食品加工業界事例F
AI活用と業務プロセス改善で需要予測工数削減と製造現場の適正人員配置の取り組み

支援テーマ

要員配置の為の需要予測のAI化PoC

取り組みの背景とねらい

パートが主力となって青果品の加工を扱う製造現場である。

商品の性質上、受注⇒製造⇒出荷のサイクルが短い上、短期間で需要が変動しやすく、需要予測に基づいたシフト作成、過不足のない要員配置の肝となっている。しかしながら過去の実績データ＋人による経験と勘の需要予測では精度が低く、大幅な残業が発生したり、手空きが生じるリスクを抱えている。不透明な予測に対し、製造側ではどうしても安全を見た過剰配置な傾向となる。

まずは指数平滑法などの基礎的な統計手法への変更とともにAIでの予測精度向上を検討した。

プロジェクト推進体制

検討推進体制は、営業部門、生産管理部門、製造部門である。

成果

需要予測モデルを作成しサンプリング検証した結果、一部の品目において人間レベルの精度が出せる結果が出た。

しかしながら、あらゆる製品に対して人間の精度を大幅に凌駕するには今後もチューニングが必要であることがわかった。将来的には適正要員に加えて、営業部門の需要予測工数の削減も期待されることから継続的に取り組むべき事案である。

取り組み意義

本案件の優位性は、AutoMLツールを使い、同時並行で複数のモデルを検証することにより素早く仮説検証できたことである。

プログラミングを必要とするモデル作成ではできないスピード感で、モデル改善を複数回行い、現場からでたアイディアを試しながらモデルの精度を向上できた。