製造業における AI
世界中の大手メーカーが、コストの削減、効率の向上、需要への対応のために DataRobot AI Platformを使用し、見込み生産、受注生産、受注組立生産など、あらゆる製造方式で連続生産やバッチ生産を行っています。
トップクラスのグローバルな製造業者 10 社のうちの 6 社が導入
製造業界が直面している ML の課題
材料費と人件費の上昇
人材不足と材料費の不規則な上昇に伴い、材料費と人件費の両方で低コストの代替手段を求める動きが世界的に起こっています。
計画サイクルの短縮
運用においては、計画サイクルを短縮しながら、サイクルタイムと予想される歩留まりを継続的に改善する必要があります。
サプライチェーンの複雑さ
サプライチェーンの課題や商品需要を把握することの難しさが、運用や生産スケジュールに悪影響を及ぼしています。
複雑で統一性のないビジネスアプリケーション
多くのツールがばらばらに存在しているため、製造業におけるバリューチェーン全体で ML のインサイトの一貫性を確保することが難しくなっています。
製造業で DataRobot が選ばれる理由
予測を活用した運用とスループットの向上
DataRobot AI Platformは、メーカーが非効率な領域を特定し、サイクルタイムなどのプロセスや歩留まりの改善と効率化を計画するのに役立ちます。メーカーは、予測モデルを使ってメンテナンスが必要な重要部品や処理ポイントを予測するだけでなく、きめ細かな需要予測で、需要や顧客動向、さらには出荷の遅れを予測して、生産とサプライチェーンを最適化できます。一連の監視とドリフト検出を実行すれば、変更が警告されるようになるため、すばやい対応で計画サイクルを短縮できます。
生産性の向上によるコスト管理
許容できるコストと調達可能な材料に基づいて歩留まりと材料の組み合わせを最適化したり、予想される需要と収益をアイテムレベルで予測したり、市場価格の最適化と弾力化に取り組むことができます。DataRobot を使用すると、サプライチェーンの混乱、出荷の遅延、在庫切れを予測できるため、すばやい調整による運用コストの管理が可能になります。
製造プロセスのあらゆる業務を改善
DataRobot は、既存のビジネスアプリケーションとデータエコシステムに接続します。予測をデータベースや Web アプリケーションで使用するだけでなく、情報に基づく迅速な意思決定のためにリアルタイムで使用される主要なビジネスアプリケーションに直接送信することも可能です。新しいプロセスのために業務を中断しなくても、DataRobot の統合された出力機能を使用すれば、どのようなワークフローであっても、SCM、ERP、TSM などあらゆる主要なアプリケーションで予測の一貫性を確保できます。
戦略的統合とパートナー
DataRobot AI Platformを活用して、製造ソリューションの可能性を最大限に引き出している当社のパートナーの事例をご紹介します。
