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  1. Public
  2. 研究紀要
  3. 次世代基盤技術研究所報告
  4. 12(2021)

〈原著論文〉ベイジアンネットワークを用いた機会制約付きライン設計最適化条件の感度分析

https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/22034
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/22034
319bf722-850f-4acb-9283-c97f871c2852
名前 / ファイル ライセンス アクション
AA12517632-20210800-0081.pdf AA12517632-20210800-0081.pdf (11.5 MB)
Item type ☆紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2021-09-28
タイトル
タイトル 〈原著論文〉ベイジアンネットワークを用いた機会制約付きライン設計最適化条件の感度分析
タイトル
タイトル A Sensitivity Analysis of Optimization Conditions with Chance Constraints for Assembly Line Design using Bayesian Network
言語 en
著者 片岡, 隆之

× 片岡, 隆之

片岡, 隆之

ja-Kana カタオカ, タカユキ

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森川, 克己

× 森川, 克己

森川, 克己

ja-Kana モリカワ, カツミ

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高橋, 勝彦

× 高橋, 勝彦

高橋, 勝彦

ja-Kana タカハシ, カツヒコ

Search repository
言語
言語 jpn
キーワード
主題 Sensitivity analysis, Optimization conditions, Assembly line design, Bayesian network
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者(英)
言語 en
値 Kataoka,Takayuki
著者(英)
言語 en
値 Morikawa,Katsumi
著者(英)
言語 en
値 Takahashi,Katsuhiko
著者 所属
値 近畿大学
著者 所属
値 広島大学
著者 所属
値 広島大学
著者所属(翻訳)
値 Kindai University
著者所属(翻訳)
値 Hiroshima University
著者所属(翻訳)
値 Hiroshima University
版
出版タイプ NA
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43
出版者 名前
出版者 近畿大学次世代基盤技術研究所
書誌情報 近畿大学次世代基盤技術研究所報告
en : Annual Report of Fundamental Technology for Next Generation Research Institute, Kindai University

巻 12, p. 81-88, 発行日 2021-08
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 21858802
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 〈要旨〉組立ラインは,自動車産業や家電産業などで利用される伝統的な生産システム構成要素の一つであり, 多くの論文が組立ラインに関連した研究分野に貢献してきている. しかしながら,近年のグローバル環境下で組立ラインにおける需要は激しく変化しており, 従来の一意的あるいは確率的な数理モデルだけでは, 現実世界の製造ラインに充分な対応が取れなくなりつつある. 特に近年,生産制約条件に対する柔軟性が不確実な需要に対して有力な対策法として広く認められているため, その特性を考慮したモデルを導入するための努力が必要とされているが, 当該分野は事例を中心とした関連論文が散見される程度である. そこで本論文では, 先行研究の生産モデルにおいて, 機械制約を含む各種制約条件を変動させた感度分析結果にベイジアンネットワークを適用した新たな分析法を提案し, その有効性について検討する.〈Abstract〉The assembly line is one of the most popular traditional production systems used by the automotive or electronic industry, and it has also been widely documented by a large amount of literature. Especialy the flexibility of production constraints should be focused to overcome uncertain demand. However, the traditional deterministic model or the simple probabilistic model has not been able to response to the production lines in the real world since the recent demand is very changeable under uncertain enviroment. Several studies have recently addressed the examples of those problems. Therefore a new sensitivity analysis of optimization conditions with chance constrains for assembly line design using Bayesian network is proposed and the effectiveness is discussed in this paper.
目次
内容記述タイプ Other
内容記述 Ⅲ.論文集
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-20 20:59:22.117386
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