論文の概要: Uncovering expert objectives in production planning via inverse optimization: An industrial case study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07398v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 16:41:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.566289
• Title: Uncovering expert objectives in production planning via inverse optimization: An industrial case study
• Title（参考訳）: 逆最適化による生産計画の専門的目標を明らかにする:工業事例研究
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動逆最適化フレームワークを提案する。 提案手法はダウが提案した実際の産業事例に適用され,在庫不足の回避と一貫したサイクル長の維持がプランナーの意思決定を左右することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.881112615139826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Production planning in the manufacturing industry often relies on the use of optimization models, but defining an appropriate objective function can be a challenge. In practice, planners must balance competing goals, manage uncertainty, and account for qualitative business preferences that are difficult to quantify. As a result, many optimization models fail to match expert behavior, limiting trust and adoption. In this work, we propose a data-driven inverse optimization framework to infer the objective function implicitly captured in expert planners' decisions. We formulate the production planning problem as a mixed-integer linear program, where the unknown objective function is represented as a weighted sum of hypothesized cost terms. A suboptimality-loss-based inverse optimization method is then applied to learn the objective weights from historical production plans. The proposed approach is applied to a real industrial case provided by Dow, where the inferred weights reveal that avoiding inventory shortages and maintaining consistent cycle lengths dominate the planners' decision-making. Time- and product-dependent extensions further improve predictive accuracy and uncover evolving priorities. Expert interviews confirm the practical validity of these insights. Overall, this study shows that inverse optimization can transform tacit human expertise into interpretable models, enabling more accurate and trusted decision-support tools for complex industrial systems.
• Abstract（参考訳）: 製造業における生産計画はしばしば最適化モデルの使用に依存しているが、適切な目的関数を定義することは困難である。 実際には、プランナーは競合する目標のバランスをとり、不確実性を管理し、定量化が難しい質的なビジネスの選好を考慮しなければなりません。 その結果、多くの最適化モデルは専門家の行動と一致せず、信頼と採用を制限します。 本研究では,データ駆動逆最適化フレームワークを提案する。 我々は、未知の目的関数が仮説化されたコスト項の重み付け和として表される混合整数線形プログラムとして生産計画問題を定式化する。 次に, 部分最適ロスに基づく逆最適化手法を適用し, 過去の生産計画から目標重みを学習する。 提案手法はダウが提案した実際の産業事例に適用され,在庫不足の回避と一貫したサイクル長の維持がプランナーの意思決定を左右することが明らかとなった。 時間と製品に依存した拡張は、予測精度をさらに向上し、進化する優先順位を明らかにする。 専門家のインタビューは、これらの洞察の実用的妥当性を確認している。 全体として、逆最適化は人間の専門知識を解釈可能なモデルに変換し、複雑な産業システムのためのより正確で信頼性の高い意思決定支援ツールを可能にする。

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