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製造・ロジスティクス現場においては，種々のビジネスデータを蓄積しやすくなってきた一方，リアルタイムな意思決定を支援できる生産・物流日程計画の立案が困難な課題である。 本研究課題では，DX（デジタル・トランスフォーメーション）の有効的なツールとして，シミュレーション技法とAIの併用アプローチを生産・ロジスティクスシステムのスケジューリングへの応用を提唱してきた。
本年度では，特に，リアルタイムな調整機能を提供できるスケジューリング法の有効性を検証するために，現場運営上の日程管理課題に対して，ビジネスデータの利活用の観点から，従来のシミュレーション分析のアプローチとAIを用いたエージェント・ベース・シミュレーションのアプローチを比較することにした。 そのため，優先度に基づいたダイナミックな需要データ，処理時間や機械の変動性と連動するデータなどを活用することで，従来のシミュレーションアプローチでは，スケジューリングが困難であった新しいスケジューリング法の構築を提案した。 そして，シミュレーション技法とAIの併用アプローチに必要なビジネスデータを活用するための手順についても提案し，その有効性を検証した。 新しいスケジューリング法は，ビジネスデータの活用において，シミュレーションとAIの重要な利点を活用しながら，それぞれの短所を克服できるように考慮している。 さらに，製造工場のJSS（Job Shop Scheduling）や緊急時の支援物資配送スケジューリングへ適用し，国際学会などにて研究成果を発表することにした。
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