IoT援用した経営システムにおけるリアルタイムシミュレーションに関する研究
| Project/Area Number |
20K13595
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07080:Business administration-related
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| Research Institution | Kyoto Tachibana University (2021-2022)
Chuo University (2020) |
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Principal Investigator |
楊 文賀 京都橘大学, 経営学部, 専任講師 (50781796)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 経営システム / システムシミュレーション / シミュレーション / IoT |
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| Outline of Research at the Start |
経営システムにIoTを導入することにより、組み込み機器やセンサーなど、多様なデバイスからネットワークを通じて、生産・サービスプロセスに関するデータがクラウドに集約される。本研究は、IoT技術を応用して収集したデータをリアルタイムに利用し、実在システムの変化にダイナミックに対応できるシミュレーションモデリングのアプローチを提案することを目指す。また、実在システムをサイバー空間に再現・分析することにより、得られた知見を実システムにフィードバックして本研究の有効性を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和４年度は、主に以下の事項について研究を行った。
RFIDデータのクレンジングについて
研究対象の医療機関においては、医療スタッフ・患者・医療器械などの所在位置を常時特定するためのRFIDシステムを介してデータの収集を行っている。今までも収集した測位データを前処理していたが、今年度はデータの特徴とパータンをさらに分析し、もっと精度の良い入力データを得られるために、クレンジング手法を検討し開発した。
RFIDの特性により、取得したデータはさまざまな原因で発生するノイズ（エラーや不要なデータ）が含まれる可能性がある。今回取扱うデータで発見したノイズは主に3種類に分けられる。それぞれ、①「行ったり来たり型」誤受信ノイズ、②「同一位置重複記録型」ノイズ、③「階飛び型」誤受信ノイズと定義する。シミュレーションの時間イベントを表すデータの場合は、イベント発生の最初と最後の時刻のデータのみが使用するため、途中の時刻のデータを削除し、誤受信したデータを修正する必要がある。そこで、３種類のノイズを除去するためのデータクレンジングのアプローチを提案し、Excel VBA言語でバッチ処理を行うためのプログラムを開発した。さらに、4つの代表的なRFIDタグの追跡データに対して、クレンジングを実施し、提案の手法による効果を検証した。RFIDタグによってクレンジングの効果が異なるが、評価指標の実験結果からは、提案したクレンジングアプローチとアルゴリズムは、ノイズデータ除去に対する効果を有することを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
諸事情で休養した期間もあり、課題の進捗は予定よりやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
①シミュレーションモデルの機能の拡張と改良を行う。
②研究結果をまとめて報告する
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Report
(3 results)
Research Products
(5 results)
