| 研究課題/領域番号 |
19K13766
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 茨城大学 |
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研究代表者 |
原口 春海 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 講師 (70796325)
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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 |
1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 生産管理 / 作業者訓練 / 人的要因 / 機械学習 / 検品作業 / 品質管理 / 生産システム / ニューラルネットワーク / 品質検査 / 製造業 / 検品ツール |
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| 研究開始時の研究の概要 |
製造業の多くは製品の品質を管理保証するために品質管理部門が設置されている．品質管理部門においても検品作業等の自動化が進んでいる一方で，中小企業の多くは未だに人手による品質チェックを行っている．無論，技術的には機械による自動チェックが可能である現場も少なくないが，自動化に二の足を踏む理由として「一気に自動化を実現するのが困難である」ことと「自動化による作業員への効果が明確でない」点が挙げられる．そこで本研究では，歯科治療用器具製造業を対象に品質管理部門への品質検査ツールの段階的開発と導入の支援及び導入による作業者への効果を定量的に評価する．
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| 研究成果の概要 |
本研究は製造業における人的要因を考慮した検品ツールの導入とその効果の検証をテーマとする3年間課題である．単純に定量的な閾値を設けられない検品対象に対して，機械学習を用いて検品作業者ごとの判断の違いを反映させた判別モデルによる自動検品ツールの提案を行った．研究を進める中で，判別モデルの精度向上にはサンプル自体の精度向上，ひいては検品作業者の判別精度の平準化が必要不可欠であることが明らかとなり，サンプルのラベル付けツールおよび作業者訓練ツールの提案を行った．作業者訓練ツールについては学生被験者による継続的な訓練実験を行い，検品作業者の技能変化の解析を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，歯科医療器具部品の検品を支援するツールの開発と導入効果の測定を行った．対象となる部品はひとつとして同じ形状のものが無いため単純な閾値設定による自動検品は不可能なうえ，検品作業者によっても判断が異なる場合がある．そこで，作業者による判断の違いを反映した部品の分類を行い，機械学習を用いた検品支援ツールを開発した．また，サンプルのラベル付けツールおよび作業者訓練ツールの提案を行い，作業者の判断基準を平準化することによって，機械学習で使用するサンプルの精度が向上し，最終的に検品支援ツールの精度も向上させることが分かった．
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