熱処理の効率化は、膨大な組み合わせ問題を解くこと

2022.06.08生産スケジューリング , 生産管理 , 生産計画

アスプローバ社では、生産スケジューリングの困り事を解決するソリューションセミナーを開催しています。そのうち「炉や槽の詰込みを最適化するスケジューリング~作業の組み合わせ探索~[S2]」について、概要と感想を記します。こうしたバッチ処理の工程の効率を向上させるには、多数の組み合わせ候補の中から「充填率」が高いものを選ぶ必要があります。生産スケジューラー「Asprova」(アスプローバ)のオプション機能「Solver」は、大量の計算による反復改善により、さまざまな制約条件を満たしたうえで、充填率が高くなる生産計画を短時間で提示することができます。

熱処理(バッチ生産)のスケジュールとは

今回のセミナーは熱処理がテーマです。アニメの舞台は、車の部品に使う金属の熱処理を手掛ける「未来製作所」です。生産管理部のエース青木さん(32)が、悩んでいます。緊急注文や、数の変更などに対応しながら生産計画を作るのですが、表計算ソフトでは複雑な操作が必要です。新人に任せようと思ってもお手上げ状態。青木さんは恋人との休暇も、まともにとることができません。それなのに、発注元の高橋さんは「サプライヤを変更しようかな?」とプレッシャーをかけてきます。

なぜそんなに難しいのでしょうか。「熱処理」の目的は、素材に新たな特性を与えることです。メインの工程で炉を使うため、ベルトコンベアに代表される流れ作業とは違う「バッチ処理」(まとめ処理)独特の問題が生じてきます。

バッチ処理のわかりやすい、身近な例として、パンをオーブンで焼くのを考えてみましょう。パン生地を成形・発酵させたものをトレーに並べてオーブンで焼きます。トレーに並べる数がいくつでも、焼く時間はかわらない。となれば、トレーいっぱいに並べた方が生産効率が高いですが、提供タイミングや一緒にいれてもよいかなども考えながら、最も効率的にまとめる方法を編み出すのが大変なのです。

熱処理(バッチ生産)のスケジュールの課題

熱処理の効率を上げるキモは、炉の能力をフル活用できるよう「充填率」(じゅうてんりつ)を高めることです。これがアニメでわかりやすく解説されています。炉に入れる金属板が4枚、2枚、3枚、1枚(合計10枚)、と流れてきます。炉が一度に5枚処理できる場合、順番に入れていくと3回に分けなくてはなりません。しかし4枚+1枚、2枚+3枚と、5枚ずつまとめて炉に入れれば、2回ですみます。充填率は100%となり、短時間の稼働で工程を終えることができます。

現実には、同時に入れる部品は、同じ形のものとは限りません。どの形とどの形なら一緒に入れることができるのか、あるいは一緒にしてはいけないものがあるのか、制約条件は多数出てきます。

部品の種類が増えると、その組み合わせの数は恐ろしい勢いで増えていきます。5つのものから2つを選ぶ組み合わせは、5×4÷2=10通りです。では50個のものから20個を選ぶ組み合わせはいくつあるでしょう。50×49×48×……=47,129,212,243,960という式になります。47兆ですね。この数を青木さんから知らされて、新人の斎藤さんはびっくり仰天。この数になると人間では対処できないといっていいでしょう。

熱処理の膨大な組み合わせを高速に解くSolver

それを解決するのが、生産スケジューラーのオプション機能「Solver」(ソルバー)です。さまざまな組み合わせによる充填率を猛烈な勢いで計算し、最適な状態から離れた度合い=ペナルティ=を算出し、ペナルディの最も小さいものから示します。納期をはじめ、工場が課されている多くの条件のもと試行を繰り返し、最もよい組み合わせを求めていきます。

さて、導入の結果、新人の斎藤さんも生産計画が立てられるようになりました。青木さんもフィアンセと沖縄での休暇を楽しんでいます。「やっぱり青木さんお願いします」という電話もかかってきません。充填率の向上は省エネになりますから、昨今のCO2排出削減の潮流ともマッチして社会貢献につながる、と感じました。

Solverは顧客の要望を反映させるため、アスプローバ社と顧客とが共同で開発します。打ち合わせ、試作、検証を短い期間で繰り返し(アジャイル開発といいます)、その後に製品の提供となります。アジャイル開発はアスプローバ社は無償で行うので、仲介する販売パートナーのコンサルタント料だけを支払ってもらうということです。顧客は高いリスクをとらなくてもすむわけです。

熱処理で開発されたバッチ処理の効率化は、他の分野にも応用できることも示唆されています。研磨工程やバッテリーの充電槽工程などです。工場が抱える問題の解決のため、試してみるのも一法ですね。

 

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タグ : 熱処理工程 生産スケジューリング最適化