2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Autonomous Distributed Production Scheduling System for Smart Factory
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18K03872
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
森永 英二 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (80432508)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | リアクティブ生産スケジューリング / 優先規則 / 生産シミュレーション / 最適化 / 自律分散型生産管理システム / Internet of Things (IoT) / サイバーフィジカルシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生産現場では、所与の優先規則に従って、設備へのジョブ割付や設備上でのジョブ選択を行う、現実的な生産スケジューリング法が用いられている。計算機技術と情報通信技術の発達によって、設備単位で高度に分散化された生産システムが実現されつつあることを踏まえ、この生産スケジューリングを、設備間の知的な情報交換のみによって自律分散型の枠組みで実行する手法が開発されている。本研究では、種々の優先規則を適切に組み合わせて適正なスケジュールを得るための、組合せの「塩梅」の調整を、知的情報交換により巧みに行ってスケジュールの適正化を図る手法を構築するとともに、計画者との連携も踏まえて適正化を図る手法の開発を目的とし、以下の成果を得た。
優先規則の組合せの「塩梅」の自律分散型最適化システムを構築した。各規則の重みの組合せを解と位置付け、各設備が持つ現行解の情報を通信によって受け取り、それに基づいたスケジューリングを上記の自律分散型の手法で行って評価指標値を求めた上で、その情報を各設備に渡し、近似最適化法によって各設備が自律的に解を更新して最適化することを可能にした。
上記最適化システムの高性能化と拡張を行った。別途開発した超分散生産シミュレーションシステムと統合することで、スケジュールの高精度な評価に基づく最適化を可能にするとともに、最適化における探索範囲を遅れなしスケジュールからアクティブスケジュールに拡げることで、より良好なスケジュールが得られるようにした。また、ジョブショップではなくフレキシブルジョブショップにも適用できるように拡張した。
条件変動生起時の計画者による再スケジューリング実行判断の支援法を与えた。工程の処理時間が長くなることが判明した時に、上記システムを用いた再スケジューリングによって良好なスケジュールが得られる場合にだけ、それを実行するようにするための判断基準を与え、有用性を示した。
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