実用的な生産シミュレータと整数型Adaptive Population Based Incremental Learningを用いた最適生産順序導出手法の適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF22019

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2022/09/09

タイトル(英語): An Optimal production order creation method using a Practical Production Simulator and Integer Form of Adaptive Population Based Incremental Learning

著者名: 川口 嵩平(三菱電機 / 明治大学),佐藤 隆臣(三菱電機 / 東京大学),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Shuhei Kawaguchi(Mitsubishi Electric Co. / Meiji University),Takaomi Sato(Mitsubishi Electric Co. / University of Tokyo),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: 工場|生産計画|最適化|生産シミュレータ|エネルギー効率|環境負荷|Factory|Production planning|Optimization|Production simulator|Energy efficiency|Environmental impact

要約(日本語): エネルギー消費量やCO2排出量を考慮した最適生産計画問題に関する研究が盛んに行われてきたが、これら研究の多くは実用性の観点から生産現場への適用は難しいものであった。そこで、生産現場を忠実に再現した実用的な生産シミュレータと組合せ最適化手法の一種である整数型Adaptive Population-Based Incremental Learningを用いて生産性・エネルギー効率・環境負荷の観点から生産処理順序の最適化を行う最適生産処理順序導出手法を生産計画に対して適用し、検証を行った。

要約(英語): In the past, much research has been conducted on optimal production planning problems that consider energy consumption and CO2 emissions._x000D_ However, most of these studies have been difficult to apply to production sites from the viewpoint of practicality._x000D_ Therefore, we have developed a method to optimize the production process sequence from the viewpoints of productivity, energy efficiency, and environmental impact using a practical production simulator that accurately reproduces the production site and integer Adaptive Population-Based Incremental Learning, a type of combinatorial optimization method. The method was verified by applying it to production planning._x000D_

本誌: 2022年9月12日スマートファシリティ研究会

本誌掲載ページ: 1-6 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,816 Kバイト