本研究では, 総納期遅れ最小化を目的とする2工程並列機械フローショップスケジューリング問題を考える.本問題は, i)第1工程での加工を終えたジョブが第2工程でいくつかの作業に分岐することを許す, ii)第1工程と第2工程での加工の時間的重複を許す(重複生産), といった従来のスケジューリングの理論的研究モデルでは考慮されていなかった要因を含んでいる.本研究は, この問題を組合せ最適化問題とみなし, ラグランジュ緩和法によって元の問題を子問題に分割して下界値を算出し, そこからヒューリスティックに上界値を算出することを反復的に行う方法の適用を考える.具体的には, 緩和の方法や実行可能スケジュールの生成法についての議論を行う.また, 数値実験によって解法の効率や精度に関する議論をする.

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The characteristics of Dynamic Random Access Memory (DRAM) market movement are extracted by wavelet analysis. Four types of signals, the shipment and the spot price variation ratio of 4 MB and 16 MB DRAM are used as DRAM market data. The characteristics of the stages in the product life cycle of 4 MB and 16 MB DRAM are investigated using wavelet transformed market data. Furthermore, the aspect of wavelet transformation whereby wavelet coefficients still contain time information enables comparison among different signals. Therefore, the relationships between the trend changes of shipment and the spikes of the spot price variation ratio are captured.The discrete wavelet transformed plot represents the feature of respective resolutiojn level of wavelet coefficients.The absolute value of wavelet coefficients is depicted by the time-scale plot. The composition of the detail wavelet coefficients at each resolution level in a certain interval is captured by the energy, which is defined as the square of the detail wavelet coefficient. The shift in energy between resolution levels is depicted by an energy concentration ratio plot.

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本報告では, 人間の手の構造に合うように設計された手動バルブの開閉動作について取り上げ, 視覚情報による位置認識と力覚情報によるインピーダンス制御を併用することにより, 任意の位置に固定された手動バルブを破損することなく把持し, 開閉する手動バルブ自動開閉ロボットシステムを構築することを目的とする.そして, 提案するロボットシステムにより手動バルブの開閉を行わせることで, その有用性を検討した.その結果, 人間が経験的, 試行錯誤的に行う動作を表現することが可能なファジィ推論をインピーダンスパラメータの決定に適用することで, 適用しない場合に比べ手動バルブのハンドルに作用する外力を1/2程度に軽減することが可能となった.

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時系列データの予測モデル理論には様々なものがある.その中で, 近年灰色理論を用いた予測モデルとその応用に関する研究が行なわれている.この理論に基づいた予測モデルをGMモデルと呼ぶ.GMモデルの特徴の一つは, 時系列データの累積値を用いるところにある.こうすることで, 変動する時系列データを扱いやすくすることができる.現在, 灰色理論は自動制御以外にも様々な分野で応用されている.しかし, 灰色理論のモデル式を導く演算は高次で大きな数値を用いるため, とくに行列演算などには工夫が必要である.本研究では, 時系列データを定数C, 期間K, 係数αより表現したとき, パラメーターを求める方程式を導く.次に, C, K, αを変化させたときのパラメーターに与える影響について解析した.このため, 時系列データの期間が長くなると, 演算時に誤差が発生しやすくなることを明らかにした.つまり, GMモデルを用いた長期の時系列データ予測には誤差が発生しやすい.そこで, 本研究では, 時系列データの期間をグループに区切ることで新たな時系列データに変換する.これを期間圧縮と呼ぶことにする.次に変換された時系列データを用いて予測を行った後, 圧縮されている時系列データの予測値を解凍することにより, 圧縮前の時系列データの予測値を求める方法を提案した.この結果, 予測モデルの精度を上げることが可能になった.

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スケジューリングとは, 注文の到着からその完成までの, 全過程の日程の計画とコントロールを行うことであり, 個別生産の生産計画においては最も重要な計画機能である.本研究では, スケジューリングの研究の中でローディング問題をとりあげる.現在のローディングが抱える問題点の一つは, 最適バケットのサイズをどのように設定すればよいかが明らかにされていないことにある.本研究では, 製造リードタイムと工程の稼働率から, 最適バケットサイズを設定する方式を提案した.本研究で提案した最適バケットサイズの基本構造式は, バケットサイズの挙動を表した最も基本となる式である.

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この問題にはロットの順序やサイズなどの多様な決定の局面がある.本研究では, 問題に含まれるすべての決定の局面を, 全体最適化の視点から同時に解く方法として, ラグランジュ分解・調整法を提案する.先ず, 計画対象期間を極めて小さなタイムスロットに刻んで, 各品目の在庫の推移や段取時間の経過を陽に取り扱って, 問題を多次元の動的最適化問題に定式化する.次に問題の分離可能性と機械干渉に関する制約の存在とに注目して, 問題を品目別に分解した後, 各々の部分問題の動的計画法による解法とラグランジュ乗数の調整とを交互に繰り返すことによって, 機械干渉を解消して近似最適な解を導く, 最後にプリント配線基盤への部品装着工程における実用例を掲げる.

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ジョブショップのメイクスパン最小化問題は処理時間が既知の確定値として取り扱われることが多いが, 実際の生産現場において, スケジュール作成時に想定した処理時間がそのまま実現値になるとは限らない.従って, 処理時間の不確実性をあらかじめ考慮に入れ, その実現値にあまり影響を受けないメイクスパン最小なスケジュールを選ぶという方法が有益と思われる.本研究では, 1つのオペレーションの1単位時間の処理時間の延びによって処理開始時刻が遅れてしまうオペレーションの最大数を選択基準としたとき, その最小値を与えるメイクスパン最小なスケジュールは, 処理時間に関するより広範囲な不確実性に対しても, その影響を比較的受けにくい傾向を示すことを数値計算実験を通して明らかにした.

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