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2020年度においては，経営資源や需要の状況をダイナミックに反映する種々のビジネスデータをいかにシミュレーションに効率よく組み込めるかについて，本研究プロジェクトの共同研究者の協力を得て取り組んでいる。
これまで数学的手法を用いたスケジューリングにおいては，大規模なビジネスデータを有効に活用するには限界があるため，ダイナミックなシステムに実行可能なスケジューリング生成は難しいとされている。生産・物流日程計画の探索空間上で考慮されるデータ・要因が膨大かつ複雑になると，探索空間の形が複雑になり，実用可能な日程計画を得るために，大量の計算を必要とする。
シミュレーションは，ダイナミックかつ複雑なシステムの設計や改善のために最も活用されている経営科学手法の１つであるため，本研究課題では，実用性のあるスケジュールを立案するために，製造・ロジスティクス現場で蓄積した実際のビジネスデータをシミュレーション技法を用いて活用する。
2020年度の主な取り組みは，蓄積された種々のビジネスデータを即座に活用できる生産・物流日程計画法の構築に焦点をあてている。具体的に，シミュレーションモデリングの段階で，伝統的なシミュレーション手法を拡張し，システムに存在する変動性を着目し，製造・ロジスティクスなどの現実のシステムで経営資源や需要の変動状況をよりリアルな水準で反映するダイナミックなシミュレーションモデリング手法を検討している。さらに，シミュレーションモデリングに必要なデータを揃えるための手順についても提案し，その有効性を検証している。
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