スマートファクトリーにおける製造手順の埋め込みに対するいつでもスケーラブルで完全なアルゴリズム
An Anytime, Scalable and Complete Algorithm for Embedding a Manufacturing Procedure in a Smart Factory
スマートファクトリーで製造手順を実行するために、プロセスを機械に割り当て、部品の搬送を計画する問題（SFE）に対し、100台以上の機械を持つ実規模シナリオにスケール可能な、完全性を備えた初の高スケーラブル解法TS-ACESを提案した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Christopher Leet, Aidan Sciortino, Sven Koenig
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Modern automated factories increasingly run manufacturing procedures using a matrix of programmable machines, such as 3D printers, interconnected by a programmable transport system, such as a fleet of tabletop robots. To embed a manufacturing procedure into a smart factory, an operator must: (a) assign each of its processes to a machine and (b) specify how agents should transport parts between machines. The problem of embedding a manufacturing process into a smart factory is termed the Smart Factory Embedding (SFE) problem. State-of-the-art SFE solvers can only scale to factories containing a couple dozen machines. Modern smart factories, however, may contain hundreds of machines. We fill this hole by introducing the first highly scalable solution to the SFE, TS-ACES, the Traffic System based Anytime Cyclic Embedding Solver. We show that TS-ACES is complete and can scale to SFE instances based on real industrial scenarios with more than a hundred machines.
