生産システムオペレーション特論

Advanced Production System Operation

997D102

74PMPRM501

石垣　綾

Aya Ishigaki

2023年度前期

2023 first semester

木曜5限

Thursday 5th period

創域理工学研究科　経営システム工学専攻

Department of Industrial and Systems Engineering, Graduate School of Science and Technology

2.0単位

講義

Lecture

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対面授業/On-site class

オペレーションズリサーチとは、解くべき現象に対する数理モデルを構築し、科学的方法を適用することによって問題の解を提供する技術である。本講義では、シミュレーションを用いた生産システムの解析において必要となる基本概念を学び、いくつかの例に適用することによって、乱数を用いた生産システム分析法を学ぶ。

Operations research is a technique to construct a mathematical model for a phenomenon to be solved and to provide a solution to the problem by applying scientific methods. In this lecture, you learn the basic concepts necessary for analysis of production system using simulation and learn about production system analysis method using random numbers by applying it to some examples.

本講義では、モデルの解析法の１つであるシミュレーション解析の基本概念を学び、それを応用するための技術を習得することがねらいである。
これは、本専攻のディプロマ・ポリシー「経営システム工学専攻の専門分野に応じた高度な専門知識 」に該当する科目である。

In this lecture, it is aimed to learn basic concepts of simulation analysis which is one of analysis methods of models, and to acquire skills to apply it. This is a subject that falls under the diploma policy "Advanced expertise according to the specialized field of the Department of Management Engineering Graduate School of Science and Technology".

1．各種乱数の特性を理解し、乱数を生成法するための技術を習得する。
2．数式解析、数値解析、シミュレーション解析の利点・欠点を理解することで、ケースごとに適切なシステムの解析方法を選択し、それを活用するための技術を習得する。
3．いくつかの例をもとにシステムの解析を行い、それを最適化するための技術を習得する。

1. Understand the characteristics of various random numbers and learn techniques for generating random numbers.
2. By understanding the advantages and disadvantages of mathematical analysis, numerical analysis, and simulation analysis, we select appropriate system analysis method for each case, and acquire skills to utilize it.
3. Analyze the system based on some examples and learn skills to optimize it.

Excelを用いた演習を行いますので、各自ノートパソコンを持参してください。故障等でノートパソコンが用意できない場合は、前日までに申し出ること。

Bring your own laptop computer. If you can not prepare a laptop computer due to malfunction etc, please offer it by the day before.

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／PBL (課題解決型学習)　Problem-based learning／実習　Practical learning

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授業中に次回の内容を予告しますので、それを踏まえて各回の講義内容を復習しておくこと。

We will preliminarily announce the next content during the class, so review the content of each lecture.

授業をすべて受けていることを前提とし、演習とレポートの結果から総合的に成績を評価する。

Evaluate the results on exercises and reports on the premise that all classes are present.

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

N

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

必要に応じて、授業内に指示する。

If necessary, instruct in class.

1 　　モンテカルロ積分（１） 　　　　　　一様乱数と乗算合同数列
2 　　モンテカルロ積分（２） 　　　　　　重積分とシミュレーション解析
3 　　確率分布に従う乱数の生成（１）　　 指数乱数
4 　　確率分布に従う乱数の生成（２）　　 ポアソン乱数
5 　　確率分布に従う乱数の生成（３）　　 正規乱数
6 　　生産システムの最適化（１）　　　　 需要データの作成
7　　 生産システムの最適化（２）　　　　 ラインバランシング
8 　　生産システムの最適化（３）　　　 　エシェロン在庫方式
9　　 生産システムの最適化（４）　 　　　 かんばん制御方式
10　　サプライチェーンの最適化（１）　 　サプライチェーンマネジメント（１）
11　　サプライチェーンの最適化（２）　　 サプライチェーンマネジメント（２）
12　　サプライチェーンの最適化（３）　　 サプライチェーンマネジメント（３）
13　　組合せ最適化問題（１）　　　　　　 スケジューリング問題（１）
14　　組合せ最適化問題（２）　　　　　 　スケジューリング問題（２）
15 総括

1 Monte carlo integration (1)
2 Monte carlo integration (2)
3 Generation of random numbers (1)
4 Generation of random numbers (2)
5 Generation of random numbers (3)
6 Demand model
7 Line balancing
8 Echelon inventory method
9 Kanban control method
10 Supply Chain Management (1)
11 Supply Chain Management (2)
12 Supply Chain Management (3)
13 Scheduling problem (1)
14 Scheduling problem (2)
15 Summary

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Microsoft Office

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