機械学習法を用いた作業者の技能と教育を考慮したスケジューリング支援システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST11035

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2011/12/03

タイトル(英語): Scheduling Support System Using Machine 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): Tateyama Takeshi(Tokyo Metropolitan University),Tateno Toshitake(Advanced Institute of Industrial Technology),Kawata Seiichi(Advanced Institute of Industrial Technology)

キーワード: スケジューリング|ＯＪＴ|保守作業|シミュレーション|機械学習|scheduling|OJT|maintenance|simulation|machine 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、機械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。

要約(英語): In skillful works such as maintenance works of airplanes, workers have to learn many kinds of works with OJT. However, it is difficult to balance between working efficiency and keeping the number of skilled workers by performing OJT. This paper describes a simulation-based scheduling support system using machine learning in order to realize good balance between efficiency and education.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,033 Kバイト