AI技術で進化する生産計画｜トライエッティングと平松食品の共同実証実験

生産計画のAI最適化がもたらす新たな可能性

近年、製造業における生産プロセスの効率化は急務となっています。その中で、AI技術を活用した生産計画の最適化が注目されています。名古屋大学発のAIベンチャー、株式会社トライエッティングと水産加工業者である平松食品が共同で実施する実証実験が、その新たな一歩と言えるでしょう。

実証実験の背景

平松食品はつくだ煮や魚介類の製造・販売を行っており、その年に数回の需要予測に丸一日を要しているという状況は珍しいものではありませんでした。多種多様な品番、取引先を相手にする中で、常に変動する需要に柔軟に対応できない仕組みは、業務負荷や従業員のストレスを引き起こす原因となっていました。特に、つくだ煮製造においては、3日の作業をかけて進めるため、計画の見直しが生産効率に悪影響を及ぼすことも多々ありました。これらの課題を解決するために、需要予測AIの導入が急務となっていたのです。

実証実験の詳細

今回の実証実験では、トライエッティングが開発したノーコード予測AI「UMWELT」を使い、約600品番にわたる需要予測を行います。特に日別、月別、年別の予測精度を検証し、これに基づいて生産計画および在庫管理を最適化することを目指しています。これは、業務の効率化と熟練した知識が必要とされる属人化の解消につながります。

期待される効果

平松食品の取締役で商品企画本部長の平松大地氏は、「実証実験を通じて、属人化を脱却し、複数のチームで生産計画を策定できるようにしていきたい」と語ります。客観的な適正在庫を把握できるようになれば、急な出荷依頼も柔軟に対応できるようになり、お客様満足度を向上させることが可能になると期待されています。そして、業務の効率化は無駄な残業を削減し、社内の従業員満足にもつながることでしょう。

ノーコードAIの魅力

UMWELTは、機械学習や組合せ最適化をはじめとした複数の機能を備えています。従来の生産計画策定にはプログラミングなどの専門知識が必要でしたが、UMWELTはノーコードで利用できるため、誰でも簡単に操作可能です。データの前処理や実装も自動化されているため、手間がかかる作業から解放され、業務の効率化が図れます。