導入事例 - 製造業DX導入事例
AI活用による生産効率30%向上を実現。需要予測と在庫最適化により、 製造プロセス全体のデジタル変革を達成しました。
課題
ある製造業のお客様は、年間売上500億円規模の精密機器メーカーとして、 国内外に複数の生産拠点を展開されています。 しかし、以下のような課題を抱えていました：
- 需要予測の精度が低く、在庫過多や欠品が頻発
- 生産計画の最適化ができず、リードタイムが長期化
- 各拠点のデータが分散し、全体最適化が困難
- 熟練工の勘に頼る部分が多く、属人化が進行
ソリューション
moco aiは、AI技術を活用した統合的な生産管理システムを構築しました：
- 機械学習による高精度な需要予測モデルの開発
- リアルタイムデータ分析による在庫最適化
- IoTセンサーを活用した設備稼働状況の可視化
- AIによる生産計画の自動最適化
- 全拠点のデータを統合する基盤の構築
- 生産効率向上
- 30%
- 在庫コスト削減
- 25%
- リードタイム短縮
- 40%
導入プロセス - 段階的な導入で確実な成果を実現
3段階のフェーズに分けて導入を進めることで、 リスクを最小限に抑えながら確実な成果を達成しました。
フェーズ1: データ基盤の構築（3ヶ月）
まず、分散していたデータを統合するための基盤を構築。 各拠点の生産データ、在庫データ、受注データを一元化し、 リアルタイムで分析可能な環境を整備しました。
- データレイク構築
- ETLパイプライン
- データクレンジング
フェーズ2: AI モデルの開発と検証（4ヶ月）
過去5年分の販売データと外部要因（季節性、市場動向、イベント等）を 学習させた需要予測モデルを開発。パイロット工場で検証を行い、 予測精度85%以上を達成しました。
- 機械学習モデル開発
- 精度検証
- パイロット運用
フェーズ3: 全社展開と最適化（5ヶ月）
パイロット工場での成功を踏まえ、全拠点への展開を実施。 並行して、生産計画の自動最適化機能を追加し、 人的ミスの削減と効率化を実現しました。
- 全社展開
- 自動化推進
- 継続的改善
お客様の声 - デジタル変革により競争力が向上
「moco aiのAIソリューションにより、属人化していた生産管理が データドリブンな仕組みに変わりました。需要予測の精度向上により 在庫回転率が改善し、キャッシュフローも大幅に改善しました。 今では、AIが提案する生産計画を基に、より戦略的な意思決定が 可能になっています。」
活用技術 - 最新のAI技術を組み合わせたソリューション
- 需要予測AI. 時系列分析と機械学習を組み合わせた高精度な需要予測モデル。 季節性、トレンド、外部要因を考慮した予測を実現。
- 在庫最適化エンジン. リアルタイムの需給データを基に、適正在庫量を自動計算。 安全在庫と機会損失のバランスを最適化。
- IoTデータ統合. 生産設備に設置したIoTセンサーから稼働データを収集。 設備の予防保全と稼働率向上を実現。
- 生産スケジューラー. AIが最適な生産スケジュールを自動生成。 段取り替え時間の最小化と納期遵守率の向上を達成。