技术领域
本公开涉及一种工序改进支持设备和一种工序改进支持方法。
背景技术
在工业制品生产线中，通常通过在多个工序中依次添加工作来完成制品。在此种生产线的情况下，当每个工序的一个工作时间(即周期时间)长度相同时，工件顺畅地流动通过生产线而没有停滞。另一方面，当周期时间变化时，工件停滞，整条线的生产能力下降。在此种情况下，重要的是快速找到致使周期时间变化的瓶颈工序并改进工序的周期时间。因此，研究了一种快速找到瓶颈工序的方法。
例如，PTL 1公开了一种通过参考每个工序的标准工作时间和入口缓冲区的允许工件数目将测得值与参考值进行比较来找到瓶颈工序的方法。在该方法中，从完成先前工作到完成当前工作的时间被测量为实际工作时间并将其与参考值进行比较。此外，在某一工序的入口之前，存放在缓冲区的工件数目被测量并与参考值进行比较。
另外，PTL 2公开了一种使用所有工件的提前期的分布与每个工序的工作时间的分布之间的关系来找到瓶颈工序的方法。在该方法中，首先计算所有工件的提前期的分布。接着，将改进对象范围设置在大于所有工件的所有提前期的平均值且小于最大值的范围内。然后，提取与改进对象范围强相关的工序作为需要改进的工序(瓶颈工序)。
引文列表
[专利文献]
[PTL 1]JP 05-192852 A
[PTL 2]JP 2006-202255 A
发明内容
[技术问题]
然而，在PTL 1的技术中，虽然可以找出瓶颈工序并且可以改进工序，但是提高总体效率的效果可能很小或者可能会不利地变化。这是因为在多个工序之中可能存在周期时间受先前工序影响的工序。在工序依赖于先前工序的情况下，即使尝试仅对工序进行改进，效果也可能很小，或者可能单独需要搜索作为延迟主要原因的另一工序，并且有发生所谓的“打地鼠”状态的可能性。此外，在PLT 2中，因为仅找到了瓶颈工序，所以存在相似的问题。
本发明是鉴于以上问题而完成的，并且本公开的目标在于提供一种工序改进支持设备，该工序改进支持设备指定改进效果将是显著的瓶颈工序。
[问题的解决方案]
要解决以上问题，工序改进支持设备包括周期时间累积装置、周期时间分布计算装置和周期时间分布相关性评估支持装置。周期时间累积装置在预定时间段内累积构成生产线的多个工序的周期时间。周期时间分布计算装置计算在周期时间累积装置中累积的预定时间段中的每个工序的分布，作为该工序的周期时间分布。周期时间分布相关性评估支持装置生成有关评估某个工序(第一工序)的周期时间分布与另一工序(第二工序)的周期时间分布之间的相关性的信息。
[本发明的有利效果]
本公开的效果是提供一种工序改进支持设备，该工序改进支持设备指定改进效果将是显著的瓶颈工序。
附图说明
图1是图示根据第一示例实施例的工序改进支持设备的框图。
图2是图示根据第二示例实施例的工序改进支持设备的框图。
图3是图示根据第二示例实施例的工序改进支持设备的操作的工序图。
图4是图示根据第二示例实施例的工序改进支持设备的另一操作的工序图。
图5是图示根据第二示例实施例的显示示例的曲线图。
图6是图示根据第二示例实施例的时间序列显示操作的工序图。
图7是图示根据第二示例实施例的时间序列显示的示例的曲线图。
图8是图示根据第二示例实施例的瓶颈工序提取的概念的示意图。
图9是图示第二示例实施例的改进示例的曲线图。
图10是图示根据第三示例实施例的工序改进支持设备的框图。
图11是图示根据第三示例实施例的工序改进支持设备的操作的工序图。
具体实施方式
在下文中，将参考附图详细描述本公开的示例实施例。应当注意，下面将描述的示例实施例具有有关实现本公开的技术上有利的限制。然而，本公开的范围不限于以下。在附图中，相似的构成元件具有相同的附图标记，并且可以省略相似构成元件的描述。
(第一示例实施例)
图1是图示根据本示例实施例的工序改进支持设备的框图。工序改进支持设备包括周期时间累积装置1、周期时间分布计算装置2和周期时间分布相关性评估支持装置3。
周期时间累积装置1累积在预定时间段内在构成生产线的多个工序中测量的周期时间。
周期时间分布计算装置2计算在周期时间累积装置1中累积的预定时间段中每个工序的分布，作为该工序的周期时间分布。
周期时间分布相关性评估支持装置3生成有关评估某个工序(第一工序)的周期时间分布与另一工序(第二工序)的周期时间分布之间的相关性的信息。
根据本示例实施例的工序改进支持设备，生成了有关评估第一工序与第二工序的周期时间分布之间的相关性的信息，由此可以支持关于第一工序的周期时间与第二工序的周期时间之间是否存在相关性的评估。
(第二示例实施例)
图2是图示根据第二示例实施例的工序改进支持设备1000的框图。工序改进支持设备1000包括控制单元100、存储单元200和显示单元300。作为具体的硬件，例如，控制单元100可能是通用计算机，存储单元200可能是通用存储装置，而显示单元300可能是诸如液晶显示设备等的显示器。
控制单元100包括周期时间获取单元110、周期时间分布计算单元120、周期时间分布并行显示控制单元130和时间序列显示控制单元140。
周期时间获取单元110从网络400获取每个工序的周期时间。所获取的周期时间被存储在存储单元200中作为周期时间210。将周期时间210累积作为有关每次测量的数据保持时间信息。虽然可以使用任何方法来测量每个工序中的周期时间，但是可以采用例如通过读取附在工件上的条形码来获得工作开始时间和工作完成时间作为输入以及采用工作开始时间与工作完成时间之间的时间差作为周期时间的这种已知方法。
周期时间分布计算单元120从存储单元200读取预定时间段中的多个周期时间，并计算预定时间段中的周期时间分布。在此，分布意味着与预定时间间隔对应的周期时间的频率分布。如下所述，周期时间的分布可以可视化为直方图或气泡图。计算出的周期时间分布220被存储在存储单元200中。
周期时间分布并行显示控制单元130进行用于在显示单元300上并排显示工序的计算出的周期时间分布的控制。并排显示一系列工序的周期时间分布能够实现对分布之间的相似度的视觉评估。
时间序列显示控制单元140进行用于按预定时间间隔并排显示在不同时间计算出的周期时间分布或者顺序地切换和显示周期时间分布作为动画的控制。
接着，将描述工序改进支持设备1000的操作。首先，将描述最简单的方法。图3是图示该操作的工序图。首先，获取预定时间段中每个工序的周期时间(S1)。接着，计算预定时间段中每个工序的周期时间分布(S2)。在生产线中，因为在多个工序中依次处理工件，所以严格来说，存在按照工序的次序对同一工件进行处理处的时间滞差。如果周期时间比用于计算分布的时间段充分短，那么即使忽略差异也可以进行充分的评估。接着，并排显示工序的周期时间分布(S3)。应当注意，在以上描述中，在预定时间段中计算周期时间的分布，但是也可以使用在该工序中处理的工件的预定数目来计算周期时间的分布。
接着，将描述在考虑发送到工序的时间差的情况下的操作。图4是图示该操作的工序图。工序的数目为N(n＝1至N)。首先，获取从时间T0起的预定时间段中的每个工序的周期时间(S101)。接着，通过以下循环工序计算从工序1到工序N的周期时间分布(L101)。在该循环处理中，首先，计算从时间T0开始的预定时间段中的工序1的周期时间分布(S102)。接着，将τ1添加到时间T0以计算时间T1(S103)。接着，处理返回到循环中，并计算从时间T1开始的预定时间段中的工序2的周期时间分布(S102)。接着，将τ2添加到时间T1以计算时间T2(S103)。重复此处理，直到工序N的周期时间分布计算完成为止。上面使用的τ1、τ2等可以是例如标准周期时间的常数。此外，例如，可以将工序n的周期时间的平均值用作τn。接着，并排显示工序的计算出的周期时间分布(S104)。通过进行以上计算，可以在考虑工序的通过次序的情况下比较周期时间分布。应当注意，在以上描述中，在预定时间段中计算周期时间的分布，但是也可以使用在该工序中处理的工件的预定数目来计算周期时间的分布。
图5是图示并排显示通过上述方法计算出的工序的周期时间分布的示例的曲线图。一个工序的周期时间分布通过气泡图来表示。也就是说，每个时间区段的频率通过圆圈的大小来表示。从周期时间平衡的角度来看，理想的是每个工序的气泡图在周期时间的标准值附近有一个大圆圈，而当周期时间长于标准值的一侧分布较多时，这存在问题。顺便说一下，在本示例实施例中，因为期望对工序当中的相关性进行评估，所以评估相邻气泡图的形状的相似度。例如，在某个工序的周期时间的标准值不合适的情况下，工序中经常出现缺陷，使得周期时间长于标准值的一侧上的分布数目变得大于周期时间短于标准值的一侧上的分布数目。那么，在某个工序的下一工序中，由于先前某个工序中缺陷的影响，周期时间长于标准值的一侧上的分布数目变得大于周期时间短于标准值的一侧上的分布数目。例如，在图5中，当工序1至5的周期时间的标准值为250秒时，工序2、3、4和5的气泡图的相似之处在于在周期时间长于标准值的一侧上分布较多。因此，可以设想这些工序被连动的可能性。
接着，将描述对在不同时区获取的周期时间分布的操作。图6是图示该操作的工序图。首先，并排显示从时间T00到时间T01的时间段中的工序的周期时间分布(S201)。应当注意，S201的预定义处理与图4的工序图的处理相似。相似地，并排显示从时间T10到时间T11的时间段中的工序的周期时间分布(S202)。在此，T01-T00＝T11-T10。在以上的描述中，已经描述了计算两个不同时间段中工序的周期时间分布的操作，但是也能够计算和比较三个或更多个不同时间段中的周期时间分布。
图7是图示并排显示从T00至T01的时间段中周期时间分布和从T10至T11的时间段中周期时间分布的示例的曲线图。通过以这种方式比较具有时间差的分布，能够容易地找出其中分布以连动的方式变化的工序。例如，即使用于计算分布的时间段不同，由于气泡图的形状的相似度，也能够找出工序2至工序5以连动的方式操作的可能性。应当注意，在以上描述中，已经描述了并排显示两个不同时间段中的周期时间分布的示例。然而，可以同时显示三个或更多个不同时间段中的分布。替代地，可以进行动画显示，其中依次显示不同时间段中的周期时间分布。另外，可以设置用于计算分布的范围，不是按时间段而是按经处理的工件的数目进行设置。
如上所述，认为分布是连动的工序依赖于其自身工序的前一工序。图8的示意图中图示了该概念。图8图示了工序2不相干于(也就是说，不依赖于)工序1，工序3连动于工序2，工序4连动于工序3，而工序5连动于工序4。在此种情况下，明显的是，除非改进链路中的第一工序，否则即使只改进后续工序也无法获得足够的结果。也就是说，可以通过回溯链路来将链路开始时的工序认为是瓶颈工序，并且可以通过改进瓶颈工序来改进后续的整个工序。
图9是图示在从图7的显示估计工序2至工序5是连动的并改进工序2的情况下，显示改进前和改进后的周期时间分布的示例的曲线图。通过使工序2的周期时间接近标准值(此处为250秒)，工序3至工序5的周期时间分布中接近标准值的频率数目也增加。
如上所述，根据本示例实施例，可以通过评估工序的周期时间分布的相关性以高概率找到瓶颈工序。
(第三示例实施例)
在第二示例实施例中，已经通过并排显示工序的周期时间分布来评估工序之间的相关性，但是也可以使用数学表达式来定量地评估该相关性。图10是图示进行此种定量评估的工序改进支持设备1001的框图。工序改进支持设备1001包括控制单元101、存储单元200和显示单元300。存储单元200和显示单元300与第二示例实施例的那些相似。
控制单元101包括周期时间获取单元111、周期时间分布计算单元121、周期时间分布相似度计算单元131、依赖关系确定单元141和瓶颈工序估计单元151。
周期时间获取单元111和周期时间分布计算单元121与第二示例实施例相似地操作。
周期时间分布相似度计算单元131计算某个工序的周期时间分布与下一工序的周期时间分布之间的相似度。下面将描述具体的计算方法。
依赖关系确定单元141依据该相似度而确定两个连续工序之间是否存在依赖关系。
瓶颈工序估计单元151依据依赖关系而估计瓶颈工序。虽然将在下面描述细节，但是先头工序是具有连续依赖关系的工序的处理次序中的瓶颈工序。
接着，将描述相似度评估的具体示例。
(1)分布的特征量的比较
例如，通过以下表达式计算相异度，其中，在要比较的工序0和工序1中，相应工序的周期时间的平均值为Ym
(相异度)＝{Ym
然后，将具有小于阈值的相异度的工序确定为处于依赖关系。标准偏差可能是分散的。
(2)分布的每个时间区段的总差值比较
例如，通过以下表达式计算相异度，其中，在要比较的工序0和工序1中，周期时间的时间区段由t
(相异度)＝Σ
然后，将具有小于阈值的相异度的工序确定为处于依赖关系。
(3)分布的互相关的比较
例如，在要比较的工序0和工序1中，通过以下表达式计算互相关。
(互相关)
＝Σ
然后，将具有大于阈值的互相关的工序确定为处于依赖关系。
(4)使用多维向量比较互相关
例如，在要比较的工序0和工序1中，相应工序中以每个时间区段的周期时间的频率作为分量的n维向量是Y
然后，通过以下表达式来计算互相关。
(互相关)＝Y
然后，将具有大于阈值的互相关的工序确定为处于依赖关系。
(5)分布的形状的重合程度比较
也能够通过分布的形状的重合程度来确定相似度，而忽略周期时间的大小。例如，在要比较的工序0和工序1中，通过将j(j是大于等于0且小于等于n-1的整数)改变1来计算以下表达式。在此，Y
(相异度的最小值)＝min
(互相关的最大值)＝max
将表达式5中的最小差值小于阈值并且表达式6中的互相关的最大值大于阈值的工序确定为处于依赖关系。
可以使用上述数学表达式来评估两个工序的周期时间分布之间的相似度，并且可以确定依赖关系的存在与否。然后，在两个工序处于依赖关系的情况下，如图8中所示确定工序是否还依赖前一工序。通过以这种方式追溯依赖关系，能够指定瓶颈工序是对周期时间产生不利影响的原因。
图11是总结以上操作的工序图。首先，计算每个工序的周期时间分布(S301)。该预定义的处理对应于图4的工序图的从S101至S103的处理。接着，针对所有工序(工序1至工序N)依次确定相邻工序之间的依赖关系的存在与否(L301)。在该处理中，首先，计算工序n+1(n＝1至N)的周期时间分布与工序n的周期时间分布之间的相似度(S302)。应当注意，在通过计算差异来确定相似度的情况下，可以进行诸如用相似度替换差异的倒数的处理。在此，在相似度等于或大于阈值的情况下(S303_是)，进行将工序n+1标记为依赖于工序n(S304)。另一方面，在相似度小于阈值的情况下(S303_否)，进行将工序n+1标记为与依赖关系无关(S305)。当可以针对所有工序确定依赖关系存在与否时，提取具有连续依赖关系的群组，将每个群组的先头工序指定为瓶颈工序，并输出结果(S306)。如上所述，可以指定瓶颈工序。
如上所述，根据本示例实施例，可以评估工序之间的相关性并且可以指定瓶颈工序。
一种用于致使计算机执行根据第一示例实施例至第三示例实施例的处理的程序和一种用于存储该程序的记录介质也包括在本公开的范围内。作为记录介质，例如可以使用磁盘、磁带、光盘、磁光盘、半导体存储器等。
已经参考作为示例性示例的上述示例实施例描述了本公开。然而，本公开不限于上述示例实施例。也就是说，在不脱离本公开的由权利要求限定的精神和范围的情况下，可以应用本领域普通技术人员将理解的各种方面。
本申请基于2019年1月17日提交的日本专利申请No.2019-005920并要求其优先权，所述日本专利申请的公开内容以全文引用的方式并入本文中。
附图标记列表
1 周期时间累积装置
2 周期时间分布计算装置
3 周期时间分布相关性评估支持装置
100、101 控制单元
110、111 周期时间获取单元
120、121 周期时间分布计算单元
130 周期时间分布并行显示控制单元
131 周期时间分布相似度计算单元
140 时间序列显示控制单元
141 依赖关系确定单元
151 瓶颈工序估计单元
200 存储单元
210 周期时间
220 周期时间分布
300 显示单元
400 网络
1000、1001 工序改进支持设备
机译： 吹制工序的支持方法以及吹制工序的支持装置
机译： 处理改进支持设备，过程改进支持方法，以及记录介质存储过程改进支持程序
机译： 过程改进支持设备，过程改进支持方法以及记录介质存储过程改进支持程序
