ハードウェアも含めた
システム構築
情報端末やセンサなど最適化システムに必要なハードウェアも含めたシステムを構築します。ハードウェアはカスタム設計も含めて対応します。
パナソニックシステムネットワークス開発研究所では、組合せ最適化アルゴリズムを基盤とした独自技術により、お客様の現場に合わせたオーダーメイドの最適化システムを構築します。
事業所の業務形態によっては、汎用的なAIソリューションの適用が困難な場合もありますが、そのような場合でも当社は、現場特有の制約条件や独自のデータ分析手法を活用し、最適なソリューションを提案。製造、物流、サービス業など、幅広い業種の現場課題に対応し、独自の課題解決を実現します。
現場特有の制約条件や業務フローを詳細に分析し、独自のデータ分析手法を用いて最適なソリューションを提案。幅広い業種における独自制約条件を伴う複雑課題やカスタマイズニーズにも柔軟に対応。お客さまの現状に合わせた最適化を実現します。
ビッグデータを前提とした汎用的なAI最適化ではなく、お客様の現場における具体的な課題に合わせ、独自アルゴリズムでカスタマイズしたAIを活用します。
これにより、現場特有の制約条件や業務フローにも柔軟に対応し、最適なソリューションを構築します。

測定技術やセンシング機器、システム連携など、周辺技術も含めた総合的なソリューションをご提供します。
自社でのPOC実施により開発期間を大幅に短縮。さらに、HPC(スパコン)を活用した高速計算環境により、効率的かつ迅速に最適化結果を導き出すことが可能です。

製造、物流、サービス、ルート配送など、幅広い業種のお客様への開発実績により、各業界特有の業務知識や制約条件に対応するノウハウを保有。
豊富なドメイン知識に基づき、お客様の業務実態に即した実用性の高い最適化システムを短期間で構築します。

食堂の利用者人数やメニュー品目、販売数に加え、天候や気温、現地イベント情報などを組み合わせて需要を予測。社員食堂特有の「日替わりメニューで初出品も多い」という課題に対し、メニュー単位ではなく材料単位での独自分析手法を開発。この結果、ロス金額を44%、ロス率を46%削減することに成功しました。
毎日メニューが変わり、初出品も多いため、 メニュー単位での予測が困難。 フードロスが多く発生していた。
材料単位での独自分析により 高精度な需要予測を実現。 フードロス率を46%削減した。
配送情報、配車計画、荷役作業員のシフトデータを統合し、各タスクの実行可能時間を算出。これを基に組合せ最適化アルゴリズムにより、構内でのコンテナ配送業務全体の最適な作業計画を自動生成するシステムを構築しました。
複数の制約条件下で効率的な作業計画を立案する必要性があった。
タスクと実行可能時間の最適化により 人員を1割削減することができた。
限られた作業車両を使用する出向業務において、業務計画とルート設計を同時に最適化するシステムを開発しました。独自シミュレータによる評価を実施し、蟻コロニー最適化アルゴリズムを適用。ジョブスケジューリングと配車ルートを個別に最適化するのではなく、両者を統合的に最適化することで、より効率的な業務計画の立案を実現しました。
限られた車両台数しか使えない中、スケジュールと移動ルートを同時に最適化する必要があった。
蟻コロニー最適化により、移動時間と待機時間の両方の短縮を実現した。
多数のセンサデータを用いて最適化を行う場合、センサからのデータ収集に必要な無線システムを構築します。無線を利用した、OTAによるファームウェアのアップデートにも対応可能です。
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