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ジール、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

2021年6月14日(月)IT Leaders編集部

BI(ビジネスインテリジェンス)/DWH(データウェアハウス)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)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)
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 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
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ジール / ウイングアーク1st / 米Databricks

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ジール、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BI(ビジネスインテリジェンス)/DWH(データウェアハウス)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。

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