日立MLCPで製造部門の調整案を自動立案
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出典: https://it.impress.co.jp/articles/-/29730
日立製作所は、営業・生産管理・調達のAIエージェントを協調させ、在庫、設備リソース、許容残業時間、顧客交渉実績を踏まえたスケジュール変更案を立案する技術を開発した。MLCPの数理最適化と機械学習を組み合わせ、担当者が最終判断と条件の再指定を行う。2027年中の提供開始を予定する。
背景
製造業では、購買から出荷までの各工程が相互に影響する。突発的な需要変動や納期変更が生じると、営業、生産、調達などの部門間でスケジュールを調整する負担が発生する。業務効率化を目的に部門ごとにAIエージェントを導入する企業が増えている一方、部門を横断する計画立案は難しかった。
要望・目的
注文変更や納期調整が起きた際に、部門間のスケジュール調整を自動化することを目指す。部材在庫、設備リソース、現場で許容できる残業時間、過去の顧客交渉実績などの制約を考慮し、現場で安全に実行できるスケジュール変更案を導く。
実装・実施内容
営業AI、生産管理AI、調達AIなど、各部門のAIエージェントを自律的に協調させる技術を開発した。営業AIは顧客の重要度や過去の納期遅延の許容実績を確認し、生産管理AIは在庫数や追加生産に必要な残業時間を算出する。両者の情報を突き合わせ、全体最適な計画案をまとめる。
AIサービス・システム
中核には、Hitachi AI Technology/計画最適化サービス/MLCP（Machine Learning Constraint Programming）の数理最適化と機械学習を組み合わせる技術を採用した。LLMによる推論だけに頼らず、現場設備、作業リソース、エネルギー制約を考慮した案を短時間で立案する。AIは案のメリットとデメリットを担当者に示し、担当者の追加要望に応じて条件を再調整する。
結果・効果
部門間のスケジュール変更案を立案し、担当者が最終判断する仕組みを開発した。2027年中に提供を始める予定である。ERPやMESなど周辺システムとの連携を強化し、データ収集、判断、現場への実行指示までを支援できるようにする方針で、幅広いユーザーとのPoC、現場での試験運用、機能拡張を進める予定である。