『生産システムにおける改善活動と最適化応用』

日本設備管理学会　知能技術応用研究会

2020年度 第1回知能技術応用研究会開催のご案内

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日時： 2020年11月30日(月)　13:30-15:20

開催：  日本大学大学院生産工学研究科 (http://www.cit.nihon-u.ac.jp/graduate-school)

マネジメント工学専攻・村田研究室

主 催： 日本設備管理学会 知能技術応用研究会

共 催： 日本設備管理学会

 

11月30日(月) 13：30 ~ 15：20

特別講演 (13：30 ~ 14：20)：

「改善の考え方とその方法論について」

片山　博（早稲田大学名誉教授・逢甲大学（台湾）特約講座教授）

　要約：改善活動は当初，アメリカ産業界から日本産業界にもたらされたが，その後，日本国内でその基本的考え方や方法論が拡張，発展，緻密化され，今やアメリカのみならず世界の成熟産業国や産業立国を目指す国々に受け入れられている。

本講演では各国の産業組織において多用され大きな成果を挙げつつある改善活動の根幹を成す考え方について，その歴史的発展過程並びに有為な成果に繋げる方法論について事例を踏まえながら解説する。また，併せて改善活動を支える一般的スキームであるリーンマネジメントの将来展望について私見を述べる。

講演1 (14：20 ~ 14：40)：

「化学プラントにおけるMFCAを用いた蒸留プロセスの分析」

大原澪奈, 村田康一（日本大学大学院 生産工学研究科 マネジメント工学専攻）

講演2 (14：40 ~ 15：00):

「建設現場における目で見る管理の特性解析に関する研究」

Feng Yang, 村田康一（日本大学大学院 生産工学研究科 マネジメント工学専攻）

講演3 (15：00 ~ 15：20):

「進化算法によるフレキシブル・ジョブショップスケジュールリング問題の最新状況とその事例研究」

“Recent Advances in Evolutionary Algorithms for Flexible Job-shop Scheduling & Case Studies”玄 光男 (一般財団法人・ファジィシステム研究所; 東京理科大学), 林 林 (財・ファジィシステム研究所;　Dalian University of Technology, China)

 

Web会議システム「Zoom」による研究会の参加・問合せ：

ミーティングID： 820 8803 0899

パスコード: 参加希望者は11月27日（金）までに村田教授にメールで問合せ下さい。。

村田康一教授（日大院・生産工学研究科マネジメント工学専攻）: murata.kouichi30@nihon-u.ac.jp

 

主 査： 玄 光男 (財法・ファジィシステム研究所, 東京理科大学), E-mail：gen@flsi.or.jp

幹 事： 井田 憲一 (前橋工科大学大学院), E-mail： ida@maebashi-it.ac.jp　

 No.20-10 生産システム部門研究発表講演会 2021

 以下のとおり，生産システム部門研究発表講演会 2021 を開催いたします．今回は，情報・知能・精密機器 部門講演会 2021 との同時 Web 開催となり，一方の参加者が他方の講演会も無料で自由に聴講できる形 態となります（他方の講演会の講演論文集も無料でお求めいただけます）．コロナの影響で移動や物流が制 限されたことによるテレワークの急速な進展など，私たちの生活や働き方はわずかの間に大きく変化しました． その中で，サプライチェーンやエンジニアリングチェーンを含めた生産システムは今後どうあるべきか，改め て考えることが強く求められています．多くの皆様からの研究成果発表のお申込みをお待ちしております．

生産システム部門研究発表講演会 2021 URL http://www.jsme.or.jp/msd/ 企画 日本機械学会生産システム部門

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■開催日：2021 年 3 月 8 日（月），9 日（火）

会場：Web 開催 
講演申込締切日：2020 年 12 月 4 日（金）
講演原稿締切日：2021 年 1 月 22 日（金）

■特別講演「新しい生活様式とサイバーフィジカルシステム（仮）」 （情報・知能・精密機器部門研究発表講演会との合同企画）

■オーガナイズドセッション
OS1. 生産・物流のモデリング・シミュレーションと見える化
OS2. 生産管理・スケジューリングおよびサプライチェーン
OS3. 設計・生産プロセスの情報化（CAD, CAM, CNC など）
OS4. 生産システムにおける設計・運用・評価および国際展開
OS5. アディティブ・マニュファクチャリングの生産システム
OS6. スマートマニュファクチャリング／機械・インフラの保守・保全・信頼性強化（IoT 活用, AI 活用, CPPS な ど） （日本機械学会横断テーマ連携セッション）
OS7. 企業の開発事例（講演原稿不要）

■講演申込方法
本講演は原則，ZOOM を使用しての発表となります． 部門の会告ページから講演申し込みページにアクセスし，必要事項を記入して申し込み下さい． 講演申し込みおよび講演論文の提出は，Web を通して行っていただきます．E-mail での受付はいたしませ んので，ご承知おきください．

■講演者資格 講演者となることができる人は，日本機械学会個人会員（正員，学生員），または，相互性が確認できる協賛 団体の会員に限られます．講演者は参加登録料をお支払いいただきます．相互性の有無については，下 記問合せ先までお問い合わせください．

■参加登録料
正員：7,000 円（不課税），会員外：10,000 円（税込），学生員：3,000 円（不課税），一般学生：4,000 円（税 込）．

・ いずれも、本研究発表講演会および情報・知能・精密機器部門講演会 2021 の講演論文集 PDF を含み ます．
・ 協賛団体員の参加登録料は会員料金と同額といたします．協賛団体員の参加登録料は会員料金と同 額といたします．なお，協賛団体員の参加登録料税区分は以下の通りです． 正員：7,000 円（税込），会員外：10,000 円（税込） 学生員：3,000 円（税込），一般学生：4,000 円（税込） ・ 講演料は参加登録料に含まれますが，一人で 2 件以上の講演をする場合は，2 件目以降の講演に対し 1 件につき 3,000 円の追加登録料をお支払いいただきます．
・ 参加登録料は，参加登録ページより申し受けます，クレジット決済，コンビニ決済，ペイジー決済の 3 つ をご利用いただけます．なお決済時，決済手数料 220 円（税込）が別途発生します．

■協賛（予定） 精密工学会，スケジューリング学会，システム制御情報学会，日本ロボット学会，日本工作機械工業会，も のづくり APS 推進機構，日本オペレーションズ・リサーチ学会，日本設計工学会，砥粒加工学会，製造科学 技術センター，人工知能学会，化学工学会，計測自動制御学会，日本品質管理学会，自動車技術会，プロ ジェクトマネジメント学会，日本経営工学会，経営情報学会，日本生産管理学会，日本設備管理学会，FA オープン推進協議会，日本能率協会，IVI（インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ），RRI（ロボット 革命イニシアティブ），電子情報通信学会

■問合せ先 日本機械学会 生産システム部門担当（担当職員：橋口公美） 〒160-0016 東京都新宿区信濃町 35 番地 信濃町煉瓦館 5 階 電話（03）5360-3505／FAX（03）5360-3508／E-mail：hashiguchi@jsme.or.jp

 第 54 回 化学工学の進歩講習会
「最新情報技術活用によるプロセス産業スマート化 - AI,IoT,MI の基礎から最前線まで （実践編）-」

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主催：化学工学会 東海支部

共催（予定）：石油学会，東海化学工業会，日本化学会東海支部，日本機械学会東海支部，日本鉄鋼協会東海支 部，分離技術会，計測自動制御学会，計測自動制御学会中部支部，システム制御情報学会 協賛（予定）：中部科学技術センター，化学工学会 SIS 部会，化学工学会安全部会，化学工学会超臨界流体部 会，化学工学会分離プロセス部会，化学工学会材料・界面部会，化学工学会環境部会，化学工学会化学装 置材料部会，化学工学会粒子・流体プロセス部会，化学工学会熱工学部会，化学工学会反応工学部会，化 学工学会産学官連携センターグローバルテクノロジー委員会，静岡化学工学懇話会，共晶会，健友会，日 本オペレーションズ・リサーチ学会，日本設備管理学会，ＩＳＰＥ日本本部，日本ＰＤＡ製薬学会，製剤 機械技術学会

日時：令和 2 年 12 月 10 日(木)，17 日(木)
配信：Zoom ウェビナー

概要
プロセス産業における情報技術活用の始まりを受けて、昨年度、 AI（Artificial Intelligence）、IoT（Internet of Things）、MI（Materials Informatics）の基礎から最先端の情報技術（統計的手法、ベイズ推定、ニューラルネッ ト，機械学習等）および活用事例（分子設計や材料設計を含む製品開発、プラントの設計、運転、制御、ソフ トセンサー、実験計画等）について、日本を代表する研究者や最先端でご活躍の技術者にわかりやすく解説し ていただきました。本年度はその実践編として、2 週にわたる実践型講習会を企画いたしました。1 週目は機 械学習において一般によく使われる Python 言語を用いた簡単な演習から機械学習の基礎的な手法の演習まで、 解説と演習を交えて講習いたします。2 週目は実務に応用できるよう、実プロセスに近いサンプルデータセッ トを用いて実践的に講習いたします。昨今の事情によりオンライン講習会といたします。スケジュールは、40 分の講義と 20 分の質疑応答を基本単位といたしますが、できる限り講師に質問できるように環境を整備しま す。 各企業での実務にすぐに役立つ講習会です。多くの方々のご参加を心よりお待ちしております。