AI First Manufacturing - ユースケース
AIによる在庫量の最適制御
製造業が抱える在庫の過不足問題を解決し、企業の収益性の向上を実現
課題・背景
在庫管理は収益性に影響する重要要素、しかし在庫最適化は難しい
- 生産や在庫の計画を決める製販会議では、部門の事情が判断を揺るがす
- 部品の調達や生産に時間がかかるため、過剰在庫または欠品が生じやすい
ニーズ
在庫を最適化し、利益の向上に繋げたい
- 過剰在庫による無駄なコストの発生を削減したい一方、欠品による機会損失も避けたい
- 在庫を最適化できれば、企業の利益向上にも直結する
アプローチ
GOAL
AIにより在庫最適化と利益の向上を実現
- 人の主観に依存せず、販売・在庫実績データを基にした、利益を最大化する在庫管理戦略の立案
- 在庫を抑えつつ欠品を避けることができ、利益を最大化
在庫管理AIの仕組み
過去の受注量などのデータを基に製造や発注計画を作成
在庫管理AIの実装・検証から本格導入
AI制御で過剰な在庫や欠品を避け、利益を最大化できる製造量を検証しながら調整し、生産管理AIシステムとして現場に本格導入
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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