品種と量の変動に即応し
リードタイムを短縮
作業、工程の無駄をなくす。
生産計画の最適化

量子コンピュータを活用して
需要に応じた最適な計画を
すばやく自動立案

これまでのシステムでは困難だった
熟練者による判断を再現、強化

  • 最も良い計画を自動作成、
    技能継承を支援
  • 段取り替え回数を最小化する
    製造順序計画で、
    リードタイム短縮を実現
  • 組立ラインの
    ピッキング作業順序を最適化、
    業務効率を向上
  • 人や設備のリソースを増やさず、
    編成改善により製造量を最大化
  • 操業コストが最小となる
    生産スケジューリング計画の
    作成を自動化

精緻な計画策定が求められる生産・製造現場。
しかし、需要予測や生産能力の変動等に合わせた計画策定・変更を、
熟練作業者に頼って行うには限界があります。
そこで注目されるのが、「量子コンピュータ」です。

量子コンピュータとは

従来のコンピュータとは異なる原理で、「組合せ最適化問題」に特化した最新技術です。
高速・高精度に最適解を導出。生産効率を最大化/コストを最小化する
スケジューリングやプロセス、レイアウトの作成、
最短経路となる配置・動線計画、積載効率を最大化する積付計画など、
組合せ最適化問題は生産現場のさまざまな場面に内在しています。

組合せ最適化問題

膨大な選択肢から、制約条件を満たし、
ベストな選択肢を探索する問題

MAGELLAN BLOCKS 量子コンピュータ
ソリューションの特徴

feature 01 量子コンピュータモデルを標準装備

量子コンピュータマシンを使う上で必要な専用モデルの新規開発は不要。業務上の必要な情報を入力するだけの手軽さで、従来のコンピュータでは得られなかった解を自動で導き出します。

feature 02 AIとの組み合わせで、工場の自動化を推進

「MAGELLAN BLOCKS」のAIとの組み合わせで、需要予測から最適な生産計画など、工場全体の自動化/最適化を実現します。

導入事例

Use case 1 某化学品製造業の場合

段取り替え回数を最小化

設備ごと製造可能製品や顧客指定納期なども加味して、段取り替え回数が最も少ない順番での製造計画をMAGELLAN BLOCKSで高速自動立案。
段取り替え回数を最小化、それによる時間短縮を検証。

[Before / After]段取り替え回数を最小化

Use case 2 某製造業の場合

一日あたりの製造量を最大化

AIによる需要予測と量子コンピュータによる生産計画の自動化を組み合わせ、日々の製造量を最大化。
熟練者の経験に基づき作成される計画が、量子コンピュータ活用により高速計算ができることで、計画変動に応じた日々の生産計画も自動化が可能に。

[Before / After]一日あたりの製造量を最大化

Quantum computing technology

従来のコンピュータとは異なる原理で、多くの条件を満たす「最も良い答え」を瞬時に探索できる最新技術です。

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