| 研究課題/領域番号 |
17KK0078
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| 研究機関 | 桃山学院大学 |
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研究代表者 |
岳 理恵 桃山学院大学, 経営学部, 准教授 (80584911)
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| 研究期間 (年度) |
2018 – 2020
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| キーワード | 生産日程計画 / AI / シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
2019年3月からのデータ整理と分析の段階では，共同研究者L. Luangkesorn博士の協力を得ている。また，シミュレーションモデルを構築する段階において，共同研究者David T. Sturrock講師が指導するシミュレーション言語ベンダーと共同で，シミュレーションモデルを構築している。
情報通信技術の進展に伴い，製造・サービス分野の情報化・知能化が進められている。特に，製造・ロジスティクス現場では，原材料，商品，受注，出荷，設備稼働，作業員などのデータを高精度に収集し蓄積できる。これらの大規模なデータには，需要パターン学習，機械予防保全および作業員行動予測など多種多様な知能情報が含まれているため，実用性のある生産・物流日程計画をたてるのに極めて有効である。本研究課題は，製造・ロジスティクス現場で蓄積してきた大規模データを用いて，リスクと不確実性を前もって緩和するのに必要な知能情報を抽出するために， AIを活用する。また，AIによって得られた知能情報をパラメータとしてシミュレーションモデルに組み込むことにより，リアルタイムな意思決定を支援するスケジューリング法の構築を提案する。さらに，提案するアプローチを製造・ロジスティクス現場へ適用することにより，その有効性を検証する。
本研究課題は，現場運営上の日程管理課題に対して，先端的経営情報技術であるAIとシミュレーション技法の利点を用いて，ビジネスデータを有効に活用することによる新しい生産・物流日程管理の進め方を提案するものである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究課題は，新型コロナウイルス感染症による影響で，海外共同研究者の所属する大学機関のキャンパスの閉鎖が続き，モデルの構築と分析の段階で，当初の予定より若干の遅れが生じている状況にあるが，共同研究者らの協力を得て，概ね円滑に進められている。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題の共同研究者であるNatasa S. Vidic准教授は，本申請課題において，シミュレーションモデル分析の役割を担う予定であるが，所属する大学のキャンパス閉鎖が長期化する中，対面での協力を得られないため，David T. Sturrock講師に代えて協力を得ている。
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