論文の概要: Application of quantum annealing for scalable robotic assembly line optimization: a case study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09239v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 12:49:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:31:57.876272
- Title: Application of quantum annealing for scalable robotic assembly line optimization: a case study
- Title（参考訳）: スケーラブルなロボット組立ライン最適化への量子アニールの適用例
- Authors: Moritz Willmann, Marcel Albus, Jan Schnabel, Marco Roth,
- Abstract要約: ロボット組立ラインバランシング(RALB)の実世界の問題に対する量子コンピューティングの適用について検討する。
D-Wave Advantage 4.1量子コンピュータ上でのハイブリッド量子古典アルゴリズムを用いて、整数プログラミングの定式化を2次非制約バイナリ最適化問題に変換する。
ケーススタディでは、量子解は正確な解と比較され、量子コンピューティングが製造生産性を高めコストを削減できる可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40498500266986387
- License:
- Abstract: The even distribution and optimization of tasks across resources and workstations is a critical process in manufacturing aimed at maximizing efficiency, productivity, and profitability, known as Robotic Assembly Line Balancing (RALB). With the increasing complexity of manufacturing required by mass customization, traditional computational approaches struggle to solve RALB problems efficiently. To address these scalability challenges, we investigate applying quantum computing, particularly quantum annealing, to the real-world based problem. We transform the integer programming formulation into a quadratic unconstrained binary optimization problem, which is then solved using a hybrid quantum-classical algorithm on the D-Wave Advantage 4.1 quantum computer. In a case study, the quantum solution is compared to an exact solution, demonstrating the potential for quantum computing to enhance manufacturing productivity and reduce costs. Nevertheless, limitations of quantum annealing, including hardware constraints and problem-specific challenges, suggest that continued advancements in quantum technology will be necessary to improve its applicability to RALB manufacturing optimization.
- Abstract（参考訳）: 資源やワークステーションにまたがるタスクの分散と最適化は、Robotic Assembly Line Balancing (RALB) として知られる効率、生産性、収益性の最大化を目的とした製造において重要なプロセスである。
大量カスタマイズで要求される製造の複雑さが増すにつれて、従来の計算手法は RALB の問題を効率的に解くのに苦労する。
これらのスケーラビリティ問題に対処するため、実世界の問題に対する量子コンピューティング、特に量子アニールの適用について検討する。
D-Wave Advantage 4.1量子コンピュータ上でのハイブリッド量子古典アルゴリズムを用いて、整数プログラミングの定式化を2次非制約バイナリ最適化問題に変換する。
ケーススタディでは、量子解は正確な解と比較され、量子コンピューティングが製造生産性を高めコストを削減できる可能性を示している。
それでも、ハードウェアの制約や問題固有の課題を含む量子アニールの制限は、量子技術の継続的な進歩が、RALB製造最適化の適用性を改善するために必要であることを示している。
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