製造業における熟練技術伝承に向けた機械学習活用型数理計画技法の研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS17007

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2017/03/23

タイトル(英語): Data-Driven Mathematical Optimization Technique for Digitalization of the Master's Tacit Knowledge in Manufacturing

著者名: 清水 史弥(日立製作所),小林 雄一(日立製作所)

著者名(英語): Fumiya Shimizu(Hitachi, ltd.),Yuichi Kobayashi(Hitachi, ltd.)

キーワード: 数理最適化|機械学習|生産計画|Mathematical Optimization|Machine Learning|Production Scheduling

要約(日本語): 製造現場では，熟練者の暗黙的な運用ノウハウが存在する等の理由から，技術継承や効率化の為のシステム化が出来ていない事が多い。本研究では，過去に熟練者が実施した計画からノウハウを学習するエンジンと，数理計画エンジンを組合せ，熟練者の納得感の高い計画を自動的に立案する技法を提案する。実際の生産計画業務向けに，上記技法を実装したプロトを開発し，熟練者から実用に寄与すると評価され，本技法の有用性を確認した。

要約(英語): In manufacturing, systemization for technique succession and improving productivity is difficult, because the work is occasionally carried out based on master's tacit technical operations.For digitalization of the master's tacit knowledge, data-driven mathematical optimization technique is proposed.The prototype scheduler used the proposed technique has been highly acclaimed by the masters in manufacturing.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,270 Kバイト