最適化AIで基準生産計画を素早く立案！自動車部品メーカーの「困った事」を解決します
JIT納入を求められる自動車部品メーカーは、遅延や欠品が許されない環境です。
また、自動車には多くの異なる部品が使用されるため、多品種少量生産を行うことが一般的です。
在庫を持たずに一定の生産能力で安定的に生産するためには、日々の生産数の平準化が必要になります。
しかしながら、以下のような課題を抱えている企業様も少なくありません。
「納期を守れない、欠品がある」
「在庫削減ができない」
「作業量を均一にできない、生産数を安定できない」
「需要の変動が多く、計画の作成、調整に時間がかかる」
「月内/週内で負荷のバラつきがあり無駄な労務費が発生してしまう」
本資料では、上記のような課題をお持ちの自動車部品メーカー向けに、大手部品メーカーで実稼働している業務のノウハウを元に、少量多品種の生産計画立案にも長けており、工場内の製品在庫や作業人員、設備のリソースを考慮した上で、AIによる最適な計画の自動立案に有効なソリューションをご紹介します。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 自動車部品メーカーのための生産計画業務変革～最適化AIで基準生産計画(MPS)を実現 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | その他 |
| ファイルサイズ | 1.1Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | アスプローバ株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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スライド 1: 自動車部品メーカーのための生産計画業務変革 ～最適化AIで基準生産計画(MPS)を実現～
自動車部品メーカーのための生産計画業務変革
～最適化AIで基準生産計画(MPS)を実現～
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スライド 2
JIT納入を求められる自動車部品メーカーは、遅延や欠品が許されない環境です。
また、自動車には多くの異なる部品が使用されるため、多品種少量生産を行うこと
が一般的です。在庫を持たずに一定の生産能力で安定的に生産するためには、
日々の生産数の平準化が必要になります。
この度、その需給バランスを計画するMPS(Master Production Schedule=基準生産計画)に
最適化AIを採用し、大手部品メーカーで実稼働している業務をパッケージシステム
にしました。
需要変動に対して、 在庫をコントロールして最適解を探索するAIによる生産計画
業務をご説明します。
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スライド 3: 自動車部品メーカーの経営課題
自動車部品メーカーの経営課題
経営環境 需要の急増、急減、新製品投入、販売終了など、環境変化が激しい
経営課題 納期遵守・欠品しない
在庫の削減 ・・・今必要ない在庫は持たない
・日毎・品目毎の生産数の平準化
・日毎・品目毎の安全在庫、在庫の適正化
・製造毎のロットサイズの最適化
キャッシャフローの改善
・材料仕入れの適切化 ・・・納入タイミング、発注量、内示精度の向上
・工場経費の適正化 ･･･変動費(残業/休日出勤、光熱費/エネルギー利用量)削減
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スライド 4: 基準生産計画作成の業務課題：人による平準化(意思入れ)
基準生産計画作成の業務課題：人による平準化(意思入れ)
平準化：作業量を均一にして、生産数を安定させる
最適化AI(Solver)が
超高速に基準生産計画に
『意思入れ』を実行
AI
平準化
Solver
最適化AI(Solver)
できるだけいい答えを「探索」するAI。
直近の計画は、上位システムか 膨大な候補から、短時間で答えを選び出します。
人の『意思入れ』を優先
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スライド 5
自動車部品メーカー特有の計画要件をクリアした
AIによる基準生産計画 （MPS） の変革
欠品・遅延がなく、
生産数や負荷が平準化した
あるべき姿
未来の理想的な 伝える 最適化AIによる 結果・ 理想に最も近い
工場の稼働イメージ 教える 最適解の探索 提示 生産計画
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スライド 6: よくある生産計画の現場より
よくある生産計画の現場より
今後の需要推移グラフ
品目 生産ラインとの関係
• itemA(国内品) 生産ライン1号
➢月ごとの需要変動が大きい
生産ライン2号
• itemB(輸出品) 生産ライン3号
➢船便の出航日に合わせた週次需要
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スライド 7: 日々直面する需給バランス調整と生産計画の実態
日々直面する需給バランス調整と生産計画の実態
客先需要をそのまま現場に伝えて生産した場合の想定負荷グラフ
生産計画の実態
➢負荷の山崩し/平準化は、人によるPSI表の作成
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スライド 8: 最適化AIによる生産計画 ～未来のあるべき姿探索結果～
AI
最適化AIによる生産計画 ～未来のあるべき姿探索結果～
最適化AIにより平準化された負荷グラフ
最適化AIによる生産計画結果
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スライド 9: 最適化AIによる生産計画業務の変革
最適化AIによる生産計画業務の変革
実現したい未来のあるべき姿を設定するだけでAIがそれに近い生産計画を探索し出力
AI
未来のあるべき姿 平準化 Solver
(品目ごと)
最適化AI(Solver)
できるだけいい答えを
「探索」するAI。
膨大な候補から、短時間で
答えを選び出します。
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スライド 10
自動車部品業界向け 最適化AI MPSパッケージ ※ 使用料方式にて提供
1 マスタ
あるべき姿を
インポート 設定して平準化
5 MPS出力
Asprova.exe
2 デマンド
プロジェクト
ファイル.aru
3 在庫 最適化AI
S7.Solver 計画担当者
4 製造確定分
タブレットなどで 6 結果閲覧
手軽に見られる
想定導入期間：3か月 Asprova
UIや、データインターフェースをシンプル My Schedule
な形で提供し、導入効果を即実感できる
パッケージとしてリリースします 生産管理者
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スライド 11
お問合せ・ご相談窓口
本資料でご紹介した【自動車部品業界向け 最適化AI MPSパッケージ】
に関するご質問・ご相談がございましたら、お気軽にご連絡ください。
メールでお問い合わせ japan_sales@asprova.com
弊社ホームページから https://www.asprova.jp/
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