数据分析装置以及数据分析方法与流程

本发明涉及用于针对各工序进行模拟、并试算在检测到事件发生的定时进行了适当的应对的情况下的效果的技术。

背景技术：

在制造业中，在短交付期内交纳产品的顾客需求提高。此外，从削减半成品的保管场地或改善现金流的目的来看，也优选交付期短。因此，如专利文献1所示，在各公司中尝试基于如下技术来进行生产，该技术基于顾客订单(order)所需的工序及其顺序、各工序所需的设备以及作业时间(标准时间)等订立计划，进行优化的生产。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：(日本)特开2015-176189号公报

技术实现要素：

图15是表示按所制作的调度(日程)进行了各工序作业的情况下的例子的图。在该例中，进行与两个订单相应的多个工序作业。具体而言，如实线所示，按照第一个订单，从9：00至9：30进行使用了设备1的工序作业，接着从10：00至10：30进行使用了设备3的工序作业，最后从11：00至12：00进行使用了设备4的工序作业。进而，按照第二个订单，从9：00至10：00进行使用了设备2的工序作业，接着从11：00至12：00进行使用了设备3的工序作业，最后从12：30至14：00进行使用了设备4的工序作业。

在制造品种多、或定制请求多的种类的产品、接近个别设计的产品的工厂中，不限于按计划进行生产。由于工序作业时间的预定外的增加、生产机械的稍停、半成品的场地的调查、采购品到达的延迟、批量废弃的发生、突发需要的发生等事件，在当初的计划与作为实际业绩的生产之间总以一定的概率发生背离。

图16是表示工序作业时间预定外地增加的情况下的例子的图。在该例中，第一个订单的使用设备3的第二个工序作业时间从0.5增加为1。由于在单一设备中不能同时执行多个工序作业，所以对第二个订单的工序作业之中在第一个订单的使用设备3的工序作业之后使用相同的设备3的工序作业的调度也有影响。

图17是表示发生了生产机械的短时间的停止(所谓稍停)或半成品的场地的调查等的情况下的例子的图。在该例中，第一个订单的第二个和第三个工序作业之间的时间增加。因此，第一个订单的使用设备4的第三个工序作业的开始时刻以及结束时刻延迟，其结果，与图16的情况同样，对第二个订单的使用设备4的调度也有影响。

图18是表示发生了采购品到达的延迟的情况下的例子的图。在该例中，第一个订单的使用设备1的第一个工序作业的着手日期时间从9延迟为9.5。其结果，第一个订单的第二个以及第三个工序作业所需的时间虽然没有增加，但各自的结束时间延迟，其影响与图16以及图17的情况同样，也波及第二个订单的使用设备3以及设备4的工序作业的调度。

图19是表示发生批量废弃的例子的图。第一个订单在第二个工序作业中停止，从第一个工序作业起重新开始。其结果，第一个订单的第二个以及第三个工序作业的结束时间延迟，其影响与图16、图17以及图18的情况同样，也波及第二个订单的使用设备3以及设备4的工序作业的调度。

图20是表示发生突发需要的例子的图。第一个订单被进行两次。其结果，第一个订单的第二个以及第三个工序作业的结束时间延迟，其影响与图16、图17、图18以及图19的情况同样，也波及第二个订单的使用设备3以及设备4的工序作业的调度。

关于这些事件，有时由于对纸质表单的记入等没有被数字化，或跨多个系统被管理，导致现场的实际业绩收集的架构没有实时地被调度管理系统检测。因此，即使在本来若在刚发生事件后就进行再调度则能够提高设备的工作效率而恢复延迟的情况下，也有可能由于事件发生信息的检测延迟而再调度的定时延迟，结果白白地扩大了延迟。

但是，若不能估计在检测到事件发生的定时下的作业时间，则不能判断是否实际上由于事件发生的检测延迟而再调度定时延迟引起了延迟扩大。也就是说，若不能对在检测到事件发生的定时进行了再调度的情况下能够在何时结束工序作业进行定量且准确的估计，则不能估计上述那样的事件的发生所导致的影响，不能估计在适当的定时的再调度导致对影响波及的抑制效果。进而，也不能判断实时的实际业绩收集的架构的效果。

为了解决上述的课题，本发明的数据分析装置的特征在于，具备：事件发生设定部，在针对包含发生规定事件的工序在内的作业的模拟中，进行设定以使所述事件发生；事件发生检测定时设定部，将表示从事件发生至检测到该事件发生为止的时间的事件发生检测定时记录至存储部；模拟执行部，作为执行所述模拟的模拟执行处理部，在所述模拟中，在检测到所述事件发生的情况下，按照所述记录的事件发生检测定时，反映出针对该事件进行了应对的情况下的对于所述工序的影响地执行模拟；以及kpi算出部，基于由所述模拟执行部执行的模拟的结果，算出关于所述工序的与所述事件发生检测定时对应的kpi(关键业绩评价指标)。

发明效果

根据本发明的一方式，通过进行模拟，能够定量估计导入实际业绩收集的架构的效果。上述的以外的课题、结构及效果通过以下的实施方式的说明而明确。

附图说明

图1是表示本发明的实施例所涉及的数据分析装置的结构的框图。

图2是表示本发明的实施例的事件参数的结构以及数据例的图。

图3是表示本发明的实施例的事件数据的结构以及数据例的图。

图4是表示本发明的实施例的可更换设备数据的结构以及数据例的图。

图5是表示本发明的实施例的调度数据的结构以及数据例的图。

图6是表示本发明的实施例的工序定义数据的结构以及数据例的图。

图7是表示本发明的实施例的迅速对象数据的结构以及数据例的图。

图8是表示本发明的实施例的制造实际业绩数据的结构以及数据例的图。

图9是表示本发明的实施例的数据分析装置的处理概要的流程图。

图10是表示本发明的实施例的数据分析装置执行的事件发生处理的流程图。

图11是表示本发明的实施例的数据分析装置执行的模拟处理的流程图。

图12是表示本发明的实施例的数据分析装置执行的再调度预定日期时间的更新处理的细节的流程图。

图13是表示着手/完成本发明的实施例的数据分析装置执行的工序作业的处理的细节的流程图。

图14是说明本发明的实施例的数据分析装置输出的信息的图。

图15是表示按所制作的调度进行了各工序作业的情况下的例子的图。

图16是表示工序作业时间预定外地增加的情况下的例子的图。

图17是表示发生了生产机械的短时间的停止或半成品的场地的调查等的情况下的例子的图。

图18是表示发生了采购品到达的延迟的情况下的例子的图。

图19是表示发生批量废弃的例子的图。

图20是表示发生突发需要的例子的图。

标号说明：

010中央处理装置

011事件发生处理部

012模拟处理部

013显示处理部

020数据存储器

021事件参数

022事件数据

023调度数据

024工序定义数据

025制造实际业绩数据

026模拟实际业绩数据

027通常事件发生检测定时

028迅速事件发生检测定时

029迅速对象数据

030可更换设备数据

031程序存储器

040制造实际业绩db

050可更换设备db

060显示装置

070键盘

080指示设备。

具体实施方式

以下，参照附图，说明本发明所涉及的数据分析装置的方式例。后述的方式例及其说明是一例，在本发明中能够考虑各种变形例。

＜系统结构＞

图1～图20是例示以下说明的方式例的图，在这些图中，设为赋予了同一标号的部分表示同一对象，基本的结构以及动作是同样的。

图1是表示本发明的实施例所涉及的数据分析装置的结构的框图。

数据分析装置是试算在检测到事件发生的定时针对未完成的工序进行再调度的基础上执行了工序的情况下的前置时间等效果的装置。数据分析装置具有中央处理装置010、数据存储器020、程序存储器031、制造实际业绩db(数据库)040、可更换设备db050、显示装置060、键盘070、以及指示设备080。中央处理装置010与数据存储器020、程序存储器031、制造实际业绩db040、可更换设备db050、显示装置060、键盘070以及指示设备080相互连接。

中央处理装置010具有事件发生处理部011、模拟处理部012、以及显示处理部013。事件发生处理部011决定作业时间的增加等对工序进展有影响的事件在哪个订单或在哪个订单中的哪个工序中发生。模拟处理部012估计在调度管理系统(例如，在本发明的数据分析装置所模拟的对象的工厂等中实际上管理调度的系统)在检测到事件发生的每个定时再调度未完成的工序并执行的情况下的工序完成日期时间等。显示处理部013算出在各个定时进行再调度而着手完成各工序的情况下的前置时间、交付期遵守率等并进行显示。

数据存储器020储存中央处理装置010的各处理部为了使事件发生、进行模拟、并显示其结果而使用的各种参数以及数据。数据存储器020储存事件参数021、事件数据022、调度数据023、工序定义数据024、制造实际业绩数据025、模拟实际业绩数据026、通常事件发生检测定时027、迅速事件发生检测定时028、迅速对象数据029、以及可更换设备数据030。

另外，事件发生处理部011、模拟处理部012以及显示处理部013的功能通过中央处理装置010执行在程序存储器031中储存的程序(省略图示)来实现。从而，在以下的说明中上述的处理部执行的处理实际上由中央处理装置010按照在程序中记述的指令而执行。此外，程序存储器031以及数据存储器020也可以是同一存储装置。此外，制造实际业绩db040以及可更换设备db050既可以分别是例如硬盘驱动器等存储装置，也可以是同一存储装置。此外，也可以是制造实际业绩db040以及可更换设备db050中包含的数据的至少一部分根据需要而被复制至数据存储器020。

图2是表示本发明的实施例的事件参数021的结构以及数据例的图。

事件参数021是按事件的每个种类定义在模拟中使用的事件以何种程度的概率发生，且定义发生了该事件的情况下的影响程度的数据表。

事件参数021具有种类201、发生概率202、影响程度203作为数据字段。

种类201是表示发生哪个种类的事件的字段，具有“工序作业时间的增加”、“工序着手时间的延迟”、“订单着手的延迟”、“从中途再执行订单”、以及“从最初再执行订单”中的某一个作为值。

发生概率202是对某订单定义了该种类的事件以何种程度的概率发生的字段。另外，在各订单中在哪个工序中发生事件被随机决定。

影响程度203是表示在发生了事件的情况下，对该工序以及同一订单的其他工序造成的影响的字段，按事件的每个种类被定义。在事件的种类201为“工序作业时间的增加”的情况下，定义发生了该事件的情况下的工序作业时间成为没有发生事件的情况下的几倍。在事件的种类201为“工序着手时间的延迟”的情况下，定义发生了该事件的情况下的前工序的完成与后工序的着手之间的时间差成为没有发生事件的情况下的几倍。在事件的种类201为“订单着手时间的延迟”的情况下，定义发生了该事件的情况下的订单的最初的工序的着手日期时间延迟几小时或几日。在事件的种类201为“从中途再执行订单”的情况、以及为“从最初再执行订单”的情况下，没有对该订单中的其他工序的影响，不定义影响程度。影响程度在模拟处理流程的s1106的步骤中更新工序定义数据时被利用。本实施方式中的事件参数的要素数为5。

另外，上述的“工序作业时间的增加”、“工序着手时间的延迟”、“订单着手的延迟”、“从中途再执行订单”、以及“从最初再执行订单”分别对应于图16至图20所示的例子。“从中途再执行订单”如图19所示，是中止没有结束全部工序作业的订单的作业，从最初的工序作业起再执行的事件。“从最初再执行订单”是将全部工序作业已结束的订单从最初的工序作业起再执行的事件。

图3是表示本发明的实施例的事件数据022的结构以及数据例的图。

事件数据022是表示决定了用作模拟对象的事件是哪个种类，以及对其他工序有怎样的影响的数据表。

事件数据022具有种类301、订单302、工序顺序303以及影响程度304作为数据字段。

种类301表示决定了用作模拟对象的事件是哪个种类。订单302表示在模拟中决定为发生事件的工序作业是对应于哪个订单(order)的作业。工序顺序303表示该工序作业在该订单中是第几个工序作业。影响程度304表示该事件对同一订单的其他工序造成何种程度的影响。

模拟处理部012对从制造实际业绩数据025取得的各订单的各工序，判断所读入的事件参数021的发生概率202与由系统随机产生的变量相比是否更大。在发生概率202比随机产生的变量更大的情况下，模拟处理部012设想为发生该读入的事件，生成事件数据022。事件数据022的要素数是在模拟中设想为发生的事件的数量。

模拟处理部012基于所生成的事件数据022，进行模拟。基于事件数据022的模拟的细节在后面叙述。

图4是表示本发明的实施例的可更换设备数据030的结构以及数据例的图。

可更换设备数据030是储存了表示在发生了设备的故障的情况下等为了能够进行该工序而替代使用的设备的数据的数据表。可更换设备数据030具有设备401作为数据字段。

在模拟处理流程的s1111步骤(参照图11)中，为了防止由于等待设备的空闲造成工序进展延迟并进行优化的再调度，由调度器参照本数据。

图4的例子表示设备02和设备05为可更换，用它们中的哪一个都能够执行相同的工序作业。

图5是表示本发明的实施例的调度数据023的结构以及数据例的图。

调度数据023是为了在模拟处理中与在该工序中是否发生事件无关地决定各工序的着手日期时间以及所使用的设备而使用的表。

调度数据023具有订单501、工序顺序502、预定着手日期时间503以及预定设备id504作为数据字段。

订单501表示进行模拟的工序作业是对应于哪个订单的作业。工序顺序502表示该工序作业是该订单中第几个工序作业。预定着手日期时间503表示在模拟中着手该工序作业的日期时间。预定设备id504表示在模拟中预定进行该工序作业的设备。

在该工序中，发生了“工序着手时间的延迟”或“订单着手的延迟”的情况下，调度数据023的预定着手日期时间503被更新。此外，有时在模拟处理流程的s1111步骤中，考虑与其他订单的各工序的关系，为了进行更高效的再调度，通过调度器来更新预定着手日期时间503以及预定设备id504。

图6是表示本发明的实施例的工序定义数据024的结构以及数据例的图。

工序定义数据024是在模拟处理中，为了算出各工序的完成日期时间或计算优化调度而使用的表。

工序定义数据024具有订单601、工序顺序602、作业时间603、最早着手时间604以及可使用设备605作为数据字段。

订单601表示进行模拟的工序作业是对应于哪个订单的作业。工序顺序602表示该工序作业是该订单中第几个作业。作业时间603表示进行该工序作业所需的时间。最早着手时间604表示基于材料的到达时间等而最早能够着手该工序作业的时间是何时。可使用设备605表示为了进行该工序作业而能够使用的设备。在可使用设备605中包含多个设备的情况下，这些设备能够替代。

工序定义数据024基于制造实际业绩数据025，与在该工序中是否发生事件无关，按每个制造实际业绩数据生成。生成与制造实际业绩的要素数相同数量的工序定义数据024。

图7是表示本发明的实施例的迅速对象数据029的结构以及数据例的图。

迅速对象数据029表示用于判断通过导入实际业绩收集的架构从而在刚发生事件后就检测出发生了事件的状况的条件。有时难以为了调度管理系统关于全部工序在刚发生事件后检测事件发生，而向全部工序导入实际业绩收集的架构。因此，有时仅关于对之后的工序有很大的影响的特定的工序或设备导入实际业绩收集的架构。在该情况下，仅关于该工序在刚发生事件后调度管理系统检测出发生了事件的事实。迅速对象数据029表示用于确定这种成为迅速地检测事件发生的事实的对象的条件。

迅速对象数据029具有订单条件701、设备条件702以及时刻条件703作为数据字段。

订单条件701表示成为应进行迅速的检测的对象的订单。设备条件702列举了成为迅速的检测的对象的设备。时刻条件703表示在该时间段中发生了事件的情况下检测的对象。

图8表示本发明的实施例的制造实际业绩数据025的结构以及数据例的图。

制造实际业绩数据025是将由pop(生产点：pointofproduction)系统在现场收集的着手日期时间以及作业时间按各订单中的每个工序进行汇总而成的表。

制造实际业绩数据025具有订单801、工序顺序802、标准时间803、设备id804、着手日期时间805以及完成日期时间806作为数据字段。

订单801表示所执行的工序作业是对应于哪个订单的作业。工序顺序802表示该工序作业是该订单中第几个作业。标准时间803表示进行该工序作业在标准上所需的时间。设备id804表示实际上进行了该工序作业的设备。着手日期时间805表示实际上着手了该工序作业的日期时间。完成日期时间806表示实际上完成了该工序作业的日期时间。

制造实际业绩数据025在进行模拟时使用的各工序的调度数据023以及工序定义数据024的初始制作中被使用。

＜关于系统动作＞

图9是表示本发明的实施例的数据分析装置的处理概要的流程图。

本实施例的数据分析装置的处理在发生了作业时间的增加等对工序进展有影响的事件的情况下，考虑到存在调度管理系统在刚发生事件后没有检测到该事件的发生的状况，算出调度管理系统在检测到事件发生的定时进行对未完成的工序进行再调度等适当的应对、并着手/完成了各工序的情况下的kpi(关键业绩评价指标：keyperformanceindicator)。

说明数据分析装置的处理概要的流程图。

首先，读入制造实际业绩数据025(s901)。由于之后关于有制造实际业绩的全部工序进行模拟处理，所以事件发生处理部011读入在制造实际业绩数据025中储存的全部数据。

接着，事件发生处理部011关于事件参数021，读入全部五种参数(s902)。

接着，事件发生处理部011在模拟中，关于从所读入的制造实际业绩数据025取得的各订单的各工序，决定是否发生作业时间增加或着手时间的延迟等事件(s903)。该处理的细节参照图10而在后面叙述。

接着，模拟处理部012设定表示从发生该决定的事件至调度管理系统检测到发生了该事件为止的经过时间的通常事件发生检测定时(s904)。

接着，模拟处理部012设定表示在针对事件发生导入了实际业绩收集的架构的情况下的从事件发生至检测到事件发生为止的经过时间的迅速事件发生检测定时(s905)。例如，有时想要不仅抑制导入实际业绩收集的架构的投资并且将事件发生导致的影响抑制为最小限度，因而仅关于新导入的设备导入实际业绩收集的架构。关于被导入了这样的实际业绩收集的架构的工序，调度管理系统能够迅速地检测到事件发生的事实而立刻进行再调度，但关于这以外的工序，在发生了事件的情况下，不进行迅速的检测，例如从事件发生起经过几小时后认识到事件发生而进行再调度。通过设定迅速事件发生检测定时，从而能够估计部分地导入了实际业绩收集的架构的情况下的效果。因此，迅速事件发生检测定时与通常事件发生检测定时相比，被设定为从发生事件至检测到该事件为止的经过时间更短。

接着，模拟处理部012进行模拟处理(s906)。在模拟处理中按所设想的每个日期时间，调度管理系统检测事件发生并基于检测定时而进行再调度。在该工序是由于事件发生而受影响的工序的情况下，还考虑事件发生导致的作业时间的延迟等而进行模拟。此外，不受事件发生导致的影响的工序以基于当初的调度的工序着手日期时间、作业时间进行模拟。在检测到事件发生而进行再调度的日期时间经过后，关于在该时刻未完成的工序，在重新进行优化调度的基础上(后述的再调度)，设定调度数据023，基于该调度数据023，进行模拟直至各工序被着手并完成为止。该处理的细节参照图11～图13而在后面叙述。

进而，模拟处理部012也可以设定不同的通常事件发生检测定时以及迅速事件发生检测定时，并进行s906的模拟处理。

接着，显示处理部013按照导入实际业绩收集的架构的每个模式，算出例如前置时间以及交付期遵守率等的kpi(s907)。该处理的细节参照图14在后面叙述。

图10是表示本发明的实施例的数据分析装置执行的事件发生处理的流程图。

事件发生处理关于在模拟中执行的各订单或各订单中的各工序，判断是否能够设想为发生作业时间的增加或着手日期时间的延迟等事件。关于判断的结果是设想为发生事件的订单或订单中的工序，按事件的种类301、订单302、及其订单中的工序顺序303中的每个，生成表示该事件发生导致的影响程度304的事件数据022。

说明事件发生处理的流程图的各处理。

首先，事件发生处理部011参照事件参数021，关于某种类的事件参数，读入种类201、其发生概率202、以及影响程度203(s1001、s1002)。

接着，事件发生处理部011设定作为处理的对象的订单(s1003)。例如，作为初始值，被设定表示第一个订单的值“1”。

接着，判断在s1001以及s1002中取得的事件参数021的发生概率202是否是通过例如马特赛特旋转法(mersennetwister)等随机数生成算法随机产生的0以上且小于1的变量以上(s1004)。该处理基于在s1001以及s1002中读入的事件的发生概率202，判断在模拟中是否能够设想为对该订单发生该事件。即，将所读入的事件的发生概率202与随机产生的0以上且小于1的随机变量进行比较，若发生概率202更大，则判断为在模拟中发生事件。由此，事件发生处理部011关于设想为发生事件的订单或该订单中的工序，制作事件数据，之后模拟处理部012使用该事件数据进行模拟。通过该事件发生处理，能够以接近现实(实态)的状况来设想事件发生。

接着，在s1004中判断为发生事件的情况下，事件发生处理部011判断所读入的事件参数的种类是否为“工序作业时间的增加”或“工序着手日期时间的延迟”(步骤s1005)。在种类201为“工序作业时间的增加”或“工序着手日期时间的延迟”的情况下，事件发生处理部011关于对象订单801，从制造实际业绩数据025随机提取工序顺序(s1006)。这是为了决定在该订单中的哪个工序中发生事件。

接着，事件发生处理部011从事件参数021取得在s1006中决定的工序中发生了在s1002中读入的事件的情况下的影响程度(s1007)。该影响程度在之后的模拟的处理流程中，被用于s1006步骤中的工序定义数据的更新(例如作业时间603增加，或最早着手时间604延迟那样的事件等)。

最后，事件发生处理部011关于判断为在模拟中发生事件的订单，将判断为发生的事件的种类、对象订单、对象工序以及影响程度登记到事件数据022的种类301、订单302、工序顺序303以及影响程度304。

事件发生处理部011关于一个种类的事件，反复进行s1004～s1007的处理直至达到在制造实际业绩数据025中储存的订单的上限值为止，若达到订单的上限值，则设定另一事件的种类，执行与上述同样的处理。若关于全部订单和全部五种事件的全部组合结束上述的处理，则图10的处理结束。

如上述那样，在本实施例中，基于在s901中读入的制造实际业绩数据025、和在s902中读入的事件参数021进行发生事件的处理。这是为了将制造实际业绩数据025作为调度数据023的初始值来使用(参照后述的s1102)。即，s901是基于制造实际业绩数据来制作调度数据023的初始值的处理，s903的处理可以说是基于这样制作的调度数据023的初始值、和事件参数021而发生事件的处理。如后述那样，还能够与制造实际业绩数据025无关地生成调度数据023的初始值，在该情况下，也可以代替在s901中读入制造实际业绩数据025而制作调度数据023的初始值，或读入已经制作的初始值。

图11是表示本发明的实施例的数据分析装置执行的模拟处理的流程图。

本模拟处理是如下处理：设想为在各订单或各订单中的各工序中，作业时间的增加等事件以规定的概率随机产生，在调度管理系统检测到发生了该事件的定时，关于未完成的工序进行再调度，模拟各工序在何时被着手并完成。模拟包含再调度前的工序，关于有制造实际业绩的全部工序进行。

说明模拟处理的流程图。

首先，模拟处理部012将再调度预定日期时间初始化(s1101)。再调度预定日期时间表示调度管理系统检测发生了事件这样的事实，并基于该检测进行再调度的日期时间。作为初始值，设定“9999”等表示无限将来的值。

接着，模拟处理部012将调度数据023初始化(s1102)。调度数据023不仅针对设想为发生事件的工序，还对被登记为制造实际业绩数据的数据全部制作。基于所制作的调度数据023的值，关于各工序进行模拟。此外，在进行再调度时也使用调度数据023的各值。调度数据023的初始值通过对作为其数据字段的订单501、工序顺序502、预定着手日期时间503以及预定设备id504转记作为制造实际业绩数据025的数据字段值的订单801、工序顺序802、着手日期时间805以及设备id804来制作。

通过如上述那样利用制造实际业绩数据025，能够制作实际上能够执行的调度数据023的初始值。其中，上述的制作方法是一例，如已经说明的那样，调度数据023的初始值也可以通过来自制造实际业绩数据025的转记以外的方法来制作。在该情况下，在s1102中，被读入这样制作的初始值。此外，上述是将本发明应用于工厂等制造业的字段的例子，但本发明还能够应用于制造业以外的产业，在该情况下，还能够基于该产业的作业的实际业绩数据来制作调度数据023的初始值。

接着，模拟处理部012制作工序定义数据024(s1103)。工序定义数据024不仅针对设想为发生事件的工序，还对被登记为制造实际业绩数据的各个数据全部制作。与调度数据023一起，基于工序定义数据024的各值，进行模拟。此外，在进行优化的再调度时也使用工序定义数据024的各值。对作为工序定义数据024的数据字段的订单601、工序顺序602以及最早着手时间604，转记作为制造实际业绩数据025的数据字段值的订单801、工序顺序802以及着手日期时间805。对作为工序定义数据024的数据字段值的作业时间603，登记作为制造实际业绩数据025的数据字段值的完成日期时间806与着手日期时间805之差。由于在发明要解决的课题之中叙述的标准时间未备齐的问题，使用被认为可靠性更高的完成日期时间806与着手日期时间805之差而不是制造实际业绩数据025的标准时间。对工序定义数据024的可使用设备605，基于制造实际业绩数据025的设备id804的值，参照可更换设备数据030而登记对应的设备id400。

接着，模拟处理部012提取实际业绩收集架构的导入模式(s1104)。其由于想要不仅抑制用于导入实际业绩收集架构的投资而且将事件发生导致的影响抑制为最小限度，所以设想为了迅速地辨识事件发生而部分地导入对策(即实际业绩收集的架构)。作为部分地导入实际业绩收集架构的模式的例子，可列举进行如下运用的模式等：仅对新导入的设备导入实际业绩收集架构；仅在与对应于大宗顾客的订单的半成品相关的工序中发生了事件的情况下通过标签等进行管理；或定期报告在规定的时间段中发生的事件。为了能够定量地确认将实际业绩收集架构以何种程度(即对哪个部分)进行导入从而发挥效果，模拟处理部012关于多个实际业绩收集的架构导入的模式分别进行s1105～s1113的模拟处理。实际业绩收集架构的导入模式从迅速对象数据029被提取。

接着，模拟处理部012将变量date初始化(s1105)。变量date相当于模拟中的当前时刻(模拟当前时刻)。date(模拟当前时刻)用于判断在该时刻中该工序是否完成，该时刻是否是工序着手时间，该时刻是否是调度管理系统检测到事件发生而进行再调度的时刻。模拟处理部012登记date＝0作为初始值。模拟处理部012对某date(模拟当前时刻)，关于在s1102中已取得的全部调度数据实施以后的处理(s1106～s1113)，即事件发生导致的调度数据023以及工序定义数据024的更新、再调度、以及各工序的着手完成，其后，对date(模拟当前时刻)进行增量，同样地关于在s1102中已取得的剩余全部调度数据反复进行以后的处理。

接着，模拟处理部012在某date(模拟当前时刻)中，对各调度数据023，判断在该时刻是否发生在图9中决定的设想事件(s1106)。若date(模拟当前时刻)达到设想为发生该事件的工序的预定着手日期时间503，则判断为在该时刻发生事件。即，模拟处理部012从事件数据022取得设想为发生事件的工序的订单302以及工序顺序303，参照调度数据023，提取具有与所取得的订单302以及工序顺序303一致的订单501以及工序顺序502的调度数据023。

在设想发生的事件的种类301为“工序作业时间的增加”或“工序着手日期时间的延迟”或“订单着手的延迟”的情况下，若所提取到的调度数据023的预定着手日期时间503等于date(模拟当前时刻)，则判断为在该时刻发生该设想事件(工序延迟的事件)。在设想发生的事件的种类301为这以外的情况、即为“从中途再执行订单”或“从最初再执行订单”的情况下，若调度数据023的预定着手日期时间503与工序定义数据024的作业时间603之和等于date(模拟当前时刻)，则判断为在该时刻发生该设想事件(引起再执行订单的必要性的事件)。作为发生“从中途再执行订单”或“从最初再执行订单”的例子，存在作业过程中的物品完全破损而重做，或与作业过程中的物品相同种类的物品紧急在其他用途中也需要因而需要追加制造等。

接着，模拟处理部012更新工序定义数据024(s1107)。工序定义数据024的更新反映由于事件发生而产生的作业时间的增加以及能够最早地着手工序的日期时间的变更。从而，在该date(模拟当前时刻)中，关于判断为发生事件的工序，仅与该工序对应的工序定义数据024，进行与事件的种类相应的更新处理。即，模拟处理部012在所发生的事件的种类301为“工序作业时间的增加”的情况下，增加作业时间。在种类301为“工序着手日期时间的延迟”的情况下，延迟最早着手时间604。在种类301为“订单着手的延迟”的情况下，延迟该订单的最初的工序顺序中的最早着手时间604。在种类301为“从中途再执行订单”的情况下，按每个工序制作新的订单的工序定义数据，包含订单的值地将原来的订单的数据转记为新的工序定义数据，删除原来的订单的已执行的工序以后的工序顺序的数据。在种类301为“从最初再执行订单”的情况下，按每个工序制作新的订单的工序定义数据，还包含订单的值地将原来的订单的数据转记为新的工序定义数据。

接着，模拟处理部012更新调度数据023(s1108)。调度数据023的更新反映由于事件发生而产生的“工序着手时间的延迟”、“订单着手时间的延迟”或“预定设备的变更”。从而，在该date(模拟当前时刻)中，仅关于与判断为发生事件的工序对应的调度数据023进行与事件的种类相应的更新处理。即，模拟处理部012在所发生的事件的种类301为“工序着手日期时间的延迟”的情况下，延迟预定着手日期时间503。在种类301为“订单着手的延迟”的情况下，延迟该订单的最初的工序顺序中的预定着手日期时间503。在种类301为“从中途再执行订单”的情况下，新追加与在s1106中新制作的工序定义数据对应的调度数据023。

即，模拟处理部012向调度数据023追加要素，此外设定追加要素的预定着手日期时间，以使在当前着手的工序作业的完成日期时间的紧后，着手工序顺序1的工序作业，还依次着手其后的工序作业。模拟处理部012在种类301为“从最初再执行订单”的情况下，追加与在s1006中新制作的工序定义数据对应的调度数据023。即，模拟处理部012向调度数据023追加要素，此外设定追加要素的预定着手日期时间，以使在当前着手的订单的最后的工序顺序的完成日期时间的紧后，着手工序顺序1的工序作业，还依次着手其后的工序作业。

以后的模拟参照在s1107中更新的工序定义数据024以及在s1108中更新的调度数据023而执行。由此，所发生的事件的影响被反映到以后的模拟中。

接着，模拟处理部012更新再调度预定日期时间(s1109)。

再调度预定日期时间设想为调度管理系统检测发生了事件这样的事实，并基于该检测进行再调度的日期时间。关于再调度预定日期时间更新处理，使用图12的流程图详细说明。

接着，模拟处理部012判断是否进行再调度(s1110)，在判断为进行再调度的情况下，进行再调度(s1111)。进行再调度意味着，关于在该date(模拟当前时刻)未完成的调度数据023，将预定着手日期时间503和预定设备504更新为优化的值。即，模拟处理部012判断某date(模拟当前时刻)是否与再调度预定日期时间一致。在一致的情况下，将该date(模拟当前时刻)设为调度管理系统检测到事件发生的定时，模拟处理部012关于在该date(模拟当前时刻)中未完成的全部调度数据023，将预定着手日期时间503以及预定设备id504更新为优化的值。预定着手日期时间503、预定设备id504向优化的值的更新基于其他调度数据023以及工序定义数据024，考虑预定设备以及替代设备的有无、及订单以及工序的调换来进行。另外，模拟处理部012也可以使已有的调度器(例如，作为本实施例的数据分析装置所模拟的对象的工厂等中使用的调度器等)执行调度的更新处理。

接着，模拟处理部012着手、完成工序作业(s1112)。工序作业着手/完成处理是在date(模拟当前时刻)达到调度数据023的预定着手日期时间的情况下，进行从该工序作业的着手至完成为止的模拟的处理。关于着手/完成工序作业的处理，使用图13的流程图详细说明。

模拟处理部012对date(模拟当前时刻)进行增量(s1113)，执行s1106以后的处理。例如，只要存在与date(模拟当前时刻)对应的调度数据，模拟处理部012也可以反复执行s1106～s1113。

进而，模拟处理部012将s1102～s1113的处理按实际业绩收集的架构的每个导入模式来进行。

图12是表示本发明的实施例的数据分析装置在s1108中执行的再调度预定日期时间的更新处理的细节的流程图。

再调度预定日期时间是调度管理系统检测发生了事件，并基于该检测进行再调度的日期时间。

在本实施例中，关于检测发生了事件这样的事实而进行再调度的定时，在s904中设定通常事件发生检测定时和迅速事件发生检测定时。基于该设定的通常事件发生检测定时或迅速事件发生检测定时，再调度预定日期时间被更新。通常事件发生检测定时为了估计没有导入实际业绩收集的架构的情况下的前置时间等的kpi而被使用。例如，在从事件发生起5小时后调度管理系统检测到事件发生而进行再调度的情况下，从事件发生起5小时后的日期时间、即对date(模拟当前时刻)加上了5小时后的日期时间成为更新后的再调度预定日期时间。另外，再调度预定日期时间仅在s1105中判断为在date(模拟当前时刻)中发生设想事件的情况下被更新。若没有发生事件，模拟处理部012由于不需要进行再调度而不进行更新，使用现状的调度数据023进行模拟。

此外，为了估计部分地导入了实际业绩收集的架构的情况下的效果，模拟处理部012使用通常事件发生检测定时和迅速事件发生检测定时中的某一个来更新再调度预定日期时间。例如，为了想要不仅抑制导入实际业绩收集架构的投资而且将事件发生导致的影响抑制为最小限度，有时导入如下等架构：仅对新导入的设备导入实际业绩收集架构；仅在与对应于大宗顾客的订单的半成品相关的工序中发生了事件的情况下通过标签等进行管理；或定期报告在规定的时间段中发生的事件。在导入这样的部分的实际业绩收集架构的情况下，调度管理系统能够关于特定的事件迅速地检测事件发生的事实而立刻进行再调度，但在发生了这以外的事件的情况下，不进行迅速的检测，在从事件发生起经过几小时后检测到事件发生并进行再调度。通过使用通常事件发生检测定时和迅速事件发生检测定时这两种定时，从而即使在部分地导入了实际业绩收集架构的情况下也能够进行适当的模拟。

说明再调度预定日期时间的更新处理的流程图。

首先，模拟处理部012使用s1106中的事件数据的订单和工序顺序，取得通过从调度数据找到相应行的处理而得到的调度数据023的订单501以及预定设备id504(s1201)。

接着，模拟处理部012关于发生了事件的工序，参照迅速对象数据029，判断是否是迅速对象(s1202)。例如，模拟处理部012也可以判断date(模拟当前时刻)是否满足迅速对象数据029的时刻条件703的条件。这设想为如下情况：在难以导入实时的实际业绩收集架构的情况下，通过分批收集系统的导入以及应用，在特定的时间段中定期地检测事件发生的事实。或模拟处理部012也可以判断预定设备id504是否被包含于迅速对象数据029中的设备条件702。设想为如下情况：由于向全部设备导入实际业绩收集的架构的成本负担，仅对新的设备等一部分设备导入实际业绩收集的架构。或模拟处理部012也可以判断所取得的订单501是否被包含于迅速对象数据029中的订单条件701。这设想为如下情况：仅迅速检测与对应于大宗顾客或交付期期限严格的顾客等特定的顾客的订单的半成品相关的事件发生。

接着，在发生了事件的工序被包含于成为迅速的检测对象的条件的情况下(s1202：是)，即，在所发生的事件的时刻条件、设备条件以及订单条件满足迅速对象数据029中包含的某一个条件的情况下，模拟处理部012对事件发生检测定时设定迅速事件发生检测定时(s1203)。

另一方面，在发生了事件的工序没有被包含于成为迅速的检测对象的条件的情况下(s1202：否)，模拟处理部012对事件发生检测定时设定通常事件发生检测定时(s1204)。

另外，在将全部工序作为对象而导入了实际业绩收集的架构的情况下，作为事件发生检测定时，仅使用迅速事件发生检测定时。

接着，模拟处理部012判断当前设定的再调度预定日期时间是否与对date(模拟当前时刻)加上了事件发生检测定时后的值相比更靠将来(s1205)。在当前设定的再调度预定日期时间与对date(模拟当前时刻)加上了事件发生检测定时后的值相比更靠将来的情况下，模拟处理部012将再调度预定日期时间更新为对date(模拟当前时刻)加上了事件发生检测定时后的值。(s1206)。

例如，这意味着：在设想发生两个事件的模拟中，先发生的第一个事件不是迅速对象，其再调度预定日期时间成为“在下午3点注意到事件发生，进行再调度”，在date(模拟当前时刻)为下午2点，第二个事件为迅速对象且再调度定时使用值为0(事件发生紧后)的情况下，“在下午2点注意到事件发生，进行再调度”这样的预定被新追加。在该情况下，若在下午2点调度管理系统检测事件发生而进行再调度，则还考虑到了已经发生的第一个事件时进行再调度，所以不需要设想调度管理系统在下午3点检测到事件发生并进行再调度。因此，模拟处理部012将再调度的预定更新为“在下午2点注意到事件发生而进行再调度”的预定。

结果，在从发生某事件(第一事件)至检测到其为止的期间，发生了其他的事件(第二事件)的情况下，在它们中的某一个先被检测到的时刻进行再调度，在另一方被检测到的时刻不进行再调度。例如，在先检测到第二事件的情况下，在该时刻进行再调度，在检测到第一事件的时刻不进行再调度。由此，省略执行不需要的再调度。

图13是表示着手/完成本发明的实施例的数据分析装置在s1111中执行的工序作业的处理的细节的流程图。

着手/完成工序作业的处理针对事件发生的对象工序、由于事件发生而受影响的工序、以及即使发生事件也不受影响的工序的全部进行。在事件发生的对象工序以及由于事件发生而受影响的工序的情况下，考虑其影响地模拟到着手/完成各工序。此外，在进行再调度以前以及进行了再调度后都进行模拟。其中，在再调度后，在s1110中，在优化地再调度后，进行模拟。

说明工序作业的着手/完成的流程图。

模拟处理部012关于未完成的各调度数据023，判断date(模拟当前时刻)是否到达预定着手日期时间503、也就是说date(模拟当前时刻)是否与预定着手日期时间503相等(s1301)。若date(模拟当前时刻)与预定着手日期时间503相等，接着，模拟处理部012判断预定设备id504是否能够利用(s1302)。是否能够利用的判断基于预定设备是否在前工序中当前正在使用来判断。具体而言，若在调度数据023中，在预定设备id504一致的数据之中，预定着手日期时间不是date(模拟当前时刻)以前的日期时间则判断为该设备能够利用。如s1307中说明的那样，由于已经完成的工序的调度数据被删除，所以能够通过该处理方法判断设备能否利用。在判断为预定设备504能够利用的情况下，接着，模拟处理部012判断该订单中的之前的工序是否完成。具体而言，若订单相同而工序作业顺序为前一个的调度数据023不存在，则能够判断为之前的工序完成。

接着，模拟处理部012在s1301～s1303中，date(模拟当前时刻)到达预定着手日期时间503(s1301)，且能够利用预定设备(s1302)，且之前的工序完成(s1303)的情况下，在工序定义数据024中，从相应的订单601中的工序顺序602的数据取得作业时间603(s1305)。

在s1302中判断为预定设备不能利用、或在s1303中判断为之前的工序没有完成的情况下，不能着手该工序，直至完成之前的工序为止，该工序成为等待状态。即，模拟处理部012对关于该工序的调度数据023的预定着手日期时间503进行增量(s1304)。增量通过对当前的预定着手日期时间503加上规定的时间(例如30分钟)来进行。

接着，模拟处理部012判断预定着手日期时间与作业时间之和是否等于date(模拟当前时刻)(s1306)。在预定着手日期时间与作业时间之和等于date(模拟当前时刻)的情况下，能够判断为该工序在date(模拟当前时刻)完成。

在能够判断为工序完成的情况下，模拟处理部012从调度数据023以及工序定义数据024删除与相应的工序相关的数据(s1307)。

在删除完成后，模拟处理部012向模拟实际业绩数据026记入所需的信息(s1308)。模拟实际业绩数据026为了算出前置时间等的kpi而使用。具体而言，模拟实际业绩数据026具有与制造实际业绩数据025的订单801、工序顺序802、设备id804、着手日期时间805以及完成日期时间806同样的项目，分别被登记：在模拟上结束的工序所属的订单、该工序的顺序、在该工序中使用的设备、该工序的模拟上的着手日期时间以及完成日期时间等信息。

接着，说明在图9的s907中执行的处理的细节。

显示处理部013基于全部模拟实际业绩数据026，算出前置时间。同样，显示处理部013基于全部模拟实际业绩数据026，使用加权平均法算出盘货资产。进而，显示处理部013基于全部的模拟实际业绩数据026，算出交纳遵守率。这些是kpi的一例，也可以算出其他kpi。这些kpi的算出能够通过包含公知的方法的任意的方法来实现，所以省略详细的说明。显示处理部013将这些算出结果按实际业绩收集的架构的每个导入模式(迅速对象数据的条件)汇总。

图14是说明本发明的实施例的数据分析装置输出的信息的图。

例如，显示处理部013使用显示装置060，以表形式显示按实际业绩收集的架构的每个导入模式而汇总的kpi(s907)。在图14的例子中，显示用作模拟的条件的各种类的事件的发生概率、在刚发生事件后进行再调度的情况下的kpi、在刚发生事件后没有检测到该事件的发生(例如从事件发生起5小时后检测而进行了再调度)的情况下的kpi。在该例中，作为kpi，显示有前置时间、盘货资产以及交付期遵守率。由此，能够参照实时的实际业绩收集的架构的性能价格。此外，还能够部分地参照导入了实际业绩收集装置的情况下的性能价格比。

在本说明书中以表形式进行显示，但也可以增大事件的发生概率而以折线图表示出再调度定时并进行显示。

以上那样，根据本发明的实施例，通过进行模拟，能够定量地估计导入实际业绩收集的架构的效果。此外，还能够估计部分地导入实际业绩收集的架构的情况下的效果。从而，能够从估计为性能价格比最高的部分开始导入实际业绩收集的架构。

另外，本发明并非限定于上述的实施例，还包含各种变形例。例如，为了本发明的更好的理解而详细说明了上述的实施例，并非限定于必须具备说明的全部结构。

此外，关于上述的各结构、功能、处理部、处理结构等，也可以将它们的一部分或全部通过例如在集成电路中设计等而以硬件的方式实现。此外，关于上述的各结构，功能等，也可以通过处理器解析并执行实现各自的功能的程序而以软件的方式实现。实现各功能的程序、表、文件等信息能够储存至非易失性半导体存储器、硬盘驱动器、ssd(固态硬盘：solidstatedrive)等存储设备、或ic卡、sd卡、dvd等计算机可读取的非易失性数据存储介质中。

此外，控制线以及信息线示出在说明上认为需要的线，并非示出产品上需要的全部控制线以及信息线。实际上也可以认为几乎全部结构被相互连接。