AIシミュレーション融合技術は、NEC-産総研人工知能連携研究室が開発、精緻なシミュレーションを短時間で自動構築し、少ないデータから最適な意思決定を支援します。生産ラインへの適用では、機会損失の削減・在庫削減や、原価見積もりの精緻化・追加投資の削減が可能になります。
本技術は、お客様の応用研究・開発を支援する新事業会社BIRD INITIATIVE株式会社(注)を通じて2020年11月からコンサルティングサービスとソフトウェアプロトタイプ開発サービスを提供します。
近年、製造事業者では、新規生産ラインの稼働前や、既存生産ラインでの計画変更前に、生産ラインシミュレーションなどを用いて、事前評価・分析を行っています。従来は、生産ラインの各工程での平均所用時間、人員・ロボットなどの配置をパラメーターとして設定し、シミュレーションを繰り返すという作業を人間が行っていました。しかし、個別の顧客ニーズに合う商品を効率的に生産するマスカスタマイゼーションによる多品種混流生産ラインでは生産ラインが複雑化しパラメーターのパターンが膨大となり、評価時間の増大やシミュレーション精度に課題がありました。
今回、日産自動車の実際の生産ラインで利用している生産シミュレーターを活用し、精度の高い結果を得られるパラメーターを推定する実証実験を行いました。実証の結果、新規生産ラインの早期構築や既存生産ラインでの迅速な計画変更により機会損失の削減・在庫削減が可能になること、また、精緻な予測による原価見積もりの精緻化・追加投資の削減が可能になることが確認できました。本技術を自動車メーカーに適用した場合、数百億円規模の効果があると推定されます。
本技術の特長
1. 精緻なシミュレーションを短時間で自動構築
これまでシミュレーターに投入するパラメーター設定などに人手で約1ヶ月かかっていましたが、今回の実証実験では、約1日で達成できました。また、シミュレーションでの生産効率の予測誤差が、約20%から約3%に改善しました。
2. 少ないデータから最適な意思決定支援
今回の実証実験では、最終工程のスループット約1ヶ月分のデータという少ないデータで生産ライン計画の作成や高精度な予測を実現しました。従来のAI技術の典型的な活用方法であった、ビックデータ分析による意思決定支援とは異なり、本AI技術はシミュレーションデータを自動で生成し、実データを補完することにより、少ないデータからでも最適な意思決定が可能になります。
なお、本技術は、自動車メーカーに加え、重工業・化学・半導体・精密機器などの製造事業者一般、さらに、物流事業者などに広く適用できます。
NECと産総研は、不確実性の高い現代社会で必須となる迅速・柔軟な計画変更や生産性の向上にAIで貢献します。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://jpn.nec.com/press/202011/20201124_01.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
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