アプリケーションシナリオ
市場予測、プロセスの最適化、パラメーターの最適化
状況
紡績・製布産業は、人々の生活に欠かせないものであり、長い歴史を持つ産業です。衣食住や教育、娯楽など、その製品が見られないところはありません。紡績・製布産業は従業員の経験に依存しており、生地の開発や原材料の調達において、ベテラン従業員の経験に頼って問題を解決しています。
チャレンジ
しかし近年、紡績・製布産業はベテラン従業員の定年退職による人材断絶の問題に直面しているだけでなく、産業間の競争激化や原材料価格の大きな変動といった課題にも直面しています。メーカー各社はデジタルトランスフォーメーションを加速させ、過去の研究開発データと原材料購買データからAIモデルを構築し、それを運用することで重要な経験を社内に保存し、競争力を高め、市場をリードする地位を維持しようとしています。
原材料価格の予測
原材料は紡績・製布産業のコストの大部分を占め、その価格変動は企業の生産コストと利益に直接影響する。
問題分析：
- 外部の影響が大きい：原材料価格は国際原油価格や海運価格など多くの要素が影響する。
- 価格変動の把握が受け身：原材料価格の変動について、購買スタッフはサプライヤーから知らされるだけであるため、購買スケジュールが影響を受けるだけでなく、生産ラインの材料不足や材料コストの上昇などリスクが増加する。
- ベテラン従業員の判断に依存：ベテランの購買スタッフは過去の経験に頼って原材料価格の変動傾向を判断するが、この経験を新人スタッフに効果的に伝承することは難しい。
成果：
- 原材料価格の変動傾向をシミュレーションし、購買コストを5.2％削減した。
- データ収集とモデル構築で客観的な判断基準を定め、社内に知識ベースを構築した。
紡糸生産パラメーターの最適化
紡績・製布産業の発展に伴い、紡糸生産のパラメーターは紡糸の品質と生産量に大きく影響するようになり、その設定はさらに複雑になっている。
問題分析：
- 人材の断絶：紡糸生産は高い技術水準の操作と管理が要求されるが、人材の断絶に加えて技術のデジタル化が困難であることから、生産フローが不安定で効率が低下していた。
- 産業の競争が激しい：紡績・製布産業は激しい競争に直面しており、いかに生産利益と紡糸の品質を同時に維持するかが一つの挑戦となった。
成果：
- モデルで異なるパラメーターの相互作用を識別し、紡糸生産のパラメーターを最適化することで、生産品質が7％向上した。
- 異なる生産パラメーター下での製品品質を即時にシミュレーションし、品質不良の発生率を引き下げ、生産コストを9.2％削減した。
織機のRPMパラメーターの最適化
織機のRPMパラメーターは、製布における重要なパラメーターの一つだ。その設定値は織機の生産効率と製品品質に直接影響する。
問題分析：
- 多くの要素が関連：織機のRPMパラメーターの設定は、織機の性能や原材料の繊維など多くの要素を総合的に考慮する必要がある。
- 多くの要素が関連：織機のRPMパラメーターの設定は、織機の性能や原材料の繊維など多くの要素を総合的に考慮する必要がある。
成果：
- それぞれのRPMパラメーター下での完成品をシミュレーションし、実験時間を10％短縮した。
- モデルで適したRPMパラメーター設定値を推奨することで生産量を4％引き上げ、ユニットコストを3.5％削減した。