| 研究課題/領域番号 |
20K14962
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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24020:船舶海洋工学関連
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| 研究機関 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
満行 泰河 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40741335)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | デジタルツイン / 離散プロセスシミュレーション / 生産管理 / 船舶建造プロセス / 離散イベントシミュレーション / 計画・設計・生産システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
造船工程は種々の不確実性を多く含むため、事前の生産計画と実際の建造実績が乖離してしまうことが多く、また造船現場の細かなレベルでの進捗状況が不透明なまま工程管理をしているのが現状である。本研究では、建造実績データを活用したデジタルツイン造船工程シミュレーション手法の構築を目指す。造船建造工程における不確実性のモデル化と、過去の実績データからシミュレーションモデルを逆推定する手法を開発することで、精度が高く、かつ不確実性を考慮した合理的な生産計画を策定する。また、現在の実績データを用いたシミュレーションベースでの工程分析と意思決定によって、状況の変化に応じた合理的な工程管理を実現する。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、建造実績データを活用したデジタルツイン造船工程シミュレーション手法の構築である。IoTや作業者間の定期報告での取得を想定した過去と現在の実績データからシミュレーションモデルを逆推定し、それらを造船工程管理業務で利活用するための全体の枠組みを構築する。仮想的な造船工程モデルと実際の造船所のデータを用いて構築した枠組みを検証することで、モニタリングデータや実績データを活用して効率的な造船工程管理を実施するための戦略を検討できることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今後、造船分野でもIoTを活用した工場モニタリング、見える化が進むことが期待されるが、見える化以上の高度な意思決定につなげるためには、見える化に必要なデータと今まで研究されてきたシミュレーションモデルを併用したデジタルツインの枠組みが必要であるが、国内外含めて、造船工程のように標準化されているとは言えない人間系の作業が大きな割合を占める一品受注生産型の工程でデジタルツインの枠組みが導入・実用化された事例は存在しない。本研究はモニタリングデータを用いた今後の造船工程シミュレーション研究の新たな方向性を示すとともに、そのための研究基盤を構築するものである。
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