事例の概要

企業株式会社日立ハイテク 笠戸地区
地域日本
業種電子・半導体
企業規模大企業
用途需要予測・計画
使われた技術日立の制約プログラミング技術（MLCP）による生産計画の自動立案（SAP S/4HANAと連携）
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成果

取り組みの内容

半導体製造装置は、多品種・少量の受注生産品で、部品点数が多く、工程間の制約も複雑です。生産計画は担当者が経験に基づいて組み立てることが多く、立案に時間がかかるうえ、計画の質が担当者によって変わるという課題がありました。

日立製作所は、日立ハイテクの笠戸地区（山口県）で、半導体製造装置の生産計画を自動で立案する仕組みを導入しました。使われたのは、機械学習ではなく、日立の制約プログラミング技術（MLCP）という数理最適化の技術です。2022年4月に導入し、2023年4月からはSAP S/4HANAとの連携で運用しています。

日立の発表によれば、従来は月に最長5日かかっていた立案作業が月1日以内に終わるようになり、計画時間は約5分の1になりました。MLCPによる立案そのものは1時間以内で完了します。MONOistの報道では、約1年間運用されたとされています。

計画の自動化では、担当者の頭の中にある暗黙のルールをどれだけ制約として書き出せるかが成否を分けます。基幹システムとの連携まで進めたことで、計画を作るだけでなく、実際の業務の流れに組み込んだ点がこの事例の要点です。

この事例から読み取れること

  • 「AIによる生産計画」の中核が機械学習ではなく数理最適化であることを示す典型的な事例だと当サイトは見ています
  • 計画担当者の暗黙のルールを制約として書き出す作業が、立案の自動化の成否を左右します
  • 基幹システム（ERP）との連携まで進めて運用に組み込んだことが、検証で終わらせなかった要因として読めます

出典

本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。

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