自動化の導入によって, 定常状態で機械システムが機能している場合は, 人間(作業者)による制御を必要としなくても, その定常状態を維持するためには, 人間がさまざまな形でその機械のシステムに対応している.しかも, そうした対応をしているのは, それぞれが生きてきた歴史の重みを背負っているトータルな存在としての人間と, その集まりである.すなわち, 機械システムへの対応ー人間の動きーは, 対応を迫られた人間をもちあわせている, その機械システムに直接関係した知識・技能によって大きく異なるのはもちろんであるが, それら以外にその人のもっているものー人間性-によっても, 大きく異なる.この点について, 私自身が観察調査をした約7万馬力の主機関をもつ高速大型コンテナー船ににおける, 主機関のピストン抜き作業と, 夜間機関室無人運転の, 二つの具体例を通じて, 論じることとする.

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本域は作業域における両手同時動作時間の特性を究明するための実感の結果について述べる.終局動作, すなわち定置およびつかむ動作の時間は, 作業域によって影響を受けるが, 移動動作, すなわち空手の移動および運ぶ動作の時間は, 影響を受けないことが統計的に認められた.そして, 終局動作の時間の変化は, 両手間隔に関して2次式となる.一方, 片手動作時間は作業域による影響を受けないので, 片手動作時間を基に両手同時作業時間を推定するための実験式を示した.

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運搬活性の実態についてのアンケート調査の結果, 平均活性示数が各職場単位の運搬の程度をよく表すことが判明した.この調査の結果の分析から, 運搬の現状は, パッレト化とフォークリフト活用を中心として, かなり高度の状態に達し, 程度の低いところは少なくなったが, それ以上の進歩は頭打ちとなり, 省力化が不徹底であることが明らかになった.その原因は, 活性示数を3にする手段としては, コンベヤと台車とがあるが, 高価なコンベヤにたより、安価な手押置台車を活用しないという傾向から, 費用が多くかかり、活性示数を3にするところが多くなりえなかったためと考えられる.台置きしてから車に積むというような無駄な取り扱いを排して, 処理と置き台とを直結する方式を多用すれば, この問題は解決される.

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n段直列多段階在庫モデルの感度分析を行う.本モデルには, 注文量の分布やパック・オーダー率, 各種費用等の諸係数が含まれている.まず, 注文量の分布が正規分布のとき, この平均, 標準偏差の変化に対する適正在庫量, 期待利益の変化を調べる.次に在庫点別単位期待利益関数のグラフを用いて, 諸係数の変化に対する感度分析を行う.各係数が変化すると, 各在庫点の在庫保有の相対的優位性が変化し, 在庫保有の適否が変化する.そこで、在庫保有の適否を変化させる各係数の限界値をグラフにより求める.さらに、在庫保有能力制限がないものとして求めた在庫量が保有能力を超えた場合, いずれの在庫点の保有制限がもっとも利益に影響を与えているかを知り, 保有能力を増加すべき在庫点をグラフを用いて知る方法を示す.

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一つの倉庫とm個の営業所よりなる2段並列型在庫モデルを対象とする.注文はm個の営業所に対してなされ, 単位期間の注文量はある確率分布に従う.注文に対し, その在庫点に在庫があればただちに払い出されるが, 品切れとなると倉庫にバック・オーダーされる.このとき, 注文の一部はキャンセルされる.この前提のもとに, 各在庫点の期首における適正在庫量を決定する.まず, 在庫点別単位期待利益関数を定義する.これは, 各種費用, 単価, バック・オーダー率によって定められる.この在庫点別単位期待利益関数のグラフを用いて, 各在庫点で対応すべき注文量の限界を知る.次に, 倉庫に対するバック・オーダー量の分布を求め, 定式化する.これと注文量分布, 注文量の限界より各在庫点の適性在庫量を求める.この方法は, 営業所で何らかの制約により望ましい在庫量を保有できない場合や, 倉庫に対しても直接注文がなされる場合にも適用できる.

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経済, 社会, 経営および診断などの問題において, 不確実な環境における, あいまいなデータをもった事象の判別を扱う重要な問題に直面することが多い.このように現実社会においては事象の属性のあいまいでばく然としている.そこで, 本論文はファジィ多変量データとファジィ群を用いた判別分析を提案している.この分析方法はファジィ群におけるファジィ数の平均値と分散を用いて汎距離の概念を定義し, この定義から, サンプルの各ファジィ群からの汎距離を測定し, サンプルを各ファジィ群に割り当てることができる.

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不確実な見通しのもとで工場を建設する場合, 工場規模を期待利益最大の規模に近づければ, 小さい規模より大きい期待利益は得られるが, 増加した年間固定費によって"倒産"の危険も大きくなる.逆に規模が小さすぎると, 得られる利益は小さくなるため, かえって危険になる場合がある.本研究では長期的な立場からこの問題を検討し, 倒産の確率を最小にする規模を求め, 最適解をもつ特徴を調べるとともに, 四つの近似解法を検討せんとするものである.なお, 諸近似解法による解を最適解と比較した結果, そのなかのいくつかの方法は最適規模の存在する範囲を検討するとき, あるいは各要素に推定誤差があった場合に最適解に及ぼす影響の程度を調べるときなどに便利であることがわかった.

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トヨタ生産方式の高生産性と時間厳守(ジャスト・イン・タイム)は, 月度生産計画までにアメリカ式生産管理を適用して, ものの流れを強力につくり、その後の旬間生産計画と日程計画で, トヨタ式平準化を独創したので実現した.すなわちものの流れが強力につくられていると同時に, それが連続的でなく, 不連続な可測集合となるため, 作業者の注意的知覚が常に作用し、サイバネティックス的管理が可能となる(これをミクロ生産管理とよぶことにする)からである.この理論を動的生産体制に適用するため, 生産計画段階にMRP(Material Requirement Planning) の特殊な応用法を示し, また実施・統制段階では閉集合とすることによりミクロ生産管理が実現することを解説した.なおトヨタ生産方式を標語のなかには、動的生産体制に参考となるいろいろの思想が含まれているので, これを例示し、さらに高次元よりその改善が図られるよう付言した.

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組立生産において, 最重要事項である部品のバランス管理を行うMRPについて, TOP(特納オンラインシステム)と名付けられた, コンピューターシステムの設計の過程を紹介しながら, その要件とシステムへの組み込み方について論議し, 一例を示す.

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