研究者永原 聡士

経歴

2008年入社
入社後、社内工場における生産システム設計や生産計画最適化に関する技術開発を経て、2013年よりロジスティクス分野におけるソリューション・技術開発に従事。物流センターや輸配送の業務を対象に、数理最適化、システムシミュレーション、機械学習技術の応用研究を推進。2017年には米国国立標準技術研究所に研究滞在

日本機械学会員、計測自動制御学会員

担当業務（得意）領域

• ロジスティクス分野のDXソリューション開発。特に、システムシミュレーション技術や組み合わせ最適化技術を活用した物流センターの効率化・高度化

これまでの主な実績

• モーター、発電機、制御盤、特殊鋼などの社内工場における生産計画最適化・生産システム設計
• 物流センター内の作業指示や在庫配置の最適化
• 生産実績データを用いた生産システム自動モデリング

講演実績やメディア掲載実績

• 代替設備を有する個別受注生産の納期順守率を向上する生産管理方式の開発, スケジューリング・シンポジウム (2010)
• Product-specific Process Time Estimation from Incomplete Point of Production Data for Mass Customization, CIRP ICME (2018)
• Toward data-driven production simulation modeling; dispatching rule identification by machine learning techniques, CIRP CMS (2019)
• Toward data-driven modeling of material flow simulation: automatic parameter calibration of multiple agents from sparse production log, Proceedings of IEEE International Conference on Automation Science and Engineering 2020 (2020)
• 機械学習を用いた生産現場における意思決定ポリシーの推定, 日本機械学会論文集, Vol.87, No.897 (2021)
• A Proposal of Data-Driven and Multi-scale Modeling Approach for Material Flow Simulation, Advances in Production Management Systems (2022)
• Toward Data-Driven and Multi-Scale Modeling for Material Flow Simulation: Comparison of Modeling Methods, IFAC World Congress (2023)