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数理最適化と機械学習(MOAI)研究部会（2024年3月22日）開催のお知らせ

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数理最適化と機械学習(MOAI)研究部会（2024年3月22日）開催のお知らせ

2024年1月16日
研究部会主査：　東京海洋大学　久保幹雄
幹事：　　　静岡大学　　呉　偉

  • 日時：2024年 3月 22日（金）17:00 — 18:00
  • 会場：Zoom でのオンライン開催
  • 参加申込：下記のリンクから参加申込を行ってください．登録後に，登録のメールアドレスへ Zoom ミーティングの情報をお送りします．（Zoomにサインインした状態で登録してください） 参加申込フォーム
  • 17:00-18:00 講演者：岸田昌子（国立情報学研究所）
    講演タイトル: 数理最適化に基づく制御 ~ モデル予測制御を中心に~
    アブストラクト: この講演では、近年機械学習分野で注目を集めているモデル予測制御（MPC）を解説します。MPCは、数理モデルを用いて将来のシステム挙動を予測し、制御入力を最適化する制御手法で、自動運転車、ロボティクス、工業プロセス制御などの分野で幅広く応用されています。制御理論の基礎と数理最適化に基づく制御手法を概説した後、MPCの基本形、データ駆動型アプローチや、機械学習、特に深層学習を利用した最新手法までを紹介します。

    （約１時間のご講演の後にディスカッションと懇親会を企画しています．）

「プロジェクト＆プログラム・アナリシス研究部会」（2024年1月24日）開催のお知らせ

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2024年第1回の「プロジェクト＆プログラム・アナリシス研究部会」開催をご案内します。

昨年は6月以降に例会を開催できずにおり、まことに申し訳ありませんでした。

さて、新製品開発・新事業開発プロジェクトは、どの組織にとっても非常に重要な、しかし同時になかなか成功しにくい仕事です。とくに成熟市場を相手にした我が国の製造業は、自社の生き残りと成長をかけて取り組む訳ですが、途上には多くのハードルがあります。

今回は、航空機業界における新製品開発プロジェクトについて、（株）SUBARUの野中剛志様にお話しいただきます。周知の通りSUBARU（元・富士重工）は、中島飛行機の流れを継承する企業で、自動車のみならず、航空機とヘリコプターの製造事業も柱として続けておられます。

航空機開発は、巨額の費用と長い年月がかかり、その成否が企業自体の存続や成長を左右することは、欧米の有名航空機メーカーの例を見ても明らかです。しかも部品点数は、自動車の100倍(!)という複雑さです。こうしたプロジェクトにいかに取り組むべきか、どこが難所かを、実務経験に基づいて語っていただきます。ぜひご期待ください。

＜記＞

■日時：2024年1月24日（水）　18:30～20:30　（オンライン形式）

■講演タイトル：

「航空機開発におけるプロジェクト・マネジメント」

■概要

　航空機の開発は、大規模かつ長期間のプロジェクトになることが多く、プロジェクトマネジメントの重要性は高い。しかし、大きな開発は10年に1度程度と間隔も広く、過去のノウハウや実績データの継承、およびPM人材の育成などの面で課題も多い。

　このような航空機開発におけるプロジェクトマネジメントの実態と課題を、実務経験を踏まえてご紹介いたします。

■講師：野中 剛志　様　（株式会社SUBARU 航空宇宙カンパニー）

■講師略歴：

SUBARU航空宇宙カンパニー調達部担当部長。2002年から約10年間、P-1/C-2開発においてSUBARU分担部位（主翼等）のプロジェクト管理に約10年間従事。その後も一貫して生産管理畑。現在は調達部でSCMのDXに取り組む。

■参加希望者は、小職までご連絡ください。後ほど会議のリンクをお送りいたします。

■参加費用：無料。

ちなみに本研究部会員がスケジューリング学会に新たに参加される場合、学会の入会金（￥2,000）は免除されます。

以上、よろしくお願いいたします。

佐藤知一＠日揮ホールディングス（株）

数理最適化と機械学習(MOAI)研究部会（2024年1月26日）開催のお知らせ

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数理最適化と機械学習(MOAI)研究部会（2024年1月26日）開催のお知らせ

2024年1月1日
研究部会主査：　東京海洋大学　久保幹雄
幹事：　　　静岡大学　　呉　偉

  • 日時：2024年 1月 26日（金）17:00 — 18:00
  • 会場：Zoom でのオンライン開催
  • 参加申込：下記のリンクから参加申込を行ってください．登録後に，登録のメールアドレスへ Zoom ミーティングの情報をお送りします．（Zoomにサインインした状態で登録してください） 参加申込フォーム
  • 17:00-18:00 講演者：劉 子昂 (リュウ スゴウ) 岡山大学 助教
    講演タイトル: 機械学習と最適化による在庫管理
    アブストラクト: 近年，機械学習と最適化の統合が注目されています．本講演の前半では，強化学習の観点から在庫管理問題の解決方法を紹介します．具体的には，新聞売り子問題や多期間在庫問題に対して，マルコフ決定プロセスとしての定式化とその解決方法について説明します．後半では，サロゲートモデルを用いた最適化手法を紹介し，在庫管理におけるサロゲートモデルによる最適化の応用例を紹介します．

    （約１時間のご講演の後にディスカッションと懇親会を企画しています．）