2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[1F3-GS-5] エージェント

2023年6月6日(火) 13:00 〜 14:40 F会場 (大会議室 A3)

座長:福田 直樹(静岡大学)[オンライン]

14:00 〜 14:20

[1F3-GS-5-04] 生産バックアップ作業者数の推定における感染症パラメタの影響

〇北澤 正樹1,4、高橋 聡2、吉川 厚3,4 (1. 北澤技研、2. 関東学院大学、3. 東京工業大学、4. 立教大学)

キーワード:エージェントシミュレーション、感染症、生産バックアップ

本研究の目的は、感染状況下の生産現場を対象として、感染症に関するパラメタが様々に変化した際に生産継続に必要なバックアップ作業者数を明らかにすることである.生産現場で安定した生産を行うためには稼働に必要な人員を常に確保しなければならないが,感染症下では感染の広がりに応じて刻々と変化する休業者に対応するために,生産継続には作業者数に余裕を持たせておくことが重要となる.本研究ではAgent-based modelingによる生産現場の感染シミュレータを用いて,感染症に関するパラメタとしてウイルス種類2種類,マスク着用状況3種類,バックアップ実施ポリシー2種類を設定してバックアップ作業者数の変化を比較した.結果より,バックアップ作業者数の推定には感染症ウイルスの各症状期間も含めたパラメタを設定することが重要,マスク有りでも生産現場の10-25%程度のバックアップ作業者の確保が必要,バックアップ実施ポリシーは感染確率を減少させる取組と組み合わせて決定することが必要,という点が明らかになった.

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