第1報では, 単一工程生産システムを対象に, すべてのジョブの納期が同一の場合をとりあげ, 平均実滞留時間最小化のバックワード・スケジューリング法を提案した.本報では, 異なる納期をもつジョブを対象として上述の問題を解く.この問題は, 時間軸の向きを反転させ, 納期を着手可能時刻と考えると, 異なる着手可能時刻をもつフォワード・スケジューリングにおけるジョブの完了時刻の総和最小化問題に帰着されることに着目し, Biancoらのアルゴリズムを基礎に, バックワード法における分岐限界法のアルゴリズムを提案する.提案アルゴリズムをC-言語でコード化し, いくつかの乱数問題を解くことによって, 問題のデータの特徴と計算時間の関係を明らかにするとともに, 実際のプラスチック射出成形ラインの日程計画問題を16ビッド・パーソナル・コンピュータを用いて解き, 本アルゴリズムの実務面での適用上の有効性について検討した.

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前報では, 定期引き取り形態のかんばん方式を対象に, かんばん方式運用総費用を最小にする最適引き取り周期の決定法を提案した.本報文では, 前工程のストアでの部品の在庫費用も考慮に入れ, まず各費用項目(在庫費用, 引取り費用, コンテナ費用)の構造を分析し, かんばん方式運用総費用の算定式を導出する.ついで, 引取り周期に加えコンテナ容量も決定変数として, 外注かんばんの最適運用法を与える.さらに, 企業の実際問題に適用し, 各種パラメータの値と最適運用法との関係を分析する.その結果, 安全在庫量が大きい場合, 最適解はコンテナの容量が大きいところで求められ, 単位時間当りの部品使用量が少ない場合, 最適解は引き取り周期の短いところで得られることなどの性質を示す.

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MRPロットサイズ問題は, 計画期間上で総生産, 在庫, 段取り費用を最小化することを目的関数としてすべての品目に対するロットサイズを決定する問題である.そして, それはMRPにおける重要な研究課題の一つとなっている.本研究において, その問題に対する最適解ないし近似最適解を導びくヒューリスティックアルゴリズムが開発されている.また, 開発されたアルゴリズムの妥当性を検証するために, 小規模な例題から大規模なものまでいくつかの例題で数値実験が実行されている.この実験において, それはすべての例題で有効性の高い解を与えていることを示す.

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本研究は, Vassian, 十代田らによる定期発注方式の研究を基礎として展開を試みたものであり, 発注量変動を制御するとともに, 在庫量変動をも制御する定期発注方式の設計を目的とする.本発注方式では, 発注量を制御する発注量制御パラメータGを導入している.まず, Vassianの定期発注方式により発注量を求め, その発注量があらかじめ設定された限界量を越えたとき, 発注量制御パラメータGにより, その発注量を調整し, 発注量変動を制御するものである.本研究では, この方式をG型定期発注方式とよぶ.また, 本方式の評価として発注量分散, 在庫量分散と需要量分散の比を加えた総分散比を用いる.シミュレーションの結果, Vassianの定期発注方式より, 本方式のほうが優れた評価値が得られ, 本方式の発注量制御パラメータGが両変動をバランスよく制御できることが明らかになった.

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季節変動が激しい需要をもつ製品を生産する場合, 作りだめをすることが必要となる.複数の製品を対象に利益の最大化をはかるには, それぞれの製品の生産・販売量, 生産順序などの問題を同時に検討しなければならない.本研究では, 3種以上の製品の同一納入時点をもつ需要に定時生産のみで応じる問題をとりあげ, 計画期間内の利益を最大にする生産計画の立案方法を提案する.本研究では, 対象とする問題を非線形計画問題に定式化し, 問題の性質を分析・検討する.そして, 目的関数のもつ凸性などの性質を利用した, 柔軟な解法を提案する.この解法は, 軸方向への増加のみを行う反復解法である.本研究では, この解法の収束性に加え, 収束の速さについても若干の考察を加える.

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固定費補償に必要な最低稼働率と計画稼働率とからなる相対的期間利益が満足基準による工程能力計画の新しい経済性指標として提案されている.それは固定投下資本が増大しそして新製品開発が進展するという状況に適応し, 計画改良過程で役立ちうるけれども, それに欲求水準を設定するとき経験的学習が活かされ難い.本稿は, 相対的期間利益の欲求水準を構成する一つの要素として, 稼働率の増加による生産者側の増分利益と消費者側の価格引き下げ分とを等しくするような"相対的期間利益と稼働率の適性な関係"を求め, "その標準"を先験的に設定する.

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人事考課において, 同一の被評定者を評定すれば, どの評定者も同一の評定をすることが理想である.しかし現実には評定者によって異なった評定をすることがほとんどであり, 評定者別の評定傾向が存在するといわれる.そこで本研究では, 寛大化傾向, 中央化傾向, ハロー効果等の評定傾向を定量的に分析するためのモデルを提案する.このモデルは, 評定者の評定傾向と被評定者固有の力(能力・実績・態度)によって構成されており, これらの要因により評定データを模写するものである.さらに, 本研究のモデルの適用例として, アンケート調査により収集した評定データを用いて評定傾向の分析を行った結果, 高い重相関係数を得ることができた.

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生産システムがロボットを中心としてメカトロニクス化し, 大学においてもこれらの教育を取り入れることにより, 新しい生産現場の効率化への視野を広げることが必要となった.ロボット教育の目的は, 「ロボットはどのようなもので, どのように制御すれば, どう動作するのか」を認識させることにあり, 教育的効果を考えると学生一人一人にロボット制御を実際に体験させる必要がある.ところが, 日本の大学においては, レポート等を課すと「他人のレポートを写す」という大きな問題が存在し, 教育する側も種々の理由からそれを黙認しているのが現状である.著者らはあえてこの問題に挑戦し, 「教育担当者が多大の努力をすれば解決できるのか否か」を明らかにするため, ロボット実験を通して学生各人が自分自身でロボット制御を行わなければならない状況を作り出す工夫をし, それを実際の実験に適用して本来の目的を達成しうるかどうかを検討している.

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