活用イメージ集

受注後に場長が指示書を作成し、生産の段取りをしているため、急な変更への対応が困難。結果として、生産管理体制に「ムリ・ムダ・ムラ」が生じていた。

生産計画の立案や工程を可視化することで、納期の見える化が実現。急な変更への対応が容易となり、各オペレーターは余裕を持った生産活動が可能となった。

主に眼鏡フレームの生産を行っているが、生産競争が激化しており、単一市場に依存する現状は大きな経営上のリスクとなっていた。

チタン系金属の加工技術を駆使して、問い合わせの多い医療用チタン部品製造を始めた。

厨房設備が古く昔ながらのガスコンロやガステーブルを使っているため、生産量の頭打ちがあった。

「蒸す」「焼く」「煮る」等の調理を自動化することが可能となり、25％程度の仕込み時間の削減を実現。その分の時間を活用して、大人数の団体客も受け入れできるようになった。

人員の確保が難しくなっている上、人件費の上昇が続き、店舗内の作業効率の改善が課題となっていた。

厨房内のディスプレイに注文内容が表示され、伝達の行き違いが防止できるとともに、ホールスタッフの業務効率が上がった。

お客様のメールから必要項目を抽出し手作業で基幹システムに入力。

AIがメール内の必要項目を抽出して入力する。
25%の作業時間とヒューマンミスを削減した。

様々なたんぱく質を研究用に受注生産。たんぱく質ごとに生産量や生産方法が異なるため、週当たりの生産に限界があった。

１週間あたりの生産案件数を3件から5件に増加することが可能となるとともに、1案件当たりの生産量の増加も可能となった。

数十年前に導入した旧型の加工設備のため、金属の加工時間が長く、生産量に限界があった。

加工時間を50％削減し、生産量が2倍に増大した。

乾麺の製造工程で計量・結束のスピードが遅く、不良品の発生率も高かった。

1分あたりの生産量は22束から28束に向上（27％アップ）。不良品の発生率は1.5％から0.5％に改善した。

柔らかい樹脂をペレット状に加工する際、カットできずに繋がってしまう不良品が発生していた。不良品は手作業で選別しており、1～5日程度の日数がかかっていた。

柔らかい樹脂でも安定生産が可能となり、不良品の選別にかかっていた人員が不要になった。