AI部品表分析
こんな課題はございませんか?
- 現業に追われ部品表分析ができていない
- 部品表分析ができていないため在庫過多、在庫不足が発生
- 共通部品化や連結部品化の検討ができていない
AI部品表分析で解決できること
- 汎用性の高い部品を導き、予備品を多く持つべき部品がわかる
- 類似部品を導き、共通部品化、連結部品化の指標を提示
- AIが部品表分析をすることで、人間では気付くことができない関連性を提示
今まで見逃していた「カイゼン」のヒントを発見します
AI部品表分析を行うことで、人の目ではわかりにくい「製品」と「部品」の関係性が明示されます。
これにより人間の判断では「カイゼン」できなかった在庫数の最適化やユニットの指標をAIが見つけ出します。
<相関の分析結果と対策例>
相関表から各要素の関係性が読み取れるため、AI分析で今まで見逃していた「カイゼン」のヒントを発見可能です
相関表から各要素の関係性が読み取れるため、AI分析で今まで見逃していた「カイゼン」のヒントを発見可能です
結果1:ナット1とナット2が最も距離が遠い(3276)
⇒対策:共に汎用品であり、予備品を多く用意しておく
結果2:ケース1とケース2が最も距離が近い(151)
⇒対策:そもそも共通部品化・連結部品に出来ないか?検討する
結果3:台座2とケース2の距離も近い(251)
⇒対策:関連度合いの高い部品であり、共に欠品に注意する