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Hitachi

企業情報研究開発

調停・最適施策探索

複数のAIが出した結果の優先度の調整や制約の設定を行い、全体最適となる施策を決定する技術です。数理最適化手法や強化学習、進化計算などのメタヒューリスティックな方法を組み合わせて探索することで、システムごとにそれぞれが向上させようとしているKPI群の優先度の調整や、適切な制約の設定を行う調停技術がある中で、各システムのKPIと、連動システム全体のKPIの両方を最大化するオペレーション方法を決定します。現在、 システムのオペレーション改善においては、現場からデータを取得し、AIによりサイバー空間上での最適オペレーションを探索し、現実へフィードバックするCyber Physical System(CPS)の活用が進んでいます。将来的には、さまざまなシステムを連動させるために、より複雑な社会システムのオペレーション改善が求められます。日立では、調達、製造、流通などの個別システムから構成されるサプライチェーンのオペレーション全体の改善や、病院、消防、警察といった各機関のオペレーション連携強化による社会安全の確保などに、本技術を活用できるよう研究をすすめています。

表彰コンペ

2018年4月27日

IEEE ICIEA(ICIEA= International Conference on Industrial Engineering and Applications)2018 Best Oral Presentation

  • Concurrent Optimization of Job Shop Scheduling and Dynamic and Flexible Facility Layout Planning
    ジョブショップスケジューリングと動的かつ柔軟な施設レイアウトの同時最適化
  • 鴨志田 亮太

著名な学会での活動

論文