2023 Fiscal Year Annual Research Report
AI Encouragement and Visualization System for Material Recycling Closed-loop Supply Chain
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22KJ1363
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
伊集院 大将 東京理科大学, 創域理工学部経営システム工学科, 助教
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Keywords | サプライチェーン / 機械学習 / 持続可能な生産 / 中古品 / 再製造 / リサイクル / 多目的満足化 / 線形計画法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である2023度では，前年度にモデル化を行った循環グローバル・サプライチェーンについて，前年度の発展モデルを設計するとともにAIによる予測モデルとの統合を行った．これらの研究成果は，査読付き国内雑誌1件，筆頭での海外の学会の査読付き会議論文発表2件と国内学会2件の口頭発表によって，成果発信も行った．
(1) AIによる励ましメッセージや上級会員ステータスの表示といったユーザのやりがいアップシステムの開発 機械学習による予測モデルについて，EC市場における中古ノートPCを対象に価値予測モデルの開発を行い，教師有り学習の1つであるランダムフォレストを用いて販売前に得られる情報から商品の販売価格予測を試みた．
(2) 環境と経済性の多目的問題を持つ循環型グローバル・サプライチェーンのネットワーク設計 組立製品の部品のグローバル調達から製造，購入から使用済み時のリサイクルまでの循環型サプライチェーンに関して，トレードオフな関係になっている環境負荷とコストの範囲を設計者の目的関数の範囲を嗜好に反映させた上で満足化する循環型サプライチェーンを，多目的意思決定法である線形物理計画法を用いてモデル化した．
(3) AIによる価格予測を用いた循環型サプライチェーンの設計 (1)と(2)で提案したモデルを適用し，実際のEC市場における中古ノートPCの販売履歴データから，使用済み製品を再製造した場合の販売価格を予測し，かつその予測価格データを用いた再製造サプライチェーンネットワークの設計を行った．これにより，使用済み製品の回収時点における経済性を評価することができた．さらに予測による販売価格のばらつきが再製造サプライチェーン全体の利益に対して，どれくらい影響があるのかを定量的に評価するモデルを提案することができた．
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