部品保管スペースの評価システムおよび方法
【課題】 生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因の分析を容易にすることができる部品保管スペースの評価システムおよび方法を提供する。
【解決手段】 分析手段１４は、シミュレーション手段１１によるシミュレーション結果を、分析手順に従って分析する。分析方法表示手段１６は、シミュレーション結果に基づく分析結果、たとえば統計処理手段１４１によって統計処理された結果および影響度算出手段１４２によって算出された影響度を、分析手順の評価項目ごとに表示する。さらに、次の分析手順について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための絞込み条件があると、その絞込み条件を分析結果とともに表示する。ユーザ入力手段１７は、表示された絞込み条件の中から、部品保管スペースの占有率を高くしていると考えられる主たる要因に関係すると思われる絞込み条件を選択して、絞り込みを実行していく。
【解決手段】 分析手段１４は、シミュレーション手段１１によるシミュレーション結果を、分析手順に従って分析する。分析方法表示手段１６は、シミュレーション結果に基づく分析結果、たとえば統計処理手段１４１によって統計処理された結果および影響度算出手段１４２によって算出された影響度を、分析手順の評価項目ごとに表示する。さらに、次の分析手順について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための絞込み条件があると、その絞込み条件を分析結果とともに表示する。ユーザ入力手段１７は、表示された絞込み条件の中から、部品保管スペースの占有率を高くしていると考えられる主たる要因に関係すると思われる絞込み条件を選択して、絞り込みを実行していく。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産に用いる部品の保管スペースを評価する部品保管スペースの評価システムおよび方法に関し、より詳細には、生産活動における部品倉庫の状況をコンピュータ上でシミュレーションし、シミュレーション結果に基づいて部品倉庫の評価および分析を行うことができる部品保管スペースの評価システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産あるいは物流の状況をコンピュータ上で再現するシミュレーションにおいては、シミュレーション対象となる要素の評価項目たとえば生産／物流の評価項目についての評価結果から、シミュレーション結果の良否を判断している。シミュレーション結果が不良であるとき、その評価項目について、なぜそのようなシミュレーション結果が得られたのか、その原因を推定するために、あるいはより良いシミュレーション結果を得るために、シミュレーションの条件を変更して再度シミュレーションを実行している。
【０００３】
シミュレーションは、シミュレーション専用のプログラムによって、入力されたデータの内容に従って実行される。シミュレーション専用のプログラムは、目的の仕様通りにシミュレーションを動作させるために作成されたプログラムである。
【０００４】
第１の従来の技術として、製造ラインの問題点を抽出し、抽出した問題点に対する改善策を明示することができる製造ライン評価支援装置がある。この製造ライン評価支援装置は、製造ラインの各要素のシミュレーション結果データを、予め記憶されている評価ルールを用いて評価し、製造ライン構成要素に関する問題点を抽出する。そして、抽出した問題点に対して、改善案検討フローを用いて改善案を出力する。評価ルールは、評価項目および評価基準ならびに評価フローからなる。問題点抽出および改善案選択のための手作業を削減することができる（たとえば特許文献１参照）。
【０００５】
第２の従来の技術として、生産不可能な計画を立案した原因を究明し、対策案の決定を支援する原因究明システムがある。この原因究明システムは、最新の生産計画の結果およびその生産計画に対する入力データと、前回の生産計画の結果およびその生産計画に対する入力データとの差分から、生産不可能となった原因品目およびその原因品目に係るデータを抽出し出力する。さらに、抽出したデータつまり生産不可能となった原因品目に係るデータを作成した作成部署に、対策案を立案するための情報を提示する（たとえば特許文献２参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２８０７３０号公報
【特許文献２】特開平１１−２９６５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
シミュレーションの結果が導き出された要因を推定する作業において、その結果に関係する要因は１つであるとは限らず、さらに１つの要因がさまざまな結果を生じさせる。したがって、グラフあるいは数値などの結果を見ただけでは、その結果が導き出された主要因を特定することは困難であることが多い。特に、意図しない結果になった場合、要因を特定するまでに多くの労力が必要となる。
【０００８】
さらに、シミュレーションを動作させるためのプログラム自体の不具合によって、意図しない結果になる場合もある。このような場合、意図しない結果になった要因がプログラムであるか否かを判断するために、結果を想定しやすいデータを入力し、想定した結果と同じシミュレーション結果が出力されるかを確認する。あるいはプログラムの途中に動作確認用の出力機能を追加し、誤った動作をするプログラムを特定している。すなわち、シミュレーションプログラムの不具合を発見することも困難な作業である。同様に、シミュレーションの入力データについても、誤ったデータが入力されると、意図しない結果になる場合もある。この場合も、どの入力データが誤っているかを推定することは難しく、データ入力の誤りを発見することも困難な作業である。
【０００９】
しかしながら、いずれの従来の技術も、生産活動における問題点を抽出し、抽出した問題点に対して対策案を提示するものであるが、予め用意されている対策案の中から、抽出された問題点に対応する対策案を提示するものであり、問題点の要因の分析を行なうためのものではないという問題がある。たとえば、設備の稼働率が問題点である場合、稼働率を下げている要因の分析を行うことはできない。
【００１０】
本発明の目的は、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因の分析を容易にすることができる部品保管スペースの評価システムおよび方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力手段と、
コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション手段と、
シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報を記憶する記憶手段と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示手段と、
絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択手段と、
記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析手段と、
分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示手段とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価システムである。
【００１２】
本発明に従えば、入力手段によって、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報が入力され、シミュレーション手段によって、コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移がシミュレーションされ、記憶手段によって、シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報が記憶される。そして、絞込み条件情報表示手段によって、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報が表示され、選択手段によって、絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件が選択される。さらに、分析手段によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析され、分析手順に従って分析される際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析され、分析結果表示手段によって、分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報が分析手順ごとに表示されるので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。
【００１３】
また本発明は、前記分析手段は、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を統計的に処理する統計処理手段と、評価項目に対する要因ごとの影響度を計算する影響度計算手段とを含み、
前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明に従えば、前記分析手段に含まれる統計処理手段によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が統計的に処理され、前記分析手段に含まれる影響度計算手段によって、評価項目に対する要因ごとの影響度が計算され、前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むので、統計的に処理された結果たとえば最小値、最大値、あるいは平均値などの結果、および影響度たとえば置場区分毎の保管面積の影響度のうち異常なものを容易に見つけることができる。
【００１５】
また本発明は、前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を表示するシミュレーション結果表示手段をさらに含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明に従えば、シミュレーション結果表示手段によって、前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が表示されるので、シミュレーション結果の正常性についても検討することができる。
【００１７】
また本発明は、前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明に従えば、前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むので、部品置場区分ごとの占有率、製品の機種別の利用面積、製品の１日当たりの生産台数、部品毎の滞留時間、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間、不良品台数、部品の在庫数、および納入量などについて分析することができる。
【００１９】
また本発明は、前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明に従えば、前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むので、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースをシミュレーションのパラメータとして変更することができる。
【００２１】
また本発明は、前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションすることを特徴とする。
【００２２】
本発明に従えば、前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションするので、生産ラインの動作を一貫して分析することができる。
【００２３】
また本発明は、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力工程と、
コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション工程と、
シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する記憶工程と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示工程と、
絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択工程と、
記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析工程と、
分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示工程とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価方法である。
【００２４】
本発明に従えば、入力工程では、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力し、シミュレーション工程では、コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションし、記憶工程では、シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する。そして、絞込み条件情報表示工程では、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示し、選択工程では、絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する。さらに、分析工程では、記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析し、分析結果表示工程では、分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示するので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができるので、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【００２６】
また本発明によれば、統計的に処理された結果たとえば最小値、最大値、あるいは平均値などの結果、および影響度たとえば置場区分毎の保管面積の影響度のうち異常なものを容易に見つることができるので、部品保管スペースの占有率を高くしている要因の絞込みを容易にすることができる。
【００２７】
また本発明によれば、シミュレーション結果の正常性についても検討することができるので、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの有無の可能性についても確認することができる。
【００２８】
また本発明によれば、部品置場区分ごとの占有率、製品の機種別の利用面積、製品の１日当たりの生産台数、部品毎の滞留時間、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間、不良品台数、部品の在庫数、および納入量などについて分析することができる。したがって、多角的に分析することができ、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【００２９】
また本発明によれば、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースをシミュレーションのパラメータとして変更することができる。したがって、これらのパラメータを変更することによって、通常想定されるグラフと比較した異常値の発見が容易となり、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの発見を容易にすることができる。
【００３０】
また本発明によれば、生産ラインの動作を一貫して分析することができるので、生産ライン全他機の中で、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【００３１】
また本発明によれば、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができるので、本発明による部品保管スペースの評価方法を用いれば、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
図１は、本発明の実施の一形態である部品納入指示システム１の機能ブロックの構成を示す。部品保管スペースの評価システムである部品納入指示システム１は、データ入力手段１０、シミュレーション手段１１、シミュレーション状況蓄積手段１２、シミュレーション結果表示手段１３、分析手段１４、分析手順蓄積手段１５、分析方法表示手段１６、およびユーザ入力手段１７を含む。
【００３３】
部品納入指示システム１のハードウエアは、たとえば図示しないコンピュータ、少なくとも半導体メモリおよびハードディスク装置などのいずれかを含む記憶装置、少なくともキーボードおよびマウスなどのいずれかを含む入力装置、および液晶ディスプレイなどの表示装置を含む出力装置によって構成される。これらの構成要素は、一般的に用いられているものであり、説明は省略する。部品納入指示システム１は、記憶装置に記憶されるプログラムをコンピュータに実行させることによって、データ入力手段１０、シミュレーション手段１１、シミュレーション状況蓄積手段１２、シミュレーション結果表示手段１３、分析手段１４、分析手順蓄積手段１５、分析方法表示手段１６、およびユーザ入力手段１７の各機能を実現する。本発明に係る部品保管スペースの評価方法は、部品納入指示システム１で処理される。
【００３４】
データ入力手段１０は、シミュレーションを実行するために必要なデータ、たとえば部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースなどのデータを図示しない入力装置によって入力する。
【００３５】
シミュレーション手段１１は、データ入力手段１０によって入力された入力データに基づいて、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移などを、コンピュータによってシミュレーションする。その際、シミュレーション手段１１は、擬似的に時間を進めながら、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良の変動などをパラメータとして変化させて、部品納入から生産完了までの動作を含めてシミュレーションする。そして、シミュレーション結果として、たとえば部品置場の置場区分ごとの占有率の推移、生産リードタイム、あるいは生産台数を出力する。一般的なシミュレーションでは、シミュレーション結果と、目標とした結果とを比較し、あるいはシミュレーション結果から分かるシミュレーション要素の稼働率を確認し、必要に応じて入力データを変更して、再度シミュレーションを行い、入力データ変更の効果を確認する。シミュレーション手段１１も、入力データを変更することによって、再度シミュレーションを行うことができる。シミュレーション手段１１については、図２０〜図３１を用いてさらに詳細に説明する。
【００３６】
シミュレーション状況蓄積手段１２は、シミュレーション手段１１によってシミュレーションされたシミュレーション結果を、記憶し蓄積する。シミュレーション結果表示手段１３は、シミュレーションの状況、シミュレーション結果、および後述すると統計処理の結果などを図示しない表示装置に表示する。
【００３７】
分析手段１４は、シミュレーション手段１１によるシミュレーションが完了し、シミュレーション結果がシミュレーション状況蓄積手段１２に記憶されると、分析手順に従って、分析手順ごとの選択対象である評価項目についてシミュレーション結果を分析する。選択対象は、たとえば選択対象Ａとして、部品置場区分ごとの占有率の推移、選択対象Ｂ１として、機種の利用面積つまり製品の機種別の利用面積の時間推移、選択対象Ｂ２として、日産台数つまり製品の１日当たりの生産台数の時間推移、選択対象Ｃ１として、部品ごとの滞留時間の時間推移、選択対象Ｃ２として、後述する限定範囲に含まれる部品の利用面積構成、選択対象Ｃ３として、欠品した時間の時間推移、選択対象Ｄとして、部品の在庫数時間推移および納入量の時間推移、および選択対象Ｅとして、不良品台数の時間推移である。
【００３８】
保管スペースシミュレーションすなわちシミュレーション手段１１によるシミュレーションでは、入力条件として設定した部品置場について、部品が溢れることなく、かつ生産に必要な部品が不足するという欠品の無いことが重要になる。そのため、分析手順は、まず、選択対象Ａつまり部品置場区分ごとの占有率の推移について分析する。そして、選択対象Ａの分析の後に、選択対象Ｂ１および選択対象Ｂ２を分析し、選択対象Ｂ１および選択対象Ｂ２の分析の後に、選択対象Ｃ１、選択対象Ｃ２、および選択対象Ｃ３を分析し、選択対象Ｃ１、選択対象Ｃ２、および選択対象Ｃ３の分析の後に、選択対象Ｄを分析し、選択対象Ｄの分析の後に、選択対象Ｅを分析する。
【００３９】
分析手段１４は、統計処理手段１４１および影響度算出手段１４２を含む。統計処理手段１４１は、シミュレーション結果に対して、最小値、最大値、あるいは平均値などの統計的な処理を行う。影響度算出手段１４２は、評価項目に対する要因ごとの影響度を計算する。影響度は、評価項目についてのシミュレーション結果について、各要因がシミュレーション結果に占める割合あるいはシミュレーション結果に対する割合を、評価項目ごとに定めた指数であり、割合が大きいほど影響度が高い。分析手順蓄積手段１５は、分析手順を図示しない記憶装置に予め記憶している。
【００４０】
分析方法表示手段１６は、ユーザによる分析を可能にするために、分析手段１４によって分析された分析結果、たとえば統計処理手段１４１によって統計処理された結果および影響度算出手段１４２によって算出された影響度を、分析手順の評価項目ごとに図示しない表示装置に表示する。さらに、次の分析手順について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための絞込み条件があると、その絞込み条件を分析結果とともに表示する。ユーザ入力手段１７は、分析方法表示手段１６によって絞込み条件が表示されると、表示された絞込み条件の中から、部品保管スペースの占有率を高くしていると考えられる要因に関係すると思われる絞込み条件を選択入力する。
【００４１】
このように、分析手順における各手順において、分析方法表示手段１６によるユーザへのシミュレーション結果の表示と、ユーザ入力手段１７によるユーザからの絞込み条件の選択入力の受付を行い、分析手順に従って順次分析しながら、部品保管スペースの占有率を高くしている要因となる部品、機種、あるいは時間帯などの絞り込みを実行していく。分析手順における分析方法は、選択対象ごとに定義されており、図１９についての説明で詳述する。
【００４２】
図２は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した置場区分ごとの占有率の影響度についての影響度算出結果例２１を示す。影響度算出結果例２１は、選択対象Ａつまり置場区分ごとの占有率について、影響度の大きい置場区分の順序で、各置場区分の保管スペース占有率（以下「保管面積占有率」ともいう）および発生時刻を示す。保管スペース占有率は、保管スペースを占有している占有率のうち最大の占有率であり、発生時刻は、その最大の占有率が発生した時刻である。影響度は、値が「１」の影響度が最も大きく、数字が上昇するに従って影響度が少なくなる。
【００４３】
部品倉庫のどこに部品を置くかは、部品ごとに設定した置場区分で定義されており、この置場区分に割り当てられているスペースに対して、利用されたスペースの割合を占有率として計算している。この占有率が１００％に近づくほど、部品を保管する余裕がなくなっていることを示す。そのため、部品置場における置場区分で、シミュレーション期間の中で最も高い占有率となった値を部品置場の占有率とし、占有率が高いものを影響度の高いものとしている。
【００４４】
図２には、影響度「１」として、置場区分「Ｓ３」が発生時刻「９時」に保管スペース占有率「９９％」になったことが示されている。影響度「２」は、置場区分「Ｓ１」について、保管スペース占有率「８０％」および発生時刻「１４時」と示され、影響度「３」は、置場区分「Ｓ２」について、保管スペース占有率「７０％」および発生時刻「９時」と示されている。
【００４５】
図３は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの利用面積の影響度についての影響度算出結果例２２を示す。影響度算出結果例２２は、選択対象Ｂ１つまり機種の利用面積について、影響度の大きい機種の順序で、機種および利用面積を示す。図３には、影響度「１」として、機種「Ｍ３」および利用面積「５０％」が示され、影響度「２」として、機種「Ｍ１」および利用面積「３０％」が示され、影響度「３」として、機種「Ｍ２」および利用面積「２０％」が示されている。
【００４６】
図４は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの低下率の影響度についての影響度算出結果例２３を示す。影響度算出結果例２３は、選択対象Ｂ２つまり機種の日産台数について、影響度の大きい機種の順序で、低下率および発生時刻を示す。低下率は、目標の日産台数に満たなかった不足台数を目標の日産台数で除算した値を百分率で表したものであり、発生時刻は、その最大の低下率になった時刻である。図４には、影響度「１」として、機種「Ｍ３」、低下率「４０％」、および発生時刻「９時」が示され、影響度「２」として、機種「Ｍ１」、低下率「１０％」、および発生時刻「１４時」が示され、影響度「３」として、機種「Ｍ２」、低下率「９％」、および発生時刻「９時」が示されている。
【００４７】
図５は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの滞留時間の影響度についての影響度算出結果例２４を示す。影響度算出結果例２４は、選択対象Ｃ１つまり部品の滞留時間について、影響度の大きい部品の順序で、滞留時間を示す。滞留時間は、部品が部品保管スペースに滞留している時間つまり部品保管スペースに入庫されてから出庫されるまでの時間である。図５には、影響度「１」として、部品「Ｐ４００１」および滞留時間「１３０時間」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ４２０１」および滞留時間「１００時間」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ５００４」および滞留時間「９０時間」が示されている。
【００４８】
図６は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの利用面積比率の影響度についての影響度算出結果例２５を示す。影響度算出結果例２５は、選択対象Ｃ２つまり部品の利用面積比率について、影響度の大きい部品の順序で、利用面積比率および発生時刻を示す。利用面積比率は、その部品が部品保管スペースを利用している面積のうち最大面積の利用可能面積に対する割合であり、発生時刻は、その最大の利用面積比率になった時刻である。図６には、影響度「１」として、部品「Ｐ１００１」、利用面積比率「４０％」、および発生時刻「９時」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ２００１」、利用面積比率「３５％」、および発生時刻「１４時」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ１００４」、利用面積比率「２５％」、および発生時刻「９時」が示されている。
【００４９】
図７は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの欠品時刻の影響度についての影響度算出結果例２６を示す。影響度算出結果例２６は、選択対象Ｃ３つまり部品の欠品について、影響度の大きい部品の順序で、欠品時刻（差）および欠品時間を示す。欠品時刻（差）は、後述する部品置場区分の占有率の推移についての分析結果に対して、選択項目として選択される時間帯の範囲で、最も早い時刻を基準とし、その基準の時刻との時間差である。欠品時間は、欠品となってから部品が補充されて欠品が解消されるまでの時間である。図７には、影響度「１」として、部品「Ｐ１００１」、欠品時刻（差）「−１０分」、および欠品時間「４時間」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ２００１」、欠品時刻（差）「−１２分」、および欠品時間「３時間」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ１００４」、欠品時刻（差）「−１１分」、および欠品時間「２時間」が示されている。
【００５０】
図８は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの納入時刻の影響度についての影響度算出結果例２７を示す。影響度算出結果例２７は、選択対象Ｄつまり部品の納入について、影響度の大きい部品の順序で、納入時刻（差）および納入量（差）を示す。納入時刻（差）は、納入予定時刻と納入完了時刻との差であり、納入量（差）は、納入予定量と納入完了量との差であり、ここでの納入量はその部品が生産で消費される時間に換算して計算している。たとえばその部品を生産で使用する機種が１時間に１００台生産され、１つの機種で部品１個が使用される場合、納入量（差）「２時間」は、その機種を２時間生産するために必要な部品の個数「２００個」に相当する。納入量を時間に換算することによって、納入時刻との比較を行ないやすくすることができる。図８には、影響度「１」として、部品「Ｐ１００１」、納入時刻（差）「−６０分」、および納入量（差）「−２時間」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ２００１」、納入時刻（差）「−１２分」、および納入量（差）「３時間」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ１００４」、納入時刻（差）「−１１分」、および納入量（差）「２時間」が示されている。
【００５１】
図９は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの不良率の影響度につての影響度算出結果例２８を示す。影響度算出結果例２８は、選択対象Ｅつまり機種の不良台数について、影響度の大きい機種の順序で、不良率および発生時刻を示す。図９には、影響度「１」として、機種「Ｍ１」、不良率「１０％」、および発生時刻「９時」が示され、影響度「２」として、機種「Ｍ２」、不良率「１．２％」、および発生時刻「１４時」が示され、影響度「３」として、機種「Ｍ３」、不良率「１．１％」、および発生時刻「９時」が示されている。
【００５２】
図１０は、図１に示した分析方法表示手段１６による選択対象の表示要否の判定規則３０の一例を示す。この判定規則３０は、選択対象ごとに、表示の判定および基準を示す。選択対象は、分析手順における選択対象を示し、表示の判定は、分析手段１４が各選択対象について分析した分析結果を表示する必要があるか否かを示し、基準は、表示の判定に示された表示条件の基準であり、この基準が満たされると表示が必要であることを示す。図１０には、選択対象Ａ、選択対象Ｂ１、選択対象Ｂ２、選択対象Ｃ２、および選択対象Ｄについては、表示の判定が「必要」であり、基準は規定されていない。選択対象Ｃ１については、滞留時間が基準「１日」より長い場合に、表示が必要であることを示し、選択対象Ｃ３については、欠品時間が基準「１時間」より長い場合に、表示が必要であることを示し、選択対象Ｅについては、不良率が基準「３％」より悪い場合に、表示が必要であることを示している。
【００５３】
図１１は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品置場区分の占有率の推移についての分析結果例４１を示す。分析結果例４１は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ａ＞、選択項目として「選択項目：部品置場の置場区分、時間帯」、表示データとして「表示データ：部品置場区分の占有率の推移」、影響度算出結果例４１１、グラフ表示選択欄４１２、グラフ欄４１３、部品置場の選択欄４１４、時間帯の選択欄４１５、および「次ステップへ」ボタン４１６を表示する。
【００５４】
選択項目は、各分析手順における分析結果に対して選択される項目であり、分析結果例４１では、「部品置場の置場区分」および「時間帯」について選択項目があることを示している。表示データは、その分析手順において、ユーザに表示するグラフなどの表示内容を示す項目であり、分析結果例４１では、「部品置場区分の占有率の推移」である。影響度算出結果例４１１は、置場区分ごとの占有率の影響度についての算出例であり、図２に示した影響度算出結果例２１と同じ内容である。影響度算出結果例２１では、影響度の高いものから上位３つを表示しているが、それ以下の影響度について、スクロールして表示するようにしてもよく、以下の影響度算出結果例についても同じである。
【００５５】
グラフ表示選択欄４１２は、グラフ欄４１３に表示するグラフを選択するための入力欄である。分析結果例４１には、影響度算出結果例４１１の影響度ごとに、入力欄すなわちチェックマークを付ける四角の入力欄が３つ示されている。ユーザは、この入力欄のうちのいずれか１つにチャックマークを付けることによって、表示したいグラフを選択することができる。分析結果例４１では、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、置場区分「Ｓ３」が選択されている。
【００５６】
グラフ欄４１３は、グラフ表示選択欄４１２で選択された影響度に対応するグラフを表示する。ユーザは、グラフ表示選択欄４１２で、チェックマークを付ける入力欄を変えることによって、グラフ欄４１３に表示させるグラフを変更することができる。分析結果例４１では、影響度の最も高い部品置場の置場区分Ｓ３についての占有率推移のグラフが示されている。縦軸が占有率（％）および横軸が予め定める基準日からの経過日数（日）である。
【００５７】
部品置場の選択欄４１４は、部品置場の置場区分を選択するための入力欄である。ユーザは、表示されたグラフを確認し、分析の必要な部品置場を選択する。分析結果例４１では、置場区分「Ｓ３」が入力され表示されている。時間帯の選択欄４１５は、時間帯を選択するための入力欄であり、分析結果例４１では、「２日〜３日」が入力され表示されている。下線を付された部分が入力され表示されている情報である。以下の分析結果例についても下線が付された部分が入力され表示されている情報であることを示す。「次ステップへ」ボタン４１６は、次の分析手順へ進むための操作ボタンであり、たとえばマウスを用いて画面に表示されるポインタを「次ステップへ」ボタン４１６の位置にあわせ、左クリックすることによって操作する。以下の分析結果例の「次ステップへ」ボタンについても操作方法は同じである。次の分析手順では、部品置場の選択欄４１４で選択された置場区分および時間帯の選択欄４１５で選択された時間帯で分析を行なう。
【００５８】
図１２は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する利用面積の時間推移についての分析結果例４２を示す。分析結果例４２は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｂ１＞、選択項目として「選択項目：機種」、表示データとして「表示データ：利用面積の時間推移」、影響度算出結果例４２１、グラフ表示選択欄４２２、グラフ欄４２３、機種の選択欄４２４、および「次ステップへ」ボタン４２５を表示する。
【００５９】
分析結果例４２では、選択項目は、「機種」についての選択項目があることを示し、表示データは、「利用面積の時間推移」である。影響度算出結果例４２１は、利用面積の時間推移についての算出例であり、図３に示した影響度算出結果例２２と同じ内容である。グラフ表示選択欄４２２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、機種「Ｍ３」が選択されている。グラフ欄４２３は、影響度の最も高い機種Ｍ３についての利用面積の時間推移が示されている。縦軸が利用面積（ｍ２）および横軸が予め定める基準日からの経過日数（日）である。機種の選択欄４２４は、機種を選択するための入力欄であり、機種「Ｍ３」が入力され表示されている。
【００６０】
図１３は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する日産台数の時間推移についての分析結果例４３を示す。分析結果例４３は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｂ２＞、選択項目として「選択項目：機種」、表示データとして「表示データ：日産台数の時間推移」、影響度算出結果例４３１、グラフ表示選択欄４３２、グラフ欄４３３、機種の選択欄４３４、および「次ステップへ」ボタン４３５を表示する。
【００６１】
分析結果例４３では、選択項目は、「機種」についての選択項目があることを示し、表示データは、「日産台数の時間推移」である。影響度算出結果例４３１は、日産台数の時間推移についての算出例であり、図４に示した影響度算出結果例２３と同じ内容である。グラフ表示選択欄４３２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、機種「Ｍ３」が選択されている。グラフ欄４３３は、影響度の最も高い機種Ｍ３についての日産台数の時間推移が示されている。縦軸が日産台数（台数）および横軸が予め定める基準日からの経過日数（日）である。機種の選択欄４３４は、機種を選択するための入力欄であり、機種「Ｍ３」が入力され表示されている。
【００６２】
図１４は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品ごとの滞留時間の時間推移についての分析結果例４４を示す。分析結果例４４は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｃ１＞、選択項目として「選択項目：部品」、表示データとして「表示データ：部品ごとの滞留時間の時間推移」、影響度算出結果例４４１、グラフ表示選択欄４４２、グラフ欄４４３、部品の選択欄４４４、および「次ステップへ」ボタン４４５を表示する。
【００６３】
分析結果例４４では、選択項目は、「部品」についての選択項目があることを示し、表示データは、「部品ごとの滞留時間の時間推移」である。影響度算出結果例４４１は、部品ごとの滞留時間の時間推移についての算出例であり、図５に示した影響度算出結果例２４と同じ内容である。グラフ表示選択欄４４２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、部品「Ｐ４００１」が選択されている。グラフ欄４４３は、影響度の最も高い部品Ｐ４００１についての滞留時間の時間推移が示されている。縦軸が滞留時間（時間）および横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。部品の選択欄４４４は、部品を選択するための入力欄であり、部品「Ｐ４００１」が入力され表示されている。
【００６４】
図１５は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する限定範囲に含まれる部品の利用面積構成についての分析結果例４５を示す。分析結果例４５は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｃ２＞、選択項目として「選択項目：部品」、表示データとして「表示データ：限定範囲に含まれる部品の利用面積構成」、影響度算出結果例４５１、グラフ欄４５２、部品の選択欄４５３、および「次ステップへ」ボタン４５４を表示する。
【００６５】
分析結果例４５では、選択項目は、「部品」についての選択項目があることを示し、表示データは、「限定範囲に含まれる部品の利用面積構成」である。限定範囲とは、前の分析手順で限定された範囲つまり絞込み条件によって限定された範囲をいい、分析結果例４５では、選択対象Ａで限定された部品置場区分「Ｓ３」の範囲である。利用面積構成は、その限定された置場区分に保管されている各部品の構成比を示す。影響度算出結果例４５１は、限定範囲に含まれる部品の利用面積構成についての算出例であり、図６に示した影響度算出結果例２５と同じ内容である。グラフ欄４５２は、影響度の最も高い機種Ｍ３についての面積比が示されている。部品の選択欄４５３は、部品を選択するための入力欄であり、部品「Ｐ１００１」が入力され表示されている。
【００６６】
図１６は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する欠品した部品の欠品時間の時間推移についての分析結果例４６を示す。分析結果例４６は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｃ３＞、選択項目として「選択項目：部品」、表示データとして「表示データ：欠品した部品の欠品時間の時間推移」、影響度算出結果例４６１、グラフ表示選択欄４６２、グラフ欄４６３、部品の選択欄４６４、および「次ステップへ」ボタン４６５を表示する。
【００６７】
分析結果例４６では、選択項目は、「部品」についての選択項目があることを示し、表示データは、「欠品した部品の欠品時間の時間推移」である。影響度算出結果例４６１は、欠品した部品の欠品時間の時間推移についての算出例であり、図７に示した影響度算出結果例２６と同じ内容である。グラフ表示選択欄４６２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、部品「Ｐ１００１」が選択されている。グラフ欄４６３は、影響度の最も高い部品Ｐ１００１についての欠品時間時間推移が示されている。縦軸が欠品時間（時間）および横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。部品の選択欄４６４は、部品を選択するための入力欄であり、部品「Ｐ１００１」が入力され表示されている。
【００６８】
図１７は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品の在庫数および部品納入量の時間推移についての分析結果例４７を示す。分析結果例４７は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｄ＞、表示データとして「表示データ：・部品の在庫数の時間推移／・部品納入量の時間推移」、影響度算出結果例４７１、グラフ表示選択欄４７２、グラフ欄４７３、および「ＯＫ」ボタン４７４を表示する。
【００６９】
分析結果例４７では、表示データは、「・部品の在庫数の時間推移」および「・部品納入量の時間推移」である。影響度算出結果例４７１は、部品の在庫数の時間推移および部品納入量の時間推移についての算出例であり、図８に示した影響度算出結果例２７と同じ内容である。グラフ表示選択欄４７２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、部品「Ｐ１００１」が選択されている。グラフ欄４６３は、影響度の最も高い部品Ｐ１００１についての在庫数および納入量の時間推移が示されている。縦軸が在庫数および納入量（個数）ならびに横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。「ＯＫ」ボタン４７４は、分析が終了し、画面を閉じるために操作する操作ボタンである。操作方法は、「次ステップへ」ボタンと同様である。
【００７０】
図１８は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する機種ごとの不良品台数の時間推移についての分析結果例４８を示す。分析結果例４８は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｅ＞、選択項目として「−」、表示データとして「表示データ：機種ごとの不良品台数の時間推移」、影響度算出結果例４８１、グラフ表示選択欄４８２、グラフ欄４８３、および「ＯＫ」ボタン４８４を表示する。
【００７１】
分析結果例４８では、選択項目は、「−」であり、選択項目がないことを示し、表示データは、「機種ごとの不良品台数の時間推移」である。影響度算出結果例４８１は、機種ごとの不良品台数の時間推移についての算出例であり、図９に示した影響度算出結果例２８と同じ内容である。グラフ表示選択欄４８２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、機種「Ｍ１」が選択されている。グラフ欄４８３は、影響度の最も高い機種Ｍ１についての不良率の時間推移が示されている。縦軸が不良率（％）および横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。「ＯＫ」ボタン４８４は、分析が終了し、画面を閉じるために操作する操作ボタンである。操作方法は、「次ステップへ」ボタンと同様である。
【００７２】
図１９は、図１に示した分析手段１４が分析する分析手順のフローチャートを示す。シミュレーション手段１１によるシミュレーションが完了し、シミュレーション結果がシミュレーション状況蓄積手段１２に記憶されると、ステップＳ１に移る。
【００７３】
各分析手順における分析方法は、選択項目、表示データ、影響度の指標、および影響度の順位を含み、分析手順によっては、限定範囲を含む。選択項目は、各分析手順での分析結果に対して選択される項目であり、表示データは、影響度が高いと判定された内容についてユーザに表示するグラフなどの表示内容を示す項目であり、影響度の指標は、影響度の高さを判定するための評価対象であり、影響度の順位は、影響度の指標における数値がどうなれば影響度が高いかを示すものであり、限定範囲は、選択項目の影響度を算出する際に「限定範囲」で設定された中から選択することを示すものである。
【００７４】
ステップＳ１では、選択対象Ａすなわち部品置場区分ごとの占有率の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１の分析手順では、選択項目は、「部品置場の置場区分、時間帯」であり、表示データは、「部品置場区分ごとの占有率の時間推移」であり、影響度の指標は、「部品置場区分ごとの最大の占有率」であり、影響度の順位は、「高いほど」である。選択対象Ａについての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１１に示した分析結果例４１として表示される。ステップＳ２では、ユーザ入力手段１７によって部品置場の選択および時間帯の選択が行なわれ、ステップＳ３、ステップＳ５、およびステップＳ７に分岐する。
【００７５】
ステップＳ３およびステップＳ４の処理と、ステップＳ５およびステップＳ６の処理とは、ステップＳ２の処理の後、並行して実行される。すなわち、選択対象Ｂ１および選択対象Ｂ２の２つの画面が表示される。このとき、選択対象Ａの画面を消去してもよいし、残しておいてもよい。さらにユーザが不要と判断した画面は、消去してもよい。画面表示については、以下の選択対象についても同様である。
【００７６】
ステップＳ３では、選択対象Ｂ１すなわち機種の利用面積の時間推移について分析を行なう。ステップＳ３の分析手順では、選択項目は、「機種」であり、表示データは、「機種の利用面積の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」であり、影響度の指標は、「利用面積」であり、影響度の順位は、「広いほど」である。ここでは、部品保管スペースの利用面積を基準に影響度を判定する。部品の欠品の影響は、欠品した部品と同じ機種に影響するため、機種別の利用面積の変化を評価している。選択対象Ｂ１についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１２に示した分析結果例４２として表示される。ステップＳ４では、ユーザ入力手段１７によって機種の選択が行なわれ、ステップＳ９およびステップＳ１１に進む。
【００７７】
ステップＳ５では、選択対象Ｂ２すなわち日産台数の時間推移について分析を行なう。ステップＳ５の分析手順では、選択項目は、「機種」であり、表示データは、「日産台数の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」であり、影響度の指標は、「日産台数の低下」であり、影響度の順位は、「低いほど」である。ここでは、日産台数の時間推移を影響度の指標とする。機種によって生産の変動は異なるため、日産台数の変化を評価することで影響度を判定している。選択対象Ｂ２についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１３に示した分析結果例４３として表示される。ステップＳ６では、ユーザ入力手段１７によって機種の選択が行なわれ、ステップＳ９、ステップＳ１１、およびステップＳ１４に進む。
【００７８】
ステップＳ７およびステップＳ８の処理と、ステップＳ９およびステップＳ１０の処理と、ステップＳ１１およびステップＳ１２の処理とは、ステップＳ３およびステップＳ４の処理ならびにステップＳ５およびステップＳ６の処理が終了した後、並行して実行される。
【００７９】
ステップＳ７では、選択対象Ｃ１すなわち部品ごとの滞留時間の時間推移について分析を行なう。ステップＳ７の分析手順では、選択項目は、「部品」であり、表示データは、「部品ごとの滞留時間の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」であり、影響度の指標は、「滞留時間」であり、影響度の順位は、「長いほど」である。滞留時間が長い部品は、部品倉庫にあっても生産に使われていない時間が長いことを示すため、部品納入の間違いがあること、あるいは部品が使われる機種の生産が終了してもその部品が残ったままになっていることを示す。このような部品は、在庫スペースを消費するだけで生産に寄与しないため、置場区分の占有率に余裕が無い場合、このような部品を移動することで保管スペースを有効に活用することが可能となる。選択対象Ｃ１についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１４に示した分析結果例４４として表示される。ステップＳ８では、ユーザ入力手段１７によって部品の選択が行なわれ、ステップＳ１３に進む。
【００８０】
ステップＳ９では、選択対象Ｃ２すなわち限定範囲に含まれる部品の利用面積構成について分析を行なう。ステップＳ９の分析手順では、選択項目は、「部品」であり、表示データは、「限定範囲に含まれる部品の利用面積構成」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」ならびに選択対象Ｂの結果であるで「機種」あり、影響度の指標は、「面積」であり、影響度の順位は、「広いほど」である。利用面積が広い部品は、保管スペースの占有率が高いためである。選択対象Ｃ２についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１５に示した分析結果例４５として表示される。ステップＳ１０では、ユーザ入力手段１７によって部品の選択が行なわれ、ステップＳ１３に進む。
【００８１】
ステップＳ１１では、選択対象Ｃ３すなわち欠品した時間の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１１の分析手順では、選択項目は、「部品」であり、表示データは、「欠品した時間の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」ならびに選択対象Ｂの結果であるで「機種」あり、影響度の指標は、「欠品した時刻、欠品した長さ」であり、影響度の順位は、「・時刻が選択対象Ａで選択した時間に近い／・欠品した時間が長い」である。部品の欠品は、生産の停止につながり、逆に生産が停止しても部品納入が継続される部品は、納入後も生産で消費されることはないため、部品在庫の増加につながる。そこで、この分析手順で、欠品する部品の分析を実施している。選択対象Ｃ３についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１６に示した分析結果例４６として表示される。ステップＳ１２では、ユーザ入力手段１７によって部品の選択が行なわれ、ステップＳ１３に進む。
【００８２】
ステップＳ１３の処理は、ステップＳ７およびステップＳ８の処理、ステップＳ９およびステップＳ１０の処理、ならびにステップＳ１１およびステップＳ１２の処理が終了した後実行される。ステップＳ１３では、選択対象Ｄすなわち部品の在庫数時間推移および納入量の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１３の分析手順では、選択項目は、「−」であり、表示データは、「部品の在庫数時間推移、納入量の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「時間帯」および選択対象Ｃの結果である「部品」であり、影響度の指標は、「・納入予定時刻と納入完了時間の差／・納入予定量と納入完了量の差」であり、影響度の順位は、「・納入予定時刻と納入完了時間の差が大きい／・納入予定量と納入完了量の差が大きい」である。納入時刻が早いか、納入量が多いほど部品在庫数が増加し、逆に納入時刻が遅いか、納入量が少ないと欠品につながるため、予定時刻と納入完了時刻との差分、および予定納入量と納入量との差分で影響度を判定する。選択対象Ｄについての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１７に示した分析結果例４７として表示される。
【００８３】
ステップＳ１４の処理は、ステップＳ１３の処理が終了した後実行される。ステップＳ１４では、選択対象Ｅすなわち不良品台数の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１４の分析手順では、選択項目は、「−」であり、表示データは、「不良品台数の時間推移」である。限定範囲は、選択対象Ａの結果である「時間帯」および選択対象Ｂの結果であるで「機種」あり、影響度の指標は、「不良品台数」であり、影響度の順位は、「・時刻が選択対象Ａで選択した時間に近い／・多いほど」である。これによって、部品の欠品による生産台数の減少か、不良による生産台数の減少かを見分けることが可能となる。選択対象Ｅについての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１８に示した分析結果例４８として表示される。
【００８４】
分析手順つまり図１９に示したステップの途中であっても、要因の特定ができたと判断すれば、分析を中止してもよいし、影響度が高くないと示された項目を選択すること、あるいは分析手順を戻して、途中から分析を継続してもよい。さらに、常に影響度の最も高いものを選択することによって、分析作業の削減を図ることも可能である。
【００８５】
図２０は、図１に示したシミュレーション手段１１の構成を示すブロック図である。シミュレーション手段１１は、部品納入モジュール１１１、部品保管モジュール１１２、部品供給モジュール１１３、および生産処理モジュール１１４を含む。各モジュールについて説明する前に、シミュレーションのために、データ入力手段１０によって入力される入力データについて説明する。入力データは、操業情報５１、保管能力情報５２、部品基本情報５３、納入基本情報５４、生産計画情報５５、部品の納入時刻分布５６、部品の不良率分布５７、および生産台数の分布５８を含む。
【００８６】
図２１は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される操業情報５１の一例を示す。操業情報５１は、生産が行われる１日当たりの操業時間を示し、図２１に示した操業情報５１は、１日当たりの操業時間が１０時間であることを示している。
【００８７】
図２２は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される保管能力情報５２の一例を示す。保管能力情報５２は、部品を保管する各保管場所の保管スペースを面積で表わしている。保管場所（以下「保管エリア」ともいう）は、保管場所を識別するための保管場所識別情報たとえば「Ａｒｅａ−１」、「Ａｒｅａ−２」、および「Ａｒｅａ−３によって識別する。図２２に示した例では、保管エリア「Ａｒｅａ−１」、「Ａｒｅａ−２」、および「Ａｒｅａ−３」について、それぞれの保管スペースの面積が２，０００ｍ２、３，０００ｍ２、および１,５００ｍ２であることを示している。
【００８８】
図２３は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品基本情報５３の一例を示す。部品基本情報５３は、製品の機種を識別するための機種名たとえば「ＭＤ＿１１」および「ＭＤ＿１２」、機種を構成する部品を識別するための部品コードたとえば「ＣＣ６８３」、「ＤＵ６８５」、「ＣＵ１２３」、「ＣＣ６８４」、および「ＤＵ６８６」、各部品の員数、１つのパレットに積むことができる部品の個数を表すパレット部品数、パレットの大きさを表すパレット面積、ならびに保管場所を含む。員数は、機種１台を生産するのに必要となる各部品の個数のことをいう。
【００８９】
図２３に示した部品基本情報５３は、員数がいずれも「１」個およびパレット面積がいずれも「１．８０」ｍ２であり、パレット部品数および保管場所は、機種名「ＭＤ＿１１」および部品コード「ＣＣ６８３」については、「６」および「Ａｒｅａ−１」であり、機種名「ＭＤ＿１１」および部品コード「ＤＵ６８５」については、「３８４」および「Ａｒｅａ−３」であり、機種名「ＭＤ＿１１」および部品コード「ＣＵ１２３」については、「６００」および「Ａｒｅａ−２」であり、機種名「ＭＤ＿１２」および部品コード「ＣＣ６８４」については、「６」および「Ａｒｅａ−１」であり、機種名「ＭＤ＿１２」および部品コード「ＤＵ６８６」については、「７２」および「Ａｒｅａ−３」である。たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種を１台生産するには、部品コード「ＣＣ６８３」、「ＤＵ６８５」、および「ＣＵ１２３」の各部品がそれぞれ１個ずつ必要であることを示している。部品コード「ＣＣ６８３」の部品は、面積が１．８０ｍ２のパレットに６個積むことができることを示している。さらに、部品コード「ＣＣ６８３」の部品は、「Ａｒｅａ−１」の保管場所に保管されることを示している。
【００９０】
図２４は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される納入基本情報５４の一例を示す。納入基本情報５４は、部品コード、各部品の納入単位、および安全在庫を含む。納入単位とは、部品納入１回あたりの納入量であり、なおかつ、納入時間の間隔でもある。たとえば、部品コードが「ＣＣ６８３」の部品の納入単位は、１回の納入で５時間の生産に必要な部品数の部品を納入し、さらに、５時間に１回の納入を行うことをも示している。安全在庫とは、部品の納入が遅れても欠品が発生することのないように余裕をもたすための部品在庫のことである。したがって、生産および部品納入が計画通りに行われれば、安全在庫として設定した部品在庫は使用されることは無い。しかし、部品納入が遅れれば、安全在庫としての部品が消費され、設定された安全在庫分までは部品納入が遅れても欠品を防ぐことができる。たとえば、部品コード「ＣＣ６８３」の部品の納入単位は、２時間分の安全在庫を持っていることを示している。
【００９１】
図２４に示した納入基本情報５４は、納入単位および安全倉庫が、部品コード「ＣＣ６８３」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」であり、部品コード「ＤＵ６８５」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」であり、部品コード「ＣＵ１２３」について、「１日」および「１日」であり、部品コード「ＣＣ６８４」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」であり、部品コード「ＤＵ６８６」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」である。
【００９２】
図２５は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産計画情報５５の一例を示す。生産計画情報５５は、機種名および毎日の生産台数である日産台数を含む。図２５に示した生産計画情報２５は、機種名「ＭＤ＿１１」、「ＭＤ＿１２」、および「ＭＤ＿１３」の各機種について、それぞれ日産台数「３００」台、「２００」台、および「２００」台が示されている。たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種では、毎日３００台の生産を行うことが示されている。
【００９３】
図２６は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の納入時刻分布５６の一例を示す。部品の納入時刻分布５６は、部品の納入時刻に関する確率分布であり、横軸は予定の納入時刻に対する納入時刻の差分の時間を示し、縦軸はその納入回数を示している。
【００９４】
図２７は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の不良率分布５７の一例を示す。部品の不良率分布５７は、部品の不良率に関する確率分布であり、横軸は納入した部品の不良率（％）を示し、縦軸は部品の不良率に対する発生回数を示している。
【００９５】
図２８は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産台数の分布５８の一例を示す。生産台数の分布５８は、生産台数に関する確率分布であり、横軸は１日の生産台数（台）を示し、縦軸はその生産台数に対する発生回数を示している。
【００９６】
図２０を参照して、部品納入モジュール１１１は、データ入力手段１０によって入力された納入基本情報５４が示す納入単位に従って、部品納入時刻を計算し、その計算結果に、部品の納入時刻分布５６および部品の不良率分布５７を反映させて、各部品の到着時刻および部品の納入量すなわち納入指示数量から不良品の数量を差し引いた数量をシミュレーションする。
【００９７】
部品保管モジュール１１２は、部品納入モジュール１１１によってシミュレーションされた各部品の納入時刻および部品の納入量のシミュレーション結果に基づいて、各部品の在庫数を増加させる。シミュレーション開始段階における各部品の在庫数すなわち納入前の在庫数としては、納入基本情報５４が示す安全在庫と、納入単位から計算される在庫数が反映される。
【００９８】
生産処理モジュール１１４は、生産計画情報５５に従った生産を行うことができるように、生産台数を増加させていくシミュレーションを行う。たとえば、図２１に示す操業情報５１は、１日の操業時間が１０時間であることを示し、図２５に示す生産計画情報５５は、「ＭＤ＿１１」の機種について３００台の生産を計画していることを示していることから、１０時間で機種名「ＭＤ＿１１」の機種を３００台生産することができるように、たとえば、１時間毎に３０台ずつ生産台数を増加させていくシミュレーションを行う。このシミュレーションでは、図２８に示す生産台数の分布５８の平均値が計画台数と等しくなり、なおかつ分布の形状が一致するような生産台数を設定する。
【００９９】
部品供給モジュール１１３は、生産処理モジュール１１４によってシミュレーションされた生産台数に従って、在庫数を減少させていくシミュレーションを行う。たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種について、１時間毎に３０台ずつ生産台数を増加させていくシミュレーションが、生産処理モジュール４３３で行われた場合には、図２３に示す部品基本情報５３を参照し、機種名「ＭＤ＿１１」の機種を生産するのに必要な部品コード「ＣＣ６８３」、「ＤＵ６８５」、および「ＣＵ１２３」の部品を１時間ごとにそれぞれ３０個ずつ各部品の在庫数から減算するシミュレーションを行う。
【０１００】
図２９は、図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた生産状況のシミュレーション結果６１の一例を示す。生産状況のシミュレーション結果６１は、機種ごとに、各時刻における生産台数を示している。図２９に示した生産状況のシミュレーション結果６１には、８時から１８時までの各時刻における生産台数が、機種「ＭＤ＿１１」について、「０」台、「２６」台、「５５」台、「８５」台、「１２０」台、「１４８」台、「１７９」台、「２１１」台、「２３９」台、「２７３」台、および「３００」台と示され、機種「ＭＤ＿１２」について、「０」台、「２０」台、「４２」台、「６１」台、「８２」台、「１０２」台、「１２２」台、「１４２」台、「１６２」台、「１７７」台、および「１９７」台と示され、機種「ＭＤ＿１３」について、「０」台、「２３」台、「４３」台、「６０」台、「８１」台、「１０１」台、「１２５」台、「１４７」台、「１７０」台、「１８８」台、および「２０８」台と示されている。このシミュレーションにおいては、生産台数に関する確率分布を加味し、機種名「ＭＤ＿１１」の機種について毎時間平均３０台ずつ、機種名「ＭＤ＿１２」および「ＭＤ＿１３」の機種について毎時間平均３０台ずつを目標に生産したとしてシミュレーションを行った結果を示している。
【０１０１】
図３０は、図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の在庫状況のシミュレーション結果６２の一例を示す。部品の在庫状況のシミュレーション結果６２は、部品納入指示システム１において、シミュレーション手段１１によってシミュレーションされた各部品の在庫状況のシミュレーション結果であり、部品ごとに、各時刻における部品の在庫数を示している。図３０に示した部品の在庫状況のシミュレーション結果６２には、８時から１８時までの各時刻における部品の在庫数が、部品コード「ＣＣ６８３」の部品について、「２１０」個、「１８４」個、「１５５」個、「１２５」個、「９０」個、「２１２」個、「１８１」個、「１４９」個、「１２１」個、「８７」個、および「６０」個と示され、部品コード「ＤＵ６８５」の部品について、「２１０」個、「１８４」個、「１５５」個、「１２５」個、「９０」個、「２１２」個、「１８１」個、「１４９」個、「１２１」個、「８７」個、および「６０」個と示され、部品コード「ＣＵ１２３」の部品について、「６００」個、「５７４」個、「５４５」個、「５１５」個、「４８０」個、「４５２」個、「４２１」個、「３８９」個、「３６１」個、「３２７」個、および「３００」個と示され、部品コード「ＣＣ６８４」の部品について、「１４０」個、「１２０」個、「９８」個、「７９」個、「５８」個、「１３８」個、「１１８」個、「９８」個、「７８」個、「６３」個、および「４３」個と示され、部品コード「ＤＵ６８６」の部品について、「１４０」個、「１２０」個、「９８」個、「７９」個、「５８」個、「１３８」個、「１１８」個、「９８」個、「７８」個、「６３」個、および「４３」個と示されている。
【０１０２】
たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種の部品コード「ＣＣ６８３」の部品について、８時の時点で部品在庫が安全在庫の量の状態で部品納入が実施された場合の在庫量は、次のようにして求める。まず納入基本情報５４が示す納入単位が５時間、すなわち納入量が生産の５時間分であることを示すので、機種名「ＭＤ＿１１」の機種の１日の生産量たとえば３００台に、員数たとえば１個を乗算して１日に必要な部品の個数を求め、求めた１日に必要な部品の個数を操業時間１０時間で除算することによって、１時間の生産に必要な部品の個数たとえば３００＊１／１０＝３０個を求める。１時間の生産に必要な部品の個数に、納入単位の５時間を乗算した値が納入量たとえば１５０個となる。この納入量の値にさらに納入基本情報５４が示す安全在庫２時間分たとえば６０個を加算した値たとえば１５０個＋６０個＝２１０個が在庫量となる。さらに、９時には、機種名「ＭＤ＿１１」の機種が２６台生産されると、９時での部品コード「ＣＣ６８３」の部品の在庫数は、２１０個から２６個を差し引いた１８４個として示されている。同様にして、１８時の終了時間まで、１時間毎に在庫数がシミュレーションされ、そのシミュレーション結果が図３０の部品の在庫状況のシミュレーション結果６２に示されている。
【０１０３】
図３１は、図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の占有状況のシミュレーション結果６３の一例を示す。部品の占有状況のシミュレーション結果６３は、各保管場所の保管スペースに対する部品の占有状況のシミュレーション結果であり、保管場所ごとに、各時刻における部品の占有率を示している。図３１に示した部品の占有状況のシミュレーション結果６３には、８時から１８時までの各時刻における部品の占有率が、保管エリア「Ａｒｅａ−１」について、「８０」％、「７５」％、「７０」％、「６５」％、「６０」％、「５５」％、「５０」％、「４５」％、「４０」％、「３５」％、および「３０」％として示され、保管エリア「Ａｒｅａ−２」について、「７５」％、「７０」％、「６５」％、「６０」％、「５５」％、「５０」％、「４５」％、「４０」％、「３５」％、「３０」％、および「２５」％として示され、保管エリア「Ａｒｅａ−３」について、「８５」％、「８１」％、「７７」％、「７３」％、「６８」％、「６４」％、「６０」％、「５６」％、「５２」％、「４８」％、および「４３」％として示されている。たとえば、保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管スペースにおける８時時点での部品の占有率は、８０％であることが示されている。
【０１０４】
占有率は、保管能力情報５２、部品基本情報５３、および各部品の在庫状況に基づいて求めることができる。たとえば、図２３に示す部品基本情報５３から、部品コード「ＣＣ６８３」の部品および部品コード「ＣＣ６８４」の部品は、それぞれ、１．８０ｍ２のパレット１枚に６個積むことができることが分かる。部品コード「ＣＣ６８３」の部品２１０個に対して必要なパレット数は、２１０個を６個で除算し、少数点以下を切り上げた３６枚となる。したがって、部品コード「ＣＣ６８３」の部品２１０個分の面積は、パレット面積１．８０ｍ２に３６枚を乗じた６４．８ｍ２となる。さらに、部品コード「ＣＣ６８３」の部品は、保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管場所に保管されており、保管能力情報５２が示す保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管スペースが２，０００ｍ２であることから、保管エリア「Ａｒｅａ−１」における部品コード「ＣＣ６８３」の部品２１０個分の占有率は、６４．８÷２０００×１００＝３．２４％となる。このようにして求められた保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管場所に保管されている各部品の占有率を合計した結果が、図３１に示した部品の占有状況のシミュレーション結果６３に示されている。
【０１０５】
このように、入力手段であるたとえばデータ入力手段１０によって、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報が入力され、シミュレーション手段であるたとえばシミュレーション手段１１によって、コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移がシミュレーションされ、記憶手段であるたとえばシミュレーション状況蓄積手段１２によって、シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報が記憶される。そして、絞込み条件情報表示手段であるたとえば分析方法表示手段１６によって、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報が表示され、選択手段であるたとえばユーザ入力手段１７によって、絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件が選択される。さらに、分析手段であるたとえば分析手段１４によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析され、分析手順に従って分析される際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析され、分析結果表示手段であるたとえば分析方法表示手段１６によって、分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報が分析手順ごとに表示されるので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。したがって、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【０１０６】
さらに、前記分析手段に含まれる統計処理手段であるたとえば統計処理手段１４１によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が統計的に処理され、前記分析手段に含まれる影響度計算手段であるたとえば影響度算出手段１４２によって、評価項目に対する要因ごとの影響度が計算され、前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むので、統計的に処理された結果たとえば最小値、最大値、あるいは平均値などの結果、および影響度たとえば置場区分毎の保管面積の影響度のうち異常なものを容易に見つることができる。したがって、部品保管スペースの占有率を高くしている要因の絞込みを容易にすることができる。
【０１０７】
さらにまた、シミュレーション結果表示手段によって、前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が表示されるので、シミュレーション結果の正常性についても検討することができる。したがって、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの有無の可能性についても確認することができる。
【０１０８】
さらに、前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むので、部品置場区分ごとの占有率、製品の機種別の利用面積、製品の１日当たりの生産台数、部品毎の滞留時間、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間、不良品台数、部品の在庫数、および納入量などについて分析することができる。したがって、多角的に分析することができ、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【０１０９】
さらにまた、前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むので、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースをシミュレーションのパラメータとして変更することができる。したがって、これらのパラメータを変更することによって、通常想定されるグラフと比較した異常値の発見が容易となり、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの発見を容易にすることができる。
【０１１０】
さらに、前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションするので、生産ラインの動作を一貫して分析することができる。したがって、生産ライン全他機の中で、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【０１１１】
さらにまた、入力工程では、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力し、シミュレーション工程では、コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションし、記憶工程では、シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する。そして、絞込み条件情報表示工程では、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示し、選択工程では、絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する。さらに、分析工程では、記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析し、分析結果表示工程では、分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示するので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。したがって、本発明による部品保管スペースの評価方法を用いれば、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明の実施の一形態である部品納入指示システム１の機能ブロックの構成を示す。
【図２】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した置場区分ごとの占有率の影響度についての影響度算出結果例２１を示す。
【図３】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの利用面積の影響度についての影響度算出結果例２２を示す。
【図４】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの低下率の影響度についての影響度算出結果例２３を示す。
【図５】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの滞留時間の影響度についての影響度算出結果例２４を示す。
【図６】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの利用面積比率の影響度についての影響度算出結果例２５を示す。
【図７】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの欠品時刻の影響度についての影響度算出結果例２６を示す。
【図８】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの納入時刻の影響度についての影響度算出結果例２７を示す。
【図９】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの不良率の影響度につての影響度算出結果例２８を示す。
【図１０】図１に示した分析方法表示手段１６による選択対象の表示要否の判定規則３０の一例を示す。
【図１１】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品置場区分の占有率の推移についての分析結果例４１を示す。
【図１２】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する利用面積の時間推移についての分析結果例４２を示す。
【図１３】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する日産台数の時間推移についての分析結果例４３を示す。
【図１４】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品ごとの滞留時間の時間推移についての分析結果例４４を示す。
【図１５】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する限定範囲に含まれる部品の利用面積構成についての分析結果例４５を示す。
【図１６】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する欠品した部品の欠品時間の時間推移についての分析結果例４６を示す。
【図１７】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品の在庫数および部品納入量の時間推移についての分析結果例４７を示す。
【図１８】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する機種ごとの不良品台数の時間推移についての分析結果例４８を示す。
【図１９】図１に示した分析手段１４が分析する分析手順のフローチャートを示す。
【図２０】図１に示したシミュレーション手段１１の構成を示すブロック図である。
【０１１３】
【図２１】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される操業情報５１の一例を示す。
【図２２】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される保管能力情報５２の一例を示す。
【図２３】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品基本情報５３の一例を示す。
【図２４】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される納入基本情報５４の一例を示す。
【図２５】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産計画情報５５の一例を示す。
【図２６】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の納入時刻分布５６の一例を示す。
【図２７】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の不良率分布５７の一例を示す。
【図２８】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産台数の分布５８の一例を示す。
【図２９】図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた生産状況のシミュレーション結果６１の一例を示す。
【図３０】図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の在庫状況のシミュレーション結果６２の一例を示す。
【図３１】図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の占有状況のシミュレーション結果６３の一例を示す。
【符号の説明】
【０１１４】
１ 部品納入指示システム
１０ データ入力手段
１１ シミュレーション手段
１２ シミュレーション状況蓄積手段
１３ シミュレーション結果表示手段
１４ 分析手段
１５ 分析手順蓄積手段
１６ 分析方法表示手段
１７ ユーザ入力手段
１１１ 部品納入モジュール
１１２ 部品保管モジュール
１１３ 部品供給モジュール
１１４ 生産処理モジュール
１４１ 統計処理手段
１４２ 影響度算出手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産に用いる部品の保管スペースを評価する部品保管スペースの評価システムおよび方法に関し、より詳細には、生産活動における部品倉庫の状況をコンピュータ上でシミュレーションし、シミュレーション結果に基づいて部品倉庫の評価および分析を行うことができる部品保管スペースの評価システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産あるいは物流の状況をコンピュータ上で再現するシミュレーションにおいては、シミュレーション対象となる要素の評価項目たとえば生産／物流の評価項目についての評価結果から、シミュレーション結果の良否を判断している。シミュレーション結果が不良であるとき、その評価項目について、なぜそのようなシミュレーション結果が得られたのか、その原因を推定するために、あるいはより良いシミュレーション結果を得るために、シミュレーションの条件を変更して再度シミュレーションを実行している。
【０００３】
シミュレーションは、シミュレーション専用のプログラムによって、入力されたデータの内容に従って実行される。シミュレーション専用のプログラムは、目的の仕様通りにシミュレーションを動作させるために作成されたプログラムである。
【０００４】
第１の従来の技術として、製造ラインの問題点を抽出し、抽出した問題点に対する改善策を明示することができる製造ライン評価支援装置がある。この製造ライン評価支援装置は、製造ラインの各要素のシミュレーション結果データを、予め記憶されている評価ルールを用いて評価し、製造ライン構成要素に関する問題点を抽出する。そして、抽出した問題点に対して、改善案検討フローを用いて改善案を出力する。評価ルールは、評価項目および評価基準ならびに評価フローからなる。問題点抽出および改善案選択のための手作業を削減することができる（たとえば特許文献１参照）。
【０００５】
第２の従来の技術として、生産不可能な計画を立案した原因を究明し、対策案の決定を支援する原因究明システムがある。この原因究明システムは、最新の生産計画の結果およびその生産計画に対する入力データと、前回の生産計画の結果およびその生産計画に対する入力データとの差分から、生産不可能となった原因品目およびその原因品目に係るデータを抽出し出力する。さらに、抽出したデータつまり生産不可能となった原因品目に係るデータを作成した作成部署に、対策案を立案するための情報を提示する（たとえば特許文献２参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２８０７３０号公報
【特許文献２】特開平１１−２９６５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
シミュレーションの結果が導き出された要因を推定する作業において、その結果に関係する要因は１つであるとは限らず、さらに１つの要因がさまざまな結果を生じさせる。したがって、グラフあるいは数値などの結果を見ただけでは、その結果が導き出された主要因を特定することは困難であることが多い。特に、意図しない結果になった場合、要因を特定するまでに多くの労力が必要となる。
【０００８】
さらに、シミュレーションを動作させるためのプログラム自体の不具合によって、意図しない結果になる場合もある。このような場合、意図しない結果になった要因がプログラムであるか否かを判断するために、結果を想定しやすいデータを入力し、想定した結果と同じシミュレーション結果が出力されるかを確認する。あるいはプログラムの途中に動作確認用の出力機能を追加し、誤った動作をするプログラムを特定している。すなわち、シミュレーションプログラムの不具合を発見することも困難な作業である。同様に、シミュレーションの入力データについても、誤ったデータが入力されると、意図しない結果になる場合もある。この場合も、どの入力データが誤っているかを推定することは難しく、データ入力の誤りを発見することも困難な作業である。
【０００９】
しかしながら、いずれの従来の技術も、生産活動における問題点を抽出し、抽出した問題点に対して対策案を提示するものであるが、予め用意されている対策案の中から、抽出された問題点に対応する対策案を提示するものであり、問題点の要因の分析を行なうためのものではないという問題がある。たとえば、設備の稼働率が問題点である場合、稼働率を下げている要因の分析を行うことはできない。
【００１０】
本発明の目的は、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因の分析を容易にすることができる部品保管スペースの評価システムおよび方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力手段と、
コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション手段と、
シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報を記憶する記憶手段と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示手段と、
絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択手段と、
記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析手段と、
分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示手段とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価システムである。
【００１２】
本発明に従えば、入力手段によって、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報が入力され、シミュレーション手段によって、コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移がシミュレーションされ、記憶手段によって、シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報が記憶される。そして、絞込み条件情報表示手段によって、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報が表示され、選択手段によって、絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件が選択される。さらに、分析手段によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析され、分析手順に従って分析される際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析され、分析結果表示手段によって、分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報が分析手順ごとに表示されるので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。
【００１３】
また本発明は、前記分析手段は、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を統計的に処理する統計処理手段と、評価項目に対する要因ごとの影響度を計算する影響度計算手段とを含み、
前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明に従えば、前記分析手段に含まれる統計処理手段によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が統計的に処理され、前記分析手段に含まれる影響度計算手段によって、評価項目に対する要因ごとの影響度が計算され、前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むので、統計的に処理された結果たとえば最小値、最大値、あるいは平均値などの結果、および影響度たとえば置場区分毎の保管面積の影響度のうち異常なものを容易に見つけることができる。
【００１５】
また本発明は、前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を表示するシミュレーション結果表示手段をさらに含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明に従えば、シミュレーション結果表示手段によって、前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が表示されるので、シミュレーション結果の正常性についても検討することができる。
【００１７】
また本発明は、前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明に従えば、前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むので、部品置場区分ごとの占有率、製品の機種別の利用面積、製品の１日当たりの生産台数、部品毎の滞留時間、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間、不良品台数、部品の在庫数、および納入量などについて分析することができる。
【００１９】
また本発明は、前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明に従えば、前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むので、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースをシミュレーションのパラメータとして変更することができる。
【００２１】
また本発明は、前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションすることを特徴とする。
【００２２】
本発明に従えば、前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションするので、生産ラインの動作を一貫して分析することができる。
【００２３】
また本発明は、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力工程と、
コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション工程と、
シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する記憶工程と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示工程と、
絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択工程と、
記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析工程と、
分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示工程とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価方法である。
【００２４】
本発明に従えば、入力工程では、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力し、シミュレーション工程では、コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションし、記憶工程では、シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する。そして、絞込み条件情報表示工程では、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示し、選択工程では、絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する。さらに、分析工程では、記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析し、分析結果表示工程では、分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示するので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができるので、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【００２６】
また本発明によれば、統計的に処理された結果たとえば最小値、最大値、あるいは平均値などの結果、および影響度たとえば置場区分毎の保管面積の影響度のうち異常なものを容易に見つることができるので、部品保管スペースの占有率を高くしている要因の絞込みを容易にすることができる。
【００２７】
また本発明によれば、シミュレーション結果の正常性についても検討することができるので、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの有無の可能性についても確認することができる。
【００２８】
また本発明によれば、部品置場区分ごとの占有率、製品の機種別の利用面積、製品の１日当たりの生産台数、部品毎の滞留時間、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間、不良品台数、部品の在庫数、および納入量などについて分析することができる。したがって、多角的に分析することができ、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【００２９】
また本発明によれば、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースをシミュレーションのパラメータとして変更することができる。したがって、これらのパラメータを変更することによって、通常想定されるグラフと比較した異常値の発見が容易となり、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの発見を容易にすることができる。
【００３０】
また本発明によれば、生産ラインの動作を一貫して分析することができるので、生産ライン全他機の中で、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【００３１】
また本発明によれば、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができるので、本発明による部品保管スペースの評価方法を用いれば、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
図１は、本発明の実施の一形態である部品納入指示システム１の機能ブロックの構成を示す。部品保管スペースの評価システムである部品納入指示システム１は、データ入力手段１０、シミュレーション手段１１、シミュレーション状況蓄積手段１２、シミュレーション結果表示手段１３、分析手段１４、分析手順蓄積手段１５、分析方法表示手段１６、およびユーザ入力手段１７を含む。
【００３３】
部品納入指示システム１のハードウエアは、たとえば図示しないコンピュータ、少なくとも半導体メモリおよびハードディスク装置などのいずれかを含む記憶装置、少なくともキーボードおよびマウスなどのいずれかを含む入力装置、および液晶ディスプレイなどの表示装置を含む出力装置によって構成される。これらの構成要素は、一般的に用いられているものであり、説明は省略する。部品納入指示システム１は、記憶装置に記憶されるプログラムをコンピュータに実行させることによって、データ入力手段１０、シミュレーション手段１１、シミュレーション状況蓄積手段１２、シミュレーション結果表示手段１３、分析手段１４、分析手順蓄積手段１５、分析方法表示手段１６、およびユーザ入力手段１７の各機能を実現する。本発明に係る部品保管スペースの評価方法は、部品納入指示システム１で処理される。
【００３４】
データ入力手段１０は、シミュレーションを実行するために必要なデータ、たとえば部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースなどのデータを図示しない入力装置によって入力する。
【００３５】
シミュレーション手段１１は、データ入力手段１０によって入力された入力データに基づいて、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移などを、コンピュータによってシミュレーションする。その際、シミュレーション手段１１は、擬似的に時間を進めながら、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良の変動などをパラメータとして変化させて、部品納入から生産完了までの動作を含めてシミュレーションする。そして、シミュレーション結果として、たとえば部品置場の置場区分ごとの占有率の推移、生産リードタイム、あるいは生産台数を出力する。一般的なシミュレーションでは、シミュレーション結果と、目標とした結果とを比較し、あるいはシミュレーション結果から分かるシミュレーション要素の稼働率を確認し、必要に応じて入力データを変更して、再度シミュレーションを行い、入力データ変更の効果を確認する。シミュレーション手段１１も、入力データを変更することによって、再度シミュレーションを行うことができる。シミュレーション手段１１については、図２０〜図３１を用いてさらに詳細に説明する。
【００３６】
シミュレーション状況蓄積手段１２は、シミュレーション手段１１によってシミュレーションされたシミュレーション結果を、記憶し蓄積する。シミュレーション結果表示手段１３は、シミュレーションの状況、シミュレーション結果、および後述すると統計処理の結果などを図示しない表示装置に表示する。
【００３７】
分析手段１４は、シミュレーション手段１１によるシミュレーションが完了し、シミュレーション結果がシミュレーション状況蓄積手段１２に記憶されると、分析手順に従って、分析手順ごとの選択対象である評価項目についてシミュレーション結果を分析する。選択対象は、たとえば選択対象Ａとして、部品置場区分ごとの占有率の推移、選択対象Ｂ１として、機種の利用面積つまり製品の機種別の利用面積の時間推移、選択対象Ｂ２として、日産台数つまり製品の１日当たりの生産台数の時間推移、選択対象Ｃ１として、部品ごとの滞留時間の時間推移、選択対象Ｃ２として、後述する限定範囲に含まれる部品の利用面積構成、選択対象Ｃ３として、欠品した時間の時間推移、選択対象Ｄとして、部品の在庫数時間推移および納入量の時間推移、および選択対象Ｅとして、不良品台数の時間推移である。
【００３８】
保管スペースシミュレーションすなわちシミュレーション手段１１によるシミュレーションでは、入力条件として設定した部品置場について、部品が溢れることなく、かつ生産に必要な部品が不足するという欠品の無いことが重要になる。そのため、分析手順は、まず、選択対象Ａつまり部品置場区分ごとの占有率の推移について分析する。そして、選択対象Ａの分析の後に、選択対象Ｂ１および選択対象Ｂ２を分析し、選択対象Ｂ１および選択対象Ｂ２の分析の後に、選択対象Ｃ１、選択対象Ｃ２、および選択対象Ｃ３を分析し、選択対象Ｃ１、選択対象Ｃ２、および選択対象Ｃ３の分析の後に、選択対象Ｄを分析し、選択対象Ｄの分析の後に、選択対象Ｅを分析する。
【００３９】
分析手段１４は、統計処理手段１４１および影響度算出手段１４２を含む。統計処理手段１４１は、シミュレーション結果に対して、最小値、最大値、あるいは平均値などの統計的な処理を行う。影響度算出手段１４２は、評価項目に対する要因ごとの影響度を計算する。影響度は、評価項目についてのシミュレーション結果について、各要因がシミュレーション結果に占める割合あるいはシミュレーション結果に対する割合を、評価項目ごとに定めた指数であり、割合が大きいほど影響度が高い。分析手順蓄積手段１５は、分析手順を図示しない記憶装置に予め記憶している。
【００４０】
分析方法表示手段１６は、ユーザによる分析を可能にするために、分析手段１４によって分析された分析結果、たとえば統計処理手段１４１によって統計処理された結果および影響度算出手段１４２によって算出された影響度を、分析手順の評価項目ごとに図示しない表示装置に表示する。さらに、次の分析手順について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための絞込み条件があると、その絞込み条件を分析結果とともに表示する。ユーザ入力手段１７は、分析方法表示手段１６によって絞込み条件が表示されると、表示された絞込み条件の中から、部品保管スペースの占有率を高くしていると考えられる要因に関係すると思われる絞込み条件を選択入力する。
【００４１】
このように、分析手順における各手順において、分析方法表示手段１６によるユーザへのシミュレーション結果の表示と、ユーザ入力手段１７によるユーザからの絞込み条件の選択入力の受付を行い、分析手順に従って順次分析しながら、部品保管スペースの占有率を高くしている要因となる部品、機種、あるいは時間帯などの絞り込みを実行していく。分析手順における分析方法は、選択対象ごとに定義されており、図１９についての説明で詳述する。
【００４２】
図２は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した置場区分ごとの占有率の影響度についての影響度算出結果例２１を示す。影響度算出結果例２１は、選択対象Ａつまり置場区分ごとの占有率について、影響度の大きい置場区分の順序で、各置場区分の保管スペース占有率（以下「保管面積占有率」ともいう）および発生時刻を示す。保管スペース占有率は、保管スペースを占有している占有率のうち最大の占有率であり、発生時刻は、その最大の占有率が発生した時刻である。影響度は、値が「１」の影響度が最も大きく、数字が上昇するに従って影響度が少なくなる。
【００４３】
部品倉庫のどこに部品を置くかは、部品ごとに設定した置場区分で定義されており、この置場区分に割り当てられているスペースに対して、利用されたスペースの割合を占有率として計算している。この占有率が１００％に近づくほど、部品を保管する余裕がなくなっていることを示す。そのため、部品置場における置場区分で、シミュレーション期間の中で最も高い占有率となった値を部品置場の占有率とし、占有率が高いものを影響度の高いものとしている。
【００４４】
図２には、影響度「１」として、置場区分「Ｓ３」が発生時刻「９時」に保管スペース占有率「９９％」になったことが示されている。影響度「２」は、置場区分「Ｓ１」について、保管スペース占有率「８０％」および発生時刻「１４時」と示され、影響度「３」は、置場区分「Ｓ２」について、保管スペース占有率「７０％」および発生時刻「９時」と示されている。
【００４５】
図３は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの利用面積の影響度についての影響度算出結果例２２を示す。影響度算出結果例２２は、選択対象Ｂ１つまり機種の利用面積について、影響度の大きい機種の順序で、機種および利用面積を示す。図３には、影響度「１」として、機種「Ｍ３」および利用面積「５０％」が示され、影響度「２」として、機種「Ｍ１」および利用面積「３０％」が示され、影響度「３」として、機種「Ｍ２」および利用面積「２０％」が示されている。
【００４６】
図４は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの低下率の影響度についての影響度算出結果例２３を示す。影響度算出結果例２３は、選択対象Ｂ２つまり機種の日産台数について、影響度の大きい機種の順序で、低下率および発生時刻を示す。低下率は、目標の日産台数に満たなかった不足台数を目標の日産台数で除算した値を百分率で表したものであり、発生時刻は、その最大の低下率になった時刻である。図４には、影響度「１」として、機種「Ｍ３」、低下率「４０％」、および発生時刻「９時」が示され、影響度「２」として、機種「Ｍ１」、低下率「１０％」、および発生時刻「１４時」が示され、影響度「３」として、機種「Ｍ２」、低下率「９％」、および発生時刻「９時」が示されている。
【００４７】
図５は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの滞留時間の影響度についての影響度算出結果例２４を示す。影響度算出結果例２４は、選択対象Ｃ１つまり部品の滞留時間について、影響度の大きい部品の順序で、滞留時間を示す。滞留時間は、部品が部品保管スペースに滞留している時間つまり部品保管スペースに入庫されてから出庫されるまでの時間である。図５には、影響度「１」として、部品「Ｐ４００１」および滞留時間「１３０時間」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ４２０１」および滞留時間「１００時間」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ５００４」および滞留時間「９０時間」が示されている。
【００４８】
図６は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの利用面積比率の影響度についての影響度算出結果例２５を示す。影響度算出結果例２５は、選択対象Ｃ２つまり部品の利用面積比率について、影響度の大きい部品の順序で、利用面積比率および発生時刻を示す。利用面積比率は、その部品が部品保管スペースを利用している面積のうち最大面積の利用可能面積に対する割合であり、発生時刻は、その最大の利用面積比率になった時刻である。図６には、影響度「１」として、部品「Ｐ１００１」、利用面積比率「４０％」、および発生時刻「９時」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ２００１」、利用面積比率「３５％」、および発生時刻「１４時」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ１００４」、利用面積比率「２５％」、および発生時刻「９時」が示されている。
【００４９】
図７は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの欠品時刻の影響度についての影響度算出結果例２６を示す。影響度算出結果例２６は、選択対象Ｃ３つまり部品の欠品について、影響度の大きい部品の順序で、欠品時刻（差）および欠品時間を示す。欠品時刻（差）は、後述する部品置場区分の占有率の推移についての分析結果に対して、選択項目として選択される時間帯の範囲で、最も早い時刻を基準とし、その基準の時刻との時間差である。欠品時間は、欠品となってから部品が補充されて欠品が解消されるまでの時間である。図７には、影響度「１」として、部品「Ｐ１００１」、欠品時刻（差）「−１０分」、および欠品時間「４時間」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ２００１」、欠品時刻（差）「−１２分」、および欠品時間「３時間」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ１００４」、欠品時刻（差）「−１１分」、および欠品時間「２時間」が示されている。
【００５０】
図８は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの納入時刻の影響度についての影響度算出結果例２７を示す。影響度算出結果例２７は、選択対象Ｄつまり部品の納入について、影響度の大きい部品の順序で、納入時刻（差）および納入量（差）を示す。納入時刻（差）は、納入予定時刻と納入完了時刻との差であり、納入量（差）は、納入予定量と納入完了量との差であり、ここでの納入量はその部品が生産で消費される時間に換算して計算している。たとえばその部品を生産で使用する機種が１時間に１００台生産され、１つの機種で部品１個が使用される場合、納入量（差）「２時間」は、その機種を２時間生産するために必要な部品の個数「２００個」に相当する。納入量を時間に換算することによって、納入時刻との比較を行ないやすくすることができる。図８には、影響度「１」として、部品「Ｐ１００１」、納入時刻（差）「−６０分」、および納入量（差）「−２時間」が示され、影響度「２」として、部品「Ｐ２００１」、納入時刻（差）「−１２分」、および納入量（差）「３時間」が示され、影響度「３」として、部品「Ｐ１００４」、納入時刻（差）「−１１分」、および納入量（差）「２時間」が示されている。
【００５１】
図９は、図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの不良率の影響度につての影響度算出結果例２８を示す。影響度算出結果例２８は、選択対象Ｅつまり機種の不良台数について、影響度の大きい機種の順序で、不良率および発生時刻を示す。図９には、影響度「１」として、機種「Ｍ１」、不良率「１０％」、および発生時刻「９時」が示され、影響度「２」として、機種「Ｍ２」、不良率「１．２％」、および発生時刻「１４時」が示され、影響度「３」として、機種「Ｍ３」、不良率「１．１％」、および発生時刻「９時」が示されている。
【００５２】
図１０は、図１に示した分析方法表示手段１６による選択対象の表示要否の判定規則３０の一例を示す。この判定規則３０は、選択対象ごとに、表示の判定および基準を示す。選択対象は、分析手順における選択対象を示し、表示の判定は、分析手段１４が各選択対象について分析した分析結果を表示する必要があるか否かを示し、基準は、表示の判定に示された表示条件の基準であり、この基準が満たされると表示が必要であることを示す。図１０には、選択対象Ａ、選択対象Ｂ１、選択対象Ｂ２、選択対象Ｃ２、および選択対象Ｄについては、表示の判定が「必要」であり、基準は規定されていない。選択対象Ｃ１については、滞留時間が基準「１日」より長い場合に、表示が必要であることを示し、選択対象Ｃ３については、欠品時間が基準「１時間」より長い場合に、表示が必要であることを示し、選択対象Ｅについては、不良率が基準「３％」より悪い場合に、表示が必要であることを示している。
【００５３】
図１１は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品置場区分の占有率の推移についての分析結果例４１を示す。分析結果例４１は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ａ＞、選択項目として「選択項目：部品置場の置場区分、時間帯」、表示データとして「表示データ：部品置場区分の占有率の推移」、影響度算出結果例４１１、グラフ表示選択欄４１２、グラフ欄４１３、部品置場の選択欄４１４、時間帯の選択欄４１５、および「次ステップへ」ボタン４１６を表示する。
【００５４】
選択項目は、各分析手順における分析結果に対して選択される項目であり、分析結果例４１では、「部品置場の置場区分」および「時間帯」について選択項目があることを示している。表示データは、その分析手順において、ユーザに表示するグラフなどの表示内容を示す項目であり、分析結果例４１では、「部品置場区分の占有率の推移」である。影響度算出結果例４１１は、置場区分ごとの占有率の影響度についての算出例であり、図２に示した影響度算出結果例２１と同じ内容である。影響度算出結果例２１では、影響度の高いものから上位３つを表示しているが、それ以下の影響度について、スクロールして表示するようにしてもよく、以下の影響度算出結果例についても同じである。
【００５５】
グラフ表示選択欄４１２は、グラフ欄４１３に表示するグラフを選択するための入力欄である。分析結果例４１には、影響度算出結果例４１１の影響度ごとに、入力欄すなわちチェックマークを付ける四角の入力欄が３つ示されている。ユーザは、この入力欄のうちのいずれか１つにチャックマークを付けることによって、表示したいグラフを選択することができる。分析結果例４１では、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、置場区分「Ｓ３」が選択されている。
【００５６】
グラフ欄４１３は、グラフ表示選択欄４１２で選択された影響度に対応するグラフを表示する。ユーザは、グラフ表示選択欄４１２で、チェックマークを付ける入力欄を変えることによって、グラフ欄４１３に表示させるグラフを変更することができる。分析結果例４１では、影響度の最も高い部品置場の置場区分Ｓ３についての占有率推移のグラフが示されている。縦軸が占有率（％）および横軸が予め定める基準日からの経過日数（日）である。
【００５７】
部品置場の選択欄４１４は、部品置場の置場区分を選択するための入力欄である。ユーザは、表示されたグラフを確認し、分析の必要な部品置場を選択する。分析結果例４１では、置場区分「Ｓ３」が入力され表示されている。時間帯の選択欄４１５は、時間帯を選択するための入力欄であり、分析結果例４１では、「２日〜３日」が入力され表示されている。下線を付された部分が入力され表示されている情報である。以下の分析結果例についても下線が付された部分が入力され表示されている情報であることを示す。「次ステップへ」ボタン４１６は、次の分析手順へ進むための操作ボタンであり、たとえばマウスを用いて画面に表示されるポインタを「次ステップへ」ボタン４１６の位置にあわせ、左クリックすることによって操作する。以下の分析結果例の「次ステップへ」ボタンについても操作方法は同じである。次の分析手順では、部品置場の選択欄４１４で選択された置場区分および時間帯の選択欄４１５で選択された時間帯で分析を行なう。
【００５８】
図１２は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する利用面積の時間推移についての分析結果例４２を示す。分析結果例４２は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｂ１＞、選択項目として「選択項目：機種」、表示データとして「表示データ：利用面積の時間推移」、影響度算出結果例４２１、グラフ表示選択欄４２２、グラフ欄４２３、機種の選択欄４２４、および「次ステップへ」ボタン４２５を表示する。
【００５９】
分析結果例４２では、選択項目は、「機種」についての選択項目があることを示し、表示データは、「利用面積の時間推移」である。影響度算出結果例４２１は、利用面積の時間推移についての算出例であり、図３に示した影響度算出結果例２２と同じ内容である。グラフ表示選択欄４２２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、機種「Ｍ３」が選択されている。グラフ欄４２３は、影響度の最も高い機種Ｍ３についての利用面積の時間推移が示されている。縦軸が利用面積（ｍ２）および横軸が予め定める基準日からの経過日数（日）である。機種の選択欄４２４は、機種を選択するための入力欄であり、機種「Ｍ３」が入力され表示されている。
【００６０】
図１３は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する日産台数の時間推移についての分析結果例４３を示す。分析結果例４３は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｂ２＞、選択項目として「選択項目：機種」、表示データとして「表示データ：日産台数の時間推移」、影響度算出結果例４３１、グラフ表示選択欄４３２、グラフ欄４３３、機種の選択欄４３４、および「次ステップへ」ボタン４３５を表示する。
【００６１】
分析結果例４３では、選択項目は、「機種」についての選択項目があることを示し、表示データは、「日産台数の時間推移」である。影響度算出結果例４３１は、日産台数の時間推移についての算出例であり、図４に示した影響度算出結果例２３と同じ内容である。グラフ表示選択欄４３２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、機種「Ｍ３」が選択されている。グラフ欄４３３は、影響度の最も高い機種Ｍ３についての日産台数の時間推移が示されている。縦軸が日産台数（台数）および横軸が予め定める基準日からの経過日数（日）である。機種の選択欄４３４は、機種を選択するための入力欄であり、機種「Ｍ３」が入力され表示されている。
【００６２】
図１４は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品ごとの滞留時間の時間推移についての分析結果例４４を示す。分析結果例４４は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｃ１＞、選択項目として「選択項目：部品」、表示データとして「表示データ：部品ごとの滞留時間の時間推移」、影響度算出結果例４４１、グラフ表示選択欄４４２、グラフ欄４４３、部品の選択欄４４４、および「次ステップへ」ボタン４４５を表示する。
【００６３】
分析結果例４４では、選択項目は、「部品」についての選択項目があることを示し、表示データは、「部品ごとの滞留時間の時間推移」である。影響度算出結果例４４１は、部品ごとの滞留時間の時間推移についての算出例であり、図５に示した影響度算出結果例２４と同じ内容である。グラフ表示選択欄４４２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、部品「Ｐ４００１」が選択されている。グラフ欄４４３は、影響度の最も高い部品Ｐ４００１についての滞留時間の時間推移が示されている。縦軸が滞留時間（時間）および横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。部品の選択欄４４４は、部品を選択するための入力欄であり、部品「Ｐ４００１」が入力され表示されている。
【００６４】
図１５は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する限定範囲に含まれる部品の利用面積構成についての分析結果例４５を示す。分析結果例４５は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｃ２＞、選択項目として「選択項目：部品」、表示データとして「表示データ：限定範囲に含まれる部品の利用面積構成」、影響度算出結果例４５１、グラフ欄４５２、部品の選択欄４５３、および「次ステップへ」ボタン４５４を表示する。
【００６５】
分析結果例４５では、選択項目は、「部品」についての選択項目があることを示し、表示データは、「限定範囲に含まれる部品の利用面積構成」である。限定範囲とは、前の分析手順で限定された範囲つまり絞込み条件によって限定された範囲をいい、分析結果例４５では、選択対象Ａで限定された部品置場区分「Ｓ３」の範囲である。利用面積構成は、その限定された置場区分に保管されている各部品の構成比を示す。影響度算出結果例４５１は、限定範囲に含まれる部品の利用面積構成についての算出例であり、図６に示した影響度算出結果例２５と同じ内容である。グラフ欄４５２は、影響度の最も高い機種Ｍ３についての面積比が示されている。部品の選択欄４５３は、部品を選択するための入力欄であり、部品「Ｐ１００１」が入力され表示されている。
【００６６】
図１６は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する欠品した部品の欠品時間の時間推移についての分析結果例４６を示す。分析結果例４６は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｃ３＞、選択項目として「選択項目：部品」、表示データとして「表示データ：欠品した部品の欠品時間の時間推移」、影響度算出結果例４６１、グラフ表示選択欄４６２、グラフ欄４６３、部品の選択欄４６４、および「次ステップへ」ボタン４６５を表示する。
【００６７】
分析結果例４６では、選択項目は、「部品」についての選択項目があることを示し、表示データは、「欠品した部品の欠品時間の時間推移」である。影響度算出結果例４６１は、欠品した部品の欠品時間の時間推移についての算出例であり、図７に示した影響度算出結果例２６と同じ内容である。グラフ表示選択欄４６２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、部品「Ｐ１００１」が選択されている。グラフ欄４６３は、影響度の最も高い部品Ｐ１００１についての欠品時間時間推移が示されている。縦軸が欠品時間（時間）および横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。部品の選択欄４６４は、部品を選択するための入力欄であり、部品「Ｐ１００１」が入力され表示されている。
【００６８】
図１７は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品の在庫数および部品納入量の時間推移についての分析結果例４７を示す。分析結果例４７は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｄ＞、表示データとして「表示データ：・部品の在庫数の時間推移／・部品納入量の時間推移」、影響度算出結果例４７１、グラフ表示選択欄４７２、グラフ欄４７３、および「ＯＫ」ボタン４７４を表示する。
【００６９】
分析結果例４７では、表示データは、「・部品の在庫数の時間推移」および「・部品納入量の時間推移」である。影響度算出結果例４７１は、部品の在庫数の時間推移および部品納入量の時間推移についての算出例であり、図８に示した影響度算出結果例２７と同じ内容である。グラフ表示選択欄４７２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、部品「Ｐ１００１」が選択されている。グラフ欄４６３は、影響度の最も高い部品Ｐ１００１についての在庫数および納入量の時間推移が示されている。縦軸が在庫数および納入量（個数）ならびに横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。「ＯＫ」ボタン４７４は、分析が終了し、画面を閉じるために操作する操作ボタンである。操作方法は、「次ステップへ」ボタンと同様である。
【００７０】
図１８は、図１に示した分析方法表示手段１６が表示する機種ごとの不良品台数の時間推移についての分析結果例４８を示す。分析結果例４８は、分析結果のタイトルとして＜選択対象Ｅ＞、選択項目として「−」、表示データとして「表示データ：機種ごとの不良品台数の時間推移」、影響度算出結果例４８１、グラフ表示選択欄４８２、グラフ欄４８３、および「ＯＫ」ボタン４８４を表示する。
【００７１】
分析結果例４８では、選択項目は、「−」であり、選択項目がないことを示し、表示データは、「機種ごとの不良品台数の時間推移」である。影響度算出結果例４８１は、機種ごとの不良品台数の時間推移についての算出例であり、図９に示した影響度算出結果例２８と同じ内容である。グラフ表示選択欄４８２は、影響度「１」に対応する入力欄にチェックマークが付されており、機種「Ｍ１」が選択されている。グラフ欄４８３は、影響度の最も高い機種Ｍ１についての不良率の時間推移が示されている。縦軸が不良率（％）および横軸が１日の生産時間を８時から１８時までとしたときの時刻である。「ＯＫ」ボタン４８４は、分析が終了し、画面を閉じるために操作する操作ボタンである。操作方法は、「次ステップへ」ボタンと同様である。
【００７２】
図１９は、図１に示した分析手段１４が分析する分析手順のフローチャートを示す。シミュレーション手段１１によるシミュレーションが完了し、シミュレーション結果がシミュレーション状況蓄積手段１２に記憶されると、ステップＳ１に移る。
【００７３】
各分析手順における分析方法は、選択項目、表示データ、影響度の指標、および影響度の順位を含み、分析手順によっては、限定範囲を含む。選択項目は、各分析手順での分析結果に対して選択される項目であり、表示データは、影響度が高いと判定された内容についてユーザに表示するグラフなどの表示内容を示す項目であり、影響度の指標は、影響度の高さを判定するための評価対象であり、影響度の順位は、影響度の指標における数値がどうなれば影響度が高いかを示すものであり、限定範囲は、選択項目の影響度を算出する際に「限定範囲」で設定された中から選択することを示すものである。
【００７４】
ステップＳ１では、選択対象Ａすなわち部品置場区分ごとの占有率の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１の分析手順では、選択項目は、「部品置場の置場区分、時間帯」であり、表示データは、「部品置場区分ごとの占有率の時間推移」であり、影響度の指標は、「部品置場区分ごとの最大の占有率」であり、影響度の順位は、「高いほど」である。選択対象Ａについての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１１に示した分析結果例４１として表示される。ステップＳ２では、ユーザ入力手段１７によって部品置場の選択および時間帯の選択が行なわれ、ステップＳ３、ステップＳ５、およびステップＳ７に分岐する。
【００７５】
ステップＳ３およびステップＳ４の処理と、ステップＳ５およびステップＳ６の処理とは、ステップＳ２の処理の後、並行して実行される。すなわち、選択対象Ｂ１および選択対象Ｂ２の２つの画面が表示される。このとき、選択対象Ａの画面を消去してもよいし、残しておいてもよい。さらにユーザが不要と判断した画面は、消去してもよい。画面表示については、以下の選択対象についても同様である。
【００７６】
ステップＳ３では、選択対象Ｂ１すなわち機種の利用面積の時間推移について分析を行なう。ステップＳ３の分析手順では、選択項目は、「機種」であり、表示データは、「機種の利用面積の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」であり、影響度の指標は、「利用面積」であり、影響度の順位は、「広いほど」である。ここでは、部品保管スペースの利用面積を基準に影響度を判定する。部品の欠品の影響は、欠品した部品と同じ機種に影響するため、機種別の利用面積の変化を評価している。選択対象Ｂ１についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１２に示した分析結果例４２として表示される。ステップＳ４では、ユーザ入力手段１７によって機種の選択が行なわれ、ステップＳ９およびステップＳ１１に進む。
【００７７】
ステップＳ５では、選択対象Ｂ２すなわち日産台数の時間推移について分析を行なう。ステップＳ５の分析手順では、選択項目は、「機種」であり、表示データは、「日産台数の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」であり、影響度の指標は、「日産台数の低下」であり、影響度の順位は、「低いほど」である。ここでは、日産台数の時間推移を影響度の指標とする。機種によって生産の変動は異なるため、日産台数の変化を評価することで影響度を判定している。選択対象Ｂ２についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１３に示した分析結果例４３として表示される。ステップＳ６では、ユーザ入力手段１７によって機種の選択が行なわれ、ステップＳ９、ステップＳ１１、およびステップＳ１４に進む。
【００７８】
ステップＳ７およびステップＳ８の処理と、ステップＳ９およびステップＳ１０の処理と、ステップＳ１１およびステップＳ１２の処理とは、ステップＳ３およびステップＳ４の処理ならびにステップＳ５およびステップＳ６の処理が終了した後、並行して実行される。
【００７９】
ステップＳ７では、選択対象Ｃ１すなわち部品ごとの滞留時間の時間推移について分析を行なう。ステップＳ７の分析手順では、選択項目は、「部品」であり、表示データは、「部品ごとの滞留時間の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」であり、影響度の指標は、「滞留時間」であり、影響度の順位は、「長いほど」である。滞留時間が長い部品は、部品倉庫にあっても生産に使われていない時間が長いことを示すため、部品納入の間違いがあること、あるいは部品が使われる機種の生産が終了してもその部品が残ったままになっていることを示す。このような部品は、在庫スペースを消費するだけで生産に寄与しないため、置場区分の占有率に余裕が無い場合、このような部品を移動することで保管スペースを有効に活用することが可能となる。選択対象Ｃ１についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１４に示した分析結果例４４として表示される。ステップＳ８では、ユーザ入力手段１７によって部品の選択が行なわれ、ステップＳ１３に進む。
【００８０】
ステップＳ９では、選択対象Ｃ２すなわち限定範囲に含まれる部品の利用面積構成について分析を行なう。ステップＳ９の分析手順では、選択項目は、「部品」であり、表示データは、「限定範囲に含まれる部品の利用面積構成」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」ならびに選択対象Ｂの結果であるで「機種」あり、影響度の指標は、「面積」であり、影響度の順位は、「広いほど」である。利用面積が広い部品は、保管スペースの占有率が高いためである。選択対象Ｃ２についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１５に示した分析結果例４５として表示される。ステップＳ１０では、ユーザ入力手段１７によって部品の選択が行なわれ、ステップＳ１３に進む。
【００８１】
ステップＳ１１では、選択対象Ｃ３すなわち欠品した時間の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１１の分析手順では、選択項目は、「部品」であり、表示データは、「欠品した時間の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「部品置場の置場区分および時間帯」ならびに選択対象Ｂの結果であるで「機種」あり、影響度の指標は、「欠品した時刻、欠品した長さ」であり、影響度の順位は、「・時刻が選択対象Ａで選択した時間に近い／・欠品した時間が長い」である。部品の欠品は、生産の停止につながり、逆に生産が停止しても部品納入が継続される部品は、納入後も生産で消費されることはないため、部品在庫の増加につながる。そこで、この分析手順で、欠品する部品の分析を実施している。選択対象Ｃ３についての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１６に示した分析結果例４６として表示される。ステップＳ１２では、ユーザ入力手段１７によって部品の選択が行なわれ、ステップＳ１３に進む。
【００８２】
ステップＳ１３の処理は、ステップＳ７およびステップＳ８の処理、ステップＳ９およびステップＳ１０の処理、ならびにステップＳ１１およびステップＳ１２の処理が終了した後実行される。ステップＳ１３では、選択対象Ｄすなわち部品の在庫数時間推移および納入量の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１３の分析手順では、選択項目は、「−」であり、表示データは、「部品の在庫数時間推移、納入量の時間推移」であり、限定範囲は、選択対象Ａの結果である「時間帯」および選択対象Ｃの結果である「部品」であり、影響度の指標は、「・納入予定時刻と納入完了時間の差／・納入予定量と納入完了量の差」であり、影響度の順位は、「・納入予定時刻と納入完了時間の差が大きい／・納入予定量と納入完了量の差が大きい」である。納入時刻が早いか、納入量が多いほど部品在庫数が増加し、逆に納入時刻が遅いか、納入量が少ないと欠品につながるため、予定時刻と納入完了時刻との差分、および予定納入量と納入量との差分で影響度を判定する。選択対象Ｄについての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１７に示した分析結果例４７として表示される。
【００８３】
ステップＳ１４の処理は、ステップＳ１３の処理が終了した後実行される。ステップＳ１４では、選択対象Ｅすなわち不良品台数の時間推移について分析を行なう。ステップＳ１４の分析手順では、選択項目は、「−」であり、表示データは、「不良品台数の時間推移」である。限定範囲は、選択対象Ａの結果である「時間帯」および選択対象Ｂの結果であるで「機種」あり、影響度の指標は、「不良品台数」であり、影響度の順位は、「・時刻が選択対象Ａで選択した時間に近い／・多いほど」である。これによって、部品の欠品による生産台数の減少か、不良による生産台数の減少かを見分けることが可能となる。選択対象Ｅについての分析結果は、分析方法表示手段１６によって、たとえば図１８に示した分析結果例４８として表示される。
【００８４】
分析手順つまり図１９に示したステップの途中であっても、要因の特定ができたと判断すれば、分析を中止してもよいし、影響度が高くないと示された項目を選択すること、あるいは分析手順を戻して、途中から分析を継続してもよい。さらに、常に影響度の最も高いものを選択することによって、分析作業の削減を図ることも可能である。
【００８５】
図２０は、図１に示したシミュレーション手段１１の構成を示すブロック図である。シミュレーション手段１１は、部品納入モジュール１１１、部品保管モジュール１１２、部品供給モジュール１１３、および生産処理モジュール１１４を含む。各モジュールについて説明する前に、シミュレーションのために、データ入力手段１０によって入力される入力データについて説明する。入力データは、操業情報５１、保管能力情報５２、部品基本情報５３、納入基本情報５４、生産計画情報５５、部品の納入時刻分布５６、部品の不良率分布５７、および生産台数の分布５８を含む。
【００８６】
図２１は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される操業情報５１の一例を示す。操業情報５１は、生産が行われる１日当たりの操業時間を示し、図２１に示した操業情報５１は、１日当たりの操業時間が１０時間であることを示している。
【００８７】
図２２は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される保管能力情報５２の一例を示す。保管能力情報５２は、部品を保管する各保管場所の保管スペースを面積で表わしている。保管場所（以下「保管エリア」ともいう）は、保管場所を識別するための保管場所識別情報たとえば「Ａｒｅａ−１」、「Ａｒｅａ−２」、および「Ａｒｅａ−３によって識別する。図２２に示した例では、保管エリア「Ａｒｅａ−１」、「Ａｒｅａ−２」、および「Ａｒｅａ−３」について、それぞれの保管スペースの面積が２，０００ｍ２、３，０００ｍ２、および１,５００ｍ２であることを示している。
【００８８】
図２３は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品基本情報５３の一例を示す。部品基本情報５３は、製品の機種を識別するための機種名たとえば「ＭＤ＿１１」および「ＭＤ＿１２」、機種を構成する部品を識別するための部品コードたとえば「ＣＣ６８３」、「ＤＵ６８５」、「ＣＵ１２３」、「ＣＣ６８４」、および「ＤＵ６８６」、各部品の員数、１つのパレットに積むことができる部品の個数を表すパレット部品数、パレットの大きさを表すパレット面積、ならびに保管場所を含む。員数は、機種１台を生産するのに必要となる各部品の個数のことをいう。
【００８９】
図２３に示した部品基本情報５３は、員数がいずれも「１」個およびパレット面積がいずれも「１．８０」ｍ２であり、パレット部品数および保管場所は、機種名「ＭＤ＿１１」および部品コード「ＣＣ６８３」については、「６」および「Ａｒｅａ−１」であり、機種名「ＭＤ＿１１」および部品コード「ＤＵ６８５」については、「３８４」および「Ａｒｅａ−３」であり、機種名「ＭＤ＿１１」および部品コード「ＣＵ１２３」については、「６００」および「Ａｒｅａ−２」であり、機種名「ＭＤ＿１２」および部品コード「ＣＣ６８４」については、「６」および「Ａｒｅａ−１」であり、機種名「ＭＤ＿１２」および部品コード「ＤＵ６８６」については、「７２」および「Ａｒｅａ−３」である。たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種を１台生産するには、部品コード「ＣＣ６８３」、「ＤＵ６８５」、および「ＣＵ１２３」の各部品がそれぞれ１個ずつ必要であることを示している。部品コード「ＣＣ６８３」の部品は、面積が１．８０ｍ２のパレットに６個積むことができることを示している。さらに、部品コード「ＣＣ６８３」の部品は、「Ａｒｅａ−１」の保管場所に保管されることを示している。
【００９０】
図２４は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される納入基本情報５４の一例を示す。納入基本情報５４は、部品コード、各部品の納入単位、および安全在庫を含む。納入単位とは、部品納入１回あたりの納入量であり、なおかつ、納入時間の間隔でもある。たとえば、部品コードが「ＣＣ６８３」の部品の納入単位は、１回の納入で５時間の生産に必要な部品数の部品を納入し、さらに、５時間に１回の納入を行うことをも示している。安全在庫とは、部品の納入が遅れても欠品が発生することのないように余裕をもたすための部品在庫のことである。したがって、生産および部品納入が計画通りに行われれば、安全在庫として設定した部品在庫は使用されることは無い。しかし、部品納入が遅れれば、安全在庫としての部品が消費され、設定された安全在庫分までは部品納入が遅れても欠品を防ぐことができる。たとえば、部品コード「ＣＣ６８３」の部品の納入単位は、２時間分の安全在庫を持っていることを示している。
【００９１】
図２４に示した納入基本情報５４は、納入単位および安全倉庫が、部品コード「ＣＣ６８３」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」であり、部品コード「ＤＵ６８５」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」であり、部品コード「ＣＵ１２３」について、「１日」および「１日」であり、部品コード「ＣＣ６８４」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」であり、部品コード「ＤＵ６８６」について、「５Ｈ」および「２Ｈ」である。
【００９２】
図２５は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産計画情報５５の一例を示す。生産計画情報５５は、機種名および毎日の生産台数である日産台数を含む。図２５に示した生産計画情報２５は、機種名「ＭＤ＿１１」、「ＭＤ＿１２」、および「ＭＤ＿１３」の各機種について、それぞれ日産台数「３００」台、「２００」台、および「２００」台が示されている。たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種では、毎日３００台の生産を行うことが示されている。
【００９３】
図２６は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の納入時刻分布５６の一例を示す。部品の納入時刻分布５６は、部品の納入時刻に関する確率分布であり、横軸は予定の納入時刻に対する納入時刻の差分の時間を示し、縦軸はその納入回数を示している。
【００９４】
図２７は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の不良率分布５７の一例を示す。部品の不良率分布５７は、部品の不良率に関する確率分布であり、横軸は納入した部品の不良率（％）を示し、縦軸は部品の不良率に対する発生回数を示している。
【００９５】
図２８は、図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産台数の分布５８の一例を示す。生産台数の分布５８は、生産台数に関する確率分布であり、横軸は１日の生産台数（台）を示し、縦軸はその生産台数に対する発生回数を示している。
【００９６】
図２０を参照して、部品納入モジュール１１１は、データ入力手段１０によって入力された納入基本情報５４が示す納入単位に従って、部品納入時刻を計算し、その計算結果に、部品の納入時刻分布５６および部品の不良率分布５７を反映させて、各部品の到着時刻および部品の納入量すなわち納入指示数量から不良品の数量を差し引いた数量をシミュレーションする。
【００９７】
部品保管モジュール１１２は、部品納入モジュール１１１によってシミュレーションされた各部品の納入時刻および部品の納入量のシミュレーション結果に基づいて、各部品の在庫数を増加させる。シミュレーション開始段階における各部品の在庫数すなわち納入前の在庫数としては、納入基本情報５４が示す安全在庫と、納入単位から計算される在庫数が反映される。
【００９８】
生産処理モジュール１１４は、生産計画情報５５に従った生産を行うことができるように、生産台数を増加させていくシミュレーションを行う。たとえば、図２１に示す操業情報５１は、１日の操業時間が１０時間であることを示し、図２５に示す生産計画情報５５は、「ＭＤ＿１１」の機種について３００台の生産を計画していることを示していることから、１０時間で機種名「ＭＤ＿１１」の機種を３００台生産することができるように、たとえば、１時間毎に３０台ずつ生産台数を増加させていくシミュレーションを行う。このシミュレーションでは、図２８に示す生産台数の分布５８の平均値が計画台数と等しくなり、なおかつ分布の形状が一致するような生産台数を設定する。
【００９９】
部品供給モジュール１１３は、生産処理モジュール１１４によってシミュレーションされた生産台数に従って、在庫数を減少させていくシミュレーションを行う。たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種について、１時間毎に３０台ずつ生産台数を増加させていくシミュレーションが、生産処理モジュール４３３で行われた場合には、図２３に示す部品基本情報５３を参照し、機種名「ＭＤ＿１１」の機種を生産するのに必要な部品コード「ＣＣ６８３」、「ＤＵ６８５」、および「ＣＵ１２３」の部品を１時間ごとにそれぞれ３０個ずつ各部品の在庫数から減算するシミュレーションを行う。
【０１００】
図２９は、図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた生産状況のシミュレーション結果６１の一例を示す。生産状況のシミュレーション結果６１は、機種ごとに、各時刻における生産台数を示している。図２９に示した生産状況のシミュレーション結果６１には、８時から１８時までの各時刻における生産台数が、機種「ＭＤ＿１１」について、「０」台、「２６」台、「５５」台、「８５」台、「１２０」台、「１４８」台、「１７９」台、「２１１」台、「２３９」台、「２７３」台、および「３００」台と示され、機種「ＭＤ＿１２」について、「０」台、「２０」台、「４２」台、「６１」台、「８２」台、「１０２」台、「１２２」台、「１４２」台、「１６２」台、「１７７」台、および「１９７」台と示され、機種「ＭＤ＿１３」について、「０」台、「２３」台、「４３」台、「６０」台、「８１」台、「１０１」台、「１２５」台、「１４７」台、「１７０」台、「１８８」台、および「２０８」台と示されている。このシミュレーションにおいては、生産台数に関する確率分布を加味し、機種名「ＭＤ＿１１」の機種について毎時間平均３０台ずつ、機種名「ＭＤ＿１２」および「ＭＤ＿１３」の機種について毎時間平均３０台ずつを目標に生産したとしてシミュレーションを行った結果を示している。
【０１０１】
図３０は、図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の在庫状況のシミュレーション結果６２の一例を示す。部品の在庫状況のシミュレーション結果６２は、部品納入指示システム１において、シミュレーション手段１１によってシミュレーションされた各部品の在庫状況のシミュレーション結果であり、部品ごとに、各時刻における部品の在庫数を示している。図３０に示した部品の在庫状況のシミュレーション結果６２には、８時から１８時までの各時刻における部品の在庫数が、部品コード「ＣＣ６８３」の部品について、「２１０」個、「１８４」個、「１５５」個、「１２５」個、「９０」個、「２１２」個、「１８１」個、「１４９」個、「１２１」個、「８７」個、および「６０」個と示され、部品コード「ＤＵ６８５」の部品について、「２１０」個、「１８４」個、「１５５」個、「１２５」個、「９０」個、「２１２」個、「１８１」個、「１４９」個、「１２１」個、「８７」個、および「６０」個と示され、部品コード「ＣＵ１２３」の部品について、「６００」個、「５７４」個、「５４５」個、「５１５」個、「４８０」個、「４５２」個、「４２１」個、「３８９」個、「３６１」個、「３２７」個、および「３００」個と示され、部品コード「ＣＣ６８４」の部品について、「１４０」個、「１２０」個、「９８」個、「７９」個、「５８」個、「１３８」個、「１１８」個、「９８」個、「７８」個、「６３」個、および「４３」個と示され、部品コード「ＤＵ６８６」の部品について、「１４０」個、「１２０」個、「９８」個、「７９」個、「５８」個、「１３８」個、「１１８」個、「９８」個、「７８」個、「６３」個、および「４３」個と示されている。
【０１０２】
たとえば、機種名「ＭＤ＿１１」の機種の部品コード「ＣＣ６８３」の部品について、８時の時点で部品在庫が安全在庫の量の状態で部品納入が実施された場合の在庫量は、次のようにして求める。まず納入基本情報５４が示す納入単位が５時間、すなわち納入量が生産の５時間分であることを示すので、機種名「ＭＤ＿１１」の機種の１日の生産量たとえば３００台に、員数たとえば１個を乗算して１日に必要な部品の個数を求め、求めた１日に必要な部品の個数を操業時間１０時間で除算することによって、１時間の生産に必要な部品の個数たとえば３００＊１／１０＝３０個を求める。１時間の生産に必要な部品の個数に、納入単位の５時間を乗算した値が納入量たとえば１５０個となる。この納入量の値にさらに納入基本情報５４が示す安全在庫２時間分たとえば６０個を加算した値たとえば１５０個＋６０個＝２１０個が在庫量となる。さらに、９時には、機種名「ＭＤ＿１１」の機種が２６台生産されると、９時での部品コード「ＣＣ６８３」の部品の在庫数は、２１０個から２６個を差し引いた１８４個として示されている。同様にして、１８時の終了時間まで、１時間毎に在庫数がシミュレーションされ、そのシミュレーション結果が図３０の部品の在庫状況のシミュレーション結果６２に示されている。
【０１０３】
図３１は、図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の占有状況のシミュレーション結果６３の一例を示す。部品の占有状況のシミュレーション結果６３は、各保管場所の保管スペースに対する部品の占有状況のシミュレーション結果であり、保管場所ごとに、各時刻における部品の占有率を示している。図３１に示した部品の占有状況のシミュレーション結果６３には、８時から１８時までの各時刻における部品の占有率が、保管エリア「Ａｒｅａ−１」について、「８０」％、「７５」％、「７０」％、「６５」％、「６０」％、「５５」％、「５０」％、「４５」％、「４０」％、「３５」％、および「３０」％として示され、保管エリア「Ａｒｅａ−２」について、「７５」％、「７０」％、「６５」％、「６０」％、「５５」％、「５０」％、「４５」％、「４０」％、「３５」％、「３０」％、および「２５」％として示され、保管エリア「Ａｒｅａ−３」について、「８５」％、「８１」％、「７７」％、「７３」％、「６８」％、「６４」％、「６０」％、「５６」％、「５２」％、「４８」％、および「４３」％として示されている。たとえば、保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管スペースにおける８時時点での部品の占有率は、８０％であることが示されている。
【０１０４】
占有率は、保管能力情報５２、部品基本情報５３、および各部品の在庫状況に基づいて求めることができる。たとえば、図２３に示す部品基本情報５３から、部品コード「ＣＣ６８３」の部品および部品コード「ＣＣ６８４」の部品は、それぞれ、１．８０ｍ２のパレット１枚に６個積むことができることが分かる。部品コード「ＣＣ６８３」の部品２１０個に対して必要なパレット数は、２１０個を６個で除算し、少数点以下を切り上げた３６枚となる。したがって、部品コード「ＣＣ６８３」の部品２１０個分の面積は、パレット面積１．８０ｍ２に３６枚を乗じた６４．８ｍ２となる。さらに、部品コード「ＣＣ６８３」の部品は、保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管場所に保管されており、保管能力情報５２が示す保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管スペースが２，０００ｍ２であることから、保管エリア「Ａｒｅａ−１」における部品コード「ＣＣ６８３」の部品２１０個分の占有率は、６４．８÷２０００×１００＝３．２４％となる。このようにして求められた保管エリア「Ａｒｅａ−１」の保管場所に保管されている各部品の占有率を合計した結果が、図３１に示した部品の占有状況のシミュレーション結果６３に示されている。
【０１０５】
このように、入力手段であるたとえばデータ入力手段１０によって、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報が入力され、シミュレーション手段であるたとえばシミュレーション手段１１によって、コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移がシミュレーションされ、記憶手段であるたとえばシミュレーション状況蓄積手段１２によって、シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報が記憶される。そして、絞込み条件情報表示手段であるたとえば分析方法表示手段１６によって、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報が表示され、選択手段であるたとえばユーザ入力手段１７によって、絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件が選択される。さらに、分析手段であるたとえば分析手段１４によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析され、分析手順に従って分析される際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析され、分析結果表示手段であるたとえば分析方法表示手段１６によって、分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報が分析手順ごとに表示されるので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。したがって、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【０１０６】
さらに、前記分析手段に含まれる統計処理手段であるたとえば統計処理手段１４１によって、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が統計的に処理され、前記分析手段に含まれる影響度計算手段であるたとえば影響度算出手段１４２によって、評価項目に対する要因ごとの影響度が計算され、前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むので、統計的に処理された結果たとえば最小値、最大値、あるいは平均値などの結果、および影響度たとえば置場区分毎の保管面積の影響度のうち異常なものを容易に見つることができる。したがって、部品保管スペースの占有率を高くしている要因の絞込みを容易にすることができる。
【０１０７】
さらにまた、シミュレーション結果表示手段によって、前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果が表示されるので、シミュレーション結果の正常性についても検討することができる。したがって、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの有無の可能性についても確認することができる。
【０１０８】
さらに、前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むので、部品置場区分ごとの占有率、製品の機種別の利用面積、製品の１日当たりの生産台数、部品毎の滞留時間、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間、不良品台数、部品の在庫数、および納入量などについて分析することができる。したがって、多角的に分析することができ、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【０１０９】
さらにまた、前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むので、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースをシミュレーションのパラメータとして変更することができる。したがって、これらのパラメータを変更することによって、通常想定されるグラフと比較した異常値の発見が容易となり、プログラムの不具合あるいは入力データの入力ミスの発見を容易にすることができる。
【０１１０】
さらに、前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションするので、生産ラインの動作を一貫して分析することができる。したがって、生産ライン全他機の中で、保管スペースを圧迫する要因の特定を的確に行うことができる。
【０１１１】
さらにまた、入力工程では、生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力し、シミュレーション工程では、コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションし、記憶工程では、シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する。そして、絞込み条件情報表示工程では、分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示し、選択工程では、絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する。さらに、分析工程では、記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析し、分析結果表示工程では、分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示するので、生産に用いる部品の保管スペースを圧迫する要因を順次絞り込むことができ、要因の特定を容易にすることができる。したがって、本発明による部品保管スペースの評価方法を用いれば、保管スペースを圧迫する要因を排除するための対策を早急に検討し、対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明の実施の一形態である部品納入指示システム１の機能ブロックの構成を示す。
【図２】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した置場区分ごとの占有率の影響度についての影響度算出結果例２１を示す。
【図３】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの利用面積の影響度についての影響度算出結果例２２を示す。
【図４】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの低下率の影響度についての影響度算出結果例２３を示す。
【図５】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの滞留時間の影響度についての影響度算出結果例２４を示す。
【図６】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの利用面積比率の影響度についての影響度算出結果例２５を示す。
【図７】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの欠品時刻の影響度についての影響度算出結果例２６を示す。
【図８】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した部品ごとの納入時刻の影響度についての影響度算出結果例２７を示す。
【図９】図１に示した影響度算出手段１４２が算出した機種ごとの不良率の影響度につての影響度算出結果例２８を示す。
【図１０】図１に示した分析方法表示手段１６による選択対象の表示要否の判定規則３０の一例を示す。
【図１１】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品置場区分の占有率の推移についての分析結果例４１を示す。
【図１２】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する利用面積の時間推移についての分析結果例４２を示す。
【図１３】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する日産台数の時間推移についての分析結果例４３を示す。
【図１４】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品ごとの滞留時間の時間推移についての分析結果例４４を示す。
【図１５】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する限定範囲に含まれる部品の利用面積構成についての分析結果例４５を示す。
【図１６】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する欠品した部品の欠品時間の時間推移についての分析結果例４６を示す。
【図１７】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する部品の在庫数および部品納入量の時間推移についての分析結果例４７を示す。
【図１８】図１に示した分析方法表示手段１６が表示する機種ごとの不良品台数の時間推移についての分析結果例４８を示す。
【図１９】図１に示した分析手段１４が分析する分析手順のフローチャートを示す。
【図２０】図１に示したシミュレーション手段１１の構成を示すブロック図である。
【０１１３】
【図２１】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される操業情報５１の一例を示す。
【図２２】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される保管能力情報５２の一例を示す。
【図２３】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品基本情報５３の一例を示す。
【図２４】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される納入基本情報５４の一例を示す。
【図２５】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産計画情報５５の一例を示す。
【図２６】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の納入時刻分布５６の一例を示す。
【図２７】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される部品の不良率分布５７の一例を示す。
【図２８】図１に示したデータ入力手段１０によって入力される生産台数の分布５８の一例を示す。
【図２９】図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた生産状況のシミュレーション結果６１の一例を示す。
【図３０】図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の在庫状況のシミュレーション結果６２の一例を示す。
【図３１】図１に示したシミュレーション手段１１によってシミュレーションされた部品の占有状況のシミュレーション結果６３の一例を示す。
【符号の説明】
【０１１４】
１ 部品納入指示システム
１０ データ入力手段
１１ シミュレーション手段
１２ シミュレーション状況蓄積手段
１３ シミュレーション結果表示手段
１４ 分析手段
１５ 分析手順蓄積手段
１６ 分析方法表示手段
１７ ユーザ入力手段
１１１ 部品納入モジュール
１１２ 部品保管モジュール
１１３ 部品供給モジュール
１１４ 生産処理モジュール
１４１ 統計処理手段
１４２ 影響度算出手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力手段と、
コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション手段と、
シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報を記憶する記憶手段と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示手段と、
絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択手段と、
記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析手段と、
分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示手段とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価システム。
【請求項２】
前記分析手段は、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を統計的に処理する統計処理手段と、評価項目に対する要因ごとの影響度を計算する影響度計算手段とを含み、
前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項３】
前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を表示するシミュレーション結果表示手段をさらに含むことを特徴とする請求項１または２に記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項４】
前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項５】
前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項６】
前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項７】
生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力工程と、
コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション工程と、
シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する記憶工程と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示工程と、
絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択工程と、
記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析工程と、
分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示工程とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価方法。
【請求項１】
生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力手段と、
コンピュータを用いて、入力手段によって入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション手段と、
シミュレーション手段によるシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報、およびシミュレーション結果を予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順を表す分析手順情報を記憶する記憶手段と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示手段と、
絞込み条件情報表示手段によって絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択手段と、
記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、記憶手段に記憶される分析手順情報が示す分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択手段によって絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析手段と、
分析手段によって分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示手段とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価システム。
【請求項２】
前記分析手段は、記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を統計的に処理する統計処理手段と、評価項目に対する要因ごとの影響度を計算する影響度計算手段とを含み、
前記分析結果情報は、少なくとも、統計処理手段によって統計的に処理された結果を表す統計処理結果情報、および影響度計算手段によって計算された影響度を表す影響度情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項３】
前記記憶手段に記憶されるシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を表示するシミュレーション結果表示手段をさらに含むことを特徴とする請求項１または２に記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項４】
前記評価項目は、部品置場区分ごとの占有率の推移、製品の機種別の利用面積の時間推移、製品の１日当たりの生産台数の時間推移、部品ごとの滞留時間の時間推移、絞込み条件によって限定された部品の利用面積構成、欠品した時間の時間推移、不良品台数の時間推移、部品の在庫数時間推移、および納入量の時間推移のうちの少なくとも１つの評価項目を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項５】
前記シミュレーション条件情報は、部品納入方法、製品の機種別生産計画、部品構成表、部品が必要とする保管スペース、各部品の部品置場区分、および部品置場区分の保管可能スペースのうち少なくともいずれか１つの情報を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項６】
前記シミュレーション手段は、部品納入から生産完了までの生産ラインの動作を、部品納入時刻の変動、生産台数の変動、および生産の不良数の変動のうち少なくともいずれか１つをパラメータにしてシミュレーションすることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の部品保管スペースの評価システム。
【請求項７】
生産に用いる部品を保管する部品保管スペースに保管されている部品が占有する部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするための条件を表すシミュレーション条件情報を入力する入力工程と、
コンピュータを用いて、入力工程で入力されたシミュレーション条件情報が示す条件で部品保管スペースの占有率の推移をシミュレーションするシミュレーション工程と、
シミュレーション工程でのシミュレーション結果を表すシミュレーション結果情報を記憶する記憶工程と、
分析手順の評価項目について、部品保管スペースの占有率を高くしている要因を絞込むための予め定める絞込み条件があると、予め定める絞込み条件を表す絞込み条件情報を表示する絞込み条件情報表示工程と、
絞込み条件情報表示工程で絞込み条件情報が表示されると、表示された絞込み条件情報が示す絞込み条件の中から少なくとも１つの絞込み条件を選択する選択工程と、
記憶工程で記憶されたシミュレーション結果情報が示すシミュレーション結果を、予め定める評価項目ごとに分析するための分析手順に従って分析し、分析手順に従って分析する際、選択工程で絞込み条件が選択されていると、選択された絞込み条件で分析する分析工程と、
分析工程で分析された分析結果を表す分析結果情報を分析手順ごとに表示する分析結果表示工程とを含むことを特徴する部品保管スペースの評価方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【公開番号】特開２００８−２２５７００（Ｐ２００８−２２５７００Ａ）
【公開日】平成２０年９月２５日（２００８．９．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−６０９７９（Ｐ２００７−６０９７９）
【出願日】平成１９年３月９日（２００７．３．９）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年９月２５日（２００８．９．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年３月９日（２００７．３．９）
【出願人】（０００００５０４９）シャープ株式会社 (33,933)
【Ｆターム（参考）】
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