作業者の技能と教育を考慮した動的スケジューリング支援システム- 強化学習法を用いたディスパッチングルール抽出 -

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-4

グループ名: 【C】平成23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: 2011/09/07

タイトル(英語): Dynamic Work Planning Using Reinforcement Learning in Consideration of Workers' Skill and Training

著者名: 舘山 武史(首都大学東京),舘野 寿丈(産業技術大学院大学),川田 誠一(産業技術大学院大学)

著者名(英語): Takeshi Tateyama(Tokyo Metropolitan University),Toshitake Tateno(Advanced Institute of Industrial Technology),Seiichi Kawata(Advanced Institute of Industrial Technology)

キーワード: スケジューリング|OJT|保守作業|強化学習|scheduling|OJT|maintenance|reinforcement learning

要約(日本語): 近年の生産システムでは、製品の複雑化や作業者の流動化などの理由から、管理者が作業現場の状況を全て把握することが困難となり、トレードオフ関係にある作業効率と技能教育効果をバランスさせる，適切なスケジューリングを行うことは困難となっている。本研究では、作業現場の状況に応じて、作業効率と教育効果のバランスを適切に調整するルールを抽出することを目的とした、強化学習を用いたスケジューリング支援システムを提案する。

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