この記事の要点: イタリアのボローニャ大学は、2026/2027学期において、製造業や産業環境における生産システムの管理と最適化をテーマにした専門講義「Production Management and Optimization M」を開講します。この講義は、自動化工学や高度自動車工学を専攻する学生を対象としており、意思決定支援システム（DSS）の開発や、数理計画法を用いた生産現場の課題解決スキルの習得を目指しています。
ニュースのポイント
- 数理計画言語AMPLを用いた、生産計画や在庫管理の最適化モデル構築を実践的に学ぶ
- 資源要件計画（O-RRP）や大日程計画（O-MPS）など、具体的な最適化手法を網羅
- 環境サステナビリティの制約や目標を、生産現場の意思決定プロセスに組み込む手法を習得
背景
製造現場におけるDXや自動化が進む中、蓄積されたデータをいかに意思決定に活かすかが課題となっています。本講義を担当するリッカルド・アッコルシ氏のもと、ボローニャ大学では、生産システムにおけるエンティティ、プロセス、意思決定の関係性を整理し、体系的な生産モデルの構築手法を指導します。これにより、現場の課題を数理モデルに落とし込み、最適な解を導き出す能力の育成を図ります。
何が起きたのか
講義では、生産計画と在庫管理の最適化に焦点を当て、内作・外作（Make-or-Buy）の判断モデルや、複数品目・需要変動・バックログを考慮した統合管理手法を扱います。さらに、生産スケジューリングにおける段取り時間の最適化や、異なるレイアウト構成に応じた最適なスケジューリング手法も学びます。演習では、数理計画言語であるAMPLを使用し、ExcelやAccessで整理したデータセットを用いて、学生自身が意思決定支援システム（DSS）のアプリケーションを設計・開発するプロジェクトが課されます。
製造業・生産管理への見方
本講義のカリキュラムは、日本の製造業における生産管理や生産技術の高度化に直結する内容となっています。特に、BOM（部品表）や製造工程（ルーティング）、JIT（ジャストインタイム）、かんばん方式といった生産管理の基本概念を前提とし、これらを数理最適化技術と融合させている点が特徴です。属人的になりがちな生産スケジューリングや在庫計画を、データと数理モデルに基づいてシステム化・最適化するアプローチは、製造DXを推進する上で極めて重要な知見となります。
現場で確認したいポイント
- 自社の生産計画や在庫管理において、数理最適化ツールを導入できる余地があるか確認する
- 生産現場のデータ（需要、在庫、段取り時間など）が、システムで扱える形で整理されているか確認する
- 若手エンジニアに対し、数理計画法やデータ分析を用いた生産管理手法の教育機会があるか確認する
確認しておきたい点
本内容は大学の講義シラバスに関する情報であり、特定の商用ソフトウェアや即効性のあるソリューションの提供を示すものではありません。また、講義では生成AIのコードデバッグ利用は認められているものの、成果物作成への直接利用は禁止されています。
出典情報
| 出典 | unibo.it |
|---|---|
| 公開日時 | 2026-07-26T02:52:13Z |
| 元記事 | unibo.itで読む |
