No.61「データサイエンスを活用した最適化・シミュレーション技術」

No.61 データサイエンス 特集号
データサイエンスを活用した最適化・シミュレーション技術
Optimization and Simulation Technologies in Data Science

なぜいまこれが?

企業、工場では、持っている大量で有益な情報があるにもかかわらず、うまく利用されていないため、設備や時間が効率よく運営されていない場合があります。そのため、データサイエンス技術を用いて、情報をムダなく使用し、新しいビジネス、生産向上に活かすことが期待されています。

当社ではデータサイエンス技術の専門知識を活用し、ネックが発生している箇所や効率が低下している状況を「見える化」し、課題の明示と解決するための方法や対策を提案し、設備投資戦略、生産計画の改善につながるご支援をいたします。

これがポイント!

データサイエンスを活用した操業・生産の検討ステップを図1に示します。

図1 データサイエンスを活用した操業・生産の検討ステップ
図1 データサイエンスを活用した操業・生産の検討ステップ

企業、工場に蓄積されている数値、文字データから各処理工程での現状の操業・生産状態を時間軸上で可視化します。

この可視化されたデータを基にして、課題を抽出し分析方針を決定し、目的に応じた統計的解析手法(分布、ヒストグラム化、相関散布図、クラスター分析など)を選択し、改善に役立つ知見や発想を見出します(効果検証PDCAサイクル)。

具体的な事例として、適正在庫配置の検討結果を図2に示します。操業変動、倉庫やデリバリーセンターの在庫キャパシティを考慮し、製品の中間在庫配置、生産計画を検証できるツールやシミュレータも作成します。

図2 適正在庫配置の検討結果
図2 適正在庫配置の検討結果

最適な操業状態を実現するために、トレードオフの関係や能力の制約、ネック工程などを考慮しながら最適な運用方法を立案し、シミュレーションで検証することが重要です。

その効果は、在庫量の変動を定量的に可視化でき、関係者の共通認識を高め、適正在庫による機会損失の防止を具体的に図れる事となります。お気軽にご相談下さい。

このページに関するお問い合わせはこちらから

  • お問い合わせ
  • ご依頼の流れはこちら

JFEテクノリサーチ株式会社 営業本部