2016 Fiscal Year Research-status Report
分解・再生スケジュールを考慮したプル型リバースサプライチェーンの構築と実験的検証
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15K01196
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
谷水 義隆 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60275279)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | グリーンサプライチェーン / 遺伝的アルゴリズム / 動的最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
環境問題を継続して推進するためには，環境保全の活動に経済的優位性を高める仕組みが必要である．本研究は，経済性を考慮した「リバースサプライチェーン（Reverse supply chain: RSC）」の動的な運用方法について提案を行う．ここでは，再製造企業が再生部品の需要の変動を考慮して，消費者の製品の廃棄を抑制または促進する方法「Pull型RSCモデル」を提案し，その経済性評価と実験的検証を行う．また，進化型計算手法を用いた分解・再生スケジュールの動的最適化手法を提案し，実環境における有効性を検証する．さらに，使用済み製品（二次電池）のエージェント化による実証実験を行い，新たな環境ビジネスモデルの創出に貢献したいと考えている．
平成28年度は，進化型計算手法を用いた分解・再生スケジュールの動的最適化アルゴリズムを開発した．分解工程では，一つの製品から複数の部品が生成される．これを表現するために，本研究では，階層型遺伝子モデルを適用した．次に，SPTなどのヒューリスティックと結果を比較し，有効性を示した．
使用条件の違いにより，回収した製品の状態は均一ではない．そのため，分解・再生に要する時間は製品ごとに異なり，予測は困難である．本研究は，進化型計算手法の遺伝的操作の際に，分解・再生工程の進捗にあわせて，個体を効率良く継承する方法を提案した．これにより，進化型計算の解の探索能力を落とすことなく，スケジュールを動的に改善できることを示した．
シミュレーションシステムに，ネットワークを介して，多関節ロボットを接続した．次に，分解・再生工程の作業時間に遅延を起こす外乱をロボットに与え，スケジュールが適切に改善されることを検証した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定した検討項目を満たしているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
最適化の性能の向上に取り組む予定である．さらに，大規模問題に対しても適用なモデルへの拡張を検討する．
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| Causes of Carryover |
購入を予定していた多関節ロボットの販売が遅れているため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
代替用のロボットもしくは工作機械の制御盤の購入を検討する．
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