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日立製作所_ES(2020卒_夏インターン)

日立製作所、2020卒_夏インターンの通過エントリーシートです。

エントリーシート概要

年度:2020卒 選考:夏インターン 職種:総合職

研究内容(1200文字以内)

近年の製造業では、ますます多様化するユーザーニーズに対応するため、多工程かつ多品種少量生産あるいは変種変量生産体制が必須となっています。このような状況において、生産システムの大規模化・複雑化は顕著であり、効率的な生産計画の立案は極めて困難となりつつも肝要なものとなっています。従来研究でも、最適化を用いた手法は提案されていますが,工程設計や生産品種などを限定した汎用性の低いモデルであるものが少なくありません。さらに膨大な計算コストを要するケースも多くあり,実規模の問題に適用することは困難となっています。そこで機械学習などによって準最適解を求めることが肝要とされ,それを評価するために、最適スケジュールを求めることが要求されます。これまで様々な手法が提案されてきましたが、特に段取り替え時間を考慮した手法はあまり存在しないのが現状です。段取り替え時間とは、工程において、異なる製品を連続して処理する際に,機械の切り替えや使用する塗料の変更などにかかる設定の変更の時間のことを言います。また、段取り替え時間を短くすることで、メイクスパン(各工程の完了時間の最大値)や納期遅れ和(納期の間に合わなかった時間の総和)も小さくすることができ,生産性や納期遵守性の向上に繋がります。 そこで、本研究ではジョブショップ問題、すなわち、製品によって処理される工程順序が異なる生産工程の問題において、段取り替え時間を考慮した数理計画モデルを構築しました。そして、実在するジョブショップ型の生産ラインを元に作成した問題に対して、提案モデルを適用し、製品の規模及び目的関数のパラメータの値を変化させた際の結果を用い、構築したモデルの妥当性について検討しました。 その結果、以下のことが確認できました。まず、製品数が少ない場合においては,最適スケジュールを求めることが可能であり、一方、製品数が多くなった場合には、計算時間を限定することで、ある程度良いスケジュールを求めることが可能であるということです。また、目的関数の重みパラメータの値を変更することで生産性と納期遵守性のバランスを調整できることもわかりました。 これらのことより,提案モデルには一定の妥当性があると考えられます。しかし、実規模の問題に対しては現実的な時間で求解することが難しいため、再びモデルの改善を行なっております。

学会発表題目

谷 亮一、大久保 拓海、玉置 久、堀尾 明久、井本 孝亮、梅田 豊裕: ジョブショップ問題における段取り替え時間を考慮した数理計画モデルの一構成法"、第62回システム制御情報学会研究発表講演会、京都市 (2018-5)

セールスポイント

私のセールスポイントは対応力です。これは大学一回生から続けているホテルでのアルバイトによって培われました。様々なホテルやその中のレストランなど多くの現場で働くことがあるので、覚えなければならない業務内容や初対面の人との関係が非常に多く、その場その場での対応力が身につきました。今では1000名を超える宴席でのチームリーダーの一人や披露宴での新郎新婦の両親のアシスタント係などの責任ある立場も経験しています。

「日立の産業・流通、水インフラのビジネスの現状を知り、グローバル市場における日立グループならではのビジネス展開について検討する」の志望理由

私がこのテーマを選んだ理由は貴社の社会インフラシステムに対する取り組みに興味があり、貴社のインフラ事業の豊富な実績から最先端の知識や経験などを学びたいと思ったからです。その中でも、貴社の水インフラのビジネスは、国内では上下水道市場での高シェア維持・拡大を行なっている一方で、海外では事業の高収益化・規模拡大にも力を入れています。海外でも多くの地域のニーズに応じた事業展開が行われており、世界規模で生活を変えられることに魅力を感じております。また、私が現在研究している生産の最適化の技術を応用して,貴社のインフラ事業にも活かせるものもあるのではないかと考えており、貴社のインターンシップを通して探っていければと考えております。

最適計画自動立案のためのモデリング技術の研究 このテーマを選んだ理由

現在私は大学院にて「ジョブショップ問題における段取り替え時間を考慮した数理計画モデルの一構成法」というテーマで研究を進めています。つまり、このテーマでも必要となる数理計画モデルの構築・最適化を行っており、私の研究テーマの知識や経験を活かすことができるのではないかと考えたので,このテーマを選びました。また、このテーマの研究背景については、私のものと全く異なる形であり、そこに数理最適化技術を応用するといった点に非常に興味を持ちました。また特に、近年、自動化による業務代替ニーズが高まっているというのは聞いたことがあるのですが、それを実現するための取り組みとして、熟練技術者が立案したものと同等の計画を自動立案するために、機械学習や数理最適化技術を応用する手法を取るというのは存じ上げませんでした。したがって、貴社のインターンシップに参加し、このテーマを選ぶことによって,私の専門分野の理解をさらに深めるとともに、最先端の技術に触れることにより、スキルアップしたいと考えております。