JP2006189263A - 物品の組合せ方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】同種多数の物品群から選択・組合された物品ロット間の物性のバラツキを小さくする組合せ方法及びその演算装置を提供する。
【解決手段】物品群の中から物品を順次選択し、複数個の物品を組合せる方法であって、（１）物品群の物品の物性の平均値（ＷＮave）を求め、（２）１回目は、物性の最大値とＷＮaveとの差及び最小値とＷＮaveとの差を求め、その差が大きいほうの物性を有する物品を選択し、（３）２回目からｐ−１回目までは、それまでに選択した物品の物性の平均値（ＷＳave）がＷＳave≧ＷＮaveのときは未選択の物品群から物性最小の物品を選択し、ＷＳave＜ＷＮaveのときは物性最大ｍｐ物品を選択する操作を順次行ない、（４）最終回（ｐ回目）は、その最後の物品を含む全選択物品の物性の平均値ＷＳaveがＷＮaveに最も近い物品を未選択の物品群から選択する操作により物品を組み合わせる。
【選択図】図１
【解決手段】物品群の中から物品を順次選択し、複数個の物品を組合せる方法であって、（１）物品群の物品の物性の平均値（ＷＮave）を求め、（２）１回目は、物性の最大値とＷＮaveとの差及び最小値とＷＮaveとの差を求め、その差が大きいほうの物性を有する物品を選択し、（３）２回目からｐ−１回目までは、それまでに選択した物品の物性の平均値（ＷＳave）がＷＳave≧ＷＮaveのときは未選択の物品群から物性最小の物品を選択し、ＷＳave＜ＷＮaveのときは物性最大ｍｐ物品を選択する操作を順次行ない、（４）最終回（ｐ回目）は、その最後の物品を含む全選択物品の物性の平均値ＷＳaveがＷＮaveに最も近い物品を未選択の物品群から選択する操作により物品を組み合わせる。
【選択図】図１
Description
本発明は、物品の組み合せ方法に関する。更に詳しくは、例えば、工業製品、農産物、水産物等の物品の物性にバラツキがあるときに、その複数の物品が組合された物品のロットごとの物性のバラツキを小さくすることができる物品の組合せ方法に関する。
複数個の物品の物性にバラツキがあるとき、その物品を複数個集合させた物品群間の物性のバラツキを小さくするために、一般に、物性にバラツキのある物品同士を適宜組合せることによって物品群間の物性のバラツキを小さくすることが行なわれている。
例えば、水産物や農産物の箱詰め等の作業は、このような組合せの典型的な例である。しかし、例えば、野菜や果物等は、その重量や外形寸法等がまちまちであり、一般に、１つのパックに詰められている物品の重量や大きさが略均一であることが消費者に好まれる。また、同一条件で作られた工業製品であっても、重量等の物性にある程度のバラツキが生じることはやむを得ない。
従来、このような物品の箱詰め等の際の物品の組合せは、作業者の試行錯誤で行なわれたり、作業者の勘に頼って行なわれていた。
こうした作業を行なう際に用いられる装置として、重量が異なる同種多数の物品を重量ランク別に選別すると共に、これらの物品を各重量ランクごとに所定の目標重量に組合せて所定重量の商品とする重量ランク別組合せ計量装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。しかし、この装置には、複数の計量機が必要であり、また、選別モードや作業モードで煩雑な設定や計算を要するという課題がある。
また、物品の重量に応じて物品を選別するために、物性の重量を測定した物品を組合せる際に、合計重量が所望の重量に等しいか又はこれに近い物品の組合せを選択する組合せ演算手段を具備する重量選別機能付き組合せ秤が提案されている（例えば、特許文献２参照）。しかし、この秤には、重量選別機能の付いた特別な組合せ秤が必要であり、また、少ない数の物品に基づいて組合せ演算を行なうと、許容重量範囲内の組合せができる確率が低くなる課題がある。
また、他の方法として、物品の組合せの設定値、上下限値等を設け、収束計算により組合せを決定する方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。しかし、この方法には、正規化、収束等の煩雑な計算を要するという課題がある。
特許第２６７８１６９号公報
特開平６−２０１４４６号公報
特開平１０−３１４６８１号公報
本発明の課題は、物性にバラツキがある同種多数の物品群から選択された複数の組合された物品のロット間の物性のバラツキを小さくすることができる物品の組合せ方法及び組合せを行なう演算手段を具備する演算装置を提供することにある。
本発明は、
１．物性にバラツキがある同種多数の物品からなる物品群の中から物品を順次選択し、ｐ個（ｐは２以上の整数を示す）の物品を組合せる方法であって、
（１）各物品の物性をそれぞれ測定し、その物品群における物品の物性の平均値（以下、ＷＮaveという）を求め、
（２）その物品群における物品の物性の最大値とＷＮaveとの差及びその物品群における物品の物性の最小値とＷＮaveとの差をそれぞれ求め、それらの差を比較してその差が大きいほうの物性を有する物品を１個目の物品として選択し、
（３）２回目からｐ−１回目までの物品の選択においては、それまでに選択した物品の物性の平均値（以下、ＷＳaveという）が、
（i）ＷＳave≧ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品群の中で最も小さい物性を有する物品を選択し、
（ii）ＷＳave＜ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品群の中で最も大きい物性を有する物品を選択する操作を順次行ない、
（４）最後のｐ回目の物品の選択においては、その最後のｐ回目の物品を含む全選択物品の物性の平均値ＷＳaveがＷＮaveに最も近い物品を未選択の物品群から選択する操作
からなる物品の組合せ方法、並びに
２．前記物品の組合せ方法を行なう演算手段を具備する組合せ演算装置
に関する。
１．物性にバラツキがある同種多数の物品からなる物品群の中から物品を順次選択し、ｐ個（ｐは２以上の整数を示す）の物品を組合せる方法であって、
（１）各物品の物性をそれぞれ測定し、その物品群における物品の物性の平均値（以下、ＷＮaveという）を求め、
（２）その物品群における物品の物性の最大値とＷＮaveとの差及びその物品群における物品の物性の最小値とＷＮaveとの差をそれぞれ求め、それらの差を比較してその差が大きいほうの物性を有する物品を１個目の物品として選択し、
（３）２回目からｐ−１回目までの物品の選択においては、それまでに選択した物品の物性の平均値（以下、ＷＳaveという）が、
（i）ＷＳave≧ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品群の中で最も小さい物性を有する物品を選択し、
（ii）ＷＳave＜ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品群の中で最も大きい物性を有する物品を選択する操作を順次行ない、
（４）最後のｐ回目の物品の選択においては、その最後のｐ回目の物品を含む全選択物品の物性の平均値ＷＳaveがＷＮaveに最も近い物品を未選択の物品群から選択する操作
からなる物品の組合せ方法、並びに
２．前記物品の組合せ方法を行なう演算手段を具備する組合せ演算装置
に関する。
本発明の物品の組合せ方法及び演算装置によれば、従来のような収束計算等の複雑な計算や、特別な計量装置を必要とせずに、物性にバラツキがある同種多数の物品群から複数の組合されたロット間の物性のバラツキを簡便に小さくすることができるという効果が奏される。
本発明の物品の組合せ方法においては、物性にバラツキがある同種多数の物品群から物品を順次選択し、選択された物品を組合せる。
物性にバラツキがある同種多数の物品群としては、例えば、工業製品、農産物、水産物等の物品が挙げられるが、本願発明は、かかる例示のみに限定されるものではない。また、物品の物性としては、例えば、重量、寸法、濃度、色相等の物性が挙げられるが、その物性が計測可能であれば、他の物性であってもよい。
物性にバラツキがある同種多数の物品群から物品を順次選択し、選択された物品を組合せる方法は、以下のようにして行なうことができる。
まず、本発明の物品の組合せ方法を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の物品の組合せ方法の操作手順の一実施態様を示すフローチャートである。図１に示される各記号の意味内容は、以下のとおりである。
Ａ：品質管理の対象とする物品の名称
ｎ：組合せを行なう前の物品群における物品Ａの個数。ここで、ｎは、２以上の整数である。ｎの最大数は、物品Ａの種類や組合せの数等によって異なるので、一概には決定することができない。ｎの例としては、例えば、２〜１００００の整数等が挙げられる。
ｎ：組合せを行なう前の物品群における物品Ａの個数。ここで、ｎは、２以上の整数である。ｎの最大数は、物品Ａの種類や組合せの数等によって異なるので、一概には決定することができない。ｎの例としては、例えば、２〜１００００の整数等が挙げられる。
ＷＮ１、ＷＮ２、・・、ＷＮｉ、・・、ＷＮｎ−１、ＷＮｎ：ｎ個の物品Ａの各物性（例えば、重量等）を示す。
ＷＮave：ｎ個の物品Ａの物性の平均値であり、式（１）：
ＷＮave＝（ＷＮ１＋ＷＮ２＋・・＋ＷＮｉ＋・・＋ＷＮｎ−１＋ＷＮｎ）／ｎ （１）
に従って求められる。
ＷＮave：ｎ個の物品Ａの物性の平均値であり、式（１）：
ＷＮave＝（ＷＮ１＋ＷＮ２＋・・＋ＷＮｉ＋・・＋ＷＮｎ−１＋ＷＮｎ）／ｎ （１）
に従って求められる。
ＷＮmax：未選択の物品群における物品Ａの物性の最大値（例えば、最大重量等）を示す。
ＷＮmin：未選択の物品群における物品Ａの物性の最小値（例えば、最小重量等）を示す。
ｍ：物品Ａをｐ個組合せることによって構成されるロットの数を示す。
ＷＮmin：未選択の物品群における物品Ａの物性の最小値（例えば、最小重量等）を示す。
ｍ：物品Ａをｐ個組合せることによって構成されるロットの数を示す。
Ｍ１、Ｍ２、・・、Ｍｊ、・・、Ｍｍ−１、Ｍｍ：物品Ａをそれぞれｐ個組合せることによって構成されるロットのロット番号を示す。
ＷＭ１、ＷＭ２、・・、ＷＭｊ、・・、ＷＭｍ−１、ＷＭｍ：ロットＭ１、Ｍ２、・・Ｍｍの各ロットにおける物性の平均値（例えば、平均重量等）を示す。
ｐ：ロットＭｊを構成する物品Ａの個数を示す。
なお、ｍ及びｎは、それぞれ、ｍ≦ｎ／２及び２≦ｐ≦ｎの関係を満たす。
ＷＭ１、ＷＭ２、・・、ＷＭｊ、・・、ＷＭｍ−１、ＷＭｍ：ロットＭ１、Ｍ２、・・Ｍｍの各ロットにおける物性の平均値（例えば、平均重量等）を示す。
ｐ：ロットＭｊを構成する物品Ａの個数を示す。
なお、ｍ及びｎは、それぞれ、ｍ≦ｎ／２及び２≦ｐ≦ｎの関係を満たす。
図１に示される実施態様において、例えば、物性として重量ＷＮｉを持つ物品Ａがｎ個あり、この物品Ａをｐ個ずつ組合せてロットナンバーＭｊ（その重量の平均値ＷＭｊを持つ）をｍ個作るときの物品の組合せ方法について、以下に説明をする。
なお、測定データをコンピュータ等の演算装置に入力した後に、平均値の演算、判別の演算及び選択の演算等を図１のフローチャートに基づいて該演算装置で行なうと、組合せを正確かつ迅速に進めることができる。コンピュータとしては、例えば、パーソナルコンピュータを好ましく用いることができる。
また、物品Ａの選択を行なった後に、求めた組合せ結果を演算装置の画面上に表示したり、紙等の媒体に印刷してもよい。更に、演算装置の選択演算出力及び組合せ結果の出力を利用して、別の物品選択装置や組合せ装置を駆動させてもよい。
（１）ステップ１
まず、図１の「開始」から始める。ｎ個の物品Ａの重量ＷＮｉをそれぞれ測定する。その後、ｎ個の物品Ａの物品群における重量の平均値（以下、ＷＮaveという）を前記式（１）に従って求める。
まず、図１の「開始」から始める。ｎ個の物品Ａの重量ＷＮｉをそれぞれ測定する。その後、ｎ個の物品Ａの物品群における重量の平均値（以下、ＷＮaveという）を前記式（１）に従って求める。
（２）ステップ２
ｎ個の物品Ａの物品群における重量の最大値とＷＮaveとの差及び重量の最小値とＷＮaveとの差をそれぞれ求め、それらの差を比較してその差が大きいほうの物性を有する物品を１回目の物品として選択する。
ｎ個の物品Ａの物品群における重量の最大値とＷＮaveとの差及び重量の最小値とＷＮaveとの差をそれぞれ求め、それらの差を比較してその差が大きいほうの物性を有する物品を１回目の物品として選択する。
より具体的には、１回目の選択（ｓ＝１）において、未選択の物品Ａの物品群の中の重量の最大値（以下、ＷＮmaxという）及び重量の最小値（以下、ＷＮminという）が、
（i）式：（ＷＮave−ＷＮmin）≧（ＷＮmax−ＷＮave）を満足する場合には、ＷＮminを有する物品Ａを選択し、
（ii）式：（ＷＮave−ＷＮmin）＜（ＷＮmax−ＷＮave）を満足する場合には、ＷＮmaxを有する物品Ａを選択する。
なお、１回目の選択においては、選択された物品Ａ（Ｓ１）が１個だけであるから、物品Ａ（Ｓ１）の重量がＷＳaveとなる。
（i）式：（ＷＮave−ＷＮmin）≧（ＷＮmax−ＷＮave）を満足する場合には、ＷＮminを有する物品Ａを選択し、
（ii）式：（ＷＮave−ＷＮmin）＜（ＷＮmax−ＷＮave）を満足する場合には、ＷＮmaxを有する物品Ａを選択する。
なお、１回目の選択においては、選択された物品Ａ（Ｓ１）が１個だけであるから、物品Ａ（Ｓ１）の重量がＷＳaveとなる。
（３）ステップ３
２回目からｐ−１回目の物品Ａの選択（２≦ｓ≦ｐ−１）については、それまでに選択した物品Ａの重量の平均値（以下、ＷＳaveという）が、
（i）ＷＳave≧ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品Ａの物品群の中で最も小さい重量（ＷＮmin）を有する物品Ａを選択し、
（ii）ＷＳave＜ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品Ａの物品群の中で最も大きい重量（ＷＮmax）を有する物品Ａを選択する。この選択の後に、ＷＳaveは、選択した物品Ａの物性を加えて再計算する。この操作をｓ＝ｐ−１となるまで繰返して行ない、前記（i）及び（ii）の条件に従って各回数におけるＷＮmax又はＷＮminを有する物品Ａを選択する。
２回目からｐ−１回目の物品Ａの選択（２≦ｓ≦ｐ−１）については、それまでに選択した物品Ａの重量の平均値（以下、ＷＳaveという）が、
（i）ＷＳave≧ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品Ａの物品群の中で最も小さい重量（ＷＮmin）を有する物品Ａを選択し、
（ii）ＷＳave＜ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品Ａの物品群の中で最も大きい重量（ＷＮmax）を有する物品Ａを選択する。この選択の後に、ＷＳaveは、選択した物品Ａの物性を加えて再計算する。この操作をｓ＝ｐ−１となるまで繰返して行ない、前記（i）及び（ii）の条件に従って各回数におけるＷＮmax又はＷＮminを有する物品Ａを選択する。
なお、未選択の物品Ａの物品群の中から物品Ａを順次選択する際の選択回数をｓで表わすと、ｓ回目までに選択したｓ個の物品Ａの重量をＷＳｓとしたとき、ｓ個の物品Ａの重量の平均値（ＷＳave）は、式（２）：
ＷＳave＝（ＷＳ１＋ＷＳ２＋・・＋ＷＳｓ）／ｓ （２）
（式中、ｓ及びｐは１≦ｓ≦ｐの関係を満足する）
に従って求められる。
ＷＳave＝（ＷＳ１＋ＷＳ２＋・・＋ＷＳｓ）／ｓ （２）
（式中、ｓ及びｐは１≦ｓ≦ｐの関係を満足する）
に従って求められる。
（ステップ４）
最後のｐ個目の物品の選択については、その最後のｐ個目の物品を含む全選択物品の重量の平均値ＷＳaveがＷＮaveに最も近い物品を未選択の物品群から選択する。
最後のｐ個目の物品の選択については、その最後のｐ個目の物品を含む全選択物品の重量の平均値ＷＳaveがＷＮaveに最も近い物品を未選択の物品群から選択する。
より具体的には、ＷＳｐは、式（３）：
ＷＳave＝（ＷＳ１＋ＷＳ２＋・・＋ＷＳｐ）／ｐ （３）
に基づいて求められるＷＳaveがＷＮaveと最も近い値になるように未選択の物品Ａの中から選択する。
ＷＳave＝（ＷＳ１＋ＷＳ２＋・・＋ＷＳｐ）／ｐ （３）
に基づいて求められるＷＳaveがＷＮaveと最も近い値になるように未選択の物品Ａの中から選択する。
（ステップ５）
前記ステップ２〜４の操作を物品Ａがｐ個組合せられるようにして繰返して行なうことにより、複数ロットをつくることができる。その最初のロットをロットＭ１とし、それ以後は、必要により、前記ステップ２〜ステップ４と同様の手順を繰返して行なうことにより、ｍ個のロットＭ１、Ｍ２、・・、Ｍｍを作ることができる。
前記ステップ２〜４の操作を物品Ａがｐ個組合せられるようにして繰返して行なうことにより、複数ロットをつくることができる。その最初のロットをロットＭ１とし、それ以後は、必要により、前記ステップ２〜ステップ４と同様の手順を繰返して行なうことにより、ｍ個のロットＭ１、Ｍ２、・・、Ｍｍを作ることができる。
かくして本発明の方法によれば、物品Ａの物品群から選択された物品Ａの組合せを順次行い、そのロットを作る操作の後半段階においても、残存している物品ＡがＷＮａｖｅから大きくかけ離れることを防ぐことができる。
また、本発明の方法によれば、収束計算等の複雑な計算や、特別な計量装置を必要とせずに、重量のバラツキが小さい物品Ａの組合せを容易に得ることができる。なお、物品Ａの組合せの最後に構成数ｐ未満の物品Ａが残っている場合には、その残存している物品Ａは、次回の組合せに繰越して利用することができる。
実施例１
（ステップ１）
物品Ａ１００個の質量をそれぞれ測定し、測定した順番に並べると次のようになった。
98.15、104.47、103.32、95.64、98.06、97.43、102.85、93.72、101.49、99.50、103.79、101.54、110.89、109.32、98.58、104.10、102.24、95.50、101.26、96.16、99.82、107.58、97.09、98.12、94.56、97.27、95.64、99.23、107.58、99.49、102.07、95.26、98.17、104.34、98.04、102.45、99.64、98.92、91.54、107.27、107.11、98.72、106.99、95.46、96.87、102.38、104.48、102.27、97.59、109.64、101.69、101.99、100.32、105.36、97.28、104.30、101.68、97.78、106.92、89.90、106.72、106.70、98.55、87.63、104.94、102.41、95.28、97.51、94.38、99.13、101.57、97.67、101.22、103.96、93.37、100.89、100.39、103.72、100.01、104.65、95.13、100.47、91.48、101.79、97.46、106.29、103.89、97.17、101.21、96.75、99.77、97.64、103.69、98.35、103.55、98.53、103.71、98.25、93.74、95.88、（各数字の単位はｇ）。
（ステップ１）
物品Ａ１００個の質量をそれぞれ測定し、測定した順番に並べると次のようになった。
98.15、104.47、103.32、95.64、98.06、97.43、102.85、93.72、101.49、99.50、103.79、101.54、110.89、109.32、98.58、104.10、102.24、95.50、101.26、96.16、99.82、107.58、97.09、98.12、94.56、97.27、95.64、99.23、107.58、99.49、102.07、95.26、98.17、104.34、98.04、102.45、99.64、98.92、91.54、107.27、107.11、98.72、106.99、95.46、96.87、102.38、104.48、102.27、97.59、109.64、101.69、101.99、100.32、105.36、97.28、104.30、101.68、97.78、106.92、89.90、106.72、106.70、98.55、87.63、104.94、102.41、95.28、97.51、94.38、99.13、101.57、97.67、101.22、103.96、93.37、100.89、100.39、103.72、100.01、104.65、95.13、100.47、91.48、101.79、97.46、106.29、103.89、97.17、101.21、96.75、99.77、97.64、103.69、98.35、103.55、98.53、103.71、98.25、93.74、95.88、（各数字の単位はｇ）。
次に実施例の説明をわかりやすくするために、これを重い順序に並べ替えて下記Ｎｉ（i＝1〜１００）に示す番号を付けた。この平均値ＷＮaveは、100.263ｇであった。
Ｎｉ（i＝1〜100）＝｛110.89、109.64、109.32、107.58、107.58、107.27、107.11、106.99、106.92、106.72、106.70、106.29、105.36、104.94、104.65、104.48、104.47、104.34、104.30、104.10、103.96、103.89、103.79、103.72、103.71、103.69、103.55、103.32、102.85、102.45、102.41、102.38、102.27、102.24、102.07、101.99、101.79、101.69、101.68、101.57、101.54、101.49、101.26、101.22、101.21、100.89、100.47、100.39、100.32、100.01、99.82、99.77、99.64、99.50、99.49、99.23、99.13、98.92、98.72、98.58、98.55、98.53、98.35、98.25、98.17、98.15、98.12、98.06、98.04、97.78、97.67、97.64、97.59、97.51、97.46、97.43、97.28、97.27、97.17、97.09、96.87、96.75、96.16、95.88、95.64、95.64、95.50、95.46、95.28、95.26、95.13、94.56、94.38、93.74、93.72、93.37、91.54、91.48、89.90、87.63｝（各数字の単位はｇ）。
Ｎｉ（i＝1〜100）＝｛110.89、109.64、109.32、107.58、107.58、107.27、107.11、106.99、106.92、106.72、106.70、106.29、105.36、104.94、104.65、104.48、104.47、104.34、104.30、104.10、103.96、103.89、103.79、103.72、103.71、103.69、103.55、103.32、102.85、102.45、102.41、102.38、102.27、102.24、102.07、101.99、101.79、101.69、101.68、101.57、101.54、101.49、101.26、101.22、101.21、100.89、100.47、100.39、100.32、100.01、99.82、99.77、99.64、99.50、99.49、99.23、99.13、98.92、98.72、98.58、98.55、98.53、98.35、98.25、98.17、98.15、98.12、98.06、98.04、97.78、97.67、97.64、97.59、97.51、97.46、97.43、97.28、97.27、97.17、97.09、96.87、96.75、96.16、95.88、95.64、95.64、95.50、95.46、95.28、95.26、95.13、94.56、94.38、93.74、93.72、93.37、91.54、91.48、89.90、87.63｝（各数字の単位はｇ）。
（ステップ２）
この物品Ａの物品群から、物品Ａを３個ずつ選択し（ｐ＝３）、その組合せを行なうが、そのうちの１回目の選択を行なった。
この物品Ａの物品群から、物品Ａを３個ずつ選択し（ｐ＝３）、その組合せを行なうが、そのうちの１回目の選択を行なった。
未選択の物品Ａの物品群におけるＷＮmaxは110.89ｇであり、ＷＮminは87.63ｇであった。
次に、ＷＮaveとＷＮminとの差が12.63ｇであり、ＷＮmaxとＷＮaveとの差が10.63ｇであることから、式：（ＷＮave−ＷＮmin）≧（ＷＮmax−ＷＮave）を満足するので、１回目の選択として、Ｓ１＝ＷＮmin（87.63ｇ）を選択した。そのときのＷＳaveは、１回目の選択であるため、87.63ｇであった。
次に、ＷＮaveとＷＮminとの差が12.63ｇであり、ＷＮmaxとＷＮaveとの差が10.63ｇであることから、式：（ＷＮave−ＷＮmin）≧（ＷＮmax−ＷＮave）を満足するので、１回目の選択として、Ｓ１＝ＷＮmin（87.63ｇ）を選択した。そのときのＷＳaveは、１回目の選択であるため、87.63ｇであった。
（ステップ３）
次に、２回目の選択を行なった。ＷＳave（87.63ｇ）＜ＷＮave（100.26ｇ）を満足することから、Ｓ２として、未選択の物品Ａの物品群中のＷＮmax（110.89ｇ）を選択した。また、ＷＳaveを再計算すると、ＷＳaveは99.26ｇであった。
次に、２回目の選択を行なった。ＷＳave（87.63ｇ）＜ＷＮave（100.26ｇ）を満足することから、Ｓ２として、未選択の物品Ａの物品群中のＷＮmax（110.89ｇ）を選択した。また、ＷＳaveを再計算すると、ＷＳaveは99.26ｇであった。
（ステップ４）
最後（３回目）の選択を行なった。Ｎ２９（102.27ｇ）を選択してＷＳaveを再計算するとＷＳaveの値は100.26ｇとなり、ＷＮave＝100.26ｇに最も近いので、Ｓ３として、Ｎ３３（102.27ｇ）を選択した。
最後（３回目）の選択を行なった。Ｎ２９（102.27ｇ）を選択してＷＳaveを再計算するとＷＳaveの値は100.26ｇとなり、ＷＮave＝100.26ｇに最も近いので、Ｓ３として、Ｎ３３（102.27ｇ）を選択した。
（ステップ５）
以上のようにして、物品Ａを選択して組合せたＳ１（Ｎ１００＝87.63ｇ）、Ｓ２（Ｎ１＝110.89ｇ）及びＳ３（Ｎ３３＝102.27ｇ）をロットＭ１とした。
以上のようにして、物品Ａを選択して組合せたＳ１（Ｎ１００＝87.63ｇ）、Ｓ２（Ｎ１＝110.89ｇ）及びＳ３（Ｎ３３＝102.27ｇ）をロットＭ１とした。
次に、ロットＭ２の組合せを行なった。
（ステップ２）
１回目の選択を行なった。未選択の物品Ａの物品群におけるＷＮmaxは109.64ｇであり、ＷＮminは89.90ｇであり、ＷＮaveとＷＮminとの差が10.36ｇであり、ＷＮmaxとＷＮaveとの差が9.38ｇであることから、（ＷＮave−ＷＮmin）≧（ＷＮmax−ＷＮave）を満足するので、Ｓ１＝ＷＮmin（89.90ｇ）を選択した。また、ＷＳaveを求めたところ、89.90ｇであった。
（ステップ２）
１回目の選択を行なった。未選択の物品Ａの物品群におけるＷＮmaxは109.64ｇであり、ＷＮminは89.90ｇであり、ＷＮaveとＷＮminとの差が10.36ｇであり、ＷＮmaxとＷＮaveとの差が9.38ｇであることから、（ＷＮave−ＷＮmin）≧（ＷＮmax−ＷＮave）を満足するので、Ｓ１＝ＷＮmin（89.90ｇ）を選択した。また、ＷＳaveを求めたところ、89.90ｇであった。
（ステップ３）
２回目の選択を行なった。ＷＳave（89.90ｇ）＜ＷＮave（100.26ｇ）を満足するので、Ｓ２として、未選択の物品Ａの物品群中のＷＮmax（109.64ｇ）を選択した。また、ＷＳaveを再計算すると99.77ｇとなった。
２回目の選択を行なった。ＷＳave（89.90ｇ）＜ＷＮave（100.26ｇ）を満足するので、Ｓ２として、未選択の物品Ａの物品群中のＷＮmax（109.64ｇ）を選択した。また、ＷＳaveを再計算すると99.77ｇとなった。
（ステップ４）
最後（３回目）の選択を行なった。Ｎ４３（101.26ｇ）を選択してＷＳaveを再計算するとＷＳave＝100.27ｇとなり、ＷＮave＝100.26ｇに最も近いので、Ｓ３として、Ｎ４３101.26ｇ）を選択した。
最後（３回目）の選択を行なった。Ｎ４３（101.26ｇ）を選択してＷＳaveを再計算するとＷＳave＝100.27ｇとなり、ＷＮave＝100.26ｇに最も近いので、Ｓ３として、Ｎ４３101.26ｇ）を選択した。
（ステップ５）
こうして選択して組合せたＳ１（Ｎ９９＝89.90ｇ）、Ｓ２（Ｎ２＝109.64ｇ）及びＳ３（Ｎ４３＝101.26ｇ）をロットＭ２とした。
こうして選択して組合せたＳ１（Ｎ９９＝89.90ｇ）、Ｓ２（Ｎ２＝109.64ｇ）及びＳ３（Ｎ４３＝101.26ｇ）をロットＭ２とした。
以下同様の手順を繰り返し、組合せた順にＭｊ（ｊ＝1〜３３）のロットをつけた。
このロットＭｊ（ｊ＝1〜３３）の各平均重量ＷＭｊ（ｊ＝1〜３３）は、ＷＭｊ＝{100.26、100.27、100.27、100.27、100.25、100.26、100.16、100.29、100.24、100.26、100.23、100.24、100.38、100.28、100.25、100.34、100.52、100.00、99.88、99.84、99.86、99.80、99.77、100.74、99.77、99.76、99.73、100.80、100.68、100.56、100.63、100.74、100.76}（各数字の単位はｇ）であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜３３）の標準偏差は、０．３２であった。
なお、Ｎ３５（重量は102.07ｇ）はＭｊ（ｊ＝1〜３３）の組合せの中に入らなかった。
このロットＭｊ（ｊ＝1〜３３）の各平均重量ＷＭｊ（ｊ＝1〜３３）は、ＷＭｊ＝{100.26、100.27、100.27、100.27、100.25、100.26、100.16、100.29、100.24、100.26、100.23、100.24、100.38、100.28、100.25、100.34、100.52、100.00、99.88、99.84、99.86、99.80、99.77、100.74、99.77、99.76、99.73、100.80、100.68、100.56、100.63、100.74、100.76}（各数字の単位はｇ）であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜３３）の標準偏差は、０．３２であった。
なお、Ｎ３５（重量は102.07ｇ）はＭｊ（ｊ＝1〜３３）の組合せの中に入らなかった。
比較例１
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、組合せを重量測定順に行った。
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、組合せを重量測定順に行った。
次に、重量測定順の初めの３つの物品Ａ（98.15ｇ、104.47ｇ、103.32ｇ）を選択し、ロットＭ１とした。重量測定順の未選択の３つの物品Ａ（95.64ｇ、98.06ｇ、97.43ｇ）を選択し、ロットＭ２とした。
以下同様の手順を繰り返し、組合せた順にＭｊ（ｊ＝1〜３３）のロットをつけた。
このロットＭｊ（ｊ＝1〜３３）の各平均重量ＷＭｊ（ｊ＝1〜３３）は、ＷＭｊ＝{101.98、97.04、99.35、101.61、106.26、100.62、99.08、100.93、95.82、102.10、98.50、101.61、96.70、104.37、99.77、103.04、102.97、102.56、101.09、98.20、103.99、98.33、95.72、99.46、99.52、101.67、99.93、97.92、102.55、98.38、100.37、100.14、98.57}（各数字の単位はｇ）であった。
このロットＭｊ（ｊ＝1〜３３）の各平均重量ＷＭｊ（ｊ＝1〜３３）は、ＷＭｊ＝{101.98、97.04、99.35、101.61、106.26、100.62、99.08、100.93、95.82、102.10、98.50、101.61、96.70、104.37、99.77、103.04、102.97、102.56、101.09、98.20、103.99、98.33、95.72、99.46、99.52、101.67、99.93、97.92、102.55、98.38、100.37、100.14、98.57}（各数字の単位はｇ）であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜３３）の標準偏差は２．４７であった。
なお、Ｎ８４（重量は95.88ｇ）は、Ｍｊ（ｊ＝1〜３３）の組合せの中に入らなかった。
なお、Ｎ８４（重量は95.88ｇ）は、Ｍｊ（ｊ＝1〜３３）の組合せの中に入らなかった。
実施例２
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、組合せを重量測定順に行った。
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、組合せを重量測定順に行った。
次に、実施例１と同様にして、物品Ａを４個ずつ（ｐ＝４）組合せ、その組合せた順にＭｊ（ｊ＝1〜２５）のロットをつけた。
このロットＭｊ（ｊ＝1〜２５）の各平均重量ＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）は、ＷＭｊ＝｛100.38、100.30、100.22、100.28、100.27、100.27、100.24、100.28、100.27、100.28、100.25、100.28、100.24、100.24、100.25、100.27、100.27、100.27、100.30、100.26、100.31、100.23、100.20、100.28、100.12｝（各数字の単位はｇ）であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）の標準偏差は０．０５であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）の標準偏差は０．０５であった。
比較例２
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、組合せを重量測定順に行った。
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、組合せを重量測定順に行った。
実施例２において、組合せを重量測定順に行なった以外は、実施例２と同じ４個ずつ（ｐ＝４）の組合せを行ない、組合せた順にＭｊ（ｊ＝1〜２５）のロット番号をつけた。
このロットＭｊ（ｊ＝1〜２５）の各平均重量ＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）はＷＭｊ＝｛100.39、98.02、101.58、105.72、98.79、100.65、96.68、101.10、100.75、99.34、102.07、101.50、102.73、101.81、99.07、99.90、100.03、98.19、99.86、102.19、97.22、101.20、98.84、101.03、97.90｝（各数字の単位はｇ）であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）の標準偏差は１．９９であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）の標準偏差は１．９９であった。
比較例３
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、重い順序に並べた。
実施例１と同じ物品Ａの物品群を用い、実施例１のステップ１と同様にして、重い順序に並べた。
実施例１で重い順序に並べたＮｉ（i＝1〜１００）の中から重い方から２個、及び軽い方から２個をそれぞれ選択し、合計４個（Ｎ1、Ｎ2、Ｎ100、Ｎ99）をロットＭ1とした。
次に選択で残ったＮｉ（i＝３〜９８）の中から重い方から２個、及び軽い方から２個をそれぞれ選択した合計４個（Ｎ3、Ｎ4、Ｎ98、Ｎ97）をロットＭ2とした。以下同様にして、４個ずつ（ｐ＝４）の組合せを行ない、組合せた順にＭｊ（ｊ＝1〜２５）のロット番号をつけた。
このロットＭｊ（ｊ＝1〜２５）の各平均重量ＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）は、ＷＭｊ＝｛99.51、99.98、100.49、100.56、100.83、100.88、100.32、100.10、100.21、100.51、100.53、100.52、100.57、100.49、100.15、100.15、100.17、100.09、100.02、100.08、100.08、100.13、100.21、100.00、99.98｝（各数字の単位はｇ）であった。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）の標準偏差は０．３０であった。
表１に、実施例１〜２及び比較例１〜３で得られたロットＭｊの標準偏差を示す。
このＷＭｊ（ｊ＝1〜２５）の標準偏差は０．３０であった。
表１に、実施例１〜２及び比較例１〜３で得られたロットＭｊの標準偏差を示す。
表１に示された結果から、各実施例による組合せ方法では、物品Ａの物品群の全体の平均値に近い組合せをつくることができることがわかる。
本発明の物品の組み合せ方法は、例えば、工業製品、農産物、水産物等の物品の物性にバラツキがあるときに、その複数の物品が組合された物品のロットごとの物性のバラツキを小さくするのに好適に利用することができる。
Ａ：品質管理の対象とする物品の名称
ｎ：組合せ前の物品Ａの個数
ＷＮmax：未選択の物品Ａの物品群中の最大重量
ＷＮmin：未選択の物品Ａの物品群中の最小重量
ｍ：物品Ａをｐ個組合せたロットのロット数
ｎ：組合せ前の物品Ａの個数
ＷＮmax：未選択の物品Ａの物品群中の最大重量
ＷＮmin：未選択の物品Ａの物品群中の最小重量
ｍ：物品Ａをｐ個組合せたロットのロット数
Claims (3)
- 物性にバラツキがある同種多数の物品からなる物品群の中から物品を順次選択し、ｐ個（ｐは２以上の整数を示す）の物品を組合せる方法であって、
（１）各物品の物性をそれぞれ測定し、その物品群における物品の物性の平均値（以下、ＷＮaveという）を求め、
（２）その物品群における物品の物性の最大値とＷＮaveとの差及びその物品群における物品の物性の最小値とＷＮaveとの差をそれぞれ求め、それらの差を比較してその差が大きいほうの物性を有する物品を１個目の物品として選択し、
（３）２回目からｐ−１回目までの物品の選択においては、それまでに選択した物品の物性の平均値（以下、ＷＳaveという）が、
（i）ＷＳave≧ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品群の中で最も小さい物性を有する物品を選択し、
（ii）ＷＳave＜ＷＮaveを満足するとき、未選択の物品群の中で最も大きい物性を有する物品を選択する操作を順次行ない、
（４）最後のｐ回目の物品の選択においては、その最後のｐ回目の物品を含む全選択物品の物性の平均値ＷＳaveがＷＮaveに最も近い物品を未選択の物品群から選択する操作
からなる物品の組合せ方法。 - ｐ個の物品の組合せを繰返して行なう請求項１記載の物品の組合せ方法。
- 請求項１又は２記載の物品の組合せ方法を行なう演算手段を具備する組合せ演算装置。
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|---|---|---|---|---|
| JPS61203316A (ja) * | 1985-02-21 | 1986-09-09 | 株式会社南部電機製作所 | パック詰鶏卵の重量均一化方法 |
| JPH10277502A (ja) * | 1997-04-07 | 1998-10-20 | Takara Keiki Seisakusho:Kk | ワーク分配方法と装置 |
-
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