JP6965603B2 - 設計支援装置、設計支援方法および設計支援プログラム - Google Patents

Description

本件は、設計支援装置、設計支援方法および設計支援プログラムに関する。

複数の組立作業を必要とする製品の組立工程に、ロボットを導入することが望まれている。全ての組立作業をロボットが行えるわけではないため、製品の設計の際に、ロボットに組立作業を行わせることを考慮することが好ましい。例えば、製品の生産性向上のために、製品の構造が製造しやすいか否かを評価する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開平５−１１４００３号公報

しかしながら、上記技術では、ロボットの導入効果が考慮されているわけではない。ロボットの導入効果とは、１台のロボットの導入によって、人が行っていた作業時間の削減量のことである。

１つの側面では、本件は、ロボットの導入効果を高くするために必要な情報を提示することができる設計支援装置、設計支援方法および設計支援プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、設計支援装置は、組立に複数の作業を要する製品についての、各作業の順序制約と、各作業の作業時間と、各作業についてのロボット作業可否とを示す情報を受け取る受信部と、ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合のロボットによる連続作業数を第１指標として計算する第１指標計算部と、ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記作業時間と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合の配置自由度を第２指標として計算する第２指標計算部と、前記第１指標と前記第２指標とに基づく情報と、当該第１指標および第２指標の対象作業とを関連付けて提示する提示部と、を備える。

ロボットの導入効果を高くするために必要な情報を提示することができる。

製品設計者による工程計画の策定の概要について例示する図である。 （ａ）は実施例１に係る設計支援装置のブロック図であり、（ｂ）は設計支援装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。 設計支援装置の動作の一例を表すフローチャートである。 組立順序制約を例示する図である。 ステップＳ２の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 ステップＳ１２の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 設計改善候補を例示する図である。 （ａ）〜（ｃ）は連続作業数について例示する図である。 タクトタイムおよび工程を例示する図である。 ステップＳ４の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 表示画面を例示する図である。 提示された共通部品の箇所の構造を変更した場合を例示する図である。 クラウドを利用した設計支援システムについて例示する図である。

まず、実施例の説明に先立って、製品設計者による工程計画の策定の概要について説明する。製品の組立においては、複数の作業を経ることになる。例えば、図１で例示するように、第１作業から第ｎ作業までを行うことによって、製品が完成することになる。これらの第１作業から第ｎ作業は、順番に行う必要はなく、複数の作業者が並行して第１作業から第ｎ作業の１以上の作業を行うことができる。

近年、製品の組立作業にロボットを導入することが活発化している。しかしながら、第１工程から第ｎ工程までの全ての工程をロボットが行うことができるわけではない。そこで、ロボットが行う工程と、人が行う工程とを組み合わせて工程計画を策定することが望まれる。

工程計画の策定においては、ロボットの導入効果が高いことが望まれる。ロボットの導入効果とは、１台のロボットの導入によって、人が行っていた作業時間の削減量と定義することができる。当該削減量は、人が行った場合の作業時間の総和から計算される。すなわち、できるだけ多くの作業を効率よくロボットに行わせることが望まれている。

ロボットの導入効果が高いことが望まれる一方で、実際の工程計画の策定においては、ロボットの導入効果を高くすることが困難である。これは、製品設計の段階で、ロボットの導入効果を考慮することが難しいことが一因として挙げられる。まず、組み合わせの数が膨大な作業編成の考慮が求められることが挙げられる。また、組立性の検証では、ロボットによる組立易さの評価を実施しないことが挙げられる。

ここで、従来の設計支援技術について説明する。まず、第１に、最適化計算を利用した自動作業編成が挙げられる。この最適な計算を利用することで、製品設計者でも、作業編成を実施可能である。しかしながら、設計変更の必要可否は、ユーザの判断に依存する。第２に製造・生産ラインシミュレータを利用することが挙げられる。このシミュレータを利用することで、生産ライン全体のレイアウト、動線、作業編成等の評価を行うことができる。しかしながら、実行および結果分析には、生産工学の知識(インダストリアルエンジニアリング、ＴＰＳ等)が必要となる。第３に、オフライン・ティーチング(ロボットシミュレータ)を利用することが挙げられる。このロボットシミュレータを用いることで、ロボットの実機無しで組立動作の生成が可能となる。しかしながら、動作を決めるには、ロボット制御の知識が必要となる。以上挙げた設計支援技術では、製品設計段階で、ロボット導入効果を評価することが困難である。

そこで、ロボット導入効果の高い生産ラインで製造可能な製品設計支援技術について検討する。ロボット導入効果の高い工程計画を策定するためには、連続して行うことができる複数の作業をロボットに割り当てることが好ましい。例えば、図１の左下で例示するように、連続して行うことができる第４作業から第６作業をロボットに割り当てれば、ロボットが作業を行わない待ち時間を削減できることになる。ロボットが実行可能な連続作業数を第１指標とすれば、第１指標が大きいほどロボット導入効果を高くすることができることになる。

または、ロボット導入効果の高い工程計画を策定するためには、配置自由度が高い作業をロボットに割り当てることが好ましい。ここでいう「配置」とは「作業順序における配置」のことである。作業順序における配置自由度とは、「作業順序を決めるときに、他の作業に依存する制約が緩く、様々な順番に配置可能な度合」と定義することができる。例えば、図１の右下で例示するように、他の作業に依存せずに行うことができる作業をロボットに割り当てれば、ロボットが作業を行わない待ち時間を削減できることになる。この配置自由度を第２指標とすれば、第２指標が大きいほどロボット導入効果を高くすることができることになる。

そこで、以下の実施例では、第１指標と第２指標とに基づく情報と、当該第１指標および第２指標の対象作業とを関連付けて提示することで、ロボット導入効果を高くするために必要な情報を提示することができる設計支援装置、設計支援方法および設計支援プログラムについて説明する。

図２（ａ）は、実施例１に係る設計支援装置１００のブロック図である。図２（ａ）で例示するように、設計支援装置１００は、改善候補選定部１０、連続作業数計算部２０、配置自由度計算部３０、自動生成部４０、優先度計算部５０などを備える。

図２（ｂ）は、設計支援装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図２（ｂ）で例示するように、設計支援装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、入力機器１０４、表示装置１０５などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。入力機器１０４は、キーボード、マウスなどである。表示装置１０５は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、設計支援装置１００の処理結果などを表示する。ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムを実行することによって、設計支援装置１００の各部が実現される。なお、設計支援装置１００の各部は、専用の回路などのハードウェアであってもよい。

図３は、設計支援装置１００の動作の一例を表すフローチャートである。以下、図２（ａ）、図２（ｂ）および図３を参照しつつ、設計支援装置１００の動作の一例について説明する。

まず、改善候補選定部１０は、ユーザが入力機器１０４などを用いて入力した製品組立フローおよび組立順序制約を受け取る（ステップＳ１）。製品組立フローは、各作業の内容と、それらの作業のある一通りの順序を示したものである。作業の内容には、作業対象部品、部品重量、工具、組付方法、結合方法、組付方向、組付保持、各作業の作業時間、ロボットでの作業可否などが含まれる。ロボットの作業可否については、例えば、１軸方向の動作で組付動作が完結していれば、ロボット作業可と決定してもよい。

組立順序制約とは、ある作業と、当該作業を行う前に完了している必要がある作業との関係を示した情報である。例えば、基板に部品を組み付けてからカバーを取り付けるような場合、カバーを取り付ける前に当該部品の組み付けが完了している必要がある。図４は、組立順序制約を例示する図である。図４の例では、有向グラフで可視化してある。例えば、図４で例示するように、＃１の作業については、それ以前に完了している必要がある作業が存在しない。一方、＃２の作業については、＃２の作業を行う前に＃１の作業が完了している必要がある。また、図４の例では、ロボットの作業可否についても反映されている。

次に、連続作業数計算部２０は、組立順序制約を利用して、ロボット作業不可の各作業についてロボット作業不可からロボット作業可に変更した場合の、ロボット作業可の最大連続作業数を計算する（ステップＳ２）。図５は、ステップＳ２の詳細を表すフローチャートを例示する図である。図５で例示するように、連続作業数計算部２０は、作業Ｘを指定する（ステップＳ１１）。例えば、連続作業数計算部２０は、作業Ｘとしてロボット作業不可の作業のいずれかを指定し、図５のフローチャートを繰り返すことでロボット作業不可の作業を順に指定する。

次に、連続作業数計算部２０は、作業Ｘを起点とし、組立順序制約の先行制約を再帰的に検査し、検出された全ての作業を作業完了リストＹに追加する（ステップＳ１２）。先行制約とは、その作業を開始する前に完了している必要がある作業のことである。作業完了リストＹは、作業Ｘの完了時に完了している必要がある作業のことである。

図６は、ステップＳ１２の詳細を表すフローチャートを例示する図である。図６で例示するように、連続作業数計算部２０は、作業Ｘを検査対象リストＺに追加する（ステップＳ２１）。次に、連続作業数計算部２０は、検査対象リストＺから任意の作業Ａを取得し、検査対象リストＺから削除する（ステップＳ２２）。次に、連続作業数計算部２０は、作業Ａを作業完了リストＹに追加する（ステップＳ２３）。

次に、連続作業数計算部２０は、作業Ａに先行制約があるか否かを判定する（ステップＳ２４）。開始直後から実行できる作業には先行制約が無いことになる。ステップＳ２４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、連続作業数計算部２０は、作業Ａの先行制約にあたる作業のうち作業完了リストＹおよび検査対象リストＺのいずれにも含まれない作業を検査対象リストＺに追加する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５の実行後またはステップＳ２４で「Ｎｏ」と判定された場合、連続作業数計算部２０は、検査対象リストＺが空であるか否かと判定する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２２から再度実行される。ステップＳ２６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

再度図５のフローチャートを参照し、連続作業数計算部２０は、ロボット作業可の作業のみを辿って、作業Ｘに辿り着ける作業完了リストＹに含まれる作業と作業Ｘとを集合Ｔ_０とする（ステップＳ１３）。集合Ｔ_０は、作業Ｘ完了時に連続してロボットで実行可能な作業の集合である。次に、連続作業数計算部２０は、集合Ｔ_０の各作業の値ｓ_１を計算する（ステップＳ１４）。具体的には、下記式（１）に従って、値ｓ_１を計算することができる。なお、連続作業数計算部２０は、変数ｉ＝０とする。

次に、連続作業数計算部２０は、未検査作業があるか否かを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、連続作業数計算部２０は、変数ｉに１を加え、作業完了リストＹに含まれる作業が実行済みな時に、実行可能な作業で、作業完了リストＹに含まれず、ロボットで作業可能なものの集合をＴ_ｉとする（ステップＳ１６）。ただし、ｉ＞１なら集合Ｔ_ｉ−１に含まれる作業を先行制約に持つ作業であって、作業完了リストＹに含まれず、ロボットで作業可能なものの集合をＴ_ｉとしても結果は同じである。

次に、連続作業数計算部２０は、集合Ｔ_ｉが空であるか判定する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７で「Ｎｏ」と判定された場合、連続作業数計算部２０は、集合Ｔ_ｉの各作業の値ｓ_１を計算する（ステップＳ１８）。具体的には、連続作業数計算部２０は、下記式（２）に従って、各作業の値ｓ_１を計算する。ただし、「ｔ_ｊ」は、集合Ｔ_ｉに含まれる作業である。「ｕ」は、作業ｔ_ｊの親ノードの作業である。「ｌ」は、集合ｕに含まれる作業の数である。なお、ｓ_１（ｕ）で計算が未済みのものは「０」である。次に、連続作業数計算部２０は、集合Ｔ_ｉに含まれる作業を作業完了リストＹに追加する（ステップＳ１９）。その後、ステップＳ１５から再度実行される。

ステップＳ１７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、連続作業数計算部２０は、作業ＸのスコアＳ_１（Ｘ）を計算する（ステップＳ２０）。具合的には、連続作業数計算部２０は、下記式（３）に従ってスコアＳ_１（Ｘ）を計算する。ここで、式（３）のＭ（ｔ）は、作業時間や設備費用といった作業に紐付いて決まる値である。単に連続作業数として評価する場合にはＭ（ｔ）＝１とすればよい。以上の処理により、作業ＸのスコアＳ_１（Ｘ）が算出される。以上の処理を全ての作業に適用することで、各作業のスコアを算出することができる。連続作業数計算部２０が計算した連続作業数は、第１指標として改善候補選定部１０に送られる。

ここで、図５および図６のフローチャートの実行例について説明する。作業＃１に着目した場合、ステップＳ１１〜ステップＳ１４の実行後、集合Ｔ_０＝｛ｔ_１｝、作業完了リストＹ＝｛ｔ_１｝、スコアｓ_１＝｛１｝となる。次に、ステップＳ１５〜ステップＳ２０の後に、集合Ｔ_０＝｛ｔ_１｝、集合Ｔ_１＝｛ｔ _１４ ，ｔ_１７｝、作業完了リストＹ＝｛ｔ_１，ｔ_１４，ｔ_１７｝、ｓ（ｔ_１４）＝ｓ（ｔ_１７）＝１、スコアｓ_１＝｛１，１，１｝となる。集合Ｔ_２＝｛ｔ_１５，ｔ_１６，ｔ_１８，ｔ_１９｝、ｓ（ｔ_１５）＝ｓ（ｔ_１６）＝ｓ（ｔ_１８）＝ｓ（ｔ_１９）＝１となる。集合Ｔ_３は空である。集合Ｔ _０ ＝｛ｔ _１ ｝、集合Ｔ _１ ＝｛ｔ _１４ ，ｔ _１７ ｝、集合Ｔ _２ ＝｛ｔ _１５ ，ｔ _１６ ，ｔ _１８ ，ｔ _１９ ｝に含まれる７作業のスコアが１であるため、ｓ_１（ｔ_１）＝７となる。作業＃２１に着目した場合、Ｔ_０＝｛ｔ_２１，ｔ_１４，ｔ_１５，ｔ_１６，ｔ_１７，ｔ_１８，ｔ_１９｝、Ｔ_１＝｛ｔ_３４，ｔ_３７，ｔ_４０，ｔ_４３｝であり、集合Ｔ２は空である。したがって、ｓ_１（ｔ_２１）＝１１となる。

再度図３のフローチャートを参照し、改善候補選定部１０は、ロボット作業不可の各作業を第１指標で降順にソートし、上位ｎ個を設計改善候補として選定する（ステップＳ３）。連続作業数が閾値以上のものを設計改善候補として選定してもよい。図７は、設計改善候補を例示する図である。図７の例では、スコアが上位１０位と、当該１０位と同じスコアの作業が設計改善候補として決定されている。

図８（ａ）〜図８（ｃ）は、連続作業数について例示する図である。図８（ａ）は、製品の完成状態を例示する図である。図８（ａ）に至るまでに、図８（ｃ）のプレートカバーが取り付けられている必要がある。プレートカバーが組み付けられるまでに、図８（ｂ）で例示するように、プレートカバー内部の８つの部品の組み付けと、ネジ締めとが完成している必要がある。この例では、図８（ｃ）のプレートカバーの組み付けと、図８（ｂ）の８つの部品の組み付けおよびネジ締めについて、連続作業数が多くなっている。したがって、これらの作業が設計改善候補として選定されることになる。

しかしながら、プレートカバーの組み付けは、図４では＃２１の作業に該当する。この作業は、連続作業数が一番多くなるが、組立順序制約が複雑となる。したがって、必ずしも連続作業数が一番多い作業のロボット化が有効とは限らない。そこで、次に、第２指標として配置自由度が計算される。配置自由度計算部３０は、条件を変えて作業編成を複数回実行し、ロボット工程に編成される回数を配置自由度として計算する（ステップＳ４）。

例えば、図９で例示するように、タクトタイムを設定する。タクトタイムとは、各工程の均等なタイミングを図るために定められた時間のことである。ここでいう工程とは、製品の組立に要する全ての作業を複数のグループに割り振った場合の各グループのことである。少なくともいずれかのグループは、ロボット作業可の作業のみを含む。当該グループは、ロボットが行う作業の集合であるため、ロボット工程と称することができる。なお、人が行う工程には、ロボット作業不可の作業に加えて、ロボット作業可の作業も含まれていてもよい。

人もロボットも、このタクトタイム以内に、自身に割り振られた作業を完了させる必要がある。タクトタイムを設定することで、各作業が割り振られる人およびロボットの数（工程数）を算出することができる。配置自由度計算部３０および自動生成部４０は、各作業の作業時間および組立順序制約に基づいて、編成ロスが最小化されるように作業を編成した場合に、対象とする作業がロボット工程に編成される回数を配置自由度として計算する。なお、編成の際に、対象とする作業は、ロボット作業可として扱われる。

図１０は、ステップＳ４の詳細を表すフローチャートを例示する図である。図１０で例示するように、配置自由度計算部３０は、設計改善候補ＸのスコアＳ_２（Ｘ）を０に初期化する（ステップＳ３１）。次に、配置自由度計算部３０は、試行するタクトタイムをｎ_ｔ個生成する（ステップＳ３２）。例えば、タクトタイムＴは、Ｔ＝｛ｔ_０，ｔ_１，…，ｔ_ｎｔ｝となる。配置自由度計算部３０は、１つの作業の最長作業時間〜ΣＣＴ／２の範囲でサンプリングを行う。ΣＣＴは、全て人間が作業した場合の総作業時間のことである。

次に、配置自由度計算部３０は、タクトタイムｔ_ｉでの工程数Ｐ（ｔ_ｉ）を計算する（ステップＳ３３）。例えば、配置自由度計算部３０は、工程数Ｐ（ｔ_ｉ）＝ｃｅｉｌ（ΣＣＴ／（２ｔ_ｉ））に従って工程数Ｐ（ｔ_ｉ）を計算する。次に、配置自由度計算部３０は、タクトタイムｔ_ｉでのロボット工程番号Ｒ（ｔ_ｉ）を生成する（ステップＳ３４）。例えば、配置自由度計算部３０は、０＜Ｒ（ｔ_ｉ）∈Ｉｎｔｅｇｅｒ≦Ｐ（ｔ_ｉ）に従って、ロボット工程番号Ｒ（ｔ_ｉ）を生成する。ステップＳ３２〜ステップＳ３４は、計算条件生成処理である。生成された計算条件は、自動生成部４０に送られる。

次に、配置自由度計算部３０は、ｔ_ｉ、Ｐ（ｔ_ｉ）、Ｒ（ｔ_ｉ）を組み合わせた計算条件を、Ｐ（ｔ_ｉ）個生成する（ステップＳ３５）。次に、自動生成部４０は、計算条件Ｃ_ｊ＝｛ｔ_j，Ｐ_j，Ｒ_j｝で作業編成の自動生成を実行する（ステップＳ３６）。まず、自動生成部４０は、編成ロスが最小化されるような作業割り振りを最適化計算で決定する。自動生成部４０は、ロボット工程において、ロボット化可能作業と、Ｎ_{ａｃｃｅpｔ}個以下の設計改善候補が入る制約と組立順序制約を考慮する。例えば、自動生成部４０は、タブーサーチのような局所探索手法で解を見つけることができる。まず、自動生成部４０は、工程pのサイクルタイムＴ_pを下記式（４）および下記式（５）に従って計算する。ここで、P(X)は、作業Ｘを担当する工程の番号であり、Ｔ（Ｘ）は、作業Ｘの作業時間を表す。

次に、自動生成部４０は、下記式（６）の計改善候補が入る制約と下記式（７）の組立順序制約を満たす条件下で、例えば下記式（８）〜下記式（１０）の目的関数に従って、編成ロスを最小化する作業の工程番号Ｐ（Ｘ）を決定する。下記式（７）のＸ_ｃは設計改善作業の集合である。また、下記式（８）のＸ_{ｐａｒｅｎｔ}（Ｘ_ｋ）は、作業Ｘ_ｋを行う前に完了している必要がある作業である。編成ロスとは、図９で例示するように、人もロボットも何もしていない時間である。なお、図９において、横軸の１〜５は、工程番号を表している。下記式（７）において、Ｍは工程数でＭ＝Ｐ_ｊである。Ｔ_ｍａｘは、Ｔ_１，…Ｔ_ｍの最大値である。Ｔ_ｍｉｎは、Ｔ_１，…Ｔ_ｍの最小値である。

次に、配置自由度計算部３０は、ロボット工程に編成される設計改善候補ＸのスコアＳ_２（Ｘ）に１を加える（ステップＳ３７）。Ｃ_ｊの数だけ、ステップＳ３６とステップＳ３７とが繰り返し実行される。それにより、作業Ｘがロボット工程に編成される回数が配置自由度Ｓ_２（Ｘ）として計算される。配置自由度計算部３０が計算した配置自由度は、第２指標として優先度計算部５０に送られる。

再度図３のフローチャートを参照し、優先度計算部５０は、作業Ｘの優先度Ｆ_Ｐ（Ｘ）を計算する（ステップＳ５）。例えば、優先度計算部５０は、優先度Ｆ_Ｐ（Ｘ）＝ｗ_１Ｓ_１（Ｘ）＋ｗ_２Ｓ_２（Ｘ）に従って優先度Ｆ_Ｐ（Ｘ）を計算する。なお、ウェイトのｗ_１およびｗ_２は、０以上１以下であって特に限定される数値ではない。次に、優先度計算部５０は、優先度Ｆ_Ｐ（Ｘ）を降順でソートし、設計改善すべき箇所の優先度を決定する（ステップＳ６）。

次に、優先度計算部５０は、表示装置１０５に、スコア付きで設計改善候補をリストで表示させる（ステップＳ７）。図１１は、表示画面を例示する図である。図１１の左図で例示するように、優先度の高い順に設計改善候補がリストとして表示されている。また、図１１の右図で例示するように、リストの選択箇所に対応する作業に係る部品が表示される。したがって、製品設計者は、設計改善すべき候補を把握することができる。

本実施例によれば、第１指標と第２指標とに基づく情報として優先度が提示される。また、当該第１指標および第２指標の対象作業が提示される。第１指標および第２指標を基に製品設計を行うことでロボット導入効果を高くすることができる。すなわち、ロボットの導入効果を高くするために必要な情報を提示することができる。その結果、生産性が向上する。また、製品開発における、設計・製造工程間の手戻り工数を削減することができる。

なお、本実施例においては、第１指標と第２指標とを重み付け加算した場合の優先度を設計者に提示しているが、それに限られない。例えば、第１指標および第２指標に重み付けをせずに、両方の指標と該当作業とを設計者に提示してもよい。

図１２は、提示された共通部品の箇所の構造を変更した場合を例示する図である。例えば、ネジ嵌合としていた作業を、ロボットによる作業が可能になるようにツメ嵌合とした場合である。これにより、ロボット導入効果が３２秒／１６７秒＝約１９％であったのが、４２秒／１６７秒＝約２５％となった。

また、本実施例においては、設計改善候補についてだけ第２指標が計算されているが、それに限られない。例えば、全てのロボット作業不可の作業について第２指標を計算してもよい。ただし、設計改善候補についてだけ第２指標を計算することで、計算量を低減することができる。また、第１指標を優先することができる。

（他の例）
図１３は、クラウドを利用した設計支援システムについて例示する図である。図１３で例示するように、設計支援システムは、入力機器１０４および表示装置１０５を備える端末３０１がインターネットなどの電気通信回線３０２を通じてクラウド３０３と接続された構成を有する。クラウド３０３は、図２（ｂ）のＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３などを備え、図２（ａ）の各部としての機能を実現する。なお、クラウド３０３の代わりに、イントラネットなどを介して接続されたサーバを用いてもよい。

上記各例において、改善候補選定部１０が、組立に複数の作業を要する製品についての、各作業の順序制約と、各作業の作業時間と、各作業についてのロボット作業可否とを受け取る受信部の一例として機能する。連続作業数計算部２０が、ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合のロボットによる連続作業数を第１指標として計算する第１指標計算部の一例である。配置自由度計算部３０および自動生成部４０が、ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記作業時間と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合の配置自由度を第２指標として計算する第２指標計算部の一例である。優先度計算部５０が、前記第１指標と前記第２指標とに基づく情報と、当該第１指標および第２指標の対象作業とを関連付けて提示する提示部の一例である。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 改善候補選定部
２０ 連続作業数計算部
３０ 配置自由度計算部
４０ 自動生成部
５０ 優先度計算部
１００ 設計支援装置

Claims (6)

1. 組立に複数の作業を要する製品についての、各作業の順序制約と、各作業の作業時間と、各作業についてのロボット作業可否とを示す情報を受け取る受信部と、
   ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合のロボットによる連続作業数を第１指標として計算する第１指標計算部と、
   ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記作業時間と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合の配置自由度を第２指標として計算する第２指標計算部と、
   前記第１指標と前記第２指標とに基づく情報と、当該第１指標および第２指標の対象作業とを関連付けて提示する提示部と、を備えることを特徴とする設計支援装置。
2. 前記第２指標計算部は、設定された複数のタクトタイムのそれぞれについて、前記複数の作業を、ロボットが行う作業のみを含むグループを含む複数のグループのそれぞれに割り振った場合に、ロボットが行う作業のみを含むグループに割り振られる回数を基に、前記配置自由度を計算することを特徴とする請求項１記載の設計支援装置。
3. 前記第２指標計算部は、前記配置自由度を計算する対象を、前記第１指標が閾値以上となる作業に限定することを特徴とする請求項２記載の設計支援装置。
4. 前記提示部は、前記第１指標と前記第２指標とに重み付けをすることで、各作業の優先度を計算し、当該優先度を各作業に関連付けて提示することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の設計支援装置。
5. 組立に複数の作業を要する製品についての、各作業の順序制約と、各作業の作業時間と、各作業についてのロボット作業可否とを示す情報を受け取り、
   ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合のロボットによる連続作業数を第１指標として計算し、
   ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記作業時間と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合の配置自由度を、第２指標として計算し、
   前記第１指標と前記第２指標とに基づく情報と、当該第１指標および第２指標の対象作業とを関連付けて提示する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする設計支援方法。
6. コンピュータに、
   組立に複数の作業を要する製品についての、各作業の順序制約と、各作業の作業時間と、各作業についてのロボット作業可否とを示す情報を受け取る処理と、
   ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合のロボットによる連続作業数を第１指標として計算する処理と、
   ロボット作業不可の各作業について、前記順序制約と前記作業時間と前記ロボット作業可否とに基づいて、ロボット作業可にした場合の配置自由度を第２指標として計算する処理と、
   前記第１指標と前記第２指標とに基づく情報と、当該第１指標および第２指標の対象作業とを関連付けて提示する処理と、を実行させることを特徴とする設計支援プログラム。

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