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01CASE STUDY製造業

非公開企業

生産計画の最適化AI導入で
稼働率を20%向上

製造ラインのデータをAIで分析・最適化し、生産計画の精度を向上。稼働率20%向上とリードタイム15%短縮を実現。

業種
製造業 (産業機械)
企業規模
従業員 約1,200名
支援期間
約8ヶ月
テーマ
AI導入・内製化 / 業務効率化

01CHALLENGE課題

導入前に
抱えていた課題

生産計画の立案が熟練担当者の経験則に依存しており、需要変動や設備トラブルへの対応が属人化していました。

  1. 01

    計画立案に毎週20時間以上を要し、特定の担当者1名に負荷が集中していた

  2. 02

    急な受注変更のたびに計画を組み直すため、段取り替えとライン停止が頻発していた

  3. 03

    実績データが工程ごとに分断され、稼働率のボトルネックを定量的に把握できていなかった

この課題に、3つの段階で取り組みました

02APPROACH支援内容

課題の解決に向けて
取り組んだこと

約8ヶ月の支援を、3つの段階で進めました。

  1. 01

    現場データの棚卸しと分析基盤の整備

    MES・設備ログ・受注データを統合し、工程単位で稼働状況を追える分析基盤を構築。まず「どこで時間を失っているか」を可視化するところから着手しました。

  2. 02

    需要予測と計画最適化モデルの開発

    過去3年分の実績をもとに需要予測モデルを構築。設備能力や段取り時間といった制約条件を組み込み、生産計画を自動立案できる仕組みを実装しました。

  3. 03

    現場定着とチューニング運用の内製化

    計画担当者が結果を確認・修正できるUIを用意し、週次でモデルを見直す運用フローを整備。最終的にお客様側だけで改善を回せる状態まで伴走しました。

支援領域
  • データ基盤構築
  • 需要予測・計画最適化モデル開発
  • 現場定着支援
体制
コンサルタント1名・データサイエンティスト2名・エンジニア2名

この取り組みで、成果につなげました

03RESULTS成果

導入後に
得られた成果

※ 導入前3ヶ月と導入後6ヶ月の実績値を比較したものです。

  1. 01

    20%

    設備稼働率の向上

  2. 02

    15%

    リードタイムの短縮

  3. 03

    20時間/週

    計画立案工数の削減

04VOICEお客様の声

導入を
振り返って

ご担当者さまに伺ったお話です。

経験に頼っていた計画づくりを、根拠のある数字で議論できるようになりました。属人化の解消と現場の納得感を両立できたことが、一番の成果だと感じています。

生産管理部部長

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