製造現場の情報統合で品質・納期を両立する　　　　　　　　　　　　　　革新的生産管理ソリューション
PROACTIVE Production（SCSK株式会社）

※atWillはPROACTIVE Productionとしてリニューアルしました。

◆このような課題はありませんか？

１．経営判断に必要な数字が、手作業のエクセルに埋もれてタイムリーに見えない

２．サプライチェーンの情報が可視化されておらず、至る所で無駄が発生

３．受注と各工程が連動しておらず、素材や中間品の在庫に過不足が発生

４．加工実績や設備稼働のデータを活かせず、工程改善や歩留まり向上に繋がらない

５．改善の効果が原価や収益にどう影響しているか見えない

６．各工程で作業者の負荷に偏りがあり、人員配置の最適化が課題となっている

７．取引先とのやり取りがアナログで残業が常態化

８．事業成長や退職もあり採用したいが応募がない

９．熟練工の技術継承が難しく、若手が育たない

◆「PROACTIVE」を使うと、このようなことが実現できます！

１．AI活用によりデータドリブンの意思決定を支援する経営の見える化

２．サプライチェーン上の主要な在庫の状況を一元把握し、実需に合わせた生産の最適化

 

３．実需、在庫を踏まえた無駄のない生産計画立案

４．短納期・即納体制の構築

５．製造実績データで改善プロセスを活性化

６．製造現場の作業実績とリンクした高精度な原価計算の実現

７．属人化の排除と現場力の最大化

８．修理計画の立案、実行管理を実現

 

◆「PROACTIVE」の製品概要

2024年11月「ProActive」は、SCSKの製造業向け生産管理システム「atWill」、建設工事および住宅基幹業務システム

「PImacs」とのソリューション統合により、経営と現場をつなぐAI中心型のビジネスプラットフォーム「PROACTIVE」

に進化。3つの自社開発知財を活用し、業務ノウハウやAI 技術、さまざまな知財を組み合わせることで、

「業務効率化・自動化」や「高度な経営判断」を実現します。

「PROACTIVE Production」では、幅広い業種で活用できる業務機能とローコード開発基盤の活用により、業務に

Fitしたシステムの構築を実現します。

 

 

◆「PROACTIVE」の特長

１．ERP～MESの情報連携

ERP（生産管理システム）とMESの情報統合管理を実現。製造現場と経営層をシームレスにつなぎ、顧客ニーズへの

迅速な対応とサービスレベルの向上、製造業の経営高度化を支援します。

２．複数BOMパターンの活用

自社の業務に合わせてBOM(部品表)の管理方法を選択することができ、管理したい在庫や実績のメッシュに合わせた

柔軟な対応が可能です。

３．多様な実績管理

工程単位で投入や出来高実績を管理できるため、作業時間と生産進捗/在庫状況が見える化されます。

また、業務に合わせ、品目よっては工程単位ではなく製造指図単位で実績管理を行うといった混在パターンへも

対応します。

 

４．在庫管理のリアルタイム化

バーコードを利用したハンディターミナルによる受払登録により、情報と実際のモノの動きを同期し、在庫精度の向上

と見える化を実現します。

５．品質の見える化とトレーサビリティ

生産活動で発生する品質情報を一元管理し、タイムリーな共有と改善に向けた情報を速やかに提供します。

購入実績・製造実績・検査実績と紐づけたトレース管理が可能です。

６．Fit to Standardと個社カスタマイズの最適ミックス

業界ベストプラクティスの標準機能で早期稼働しつつ、差別化領域はアドオン開発とローコード拡張で柔軟対応。

保守性と競争優位を両立しIT投資回収と事業成長を支援します。

 

◆「PROACTIVE」の構成例

製造業に求められる業務機能を標準機能として提供

製造業のものづくりを管理するために求められる業務機能を標準機能として提供します。

また、PLM、EDI等の他ソリューションと連携することで、製造業における多くの業務領域のシームレスな

管理が可能です。

 

◆「PROACTIVE」の利用例／導入効果

【AIを用いた需要予測を実施したA社】

目的

PROACTIVEで収集したデータをAIによる分析することで、在庫最適化と生産性向上を目指す

在庫最適化：

└ 需要予測による有益な情報の客先提供

└前持った仕入れによる信頼性の向上

生産性向上：

└少ない工数で高い粗利を得られている得意先の特定（高感度顧客）

└工数の割に粗利が伸びない得意先の抽出

  （低感度顧客） と粗利を伸ばすための施策抽出

実施内容

①在庫最適化

・対象品目の選定・評価 （需要実績、在庫実績 等）

・予測モデル検証 （前処理、外部データ 等）

・精度向上案整理

 

②生産性向上

・現状分析

・低感度顧客の要因抽出

・高感度顧客化へのアクション案の検討

成果

①在庫最適化

・外部データと需要の相関関係の確認

②生産性向上

・高感度・低感度顧客の抽出

・低感度顧客に対するアクション方針の抽出

 

 

 

 

 

 

 

 

 

▼他事例はこちら

https://proactive.jp/casestudy/industry_tag/manufacturing/