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1. 发明专利

JP2020119166A 配置最適化システム及び配置最適化方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020119166A
公开(公告)日：2020-08-06
申请号：JP2019009020
申请日：2019-01-23
申请人：株式会社日立製作所
发明人：難波博之 , 友田敦 , 中川弘充 , 恵木正史
IPC分类号： B65G1/137 , G06Q10/08
摘要：【課題】作業効率を向上させることが可能な配置最適化システムを提供する。【解決手段】複数の配置対象の配置に関する分析を行う配置最適化システム10は、DBサーバ2と分析サーバ3を備える。DBサーバ2は、作業ごとに当該作業に係る配置対象と当該配置対象が配置された実配置場所と当該作業に掛かった実作業時間とを示す作業実績表210と、配置対象を配置することが可能な複数の配置場所を示すロケーション情報220とを格納する。分析サーバ3は、作業に掛かる作業時間に影響を与える2つの配置場所の関係を示す複数の相互作用発現パターンを含む相互作用探索方針を取得する制御部330と、作業実績情報、ロケーション情報及び相互作用探索方針に基づいて、配置対象を配置する配置場所の案を示す配置案を生成する生成部(商品組合せ抽出部350、相互作用集合探索部360及び配置変更最適化部370)と、を備える。【選択図】図1

2. 发明专利

JP2019159737A 商品配置立案システム及び商品配置立案方法审中-公开
公开(公告)号：JP2019159737A
公开(公告)日：2019-09-19
申请号：JP2018044893
申请日：2018-03-13
申请人：株式会社日立製作所
发明人：友田敦 , 安井雅彦 , 中川弘充
IPC分类号： G06Q10/08
摘要：【課題】物流倉庫の商品配置変更により出荷作業時間が削減されても、商品配置変更作業時間が大量に発生すると、全体の作業時間の削減効果が小さくなるかマイナスになる場合があるため、出荷作業時間の削減だけでなく、商品配置変更コストを考慮した最適な商品配置を提示する必要がある。【解決手段】商品配置立案システムとして、商品の配置変更案を生成し、過去の商品出荷に係る作業指示データに対して商品の出荷頻度予測を反映した第1の仮想作業指示データ及び商品の配置変更案を反映した商品配置での第2の仮想作業指示データを生成し、第1及び第2の仮想作業指示データから出荷作業時間の削減予測値を算出し、商品の配置変更案に伴う配置変更作業時間を算出し、出荷作業時間の削減予測値から配置変更作業時間を引き算した差分が、正である所定の閾値以上を満足する場合には商品の配置変更案を採用し、満足しない場合には商品の配置変更案を見直す。【選択図】図7

3. 发明专利

JP2019159645A データ解析支援システムおよび方法审中-公开
公开(公告)号：JP2019159645A
公开(公告)日：2019-09-19
申请号：JP2018043999
申请日：2018-03-12
申请人：株式会社日立製作所
发明人：安井雅彦 , 友田敦 , 中川弘充
IPC分类号： G06F16/00
摘要：【課題】解析対象から特定の組合せを効率的に除外することができるようにしたデータ解析支援システムおよび方法を提供する。【解決手段】データ解析支援システム1の演算処理部(CPU11)において、多変量解析プログラムP15は、解析対象として入力される複数の第1変数と指定された第2変数との関係を解析し、除外条件推定プログラムP17は、ユーザ端末2から取得した、解析対象から除外される第1変数を選定する除外選定条件情報に基づき、除外組合せ情報を出力する。【選択図】図1

4. 发明专利

JP6346378B2 データの管理装置及びデータの管理方法有权
公开(公告)号：JP6346378B2
公开(公告)日：2018-06-20
申请号：JP2017525714
申请日：2015-06-30
申请人：株式会社日立製作所
发明人：中川弘充 , 室啓朗 , 恵木正史
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30

5. 发明专利

JP2021022016A 出荷作業支援システム、その方法、及びコンピュータプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2021022016A
公开(公告)日：2021-02-18
申请号：JP2019136497
申请日：2019-07-24
申请人：株式会社日立製作所
发明人：友田敦 , 難波博之 , 中川弘充 , 上原岳士
IPC分类号： G06Q10/08
摘要：【課題】予測モデルを高精度化するとともに最適化することにより、未経験領域においても、より効果的な改善提案を可能にする出荷作業支援システムを提供する。【解決手段】出荷作業支援システム1は、それぞれが1つ以上のピッキング作業で構成された複数の出荷作業の実績を表す作業実績データに基づいて、出荷作業の特徴量と作業時間との関係を表す特徴量データを生成する。そして、当該特徴量データを参照し、作業指示の特徴量から作業指示に対応した出荷作業の作業時間を予測する予測モデル25を、生成された標本点に対応する特徴量と特徴量に対応した作業時間に基づいて生成する。また、予測モデル25の生成の際に特徴量空間における標本点が不十分な領域に対する距離に基づく標本点を生成する。【選択図】図2

6. 发明专利

JP2019219741A 学習制御方法及び計算機システム审中-公开
公开(公告)号：JP2019219741A
公开(公告)日：2019-12-26
申请号：JP2018114702
申请日：2018-06-15
申请人：株式会社日立製作所
发明人：リョウウシン , 間瀬正啓 , 恵木正史 , 櫻井隆雄 , 中川弘充
IPC分类号： G06N20/00
摘要：【課題】過学習を回避し、かつ、演算時間が短い機械学習を実現する。【解決手段】ポリシを学習する学習制御方法であって、計算機システムは、シミュレーションを実現する目標モデルパラメータの一部を変更した遷移モデルパラメータに基づくシミュレーションを複数回実行し、ポリシを更新する学習処理を実行する学習器と、遷移シミュレーションの実行によって更新されたポリシに関連する情報を学習履歴として管理する履歴データベースと、を備え、学習器は、履歴データベースに学習履歴を格納し、学習履歴を利用したシミュレーションを実行する必要がある場合、学習履歴に基づいて算出された遷移モデルパラメータに基づくシミュレーションを複数回実行する。【選択図】図1

7. 发明专利

JP2018205948A トレーサビリティシステムおよびトレーサビリティの方法审中-公开
公开(公告)号：JP2018205948A
公开(公告)日：2018-12-27
申请号：JP2017109062
申请日：2017-06-01
申请人：株式会社日立製作所
发明人：修斉 , 長坂由子 , 室啓朗 , 中川弘充
IPC分类号： G05B19/418
摘要：【課題】製品に固有の識別番号を付さない製造工程において、製品の製造時刻を正確に推測する。【解決手段】トレーサビリティシステム1であって、個体IDが付される第1工程で製造された製品の製造データを記憶する設備テーブル52と、製品に個体IDが付されない第2工程で製造された製品の製造データを記憶する設備テーブル51と、設備テーブル51と設備テーブル52とを関連付けて記憶した教師データテーブル55を作成する教師データ設定部43と、設備テーブル52に基づいて、第1工程で過去に製造された所定数の製品のサイクルタイムを算出する特徴量抽出部45と、製品のサイクルタイムに基づいて、第2工程で製造された製品の製造時刻を推測する製造時刻推測モデルを作成するモデル作成部46と、製品のサイクルタイムと製造時刻推測モデルとから、第2工程で製造された製品の製造時刻を推測する製造時刻推測部47とを有する構成とした。【選択図】図1

8. 发明专利

JP6975685B2 学習制御方法及び計算機システム有权
公开(公告)号：JP6975685B2
公开(公告)日：2021-12-01
申请号：JP2018114702
申请日：2018-06-15
申请人：株式会社日立製作所
发明人：リョウウシン , 間瀬正啓 , 恵木正史 , 櫻井隆雄 , 中川弘充
IPC分类号： G06N20/00

9. 发明专利

JP6877378B2 商品配置立案システム及び商品配置立案方法有权
公开(公告)号：JP6877378B2
公开(公告)日：2021-05-26
申请号：JP2018044893
申请日：2018-03-13
申请人：株式会社日立製作所
发明人：友田敦 , 安井雅彦 , 中川弘充
IPC分类号： G06Q10/08

10. 发明专利

JP2020030738A 学習データの解析方法及び計算機システム审中-公开
公开(公告)号：JP2020030738A
公开(公告)日：2020-02-27
申请号：JP2018157236
申请日：2018-08-24
申请人：株式会社日立製作所
发明人：リョウウシン , 恵木正史 , 横井直明 , 中川弘充 , 田代大輔 , 浜直史 , 難波博之
IPC分类号： G06N20/00
摘要：【課題】予測器の予測精度を向上させる学習データを正確かつ容易に選択する。【解決手段】予測器を構築するために用いる学習データに関する解析を行う計算機システムが実行する学習データの解析方法であって、計算機システムは計算機を備え、計算機は、複数の学習データを格納するデータベースと接続し、計算機が、データベースからターゲット学習データを選択するステップと、ターゲット学習データが、複数のテストデータに対する予測器の予測精度に与える影響の強さを表す影響スコアを算出するステップと、複数の学習データの各々の影響スコアに基づいて、複数の学習データの中から、予測器を構築するために入力する学習データセットに含める学習データを選択するステップと、を含む。【選択図】図1

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