力量管理表が形骸化している
ISO9001のために紙・Excelで管理しているが、年1回更新で日々の判断には使われていない。
Product / 製造業向けAIシステム
Rikiryo Haichi AI
ベテランの仕事を、工場の資産に。
力量管理表の自動補正、配置表の自動生成、突発欠勤時の代替候補提示までを統合する、製造業特化の人員配置AIシステム

Problem
製造現場の日々の判断には、AIで仕組み化できる定型処理が集中しています。
ISO9001のために紙・Excelで管理しているが、年1回更新で日々の判断には使われていない。
法令・有資格者要件・実習生比率・スキル相性を、ベテラン班長が頭の中で組んでいる。
図面・不良率・人事情報を、一般的なクラウドAIには載せにくい。
Solution
力量管理表の自動補正、配置表の自動生成、突発欠勤時の代替候補提示までを統合する、製造業特化の人員配置AIシステム
Before
個人の経験
After
工場の仕組み
ベテラン班長個人に依存していた配置判断を、工場全体で運用可能な仕組みへ転換
Features
現場業務ごとに必要な機能から段階的に導入できます。
Feature 01
工程ごとの作業時間、不良率、立ち上がり時間といった実績データから、各作業者の工程別スキル評価を自動で補正します。年1回の手動更新で形骸化していた力量管理表を、日々の配置判断に使える状態として維持します。
Feature 02
労働基準法・有資格者要件・外国人技能実習生比率・GMP/HACCP・ゾーニングなどの現場制約条件と、力量データを踏まえた配置表を自動生成します。各工場のルール・配置慣習を登録することで、現場運用に即した出力に調整可能です。
Feature 03
欠勤発生時に、力量・有資格者要件・労務制約を踏まえた代替候補を即座に提示します。班長個人の経験への依存を減らし、再配置の意思決定を仕組み化します。最終的な配置決定・労務上の責任は現場の責任者が担う運用を前提としています。
Feature 04
生成された配置表は、紙・LINE・Slack・Microsoft Teams・現場端末・既存生産管理システムへ並列に出力できます。現場の運用環境を変えずに導入できる構成としています。
Case Study
ベテラン班長の頭の中にあった暗黙ルールと、紙・Excelで形骸化した力量管理表を、データ化された力量と現場制約条件を踏まえた配置判断へ。製造現場の人員配置を、属人化から仕組みへ転換します。
力量管理表は年1回更新の紙・Excel書類で形骸化。日々の配置はベテラン班長の頭の中の暗黙ルールに依存し、突発欠勤時の再配置は経験者の即興判断頼みになっていた。
実績データから自動補正される力量管理表と、現場制約条件を踏まえた配置表の自動生成。代替候補の即時提示により、後任の班長や新しい担当者でも同じ品質で配置を継続できる状態へ。
Security
工場のセキュリティポリシーに応じて選べます。
工場の情報取扱方針に応じて、以下のAI基盤を選択いただける構成となっております。
工場内・自社データセンター内のサーバーで稼働するローカルLLMを利用し、図面・不良率・人事情報などの製造データを社外に出さずに処理する運用に対応します。
Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI等、入力データが基盤モデルの追加学習に使用されないエンタープライズ向けAIサービスを利用する構成に対応します。
いずれの構成においても、利用者側から見た操作方法・管理画面は共通です。工場のセキュリティポリシーや親会社・取引先からの要請に応じて、構成の選定をご相談いただけます。
Delivery
Delivery
一ライン・一工場から段階的に立ち上げ。全工場一斉導入は不要。
Delivery
制約条件・配置慣習・出力フォーマットを工場運用に合わせて調整。
Delivery
既存生産管理システム連携や工場固有の業務フローに合わせた専用機能を開発対応。
Free Hearing
導入の可否にかかわらず、現場の課題をAIで解けるかを個別診断します。
導入の可否にかかわらず、現場の課題がAIで解けるかを個別に診断します。必要な業務(力量管理表の補正・配置表の自動生成・突発欠勤対応・マルチ出力)から段階的に導入可能で、既存生産管理システムとの連携やオーダーメイド開発のご相談も同じ窓口で承ります。
ヒアリング後、導入に至らない場合でも、現場で取り組める範囲のAI活用アドバイスをお渡しします。
Or book directly
初回だけ少し時間がかかることがあります。
