JP2005321895A - 生産計画の支援のためのシステム及び生産計画の支援を行うためのコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明の課題は、生産計画の立案あるいは製造方法の検討等を支援する支援技術を提供することである。
【解決手段】
本発明による解決手段の一つは、生産計画と製造実績のデータを基に、設定した生産計画の目標値を満たす条件を求める仕組みを提供することである。本発明による解決手段のさらにもう一つは、生産計画と製造実績のデータを基に、設定した生産計画の目標値を満たす条件を求め、さらにその条件を満たす条件を求め、利用者が望むまで前記条件を追求する仕組みを提供することである。
【選択図】 図１

Description

本発明は、生産計画の支援のための支援技術に関する。

生産計画支援と製造方法検討支援に関する技術としては以下のような技術が知られている（特許文献１〜３を参照）。特許文献１には、「問題を含む生産計画を解析することにより、問題点の抽出や計画を改善するための調整内容の絞り込み等を行い、計画調整の際、生産計画担当者の意思決定支援を図る。」と記載されている。特許文献２には、「半導体製造プロセス安定化支援システムにおいて、製品の品質の安定化と歩留まりの向上とを実現し、生産効率を向上できるシステムを提供する。」と記載されている。特許文献３には、「任意の工程における任意の正確なデータを、所定のデータを基に瞬時に検索できる。」と記載されている。
特開平０９−１２８４４０号公報 特開２０００−２５２１７９号公報 特開２００２−３５１５２６号公報

本発明の課題は、生産計画の支援技術即ち生産計画の立案や製造方法の検討等を支援する支援技術を提供することにある。

具体例を挙げて説明する。生産計画の改善については、過去の計画と実績を基に、担当者が改善のための施策を検討しており、過去の計画や実績の分析支援及び前記改善施策の支援が求められる。製造方法の改善に関しては、計画と品質を含めた実績の分析が要求され、その改善策も検討する必要があり、計画や実績の分析を行い、改善目標の提示を容易に実施できる仕組みが必要である。

本発明による解決手段の一つは、生産関連データ即ち生産計画や製造実績のデータを基に、設定した生産計画の目標値を満たす条件を求めるシステムを提供することである。

本発明による解決手段のさらに他の一つは、生産計画や製造実績のデータを基に、設定した生産計画の目標値を満たす条件を求め、さらにその条件を満たす条件を求め、利用者が望むまで前期条件を追求するシステムを提供することである。

本発明の提供する方法によれば、生産計画や製造実績等に対する分析が容易に行うことができる。また、分析結果を利用者に分かり易く提供できる。この結果、対応策の検討がより行ない易くなり、生産計画の立案や変更がより短期間で可能となる。

本発明を実施するための最良の一形態を図面に基づき詳細に説明する。図１に、本発明が適用されるコンピューターシステムのシステム構成の一実施形態、図２〜図５に、本発明の一実施形態における処理データ、図６〜図１３に、本発明の一実施形態における処理フローを示す。図１４以降は本発明が適用されるコンピューターシステムの操作画面を基に操作の実施形態について説明する。以下、順に説明する。

図１で、システムは製造実績データベース１００１、生産計画データベース１００２、マスタデータベース１００３、データ収集装置１０１０、製造実績履歴データベース１０１１、生産計画履歴データベース１０１２、属性リスト記憶部１０１３、データ集計装置１０２０、分析用テーブル記憶部１０２１、分析装置１０３０、分析結果記憶部１０３１及び端末装置１０４０から構成される。

本実施形態では、利用者が、端末装置１０４０を操作して、データ収集装置１０１０、データ集計装置１０２０及び分析装置１０３０を動作させる。

まず、利用者は端末装置１０４０を操作して、データ収集装置１０１０に対し、入力データである生産関連データ即ち生産計画データ及び製造実績データの収集を指示する。尚本発明を実施するための最良の形態では生産計画データと製造実績データとの差異に注目しているが、生産計画データのみ、製造実績データのみでも本発明の方法は実施できる。前記収集の指示は、具体的には収集期間、収集日時、データの所在及び対象とするデータのキー等を指定する。データ収集装置１０１０は、その指定に従い、収集期間中、自動的に、製造実績データベース１００１及び生産計画データベース１００２からデータを収集し、それぞれを製造実績履歴データベース１０１１及び生産計画履歴データベース１０１２に保存する。

データ収集完了後、利用者は、端末装置１０４０においてデータ集計装置１０２０に対し、データの集計処理の実行を指示する。データ集計装置１０２０は、データ集計処理の指示を受けると、製造実績履歴データベース１０１１及び生産計画履歴データベース１０１２から製造実績履歴データ及び生産計画履歴データを読み込み、属性リスト記憶部１０１３から事前に登録されている属性リストを参照して全ての製造実績履歴データ及び生産計画履歴データの属性値を算出する。データ集計装置１０２０は、その結果を分析用テーブルに出力し、分析用テーブルを分析用テーブル記憶部１０２１に保存する。ここで、属性リストは、利用者が端末装置１０４０において、製造実績データベース１００１、生産計画データベース１００２及びマスタデータベース１００３を参照しながら任意に追加、変更及び削除することが可能である。

分析用テーブル作成後、利用者は、端末装置１０４０において分析装置１０３０に対し、データの分析処理の実行を指示する。具体的には、利用者は装置に対し、分析方法、検証方法、目標属性、説明属性及び各種パラメータを指定する。分析装置１０３０は、その指定に従い、分析用テーブル記憶部１０２１から分析用テーブルを読み込み、分析を実施後、分析結果を端末装置１０４０に出力するとともに分析結果記憶部１０３１に保存する。端末装置１０４０は、分析装置１０３０から分析結果を受け取ると文章、リスト、表、グラフ等の画像にして表示する。利用者は、端末装置１０４０に表示された分析結果を検討し、更なる分析が必要な場合は分析方法、検証方法、目標属性、説明属性及び各種パラメータを変更し、再度、分析装置１０３０に分析処理を指示する。このようにして利用者が有効と判断する分析結果が得られるまで分析を繰り返す。前記分析を繰り返す過程で、利用者は、分析装置１０３０が有する評価機能を利用できる。また、過程の分析結果は、分析結果記憶部１０３１に関連付けて保存することができる。分析を繰り返しても有効な分析結果を得られる見通しが無い場合、利用者は、属性リストを追加又は変更し、再度データ集計を行った上で、新たに本実施形態で提供する方法で分析を実施する。

図２に生産計画履歴データベース１０１２のデータの一例を示す。生産計画履歴データは列方向にロット番号Ａ、品目コードＢ、工程コードＣ、リソースコードＤ、作業者コードＥ、完成数Ｆ、不良数Ｇ、開始待ち時間Ｈ、終了待ち時間Ｉ、作業時間Ｊ、前段取時間Ｋ、後段取時間Ｌ、開始日時Ｍ及び終了日時Ｎからなり、行方向にそれぞれ複数件のデータが、ロット番号Ａ、品目コードＢ及び工程コードＣをキーとして保管されている。

図３に製造実績履歴データベース１０１１のデータの一例を示す。製造実績履歴データは列方向に生産計画履歴データと同様の属性を持ち、行方向にそれぞれの生産計画データに対応する製造実績データが保管されている。

図４に属性リストのデータの一例を示す。属性リストは列方向に属性名Ｏ、集約レベルＰ、計算式Ｑ、フィルタリング条件Ｒからなり、行方向にそれぞれ複数件のデータが、属性名Ｐをキーとして保管されている。集約レベルは、生産計画履歴データ及び製造実績履歴データを集約する際の単位であり、上位から順に計画レベル、ロットレベル、作業レベル及び設備レベルがある。計算式は、生産計画履歴データ及び製造実績履歴データの各属性とマスタデータの各テーブルの各属性との関係演算の定義である。属性リストは生産計画と製造実績に対する分析における影響要因の候補属性となる。また、フィルタリング条件を使用すると、明らかに異常なデータを前記分析の対象から除外することができる。例えば、指定の条件に合致するデータを対象外又は対象内とする範囲を定義することができる。

図５の５００、５０１、５０２に分析用テーブルの一例を示す。分析用テーブルは集約レベル毎に作成する。列方向の属性には、属性リストに存在する属性のうち、分析用テーブルの集約レベルとそれ以下全ての集約レベルの属性が対応する。行方向には集約された各個体に対する各属性の測定結果が各個体を識別するＩＤ（計画ＩＤ、ロットＩＤ、作業ＩＤ又は設備ＩＤ）をキーとして保管されている。図５の例では前記識別ＩＤは生産計画ＩＤであり、列方向の項目は、生産計画ＩＤ、メイクスパン、スループット等からなる。生産計画ＩＤをキーとして前記項目に対応するデータ即ち各項目で示す属性に対する測定結果が行方向に保管されている。

図６に、図１に記載のシステムの操作及びシステムの処理のフローを示す。英数字「Ｓ」で始まる番号は前記処理フローのステップを表す。図６に従い、データを収集してから、分析が終了するまでのフローを説明する。ステップＳ６０１はデータ収集を実行するステップで、利用者が収集に必要な条件を設定し、次に実行の操作を行うと、システムであるコンピュータがデータ収集の処理を実行する。データは、本社及び各工場等複数の拠点に分散して記憶手段に保持されていてもよい。これらの記憶手段とは例えばネットワークで繋がれており、ネットワークを介して収集することが可能である。

ステップＳ６０２では、属性編集として、利用者が後記する分析で使用する属性の編集を行う。属性として指定するものには、特に制限は無く、例えば稼働率や不良率等の連続値で得られるものでも良いし、作業者コードや設備コード等の不連続値で得られるものでも良い。また、ロット投入後何日目の稼動率や設備メンテナンス後何日目の不良率等時系列的なものでも良い。尚、ステップＳ６０２の実施は、ステップＳ６０１の完了に制約されない。ステップＳ６０１及びステップＳ６０２が完了すると、ステップＳ６０３が実施可能となる。

ステップＳ６０３では、データ集計として、利用者がデータ集計に必要な条件を設定し、コンピュータがデータ集計処理を実施する。ステップＳ６０３が完了すると、ステップＳ６０４が実施可能となる。ステップＳ６０４では、分析として、利用者が分析に必要な条件を設定し、コンピュータが分析処理を実施する。ステップＳ６０４が完了すると、スッテプＳ６０５に進む。ステップＳ６０５では、結果検討として、利用者がステップＳ６０４における分析結果に対する検討を実施する。検討は、端末装置１０４０の画面に表示された分析結果を基に実施する。また、必要に応じて、システムが提供する相関係数行列表示機能、クラスタリング機能、三次元散布図表示機能等の評価機能を利用する。分析結果から、生産計画立案業務に対する改善策として、計画立案ルールの変更やマスタデータの修正等が行われた場合は、シミュレーション機能によってその効果を測定することができる。検討の結果、利用者が分析結果に満足すれば、分析は終了する。利用者が分析結果に不満足な場合は、ステップＳ６０６に進む。ステップＳ６０６では、属性確認として、再度の分析を実施する前に、利用者が属性の編集の必要性を判断する。利用者が必要と判断した場合は、ステップＳ６０２に戻り、属性の編集を実施した後、ステップＳ６０３に進む。利用者が不要と判断した場合は、ステップＳ６０４に戻り、既存の属性の組替えや分析用パラメータの変更等Ｓ６０７を行った上で、再度の分析を実施する。

前記説明について、次に図７〜図３３を用いて具体例を挙げて説明する。図７では、データ収集に関する処理の流れを示している。図７〜図１３において、これらフローで使用する図形の意味を凡例として７１０に示す。利用者の操作は図形７１１、利用者の選択は図形７１２、利用者の判断は図形７１３、プログラムの使用によるマシン処理は図形７１４、同様にマシンによる判定は図形７１５で示している。

ステップＳ７０１では、利用者が、端末装置１０４０のデータ収集条件入力用の画面からデータ収集の条件として、収集期間、収集日時、収集の対象とする生産計画データ及び製造実績データの所在及びキー項目であるオーダコード（利用者の指定するコード）を入力する。この画面の一例を図１４に示す。収集期間の設定は、開始日の日付をテキストボックス１１０１に、終了日の日付をテキストボックス１１０２に入力することで行う。収集日時の設定は、周期をプルダウンメニュー１１０３から選択し、日時をテキストボックス１１０４に入力することで行う。本実施形態では、例えば周期を日次とし、日時を午前２時とする。即ち、毎日夜間バッチ処理でデータを収集するものとする。処理の対象とする生産計画データは、データベースが存在するサーバをプルダウンメニュー１１０５から選択し、設定ボタン１１０６を押下してテーブルの指定や接続に関する詳細な設定を行う。製造実績データも同様に、データベースが存在するサーバをプルダウンメニュー１１０７から選択し、設定ボタン１１０８を押下してテーブルの指定や接続に関する詳細な設定を行う。オーダコードは、検索語をテキストボックス１１０９に入力し、検索ボタン１１１０を押下すると、検索語を含むオーダコードの一覧がリストボックス１１１１に表示されるので、対象とするオーダコードをリストボックス１１１１から選択し、＞＞ボタン１１１２を押下して対象オーダに追加する。追加されたオーダコードは対象オーダとしてリストボックス１１１３に表示される。リストボックス１１１３に表示された対象オーダを選択し、＜＜ボタン１１１４を押下すると選択された対象オーダは対象オーダから削除されリストボックス１１１３から消える。収集期間、データ所在、対象オーダの入力が完了したら、登録１１１５ボタンを押下する。登録ボタン１１１５が押下されると、入力した内容がデータ収集装置１０１０に反映される。登録ボタン１１１５押下後、起動ボタン１１１６を押下するとデータ収集装置１０１０がステップＳ７０２以下のデータ収集を開始する。停止ボタン１１１７はデータ収集装置にデータ収集の停止を指示する場合に押下する。尚、データ収集中は登録ボタン１１１５が不活性となり、データ収集条件を変更できない。データ収集条件入力画面１１００での操作の結果に関しては、リストボックス１１１８にログメッセージが表示される。

ステップＳ７０２からステップＳ７０５は、データ収集装置１０１０において、以下の処理を実施する。ステップＳ７０２では、日時情報を取得する。日時情報は、例えばシステムが実装されているコンピュータから取得する。図７では１台のコンピュータの日時情報の取得に関して説明しているが、コンピュータは複数でも良い。ステップＳ７０３では、ステップＳ７０２で取得した日時が収集期間内かどうかを確認する。収集期間内であればステップＳ７０４に遷移し、収集期間外であればデータ収集を終了する。ステップＳ７０４では、ステップＳ７０２で取得した日時が収集開始日時を超えているかどうかを確認する。収集開始日時を超えていれば、ステップＳ７０５に遷移し、超えていなければステップＳ７０２に戻り、次のデータを収集する。ステップＳ７０５では、データベースと接続し、対象データを取得する。取得したデータは、実績データであれば製造実績履歴データとして、計画データであれば生産計画履歴データとして保存する。データ保存後、次回の収集処理のために収集開始日時を１周期分進める更新処理を実施する。スッテプ７０５が完了するとステップＳ７０２に戻る。このようにして、利用者が設定した条件に従って、データ収集装置１０１０がデータ収集処理を実施する。

図８は、属性編集に関する処理の流れを示している。属性編集は、利用者が端末装置１０４０の属性編集画面１２００を使用して行う。この画面の一例を図１５に示す。ステップＳ８０１では、利用者が、分析操作用端末ウィンドウの属性編集タグを選択し属性編集のページを表示後、プルダウンメニュー１２０１から属性の集約レベルを選択する。属性の集約レベルは、属性で評価する対象を示す。例えば、メイクスパン、納期遅れロット数、平均製造リードタイム等の属性の集約レベルは計画となる。製造リードタイム、納期遅れ時間、製造原価等の属性の集約レベルはロットとなる。作業時間、使用リソース、担当作業者等の属性の集約レベルは作業となる。稼働率、シフトパターン、故障回数等の属性の集約レベルは設備となる。このように、各属性に集約レベルを指定すると、集約レベルごとに属性の検索が可能となり、属性の編集作業に大変便利である。集約レベルが選択されると、ステップＳ８０２に遷移する。ステップＳ８０２では、データ収集装置１０１０において、属性検索処理を実施する。具体的には、選択された集約レベルに属する属性を属性リスト記憶部１０１３から検索し、その結果を端末装置１０４０に渡す。端末装置１０４０では受け取った検索結果の一覧をリストボックス１２０２に表示する。ステップＳ８０２完了後は、利用者が編集内容によって処理を選択する。

新しく属性を追加する場合は、ステップＳ８０３に進む。ステップＳ８０３では、利用者がテキストボックス１２０３に追加する属性の属性名、リストボックス１２０４にその計算式を入力して登録ボタン１２０５を押下する。属性名は利用者が任意に決定することができる。計算式は、例えば、製造実績データベース１００１、生産計画データベース１００２及びマスタデータベース１００３内のテーブル名とそのフィールド名及び集合関数を用いて記述することができる。ステップＳ８０３が完了するとステップＳ８０４に遷移する。ステップＳ８０４では、データ収集装置１０１０が、属性の追加処理を実施する。具体的には、利用者が入力した属性名、集約レベル及び計算式を属性リスト記憶部１０１３に追加する。

既に登録されている属性の計算式を変更する場合は、ステップＳ８０５に進む。ステップＳ８０５では、利用者がリストボックス１２０２に表示された属性の一覧から、計算式を変更する属性を選択する。リストボックスで属性が選択されると、その属性名がテキストボックス１２０３、計算式がリストボックス１２０４に表示される。利用者は、選択した属性の計算式を変更後、登録ボタン１２０５を押下する。ステップＳ８０５が完了するとステップＳ８０６に遷移する。ステップＳ８０６では、データ収集装置１０１０が、属性変更処理を実施する。具体的には、利用者が選択した属性の計算式を、利用者が入力した計算式に置換する。

既に登録されている属性を削除する場合は、ステップＳ８０７に進む。ステップＳ８０７では、利用者がリストボックス１２０２に表示された属性の一覧から、削除したい属性を選択する。リストボックスで属性が選択されると、その属性名がテキストボックス１２０３に、計算式がリストボックス１２０４に表示される。利用者は、選択した属性の属性名と計算式を確認後、削除ボタン１２０６を押下する。ステップＳ８０７が完了するとステップＳ８０８に遷移する。ステップＳ８０８では、データ収集装置１０１０が、属性の削除処理を実施する。具体的には、利用者が選択した属性名、集約レベル及び計算式を属性リスト記憶部１０１３から削除する。尚、ステップＳ８０１からステップＳ８０８までの利用者による操作及びデータ収集装置１０１０による処理の結果は、適宜リストボックス１２０７に表示する。

図９では、データ集計に関する処理の流れを示している。データ集計は、利用者が端末装置１０４０のデータ集計用の画面を利用して実施する。この画面の一例を図１６に示す。ステップＳ９０１では、利用者が、対象期間の開始日の日付をテキストボックス１３０１に、終了日の日付をテキストボックス１３０２に入力する。ステップＳ９０２からステップＳ９０５では、データ集計に使用する属性を属性リスト記憶部１０１３が有する属性リストから選択する処理を行う。分析で使用する属性は、すべてデータ集計の際に選択する必要がある。

ステップＳ９０２では、利用者が、集計に使用する属性を選択するために、対象とする属性の集約レベルをプルダウンメニュー１３０３の右端の逆三角形ボタンを押して表示される集約レベルの一覧から選択し設定する。属性の集約レベルがプルダウンメニューで指定されると、ステップＳ９０３に遷移する。ステップＳ９０３では、データ集計装置１０２０において、属性リスト検索処理を実施する。具体的には、選択された集約レベルに属する属性を属性リスト記憶部１０１３から検索し、その結果を端末装置１０４０に渡す。端末装置１０４０では受け取った検索結果の一覧をリストボックス１３０４に表示する。リストボックス１３０４に属性を表示する際は、属性名の左側にチェックボックスを付加する。既にデータ集計の対象として登録されている属性は、チェックボックスがチェックされた状態で表示される。また、既にフィルタリング条件が設定されている属性は、属性名の右側に例えばアスタリスクを付ける等して明示する。ステップＳ９０４では、利用者が集計に使用する属性をリストボックス１３０４に表示されたものから選択する。選択する際は、リストボックスに表示された属性名の左側のチェックボックスをチェックする。また、選択を解除する場合は、リストボックスのチェックを外す。ステップＳ９０５では、利用者がデータ集計に使用する属性の選択が完了したかどうかを確認する。完了した場合はステップＳ９０６に進み、完了していなければ、ステップＳ９０２に戻る。

ステップＳ９０６からステップＳ９１４では、必要に応じて各属性にフィルタリング条件を設定する。フィルタリングは、明らかに異常なデータを分析の対象から除外するために実施する。ステップＳ９０６では、利用者がフィルタリング条件の変更が必要かどうかを判断する。変更が必要であれば、ステップＳ９０７に進み、変更が必要でなければ、ステップＳ９１５に進む。ステップＳ９０７では、利用者が変更する対象の属性をリストボックス１３０４から選択する。属性が選択されると、ステップＳ９０８に遷移する。ステップＳ９０８では、データ集計収集装置１０２０において、属性表示処理を実施する。具体的には、選択された属性のフィルタリング条件を属性リスト記憶部１０１３から検索し、その結果を端末装置１０４０に渡す。端末装置１０４０では、選択された属性の属性名をテキストボックス１３０５に、データ集計収集装置１０２０から受け取ったフィルタリング条件をリストボックス１３０６に表示する。ステップＳ９０８完了後は、利用者が必要と判断する変更内容によってフィルタリング条件に関する処理を選択する。

新しくフィルタリング条件を追加する場合は、ステップＳ９０９に進む。ステップＳ９０９では、利用者がリストボックス１３０６に、ステップＳ９０７で選択した属性に対するフィルタリング条件を記述し、登録ボタン１３０７を押下する。フィルタリング条件の記述方法は、データ集計装置１０２０で判別可能であればどのような記述方法でも良く、例えば、連続値をとる属性であれば、対象外となる値の範囲を閾値と等号及び不等号で記述し、不連続値をとる属性であれば、対象とする値を記述する方法がある。ステップＳ９０９が完了するとステップＳ９１０に遷移する。ステップＳ９１０では、データ集計装置１０２０において、フィルタリング条件の追加処理を実施する。具体的には、利用者が選択した属性に対し、利用者が記述した条件式によるフィルタリング条件を属性リスト記憶部１０１３に追加する。

既に登録されているフィルタリング条件を変更する場合は、ステップＳ９１１に進む。ステップＳ９１１では、利用者がリストボックス１３０６に表示されたフィルタリング条件を変更し、登録ボタン１３０７を押下する。ステップＳ９１１が完了するとステップＳ９１２に遷移する。ステップＳ９１２では、データ集計装置１０２０において、フィルタリング条件更新処理を実施する。具体的には、属性リスト記憶部１０１３内に保存されている利用者が選択した属性のフィルタリング条件を、利用者が変更した条件式によるフィルタリング条件に置換する。

既に登録されているフィルタリング条件を削除する場合は、ステップＳ９１３に進む。ステップＳ９１３では、利用者がリストボックス１３０６に表示されたフィルタリング条件を確認し、削除ボタン１３０８を押下する。図１６の例では、削除ボタン１３０８を押下すると「組立＿後段取時間」属性に対するフィルタリング条件が削除される。ステップＳ９１３が完了するとステップＳ９１４に遷移する。ステップＳ９１４では、データ集計装置１０２０において、フィルタリング条件の削除処理を実施する。具体的には、属性リスト記憶部１０１３内に保存されている利用者が選択した属性のフィルタリング条件を削除する。

データ集計に使用する属性とフィルタリング条件を確認後、ステップＳ９１５に進み、利用者が実行ボタン１３０９を押下する。ステップＳ９１５が完了するとステップＳ９１６に遷移する。ステップＳ９１６では、データ集計装置１０２０において、データ集計処理と分析テーブル作成処理が実施される。具体的には、まずデータ集計処理として、対象期間の製造実績履歴データ及び生産計画履歴データを順次読み込みながら、ステップＳ９０４で選択された全ての属性についてその属性値を算出する。算出結果は、例えば、一旦、集約レベル毎の中間テーブルに記録する。次に分析テーブル作成処理において、中間テーブルのレコードを計画単位に集計し、分析テーブル１０２１内の分析テーブル等を作成する。尚、ステップＳ９０１からステップＳ９１６までの利用者による操作及びデータ集計装置１０１０による処理の結果は、適宜リストボックス１３１１に表示される。

図１０では、分析に関する処理の流れを示している。分析は、利用者が端末装置１０４０の分析画面１４００を使用して行う。この画面の一例を図１７に示す。ステップＳ１０１０では、利用者が、分析方法をプルダウンメニュー１４０１の右端の逆三角形ボタンを押して表示される分析方法の一覧から分析方法を選択し設定領域１４０１に設定する、同様に検証方法をプルダウンメニュー１４０２で設定する。ステップ１０１０が完了すると、ステップ１０２０に遷移する。

ステップ１０２０では、利用者が目標属性を設定する。まず目標属性ボタン１４０３を押下し、目標属性設定用の画面を呼び出す。この画面の一例を図１８に示す。

図１１で、目標属性設定画面１５００における操作を説明する。ステップＳ１０２１では、利用者がテキストボックス１５０１に目標属性とする属性の属性名を入力し、入力ボタン１５０２を押下する。入力ボタン１５０２が押下されると、ステップＳ１０２２に遷移する。ステップＳ１０２２では、分析装置１０３０において、利用者が入力した属性を分析用テーブルの属性から検索する処理を実施する。検索の結果、該当する属性が存在しない場合は、利用者に再入力を促すメッセージを表示する。該当する属性が存在する場合は、ステップＳ１０２３に遷移する。ステップ１０２３では、分析装置１０３０において、ステップＳ１０２２で検索された属性が連続値をとるかカテゴリ値をとるかを判定する。

連続値を取る場合はステップＳ１０２４に遷移する。ステップＳ１０２４では、端末装置１０４０において、連続値用の設定欄が目標属性設定画面１５００上に作成され表示される。この設定欄が作成された状態の目標属性設定画面の一例を図１９に示す。ステップＳ１０２４が完了すると、ステップＳ１０２５に進む。ステップＳ１０２５では、利用者がテキストボックス１５０１に入力した属性を目標属性として二値化するためのしきい値をテキストボックス１５０３に設定し、良否区分の境界条件をプルダウンメニュー１５０４及びプルダウンメニュー１５０５から選択し設定する。境界条件は、境界値を含むか含まないかを設定するためのもので、例えば、以上、以下、より大、より小といった表現から選択する。しきい値を設定し、境界条件を選択したら登録ボタン１５０６を押下する。登録１５０６ボタンが押下されると、ステップ１０２８に遷移する。

カテゴリ値をとる場合はステップＳ１０２６に遷移する。ステップＳ１０２６では、端末装置１０４０においてカテゴリ値用の目標属性設定画面１５００上に作成され表示される。この設定欄が作成された状態の目標属性設定画面の一例を図２０に示す。ステップＳ１０２６が完了すると、ステップ１０２７に進む。ステップ１０２７では、利用者がリストボックス１５０７に表示された各カテゴリ値に対し、良否区分を設定する。良否区分の設定は、カテゴリ値の右側に表示されたラジオボタンの選択によって行う。全てのカテゴリ値の良否区分が完了したら、登録ボタン１５０８を押下する。登録ボタン１５０８ステップが押下されると、ステップ１０２８に遷移する。

ステップＳ１０２８では、分析装置１０３０において、目標属性の登録処理を実施する。具体的には、分析テーブル１０２１に新しく列を追加し、適当な列名を設定した上で、全てのレコードに対し、ステップＳ１０２５又はステップＳ１０２７での設定に従って、良又は否の区分を付加する。ステップＳ１０２８が完了すると、ステップＳ１０３０（図１０）に遷移する。

ステップＳ１０３０では、利用者が説明属性を設定する。まず説明属性ボタン１４０４（図１７）を押下し、説明属性設定用の画面を呼び出す。この画面の一例を図２１に示す。

図１２で、説明属性設定画面１６００における操作を説明する。ステップＳ１０３１では、利用者がプルダウンメニュー１６０１で、説明属性とする属性の集約レベルを指定し、必要に応じてプルダウンメニュー１６０２でロットコード、プルダウンメニュー１６０３で工程コード、プルダウンメニュー１６０４で設備コードを検索キーとして指定し、表示ボタン１６０５を押下する。表示ボタン１６０５が押下されると、ステップＳ１０３２に遷移する。ステップＳ１０３２では、分析装置１０３０において、利用者が設定した検索キーに該当する属性を分析テーブル１０２１の属性から検索する処理を実施する。検索の結果、該当する属性が存在しない場合は、利用者に検索キーの再入力を促すメッセージを表示する。該当する属性が存在する場合は、リストボックス１６０６に一覧表示する。リストボックス１６０６には、検索された属性の属性名の左側にチェックボックスを合わせて表示する。ステップＳ１０３２が完了すると、ステップＳ１０３３に遷移する。ステップＳ１０３３では、利用者がリストボックス１６０６に表示された属性から、説明属性として使用する属性を選択する。選択する際は、属性名の左側のチェックボックスをチェックする。リストボックス１６０６に表示された属性から選択が終了したら、登録ボタン１６０７を押下する。登録ボタン１６０７が押下されると、ステップＳ１０３４に遷移する。ステップＳ１０３４では、分析装置１０３０において、ステップＳ１０３３で利用者が選択した属性を、例えば分析装置１０３０の内部に記憶する処理を実施する。ステップＳ１０３４が完了すると、ステップＳ１０３５に進む。ステップＳ１０３３では、利用者が説明属性の選択が完了したかどうかを判断する。完了していないと判断した場合は、ステップＳ１０３１に戻り、完了した判断した場合は、ステップＳ１０４０に進む。

ステップＳ１０４０（図１０）では、利用者が分析に使用する各種パラメータを設定する。まず図１７に示す分析の画面でパラメータボタン１４０５を押下し、パラメータ設定用の画面を呼び出す。尚、ステップＳ１０１０で選択された分析方法及び検証方法によって分析に使用するパラメータの種類が異なるので、パラメータ設定用の画面もその選択に応じて変化する。本実施形態では、例えば分析方法に決定木が選択され、検証方法に交差検証法が選択されたとする。その時のパラメータ設定用画面の一例を図２２に示す。

図１３で、パラメータ設定画面１７００における操作を説明する。ステップＳ１０４１では、例えば利用者がテキストボックス１７０１に最小クラスサイズを、テキストボックス１７０２に最大ノード数を、テキストボックス１７０３にルートからの最大階層を、テキストボックス１７０４に交差検証回数を、テキストボックス１７０５に乱数初期値を入力し、登録ボタン１７０６を押下する。尚、ここで入力したパラメータは、決定木分析及び交差検証法に必要なパラメータのうち代表的なものであり、この他にも詳細な設定が必要であれば適宜入力項目を追加する。登録ボタン１７０６が押下されると、ステップＳ１０４２に遷移する。ステップＳ１０４２では、分析装置１０３０において、利用者が設定した各パラメータ値を、例えば分析装置１０３０内部に記憶する処理を実施する。ステップＳ１０４２が完了すると、ステップＳ１０５０（図１０）に進む。

ステップＳ１０５０では、利用者が分析を実施する。利用者が図１７に示す分析の画面で分析ボタン１４０６を押下すると、ステップＳ１０６０に遷移し、分析装置１０３０により分析処理を実施する。分析処理を中断したい場合は、停止ボタン１４０７を押下する。ステップＳ１０６０では、分析装置１０３０において、分析処理を実施し、分析結果より得られた目標属性に対する説明属性の因果関係をリストボックス１４０８に図式表示し、分析結果の検証結果をリストボックス１４０９に表示する。図１７では、決定木分析の結果表示の一例をリストボックス１４０８に、交差検証法による検証結果の一例をリストボックス１４０９に示している。尚、ステップＳ１０１０からステップＳ１０６０までの利用者による操作及び分析装置１０３０による処理の結果は、適宜リストボックス１４１２に表示する。

結果検討に関する処理の流れを、図１８から図３３の分析例を用いて説明する。本実施形態で使用する分析例は、ある期間の生産計画データと製造実績データに関するものである。分析は数段階に分けて実施し、各段階で、目標属性と説明属性を変更しながら、計画と実績の結果に影響する要因を特定し、その改善の目標値を求める。

まず、１回目の分析では、目標属性を実績フラグとし、説明属性には集約レベルを計画とする説明属性を選択して、分析を実施する。実績フラグとは、分析用テーブルの列の一つで、ステップＳ６０３（図６）で、製造実績履歴データベース１０１１から取得したレコードに、実績を表すフラグ「０」を、生産計画履歴データベース１０１２から取得したレコードに、計画を表すフラグ「１」を設定したものである。目標属性にはこのように、ある基準で二値化される属性を１回の分析において必ず１つ指定する。また、１回目の分析で使用する説明属性の一覧の例を図２３に示す。この例では利用者は図２３に示した説明属性があれば、１回目の分析で計画と実績の結果の大まかな傾向を把握することができると判断した。１回目の分析におけるパラメータの値と分析の結果を図２４に示す。分析結果は、ｉｆ−ｔｈｅｎ型の条件式の組み合わせで示す。図２４の分析結果の見方は次の通りである。まず、製造リードタイム平均が２５７１５６以下の場合は、製造リードタイム最小が１３６１６０以下であれば実績フラグの値が「１」即ち計画データに分類される。また、製造リードタイム平均が、２５７１５６以下であり、製造リードタイム最小が１３６１６０より大きい場合は、製造リードタイム最大が５６５７２０以下であれば実績フラグの値が「１」即ち計画データに分類され、製造リードタイム最大が５６５７２０より大きければ実績フラグの値が「０」即ち実績データに分類される。製造リードタイム平均が２５７１５６より大きい場合は、納期進み時間最小が１８８０以下であれば計画データに分類され、納期進み時間最小が１８８０より大きければ実績データに分類される。このように、１回目の分析では、計画と実績の結果に影響する要因が、図２３に示した説明属性の一覧から抽出される。

次に、要因を絞り込むために、目標属性と説明属性はそのままでパラメータのうち、最小クラスサイズを、例えば１から１０に変更して再度分析を実施する。最小クラスサイズとは、各条件で分類されるデータ数の最小値である。クラスサイズが小さい分類ほど、特異なケースであり、最小クラスサイズを大きくすることは、特異なケースに対する過度な適合を防止する意味がある。尚、図２４、図２５、図２７、図２８及び図３０ではクラスサイズを（）内の数字で示す。この分析のパラメータの値と分析の結果を図２５に示す。図２５から、計画と実績は、大まかには製造リードタイム平均によって分類され、製造リードタイム平均が、２５７１６５以下であると計画データに分類され、２５７１６５より大きいと実績データに分類されることが分かる。また、この分類の誤分類率は、交差検証法により６．７％と測定され、状況により十分に確からしいことが分かる。尚、誤分類とは、ある条件で誤ってデータを分類することで、今回の分析では、実績データを誤って計画データに分類する場合と、計画データを誤って実績データに分類する場合がある。誤分類した数はクラスサイズを示す（）内の数字の／記号の右側の数字で示す。分析結果は、分析画面１４００の保存ボタン１４１１を押下することで分析結果記憶部１０３１に保存できる。

１回目の分析によって、計画と実績とは製造リードタイム平均によって区分でき、実績の方が計画よりも製造リードタイム平均が長くなる傾向にあることが分かった。そこで、２回目の分析では、製造リードタイム平均が、計画と実績を区分するしきい値である２５７１６５より大きくなる要因を抽出する。従って、２回目の分析では、目標属性を製造リードタイム平均とし、説明属性には集約レベルが作業及び設備の属性を選択（入力）する。目標属性の値は、しきい値を２５７１６５として、しきい値以下であれば「１」、しきい値より大きければ「０」とする。また、２回目の分析で使用する説明属性の一覧を図２６に示す。

本実施形態で対象とする生産計画では、１つの製造ロットに対して１９種類の作業が実施される。また、１つの作業には、代替性が有り能力が異なる設備が３台ある。従って、図２６に示した１２種類の作業別の説明属性と７種類の設備別属性は、１９種類の作業の全てに対して定義される。即ち、分析用テーブルに、作業別の説明属性として２４０個の列が作成され、設備別の説明属性として４５６個の列が作成される。２回目の分析では、これらの列から、目標属性である製造リードタイム平均の値に影響する要因を抽出することが目的となる。

２回目の分析の分析結果を図２７及び図２８に示す。１回目の分析と同様に、図２７に示す結果に対し、最小クラスサイズの変更を実施して説明属性を絞り込み、図２８に示す結果を得た。図２８から、製造リードタイムがしきい値より大きくなる要因は、塗装作業の代替設備の１つである塗装機３の日別稼働率平均が０．６６８０４９以下になることであると分かる。この結果を保存する場合は、１回目の分析と同様に分析画面１４００の保存ボタン１４１１を押下し、１回目の分析に対する追加の分析として保存する。

１回目の分析と２回目の分析の結果を合わせると、次のことが分かる。本実施形態で分析の対象とした製造実績履歴データと生産計画履歴データとは、製造リードタイム平均によって区分され、製造リードタイム平均が２５７１６５以下であると計画データに分類され、２５７１６５より大きいと実績データに分類される。即ち、製造実績履歴データは生産計画履歴データに対して、製造リードタイム平均が超過傾向にある。この傾向の要因は、塗装作業の代替設備の１つである塗装機３の日別稼働率平均に起因し、その値が０．６６８０４９以下になると、製造リードタイム平均が２５７１６５を超える傾向があるということがわかる。

３回目の分析では、さらに、塗装機３の日別稼働率平均が０．６６８０４９以下になる要因を抽出する。塗装機３の稼働率に影響を与える要因を抽出し、改善策を立案するための指標値を得ることが目的となる。目標属性は、塗装機３の日別稼働率平均とし、しきい値である０．６６８０４９以下であれば「０」、しきい値より大きければ「１」とする。説明属性には、塗装作業とその代替設備（塗装機１、塗装機２、塗装機３）に対し、図２９に示す属性を選択する。３回目の分析の結果を図３０に示す。図３０から、塗装機３の日別稼働率平均が０．６６８０４９以下になるケースは、塗装作業の平均作業時間が１８４２を超える場合か、塗装作業の平均作業時間が１８４２以下であっても、塗装機３の前回メンテナンス後経過時間が、３４０５３以下である場合と分かる。

３回目までの分析結果から、現状の業務に対する改善策として以下の２つが考えられる。１つの改善策は、生産計画の立案業務に対するもので、マスタデータの塗装作業の標準作業時間を１８４２よりも長めに設定する方法である。この改善策の効果は、評価機能の１つであるシミュレーション機能によって確認できる。シミュレーション機能は、分析画面１４００の評価ボタン１４１０を押下し、シミュレーション機能を選択することで使用可能である（図示せず）。シミュレーション機能では、例えばマスタデータに対する変更を反映させ、生産計画の立案を実施し、対応する製造実績履歴データと比較することで、マスタデータに対する変更の効果を確認することができる。

もう１つの改善策は、製造業務に対するもので、塗装機３に対するメンテナンスに関する運用ルールの見直しである。３回目の分析から、ひとつには、塗装機３のメンテナンス後に塗装機３の稼働率が低下する傾向があることが分かった。従って、塗装機３のメンテナンス特性の詳細な調査を実施するとともに、例えば当面はメンテナンスのアイドリング時間を現状よりも長めにするように運用ルールを変更する方法である。このようにして、本実施形態では、本システムが有する分析機能によって業務改善に有効な指標を抽出することができた。業務改善に有効な指標を抽出することは、業務改善において大きな支援となり、本発明の方法による指標の抽出は大変有効である。

前記の分析例では、計画と実績の結果の差異等の発生要因を特定するために、目標属性を実績フラグ、製造リードタイム平均、塗装機３の日別稼働率平均と変更しながら分析を繰り返した。また、説明属性についても目標属性の変更に従って、集約レベルを計画、作業及び設備、特定の作業及び設備と変更した。このように、利用者が分析を繰り返す過程で、分析結果を検討しながら目標属性を変更し、目標属性に合った説明属性を選択することにより、業務改善に有効な指標を抽出することができる。このため、経験を積んだベテランでなくても容易に、業務改善に有効な指標を抽出することが可能となり大変便利である。また、実施形態では生産計画関係と製造実績関係の両データを用いた例を示したが、生産計画関係データ同士又は製造実績関係データ同士だけでも本発明の方法は適用できる。例えば、計画と実績の差異だけでなく、計画と計画の差異、及び実績と実績の差異も分析対象にできる。具体的には計画と計画の差異に関しては、その対象には「システムが自動立案した計画と担当者が手修正した計画」や「担当者Ａが作成した計画と担当者Ｂが作成した計画」が挙げられる。その効果にはシステムによる自動立案の精度向上、手修正の負荷軽減が挙げられる。実績と実績の差異に関しては、その対象には「同一工程（プロセス）を経る製造ロット間の製造実績の差異が挙げられる。その効果には製造技術の改善指標の抽出が挙げられる。

また、さらに本発明の提供する分析システムには、利用者が目標属性及び説明属性を選択する際に、参考となる情報を提供する評価機能がある。この評価機能を利用する場合は、分析画面１４００の評価ボタン１４１０を押下する。評価機能には、前述したマスタデータの変更による製造結果への効果を確認できるシミュレーション機能の他に、相関係数行列表示機能、クラスタリング機能、三次元散布図表示機能がある。以下に各機能の用途を具体的に説明する。

相関係数行列表示機能は、任意の説明属性の目標属性に対する相関係数を知りたい場合に使用する。一般的に差異分析等により要因を抽出する場合は、相関の強い説明属性を複数選択しても、精度の良い分析はできないことが多い。従って、説明属性を選択する前に、説明属性間の相関を知ることが必要となることが多い。相関係数行列の表示例を図３１に示す。図３１に示すとおり説明属性は横軸と縦軸に同じ項目がならんでいる。左上から右下への対角線上は同じ説明属性なので相関係数は最大値の１となっている。例えば「納期遅れロット数」に対する「リードタイム最大」の相関係数は０．２３０８４６となる。

クラスタリング機能は、相関が強い説明属性同士をクラスタリングする場合に使用する。例えば、相関係数の絶対値が０．７以上であれば強い相関、０．５以下であれば弱い相関として、相関が強い複数の説明属性を一つのクラスタに集約させる。相関係数のしきい値や生成するクラスタの数等は利用者が任意に設定できる。クラスタリングによって、説明属性を複数のクラスタに分類分けできるため、各クラスタ説明属性を選択することで、精度の高い分析が可能となる。クラスタリング機能によって生成されたクラスタ及びクラスタ間の距離等は、クラスタ表示画面で確認できる。尚、前記クラスタ間の距離は相関の度合いに応じ決まる値である。例えば、図３２の２５０２に示すように、同一クラスタであれば最も相関度が高く距離は０となる。また相関が認められないクラスタ間の距離は１となる。

図３２にその表示例を示す。表２５０１では横軸と縦軸に同じクラスタ名が項目として並んでいる。左上から右下への対角線上は同じクラスタなので相関係数は０となっている。例えば、クラスタ１とクラスタ２の距離は０．９００８６６であり、比較的遠い距離関係にあり、相関は弱いということになる。また２５０３に示すように、例えば説明属性の納期遅れロット数、リードタイム平均等がクラスタ１に属している。このように相関の度合いに応じ説明属性をクラスタとして分類することもできる。この機能は説明属性が多い場合等に、本実施形態に示すようなシステムを使用する場合、目標属性に影響する説明属性と関係の深い説明属性を、クラスタを用いて調べることができ、便利である。また必要に応じてクラスタ内の個々の説明属性を用いて、さらに分析を継続することもできる。

三次元散布図表示機能は、任意に選択した３つの説明属性に対する各データの目標属性値の分布を確認するために使用する。図３３では例えば目標値は、○は目標を満たしたデータ、×は目標を満たさなかったデータとして表現している。分析を開始する前にデータの概観を把握する場合や、属性の絞込みを実施した後に、その結果を視覚的に確認する場合等に使用する。三次元散布図の表示例を図３３に示す。

前記のような評価機能を使用することで、利用者は分析における属性の選択や分析結果の評価を円滑に実施することができる。

前記したように、本発明の実施形態で提供されるようなシステムを用いれば、目標属性値と説明属性を用いて、生産計画や製造実績に対する分析を容易に行うことができる。

また、分析結果に対する対応策の検討を支援できるため、比較的短期間で生産計画の立案や変更が可能となる。

また、前記説明で具体的に述べたように、それぞれの処理はそれぞれ適切な画像を端末に提供し、それぞれの画像に基づいて入力、即ち設定される。このため必要な条件設定が適切に、しかもより簡単に行う事ができる。

本発明が適用されるコンピューターシステムの一実施形態の全体構成図である。 本発明の一実施形態における生産計画履歴データの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における製造実績履歴データの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における属性リストの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における分析用テーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における操作及び処理のフロー図である。 本発明の一実施形態におけるデータ収集に関するフロー図である。 本発明の一実施形態における属性編集に関する操作及び処理のフロー図である。 本発明の一実施形態におけるデータ集計に関する操作及び処理のフロー図である。 本発明の一実施形態における分析に関する操作及び処理のフロー図である。 本発明の一実施形態における分析のための目標属性の設定に関する処理のフロー図である。 本発明の一実施形態における分析のための説明属性の設定に関する処理のフロー図である。 本発明の一実施形態における分析のためのパラメータの設定に関する処理のフロー図である。 本発明の一実施形態におけるデータ収集に関する操作画面の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における属性編集に関する操作画面の一例を示す図である。 本発明の一実施形態におけるデータ集計に関する操作画面の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における分析に関する操作画面の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における目標属性の設定に関する操作画面の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における目標属性の設定に関する操作画面で、目標属性が連続値をとる場合の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における目標属性の設定に関する操作画面で、目標属性がカテゴリ値をとる場合の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における説明属性の設定に関する操作画面の一例を示す図である。 本発明の一実施形態におけるパラメータの設定に関する操作画面の一例を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第１回目の分析における説明属性の一覧を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第１回目の分析におけるパラメータと分析結果を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第１回目の分析において、属性の分析を実施した場合のパラメータと分析結果を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第２回目の分析における説明属性の一覧を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第２回目の分析におけるパラメータと分析結果を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第２回目の分析において、属性の分析を実施した場合のパラメータと分析結果を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第３回目の分析における説明属性の一覧を示す図である。 本発明の方法を利用した分析例の第３回目の分析におけるパラメータと分析結果を示す図である。 本発明の一実施形態における相関行列の表示例を示す図である。 本発明の一実施形態におけるクラスタ間距離行列及びクラスタ内説明属性の表示例を示す図である。 本発明の一実施形態における三次元散布図の表示例を示す図である。

符号の説明

１００１ 製造実績データベース
１００２ 生産計画データベース
１００３ マスタデータベース
１０１０ データ収集装置、
１０１１ 製造実績履歴データベース
１０１２ 生産計画履歴データベース
１０１３ 属性リスト記憶部
１０２０ データ集計装置
１０２１ 分析用テーブル記憶部
１０３０ 分析装置
１０３１ 分析結果記憶部
１０４０ 端末装置
１１００ システムのデータ収集条件入力画面
１２００ システムの属性編集画面
１３００ システムのデータ集計条件設定画面
１４００ システムの分析画面
１５００ システムの目標属性設定画面
１６００ システムの説明属性設定画面
１７００ システムのパラメータ設定画面

Claims (7)

1. 生産計画の支援を行うシステムであって、
   前記システムは複数の端末と記憶装置とを有し、前記端末には表示部と入力部とがあり、前記記憶装置には生産関連データが記憶され、前記端末から生産計画の目標属性と説明属性とが入力されると、入力された生産計画の目標属性と説明属性とに基づき、前記システムは、目標値に対する説明属性値を求める処理を行い、
   前記目標値と説明属性の関係を前記端末の表示部に表示する
   ことを特徴とする生産計画の支援システム。
2. 前記目標値と説明属性との関係を表す計算式が入力され、前記計算式により前記目標値に対する説明属性値の処理を行い、その結果を表示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産計画の支援システム。
3. 前記第一の目標値を満たす説明属性値を第二の目標値として設定し、処理の実行を行うと、これを満たす説明属性値が出力され、以下利用者が繰り返し説明属性の処理をシステムに指示すると、この指示に従い繰り返し説明属性値を求める処理を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産計画の支援システム。
4. 説明属性値を相関の度合いに応じてクラスタ分けし、目標を満たす説明属性に関連する説明属性を求める
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産計画の支援システム。
5. 複数の説明属性値に対する目標値の表示を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の生産計画の支援システム。
6. 生産計画の支援を行うためのコンピュータプログラムであって、
   システムは複数の端末と記憶装置とを有し、前記端末には表示部と入力部とがあり、前記記憶装置には生産関連データが記憶されている、生産計画の支援を行うシステムに処理を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
   前記端末から生産計画の目標属性と説明属性とが入力されると、入力された生産計画の目標属性と説明属性とに基づき、前記システムは、目標値に対する説明属性値を求める処理を行い、
   前記目標値と説明属性の関係を前記端末の表示部に表示する
   ことを特徴とする生産計画の支援を行うためのコンピュータプログラム。
7. 前記第一の目標値を満たす説明属性値を第二の目標値とし、これを満たす説明属性値を求め、以下利用者の指示に従い、繰り返し説明属性値の追求を行う
   ことを特徴とする請求項６に記載の生産計画の支援を行うためのコンピュータプログラム。
   

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