【DX事例】生産現場での納期調整業務をAIで最適化

こんにちは。IBMにてデジタルマーケティングを担当している在津です。

ビジネスにおけるサプライチェーンのデジタル化・効率化は以前から課題視されてきましたが、新型コロナウイルスがもたらした物流の分断など、「予測不能な事態に対応できない」といった課題が浮き彫りになった企業も多いのではないでしょうか。

今回は、AIを活用し、生産現場の業務をさらに効率化・最適化した事例をご紹介致します。

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┃（DX事例）AIを活用し、リアルタイムでの納期調整を実現！┃
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近年、新型コロナウイルスの影響による物流の分断や、急速に進む他業界の電子化・電動化により、電子部品業界においては需要と供給のバランスをとることが困難な状況にあります。特に、人手に頼る納期調整業務においては、リアルタイムに変化する需要を加味した納期調整が課題となっています。

このような課題に対し、AIを活用して解決に挑んだ部品メーカー様の取り組みをご紹介致します。

▼課題

• 提示した納期に顧客が満足することが難しい

• 納期回答のために毎月数十時間の残業が発生
  　⇒納期繰り上げの要求にマニュアルで対応しているため

• 納期調整ノウハウの属人化

▼取り組み

• 製品完成までのリードタイム予測モデルを構築

• 納期調整ノウハウをデータで可視化,分析,AI化（※下図参照）

• AIによる継続学習で予測モデルを自動的に更新

▼効果

「誰でも」 「短時間で」 「精度の高い納期回答」が可能に！

納期調整AIを導入したことで、属人化していた納期調整業務の効率化はもちろん、人手不足の解消や業務品質の海外展開容易性につながりました。

▼詳細 

詳細はこちらからご覧いただけます！ 

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IBMでは豊富な事例をもとに、DXパートナーとして勘所を押さえたご支援が可能です。

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日本アイ・ビー・エム株式会社
在津 龍之介
zaitsu@ibm.com

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