生成AIでデジタル戦略はこう変わる AI研究者が語る「一歩先の未来」
【開催期間】2024年7月9日(火)〜7月28日(日)
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【概要】元・東京大学松尾研究室、今井翔太氏が登壇。
生成AIは人類史上最大級の技術革命である。ただし現状、生成AI技術のあまりの発展の速さは、むしろ企業での活用を妨げている感すらある。AI研究者の視点から語る、生成AI×デジタル戦略の未来とは――。
物流業界における「2024年問題」が顕在化している。この問題を克服するためには物流業の生産性向上以外の道はない。ロジスティクス・コンサルタントの仙石惠一が、運送業はもちろん、間接的に物流に携わる読者に向けて基本からノウハウを解説する。
物流には大きく6つの機能が存在する。「輸送・配送」「包装」「荷役」「流通加工」「情報処理」、そして今回フォーカスする「保管」だ。
この保管機能の定義は次の通りである。「物品を貯蔵し管理すること。貯蔵に加えて物理的管理を行い、商品の価値を維持すること」
これをより平たく言うと、ものの品質を維持しながらしばらくの間それを留め置くこと、ということになる。工場では多かれ少なかれ必ずと言っていいほど、この保管機能に関わる作業(保管作業)が発生している。今回は、保管作業の効率を上げる方法を考える。
保管というと倉庫の中でものを留め置くことをイメージしがちだが、工場の中でいろいろな場所で在庫が置かれている状態を目にすることがある。これも保管機能である。ものが停滞すればそのものの品質を保持し管理をしなければならない。倉庫のような場所で行う「大きな保管機能」と、工程間で発生するような「小さな保管機能」があるが、これらをトータルで管理することが物流には求められるのである。
保管する場所にはロケーションという概念がある。ロケーションにはフリーロケーションと固定ロケーションがある。その意味合いについては、以下の図表1を参照いただきたい。
保管作業はなぜ発生するのかといえば、それは在庫があるからである。したがって保管作業を改善するためには在庫を減らすことが最も効果的だ。在庫が存在することで保管場所が発生し、品質を保持するための容器が必要になるとともに、その管理のための工数が必要になる。そこで顧客のオーダーに基づき生産する、売れた分だけ生産する、つくるロットサイズを極力小さくする――などの「ものづくり改善」を通して在庫を削減し、保管作業の低減を図っていこう。
しかしながら、全ての工程を通して在庫をゼロにすることは極めて困難である。そこで在庫が存在することを前提とし、それに伴って発生する保管作業自体を効率化する方策を考えていこう。
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