益々激しくなる生産環境の変化に村応するために, 適応型かんばん方式が提案されている.提案されている方式では, 管理図を応用することにより需要の時系列データから非定常変動を検知し, 各工程のかんばん枚数を動的に制御している.本研究では、非定常変動をより迅速に検知するために, ニューラルネットワークを応用した適応型かんばん方式を提案する.提案した方式では, 需要の時系列データを入力信号, それに対するかんばん枚数を教師信号として学習させた3層のニューラルネットワークにより, 需要の非定常変動に対応して各工程のかんばん枚数が動的に制御される、提案した方式と従来の適応型かんばん方式に対するシミュレーション実験により、提案した方式の有効性を明らかにする.

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最近, SteinerによりShewhart型管理図に対して品質特性の工程安定状態からの変化が小さい場合の検出力向上を目的としたCSC(Confirmation Sample Control)管理図が提案されている.これとは別に、今日の製造工程にみられる高品質工程で不良率を管理するのに, Xieらにより提案されたCCC(Cumulalive Count of Conforming)-r管理図およびCCC管理図がある, しかし, CCC-r管理図およびCCC管理図は不良率の工程安定状態からの変化が小さい場合の検出特性が劣る.また, 高品質工程で不良率を管理する場合, このような不良率の工程安定状態からの変化が小さい場合の検出特性を高めることは必要である.そこで, 本論文では, CSC管理図の設計法を高品質工程で不良率の管理に適するとされるCCC-γ管理図に適用し, 不良率の工程安定状態からの変化が小さい場合でも、さらにその検出特性に優れる、簡易な高品質工程用管理図の代替管理図を提案する.併せて、提案管理図の有効性をCCC-r管理図とのANOS(Avenge Number of Observalions to Signal)の比較により検証する.

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Fuzzyc-Varieties(FCV法)は, データをいくつかの線形多様体状に分類するもので, 主成分分析とクラスター分析の同時分析法といえる.そのために, FCV法は局所的な主成分を発見できる可能性を秘めているが, 比較的自明な主成分を抽出することが多い.しばしば, 支配的で自明な主成分よりも, データの下に隠された潜在的な主成分の方が知識として重要な場合がある.本研究では, 獲得される主成分に影響を与える支配的要因を補助変数と考えることにより, それらと独立な主成分を抽出する方法を基にしたファジイクラスタリング法を提案する.数値実験として, あるスーパーマーケットのPOSデータと気象データに提案法を適用することにより, 天候要因の販売に及ぼす影響を分析し, 提案法の有効性を検証する.

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管理図の1つに累積和管理図が提唱されている.累積和管理図は, 観測値より導出される統計量の累積和を打点し, 一般的には打点された累積和の系列に対して, マスク法による判定法が適用される.このマスク法を利用した累積和管理図では, 工程に管理状態からのわずかなずれが見られるとき, 各時点で独立に判定を行う管理図より平均連長に関して優れた管理特性をもつことが示されている.また, この管理図は工程の微小変化に敏感であるばかりか, マスク寸法の設定に関するパラメータの値の与え方により検出したい変化量に応じた管理図を設定することができるという特徴をもつ.一方, 工程の品質特性が正規分布に従うとき, 工程の品質特性の管理を目的とする(x^^-, s)同時管理図が金川らにより提案されている.本研究では, (x^^-, s)同時管理図の微小な変化における管理特性の改善を目的として, 累積和対数尤度比統計量に基づく累積和(x^^-, s)同時管理図を提案し, その管理図の設計法および管理特性について考察する.くわえて, 累積和(x^^-, s)同時管理図の経済的運用法についても考察する.

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省人化工場内の安全確保のためにモニター画面上の画像から作業員を識別するための模様の認識, 姿勢の認識, および作業員が危険の程度を知らせるための画像処理による判別の容易な合図動作とその認識手法を提案する, まず, 省人化工場の出入口において入退室する作業員を認識するために, 作業着に付ける模様を提案し, 画像処理により模様を識別するための特徴量および判別規準を設定する.次に, 作業域内の作業員および搬送車等の対象物を差分処理により検出し, 移動または静止状態であるかを面積の変化率から, 作業員または他の設備であるかを領域の複雑度から判別する.作業員が静止している場合には, 姿勢および合図を認識する.姿勢は立位, 座位および臥位姿勢について, モニター画面上での作業員の外接長方形および面積に基づく特徴量を定義し, その判別規準を設定する.作業員からの合図としで"停止せよ", "危険", "助けを求む", "作業完了またはOK"等を画像処理による認識の容易な動作で表現し, その認識を行う方法を提案する.

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これまでpn管理図やp管理図に対する経済設計法に関して, さまざまな研究がなされている.とりわけ, Collaniらにより提案された計数値管理図に対する経済設計法は扱いが簡単で, 理解がしやすい.ところで, 最近, 高品質工程で不良率の変化を管理するのに, 不良品r個が観測されるまでの累積検査品数を品質特性とするCCC(Cumulative Count of Conforming)-r管理図が提案されている.ただ, CCC-r管理図には観測不良個数rを大きくとれば, 工程安定状態からの大きい方向への工程不良率の変化が小さい場合の検出特性は向上するが, 逆に品質特性値を得るのに必要な観測値の数が増え, そのため管理図への打点を得るのにかなりの費用を要するというトレードオフの関係がある.そこで, 本論文ではCollaniらにより提案された計数値管理図の経済設計法をもとに, 高品質工程用CCC-r管理図につき, 経済性の観点から観測不良個数rおよびサンプリング間隔と管理限界の最適設計法を提案する.併せて本論文で提案した高品質工程用CCC-r管理図の経済設計法を用いて, 実際に前提条件を与えた場合の, 観測不良個数rおよびサンプリング間隔hと管理限界LCLの最適設計値を数値検証するとともに, 設計値を固定したいくつかのCCC-r管理図に対して, 工程期待利益の比較を通して提案法の有効性を比較検討する.

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本研究はあらかじめスケジュールを作成し, これに注文品を割当てる生産方式である生産座席システムを取り上げる.生産座席システムは, 列車や航空機の指定席予約システムに似た考え方式である.見込・注文生産環境において単一工程を対象にし, 工程の能力設定のための政策変数および生産座席枠への割当てのための政策変数を導入する.所与の見込・注文生産比率の下でこれらの政策変数が注文品の納期充足度および見込品の品切れ率に与える影響を明らかにし, 生産座席システム構築のための基礎を得ることを目的としている.

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「仕事の代替案の思考法」の手順は大変手間がかかり, 実用化に向けて計算機の活用が必要となる.システム化に際しで大きな課題は, 計算機に適した"仕事"の表現法である.思考法において"仕事"は"状態・変化系列図"により表されるが, この表現法はシステム化には適していない.そこで, 本研究では, 仕事の"状態・変化系列図"を計算機でも扱うことが可能となるマトリックスによる表現法を提案する.そして, マトリックスにおける表現法の基本的な性質と演算操作を示す, さらに, 明らかにした演算操作を用いて, マトリックスによる現状の仕事の効率の良い分析方法を示す.本表現法は, 仕事に登場する全ての「もの」に注目し, 仕事の過程を一貫して「もの」の属性として表しているところに特徴がある.

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