| Project/Area Number |
23K04261
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 24020:Marine engineering-related
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| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
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Principal Investigator |
谷口 智之 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (20782460)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松尾 宏平 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (00399528)
森下 瑞生 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (00897770)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 組立手順(ASP) / 組立経路(APP) / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
造船業のような一品生産を主流とする産業では下流側の生産設計にまでDXの検討が十分に行われておらず，中でも最も重要な組立手順の生成は属人的な作業となっている．本研究では，機械学習による組立可能性の近似評価モデルに基づく組立手順の自動生成手法を提案する．製品を干渉無く組み立てる組立パスの導出と，それに基づく組立順の探索を行うが，従来はこれらの計算効率観点から実用的な大規模製品に適用するには不十分であった．本研究では組立パスを推定する機械学習モデルとそれに基づく効率的な木探索手法を構築し，その有効性を検証する．本成果によってリードタイム短縮と設計品質の向上が見込め，業務やプロセスの変革の一助となる．
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