対象とする工作機械業界では需要変動が大きく，需要拡大期には生産能力不足に陥る．作業者の能力に応じた作業者の配置ができておらず，本来の能力を出し切ることができずに，納期遅延を起こしてしまうケースがある．新人を含む生産能力を出し切る施策を見出すために，作業者の習熟特性を考慮した作業員割付シミュレータを開発した．

FMSを用いた工場内の搬送手段に自動搬送車（AGV）の利用を想定すると，搬送路の規模やAGVの台数等の条件により，適切な経路の計画に時間を要することが考えられる．本研究では搬送路にまつわる情報をその粒度に応じて空間時間的に分割・階層化し．八分木の情報構造を構成することを提案する．これにより環境情報の整理を行い，搬送路に関する情報の時間空間的に局所・大局的な参照や，経路計画において曖昧さを残した経路の決定を可能とする．このシステムの計算機実験を行い，リアルタイム性と柔軟性の有効性を確認した．

本研究は，治工具交換など長い段取り時間を要する，個別受注生産を行う機械加工ショップを対象とする．加工機械毎に担当作業員を固定した場合，機械の特性を把握することができ，段取り時間の低減が図れるが，加工する部品種類の偏りがある場合に，作業員の負荷アンバランスが生じ，結果リードタイムが長くなることが考えられる．そこで本研究は，複数の作業環境を生成し，作業員の機械への割付を固定する方法と，固定しない方法との比較検討を行い，生産性への影響を明らかにした．

In recent years, the development of information systems has been promoted by agile development. The feature of agile development is that each member is in charge of work that depends on their own abilities and system development is completed in a short period of time for a team consisting of small members. Members are ideally assigned personnel with high design and development skills. However, in reality, the abilities of the members are often unbalanced to skills required to complete works. A leader takes on the role of support, helping low-skilled members and members who are behind in work to speed up work time and educate them to improve their skills in the development. In this study, we propose a scheduling system to apply to agile development. The system consists of a database to evaluate member's skill levels from characteristics of works and a scheduling method including assignment of multiple members to single work. The numerical experiment is performed to evaluate the performance of the system.

顧客から受注を受けて生産する受注生産型機械部品製造では，顧客との納期を遵守した上で，製造コストを抑え利益を拡大することが求められている．また一般にフレキシブルジョブショップの形態となるため，受注量と生産能力のバランスが取れていない場合，納期遅れや余剰な生産設備の利用に伴うコストが発生する．そこで本稿ではフレキシブルジョブショップにおける機械稼働計画を総納期遅れと総遊休時間の多目的最小化問題としてとらえて定式化し，計算機実験により納期及び稼働率について評価を行う．

近年，電力価格は高騰しており，製造業では電力コストを考慮した生産の実施が求められている．この要求に対し使用時間帯で異なる電力料金を考慮した生産計画に関する取り組みが注目されている．本稿では時間帯別の電力料金体系を考慮した日程計画において，生産性の維持及び電力コスト削減を目的とした定式化を行い，計算機実験によりその有効性を確認する．

This study formulates a scheduling problem for an RGV system composed of multiple RGVs and a loop track rail as a mixed-integer-programming problem. Computational experiments are then conducted to reveal the relationship between the number of RGVs and the makespan of an established transportation schedule. This relationship facilitates to estimate the transport capacity and to determine the appropriate number of RVGs to be introduced into the system.

生産現場やサプライチェーンにおける在庫型倉庫において，部材や商品を素早くタイムリーに出庫することが求められている．しかし，出庫作業は人手のピッキングがまだ主流であり，作業効率の向上が課題である．そこで本研究では，複数オーダーを同時にピッキングするマルチピッキングを対象に，逐次最適化を用いたオーダー割当手法を提案する．更に，作業時間の短縮効果の観点から提案手法の有用性を評価する．

The main reason for failed deliveries is the customers absence at home, and it forces delivery service providers to respond to high transportation costs with the re-delivery. This research focuses on the development of last mile logistic service with narrow time window to provide higher customer service and efficiency for smart logistics. The objective of this research is to reduce the redelivery cost to be able minimize the total transportation cost in each pattern of customers area from benchmark problem implemented by a mathematical model as Vehicle Routing Problem with Time Window.

本研究は，物流資産のシェアリングによる効果の把握と不確実な需要の下でのロジスティクスネットワーク設計に寄与する確率計画モデルを提案する．シェアリングサービスの利用に関する荷主の意思決定を考慮し，資産の貸し手と借り手の取引をモデルに組み込む．そして需要の不確実性を表現する変数を導入し，資産の所有量やその利用方法を最適化することで，不確実性に対しロバストなネットワークを導出する．このモデルを用いて数値計算を行い，需要のばらつきがネットワークの最適状態やシェアリングの効果に及ぼす影響について基礎的な考察を行う．

流通業種や製造業種において生産計画における最適化の需要は数多く存在しており、両業種において共通的に考えられる課題も少なくない。その課題の一つとして、製品を梱包箱に入れる、箱詰め効率化に関する需要がある。本研究では、箱詰め工程の一連の作業を仮想空間にモデル化することで、箱の無駄スペースの削減だけでなく、無駄スペースを少なくすることで生じる作業負荷の増加を考慮に入れた多目的最適化を行った。結果として、梱包箱の無駄と作業員の作業負荷の2つの指標に対して最適な作業計画を立案する。

Unforeseen events in manufacturing, such as tool breakage or machine breakdowns, often incur degradation of productivity. This study aims to build a reactive scheduling method that can respond to unexpected events flawing a current production schedule and catch up with the planned schedule as quickly as possible. We have focused on the adaptive operations of a material handling manipulator and its sequencing toward enhancing automated reactive scheduling. This paper produces a basic model of the sequencing of manipulation operations and adaptive functions of the manipulator against a sudden stoppage of a machine tool.

需要が大きく変動する工作機械部品について、内示理論に基づき、実務データの統計的な特性（離散型ブレ分布）から在庫品切れ率と平均在庫品切れ量の2つのリスク評価指標の算定をおこない、数か月先の在庫レベルの適正さを判断することにより手配量を決める仕組みを開発した。本手法を現場に適用した結果、手配業務の標準化が進み、在庫回転率が改善、レジリエントな在庫管理を実現した。

Recently, almost all the quality inspection work in the manufacturing industry is automated. However, there are many products for which inspection work cannot be automated. Since the tip of a rotating tool (Diamond bar) for dental care is attached with diamond particles, all parts are slightly different. In this study, we will develop a tool to train the inspection work and to replace manual inspection. As basic research, we checked the training effect by training tool and constructed a parts model using neural network and convolutional neural network. This model was evaluated using the training result.

A method of presenting similar piping design failures in shipbuilding by applying sub-graph isomorphism to CAD data at design stage is discussed. The CAD data are converted as graph data structures. In recent years, the importance of automation in design work has been increasing as the design lead time has tended to be shortened. Particularly in shipbuilding, the design period of outfitting components such as piping is short and a pressing issue. On the other hand, CAD checking functions, such as collision checking, have been enhanced, and research on automation, such as automatic pipe design, has been conducted. The purpose of this study is to support efficient feedback of past failure information in the current design. In this paper, at first, a method of expressing and converting a pipe in a graph data structure from CAD data is considered. Using sub-graph isomorphism and calculating similarity based on rule, a suggesting the similar failures in a ranking format in design stage. Verification based on the actual ship CAD data is conducted and it is confirmed that the faults can be detected with an accuracy close to that of human detection. However, these are only some of the defects covered in this study, and their versatility is a subject for future study.

Milling tools or milling cutters are made by grinding. In the process, 5 or 6-axis grinding machine is used. However, it is difficult to calculate the desired position and trajectory of the grinding wheel, so the parameters are determined by trial and error or based on the past experience of the operator. This fact is inconvenient and inefficient, especially when in a situation of making a new shaped tool. For a more flexible tool design, a more convenient and efficient way to get the operating parameters is needed. In this paper, the groove of the 2-flute end mill is considered as the target tool and it tries to calculate the machining parameters of the grinding wheel and its shape. The basic principle is groove prediction and evaluation with goals and optimization to minimize the deviation. Groove shape is predicted rapidly by using graphic methods and GPU, and it contributes to speeding up the optimization process. By evaluating the core radius, rake angle, and whole groove shape, wheel position and wheel shape are optimized. The results of the experiment, core radius, and wheel position are optimized enough, therefore core angle and rake angle can be sufficiently close to the target value. The whole groove shape still has a slight difference but it is sufficient to be used in current production sites.

本研究では，リバースエンジニアリングの持続可能性を高めるため，システム効率に考慮した新工程を提案し，その有効性を示す．特に複雑な形状を有する物体に対するリバースエンジニアリングについて，従来の工程での仮想モデルの作成結果，作業時間及び，点群の処理について比較を行いその有効性を示す．

異文化地域製品の設計を行う際には地域性の考慮が必要である．地域性を考慮した設計課題の分析手法として，地域情報を機能-構造図に関連付けて分析する手法がある．地域情報は気候や文化，製品の使用方法や使用環境など様々な観点の情報を含む．本研究では，設計者による異文化地域の情報の理解を支援するために，形態素解析とクラスタリングを用いた分析手法を提案し，システム実装した．ベトナム向け冷蔵庫を用いたケーススタディで手法の妥当性を検証した．

In order to recycle materials from numerous end-of-life assembled products for sustainability, environmental and economical disassembly system design is required. Disassembly line balancing are required to assign disassembly tasks to each work station. On the other hand, the recycling rate, CO₂ emissions during manufacturing, material selling profit and disassembly cost of the materials contained in the product differ depending on each part. Therefore, it is necessary to balance line with selecting the disassembled or disposed parts. This study discusses sustainable design methods for the disassembly system that selects parts and designs lines in consideration of the environment and economy.

本研究ではHexagonal Baseという生産機能を搭載した移動可能な正六角形型のモジュールを用いて動的再構成可能な生産システムの実現を目指している．そのモジュラー型生産システムにおいて，新たなオーダーを満たし，従来のレイアウトからの移動を考慮したレイアウト設計問題に対して，効率的に組み合わせ集合を表現できるデータ構造であるZDDを適応することで解空間の組み合わせ爆発を抑制し段階的に解を絞り込む手法を示した．

生産システムコンサルティングでは、熟練コンサルタントに経験知が蓄積し手法が体系化されていない。本研究では、その体系化を最終目標とする。今回の第二報では、改善ポイント分析プロセスにおいて、熟練コンサルタントの改善手法や意思決定プロセスに関する経験知を情報世界上に形式知としてアーカイブした上で、その形式知を現実世界の製造現場の実データを用いて活性化することにより、熟練コンサルタント改善手法・プロセスを他案件に対して再利用・再展開を可能とするDigital Triplet型の改善ポイント分析支援手法、及びシステムを提案する。

本研究では、ユニットセルより得られた11種類の多孔質構造のCADモデルを作成し、その特徴を応力分布、表面積、質量ならびに3Dプリンティングにおける製造性等を評価することによって明らかにした。本研究により得られた結果から設計・解析・製造それぞれの観点から見る最適なユニットセル及び多孔質構造の判別が可能になる。

本研究では、まず段階的制御されたフラクタル図形を表した点群の周りから特定した面ごとにもう一つの点群を発生。この点群を三角形分割して直接STLデータ及び立体CADモデルを作成する。そのデータは3Dプリンターで簡単にレプリカにすることができる。この結果は複雑な形状のリバースエンジニアリングへの応用が期待できる。

In recent years, the development of various additive manufacturing technologies has made it possible to fabricate complex shapes and internal structures in side an object body, which has been difficult with conventional processing methods. Among them, the FFF method is the most widespread additive manufacturing method because of its ease of use and low cost. The FFF method can add large and interesting characteristics to the object. In this study, we propose a method to generate lattice paths suitable for curved surface layering by calculating and connecting the intersections between the model and the X-Z and Y-Z planes. We proposed an algorithm to generate the path, and conducted an experiment by using an example model. To confirm the generated path, we conducted an experiment by using a 6-axis vertically articulated robot.

我が国のものづくりの強みを活かし，エンジニアを支援するためのコンセプトとしてディジタルトリプレット(D3)を提唱してきた．本研究はD3を具体的な形で示し，その有用性を実証することを目標として，レゴカー自動組立ラインである人工物工学研究センターのラーニングファクトリー(LF)にD3を実装することを目的とする．本稿ではその第一歩として，フィジカルな生産設備と連動するバーチャルモデルを構築し，生産ログデータベースと合わせてディジタルツインを構築した．今後はこれを活用しLFにD3を実装することで，D3の効用を実証する．

Industry 4.0に代表されるように製造業のデジタル化が推進されている．技術者のプロセス知を利用したデジタル化を行うため，本研究では意思決定プロセスの構造的記述支援手法を提案する．また，提案手法を実現する計算機支援システムを構築した．例題を用いた検証の結果，技術者の意図とデータの流れを明示的に紐付けて表すことができた．

人間と産業用ロボットが共同して行う組立作業の計画案を，動作シミュレーションにより検討・評価が可能な設計・計画支援環境の構築法を確立することを本研究の目的とする．具体的には，仮想空間に構築された仮想環境において，組立作業の工程計画案に対して，VRインターフェースを通じて実施・体験し，作業者の観点から工程順や設備レイアウトなどを評価して対話的に改善する環境の実現を目指す．

Kinematic calibration is necessary for industrial robots to perform accurate tasks. Furthermore, it needs to know information about the surrounding environment to perform stable tasks. In our laboratory, we study SLAM-integrated kinematic calibration, which can simultaneously calibrate kinematic parameters of industrial robots and create environmental map, around the robots. In the previous method, RGB-D cameras and spherical cameras are used. However, the misalignment between the camera and depth sensor for RGB-D cameras and image distortion for spherical cameras can be error factors. In this study, we proposed SLAM-integrated kinematic calibration using a stereo camera and compared this method with previous methods.

In recent years, AI has been adopted in the manufacturing industry, and machine learning-based approximator systems are expected to be used for shortening the development time of products. Although it is generally accepted that big data is essential for training data, it takes a long time to collect the data obtained from simulations, so that a high-performance approximator must be built with a minimum amount of training data.Although active learning has been studied in various fields to reduce the data collection cost, most of the research is on the classification problem, and its adaptation to the regression problem is not advanced. In this study, we construct a simulation approximator for this regression problem with a minimal amount of training data, using expressive neural networks to approximate unknown functions.

近年、深層学習技術による画像認識分野の発展と共に外観検査への応用が進展しつつある。しかし、深層学習を用いた外観検査には三つの問題がある。それは、組込みシステムを考える際にはコンピュータリソースが限られていること、大量生産品の外観検査ではタクトタイム要求が厳しいこと、不良品の見逃しは最悪の場合命に関わる危険性があるため高い精度が求められることである。本研究ではこれら三つの問題に対して「フィルタレベルの枝刈り」という軽量化手法を用いて高精度・軽量・高速な深層学習モデルを構築する手法を提案する。

In recent years, with the development of IoT technologies such as 5G, it is expected to operate large-scale route planning for many AGVs (Automated Guided Vehicles). Deadlock is caused on the routing of AGVs when the route us conducted by conventional reinforcement learning approach. In this study, we propose a route planning method that avoids deadlocks by using inverse reinforcement learning to design a reward that is close to the route planning optimization method. We compare the proposed method with conventional deadlock avoidance methods to verify the usefulness of the proposed method.

デンソーは世界に130以上の生産工場を持ち，自動車部品を生産している．日々の生産活動や改善活動を通じて，膨大なものづくりの知識が培われてきた．しかしながら，これらの有用な知識は非常に膨大であり，かつ，表現も多様なため，活用できるものは限られてしまっている．我々は，その貴重な知識を事業や世代を超えて共有できるシステムを開発することで，生産性向上に貢献することを目指している．その第一歩として，生産ラインの設備保全履歴をもとに，経験の浅い保全作業員でも有用な知識を容易に獲得できるシステムを開発した．開発したシステムの概要と導入効果について報告する．