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2019 年度 実績報告書

人間とロボットの共創作業を考慮したベイズ学習機能付動的ラインセル混成生産システム

研究課題

研究課題/領域番号 17K01279
研究機関近畿大学

研究代表者

片岡 隆之  近畿大学, 工学部, 教授 (40411649)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワードラインセル混成生産 / 人間とロボット / ベイズ学習
研究実績の概要

平成31年度(令和元年度)に実施した研究の成果及び研究期間全体を通じて実施した研究成果については,交付申請書に記載した「研究実施計画」のとおり,以下の2点について研究を進めることができた.
1.ラインセル混成計画のための新たな検知・調整方式の確立とモデル化
平成30年度に検討された人間とロボットの共創作業に内在する共創パラメーターの設定/分類とその抽出法の調査結果に基づき,ロボットが導入されることによる作業効率上昇値を新たなバラメーターとして設定し,生産効率を最大化するための制約式に導入した.併せて,ロボットの総導入台数も新たなパラメーターとして設定することにより,ベイズ学習も可能なラインセル混成計画のための新たな検知・調整方式を含む数理モデルを構築することができた.
2.ロボットを含む動的なラインセル混成管理方式の確立
平成30年度に構築された数理モデルをさらに発展させたロボットを含む動的なラインセル混成管理方式を確立した.具体的には,セル生産方式におけるU字型セルをI字型セルに変換することで,自律型小型ロボットの導入を可能にするとともに,ライン生産方式との親和性を高めることにより,需要量に応じたロボットを含むラインセル混成管理を容易にした.実験では1.の数理モデルを適用し,標準処理時間・需要データ・利用可能時間等はSuerらの実データを援用した.多期間(52週)に渡る実験の結果,各工程内への導入台数制限を実施した場合,総導入台数を増加させても,ある一定の台数を超えるとオペレーター総数の減少にほぼ影響を与えなくなった.一方,各工程内への導入台数制限を撤廃した場合,オペレーター総数の減少に大きな影響を与えるとともに,作業効率上昇値によって大きな差がみられた.

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2020 2019 その他

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (2件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] A multi-period mixed integer programming model on reconfigurable manufacturing cells2020

    • 著者名/発表者名
      Takayuki Kataoka
    • 雑誌名

      Proceedings of 17th Global Conference on Sustainable Manufacturing

      巻: 43C ページ: 231-238

    • DOI

      In Printing (Procedia Manufacturing)

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] A comprehensive analysis of a mixed integer programming model to minimize the number of operators in labour-intensive manufacturing cells2019

    • 著者名/発表者名
      Takayuki Kataoka
    • 雑誌名

      Proc. of 10th Annual European Decision Sciences Conference(EDSI2019)

      巻: - ページ: 1-13

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Strategic Human Resource Management Simulation Considering Work Elements, Skills, Learning and Forgetting2019

    • 著者名/発表者名
      Kataoka Takayuki, Morikawa Katsumi, Takahashi Katsuhiko
    • 雑誌名

      Procedia Manufacturing

      巻: 39 ページ: 1633~1640

    • DOI

      https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.01.278

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] RNNを用いたデータ前処理による販売予測精度向上に関する研究2020

    • 著者名/発表者名
      四茂野友就,片岡隆之
    • 学会等名
      日本経営工学会中国四国支部第46回学生論文発表会
  • [学会発表] RNNを用いた自動車販売予測モデルの提案と事例研究2019

    • 著者名/発表者名
      鶴岡賢紀,片岡隆之
    • 学会等名
      日本経営システム学会第63回全国研究発表大会
  • [備考] 近大コメンテーターガイド

    • URL

      https://www.kindai.ac.jp/meikan/

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公開日: 2021-01-27  

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