製造現場における、オペレーションをリアルタイムに最適化する方法、ボトルネックの特定から改善施策の比較、効果の定量評価までを一貫して行うアプローチをご紹介します。
AIエージェント時代に企業が競争優位を獲得するために押さえるべき、リスクマネジメントや導入するときのポイントなど3つのテーマについて解説します。
不良/予兆検知などの製造業ユースケースを題材に、今あるデータで「何ができるのか」「何から始めるべきか」「どう進めると成果につながるのか」を、成果が出るデータ活用のための技術ポイントをお伝えします。
AIを活用することで最適化モデリングのハードルがどこまで下がるのかを、Claude Code を用いたデモンストレーションを通してご紹介します。
フィールドサービスの作業員の差配、運送業の配車計画、店舗の人員計画を中心に、数理最適化を活用して計画業務を最適化する方法と、その具体的な進め方をお伝えします。