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Cases





1. 従来比の1/10の期間・6倍の精度で生産ラインの構築に成功

 

課題・目的

生産シミュレータを使って、熟練者が約1か月かけて最適と思われるパラメータを見つけ出し、それに基づいて生産ラインを組んでいる。
生産ラインを組んでも、想定生産台数と実際の生産台数の間に20%程度の誤差が発生し、生産ラインの再構築に迫られる。
上記の結果発生する数百億円規模の機会損失をなくしたい。

   

アプローチ・実施したソリューション

生産ラインの挙動を再現するシミュレーションを高速・高精度に構築
構築したシミュレーションを使って、最適なパラメータを自動で推定

   

結果

生産技術者が、1日でパラメータを決定。
生産ライン構築後の生産台数予測誤差を3%まで削減。

   

その他の拡張性

・他の生産ラインへの展開
・熟練者の知見をモデル化により資産化

     

事業カテゴリ:自動車メーカー
ソリューションカテゴリ:シミュレーション×AIによる生産プロセスの革新








2. 生産ラインの全体最適により、同一ラインにおいて、生産数量および売上の増加

 

課題・目的

・生産ライン内に余剰と思われる設備が存在していた
・設備能力不足により、人的資源を投入していた
所望の出荷数および収益を実現するためのリソース配分を把握し、最適な生産調整を実現する

   

アプローチ・実施したソリューション

・データ同化によるシミュレーション精度向上
・シミュレーションを用いた将来予測に対する最適パラメータ推定

   

結果

同一ラインにおいて、生産数量および売上の増加

   

その他の拡張性

・工場内の見える化促進
・工場内のデジタルツイン化促進

     

事業カテゴリ:半導体メーカー
ソリューションカテゴリ:シミュレーション×AIによる生産プロセスの革新








3. 従来人が行っていた荷合わせを自動最適化!入庫変動にも即時対応

 

課題・目的

・生産ライン内に余剰と思われる設備が存在していた
入庫時刻は必ずしも予定通りではない
ばらつく入庫時刻に応じて、設備の制約も見越して、商品の投入量、投入時刻を人が決めている
人によっては同条件でも最終的な梱包時刻が大きく変わってしまう

   

アプローチ・実施したソリューション

・倉庫内シミュレーションを構築
・測定データをもとにシミュレーションの精度向上
・各条件における最適パラメータを自動で導出
・導出されたパラメータに従い荷物の自動振り分けを実施

   

結果

・今まで人によって行ってきた荷合わせ施業を自動化
・状況により変化する入庫状況にも即時対応
・リアルタイムで最適な荷合わせ条件を算出
・同時に、梱包時刻も併せて導出

   

その他の拡張性

・出庫時の配車最適化により待機トラックを減らす
・待機時間削減による運転手の拘束時間低減
・一気通貫の荷合わせ検品システムの構築

     

事業カテゴリ:ファクトリーオートメーション
ソリューションカテゴリ:シミュレーション×AIによる物流革新








4. 顧客ごとの最適設計を自動化、増員せずに販路拡大に成功

 

課題・目的

・製品性能を引き出すために、複数のパラメータの組み合わせの中から最適解を見つけなくてはいけない
・顧客によって使用環境が異なるため、顧客毎に最適解が異なる
・最適解は熟練作業者が数日かけて調整、顧客に提供している
・需要の増加により販路を拡大したいが、リソース不足で販路拡大できない

   

アプローチ・実施したソリューション

・製品の挙動シミュレーションモデルを作成
・各パラメータの組み合わせ最適解を高速・高精度で導出

   

結果

・顧客の使用環境下で、最適なパラメータの組み合わせを自動で高速高精度に設定
・人的リソースを増やすことなく販路拡大に成功

   

その他の拡張性

・従来人が行っていたキャリブレーション作業を自動で実施
・顧客の使用環境が変わった際にも自動調整可能

     

事業カテゴリ:情報関連機器、精密機器メーカー
ソリューションカテゴリ:シミュレーション×AIによる設計プロセスの革新




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