　同システムは、これまで担当者が実施していた作業工程をAIシステムに落とし込んで開発。過去の出荷や受注実績から月次の販売数量の着地見込表を作成し、この表と現在の在庫数、工場の稼働予定に従った需給計画を決定。その後、各倉庫への配車計画や倉庫間の在庫移動数を決める転送計画を策定する。在庫状況に応じて必要な配車台数が随時更新され、製品の種類や転送数、転送先なども自動算出する。

需給計画と在庫転送計画の自動策定イメージ［クリックで拡大］出所：日清製粉ウェルナ

　計画予測の組み合わせは1800パターンほど存在し、従来は計画策定作業に3日程度要していた。自動策定が可能になったことで、作業時間を1日程度に短縮した。

AIシステム開発と導入による効果［クリックで拡大］出所：日清製粉ウェルナ

　立案された計画は、使い慣れた形式で出力できる。また、意図的に人間の介在余地を残しており、状況変化に応じて担当者が書き換えることも可能。イレギュラーな事象にも、柔軟に対応できる。

⇒その他の「製造IT導入事例」はこちら

日清製粉ウェルナ、2030年度のCO2削減目標を前倒しで達成へ
日清製粉ウェルナは、海外生産拠点の電力を100％実質再生可能エネルギー化するなどの取り組みにより、2030年度CO2排出量の削減目標を2024年度中に達成する見込みだ。
表計算ソフト頼りから製造業が抜け出すには――先進事例を学ぶ
「利益ベースのサプライチェーン運営」と「収益最適となる需給バランス計画」をキーとするビジネスS＆OP。実際に適用すると何が変わるのか。今回は食品系の製造業を中心にグローバル事例を4つ紹介する。
需給計画ソリューションの最新版、検査リードタイムも考慮
キヤノンITソリューションズは、需給計画ソリューションの最新版「FOREMAST Ver.3.1」を発表した。生産完了後の検査リードタイムを考慮した在庫計算機能と、臨時転送計画立案機能などを追加した。
拡張性備えた新たな倉庫管理システム、工場完全自動化ソリューションとの連携も
日立産業制御ソリューションズは2024年9月から倉庫管理システム「NEUPLANET/WM」の提供を開始した。
納期と在庫のトレードオフを解決する知恵とは？
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。
補充の自動化と基準の適正化で30％の在庫を削減!!
多くの製造業・流通業が悩む在庫管理に対応すべく、需要予測と可視化を組み合わせた在庫管理・需給調整支援ソリューション「SynCAS 3.0」が登場した。SynCAS 3.0を使えば、需要予測と豊富な在庫分析や可視化の仕組みによって金額ベースで30％という在庫削減が実現できるというのだ。