ビジネスインテリジェンス（BI）/データウェアハウス（DWH）専業ベンダーのジールは2021年6月11日、製造業の需要予測や予知保全をAIで支援するシステムを発表した。ウイングアーク1stのBIダッシュボード「MotionBoard」と、米Databricksの統合データ分析基盤上で動作するAIやマシンラーニング（機械学習）を活用する。
ジールは、製造業の需要予測や予知保全をAIで支援するシステムを提供する（図1）。ウイングアーク1stのBIダッシュボード「MotionBoard」と、米Databricksの統合データ分析基盤上で動作するAIやマシンラーニング（機械学習）を活用する。
図1：製造業の需要予測や予知保全をAIで支援するシステムの概要（出典：ジール）拡大画像表示
ジール、ウイングアーク1st、米Databricksの3社は、製造業で課題となっている生産量適正化、部品・原材料適正化、品質維持・向上といった点をテーマとし、製品・サービスの開発やマーケティング活動を共同で実施していく。
米Databricksは、ユーザーの用途ごとにパッケージ化した製品・サービスをあらかじめ準備している。この中から製造業向けのパッケージを活用し、国内ユーザー向けにカスマイズする。ウイングアーク1stとジールで、以下の4つのテーマに取り組む。
- 市場データを用いた需要予測からの生産計画最適化
- 市場トレンドなどの外部データと、ユーザー企業の販売データなどを利用し、適切な販売量を予測する事で、生産数量の最適化を実現
- 部品・原材料在庫管理、調達業務の適正化・効率化
- 生産計画、完成品在庫数、部品・原材料在庫、仕入れリードタイムなどのデータを利用し、適切な部品・原材料在庫数と仕入れタイミングを予測する事で、欠品の減少・在庫回転率最大化と業務効率化を実現
- 生産設備の故障予測からの設備停止時間削減
- 温度や湿度、設備稼働時系列、アラート信号などのデータをAI学習させ故障予測をし、生産設備の停止時間の減少を実現
- AI画像認識技術を用いた自動検品
- 製品不良の検品作業を、AI画像認識技術を利用し自動化をする事で、経験差によるバラツキを減少すると共に、困難な技能伝承からの解放を実現
