シラバス
| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 生産管理 | 2024 | 前期 | 木1 | 理工学部 | 大草 孝介 | オオクサ コウスケ | 3年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SE-SS2-7B03
履修条件・関連科目等
メソッド・エンジニアリングと関連させて学習する。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語（その他の言語）
授業の概要
生産管理は特に製造業での生産活動について人・設備・資源など様々な経営資源を最適に計画・運用・統制する方法を探索する分野である．近年はスマートファクトリーの言葉に代表されるようにセンシング技術を用いた自動化が非常に活発に行われている領域であり，AI/DSの技術が精力的に導入されている分野である．本講義では生産管理の歴史や手法からはじまり最新のセンシング技術により展開されるスマートファクトリーついても紹介する．
科目目的
生産管理は特に製造業での生産活動について人・設備・資源など様々な経営資源を最適に計画・運用・統制する方法を探索する分野である．近年はスマートファクトリーの言葉に代表されるようにセンシング技術を用いた自動化が非常に活発に行われている領域であり，AI/DSの技術が精力的に導入されている分野である．本講義では生産管理の歴史や手法からはじまり最新のセンシング技術により展開されるスマートファクトリーついて学んでいく．また実際のセンサ技術を体験することにより，どのようにデータが取得されるかについても体験していく．
到達目標
生産システムを効率的かつ円滑に実施するための生産管理のあり方や最新の状況について理解する。
授業計画と内容
第1回 ガイダンス
第2回 IoTデバイスとセンサ技術１
第3回 IoTデバイスとセンサ技術２
第4回 生産プロセスの管理と自動化１
第5回 生産プロセスの管理と自動化２
第6回 スマートファクトリーにおけるDS
第8回 スマートファクトリーにおけるDS（演習１）
第9回 スマートファクトリーにおけるDS（演習２）
第10回 工程管理と在庫管理
第10回 品質管理
第11回 センサ技術体験会１
第12回 センサ技術体験会２
第13回 授業まとめ
第14回 最終レポート質問日
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容（その他の内容等）
授業中に予習・復習について指示するので、必ず取り組むこと。
授業時間外の学修に必要な時間数／週
・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
| 種別 | 割合（％） | 評価基準 |
|---|---|---|
| 中間試験 | 40 | 中間レポートで実施する可能性もある．課題についてここ数年はレポートで実施しており，評価基準としてはデータ解析・調査系の内容においては深い考察が与えられていればA評価を，通常の内容であればB評価を，平均より劣る内容である場合はC評価として総合して評価している． |
| 期末試験（到達度確認） | 40 | 期末レポートで実施する可能性もある．課題についてここ数年はレポートで実施しており，評価基準としてはデータ解析・調査系の内容においては深い考察が与えられていればA評価を，通常の内容であればB評価を，平均より劣る内容である場合はC評価として総合して評価している． |
| 平常点 | 20 | 受講状況や授業への貢献などで評価する |
成績評価の方法・基準（備考）
中間試験・期末試験（80％）、平常点（20％）を総合して学習到達度の観点から評価する。
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）
アクティブ・ラーニングの実施内容
実施しない
アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）
授業におけるICTの活用方法
実施しない
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
実務経験のある教員による授業
はい
【実務経験有の場合】実務経験の内容
生産管理に関する企業との共同研究経験および業界団体からの受賞経験を持つ教員が担当する．
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
授業において、生産・サービスに関する実際の企業事例を紹介する。
テキスト・参考文献等
参考書：適宜、紹介する。参考資料を配布する。