暮らしと経済に大きく関わるサプライチェーン。
原材料の仕入れから製品の生産、そして私たちの手元に商品が届くまで、
各拠点で熟練の技術者たちが、日々変動する様々な要素を考慮しながら
膨大な労力をかけて計画業務を運用しています。
グリッドは、サプライチェーンに関わる全てのオペレーションを
AIによって最適化し、暮らしを支えます。 

納期遵守を実現しながら業務効率化。生産に必要な材料・部品・原料の調達について、「いつ、どの材料を、どの量で、どのサプライヤーから、どの拠点に調達するか」をAIによって最適化。

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調達計画

配合最適化による品質向上。原材料在庫、製品在庫、製品需要など日々変動する要素を考慮しながら、原材料について「どの程度の量で、どのように組合せるのか」の最適な配合計画をAIによって導き出します 

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 配合計画

収益最大化を実現し業務を効率化。生産計画のなかでも、特に突発的な変動による計画修正が日々発生する小日程計画業務について、「いつ、どのように、どのラインで、いくつ生産するか」の生産計画を最適化します。

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生産計画

安定供給を実現しつつ輸送効率化。物流スケジュールに応じた積み揚げの順序やルールを考慮し「どの製品を、どの順序で積載するか」、積み荷計画を最適化します。

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積載計画 

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現場のオペレーションをデジタルツイン上に再現緻密に再現されたデジタルツインによって、あらゆる状況下での行動を試すことが可能に

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シミュレーション

シミュレーター上で、設定したKPIに応じた最適なオペレーションをAIが導き出す

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AI最適化

不確実な未来に備えて、複数の需要予測シナリオをAIが擬似生成。シナリオに対応した最適な計画を算出し、その結果を分析することでロバストな計画を立案可能に

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シナリオプランニング

サプライチェーン・マネジメントの課題

突発的に発生する様々な変化に臨機応変に対応することは困難であり、時には生産ラインの停止を余儀なくされることがあります。不確実性の高い時代だからこそ、様々なリスクを事前に検討する対応力が求められています。

想定外のリスクへの対応

ドライバーの労働時間を規制する法律が2024年より施行されることで、１日の輸送可能時間が減少し、物流の停滞が発生しやすくなることが予想されます。ECサイトの利用増加により、複雑な物流網を必要とする小口配送が増加する中、より短時間での効率的な輸送が必要となります。

2024年問題

サプライチェーンにおいて拠点ごとに情報が管理され、拠点間で適切な情報連携がなされていない結果、仕入れから出荷までの全体を通しての最適化が難しい状況となっています。突発的な事象に迅速に対応するためにも、サプライチェーン全体での情報集約基盤の構築とこれによる情報連携が求められています。

連携不足

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製造・運輸×AI最適化

Manufacturing / Logistics

人や電力、交通インフラなど、
都市機能に必要な各オペレーションやデータをデジタルツイン上に再現。
分散していたデータを統合することで、都市を最適な姿へとデザインします。
グリッドは、都市が抱える環境や活気、利便性など様々な課題を解決し、
次世代の持続可能な都市づくりへとサポートします。


施設内のテナント配置を最適化することで、人流、売り上げを改善し施設全体の消費を最適化します

商業施設最適化

各店舗に即したターゲットを適切に誘導し、消費行動を促進させエリア全体の経済活性化に繋げます

消費購買最適化

利用者にとって最適な方法・タイミングで移動できるようエリア内の交通網を最適化します

配車最適化

感染予防や集客などの目的に併せて、携帯アプリやサイネージを駆使したインセンティブによって人流を制御します

人流最適化

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GRIDが取り組む課題

人流 、購買 、エネルギー、天候、交通情報など都市機能に必要なデータは分散しており、総合的なプラットフォームが確立されていないため、都市全体を最適化する余地が多くあります。

分散した都市データ

都市の活性化のためには、多くの人を呼び込み経済を活性化させる必要がありますが、一方で人の流れが多くなることで必要とされるエネルギーも増えていくことが予想されます。いかに、賑わいを創出しながら省エネ化を推進し環境負荷を軽減していくかが問われています。

賑わい創出と省エネ化の両立

スマートシティ構想の実現には、関係企業や対処すべき課題の多さから、莫大な導入コストがかかります。そのため、まずは費用対効果を分析するためのシミュレーションの重要性が高まっています。

莫大な導入コスト

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都市交通・スマートシティ×AI最適化

City Traffic / Smart City

社会活動の原動力となる電力・エネルギー。
電力・エネルギーの安定供給の運用は、
熟練の技術者たちが日々変動する様々な要素を考慮しながら、
最良の運転計画を策定・実行することにより、守られています 。
グリッドは、電力・エネルギーに関わる
全てのオペレーションをAIによって最適化し、
人々の暮らしを支えます。


電力需要に応じた発電を実現するために、多様な特性を持つ発電タービン郡を起動、停止する運転計画のもとで発電設備が運転されています。電力は貯めることができないため、需要と供給が一致していなければなりません。非常に高度な制御スキルを必要とする電力需給計画業務をAIにより最適化することで、大幅な運転コストの削減が見込まれます。

電力需給計画

発電所で生み出された電力は、変電所や送配電設備を経由して消費者に送り届けられます。送配電網をデジタルツイン上に再現することで、送配電によって発生する電力ロスの最小化や、増設時の最適なルートシミュレーションによる設備投資の最適化が期待できます。 

送配電ルート計画

発電の燃料となる石炭を仕入れ拠点から発電所まで運搬するための配船計画。貯炭場の形式や積荷方法、海上輸送に関する多数の制約を満たしながら、発電所の燃料在庫を切らすことなく運搬するための配船計画が求められます。グリッドでは、調達、配船から積荷までを考慮した最適な計画策定をAIで自動化します。

燃料調達・積みつけ計画

電力業界を取り巻く課題

電力自由化により考慮すべき市場価格やその変動 タイミングが複数に跨ることとなり、発電計画立案の複雑性や計画策定に要する時間が増加しています。

市場の多様化

多くの化石燃料をエネルギー源とする電力業界では、再エネへの転換や省エネ化が期待されています。脱炭素化に向けて、いかにエネルギーを有効活用していくかが問われています。

脱炭素化の推進

国際情勢、自然環境等の変化に伴い資源の供給が不足する一方で、 エネルギー需要は増加し、著しく需給バランスが崩れています。こうした厳しい状況下で、いかに効率的に発電し安定供給を実現していくかが大きな課題です。

 安定供給

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電力・エネルギー×AI最適化

Power / Energy

物資やエネルギー資源を運搬する、物流の大動脈である海運業務。
熟練の技術者たちが多大な労力と時間をかけて、
日々変わりゆく天候や需給バランスを考慮しながら、
最良の配船計画を策定しています。

グリッドは、海運に関わる全てのオペレーションを
AIによって最適化し、暮らしを支えます。

石油などの化学製品から日用品など国内における貨物輸送の配船計画をAIによって最適化。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た最適な計画をAIが立案します。


内航船配船計画

海外拠点を経由する外航船ならではの燃料補給拠点・タイミング、荷主側の購買契約ルールなどの制約条件を反映させたデジタルツインを設計し、最適な計画をAIが立案します。 

外航船配船計画 

発電の燃料となる石炭を仕入れ拠点から発電所まで運搬するための配船計画。貯炭場の形式や積荷方法、海上輸送に関する多数の制約を満たしながら、発電所の燃料在庫を切らすことなく運搬するための配船計画が求められます。グリッドでは、調達配船から積荷までを考慮した最適な計画策定をAIで自動化します。

燃料調達・積みつけ計画 

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海運業界を取り巻く課題

船舶の燃料には多くの石油由来エネルギーが使用されており、環境負荷軽減が課題となっています。一方で、他の輸送手段と比較しCO2排出量の発生がより少ない海上輸送の貨物量は今後増加していくことが予想されています。そのため、より一層の脱炭素化推進が業界として大きな課題となっています。

脱炭素化

国内貨物輸送の約４割を担う内航船では、人手不足が深刻な問題となっています。船員が減少していくと輸送船を削減せざるを得なくなり、輸送費の値上げ、ひいては物資の価格自体の高騰に繋がります。船員の確保と併せて、無駄のない効率的な配船によって輸送時間を短縮することが求められています。

人手不足

景気動向によって大きく収益が変わるため、安定的な収益構造への変革が求められています。洋上風力や船の海運用途以外の設備利用など、これまでの海運事業で培ったノウハウをもとにした新たな事業への参画が行われています。こうした新規事業を本格稼働する為の経営シミュレーションにも活用できます 。

景気動向による影響

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海運×AI最適化

Vessel

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四国電力様：需給計画最適化「ReNom Power」導入事例

海運に関わる計画業務をAIで自動化・最適化を実現する「ReNom Vessel」についてのページです。
デジタルツインと最適化AIを融合し、複雑な計画業務のDXを可能とします。

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電力・エネルギーに関わる計画業務をAIで自動化・最適化を実現する「ReNom Power」についてのページです。
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