Different manufacturing systems share some common approaches for dealing with changes and uncertainty, i.e., AUTONOMY, DISTRIBUTION, MODULARITY, and INTEGRATION. In this research, we analyze the relationships between these approaches. We used Structural Equation Modeling (SEM) to analyze sample data from various industries. The results show that AUTONOMY, DISTRIBUTION, and INTEGRATION support each other, i.e., a higher level in one approach can lead to a higher level in another approach. When we broke down the detail context of the MODULARITY, we found that different kinds of MODULARITY have different relationships with other approaches. Based on the results, we provided some suggestions for dealing with changes and uncertainty.

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The proposal of the Equalized Lot Size Value Algorithm is introduced as an alternative to generate a better total makespan of a production system and, at the same time, pursuing the smoothing of the machine loading when a high demand fluctuation occurs. The ELSV algorithm combines the merits of the Equalized and Synchronized Production (ESP) and Theory of Constraints (TOC), in order to obtain a concrete definition of ESP algorithm and a smaller makespan for the Job Shop problems under TOC scheduling. As a result, smaller equalized lot sizes can improve makespan, especially for larger systems. On the other hand, equalized lot sizes also provide enough improvement in the smoothing of loading, even though it is a half of original size.

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We present an extended model of JSSP that treats various heterogeneous decision features such as lot splitting (interruption of operation), dispatching as well as sequencing simultaneously. Consequently, the problem has a feature of combinatorial and continuous dynamic optimization and hence the extension of solution concept and a new solution principle are obligatory. One of the key ideas approaching to this problem is to introduce the concept of progress with regard to operation and to formulate it into a transient state in a dynamic optimization problem.

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From the standpoint of operations management, we focus on a management cycle that consists of plan (P), do (D), check (C) and act (A) phases, and concern with the difference between PDCA and CAPD cycles. This paper studies a mathematical/stochastic modeling of the management cycle under lot processing and time span. This modeling is called the type of (t, k; T)-switching policy, in which the notations t, k and T means the review period, control limit and time span (due time), respectively. First, the switching modeling of the look-ahead (back) in PDCA (CAPD) is presented by stochastic approach, and corresponds to the trade-off problem of earliness (c_2) and tardiness (c_3) from time span (T). Next, the expected operating cost per unit produced is given by mathematical formulation, and the exponential processing type is treated as a special case of general service. Finally, the problem of optimal look-ahead/back strategy is numerically discussed and clarified on the base of(c_3, c_2)-strategy map in the fixed or variable T. In addition, an application to MRP/APS etc. is noted.

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工程での製品品質の異常原因によるバラツキを検出するための実用的な方法として管理図法が考案されている.異常原因によるバラツキとは原材料あるいは作業方法に関する標準が守られない,あるいは標準が不備であることにより生ずるバラツキを意味し,これを見過ごすことはできない.品質保証の問題に取り組む上で,工程での異常原因によるバラツキを検出することと同時に,異常原因の要因を特定し取り除くことが重要な課題となる.しかしながら,従来の管理図法では現工程より出力される製品の品質特性のみに基づき現工程の状態を判定することを目的とし,積極的に異常原因の要因を特定する工夫がなされていない.一方,前工程での判定における第2種の誤りの存在から,現工程での製品品質のバラツキの異常原因が現工程に入力される原材料に存在することを否定することはできない.そこで本研究では,管理外れ状態に対する検出力特性の向上と管理外れ状態における異常原因の特定を目的とし,現工程からの出力特性に加え,現工程への入力特性に関する情報をも積極的に利用することを考える.具体的には,現工程からの出力特性のみに基づく管理図法に代わり,現工程への入力特性と現工程からの出力特性を考慮した工程管理システムを新たに構築する.また,提案する工程管理システムでの工程状態の判定にくわえ,管理外れ状態が検知されたとき,管理外れ状態の異常原因を特定する手法を提案する.さらに,品質の経済性評価に基づく工程管理システムの経済的な運用法についても考察する.

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本研究では,不確実性と競争の下での投資意思決定を取り扱う.市場において企業は,期待利得の最大化を目指して投資意思決定を行うと考えられる.このとき,企業が活動する市場の環境によって,期待利得はさまざまな影響を受けている.本研究では特に,不確実性と競争という環境下を考える.このような投資意思決定問題に対して,リアルオプション・アプローチとゲーム理論を融合させた研究が進んでいる.また企業の投資意思決定には,事業のライフサイクルという側面から,さまざまな段階が考えられる.例えば,初期投資,拡大・縮小,停止・再開,撤退などが考えられるが,この中でも初期投資に対しては従来研究において十分な解析がなされている.そこで本研究では,撤退の場面を考え,不確実性と競争の下での最適意思決定を解析する.具体的には,Huismanのモデルの利得関数を撤退の場面へと拡張する.従来研究においては利潤平衡から均衡が導かれたが,本研究においては利潤平衡がないにもかかわらず,均衡が成立する.また,結果の概念も従来研究と同様のものが導かれることが分かる.

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本稿では,総所要時間最小のスケジュールの中で総滞留時間を最小化するものを求める二機械フローショップ問題を考える.この問題は,複数の目的関数に優先順位が与えられる,階層的多目的スケジューリング問題の一つとして知られている.一般にこの問題はNP困難であり,分枝限定法がT'kindt et al.により提案され,ジョブ数23の問題まで効率的に解くことができたと報告している.本稿では,子問題表現の一般化と新しい優越関係に基づく分枝限定法の改善を行う.この改善により,ジョブ数29の問題まで効率的に解くことができるようになった.さらに,提案した分枝限定法は,T'kindt et al.の分枝限定法および混合整数計画問題を解く商用ソフトウェアと比較した結果,最も高速であり,かつ最も大規模な問題を扱うことができた.

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ジョブショップスケジューリング問題は身近に非常に多く存在し,大規模かつ複雑な組合わせ最適化問題として現れることが多い.本論文ではジョブショップスケジューリング問題における総作業時間の効率的な改善法として,機械の遊休時間の短縮アルゴリズムを提案し,それを遺伝的アルゴリズムに組み込んだ実験結果について報告する.既存の遊休時間の短縮法の一つである左シフトは,作業より大きな遊休時間にのみ作業を配置するため,作業より小さな遊休時間に作業を配置することができない.そこで,本論文では,既存の手法では作業を配置することができない遊休時間にも作業を配置できるアルゴリズムの提案を行う.また,提案アルゴリズムを用いた場合,既存の手法より優れた結果が得られることを比較実験によって示す.

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本稿では,一般的なロボットシステムに料理を行わせるために,料理作業をロボット料理レシピとして定式化する手法を提案する.まず,人間の料理レシピの内容と料理知識からロボット化するために,ロボット料理レシピとしてまとめるために,料理作業の内容を5項目(料理作業名,食材,料理内容,料理用具等及び生じる中間食材)で示し,その内容及び条件を示した料理作業詳細表(レベル1,2,3)を作成する.レベル1では料理レシピの人間の行う料理作業を目的によって準備料理作業,主要料理作業及び完成料理作業に区分(以下,料理区分作業という)に分類する.レベル2では料理区分作業をロボットが単一の食材,料理用具・食事用具・厨房器具に対して行う作業,及び,ロボットを使用せず厨房器具・料理容器によって単一の食材を変化させる作業(ロボット料理作業)に,レベル3ではロボット料理作業をセンサで状態を見ながらロボットに行わせる動作(ロボット料理動作),さらにロボットの行うロボット動作とセンサの行う感覚動作に展開して料理作業詳細表を作成することにより,ロボット料理レシピを作成する.そして,著者らの開発した料理ロボットシステムで,提案したロボット料理レシピを用いて実際に料理を作ることでその妥当性を示した.

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