SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、製造業における、複雑な制約を満たした中長期の生産計画の作成や、計画作成業務を自動化・システム化を、数理最適化を活用することで実現する方法をご紹介します。
製造業の現場では需要変動の激化や製品ラインナップの多様化への対応が急務となっており、それに伴い中長期の生産計画の作成・変更プロセスの自動化・高速化が求められています。
数理最適化は複雑な制約を満たす最適な解を導くのに有効な手段であり、製品の需要や工場の生産能力、納期などの制約を考慮した生産スケジューリングを実現することができます。
今回は、大手消費財メーカーでの生産スケジューラー導入の事例の紹介を通して、製造業における生産スケジューリングを最適化する方法をご紹介します。
また、近年、多くのお客様からお問い合わせをいただいている、業務の属人化の解消に向けた計画作成業務の自動化・システム化。当社では、これらの課題に対して豊富な支援実績を有しております。
そんな当社だからお伝えできる、「普段、担当者が無意識に考慮している制約」「業務特有の判断基準や例外処理」といった、属人化の背景にある要素を丁寧に洗い出して進める、自動化・システム化の進め方をわかりやすく解説します。
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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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
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製品の生産管理を担当されており、生産計画の作成を高速化して、納期調整や在庫管理などの判断を迅速に行いたい方
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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事例をもとにした、数理最適化による中長期の生産計画の最適化について
大手消費財メーカーでの生産スケジューラー導入の事例をもとに、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中長期の生産計画をどのように作るのか、その効果と実装プロセスについて具体的にご紹介します。
- 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。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
数理計画部 グループリーダー石橋 保身
10年以上に渡り数理最適化案件や専用ソフトウェアの開発・営業に従事。現在では生産管理における計画業務の効率化・高度化や、社会インフラの保守効率化といった数理最適化プロジェクトを主に担当。開発・営業では自社開発の数理最適化パッケージソフトウェア Nuorium Optimizer を担当し、並列計算やプリセールスを実施。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- 数理最適化による生産スケジューリングセミナー ～複雑な制約を満たす中長期計画を作るためのAI技術～
- 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。