DELMIA Quintiq Self-Learning Supply Chainは、設定時間や処理時間、待機時間など実際のデータを取得し、プランニング・システムに返します。この継続プロセスを通じて、新しいタスクや目に見えないタスクについて最新の予測を生成する場合や、過去のタスクを一般化する場合に必要なリアルタイムのデータがシステムに提供されます。継続的な改善努力によるわずかな進化を検出できるだけでなく、企業全体の目に見える大きな変化にも容易に適応できます。過去のデータからパターンを特定し、そのパターンを改良するための適切な変数と範囲を選択することも可能です。高度な解析機能で強化された自己学習型サプライチェーンは、サプライチェーン・プランニングの成熟度を高めます。主な機能とメリットは以下の通りです。
過去のデータからタスク所要時間を予測します。それぞれの生産品目には、特定の属性や特徴(長さ、幅、材料など)があります。自己学習テクノロジーは、こうしたタスクの特性と所要時間との関連性を学習し、このデータを使用して、新しいタスクの予測を行います。
最新のデータをもとに滞留時間や移動時間、サービス時間を予測します。移動時間やサービス時間をより正確に予測することで、計画を予定通りに実行することが可能になります。結果として計画遵守率が向上し、業務の中断も減少します。
セットアップ時間や処理時間などに自己学習機能を適用すると、差異のある情報を含め、正確な予測を得ることが可能に。実データをもとに予測し、サプライチェーン全体の生産性を高めます。
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