デジタルツイン・AIで将来の配船計画を自動生成
効果１
コスト削減
最適な計画を選択することによって、無駄な燃料費を削減することが可能になります
効果2
業務効率化
AIの計画策定自動化によって複雑で膨大な業務量負荷を削減することができます
効果3
欠品抑制納期遵守
コンピュータでの計算による、最適化によってケアレスミス防止をし納期遵守を実現
効果4
CO2排出量削減
経営指標と共にCO2排出量をより抑えた計画の選択によって環境負荷削減に貢献します
CASE
01.調達計画
▶︎ CO2排出量削減
▶︎ 業務効率
▶︎ コスト削減
▶︎ 働き方改革
納期遵守を実現しながら業務効率化
生産に先立つ材料・部品・原料を「いつ、どの材料を、どの量、どのサプライヤーから、どこに調達するか」の調達をAIによって最適化。
▶︎ CO2排出量削減
最適な調達計画により輸送効率化が図れ、エネルギー削減に
▶︎ 業務効率
計画策定時間の大幅短縮
▶︎ コスト削減
コストが最小化されるよう、調達の計画業務をAIが実施
▶︎ 働き方改革
熟練担当者の負荷削減
03.生産計画
▶︎ CO2排出量削減
▶︎ 生産性向上
▶︎ コスト削減
▶︎ 働き方改革
収益最大化を実現し業務を効率化
生産計画のなかでも、特に突発的な変動が発生し計画修正に追われる小日程計画業務を「いつ、どのように、どのラインで、いくつ生産するか」の計画を最適化します。
▶︎ CO2排出量削減
最適な生産計画により工場の運転効率を向上させ、エネルギー削減に
▶︎ 生産性向上
機器能力や人員配置など最適な稼働状況による、生産性向上
▶︎ コスト削減
コストが最小化されるよう、生産と物流の計画業務をAIが実施
▶︎ 働き方改革
熟練担当者の負荷削減
