SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、製造現場における、リアルタイム性が求められる日々のオペレーションの最適化を、強化学習×シミュレーションを活用することで実現する方法をお伝えします。
製造工程の運用においては、現状のステータスをもとに「どのロットから処理を開始すべきか」「どの作業機器にジョブを割り当てるべきか」「どの経路でAGVを走らせるべきか」といった判断が日々求められます。これらの意思決定は、生産効率や納期遵守に直結する重要な要素であり、リアルタイムにこの判断の最適化を行うことは通常の数理最適化問題と異なる性質を持つ難しい問題です。
強化学習×シミュレーションは、この問題を解決するための有効な手段です。当社は現場の状況とデータをもとにヒアリングを重ね、現実的なシミュレーションモデルの構築から、強化学習モデルの実装・評価・運用までを一貫して支援してきた実績があります。
そんな当社だからお伝えできる、製造現場の日々のオペレーションを最適化する方法を、実際の事例を交えながら、技術的な側面を中心にご紹介します。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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日々のオペレーションで発生する複雑な選択に対して、リアルタイムに最適な判断を出したい方
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強化学習やシミュレーションを活用した生産プロセスの最適化を推進したい方
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既存の生産管理システムに対して、より高度な意思決定支援機能や自動最適化機能を実装したい方
FEATURESセミナーでわかること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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事例をもとにした強化学習×シミュレーションによる最適化プロジェクトの流れについて
当社のお客様の導入事例をもとに、強化学習×シミュレーションによる最適化がどのように課題解決に貢献したのか、その効果と実装プロセスについて具体的にご紹介します。
- プログラム２
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強化学習を活用した生産工程の最適化について
シミュレーター構築から強化学習の活用まで、技術的な側面から詳しく解説します。特に強化学習のアルゴリズム選定や学習プロセスなど、実装における重要なポイントをお伝えします。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
シミュレーション＆マイニング部 グループリーダー豊岡 祥
数理システム自社開発のシミュレーションシステム S4 Simulation System の開発のほか、機械学習・シミュレーション・数理最適化を幅広く扱い、分野を横断した問題解決に取り組んでいる。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- 製造現場のオペレーション最適化セミナー ～強化学習×シミュレーション で最適な判断を導く～
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現します。当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用しています。