JP2008181373A - 生産管理方法及び生産管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】複数品種の生産において同じ加工装置を共用する生産ラインにおいて、仕掛かり製品数を平準化させる。
【解決手段】加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｐを有し、品種αは加工装置Ａ，Ｐ，Ｂ，Ｐ，Ｃ，Ｐの順に処理され、品種βは加工装置Ｄ，Ｐ，Ｅ，Ｐの順に処理される。加工装置Ｐを品種α、βのいずれの生産に使用するかを判断するために、まず、品種ごとの投入比率と各品種における加工装置Ｐの通過回数とを乗じ、これによって品種ごとのスコアを算出する。そして、算出されたスコアに基づき、加工装置Ｐを品種α、βのいずれの生産に使用するかを決定する。これにより、品種間におけるキー工程の仕掛かりバランスを平準化することが可能となる。品種内における優先順位は、ＦＩＦＯ方式やＬＢＦＳ方式などによって決定すればよい。
【選択図】図１

Description

本発明は、生産管理方法及び生産管理システムに関し、特に、複数品種の生産において同じ加工装置を共用する生産ラインを管理する生産管理方法及び生産管理システムに関する。

従来より、同一の製品を大量生産する場合、生産ラインを用いて一連の工程を流れ作業的に行うことが一般的である。このような生産ラインは「コンベアライン型生産ライン」と呼ばれ、自動車などの製品において広く採用されている。コンベアライン方式では、生産ラインに含まれる各工程の要処理時間を一定に保つことが非常に重要である。これは、ある工程の要処理時間が他の工程に比べて長いと、この工程がボトルネックとなり、他の工程で使用する加工装置の稼働率が低下してしまうからである。

一方、半導体チップなどの生産ラインでは、コンベアライン方式とは異なり、複数の工程で同じ加工装置を共用することがある。このような生産ラインは「ジョブショップ型生産ライン」と呼ばれる。例えば、半導体チップの製造においては、ウェハの洗浄、導体や誘電体の成膜、フォトリソグラフィー、エッチングなどの工程が何度も繰り返し行われる。

このうち、ウェハの洗浄工程は、複数の工程で同じ加工装置（洗浄装置）を共用したとしても、多数のウェハを一括処理できるため、この工程がボトルネックとなることはほとんどない。また、成膜工程やエッチング工程は、成膜すべき材料やエッチングすべき材料によってプロセスガスなどの条件が異なることから、複数の工程で同じ加工装置（成膜チャンバー・エッチングチャンバー）を共用することは困難であることが多い。このため、成膜工程やエッチング工程は、工程ごとに専用のチャンバーを使用することが多く、これらの工程がボトルネックとなることも少ない。但し、成膜工程やエッチング工程なども、装置故障等によりボトルネック工程となる場合はある。

これに対し、フォトリソグラフィー工程は、使用する加工装置（ステッパー）が極めて高価であることから、複数の工程で同じステッパーを共用することが一般的である。しかも、洗浄工程などとは異なり、多数のウェハを一括処理することができず、ウェハを１枚ずつ加工する必要がある。このため、半導体チップの生産ラインでは、多くの場合、フォトリソグラフィー工程がボトルネックとなる。

しかも、ボトルネックとなる加工装置（上記の例ではステッパー）は、複数品種の生産において共用されることがある。この場合には、当該加工装置の直前に滞留した仕掛かり製品のうち、どの品種の仕掛かり製品を優先的に処理すべきか、判断が非常に困難となることがある。

図２２は２つの品種α，βを生産するためのジョブショップ型生産ラインの一例であり、（ａ）は使用する加工装置を示す模式図、（ｂ）は品種αの生産において使用する加工装置を工程順に示す表、（ｃ）は品種βの生産において使用する加工装置を工程順に示す表である。

図２２（ａ）に示すように、この生産ラインは６つの加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｐからなり、このうち加工装置Ｐにて行われる工程がキー工程である。この生産ラインでは、図２２（ｂ）に示すように、品種αの生産において工程１１〜工程１６までの６つの工程が行われ、工程１２、工程１４及び工程１６において加工装置Ｐを使用する。また、図２２（ｃ）に示すように、品種βの生産において工程２１〜工程２４までの４つの工程が行われ、工程２２及び工程２４において加工装置Ｐを使用する。

このような生産ラインでは、加工装置Ｐにて行われるキー工程の直前に多くの仕掛かり製品が滞留しやすい。このため、加工装置Ｐにてどの仕掛かり製品を優先的に処理すべきか、決定する必要が生じる。このような場合、優先順位の決定方法として、ＦＩＦＯ（First In First Out）方式や、ＬＢＦＳ（Last Buffer First Served）方式などが知られている。前者は、先入れ先出し方式とも呼ばれ、当該装置に到着した最も古い仕掛かり製品から順に処理する方式である。後者は、引っ張り生産方式とも呼ばれ、下流の工程ほど優先順位を高く設定する方式である。

図２３は、優先順位の決定方法としてＦＩＦＯ方式を採用した場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。

図２３に示す例では、品種αについては工程１２の直前に３ロット、品種βについては工程２２の直前に２ロット存在する状態を仮定し、加工装置Ｐを使用するキー工程の作業時間を１日、他の加工装置を使用する工程の作業時間を０日と仮定する。この場合、ＦＩＦＯ方式に基づいて優先順位を決定すると、図２３に示すように仕掛かり製品が推移し、４日経過時点では、品種αについては工程１４の直前に３ロット、品種βについては工程２２及び工程２４の直前に１ロットずつ存在する状態となる。尚、図２３において丸印が付されているロットは、仕掛かり対象となるロットである（以下同様）。

この場合、初期状態から４日経過時点までの仕掛かり分散（σ）は１．２であり、完成ロット数はゼロである。このように、ＦＩＦＯ方式を用いると古い在庫が優先的に処理されるという利点があるものの、図２３に示すように、仕掛かり山がそのまま推移する傾向があり、仕掛かり製品数が平準化しないという欠点がある。

図２４は、優先順位の決定方法としてＬＢＦＳ方式を採用した場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。

図２４に示す例においても、品種αについては工程１２の直前に３ロット、品種βについては工程２２の直前に２ロット存在する状態を仮定し、加工装置Ｐを使用するキー工程の作業時間を１日、他の加工装置を使用する工程の作業時間を０日と仮定する。また、キー工程の優先順位としては、工程１６が最も高く、以下、工程２４、工程１４、工程２２、工程１２の順と定義する。この場合、図２４に示すように仕掛かり製品が推移し、４日経過時点では、品種αについては工程１２の直前に３ロット、品種βについては工程２２の直前に新しい２ロットが存在する状態となる。

新しい２ロットが追加されているのは、半導体チップの生産ラインでは、完成した製品の数だけ新たに生産に取り掛かる、いわゆるＣＯＮＷＩＰ（CONstant Work-In-Process）が行われることが多いからである。

この場合、初期状態から４日経過時点までの仕掛かり分散（σ）は１．４４であり、完成ロット数は２ロットである。このように、ＬＢＦＳ方式を用いると早期に完成ロットが得られるという利点があるものの、図２４に示すように、一つの品種（本例では品種β）ばかり処理される結果となり、他の品種（本例では品種α）の生産が進まないという欠点がある。

その他、ジョブショップ型生産ラインにおける優先順位の決定方法としては、特許文献１に記載された決定方法が知られている。しかしながら、特許文献１では、ボトルネックとなるキー工程の直後の工程における要処理時間に基づいて優先順位を決定しているだけであることから、キー工程にて使用する加工装置Ｐを複数の品種に使用する場合において、適切な決定を行うことはできない。
特開平１１−１４５０２１号公報

本発明は、このような課題を解決すべくなされたものである。したがって、本発明の目的は、ジョブショップ型生産ラインの改良された生産管理方法及び生産管理システムを提供することである。

また、本発明の他の目的は、複数品種の生産において同じ加工装置を共用する生産ラインを用いて、仕掛かり製品数の平準化を実現可能な生産管理方法及び生産管理システムを提供することである。

また、本発明のさらに他の目的は、複数品種の生産において同じ加工装置を共用する生産ラインを用いて、各品種を所望の比率で生産することが可能な生産管理方法及び生産管理システムを提供することである。

本発明による生産管理方法は、複数品種の生産において同じ加工装置を共用する複数のキー工程を含んだ生産ラインの生産管理方法であって、品種ごとの投入比率と、品種ごとの前記加工装置の通過回数とを用いた演算を行うことによって、品種ごとにスコアを算出する第１のステップと、算出された前記スコアに基づき、品種間における前記キー工程の仕掛かり優先順位を決定する第２のステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明による生産管理システムは、複数品種の生産において同じ加工装置を共用する複数のキー工程を含んだ生産ラインを管理する生産管理システムであって、品種間における前記キー工程の仕掛かり優先順位を判定する品種間順位判定部を備え、前記品種間順位判定部は、品種ごとの投入比率と、品種ごとの前記加工装置の通過回数とを用いた演算を行うことによって、品種ごとにスコアを算出し、算出された前記スコアに基づき、品種間における前記キー工程の仕掛かり優先順位を決定することを特徴とする。

また、同一品種の生産において、キー工程となる加工装置を複数回使用する場合には、同一品種内におけるキー工程の仕掛かり優先順位をさらに決定することが好ましい。この場合、同一品種内における優先順位の決定は、ＦＩＦＯ方式やＬＢＦＳ方式に基づいて行うことができる。或いは、直前に存在する仕掛かり製品数が最も多いキー工程を優先させることも可能である。

このように、本発明によれば、品種ごとに算出されたスコアに基づいて、品種間におけるキー工程の仕掛かり優先順位を決定していることから、品種間におけるキー工程の仕掛かりバランスを平準化することが可能となる。これにより、特定の品種だけが過剰に生産されるなどの問題を防止することが可能となる。

また、同一品種の生産において、キー工程となる加工装置を複数回使用する場合、直前に存在する仕掛かり製品数が最も多いキー工程を優先させれば、同一品種内におけるキー工程の仕掛かりバランスについても平準化することが可能となる。

以下、添付図面を参照しながら、本発明の好ましい実施の形態について詳細に説明する。

図１は、本発明の好ましい第１の実施形態による生産管理システムを導入した生産ラインを示す模式図である。図１において、実線で示す矢印は仕掛かり製品の流れを表し、破線で示す矢印は信号の流れを表す。

特に限定されるものではないが、図１に示す生産ラインは半導体チップの生産ラインであり、いわゆるジョブショップ型生産ラインである。説明を分かりやすくするため、図２２に示した例と同様、生産ラインを構成する加工装置はＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｐの６種類のみとし、品種αについては工程１１〜工程１６までの６つの工程によって完成し、品種βについては工程２１〜工程２４までの４つの工程によって完成するラインを想定している。つまり、品種αを生産するための工程１１〜工程１６は、それぞれ加工装置Ａ，Ｐ，Ｂ，Ｐ，Ｃ，Ｐによって行われ（図２２（ｂ）参照）、品種βを生産するための工程２１〜工程２４は、それぞれ加工装置Ｄ，Ｐ，Ｅ，Ｐによって行われる（図２２（ｃ）参照）。

図２２に示した例と同様、６つの加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｐのうち、複数の工程（工程１２，工程１４，工程１６，工程２２，工程２４）で繰り返し使用するのが加工装置Ｐであり、これらの工程がキー工程である。既に説明したように、半導体チップの生産ラインでは、フォトリソグラフィー工程がキー工程となることが多い。この場合、加工装置Ｐはステッパーである。他の加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅとしては、洗浄装置、成膜装置、エッチング装置などが挙げられる。但し、これら加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｐが具体的にどのような装置であるかは、本発明の要旨に直接関係はなく、どのような装置であっても構わない。

図１に示すように、各加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｐにはそれぞれ保管棚１０ａ〜１０ｐが割り当てられている。これら保管棚１０ａ〜１０ｐは、対応する加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｐにより加工すべき仕掛かり製品（半導体ウェハ）を保管するための棚である。したがって、保管棚１０ａ〜１０ｅに保管されている仕掛かり製品は、それぞれ加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを使用する工程１１、工程１３、工程１５、工程２１、工程２３の前に位置する仕掛かり製品である。

これらに対し、保管棚１０ｐに保管されている仕掛かり製品は、いずれも加工装置Ｐを使用する工程の前に位置する仕掛かり製品ではあるものの、加工装置Ｐはキー工程である工程１２、工程１４、工程１６、工程２２及び工程２４を共通に行う装置であることから、行うべき工程によって保管エリアを分けておく必要がある。このため、加工装置Ｐに対応する保管棚１０ｐは、５つの保管エリア１０ｐ_１，１０ｐ_２，１０ｐ_３，１０ｐ_４，１０ｐ_５に分けられている。これら５つの保管エリア１０ｐ_１，１０ｐ_２，１０ｐ_３，１０ｐ_４，１０ｐ_５には、加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅより搬送された仕掛かり製品がそれぞれ保管される。

また、加工装置Ｐと保管棚１０ｐとの間には、搬送装置２０が配置されている。この搬送装置２０は、５つの保管エリア１０ｐ_１，１０ｐ_２，１０ｐ_３，１０ｐ_４，１０ｐ_５に保管された仕掛かり製品のいずれかを加工装置Ｐに搬入するための装置であり、どの仕掛かり製品を搬入するかは、判定手段３１より供給される判定信号３１ａによって定められる。判定手段３１には、品種間順位判定部４１及び品種内順位判定部４２が含まれている。

図２は、判定手段３１の動作を説明するためのフローチャートである。

図２に示すように、判定手段３１は、まず、品種間順位判定部４１を用いて品種間におけるキー工程の仕掛かり優先順位を判定し（ステップＳ１０）、次に、品種内順位判定部４２を用いて同一品種内におけるキー工程の仕掛かり優先順位を判定する（ステップＳ２０）。本実施形態の例で言えば、まず、加工装置Ｐによって品種α，βのいずれの仕掛かり製品を処理すべきかを選択し、次に、選択された品種に対応する工程のうち、どの工程の仕掛かり製品を処理すべきか選択する。

より具体的に説明すると、品種間順位判定部４１は、保管棚１０ｐに保管されている仕掛かり製品のうち、品種αに対応する保管エリア１０ｐ_１，１０ｐ_２，１０ｐ_３内の仕掛かり製品を選択するか、品種βに対応する保管エリア１０ｐ_４，１０ｐ_５内の仕掛かり製品を選択するかを判定する。一方、品種内順位判定部４２は、品種αが選択された場合には、保管エリア１０ｐ_１，１０ｐ_２，１０ｐ_３のいずれに保管された仕掛かり製品を選択するかを判定し、品種βが選択された場合には、保管エリア１０ｐ_４，１０ｐ_５のいずれに保管された仕掛かり製品を選択するかを判定する。

図３は、品種間順位判定部４１による優先順位の判定方法を説明するためのフローチャートである。

品種間における優先順位の判定においては、まず、品種ごとの投入比率Ｘを取得する（ステップＳ１１）。投入比率Ｘとは、単位時間当たり新規に投入される全製品数のうち、品種ごとの比率をいう。本実施形態のように品種がα，βの２種類である場合には、品種αに対応する投入比率Ｘ_αと、品種βに対応する投入比率Ｘ_βの２つの値が取得される。値の取得方法については特に限定されないが、各品種について最初の保管棚に投入される数をカウントすることにより取得することができる。例えば、品種αについては保管棚１０ａに投入される数をカウントすればよく、品種βについては保管棚１０ｄに投入される数をカウントすればよい。或いは、予め生産計画が明らかであれば、オペレータがこれに基づいて投入比率Ｘを入力すればよい。

次に、品種ごとのキー工程の実施回数、つまり、加工装置Ｐの通過回数Ｙを取得する（ステップＳ１２）。本実施形態では、品種αについての通過回数Ｙ_αは３であり、品種βについての通過回数Ｙ_βは２である。これらの値は、オペレータの入力によって取得することができる。

次に、品種ごとに投入比率Ｘと通過回数Ｙを乗算し、これによって品種ごとにスコアＳを算出する（ステップＳ１３）。本実施形態では、品種αのスコアＳ_αはＸ_αＹ_αで与えられ、品種βのスコアＳ_βはＸ_βＹ_βで与えられる。得られたスコアＳは、各品種の優先度を表している。一例として、品種αの投入比率Ｘ_αを３とし、品種βの投入比率Ｘ_βを２とすると、品種αのスコアＳ_αは、
Ｘ_αＹ_α＝３×３＝９
となり、
品種βのスコアＳ_βは、
Ｘ_βＹ_β＝２×２＝４
となる。

スコアＳは、各品種におけるキー工程の単位時間当たりの仕掛かり回数を示すパラメータであり、これに基づいて品種間におけるキー工程の仕掛かり優先順位を決定する（ステップＳ１４）。

スコアＳに基づく優先順位の決定方法としては、各品種におけるキー工程の単位時間当たりの仕掛かり回数を、品種ごとのスコアＳと比例（または一致）させることにより行うことが好ましい。つまり、上記の例で言えば、品種αの仕掛かり製品を単位時間当たり９回通過させ、品種βの仕掛かり製品を単位時間当たり４回通過させればよい。これによれば、品種間におけるキー工程の仕掛かりバランスを最適化することが可能となる。

スコアＳに基づく優先順位の決定方法としては、品種ごとにスコアの逆数（１／Ｓ）を増分とした等差数列を作成し、得られた数値の順に、各品種におけるキー工程の仕掛かり順を決定することが特に好ましい。上記の例で言えば、図４（ａ）に示すように、品種αに関しては９つの数値（１／９〜９／９）からなる等差数列を作成し、品種βに関しては４つの数値（１／４〜４／４）からなる等差数列を作成する。つまり、品種αについては初項及び公差を１／９とした等差数列を作成し、品種βについては初項及び公差を１／４とした等差数列を作成する。

次に、このようにして得られた数値と品種を関連づける。つまり、図４（ａ）に示すように、数値１／９〜９／９については品種αに関連づけ、数値１／４〜４／４については品種βに関連づける。そして、これらの数値を昇順（又は降順）に並べ、並べられた数値に関連づけられた品種順をキー工程の仕掛かり順とする。

具体的には、得られた数値を昇順に並べた場合、並べられた数値に関連づけられた品種順は、図４（ｂ）に示す順番となる。したがって、この場合、図４（ｂ）に示す順番でキー工程を実行すればよい。つまり、数値１／９（≒０．１１）に関連づけられた品種α、数値２／９（≒０．２２）に関連づけられた品種α、数値１／４（＝０．２５）に関連づけられた品種βの順（以下同様）に、キー工程を実行する。一巡したら、再び先頭の数値１／９に戻って、関連づけられた品種αを仕掛かればよい。このようにして仕掛かり順位を決定すれば、品種間におけるキー工程の仕掛かりバランスを最適化することが可能となる。

尚、異なる品種について同一の数値が存在する場合（例えば、品種αについて数値９／９と、品種βについて数値４／４が該当する）、当該数値に関しては、いずれの品種を優先させても構わない。したがって、図４（ｃ）に示す順番でキー工程を実行しても構わない。図４（ｂ）に示した例では、数値９／９（＝１）に関連づけられた品種αよりも、数値４／４（＝１）に関連づけられた品種βを優先させており、図４（ｃ）に示した例では、数値９／９（＝１）に関連づけられた品種αを、数値４／４（＝１）に関連づけられた品種βよりも優先させている。

以上が品種間順位判定部４１による、品種間の優先順位の判定方法である。

一方、品種内順位判定部４２は、同一品種内におけるキー工程の仕掛かり優先順位を判定する。本実施形態の例で言えば、品種αが選択されている場合には、保管エリア１０ｐ_１，１０ｐ_２，１０ｐ_３のいずれに保管された仕掛かり製品を選択するかを判定し、品種βが選択されている場合には、保管エリア１０ｐ_４，１０ｐ_５のいずれに保管された仕掛かり製品を選択するかを判定する。

品種内順位判定部４２による優先順位の決定方法については特に限定されず、オペレータの指示によりアルゴリズムを選択可能である。つまり、本実施形態による生産管理システムは条件指定手段３３を備えており、オペレータが手動でアルゴリズムの選択を行う。条件指定手段３３にはキーボードやマウスなどの入力装置４３と、ディスプレイ４４が含まれる。

図５は、ディスプレイ４４に表示される選択画面の一例を示す図である。

図５に示すように、オペレータが品種内順位の算出アルゴリズムの選択を行う場合、条件指定手段３３に含まれるディスプレイ４４には、排他的に選択される３つの選択ボタン５１〜５３が表示される。選択ボタン５１には、「ＦＩＦＯ」と表示されている。このボタン５１は、品種内順位をＦＩＦＯ方式により決定する場合に押下すべきボタンである。また、選択ボタン５２には、「ＬＢＦＳ」と表示されている。このボタン５２は、品種内順位をＬＢＦＳ方式により決定する場合に押下すべきボタンである。

一方、選択ボタン５３には、「ＳＴＯＣＫ」と表示されている。このボタン５３は、直前に存在する仕掛かり製品数が最も多いキー工程を優先させる場合に押下すべきボタンである。直前に存在する仕掛かり製品数が最も多いキー工程が複数存在する場合には、ＬＢＦＳ方式によって優先順位を決定すればよい。

図６は、選択ボタン５１が押下された場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。上述の通り、選択ボタン５１が押下されると、品種内順位がＦＩＦＯ方式により決定される。

図６に示す例では、従来技術と対比できるよう、図２３に示す例と条件を一致させている。つまり、品種αについては工程１２の直前に３ロット、品種βについては工程２２の直前に２ロット存在する状態を仮定し、加工装置Ｐを使用するキー工程の作業時間を１日、他の加工装置を使用する工程の作業時間を０日と仮定している。

このような状態で、同一品種内の優先順位をＦＩＦＯ方式に基づいて品種内の優先順位を決定すると、図６に示すように仕掛かり製品が推移する。尚、品種間の仕掛かり順位については、上述の通り、図４（ｂ）（又は図４（ｃ））に示す通り、つまり、ααβααβ・・・・の順としている（以下同様）。このようにして推移させると、図６に示すように、４日経過時点では品種αについては工程１４の直前に３ロット、品種βについては工程２２及び工程２４の直前に１ロットずつ存在する状態となる。

この場合、初期状態から４日経過時点までの仕掛かり分散（σ）は０．９６であり、完成ロット数はゼロである。このように、選択ボタン５１を押下すると、従来よりも仕掛かり分散（σ）が小さくなり、仕掛かり製品数が平準化することが分かる。

図７は、選択ボタン５２が押下された場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。上述の通り、選択ボタン５２が押下されると、品種内順位がＬＢＦＳ方式により決定される。

図７に示す例においても、従来技術と対比できるよう、図２４に示す例と条件を一致させている。つまり、キー工程の優先順位として工程１６が最も高く、以下、工程２４、工程１４、工程２２、工程１２の順と定義する。この場合、図７に示すように仕掛かり製品が推移し、４日経過時点では、品種αについては工程１２の直前に３ロット、品種βについては工程２２及び工程２４の直前に１ロットずつ存在する状態となる。

この場合、初期状態から４日経過時点までの仕掛かり分散（σ）は０．９６であり、完成ロット数は１ロットである。このように、選択ボタン５２を押下すると、従来よりも仕掛かり分散（σ）が小さくなり、仕掛かり製品数を平準化できるだけでなく、早期に完成ロットを得ることが可能となる。

図８は、選択ボタン５３が押下された場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。上述の通り、選択ボタン５３が押下されると、直前に存在する仕掛かり製品数が最も多いキー工程が選択される。

図８に示す例では、４日経過時点で各キー工程の直前に１ロットずつ存在する状態となる。この場合、初期状態から４日経過時点までの仕掛かり分散（σ）は０．７２であり、完成ロット数はゼロである。このように、選択ボタン５３を押下すると、仕掛かり分散（σ）を最小化することが可能となる。

このように、本実施形態による生産管理システムによれば、品種ごとに算出されたスコアＳに基づいて、各品種におけるキー工程の単位時間当たりの仕掛かり回数を決定していることから、品種間におけるキー工程の仕掛かりバランスを平準化することが可能となる。特に、図４を用いて説明したように、品種ごとに１／Ｓを増分とした数列を作成し、得られた数値の順に、各品種におけるキー工程の仕掛かり順を決定すれば、品種間におけるキー工程の仕掛かりバランスをよりいっそう平準化することが可能となる。

一方、品種内におけるキー工程の仕掛かり優先順位の決定方法については特に限定されないが、図８を用いて説明したように、直前に存在する仕掛かり製品数が最も多いキー工程を優先的に選択すれば、同一品種におけるキー工程の仕掛かりバランスについても平準化することが可能となる。

次に、本発明の好ましい第２の実施形態について説明する。

図９は、本発明の好ましい第２の実施形態による生産管理システムを導入した生産ラインを示す模式図である。図９に示すように、本実施形態による生産管理システムは、図１に示した生産管理システムに対し、計数手段３２が追加された構成を有している。また、品種内順位判定部４２には、アルゴリズム格納部８１及び処理部８２が含まれている。その他の点については第１の実施形態と同一であることから、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

本実施形態は、品種間における優先順位の判定方法については第１の実施形態と同じであるが、同一品種内における優先順位の判定方法について第１の実施形態と異なる。

本実施形態では、同一品種内における優先順位を判定するに際し、キー工程を基準として、生産ラインによる一連の工程が複数のグループに分類する。工程のグループ分けは、キー工程の後から次のキー工程までを一括りとすることにより行う。したがって、品種αに関する製造工程は、図１０に示すように、最初の工程（工程１１）の前から、最初のキー工程（工程１２）までのグループＧ１と、最初のキー工程（工程１２）の後から、２番目のキー工程（工程１４）までのグループＧ２と、２番目のキー工程（工程１４）の後から、最後の工程（３番目のキー工程：工程１６）までのグループＧ３に分類される。図示しないが、品種βに関する製造工程についても、同様にしてグループ分けされる。

一方、計数手段３２は、保管棚１０ａ〜１０ｅ，１０ｐに保管されている仕掛かり製品の数を計数する装置である。計数手段３２は、仕掛かり製品数を保管棚１０ａ〜１０ｅ及び保管エリア１０ｐ_１〜１０ｐ_５ごとに計数可能な装置である。したがってこの場合、計数手段３２の出力である計数データ３２ａは、これら保管棚及び保管エリアごとの仕掛かり製品数を示すことになる。但し、計数手段３２が保管棚及び保管エリアごとの仕掛かり製品数を取得可能であることは必須でなく、少なくとも、グループごとの仕掛かり製品数を取得可能であれば足りる。この場合は、計数手段３２の出力である計数データ３２ａは、グループごとの仕掛かり製品数を示すことになる。計数手段３２の具体的な構成としては特に限定されないが、各保管棚１０ａ〜１０ｅ，１０ｐに取り付けた計数器などを用いればよい。

図１１は、ディスプレイ４４に表示される選択画面の一例を示す図である。

図１１に示すように、ディスプレイ４４には、排他的に選択される３つの選択ボタン６１〜６３が表示される。選択ボタン６１には、「仕掛かり山を崩す」と表示されている。このボタン６１は、キー工程（工程１２、工程１４、工程１６、工程２２及び工程２４）にて仕掛かり製品が大幅滞留する状態を緩和することを最優先したい場合に押下すべきボタンである。また、選択ボタン６２には、「平準化する」と表示されている。このボタン６２は、各工程の前に滞留する仕掛かり製品数を全体として平準化することを最優先したい場合に押下すべきボタンである。さらに、選択ボタン６３には、「仕掛かりの薄い工程を埋める」と表示されている。このボタン６３は、仕掛かり製品数の少ない工程が存在する場合、当該工程の仕掛かり製品数を増加させることを最優先したい場合に押下すべきボタンである。

さらに、ディスプレイ４４には、排他的に選択される２つの選択ボタン７１，７２も表示される。選択ボタン７１には、「通常モード」と表示されている。このボタン７１は、キー工程を基準として各工程をグループ化した場合、定常状態においてグループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じないケースに押下すべきボタンである。

ここで、「定常状態においてグループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じないケース」とは、グループごとの要処理時間がほぼ同じであるか、大きな差がないケースが該当する。グループごとの要処理時間に大きな差が存在すると、このグループ全体がボトルネックとなるため、通常は、グループごとの要処理時間がほぼ同じとなるように生産ラインが設計される。したがって、通常はこの「通常モード」を選択すればよい。

一方、選択ボタン７２には、「調整モード」と表示されている。このボタン７２は、キー工程を基準として各工程をグループ化した場合、定常状態においてグループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じるケースに押下すべきボタンである。ここで、「定常状態においてグループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じるケース」とは、グループごとの要処理時間にある程度の差が存在するケースが該当する。上述の通り、通常は、グループごとの要処理時間がほぼ同じとなるように生産ラインが設計されるが、実際には、装置の故障などによりグループごとの要処理時間に差が生じることがあり、このような場合には、この「調整モード」を選択すればよい。

このような選択ボタン６１〜６３及び選択ボタン７１，７２がディスプレイ４４に表示されると、オペレータは、マウスなどを用いて選択ボタン６１〜６３のいずれかを押下するとともに、選択ボタン７１，７２のいずれかを押下する。オペレータによるこのような条件選択がなされると、その結果は条件データ３３ａとして判定手段３１内の品種内順位判定部４２に供給される。

オペレータによる条件選択は、上述の通り、３つの選択ボタン６１〜６３のいずれかを押下するとともに、２つの選択ボタン７１，７２のいずれかを押下することによって行われることから、図１２に示す６条件のうちの１つが選択されることになる。これら６条件は、アルゴリズム格納部８１に格納された６つの算出アルゴリズム（第１〜第６のアルゴリズム）にそれぞれ対応しており、処理部８２は、選択された算出アルゴリズムを用い、計数手段３２より供給される計数データ３２ａを演算することによって、判定信号３１ａを生成する。

次に、判定信号３１ａの具体的な算出アルゴリズムについて説明する。

図１３は、算出アルゴリズムを示す共通フローチャートである。

図１３に示すように、品種内順位判定部４２内の処理部８２は、まず計数手段３２より供給される計数データ３２ａを取得する（ステップＳ３０）。計数データ３２ａの取得は、計数手段３２に対して計数データ３２ａを要求することにより行っても構わないし、計数手段３２から定期的又は常時供給される計数データ３２ａを所定のタイミングで取り込むことにより行っても構わない。

次に、変数ｉを０にリセットし（ステップＳ３１）、さらに、変数ｉをインクリメントする（ステップＳ３２）。かかる変数ｉは、グループＧ１〜Ｇ３を指定するための数値であり、この場合、ステップＳ３２におけるインクリメントによって変数ｉ＝１となることから、まずグループＧ１が指定される。

次に、グループＧｉの優先度を演算する（ステップＳ３３）。優先度の計算式は選択されたアルゴリズムにより異なるため、詳細は後述する。

そして、優先度の演算を行っていないグループが残っているか否かを判断し（ステップＳ３４）、その結果、優先度の演算を行っていないグループが残っていれば（ステップＳ３４：ＹＥＳ）、ステップＳ３２に戻って変数ｉのインクリメントを行う。このようにして、全てのグループ（グループＧ１〜Ｇ３）について優先度の演算が完了すると（ステップＳ３４：ＮＯ）、これらグループごとの優先度に基づいて、判定信号３１ａを生成する（ステップＳ３５）。判定信号３１ａの生成は、最も優先度の高い（得られた数値の大きい）グループを選択することにより行い、判定信号３１ａが示すグループが最も優先順位の高いグループとなる。

このようにして生成された判定信号３１ａは、図９に示したように搬送装置２０に供給され、これを受けて、搬送装置２０は、選択された品種のうち、最も優先順位の高いグループに対応した保管エリア１０ｐ_１〜１０ｐ_５から仕掛かり製品を加工装置Ｐに搬送する。したがって、例えば、品種αが選択された状態において、グループＧ１が最も優先順位の高いグループであることを判定信号３１ａが示していれば、保管エリア１０ｐ_１〜１０ｐ_３のうち、グループＧ１に含まれる保管エリア１０ｐ_１から仕掛かり製品が加工装置Ｐに搬送されることになる。

ステップＳ３５が完了すると、ステップＳ３０に戻って計数データ３２ａを再取得する。計数データ３２ａの再取得は、タイマなどを用いることにより一定の期間をおいてから行うことが好ましい。

次に、優先度の演算方法（ステップＳ３３）について、アルゴリズムごとに説明する。以下の説明においては、図１０に示すように、保管棚１０ａ，１０ｂ，１０ｃに保管されている仕掛かり製品数をそれぞれ「ａ」、「ｂ」、「ｃ」とし、保管エリア１０ｐ_１〜１０ｐ_３に保管されている仕掛かり製品数をそれぞれ「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」と表記する。ここで、グループＧ１，Ｇ２，Ｇ３に含まれる仕掛かり製品数をそれぞれ「ｇ１」、「ｇ２」、「ｇ３」と表記すると、
ｇ１＝ａ＋ｐ１
ｇ２＝ｂ＋ｐ２
ｇ３＝ｃ＋ｐ３
と定義されることになる。

尚、各グループに加工装置をも含める場合には、加工中の仕掛かり製品数も各グループの仕掛かり製品数「ｇ１」、「ｇ２」、「ｇ３」にカウントすべきであるが、加工中の仕掛かり製品数は、保管棚１０ａ〜１０ｃ，１０ｐに滞留している仕掛かり製品数に比べて、十分に少ないと考えられることから、本実施形態では、加工中の仕掛かり製品数を「ｇ１」、「ｇ２」、「ｇ３」に含めていない。もちろん、加工中の仕掛かり製品数を「ｇ１」、「ｇ２」、「ｇ３」に含めても構わない。

まず、第１のアルゴリズムが選択されている場合について説明する。

第１の算出アルゴリズムは、図１２に示すように、「仕掛かり山を崩す」と表示された選択ボタン６１及び「通常モード」と表示された選択ボタン７１が押下された場合に選択されるアルゴリズムである。

第１のアルゴリズムが選択されている場合、ステップＳ３３において算出される優先度Ｑｉは、演算対象となるグループに含まれる仕掛かり製品数を「ｇｉ」とすると、
Ｑｉ＝ｇｉ
によって行われる。ここで、Ｑｉとは演算対象となるグループＧｉに対応した優先度を示し、したがって、本実施形態ではＱ１，Ｑ２，Ｑ３の３つが算出されることになる。

第１のアルゴリズムが選択されている場合、一例として、仕掛かり製品数の具体的な数値が図１４に示す通りであるとすると、
Ｑ１＝１８
Ｑ２＝ ９
Ｑ３＝１３
となり、優先度Ｑ１が最も大きいことから、図１３に示すステップＳ３５ではこれに対応するグループＧ１が選択される。つまり、判定手段３１が出力する判定信号３１ａは、グループＧ１を指定し、これに応答して搬送装置２０は保管エリア１０ｐ_１から仕掛かり製品を加工装置Ｐへ搬送する。

このようなアルゴリズムにしたがって品種内の優先順位を算出すれば、キー工程を実行する加工装置Ｐは、最も仕掛かり製品数の多いグループに対応する仕掛かり製品を優先して処理することになることから、キー工程にて仕掛かり製品が大幅滞留する状態を緩和することが可能となる。つまり、仕掛かり山を効果的に崩すことが可能となる。

次に、第２のアルゴリズムが選択されている場合について説明する。

第２の算出アルゴリズムは、図１２に示すように、「仕掛かり山を崩す」と表示された選択ボタン６１及び「調整モード」と表示された選択ボタン７２が押下された場合に選択されるアルゴリズムである。

第２のアルゴリズムが選択されている場合は、それぞれの加工装置において１つの仕掛かり製品の加工に要する時間（半導体ウェハ１枚当たりに要する加工時間）が考慮される。つまり、加工装置Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｐにおいて１つの仕掛かり製品の加工に要する時間をそれぞれＴａ，Ｔｂ，Ｔｃ，Ｔｐとすると、例えば、グループＧ１に対応する工程１１，１２を完了するのに必要な時間ＴＧ１は、
ＴＧ１＝Ｔａ＋Ｔｐ
と定義される。同様に、グループＧ２に対応する工程１３，１を完了するのに必要な時間ＴＧ２は、
ＴＧ２＝Ｔｂ＋Ｔｐ
と定義され、グループＧ３に対応する工程１５，１６を完了するのに必要な時間ＴＧ３は、
ＴＧ３＝Ｔｃ＋Ｔｐ
と定義される。

第２のアルゴリズムが選択されている場合はこのような加工時間が考慮され、具体的には、演算対象となるグループに対応する要処理時間を「ＴＧｉ」とすると、
Ｑｉ＝ｇｉ／ＴＧｉ
によって優先度の算出が行われる。一例として、仕掛かり製品数の具体的な数値及び要処理時間が図１４及び図１５に示す通りであるとすると、
Ｑ１＝７．２（＝１８／２．５）
Ｑ２＝４．５（＝９／２）
Ｑ３≒８．７（＝１３／１．５）
となり、優先度Ｑ３が最も大きいことから、図１３に示すステップＳ３５ではこれに対応するグループＧ３が選択される。つまり、判定手段３１が出力する判定信号３１ａは、グループＧ３を指定し、これに応答して搬送装置２０は保管エリア１０ｐ_３から仕掛かり製品を加工装置Ｐへ搬送する。

このようなアルゴリズムにしたがって優先順位を算出すれば、加工時間の差に起因して、グループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じるような生産ラインであっても、これを考慮した適切な選択が行われる。つまり、各グループ間で定常状態の仕掛かり製品数が大きく変わるようなケースにおいても、キー工程にて仕掛かり製品が大幅滞留する状態を緩和することが可能となる。

次に、第３のアルゴリズムが選択されている場合について説明する。

第３の算出アルゴリズムは、図１２に示すように、「平準化する」と表示された選択ボタン６２及び「通常モード」と表示された選択ボタン７１が押下された場合に選択されるアルゴリズムである。

第３のアルゴリズムが選択されている場合は、対象となるグループに含まれる仕掛かり製品数のみならず、次のグループに含まれる仕掛かり製品数をも考慮して優先度が算出される。つまり、第３のアルゴリズムが選択されている場合は、
Ｑｉ＝ｇｉ−ｇ（ｉ＋１）
によって優先度の算出が行われる。ここで、「ｇ（ｉ＋１）」とは、次のグループに含まれる仕掛かり製品数を示し、本実施形態では、ｉ＝３である場合、
ｇ（ｉ＋１）＝０
としても構わないし、
ｇ（ｉ＋１）＝ｇ１
としても構わない。具体的には、完成した製品の数だけ新たに生産に取り掛かるＣＯＮＷＩＰ（CONstant Work-In-Process）を考慮しない場合には、前者を採用すればよく、ＣＯＮＷＩＰを考慮する場合には、後者を採用すればよい。

一例として、仕掛かり製品数の具体的な数値が図１４に示す通りであり、ＣＯＮＷＩＰを考慮する場合、
Ｑ１＝ ９（＝１８−９）
Ｑ２＝−４（＝９−１３）
Ｑ３＝−５（１３−１８）
となり、優先度Ｑ１が最も大きいことから、図１３に示すステップＳ３５ではこれに対応するグループＧ１が選択される。したがって、判定手段３１が出力する判定信号３１ａは、グループＧ１を指定し、これに応答して搬送装置２０は保管エリア１０ｐ_１から仕掛かり製品を加工装置Ｐへ搬送する。

このようなアルゴリズムにしたがって優先順位を算出すれば、次のグループに滞留している仕掛かり製品数と比べて、滞留している製品数が多いグループに対応する仕掛かり製品を優先して処理することになることから、仕掛かり製品数を平準化することが可能となる。つまり、各工程で滞留する仕掛かり製品数を全体として平準化することが可能となる。

次に、第４のアルゴリズムが選択されている場合について説明する。

第４の算出アルゴリズムは、図４に示すように、「平準化する」と表示された選択ボタン６２及び「調整モード」と表示された選択ボタン７２が押下された場合に選択されるアルゴリズムである。

第４のアルゴリズムが選択されている場合は、第３のアルゴリズムに加え、それぞれの加工装置において１つの仕掛かり製品の加工に要する時間（半導体ウェハ１枚当たりに要する加工時間）が考慮される。つまり、第４のアルゴリズムが選択されている場合、次のグループに対応する要処理時間を「ＴＧ（ｉ＋１）」とすると、
Ｑｉ＝（ｇｉ／ＴＧｉ）−｛ｇ（ｉ＋１）／ＴＧ（ｉ＋１）｝
によって優先度の算出が行われる。

一例として、仕掛かり製品数の具体的な数値及び要処理時間が図１４及び図１５に示す通りであるとすると、
Ｑ１＝ ２．７（＝７．２−４．５）
Ｑ２≒−４．２（≒４．５−８．７）
Ｑ３≒ １．５（≒８．７−７．２）
となり、優先度Ｑ１が最も大きいことから、図１３に示すステップＳ３５ではこれに対応するグループＧ１が選択され、仕掛かり製品は保管エリア１０ｐ_１から加工装置Ｐへ搬送されることになる。

このようなアルゴリズムにしたがって優先順位を算出すれば、加工時間の差に起因して、グループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じるような生産ラインであっても、仕掛かり製品数を平準化することが可能となる。

次に、第５のアルゴリズムが選択されている場合について説明する。

第５の算出アルゴリズムは、図１２に示すように、「仕掛かりの薄い工程を埋める」と表示された選択ボタン６３及び「通常モード」と表示された選択ボタン７１が押下された場合に選択されるアルゴリズムである。

第５のアルゴリズムが選択されている場合は、対象となるグループに含まれる仕掛かり製品数ではなく、次のグループに含まれる仕掛かり製品数を考慮して優先度が算出される。つまり、第５のアルゴリズムが選択されている場合は、
Ｑｉ＝−ｇ（ｉ＋１）
によって優先度の算出が行われる。ここでもｉ＝３である場合、ＣＯＮＷＩＰを考慮しない場合には、
ｇ（ｉ＋１）＝０
とすればよいし、ＣＯＮＷＩＰを考慮する場合には、
ｇ（ｉ＋１）＝ｇ１
とすればよい。

一例として、仕掛かり製品数の具体的な数値が図１４に示す通りであり、ＣＯＮＷＩＰを考慮する場合、
Ｑ１＝− ９
Ｑ２＝−１３
Ｑ３＝−１８
となり、優先度Ｑ１が最も大きいことから、図１３に示すステップＳ３５ではこれに対応するグループＧ１が選択され、仕掛かり製品は保管エリア１０ｐ_１から加工装置Ｐへ搬送されることになる。

このようなアルゴリズムにしたがって優先順位を算出すれば、次のグループに含まれる仕掛かり製品数の少ないグループほど、優先順位が高くなる。つまり、仕掛かり製品数の少ない工程において、仕掛かり製品数が増加する方向に制御されることになる。これにより、ある工程で仕掛かり製品数がゼロとなることにより稼働率が低下するといった問題を予防することが可能となる。

次に、第６のアルゴリズムが選択されている場合について説明する。

第６の算出アルゴリズムは、図１２に示すように、「仕掛かりの薄い工程を埋める」と表示された選択ボタン６３及び「調整モード」と表示された選択ボタン７２が押下された場合に選択されるアルゴリズムである。

第６のアルゴリズムが選択されている場合は、第５のアルゴリズムに加え、それぞれの加工装置において１つの仕掛かり製品の加工に要する時間（半導体ウェハ１枚当たりに要する加工時間）が考慮される。つまり、第６のアルゴリズムが選択されている場合、
Ｑｉ＝−ｇ（ｉ＋１）／ＴＧ（ｉ＋１）
によって優先度の算出が行われる。

一例として、仕掛かり製品数の具体的な数値及び要処理時間が図１４及び図１５に示す通りであるとすると、
Ｑ１＝−４．５（＝−９／２）
Ｑ２＝−８．７（＝−１３／１．５）
Ｑ３＝−７．２（＝−１８／２．５）
となり、優先度Ｑ１が最も大きいことから、図１３に示すステップＳ３５ではこれに対応するグループＧ１が選択され、仕掛かり製品は保管エリア１０ｐ_１から加工装置Ｐへ搬送されることになる。

このようなアルゴリズムにしたがって優先順位を算出すれば、加工時間の差に起因して、グループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じるような生産ラインであっても、仕掛かり製品数がゼロとなることにより稼働率が低下するといった問題を予防することが可能となる。

以上、品種間順位判定部４１によって品種αが選択されている場合の処理について説明してきたが、品種βが選択されている場合の処理も同様である。

以上説明したように、本実施形態によれば、キー工程を基準として生産ラインを品種ごとにグループ分けし、グループごとの仕掛かり製品数をパラメータとして、品種内におけるキー工程の優先順位を決定している。これにより、より実情に即した優先順位の決定を行うことが可能となり、生産効率を高めることが可能となる。

尚、上記の実施形態では、キー工程である工程１６が品種αについての最終工程である場合を例に説明したが、最終工程がキー工程ではない場合について説明する。

図１６は、最終工程がキー工程ではない例による生産ラインを示す模式図である。

図１６に示す生産ラインは、加工装置Ｆ及びこれに対応する保管棚１０ｆが追加されている点において、図９に示した生産ラインと異なる。その他の点は図９に示した生産ラインと同一であることから、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

加工装置Ｆは、品種αについての最終工程である工程１７を行うための装置であり、加工装置Ｆ及びこれに対応する保管棚１０ｆは、図１７に示すようにグループＧ４を構成しても構わないし、図１８に示すようにグループＧ１の一部を構成しても構わない。具体的には、ＣＯＮＷＩＰ（CONstant Work-In-Process）を考慮しない場合には図１７に示す構成を採用すればよく、ＣＯＮＷＩＰを考慮する場合には図１８に示す構成を採用すればよい。

また、上記実施形態では、オペレータが手動で算出アルゴリズムの選択を行っているが、このようなアルゴリズムの選択を自動的或いは半自動的に行うことも可能である。

図１９は、算出アルゴリズムの選択を自動的に行う例による生産ラインを示す模式図である。

図１９に示す生産ラインは、条件指定手段３３が削除された代わりに、品種内順位判定部４２にアルゴリズム選択部８３が追加されている点において、図９に示した生産ラインと異なる。その他の点は図９に示した生産ラインと同一であることから、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

アルゴリズム選択部８３は、計数手段３２より供給される計数データ３２ａに基づいて、品種内順位の判定に最適なアルゴリズムを選択するために用いられ、以下の処理を行うことによって選択を行う。

図２０及び図２１は、アルゴリズム選択部８３による選択動作を説明するためのフローチャートである。尚、図２０に示す符号Ｓ，Ｔ，Ｕは、それぞれ図２１に示す符号Ｓ，Ｔ，Ｕにつながり、図２１に示す符号Ｒは、いずれも図２０に示す符号Ｒにつながっている。

図２０に示すように、判定手段３１内のアルゴリズム選択部８３は、まず計数手段３２より供給される計数データ３２ａを取得する（ステップＳ４０）。このステップは、図１３に示すステップＳ３０と共用することが可能である。

次に、保管エリア１０ｐ_１〜１０ｐ_３に保管されている仕掛かり製品数「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」を参照し、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」の少なくとも一つがしきい値ｎ１を超えているか否かを判断する（ステップＳ４１）。これは、キー工程にて仕掛かり製品が大幅滞留しているか否か、すなわち、仕掛かり山を崩す必要があるか否かの判断を意味する。

その結果、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」の少なくとも一つがしきい値ｎ１を超えていれば（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、図２１に示すように、各グループＧ１，Ｇ２，Ｇ３に含まれる仕掛かり製品数「ｇ１」、「ｇ２」、「ｇ３」のばらつきを計算し、所定のばらつき量を超えているか否かを判断する（ステップＳ５１）。これは、グループごとの仕掛かり製品数に大きな差が生じているか否かの判断であり、仕掛かり製品数「ｇ１」、「ｇ２」、「ｇ３」の標準偏差などを演算することにより判断を行えばよい。

その結果、グループごとの仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていなければ（ステップＳ５１：ＮＯ）、第１のアルゴリズムを選択する（ステップＳ６１）。一方、グループごとの仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていれば（ステップＳ６１：ＹＥＳ）、第２のアルゴリズムを選択する（ステップＳ６２）。ステップＳ６１又はステップＳ６２が完了すると、図２０に示すステップＳ４０に戻って、計数データ３２ａを再取得する。計数データ３２ａの再取得は、タイマなどを用いることにより一定の期間をおいてから行うことが好ましい。

また、ステップＳ４１における判断の結果、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」のいずれもがしきい値ｎ１を超えていなければ（ステップＳ４１：ＮＯ）、各工程に対応する仕掛かり製品数「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」のばらつきを計算し、所定のばらつき量を超えているか否かを判断する（ステップＳ４２）。これは、各工程に対応する仕掛かり製品数に大きなばらつきが生じているか否か、すなわち、仕掛かり製品数を全体として平準化する必要があるか否かの判断を意味する。

その結果、各工程に対応する仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていれば（ステップＳ４２：ＹＥＳ）、ステップＳ５１と同様の判断を行う（ステップＳ５２）。その結果、グループごとの仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていなければ（ステップＳ５２：ＮＯ）、第３のアルゴリズムを選択し（ステップＳ６３）、グループごとの仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていれば（ステップＳ５２：ＹＥＳ）、第４のアルゴリズムを選択する（ステップＳ６４）。ステップＳ６３又はステップＳ６４が完了すると、ステップＳ４０に戻って計数データ３２ａを再取得する。ここでも、計数データ３２ａの再取得は、タイマなどを用いることにより一定の期間をおいてから行うことが好ましい。

一方、ステップＳ４２における判断の結果、各工程に対応する仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていなければ（ステップＳ４２：ＮＯ）、各工程に対応する仕掛かり製品数「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」の少なくとも一つがしきい値ｎ２（＜ｎ１）を下回っているか否かを判断する（ステップＳ４３）。これは、仕掛かり製品数の少ない工程が存在するか否か、すなわち、仕掛かり製品数を増加させるべき工程が存在するか否かの判断を意味する。

その結果、仕掛かり製品数「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」の少なくとも一つがしきい値ｎ２を下回っていれば（ステップＳ４３：ＹＥＳ）、ステップＳ５１と同様の判断を行う（ステップＳ５３）。その結果、グループごとの仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていなければ（ステップＳ５３：ＮＯ）、第５のアルゴリズムを選択し（ステップＳ６５）、グループごとの仕掛かり製品数が所定のばらつき量を超えていれば（ステップＳ５３：ＹＥＳ）、第６のアルゴリズムを選択する（ステップＳ６６）。ステップＳ６５又はステップＳ６６が完了すると、ステップＳ４０に戻って計数データ３２ａを再取得する。ここでも、計数データ３２ａの再取得は、タイマなどを用いることにより一定の期間をおいてから行うことが好ましい。

また、ステップＳ４３における判断の結果、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」のいずれもがしきい値ｎ２を下回っていなければ（ステップＳ４３：ＮＯ）、あらかじめ定めた所定のアルゴリズム（例えば、第１のアルゴリズム）を選択する（ステップＳ４４）。ステップＳ２４が完了すると、ステップＳ４０に戻って計数データ３２ａを再取得する。ここでも、計数データ３２ａの再取得は、タイマなどを用いることにより一定の期間をおいてから行うことが好ましい。

このように、アルゴリズム選択部８３を用いて、品種内の優先順位を判定するアルゴリズムを自動的に選択すれば、オペレータによる操作を不要とすることが可能となる。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることはいうまでもない。

例えば、上記実施形態では、キー工程が行われる加工装置（加工装置Ｐ）が一つであったが、一つの生産ラインにこのような加工装置が複数存在する場合であっても、本発明を適用することが可能である。

また、上記実施形態では、キー工程が行われる加工装置（加工装置Ｐ）を２つの品種（品種α、品種β）の製造において共用する場合を例に説明したが、キー工程が行われる加工装置を３つ以上の品種の製造において共用する場合にも、本発明を適用することが可能である。

さらに、上記実施形態では、品種ごとのキー工程の実施回数、つまり、加工装置Ｐの通過回数Ｙが２以上であるが、Ｙ＝１であっても本発明の適用は可能である。

また、上記実施形態では、本発明を半導体チップの生産ラインに適用した場合を例に説明したが、本発明の適用対象がこれに限定されるものではなく、いわゆるジョブショップ型生産ライン全般に適用可能である。

本発明の好ましい第１の実施形態による生産管理システムを導入した生産ラインを示す模式図である。 判定手段３１の動作を説明するためのフローチャートである。 品種間順位判定部４１による優先順位の判定方法を説明するためのフローチャートである。 スコアＳに基づく優先順位の好ましい決定方法を説明するための図である。 ディスプレイ４４に表示される選択画面の一例を示す図である。 選択ボタン５１が押下された場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。 選択ボタン５２が押下された場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。 選択ボタン５３が押下された場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。 本発明の好ましい第２の実施形態による生産管理システムを導入した生産ラインを示す模式図である。 品種αに関する仕掛かり製品をグループ分けする方法を説明するための模式図である。 ディスプレイ４４に表示される選択画面の一例を示す図である。 アルゴリズムの選択条件を示す表である。 算出アルゴリズムを示す共通フローチャートである。 仕掛かり製品数の具体的な数値を示す表である。 要処理時間の具体的な数値を示す表である。 最終工程がキー工程ではない例による生産ラインを示す模式図である。 図１６に示す生産ラインにおける仕掛かり製品の流れを説明するための模式図であり、ＣＯＮＷＩＰを考慮しない場合のグループ分けを示している。 図１６に示す生産ラインにおける仕掛かり製品の流れを説明するための模式図であり、ＣＯＮＷＩＰを考慮する場合のグループ分けを示している。 算出アルゴリズムの選択を自動的に行う例による生産ラインを示す模式図である。 アルゴリズム選択部８３による選択動作の一部を示すフローチャートである。 アルゴリズム選択部８３による選択動作の残りの部分を示すフローチャートである。 ２つの品種α，βを生産するためのジョブショップ型生産ラインの一例であり、（ａ）は使用する加工装置を示す模式図、（ｂ）は品種αの生産において使用する加工装置を工程順に示す表、（ｃ）は品種βの生産において使用する加工装置を工程順に示す表である。 優先順位の決定方法としてＦＩＦＯ方式を採用した場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。 優先順位の決定方法としてＬＢＦＳ方式を採用した場合における仕掛かり製品数の推移を示す図である。

符号の説明

Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｐ 加工装置
Ｇ１〜Ｇ４ グループ
１０ａ〜１０ｆ，１０ｐ 保管棚
１０ｐ_１〜１０ｐ_５ 保管エリア
２０ 搬送装置
３１ 判定手段
３１ａ 判定信号
３２ 計数手段
３２ａ 計数データ
３３ 条件指定手段
３３ａ 条件データ
４１ 品種間順位判定部
４２ 品種内順位判定部
４３ 入力装置
４４ ディスプレイ
５１〜５３，６１〜６３，７１，７２ 選択ボタン
８１ アルゴリズム格納部
８２ 処理部
８３ アルゴリズム選択部

Claims (14)

1. 複数品種の生産において同じ加工装置を共用する複数のキー工程を含んだ生産ラインの生産管理方法であって、
   品種ごとの投入比率と、品種ごとの前記加工装置の通過回数とを用いた演算を行うことによって、品種ごとにスコアを算出する第１のステップと、
   算出された前記スコアに基づき、品種間における前記キー工程の仕掛かり優先順位を決定する第２のステップとを備えることを特徴とする生産管理方法。
2. 前記第２のステップにおいては、各品種における前記キー工程の単位時間当たりの仕掛かり回数を、品種ごとの前記スコアと比例させることを特徴とする請求項１に記載の生産管理方法。
3. 前記第２のステップにおいては、品種ごとに前記スコアの逆数を増分とした数列を作成し、得られた数値の順に、各品種における前記キー工程の仕掛かり順を決定することを特徴とする請求項２に記載の生産管理方法。
4. 前記第２のステップにおいては、前記数値と品種とを関連づけ、前記数値を昇順又は降順に並べ、並べられた数値に関連づけられた品種順をキー工程の仕掛かり順とすることを特徴とする請求項３に記載の生産管理方法。
5. 同一品種内における前記キー工程の仕掛かり優先順位を決定する第３のステップをさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の生産管理方法。
6. 前記第３のステップにおいては、ＦＩＦＯ方式に基づいて前記キー工程の仕掛かり優先順位を設定することを特徴とする請求項５に記載の生産管理方法。
7. 前記第３のステップにおいては、ＬＢＦＳ方式に基づいて前記キー工程の仕掛かり優先順位を設定することを特徴とする請求項５に記載の生産管理方法。
8. 前記第３のステップにおいては、直前に存在する仕掛かり製品数が最も多いキー工程を優先させることを特徴とする請求項５に記載の生産管理方法。
9. 前記第３のステップは、前記キー工程を基準として、品種ごとに前記生産ラインによる一連の工程を複数のグループに分類し、前記複数のグループごとの仕掛かり製品数を取得する第１のサブステップと、
   取得したグループごとの仕掛かり製品数に基づき、前記複数のキー工程の優先順位を決定する第２のサブステップとを備えることを特徴とする請求項５に記載の生産管理方法。
10. 前記第２のサブステップは、前記仕掛かり製品数の多いグループに含まれるキー工程の優先度を高めることにより、前記優先順位を決定することを特徴とする請求項９に記載の生産管理方法。
11. 複数品種の生産において同じ加工装置を共用する複数のキー工程を含んだ生産ラインを管理する生産管理システムであって、
    品種間における前記キー工程の仕掛かり優先順位を判定する品種間順位判定部を備え、
    前記品種間順位判定部は、品種ごとの投入比率と、品種ごとの前記加工装置の通過回数とを用いた演算を行うことによって、品種ごとにスコアを算出し、算出された前記スコアに基づき、品種間における前記キー工程の仕掛かり優先順位を決定することを特徴とする生産管理システム。
12. 前記品種間順位判定部は、各品種における前記キー工程の単位時間当たりの仕掛かり回数を、品種ごとの前記スコアと比例させることを特徴とする請求項１１に記載の生産管理システム。
13. 前記品種間順位判定部は、品種ごとに前記スコアの逆数を増分とした数列を作成し、得られた数値の順に、各品種における前記キー工程の仕掛かり順を決定することを特徴とする請求項１２に記載の生産管理システム。
14. 同一品種内における前記キー工程の仕掛かり優先順位を決定する品種内順位判定部をさらに備えることを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載の生産管理システム。

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