志田・中嶋研究室では、モノづくりの現場における品質の向上、生産性の向上、安全性の向上を目指して、ヒト、モノ、金、情報の観点から問題解決を目指したIE（インダストリアル・エンジニアリング）研究を行っています。また、製造業のみならず、建設業やサービス業などの他業種へのIEの適用可能範囲の拡大に向けた研究も進めています。

This laboratory focuses on IE research aimed at problem solving related to the quality, cost, and delivery dates of industrial products, as well as the safety and fatigue of workers in manufacturing sites. In order to expand the scope of IE, the lab investigates not only the manufacturing industries but also other industries such as construction and service sites.

【キーワード / Key words】

インダストリアル・エンジニアリング, 経営工学/管理工学, 動作研究, 生産情報システム, 人間工学, 作業改善, 作業設計, 作業分析, 作業訓練, 安全管理

Industrial Engineering, Motion Study, Production Information System, Ergonomics, Human Factors, Work Improvement/KAIZEN, Work Design, Work Analysis, Work Training, Safety Management 

【研究の特徴 / Research Contents】

　モノづくりの現場における問題解決のために、調達、製造、物流、販売におけるIEに関する課題の実用的な解決を目指した研究を行っています。その問題解決の過程では、技術的な側面だけでなく、人間的な側面、組織的な側面も考慮して研究を進めていきます。研究を推進する上では、IEの考え方をベースに、人間工学的なアプローチで実験を計画し、被験者実験を通じて得られる実験データを分析することで新たな知見を得たり、機械学習的なアプローチでトライ＆エラーを繰り返しながらシステムを開発したりします。すなわち、研究の目的に合わせて手段を検討するという志向で取り組んでいます。

Since IE is a practical science, we aim to promote research that contributes to production sites, and we are conducting research on developing methodologies and systems that are useful in the field. When promoting research, we will take various approaches based on the IE concept. For example, we gain new knowledge by planning experiments using an ergonomic approach and analyzing experimental data obtained through experiments with human subjects. We also develop systems through repeated trial and error using a machine learning approach. In other words, we will consider methods according to the purpose of the research.

【研究の内容】

　ヒト、モノ、金、情報などの経営資源を有効活用し、より少ないインプットでより多くのアウトプットを高い品質で生み出すことを目標に研究を進めています。この「品質」と「生産性」の追求は、国内外を問わず製造業における重要な経営課題で、各社が日々その問題解決に向けた努力を継続しています。「品質」と「生産性」を向上させるには、インプットとなる生産資源を有効に使用する管理技術が重要で、次の2つのアプローチからなります。

　ひとつは、製品の「品質」を維持・向上させる技術で、従来の品質管理では、発生する不良を偶然現象と捉え、その不良現象を確率的に管理しています。しかし、我々は不良の発生を必然現象と捉え、不良発生ゼロにする技術（長田貴、設備管理学会誌 Vol.31 No.1をご一読頂きたい）について、実証的に研究を進めています。また、不良発生ゼロを維持・管理するために必要な活動の取り組み方、多様な生産データや設備データの解析、さらには、それらのデータを機械学習、ディープラーニングと言ったAI的な側面から補完する研究を進めています。恩師である川瀬武志先生は、この様な品質問題へのアプローチの相違について「後手型QC、先手型QC」と2018年に命名されました。我々は従来までの統計的品質管理から脱却し、人作業や設備・機械での加工において、不良ゼロの条件、すなわち100％良品を生産する条件を追究する管理技術の開発を実証的に進めています。

　もうひとつは、「生産性」の高い仕事の仕組みを設計・運用する技術で、作業者の習熟や技能伝承、作業手順の決め方、治工具の設計、機械設備の配置や選択などtraditionalな改善により設備総合効率と言った個別システムの生産性向上を追究する研究を進めています。さらには、作業者間のつながり、設備間のつがなりと言った「もの流れ」に着目し、部品・材料から製品までのスループットを重視した改善（リードタイムの短縮・在庫削減）ついて、それを補完する情報システムの開発も含めて研究を進めています。