LEXER が解決できる課題
01 最適な生産計画を作りたい
生産性を最大化できる計画を立てる
問題（困りごと）
目に見える問題
- 多品種少量生産の生産計画が最適化できない
- ボトルネックはわかっているが、それが解消できるような生産計画が作れない
- スケジューラ通りにすすまない/スケジューラが立てた生産計画が狙い通りでない
問題の背景にあること
- 多品種少量生産は計画の難易度が高い
- 生産スケジューラが出す生産計画は最適か？が検証できない
解決すべき課題
- 最適パターンが自分で選べない
- 「最適な生産計画」の基準が選択できない
アプローチ（課題対応のための方法・考え方）
- 単一のロジックではなく、シミュレーションで総当たり計算を行う
→ その上で担当者自身が、最適な生産計画を選択する
課題対応を推進するためのツール
02 生産計画が属人化しないように自動化したい
生産計画の業務そのものを自動化
問題（困りごと）
目に見える問題
- 業務そのものが属人化している
- ベテランしかできず、ノウハウが引き継がれていない
問題の背景にあること
- ベテランの経験ベース、手作業で計画を立てている
- 業務が標準化されていないため、現場を知り尽くした人にしかできない
解決すべき課題
- 生産計画を立てるのにヒトが介在する必要がある
アプローチ（課題対応のための方法・考え方）
- 工場・オーダーの情報に対して、自動で生産計画を立てる
課題対応を推進するためのツール
03 生産計画の立て方を標準化したい
生産シミュレータベースだから多工場への展開が得意
問題（困りごと）
目に見える問題
- 工場担当者の工場間の移動がしづらい
- 複数工場を持つことによるスケールメリットを出せない
問題の背景にあること
- 生産計画の立て方が工場ごとにバラバラ。業務フローが標準化されていない
解決すべき課題
- 生産計画立案システムのシステムの共通化
アプローチ（課題対応のための方法・考え方）
- 工場ごとの違いをシミュレーションモデルの違いで吸収する
→ システムをゼロから作り直す必要がないため、ヨコ展開が容易に実現可能
課題対応を推進するためのツール
04 ベストな工程・ライン設計を事前に検証したい
現場がない状態でもバーチャルで効果検証
問題（困りごと）
目に見える問題
- 量産立ち上げ後の初期流動期間が長く、生産が安定しない
- 工程設計者への手戻りが多い
問題の背景にあること
- 「勘」や「経験」、簡単な机上計算のみなど
事前に工程設計が十分に検証されていない
解決すべき課題
- 量産立ち上げ前に工程、ライン設計の効果が検証できない
→ 生産性を数値化し、数字で説明できる状態にない
アプローチ（課題対応のための方法・考え方）
- 生産シミュレータで工程設計案を検証する
→ 設計による効果を数値化し、改善ポイントについてはシミュレーション上でバーチャル改善を行う
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05 AGVの投資効果を見極めたい
生産シミュレーションで事前に投資効果がわかる
問題（困りごと）
目に見える問題
- AGV導入に関して
‐ 導入効果が示せない
‐ 最適な台数がわからない
→ その結果、稟議申請における説得材料が足りず導入に失敗してしまう
問題の背景にあること
- 搬送作業は様々な要素が影響するので、机上計算で効果を計算するのが難しい
解決すべき課題
- 事前にAGVを導入したときの生産性が充分に検証できない
- 事前に何台あればいいのか、必要最低限の数がわからない
アプローチ（課題対応のための方法・考え方）
- 生産シミュレータで搬送システムを検証する
→AGV 導入による効果を数値化。また、「何台あればいいのか？」をシミュレーション上で見極め
課題対応を推進するためのツール
06 他部署とのデータ連携を円滑にしたい
生産スケジューラでデータを見える化
問題（困りごと）
目に見える問題
- 他部署、他工場とのコミュニケーションに時間がかかる
：特に、生産部門と営業部門の情報連携が充分でない
問題の背景にあること
- 知りたい情報がデータ化されていない…
- メールはリアルタイムには見ていない…
- 電話するにも時差がある…
→ 回答受領までに時間がかかってしまう
解決すべき課題
- 生産計画にまつわる情報と基幹システムとのデータ連携
アプローチ（課題対応のための方法・考え方）
- 生産スケジューラソフトの導入
– すべての受注がスケジュールに反映される
– 各受注の生産状況、予定納期がすぐにわかる
– 常に最新のデータが、いつでもどこでも確認できる
– 各種帳票出力が可能
– 変更履歴をトラッキングできる
– 製造現場への指示出しが大型モニターに投影できる
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