数推定装置１００の制御部１２０（図２参照）に、ネットワーク１９９を介して送信する形態をとることも可能である。
　図２は、作業工数推定装置１００の構成例を示す図である。図示するように、作業工数推定装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０と、入力部１３０と、出力部１４０と、通信部１５０とを備える。
　記憶部１１０は、生産実績記憶領域１１１と、消耗品交換実績記憶領域１１２と、設計情報記憶領域１１３と、工程設計情報記憶領域１１４と、補正段取り実績記憶領域１１５と、段取り時間記憶領域１１６と、作業者別情報記憶領域１１７と、を備える。
　生産実績記憶領域１１１には、部品毎に、作業（処理）と、作業（処理）を開始した時刻と、作業（処理）を終了した時刻と、作業（処理）した生産装置、作業（処理）した作業者とを特定する情報が格納される。
　図３は、生産実績記憶領域１１１に格納された生産実績テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。生産実績テーブル１１１ａは、生産実績管理装置１９０から入力される情報を格納する。
　生産実績テーブル１１１ａは、製造物ＩＤ欄１１１ｂと、製造物名称欄１１１ｃと、員数欄１１１ｄと、工程名称欄１１１ｅと、工程Ｎｏ欄１１１ｆと、開始時刻欄１１１ｇと、終了時刻欄１１１ｈと、設備ＩＤ欄１１１ｉと、作業者ＩＤ欄１１１ｋとを有する。製造物ＩＤ欄１１１ｂと、製造物名称欄１１１ｃと、員数欄１１１ｄと、工程名称欄１１１ｅと、工程Ｎｏ欄１１１ｆと、開始時刻欄１１１ｇと、終了時刻欄１１１ｈと、設備ＩＤ欄１１１ｉと、作業者ＩＤ欄１１１ｋとは、それぞれ関連付けられている。
　製造物ＩＤ欄１１１ｂには、各々の製造物（製品と表現することもある）や部品などの製造物を一意に識別することのできる識別情報である製造物ＩＤを特定する情報が格納される。
　製造物名称欄１１１ｃには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物の名称を特定する情報が格納される。
　員数欄１１１ｄには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物の数量を特定する情報が格納される。
　工程名称欄１１１ｅには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物を処理した工程を識別するための工程名称を特定する情報が格納される。
　工程Ｎｏ欄１１１ｆには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物に対する工程名称欄１１１ｅの工程が処理開始の工程から数えて第何番目の工程かを特定する情報が格納される。
　開始時刻欄１１１ｇには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物に対する、工程名称欄１１１ｅで特定される生産工程の処理を開始した時刻を特定する情報が格納される。
　終了時刻欄１１１ｈには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物に対する、工程名称欄１１１ｅで特定される生産工程の処理を終了した時刻を特定する情報が格納される。
　設備ＩＤ欄１１１ｉには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物を、開始時刻欄１１１ｇで特定される開始時刻から、終了時刻欄１１１ｈで特定される終了時刻までの期間に、工程名称欄１１１ｅで特定される生産工程での処理を担当した設備ＩＤを特定する情報が格納される。
　作業者ＩＤ欄１１１ｋには、製造物ＩＤ欄１１１ｂで特定される製造物を、開始時刻欄１１１ｇで特定される開始時刻から、終了時刻欄１１１ｈで特定される終了時刻までの期間に、工程名称欄１１１ｅで特定される生産工程での処理を担当した作業者ＩＤを特定する情報が格納される。
　図２の説明に戻る。消耗品交換実績記憶領域１１２には、消耗品の交換実績が格納される。
　図４は、消耗品交換実績テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。消耗品交換実績テーブル１１２ａは、生産実績管理装置１９０から情報を入力される。
　消耗品交換実績テーブル１１２ａは、設備ＩＤ欄１１２ｂと、消耗品名称欄１１２ｃと、種類欄１１２ｄと、担当作業者欄１１２ｅと、作業開始時刻欄１１２ｆと、作業終了時刻欄１１２ｇとを有する。設備ＩＤ欄１１２ｂと、消耗品名称欄１１２ｃと、種類欄１１２ｄと、担当作業者欄１１２ｅと、作業開始時刻欄１１２ｆと、作業終了時刻欄１１２ｇとは、それぞれ関連付けられている。
　設備ＩＤ欄１１２ｂには、製造現場に存在する設備を一意に識別することのできる識別情報である設備ＩＤを特定する情報が格納される。
　消耗品名称欄１１２ｃには、設備ＩＤ欄１１２ｂで特定される設備にて、交換および補充された消耗品を特定する情報が格納される。
　種類欄１１２ｄには、設備ＩＤ欄１１２ｂで特定される設備にて、消耗品名称欄１１２ｃで特定される消耗品の補填方法を特定する情報が格納される。
　担当作業者欄１１２ｅには、設備ＩＤ欄１１２ｂで特定される設備にて、消耗品名称欄１１２ｃで特定される消耗品を用い、種類欄１１２ｄで特定される補填を担当した作業者を特定する情報が格納される。
　作業開始時刻欄１１２ｆには、設備ＩＤ欄１１２ｂで特定される設備にて、消耗品名称欄１１２ｃで特定される消耗品を用い、種類欄１１２ｄで特定される補填を開始した時刻の情報が格納される。
　作業終了時刻欄１１２ｇには、設備ＩＤ欄１１２ｂで特定される設備にて、消耗品名称欄１１２ｃで特定される消耗品を用い、種類欄１１２ｄで特定される補填が終了した時刻の情報が格納される。
　図２の説明に戻る。設計情報記憶領域１１３には、製品ごとの設計情報が格納される。
　図５は、設計情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。
　設計情報テーブル１１３ａは、設計情報管理装置１８０から情報を入力される。
　設計情報テーブル１１３ａは、製造物名称欄１１３ｂと、設計情報欄１１３ｃとを有する。製造物名称欄１１３ｂと、設計情報欄１１３ｃとは、それぞれ関連付けられている。
　製造物名称欄１１３ｂには、製造物の名称を特定する情報が格納される。
　設計情報欄１１３ｃには、製造物名称欄１１３ｂで特定された製造物の設計情報が格納される。設計情報に格納される項目および、その数は対象とする製造物により、定量的データと定性的データが混在する。例えば、材料は定性的データであり、サイズや重量は定量的データである。設計情報欄１１３ｃには、その他に各種の設計情報項目が含まれる。
　図２の説明に戻る。工程設計情報記憶領域１１４には、生産工程ごとの工程設計情報が格納される。
　図６は、工程設計情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。工程設計情報テーブル１１４ａは、工程情報管理装置１７０から情報を入力される。
　工程設計情報テーブル１１４ａは、製造物名称欄１１４ｂと、工程名称欄１１４ｃと、工程Ｎｏ欄１１４ｄと、工程設計情報欄１１４ｅとを有する。製造物名称欄１１４ｂと、工程名称欄１１４ｃと、工程Ｎｏ欄１１４ｄと、工程設計情報欄１１４ｅとは、それぞれ関連付けられている。
　製造物名称欄１１４ｂには、製造物の名称を特定する情報が格納される。
　工程名称欄１１４ｃには、製造物名称欄１１４ｂで特定される製造物の製造において必要な工程を特定する情報が格納される。
　工程Ｎｏ欄１１４ｄには、製造物名称欄１１４ｂで特定される製造物にて、工程名称欄１１４ｃで特定される生産工程が、初工程から何番目の工程であるかを特定する情報が格納される。
　工程設計情報欄ｅには、製造物名称欄１１４ｂで特定される製造物にて、工程名称欄１１４ｃと、工程Ｎｏ欄１１４ｄで特定される生産工程の設計情報が含まれる。設計情報に格納される項目およびその数には、対象とする製造物に応じて定量的データおよび定性的データとが混在することとなる。
　図２の説明に戻る。補正段取り実績記憶領域１１５には、消耗品交換時間の統計値および、消耗品交換を除いた段取り時間である補正段取り実績に関する情報が格納される。
　図７は、消耗材交換時間テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。消耗品交換時間テーブル１１５ａは、作業工数推定装置１００から情報を入力される。
　消耗品交換時間テーブル１１５ａは、設備ＩＤ欄１１５ｂと、消耗品名称欄１１５ｃと、種類欄１１５ｄと、作業時間推定値欄１１５ｅと、を有する。設備ＩＤ欄１１５ｂと、消耗品名称欄１１５ｃと、種類欄１１５ｄと、作業時間推定値欄１１５ｅとは、それぞれ関連付けられている。
　設備ＩＤ欄１１５ｂには、製造現場に存在する設備を一意に識別することのできる識別情報である設備ＩＤを特定する情報が格納される。
　消耗品名称欄１１５ｃには、設備ＩＤ欄１１５ｂで特定される設備にて、交換および補充される消耗品を特定する情報が格納される。
　種類欄１１５ｄには、設備ＩＤ欄１１５ｂで特定される設備にて、消耗品名称欄１１５ｃで特定される消耗品の使用方法と特定する情報が格納される。
　作業時間推定値欄１１５ｅには、作業工数推定装置１００により算出された、設備ＩＤ欄１１５ｂで特定される設備における、消耗品名称欄１１５ｃで特定される消耗品を使用して行った、種類欄１１５ｄで特定される作業の作業時間の統計値が格納される。
　図８は、補正段取り実績記憶領域１１５に格納された補正段取り実績テーブル１１５ｆの概略を示す図である。補正段取り実績テーブル１１５ｆは、作業工数推定装置１００から入力される。
　補正段取り実績テーブル１１５ｆは、製造物ＩＤ欄１１５ｇと、製造物名称欄１１５ｈと、員数欄１１５ｉと、工程名称欄１１５ｋと、工程Ｎｏ欄１１５ｍと、段取り時間欄１１５ｎと、消耗品交換時間欄１１５ｐと、補正段取り時間欄１１５ｒと、設備ＩＤ欄１１５ｓと、作業者ＩＤ欄１１５ｔと、を有する。製造物ＩＤ欄１１５ｇと、製造物名称欄１１５ｈと、員数欄１１５ｉと、工程名称欄１１５ｋと、工程Ｎｏ欄１１５ｍと、段取り時間欄１１５ｎと、消耗品交換時間欄１１５ｐと、補正段取り時間欄１１５ｒと、設備ＩＤ欄１１５ｓと、作業者ＩＤ欄１１５ｔとは、それぞれ関連付けられている。
　製造物ＩＤ欄１１５ｇには、各々の製品や部品などの製造物を一意に識別することのできる識別情報である製造物ＩＤを特定する情報が格納される。
　製造物名称欄１１５ｈには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物の名称を特定する情報が格納される。
　員数欄１１５ｉには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物に含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。
　工程名称欄１１５ｋには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物を処理した工程を識別するための工程名称を特定する情報が格納される。
　工程Ｎｏ欄１１５ｍには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物に対する工程名称欄１１５ｋの生産工程が処理開始の工程から数えて第何番目の工程かを特定する情報が格納される。
　段取り時間欄１１５ｎには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物に対する、工程名称欄１１５ｋと工程Ｎｏ欄１１５ｍで特定される生産工程の段取り時間を特定する情報が格納される。
　消耗品交換時間欄１１５ｐには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物に対する、工程名称欄１１５ｋと工程Ｎｏ欄１１５ｍで特定される生産工程における消耗品交換に要した時間の推定値が格納される。
　補正段取り時間欄１１５ｒには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物に対する、工程名称欄１１５ｋと工程Ｎｏ欄１１５ｍで特定される生産工程における消耗品交換に要した時間を除く段取り時間の推定値が格納される。
　設備ＩＤ欄１１５ｓには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物に対する、工程名称欄１１５ｋと工程Ｎｏ欄１１５ｍで特定される生産工程の処理を担当した設備ＩＤを特定する情報が格納される。
　作業者ＩＤ欄１１５ｔには、製造物ＩＤ欄１１５ｇで特定される製造物を、工程名称欄１１５ｋと工程Ｎｏ欄１１５ｍで特定される生産工程での処理を担当した作業者ＩＤを特定する情報が格納される。
　図２の説明に戻る。段取り時間記憶領域１１６には、段取り時間の推定に利用する情報が格納される。
　図９は、段取り時間テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。段取り時間テーブル１１６ａは、作業工数推定装置１００から情報を入力される。
　段取り時間テーブル１１６ａは、設備ＩＤ欄１１６ｂと、製造物名称欄１１６ｃと、工程名称欄１１６ｄと、工程Ｎｏ欄１１６ｅと、基本段取時間欄１１６ｆと、製品類似度係数欄１１６ｇと、工程類似度係数欄１１６ｈと、を有する。設備ＩＤ欄１１６ｂと、製造物名称欄１１６ｃと、工程名称欄１１６ｄと、工程Ｎｏ欄１１６ｅと、基本段取時間欄１１６ｆと、製品類似度係数欄１１６ｇと、工程類似度係数欄１１６ｈとは、それぞれ関連付けられている。
　設備ＩＤ欄１１６ｂは、製造現場に存在する設備を一意に識別することのできる識別情報である設備ＩＤを特定する情報が格納される。
　製造物名称欄１１６ｃは、設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて処理される製造物の名称を特定する情報が格納される。
　工程名称欄１１６ｄには、設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１６ｃで特定される製造物を製造するために必要な工程を特定する情報が格納される。
　工程Ｎｏ欄１１６ｅには、設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１６ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１６ｄで特定される生産工程が、初工程から何番目の工程であるかを特定する情報が格納される。
　基本段取時間欄１１６ｆには、設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１６ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１６ｄと工程Ｎｏ欄１１６ｅで特定される処理を行うために必要な段取り時間の推定値が格納される。
　製品類似度係数欄１１６ｇには、設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１６ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１６ｄと工程Ｎｏ欄１１６ｅで特定される処理にて、直前に設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて行った処理で対象とした製造物との類似度に応じて段取り時間を補正するための係数が格納される。この係数は、例えば、設計情報テーブル１１３ａに示す材質、サイズ、重量や製品特有の設計値などの製品設計情報を用いて算出する。
　工程類似度係数欄１１６ｈには、設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１６ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１６ｄと工程Ｎｏ欄１１６ｅで特定される処理にて、直前に設備ＩＤ欄１１６ｂで特定される設備にて行った処理で対象とした工程との類似度に応じて段取り時間を補正するための係数が格納される。この係数は、例えば、工程設計情報テーブルに示すプログラムＩＤ、冶具、工程特有の設定値である工程設計値などの工程設計情報を用いて算出する。
　図２の説明に戻る。作業者別情報記憶領域１１７には、段取り時間の推定における作業者別の補正に利用する情報が格納される。
　図１０は、作業者別情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。作業者別情報テーブル１１７ａは、作業工数推定装置１００から情報を入力される。
　作業者別情報テーブル１１７ａは、設備ＩＤ欄１１７ｂと、製造物名称欄１１７ｃと、工程名称欄１１７ｄと、工程Ｎｏ欄１１７ｅと、作業者欄１１７ｆと、段取り時間欄１１７ｇと、補正値欄１１７ｈと、を有する。設備ＩＤ欄１１７ｂと、製造物名称欄１１７ｃと、工程名称欄１１７ｄと、工程Ｎｏ欄１１７ｅと、作業者欄１１７ｆと、段取り時間欄１１７ｇと、補正値欄１１７ｈとは、それぞれ関連付けられている。
　設備ＩＤ欄１１７ｂは、製造現場に存在する設備を一意に識別することのできる識別情報である設備ＩＤを特定する情報が格納される。
　製造物名称欄１１７ｃは、設備ＩＤ欄１１７ｂで特定される設備にて処理される製造物の名称を特定する情報が格納される。
　工程名称欄１１７ｄには、設備ＩＤ欄１１７ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１７ｃで特定される製造物を製造するために必要な工程を特定する情報が格納される。
　工程Ｎｏ欄１１７ｅには、設備ＩＤ欄１１７ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１６ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１７ｄで特定される生産工程が、初工程から何番目の工程であるかを特定する情報が格納される。
　作業者欄１１７ｆには、設備ＩＤ欄１１７ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１７ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１７ｄと工程Ｎｏ欄１１７ｅで特定される処理を行った作業者を特定する情報が格納される。
　段取り時間欄１１７ｇには、設備ＩＤ欄１１７ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１７ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１７ｄと工程Ｎｏ欄１１７ｅで特定される処理にて、作業者欄１１７ｆで特定される作業者が処理を行った場合の段取り時間の推定値が格納される。
　補正値欄１１７ｈには、設備ＩＤ欄１１７ｂで特定される設備にて、製造物名称欄１１７ｃで特定される製造物を対象とした、工程名称欄１１７ｄと工程Ｎｏ欄１１７ｅで特定される処理にて、作業者欄１１７ｆで特定される作業者が処理を行った場合の段取り時間を基準段取り時間から補正するための係数が格納される。
　図２の説明に戻る。作業工数推定装置１００の制御部１２０は、実績収集部１２１と、作業工数推定部１２２と、消耗品交換時間推定部１２３と、類似度算出部１２４と、前作業依存性推定部１２５と、作業者依存性推定部１２６と、を備える。
　実績収集部１２１は、予め定められたとき（例えば、１日毎）、または指定したときに、生産実績管理装置１９０より、生産実績テーブル１１１ａと、消耗品交換実績テーブル１１２ａとに格納する情報を取得し、さらに、設計情報管理装置１８０より、設計情報テーブル１１３ａに格納する情報を取得し、さらに、工程情報管理装置１７０、および設備情報管理装置１６０より、工程設計情報テーブル１１４ａに格納する情報を取得し、これらの生産実績テーブル１１１ａと、消耗品交換実績テーブル１１２ａと、設計情報テーブル１１３ａと、工程設計情報テーブル１１４ａを更新する。
　作業工数推定部１２２は、予め定められたとき（例えば、１日毎）、または指定したときに、生産実績テーブル１１１ａと、消耗品交換実績テーブル１１２ａと、設計情報テーブル１１３ａと、工程設計情報テーブル１１４ａと、に格納された情報を取得し、後述する所定の処理に従い、補正段取り実績テーブル１１５ｆと、段取り時間テーブル１１６ａと、作業者別情報テーブル１１７ａに格納する情報を生成し、補正段取り実績テーブル１１５ｆと、段取り時間テーブル１１６ａと、作業者別情報テーブル１１７ａを更新する。また、作業工数推定部１２２は、後述する出力画面５００に示す形式に結果を編集して出力する。
　消耗品交換時間推定部１２３は、作業工数推定部１２２の内部処理を担当する。具体的には、消耗品交換時間推定部１２３は、生産実績テーブル１１１ａと、消耗品交換実績テーブル１１２ａに格納された情報を取得し、所定の処理を行い、補正段取り実績テーブル１１５ｆを更新する。
　類似度算出部１２４は、作業工数推定部１２２の内部処理を担当する。具体的には、類似度算出部１２４は、設計情報テーブル１１３ａと、工程設計情報テーブル１１４ａに格納された情報とから、２つの製造物間の類似度および２つの工程間の類似度を算出する。ここで、これらの類似度の算出方法は、さまざまな方法が存在するが、２つの製造物間、および２つの工程間の類似度を、設計情報テーブル１１３ａと、工程設計情報テーブル１１４ａに格納された複数項目の情報をもとに数値化するものであれば、その実施の形態を問わない。たとえば、設計情報テーブル１１３ａおよび、工程設計情報テーブル１１４ａに格納された情報は定性性データおよび定量性データが混在しているため、例えば、数量化理論に基づき定性的データを定量性データに変換した後、マハラノビス距離により類似度を算出する方法などが考えられる。
　前作業依存性推定部１２５は、作業工数推定部１２２の内部処理を担当する。具体的には、前作業依存性推定部１２５は、設計情報テーブル１１３ａと、工程設計情報テーブル１１４ａと、補正段取り実績テーブル１１５ｆに格納された情報とを取得し、所定の処理を行い、段取り時間テーブル１１６ａに格納する情報を生成し、段取り時間テーブル１１６ａを更新する。
　作業者依存性推定部１２６は、作業工数推定部１２２の内部処理を担当する。具体的には、作業者依存性推定部１２６は、設計情報テーブル１１３ａと、工程設計情報テーブル１１４ａと、補正段取り実績テーブル１１５ｆに格納された情報を取得し、所定の処理に従い、作業者別情報テーブル１１７ａに格納する情報を生成し、作業者別情報テーブル１１７ａを更新する。
　入力部１３０は、情報の入力を受け取る。出力部１４０は、情報を出力する。通信部１５０は、ネットワーク１９９を介した情報の送受信を行う。
　図１１は、作業工数推定装置のハードウェア構成例を示す図である。作業工数推定装置１００は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）９０１と、メモリ９０２と、ハードディスク装置（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）などの外部記憶装置９０３と、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｋ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）などの可搬性を有する記憶媒体９０４に対して情報を読み書きする読取装置９０５と、キーボードやマウス、バーコードリーダなどの入力装置９０６と、ディスプレイなどの出力装置９０７と、インターネットなどの通信ネットワークを介して他のコンピュータと通信する通信装置９０８とを備えた一般的なコンピュータ９００、あるいはこのコンピュータ９００を複数備えたネットワークシステムで実現できる。
　例えば、制御部１２０は、外部記憶装置９０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ９０２にロードしてＣＰＵ９０１で実行することで実現可能であり、入力部１３０は、ＣＰＵ９０１が入力装置９０６を利用することで実現可能であり、出力部１４０は、ＣＰＵ９０１が出力装置９０７を利用することで実現可能であり、通信部１５０は、ＣＰＵ９０１が通信装置９０８を利用することで実現可能であり、記憶部１１０は、ＣＰＵ９０１がメモリ９０２または外部記憶装置９０３を利用することにより実現可能である。
　この所定のプログラムは、読取装置９０５を介して記憶媒体９０４から、あるいは、通信装置９０８を介してネットワークから、外部記憶装置９０３にダウンロードされ、それから、メモリ９０２上にロードされてＣＰＵ９０１により実行されるようにしてもよい。
　また、読取装置９０５を介して記憶媒体９０４から、あるいは、通信装置９０８を介してネットワークから、メモリ９０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ９０１により実行されるようにしてもよい。
　なお、生産実績管理装置１９０と、設備情報管理装置１６０と、工程情報管理装置１７０と、設計情報管理装置１８０も、図１１に示すような一般的なコンピュータ９００で実現可能である。
　図１２は、作業工数推定部の処理例を示すフローチャートである。まず、作業工数推定部１２２は、対象とする設備について、指定期間の生産実績を生産実績記憶領域１１１から取得し、消耗品の補充・交換実績を消耗品交換実績記憶領域１１２から取得する（ステップＳ１０）。指定期間によっては複数件の生産実績および、消耗品交換実績記憶領域１１２が取得される。
　次に、消耗品交換時間推定部１２３は、以下の手順で、消耗品の補充・交換作業時間を推定する（ステップＳ２０）。なお、以降において、このステップＳ２０の処理結果を（１）と示すことがある。まず、消耗品交換時間推定部１２３は、消耗品交換実績記憶領域１１２から対象設備の消耗交換・補充実績を取得し、同時刻の生産実績に紐付ける。
　次に、消耗品交換時間推定部１２３は、製品別、工程別の二軸で生産実績をグルーピングし、このグループをグループ１とする。
　次に、消耗品交換時間推定部１２３は、グループ１をさらに消耗品交換・補充なしの生産実績と消耗品交換・補充あり(消耗材別)の生産実績に細分化してグループ２とする。
　次に、消耗品交換時間推定部１２３は、グループ２のグループ毎に実績作業時間の統計値(平均値、中央値、分散など)を算出する。
　次に、消耗品交換時間推定部１２３は、グループ２の代表値(平均値/中央値)の差によって、各消耗品交換・補充の所要時間を算出し、補正段取り実績記憶領域１１５に格納する。
　次に、グループ１のグループ毎に数１に示す式で補正段取り時間を算出し、補正段取り実績記憶領域１１５に格納する。
<数１>　　(補正段取り時間)＝(段取り時間)－(消耗品交換時間の推定値)
　次に、前作業依存性推定部１２５は、前作業依存性を推定する（ステップＳ３０）。なお、以降において、このステップＳ３０の処理結果を（２）と示すことがある。
　図１３は、前作業依存性推定部の処理例を示すフローチャートである。前作業依存性推定部の処理は、ステップＳ３０において開始される。
　前作業依存性推定部１２５は、すべての生産実績について、設計情報を設計情報記憶領域１１３から、工程設計情報を工程設計情報記憶領域１１４からそれぞれ取得する（ステップＳ３１０）。
　そして、前作業依存性推定部１２５は、すべての生産実績について、直前作業の製造ログの設計情報から、類似度算出部１２４により、前作業との製品類似度を計算する（ステップＳ３２０）。
　次に、前作業依存性推定部１２５は、すべての生産実績について、直前作業の製造ログの工程設計情報から、前作業との工程設計類似度を計算する（ステップＳ３３０）。
　次に、前作業依存性推定部１２５は、製品類似度と工程類似度とを説明変数として、グループ１毎に補正段取り時間の回帰式を作成する。そして、前作業依存性推定部１２５は、段取り時間記憶領域１１６に回帰係数を格納する（ステップＳ３４０）。
　次に、作業者依存性推定部１２６は、作業者依存性を推定する（ステップＳ４０）。なお、以降において、このステップＳ４０の処理結果を（３）と示すことがある。
　図１４は、作業者依存性推定部の処理例を示すフローチャートである。作業者依存性推定部の処理は、ステップＳ４０において開始される。
　作業者依存性推定部１２６は、すべての生産実績について、担当作業者情報を生産実績記憶領域１１１から取得する（ステップＳ４１０）。
　次に、作業者依存性推定部１２６は、作業者別にグループを細分化する（グループ３）（ステップＳ４２０）。
　作業者依存性推定部１２６は、グループ３のグループ毎に補正段取り時間の統計値(平均値、中央値、分散など)を算出し、作業者別情報記憶領域１１７に格納する（ステップＳ４３０）。
　次に、作業工数推定部１２２は、（１）＋（２）、（１）＋（３）、（１）＋（２）＋（３）の組み合わせで、予測精度を算出する（ステップＳ５０）。すなわち、作業工数推定部１２２は、消耗品の補充・交換作業の推定時間と前作業依存性の推定係数とを用いた予測精度と、消耗品の補充・交換作業の推定時間と作業者依存性の推定係数とを用いた予測精度と、消耗品の補充・交換作業の推定時間と前作業依存性の推定係数と作業者依存性の推定係数とを用いた予測精度をそれぞれ算出する。
　ここで、予測精度は、例えば、実績データを訓練データとテストデータに分割し、訓練データを用いて行った段取り時間の予測値がＰであり、テストデータを用いて算出した段取り時間の統計値（平均値や中央値）がＡであった場合、以下の数２に示す式で算出される。
<数２>　　予測精度＝(Ａ－|Ａ－Ｐ|)/Ａ
　以上が、作業工数推定部１２２の処理の流れである。作業工数推定部１２２の処理によれば、設備単位で消耗品の交換に要する時間や前の工程と後に続く工程の類似度、前作業の対象の製品と後作業の対象の製品の類似度による段取り作業にかかる時間の変動を考慮することができるため、より精度の高い生産計画を立てる作業工数推定装置を提供することができる。
　図１５は、作業工数推定部が生成する出力の例である出力画面の概略図である。出力画面５００は、設備ＩＤ選択領域５００ａと、学習データ取得開始日選択領域５００ｂと、学習データ取得終了日選択領域５００ｃと、評価指示受付手段５００ｄと、評価データ取得開始日選択領域５００ｅと、評価データ取得終了日選択領域５００ｆと、結果グラフ表示領域５００ｇと、結果表示領域５００ｈと、を有する。
　出力画面５００は、出力部１４０により表示される。入力部１３０を介して、設備ＩＤ選択領域５００ａと、学習データ取得開始日選択領域５００ｂと、学習データ取得終了日選択領域５００ｃと、評価データ取得開始日選択領域５００ｅと、評価データ取得終了日選択領域５００ｆと、に入力を受け付け、評価指示受付手段５００ｄへの入力を受け付ける。評価指示受付手段５００ｄへの入力を受け付けると、作業工数推定部１２２は、作業者別情報テーブル１１７ａから、選択した設備ＩＤに合致する補正段取時間情報を結果グラフ表示領域５００ｇに出力し、数量依存性推定および作業者依存性推定の組み合わせによる予測精度の評価結果を結果表示領域５００ｈに出力する。
　［第二の実施の形態］　次に、本発明の第二の実施形態に係る作業指示システムについて説明する。第二の実施形態では、作業工数推定装置１００は、第一の実施形態と同様にして算出した段取り時間を利用し、精度の高い生産計画を立てて、製造現場への作業を指示する。また、作業指示システムには、生産計画に応じて設備や担当主体を割り当てて、作業指示を各担当主体へ指示する作業指示装置２００（不図示）が含まれる。作業工数推定装置１００は、推定した作業工数に基づいて生産計画を作成し、作業指示装置２００へ生産計画を送信する。
　図１６は、作業工数推定装置の別の実施形態に係る構成例を示す図である。図２に示す第一の実施形態に加え、制御部１２０に生産計画部１２７と、記憶部１１０に生産計画記憶領域１１８と、を備える点で相違する。以下、相違点を中心に説明する。
　生産計画部１２７は、工場における生産プロセスのシミュレーションモデルを、机上にて作成し、生産計画を作成する。そのシミュレーションモデルの中では、製品毎の工程経路と、製造物間の処理優先度を決めるための種々のディスパッチルールに従って、製造装置と、作業者と、他の製造物が原因で発生する進行上の制約とを、コンピュータ上で再現することによって、製造ライン・生産プロセス全体の時間推移を模擬し、製造ラインに投入された全ての製造物の進行計画を作成する。また、生産計画部１２７は、作成した全ての製造物の進行計画から、製品／品種別、プロセス別、工程別、製造装置、作業者別などの、各種統計値を、生産指標情報として出力することができる。また、生産計画部１２７は、予測精度に応じた段取り時間を含む生産計画を作成すると、作業指示装置２００へ受け渡す。
　シミュレーションモデルの中で考慮する実物の情報、精度に応じて、シミュレーション結果の精度にも差違は予測されるが、本実施の形態では、既存のシミュレータのシミュレーション方式を特定せずに利用するものとする。例えば、工場における生産プロセスのシミュレーションには、一般に、離散事象型のシミュレーション方式が利用されるが、これに限られるものではない。
　また、シミュレーションモデルの作成の際に、本実施の形態に特有の入力仕様を備え、その入力仕様によって入力されたデータを、シミュレーションモデルに含むものを実行可能とする。
　第２の実施形態にかかる作業指示システムでは、シミュレーションに用いる入力データとして作業者別情報テーブル１１７ａの段取り時間欄１１７ｇを利用して各工程の間の段取り時間の予測精度を高めて、生産計画部１２７は生産計画を作成する。
　生産計画記憶領域１１８には、生産計画部１２７がシミュレーションで予測した情報、あるいは、シミュレーションで予測した情報から得られる生産指標に関する情報が含まれる。例えば、本実施の形態においては、図１７に示すような生産計画情報テーブル１１８ａが生産計画記憶領域１１８に記憶される。
　図１７は、生産計画情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。生産計画情報テーブル１１８ａは、製造物ＩＤ欄１１８ｂと、製造物名称欄１１８ｃと、員数欄１１８ｄと、工程Ｎｏ．欄１１８ｅと、工程名称欄１１８ｆと、設備名称欄１１８ｇと、開始時刻欄１１８ｈと、終了時刻欄１１８ｉと、前工程終了時刻欄１１８ｋと、を備える。
　製造物ＩＤ欄１１８ｂには、各々の製造物のＩＤを一意に識別することのできる識別情報である製造物ＩＤを特定する情報が格納される。
　製造物名称欄１１８ｃには、製造物の品種を特定する情報が格納される。
　員数欄１１８ｄには、製造物ＩＤ欄１１８ｂで特定される製造物ＩＤに含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。
　工程Ｎｏ．欄１１８ｅには、製造物名称欄１１８ｃで特定される品種に対する、製造物の製造工程を一意に識別することのできる識別情報である工程Ｎｏを特定する情報が格納される。
　工程名称欄１１８ｆには、製造物名称欄１１８ｃで特定される品種に対し、工程Ｎｏ欄１１８ｅで識別される工程を識別するための工程名を特定する情報が格納される。
　設備名称欄１１８ｇには、製造物名称欄１１８ｃで特定される品種に対し、工程Ｎｏ欄１１８ｅおよび工程名称欄１１８ｆで特定される生産工程で使用する設備の名称を特定する情報が格納される。
　開始時刻欄１１８ｈには、製造物ＩＤ欄１１８ｂで特定される製造物ＩＤに対する、工程名称欄１１８ｆで特定される生産工程の処理を開始する時刻を特定する情報が格納される。
　終了時刻欄１１８ｉには、製造物ＩＤ欄１１８ｂで特定される製造物ＩＤに対する、工程名称欄１１８ｆで特定される生産工程の処理を終了する時刻を特定する情報が格納される。
　前工程終了時刻欄１１８ｋには、製造物ＩＤ欄１１８ｂで特定される製造物ＩＤに対する、工程名称欄１１８ｆで特定される生産工程の前の工程での処理が終了する時刻を特定する情報が格納される。
　また、生産計画記憶領域１１８には、図１８に示すような生産量予測情報テーブル１１９ａが記憶される。
　図１８は、生産量予測情報テーブルに格納されるデータ構造の例を示す図である。生産量予測情報テーブル１１９ａは、生産月欄１１９ｂと、製造物名称欄１１９ｃと、生産数欄１１９ｄと、を備える。
　生産月欄１１９ｂには、生産月を特定する情報が格納される。
　製造物名称欄１１９ｃには、製造物名称を特定する情報が格納される。
　生産数欄１１９ｄには、生産月欄１１９ｂで特定される月に、製造物名称欄１１９ｃで特定される製造物の生産数を特定する情報が格納される。
　このように、第二の実施形態に係る作業工数推定装置１００によれば、作業工数推定装置１００は、第一の実施形態と同様にして算出した段取り時間を利用し、精度の高い生産計画を立てて、製造現場への作業を指示することができる。
　上記した実施形態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限定されるものではない。実施形態の構成の一部を他の構成に置き換えることが可能であり、また、実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、実施形態の構成の一部について、削除をすることも可能である。
　また、上記の各部、各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各部、各構成、機能等は、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、メモリや、ハードディスク等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　なお、上述した実施形態にかかる制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。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も良い。以上、本発明について、実施形態を中心に説明した。
１０・・・作業指示システム、１００・・・作業工数推定装置、１１０・・・記憶部、１１１・・・生産実績記憶領域、１１２・・・消耗品交換実績記憶領域、１１３・・・設計情報記憶領域、１１４・・・工程設計情報記憶領域、１１５・・・補正段取り実績記憶領域、１１６・・・段取り時間記憶領域、１１７・・・作業者別情報記憶領域、１２０・・・制御部、１２１・・・実績収集部、１２２・・・作業工数推定部、１２３・・・消耗品交換時間推定部、１２４・・・類似度算出部、１２５・・・前作業依存性推定部、１２６・・・作業者依存性推定部、１３０・・・入力部、１４０・・・出力部、１５０・・・通信部、１６０・・・設備情報管理装置、１７０・・・工程情報管理装置、１８０・・・設計情報管理装置、１９０・・・生産実績管理装置、１９９・・・ネットワーク。

Claims (6)

  1. 　製品の設計情報と、生産工程の設計情報と、前記製品の前記生産工程ごとの実績情報と、を格納する記憶部と、
    　前記製品間の類似度を算出する製品間類似度算出部と、
    　前記生産工程間の類似度を算出する生産工程間類似度算出部と、
    　前記製品間の類似度と前記生産工程間の類似度とを説明変数として前記実績情報の段取り時間の回帰式を作成し作業依存性の推定係数を作成する前作業依存性推定部と、
    　前記作業依存性の推定係数を用いて予測精度を算出する作業工数推定部と、
    　を備えることを特徴とする作業工数推定装置。
  2. 　請求項１に記載の作業工数推定装置であって、
    　消耗品の補充・交換に要する時間を前記実績情報から推定する消耗品交換時間推定部、
    　を備えることを特徴とする作業工数推定装置。
  3. 　請求項１に記載の作業工数推定装置であって、
    　前記実績情報には、工程を担当した作業者を特定する方法が含まれ、
    　前記実績情報から前記作業者による作業時間の違いを推定する作業者依存性推定部を備え、
    　前記作業者依存性推定部は、前記作業者による作業時間の違いを用いて前記実績情報の段取り時間の回帰式を作成し作業依存性の推定係数を作成する、
    　ことを特徴とする作業工数推定装置。
  4. 　請求項１に記載の作業工数推定装置であって、
    　前記実績情報には、工程を担当した作業者を特定する方法が含まれ、
    　前記実績情報から前記作業者による作業時間の違いを推定する作業者依存性推定部と、
    　消耗品の補充・交換に要する時間を前記実績情報から推定する消耗品交換時間推定部と、を備え、
    　前記作業者依存性推定部は、前記作業者による作業時間の違いを用いて前記実績情報の段取り時間の回帰式を作成し作業依存性の推定係数を作成する、
    　ことを特徴とする作業工数推定装置。
  5. 　製品の設計情報と、生産工程の設計情報と、前記製品の前記生産工程ごとの実績情報と、を格納する記憶部と、
    　前記製品間の類似度を算出する製品間類似度算出部と、
    　前記生産工程間の類似度を算出する生産工程間類似度算出部と、
    　前記製品間の類似度と前記生産工程間の類似度とを説明変数として前記実績情報の段取り時間の回帰式を作成し作業依存性の推定係数を作成する前作業依存性推定部と、
    　前記作業依存性の推定係数を用いて予測精度を算出する作業工数推定部と、
    　外部の所定の装置へ前記予測精度に応じた段取り時間を含む生産計画を受け渡す生産計画部と、
    　を備えることを特徴とする作業工数推定装置。
  6. 　作業工数を推定する作業工数推定装置と、前記作業工数を用いて算出された生産計画を用いて生産作業を指示する作業指示装置と、を備える作業指示システムであって、
    　前記作業工数推定装置は、
    　製品の設計情報と、生産工程の設計情報と、前記製品の前記生産工程ごとの実績情報と、を格納する記憶部と、
    　前記製品間の類似度を算出する製品間類似度算出部と、
    　前記生産工程間の類似度を算出する生産工程間類似度算出部と、
    　前記製品間の類似度と前記生産工程間の類似度とを説明変数として前記実績情報の段取り時間の回帰式を作成し作業依存性の推定係数を作成する前作業依存性推定部と、
    　前記作業依存性の推定係数を用いて予測精度を算出する作業工数推定部と、
    　前記作業指示装置へ前記予測精度に応じた段取り時間を含む生産計画を受け渡す生産計画部と、
    　を備えることを特徴とする作業指示システム。
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