最終更新日2017年02月01日

氏名

ウン ウェイ

翁 ウェイ

職名

助教

所属理工学術院

(大学院情報生産システム研究科)

連絡先

メールアドレス

メールアドレス
wengwei@toki.waseda.jp

住所・電話番号・fax番号

住所
〒808-0135福岡県 北九州市若松区ひびきの2-7 N226号室

URL等

WebページURL

http://www.aoni.waseda.jp/wengwei/

研究者番号
80631522

学歴・学位

学歴

2008年09月-2011年09月 早稲田大学 情報生産システム研究科 生産管理情報システム

学位

博士 課程 早稲田大学

経歴

2013年04月-現在 早稲田大学理工学術院大学院情報生産システム研究科 助教
2012年04月-2013年03月早稲田大学理工学術院大学院情報生産システム研究科 助手
2010年04月-2012年03月日本学術振興会特別研究員
2009年04月-2010年03月グローバルCOE特別研究員

所属学協会

電気学会 IEEE

委員歴・役員歴(学外)

2012年-International Journal of Manufacturing EngineeringEditorial Board member
2012年-2013年International Conference on Advances in Industrial Control, Electronics and Computer EngineeringProgram Committee member
2016年-5th International Congress on Advanced Applied Informatics (2016)Program Committee member
2017年-16th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (2017)Program Committee member

受賞

早稲田ティーチングアワード

2017年

2014 ISERC Best Track Paper Award, IIE Annual Conference & Expo 2014 (co-author)

2014年

2010年中国国家優秀自費留学生賞

2011年

2010年IEEE福岡支部学生研究奨励賞

2011年

2009年度早稲田大学グローバルCOEプログラムAward of Excellence

2010年

取材ガイド

カテゴリー
複合領域
専門分野
生産管理、Industrial Engineering、Optimization and Information Systems

研究分野

キーワード

生産管理、Industrial Engineering

科研費分類

複合領域 / 社会・安全システム科学 / 社会システム工学・安全システム

研究テーマ履歴

生産スケジューリング、生産制御、ジャストインタイム生産システム、グリーン生産

個人研究

論文

A genetic algorithm with local search using activity list characteristics for solving resource-constrained multiproject scheduling problem

Ikutaro Okada, Wei Weng, Wenbai Yang, Shigeru Fujimura

IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering査読有り11p.S34 - S432016年-

Dynamic routing strategies for JIT production in hybrid flow shops

Wei Weng, Xin Wei, Shigeru Fujimura

Computers and Operations Research39p.3316 - 33242012年-

Control methods for dynamic time-based manufacturing under customized product lead times

Wei Weng, Shigeru Fujimura

European Journal of Operational Research218p.86 - 962012年-

Control methods to complete jobs at desired times

Wei Weng, Shigeru Fujimura

International Journal of Information and Electronics Engineering査読有り2p.907 - 9112012年-

Multi-objective local search combined with NSGA-II for bi-criteria permutation flow shop scheduling problem

Xin Wei, Wenqiang Zhang, Wei Weng, Shigeru Fujimura

IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering査読有り132p.32 - 412012年-

Distributed intelligence approaches for weighted just-in-time production

Wei Weng, Shigeru Fujimura

IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering5p.560 - 5682010年-

Self evolution algorithm to minimize earliness and tardiness penalties with a common due date on a single-machine

[5] Wei Weng, Shigeru Fujimura

IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering3p.604 - 6112008年-

書籍等出版物

A Multi-Agent Scheduling System for Just-In-Time Production

Wei Weng

早稲田大学出版部2012年-

詳細

ISBN:978-4-657-12521-7

講演・口頭発表等

Improvements to genetic algorithm for flexible job-shop scheduling with overlapping in operations

Wei Weng

16th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science2017年05月

A distributed learning method for due date assignment in flexible job shops

Wei Weng

International Conference on Discrete Optimization and Operations Research 20162016年09月

Estimating job flow times by using an agent-based approach

Wei Weng

5th International Congress on Advanced Applied Informatics2016年07月

A dynamic control method for just-in-time production

Wei Weng

2nd International Conference on Electrical and Electronic Engineering, Telecommunication Engineering, and Mechatronics2016年05月

Methods to estimate the lead time of an order in a flexible flowshop

Wei Weng

2016 IEEE International Conference on Industrial Technology2016年03月

外部研究資金

科学研究費採択状況

研究種別:若手研究(B)

容易に低コスト生産を実現できる生産制御システムの開発

2015年-2017年

研究分野:社会システム工学・安全システム

配分額:¥4030000

学内研究制度

特定課題研究

生産システムにおいて稼働エネルギーを最小化する手法に関する研究

2015年度

研究成果概要:本研究は、製造企業の生産システムにおいて、低エネルギー生産を実現するため、製品の納期に間に合える限り生産を行う機械の数を動的に最小化することを目指す。生産の途中で利用する機械の数を動的に減らすと、システムにおけるまだ生産が完了して...本研究は、製造企業の生産システムにおいて、低エネルギー生産を実現するため、製品の納期に間に合える限り生産を行う機械の数を動的に最小化することを目指す。生産の途中で利用する機械の数を動的に減らすと、システムにおけるまだ生産が完了していないジョブのリスケジューリングを行わなければならない。このため、今年度では、生産の途中で一部の機械が利用できなくなった場合のリスケジューリング手法および利用できる機械の数が少ない場合のジョブの処理順序の最適化手法を提案した。

生産チェーンの全体的な最適化を達成するための研究

2012年度

研究成果概要: 2010年からマルチ・エージェントの手法を提案して、動的にハイブリッド・フローショッププロセスでのジョブ流れを制御することをやって来ました。提案した手法は分散的にシステム全体の目標を達成することができます。2012年度にこの手... 2010年からマルチ・エージェントの手法を提案して、動的にハイブリッド・フローショッププロセスでのジョブ流れを制御することをやって来ました。提案した手法は分散的にシステム全体の目標を達成することができます。2012年度にこの手法を生産ラインに応用してみました。つまり、生産ラインにある全てのショップが連携して、同じペースで生産を行うことを目標とします。各ショップが後のショップの需要に対して、いいタイミングにジョブを完成することによって、ショップ間の在庫を減少し、作業員の人数を最小化し、ラインの全体最適化を達成することを目指していました。 このため、一つのショップを研究対象として後ろのショップの生産能力が決めた生産スピードに合わせるようにジョブの生産順番を調整する手法と、各オペレーションの開始時刻を決める手法を提案しました。詳しく言うと、ボトルネック・マシンを利用するジョブを適切に分け、どのジョブでもボトルネックの所に待たせないようにすることによって、各ジョブの完成時刻を大体予測できるようにしました。その次は、後のショップが決めた生産スピードによって、各ジョブの望まれる完成時刻を設定しました。設定した時刻にジョブを完成するため、動的な制御手法を二つ提案しました。一つはジョブの望まれる完成時刻と予測の残り処理時間の差によって、リアルタイムにジョブの処理順番を調整します。もう一つはほかのジョブの残り処理時間を見て、各ジョブの最後のオペレーションの開始時刻を決めます。 提案した手法は北九州市にある一つ化学工場の実際のデータを使用してシミュレーションしました。その結果は、工場現場の状態より早めに完成したジョブの数は90%も減少し、遅く完成したジョブの数は100%も減少しました(遅れなしになりました)。そこで、工場から高く評価されました。 更に、提案した手法の汎用性をチェックするため、一つの工場のデータだけではなく、ランダムに160個のジョブショップ問題を生成しました。それらの問題に対してシミュレーションを行いました。その結果は、問題のサイズにかかわらず、提案した手法はいつも短い時間に(1秒以内)最適化近くの解を見つけることを確認しました。その理由は、分散的な制御手法だから、各計算点の計算量も少なく、複雑度も低くため、リアルタイムにソリューションを提供でき、汎用性が高いと考えています。 工場のデータを利用したシミュレーションは上海で行った学会とシンガポールで行った学会で発表しました。そして、汎用性を検討するための論文は台湾で行った学会で発表しました。提案したマルチ・エージェントの手法は早稲田大學出版部に本として出版されました。

廃棄物を最小化する生産システムの開発に関する研究

2013年度

研究成果概要: 2013年度には、廃棄物を最小化するための生産制御研究を二つの方面で行っていた。一つ目は、染色プロセスにおいて各ジョブの染色順序をスケジューリングする際、染色用の水のリサイクルを考慮し、節水及び(廃水の)排水量を最小化する研究... 2013年度には、廃棄物を最小化するための生産制御研究を二つの方面で行っていた。一つ目は、染色プロセスにおいて各ジョブの染色順序をスケジューリングする際、染色用の水のリサイクルを考慮し、節水及び(廃水の)排水量を最小化する研究である。二つ目は、flexible job shopという生産プロセスにおいて各ジョブがなるべく納期の近くに完成させ、需要量の変化による売れなくなってしまう製品の量を最小化する手法に関する研究である。 染色プロセスの問題に対する既存研究は、遺伝的アルゴリズムを利用し、ランダムに初期解を生成し、ランダム的な二点交差と突然変異を行い、生まれた解から実行可能解を選択してから次の世代に入るような手法であり、効率的にはあまり良くない。そこで、本研究では、より良い解を得られそうな区域を指定し、部分的な交差と突然変異を行うようにした。それから、評価する時にペナルティを付けることによって、計算スピードも向上した。結果は、明るい色の染色を先にやり、徐々に暗い色の染色へのような順序で処理する解をより速く見つけることができ、水の再利用と節水の目標を達成することができた。実際の染色工場のデーターを利用したシミュレーションの結果は、水の使用量も廃水の生成量も明らかに減少したことが確認した。研究成果は国内学会23rd Intelligent System Symposiumに発表された。 Flexible job shopの問題に対しては、Mixed Integer Linear Programmingという手法を利用し、数十個のジョブもある問題の最適解を求めることができた。Flexible job shopという生産プロセスが複雑なため、既存研究はほとんど非常に小さい問題(数個ジョブ)しか解決できない。本研究では、離散的時間のモデルと連続的時間のモデルを両方立て、制約条件の計算量の減少に努力した。シミュレーションの結果によって、ジョブ数が少なく、各工程の処理時間が非常に短い場合、離散的時間のモデルが速く、そのほかの場合、連続的時間のモデルが効率的に良いということが分かった。連続的時間のモデルは既存研究のモデルと比べ、大きい問題の最適解を得られる能力が向上した。研究成果は国際学会2nd Pacific Rim Mathematical Association Congressで発表した。

再配置可能なリアルタイム・スケジューリング制御システムに関する研究

2013年度

研究成果概要:2013年度には、2012年度に提案したリアルタイム・スケジューリング制御手法をflexible job shopというプロセスでのジャストインタイム生産と納期に遅れるジョブ数の最小化という二つの問題に適用するように改善した。すべ...2013年度には、2012年度に提案したリアルタイム・スケジューリング制御手法をflexible job shopというプロセスでのジャストインタイム生産と納期に遅れるジョブ数の最小化という二つの問題に適用するように改善した。すべてのジョブの完成時間や納期に遅れの最小化などの伝統的な生産目標のほか、節電や節水などの環境に優しい省エネの目標も考慮していた。改善する前の手法はマルチ・エージェントを利用して分散的にシステム全体の目標を達成するような手法であった。改善した後、ボトルネックに基づいた調整ルールを追加し、より効率的な探索ができた。シミュレーションの結果によって、純然なマルチ・エージェントの手法と比べると、スピードが速く、解の質が良いことが分かった。リアルタイム・スケジューリング手法なので、最適解を求めることではなく、短い時間で質の良い解を見つけることを目標とした。見つけた解の質を評価するため、Mixed Integer Linear Programmingを利用し、小さい問題の最適解を求めて比べた。その結果は、提案した手法の有効性を示した。その成果は、国際会議2nd Pacific Rim Mathematical Association Congressに発表された。また、最近数年に注目されている環境に優しい生産システムの開発にも取り込んできて、節電や節水などを考慮したスケジューリング制御手法を提案したリアルタイム・スケジューリング手法に追加したい。そこで、今年度には節電や節水の目標を目指し、Mixed Integer Programmingと遺伝的アルゴリズムを利用して既存研究より効率高いモデルを提案した。それらの成果は、国内会議23rd Intelligent System Symposiumに発表された。節電と節水の機能つきのリアルタイム・スケジューリング制御手法の開発はこれからやろうかと思う。さらに、提案したリアルタイム・スケジュール手法はハイブリッド・フローショップやジョブショップのような複雑な生産プロセスだけではなく、セル生産のような整流化したプロセスにも対応できるように修正したい。そのため、セル生産とジョブショップ生産の特徴を抽出し、どうやってジョブショップからセル生産に転換することできることを検討してみた。その結果は、国際会議2013 Asian Conference of Management Science and Applicationsに発表された。

容易にジャストインタイム生産を実現できる手法に関する研究

2014年度

研究成果概要:多くの製造企業に容易に低在庫・短納期生産を実現させるため、本研究はセル生産が低在庫・短納期生産システムの重要な構成元素であることを明らかにした。また、一般的な生産システムからセル生産への変更ステップのフレームワークを提案した。多くの製造企業に容易に低在庫・短納期生産を実現させるため、本研究はセル生産が低在庫・短納期生産システムの重要な構成元素であることを明らかにした。また、一般的な生産システムからセル生産への変更ステップのフレームワークを提案した。

次世代の節電ジャストインタイム生産システムに関する研究

2014年度

研究成果概要:本研究はジャストインタイム生産を目標とし電気の使用量に上限がある問題の最適解を求めるものである。このため、今年度では、様々な生産プロセス(フローショップ・ジョブショップ・フレキシブルフローショップ・フレキシブルジョブショップなど)...本研究はジャストインタイム生産を目標とし電気の使用量に上限がある問題の最適解を求めるものである。このため、今年度では、様々な生産プロセス(フローショップ・ジョブショップ・フレキシブルフローショップ・フレキシブルジョブショップなど)にとって通用的なモデルを構築した。また、構築したモデルに基いて、電気の使用量に関する制約条件がある場合の拡張モデルを立てた。

ダイナミックな製造プロセスに対応できるロバスト制御手法の開発

2016年度

研究成果概要:本研究は、製造システムにおいて、製品の納期直前の製造完了を目指すジャストインタイム生産を行う際、機械が故障したり、新しいジョブが到着したりするような外乱がダイナミックに生じた場合に対応できるロバスト制御手法の開発を目的とする。本年...本研究は、製造システムにおいて、製品の納期直前の製造完了を目指すジャストインタイム生産を行う際、機械が故障したり、新しいジョブが到着したりするような外乱がダイナミックに生じた場合に対応できるロバスト制御手法の開発を目的とする。本年度は、提案した一般的な製造システムにおいてジャストインタイム製造完了を実現できるマルチ・エージェント制御システムのもと、外乱がダイナミックに生じた場合、処理待ちジョブの再手配及び並び順序の更新を追加し、提案システムのロバスト性を向上した。

現在担当している科目

科目名開講学部・研究科開講年度学期
テクニカル・プレゼンテーション大学院情報生産システム研究科2017秋学期
インテリジェント・システム概論大学院情報生産システム研究科2017春学期
プログラミング基礎大学院情報生産システム研究科2017秋学期
スケジューリング特別演習大学院情報生産システム研究科2017秋学期
数理モデリング特別演習大学院情報生産システム研究科2017春学期
製造管理特別演習大学院情報生産システム研究科2017春学期