| 研究課題/領域番号 |
19K04918
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 独立行政法人高齢・障害・求職者雇用支援機構職業能力開発総合大学校(能力開発院、基盤整備センター) |
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研究代表者 |
平野 健次 独立行政法人高齢・障害・求職者雇用支援機構職業能力開発総合大学校(能力開発院、基盤整備センター), 能力開発院, 教授 (30648928)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 多仕様 / 生産部品表 / マス・カスタマイゼーション / 可視化 / 多仕様製品 / 統合工程部品表 / ものづくりマスターデータ / 深層学習 / 非計画的アプローチ / 多仕様化対応 / マスカスタマイゼーション / 生産情報システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
第四次産業革命への取り組みとして，現在，話題になっているマス・カスタマイゼーションを考慮するとき，多様な顧客の要望に応えられる製造ビジネスを実現する必要がある．本研究では，製品仕様を増やしても構成データ数が急増しないマスターデータの構築環境を基盤に，顧客の多様な要望を製品の多仕様化によって適切に対応する方法を提案する．具体的には，顧客が選択する仕様を用途使用条件とし，用途使用条件の構築方法を確立すると共に，多仕様化によって複雑になる生産業務をAIやBRMSによって簡素化する方法の提案を行う．最後に，本研究の成果を教育訓練教材としてまとめ，大学の授業や産業界に広く適用する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，多様な顧客の要望に対応する製造ビジネスのシステム化として，品目群の構造を決定する際に有効となる用途・使用条件を用いた製品仕様の設計指針と，製品仕様のパターンを考慮したマスターデータの可視化方法を確立し，受注・生産段階で多仕様製品を有効に扱う管理方法を提案した．また，AIとBRMSを組み合わせた利用方法を提案し，多仕様製品を扱う場合の業務簡素化の効果を示した．さらに，製造ビジネスの経験情報を蓄積する方法のシステム化を行い，産業界での適用や教育訓練教材として有効に活用できるようにした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マス・カスタマイゼーションを考慮して，多仕様製品の取扱いが増加すると，マスターデータの構築がより一層重要となる．この課題を念頭におき，統合工程部品表を用いてマスターデータを可視化する方法を進化させ，仕様の設計や，生産管理業務の簡素化の道筋を示したこと，さらには提案した方法を用いて，顧客の要求に柔軟に対応できる顧客対応型製造ビジネスの実現に貢献できる可能性を示したことである．
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