IoTデバイスと連携するリアクティブスケジューリング

Research Project

Project/Area Number	22K04582
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research Institution	Iwate Prefectural University
Principal Investigator	岡本東岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (10305310)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	スケジューリング / 多目的最適化 / IoT / リアクティブ・スケジューリング / センサデバイス / IoTデバイス / アルゴリズム
Outline of Research at the Start	主に，以下のような仕組みを構築するために必要なアルゴリズムを開発する。他システムから得た情報を元に初期スケジューラが初期スケジュールを生成する。これは従来のメタ解法などによるスケジューリングの研究成果が利用できる。生産現場の人（作業者）や物（作業機械・品目）の情報をセンサから収集し，集計・予測モジュールが現在の状況を集計し，今後発生し得る状況を予測する。この予測には，ニューラルネットワークによる機械学習の利用を検討している。予測情報を元に，動的スケジューラがスケジュール候補を生成する。そして，セレクタが初期スケジュールを含むスケジュール候補の中から，現在の状況に適したものを選択する。
Outline of Annual Research Achievements	センサデバイスなどから得られた生産工程に関わる人や物に関する情報をもとにした，リアクティブ・スケジューリングの実現を目的とし，不確定環境下におけるスケジューリングにおいて，どのような条件によって再スケジューリングを行うべきかを明らかにする。これら結果を元に，リアクティブ・スケジューラを構築する。 2022年度に作成した初期スケジューラと，動的スケジューラのためのスケジューリングモデルを元に検討を進めた。 2023年度の検討内容は，予測を元に作成されたスケジュール候補の中から適切なものを選択し，現場に作業（変更）指示を行うセレクタのアルゴリズムである。状況の変化からすぐに変更指示を行う場合，変更が繰り返され現場への負担となることが予想される。また，これを防ぐために猶予を設けると，変更前の指示に従って作業に入ってしまう可能性がある。そこで，このようなトレードオフに対応するアルゴリズムが必要である。当初は，変更後のスケジュールの評価と，作業順序の変更の少なさの2目的問題のパレート最適解を候補として提示する形で進めてきたが，作業順序の変更箇所が直近の作業に集中する場合，つまり全体の変更は少ないが現場の負担が大きいスケジュール候補が生成される場合が多くみられた。そこで，直近の変更箇所の数だけではなく時系列を考慮し，変更の負担の大きいものには大きな重みを与える等の評価方法（目的関数）を用いることとした。また，初期スケジューラのモデルについても変更を行った。後に順序変更の必要な作業がクリティカルパス上（またはそれに近い余裕時間の少ないもの）にあるか否かによって，変更の方針は大きく変わり得る。候補を多数算出してから評価するのではなく，最初からこれらを考慮することによって計算量を削減することができると考えられる。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 当初の計画であったセレクタのアルゴリズム検討については十分に実施できた。ただし，関連する課題が多く見つかり，未解決のままでも今後のプロトタイプ実装やテストは可能であると考えられるが，今後の検討課題となる。また，昨年度からの課題であった抽象スケジューリングのモデルに関しては，十分なものが作成できなかった。
Strategy for Future Research Activity	作成したスケジューリングモデルに基づき，予測される事象対応した目的関数を用いる多目的スケジューリング手法の開発を行い，目的関数はある程度集約できたものの，現場の負担等をどのように定量化するかが課題である。これらの課題を解決しながら，プロトタイプシステムを実装しテストおよびフィードバックに基づく改良を進める。