Intelligent Decision Augmentation
AIで人を置き換えるのではなく、
現場の運用知識を「アルゴリズム・ルールエンジン・AI」で体系化し、
制御可能な判断基盤ソリューションとして構築いたします。
製造現場で、このような課題はございませんか？
計画の質がベテラン担当者のスキルに依存し、Excel手作業での管理が常態化しています。担当者が不在の場合、判断品質が著しく低下いたします。
発注判断が属人的で承認に時間がかかり、需要変動への対応が後手に回っています。適正な発注量の根拠が不明確な状態です。
異常の発見が事後的になりがちで、蓄積された検査データが予兆分析に十分活用されていません。判定基準にもばらつきが見られます。
過去実績ベースの計画では変動への追従が間に合わず、急な受注変更時に計画全体への影響を即座に把握することが困難です。
ルールが個人の経験や紙のマニュアルに閉じ込められ、変更履歴の追跡や一貫した適用が保証されておらず、知識の引き継ぎが困難です。
私たちのアプローチ
製造現場の判断には、異なる3つの性質があります。
それぞれに最適な技術で、判断を支えます。
「何ができるか？」
数理的な手法により、設備・人員・時間などの制約条件を踏まえた最適な解を算出いたします。
「何が許されるか？」
業務上の制約やルールを明示的に定義し、判断の一貫性と追跡可能性を確保いたします。
「どうすべきか？」
データと過去の経験に基づき、曖昧な状況における判断を支援いたします。
三つの柱が揃うことで、はじめて
最適で、制御可能で、説明可能な判断基盤が実現いたします。
御社の既存データを活かし、三本柱で判断を構造化。
最適化された結果を既存システムへ再統合いたします。
アルゴリズム
最適化
ルールエンジン
統制
AI
知能
ERP / MES / 基幹システムへ再統合
製造業バリューチェーン全体を、判断の三本柱でご支援いたします。
発注判断の自動化と
最適発注量の算出
スケジューリング最適化と
段取り替え効率化
異常の予兆検知と
品質基準の統制
適正在庫の算出と
配置の最適化
配送ルートの
最適化
設備・人員の実際の能力制約を考慮したスケジューリング
製品切替時間を最小化する順序の最適化
納期遵守率の最大化と遅延リスクの可視化
主力プロダクト
AI番頭さんは、 AIエンジンの中核技術としてCP-SAT（数理最適化ソルバー）を採用。判断統合エンジンの「最適化の柱」を生産計画領域に具体化したシステムです。
受注データを入力するだけで、バッチグルーピングから設備割付・納期最適化まで自動で実行。 業務ルールはコードではなく設定で管理し、現場の運用知識をそのままシステムに反映できます。 全ての判断に根拠があり、スケジュールは説明可能・監査可能な形で出力されます。
ーAI番頭さんのシステム構成ー
主な機能
ご利用パターン
既存システムへの接続なしに、CSVやExcelで受注・設備データを取り込んでそのまま利用開始。PoC・小規模ラインに最適です。
ERP・MES・基幹システムとAPIで連携。受注データを自動取込し、最適化されたスケジュールを既存システムへ書き戻します。
それぞれのお立場に、確かな価値をお届けいたします。
私たちは、予測の先にある「判断」の構造化に取り組んでいます。
予測だけで終わらず、「予測 → 判断 → 実行」まで一貫してご支援いたします。予測を判断に変換する仕組みを設計いたします。
一括導入ではなく、お客様の現在の成熟度に合わせて、段階的にご提案いたします。各ステップで確かな成果を実感いただけます。
判断の根拠が常に明示され、改善サイクルを回すことができます。ブラックボックスにはなりません。
| 一般的なAIベンダー | 一般的なSIer | 当社 | |
|---|---|---|---|
| 予測 | ◎ | △ | ○ |
| 判断の設計 | △ | △ | ◎ |
| 数理最適化 | △ | ✕ | ◎ |
| ルール統制 | ✕ | ○ | ◎ |
| 説明可能性 | △ | ○ | ◎ |
| 段階的対応 | △ | ○ | ◎ |
現状診断からPoC、本番導入まで、段階的にROIを実証しながら伴走いたします。
「御社の生産計画を、2ヶ月で最適化いたします。」
PoC期間
2〜3ヶ月
対象
1ラインの1工程からスタート
成果物
最適化生産計画と効果レポート
