| 研究概要 |
研究は大きく次の6つから構成されている。
(1)自動化生産装置を導入するとき、デバッキング作業を経済的に実施するための新しい方法を提案した。ここではデバッキング作業に関して信頼性工学の理論式を提案し、実験データからモデル式の検証をした。そして、目標デバッキング作業を設定する方法を提案した。(2)自動化生産システムの運転においてトラブルの発生の原因は部品供給システムに問題がある。ここでは部品供給装置の故障をDSPによる音声信号を用いて、時系列解析のオンラインARMAモデルのパラメータを用いてARMA管理図を提案した。また、故障原因推定にはウエーブレット係数とARMAモデルの係数にファジィ・ニューラルネットワークを用いて原因を推定する方法を提案した。(3)自動生産システムにおける不良品検出に対して、ファジィARTによる画像処理の方法を検討した。特に、GA(遺伝的アルゴリズム)とピラミッド処理方式をファジィARTに結合してこれまでアルゴリズムの問題点である3つのパラメータの計算を1つにして高速画像処理が可能になった。(4)灰色理論GM(1,1)モデルの2回累計により配送センターの出荷予測をおこなう方法を提案した。特に変局点を求めて複数のGM(1,1)モデルを適用する方法を示した。(5)灰色理論をサプライチェーンに適用し、部品調達、生産から消費者までの情報、商品、部品と人間の遅れと流れを検証した。モデル解析に待ち行列理論を適用した。(6)生産工場の現場で作業者の腰痛を初めとする人体への障害が大きな問題になっている。3次元動作解析装置を用いて、人体の動作を解析し作業姿勢をコンピュータグラフィックスで表示するシステムを開発した。そして、荷役作業の作業姿勢に対してOWASコードを自動生成し、作業現場での作業者の危険度があらかじめ予測できるようになった。
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