実用的な生産シミュレータと整数型Population-Based Incremental Learningを用いた組立加工工場の生産計画最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-156

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Optimal Production Scheduling of Discrete Manufacturing Using a Practical Production Cost Simulator and Integer Form of Population-Based Incremental Learning

著者名: 片桐瑠星（明治大学）,福山良和（明治大学）,川口嵩平（三菱電機）,高橋賢二郎（三菱電機）,佐藤隆臣（三菱電機）

著者名(英語): Ryusei Katagiri (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Shuhei Kawaguchi (Mitsubishi Electric Co.),Kenjiro Takahashi (Mitsubishi Electric Co.),Takaomi Sato (Mitsubishi Electric Co.)

キーワード: 最適生産計画|生産コストシミュレータ|生産割合|生産順序|生産開始時間|整数型Population-Based Incremental Learning|optimal production scheduling|production cost simulator|production ratio|production order|production start time|Integer Form of Population-Based Incremental Learning

要約(日本語): 本論文では，ある組立加工工場の研磨工程を題材に，ライン毎の生産割合，ライン毎の生産順序，製品毎の生産開始時間の3つを決定変数とし，実用的な生産シミュレータと離散型進化計算手法である整数型Population-Based Incremental Learningを用いた生産計画最適化を提案する。本手法を適用することで，熟練者の取り組みを模倣して立案した計画よりも生産コストが削減でき，3つの決定変数を同時に最適化できることを確認した。

本誌掲載ページ: 270-272 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 513 Kバイト