2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[2K4-GS-10] AI応用:製造

2024年5月29日(水) 13:30 〜 15:10 K会場 (44会議室)

座長:池本 隼也(日本電気株式会社)

14:10 〜 14:30

[2K4-GS-10-03] 強化学習による製造設備修理作業の動的タスク割当

〇松本 拓也1、天野 博史1、多鹿 陽介1 (1. パナソニックインダストリー株式会社)

キーワード:強化学習、待ち行列システム、シミュレーション

製造現場では、製造設備の停止に伴う復旧作業は作業者の手で行われていることが多い。また、作業者や復旧対象の設備が複数存在する場合に、誰にどの作業を割り当てるかという意思決定は現場の経験に基づいて行われている場合がある。そこで本研究では、作業者のスキルや状態及び発生した作業の情報に基づいて適切な作業割当を決定するポリシーを強化学習により獲得する。その結果、従来よりも設備稼働率を改善することのできる割当方式を獲得することができた。

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