　出光興産では以前より、AIなどのデジタル技術を活用したサプライチェーンの高度化に取り組んできた。2018年にはNECのAI技術を用いて、青森、八戸、塩釜、福井の油槽所から各地域のサービスステーションや需要家への出荷予測に関する実証実験を実施。出荷実績や原油価格、気象などの情報を基に実証実験を実施し、レギュラーガソリンの出荷実績と2週間予測の誤差を5％程度に収めることに成功した。

出光興産貞山塩釜油槽所出典：NEC

　この実証実験の結果を踏まえ、出光興産はNECのAI技術群「NEC the WISE（エヌイーシーザワイズ）」の1つである「異種混合学習技術」を活用した油槽所の出荷予測および在庫管理システムを構築。今後2020年中に、国内の自社油槽所36拠点と共同油槽所10拠点で、AIによる出荷予測を展開する予定だ。油槽所の油種ごとの出荷数量を予測、可視化することで、サプライチェーンの効率化を目指す。

出光興産、プラント生産システムの通信方式に「OPC UA」を全面採用
出光興産は2019年8月13日、複数の製油所や事業所で構成される大規模生産システムの主要通信方式として「OPC UA」を採用したことを発表した。製油所の情報セキュリティ強化を目的とし、OPC UAを用いた次世代データ通信システムを構築する。
食品業界の需給をサプライチェーン全体で最適化、NECがデータ流通基盤を提供
NECは、「NEC the WISE IoT Platform」上に構築したデータ流通基盤「需給最適化プラットフォーム」を、2018年7月から食品業界を中心に提供を始める。これまでサプライチェーンを構成する製造、卸／物流、販売／小売がそれぞれ行っていた需給最適化を、サプライチェーン全体を横断する形でより効率化できるようになる。
「AI駆動システム」が急速に成長、2020年に注視すべき5つのAIトレンドとは
2020年は「AI駆動システム」の年になる。AIが低消費電力、低コストの組み込み機器へ導入されるようになり、強化学習がゲームから実世界の産業用途へと移行するにつれて、新たなフロンティアが成長をけん引するだろう。
当たらない需要予測とうまく付き合う法
今日の製造業が抱えている根本問題は「大量・見込み生産の体制を残したまま、多品種少量の受注生産に移行しようとしている」ことにある。生産計画を困難にするさまざまな要因を乗り越え、より良い生産計画を実現する方法を検証してみよう。
リードタイムを短縮する4つの方策はこれだ！
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数量での需給調整に四苦八苦！それでももうからない組み立て系製造業の課題
世界の最高峰にあるといわれる日本の製造現場や製造管理。しかし、これらの現場や管理術を持っていても、その中で企業として“もうかっている”製造業は一部に限られます。なぜ、このような状況が発生するのでしょうか。本連載では「＄CMに進化するSCM」と題し、製造現場で損益が“見える”ようになる価値を、業種に合わせて紹介します。1回目は組み立て系製造業について解説します。