パナソニック コネクティッドソリューションズ社とパナソニック システムソリューションズ ジャパンは7月19日、注力事業「現場プロセスイノベーション」のSaaS型業務アプリケーション群「現場最適化ソリューション」を発表した。
現場最適化ソリューションは、パナソニックがこれまでに自社倉庫や製造ラインなどで培ったさまざまなケースに基づき、サプライチェーン領域での課題を抱える顧客向けに開発。具体的には、製造、物流、流通のサプライチェーン領域でシフト作成、入庫や仕分け、ピッキング、在庫管理や品出しなど、各工程の業務を効率的に無駄なく連携できるようサポートする。
それぞれのアプリケーションを組み合わせて使うことで、最終的にはサプライチェーン現場のエンドトゥーエンドの工程を総合的に可視化、最適化することができる。
国内の製造、物流、流通の現場に存在する多くの課題をネットワークカメラなどのエッジデバイスを通じてタイムリーに可視化し、コンサルタントが分析を行い、業務プロセスの標準・基準値を決める。標準値に比べて長い作業時間、工数、滞留時間などの無駄を割り出し、ギャップを取り除いた上でAIがアシストする新たな計画に基づき最適な業務プロセスを実行することで、現場の業務効率化を可能にする。
日々の現場で起こる業務から、待つ・迷う時間やスピードが遅く生産性に影響を及ぼしている工程などを最小限にしていくことは大きな課題。今回のシフト最適化アプリケーションを使うことで、例えば流通の現場で熟練した人間が数十時間かけて行っている1カ月のシフトの作成を70％削減することが可能となる。
パナソニックが製造業として長年現場で行ってきた業務プロセスの定義とオペレーションに関するデータを蓄積し、それを教師データとしてAIに学ばせている。これらのデータをAIに学習させることで、アプリケーション側のAIが自動でカメラ映像から何の作業なのかを読み取り、人間に理解しやすいグラフなどの情報に変換することが可能となり、インダストリアルエンジニアリング（IE）特有の標準業務プロセス、標準・基準値を導きだすことができる。
また、AIが業務プロセスを業務に必要な情報に変換し、他のシステムに連携することで、これまで不可能だった現場のタイムリーな可視化が可能となる。例えば、物流現場で輸配送最適化アプリケーションによって荷量の予測を立てられることで、荷量と荷物の届く日時を把握でき、その情報をシフト最適化アプリケーションに共有することで庫内作業や荷物の積み込み作業に必要な人のシフト計画が立てられる。
さらに、そのシフト計画で最適化された積み込み作業と同期した輸送計画を立てることができ、輸配送最適化アプリケーションで最適ルートをアシストし、運行実績を配送見える化アプリケーションで自動で取得し、輸配送オペレーションの進化を実現。これらのアプリケーション群を、SaaSとして提供することで、現場の課題解決や分析にかかる時間や行程を削減すると同時に、AIが半自動で最適化のアシストを行うことで日本の現場の業務を効率化していく。
今後は、それぞれのアプリケーションから入ってくる情報をデータレイクに集約することを検討している。データレイクの情報をダッシュボード化することで、各業務プロセスを一元管理し、いつどこにどの程度の量の荷物が届くという情報をデータレイクを通じてシフト最適化アプリケーションに自動連携し、効率の良い人の配置計画をシームレスに作成するといったことも可能となる。
現場最適化ソリューションは、パナソニックがこれまでに自社倉庫や製造ラインなどで培ったさまざまなケースに基づき、サプライチェーン領域での課題を抱える顧客向けに開発。具体的には、製造、物流、流通のサプライチェーン領域でシフト作成、入庫や仕分け、ピッキング、在庫管理や品出しなど、各工程の業務を効率的に無駄なく連携できるようサポートする。
それぞれのアプリケーションを組み合わせて使うことで、最終的にはサプライチェーン現場のエンドトゥーエンドの工程を総合的に可視化、最適化することができる。
国内の製造、物流、流通の現場に存在する多くの課題をネットワークカメラなどのエッジデバイスを通じてタイムリーに可視化し、コンサルタントが分析を行い、業務プロセスの標準・基準値を決める。標準値に比べて長い作業時間、工数、滞留時間などの無駄を割り出し、ギャップを取り除いた上でAIがアシストする新たな計画に基づき最適な業務プロセスを実行することで、現場の業務効率化を可能にする。
日々の現場で起こる業務から、待つ・迷う時間やスピードが遅く生産性に影響を及ぼしている工程などを最小限にしていくことは大きな課題。今回のシフト最適化アプリケーションを使うことで、例えば流通の現場で熟練した人間が数十時間かけて行っている1カ月のシフトの作成を70％削減することが可能となる。
パナソニックが製造業として長年現場で行ってきた業務プロセスの定義とオペレーションに関するデータを蓄積し、それを教師データとしてAIに学ばせている。これらのデータをAIに学習させることで、アプリケーション側のAIが自動でカメラ映像から何の作業なのかを読み取り、人間に理解しやすいグラフなどの情報に変換することが可能となり、インダストリアルエンジニアリング（IE）特有の標準業務プロセス、標準・基準値を導きだすことができる。
また、AIが業務プロセスを業務に必要な情報に変換し、他のシステムに連携することで、これまで不可能だった現場のタイムリーな可視化が可能となる。例えば、物流現場で輸配送最適化アプリケーションによって荷量の予測を立てられることで、荷量と荷物の届く日時を把握でき、その情報をシフト最適化アプリケーションに共有することで庫内作業や荷物の積み込み作業に必要な人のシフト計画が立てられる。
さらに、そのシフト計画で最適化された積み込み作業と同期した輸送計画を立てることができ、輸配送最適化アプリケーションで最適ルートをアシストし、運行実績を配送見える化アプリケーションで自動で取得し、輸配送オペレーションの進化を実現。これらのアプリケーション群を、SaaSとして提供することで、現場の課題解決や分析にかかる時間や行程を削減すると同時に、AIが半自動で最適化のアシストを行うことで日本の現場の業務を効率化していく。
今後は、それぞれのアプリケーションから入ってくる情報をデータレイクに集約することを検討している。データレイクの情報をダッシュボード化することで、各業務プロセスを一元管理し、いつどこにどの程度の量の荷物が届くという情報をデータレイクを通じてシフト最適化アプリケーションに自動連携し、効率の良い人の配置計画をシームレスに作成するといったことも可能となる。