Development of Autonomous Distributed Production Scheduling System for Smart Factory

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K03872
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
• Research Institution: Osaka Metropolitan University (2022); Osaka Prefecture University (2020-2021); Osaka University (2018-2019)
• Principal Investigator: Morinaga Eiji 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (80432508)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 生産スケジューリング / 自律分散型システム / フレキシブルジョブショップ / シミュレーション最適化 / リアクティブスケジューリング / フレキシブル生産 / Internet of Things / サイバーフィジカルシステム

Outline of Final Research Achievements

For highly-distributed manufacturing systems (HDMSs) in which each machine is computerized and can communicate with other machines, a methodology of decentralized production scheduling based on simulation approach with emphasis on message exchanges among machines and localized decision-makings on each machine was given by developing the following methods: (1) a method for optimizing a blend of priority rules, (2) a method for generating better schedules with a given priority rules, (3) a method for supporting decision-making in rescheduling. By these accomplishments, a methodology of a decentralized meta-system for proper operation of HDMSs was provided.

Free Research Field

生産システム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

分散型生産スケジューリングの既存手法は、スケジュールの生成操作における意思決定や情報統括を担うモジュールを必要としている点で、いわば分権的手法に留まっている。これに対して、本研究で構築した方法論は、そのようなモジュールを要さずに、適正なスケジュールを構築することができるという点で、真に分散的手法を与えており、学術的意義がある。
また、産業界において、IoT/AIを活用したスマート工場の構築に高い関心が寄せられている中で、現実的な方策である優先規則に基づくスケジューリング手法に基づいた、スマート工場の適正運用の方法論を提供する点で、社会的意義がある。