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機械工学年鑑2023

17. 生産システム

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17.1　生産システム関連のモデリングとアルゴリズム

生産システムやサプライチェーン，ロジスティクスなど，ものづくりを取り巻く環境は，年々，不確実性，複雑性が高まっており，生産システムのモデリング技術，最適化等のアルゴリズムの重要性が益々増している．本節では，2022年に発行された日本機械学会論文集，英文ジャーナル（Journal of Advanced Mechanical Design, Systems and Manufacturing），生産システム部門研究発表講演論文集，年次大会講演論文集や関連雑誌に掲載された文献から，生産計画，在庫管理，スケジューリング，ロジスティクス，マテリアルハンドリングを対象として生産システムのモデリング，アルゴリズムの研究動向を紹介する．

2022年に刊行された英文ジャーナルには，生産システムのエネルギ消費量の評価法（1），二目的フローショップスケジューリングに対するデンドログラムを用いた設計空間探索（2），並列粒子群最適化によるメンテナンススケジューリング（3），ラウンドロビン方式のスポーツスケジューリング問題の解法（4）-（5），倉庫内のオーダピッキング（6）-（7），マスカスタマイゼーションに関する研究（8）-（9），出発地と目的地の間に施設を訪問する連続ネットワークにおける施設配置（10），サプライチェーンマネジメント（11）-（13）， 図書館における書籍配置（14），メタヒューリスティックによる最適化 （15）-（17）に関する研究が報告されている．

また，2022年の年次大会論文集，生産システム部門研究発表講演会論文集には，生産計画の多目的最適化（18），循環型サプライチェーンモデル（19），オープン型宅配ボックスの最適配置（20），スケジューリングおよびスケジュールの評価（21）-（24），深層学習を用いた作業進捗管理（25），検品訓練ツール（26），サプライチェーンマネジメント（27）-（28），POSデータを用いた販売量と在庫の管理（29），巡回保守作業の作業割り付けと巡回経路計画（30），並列型FMSにおける工具割り当てとワーク投入順序最適化（31），セル生産における疲労を考慮した作業者配置（32），繊維産業における設備評価法の開発（33），生産シミュレーションモデリング（34），生産システムのレイアウト設計（35），人流データを活用した地下商店街店舗レイアウト計画（36）に関する研究が報告されている．

〔阪口 龍彦　近畿大学〕

参考文献

(1) Hibino, H., Yamaguchi, M., May, G. and Kiritsis, D., A production evaluation method for energy consumption rate considering rush orders, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 6(2022), Pages JAMDSM0065, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0065.

(2) Toi, M., Kaihara, M., Nomaguchi, Y. and Fujita, K., Application of dendrogram-directed design space exploration to bi-objective permutation flow-shop scheduling problem, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 5(2022), Pages JAMDSM0061, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0061.

(3) Suzuki, M. and Ito, M., Maintenance scheduling of nuclear components under reliability constraints using adaptive parallel particle swarm optimization, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0043, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0043.

(4) Cao, Y., Wu, Wei and Yagiura, M., A metaheuristic algorithm for the carry-over effect value minimization problem in round-robin tournaments, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0042, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0042.

(5) Xue, F., Ma, H. and Shigeno, M., Home away table classification and carry-over effect values minimization under restricted breaks for round-robin tournament, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0040, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0040.

(6) Matsuda, K., Ichikawa, S., Ishigaki, A. and Nishiyama, H., A dynamic storage assignment change method considering psychological stress among multiple workers in the logistics warehouse, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 5(2022), Pages JAMDSM0057, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0057.

(7) Maruyama, K. and Yamazaki, T., Improved efficiency of warehouse picking by co-optimization of order batching and storage location assignment, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 5(2022), Pages JAMDSM0052, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0052.

(8) Wang, T., Wang, J. and Matsukawa, H., Integrating optimal configuration of product platform and supplier selection in mass customization, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 5(2022), Pages JAMDSM0060, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0060.

(9) Nakao, J. and Nishi, T., A bilevel production planning using machine learning-based customer modeling, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0037, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0037.

(10) Tanaka, K. and Tanno, K., Analytical method for deriving distance distributions in continuous networks in which travelers visit exactly one facility between origin and destination, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0039, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0039.

(11) Aoki, H. and Tsumaya, A., Modeling and analyzing a simple multi-stage supply chain using advance demand information, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 5(2022), Pages JAMDSM0048, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0048.

(12) Kaoud, E., Abdell-aal, M. A. M., Sakaguchi, T. and Uchiyama, N., An adaptable robust optimization model for a dual-channel closed-loop supply chain considering cost and demand uncertainty, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0038, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0038.

(13) Islam, M. M. and Arakawa, M., Hesitant fuzzy-based integrated multi-criteria group decision-making model for supplier selection, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0034, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0034.

(14) Ohnishi, A., Koichi, S. and Suzuki, A., A MIP model to generate an optimal book relocation plan for improving the management of shelf occupancy – a case study at Nanzan University Library -, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0036, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0036.

(15) Sakabe, M. and Yagiura, M., An efficient tabu search algorithm for the linear ordering problem, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0041, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0041.

(16) Yamazaki, T., Maruo, A., Hasome, A., Taniguchi, J. and Igarashi, H., Study on sequence problem optimization using variation-robust multi-objective optimization genetic algorithm, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 5(2022), Pages JAMDSM0049, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0049.

(17) Liu, Z. and Nishi, T., Adaptive heterogeneous particle swarm optimization with comprehensive learning strategy, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Volume 16, Issue 4(2022), Pages JAMDSM0035, DOI: 10.1299/jamdsm.2022jamdsm0035.

(18) 猪谷 宜彦, 山崎 貴司, 製造現場における生産計画最適化の多目的探索性能に関する研究, 日本機械学会2022年度年次大会講演論文集 (2022), p. S141-03, DOI: 10.1299/jsmemecj.2022.S141-03.

(19) 池澤 克就, 橋本 悠汰, 赤坂 信悟, 翁 嘉華, 部品の用途変換を考慮した循環型サプライチェーンモデルの構築, 日本機械学会2022年度年次大会講演論文集 (2022), p. S141-04, DOI: 10.1299/jsmemecj.2022.S141-04.

(20) 谷水 義隆, 中村 優仁, ラストマイル配送におけるオープン型宅配ボックスの最適配置に関する研究, 日本機械学会2022年度年次大会講演論文集 (2022), p. S142-03, DOI: 10.1299/jsmemecj.2022.S142-03.

(21) 佐野 正樹, 谷水 義隆, 松野 思迪, 確率密度関数に基づく処理時間の不確実性を考慮した生産スケジュールの評価, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.9-14, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.201.

(22) 森永 英二, 中川 健太郎, 若松 栄史, マスヒューリスティックスに基づくフローショップスケジューリングの一手法, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), p.15.

(23) 廣瀬 知弘, 与語 康宏, 山田 健一, 亀山 浩二, 藤本 美紀, フレキシブルフローショップの迅速なスケジューリングを目的としたディスパッチングルールの検討, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.16-18, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.203.

(24) 貝原 俊也, 藤井 信忠, 國領 大介, 村上 亘, 梅田 豊裕, 受注生産における納期及び製造コストの多目的最適化による工場内負荷調整を含んだ生産計画手法の一提案, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.19-24, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.205.

(25) 大島 宏友, 白川 悠太, 吉井 崇哲, 蚊戸 健浩, 前川 卓也, 浪岡 保男, 深層学習を用いた製品状態の推定に基づく作業進捗の自動抽出, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.25-30, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.206.

(26) 久保田 真伍, 赤石 陸, 原口 春海, 検品訓練ツールの改良とその結果を利用した機械学習の判別モデルの精度検証, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.31-34, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.207.

(27) 森田 菜月, 檀 隼人, 本間 克己, 屋並 仁史, 杉之内 将大, 佐藤 みずほ, 水山 元, 小川 雅俊, 遺伝的アルゴリズムとレプリケーターダイナミクスを用いたサプライチェーンの均衡探索, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.35-38, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.208.

(28) 西 竜志, 松田 三知子, 谷水 義隆, 貝原 俊也, スマートサプライチェーンにおける企業間連携と最適化のための動的モデル構成基盤, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.39-40, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.209.

(29) 土江 樹, 岩村 幸治, 何 金珊, 杉村 延広, 木下 泰宏, 木村 一貫, スーパーマーケットのPOS データを用いたVAR モデルに基づく食パンの販売量の予測と在庫のシミュレーション, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.41-44, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.210.

(30) 福永 峻, 細田 順子, 巡回保守作業の作業割付・巡回経路計画における作業場所の特徴に合わせた計画パラメータの提案, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.45-47, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.211.

(31) 堂野 将幹, 島田 拓実, 諏訪 晴彦, 並列型FMS における工具割当とワーク投入順序の同時最適化, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.48-51, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.212.

(32) 仲 ひとみ, 原口 春海, 貝原 俊也, 藤井 信忠, 國領 大介, セル生産における疲労を考慮した作業者の配置に関する研究, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.52-57, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.213.

(33) Mohamad, E., Thaleb, R. A., Selvaraj, P., Martinez, J. C., Cruz, W. S. D. and Ito, T., Implementation of Overall Equipment Effectiveness (OEE) in Textile Manufacturing Company, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.1-2, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.102.

(34) 永原 聡士, 貝原 俊也, 藤井 信忠, 國領 大介, データ駆動型マルチスケール生産シミュレーションモデリングの提案, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.3-8, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.103.

(35) 野際 哲, 小野里 雅彦, 田中 文基, 動的再構成可能な生産システムにおける移動計画を考慮したレイアウト設計 (第二報：移動計画の詳細化と生産時間の考慮), 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.79-82, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.401.

(36) 藤井 信忠, 渡邉 るりこ, 國領 大介, 貝原 俊也, 孫 誠, 土肥 真梨子, 吉田 雄史, 鈴木 義康, 人流データを活用したシミュレーションと遺伝的アルゴリズムによる地下商店街店舗レイアウト計画手法, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会講演論文集(2022), pp.83-88, DOI: 10.1299/jsmemsd.2022.402.

17.2　加工システム関連

本節では，加工システムに関連する研究において2022年に発行された日本機械学会論文集，Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing（JAMDSM）， 生産システム部門研究発表講演会講演論文集，年次大会講演論文集を中心に発表，掲載された関連する論文を，生産システム・工程設計の自動化，工作機械の稼働状況および加工状態の監視と異常検知，工作機械の知能化・高精度化， IoT/xR技術の活用，主加工工程の周辺技術に分けて説明する．

生産システムの自動化においては，生産ロボットの動作パス生成の自動化に関する研究が引き続き数多く報告され，ロボット溶接システムにマシンビジョンを適用したロボット溶接プロセスの精度および効率の向上（1），CADモデルからの溶接ロボットの教示自動化（2），ロボットアームでの品出し作業の動作計画（3），ＡＭに双腕ロボットを用いた造形パスと初期位置姿勢探索（4）といった，従来の溶接・品出し作業工程に加えてＡＭへのロボットアーム適用など経路生成に関する研究が進められている．工程設計の自動化においては，切削工具の選択に対して最適化モデルの提案（5） ，圧延においてCNNによる特徴抽出を用いた圧延プロセスの解析と改善（6）が報告されている．また，IoTによる工作機械・加工状況のモニタリングや異常検知としては，電気抵抗による工具と工作物の接触率からの振動検知（7），マルチモーダル変分自己符号化器を用いた機械学習による新しい異常検知方法の提案（8），MT（マハラノビス・タグチ）法による軸受けの異常診断手法の提案（9），ホブ切り工程における偏差要因を画像分析用人工知能により推定するホブ盤診断システムの開発（10），などのように，さまざまな加工機，加工工程での異常検知・診断システムが提案されており，機械学習や人工知能の活用が引き続きみられる．さらに，無線振動モニタリングシステムと工作機械 CNC 情報を取得，それらの情報に基づく協働ロボットによる工程の効率化（11）といった，IoTシステムの応用が進められているほか，デジタルツインやDXに関しては，VRによる工作機械の操作訓練と加工状況モニタリングが行われている（12）．主加工工程の周辺技術として，超精密切削加工の生産性の低さを補う，汎用工作機械を用いた粗加工時の誤差と産業用ロボットを用いた設置誤差を補償したシステム（13）や位置と加速度データを用いたオーダーピッキング作業の自動分析手法（14）の提案があった．また，作業時間の映像に基づく計測技術に用いる教師データ量の削減を試みた研究（15）や，半導体ウェハの品質検査に機械学習を適応した研究（16）のように，Society5.0への転換を目指した研究も多く見られる．

〔橋本 洋平　金沢大学〕
〔林 晃生　金沢工業大学〕

参考文献

(1) Liang, D., Wu, Y. Hu, K., Bu, J., J., Liang, D., T., Feng, Y., F. and Ma, J., Q., Weld seam track identification for industrial robot based on illumination correction and center point extraction, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol. 16, Issue 3 (2022), p. JAMDSM0028.

(2) 武田博樹, 北島薫, 前田真彰, 梶田大毅, 溶接ロボットの教示自動化に向けた溶接順序・ロボット動作自動生成技術, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2023講演論文集 (2023), pp. 204-209.

(3) 野々山和樹, ⻄竜志, Alam, M. M., Liu, Z., 藤原始史, ロボットアームによる品出し作業における経由点を用いた動作計画の生成法, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2023講演論文集 (2023), pp.17-22.

(4) 黒川洸介, 舘野寿丈, 双腕ロボットによるアデティブマニュファクチャリングのための造形パスと初期位置姿勢探索, 日本機械学会2022年度年次大会講演論文集 (2022), pp. S141-02.

(5) 堂野将幹, 諏訪晴彦, 工程設計における工具選好を考慮した切削工具の選択と配分に関する研究, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2023講演論文集 (2023), pp. 57-60.

(6) Wang, C. and Zhang, M., Research on dynamic rolling force prediction model based on CNN-BN-LSTM, Vol. 16, Issue 3 (2022), p. JAMDSM0029.

(7) IGARASHI, Y., SATO, R., SHIRASE, K., Development of contact detection method between tool cutting edge and workpiece (Influence of contact state onto vibration characteristics and contact detection during milling operation), Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol. 17, Issue 1 (2023), p. JAMDSM0004.

(8) 小田和哉, 諏訪晴彦, 村上浩二, マルチモーダル変分自己符号化器を用いたエンドミル加工における加工異常の検知, 日本機械学会論文集, Vol. 89, No. 918 (2023), p. 22-00290.

(9) 谷原史人, 宮城善一, 軸受回転時の正常状態の診断性能を考慮したMT法による異常信号診断法, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2023講演論文集 (2023), pp. 223-228.

(10) 河野邦俊, 射場大輔, 瓜生耕一郎, 森脇一郎, ホブ盤診断システムのための教師データに関する検討(はすば歯車と平歯車の分類性能比較およびホブ切りシミュレーションと実加工によるマトリクス画像の比較), 日本機械学会論文集, Vol. 88, No. 912 (2022), p. 22-00132.

(11) 山本隆将, 松田亮, 新堂正俊, 廣垣俊樹, 青山栄一, エンドミル荒加工のインプロセス情報と協働ロボットの仕上げ作業工程における内部および外部センサ情報取得の統合の考察, 日本機械学会論文集, Vol. 88, No. 913 (2022), p. 22-00091.

(12) Onodera, S., Hayashi, A. and Morimoto, Y., Development of a machine tool simulator based on VR, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol. 16, Issue 5 (2022), p. JAMDSM0059.

(13) Xu, M., Riemer, O., Nakamoto, K. and Takeuchi, Y., Automated workpiece setting operation by on-machine measurement for efficient ultraprecision cutting of micro-shapes, Vol. 16, Issue 5 (2022), p. JAMDSM0054.

(14) Zhang, J., Yada, T., Kajihara, Y. and Liang, S., Constructing automatic work analysis system for order picking process, Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol. 16, Issue 2 (2022), p. JAMDSM0021.

(15) 佐羽内雅人, 草野勝大, 清水尚吾, 小平孝之, ファインチューニングによる作業認識モデル学習の教師データ量削減, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2023講演論文集 (2023), pp. 67-69.

(16) 稲垣泰史, 山川博司, 梅田靖, 濱田徳亜, 機械学習を用いた製造工程における半導体ウエハの品質検査, 日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2023講演論文集 (2023), pp. 217-222.

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