AIを活用したタイヤ生産計画の自動立案により、立案時間短縮と在庫適正化

課題背景

• 製造業では、顧客ニーズの多様化やグローバル競争の激化に伴う経営環境の急速な変化、生産年齢人口減少に伴う人手不足が課題に
• 各種タイヤをグローバルに製造・販売するタイヤ製造拠点では、市場競争力を高めるために先進デジタル技術を活用した高効率で無駄のない生産システム構築に取り組む

成果

• 計画の立案時間を5分の1程度に短縮
• 需要変動に合わせた生産により在庫適正化に寄与

ソリューション導入のポイント

熟練者の計画パターンを数値化・重みづけして解析

タイヤ事業の国内大手メーカーでは、サプライチェーンや需要の変動、調達や在庫の状況などに応じて、各種タイヤ製品の適切な生産計画を立案する必要性が高まっていました。生産計画は、納期、設備や治具の制約、人的リソースの配置など複雑な制約条件を考慮した上で、熟練者が、長年の経験に基づくノウハウや勘を頼りに、長時間かけて立案してきましたが、熟練者の不足などを背景に、先進のデジタル技術を活用して効率良く生産計画を標準的に立案することが課題でした。

こうした課題を解決するため、機械学習と数理最適化技術を組み合わせた日立独自のAI技術である「Hitachi AI Technology/MLCP(Machine Learning Constraint Programming)」を用いて熟練者独自の計画パターンを数値化・重みづけし、それらを抽出・組み合わせて解析。多い時には月当たり数千品種にもおよぶタイヤ生産計画の自動立案が可能になりました。同社の複数生産拠点において本システムの検証を行った結果、生産計画の立案時間を従来の5分の1程度に短縮。また、需給変動に合わせた生産が可能となり、在庫の適正化にも寄与します。