技能教育と多種多様な現場の状況変動を考慮した，機械学習を用いた大規模施設作業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: ST13020

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: 2013/06/27

タイトル(英語): A Scheduling Support System for Large-scale facilities using Machine Learning in Consideration of Skill Educations and Changes in Working Conditions

著者名: 舘山 武史(愛知工科大学),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(Aichi University of Technology),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|技能教育|ＯＪＴ|シミュレーション|機械学習|メンテナンス|scheduling|skill education|OJT|simulation|machine learning|maintenance

要約(日本語): 大規模施設のメンテナンス等の作業は複雑多様であり，技能教育と作業効率を考慮しつつ，さらに納期変更，部品の欠品，作業者の欠勤等の多種多様な状況変動に応じて適切な作業計画を練る必要がある．しかし，管理者が状況を把握し，適切な作業計画を練ることは困難である．本稿では，技能教育，作業効率，多種多様な状況変動を考慮したスケジューリングを実現するための，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．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 996 Kバイト