164年の醸造メーカーが、AIで重要予測を効率化。現場の手作業負担を削減
醸造メーカーの予測業務は現場担当者の経験に依存し、小人数での作業負担が大きく、予測精度にばらつきがあった。UMWELTのAIクラウドを導入し、予測の標準化と精度向上を実現。現在は一部工場でパイロット運用を開始し、全工場への展開を検討している。
提供（製品）
UMWELT（ウムヴェルト）- ターンコーンAIクラウド
tryeting
▶
導入（顧客）
サンボルコン鬼武油株式会社
従業員700名、グループ全体
- 導入企業
- サンボルコン鬼武油株式会社
- 業種
- 飲食・食品
- 規模
- 従業員700名、グループ全体
- 部門
- 調査・製造部門
- 解決した製品
- UMWELT（ウムヴェルト）- ターンコーンAIクラウド（tryeting.jp）
- 対象製品数
- 約1000種類
- 工場数
- 4工場
01課題
経験豊かな工場担当者の属人性が高く、複数工場で異なる約1000種類の製品について、小人数での予測業務が大きな負担となっていた。また、人事異動やツール活用により予測業務のプロセスが標準化されておらず、廃棄ロス・生産ロスが発生していた。
02やったこと
UMWELTのAIクラウドを導入し、重要予測の結果を生産計画に落とし込み、予測精度の検証を通じて実用レベルでの活用を実現。アルゴリズムのチューニングと業務プロセス整備を行い、一部工場でパイロット運用を開始した。
03成果
予測の標準化と精度向上により、廃棄ロス・生産ロスが削減可能になると期待される。将来的には他工場への展開により、生産計画の最適化と現場負担の軽減を見込んでいる。
この事例の出典（掲載元）
https://www.tryeting.jp/umwelt/case-study/ ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
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