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複雑な生産スケジューリングとは?課題と対策・製品を解説

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量子コンピューティングにおける複雑な生産スケジューリングとは?

量子コンピューティングを活用し、従来のコンピューターでは計算困難なほど複雑な生産プロセスにおける最適なスケジュールを導き出す技術分野です。製造業におけるリソース配分、納期遵守、コスト削減などを劇的に改善する可能性を秘めています。

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量子コンピュータの実装には二つのアプローチがあり、一つが量子ゲート方式、
もう一つが量子アニーリング方式です。

量子ゲート方式は、現在我々が使っているコンピュータの上位版と言える
存在で汎用的な計算に使えるものです。量子アニーリング方式は、特定の
問題を計算する事を得意としています。

何故、今、量子コンピュータが注目されているのか。
それは、ムーアの法則の限界が近づいている事と、消費電力の問題、機械学習の
盛り上がりがあります。

【概要】
■量子コンピュータとは
■量子コンピュータが注目される理由
■デジタル時代の競争

※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

【ブログ】量子コンピュータが拓く世界

■量子コンピュータ/イジング型コンピュータの基礎解説
・巷で煩雑に取り扱われている関連情報をしっかり整理し、正しい知識が身につく!
・基本演算の仕組みから、量子回路設計、アルゴリズム、量子誤り訂正、量子ネットワークなど、量子コンピュータの要素技術を丸ごと網羅!

■ハード・ソフト・アプリケーション開発動向(量子コンピュータ/イジング型コンピュータ)
・考えられる応用先やキラーアプリは? 身近な組み合わせ問題への活用は可能か?
実用化を目指す日立、富士通、デンソー等の大手企業&有望ベンチャー企業の取組み事例を多数ご紹介。
ハード、ソフト、アプリ開発側に求められる技術的課題は?気になる自社の活躍の場は・・・。

■量子コンピュータ/イジング型コンピュータのビジネス活用を考える
・国内外のキープレーヤー&パートナー企業の最新情報。今後参入が見込まれる企業は?
・ビジネス化に求められる要件とは?考えられる顧客ターゲット層及びサービス形態は?
・量子コンピュータ実現に向けてユーザー側/メーカー側が準備する事は?

量子コンピュータ/イジング型コンピュータ研究開発最前線

革新的な数理最適化ソルバーで未来を切り拓く!

私たちの数理最適化ソルバーは、量子アニーリング技術を活用した次世代型ソリューションです。複雑で膨大な組み合わせ問題に直面する現代社会において、従来のアルゴリズムでは解決が難しかった課題を高速かつ効率的に解くことが可能です。

交通網の最適化、物流ルートの効率化、ポートフォリオの最適化など、多岐にわたる産業分野で活用されており、大幅なコスト削減や生産性向上を実現します。特に、リアルタイムでの意思決定が求められるシナリオにおいて、私たちのソルバーは他に類を見ないパフォーマンスを発揮します。

また、数理最適化の手法として、データ傾向がない問題などで量子アニーリングは得意としており、非常に短時間で解を求めることが可能です。

未来の可能性を切り拓く数理最適化ソルバー。ぜひ、私たちと共に最適解を追求する新たな挑戦を始めませんか?

GPUを使用した量子アニーリング 数理最適化ソルバー

『Qalmo(クアルモ)』は、量子コンピュータに関わる研究職の皆様の
お困りごとを解決する量子イジングFPGAです。

ネットワーク回線速度に依存しないから求解時間がわかるほか、
定式に合わせたハード(イジングコア)をご用意可能。
また、ライブラリやAPIもご用意し、お問い合わせ対応もします。

レンタルサービスも実施しておりますので、ぜひご検討ください。

【特長】
■組み合わせ最適化問題をPCで手軽に解決
■ネットワーク回線速度に依存しないから求解時間がわかる
■定式に合わせたハード(イジングコア)をご用意可能
■ライブラリやAPIもご用意し、お問い合わせ対応も可能
■レンタルサービスも実施(お貸出し機の数には限りがあります)

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

量子イジングFPGA『Qalmo(クアルモ)』

前回の記事では、ノンパラメトリック最適化について簡単に説明しました。

その中で、ノンパラメトリック最適化は関数を最適化する方法だと述べました。
この記事では、「関数を最適化する」とはどういうことか、イメージを深めて
頂くために、それがどのような難しさを持っているのかという視点で解説します。

是非ダウンロードしてご覧ください。

【掲載内容】
■第2話 ノンパラメトリック最適化の難しさ その1「関数の最適化」

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【技術コラム】OPTISHAPE-TSの理論「関数の最適化」

当社の「量子クラウドコンピューティングサービス」について
ご紹介いたします。

実機利用は安心のクレジット制。従量課金で使いすぎによる高額請求の
心配がなく、月額内ですべて金額が収まります。

また、業務や用途に合わせたカリキュラムを事前に組むことで、年間で
安心して学習し、サポートを受けることができます。

【特長】
■実機の利用時間を管理できる
■細かいカリキュラムサポート
■世界の量子業界最新動向が把握できる

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

量子クラウドコンピューティングサービス

組合せ最適化問題は近年様々な社会課題を解決可能な手法として注目されており、その解を高速に探す手法として量子によるアニーリング手法(QA)が期待されている。しかし、現状のQA は実装規模に制限があったり、専用のシステムを用意必要があるなど、大規模な問題を解くのに不向きであった。また、現在研究されている確率情報に基づく演算手法のストカスティックを用いたシミュレーテッドアニーリング法(SC-SA)は、古典系で動作するため問題に制約がなく,省電力ではあるが、大規模化に伴い低速であり、導入においてハードルがあった。
そこで本技術は、ストカスティック演算に基づく新たなアニーリング法である量子モンテカルロ(SC-QMC)を用いることで、実装規模の制限や導入コストの少なくし、高速に、QAに比べて2桁以上の省電力で、最適化問題の解法を実現した。

東北大学技術:最適化問題解法の簡便化・高速化:T22-016

株式会社トリケップスは、2023年3月14日(火)にZoomにてセミナー
『量子アニーリング入門:基礎から最先端まで』を開催します。

 本セミナーにおいては、量子及び古典アニーリングの基礎理論から最先端トピックスまで、非専門家向けに可能な限りわかりやすく正確に解説を行います。さらに、科学的エビデンスに基づいて、公正・中立な立場で、量子アニーリングの古典コンピュータ及び古典アニーリングに対する優位性の有無、問題点・限界、最適化問題ソルバとしての位置付けについても解説します。

皆さまのご参加を心よりお待ち申し上げます。

【概要】
■開催日時:2023年3月14日(火)10:00-17:00
■開催方法:Zoom
■受講料
 ・お1人様受講の場合 51,700円[税込]
 ・1口でお申込の場合 62,700円[税込] (3名まで受講可能)

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

セミナー『量子アニーリング入門:基礎から最先端まで』

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量子コンピューティングにおける複雑な生産スケジューリング

量子コンピューティングにおける複雑な生産スケジューリングとは?

量子コンピューティングを活用し、従来のコンピューターでは計算困難なほど複雑な生産プロセスにおける最適なスケジュールを導き出す技術分野です。製造業におけるリソース配分、納期遵守、コスト削減などを劇的に改善する可能性を秘めています。

課題

膨大な組み合わせの最適化

生産ライン、人員、資材、納期など、考慮すべき要素が多岐にわたり、それらの組み合わせは指数関数的に増加するため、従来のアルゴリズムでは現実的な時間で最適解を見つけることが困難です。

リアルタイムな変動への対応

予期せぬ機械の故障、資材の遅延、急な注文変更など、生産現場で発生するリアルタイムな変動に迅速かつ最適に対応するスケジュールの再計算が難しいです。

複数目標の同時最適化

コスト最小化、生産量最大化、納期遵守率向上など、相反する複数の目標を同時に達成する最適なバランスを見つけることが困難です。

複雑な制約条件の考慮

特定の工程間の依存関係、設備ごとの能力限界、作業員のスキルセット、安全規制など、多種多様で複雑な制約条件をすべて満たすスケジュールを作成することが困難です。

​対策

量子アニーリングによる最適化

量子アニーリングアルゴリズムを用いて、膨大な組み合わせの中から目的関数を最小化または最大化する解を効率的に探索します。

量子ゲート方式による探索

量子ゲート方式のコンピューター上で、特定のアルゴリズム(例:QAOA)を実行し、複雑な制約下での最適化問題に対する解を探索します。

ハイブリッドアプローチの採用

古典コンピューターと量子コンピューターを連携させ、それぞれの得意な部分を活かすことで、より大規模で複雑な問題に対応します。

シミュレーションと学習の統合

量子コンピューターによるシミュレーション結果を機械学習モデルにフィードバックし、より精度の高い予測と動的なスケジューリングを実現します。

​対策に役立つ製品例

量子最適化システム

量子コンピューティングハードウェアへのアクセスと、最適化アルゴリズムを実行するためのソフトウェア環境を提供し、複雑なスケジューリング問題を解決します。

生産管理向け量子アルゴリズムライブラリ

生産スケジューリングに特化した量子アルゴリズム群を提供し、開発者が容易に量子コンピューティングを活用できるソリューションです。

クラウドベース量子シミュレーションサービス

クラウド経由で量子コンピューターのシミュレーション機能を利用可能にし、様々な生産シナリオの評価と最適化を支援します。

AI連携型生産最適化エンジン

AIによる需要予測や異常検知と、量子コンピューティングによる最適化を組み合わせ、変化に強い生産計画を立案します。

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