工程制約を踏まえた
現場起点の計画モデリング
製品ごとの工程順、設備ごとの能力差、段取り替え条件、ロット制約、人員制約、材料制約などを整理し、「現場で本当に回る計画」を立てられるモデルを構築します。
生産計画最適化AI
納期と稼働率を両立する、
SigmaBrainの
生産計画最適化AI
SigmaBrainの生産計画最適化AIは、受注・在庫・工程能力・段取り・人員・設備制約をもとに、
どの製品を・いつ・どの設備で・どの順番で生産するかを最適化。
納期遵守率の向上、設備稼働の平準化、仕掛在庫の抑制を同時に実現し、生産現場の意思決定を高度化する次世代の計画基盤です。
Strength
現実に機能する生産計画を支える、
生産最適化AIの3要素
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工程制約を踏まえた
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納期・稼働率・段取りロスを
同時に最適化する計画エンジン単純な山積みではなく、納期遵守・設備稼働率・段取り回数・残業抑制・仕掛在庫など複数KPIを踏まえて、優先順位と順序を最適化。
現場判断では見えにくい全体最適を実現します。 -
計画倒れを防ぐ
再計画・実績連動基盤設備停止、材料遅延、急ぎ注文、品質不良などに応じて、実績差異を踏まえた再スケジューリングを実施。
計画を“作る”だけでなく、“崩れた後に立て直す”ところまで支えます。
Usecase
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01.
日次・週次の生産順序と
設備割当を自動立案
受注残、在庫、納期、設備負荷をもとに、各ライン・各設備の生産順序を自動で算出。担当者の経験に依存しがちな計画業務を標準化し、計画作成時間を大幅に削減します。
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02.
段取り替えを抑えた
生産順の最適化
色替え・型替え・品種切替などの段取り条件を加味し、 切替ロスが最小になる順序を自動算出。生産時間のロスを減らし、同じ設備でもより多くの生産量を確保します。
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03.
材料制約・工程ボトルネックを踏まえた納期回答高度化
材料不足や特定工程の混雑を踏まえ、どの受注をいつまでに生産可能かを高精度に判断。無理な約束を減らし、営業・生産管理・現場の認識を揃えながら納期回答の精度を高めます。
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