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AIで進化する生産計画!最適化手法と成功事例 vol.2

前回vol.1では、生産計画の概要と課題について解説しました。
生産計画には多くの課題があり、特に属人化しやすい業務です。しかし、最適化AI(ヒューリスティックアルゴリズム)を活用することで、多くの課題を解決に近づけることがわかりました。

今回はさらに深掘りして、生産計画におけるALGO ARTISのアプローチについてご紹介していきます。


1.生産計画の課題(前回のおさらい)

生産計画の概要

生産計画は、製品の生産量や時期、原材料の調達、最適な人員の配置、設備の稼働などを考慮し、効率的に製造プロセスを進めるための計画業務です。考慮する項目が増えれば増えるほど、業務は複雑化していきます。

課題と解決ポイント

生産計画の主な課題と解決ポイントは以下の通り。

  • 課題1:多品種/制約条件への対応
    → 複雑な制約条件も反映可能なソリューションであること。また制約条件の反映が簡単にできるUIであること。

  • 課題2:頻繁な計画見直しへの迅速な対応
    → [1]業務の流れを正しく理解したシミュレーション、[2]高性能なアルゴリズムによって、実用的な計算時間(数分〜30分)で最適化が完了すること。

  • 課題3:計画の良し悪しが判断できない
    → 運用環境の変化に強いアルゴリズムで、迅速に現実的な複数の計画をAI(アルゴリズム)が提案し人が判断することで、納得性を持って推進できること。

2.ALGO ARTISのアプローチ

ALGO ARTISは、一般的な生産管理ツールと異なり、企業ごとのニーズに寄り添ったオーダーメイドのAIソリューションを提供しています。以下に、代表的な機能とその特徴をご紹介します。

プロセスを踏み、チューニングを重ねた”オーダーメイド”

制約条件や変動要素は会社それぞれで異なり、関わるステークホルダーも様々です。
ALGO ARTISでは、世界トップレベルのアルゴリズムエンジニアを核に、ビジネスメンバー、プロダクトエンジニアたちがプロジェクトチームを組み、個々のお客様の課題を吸い上げ、各社にとって最適なソリューションに仕上げています。

ヒアリングを重ね課題を言語化、実際のデータを取り込み検証するアセスメント、構想がプログライミングで実現可能かどうかを検証するPoC(Proof of Concept/概念実証)、お客様からのフィードバックをもとに改善点をどんどん反映していくプロトタイピング、そして本開発と、丁寧にプロセスを踏むことで、ユーザーフレンドリー且つ精度の高いソリューションをオーダーメイドで開発していきます。

代表的な機能

ここで、ALGO ARTISの最適化AIを用いたソリューション「Optium(オプティウム)」の代表的な機能をピックアップします。

  • ヒューリスティック最適化

    • 厳密な最適解を求めるのではなく、現実的で実行可能な良い解を迅速に見つけることを目的とした最適化AI=ヒューリスティックアルゴリズムを採用。複雑な制約条件を考慮しつつ、生産計画を効率的に立案・見直し。AIが自動でプランを評価し、最適な計画を提案します。

  • リアルタイム評価

    • 生産計画に関連するKPIをリアルタイムで提示し、制約条件の解決状況を一目で把握可能。マニュアルでの修正も即座に評価できます。

  • 計画シミュレーション

    • 急な追加受注や変更があった際、シミュレーション機能により、事前に全体の整合性を確認し、計画を修正します。

  •  制約の自動連携で全体最適化

    • 新たな制約条件をインプットすると、他の関連する制約(購買、人員、在庫、CO2排出量など)と自動で連携し、整合性を保ちます。

直感的で使いやすいUI

こちらの映像で、実際の操作画面をご覧ください。

ご覧の通り、難しい操作はありません。
前提となる初期条件、現場の詳細な条件を反映したシンプルで修正が簡単なマスタデータを準備し編集した後は、重視したい指標を選び最適化ボタンを押すだけです。

3.導入によって期待される効果

計画策定・修正の業務時間削減
Optiumを導入することで、生産計画策定や修正にかかる業務時間を大幅に削減可能です。実際、計画立案工数が90%以上削減された事例があります。

属人化解消
特定の担当者に依存することなく、生産計画業務を円滑に進めることが可能になります。従来ベテランの担当者1人で策定し、引き継ぎにも時間を要していたものが、1人から3人へと策定できるメンバーが増え、さらに若手層に引き継ぐことができたという事例もあります。

コストの削減
コストの削減は属人化解消による人的コストだけにとどまりません。常に設備の効率的な稼働状況をチェックし、供給量が多すぎて無駄が出ないか、または販売機会を逃していないかを確認することで、物流や設備のコストも最適化するため、総合的なコスト削減が期待できます。

稼働率向上による売上増
工場の稼働率向上によって売上増を見込むことができます。

設備投資計画策定
設備投資計画を策定する際は投資利益率、回収期間、正味現在価値などを考慮する必要がありますが、負荷の高い生産計画担当者に担当させるのは難しいのではないでしょうか。最適化AIのシミュレーションにより、設備投資のROIや回収期間を評価し、効率的に計画を立案できます。

在庫水準の適正化
在庫水準の適正化は非常に難しく、ベテラン生産計画担当者でも頭を悩ますことがありますすが、シミュレーション機能を活用して、生産計画に基づいた適正な在庫水準を導き出すことが可能です。

ALGO ARTISの計画最適化ソリューションは、計画策定時間の短縮や属人化の解消、在庫不足や生産ラインの切り替え回数の削減に成功しています。
次回は、具体的な企業事例を通して、ALGO ARTISの生産計画ソリューションの実際の効果をご紹介します。
導入を検討している企業の皆様には、ぜひ参考にしていただきたい内容です。どうぞお楽しみに。

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