2009 Fiscal Year Annual Research Report
一般化かんばん方式とニューロDPによるSCMの最適化に関する研究
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20510148
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大野 勝久 Aichi Institute of Technology, 経営学部, 教授 (50026118)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田村 隆善 名古屋工業大学, 工学研究科, 教授 (70093101)
中出 康一 名古屋工業大学, 工学研究科, 教授 (50207825)
岩瀬 雅治 文京学院大学, 経営学部, 准教授 (70213288)
鈴木 達夫 愛知工業大学, 経営学部, 教授 (00064949)
近藤 高司 愛知工業大学, 経営学部, 教授 (60121357)
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| Keywords | SCMの最適化 / ニューロDPアルゴリズム / 一般化かんばん方式 / 確率最適制御 / マルコフ決定過程 / 先行需要情報 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は,現実の多品目多段階SCMの準最適発注・生産・配送政策を計算できるアルゴリズムSBMPIMを開発することである。今年度は,これまでに研究代表者等が開発を進めてきたニューロDPアルゴリズムSBMPIMに改良を加えた結果,従来のアルゴリズムでは解けなかった大規模なSCMの準最適発注・生産・配送政策が解けることを国際会議で発表し,提案されている各種プル方式の比較を公表している。現在,この改良されたニューロDPアルゴリズムSBMPIMの基準政策として,前年度に開発した最適化アルゴリズムにより計算される一般化かんばん方式の発注・生産・配送政策を採用し,先進的なシミュレーション技術をフルに活用することで,多品目多段階SCMの準最適発注・生産・配送政策を計算できるニューロDPアルゴリズムSBMPIMを開発中である。しかし,プログラムに手間取り,現時点では公表には至っていない。今後,一般化かんばん方式,かんばん方式,基点在庫方式,CONWIP,ハイブリッド方式等の提案されている各プル方式が,開発されたニューロDPアルゴリズムSBMPIMにより計算される準最適発注・生産・配送政策の最小費用と比較して,準最適にどれだけ近いかをより実際的な規模で明らかにする予定である。
本研究のSCMの最適化の一環として,先行需要情報を活用した生産・在庫システムの理論研究を公表しており,混流生産ラインと試作ラインの最適化アルゴリズムを公表している。さらに,待ち行列理論を用いた一般化かんばん方式の厳密な性能評価アルゴリズムを開発し,ニューロDPアルゴリズムSBMPIMに採用するシミュレーションの精度を検証する予定である。
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