| 研究概要 |
本研究課題では,フレキシブル加工-組立セル形ショップを対象に,リードタイムの短縮と短納期化を目指すSCM戦略に即したスケジューリング法(短時間で精度のよい解が得られるメイクスパン最小化の効率的近似解法)の開発に取り組んできた.
提案解法は機械構成の異なる種々の加工-組立セル形ショップに幅広く適用可能な汎用性の高いものであることが望ましいため,本年度は主に分枝限定法ベースの系統的探索法に基づくスケジューリング・アルゴリズムの開発と改良を重点的に行った.具体的には,簡便な近似解法で求めた初期解の近傍を分枝限定法の分枝手続きを利用して系統的に列挙探索する"List-based Squeezing Branch and Bound法(LSQ法)"を提案し,これをまずM台の多機能並列機械からなる加工工程と1台の組立ロボットをもつ組立工程で構成されるフレキシブル加工-組立セルのメイクスパン最小化スケジューリング問題に適用し,数値実験により,1時間計算打切りの分岐限界法による解に対する平均相対誤差が1%以下の近似解が提案法により効率よく得られることを明らかにした.次に,一般的な順列フローショップにおけるメイクスパン最小化スケジューリング問題にこの解法を適用し,ベンチマーク問題を解いて性能評価を行った.提案法によればこの問題に対しても近似度が最大でも3%以下の解が短い計算時間で得られ,手法の有効性と汎用性を確認できた.さらに,加工工程がM工程並列フローショップ,組立工程が1台の組立機械で構成されるより一般的な加工-組立セル形ショップのメイクスパン最小化スケジューリング問題に対してもLSQ法の適用を試み,非順列スケジュール探索のための分岐ルールを新たに組み込むことでこの問題に対するLSQ法の有効性を大きく改善できることを明らかにした.
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