JPH07192057A - Production equipment verification simulator - Google Patents

Production equipment verification simulator

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Publication number
JPH07192057A
JPH07192057A JP33306893A JP33306893A JPH07192057A JP H07192057 A JPH07192057 A JP H07192057A JP 33306893 A JP33306893 A JP 33306893A JP 33306893 A JP33306893 A JP 33306893A JP H07192057 A JPH07192057 A JP H07192057A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
production
shipment
load
capability
Prior art date
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Pending
Application number
JP33306893A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yukihiko Harada
幸彦 原田
Yuji Hara
祐司 原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sekisui Chemical Co Ltd
Original Assignee
Sekisui Chemical Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sekisui Chemical Co Ltd filed Critical Sekisui Chemical Co Ltd
Priority to JP33306893A priority Critical patent/JPH07192057A/en
Publication of JPH07192057A publication Critical patent/JPH07192057A/en
Pending legal-status Critical Current

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    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Multi-Process Working Machines And Systems (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複数工程を有する生産プロセスにおける、現
在から未来での資源の増強、及びその工程の的確なシミ
ュレーションによる検証を可能にして、生産効率の向上
を図る。 【構成】 立案した販売計画データと、過去出荷実績デ
ータベース部24からの過去出荷実績データとから品番
別出荷予測部21によって品番別/月別出荷を予測した
品番別/所定間隔別出荷予測データを得る。この品番別
/所定間隔別出荷予測データと、キー工程能力データベ
ース部25からの工程能力データとから、能力増強の変
更が不可能な工程であるキー工程能力に整合するように
キー工程シミュレーション部22で工程の負荷を調整し
た所定間隔別/製品別の生産計画数量データを得る。さ
らに、この生産計画数量データと、他工程能力データベ
ース部26からの他工程能力データとから、能力バラン
ス計算部23で工程の負荷の整合性を計算したデータを
得る。
(57) [Summary] [Purpose] In a production process with multiple steps, increase resources from the present to the future and enable verification by accurate simulation of the steps to improve production efficiency. [Structure] From the planned sales plan data and the past shipment record data from the past shipment record database unit 24, the product number-specific shipment prediction unit 21 obtains product number-specific / predetermined interval-specific shipment prediction data for which product number-specific / monthly shipment is predicted . The key process simulation unit 22 is configured to match the key process capability, which is a process in which the capability enhancement cannot be changed, from the product number-specific / predetermined interval-based shipment forecast data and the process capability data from the key process capability database unit 25. The production plan quantity data for each predetermined interval / product in which the load of the process is adjusted is obtained in. Further, from the production plan quantity data and the other process capability data from the other process capability database section 26, the capacity balance calculation section 23 obtains data in which the consistency of the process load is calculated.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、複数工程を有する住
宅ユニット又は部材の生産プロセスにおける、現在から
未来での、設備と人の資源の増強、及びその負荷の工程
を検証する生産設備検証シミュレータに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a production facility verification simulator for verifying the process of increasing the resources of facilities and humans and the load thereof in the production process of a housing unit or member having a plurality of processes, from present to future. Regarding

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、多種の住宅ユニットを建築現場で
組み合わせて建築する規格化住宅では、この住宅ユニッ
トに使用する各種のプラスチック建材などを工場で生産
しており、この生産では生産設備の生産能力と、この生
産設備でのワークの加工である負荷工程の整合状態をシ
ミュレーションで検証している。この検証は生産プロセ
スにおける工程ごとの個別的なシミュレーションである
(例えば、特開平4ー19050号公報参照)。
2. Description of the Related Art Conventionally, in a standardized house in which various types of housing units are assembled at a construction site, various plastic building materials used for this housing unit are produced in a factory. The simulation verifies the capability and the matching state of the load process, which is the machining of the work in this production facility. This verification is an individual simulation for each step in the production process (see, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-19050).

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】このように上記従来例
では、生産プロセスにおける工程ごとの個別的なシミュ
レーションで検証している。この場合、各工程の負荷を
計算する根拠が不十分であり、さらに、工程間での関連
の把握が不正確である。このため、必要以上の生産能力
の増強となってしまったり、また、生産能力の増強の時
期を誤ってしまい、生産プロセスにおける現在から未来
での設備、人の資源の的確なシミュレーションによる検
証ができないという欠点がある。
As described above, in the above-mentioned conventional example, verification is performed by individual simulation for each step in the production process. In this case, the basis for calculating the load of each process is insufficient, and further, the grasp of the relation between the processes is inaccurate. For this reason, the production capacity will be increased more than necessary, or the production capacity will be increased at an incorrect time, making it impossible to verify the present and future facilities and human resources in the production process by an accurate simulation. There is a drawback that.

【0004】この発明は、上述の事情に鑑みてなされた
もので、複数工程を有する生産プロセスにおける現在か
ら未来での設備、人の資源の増強、及びその負荷の工程
の的確なシミュレーションによる検証が可能となって、
生産効率の向上に寄与できる生産設備検証シミュレータ
を提供することを目的としている。
The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is possible to verify the present process and future facility of a production process having a plurality of steps, the increase of human resources, and the process of the load by an accurate simulation. Is possible,
The purpose is to provide a production facility verification simulator that can contribute to the improvement of production efficiency.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項1記載の発明は、複数の工程を有する生産プ
ロセスにおける現在から以後での、現状の設備資源を用
いた生産が可能か否かを検証する生産設備検証シミュレ
ータにおいて、立案した販売計画データと予め判明して
いる過去出荷実績データとから品番別/時間、日、月、
年のいずれかの所定間隔別の出荷を予測した品番別/所
定間隔別出荷予測データを得る品番別出荷予測手段と、
品番別出荷予測手段で得られた品番別/所定間隔別出荷
予測データと、予め判明している工程能力データとから
能力増強の変更が不可能な工程であるキー工程能力に整
合するように工程の負荷を調整した所定間隔別/製品別
の生産計画数量データを得るキー工程シミュレーション
手段と、キー工程シミュレーション手段で得られた生産
計画数量データと、予め判明している他工程能力データ
とから工程の負荷の整合性を計算したデータを得る能力
整合性計算手段とを備えることを特徴としている。
In order to solve the above-mentioned problems, is the invention according to claim 1 capable of production using the current equipment resources from the present to the subsequent in a production process having a plurality of steps? In the production equipment verification simulator for verifying whether or not the product sales are based on the planned sales plan data and the previously known past shipment result data, classified by product number / time, day, month,
Product number-specific shipment prediction means for obtaining product number-specific / predetermined interval-specific shipment prediction data that predicts shipment by any predetermined interval of the year,
Process to match the key process capability, which is a process in which capacity enhancement cannot be changed, from product number-specific / predetermined interval-specific shipment prediction data obtained by product number-specific shipment prediction means, and previously known process capability data Process based on the key process simulation means for obtaining the production plan quantity data for each predetermined interval / product by adjusting the load of the process, the production plan quantity data obtained by the key process simulation means, and the other process capability data known in advance. It is characterized in that it is provided with a capability matching calculation means for obtaining data in which the matching of the load of is calculated.

【0006】また、請求項2記載の発明は、請求項1記
載の生産設備検証シミュレータであって、キー工程シミ
ュレーション手段でのキー工程能力に整合させる工程負
荷の調整、及び能力整合性計算手段での工程負荷の整合
性の計算を、負荷の工程の生産時間を所定間隔別で示す
山積を行うとともに、この山積みで負荷工程の生産時間
が生産能力を超える場合に、前の所定間隔に生産を前倒
して、負荷工程の調整を行うことを特徴としている。
The invention according to claim 2 is the production facility verification simulator according to claim 1, which comprises a process load adjustment for matching with the key process capability in the key process simulation means, and a capability matching calculation means. The calculation of the consistency of the process load is performed, and a pile indicating the production time of the load process at predetermined intervals is performed, and if the production time of the load process exceeds the production capacity by this pile, the production is performed at the previous predetermined interval. The feature is that the loading process is adjusted forward.

【0007】[0007]

【作用】請求項1又は2記載の生産設備検証シミュレー
タは、販売計画データと予め判明している過去出荷実績
データとから、品番別及び時間、日、月、年のいずれか
の所定間隔別の出荷を予測した品番別/所定間隔別出荷
予測データを得ている。さらに、この品番別/所定間隔
別出荷予測データと、予め判明している工程能力データ
とから、能力増強の変更が不可能な工程であるキー工程
能力に整合するように負荷の工程を調整した所定間隔別
/製品別の生産計画数量データを得ている。また、この
生産計画数量データと、予め判明している他工程能力デ
ータとから、工程の負荷の整合性を計算したデータを得
るようにしている。
According to the production facility verification simulator of claim 1 or 2, the sales plan data and the past shipment result data which are known in advance are used to determine the product number and the predetermined interval of any one of time, day, month and year. Shipment forecast data by product number / predetermined interval for which shipment is predicted is obtained. Furthermore, the load process is adjusted so as to match with the key process capability, which is a process in which the capability enhancement cannot be changed, based on the shipment forecast data by product number / predetermined interval and the process capability data that is known in advance. The production plan quantity data by predetermined interval / product is obtained. Further, data in which the consistency of the process load is calculated is obtained from the production plan quantity data and the previously known other process capability data.

【0008】この場合の工程負荷の調整及び工程負荷の
整合性の計算を、負荷の工程の生産時間を山積し、この
山積みで負荷工程の生産時間が生産能力を超える場合
に、前の所定間隔に前倒して生産を行う負荷工程の調整
を行っている。したがって、複数工程を有する生産プロ
セスにおける現在から未来での設備、人の資源の増強、
及びその工程の的確なシミュレーションによる検証が可
能となる。
In this case, the adjustment of the process load and the calculation of the consistency of the process load are carried out by accumulating the production time of the load process, and when the production time of the load process exceeds the production capacity by this accumulation, the previous predetermined interval We are adjusting the load process to carry out production ahead of schedule. Therefore, the equipment from the present to the future in the production process having multiple steps, the enhancement of human resources,
Also, it is possible to verify the process through accurate simulation.

【0009】[0009]

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の実施例につ
いて説明する。図1は、この発明の一実施例である生産
設備検証シミュレータの電気的構成を示すブロック図で
ある。図1において、この例はエンジニアリングワーク
ステーション(EWS)としてのコンピュータ本体1
と、当該コンピュータ1本体に接続される入出力端末2
とで概略構成されている。このコンピュータ本体1と入
出力端末2の構成は慣用的なコンピュータシステムと同
様である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an electrical configuration of a production facility verification simulator which is an embodiment of the present invention. In FIG. 1, this example shows a computer main body 1 as an engineering workstation (EWS).
And an input / output terminal 2 connected to the computer 1 body
It is roughly composed of and. The configurations of the computer body 1 and the input / output terminal 2 are similar to those of a conventional computer system.

【0010】コンピュータ本体1は中央演算処理装置
(CPU)3と、CPU3に実行させる処理プログラム
を格納したROM4と、CPU3の作業領域が設定され
るRAM5と、フロッピーディスクドライブ(FDD)
6と、I/O回路7とを備えている。入出力端末2はキ
ーボード、マウスなどの入力装置13と、プリンタなど
の出力装置14と、CRTなどを備えた表示装置15
と、ハードディスクドライブ(HDD)などの外部記憶
装置17とが設けられている。
The computer main body 1 has a central processing unit (CPU) 3, a ROM 4 storing a processing program to be executed by the CPU 3, a RAM 5 in which a work area of the CPU 3 is set, and a floppy disk drive (FDD).
6 and an I / O circuit 7. The input / output terminal 2 includes an input device 13 such as a keyboard and a mouse, an output device 14 such as a printer, and a display device 15 including a CRT and the like.
And an external storage device 17 such as a hard disk drive (HDD).

【0011】図2は、この発明を図1の構成で実行する
際の機能ブロック図である。図2において、この例はコ
ンピュータ本体1としての品番別出荷予測部21と、キ
ー工程シミュレーション部22と、能力バランス計算部
23とが設けられている。
FIG. 2 is a functional block diagram when the present invention is executed with the configuration of FIG. In FIG. 2, this example is provided with a product number-specific shipment prediction unit 21 as the computer main body 1, a key process simulation unit 22, and a capacity balance calculation unit 23.

【0012】さらに、入出力端末2としての過去出荷実
績データベース部24と、キー工程能力データベース部
25と、他工程能力データベース部26と、データベー
ス入力部27と、各種の入力処理、例えば、中期販売計
画データを入力し、そのデータをコンピュータ本体1に
送出する入力部31とが設けられている。また、コンピ
ュータ本体1からの計算結果を画面表示する結果表示部
32と、コンピュータ本体1からの計算結果をハードコ
ピーとして出力する結果印字出力部33と、コンピュー
タ本体1からの計算結果を一時的又は長期間にわたって
格納する記憶部34とからなる。
Further, the past shipment record database unit 24 as the input / output terminal 2, the key process capability database unit 25, the other process capability database unit 26, the database input unit 27, and various input processes such as medium-term sales An input unit 31 for inputting plan data and sending the data to the computer main body 1 is provided. Further, the result display unit 32 for displaying the calculation result from the computer main body 1 on the screen, the result print output unit 33 for outputting the calculation result from the computer main body 1 as a hard copy, and the calculation result from the computer main body 1 temporarily or The storage unit 34 stores the data over a long period of time.

【0013】次に、この実施例での処理について説明す
る。ここでは複数工程を有する生産プロセスにおける現
在から未来での設備、人の資源の増強、及びその工程を
シミュレーションで検証する。具体的には、例えば、イ
ンジェクション成形機、押し出し成形機を用いたプラス
チック成形品の生産プロセスに適用して説明する。以
下、インジェクション成形機でのプラスチック成形品の
生産プロセスとして、次の(1)(2)(3)の工程を
もって説明する。この場合、生産プロセスで取り扱う製
品は、複数の商品グループに分類されている。さらに、
インジェクション成形機は成形容量が相違する複数のイ
ンジェクション成形機を用いるものとする。 (1)プラスチック原料を供給する設備を用いた原材料
工程 (2)製品をインジェクション成形で製作する成形工程 (3)成形後のプラスチック製品の梱包作業を行う後加
工工程
Next, the processing in this embodiment will be described. Here, we verify the present and future equipment, human resource enhancement, and the process in a production process having multiple steps by simulation. Specifically, for example, the description will be made by applying it to a production process of a plastic molded product using an injection molding machine or an extrusion molding machine. Hereinafter, a production process of a plastic molded product by an injection molding machine will be described with the following steps (1), (2) and (3). In this case, products handled in the production process are classified into a plurality of product groups. further,
As the injection molding machine, a plurality of injection molding machines having different molding capacities are used. (1) Raw material process using equipment for supplying plastic raw materials (2) Molding process for manufacturing products by injection molding (3) Post-processing process for packing plastic products after molding

【0014】図3は、この工程における資源の増強、及
びその工程を図2の構成を用いてシミュレーションで検
証する処理手順を示すフローチャートである。図2及び
図3において、ここでは次の(1)(2)(3)の処理
を行う。 (1)長中期販売予測を行う。この長中期販売予測で
は、今後数年、例えば、10年以上の長期販売予測に対
する5年間の中期販売予測である製品別、かつ、時間、
日、月、年のいずれか、ここでは月別とする出荷予測数
を計算する (2)キー工程シミュレーションを行う。このキー工程
シミュレーションでは、生産負荷を能力増強の変更が不
可能な工程であるキー(ネック)工程能力に整合するよ
うに調整する。 (3)能力整合性(バランス)計算を行う。この能力整
合性(バランス)計算では、月別製品別の生産計画数量
を他の工程能力と負荷の整合性(バランス)させる。
FIG. 3 is a flow chart showing the processing procedure for increasing resources in this step and verifying the step by simulation using the configuration of FIG. 2 and 3, the following processes (1), (2) and (3) are performed here. (1) Make a long-term medium-term sales forecast. In this long-term medium-term sales forecast, by product and time, which is a 5-year medium-term sales forecast for the next few years, for example, a long-term sales forecast of 10 years or more,
Calculate the forecasted number of shipments by day, month, or year, here by month. (2) Perform key process simulation. In this key process simulation, the production load is adjusted so as to match the key (neck) process capability, which is a process in which capacity enhancement cannot be changed. (3) Perform capability consistency (balance) calculation. In this capacity matching (balance) calculation, the production plan quantity for each product by month is matched (balanced) with the load and the other process capacity.

【0015】以下、この(1)(2)(3)の処理を順
次説明する。 (1)中期販売予測 ステップSP10によって、中期販売予測である5年間
の製品別、月別の出荷予測数を、中期販売計画のデータ
と、予め入出力端末2内の過去出荷実績データベース部
24に格納した過去出荷実績データとを用いて計算する 図4は、このステップSP10のサブルーチン、すなわ
ち、中期販売予測の詳細な処理手順のフローチャートを
示しており、図4中のステップSP10aでは、中期販
売計画データを図2中の入出力端末2の入力部31から
コンピュータ本体1の品番別出荷予測部21に入力す
る。さらに、ステップSP10bによって、入出力端末
2内の過去出荷実績データベース部24から過去出荷実
績データを品番別出荷予測部21に供給する。次に、ス
テップSP10cによって、中期販売計画データ及び過
去出荷実績データから品番別出荷予測部21で、図5を
もって説明する出荷予測(1)及び出荷予測(2)を行
って品番別/月別出荷予測データを作成する。
Hereinafter, the processes (1), (2) and (3) will be sequentially described. (1) Mid-term Sales Forecasting In step SP10, the mid-term sales forecast, the product-by-product and monthly-by-month forecasts of shipment, are stored in advance in the mid-term sales plan data and the past shipment record database section 24 in the input / output terminal 2. FIG. 4 shows a subroutine of this step SP10, that is, a flowchart of a detailed processing procedure of the medium-term sales forecast. In step SP10a in FIG. 4, the medium-term sales plan data is calculated. From the input unit 31 of the input / output terminal 2 in FIG. Further, in step SP10b, the past shipment record data from the past shipment record database section 24 in the input / output terminal 2 is supplied to the product number-specific shipment prediction section 21. Next, in step SP10c, the product number-specific shipment forecasting unit 21 performs the shipment forecast (1) and the shipment forecast (2) described with reference to FIG. Create the data.

【0016】図5は、この品番別/月別出荷予測データ
の作成状態を説明するための図である。図5中の出荷予
測(1)では商品グループ別、かつ、今後の5年間の販
売計画と、過去の単品別の実績を組み合わせて単品別、
月別の出荷予想数を算出する。図5中、「商品分類FA
XXXX、商品分類名XXXX、販売計画○○トン」な
どのデータを有する中期販売計画データ(A)と、「商
品分類FAXXXX、4月○%、5月○%…3月○%」
などのデータを有する過去出荷実績データ(B)とから
「商品分類FAXXXX、4月○トン、5月○トン…3
月○トン」などのデータを有する商品分類別出荷予測デ
ータ(D)を作成している。次に、図5中の出荷予測
(2)では商品分類別出荷予測データ(D)と、過去出
荷実績データベース部24からの単品別出荷比率データ
(E)とから品番別/月別出荷予測データとしての出荷
予測ファイル(F)を作成する。
FIG. 5 is a diagram for explaining the preparation state of the product number / monthly shipment forecast data. The shipment forecast (1) in Fig. 5 is by product group, by combining the sales plan for the next five years and the past results by individual product, by individual product,
Calculate the expected number of shipments by month. In Figure 5, "Product classification FA
Medium-term sales plan data (A) having data such as “XXXX, product classification name XXXX, sales plan XX tons” and “Product classification FAXXXX, April ○%, May ○%… March ○%”
Based on the past shipment record data (B) that includes data such as "Product classification FAXXXX, April tons, May tons ... 3
Shipment forecast data (D) for each product category having data such as "month ton" is created. Next, in the shipping forecast (2) in FIG. 5, shipping forecast data by product category (D) and shipping ratio data by individual product (E) from the past shipping record database unit 24 are used as shipping forecast data by product number / month. The shipping forecast file (F) is created.

【0017】この品番別出荷予測部21での処理は入力
部31から所要の入力操作を行い、さらに、処理途中及
び結果を結果表示部32で表示し、また、必要に応じて
結果印字出力部33から印字したハードコピーを出力す
る。さらに、必要に応じて記憶部34で記憶するように
して、その処理を行う。
In the processing in the product number-specific shipment forecasting section 21, a required input operation is performed from the input section 31, and further, the process display and the result are displayed in the result display section 32, and the result print output section is also provided as necessary. The hard copy printed from 33 is output. Further, the processing is performed by storing it in the storage unit 34 as needed.

【0018】(2)キー工程シミュレーション ステップSP11によって、上記のステップSP10の
中期販売予測で作成した品番別/月別出荷予測データに
対して、生産負荷を能力増強の変更が不可能な工程であ
るキー(ネック)工程能力に整合するように調整して、
月別の工程計画をシミュレーションする。
(2) Key process simulation In step SP11, a key is a process in which the production load cannot be changed to increase the production load with respect to the product / monthly shipment forecast data created in the medium-term sales forecast in step SP10. (Neck) Adjust to match the process capability,
Simulate monthly process plans.

【0019】図6は、ステップSP11のサブルーチ
ン、すなわち、キー工程シミュレーションの詳細な処理
手順のフローチャートを示しており、ステップSP11
aにおいて、品番別出荷予測部21で得られた品番別/
月別出荷予測データとしての出荷予測ファイル(F)中
をキー工程シミュレーション部22に供給する。次に、
ステップSP11bによって、キー工程シミュレーショ
ン部22にキー工程能力データベース部25からキー工
程能力データを供給する。続いて、ステップSP11c
では、品番別/月別出荷予測データとキー工程能力デー
タとからキー工程シミュレーション部22で、品番別/
月別出荷予測データ(出荷予測ファイル(F))中の商
品(製品)の成形に適合するインジェクション成形機を
成形容量ごとのクラス別に区分けする。次に、ステップ
SP11dにおいて、成形工程のインジェクション成形
機のクラス別ごとに負荷工程の生産時間を月別に示す山
積を行う。さらに、ステップSP11eにおいて、負荷
工程の生産時間が能力を超える場合に、前の月に前倒し
て生産を行う負荷工程の調整を行う。
FIG. 6 shows a flowchart of a detailed processing procedure of the subroutine of step SP11, that is, the key process simulation.
In a, according to the product number obtained by the product number-specific shipment prediction unit 21
The shipment forecast file (F) as monthly shipment forecast data is supplied to the key process simulation unit 22. next,
In step SP11b, the key process capability data is supplied from the key process capability database unit 25 to the key process simulation unit 22. Then, step SP11c
Then, in the key process simulation unit 22 from the product number / monthly shipment forecast data and the key process capability data,
The injection molding machines suitable for molding the product (product) in the monthly shipping forecast data (shipping forecast file (F)) are classified into classes for each molding capacity. Next, in step SP11d, a pile of the production times of the load process for each class of the injection molding machine in the molding process is performed for each month. Further, in step SP11e, when the production time of the load process exceeds the capacity, the load process of carrying out production earlier than the previous month is adjusted.

【0020】このキー工程シミュレーション部22での
処理は入力部31の所要の入力操作で行い、さらに処理
途中及び結果を結果表示部32で表示し、また、必要に
応じて結果印字出力部33から印字したハードコピーを
出力し、さらに、必要に応じて記憶部34で記憶するよ
うにして、その処理を行う。
The processing in the key process simulation unit 22 is performed by a required input operation of the input unit 31, and the process display and the result are displayed on the result display unit 32. Further, if necessary, the result print output unit 33 The printed hard copy is output and, if necessary, stored in the storage unit 34, and the processing is performed.

【0021】図7(a)は製品をインジェクション成形
する成形工程における負荷山積み処理を説明するための
図であり、図7(b)は、ステップSP11cでの前倒
しによる負荷調整処理を説明するための図である。図7
(a)において、成形機クラスXでは、94年8月(9
4/8)に成形能力を超えてしまう。このため図7
(b)に示すように94年8月(94/8)の成形処理
を94年7月(94/7)に前倒しして生産する。この
負荷調整処理の前倒しによって、負荷工程の生産時間が
能力以下になれば、月別製品別の生産計画数量を、例え
ば、次の表1に示すように確定する。
FIG. 7 (a) is a diagram for explaining the load stacking process in the molding process for injection molding a product, and FIG. 7 (b) is a diagram for explaining the load adjustment process by moving forward in step SP11c. It is a figure. Figure 7
In (a), for molding machine class X, August 1994 (9
The molding capacity is exceeded on 4/8). Therefore,
As shown in (b), the molding process in August 1994 (94/8) is advanced to July 1994 (94/7). If the production time of the load process becomes equal to or less than the capacity due to the advance of the load adjustment processing, the production plan quantity for each product by month is fixed as shown in Table 1 below, for example.

【0022】「表1」 製品名 94/4 94/5 94/6 AAA 1000 2000 3000 BBB 1000 1000 1000 CCC 3000 3000 3000 DDD 5000 5000 5000"Table 1" Product name 94/4 94/5 94/6 AAA 1000 2000 2000 3000 BBB 1000 1000 1000 1000 CCC 3000 3000 3000 3000 DDD 5000 5000 5000 5000

【0023】(3)能力整合性(バランス)計算 ステップSP12によって表1のように作成した月別製
品別の生産計画数量と、他の工程能力との負荷工程にお
ける整合性(バランス)を能力バランス計算部23で計
算する。
(3) Capacity Consistency (Balance) Calculation The capacity balance calculation of the consistency (balance) in the load process between the production plan quantity for each product by month created in step SP12 as shown in Table 1 and other process capacities The calculation is performed by the unit 23.

【0024】図8はステップSP12のサブルーチン、
すなわち、能力整合性(バランス)計算の詳細な処理手
順を示すフローチャートであり、この図8において、ス
テップSP12aでは、上記のステップSP11で得ら
れたキー工程シミュレーション部22からの、確定した
月別製品別の生産計画数量データ(表1)が能力バラン
ス計算部23に供給される。さらに、ステップSP12
bでは、他工程能力データベース部26からの他工程能
力データが能力バランス計算部23に供給される。次
に、ステップSP12cによって、月別製品別の生産計
画数量データ中の製品(AAA,BBB,CCC)を原
料、後工程ライン別に区分けする。ステップSP12d
では原料別、後工程別に負荷を山積みする。続いて、ス
テップSP12eで生産能力と負荷を対比する。
FIG. 8 is a subroutine of step SP12,
That is, it is a flow chart showing a detailed processing procedure of the capability consistency (balance) calculation. In FIG. 8, in step SP12a, by the fixed monthly product by the key process simulation unit 22 obtained in the above step SP11. The planned production quantity data (Table 1) is supplied to the capacity balance calculation unit 23. Furthermore, step SP12
In b, the other process capability data from the other process capability database unit 26 is supplied to the capability balance calculation unit 23. Next, in step SP12c, the products (AAA, BBB, CCC) in the production plan quantity data for each product by month are classified by raw material and post-process line. Step SP12d
Then, load is piled up for each raw material and each post process. Then, in step SP12e, the production capacity and the load are compared.

【0025】この能力バランス計算部23での処理は入
力部31で所要入力操作で行い、さらに処理途中及び結
果を結果表示部32で表示し、また、必要に応じて結果
印字出力部33から印字したハードコピーを出力し、さ
らに、必要に応じて記憶部34で記憶するようにして、
その処理を行う。
The processing in the capacity balance calculation unit 23 is performed by the input unit 31 according to the required input operation, and the process display and the result are displayed on the result display unit 32, and the result print output unit 33 prints the result as required. The hard copy is output and further stored in the storage unit 34 as necessary.
Perform that process.

【0026】この製品を原料別、例えば、原材料種別T
1,T2を製品名AAA,BBB,CCC,DDDで区
分けすると、次の表2に示すようになる。したがって、
原材料種別T1,T2の必要量を月別の94年4月(9
4/4)、94年5月(94/5)、94年6月(94
/6)にまとめると表3に示すようになる。すなわち、
原材料種別T1は、94年4月(94/4)に2000
トン、94年5月(94/5)に3000トン、94年
6月(94/6)に4000トンが必要になる。また、
原材料種別T2は、94年4月(94/4)から94年
6月(94/6)に、それぞれ8000トンが必要にな
る。
This product is classified by raw material, for example, raw material type T
When T1 and T2 are classified by product names AAA, BBB, CCC, and DDD, they are as shown in Table 2 below. Therefore,
The required amount of raw material types T1 and T2 is classified by month in April 1994 (9
4/4), May 1994 (94/5), June 1994 (94
/ 6) is summarized in Table 3. That is,
Raw material type T1 is 2000 in April 1994 (94/4)
Tons, 3000 tons in May 1994 (94/5) and 4000 tons in June 1994 (94/6) are required. Also,
From April 1994 (94/4) to June 1994 (94/6), raw material type T2 requires 8,000 tons each.

【0027】 「表2」 製品名 94/4 94/5 94/6 原材料種別 AAA 1000 2000 3000 T1 BBB 1000 1000 1000 T1 CCC 3000 3000 3000 T2 DDD 5000 5000 5000 T2[Table 2] Product name 94/4 94/5 94/6 Raw material type AAA 1000 2000 2000 3000 T1 BBB 1000 1000 1000 1000 T1 CCC 3000 3000 3000 3000 T2 DDD 5000 5000 5000 5000 T2

【0028】 「表3」 原材料種別 94/4 94/5 94/6 T1 2000 3000 4000 T2 8000 8000 8000 [Table 3] Raw material type 94/4 94/5 94/6 T1 2000 3000 4000 T2 8000 8000 8000

【0029】図9は原材料T1のラインの生産量の負荷
山積み処理を説明するための図である。図9において、
表3に示す原材料T1の生産ラインでは94年8月(9
4/8)に生産能力を超えてしまう。この場合も94年
8月(94/8)の生産能力を超える部分を前倒しし
て、生産能力を超えてしまう前の月の94年7月(94
/7)に生産すれば良い。
FIG. 9 is a diagram for explaining the load pile processing of the production amount of the raw material T1 line. In FIG.
In the production line for raw material T1 shown in Table 3, August 1994 (9
Production capacity will be exceeded on 4/8). In this case as well, the part that exceeds the production capacity in August 1994 (94/8) is moved forward, and the month before the production capacity is exceeded in July 1994 (94
/ 7).

【0030】なお、これまでの説明であるプラスチック
原料を供給する設備を用いた原材料工程及び製品をイン
ジェクション成形する成形工程と同様にして成形後のプ
ラスチック製品の梱包作業を行う後加工工程における生
産能力と負荷工程の関係をシミュレーションして検証で
きる。このように、この実施例では原材料工程及び製品
をインジェクション成形する成形工程における生産能力
と負荷の関係をシミュレーションで検証しており、その
生産能力を超える場合が明確に判明し、その的確な対応
が可能になって、生産効率が向上する。
The production capacity in the post-processing step for packing the molded plastic product in the same manner as the raw material process using the equipment for supplying the plastic raw material and the molding process for injection molding the product as described above. The relationship between the load process and the load process can be simulated and verified. As described above, in this embodiment, the relationship between the production capacity and the load in the molding step of injection molding the raw material process and the product is verified by simulation, and the case where the production capacity is exceeded is clearly identified, and the appropriate response is required. It will be possible and production efficiency will be improved.

【0031】以上、この発明の実施例を図面により詳述
してきたが、具体的な構成はこの実施例に限られるもの
ではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変
更等があってもこの発明に含まれる。例えば、この実施
例では、前倒しによる生産(図7、図9)は、前の月に
行っているが、これは生産能力を超える前の月に限るも
のではなく、これ以前の月でも良い。
Although the embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings, the specific structure is not limited to this embodiment, and there are design changes and the like within the scope not departing from the gist of the present invention. Also included in the present invention. For example, in this embodiment, the production by moving forward (FIGS. 7 and 9) is performed in the previous month, but this is not limited to the month before the production capacity is exceeded, and it may be the previous month.

【0032】[0032]

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
1及び2記載の生産設備検証シミュレータによれば、販
売計画データと過去出荷実績データとから、品番別及び
時間、日、月、年のいずれかの所定間隔別の出荷を予測
した品番別/所定間隔別出荷予測データを得ている。さ
らに、この品番別/所定間隔別出荷予測データと、工程
能力データとから、能力増強の変更が不可能な工程であ
るキー工程能力に整合するように工程の負荷を調整した
所定間隔別/製品別の生産計画数量データを得ている。
また、この生産計画数量データと、他工程能力データと
から、工程の負荷の整合性を計算したデータを得るよう
にしているため、複数工程を有する生産プロセスにおけ
る現在から未来での設備、人の資源の増強、及びその工
程の的確なシミュレーションによる検証が可能になると
いう効果を有する。
As is apparent from the above description, according to the production facility verification simulator of claims 1 and 2, the sales plan data and the past shipment record data are used to identify the product number and time, day, month, and year. The shipment forecast data by product number / predetermined interval that predicts the shipment by any of the predetermined intervals is obtained. Further, based on the shipment forecast data by product number / predetermined interval and the process capability data, the process load is adjusted so as to match the key process capability, which is a process in which capacity enhancement cannot be changed, by predetermined interval / product. I have another quantity of production plan data.
Further, since the data in which the consistency of the load of the process is calculated is obtained from the production plan quantity data and the other process capability data, the present and future facilities and personnel of the production process having a plurality of processes can be obtained. This has the effect of making it possible to increase resources and verify the process through accurate simulation.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】この発明の一実施例である生産設備検証シミュ
レータの電気的構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing an electrical configuration of a production facility verification simulator that is an embodiment of the present invention.

【図2】この発明を図1の構成で実行する際の機能ブロ
ック図である。
FIG. 2 is a functional block diagram when the present invention is executed with the configuration of FIG.

【図3】同実施例にあって工程における資源の増強、、
及びその工程をシミュレーションで検証する処理手順を
示すフローチャートである。
FIG. 3 is a view showing an increase in resources in the process in the embodiment,
5 is a flowchart showing a processing procedure for verifying the process and its process by simulation.

【図4】同実施例にあって中期販売予測の処理手順を示
すフローチャートである。
FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure of a medium-term sales forecast in the embodiment.

【図5】同実施例にあって品番別/月別出荷予測データ
の作成状態を説明するための図である。
FIG. 5 is a diagram for explaining a production state of product number-based / month-based shipping forecast data in the embodiment.

【図6】同実施例にあってキー工程シミュレーションの
詳細な処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing a detailed processing procedure of a key process simulation in the embodiment.

【図7】(a)は、同実施例にあって製品をインジェク
ション成形する成形工程における負荷山積み処理を説明
するための図である。(b)は、前倒し負荷調整処理を
説明するための図である。
FIG. 7 (a) is a diagram for explaining load pile processing in a molding step of injection molding a product in the same embodiment. (B) is a figure for explaining forward load adjustment processing.

【図8】同実施例にあって能力整合性計算の処理手順を
示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure for capacity matching calculation in the embodiment.

【図9】同実施例にあって原材料ラインの生産量の負荷
山積み処理を説明するための図である。
FIG. 9 is a diagram for explaining a load stacking process of the production amount of the raw material line in the embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 コンピュータ本体 2 入出力端末 21 品番別出荷予測部(品番別出荷予測手段) 22 キー工程シミュレーション部(キー工程シミ
ュレーション手段) 23 能力バランス計算部(能力整合性計算手段) 24 過去出荷実績データベース部(過去出荷実績
データ) 25 キー工程能力データベース(キー工程能力デ
ータ) 26 他工程能力データベース部(他工程能力デー
タ)
1 Computer Main Body 2 Input / Output Terminal 21 Part Number Shipment Prediction Part (Part Number Shipment Prediction Means) 22 Key Process Simulation Part (Key Process Simulation Means) 23 Capacity Balance Calculator (Capability Consistency Calculator) 24 Past Shipment Performance Database Part ( Past shipment record data) 25 Key process capability database (Key process capability data) 26 Other process capability database section (Other process capability data)

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 複数の工程を有する生産プロセスにおけ
る現在から以後での、現状の設備資源を用いた生産が可
能か否かを検証する生産設備検証シミュレータにおい
て、 立案した販売計画データと予め判明している過去出荷実
績データとから品番別/時間、日、月、年のいずれかの
所定間隔別の出荷を予測した品番別/所定間隔別出荷予
測データを得る品番別出荷予測手段と、 前記品番別出荷予測手段で得られた品番別/所定間隔別
出荷予測データと、予め判明している工程能力データと
から能力増強の変更が不可能な工程であるキー工程能力
に整合するように工程の負荷を調整した所定間隔別/製
品別の生産計画数量データを得るキー工程シミュレーシ
ョン手段と、 前記キー工程シミュレーション手段で得られた生産計画
数量データと、予め判明している他工程能力データとか
ら工程の負荷の整合性を計算したデータを得る能力整合
性計算手段と、 を備えることを特徴とする生産設備検証シミュレータ。
1. A production equipment verification simulator for verifying whether or not production using the current equipment resources in a production process having a plurality of processes from the present to the future can be performed, and the sales plan data can be determined in advance from the planned sales plan data. Shipment forecasting means by product number, which obtains shipment forecast data by product number / predetermined interval by predicting shipment by product number / hour, day, month, or year by predetermined interval from the past shipment record data Based on the shipment forecast data for each product number / predetermined interval obtained by the separate shipment forecasting means and the process capability data which is known in advance, it is possible to match the key process capability, which is a process in which capacity enhancement cannot be changed. Key process simulation means for obtaining load-adjusted production plan quantity data for each predetermined interval / product; production plan quantity data obtained by the key step simulation means; Therefore, a production facility verification simulator comprising: a capability consistency calculation means for obtaining data in which the process load consistency is calculated from the other process capability data that is known.
【請求項2】 キー工程シミュレーション手段でのキー
工程能力に整合させる工程負荷の調整、及び能力整合性
計算手段での工程負荷の整合性の計算を、負荷の工程の
生産時間を所定間隔別で示す山積を行うとともに、 この山積みで負荷工程の生産時間が生産能力を超える場
合に、前の所定間隔に生産を前倒して、負荷工程の調整
を行うことを特徴とする請求項1記載の生産設備検証シ
ミュレータ。
2. The adjustment of the process load to be matched with the key process capability by the key process simulation means, and the calculation of the process load consistency by the capability consistency calculation means are performed at predetermined intervals of the production time of the load process. The production facility according to claim 1, wherein the pile shown is performed, and when the production time of the load process exceeds the production capacity in the pile, the production is advanced to a predetermined predetermined interval to adjust the load process. Verification simulator.
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