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

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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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