CN1144139C - 在生产线模拟器中的估计值计算系统和方法 - Google Patents

Abstract

在生产线模拟器中，以高度可靠性计算接近实际数据的参数估计值。从在每个生产设备报告的事件中推导产品的处理周期，以推导估计值。对累计数据排序，然后，根据排序结果确定第一中值，检测与第一中值之差的绝对值变小的数据。设置要被检测的数据数目超过所有数据数目的一半的区域。然后在该设置区域中推导新的第二中值，以把第二、第一中值之差与收敛判断参考值相比较，根据比较结果确定该第二中值是否可以作为该估计值。

Description

在生产线模拟器中的估计值计算系统和方法

技术领域

本发明一般涉及一种在生产线模拟器中的估计值计算系统。特别地，本发明涉及一种在生产线模拟中用于确定要被设置于模拟器中的参数的方法。

背景技术

通常，当采用生产线模拟时，要被设置于一模型中的参数是根据负责设置该参数的操作员的经验和/或预测来决定的。另外，用于根据采集的性能数据确定参数的方法也是众所周知的。

在此，当要在模拟器中设置参数时，在生产线的每个生产步骤的处理中所需的时间，为该处理作准备所需的时间，管理产品设备、工具、和工人所需的时间，在每个生产步骤中的操作完成之后把产品运送到下一个处理步骤所需的时间，以及移动工具和/工人所需的时间，等等都是重要的参数。这些参数通常称为“标准时间”。

在应用该生产线模拟时，当产品被在生产设备中处理时，正在处理的产品所占用生产设备的时间的数值表示(即，“标准时间”)是决定模拟结果的可靠性的重要因素。由于“标准时间”对模拟结果有重要的影响，因此“标准时间”也被称为“估计值”。

作为估计值的“标准时间”的波动明显取决于处理条件、产量，等等。因此，它由上述方法根据在工厂中发生的过去事件的时间顺序信息所确定或推出，并被设为在该生产线模拟中的一个参数。这种确定或推出方法利用平均值、最大值、最小值、中间值、最常用值和分散度、或由上述方法和假设正态分布的情况的波动所推出的数值中的一个或其组合。

在日本专利特开平7-129677中，采用一种通过参考数据产生装置从生产操作数据中推出估计值的方法。另一方面，在日本专利特开平7-45490中，当模拟结果与实际操作之间的差别较大时，对于具有较大离散值的参数采用自动重新推导数值的方法。另外，当不在该模拟中应用时，作为一种推导反映分布情况的估计值的方法有采用直方图的方法。

第一个问题是在设置由常规方法所推导的估计值时，在把模拟结果与实际操作相比较中存在困难。其原因是由常规方法所推导的估计值不适于在实践中表示其参数。即，其原因是该常规方法是假设该性能数据的分布是对称或正态分布。在实践中，数据的分布是不规则的，并且包含大量的反常数据。结果，为了获得适用于实际操作的模拟结果，需要通过人的判断对大量工艺步骤的参数进行调整。

即使在日本专利特开平7-45490中公开的方法中，也不能适用于多个估计值不确定的情况。另外，为了确定一个估计值需要多次进行模拟。在生产线的模拟中，已知如果生产设置的一个主要估计值不确定，则最终模拟结果将受到严重影响。这在半导体生产线中更加明显。

在常规方法中的第二问题是在作为用于分析的对象的数据中包含反常值时，除非反常值被预先除去，否则该估计值会受到反常值的严重影响。因此，必须首先制定用于消除该反常值的逻辑。另一方面，除了由人的经验进行设置之外，没有用于明确确定反常值的范围的方法。

第三个问题是在执行可靠模拟之前利用反映常规分布的方法以推导出该估计值需要较长时间。其原因是，在常规的直方图反映分布的方法中，用于确定直方图的单位宽度以及初值在何处开始的方法并不简单，需要大量时间用于计算过程以获得最终估计值。

第四个问题是由于产品类别的混合、新产品设备的添加、条件的增加或改变的波动的频繁出现，有必要对所推出的估计值进行一次复查，特别是在半导体生产中。那么，在每次复查时设备参数必须根据大量处理步骤被调整。

发明内容

因此本发明的一个目的是通过推导出一个适合于实际数据的参数的估计值提供一种模拟模型，一种可以获得实际模拟结果的在生产线的线路模拟器上的估计值计算系统，以及一种估计值计算方法。

根据本发明的第一个方面，一种在用于计算作为一个估计值的产品处理周期的标准时间的生产线模拟器中的估计值计算系统，其中估计值是被设置于用于生产线模拟的生产设备模型中，并表示用于生产过程或用于生产过程的准备工作的生产设备占用状态的时段，该估计值计算系统包括：

用于报告在生产设备中发生的事件的事件报告装置；

所需时间推导和确定装置，用于根据所报告的事件推导和确定在生产设备中用于生产过程所需的时间；

累计装置，用于累计作为数据的所需时间；以及

估计值推导装置，用于根据该累计数据推导标准时间，该估计推导算装置包括：

用于按照数值的先后次序对累计数据排序的排序装置，

用于根据排序结果推导第一中值的中值装置；

区域设置装置，用于检测与第一中值的差别的绝对值变小的数据，并设置要被检测的数据超过所有数据的一半的一区域，以及

用于推导在该设置区域内的数据的新的第二中值的估计装置，其把第二中值与第一中值之间的差别与预先设置接近于零的收敛判断参考值相比较，并根据该比较结果判断第二中值是否可以被认为是该估计值。

在优选结构中，当第二中值与第一中值之间的差别大于该收敛判断参考值时，该估计值推导装置可以重复操作该区域设备装置和估计装置，直到该差值变得小于该收敛判断参考值。

该估计值计算系统还可以包括数据分类装置，其用于把由所需时间推导和确定装置所确定的数据根据生产设备、产品处理条件和产品分类到该估计值的计算单元。另外，该估计值计算系统还包括提取装置，用于缩小在累计数据的时间中推导该估计值的目标数据。另外，估计值计算系统还包括用于把推导的估计值设置到生产线模拟器中的估计值设置装置。

根据本发明第二个方面，在生产线模拟器中用于计算作为一估计值的生产过程周期的标准时间的估计值计算方法，该估计值设置于要被用于生产线模拟的生产设备模型中，并表示用于生产过程或生产过程的准备工作而占用生产设备的时段，该方法包括：

报告在生产设备中发生的事件的事件报告步骤；

用于根据报告事件推导和确定在生产设备中用于生产过程所需的时间的所需时间推导和确定装置；

累计作为数据的所需时间的累计步骤；以及

根据该累计数据推导该标准时间的估计值推导步骤，该估计值推导步骤包括：

按照数值的先后次序对该累计数据排序的排序步骤；

根据排序的结果推导第一中值的中值步骤；

检测与第一中值之间的差别的绝对值变小的数据，并且设置要被检测的数据的数目超过所有数据数目的一半的区域的区域设置步骤；以及

推导步骤，对该设置区域内的数据推导一新的第二中值，把第二中值与第一中值之间的差别与预先设置的接近于零的收敛判断参考值相比较，并根据该比较结果判断该第二中值是否可以被认为是该估计值。

最好，在估计值推导步骤中，当第二中值与第一中值之间的差别大于收敛判断参考值时，该区域设置步骤和估计步骤可以重复进行直到该差值变得小于收敛判断参考值。

上述方法还包括根据生产设备、产品处理条件和产品把由所需时间推导和确定步骤所确定的数据分类到估计值的计算单元中的数据分类步骤。该方法还包括缩小目标数据以在累计数据的时间中推导该估计值的提取步骤。另外本方法还包括把所推导估计值设置到生产线模拟器中的估计值设置步骤。

根据本发明的第三个方面，一种存储用于在生产线模拟器中计算作为一估计值的生产过程周期的标准时间的估计值计算方法的控制程序的存储介质，其中该估计值被设置于要被用于生产线模拟中的生产设备模拟中并表示生产过程或用于生产过程的准备工作占用生产设置的时间，该估计值计算方法包括：

报告在生产设备中发生的事件的事件报告步骤；

用于根据报告事件推导和确定在生产设备中用于生产过程所需的时间的所需时间推导和确定步骤；

累计作为数据的所需时间的累计步骤；以及

根据该累计数据推导该标准时间的估计值推导步骤，该估计值推导步骤包括：

按照数值的先后次序对该累计数据排序的排序步骤；

根据排序的结果推导第一中值的中值步骤；

检测与第一中值之间的差别的绝对值变小的数据并且设置要被检测的数据的数目超过所有数据数目的一半的一区域的区域设置步骤；以及

估计步骤，对该设置区域内的数据推导一新的第二中值，把第二中值与第一中值之间的差别与预先设置的接近于零的收敛判断参考值相比较，并根据该比较结果判断该第二中值是否可以被认为是该估计值。

在上文结合本发明的操作进行讨论，在生产设备中用于执行生产过程所需的时间被根据事件发生时序、事件接收时序或包含于从生产线的每个生产设备所报告的事件中的状态连续时间而推导和确定。这样确定的所需时间被累计作为数据。然后，作为估计数据的“标准时间”被从该估计数据中推出。作为一种推导估计数据的方法，该累计数据被按照数值的先后次序进行排序。然后，从该排序的结果推导第一中值。然后，检测与第一中值之间的差别的绝对值变小的数据。然后设置一个区域，使得要被检测的数据的数目超过所有数据数目的一半。推导在所设置区域中的数据的新的第二中值。把第二中值与第一中值之间的差别与被设置为接近于零的预设参考值相比较以判断该第二中值是否被认为作为该估计值的“标准时间”。因此，可以获得该估计值(即，更好地反映实际数据的分布情况的标准时间)，使得该生产线模拟的结果提供更高的可靠性。

附图说明

在下文的说明和本发明的最佳实施例的附图中可以更加充分地理解本发明，但是这不应当被认为是对本发明的限制，而是仅用于解释和有助于理解。

在附图中：

图1为示出在根据本发明的生产线中的估计值计算系统的最佳实施例的结构的方框图；

图2为示出在根据本发明的生产线中的估计值计算系统的最佳实施例的常规操作的流程图；

图3A-3C为详细示出在图2的步骤S700中的估计值计算方法的流程图；

图4为示出数据分类装置6的一最佳结构的方框图；

图5示出分类规则名确定装置61的设备标识与分类规则名之间的比较表的一个实例；

图6示出分类规则62的一个实例；以及

图7示出该数据累计装置7中的累计数据的一个实例。

具体实施方式

下面将针对本发明的最佳实施例参照附图对本发明作具体描述。在如下描述中，为了提供对本发明的彻底了解其中示出多个具体细节。但是显然对于本领域内的专业技术人员来说没有这具体细节也可以实现本发明。在其他实例中，众所周知的结构没有具体示出，以避免对本发明造成不必要的混淆。

在下文所示的实施例中，下面将针对确定时间(即“标准时间”)的一个实例进行讨论，其中某一特定产品在生产线中占用某一生产设备。参见图1，多个生产设备1a-1c通过通信网络4相互连接以形成一条生产线。提供对应于生产设备事件报告装置2a-2c以报告相应生产设备1a-1c的各个事件。事件累计装置3用于累计从事件报告装置2a-2c所报告的各个事件。

所需时间推导和确定装置5根据在事件累计装置3中累计的信息推导和确定处理时间，以输出产品的种类名、处理条件和生产设备标识(标识号)以及处理周期。数据分类装置6检索生产设备标识和分类规则名的对应表(参见图5的6D和6B)，把生产设备标识从所需时间推导和确定装置5中取出，作为一个用于检索以获得分类规则名的关键字。数据累计装置7根据对应于分类规则名的规则累计处理时间信息以及事件的发生时间。

提取装置8在数据累计装置7中累计的信息中提取对应于预定提取条件的信息(参见图5的8A)。估计值推导装置9利用在提取装置8中提取的信息根据图3A-3C的处理流程执行推导，并最终推导作为估计值的“标准时间”。估计值设置装置10把如此确定的估计值作为参数设置到生产线的模拟系统11中。

在上述结构中，下面将参照图2所示的处理流程讨论所示实施例的操作。在每个处理的操作开始时，来自每个生产设备1a-1c的信息，例如处理起始时间、处理结束时间、生产设备标识、工作人员名字、种类以及生产过程步骤标号等等，在所有产品的每个生产过程步骤中由每个事件报告装置2a-2c作为操作起始事件而报告(步骤S100)。类似地，操作结束事件在操作结束时报告。这些报告的事件在事件累计装置3中累计(步骤S200)。

在此，事件报告装置2a-2c可以包含于或者不包含于每个生产设备中。所示的生产设备1a中包含事件报告装置2a。事件报告装置2b和2c分别位于生产设备1b和1c的外部。事件报告装置2c以无线电方式与生产设备1c相连，但是，事件报告装置2c可以是一键盘设备，其中数据是通过操作员输入的。事件报告装置2b和2c通过网络(例如局域网(LAN))与事件累计装置3物理连接。但是，事件报告装置2b和2c与事件累计装置3之间的类似连接也可以通过无线电网络实现。

接着，从在事件累计装置3中累计的信息中，在特定产品的处理中由特定设备在特定条件下所需的处理周期由所需时间推导和确定装置5所确定(步骤S300)。例如，操作开始事件的接收时间与操作结束事件的接收时间之间的差别是在特定产品的处理中的所需时间。但是，该所需时间也可以用包含于事件消息中的时间或者包含于事件消息中的连续时间所推导。另一方面，生产设备的占用时间可以用其它事件来推导，例如，运送事件，包括把产品装到生产设备上或者从该生产设备上卸下。

由于用于推导该所需时间的方法是根据该生产设备来确定的，再此提供一个表示推导方法与生产设备之间的关系的表格。该表格是利用已经报告该事件的生产设备的标识号作为要由相应的推导方法所确定的检索关键字进行检索的。

在此，作为从所需时间推导和确定装置5中获得的信息，如图4中的参考标号51所示，至少包括特定产品的产品名、执行产品的生产过程的生产设备标识、处理条件和所需时间。

接着通过数据分类装置6，该估计值被分类为所推导的单位的类别(步骤S400)。参见图4，数据分类装置6包括用于确定所使用的分类方法的分类规则名确定装置61和用于预先存储确定分类规则名6B的特定分类方法的分类规则存储装置62(参见图5)。

在此，在分类规则确定装置61中，提供如图5中所示的生产设备标识6D与分类规则名6B的对应表。另外，设置对应于“缺省值”的分类规则名6B。该对应表利用生产设备标识6D作为关键字进行检索。分类规则对应于在特定先后顺序中作为检索关键字的特定生产设备标识6D。当该检索关键字是不对应于该对应表的生产设备标识6D的生产设备时，采用对应于“缺省值”的分类规则名。

另一方面，也可以利用通配符或变化字母，以结合生产设备组和生产设备作为表达生产设备标识6D的编码系统，以用该生产设备组制订“缺省”规则，如果设置存在于该设备中，则使用每个独立的生产设备的规则，以及如果该设置不存在于该设备中，则使用由该生产设备组所设置的规则。

在此，给出关于“缺省值”定义的含义。有一些性能不足的生产设备，即使用统一的定义也不会造成差别，或者即使具体设置该分类也几乎不会对模拟结果造成影响。因此，对于这种生产设备，采用与其它生产设备的分类规则不同的分类规则。因此，采用“缺省值”。

首先，通过分类规则名确定装置61，从包含于由所需时间推导和确定装置5中获得的信息51的生产设备标识6D中确定分类规则名6B(见图4)。在该分类规则存储装置62中，分类规则“情况0”至“情况n”被预先存储。参见具体示出分类规则名“情况1”的图6，在每个分类规则名6B中设置的分类规则62A中，在此有三种类别，即，生产设备类别6Ca、处理条件类别6Cb和产品类别6Cc。该分类方法通过合并这3种类别而确定。

作为生产设备类别6Ca，对每个生产设备组6Ca1或每个生产设备6Ca2被设置。作为生产条件类别6Cb，设置了所有生产条件6Cb1，每个生产条件组6Cb2、每个处理条件6Cb3中的一个。作为产品类别6Cc，设置了所有产品6Cc1、每个产品组6Cc2、每个产品6Cc3中的一个。

下面对各个类别(生产设备类别6Ca、处理条件类别6Cb和产品类别6Cc)、对作为估计值的“标准时间”的推导单元的类别给出讨论。首先，下文是把生产设备类别6Ca分类为每个生产设备组6Ca1和每个生产设备6Ca2的两种组的原因。可能存在多个能够执行相同处理的生产设备，这些设备来自不同的制造商，即使当这些设备来自相同制造商时，它们对于相同的操作记录的事件消息具有不同的报告时序。在此种情况下，如果不需要单独设置每个设置的估计值，考虑到所有设置都相同，每个生产设备组6Ca1被选择作为该设备类别。另一方面，当要作为特殊设备处理时，每个生产设备6Ca2被选择作为该生产设备类别6Ca。

接着，对该处理条件类别6Cb进行讨论，按照在生产设备类别6Ca中选择的单元(每个生产设备组6Ca1或每个生产设备6Ca2)，如果可以在任何处理条件(例如，在测量处理的情况、在相同数目的测量中，其中处理基本相同而测量部位不同)作为相同的处理时间考虑，所有处理条件6Cb1被选择。

另一方面，在生产设备类别6Ca中选择的单元(每个生产设备组6Ca1或每个生产设备6Ca2)中，如果该处理还可以被认为是等同的而在细节上不同，则每个处理条件组6Cb2被选择。作为这种情况的一个例子，示出处理条件的标识或细节一致的一部分，在此有预先制定被认为等同的处理的表格的方法。

另外，在生产设备类别6Ca中选择的单元(每个生产设备组6Ca1或每个生产设备6Ca2)中，如果该类别必须设置每个处理条件，则每个处理条件6Cb3被选择。

最后，考虑产品类别6Cc，它被认为与上述处理条件类别6Cb的情况相类似。为什么分类为上述的3个单元的原因是即使生产设备相同并且处理条件相同，当在“标准时间”中出现明显不同时，在数据集合中的单元要被分割。在此，为什么处理条件类别6Cb和产品类别6Cc被分别独立地提供的原因是即使在相同的处理条件下处理时间可能会由于产品名而不同。这种不同可能根据通过处理的自动检测完成所结束的操作的生产设备中的产品而造成处理区域的显著不同，或者即使在相预先分配该处理条件下，根据产品的不同而造成生产周期的差别。

特定产品的产品组可能由分别提供的设置表或利用通配符或可变字母而确定。另一方面，特别处理条件的处理条件组也可以按类似的方式确定。分类条件由这3个分类条件的“与”条件而确定。

从上文得知，当特定产品由特定时间顺序的生产设备和特定的处理条件所处理时，产生由所需时间推导和确定装置5所确定的数据，这样产生的数据被分类装置6作为推导该估计值的单元进行分类。该分类是在被认为等价的条件下所需时间的归类。例如，在存在多个生产设备但是不需要考虑的生产设备之间的差别的情况下，该处理时间可以被归类为一个组，或者即使产品或处理步骤不同，当处理条件被认为相同时，该处理周期可以被归类为一个组。所获得的数据在数据累计装置7中累计(步骤S500)。

接着，用于推导该估计值的数据由提取装置8所分配。在分类规则名确定装置61中，该数据提取条件被设置为对应于各生产设备标识作为在图5所示的生产设备标识6D与分类规则名6B之间的对应表中的提取条件8A。与“缺省值”相对的提取条件被设为在图5中所示的过去的天数。当过去天数或后起始日期和时间对每个生产设备设置时，数据由设置提取条件而提取。另一方面，提取条件不被设置，数据由对应于“缺省值”的提取条件而提取(步骤S600)。

有可能在过去根据从最近一个周期或者起始日和时间获得数据的数目，并且该数据的数据可以被分配以代替过去天数。另一方面，也可能在提取装置8中提供每个生产设备或每个分类单元的提取条件表。

下面将讨论在每个生产过程步骤中的生产过程的时间的推导的一个实例。在事件累计装置3累计的信息中，包括象处理起始时间、处理结束时间、处理条件、处理设备标识、工作者、类别、处理步骤数目或者等等在所有产品的每个处理步骤中的信息。在所需时间推导和确定装置5中，从处理起始时间到处理结束时间的时间段被认为是处理时间。该处理时间和包括类别名、处理条件、处理设备标识的信息被传送到数据分类装置6。

在数据分类装置6中，在图5中所示的对应表被通过处理设备标识作为检索关键字而检索以获得相应的分类规则名。在图5中所示的对应于该分类规则名的分类规则被从分类规则存储装置62中读出。然后，该处理时间信息被在数据累计装置7中与对应于分类规则的事件发生时间一同累计。

假设处理周期的分类规则如图6中所示，该处理时间被分类若干类别(用于推导该估计值的单位)，它为每个生产设备组、处理条件组和产品名组的组合。即，当生产设备组、处理条件组和产品名组中任何一个不同时，它被分为不同的类别。如果数据对应于图6中所示的分类规则，在图7中所示的表格中的数据在数据累计装置7中被累计。

然后，在提取装置8中，从在数据累计装置7中累计的在图7所示的表格中的数据组提取对应于图5中的提取条件的数据，以输出到估计值推导装置9。在估计值推导装置9中，作为估计值的“标准时间”被在图7中所示的每个类别中推导(步骤S700)。该推导方法是根据图3A-3C所示的流程而实现的。

下面参照图3A-3C中所示的流程图讨论从通过上述处理获得的数据中利用估计值推导装置9推导该估计值的一实例。在该类别(参见图7)中的数据n的数目是一个由计数装置100所推导的一个对象(步骤S1)。接着，由分类装置200的数值的先后次序进行数据排序处理(步骤S2)。在此，尽管该讨论是对从最小值到最大值的一个实例(升序)而给出的，但是也可以从最大值到最小值排序(降序)。

然后，通过中值装置300，利用排序结果，得出在所有数据数目中的中间数据值(步骤S3)。如果所有数据数目为基数，则在中央的数值被作为该中值(候选数值)A。另一方面，如果所有数据数目为偶数，则两种数据的数值的平均值被作为该中值(候选数值)A。

然后，由区域设置装置400设置包括该中值A的区域(步骤S4)。作为区域设置的一个实例，具有与中值A之差的绝对值变小的数据被检测，以确定所检测数据的数目变得比所有数据的数目的一半更小的一区域。下面将讨论该区域的设置方法。

首先，该区域包括与中值A相同的数值，并且包含于该区域中的数据的数目被作为该区域内的数据k的数目。如果在该区域内的数据k的数目超过所有数据数目的一半，则作为候选值的中值A变为该估计值。另一方面，如果数据k的数目不超过所有数据数目的一半，不包含于该区域中的比中值A更大的下一个大数值，和比中值A更小的下一个小数值被推导出(步骤S7)。另外，作为该中值A与下一个大数值之间的差别的下一个大数值差和作为中值A与下一个小数值之间的差别的下一个小数值差被推导出(步骤S7)。

不大于(小于)下一个大数值差和下一个小数值差之一的数值被包含于该区域中(步骤S8)。当该数据被放入该区域中时，要被放入的数据量被加到作为在新的区域中的数据k的数目的该区域中数据的数目上(步骤S5)。

然后，如果在新的区域中数据k的数目不超过所有数据数目的一半，则不包含于上述区域中的下一个大数值和下一个小数值被推出以重复上述处理，直到在该区域中的数据数目超过所有数据数目的一半。这样，数据被依次从较接近于中值A的数据放入该区域中。

接着，由中值装置500从在如此确定的区域中的数据推导出作为新的候选值的中值B(步骤S10)。在此以前，一个目标数据数目n被变为在新区域中的数据数目(步骤S9)。最后，在估计值判断步骤S11中，当初始中值A与新的判断中值B之间的差别变得小于预定参考值时，估计装置600作出该该中值B为估计值B的判断(具体细节将在下文中讨论)(步骤S13)。

当中值B不由估计装置600变为估计值时，在新的设置区域的数据被作为所有数据。在此时，该目标数据的中值A是与中值B相同的数值。然后，类似地，新的中值B由区域设置装置400、计数装置100和中值装置500所推导。类似地，利用估计装置600作出该新的中值是否可以作为该估计值的判断。

通过重复这些过程，可以确定估计值。设置重复次数的上限值i，如果该重复次数不超过在上限重复次数检测步骤S12所检测的上限值i，则重复次数增加1(步骤S14)。如果重复次数超过在上限重复检测步骤S12所检测的上限值i，则当前中值B被作为估计值(步骤S13)。所推导的估计值由估计值设置装置10反映在模拟系统11中。

在此，在步骤S11中将给出关于“参考值”的讨论。在图3A-3C的估计值推导处理中，步骤S4-S11的处理被重复，作为候选估计值的中值A和B之间的差值向着参考值收敛。在这种情况下，作为收敛值，最好尽可能地接近于“0”。因此，作为收敛值的参考值最好该设置在接近于“0”的数值。

但是，把“0”设置为参考值，则在收敛过程中需要较长的时间。另一方面，当一个较大值被设为该参考值时，不能获得理想的估计值。相应地，与在步骤S4-S11的过程中的重复次数相权衡适当地设置该估计值。

如上文所述，该估计值被用于判断是否当前候选估计值与新的候选估计值之间的差别向“0”收敛。结果，该参考值被称为收敛判断参考值。

所有上述步骤被通过在作为计算机的中央处理器中加载作为软件的程序而执行，当然该程序也可以预先存储在存储介质(未示出)中而执行，该存储介质可为ROM等等。

通过上述本发明，该模拟结果可以容易地与特性值相一致。其原因是根据本发明的估计值计算方法推导出反映实际数据的分布情况的估计值。

作为本发明的第二个效果，上述第一效果可以通过利用数据分类装置而加强。其原因是通过在被认为等同的条件下把所需时间归类，其中存在多个生产设备并且生产设备之间的差别不需要考虑，或者即使生产或处理步骤不同而处理条件被认为相同可以被归类为一组。因此，用于推导估计值的基本数据可以被增加以提高估计值的精度。

第三个效果是数据处理可以简化，因此包含于实际数据中的一定范围的异常数值可以被忽略。其原因是极值可以在估计值的推导过程中被除去。

第四个效果是可以在短时间内获得模拟结果。其原因是启动模拟所必须的合适参数可以通过简单算术运算的组合而推导。

第五个效果是该第四个效果可以通过数据分类装置而加强。其原因是通过在被认为等同的条件下把所需时间归类，其中存在多个生产设备并且生产设备之间的差别不需要考虑，或者即使生产或处理步骤不同而处理条件被认为相同的可以被归类为一组以删除估计值推导数据的数目，从而缩短到执行模拟时的时间。

第六个效果是即使在执行生产线的产品混合、生产设备或处理条件的调整等操作时，参数的调整操作可以省略。其原因是一旦在新的条件下收集滞后数据时，要被设置的参数可以从该滞后数据中获得。

第七个效果是可以通过如下方法加强第六个效果。通过由提取装置考虑条件的修改时序适当设置提取条件，并且通过在修改前删除数据，可以缩短用于累计允许推导该估计值的混合数据所需的时间。

从上述效果中，可以在高水平稳定保持线路的精确预测，并且可以预先根据模拟结果进行适当测量。例如，通过改变生产设备的维护时间，在该生产设备上在处理清单中工作的增加被预测，通过设置总产量提高目标，通过增加相同处理的设备能力，通过生产工作的帮助以及通过改变生产设备的输入计划，可以预期避免在处理清单中工作的增加。尽管本发明已经用图例示出，并且参照其实施例进行描述，但是本领域内专业人士应该知道还可以作出上述的和其它的改变、省略和添加，而不脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不应当被认为仅限于上文所示的特定实施例，而是包括可以被体现于包含在所附权利要求中的特点的范围和等同表述的所有可能实施例。

Claims (10)

1.一种在用于计算作为一个估计值的产品处理周期的标准时间的生产线模拟器中的估计值计算系统，其中估计值是被设置于用于生产线模拟的生产设备模型中，并表示用于生产过程或用于生产过程的准备工作的生产设备占用状态的时段，其特征在于，该估计值计算系统包括：

用于报告在所述生产设备中发生的事件的事件报告装置；

所需时间推导和确定装置，用于根据所报告的事件推导和确定在所述生产设备中用于生产过程所需的时间；

累计装置，用于累计作为数据的所需时间；以及

估计值推导装置，用于根据该累计数据推导所述标准时间，所述估计值推导装置包括：

用于按照数值的先后次序对所述累计数据排序的排序装置，

用于根据排序结果推导第一中值的中值装置；

区域设置装置，用于检测与所述第一中值的差别的绝对值变小的数据，并设置要被检测的数据超过所有数据的一半的一区域，以及

用于推导在该设置区域内的数据的新的第二中值的估计装置，其把所述第二中值与所述第一中值之间的差别与预先设置接近于零的收敛判断参考值相比较，并根据该比较结果判断所述第二中值是否可以被认为是所述估计值。

2.根据权利要求1所述的估计值计算系统，其特征在于，当所述第二中值与所述第一中值之间的差别大于所述收敛判断参考值时，所述估计值推导装置可以重复操作所述区域设备装置和估计装置，直到该差值变得小于所述收敛判断参考值。

3.根据权利要求1所述的估计值计算系统，其特征在于，其中还包括数据分类装置，其用于把由所述所需时间推导和确定装置所确定的数据根据生产设备、产品处理条件和产品分类到所述估计值的计算单元。

4.根据权利要求1所述的估计值计算系统，其特征在于，其中还包括提取装置，用于缩小在累计数据的时间中推导所述估计值的目标数据。

5.根据权利要求1所述的估计值计算系统，其特征在于，其中还包括用于把所述推导的估计值设置到所述生产线模拟器中的估计值设置装置。

6.一种在生产线模拟器中用于计算作为一估计值的生产过程周期的标准时间的估计值计算方法，该估计值设置于要被用于生产线模拟的生产设备模型中，并表示用于生产过程或生产过程的准备工作而占用生产设备的时段，其特征在于，该方法包括：

报告在所述生产设备中发生的事件的事件报告步骤；

用于根据报告事件推导和确定在所述生产设备中用于生产过程所需的时间的所需时间推导和确定步骤；

累计作为数据的所需时间的累计步骤；以及

根据该累计数据推导所述标准时间的估计值推导步骤，所述估计值推导步骤包括：

按照数值的先后次序对所述累计数据排序的排序步骤；

根据排序的结果推导第一中值的中值步骤；

检测与所述第一中值之间的差别的绝对值变小的数据，并且设置要被检测的数据的数目超过所有数据数目的一半的区域的区域设置步骤；以及

推导步骤，对该设置区域内的数据推导一新的第二中值，把第二中值与第一中值之间的差别与预先设置的接近于零的收敛判断参考值相比较，并根据该比较结果判断所述第二中值是否可以被认为是所述估计值。

7.根据权利要求6所述估计值计算方法，其特征在于，在所述估计值推导步骤中，当所述第二中值与所述第一中值之间的差别大于所述收敛判断参考值时，所述区域设置步骤和所述估计步骤可以重复进行直到该差值变得小于收敛判断参考值。

8.根据权利要求6所述估计值计算方法，其特征在于，其中还包括根据生产设备、产品处理条件和产品把由所述所需时间推导和确定步骤所确定的数据分类到所述估计值的计算单元中的数据分类步骤。

9.根据权利要求6所述估计值计算方法，其特征在于，其中还包括缩小目标数据以在累计数据的时间中推导所述估计值的提取步骤。

10.根据权利要求6所述估计值计算方法，其特征在于，其中还包括把所述推导的估计值设置到所述生产线模拟器中的估计值设置步骤。

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