ヴァーチャル生産システムを用いた強化学習によるセル生産の部品配置

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-4

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Cell Production by Reinforced Study and Virtual Production Simulator

著者名: 山本 秀彦(岐阜大学),中川 大輔(岐阜大学),中村 昌弘(レクサーリサーチ)

著者名(英語): Hidehiko Yamamoto(Gifu University),Daisuke Nakagawa(Gifu University),Masahiro Nakamura(Rexer Research)

キーワード: ヴァーチャル生産|セル生産|Q学習Q学習|Virtual production|Cell production|Q learning

要約(日本語): 本研究は、セル生産方式の生産現場における部品配置の最適化と、その結果の視覚化を行うシステム開発について述べる。すなわち,Q学習とヴァーチャル生産シミュレータを結合したシステムCSS(Cell-production Simulator System)について述べる.CSSは,部品レイアウト決定システムと、ヴァーチャル生産システムの2つの機能がリンクする構成である。部品レイアウト決定システムでは,Q学習を用い,部品の配置の最適化を行う。Q学習によって最適化された部品配置の結果を、ヴァーチャル生産システムに引渡し、部品が配置された作業現場を3次元空間での仮想生産を行い、視覚化する。そして,10種類の対象製品で、18種類の部品を持つセル生産にCSSを応用し,その有効性を検証する。

PDFファイルサイズ: 1,460 Kバイト