大森 峻一 (オオモリ シュンイチ)

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所属

理工学術院 大学院創造理工学研究科

職名

准教授(任期付)

学内研究所等 【 表示 / 非表示

  • 2020年
    -
    2022年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

学歴 【 表示 / 非表示

  • 2009年04月
    -
    2012年02月

    早稲田大学   大学院創造理工学研究科   経営システム工学専攻博士課程  

  • 2007年04月
    -
    2009年03月

    早稲田大学   大学院創造理工学研究科   経営システム工学専攻修士課程  

  • 2004年04月
    -
    2007年03月

    早稲田大学   理工学部   経営システム工学科学士課程  

学位 【 表示 / 非表示

  • 早稲田大学   博士(工学)

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2018年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   理工学術院経営システム工学科   講師

  • 2015年04月
    -
    2018年03月

    早稲田大学   理工学術院経営システム工学科   助教

  • 2011年04月
    -
    2015年03月

    早稲田大学   理工学術院経営システム工学科   助手

所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    Institute for Operations Research and the Management Sciences

  •  
     
     

    日本ロジスティクスシステム協会

  •  
     
     

    日本IE協会

  •  
     
     

    日本経営工学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 安全工学

  • 社会システム工学

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 経営工学

  • オペレーションズリサーチ

  • 最適化

  • 施設計画

  • ロジスティクス

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論文 【 表示 / 非表示

  • Joint Determination of Supplier Capacity and Returner Incentives in A Closed-Loop Supply Chain

    Alex J Ruiz Torres, Farzad Mahmoodi, Shunichi Ohmori

    Journal of Cleaner Production    2019年  [査読有り]

  • The Influence of Shopping Path Length on Sales Growth and Its Variance

    Shunichi Ohmori, Masao Ueda, Kazuho Yoshimoto

    Operations and Supply Chain Management – An International Journal    2019年  [査読有り]

  • A Numerical Stability Analysis for Application of Particle Swarm Optimization to Facility Layout Problem

    International Journal on Computer Science and Engineering   10 ( 7 ) 164 - 170  2018年07月  [査読有り]

  • Facility Layout System using Interactive Evolutionary Computation

    International Journal on Computer Science and Engineering   10 ( 7 ) 152 - 158  2018年07月  [査読有り]

  • A multi-period capacity reservation contract model using sampling average approximaion

    International Journal on Computer Science and Engineering   10 ( 6 ) 152 - 158  2018年07月  [査読有り]

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受賞 【 表示 / 非表示

  • 平成28年度春季大会Best Presentation Award

    2016年   日本経営工学会   Backhaulを考慮したクロスドッキングセンターの立地選択に関する研究  

    受賞者: 神上俊輔, 大森峻一, 吉本一穗

  • Best Paper Award

    2016年   The 7th International Conference on Operations and Supply Chain Management   Decision on Optimal Display Space Following Demand Fluctuation  

    受賞者: Kazuki Ishichi, Shunichi Ohmori, Kazuho Yoshimoto

  • Best Paper Award

    2014年   The 6th International Conference on Operations and Supply Chain Management   A Heuristic Algorism for Vehicle Routing Problem with Outsourcing Options  

    受賞者: Kazuki Yamada, Shunichi Ohmori, Kazuho Yoshimoto

  • Best Paper Award

    2013年   Proceedings of Asian Conference on Management Science and Applications 2013   Simulation Model to Optimize the Supply Chain Configuration for Mitigating Risks with Probability of the Damage Occurring and Production Recovery Process  

    受賞者: Kanji Takayama, Shunichi Ohmori, Kazuho Yoshimoto

  • Best Paper Award

    2012年   Keisuke Tsuzuso, Shunichi Ohmori, Hanyong Choi, Kazuho Yoshimoto   Simulation Model to Optimize the Supply Chain Configuration for Mitigating Risks  

    受賞者: Keisuke Tsuzuso, Shunichi Ohmori, Hanyong Choi, Kazuho Yoshimoto

特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • 労働環境・環境負荷・経済性の持続可能性な配送計画問題

    2020年   吉本一穂

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    我が国の物流は、存続の危機に瀕している。人口減少に伴うドライバー不足が深刻化しており、雇用確保のために物流業務の労働環境の改善が必要不可欠である。また、トラックは、排気ガスに多くの有害物質が含まれるため、環境対策が強く求められる。一方、トラック実車時の積載率は、全国平均で約40%であり、配送効率化の余地が高く、改善が求められる。この様な配送効率化は、不必要な移動を削減することができるため、労働負荷・環境負荷の低減への効果が大きい。本研究では、組織連携に基づく配送効率化の方策として、水平連携(共同配送)、垂直連携(配送要件緩和)に着目し、シミュレーションを用いて各方策の効果を明らかにした。

  • 確率最適制御を用いた安全在庫配置最適化モデル

    2018年   Kazuho Yoshimoto

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    Strategic safety stock placement(SSP) is a tactical model to deter-mine optimal place and level of safetystocks in a supply chain. In SSP research, the guaranteed-service (GS) modelapproach can determine the best choice of the inventory placement to minimizetotal supply-chain inventory cost, while assuring 100% service-commitment underthe bounded demand assumption. Given this simplicity and exactness, thismodeling has become the model of choice in SSP research. Existing literature assumedthat the demand bound is known or can be calculated out of the model by the confidenceregion of the demand prediction, which is hardly justified in applications. Inthis research, we propose a data-driven optimization approach for the SSP inwhich decision maker has no prior information about demand bound and must learnfrom the data. We applied predictive prescription approach in which we have thedata consisting, not only of observations of demand itself, but observations ofassociated auxiliary quantities such as weather forecast. The problem is aconditional stochastic optimization problem in which a decision is made on thebasis of an observation of auxiliary data. Numerical results demonstrate thatthe learning algorithm performs well on the test data motivated from industrialapplications.

  • リスクを考慮したサプライチェーンのロバスト最適化

    2014年  

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    本研究では,途絶リスクを考慮したサプライチェーン設計の最適化を考えた.途絶リスクの評価にはシミュレーションを用いた.開発するシミュレーションでは想定するシナリオに基づきサプライチェーン上の各サプライヤが確率的に途絶し供給不能な状態に陥る.この途絶の影響は最終的に顧客への影響度である「納期遅れペナルティ」により評価される.このペナルティは本研究で定義する最適化問題の評価関数に用いられる.決定変数としては在庫水準,各拠点の強度,代替サプライヤ数である.これらのリスク緩和方策はそれぞれ投資コストがかかる.この投資コストとペナルティコストが最小となるようなサプライチェーンを設計した.この際,組み合わせ数が膨大であるため,メタヒューリスティクスの一つであるSimulated Annealing (SA)を用いた.事例研究ではデジタルカメラのサプライチェーンに対し適用を行い有効性の検証を行った.

  • 物流量の不確実性を考慮した工場レイアウトのロバスト最適化

    2013年  

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    本年度は、物流量の不確実性を考慮した工場レイアウトに対するロバスト最適化の前段階として、需要量の不確実性を考慮したマテリアルネットワークフロー設計問題の定式化とアルゴリズム開発を行った。以下(1)~(3)にその詳細をまとめた。(1)不確実の発生状況についての調査開発すべき数理的技法の要件定義,及びロバスト最適化問題のモデル化,解法の検討を行った。要件定義については生産現場における運搬/物流量のばらつきの範囲やその影響の大きさ,及びそれらに対する対応策の実態について文献調査・及び、ヒアリングを行った。その結果、以下の①~⑤の知見を得た。①需要の不確実性は大きく、また予測困難である。②需要のみならず、製品価格、またユーティリティコストについても燃料価格の変動に伴う変動が大きい。③需要量と製品価格には負の相関がみられる④ユーティリティコスト同士は正の相関がみられる。(理由:燃料価格に依存するため)⑤入力情報の変動に対応するにはレイアウトのロバストネスだけではなく、各アクティビティのキャパシティから考慮しなければならない。以上①~⑤の実態調査により、物流量の不確実性を考慮した工場レイアウトに対するロバスト最適化の前段階として、需要量の不確実性を考慮したマテリアルネットワークフロー設計問題を対象とする事にした。(2)定式化実態分析を踏まえ,開発すべき数理的技法の骨子・範囲を明確にしたうえ、マテリアルフロー設計問題として定式化を行った。パラメータ間の相関関係を扱える楕円体型の変動範囲を仮定した。目的関数としては最悪ケースを考えた場合の利益の最大化であり、SOCP(Second-Order Cone Programming)として定式化を行った。(3)アルゴリズム開発以上の基礎的な設計を基に,マテリアルフロー設計問題に対するロバスト最適化の技法を実装しテスト・修正を繰り返した.この際,早稲田大学大学院博士課程の学生の実験協力を受けるため人件費を用いた。開発したアルゴリズムをIIEの国際学会にて発表し専門家の意見を仰いだ。(4)今後の課題今回開発したマテリアルフロー設計問題と施設レイアウト問題の間には、相互の意思決定が影響を及ぼしあうため、両者を同時に扱うのが非常に難しい問題となる。この点をうまく結合させる必要がある。また、実データを用いた検証も合わせて行いたいと考えている。

  • 非線形最適化技法を用いた大規模施設のレイアウト計画の最適化に関する研究

    2011年  

     概要を見る

    本研究では非線形最適化技法を用いた大規模施設のレイアウト計画の最適化技法を提案した。本研究の主たる成果を下記①~③に分けて示す。①施設レイアウト技法に具備すべき要件の整理株式会社鹿島建設エンジニアリング本部に実務面での協力を仰ぎ,施設レイアウト技法に具備すべき要件の整理を行った.実用的なアルゴリズム開発という観点より,生産現場,サービス現場における施設レイアウトにおける共通概念の抽出や要件の定義を行う.実態分析を踏まえ,施設レイアウト技法設計上の制約条件・評価条件を抽出,研究自体の骨子・範囲を明確にした.具体的には2個の大項目,7個の中項目,17個の小項目の形でまとめた.また,以上の要件に対する従来技法の考慮の可否を調査した結果,従来技法では要件を全て満足する様な技法が存在しない事がわかった.②連続メタヒューリスティクスの適用施設計画問題(Facility Layout Problem)に対する従来技法の多くは,レイアウト候補を記号化し最適化を行う「離散的アプローチ」を用いる.ところが,本来FLPの解空間が連続空間上に存在するため,離散アプローチでは解の表現能力に問題があり,その結果上述の要件が考慮できていない事に着目,これらの問題点の解決のために,連続変数ベクトルとして表現する「連続最適化アプローチ」を用いる技法を提案した.中でも、これまで適用されていなかった“群粒子最適化”,“カオス最適化”などの種々の連続メタヒューリスティクスを適用し,FLPと連続メタヒューリスティクスの相性の調査をおこなった.具体的には12個のベンチマーク問題に対して、7個の技法を適用した.その結果,「CA(Chaos-Annealing)」が全ての問題に対し,目的関数値,CPU Timeともにも最も良い結果を得る事ができ,FLPにfitする技法である事がわかった.③大規模問題求解への対応以上の適用調査によりCA(Chaos-Annealing)を用いる事でより良い解を得られる事が分かったが,これに加え追加の工夫として,局所最適化のフェーズにおいて主双対内点法を用いるハイブリッド技法を提案した.これにより計算時間を大幅に減らす事ができた.その結果,以前では求解が困難であった大規模問題(職場数30以上)においても現実時間内で良解を得られるようになった.

 

現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年01月
    -
    継続中

    Operations and Supply Chain Management  International Committee

  • 2013年
    -
    2015年

    経営工学関連学会協議会(FMES)  事務局