@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00014021,
 author = {片岡, 　隆之 and 高橋,  勝彦 and 森川,  克己},
 month = {Jan},
 note = {研究成果の概要（和文）: 世界経済が停滞する中, 各国の製造現場は多種多様な人材で支えられており, 熟練技術者は人材スキルを考慮しながら, 複雑な生産計画を設計している. しかしながら, 管理技術ノウハウに関するモデリング研究は, 具体的事例が散見される程度である. そこで本研究は, 近年, 確率推論の一つとして注目を浴びているベイジアンネット推論技術を適用し, 非熟練技術者でも熟練技術者に近い最終評価値が求められるような, 操作者スキルに適応した動的フィードバック生産計画支援システムのプロトタイプを開発した.           研究成果の概要（英文）: Given the poor state of the economies all over the world, almost every manufacturing site has been supported by a lot of part-time, temporary, or mid-career personnel. And expert managers of front-line workers must design more complex production planning that take into consideration the workers' skills. Therefore, the purpose of our study is to develop a model with a Bayesian network using the operation histories of expert managers, and to verify some factors that would make it easier for nonexperts to assign human resources. First, the operation histories are collected. Next, some differences of production planning procedures for expert managers and nonexperts are discussed by dividing into the purposes of either minimizing makespan or workload. Finally, the effectiveness of the expert managers' operations is verified by constructing a Bayesian network model based on the operation records, and is this discussed by way of probabilistic inference., 研究種目： 若手研究(B); 研究期間：2011～2013;   課題番号：23710186;   研究分野：複合新領域;   科研費の分科・細目：社会・安全システム科学, 社会システム工学・安全システム, application/pdf},
 title = {ベイジアンネットを応用した操作者スキル適応型動的フィードバック生産システムの開発},
 year = {2013},
 yomi = {カタオカ, タカユキ and タカハシ, カツヒコ and モリカワ, カツミ}
}