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パナソニックEW、20万品番超の在庫部品情報を全社統合・可視化、AIで需要予測

2024年5月31日(金)日川 佳三(IT Leaders編集部)

パナソニック エレクトリックワークス社(パナソニックEW)は、データ活用基盤を構築し、生産、販売、在庫、部品調達など20種類ある現行システムのデータを統合、2024年4月から運用している。20万品番を超える在庫部品の品番をひもづけて可視化し、PSI計画や部品調達計画などを全社レベルでの最適化を図った。データ活用基盤を提供した富士通が2024年5月29日に発表した。

 電設資材製品を扱うパナソニック エレクトリックワークス社(パナソニックEW)ではこれまで、事業部、部門、拠点ごとに、数万点におよぶ製品や部品の情報を、それぞれ形式が異なるデータで個別に管理していた。現行システムは、生産・販売・在庫・部品調達など20種類あり、国内外のサプライヤーや工場を含む3000社以上の拠点にデータが散在していたという。

画面1:データ統合により全社横断的に在庫部品を可視化している様子(出典:富士通)
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 今回、データ活用基盤を構築し、これまで個別に分散して管理していたデータを全社横断的に統合した。20万品番を超える在庫部品の品番をひもづけ、可視化した(画面1)。システム要素として、PaaS型のデータ活用基盤「Fujitsu Data Intelligence PaaS」(富士通が提供)を使っている。システムは2週間で構築し、2024年4月から運用している。

  データの活用により、PSI(Production、Sales、Inventory:生産、販売、在庫)情報や部品調達計画、拠点ごとの在庫状況を、全社レベルで掌握できるようになった。各部門が横断的に業務を推進することで効率化を図るとともに、拠点間の在庫調整や発注抑制などによる在庫平準化が可能になった。災害時における受注案件ごとの影響や、事業全体での損益の影響も迅速に把握できるようになった。

 合わせて、需要を予測するAIモデルを構築した。富士通の「Fujitsu Kozuchi AutoML」を活用し、データ基盤に統合した情報から過去5年分の主要部品の販売実績を元に、300種の予測モデルを生成した。部品カテゴリごとに精度の高いPSI計画を立案できるようになったとしている(画面2)。

画面2:AIを使って需要を予測している画面(出典:富士通)
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