2004 Fiscal Year Annual Research Report
再構成可能生産システムの機動的管理方式に関する研究
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15510132
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
高橋 勝彦 広島大学, 大学院・工学研究科, 教授 (00187999)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森川 克己 広島大学, 大学院・工学研究科, 助教授 (10200396)
神垣 太持 広島国際学院大学, 工学部, 講師 (80261064)
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| Keywords | 再構成可能生産システム / 適応型システム / 非定常変動需要 / 機動的生産 / 生産管理方式 / 管理図 / 待ち行列ネットワーク / 生産過渡特性 |
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| Research Abstract |
本研究では,最近話題の再構成可能生産システム(Reconfigurable Manufacturing System)と呼ばれ,生産指示方式のみならず,生産システムのパラメータや構成も状況に応じて制御する,再構成可能生産システムの機動的管理方式の開発と有効性の検討を行うために,前年度の成果を元に,本年度は,生産システムのパラメータ変更に対する学習機能の開発とその効果分析を行なった.
[学習機能の開発](主として,高橋,森川)
事前情報に加えて,事前の対応の検討も不要とする,すなわち需要の非定常な変化とそれに対する対応の結果を検知し,その状況を適宜学習することにより,事前情報や事前の検討がなくても需要の非定常な変化に対応できるように,需要の変化に対する生産システムのパラメータ変更の学習機能を開発した.学習の方法論としては,色々な方法論が検討されているが,最近ではニューラルネットワークによる学習が注目されている.不確定要素が多く存在し,問題そのものが複雑な状況において,ニューラルネットワークによる学習機能の優れていることが報告されている.ここでは,その応用を試みた.
[シミュレーション実験](主として,高橋,神垣)
開発したシステムの有効性は,色々なシナリオに基づき発生させた仮想的な需要系列に対して,開発した学習機能で学習させたときの特性を実験的に明らかにした.その際,十分な学習を経た後の定常的特性ばかりでなく,それに至る過渡的特性についても分析することにより,開発した学習機能の効果を分析した.
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