IoTデバイスと連携するリアクティブスケジューリング

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センサデバイスなどから得られた生産工程に関わる人や物に関する情報をもとにした，リアクティブ・スケジューリングの実現を目的とする。スケジューリング問題の解法は広く研究されてきたが，最適なスケジュールの作成が可能であったとしても，生産現場においては状況に応じて再スケジューリングが必要となる。これに対応するための動的スケジューリングの研究もなされているが，多くは生産設備の故障などにより遅延が発生した場合の最適化アルゴリズムを扱っており，現実には遅延時間が確定してから再スケジューリングを行うことが適当でない場合もある。本研究では，不確定環境下におけるスケジューリングにおいて，どの時点でどこまで具体的なスケジュールを決定すべきかを明らかにし，センサデバイスによって得られた現在の状況から，どのような条件によって再スケジューリングを行うべきかを明らかにする。これら結果を元に，リアクティブ・スケジューラを構築する。2022年度・前半は，初期スケジュールを生成するスケジューラの開発を行った。要素技術は既存のものであるが，動的スケジューラへ引き継ぐ情報について検討を行った。2022年度・後半は，動的スケジューラの開発を行った。これは，予測情報から，想定される状況下において初期スケジュールそのままで遅延等が発生した場合よりも最終的な納期遅延等への影響の小さいスケジュール候補を生成する。具体的には，スケジュール変更につながる主な要因と考えられる以下の3つについて，確率分布を想定し，スケジューリングモデルを作成した：(a) 設備（故障等）に関わる遅延，(b) 資材（原材料や人員）に関わる遅延，(c) 前述 (a), (b) の影響を受けたジョブ（オーダー）に関わる遅延。これらのうち，IoTデバイスから得られるスケジュール変更の予測に基づく，スケジューリングモデルを作成した。