部長インタビュー

【部長インタビュー】最適化AI×UXが創る——社会インフラを支える“使いやすさ”の革新。エンジニアリング第２部 部長・神宮が語る「新しい価値」の創造

部長インタビュー2

【部長インタビュー】社会インフラをAIで革新する。エンジニアリング第1部部長・橋場が語る「最適化AI」の力と未来

北海道電力2

【プロジェクト事例】北海道電力ネットワーク様「週間需給計画」 〜北海道全域の電力供給をAIで支える〜

株式会社 グリッド

グリッドは、「INFRASTRUCTURE＋LIFE＋INNOVATION」を企業理念として、テクノロジーを用いて社会インフラにイノベーションを起こし、インフラ全体の最適化を目指し、社会に貢献することをミッションに活動しております

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Grid co.

NEDO事業「量子・古典ハイブリッド技術のサイバー・フィジカル開発事業」 ステージゲート審査を通過し、本格研究フェーズへ

企業・産業を横断し全体最適を実現する「技術共創室」を新設

トクヤマとグリッド AI配船計画最適化システムを本格運用 ～国内初の天候を考慮した機能を搭載～

railway

鉄道分野の輸送計画業務最適化AI「ReNom Railway」、機能拡張アップデート開発開始

グリッド、トヨタの共同提案が 「JHPC-quantumテストユーザプログラム」に採択

グリッド、Gurobi Japanとパートナーシップ契約を締結   数理最適化技術の普及と実用化促進に向けた戦略的協業を開始  AI×最適化でエネルギー・社会インフラのDXを加速

日本郵船・MTI・グリッド　自動車専用船AI配船システムを開発・本格導入 ～10分で数百万通りの配船を試算し最適計画を作成、GHG削減にも寄与～

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石油元売業界において業界に先駆けて配船計画策定のAI最適化システムの開発を開始。船舶の運航効率や製品の積み付けバランス、航海時間や荷役時間を含めた船舶稼働時間など様々な制約条件を考慮しており、実業務に即した配船計画の立案が可能になる。実証実験では、既に計画策定時間、輸送効率も改善しており配船業務全体での効率化が可能となることを確認。

idemitsu

石油製品内航船の配船計画最適化システムの開発

海運会社で世界最大規模となる約120隻の自動車専用船を対象とした、外航船配船計画を策定するAI最適化システムの開発を開始。船のスケジュール、船型、供給可能スペースなどの様々な条件を考慮しながら、GHG排出量削減も目指す。2024年の本格運用に向けて配船計画最適化AIエンジンを搭載したシステムを開発し、業務効率化とGHG削減に努めていく。

nihonyusen

世界最大規模となる約120隻の自動車専用船配船計画最適化

オムロン ヘルスケア株式会社様は、サプライチェーンの混乱や半導体不足による供給制約に対処するために、グリッドのAI技術「ReNom Plan」を活用した「予測振れ幅を考慮した受注量予測AIシステム」の開発によるデジタル化の推進を目指されています。このシステムにより、主要製品の受注量予測の平均誤差率が改善され、計画プロセスの進化が期待されています。

オムロン ヘルスケア様事例紹介ページ

omron

予測振れ幅を考慮した販売予測のAIシステム開発検証

経済的な電力需給計画を策定するシステムを開発し導入した。
高騰する燃料価格、脱炭素/GX、再エネ導入、電力自由化など、電力業界を取り巻く環境は年々複雑になっている。
複雑な事業環境に加え、ノウハウを持つ熟練の担当者の減少もあり、AIによる電力需給計画策定システムの開発に至った。
これにより、これまで人手では実現できなかった複数ケースの比較分析や、高速での計画立案作業が可能になった。
将来的には、継続的なエネルギー資源の有効活用、CO2排出量の削減など環境負荷削減への貢献も期待できる。

yonden

ReNom Power を活用した電力需給計画立案システムの導入

デジタルツイン・AI最適化技術を融合させた、大規模商業施設向け空調熱源制御最適化システムを開発。3つの商業施設における実証実験で、年間Co2排出量を最大16.3％、年間エネルギーコストを最大12.5％削減可能であることを確認。

kyuden

空調熱源制御最適化システムの共同開発

火力発電所と水力発電所を併用する電力会社で、発電効率の高い出力帯を使用しながら市場の需要とバランスの取れた発電計画を立案することが課題であった。技術検証時には、立案された計画が全ての制約条件を満たしながら、１日の運転コストを3%削減できる効率的な運転計画を実現。火力発電コストの低減と共ともにC O２削減への貢献も期待できる。

hokuden

火力・水力発電運転計画最適化システムの開発

44の食品製品を対象とした実装前検証では、販売数量の予測精度が約15%向上し、一部例外があるものの、製品全般で発注実績と同程度の発注計画策定が可能であることが確認できた。現在、実運用において販売機会損失・過剰在庫・発注頻度の低減などの運用改善が可能かを確認中。

Infrastructure+ Life+Innovation

Digital Twin & Optimization AI

ReNom APPS

Usecase

石油製品内航船の配船計画最適化システムの開発

世界最大規模となる約120隻の自動車専用船配船計画最適化

予測振れ幅を考慮した販売予測のAIシステム開発検証

ReNom Power を活用した電力需給計画立案システムの導入

空調熱源制御最適化システムの共同開発

火力・水力発電運転計画最適化システムの開発

福岡市中小企業等DX促進モデル事業として「AIによる発注計画の自動化」を検証

News

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Leading infrastructure and society to the next level

Infrastructure+ Life+Innovation

Digital Twin & Optimization AI

ReNom APPS

Usecase

石油製品内航船の配船計画最適化システムの開発

世界最大規模となる約120隻の自動車専用船配船計画最適化

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News

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