データサイエンス活用事例

課題 データサービスビジネスを推進していく方針であったが、ビジネス部門でデータ分析を担える人材が不足していた。特にビジネス課題を分析課題に落とし込む(分析設計) スキルを持ち、標準的な分析プロセスを回せる人材を増加させることが急務であった。 施策 ビジネス部門の人財に分析設計スキルと分析プロセス推進スキルを付与したいという顧客要求に応じて、分析設計書作成演習を含む新規研修コンテンツを作成した。また顧客の業種・業務に即したシナリオでのワークを用意し、実業務に近い形で標準的な分析プロセス…

課題 品質保証部門でデータサイエンティスト組織を新設するにあたり 【A】 組織組成に必要な分析ノウハウや人材が不足していた。また、内製化を進める中で 【B】 メンバー・リーダーの育成方法が定まっておらず、組織として自走できる体制構築が急務となっていた。 施策 【A】 TDSEの知見を活かした組織立上げ支援 ・ 現状分析から組織設計、育成計画の策定、基礎研修やリーダー支援、評価制度の構築までを段階的に支援。 ・ 組織立ち上げに必要な仕組みと人材の基盤づくりをサポート。 【B】 人材育成…

課題 製造から小売りまで一貫して行っているアパレル系の会社において、適切な発注はコスト削減などにおいても重要な観点である。これまでは人手で既存傾向などを加味して行っていたが、属人性や商品数が多いことによる負荷が課題となっていた。これらを解決するため、過去の売り上げ実績などを学習させた機械学習モデルを構築し、1年先までの需要を週ごとに予測することで発注業務の効率化を行いたい 施策 直近売り上げ実績や気温予想を元に将来の売り上げを予測する時系列モデルを用いた、需要予測システムを構築。 こ…

課題 水処理膜の適切な交換時期は、使用状況に応じて異なる。 この水処理膜の交換部品の営業の機会損失を減らしたい。 また、装置の稼働率向上によりお客様満足度を向上させたい。 施策 水処理膜にかかる圧力の時系列推移データから、交換のタイミングを予測するモデルを構築する 効果 交換作業の事前スケジューリングにより、 水処理装置の稼働率の向上、および粗悪な非純正膜への切替防止につながった。 …

課題 「生産工程における不具合原因の特定をしたい。 「不具合要因の特定に基づいて生産計画の見直しを行い、生産性を向上させたい。 施策 生産工程における間接・直接要因を予測モデルから特徴として抽出する。 これにより、生産工程のどの要因のどこにコストが発生しているのかが判明する。 効果 これまで特定できなかった不具合要因を特定可能となった。 不具合要因を事前に把握することにより、生産計画の見直しや改善施策をすることが可能となり、それに伴い生産効率もアップした。 …

課題 半導体の加工工程のセンサーデータから、工程中における不良発生を検知したい。 エッチング部分にAIによる異常検知を導入したい。 施策 センサーデータを利用して、Deep Learningによる異常を検知するモデルを構築。異常データがなかったため「正常」を学習したモデルを作成し、それから逸脱しているデータを異常と判別する方針とした。 効果 不良品製造を未然に防止することが可能となった …

課題 複合機の目標売上(=チャージ料)を達成するために、チャージ請求が発生する請求台数を予測したい。契約形態が客先によって異なる(請求スパンなど)ことから、純粋な販売台数=請求台数の増分とは限らず、精緻な予測が人手では難しい(おおむね誤差5%)。 施策 • 販売台数(実際に売った台数)と設置台数(現地に設置している台数)をもとに請 求台数(利益が発生する台数)を導出する時系列モデルを作成 • 販売台数と設置台数、設置台数と請求台数の相関関係を調査し、別途顧客 が算出した販売台数を入力…

課題 生産計画にて「どの商品を、どこで、どれだけ、いつまでに生産するのか」を数理最適化により、計画立案することで、生産計画業務を効率化したい。 施策 商品の生産計画の作業には、膨大な時間を要する。 そこで、商品の生産コストや輸送コスト、各工場の生産能力という条件から数理最適化問題を定式化し、実装した。 効果 商品の生産計画業務の効率化 適切な生産計画の立案により、QCD (品質・コスト・納期)を最適化 …

課題 日々更新される環境法規に関する情報について、自然言語処理（Natural Language Processing）を用いて、業務に影響の有る情報の抽出を省力化したい。 施策 過去の情報整理有識者会議の分類事例をAIに学習させる事により、更新情報のうち、明らかに不要と判断できる文書を除去。残りの文書のみを従来方法で判断する運用を提案。 効果 文書分類判断に必要な工数の削減 属人性排除による文書分類品質の向上 …

課題 自社製品の保守員が、交換時に必要な部品がなく、再度同じ顧客への訪問が多発していた。保守員の部品補充は属人化しており、誰がどの部品を何個持ち出しているか把握しきれない。 施策 ①保守部品在庫、②過去の使用実績、の2つを可視化。保守員は在庫データを確認・補充。現場責任者が部下の保有在庫状況に基づくマネジメントを実施し、保守部品補充の徹底を行う。 効果 訪問回数削減による保守員の業務効率の向上 …

課題 設置部品が推奨施工条件通りに施工されているかどうか、推奨施工条件とは異なる場合はどこに異常個所があるのかを把握したい。 施策 DataRobotを用いることで、センサーデータから、部品の施工状況での異常個所部分を推測するモデルを開発 効果 保守点検時、異常発生時の対応工数削減

課題 電子部品の生産ロットに対して複数回実施している機能検査の回数を減らし、スループットを向上させ、検査設備への投資を抑えたい 施策 機能検査の目的は、ロットの初期不良のスクリーニングである。ロットによっては機能検査を複数回必要なものと1回検査で十分なものがあるが、それらは通常２回検査をしなければ分からない。そこで、1回目検査終了まで（製造工程も含む）の情報を用いて2回目の検査結果をAIで予測し、1回検査で十分と判定されたロットはそこで検査を止めることで、機能検査におけるスループット…