SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、需要変動や制約の複雑化といった不確実性が高まる中で、生産計画をどのように最適化し、意思決定につなげていくかを解説します。複雑な制約を満たす最適な解を導くのに有効なAI技術、数理最適化を活用した生産計画最適化ソリューションの概要、製造業における活用シーンをを整理したうえで、中長期生産計画スケジューラーの構築、大日程計画の最適化、人と機械のスケジュールの同時最適化といったユースケースをご紹介します。特に、大日程計画において重要となる「複数パターンの計画を素早く生成し、比較・試行錯誤（What-if分析）を行う」プロセスに対して、生産計画最適化ソリューションがどのように支援できるのかを具体的に解説します。また、現場で利用されているExcelを活用しながら、計画立案・試行錯誤を高速化・高度化する実践的なアプローチについてもご紹介します。「こんな計画作れる？」そんな疑問をお持ちの方はぜひご参加ください。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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製品の需要や工場の生産能力、納期などの複雑な制約を満たした中長期の生産計画を作りたい方
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設備投資や増産、新製品立上げなどの検討に向けて、大日程計画を最適化し、複数の計画案を比較しながら意思決定を行いたい方
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生産計画作成業務を自動化・システム化して業務の属人化を解消したい方
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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ユースケースで学ぶ、生産計画立案の高速化・高度化と意思決定支援
中長期生産計画スケジューラーの構築、大日程計画の最適化、人と機械のスケジュールの同時最適化などのユースケースを通して、製品の需要や工場の生産能力、納期などの複雑な制約を満たす生産計画をどのように作るのか、作成した計画をどのように設備投資などの経営判断に反映させるのかについてご紹介します。
- プログラム２
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数理最適化を活用した生産計画作成業務の自動化・システム化について
当社の経験をもとに、生産計画作成業務を自動化・システム化する方法をお伝えします。属人化の原因となる「担当者の頭の中にある判断基準」や「現場特有の制約条件」をどう整理し、システムに落とし込むか、そのポイントを丁寧に解説します。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- 不確実な時代の生産計画をどう最適化するか ― ユースケースで学ぶ、生産計画立案の高速化・高度化と意思決定支援 ―
- 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。