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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• 作業プローブシステムによるピッキング業務分析

  麻生 敏正 , 2022年06月

  日本物流学会誌第30号（審査付論文） (30) , 51 - 58

• Work element estimation for forklift operation

  Toshimasa Aso , 2022年05月

  Proceedings of The 2022 International Power Electronics Conference (IPEC)

• Analysis of work characteristics based on work probe system

  Toshimasa ASO , 2021年11月

  Proceedings of 2021 IEEE 3rd International Conference on Electrical, Control and Instrumentation engineering (ICECIE) , 1 - 6

  DOI

• 事務作業のための要素作業推定

  横尾凱将，麻生敏正 , 2021年04月

  電子情報通信学会論文誌 , J104-D (4) , 328 - 336

• 倉庫内作業プローブシステムによる生産性計測

  麻生敏正 , 2020年10月

  電子情報通信学会論文誌 , J103-D (10) , 685 - 693

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• Python言語によるプログラミングイントロダクション　計算モデリングとデータサイエンスの応用とともに

  久保 幹雄,麻生 敏正,木村 泰紀,小林 和博,斉藤 佳鶴子,関口 良行,鄭 金花,並木 誠,兵藤 哲朗,藤原 洋志,古木 友子 , 2023年01月

  近代科学社

• Python言語によるプログラミングイントロダクション データサイエンスとアプリケーション

  久保幹雄,麻生敏正,木村泰紀,小林和博,斉藤佳鶴子,関口良行,鄭金花,並木誠,兵藤哲朗 , 2017年09月

  近代科学社

• Python言語によるプログラミングイントロダクション

  久保幹雄、麻生敏正、木村泰紀、小林和博、関口良行、並木誠、藤原洋志 , 2014年12月

  近代科学社

科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】

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• 持続可能なサプライチェーン構築に資する次世代業務管理システム

  研究期間:  2021年04月  -  2024年03月  代表者:  麻生敏正

  基盤研究(C)  研究代表者  21K01760 

  物流に関する業務管理の多くは現場の経験や勘に頼り、数値データの蓄積が乏しく、科学的には未管理状態である。そのため物流企業は、荷主企業と数値データに基づいた契約交渉ができず、労働環境改善に結び付きにくい。従来の作業計測技術は、労働安全性が評価できず、機械化や企業間連携の効果推定には利用できなかったりと、現場が本当に欲しい情報の取得には至っていない。そこで、本プロジェクトでは、作業者の属性に依存しない作業特徴の抽象化技術を核とする作業計測手法を活用し、企業間での労働環境に関する改善交渉（コロナウィルス対策を含む）や、適切な機械化と企業間連携を支援する「次世代業務管理システム」を開発する。

• スマートフォンを用いた倉庫内作業プローブシステムの動作識別に関する研究

  研究期間:  2015年04月  -  2019年03月  代表者:  麻生 敏正

  若手研究(B)  研究代表者  15K17140 

  本プロジェクトでは、物流の要所である倉庫での作業を対象とし、主要な要素作業の推定手法の検討と実際の倉庫における精度評価を目的としている。平成２９年度は、研究実施計画に基づき、推定アルゴリズムの拡張とその推定精度の評価を実施している。
  まず、より多くの倉庫において、より多くの作業者を対象に作業計測を行うため、平成２８年度に実施した企業に加え、新たに数社に実験協力の依頼を行った。
  交渉の結果、新たに５社程度の物流企業において、実際の倉庫での作業計測を実施し、延べ８０名程度の作業者の作業計測を行った。
  次に、計測データに基づき、倉庫ごとの独自性が高い要素作業と共通性の高い要素作業を、現場管理者レベルで切り分けることができるよう、従来の推定手法を拡張した。このシステムは現場で広く利用されているハンディターミナルで取得できる作業実績データを利用するだけで、倉庫内作業を「移動」「探索」「荷の取り出し」「その他」の４種に分類することができる。
  さらに、計測時に撮影した動画データと比較することで、上記システムの作業推定誤差について検討を行った。その結果、すべての倉庫において推定誤差はおおよそ５％以下であることを確認した。以上より、本システムの有効性を確認した。
  そして、実験に協力していただいた企業の現場管理者に計測結果の報告や今後の打ち合わせを複数回行った。また、来年度以上の作業計測実験の実施についても確認した。
  ①倉庫ごとの独自性が高い要素作業と共通性の高い要素作業を、現場管理者レベルで切り分けることができる、要素作業推定手法が構築できたため。
  ②本プロジェクトにおいて、本年度までに延べ100名作業計測を実施できたため（当初の予定以上の被験者数）。
  最終年度として、より多様な倉庫において計遅く実験を行う。
  これまでに計測できたデータを活用して、要素作業推定手法のより詳細な性能評価を行う。

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