2018 Fiscal Year Annual Research Report
Study on service system design and operation method based on future forecast information
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16H02909
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
谷崎 隆士 近畿大学, 工学部, 教授 (90549560)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹中 毅 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (70396802)
藤井 信忠 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (80332758)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 未来予測 / 需要予測 / レイアウト計画 / 機械学習 / 統計的手法 / マルチエージェントシミュレーション / 最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)未来予測 … 未来予測を実現するために収集した店舗別の需要決定要因に係るデータを用いて，機械学習(ランダムフォレスト回帰)をベースとした店舗別の来客数予測，顧客発注予測，料理材料発注アルゴリズムの開発と検証を実施した．来客数予測はおおむね良好であるが，顧客発注予測については、予測率が低い店舗があった．料理材料発注は，翌日注文分の材料数量発注の観点からの評価では，現状の発注方式より効果があった．
(2)空間的レイアウト設計 … 外食産業の厨房を対象にシフトスケジューリング，設備レイアウト計画手法を提案し，有効性を検証してきている．まず，昨年度までの知見を活かし，運用段階を考慮することで需要変動に頑健な人員シフト計画手法を提案し，計算機実験によりその有効性を確認した．また，提案手法の水平展開として，異業種であるコールセンタのレイアウト計画にシミュレーションと最適化を組み合わせた手法を適用し，需要変動に頑健なレイアウト計画手法の有効性を計算機実験により確認した．
(3)時間的アウト設計 … 顧客，サービス提供者(料理人およびホールスタッフ)を個別のエージェントとし，各エージェントがお互いに影響しながら価値共創を行うマルチエージェントモデルを開発した．実データを用いて計算機実験を行い，来客数を予測し事前に料理を調理することが料理待ち時間の削減に効果があることを確認した．
ICServ2018(国際会議)で特別セッションを行い，本研究内容に関する情報発信を行うと共に，本研究に関する情報収集を行った．
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(17 results)
