The global spread of the novel coronavirus infection (hereafter referred to as COVID-19) has caused supply chain disruptions. As a result, many global companies are reviewing vertical and horizontal relationships in their supply chains and emphasizing effective supply chain resilience measures, such as strengthening their business structures, diversifying their production sites and suppliers, and enhancing mutual aid systems with other companies.

This research assesses that the impact that the differences of procurement networks, inventory strategies and components have on carmakers when the external factors in the supply chain, such as the spread of COVID-19, become evident. The objective of the research is to evaluate the different effects of supply chain resilience measures and enable carmakers to supply components stably. For this purpose, a simple simulation model of a supply chain in the automotive industry was constructed and simulated, evaluated and analyzed based on scenarios reflecting the differences of the external factors in the supply chain.

製品組立時に必要な部品が揃わない荷揃遅れを抑制する方法として，部品加工工場において実績に遅れが生じた際に，生産性を高めて遅れを取り戻すために工程順を変更するという計画変更プロセスを想定し，その工程順変更の判断方法について提案する．実験では抽象的なジョブショップ型工場モデルを対象に，提案手法を適用することで荷揃遅れがわずかに改善される様子を確認した．

製鉄所内のスラブヤードは動的な環境下でクレーンオペレータによって制卸される．スラブヤード制御の意思決定プロセスのパフォーマンスはオペレータのスキルに依存する．また，オペレータに与える情報に依っても制卸の効率は変わると考えられる，オペレータを効果的に支援するためには，問題の捉え方を表す特徴量を定義・評価し，良い特徴量を提示することが重要である，本論文では，納期に関する情報についての複数の提示方法を提案し，制御タスクのシリアスゲームモデルを用いて被験者実験を行うことで，有効な納期情報の提示方法を明らかにする．

The objective of this study is to use the open-source robot control software ROS, which can reuse code among multiple types of robots, to automatically generate the motions that substitute the robot arm for stocking works in convenience stores, etc. . Currently, it is common to use a single planner when generating actions, however, by switching between planners at waypoints provided by mapping the surrounding environment, we confirm that it is possible to reduce the time to complete actions. The experiment has been conducted with VS-060 from DENSO to verify the generated motions.

Manufacturing simulation is useful for the efficient operation of custom manufacturing line (SPS line), but at this point, methods have not yet been systematized for the construction of human-centered simulation models.

The current ergonomics has not yet developed standard in considering worker well-beings-oriented manufacturing, thus this research aims to support human-centered approach in production systems. In addition, with the advancement of digital twin technology, there is a growing demand for digitization and modeling of humans. Therefore, this study proposes the concept of modeling and simulation of workers in the SPS line work environment based on these ideas.

知識表現モデルとしてシステム構造マップ（SAM）を提案し，生産システム設計を対象にモデリングと活用法を提案する．製品と設備を表す「構造」とその「特性」システムの「性能」を要素とし，相互作用をネットワーク・マトリクス形式で記述した．設計変更を支援する為，システム評価優先順序を導出と影響伝播の分析を行った．本研究はトヨタ自動車と共同で実施され，フロントピラー組付業務のモデル化を行った．その結果，実際の設計プロセスと同様の結果が得られ，知識の俯瞰に一定の有効性を示した．

A lean manufacturing tool called Kanban is used in the communication structure which comprehends the signal and response setup. Industry 4.0 has seen an assertive evolution in recent years as human productivity has increased. The progress, however, makes technology adaption more difficult and convoluted, particularly for complex production lines which lack a real-time notification system, an effective communication system, and appropriate data collection methods which might raise the likelihood of failure. Both the lean methodology itself and the understanding of Industry 4.0 should be incorporated into the communication structure. Therefore, the purpose of this study is to develop Kanban Apps for the Decision Support System (DSS), which is specifically utilised by manufacturing students, professionals in the industry, and practitioners of lean. In-depth discussion is conducted regarding both the primary development process and the verification. The results demonstrate that Kanban Apps can be easily integrated into digital manufacturers, propelling the response time with real-time operational information. The functionality of the Kanban Apps is evaluated by comparing manual calculation and the calculation made using the Kanban Apps. These connections between data analytics from various machines integrated with contemporary gadgets like sensors inducing the cyber-physical system will have a significant impact on boosting productivity through improved decision-making.

Among industry players, the success rate with the adoption of Lean Manufacturing (LM) has been growing significantly year-over-year, by leveraging the Industrial Revolution of 4.0. The boom in Industry 4.0 has resulted in exponential data growth in all fields. This has been possible due to the big data exchange system in real-time, which enables engineers to gain complete control of the system to deal with any forthcoming situation, including data collection and machine control. This scenario also results in competition encouraging the manufacturing industry to grow, thereby increasing the demand pool to cater to the market requirements. However, in real industry, engineers face issue with time, with regards to shortening the notification time when a mistake occurs, which is critical for decision making. Thus, in this review, researchers have tried to find a solution. Simulation can be employed to exploit a new concept of the solution to address complex data-based problem, and concentrate on the decision support system. This research tries to discern and diagnose the gap between the merging of both simulation as well as implementation of LM.

AGV(Automatic Guided Vehicle)が製造装置間の搬送設備として導入された生産システムにおいて，効率的な生産の実現には生産スケジュールだけでなく搬送スケジュールを最適化することが重要である．我々はこれまでにAGVによる搬送を考慮したジョブショップスケジューリング問題を対象に，ラグランジュ分解・調整法を用いた生産・搬送スケジューリングの同時最適化手法を提案した．しかし最終的な収束状況における下界値精度の低さが課題であったため，本研究では解精度すなわち双対ギャップを改善するための方法検討を行い，その有効性を計算機実験により評価する．

日本の食品ロスの72.3%を果実や野菜などの生鮮食品が占める．本研究では，生鮮食品の食品ロス低減のための政策を流通シミュレーションとゲーム理論分析を通して評価する．先行研究では牛乳パックのような賞味期限が設定された食品を対象に，賞味期限に着目して食品ロス削減のための方策を検討していたのに対し，本研究では賞味期限のような明確な廃棄の基準がない生鮮食品を対象とする．シミュレーションを用いて消費者の鮮度志向の変化や，技術革新による保存技術の向上が食品ロスに与える影響を評価する．さらに，シミュレーションで得た結果にゲーム理論分析を適用することによって，食品ロス低減に有効な方策を明らかにする．

Many quality inspection tasks have been mechanized and automated in the quality control departments of manufacturing companies. On the other hand, manual inspection is essential for products that cannot be automated. For example, the tips of rotary tools used in dental treatment are covered with fine diamond particles by electrodeposition, so no one has the same shape. We have researched inspection support tools for rotary tools using machine learning. However, it has become clear that it is difficult to discriminate samples that are difficult to judge visually with high accuracy, even with machine learning. In this study, we aim to improve the discrimination system by applying filter-based preprocessing to image data.

工場での人手作業の時間計測は骨格情報を用いた作業認識により効率化できるが，工程の数に伴い増大する教師データ作成の手間が問題であった．この問題に対し，ファインチューニングによる教師データ量削減効果と最適な再学習層数を調査した．調査の結果，4層の畳み込み層から構成される作業認識モデルに対し，再学習する畳み込み層を3層とした場合，認識精度低下を1%に抑えた上で，教師データ量を5割削減できることが分かった．今後は，さらなる教師データ量削減に向け，認識精度低下原因を調査する．

金型生産のような多品種少量生産を行う工場における生産管理は管理者の経験に基づいて行われているため，作業実績の可視化が求められている．近年，サイバーフィジカルシステム（CPS）を利用した生産管理が注目されている．しかし，データ収集を行うには高額な設備投資が必要になるため，導入を断念することが多く，また導入しても収集したデータを十分に活用できていないという問題がある．そこで本研究では信号灯とタブレットの2種類のデバイスを用いて作業実績を把握し，動的な生産管理が可能となる簡易なCPSのプロトタイプを開発する．さらに，実際の製造現場を想定して，提案したシステムの有効性を検証する．

Production system by advance demand information has the advantages of enabling manufacturers of finished products to respond to diversifying customer needs and to secure a stable and large quantity of various parts with short delivery times, and enabling parts suppliers to provide a stable supply without having to hold huge product inventories. On the other hand, the upstream companies in the production process need to produce and ship products more quickly to meet the delivery date of the final product, which increases uncertainty. Therefore, analyzing effects of variable factors, such as demand fluctuations and the gap between advance demand information and firm-order information, is necessary. In our previous study, we formulated the flow of products and information in a supply chain using advance demand information and constructed a simulator based on these formulations. In this study, we aimed to evaluate and investigate the effects of improving the whole supply chain by adjusting production and inventory quantities in the supply chain using advance demand information. Overtime costs and inventory costs are introduced into the simulator to evaluate the impact. Results of the simulation confirms that front-loaded production is a very effective measure as long as it can be handled, and that overtime work is also effective depending on the condition of late delivery penalties.

需要が大きく変動する工作機械部品について、内示理論を使ったレジリエントな在庫管理法による、手配業務の標準化を進めている。その中で今般、代表的な部品について内示の時系列分析を行い、「内示のブレが定常性をもつ」ことを実証した。長納期部品では、調達数量を早い段階で確定しなければならないために、確定後にも内示の前提が大きく変化するなどの複雑な不確実性を有している。そこで、新たに期別在庫管理目標設定法等を考案し、手配業務の標準手順に織り込んだ。実務に適用し、在庫回転日数を17%削減する効果を得た。

工作機械部品を対象に、内示理論を使ったレジリエントな在庫管理法による手配業務の標準化を進めている。手配量の決定に際し、トレードオフの関係にある在庫品切れ率、在庫量、平均在庫品切れ量（挽回量）の適正なバランス付けが重要である。今般、需要が離散型分布で表現される場合につき、品切れ時の挽回作業負荷を相対的に表現する係数を新たに導入して、3つの指標のトレードオフ問題を制約条件付きの最適化問題として定式化し、効率的な解法を求めた。バランス付けされた3つの指標の推奨値を示し、手配量検討を支援するツールを開発した。

マスカスタマイゼーションの実現には，カスタム製品を含む各製品の需要変動並びに生産状況の変化を考慮した生産計画手法が重要である．我々は，これまで部品のモジュール性を活かし納期と製造進捗の指標に基づいた部品割当変更を含む生産計画手法を提案してきた．そして本稿では，標準製品に対する見込生産と需要変動を伴うカスタム製品のオーダ生産を統合する生産計画手法を提案し，計算機実験によりその有効性を検証する

マスカスタム品では，顧客との商談で徐々に決まる仕様情報に基づき製品を設計・生産する。納期遵守の為には早期の部品発注が必要だが，設計前では必要な部品の型式が未確定なため部品所要量の見積もりが難しく，過剰在庫や欠品が発生している。そこで本研究では，仕様情報から必要な部品型式を予測する技術を開発した。本技術では，過去の設計実績から部品型式に影響する仕様項目の組合せを抽出し，部品型式の予測モデルを構築する。本技術を昇降機部品に適用した結果，91%の予測精度を確認した。

This study deals with the no-buffer job-shop scheduling problem to avoid head-on collisions on bidirectional path for AGV transport schedules in manufacturing plants. The no-buffer job-shop scheduling problem allows schedules in which the resources processed by two products are swapped, but such schedules cause head-on collisions in the bidirectional path in the AGV transport schedule. The situation of head-on collision is analyzed mathematically, and constraint conditions are clarified to the collisions. The results of numerical simulations are examined to show that the no-buffer job-shop scheduling problem with the proposed constraints can give appropriate schedules for AGVs.

Production scheduling problem is one of the typical optimization problems and it has been utilized as a practical problem to be solved in the manufacturing industry. We consider a simultaneous optimization of product input sequence and workforce scheduling for multi-stage, multi-item cell production systems. The optimization problem is formulated as a Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). RCPSP has been studied as a project scheduling problem considering resources such as workers. However, the traveling time of workers to their work stations and the travel time of parts to each work station have not been taken into account in the conventional study. We propose a RCPSP formulation for the scheduling problem for multi-stage, multi-product cell production lines with workforce scheduling considering the travel time of operations and parts. The exact solution of the RCPSP is based on Gurobi, a mathematical programming solver. The effectiveness of the derived solution is confirmed via simulation software (plant simulation).

在庫型倉庫において，オーダーピッキング業務は最も労働集約的で費用のかかる業務と言われている．オーダーピッキングの効率化にはピッカーが複数のオーダーをまとめてピッキングするマルチオーダーピッキングによる効率化が有力であるが，そのためには膨大な計算量を要するオーダーバッチング最適化が必要となる．我々はすでに開発したオーダーバッチング最適化にロバスト最適化を適用することによって，走行通路に制約のない倉庫においても，マルチオーダーバッチングによる効率化が図れることを明らかにしたので報告する．

In this paper, a generalized version of the minimal switching graph (MSG) problem is revisited. Problem MSG is a combinatorial optimization model of via minimization in double-sided circuit boards, and it is defined on a directed bipartite graph with a finite set of items and a finite set of switches. An item and a switch correspond to a via candidate connecting the two faces of circuit board in the initial design and to a wiring cluster, respectively. A turned-on switch means the move of every wire segment of the wiring cluster from its initial face to the other face. In the generalized version, each item has two non-negative profits, and each switch has a positive cost which is paid when the switch is turned on. A solution is a set of turned-on switches, and it is feasible if the total cost of turned-on switches does not exceed a given budget. When a switch is turned on, it changes the direction of each arc incident with the switch from the initial to the opposite. If a feasible solution makes the directions of all the arcs incident with an item identical, then the solution can collect the item and get either profit according to the resulting direction of the arcs. The objective is to maximize the total profit of collected items (which intends to maximize the total weighted number of via candidates to be removed from the initial circuit board design). In this paper, numerical experiments are conducted to demonstrate the solutions based on a recently proposed integer programming formulation of the generalized version, and the results are reported.

ジョブショップ加工工程で行われる個別受注生産では，各製品の仕様が大きく異なるため各工程での作業の繰り返し性が低く，その効率は各作業者の技能に依存する．作業効率性の違いにより生じる作業時間の変動は，各工程への作業者の配置だけでなく生産計画にも大きな影響を生じ，結果として納期への影響も生じることがある．そこで本研究では，作業者配置と生産スケジューリングの両方を同時に考慮した生産計画立案手法を提案し，計算機シミュレーションによりその有効性を評価する．

In the labor-intensive cell manufacturing system, operator skills play a significant role in productivity, so it is crucial to train workers effectively. Although there are many studies on operator allocation and scheduling using mathematical models and on operator analysis and improvement analysis in actual workplaces, few studies have satisfied both of these requirements simultaneously. In this study, we propose an operator allocation method that considers fatigue and verifies the method's effectiveness by conducting assembly experiments using the allocation results.

ものと人間との間に存在する行為の関係性を表す理論としてアフォーダンスが知られている．本研究では，アフォーダンスによる作業支援の効果を作業者の内的状態の変化から推定することを狙いとして，組立作業中の作業者の生体情報の収集と解析を行う．具体的には，有孔ボードにピンを指す作業において，穴の色を着色したピンと着色していないピンを指す作業中に作業者の脳血流量と心拍変動を計測し，アフォーダンスが作業者に与える影響を脳活動量およびストレス状態の観点から解析することで，アフォーダンスによる作業支援の有用性について検証する．

本研究は，ウェアラブルデバイスを用いて計測した作業者の生体情報を解析してヒューマンエラーの発生を予測し，それを予防することで製品の品質や生産性を向上させることを狙いとしている．本稿では，組立作業として，ブレッドボードへのピン指し作業を繰り返し行う被験者から，心拍変動と脳血流量の変化を計測し，ヒューマンエラーが発生する時のそれらの値の変化を解析する．さらに，そこから得られた知見に基づき，ヒューマンエラーが発生すると予測されるタイミングで休憩をとることで，その発生を予防できることを検証する．

近年，宅配便需要の急増により，再配達問題が重大な社会問題になっている．この解決策の1つとして，オープン型宅配ロッカーの設置が検討されている．本研究では，施設の利用者だけでなく，荷物の配送を行う配送業者の利便性も考慮した適切な配置場所を決定するための新たな手法として，マトリクス型遺伝的アルゴリズムを提案する．さらに，実際の地図データに基づいて計算機実験を行い，従来の施設配置の決定手法と比較することで，提案手法の有効性を検証する．

サプライチェーンマネジメントでは企業間で適切な取引を繰り返すことでWin-Winの関係を構築する．本研究では，受注生産を行う製品メーカと部品サプライヤを対象とした三階層サプライチェーンモデルにおいて，そのモデルの中間企業となる製品メーカの受発注機能を拡張し，遺伝的アルゴリズムで求めた生産スケジュールから算出した製品の納期の優先度合いに基づき，部品サプライヤへ提示する部品要求納期の求め方を切り替える複合型交渉プロトコルを提案する．さらに，計算機実験を行い，提案手法の有効性を検証する．

機械故障，パンデミック等のサプライチェーンリスクに対し，経済性を考慮しつつ安定的に製品を供給できるサプライチェーンマネジメントの重要性が高まっている．そこで我々は確率計画法に着目し，将来起こりうるリスクに対し強靭性を有するサプライチェーンネットワーク設計法について研究を進めている．本稿ではサプライヤ，製造業者，卸売業者からなるサプライチェーンを対象に，リスクを考慮した資材調達先選定と適正在庫水準の決定によるサプライチェーンネットワークの構築を試み，計算機実験によりその最適性と強靭性を評価する．

非接触の3次元カメラと接触式の高精度プローブを使用して被加工物の取り付け時の位置と姿勢を高速に取得し，その情報を基に加工プログラムの自動修正を行うことで，目的の形状を高精度に加工する方法を提案した．プログラムの修正による実加工を行い，取り付け時の誤差を十分な精度で同定し，高い加工精度を実現できることを確認した．

生産ライン設計では，作業時間や床面積等を制約とし，総投資コストを最小化する設備構成とレイアウトを決定する．厳密解法による設備構成とレイアウトの同時求解では，組合せ数増大に伴う計算時間要求の超過が課題であった．本研究では，対象問題を設備構成問題とレイアウト問題に分割し，混合整数計画法により両問題を反復求解する方式を提案する．提案方式では，設備の長さと奥行きに着目し，レイアウト問題が実行不可能となる設備構成を特定して反復回数を削減する特徴により，6セル42設備からなる生産ラインを約23分で求解した．

日系グローバル製造業が海外展開する際に，日本の生産システムとプロセスの標準をそのまま展開することが多い．生産システムやプロセスの標準を海外の製造拠点にそのまま移植しても生産現場のトラブル頻度が多いために日本と同様の生産達成率とはならないと言われている．そこで，日系製造業 α 社の生産システムとプロセスを例に，新興国の拠点で生産達成率が上がらない現状に対し，生産システムとプロセスの調査を実施し，それらをどのように設計し，運用しているのかを評価して課題を抽出する．課題は，新興国用の生産システムの設計の問題と性善説の上に成り立っている運用であることが判明した．

近年，Additive Manufacturing（AM）技術の発達により平面上の積層だけでなく，非平面への積層の応用が研究されている．AMで造形する際，積層面を平面ではなく非平面に合わせて行うことによって異方性を減らしつつ，層間の接触面を増やし，積層方向の強度や剛性を向上させることが分かっている．本研究ではこのことを応用し，造形したい任意の曲面形状に合わせたセル構造体のモデリングを，コンピュテーショナルデザインを用いて行い，非平面積層で造形した造形物の機械的特性を検証する．

材料押出法の Additive Manufacturing (AM) は，連続繊維の強化材料を使用した軽量で高強度な機械部品の製作が可能である．しかし製作物の機械強度は内部の繊維配向だけでなく，材料間のすべりによって大きく影響を受ける．このため，この影響を考慮した強度設計が必要である．本研究では，連続繊維を使用した複合材料AMの製作物の引張強度について，材料間のすべりを抑制するための複合材料層を取り入れた強度設計法を提案する．また実際に試験片を製作し，引張試験を行うことで提案手法の有効性を評価する．

熱溶解積層方式（FDM）の1ヘッドの3Dプリンタは，主に単体部品の造形用として使用されているが，多数部品を同等の寸法精度で同時造形できれば，部品の生産効率化を図れる．本報では，FDM方式の3Dプリンタによる多数同時造形を行い，造形部品間の寸法精度に対する造形空間内の熱環境と造形条件の影響を踏まえた寸法最適化を試みた．

液体や粉体を用いない3D造形方式として，材料押出法は宇宙空間におけるものづくりへの応用が期待されている．しかしながら，1Gよりも低重力な環境を実現する実験設備は巨大なものばかりであり，重力が3D造形プロセスに与える影響の評価はいまだ進んでいない．これに対して，本研究は高重力場を援用した材料押出法を評価している．遠心機と造形ユニットを融合した簡易装置を開発し，1層あたりの高さの低減による造形分解能向上，造形効率の向上といった高重力場で期待される好影響を，流体解析を交えて評価する．

Digital Tripletでは，技術者の思考過程とデジタルデータ・モデルの変遷およびソフトウェア操作を結びつけた形でエンジニアリング活動を動態保存することで，知識を活用したデジタルものづくり支援を実現することを目指している．本研究ではCADソフトウェアを使用した問題解決行為に着目し，自動車のボデー部品品質向上業務を例題として，技術者の意図をデジタルモデル変遷と対応づけてプロセス中に記録する手法を開発し，同手法の有効性を評価する．

生産年齢人口の減少を背景に需要が高まりつつあるロボットを活用した生産自動化においては，ロボット動作の高品質化及び短時間化が求められている．本研究では板金部品を溶接するロボットを対象に，溶接ワークの変形抑制とロボットの動作時間短縮とを両立するロボット動作自動生成手法を開発した．本手法では，溶接ワークの三次元形状解析により溶接面の変形しやすさを推定し，変形しにくく動作時間の短い溶接順序を探索し，順序と溶接位置の情報からロボット動作を自動生成することで，サンプルワークにて動作時間を従来比31%削減した．

著者らが提案するデジタルトリプレット(D3)では生産システムを設計・運用する技術者の知識を外部化し，生産システムのデジタルツインと関連づけて技術者の問題解決プロセスを動態保存し、これを用いて他の技術者の教育や意思決定等を支援する手法やツールの開発を行っている。しかし、個々のツールやそれらが蓄積したデータは相互に関連づいておらず、統合的なエンジニアリング支援ができないこと，あらゆる支援方法やデータを組み合わせた汎用的な支援ができないことなどの課題があることが明らかになった。本発表では，D3の概念に基づくエンジニアリング支援の枠組み全体を統合的・汎用的に支援することを目的として、エンジニアリング支援プラットフォームを構築するためのデータ基盤および統合データモデルを設計・開発する。

化合物半導体製造現場では時々刻々と変化する製造装置の調整のため，加工後の製品検査を行いウエハの状態を特定することで工程異常への対処を行う．本研究では機械学習によりウエハの状態分類を行う判別器を生成し，その判断基準を明らかにすることで，作業者の判断基準との比較を行った．結果として，人の判断と客観的指標を対応付け，知識に基づく人の判断を客観化することで，基準の見直しなど判断における人にとって新しい知見を得ることにつながることを示した．

MT法はパターン認識手法の一つで異常の検出感度が高く，その診断精度の向上により機器設備の監視や予知保全での使用が期待されている．現在，診断性能の向上のために，異常診断に無効な変数の除去を目的とした重要因子の選択が行われており，その中で望大特性のSN比を用いたものが主流である．しかし，その手法は異常値のみを対象とするため，正常状態の診断精度が下がってしまう問題がある．本報では,診断対象として，試験装置に組み込んでいる，軸受の加速度信号を用い，MT法による異常診断の重要因子選択に対して，正常状態の診断性能を考慮した新規手法を提案し，従来手法との比較を行った．

本研究では，デジタル化された生産システムで技術者が実施する問題解決プロセスをその都度記述するための支援手法を提案する．「構造化」「詳細度」「元となる汎化プロセスモデルとの関連付け」という3つについての要件を満たしたプロセス記述をその都度作成するために，「プロセス実行者本人がプロセスと並行して，テンプレートを元に記述する」手法を提案する．またケーススタディとして故障検知システムの設計および実装のプロセスを本手法により記述し，その有効性と課題点を明らかにした．

本研究では，デジタルトリプレット（以下，D3) の概念に基づき，エンジニアリング活動をナビゲートする「エンジニアリングナビゲーションシステム」（以下，ENS) を開発する手法を提案する．本手法は熟練のエンジニアが行ったエンジニアリングプロセス（以下，EP) を形式化して記述し，その記述を基にプログラム部品を作成し，作成したプログラム部品を組み合わせてアプリケーションであるENS を作成する過程を支援する．提案した手法を用いたケーススタディとして，組み立てラインの，備総合効率の向上を対象としたカイゼンナビゲーションシステムの作成を試みた．その結果，提案手法によりシステムを開発するためのプログラム部品の機能と仕様を明確化し，今後の開発方針を明らかにすることが出来た．

地球温暖化問題への対応やSDGsへの取り組みとして，製造業においても太陽光発電をはじめとした再生可能エネルギーの導入・拡大が進められている．一方，自然条件による発電量の変動や生産計画の変更に伴う電力需要の変動が生じると，追加の電力購入や余剰電力への対応が必要となり，その結果想定外の電力コストが発生する可能性が生じる．そこで，本稿では不確実な状況を考慮した最適化手法である確率計画法を用い太陽光発電量と工場内電力需要量の変動を考慮した電力運用計画手法を提案し，計算機実験によりその有効性を検証する．

複数の企業がIoTプラットフォーム上で必要に応じリソースを共有・融通し合うクラウドソースドマニュファクチャリングにおいて，これまで我々は，組合せダブルオークションによるリソース配分手法に関する研究に取り組んできた．一方，企業間の信頼や協力を前提とするクラウドソースドマニュファクチャリングでは，長期的な利潤を考慮したリソース配分が求められる．そこで本稿では，複数の計画期間における利益を考慮したリソース配分手法を提案し，計算機実験にて提案手法の有効性に関する検証を行う．

現在，日本機械学会では西暦2050年を想定した技術ロードマップの改訂を進めており，生産システム部門においても検討を開始している．本講演は，生産システムに関連する人から，ものづくりの将来像に関する幅広い意見（予想，期待，危惧，不安など）を募り，活発な意見交換の起点となる論点提示を行う．特に近年，関心を集めるディジタル化／仮想化が基盤として確立した状況での新たな可能性を考える．