Optima
数理最適化
熟練者の判断を、数理モデルに。
熟練者の勘や経験を数理モデルとして形式知化し、複雑な制約条件のもとで最適な意思決定を導く
Optima｜数理最適化とは
生産計画、人員配置、工程条件、設計パラメータ。製造現場の意思決定の多くは、納期・能力・品質・コストといった相反する制約の中で「最も良い答え」を探す問題です。これまでは熟練者の勘と経験が担ってきたこの判断を、Optimaは目的関数と制約条件からなる数理モデルとして形式知化し、計算によって最適解を導きます。
HIIIのOptimaは、混合整数計画法やメタヒューリスティクス、ベイズ最適化といった手法を課題の構造に合わせて使い分け、数千〜数万変数の実問題を実用時間内で解きます。さらに、現場の暗黙のルールをヒアリングから制約として抽出し、「計算上は正しいが現場では使えない」解を生まないモデル設計を重視しています。
Optimaでできること
- 生産計画最適化
- 工程最適化
- 条件最適化
- 設計支援
- 人員・シフト配置
- 配送・在庫配置
代表的な手法・アプローチ
Optimaを製造現場で機能させるために、HIIIが使い分けている代表的な手法です。課題の構造とデータの状態に合わせて組み合わせます。
01
数理計画法（MILP / CP）
納期・段取り・能力などの制約を厳密に表現し、最適性を保証した計画を求めます。生産計画や配置問題の基盤です。
02
メタヒューリスティクス
厳密解が現実的な時間で求まらない大規模問題に対し、遺伝的アルゴリズムや局所探索で実用的な良解を短時間で導きます。
03
ベイズ最適化
評価に実験やシミュレーションが必要な工程条件・設計パラメータを、少ない試行回数で効率よく探索します。
04
暗黙知の制約化
「この順番は避ける」「この機械は午後に空ける」といった現場のルールを、ヒアリングと実績データから制約条件として抽出します。
Optimaを使うモジュール
技術は「できること」、モジュールは「使える形にしたもの」。1つの技術が1つのモジュールになるのではなく、複数の基盤技術を組み合わせて1つのモジュールを実装しています。各モジュールの中でOptimaが担う役割を示します。
お問い合わせ
Optima（数理最適化）の適用可否や、貴社データでの検証の進め方について、課題の整理段階からご相談いただけます。