SUMMARYセミナー概要
「需要が増えているのに、生産が追いつかない」
「設備や人員を増やすべきか、今のリソースの使い方を見直すべきか判断できない」
製造現場の改善では、複数の選択肢から効果が見込める施策を見極めることが求められます。しかし、実際の工場でさまざまな条件を試すことは難しく、経験や勘だけでは判断しきれない場面も少なくありません。
本セミナーでは、これまで専門知識が必要不可欠だった「シミュレーションモデル開発」を生成AIで代替し、各種パラメータの設定から実行、さらには結果の考察までもAIエージェントに一任する最新アプローチをご紹介します。
これにより、専門スキルに頼ることなく、「誰でもクイックに高精度な机上検証」を行える環境が整います。生産計画の変更、人員配置の見直し、設備増設といった多様なシナリオを試し、工場の余力やボトルネックの把握をはじめ、さまざまな改善施策の効果を比較・検証する考え方を解説します。
さらに、課題の整理からシミュレーターの構築・効果確認、業務活用に向けたロードマップ作成までを支援する「業務改善コンサルティングサービス」もご紹介。将来的に、AIエージェントを結果分析や改善提案、日々の業務判断へと活用していく展望もお伝えします。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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増産や生産性向上に向けて、今の設備・人員でどこまで対応できるのか、工場の余力やボトルネックを把握したい方
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運用の見直しや追加投資の効果などを考え、社内説明や意思決定に使える定量的な判断材料を得たい方
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将来的にAIエージェントを活用し、シミュレーションを日々の業務や意思決定に組み込みたい方
FEATURESセミナーでわかること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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今の工場で、どこまでできる？ 改善の選択肢を見極める
増産や生産性向上に向けて、設備・人員の追加と運用の見直しをどう考えるべきか。製造現場で想定される課題を題材に、工場の余力やボトルネックを可視化し、改善施策を定量的に検討するシミュレーションの活用方法をご紹介します。
- プログラム２
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生成AIで変わる、シミュレーター構築の進め方
シミュレーションを活用するには、自社の工場や業務をモデルとして再現する必要があります。シミュレーションソフトウェアと生成AIを組み合わせ、モデル構築を迅速に進める仕組みと、生産計画・人員配置・設備条件などを変えて検討する流れを解説します。
- プログラム３
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定量的な検討を、次のアクションへつなげる
課題のヒアリング・整理から、シミュレーターの構築・効果確認、業務活用に向けたロードマップ作成までを支援する業務改善コンサルティングサービスをご紹介します。さらに、AIエージェントによる結果分析や改善提案など、継続的な業務改善に向けた展望をお伝えします。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
シミュレーション＆マイニング部 グループリーダー豊岡 祥
数理システム自社開発のシミュレーションシステム S4 Simulation System の開発のほか、機械学習・シミュレーション・数理最適化を幅広く扱い、分野を横断した問題解決に取り組んでいる。
SCHEDULE開催日程
- 開催日時
- 11月13日（金） 15:00～15:50
- イベント名
- AI開発・AIエージェントで大きく変わる、製造現場の意思決定 ～生成AIによるシミュレーション開発から業務活用まで～
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現します。当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用しています。