前報では, 総設備費用最小化とシステム内パレット数最小化の2目的最適設計問題を定式化し, 効率的な非劣解生成アルゴリズムを提案した.そこでは, 得られた非劣解集合の中から選好解を求める際に, FMSの所要生産率や設備費用係数は所与の定数と見なしていた.しかし, 所要生産率は設備設計の段階から変更される可能性があり, 費用係数については見積誤差が避けられない.したがって, 本報では, 生成された非劣解に対して所要生産率と設備費用係数に関する感度を効率的に分析する方法を提案する.所要生産率については, 感度分析の範囲が狭い場合に対して「局所的感度分析法」を, 広い場合に対して「包括的感度分析法」を示す.設備費用係数については非劣解であることが保証される「非劣解保証範囲」を求める方法を示す.そして, これらの感度分析を考慮しながら, 非劣解集合の中から選好解を選択する対話型設計システムを開発し, 数値例を示す.

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環境変化に対応するために, スケジューリング・システムにもその柔軟性が一層要請されている.その一環として, 専門家のノウハウに着目したAI的アプローチのシステムが開発されている.しかしそこには, 知識の抽出方法に関して問題がある.また, 知識の具体的な体系化が行われておらず, 知識の修正作業を効率的に行えない状況にある.そこで本研究では, (1)従来に代わる仮説駆動型知識抽出方法の有効性を検証し, (2)得られた知識の体系化を行い.(3)それを基にシステムを開発することを目的とする.知識抽出に当たり, 工程編成の特性からスケジューリング方法の仮説を立案し, それを基に知識の抽出・体系化を行った.その結果, 大枠的手順の中で状況変化に対応すべくルールを基に方針決定を行うという半手順化方式で柔軟にスケジューリングを行うシステムが開発できた.また, その知識の体系化により修正に関する問題の一つの解決方向を示すことができた.

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顧客の要求に応じるため需要量を予測し, それに応じて発注を行い.製品を生産し, 在庫する多段階生産-在庫システムでは, 在庫量を制御し, かつ発注量をも制御できる発注システムの研究が重要である.これは発注量変動を制御することにより生産水準の安定化を図り, 在庫量変動を制御することにより安全在庫を低く設定できるからである.従来, この問題の発注システムは動的システムの記述法である伝達関数法が用いられてきたが, リードタイムの変化, 多段階への拡張を考えると, 問題の解法が複雑になる.そこで, 拡張性に優れた定式化を行うため最適レギュレータの適用を考えた.本研究では基礎研究として, 単1品目, 単1工程を対象とし, 生産-在庫システムを離散型確率的制御問題としてとらえ, 発注量変動を制御し, かつ在庫量変動をも制御する定期発注システムを定式化する.

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多工程持ち作業システムのもとで発生する歩行動作を4つのタイプに分類し, 実験を通してそれぞれのタイプごとの歩行動作時間の特性を明らかにし, その時間推定法について考察を行った.タイプ1の歩行動作は, 歩行開始時に体幹の回転を伴う歩行動作, タイプ2は歩行開始時に体幹の回転を伴わない直進歩行動作, タイプ3は歩行終了時に体幹の回転を伴う歩行動作, タイプ4は歩行中に体幹の回転を伴う曲進歩行動作である.実験の結果, 歩行距離, 歩行開始時の体幹の回転角度, 歩行中の体幹の回転角度を変数とする1個の多項式で, これら4タイプの歩行動作時間の推定が可能となった.本推定法とMTM, WFと比較し, MTM, WFの分析の不十分が点を明らかにした.

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前工程は1台, 後工程はm台の機械からなり.前工程ではロット生産, 後工程では連続生産が行われる.2段階のハイブリッド・フローショップ工程における生産スケジューリング問題を取り扱っている.前工程では, 後工程の機械設備単位にグルーピングした品目グループを, 切り替えるごとに段取り替えを必要とし, 後工程の各機械設備では, 単一の品目グループしか加工できない製造工程を対象としている.本研究では, ロット生産を行っている前工程のスケジューリング方式として, 基本サイクリック・スケジューリング方式と変則サイクリック・スケジューリング方式を採用し, 品目の所与の生産要求数量を計画期間内に, ある一定の生産水準以上を達成するためには, どれだけの生産能力が必要かという観点から.前後各工程の能力余力率をパラメーターとしたときの生産能力と計画達成率との関係を, 実験的に解析している.

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本研究は, 在庫量変動と発注量変動を制御する定期発注システムに対して, 新しい発注方式を提業し, 従来システムと併せて統一的に考察する.まず, 在庫量のみのフィードバック制御システムとしてF型定期発注システムを構成し, 需要系列の自己相関が強くない場合には, G型定期発注システムと同等の制御が可能であることを示す.一方, 需要予測精度が高い場合には, 需要予測の情報もフィードバックするG型の方が制御性能が優れることを示す.以上より, 需要予測精度が高い場合にはその情報を強くフィードバックする方式が有効と考えられ, これを実現するFK型定期発注システムを提案する.FK型は, γ型, G型, F型をすべて包含しており, 制御パラメータF, Kの空間上に制約を考えることで, これらのシステムを統一的に議論することが可能である.制御性能の面でも, FK型は両分散を小さく制御することができる.

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一般に, 問題解決にあたって.数あるSQC手法の中でもその利便性と有効性から重回帰分析が最も多く利用されている.しかし, 重回帰分析自身に様々な問題点があり, その対処法も実際に活用する際有効に使える方法がない.そのため実際にはうまく活用されていない.本研究では, 重回帰分析活用の原点である変動要因解析に着目し, まずその重要性を考察する.そして, 重回帰分析を活用する際に問題となる点を多重共線性の影響を中心に考察し, 変数選択手法としてBN法(BEST"N"増加法)を提案する.次に, BEST"N"の"N"をどの値に設定すれば最も有効的に変数選択が行えるかについて, シミュレーションによって定量的に探索する.また, この手法を実際の事例に適用することによって, 手法の有効性を示す.

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本論文は, NP困難な問題として知られるレイアウト問題, すなわち2次割当問題(QAP)について, 凹2次最小化問題(CQP)として再定式化し, それに基づく準最適解を与える新解法を提案するものである.これは, QAPの近似問題を外部近似手法を用いて解き, そこから得られた解に, 既存の改善ルーティンを組み合わせたものである.また大規模な問題に対しては, 改善ルーティンにSA法を用いたアルゴリズムを提案する.さらに, これまで知られているベンチマーク問題に提案法を適用, 比較することによって, 本論文で提案したハイブリッドアプローチの有効性を検証する.

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本研究では多品種の製品を3段階フローショップラインで生産するとき, 仕事を始めてから完了するまでの総所要時間を最小化する問題を扱う.各段階には機械が1台あり, 1つの製品(処理対象)は4種類の要素作業からなる.そのうちの3種類の要素作業についてはそれぞれの機械に割り付けが決まっているが, 残りの1種類の要素作業についてはいずれの機械でも割り付けが可能である.そのため, 1つのスケジュールは要素作業の割り付けと, 各機械での処理順序の2つの要因で決まることになる.本研究では, 「すべての処理対象が同一であり, かつ割り付け先に自由度がある要素作業の処理時間がどの機械に割り付けても等しい」という最も単純な問題について, "最大パス"の考え方を用いた解析を行った.その結果.この問題について最適解が存在する範囲を限定できる条件を導いた.さらに, この結果を応用した近似解法を提案し, 一般化した問題に対し, 数値実験を行った結果を示す.

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目標ベクトル法は, 複数目標をバランス良く達成することができる数理計画法の一つの方法論である.目標ベクトル法で想定している開いたL字型効用関数(リグレット関数)は, 通常, 意思決定の際に想定する非線形な効用関数を代替(近似)していると考えることができる.そこで本研究では, 非線形なp次距離関数を効用関数として想定する場合, 意思決定者が目標ベクトル法を容易に経営意思決定問題に適用できるように, 距離関数の次数pと目標ベクトル法で用いるリグレット関数のパラメータβの関係についてモデル化し, 考察する.

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本研究の目的は.職務関与と職場におけるソーシャル・サポートが精神的および身体的症状に及ぼす効果を明らかにすることである.調査は自動車関連製造工場に勤務する298名の男子企業従業員に対して行われ.そのうち, 255名の応答者についてデータの分析を行った.その結果は次のようなものである.(1)職務関与と職場におけるソーシャル・サポートはそれぞれ.勤続年数の階級によって, 異なる精神的および身体的症状を緩和する効果を示すものである.(2)勤続年数の階級によって, 異なる精神的および身体的症状に対して, 職務関与と職場におけるソーシャル・サポートの交互作用効果がみられる.

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混合ラインの投入順序を決定するにあたっては, 前工程での生産の平準化と混合ラインの各作業工程での作業遅れの短縮を図らねばならない.本研究では, これら2つの目標を同時に考慮した新しい投入順序決定方法を提案する.まず, 第1段階として部品の引き取り間隔を考慮して対象とする計画期間をいくつかの小期間に分割し.前工程の生産の平準化を図るために, 小期間ごとの各部品の引き取り量をその時点までの平均使用量になるべく近づけるように引き取り量を決定する方法を示す.次に第2段階で.分割された各小期間ごとに, 最大作業遅れを最小化する投入順序を決定する方法を示す.最後に, 数値例により提案した投入順序決定方法の有効性を検証する.

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