WO2023074371A1 - 保守作業通知システム及び保守作業通知方法 - Google Patents

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WO2023074371A1
WO2023074371A1 PCT/JP2022/038054 JP2022038054W WO2023074371A1 WO 2023074371 A1 WO2023074371 A1 WO 2023074371A1 JP 2022038054 W JP2022038054 W JP 2022038054W WO 2023074371 A1 WO2023074371 A1 WO 2023074371A1
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WO
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work
time
equipment
maintenance
facility
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/038054
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English (en)
French (fr)
Inventor
裕也 近藤
瞳 嶺岸
悠太 島崎
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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Publication date
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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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance

Definitions

  • This disclosure relates to a maintenance work notification system and a maintenance work notification method.
  • Patent Literature 1 discloses a multi-connected module type surface mounting apparatus in which a plurality of component mounting modules are connected and the process of mounting components on one board is shared by a plurality of component mounting modules.
  • this multi-connected module type surface mounting apparatus maintenance processing of the facility is performed using the standby time for waiting for the mounting completion time at which all the component mounting modules complete the component mounting operation.
  • the present disclosure provides a maintenance work notification system and a maintenance work notification method that can improve the operating rate.
  • a maintenance work notification system includes a plurality of facilities, and in a group of facilities that produce products by sequentially executing processes assigned to each facility.
  • an estimating unit for estimating the surplus time based on the number of products in progress;
  • a determining unit for determining, as target work, maintenance work that can be performed within the slack time estimated by the estimating unit; and
  • a notification unit for notifying the target equipment to be received.
  • a maintenance work notification method is a group of facilities that includes a plurality of facilities and produces products by sequentially executing processes assigned to each facility. estimating the surplus time based on the number of products in progress; determining maintenance work that can be performed within the estimated surplus time as the target work; and notifying the target work and the target equipment on which the target work is to be performed.
  • one aspect of the present disclosure can be implemented as a program that causes a computer to execute the maintenance work notification method.
  • one aspect of the present disclosure can be implemented as a computer-readable non-temporary recording medium storing the program.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a group of facilities to which a maintenance work notification system according to an embodiment is applied.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a list of scheduled maintenance work to be performed on a group of facilities.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the operation status, the number of products in process, and the cumulative production number of equipment with a takt time difference when the maintenance work notification system according to the embodiment is not applied.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the operation status, the number of products in process, and the cumulative production number of equipment with a takt time difference when the maintenance work notification system according to the embodiment is applied.
  • FIG. 5 is a configuration diagram of the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a configuration diagram of the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram showing the functional configuration of the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining main parameters used in a first example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the relationship between the tact difference between facilities and the number of products in process.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the margin time calculated in the first example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining main parameters used in a second example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a situation assumed in a third example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of input data used in a third example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a matrix table showing an example of the result of the third example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 14 is a sequence diagram showing operations of the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 15 is a flow chart showing the operation of the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 16 is a flow chart showing pre-processing of the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating another example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of a notification screen by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of a detailed notification screen by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • a maintenance work notification system includes a plurality of facilities, and in a group of facilities that produce products by sequentially executing processes assigned to each facility. an estimating unit for estimating the surplus time based on the number of products in progress; a determining unit for determining, as target work, maintenance work that can be performed within the slack time estimated by the estimating unit; and a notification unit for notifying the target equipment to be received.
  • Work-in-progress between equipment is mainly caused by tact differences between equipment.
  • a short-term stand-by (temporary stoppage) of equipment called "chocolate stoppage" occurs.
  • the number of work-in-progress is used to estimate the surplus time.
  • Slack time is, for example, time that has little impact on the number of products produced, and is time that can be used for equipment maintenance. Since the maintenance work that can be performed within the spare time and the target equipment are notified, the worker can quickly perform the maintenance work. For example, maintenance work that was scheduled for regular maintenance of a group of facilities can be carried out in advance using extra time. Therefore, the periodical maintenance time can be shortened, and the operating time can be lengthened. In this way, short-term standby can be suppressed, and spare time can be used to efficiently perform maintenance work, so the operating rate of the facility group can be increased. In addition, since the number of products in progress, which dynamically changes according to the operation status of the equipment group, is used, it is possible to appropriately notify maintenance work according to changes in the operation status of the equipment group.
  • the determination unit may determine the target work by referring to a work list indicating a plurality of maintenance works that have not been executed and the work time for each maintenance work.
  • the determination unit may determine, among the plurality of maintenance tasks, a maintenance task whose work time is equal to or less than the margin time and whose operating time of the equipment group is the longest, as the target work. .
  • the operation time of the equipment group is the longest, so the operation rate of the equipment group can be further increased.
  • the determination unit may determine, as the target work, the maintenance work whose work time is equal to or less than the margin time and which is the longest among the plurality of maintenance work. As a result, it is possible to determine, as the target work, the maintenance work in which the operation time of the equipment group is the longest. In this case, the time required for regular maintenance can be shortened by allowing maintenance work that takes a long time to be performed in the spare time. By shortening the time required for regular maintenance, it is possible to further increase the operation rate of the facility group.
  • the work list may be updated so that the target work becomes a completed work.
  • the estimating unit may estimate the surplus time when a change in the work-in-progress quantity or stoppage of at least one of the plurality of equipment is detected.
  • the stoppage of one facility may affect other facilities. In other words, it may be necessary to stop other equipment, and maintenance work may be possible using this stop period. Therefore, by estimating the surplus time when an increase or decrease in the number of products in progress or the stoppage of equipment is detected, it is possible to improve the estimation accuracy of the surplus time and contribute to an improvement in the operating rate.
  • the plurality of equipment includes a first equipment and a second equipment that executes a step subsequent to the first equipment
  • the estimation unit is configured to acquire a first work-in-progress quantity, which is the work-in-progress quantity at a first time between calculating a second work-in-progress quantity, which is the work-in-progress quantity at a second time after the first time, with the second equipment, and calculating the second work-in-progress quantity and each of the first equipment and the second equipment; and the takt time, the time until the first equipment is restarted after there are no work-in-progress between the first equipment and the second time, may be calculated as the surplus time.
  • the plurality of equipment includes a first equipment and a second equipment that executes a process next to the first equipment
  • the estimation unit detects that the stop of the second equipment is , acquiring a first work-in-progress quantity that is the work-in-progress quantity between the first equipment and the second equipment, and obtaining the first work-in-progress quantity, the takt time of each of the first equipment and the second equipment, Based on the average recovery time of the second equipment, the time until the first equipment is restarted after the work-in-progress between the first equipment and the second equipment is exhausted is calculated as the margin time.
  • the downtime of other equipment can be effectively used to perform maintenance work on the equipment and increase the operating rate.
  • the estimation unit may calculate the margin time further based on the time required for the work-in-progress to move from the first facility to the second facility.
  • the accuracy of estimating the margin time can be improved by considering the movement time of work-in-progress between facilities, contributing to the improvement of the operating rate.
  • the estimation unit may calculate the margin time further based on the time required for restarting the first facility.
  • the estimation unit may estimate the margin time using machine learning.
  • the estimation unit uses machine learning to calculate an expected value of the operation time of each piece of equipment for each combination of the plurality of pieces of equipment and one or more stop times of each piece of equipment, and calculates the expected value of the operation time.
  • the stoppage time of the combination with the highest expected value may be determined as the margin time, and the notification unit may notify the equipment of the combination with the highest expected value of the operating time as the target equipment.
  • the operating rate can be further improved.
  • a maintenance work notification method includes a plurality of facilities, and in a group of facilities that produce products by sequentially executing processes assigned to each facility, the number of work-in-progress between facilities a step of estimating a surplus time based on the number of products in progress; a step of determining a maintenance work that can be performed within the estimated surplus time as a target work; and notifying.
  • a program according to one aspect of the present disclosure is a program that causes a computer to execute the maintenance work notification method according to the above aspect.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Therefore, for example, scales and the like do not necessarily match in each drawing. Moreover, in each figure, the same code
  • FIG. 1 is a diagram showing equipment group 1 to which the maintenance work notification system according to the embodiment is applied.
  • the facility group 1 includes a plurality of facilities 10a, 10b, 10c, . . . , 10x.
  • the facility group 1 produces products by sequentially executing processes assigned to each facility.
  • the facility group 1 is, for example, a component mounting system, a component assembly system, and the like.
  • Each equipment includes a component mounter, an assembly device, an inspection device, and the like.
  • facility 10a is the first facility and facility 10x is the last facility.
  • One product is manufactured by performing predetermined processes in each facility in this order from the facility 10a to the facility 10x.
  • Each facility is connected, for example, via a transport device (not shown) arranged between the facilities.
  • the transport device transports the work-in-progress after a predetermined process has been executed in one facility to the next facility.
  • the conveying device is, for example, a belt conveyor, but may be a robot arm, an autonomous mobile robot, or the like.
  • the number of connections of facilities included in the facility group 1 is 2 or more, and is 40 or more as an example, but is not limited to this.
  • work-in-progress storage areas 20a, 20b and 20c are provided between the facilities.
  • the work-in-progress storage space 20a is a space for storing the work-in-progress 30a output from the facility 10a.
  • the work-in-progress storage space 20b is a space for storing the work-in-progress 30b output from the facility 10b.
  • the work-in-progress storage space 20c is a space for storing the work-in-progress 30c output from the facility 10c.
  • a work-in-process storage area is also provided in front of the facility 10x.
  • the maximum number of work-in-progress items in each work-in-progress storage area may be the same or different.
  • the maximum work-in-progress quantity is 1 or more, but may be 0 as well. In other words, there may be a space between facilities in which no work-in-progress storage space is provided.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a list of maintenance work scheduled to be performed on the equipment group 1 (hereinafter referred to as a work list).
  • the work list indicates a plurality of maintenance works that have not been executed and the work time for each maintenance work.
  • the work list is generated in advance by the manager of the facility group 1 or the like.
  • the work time can be determined based on, for example, the execution history of past maintenance work.
  • the work list shown in FIG. 2 is classified into a "minimum maintenance” list and a “quality improvement maintenance” list according to the importance of maintenance work.
  • the "minimum maintenance” list shows a list of maintenance tasks that must always be performed.
  • the “quality improvement maintenance” list shows a list of maintenance work that should be performed to improve product quality. It should be noted that such classification according to importance may not be performed.
  • target equipment for maintenance work As shown in FIG. 2, in the work list, target equipment for maintenance work, contents of maintenance work, and work time required for maintenance work are associated and listed. For example, “Facilities A Cleaning 5 minutes” at the top indicates that the maintenance work “Cleaning” should be performed in “5 minutes” for the target facility "Facility A” (that is, the facility 10a in Fig. 1). showing.
  • Fig. 2 shows the work list to be done in one day, the period covered by the work list is not limited to one day.
  • the work list may indicate maintenance work to be performed within one hour, or may indicate maintenance work to be performed in one week or one month.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the operation status, the number of products in process, and the cumulative production number of equipment with a takt time difference when the maintenance work notification system according to the present embodiment is not applied.
  • FIG. 3 shows an example in which products are produced by two connected facilities A and B.
  • the facility B is the facility immediately after the facility A. That is, the facility B processes the work-in-progress output from the facility A. These also apply to FIG. 4 described later.
  • Takt time (sometimes simply called "takt") is the amount of time a facility takes to process one piece of work in progress.
  • the takt time can be estimated for each piece of equipment by machine learning using artificial intelligence (AI).
  • AI artificial intelligence
  • the tact time Ta of equipment A is shorter than the tact time Tb of equipment B. Therefore, when the facilities A and B are operating normally, work-in-progress products are gradually accumulated between the facilities A and B, so the number of work-in-progress between the facilities AB monotonously increases.
  • facility A processes the work-in-progress again and outputs the work-in-progress. reaches the maximum work-in-progress quantity Ymax again and waits. In this way, after time t1, facility A repeats short-term standby (so-called "short stoppage") and operation. After time t1, the number of products in progress between A and B is kept substantially constant.
  • equipment B is stopped due to a predetermined factor at time t2. Due to the stoppage of equipment B, equipment B cannot process the work-in-progress between equipment A and B, so equipment A must also wait until equipment B restarts and the number of work-in-process between equipment A and B decreases. become.
  • equipment B is restarted, and the work-in-progress quantity is reduced by processing the work-in-progress between facilities AB.
  • the facility A waits until the number of products in progress decreases by a certain amount or more, and then restarts at time t4.
  • equipment A stops for regular maintenance.
  • regular maintenance a plurality of maintenance works indicated by the work list shown in FIG. 2 are performed. For example, as shown in FIG. 3, four maintenances A to D are performed, and at least W+X+Y+Z seconds are required.
  • equipment B processes work-in-progress between equipment A and B.
  • time t6 the work-in-progress between the facilities A and B becomes 0, and the facility B also stops.
  • the cumulative production volume monotonically increases while equipment B is in operation, and remains constant without increasing while equipment B is stopped.
  • the cumulative production quantity finally reaches Z1 at time t7.
  • equipment A has a waiting time for equipment B.
  • facility B must be stopped while facility A is undergoing regular maintenance.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the operation status, the number of products in process, and the cumulative production number of equipment with a takt time difference when the maintenance work notification system according to the present embodiment is applied.
  • Various conditions such as the takt time of each of the facilities A and B shown in FIG. 4 and the maximum number of products in process between facilities are the same as the example shown in FIG.
  • the maintenance work notification system estimates the spare time based on the number of work in progress between facilities.
  • the slack time is a time that has little impact on the number of products produced, and is a time that can be used for equipment maintenance work (maintenance). Since the maintenance work that can be performed within the spare time and the target equipment are notified, the worker can quickly perform the maintenance work, and the operating rate can be increased.
  • the temporary maintenance time is Secure before scheduled maintenance.
  • equipment A needs to be on standby, but the standby period is set as a temporary maintenance period (for example, maintenance A is performed) until time t11.
  • the equipment B processes the work-in-progress, so the number of work-in-progress between the equipments A and B gradually decreases, and there is room for the work-in-progress storage space. Therefore, even if the facility A restarts from time t11, a long time is ensured until the maximum work-in-progress quantity Ymax is reached.
  • the period from time t2 to t4 and the period from time t12 to t13 due to the stoppage of equipment B can be secured as temporary maintenance periods (for example, maintenance B and C are performed, respectively). can.
  • temporary maintenance periods for example, maintenance B and C are performed, respectively.
  • the standby time of equipment A can be reduced, and the time required for regular maintenance can be shortened. Therefore, it is possible to prevent the equipment B from being stopped, and to increase the operation rate.
  • the cumulative production number is Z2, which is more than Z1 in the example of FIG.
  • the maintenance work notification system can suppress the occurrence of short-term standby by estimating the margin period for performing the temporary maintenance work shown in FIG. 4 based on the number of work in progress. .
  • the scheduled maintenance work for the equipment group 1 can be carried out in advance using spare time. Therefore, the periodical maintenance time can be shortened, and the operating time can be lengthened. In this way, short-term standby can be suppressed, and spare time can be used to efficiently perform maintenance work, so the operating rate of the facility group can be increased.
  • FIG. 5 is a configuration diagram of the maintenance work notification system 100 according to this embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram showing the functional configuration of maintenance work notification system 100 according to this embodiment.
  • the maintenance work notification system 100 includes a facility group 1, a storage device 110, a processing device 120, and an input/output device .
  • the facility group 1, the storage device 110, the processing device 120, and the input/output device 130 are communicably connected via a network. Communication between devices may be wired and/or wireless.
  • Facility group 1 includes a plurality of facilities, as shown in FIG. Moreover, although not shown, the facility group 1 includes a plurality of sensors. A plurality of sensors are provided in each facility, a transfer device between each facility, and the like, and measure the operating state of the facility, the number of products in progress, and the like. The sensor data (measurement values) obtained by each sensor are stored in the storage device 110 .
  • the storage device 110 stores data used for arithmetic processing by the processing device 120 .
  • the storage device 110 is a nonvolatile storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SDD (Solid State Drive).
  • the storage device 110 stores a product database 111, an equipment unique value database 112, an equipment state database 113, a maintenance work history database 114, and a maintenance schedule database 115.
  • the product database 111 is a database that accumulates information related to products manufactured by the facility group 1. Specifically, the product database 111 stores, for each facility included in the facility group 1, the type, number, and processing time of work-in-progress. The type, number, and processing time are obtained by sensors provided in corresponding equipment.
  • the facility unique value database 112 is a database that accumulates a unique value for each facility included in the facility group 1 (hereinafter referred to as facility unique value).
  • the facility peculiar value is a peculiar value predetermined for each facility.
  • the equipment-specific values are the takt time of the target equipment, the maximum work-in-progress between the target equipment and the equipment immediately following it, the transfer time of work-in-progress between the target equipment and the equipment immediately following it, and the These include the preparation time required for restarting (restarting time) and the mean time to repair (MTTR: Mean Time To Repair) for each abnormality (error) that may occur in the target equipment.
  • Takt time is obtained by machine learning using AI.
  • the maximum work-in-progress quantity is a value set when the equipment is installed.
  • Travel time, restart time, and MTTR are values calculated based on sensor measurements.
  • These equipment-specific values are not values that change in real time, but values that do not change over a long period of time (for example, one day to several months).
  • the facility peculiar value may be updated when the configuration of the facility group 1 is changed (for example, replacement of facilities).
  • an example using five types of facility unique values is shown, but the types and number of facility unique values are not particularly limited.
  • facility-specific values may not include travel time, restart time, and MTTR.
  • the facility status database 113 is a database that accumulates status information for each facility included in the facility group 1.
  • the state information is information that can change in real time according to the state of each piece of equipment.
  • the status information includes the recording time of the target equipment, the number of work-in-progress between the target equipment and the equipment immediately after that, the equipment status value (operating or stopped), and the like.
  • the recording time, the number of products in process, and the state value are obtained by measurement using sensors.
  • the recording time is the time when a trigger such as a stop due to a change in the number of products in process or an abnormality occurs.
  • the status information only needs to include the number of products in process, and the types and number of status information are not particularly limited.
  • the maintenance work history database 114 is a database that accumulates history data of maintenance work performed in the past.
  • the history data includes maintenance work execution history information for each piece of equipment included in the equipment group 1 .
  • the execution history information includes the working time of maintenance work, the person who executed the maintenance work (executor), and the person who can perform the maintenance work (personnel information).
  • Working time, executor and personnel information are obtained via the input/output device 130 .
  • the maintenance schedule database 115 is a database that accumulates maintenance work schedule data.
  • the scheduled data is generated based on the maintenance work plan, and specifically includes the work list shown in FIG.
  • the schedule data is obtained by input by the manager or worker of the facility group 1 via the input device or input/output device 130 attached to the processing device 120 .
  • the processing device 120 is an arithmetic device that performs main processing of the maintenance work notification system 100 .
  • Processing unit 120 is, for example, a computing device that includes a processor and memory.
  • a processor executes a predetermined process by reading and executing a program stored in the memory. At least part of the processing executed by the processing device 120 may be executed by a dedicated circuit.
  • the processing device 120 may be connected to an input device for receiving predetermined inputs from a user such as a system administrator, and an output device for outputting processing results.
  • a user such as a system administrator
  • an output device for outputting processing results.
  • Various input devices such as a mouse, keyboard, microphone, and touch panel can be used as the input device.
  • various output devices such as a display device and an audio output device can be used.
  • the input device and the output device may be integrated like a touch panel display, for example.
  • the processing device 120 includes a takt time estimation unit 121, a margin time estimation unit 122, an executable work determination unit 123, and a maintenance schedule update unit 124.
  • the takt time estimation unit 121 estimates the takt time for each piece of equipment. Specifically, the takt time estimation unit 121 estimates the takt time of each piece of equipment by performing AI-based machine learning using manufacturing log data. The takt time is the average time required to perform the process assigned to the target equipment for one work-in-progress.
  • the surplus time estimation unit 122 estimates the surplus time based on the number of work in progress between facilities.
  • the marginal time estimation unit 122 estimates the marginal time when a change in the number of products in process or stoppage of at least one of the plurality of equipment included in the equipment group 1 is detected. In other words, fluctuations in the number of products in progress or stoppage of equipment are triggers for estimating the surplus time. A specific method for estimating the time to spare will be described later.
  • the executable work determination unit 123 is an example of a determination unit that determines maintenance work that can be performed within the margin of time as target work.
  • the executable work determination unit 123 refers to the work list stored in the maintenance schedule database 115 to determine target work. For example, the executable work determination unit 123 determines, as the target work, the maintenance work whose work time is equal to or less than the allowance time and whose operation time of the equipment group 1 is the longest among the plurality of maintenance work indicated by the work list.
  • the maintenance work with the longest operating time of the equipment group 1 is, for example, the maintenance work whose work time is equal to or less than the margin time and which is the longest among the plurality of maintenance work indicated in the work list.
  • the maintenance schedule update unit 124 updates the work list so that the target work becomes work that has already been performed. Completion of the target work is determined based on information input by the input/output device 130 .
  • the maintenance schedule update unit 124 deletes the target work from the work list when the target work is completed.
  • the work list may be associated with flag information indicating whether or not each work content has been executed.
  • the maintenance schedule update unit 124 may change the flag information to completed when the target work is completed.
  • the maintenance schedule update unit 124 also updates the contents of the maintenance work history database 114. Specifically, the maintenance schedule update unit 124 records the target work in the maintenance work history database 114 as completed work.
  • the input/output device 130 is, for example, a portable terminal possessed by a worker who performs maintenance work. Specifically, the input/output device 130 is a tablet terminal, a smartphone, or the like. Since the input/output device 130 is portable, notification to the worker and input from the worker can be performed smoothly and efficiently.
  • the input/output device 130 is an example of a notification unit that notifies the target work and the target equipment on which the target work is performed.
  • the input/output device 130 may further notify the start time or the time until the start of the target work.
  • the input/output device 130 includes a touch panel display that displays images or videos.
  • the input/output device 130 generates a notification screen (notification image) indicating the target work determined by the executable work determination unit 123 and the target equipment, and displays the notification screen on the touch panel display. A specific example of the notification screen will be described later.
  • the input/output device 130 accepts input from the worker. Specifically, the input/output device 130 generates an input screen (input image) including a GUI (Graphical User Interface) object that can be operated by a worker, and displays it on the touch panel display. The input/output device 130 receives an operation via the input screen and transmits information indicating the received content to the maintenance schedule updating unit 124 .
  • an input screen input image
  • GUI Graphic User Interface
  • Input/output device 130 may include a speaker and/or a vibrator. Thereby, the notification may be given audibly by the sound output from the speaker. Moreover, vibration etc. may be used together. Also, the input/output device 130 may include a microphone and accept voice input.
  • a plurality of input/output devices 130 may be provided. For example, when there are multiple workers, an input/output device 130 is provided for each worker. As a result, the notification to the worker and the input from the worker can be performed smoothly and efficiently, and the maintenance work can be performed more efficiently.
  • the input/output device 130 may be realized by two or more separate devices for the input function and the notification function.
  • a large monitor in the factory where the equipment group 1 is arranged may be used as the display device for notification.
  • each facility included in the facility group 1 may be provided with a physical button or touch panel for inputting completion of maintenance work.
  • the input/output device 130 may be a stationary terminal device instead of a mobile terminal.
  • the configuration of the maintenance work notification system 100 is not limited to the example shown in FIG.
  • storage device 110, processing device 120, and input/output device 130 may be one integrated device.
  • the processing device 120 may not include the takt time estimation unit 121 and the maintenance schedule update unit 124 .
  • FIG. 7 is a diagram for explaining main parameters used in the first example of the margin time estimation process by the maintenance work notification system 100 according to the present embodiment. As in FIGS. 3 and 4, for the sake of simplicity, an example in which products are produced by two connected facilities A and B is shown.
  • Facility A is an example of the first facility.
  • Equipment B is an example of a second equipment that executes a process next to the first equipment.
  • the facility B is the facility immediately after the facility A. That is, the facility B processes the work-in-progress output from the facility A.
  • the takt time of equipment A is Ta
  • the takt time of equipment B is Tb
  • Ta and Tb are estimated by the takt time estimation unit 121 and stored in the equipment unique value database 112 .
  • the time required to move the work-in-progress product is Tm
  • the time required for restarting the facility A is Tr. Both Tm and Tr are stored in the facility unique value database 112 as facility unique values.
  • the spare time estimation unit 122 acquires the current work-in-progress quantity Y.
  • the present is an example of the first time
  • the work-in-progress quantity Y is an example of the first work-in-progress quantity.
  • “Current” corresponds to the timing of estimating the spare time, specifically, the time when the latest value of the work-in-progress between the facilities A and B stored in the facility status database 113 is obtained.
  • the spare time estimating unit 122 uses Y, Ta, and Tb to calculate the work-in-progress quantity Yx after X minutes based on the following formula (1).
  • X minutes later is an example of a second time after the first time
  • the work-in-progress quantity Yx is an example of the second work-in-progress quantity.
  • int ⁇ is a function that returns the integer value of the numerical value in ⁇ .
  • abs() is a function that returns the absolute value of the numerical value in ().
  • the margin time estimation unit 122 uses Yx, Ta, Tb, Tm, and Tr to calculate the margin time Mt based on the following equation (2).
  • the margin time Mt is regarded as the time until the equipment A restarts after the work-in-progress between the equipment A and B runs out.
  • Yx ⁇ Tb on the right side of equation (2) is the time required to process all work in process.
  • Tr+Ta+Tm is the time from when the equipment A is restarted until when the first work-in-progress product arrives at the equipment B. Note that the restart time Tr and the travel time Tm may be sufficiently shorter than the tact time, so they may be omitted.
  • the calculated surplus time Mt is the amount of time that equipment A can be stopped without reducing productivity when equipment A is stopped X minutes from now.
  • the margin time estimation unit 122 calculates the margin time Mt by replacing Yx in Equation (2) with Ymax. In this case, the number of products in progress Y reaches the maximum quantity of products in progress Ymax in X minutes, so the equipment A may be on standby.
  • the spare time estimation unit 122 may change the value of X to a smaller value and recalculate Yx and Mt.
  • the margin time estimation unit 122 may replace Yx in Equation (1) with Ymax and calculate X using X as a variable. That is, after calculating the time X until the number Y of products in progress matches the maximum number of products Ymax, the margin time Mt may be calculated. As a result, it is possible to prevent the equipment A from being on standby.
  • the predetermined or calculated time X can be regarded as the time until the start of maintenance work. Therefore, the margin time estimation unit 122 can calculate the maintenance work start time based on the current time and X.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the relationship between the tact difference between facilities and the number of products in process.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the margin time calculated in the first example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system according to the embodiment.
  • the tact time Ta of equipment A 1.0 seconds
  • the takt time Tb of equipment B 2.0 seconds
  • the re-operation time Tr of equipment A 5.0 seconds
  • the maximum work-in-progress quantity Ymax 30 between facilities A and B.
  • the work-in-progress quantity Y decreases by one every two seconds.
  • the equipment A is restarted in 5 seconds.
  • the equipment A starts remanufacturing from 3 seconds remaining until the work-in-progress quantity Y becomes 0, and outputs work-in-progress products. Since it takes 2 seconds to move the work-in-progress, the re-manufactured work-in-progress reaches the equipment B before the work-in-progress quantity Y becomes 0 and the equipment B enters the standby state, and the equipment B continues processing. be able to.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining main parameters used in the second example of the margin time estimation process by the maintenance work notification system 100 according to the embodiment. Note that FIG. 10, like FIG. 7, shows an example in which products are produced by two connected facilities A and B for the sake of simplicity.
  • Tmttr be the mean recovery time of the facility B.
  • Tmttr is stored in the facility unique value database 112 as a facility unique value.
  • the spare time estimation unit 122 acquires the current work-in-progress quantity Y.
  • the margin time estimation unit 122 uses Y, Ta, Tb, Tm, Tr, and Tmttr to calculate the margin time Mt based on the following equation (3).
  • Tr+Ta+Tm is the time from when the equipment A is restarted until when the first work-in-progress product arrives at the equipment B. Note that the restart time Tr and the travel time Tm may be sufficiently shorter than the tact time, so they may be omitted.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a situation assumed in a third example of the margin time estimation process by the maintenance work notification system 100 according to the present embodiment.
  • the stoppage of one facility for example, facility B
  • facilities other than the facilities immediately before or after may affect facilities other than the facilities immediately before or after.
  • a change in the work-in-progress quantity between one piece of equipment for example, between equipment B and C
  • equipment other than the preceding and succeeding equipment may affect equipment other than the preceding and succeeding equipment.
  • the margin time estimating unit 122 uses machine learning to calculate the expected value of the operating time of each piece of equipment for each combination of a plurality of pieces of equipment and one or more stop times of each piece of equipment.
  • the marginal time estimator 122 determines the stoppage time of the combination that gives the highest expected value of the operating time as the marginal time.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of input data used in a third example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system 100 according to the embodiment.
  • the takt time As shown in FIG. 12, as input data, the takt time, the current number of products in progress, the current operating status, the maximum number of products in progress, the transfer time of products in progress between facilities, the restart time of facilities, and the restart of stop codes. It contains uptime (MTTR). Each of them is data for each facility or between facilities.
  • the spare time estimating unit 122 uses an estimation model in which at least one of the input data shown in FIG. 12 is used as an explanatory variable and the operating time is used as an objective variable.
  • the estimation model is, for example, a regression model based on Bayesian estimation, but is not limited to this.
  • the machine learning method is not particularly limited. For example, as a supervised learning method, a method using a classifier, a method using a support vector machine, a decision tree method, a deep convolutional neural network method, and the like can be used.
  • FIG. 13 is a matrix table showing an example of the result of the third example of the spare time estimation process by the maintenance work notification system 100 according to the present embodiment.
  • a plurality of facilities constituting the facility group 1 are arranged in the column direction (vertical axis), and a plurality of stop times are arranged in the row direction (horizontal axis).
  • An expected value of the operating time output from the estimation model is associated with each combination of equipment and downtime.
  • the spare time estimating unit 122 extracts the combination that gives the longest operating time from the matrix table.
  • the combination of "facility F” and “50 seconds” is the combination that results in the longest operating time. Therefore, "facility F” can be determined as the target facility, and "50 seconds” can be determined as the margin time Mt.
  • the spare time estimation unit 122 may determine multiple combinations of spare time and target equipment. For example, the spare time estimating unit 122 may select a plurality of combinations in descending order from the combination with the longest operating time, and assign priority to each. As a result, it is possible to notify a list of a plurality of target works together with their priority.
  • FIG. 14 is a sequence diagram showing the operation of the maintenance work notification system 100 according to this embodiment.
  • FIG. 15 is a flow chart showing the operation of the maintenance work notification system 100 according to this embodiment.
  • the storage device 110 stores the sensor data output from the facility group 1 as real-time data (S10).
  • Real-time data is stored in the equipment status database 113, for example.
  • Part of the sensor data may be stored in the product database 111 and the facility unique value database 112 as information and facility unique values related to products.
  • the spare time estimation unit 122 acquires the equipment state data from the equipment state database 113 of the storage device 110 (S11).
  • the facility status data includes at least the number of products in progress for each facility.
  • the facility status data further includes a status value (operating or stopped) for each facility.
  • the margin time estimating unit 122 determines whether or not at least one of a change in the number of products in progress and a stoppage of equipment has been detected (S12). If none of them are detected, that is, if a trigger for starting the margin time estimation process is not generated (No in S12), the process is repeated from step S10.
  • the spare time estimating unit 122 acquires equipment unique value data from the equipment unique value database 112 of the storage device 110 (S13). Then, the spare time estimation unit 122 estimates the spare time based on the equipment peculiar value and the equipment state (specifically, the number of products in progress) (S14). At this time, if an abnormal stoppage of the equipment has occurred, the spare time estimator 122 estimates the spare time further based on the stoppage factor. A specific flow of the margin time estimation process will be described later.
  • the executable work determination unit 123 acquires maintenance history data from the maintenance work history database 114 of the storage device 110, acquires maintenance schedule data from the maintenance schedule database 115, and generates a work list. For example, the executable work determination unit 123 determines a plurality of maintenance tasks to be performed based on the maintenance schedule data, and determines the work time for each determined maintenance task based on the maintenance history data. Note that the work list itself may be stored in the maintenance schedule database 115 of the storage device 110 .
  • the executable work determination unit 123 determines executable maintenance work based on the generated work list (S15). Specifically, the executable work determining unit 123 determines whether there is any maintenance work that can be performed within the estimated spare time. If there is no maintenance work that can be performed within the margin time (No in S15), the process is repeated from step S10. If there is one or more maintenance work that can be performed within the slack time, one of them is determined as the target work (Yes in S15). For example, the executable work determining unit 123 determines the maintenance work whose work time is equal to or less than the allowance time and which is the longest as the target work.
  • the determined target work may be two or more maintenance work.
  • the executable work determination unit 123 may determine a plurality of maintenance works as target work. At this time, a plurality of maintenance tasks that require the longest total work time may be determined.
  • the maintenance history data acquired by the executable work determination unit 123 is used, for example, to calculate work hours. If the work time is calculated in advance and stored in the maintenance schedule database 115, the executable work determination unit 123 does not need to acquire maintenance history data.
  • the executable work determination unit 123 notifies the input/output device 130 of the determined target work and target equipment (S16).
  • the input/output device 130 generates a notification screen for the worker based on the received notification and displays it on the display. This notifies the operator.
  • the workers will perform maintenance work according to the notification.
  • the worker inputs through the input/output device 130 that the notified maintenance work has been completed.
  • the processing device 120 waits until receiving a notification from the input/output device 130 (No in S17).
  • the maintenance schedule updating unit 124 updates the maintenance history and work list (S18). Specifically, the maintenance schedule update unit 124 registers the work time required for the target work, the worker who performed the target work, and the like in the maintenance work history database 114 of the storage device 110 . Also, the maintenance schedule update unit 124 deletes the target work from the work list of the maintenance schedule database 115 of the storage device 110 .
  • the above processing is repeatedly performed in real time while the equipment group 1 is in operation.
  • the time for temporary maintenance work can be secured based on the number of work in progress between facilities, the target work and the target facility are notified, so that the worker can promptly perform the maintenance work. Since the standby period of each facility is shortened and the periodical maintenance time is also shortened, the operation rate of the facility group 1 can be increased.
  • FIG. 16 is a flow chart showing pre-processing of the maintenance work notification system 100 according to the present embodiment.
  • the preprocessing shown in FIG. 16 is performed in relatively long-term cycles, such as once a month.
  • the timing of performing the pretreatment is not particularly limited, and may be performed once or multiple times a day or a week, or may be performed when a predetermined event such as equipment replacement occurs.
  • Period data is manufacturing log data for a predetermined period.
  • the manufacturing log data is stored in the product database 111, for example, and includes the product type, the number of products, the processing time per product, and the like for each processed product (in-process product).
  • the takt time estimation unit 121 generates a takt time estimation model by machine learning (S21).
  • the takt time estimation model is, for example, a learning model created for each piece of equipment and used to estimate the takt time of each piece of equipment.
  • the takt time estimation model is, for example, a regression model based on Bayesian estimation, but is not limited to this.
  • the machine learning method is not particularly limited. For example, as a supervised learning method, a method using a classifier, a method using a support vector machine, a decision tree method, a deep convolutional neural network method, and the like can be used.
  • the takt time estimation unit 121 evaluates the generated takt time estimation model (S22). Specifically, the takt time estimator 121 calculates the accuracy of the takt time estimated value by the takt time estimation model.
  • a model evaluation method a model evaluation method generally generated by machine learning is used.
  • the takt time estimating unit 121 returns to step S21 and modifies the takt time estimation model by changing parameters or adding learning data to be used. regenerate. Model generation and evaluation is repeated until an estimate of desired accuracy is obtained.
  • the takt time estimation unit 121 stores the generated takt time estimation model in the equipment unique value database 112 of the storage device 110 (S24). Note that the takt time for each facility may be stored in the storage device 110 instead of the estimation model.
  • the takt time estimation process is not limited to the machine learning method, and may be performed by statistical processing or the like.
  • FIG. 17 there are three examples, ie, the first to third examples, for the process of estimating the time to spare.
  • the marginal time estimation unit 122 estimates the marginal time using at least one of the first to third examples.
  • FIG. 17 is a flow chart showing an example of margin time estimation processing by the maintenance work notification system 100 according to the present embodiment.
  • FIG. 17 shows an example of using both the first example and the second example.
  • the marginal time estimation unit 122 performs the marginal time estimation process according to the first example (S31). That is, the margin time estimation unit 122 calculates the work-in-progress quantity Yx after X minutes based on the equation (1), and calculates the margin time Mt based on the calculated work-in-progress quantity Yx and the equation (2).
  • the process of estimating the spare time according to the second example is performed (S32). That is, the marginal time estimator 122 calculates the marginal time Mt based on the equation (3).
  • the margin time estimation unit 122 outputs the calculated margin time Mt to the executable work determination unit 123 (S33).
  • the margin time estimating unit 122 can switch the method of estimating the margin time Mt according to the presence or absence of abnormally stopped equipment.
  • the spare time estimation unit 122 may estimate the spare time based on the third example, as shown in FIG. FIG. 18 is a flow chart showing another example of the spare time estimation process by the maintenance work notification system 100 according to the present embodiment.
  • the spare time estimating unit 122 calculates the expected value of the operating time for each combination of equipment and stop time by performing machine learning (S41). Then, the margin time estimation unit 122 generates a matrix table as shown in FIG. 13 (S42). The spare time estimating unit 122 extracts a combination that gives the highest expected value of operating time from the matrix table (S43). Next, the spare time estimating unit 122 outputs the equipment and the time of the extracted combination as the target equipment and the target time, respectively (S44).
  • the margin time calculated in step S31 or S32 shown in FIG. 17 may be used as the combined stop time used for the calculation in step S41 of FIG.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of a notification screen by the maintenance work notification system 100 according to this embodiment.
  • Notification screen 200 is displayed on the display of input/output device 130 .
  • the notification screen 200 shows a list of multiple maintenance tasks to be notified to the worker.
  • the target equipment name of the maintenance work and the priority of the maintenance work are associated with each other.
  • the target equipment names function as selection buttons 201, 202, . . . , 2XX that can be selected by the operator. For example, when the worker selects the selection button 201, the input/output device 130 displays a detailed notification screen 300 shown in FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing an example of a detailed notification screen by the maintenance work notification system 100 according to this embodiment.
  • the detailed notification screen 300 includes the work start time, target equipment, and work content. By looking at the detailed notification screen 300, the worker can easily grasp what work should be done when and with which facility. Note that the contents included in the detailed notification screen 300 are not limited to these.
  • the detailed notification screen 300 may include a map showing the location of the target facility, work procedures, and the like.
  • the detailed notification screen 300 also includes a completion button 301 that can be selected by the worker.
  • the input/output device 130 outputs a completion notification indicating that the target work for the target equipment has been completed to the processing device 120.
  • FIG. Thereby, the completion of the maintenance work can be easily notified to the processing device 120, and the work list can be updated.
  • the notification screen displayed on the display is not limited to the examples shown in FIGS. If only one target work and one target facility are determined, the notification screen 200 shown in FIG. 19 may not be displayed. Also, even if there are multiple target works and multiple target facilities, the notification screen 200 displays the work content and work time instead of the selection buttons 201, 202, . good too.
  • the communication method between the devices described in the above embodiments is not particularly limited.
  • the wireless communication method is, for example, ZigBee (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), or short-range wireless communication such as wireless LAN (Local Area Network).
  • the wireless communication method may be communication via a wide area communication network such as the Internet.
  • wire communication may be performed between devices instead of wireless communication. Wired communication is, specifically, communication using power line communication (PLC: Power Line Communication) or wired LAN.
  • the processing executed by a specific processing unit may be executed by another processing unit.
  • the order of multiple processes may be changed, or multiple processes may be executed in parallel.
  • the distribution of the components of the maintenance work notification system to a plurality of devices is an example.
  • a component included in one device may be included in another device.
  • the maintenance work notification system may be implemented as a single device.
  • processing described in the above embodiments may be implemented by centralized processing using a single device (system), or may be implemented by distributed processing using a plurality of devices. good.
  • the number of processors executing the above program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.
  • all or part of the components such as the control unit may be configured with dedicated hardware, or implemented by executing a software program suitable for each component. good too.
  • Each component may be implemented by a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or processor reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a HDD (Hard Disk Drive) or semiconductor memory. good.
  • a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or processor reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a HDD (Hard Disk Drive) or semiconductor memory. good.
  • components such as the control unit may be configured with one or more electronic circuits.
  • Each of the one or more electronic circuits may be a general-purpose circuit or a dedicated circuit.
  • One or more electronic circuits may include, for example, a semiconductor device, an IC (Integrated Circuit), or an LSI (Large Scale Integration).
  • An IC or LSI may be integrated on one chip or may be integrated on a plurality of chips. Although they are called ICs or LSIs here, they may be called system LSIs, VLSIs (Very Large Scale Integration), or ULSIs (Ultra Large Scale Integration) depending on the degree of integration.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • general or specific aspects of the present disclosure may be implemented as a system, apparatus, method, integrated circuit, or computer program.
  • the computer program may be implemented by a computer-readable non-temporary recording medium such as an optical disc, HDD, or semiconductor memory.
  • any combination of systems, devices, methods, integrated circuits, computer programs and recording media may be implemented.
  • the present disclosure can be used as a maintenance work notification system that can increase the operating rate, and can be used, for example, in a management system for manufacturing equipment, a personnel management system for workers, a manufacturing system, and the like.
  • Maintenance work notification system 110 Storage device 111
  • Maintenance work history database 115 maintenance schedule database 120 processing device 121 tact time estimation unit 122 spare time estimation unit 123 executable work determination unit 124 maintenance schedule update unit 130 input/output device 200 notification screens 201 and 202 selection button 300 detailed notification screen 301 completion button

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Abstract

保守作業通知システム（１００）は、複数の設備を含み、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する設備群（１）における設備間の仕掛品の個数である仕掛数に基づいて、余裕時間を推定する余裕時間推定部（１２２）と、余裕時間推定部（１２２）によって推定された余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定する実行可能作業判断部（１２３）と、対象作業と対象作業が行われる対象設備とを通知する入出力装置（１３０）と、を備える。

Description

保守作業通知システム及び保守作業通知方法
　本開示は、保守作業通知システム及び保守作業通知方法に関する。
　特許文献１には、部品実装モジュールを多連結させて一基板に対する部品の実装処理を複数の部品実装モジュールによって分担して実行する多連結モジュール型表面実装装置が開示されている。この多連結モジュール型表面実装装置では、全ての部品実装モジュールが部品実装動作を完了させる実装完了時刻の経過を待つ待機時間を利用して、設備のメンテナンス処理を実行する。
特開２００８－１５３２９２号公報
　しかしながら、上記従来技術に対しては稼働率の向上のための改善の余地がある。
　そこで、本開示は、稼働率を向上させることができる保守作業通知システム及び保守作業通知方法を提供する。
　本開示の一態様に係る保守作業通知システムは、複数の設備を含み、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する設備群における設備間の仕掛品の個数である仕掛数に基づいて、余裕時間を推定する推定部と、前記推定部によって推定された余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定する決定部と、前記対象作業と前記対象作業が行われる対象設備とを通知する通知部と、を備える。
　本開示の一態様に係る保守作業通知方法は、複数の設備を含み、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する設備群における設備間の仕掛品の個数である仕掛数に基づいて、余裕時間を推定するステップと、推定された余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定するステップと、前記対象作業と前記対象作業が行われる対象設備とを通知するステップと、を含む。
　また、本開示の一態様は、上記保守作業通知方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。あるいは、本開示の一態様は、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現することもできる。
　本開示によれば、稼働率を向上させることができる。
図１は、実施の形態に係る保守作業通知システムの適用対象となる設備群の一例を示す図である。 図２は、設備群に対して行われる予定の保守作業のリストの一例を示す図である。 図３は、実施の形態に係る保守作業通知システムが適用されない場合の、タクト差がある設備の稼働状況、仕掛数及び累積生産数の一例を示す図である。 図４は、実施の形態に係る保守作業通知システムが適用された場合の、タクト差がある設備の稼働状況、仕掛数及び累積生産数の一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る保守作業通知システムの構成図である。 図６は、実施の形態に係る保守作業通知システムの機能構成を示すブロック図である。 図７は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の第１例において使用される主なパラメータを説明するための図である。 図８は、設備間のタクト差と仕掛数との関係を説明するための図である。 図９は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の第１例において算出される余裕時間の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の第２例において使用される主なパラメータを説明するための図である。 図１１は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の第３例において想定される状況を説明するための図である。 図１２は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の第３例に使用される入力データの一例を示す図である。 図１３は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の第３例の結果の一例を示すマトリクス表である。 図１４は、実施の形態に係る保守作業通知システムの動作を示すシーケンス図である。 図１５は、実施の形態に係る保守作業通知システムの動作を示すフローチャートである。 図１６は、実施の形態に係る保守作業通知システムの事前処理を示すフローチャートである。 図１７は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の別の一例を示すフローチャートである。 図１９は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる通知画面の一例を示す図である。 図２０は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる詳細通知画面の一例を示す図である。
　（本開示の概要）
　本開示の一態様に係る保守作業通知システムは、複数の設備を含み、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する設備群における設備間の仕掛品の個数である仕掛数に基づいて、余裕時間を推定する推定部と、前記推定部によって推定された余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定する決定部と、前記対象作業と前記対象作業が行われる対象設備とを通知する通知部と、を備える。
　設備間の仕掛品は、主に、設備間のタクト差に起因して発生する。仕掛数が所定数を超えると、「チョコ停」と称される短期間の設備の待機（一時的な停止）が発生する。本態様に係る保守作業通知システムによれば、余裕時間の推定に仕掛数を利用する。
　余裕時間は、例えば、製品の生産数に与える影響が少なくて済む時間であり、設備の保守（メンテナンス）に利用できる時間である。余裕時間内に実行可能な保守作業と対象設備とが通知されるので、作業員が速やかに保守作業を行うことができる。例えば、設備群の定期メンテナンスで予定していた保守作業を、余裕時間を利用して前もって行うことができる。このため、定期メンテナンスの時間を短縮化でき、稼働時間を長くすることができる。このように、短期間の待機が抑制され、かつ、余裕時間を利用して効率良く保守作業を行うことができるので、設備群の稼働率を高めることができる。また、設備群の稼働状況に応じて動的に変化する仕掛数を利用するので、設備群の稼働状況の変化に応じて保守作業の通知を適切に行うことができる。
　また、例えば、前記決定部は、実行済みでない複数の保守作業と保守作業毎の作業時間とを示す作業リストを参照して前記対象作業を決定してもよい。
　これにより、作業員に必要な保守作業を漏れなく効率良く行わせることができる。
　また、例えば、前記決定部は、前記複数の保守作業のうち、作業時間が前記余裕時間以下で、かつ、前記設備群の稼働時間が最も長くなる保守作業を前記対象作業として決定してもよい。
　これにより、設備群の稼働時間が最も長くなるので、設備群の稼働率を更に高めることができる。
　一例として、前記決定部は、前記複数の保守作業のうち、作業時間が前記余裕時間以下で、かつ、最も長い保守作業を前記対象作業として決定してもよい。これにより、結果として、設備群の稼働時間が最も長くなる保守作業を対象作業として決定することができる。この場合、所要時間が長い保守作業を余裕時間に行わせることで、定期メンテナンスの時間をより短くすることができる。定期メンテナンスの時間が短くなることで、設備群の稼働率を更に高めることができる。
　また、例えば、前記対象作業が完了した場合に、前記対象作業が実行済みの作業となるように前記作業リストを更新する更新部をさらに備えてもよい。
　これにより、実行済みの保守作業が再通知されることを避けることができる。
　また、例えば、前記推定部は、前記仕掛数の変動、又は、前記複数の設備の少なくとも１つの停止が検知された場合に、前記余裕時間を推定してもよい。
　設備群では、一の設備の停止が他の設備にも影響を与える場合がある。つまり、他の設備も停止させる必要が生じる場合があり、この停止期間を利用して保守作業が可能となる場合がある。このため、仕掛数の増減又は設備の停止が検知された場合に余裕時間を推定することで、余裕時間の推定精度を高めることができ、稼働率の向上に貢献することができる。
　また、例えば、前記複数の設備は、第１設備と、前記第１設備の次に工程を実行する第２設備と、を含み、前記推定部は、前記第１設備と前記第２設備との間の第１時刻における仕掛数である第１仕掛数を取得し、前記第１仕掛数と、前記第１設備及び前記第２設備の各々のタクトタイムと、に基づいて、前記第１設備と前記第２設備との間の、前記第１時刻より後の第２時刻における仕掛数である第２仕掛数を算出し、前記第２仕掛数と、前記第１設備及び前記第２設備の各々のタクトタイムと、に基づいて、前記第１設備と前記第２時刻との間の仕掛品がなくなって前記第１設備が再稼働するまでの時間を、前記余裕時間として算出してもよい。
　これにより、未来（例えば、数分後）の仕掛数に基づいて余裕時間を推定することにより、即座に保守作業を開始しなければならない状況を避け、保守作業の開始までに作業員の移動などの作業準備の時間を確保することができる。余裕を持って保守作業を行うことができるので、保守作業の正確性も増し、稼働率の向上に貢献することができる。
　また、例えば、前記複数の設備は、第１設備と、前記第１設備の次に工程を実行する第２設備と、を含み、前記推定部は、前記第２設備の停止が検知された場合に、前記第１設備と前記第２設備との間の仕掛数である第１仕掛数を取得し、前記第１仕掛数と、前記第１設備及び前記第２設備の各々のタクトタイムと、前記第２設備の平均復旧時間と、に基づいて、前記第１設備と前記第２設備との間の仕掛品がなくなって前記第１設備が再稼働するまでの時間を、前記余裕時間として算出してもよい。
　これにより、他の設備の停止時間を有効に利用して、設備の保守作業を行うことができ、稼働率を高めることができる。
　また、例えば、前記推定部は、前記第１設備から前記第２設備まで仕掛品が移動するのに要する時間にさらに基づいて前記余裕時間を算出してもよい。
　これにより、設備間の仕掛品の移動時間を考慮することで、余裕時間の推定精度を高めることができ、稼働率の向上に貢献することができる。
　また、例えば、前記推定部は、前記第１設備の再稼働に要する時間にさらに基づいて前記余裕時間を算出してもよい。
　これにより、設備の再稼働に要する時間を考慮することで、余裕時間の推定精度を高めることができ、稼働率の向上に貢献することができる。
　また、例えば、前記推定部は、機械学習を用いて前記余裕時間を推定してもよい。
　これにより、機械学習によって余裕時間の推定精度を高めることができ、稼働率の向上に貢献することができる。例えば、多数の設備間の影響を機械学習によってモデル化することで、保守作業のために一の設備を停止させた場合の他の設備への影響を精度良く把握することができる。
　また、例えば、前記推定部は、機械学習を用いて、前記複数の設備と各設備の１以上の停止時間との組み合わせ毎に、各設備の稼働時間の期待値を算出し、前記稼働時間の期待値が最も高くなる組み合わせの停止時間を前記余裕時間として決定し、前記通知部は、前記稼働時間の期待値が最も高くなる組み合わせの設備を前記対象設備として通知してもよい。
　これにより、稼働率を更に向上させることができる。
　また、本開示の一態様に係る保守作業通知方法は、複数の設備を含み、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する設備群における設備間の仕掛品の個数である仕掛数に基づいて、余裕時間を推定するステップと、推定された余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定するステップと、前記対象作業と前記対象作業が行われる対象設備とを通知するステップと、を含む。
　これにより、上述した保守作業通知システムと同様に、設備群の稼働率を高めることができる。
　また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記一態様に係る保守作業通知方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
　これにより、上述した保守作業通知システムと同様に、設備群の稼働率を高めることができる。
　以下では、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
　（実施の形態）
　［１．設備群］
　まず、実施の形態に係る保守作業通知システムの適用対象となる設備群について、図１を用いて説明する。
　図１は、実施の形態に係る保守作業通知システムの適用対象となる設備群１を示す図である。図１に示されるように、設備群１は、複数の設備１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、…、１０ｘを含む。設備群１は、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する。設備群１は、例えば部品実装システム、部品組立システムなどである。各設備は、部品実装機、組立装置、検査装置などである。
　設備１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、…、１０ｘは、この順で連結されて１つの生産ラインを構成している。設備１０ａが最初の設備であり、設備１０ｘが最後の設備である。１つの製品は、設備１０ａから設備１０ｘまで、この順で各設備が所定の工程を実行することによって製造される。
　各設備は、例えば、設備間に配置された搬送装置（図示せず）を介して連結されている。搬送装置は、一の設備で所定の工程が実行された後の仕掛品を次の設備に搬送する。搬送装置は、例えばベルトコンベアであるが、ロボットアーム又は自律移動ロボットなどであってもよい。設備群１に含まれる設備の連結数は、２以上であり、一例として４０以上であるが、これに限定されない。
　図１に示されるように、設備間には、仕掛品置き場２０ａ、２０ｂ及び２０ｃが設けられている。仕掛品置き場２０ａは、設備１０ａから出力される仕掛品３０ａを保管するスペースである。仕掛品置き場２０ｂは、設備１０ｂから出力される仕掛品３０ｂを保管するスペースである。仕掛品置き場２０ｃは、設備１０ｃから出力される仕掛品３０ｃを保管するスペースである。図１には示されていないが、設備１０ｘの手前にも仕掛品置き場が設けられている。
　仕掛品置き場２０ａ、２０ｂ及び２０ｃはそれぞれ、保管できる仕掛品の個数（＝仕掛数）に限度がある。すなわち、仕掛品置き場毎に、最大仕掛数が定められている。各仕掛品置き場の最大仕掛数は、互いに同じでもよく、異なっていてもよい。最大仕掛数は、１又は複数であるが、０であってもよい。すなわち、仕掛品置き場が設けられていない設備間が存在してもよい。
　以上のように構成された設備群１では、各設備の保守作業が重要である。各設備に必要な保守作業を効率良く行うことで、設備群１の稼働率を高めることができる。
　図２は、設備群１に対して行われる予定の保守作業のリスト（以下、作業リストと記載）の一例を示す図である。作業リストは、実行済みでない複数の保守作業と、保守作業毎の作業時間とを示している。作業リストは、設備群１の管理者などによって予め生成される。作業時間は、例えば、過去の保守作業の実行履歴などに基づいて決定することができる。
　図２に示される作業リストでは、保守作業の重要性に応じて、「最低限のメンテナンス」リストと、「品質改善メンテナンス」リストと、に分類されている。「最低限のメンテナンス」リストは、必ず行う必要がある保守作業の一覧を示している。「品質改善メンテナンス」リストは、製品の品質改善のためには行った方がよい保守作業の一覧を示している。なお、このような重要性に応じた分類は行われていなくてもよい。
　図２に示されるように、作業リストでは、保守作業の対象設備と、保守作業の内容と、保守作業に要する作業時間と、が対応付けられて一覧化されている。例えば、最上段の「設備Ａ　清掃　５分」は、対象設備である「設備Ａ」（すなわち、図１の設備１０ａ）に対して、「清掃」という保守作業を「５分」で行うことを示している。
　図２では、１日に行うべき作業リストを示しているが、作業リストが対象とする期間は１日に限定されない。作業リストは、１時間以内に行うべき保守作業を示してもよく、１週間又は１ヶ月に行うべき保守作業を示してもよい。
　［２．設備群の稼働率］
　続いて、本実施の形態に係る保守作業通知システムの適用の有無による設備群１の稼働率について例を挙げて説明する。
　［２－１．適用がない場合］
　図３は、本実施の形態に係る保守作業通知システムが適用されない場合の、タクト差がある設備の稼働状況、仕掛数及び累積生産数の一例を示す図である。図３では、簡単のため、連結された２台の設備Ａ及びＢによって製品が生産される例を示している。設備Ｂは、設備Ａの直後の設備である。すなわち、設備Ｂは、設備Ａから出力される仕掛品を処理する。これらは、後述する図４についても同様である。
　設備Ａと設備Ｂとでは、タクトタイムに差がある。タクトタイム（単に“タクト”とも呼ばれる）は、設備が１つの仕掛品の処理にかける時間である。本実施の形態では、タクトタイムは、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）による機械学習により設備毎に推定することができる。
　図３に示される例では、設備ＡのタクトタイムＴａが設備ＢのタクトタイムＴｂよりも短い。このため、設備Ａ及びＢが正常に稼働している場合、設備Ａと設備Ｂとの間には、仕掛品が徐々に蓄積されるので、設備Ａ－Ｂ間の仕掛数が単調増加する。
　上述したように、仕掛品を保管できる個数には限度があるため、設備Ａ－Ｂ間の仕掛数が最大仕掛数Ｙｍａｘに達した場合（時刻ｔ１）、設備Ａには、設備Ｂの処理待ち時間が発生する。設備Ｂが仕掛品を処理して仕掛品置き場に余裕ができると、設備Ａは、再び処理を行って仕掛品を出力するが、タクト差により比較的短期間で設備Ａ－Ｂ間の仕掛数が再び最大仕掛数Ｙｍａｘに達し、待機する。このように、時刻ｔ１以降、設備Ａは、短期間の待機（いわゆる“チョコ停”）と稼働とを繰り返す。時刻ｔ１以降のＡ－Ｂ間仕掛数は、ほぼ一定で保たれる。
　図３では、時刻ｔ２において設備Ｂが所定の要因で停止している。設備Ｂの停止によって、設備Ａ－Ｂ間の仕掛品を設備Ｂが処理できなくなるので、設備Ａも、設備Ｂが再稼働して、設備Ａ－Ｂ間の仕掛数が減少するまで待機することになる。時刻ｔ３において、設備Ｂが再稼働し、設備Ａ－Ｂ間の仕掛品を処理することによって仕掛数が減少する。このとき、設備Ａは、仕掛数が一定以上減少するまで待機した後、時刻ｔ４で再稼働する。
　その後、時刻ｔ５で設備Ａは、定期メンテナンスのために停止する。定期メンテナンスでは、図２に示される作業リストで示される複数の保守作業を行う。例えば、図３に示されるように、メンテナンスＡ～Ｄの４つを行い、少なくともＷ＋Ｘ＋Ｙ＋Ｚ秒の時間が必要となる。
　設備Ａの定期メンテナンスが行われている期間、設備Ｂは、設備Ａ－Ｂ間の仕掛品の処理を行う。時刻ｔ６で設備Ａ－Ｂ間の仕掛数が０となり、設備Ｂも停止する。
　累積生産数は、設備Ｂの稼働中は単調増加し、設備Ｂの停止中は増加せずに一定のままである。図３に示される例では、最終的に時刻ｔ７で、累積生産数がＺ１個となる。
　以上のように、図３に示される例では、設備Ａには設備Ｂのための待機時間が発生している。また、設備Ｂは、設備Ａが定期メンテナンス中には停止せざるを得ない。このように、設備Ａ及びＢのいずれも十分な稼働時間を確保できておらず、設備群１の稼働率が低いという問題がある。
　［２－２．適用がある場合］
　図４は、本実施の形態に係る保守作業通知システムが適用される場合の、タクト差がある設備の稼働状況、仕掛数及び累積生産数の一例を示す図である。なお、図４に示される設備Ａ及びＢの各々のタクトタイム、並びに、設備間の最大仕掛数などの各種条件は、図３に示した例と同じである。
　詳細については後述するが、本実施の形態に係る保守作業通知システムは、設備間の仕掛数に基づいて余裕時間を推定する。余裕時間は、製品の生産数に与える影響が少ない時間であり、設備の保守作業（メンテナンス）に利用できる時間である。余裕時間内に実行可能な保守作業と対象設備とが通知されるので、作業員が速やかに保守作業を行うことができ、稼働率を高めることができる。
　具体的には、図４に示されるように、保守作業通知システム１００が適用される場合、設備Ａの短期間の待機（いわゆる“チョコ停”）が生じないように、臨時メンテナンス用の時間を定期メンテナンスよりも前に確保する。例えば、時刻ｔ１では設備Ａの待機が必要であったが、当該待機期間を臨時の保守期間（例えば、メンテナンスＡを実行）として時刻ｔ１１まで確保する。この期間には、設備Ｂが仕掛品の処理を行うので、設備Ａ－Ｂ間の仕掛数は次第に減少し、仕掛品置き場に余裕ができる。このため、時刻ｔ１１から設備Ａが再稼働したとしても、最大仕掛数Ｙｍａｘに到達するまでの時間が長く確保される。
　同様に、設備Ｂの停止に起因する時刻ｔ２からｔ４までの期間、及び、時刻ｔ１２からｔ１３までの期間をそれぞれ、臨時の保守期間（それぞれ例えば、メンテナンスＢ及びＣを実行）として確保することができる。これにより、定期メンテナンスで行うべき保守作業が少なくなるので、定期メンテナンスの開始を時刻ｔ１４に遅らせることができる。
　このように、設備Ａの待機時間が少なくなり、かつ、定期メンテナンスの時間も短くすることができる。このため、設備Ｂの停止が生じないようにすることができ、稼働率を高めることができる。例えば、図４に示される例では、最終的に時刻ｔ７で、累積生産数がＺ２個となり、図３の例のＺ１個よりも多くなる。
　本実施の形態に係る保守作業通知システムは、図４に示される臨時の保守作業を行うための余裕期間を仕掛数に基づいて推定することで、短期間の待機の発生を抑制することができる。また、設備群１の定期メンテナンスで予定していた保守作業を、余裕時間を利用して前もって行うことができる。このため、定期メンテナンスの時間を短縮化でき、稼働時間を長くすることができる。このように、短期間の待機が抑制され、かつ、余裕時間を利用して効率良く保守作業を行うことができるので、設備群の稼働率を高めることができる。
　［３．構成］
　以下では、本実施の形態に係る保守作業通知システムの構成について、図５及び図６を用いて説明する。
　図５は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００の構成図である。図６は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００の機能構成を示すブロック図である。
　図５に示されるように、保守作業通知システム１００は、設備群１と、記憶装置１１０と、処理装置１２０と、入出力装置１３０と、を備える。設備群１、記憶装置１１０、処理装置１２０及び入出力装置１３０は、ネットワークを介して通信可能に接続されている。各装置間の通信は、有線及び／又は無線を介して行われる。
　設備群１は、図１に示したとおり、複数の設備を含んでいる。また、図示されていないが、設備群１は、複数のセンサを含んでいる。複数のセンサは、各設備、及び、各設備間の搬送装置などに設けられており、設備の稼働状態、仕掛数などを計測する。各センサが計測により得たセンサデータ（計測値）は、記憶装置１１０に保存される。
　［３－１．記憶装置］
　記憶装置１１０は、処理装置１２０による演算処理に使用されるデータを記憶する。記憶装置１１０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＤＤ（Solid State Drive）などの不揮発性記憶装置である。
　図６に示されるように、記憶装置１１０は、製品データベース１１１と、設備固有値データベース１１２と、設備状態データベース１１３と、保守作業履歴データベース１１４と、保守予定データベース１１５と、を記憶する。
　製品データベース１１１は、設備群１によって製造される製品に関わる情報を蓄積するデータベースである。具体的には、製品データベース１１１は、設備群１に含まれる設備毎に、仕掛品の品種、個数及び処理時間を記憶する。品種、個数及び処理時間はそれぞれ、対応する設備に設けられたセンサによって取得される。
　設備固有値データベース１１２は、設備群１に含まれる設備毎の固有値（以下、設備固有値と記載）を蓄積するデータベースである。設備固有値は、設備毎に予め定められた固有値である。具体的には、設備固有値は、対象設備のタクトタイム、対象設備とその直後の設備との間の最大仕掛数、対象設備とその直後の設備との間の仕掛品の移動時間、対象設備の再稼働に要する準備時間（再稼働時間）、及び、対象設備に生じうる異常（エラー）毎の平均復旧時間（ＭＴＴＲ：Mean Time To Repair）などである。
　タクトタイムは、ＡＩによる機械学習によって得られる。最大仕掛数は、設備の設置時に設定される値である。移動時間、再稼働時間及びＭＴＴＲはそれぞれ、センサによる計測値に基づいて算出される値である。これらの設備固有値は、リアルタイムに変化する値ではなく、長期間（例えば、１日～数ヶ月）に亘って変化しない値である。設備固有値は、設備群１の構成が変更された場合（例えば、設備の入れ替えなど）に更新されてもよい。ここでは、５種類の設備固有値を用いる例を示しているが、設備固有値の種類及び数は、特に限定されない。例えば、設備固有値には、移動時間、再稼働時間及びＭＴＴＲは含まれていなくてもよい。
　設備状態データベース１１３は、設備群１に含まれる設備毎の状態情報を蓄積するデータベースである。状態情報は、設備毎に、その状態に応じてリアルタイムに変化しうる情報である。具体的には、状態情報は、対象設備の記録時刻、対象設備とその直後の設備との間の仕掛数、及び、設備の状態値（稼働か停止か）などである。記録時刻、仕掛数及び状態値はそれぞれ、センサによる計測によって得られる。なお、記録時刻とは、仕掛数の変動及び異常による停止などのトリガが発生した時刻である。ここでは、３種類の状態情報を用いる例を示しているが、状態情報には仕掛数が含まれていればよく、状態情報の種類及び数は、特に限定されない。
　保守作業履歴データベース１１４は、過去に行われた保守作業の履歴データを蓄積するデータベースである。履歴データは、設備群１に含まれる設備毎に、保守作業の実行履歴情報を含んでいる。具体的には、実行履歴情報は、保守作業の作業時間、保守作業を実行した者（実行者）、及び、保守作業を行いうる者（人員情報）などを含む。作業時間、実行者及び人員情報は、入出力装置１３０を介して得られる。
　保守予定データベース１１５は、保守作業の予定データを蓄積するデータベースである。予定データは、保守作業の計画に基づいて生成され、具体的には、図２に示される作業リストを含んでいる。予定データは、処理装置１２０に付随する入力装置又は入出力装置１３０を介して設備群１の管理者又は作業者が入力することで得られる。
　［３－２．処理装置］
　処理装置１２０は、保守作業通知システム１００の主な処理を行う演算装置である。処理装置１２０は、例えば、プロセッサ及びメモリを備えるコンピュータ機器である。プロセッサが、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、所定の処理を実行する。なお、処理装置１２０が実行する処理の少なくとも一部は、専用回路によって実行されてもよい。
　また、処理装置１２０には、システムの管理者などのユーザから所定の入力を受け付ける入力装置、及び、処理結果を出力する出力装置が接続されていてもよい。入力装置としては、マウス、キーボード、マイクロフォン、タッチパネルなどの各種入力装置を利用可能である。また、出力装置としては、表示装置、音声出力装置などの各種出力装置を利用可能である。入力装置と出力装置とは、例えばタッチパネルディスプレイのように一体化されていてもよい。
　図６に示されるように、処理装置１２０は、タクトタイム推定部１２１と、余裕時間推定部１２２と、実行可能作業判断部１２３と、保守予定更新部１２４と、を備える。
　タクトタイム推定部１２１は、設備毎のタクトタイムを推定する。具体的には、タクトタイム推定部１２１は、製造ログデータを用いてＡＩによる機械学習を行うことによって、各設備のタクトタイムを推定する。タクトタイムは、対象設備に割り当てられた工程を１つの仕掛品に対して行うのに要する平均的な時間である。
　余裕時間推定部１２２は、設備間の仕掛数に基づいて余裕時間を推定する。本実施の形態では、余裕時間推定部１２２は、仕掛数の変動、又は、設備群１に含まれる複数の設備の少なくとも１つの停止が検知された場合に、余裕時間を推定する。すなわち、仕掛数の変動又は設備の停止は、余裕時間の推定を行うトリガである。余裕時間の具体的な推定方法については、後で説明する。
　実行可能作業判断部１２３は、余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定する決定部の一例である。実行可能作業判断部１２３は、保守予定データベース１１５に記憶された作業リストを参照して対象作業を決定する。例えば、実行可能作業判断部１２３は、作業リストが示す複数の保守作業のうち、作業時間が余裕時間以下で、かつ、設備群１の稼働時間が最も長くなる保守作業を対象作業として決定する。設備群１の稼働時間が最も長くなる保守作業は、例えば、作業リストが示す複数の保守作業のうち、作業時間が余裕時間以下で、かつ、最も長い保守作業である。
　保守予定更新部１２４は、対象作業が完了した場合に、対象作業が実行済みの作業となるように作業リストを更新する。対象作業の完了は、入出力装置１３０によって入力された情報に基づいて判別される。
　例えば、保守予定更新部１２４は、対象作業が完了した場合に、作業リストから対象作業を削除する。あるいは、作業リストには、作業内容毎に、実行済みか否かを示すフラグ情報が対応付けられていてもよい。保守予定更新部１２４は、対象作業が完了した場合に、当該フラグ情報を実行済みに変更してもよい。
　本実施の形態では、保守予定更新部１２４は、保守作業履歴データベース１１４の内容も更新する。具体的には、保守予定更新部１２４は、対象作業を実行済みの作業として保守作業履歴データベース１１４に記録する。
　［３－３．入出力装置］
　入出力装置１３０は、例えば、保守作業を行う作業員が所持する携帯端末である。具体的には、入出力装置１３０は、タブレット端末又はスマートフォンなどである。入出力装置１３０が持ち運び可能であることにより、作業員への通知、及び、作業員からの入力をスムーズに効率良く行うことができる。
　入出力装置１３０は、対象作業と対象作業が行われる対象設備とを通知する通知部の一例である。入出力装置１３０は、対象作業の開始時刻又は開始までの時間をさらに通知してもよい。具体的には、入出力装置１３０は、画像又は映像を表示するタッチパネルディスプレイを備える。入出力装置１３０は、実行可能作業判断部１２３によって決定された対象作業と、対象設備とを示す通知画面（通知画像）を生成してタッチパネルディスプレイに表示する。通知画面の具体例については後で説明する。
　また、入出力装置１３０は、作業員からの入力を受け付ける。具体的には、入出力装置１３０は、作業員が操作可能なＧＵＩ（Graphical User Interface）オブジェクトを含む入力画面（入力画像）を生成してタッチパネルディスプレイに表示する。入出力装置１３０は、入力画面を介した操作を受け付け、受け付けた内容を示す情報を保守予定更新部１２４に送信する。
　通知は、ディスプレイに表示される画像によって視覚的に行われるが、これに限定されない。入出力装置１３０は、スピーカ及び／又はバイブレータを備えてもよい。これにより、通知は、スピーカから出力される音声によって聴覚的に行われてもよい。また、バイブレーションなども併用されてもよい。また、入出力装置１３０は、マイクロフォンを備え、音声による入力を受け付けてもよい。
　入出力装置１３０は、複数台設けられていてもよい。例えば、複数の作業員が存在する場合には、作業員毎に入出力装置１３０が設けられている。これにより、作業員への通知、及び、作業員からの入力をスムーズに効率良く行うことができ、保守作業をより効率良く行わせることができる。
　なお、例えば、入出力装置１３０は、入力機能と通知機能とでそれぞれ分離した２以上の装置によって実現されてもよい。例えば、設備群１が配置された工場内の大型モニタなどによって、通知を行う表示装置が実現されてもよい。また、設備群１に含まれる各設備に、保守作業の完了を入力する物理ボタン又はタッチパネルが設けられていてもよい。このように、入出力装置１３０は、携帯端末ではなく、据え置き型の端末装置であってもよい。
　また、保守作業通知システム１００の構成は、図５に示される例に限定されない。例えば、記憶装置１１０、処理装置１２０及び入出力装置１３０は、一体化された１つの装置であってもよい。また、例えば、処理装置１２０は、タクトタイム推定部１２１及び保守予定更新部１２４を備えていなくてもよい。
　［４．余裕時間の推定処理］
　続いて、余裕時間の推定処理の具体例について説明する。
　［４－１．第１例］
　まず、仕掛数の変動が生じた場合に行われる余裕時間の推定処理について、図７～図９を用いて説明する。
　図７は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００による余裕時間の推定処理の第１例において使用される主なパラメータを説明するための図である。なお、図３及び図４と同様に、簡単のため、連結された２台の設備Ａ及びＢによって製品が生産される例を示している。
　設備Ａは、第１設備の一例である。設備Ｂは、第１設備の次に工程を実行する第２設備の一例である。具体的には、設備Ｂは、設備Ａの直後の設備である。すなわち、設備Ｂは、設備Ａから出力される仕掛品を処理する。
　図７に示されるように、設備ＡのタクトタイムをＴａとし、設備ＢのタクトタイムをＴｂとする。Ｔａ及びＴｂは、タクトタイム推定部１２１によって推定され、設備固有値データベース１１２に記憶されている。また、仕掛品の移動時間をＴｍとし、設備Ａの再稼働に要する時間をＴｒとする。Ｔｍ及びＴｒはいずれも、設備固有値として、設備固有値データベース１１２に記憶されている。
　第１例では、余裕時間推定部１２２は、現在の仕掛数Ｙを取得する。ここで、現在は、第１時刻の一例であり、仕掛数Ｙは、第１仕掛数の一例である。「現在」とは、余裕時間の推定を行うタイミングに相当し、具体的には、設備状態データベース１１３に記憶された設備Ａ－Ｂ間の仕掛数の最新の値を取得した時刻である。
　余裕時間推定部１２２は、Ｙ、Ｔａ及びＴｂを用いて、以下の式（１）に基づいて、Ｘ分後の仕掛数Ｙｘを算出する。ここで、Ｘ分後は、第１時刻より後の第２時刻の一例であり、仕掛数Ｙｘは、第２仕掛数の一例である。
　（１）　Ｙｘ＝Ｙ＋ｉｎｔ｛ａｂｓ（Ｔｂ－Ｔａ）×Ｘ／Ｔａ｝
　なお、ｉｎｔ｛　｝は、｛　｝内の数値の整数値を返す関数である。ａｂｓ（　）は、（　）内の数値の絶対値を返す関数である。
　次に、余裕時間推定部１２２は、Ｙｘ、Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｍ及びＴｒを用いて、以下の式（２）に基づいて、余裕時間Ｍｔを算出する。
　（２）　Ｍｔ＝Ｙｘ×Ｔｂ－（Ｔｒ＋Ｔａ＋Ｔｍ）
　式（２）では、余裕時間Ｍｔを、設備Ａ－Ｂ間の仕掛品がなくなって設備Ａが再稼働するまでの時間とみなしている。式（２）の右辺のＹｘ×Ｔｂは、仕掛品を全て処理するまでの時間である。また、Ｔｒ＋Ｔａ＋Ｔｍは、設備Ａを再稼働してから最初の仕掛品が設備Ｂに到達するまでの時間である。なお、再稼働時間Ｔｒ及び移動時間Ｔｍは、タクトタイムに比べて十分に小さい場合などもあり得るので、省略されてもよい。
　算出される余裕時間Ｍｔは、現在からＸ分後に設備Ａを停止させた場合に、生産性を低下させずに設備Ａを停止しておける時間である。なお、仕掛数Ｙｘが最大仕掛数Ｙｍａｘを超えた場合、余裕時間推定部１２２は、式（２）におけるＹｘをＹｍａｘに置き換えることで余裕時間Ｍｔを算出する。この場合、Ｘ分後に至るまでに、仕掛数Ｙが最大仕掛数Ｙｍａｘに達するので、設備Ａの待機が発生しうる。
　仕掛数Ｙｘが最大仕掛数Ｙｍａｘを超えた場合、余裕時間推定部１２２は、Ｘの値を小さい値に変更してＹｘ及びＭｔを再算出してもよい。あるいは、余裕時間推定部１２２は、式（１）におけるＹｘをＹｍａｘに置き換え、Ｘを変数としてＸを算出してもよい。すなわち、仕掛数Ｙが最大仕掛数Ｙｍａｘに一致するまでの時間Ｘを算出したうえで、余裕時間Ｍｔを算出してもよい。これにより、設備Ａの待機を発生しないようにすることができる。
　なお、予め定められた又は算出された時間Ｘは、保守作業の開始までの時間とみなすことができる。このため、余裕時間推定部１２２は、現在時刻とＸとに基づいて、保守作業の開始時刻を算出することができる。
　以下では、具体的な数値を例に挙げて余裕時間Ｍｔの算出例を説明する。
　図８は、設備間のタクト差と仕掛数との関係を説明するための図である。図９は、実施の形態に係る保守作業通知システムによる余裕時間の推定処理の第１例において算出される余裕時間の一例を示す図である。
　図８及び図９では、設備ＡのタクトタイムＴａ＝１．０秒、設備ＢのタクトタイムＴｂ＝２．０秒、設備Ａの再稼働時間Ｔｒ＝５．０秒、設備Ａ－Ｂ間の仕掛品の移動時間Ｔｍ＝２．０秒としている。また、設備Ａ－Ｂ間の最大仕掛数Ｙｍａｘ＝３０個としている。
　図８に示されるように、設備Ａ及びＢの両方が正常に動作している場合、設備Ａ及びＢのタクト差により、設備Ａ－Ｂ間の仕掛数Ｙが２秒に１個ずつ増加する。仕掛数Ｙが最大仕掛数Ｙｍａｘに一致すると、設備Ａに一時的な待機が発生する。以降、設備Ａは、生産と一時的な待機とを繰り返す。これは、図３を用いて説明した状況と同じである。仕掛数Ｙが最大仕掛数Ｙｍａｘになるタイミング、又は、このタイミングより前に臨時メンテナンスのための余裕時間を確保することによって、設備Ａ及びＢの稼働率を高めることができる。
　図９に示されるように、設備Ａが臨時メンテナンスのために停止している場合、仕掛数Ｙは、２秒に１個ずつ減少する。仕掛数Ｙが残り４個（すなわち、仕掛数Ｙが０になるまで残り８秒）になったタイミングで、設備Ａが５秒かけて再稼働する。仕掛数Ｙが０になるまで残り３秒から設備Ａは再生産を開始し、仕掛品を出力する。仕掛品の移動には２秒かかるため、仕掛数Ｙが０になって設備Ｂが待機状態になる前に、再生産後の仕掛品が設備Ｂに到達し、設備Ｂは処理を継続して行うことができる。
　このように、設備Ａ及びＢのいずれにも待機が発生せず、かつ、保守時間を最長で確保するためには、仕掛数Ｙが最大仕掛数Ｙｍａｘになるタイミングで保守作業に入り、仕掛数が０になるタイミングで再稼働後の最初の仕掛数が設備Ｂに到達すればよい。この場合の保守作業に利用できる余裕時間Ｍｔは、仕掛数Ｙが最大仕掛数Ｙｍａｘ＝３０となった場合であるので、式（２）に基づいて、３０×２．０－（５．０＋１．０＋２．０）＝５２秒となる。
　［４－２．第２例］
　次に、設備の停止が検知された場合に行われる余裕時間の推定処理について、図１０を用いて説明する。なお、第１例と同じ事項については説明を省略又は簡略化する。
　図１０は、実施の形態に係る保守作業通知システム１００による余裕時間の推定処理の第２例において使用される主なパラメータを説明するための図である。なお、図１０は、図７と同様に、簡単のため、連結された２台の設備Ａ及びＢによって製品が生産される例を示している。
　図１０に示される例では、設備Ｂに異常停止が発生した場合を示している。Ｙ、Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｒ及びＴｍはそれぞれ、図７に示される例と同じである。設備Ｂの平均復旧時間をＴｍｔｔｒとする。Ｔｍｔｔｒは、設備固有値として、設備固有値データベース１１２に記憶されている。
　第２例では、余裕時間推定部１２２は、現在の仕掛数Ｙを取得する。次に、余裕時間推定部１２２は、Ｙ、Ｔａ、Ｔｂ、Ｔｍ、Ｔｒ及びＴｍｔｔｒを用いて、以下の式（３）に基づいて、余裕時間Ｍｔを算出する。
　（３）　Ｍｔ＝Ｙ×Ｔｂ＋Ｔｍｔｔｒ－（Ｔｒ＋Ｔａ＋Ｔｍ）
　式（３）の右辺のＹ×Ｔｂは、現在の仕掛品を全て処理するまでの時間である。また、Ｔｒ＋Ｔａ＋Ｔｍは、設備Ａを再稼働してから最初の仕掛品が設備Ｂに到達するまでの時間である。なお、再稼働時間Ｔｒ及び移動時間Ｔｍは、タクトタイムに比べて十分に小さい場合などもあり得るので、省略されてもよい。
　設備Ｂの異常停止が発生した場合には、設備Ｂが復旧するまでの時間（Ｔｍｔｔｒ）を他の設備の保守作業に余分に利用することができる。このため、式（３）に示されるように、余裕時間Ｍｔには、式（２）と比較してＴｍｔｔｒの項が加えられている。これにより、Ｔｍｔｔｒを考慮して精度良く余裕時間Ｍｔを算出することができる。
　［４－３．第３例］
　次に、機械学習を利用した余裕時間の推定処理について、図１１～図１３を用いて説明する。なお、第１例及び第２例と同じ事項については説明を省略又は簡略化する。
　図１１は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００による余裕時間の推定処理の第３例において想定される状況を説明するための図である。図１１に示されるように、複数の設備が連結している場合には、一の設備（例えば、設備Ｂ）の停止が直前又は直後の設備以外の設備へも影響を与える場合がある。同様に、一の設備間（例えば、設備Ｂ－Ｃ間）の仕掛数の変動が前後の設備以外の設備へも影響を与える場合がある。
　本例では、余裕時間推定部１２２は、機械学習を用いて、複数の設備と各設備の１以上の停止時間との組み合わせ毎に、各設備の稼働時間の期待値を算出する。余裕時間推定部１２２は、稼働時間の期待値が最も高くなる組み合わせの停止時間を余裕時間として決定する。
　図１２は、実施の形態に係る保守作業通知システム１００による余裕時間の推定処理の第３例に使用される入力データの一例を示す図である。図１２に示されるように、入力データとして、タクトタイム、現在の仕掛数、現在の稼働状態、最大仕掛数、設備間の仕掛品の移動時間、設備の再稼働時間、及び、停止コードの再稼働時間（ＭＴＴＲ）を含んでいる。それぞれは、設備毎又は設備間毎のデータである。余裕時間推定部１２２は、図１２に示される入力データの少なくとも１つを説明変数とし、稼働時間を目的変数とする推定モデルを用いる。
　推定モデルは、例えば、ベイズ推定による回帰モデルであるが、これに限定されない。また、機械学習の手法については、特に限定されない。例えば、教師あり学習の手法として、分類器を用いた手法、サポートベクターマシンを用いた手法、決定木手法、深層畳み込みニューラルネットワーク手法などを利用することができる。
　図１３は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００による余裕時間の推定処理の第３例の結果の一例を示すマトリクス表である。図１３に示されるマトリクス表では、列方向（縦軸）に設備群１を構成する複数の設備が並んでおり、行方向（横軸）に複数の停止時間が並んでいる。設備と停止時間との組み合わせ毎に、推定モデルから出力される稼働時間の期待値が対応付けられている。
　余裕時間推定部１２２は、マトリクス表から稼働時間が最も長くなる組み合わせを抽出する。図１３に示される例では、「設備Ｆ」と「５０秒」との組み合わせが、稼働時間が最も長くなる組み合わせである。このため、「設備Ｆ」が対象設備として、「５０秒」が余裕時間Ｍｔとして決定することができる。
　このとき、余裕時間推定部１２２は、余裕時間及び対象設備の組み合わせを複数決定してもよい。例えば、余裕時間推定部１２２は、稼働時間が最も長くなる組み合わせから降順で複数の組み合わせを選択し、それぞれに優先順位を付けてもよい。これにより、複数の対象作業を一覧として優先順位とともに通知することができる。
　［５．動作（保守作業通知方法）］
　続いて、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００の動作について説明する。
　［５－１．主要な処理］
　まず、保守作業通知システム１００の主要な処理について、図１４及び図１５を用いて説明する。
　図１４は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００の動作を示すシーケンス図である。図１５は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００の動作を示すフローチャートである。
　図１４及び図１５に示されるように、まず、設備群１では、各種センサが仕掛数及び設備状態などを計測し、計測により得られたセンサデータを記憶装置１１０に出力する。記憶装置１１０では、設備群１から出力されるセンサデータをリアルタイムデータとして記憶する（Ｓ１０）。リアルタイムデータは、例えば、設備状態データベース１１３に記憶される。なお、センサデータの一部は、製品に関わる情報及び設備固有値として、製品データベース１１１及び設備固有値データベース１１２に記憶されてもよい。
　次に、処理装置１２０では、余裕時間推定部１２２が、記憶装置１１０の設備状態データベース１１３から設備状態データを取得する（Ｓ１１）。設備状態データは、少なくとも設備間毎の仕掛数を含んでいる。本実施の形態では、設備状態データは、設備毎の状態値（稼働か停止か）をさらに含んでいる。
　次に、処理装置１２０では、余裕時間推定部１２２が、仕掛数の変動、及び、設備の停止の少なくとも一方が検知されたか否かを判定する（Ｓ１２）。いずれも検知されなかった場合、すなわち、余裕時間の推定処理を開始するトリガが発生しなかった場合（Ｓ１２でＮｏ）、ステップＳ１０から処理が繰り返される。
　仕掛数の変動、及び、設備の停止の少なくとも一方が検知された場合（Ｓ１２でＹｅｓ）、余裕時間推定部１２２は、記憶装置１１０の設備固有値データベース１１２から設備固有値データを取得する（Ｓ１３）。そして、余裕時間推定部１２２は、設備固有値及び設備状態（具体的には、仕掛数）に基づいて余裕時間を推定する（Ｓ１４）。このとき、設備の異常停止が発生している場合には、余裕時間推定部１２２は、停止要因にさらに基づいて余裕時間を推定する。余裕時間の推定処理の具体的なフローについては、後で説明する。
　次に、実行可能作業判断部１２３は、記憶装置１１０の保守作業履歴データベース１１４から保守履歴データを取得し、保守予定データベース１１５から保守予定データを取得し、作業リストを生成する。例えば、実行可能作業判断部１２３は、保守予定データに基づいて実行すべき複数の保守作業を決定し、決定した保守作業毎の作業時間を保守履歴データに基づいて決定する。なお、作業リストそのものが、記憶装置１１０の保守予定データベース１１５に記憶されていてもよい。
　実行可能作業判断部１２３は、生成した作業リストに基づいて、実行可能な保守作業を決定する（Ｓ１５）。具体的には、実行可能作業判断部１２３は、推定された余裕時間内に実行可能な保守作業があるか否かを判断する。余裕時間内に実行可能な保守作業がない場合（Ｓ１５でＮｏ）、ステップＳ１０から処理が繰り返される。余裕時間内に実行可能な保守作業が１つ以上ある場合、その中から１つの保守作業を対象作業として決定する（Ｓ１５でＹｅｓ）。例えば、実行可能作業判断部１２３は、作業時間が余裕時間以下で、かつ、最も長い保守作業を対象作業として決定する。
　このとき、決定する対象作業は、２つ以上の保守作業であってもよい。例えば、複数の保守作業の各作業時間の合計が余裕時間内に収まる場合、実行可能作業判断部１２３は、複数の保守作業を対象作業として決定してもよい。このとき、作業時間の合計が最も長くなる複数の保守作業が決定されてもよい。
　なお、実行可能作業判断部１２３が取得する保守履歴データは、例えば作業時間の算出に利用される。作業時間が予め算出されて、保守予定データベース１１５に記憶されている場合には、実行可能作業判断部１２３は、保守履歴データを取得しなくてもよい。
　次に、対象作業が決定された場合（Ｓ１５でＹｅｓ）、実行可能作業判断部１２３は、入出力装置１３０に対して決定した対象作業及び対象設備を通知する（Ｓ１６）。入出力装置１３０は、受け取った通知に基づいて、作業員に対する通知画面を生成してディスプレイに表示する。これにより、作業員に対する通知が行われる。
　作業員は、通知に従って保守作業を行う。保守作業が完了すると、作業員は、入出力装置１３０を介して通知された保守作業が完了したことを入力する。処理装置１２０は、入出力装置１３０からの通知を受信するまで待機する（Ｓ１７でＮｏ）。次に、処理装置１２０では、入出力装置１３０から作業完了通知を受信した後（Ｓ１７でＹｅｓ）、保守予定更新部１２４が、保守履歴及び作業リストを更新する（Ｓ１８）。具体的には、保守予定更新部１２４は、記憶装置１１０の保守作業履歴データベース１１４に対象作業に要した作業時間、及び、対象作業を行った作業員などを登録する。また、保守予定更新部１２４は、記憶装置１１０の保守予定データベース１１５の作業リストから対象作業を削除する。
　以上の処理は、設備群１の稼働中に繰り返しリアルタイムで行われる。設備間の仕掛数に基づいて臨時の保守作業を行う時間が確保できる場合に、対象作業及び対象設備が通知されるので、作業員は、速やかに保守作業を行うことができる。各設備の待機期間が少なくなり、定期メンテナンスの時間も少なくなるので、設備群１の稼働率を高めることができる。
　［５－２．タクトタイムの推定］
　次に、処理装置１２０のタクトタイム推定部１２１によるタクトタイムの推定処理について、図１６を用いて説明する。タクトタイムの推定処理は、図１４及び図１５に示される主要な処理の実行前に、事前処理として行われる。
　図１６は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００の事前処理を示すフローチャートである。図１６に示される事前処理は、例えば、１ヶ月に１回などの比較的長期間のサイクルで行われる。なお、事前処理を行うタイミングは特に限定されず、１日又は１週間に１回又は複数回行われてもよく、設備の入れ替えなどの所定のイベントが発生したタイミングで行われてもよい。
　図１６に示されるように、処理装置１２０では、タクトタイム推定部１２１が記憶装置１１０から期間データを取得する（Ｓ２０）。期間データとは、所定の期間の製造ログデータである。製造ログデータは、例えば、製品データベース１１１に記憶されており、製品の品種、個数及び１つあたりの処理時間などを、処理した製品（仕掛品）毎に含んでいる。
　次に、タクトタイム推定部１２１は、機械学習によってタクトタイム推定モデルを生成する（Ｓ２１）。タクトタイム推定モデルは、例えば、設備毎に作成され、設備毎のタクトタイムを推定するための学習モデルである。
　タクトタイム推定モデルは、例えば、ベイズ推定による回帰モデルであるが、これに限定されない。また、機械学習の手法については、特に限定されない。例えば、教師あり学習の手法として、分類器を用いた手法、サポートベクターマシンを用いた手法、決定木手法、深層畳み込みニューラルネットワーク手法などを利用することができる。
　次に、タクトタイム推定部１２１は、生成したタクトタイム推定モデルを評価する（Ｓ２２）。具体的には、タクトタイム推定部１２１は、タクトタイム推定モデルによるタクトタイムの推定値の精度を算出する。モデルの評価方法は、一般的に機械学習により生成されるモデルの評価方法が用いられる。
　推定値の精度が閾値未満である場合（Ｓ２３でＮｏ）、タクトタイム推定部１２１は、ステップＳ２１に戻り、パラメータを変更する、あるいは、使用する学習データを追加するなどにより、タクトタイム推定モデルを再生成する。所望の精度の推定値が得られるまで、モデルの生成と評価とが繰り返される。
　推定値の精度が閾値以上である場合（Ｓ２３でＹｅｓ）、タクトタイム推定部１２１は、生成したタクトタイム推定モデルを記憶装置１１０の設備固有値データベース１１２に格納する（Ｓ２４）。なお、推定モデルの代わりに、設備毎のタクトタイムが記憶装置１１０に記憶されてもよい。
　以上のように、機械学習を利用することで、多種多様な設備及び品種に対しても所望の精度でタクトタイムを推定することができる。なお、タクトタイムの推定処理は、機械学習による手法に限定されず、統計処理などで行われてもよい。
　［５－３．余裕時間の推定処理（Ｓ１４）］
　次に、余裕時間の推定処理について、図１７及び図１８を用いて説明する。上述したとおり、余裕時間の推定処理には第１例～第３例の３つの例がある。余裕時間推定部１２２は、第１例～第３例のうち少なくとも１つを用いて余裕時間を推定する。
　図１７は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００による余裕時間の推定処理の一例を示すフローチャートである。図１７は、第１例と第２例とを併用する例を示している。
　図１７に示されるように、余裕時間推定部１２２は、異常停止した設備がない場合（Ｓ３０でＮｏ）、第１例に係る余裕時間の推定処理を行う（Ｓ３１）。すなわち、余裕時間推定部１２２は、式（１）に基づいてＸ分後の仕掛数Ｙｘを算出し、算出した仕掛数Ｙｘ及び式（２）に基づいて余裕時間Ｍｔを算出する。
　異常停止した設備がある場合（Ｓ３０でＹｅｓ）、第２例に係る余裕時間の推定処理を行う（Ｓ３２）。すなわち、余裕時間推定部１２２は、式（３）に基づいて余裕時間Ｍｔを算出する。
　ステップＳ３１又はＳ３２が行われた後、余裕時間推定部１２２は、算出した余裕時間Ｍｔを実行可能作業判断部１２３に出力する（Ｓ３３）。
　このように、余裕時間推定部１２２は、異常停止した設備の有無に応じて、余裕時間Ｍｔの推定方法を切り替えることができる。
　あるいは、余裕時間推定部１２２は、図１８に示されるように、第３例に基づいて余裕時間を推定してもよい。図１８は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００による余裕時間の推定処理の別の一例を示すフローチャートである。
　図１８に示されるように、余裕時間推定部１２２は、機械学習を行うことにより、設備及び停止時間の組み合わせ毎の稼働時間の期待値を算出する（Ｓ４１）。そして、余裕時間推定部１２２は、図１３に示されるようなマトリクス表を生成する（Ｓ４２）。余裕時間推定部１２２は、マトリクス表から、稼働時間の期待値が最も高くなる組み合わせを抽出する（Ｓ４３）。次に、余裕時間推定部１２２は、抽出した組み合わせの設備及び時間をそれぞれ、対象設備及び対象時間として出力する（Ｓ４４）。
　なお、第１例～第３例の全てを組み合わせてもよい。例えば、図１７に示されるステップＳ３１又はＳ３２で算出される余裕時間を、図１８のステップＳ４１の算出に利用される組み合わせの停止時間として用いてもよい。
　［６．通知画面］
　続いて、入出力装置１３０がディスプレイに表示する通知画面の具体例について説明する。
　図１９は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００による通知画面の一例を示す図である。通知画面２００は、入出力装置１３０のディスプレイに表示される。
　図１９に示されるように、通知画面２００は、作業員に通知される複数の保守作業の一覧を示している。保守作業の対象設備名と、保守作業の優先順位とが対応付けられている。対象設備名は、作業員が選択可能な選択ボタン２０１、２０２、…、２ＸＸとして機能する。例えば、作業員が選択ボタン２０１を選択した場合、入出力装置１３０には、図２０に示される詳細通知画面３００が表示される。
　図２０は、本実施の形態に係る保守作業通知システム１００による詳細通知画面の一例を示す図である。詳細通知画面３００では、作業の開始時刻と、対象設備と、作業内容とを含んでいる。作業員は、詳細通知画面３００を見ることにより、いつ、どの設備で、何の作業を行えばよいのかを簡単に把握することができる。なお、詳細通知画面３００に含まれる内容は、これらに限定されない。詳細通知画面３００には、対象設備の場所を表す地図、及び、作業手順などが含まれてもよい。
　また、詳細通知画面３００は、作業員が選択可能な完了ボタン３０１を含んでいる。完了ボタン３０１を作業員が選択した場合、入出力装置１３０は、対象設備についての対象作業が完了したことを示す完了通知を処理装置１２０に出力する。これにより、保守作業の完了を処理装置１２０に簡単に通知することができ、作業リストの更新を行うことができる。
　なお、ディスプレイに表示される通知画面は、図１９及び図２０に示される例に限定されない。決定される対象作業及び対象設備が１つのみである場合は、図１９に示される通知画面２００は表示されなくてもよい。また、対象作業及び対象設備が複数である場合であっても、通知画面２００には、選択ボタン２０１、２０２、…、２ＸＸの代わりに作業内容及び作業時間、並びに、完了ボタン３０１が表示されてもよい。
　（他の実施の形態）
　以上、１つ又は複数の態様に係る保守作業通知システム及び保守作業通知方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、及び、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
　また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
　また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、保守作業通知システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。また、保守作業通知システムは、単一の装置として実現されてもよい。
　例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
　また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
　１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。
　また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　また、上記の各実施の形態は、請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
　本開示は、稼働率を高めることができる保守作業通知システムなどとして利用でき、例えば、製造装置の管理システム、作業員の人員管理システム及び製造システムなどに利用することができる。
１　設備群
１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｘ　設備
２０ａ、２０ｂ、２０ｃ　仕掛品置き場
３０ａ、３０ｂ、３０ｃ　仕掛品
１００　保守作業通知システム
１１０　記憶装置
１１１　製品データベース
１１２　設備固有値データベース
１１３　設備状態データベース
１１４　保守作業履歴データベース
１１５　保守予定データベース
１２０　処理装置
１２１　タクトタイム推定部
１２２　余裕時間推定部
１２３　実行可能作業判断部
１２４　保守予定更新部
１３０　入出力装置
２００　通知画面
２０１、２０２　選択ボタン
３００　詳細通知画面
３０１　完了ボタン

Claims (13)

  1. 　複数の設備を含み、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する設備群における設備間の仕掛品の個数である仕掛数に基づいて、余裕時間を推定する推定部と、
    　前記推定部によって推定された余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定する決定部と、
    　前記対象作業と前記対象作業が行われる対象設備とを通知する通知部と、を備える、
    　保守作業通知システム。
  2. 　前記決定部は、実行済みでない複数の保守作業と保守作業毎の作業時間とを示す作業リストを参照して前記対象作業を決定する、
    　請求項１に記載の保守作業通知システム。
  3. 　前記決定部は、前記複数の保守作業のうち、作業時間が前記余裕時間以下で、かつ、前記設備群の稼働時間が最も長くなる保守作業を前記対象作業として決定する、
    　請求項２に記載の保守作業通知システム。
  4. 　前記対象作業が完了した場合に、前記対象作業が実行済みの作業となるように前記作業リストを更新する更新部をさらに備える、
    　請求項２又は３に記載の保守作業通知システム。
  5. 　前記推定部は、前記仕掛数の変動、又は、前記複数の設備の少なくとも１つの停止が検知された場合に、前記余裕時間を推定する、
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の保守作業通知システム。
  6. 　前記複数の設備は、第１設備と、前記第１設備の次に工程を実行する第２設備と、を含み、
    　前記推定部は、
    　　前記第１設備と前記第２設備との間の第１時刻における仕掛数である第１仕掛数を取得し、
    　　前記第１仕掛数と、前記第１設備及び前記第２設備の各々のタクトタイムと、に基づいて、前記第１設備と前記第２設備との間の、前記第１時刻より後の第２時刻における仕掛数である第２仕掛数を算出し、
    　前記第２仕掛数と、前記第１設備及び前記第２設備の各々のタクトタイムと、に基づいて、前記第１設備と前記第２時刻との間の仕掛品がなくなって前記第１設備が再稼働するまでの時間を、前記余裕時間として算出する、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の保守作業通知システム。
  7. 　前記複数の設備は、第１設備と、前記第１設備の次に工程を実行する第２設備と、を含み、
    　前記推定部は、前記第２設備の停止が検知された場合に、
    　　前記第１設備と前記第２設備との間の仕掛数である第１仕掛数を取得し、
    　　前記第１仕掛数と、前記第１設備及び前記第２設備の各々のタクトタイムと、前記第２設備の平均復旧時間と、に基づいて、前記第１設備と前記第２設備との間の仕掛品がなくなって前記第１設備が再稼働するまでの時間を、前記余裕時間として算出する、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の保守作業通知システム。
  8. 　前記推定部は、前記第１設備から前記第２設備まで仕掛品が移動するのに要する時間にさらに基づいて前記余裕時間を算出する、
    　請求項６又は７に記載の保守作業通知システム。
  9. 　前記推定部は、前記第１設備の再稼働に要する時間にさらに基づいて前記余裕時間を算出する、
    　請求項６～８のいずれか１項に記載の保守作業通知システム。
  10. 　前記推定部は、機械学習を用いて前記余裕時間を推定する、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の保守作業通知システム。
  11. 　前記推定部は、
    　　機械学習を用いて、前記複数の設備と各設備の１以上の停止時間との組み合わせ毎に、各設備の稼働時間の期待値を算出し、
    　　前記稼働時間の期待値が最も高くなる組み合わせの停止時間を前記余裕時間として決定し、
    　前記通知部は、前記稼働時間の期待値が最も高くなる組み合わせの設備を前記対象設備として通知する、
    　請求項１０に記載の保守作業通知システム。
  12. 　複数の設備を含み、各設備が各々に割り当てられた工程を順次実行することで製品を生産する設備群における設備間の仕掛品の個数である仕掛数に基づいて、余裕時間を推定するステップと、
    　推定された余裕時間内に実行可能な保守作業を対象作業として決定するステップと、
    　前記対象作業と前記対象作業が行われる対象設備とを通知するステップと、を含む、
    　保守作業通知方法。
  13. 　請求項１２に記載の保守作業通知方法をコンピュータに実行させるプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JPH09285948A (ja) * 1996-04-19 1997-11-04 Matsushita Electric Ind Co Ltd 製造装置の停止時間スケジューリングシステム
JP2978778B2 (ja) * 1996-08-29 1999-11-15 山形日本電気株式会社 生産ラインの管理方法
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