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J-GLOBAL ID：201402283680293566   整理番号：14A1397013

技術教育と労働条件を考慮した強化学習を用いた大規模施設のためのスケジューリング支援システム

A scheduling support system for large-scale facilities using reinforcement learning in consideration of skill educations and working conditions

著者 (3件)： TATEYAMA Takeshi (Aichi Univ. of Technol.) ,  TATENO Toshitake (Advanced Inst. of Industrial Technol.) ,  KAWATA Seiichi (Advanced Inst. of Industrial Technol.)
資料名： Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing (Web)  (Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing (Web))
巻： 8  号： 5  ページ： JAMDSM0069-JAMDSM0069 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： U0027A  ISSN： 1881-3054  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,職場内訓練(OJT)を考慮した手作業のスケジューリング方法について考察した。航空機の保守作業などのような熟練した作業を必要とする場合,労働者はOJTにより作業の多くの種類を学ぶ必要がある。しかしながら,OJTを実施して技術を必要とする作業の数を維持することと,作業効率の間のバランスは困難である。本論文の目的は,自動的に作業効率や技能教育とのバランスを考慮してECの値を調整するための方法を開発することである。EC値を調整するための効果的なルールについて考察した。この問題を解決するため,以前に教育係数(EC)をパラメータ化すること提案した。それは,OJTの長期計画に対して,OJTの頻度と,スケジューリング支援システムとを調整することである。しかしながら,ECの実効値を見つけることは困難である。それは,熟練労働者の一定数を維持するために,効率性と技術教育の作業との間の良好なバランスを与えるものである。本論文では,強化学習を用いたシミュレーションベースのスケジューリング支援システムを提案した。このシステムの目的は,作業効率や技能教育のバランスを考慮して,特定の状況(最終期限と熟練労働者の現在の数)に基づいて,自動的にEC値を調整することである。また,本論文では,労働条件(労働者数)が,再学習方法を使用することにより作業の進行中に変化する場合,この学習システムは適切なスケジュールを生成することを示した。実験結果は,提案した学習システムが,一定の制限時間内にできるだけ多くの熟練労働者を得るために適切なスケジュールを形成することを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *OJT【訓練】 ,  *技術教育 ,  労働条件 ,  *強化学習 ,  *スケジューリング ,  作業計画 ,  計算機利用システム ,  効率化 ,  作業能率 ,  熟練労働者 ,  システム
準シソーラス用語： *オンザジョブトレーニング ,  学習システム ,  作業効率 ,  作業効率化 ,  支援システム ,  *職場内訓練

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

引用文献 (9件)：

• Grefenstette, J.J., Credit assignment in rule discovery systems based on genetic algorithms, Machine Learning (1988), pp.252-260.
• Jabor, M.Y. and Bonney, M., Production breaks and the learning curve, the forgetting phenomenon, Applied Mathematical Modeling, Vol.20 (1996), pp.162-169.
• Smith, R.G., The contact net protocol: high-level communication and control in a distributed problem solver, IEEE Transaction on Computers, Vol.C-29, No.12 (1980), pp.1104-1113.
• Sutton, R.S., Generalization in reinforcement learning, successful examples using sparsse coarse coding, Advances in Neural Information Processing System 8 (1996), pp.1038-1044.
• Sutton, R.S. and Barto, A.G., Reinforcement Learning An Introduction, MIT Press (1998).

タイトルに関連する用語 (7件)： 教育 ,  労働条件 ,  強化学習 ,  大規模 ,  施設 ,  スケジューリング ,  支援システム