Toshiya Kaihara 研究室

主宰者：Toshiya Kaihara
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Toshiya Kaihara研究室は、製造業およびサプライチェーン全体の効率化と最適化に向けた研究を行っています。研究の主な対象は、多品種少量生産などの複雑な生産システムの運用、不確実性を含むサプライチェーン全体の計画立案、および生産スケジューリングの問題です。具体的には、需要変動や処理時間のばらつき、供給断絶のリスクといった実務的な課題に直面する企業が、経済効率と強靭性を両立させるための意思決定を支援することを目指しています。 研究では、複数のアプローチを組み合わせています。現場データから自動的にシミュレーションモデルを構築する「データ駆動型マルチスケールモデリング」では、統計的な待ち行列モデルと機械学習を併用して、生産システムの複雑さに応じた最適なモデル構造を探索します。また、確率計画法や離散粒子群最適化などの数理最適化手法を用いて、不確実性を考慮した供給ネットワーク設計や生産計画の問題を解きます。さらに、機械学習による消費電力予測や画像処理による自動計測など、IoTやAIの技術応用にも取り組んでいます。 これらの研究を通じて、研究室は以下の知見を得ています。生産システムの最適なモデル構成は、対象システムの複雑さに大きく依存し、単一の手法では対応できないこと、複数企業間の協調や長期的視点の組み込みにより、需要変動やリスク下での供給ネットワークの安定性が向上すること、そして作業者の技能差や再生可能エネルギーといった実務的な変動要因を明示的に考慮することで、より実用的で信頼性の高い計画立案が実現することです。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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