ポストコロナ下において国内外の生産活動はようやくコロナ前の活気を取り戻しつつあります． しかしながら, ウクライナ戦争や米中対立等による事業環境変化はグローバル生産のための工場運用をよりいっそう困難にしており, 環境変動などの種々の不確実性にフレキシブルに対処する必要があります．

これらの不確実性への対応に加えて, ディジタル技術を活用して業務プロセスを改善するために, 企業においては現場データの活用やAIプラットフォームの導入などの取り組みが進んでいます．

今回の研究例会では３名の講師の方々をお招きして，半導体事業における需給計画サポートシステムや生産現場のDXを支えるAIプラットフォーム導入事例，そして進化算法と強化学習を活用したハイブリッド算法の開発と生産スケジューリング問題への応用についてご講演いただきます．

グローバル生産のための工場運用・スケジューリング等について市販のツール等ではうまくいかないポイントや解決法について活発に議論いただければ幸いです．会員の皆様の多数のご参加をお待ちしております．

会員の皆様方の多数のご参加をお待ち申し上げております．

日時：2024年1月23日(火) 午後13時30分～午後17時00分
場所：大阪大学中之島センター 6階セミナー室6F（定員36名） （ハイブリッド形式で実施します）
住所：〒530-0005 大阪府大阪市北区中之島４丁目３−５３
アクセス: https://www.onc.osaka-u.ac.jp/access/
＊コロナの状況によって，オンライン開催に変更される可能性があります

プログラム:
13:30～14:30 講演１
「東芝半導体事業におけるPSI(需給計画)サポートシステムについて」
（株）東芝　情報システム部
東芝デバイス＆ストレージ（株）IT推進部 兼務
　成松 克己 氏

14:30～15:30 講演２
「生産現場のDXを支えるデータを活用した取り組みとAIプラットフォーム」
（株）カネカ
一力　啓晃 氏

15:50～16:50 講演３
「進化算法と強化学習を活用したハイブリッド算法の開発と生産スケジューリング問題への応用」
一般財団法人ファジィシステム研究所・東京理科大学 研究推進機構 総合研究院
玄　光男 氏
東京理科大学 創域理工学部 経営システム工学科
大和田 勇人 氏

（参加お申込みいただいた方に接続方法等をご連絡いたします．）

参加資格: サイバーフィジカル・フレキシブル・オートメーション（CyFA）研究分科会会員

申し込み方法等は例会案内をご覧ください．

 

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