
AI First Manufacturing - ユースケース
AIによるビール発酵工程の温度設定計画の最適化
AIで温度設定計画を最適化し、品質を維持しながらビールの発酵期間短縮と生産性向上を実現
課題・背景
ビール製造の設備により生産能力が制限されている
- 設備能力の制約により繁忙期需要に対応できないことがある
- リードタイムが長く、需要予測依存となり、在庫過多となるリスクがある
ニーズ
品質を維持しつつ、発酵工程の最適化によりリードタイムを短縮したい
- 繁忙期に柔軟に増産できる仕組みを作りたい
- 過剰在庫のリスクを低減したい
アプローチ
GOAL
温度や糖度のプロセスデータを活用して
最適な温度設定計画を立案
- AIにより発酵工程の温度設定計画を立案
- 品質を維持しつつ、発酵工程の期間を短縮
ビール発酵工程におけるAIの活用
品質を維持しつつ、発酵工程の期間を短縮
取り組みの流れ
- STEP01ヒアリング/課題抽出
AI活用が効果的な課題を選定
現場と会話を重ね、AIコンサルタントの視点からボトルネックを特定して、AI活用可能な課題を選定
- STEP02AI導入検証
AI試作による課題解決検証
選定課題を基に目標を設定。AI技術を駆使してAIを試作し、課題解決の可能性を検証
- STEP03検証評価、方針検討
次フェーズに向けた計画策定
Al導入検証結果を基に、システム化の効果や要否を検討
- STEP04システム実装
AIアルゴリズムの実装・改善
エンジニアリング部隊と協同してシステムの実装・検証・改善
製造業をAIファーストへ
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