生産2024年4月8日石油業界における生産スケジューリング最適化事例事例No 354クライアント企業概要業種石油・石炭製品売上規模1000-5000億円従業員規模1000-5000人プロジェクト情報概算費用3000-6000万円概算工期事例サマリー石油・石炭製品業界のB社は、生産プロセスの非効率性や過剰在庫、需要変動への対応遅れ、環境規制への適応と持続可能性の確保といった課題に直面していました。これらの問題を解決するため、AIと機械学習を活用した生産スケジューリングシステムを導入し、リアルタイムデータ分析による市場需要の高精度予測を実現しました。さらに、エコロジカルフットプリントを考慮した生産プロセスの最適化や、マルチスケジュールシナリオのシミュレーションを行い、生産計画の柔軟性を向上させました。これらの取り組みにより、業務効率の改善、在庫レベルの適正化、環境規制への適応、持続可能性の確保が達成されました。プロジェクト概要クライアント企業の課題クライアント企業は、生産プロセスに多くの効率性の欠如を抱え、これが過剰な在庫レベルを引き起こしていた。また、市場の需要変動に対する対応が遅れがちであり、生産スケジュールの柔軟性に不足が見られた。さらに、環境規制への対応と持続可能性の確保にも大きな課題があった。ソリューション概要解決策としては、AIと機械学習を活用した生産スケジューリングシステムの導入が提案された。 このシステムはリアルタイムデータ分析を通じて市場需要の予測精度を高め、エコロジカルフットプリントを考慮した生産プロセスの最適化を可能にした。 また、マルチスケジュールシナリオのシミュレーションを実施し、生産計画の柔軟性を向上させた。これには従業員のトレーニングプログラムと変更管理の実施も含まれている。アピールポイント・成果アピールポイントステークホルダーとのコミュニケーションを重視し、プロジェクトの進捗について定期的な報告を実施した。 また、既存プロセスとの統合にあたり、段階的に技術を導入するアプローチを取った。エンドユーザーからのフィードバックは、生産スケジュールの微調整に積極的に活用された。 市場分析は継続的に行われ、生産スケジュールを柔軟に調整し、持続可能性を考慮した生産プロセスの採用により、環境とコストのバランスを図った。