IoT・生産管理・効率化システムAI活用・クラウドサービス

ArU-code x kintone連携サービス WOM-02

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得意な分野・カテゴリー

物流ライン

製品説明・スペック紹介

サイボウズ株式会社が提供するクラウド業務アプリ構築サービス「kintone」と新しい2次元コード「ArU-code」を連携できるサービスです。

■低コストでスピーディな現場業務のシステム化を実現
業務に必要な機能(メニュー)を選択していただくサービス提供方法です。

■サービスメニュー一覧
・モノ探し
・紐づけ
・入荷管理 (リリース予定)
・出荷管理(リリース予定)
・在庫管理(リリース予定)
・棚卸 (リリース予定)
・・・など

■モノ探しメニュー:探索作業の効率化
kintoneに登録されたアイテムから探したいアイテムを選択すると、アプリ(iOS端末)が対象アイテムを瞬時に特定することができます。kintoneからアルコード付きラベルや指示書の発行・印刷が可能で、探索にかかっていた手間と時間を大幅に削減することができます。

取り扱い企業

企業名
ワム・システム・デザイン株式会社同企業の情報・その他製品を見る
所在地
〒530-0001 大阪府大阪市北区梅田3丁目2-2JPタワー大阪14階
電話
06-6454-5561
FAX
06-6454-5521
Webサイト
サービス提供エリア
北海道・東北
北海道、青森県、岩手県、宮城県、秋田県、山形県、福島県
関東
東京都、神奈川県、埼玉県、千葉県、茨城県、群馬県、栃木県
東海
愛知県、静岡県、岐阜県、三重県
北陸・甲信越
山梨県、新潟県、富山県、石川県、福井県、長野県
関西
大阪府、京都府、兵庫県、滋賀県、奈良県、和歌山県
中国・四国
鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県、徳島県、香川県、愛媛県、高知県
九州・沖縄
福岡県、佐賀県、長崎県、熊本県、大分県、宮崎県、鹿児島県、沖縄県

製品詳細確認・カタログ無料ダウンロード可能

  • IoT・生産管理・効率化システム
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人員配置最適化AI「スキルパズル」

少子高齢化社会へ加速している日本において、人手不足は大きな課題であり、日本のGDPの20%を占めている製造業は人手不足だけでなく、就業希望者の減少、離職率の増加などによる人材不足も激しくなっております。 その影響により、マネジメント層が製造現場の対応をすることにより、若手の育成へ時間を割くことができず人材が育たないことや、働きがいを感じることができず、満足度低下による若手の離職率の増加につながっております。 そこで、製造現場のリアルな声をもとに製造業における人員配置業務とスキルマネジメントを革新するAIシステム「スキルパズル」を開発、展開しております。 「スキルパズル」は生産計画に基づき、社員のスキルや資格、リアルタイムの状況を考慮して最適な配置を瞬時に提案し、マネージャーの業務負担を大幅に軽減し、多能工化やスキルアップを促進できるサービスです。 導入効果としては、 ① 人員配置業務を超省力化し、マネジメント層の限られたリソースを教育などに活用可能 ② スキル管理による適切な評価と人員配置により、満足度の向上と定着率の向上 ③ 上記のスキル管理をもとに多能工化を進めることも可能 がございます。

解決できる課題

  • 人手不足解決
  • SDGS対策
  • 技術者育成
  • 生産効率改善
  • 見える化
  • ペーパーレス

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Perswell

最新アルゴリズムと外部データを活用した高精度なAI自動需要予測・SCMソリューション「Perswell」 <活用想定シーン> 自動発注 在庫管理 生産計画 配送効率化 ◎機械学習と外部データを活用!専任データサイエンティストによる高精度な需要予測で専門人材不足の問題を解消し、業務の最適化を実現 Perswellの専任データサイエンティストがモデル構築を行うため、社内に専門知識のある担当者がいなくても、各システムと連携して適性在庫量の数値をだす機械学習による需要予測モデルを利用することができます。 自身で複雑な予測モデルを構築する必要がなく、自社データに加えて天気・社会動向・重要イベントなどのさまざまな外部データを組み合わせた予測が可能です。 また一般的な需要予測では、過去の需要実績データのみを活用して予測を行う古典統計が広く使われていますが、Perswellは外部データを活用できる最新の機械学習アルゴリズムを活用した手法により、高い予測精度を実現します。 ◎AI自動需要予測による業務の最適化&効率化を提供するサービス Perswellは需要予測だけでなく、発注条件や在庫管理、生産計画に関する多くの制約条件を踏まえ、最適な発注量や生産量も予測します。 精度の高い需要予測により、自動発注も実現し、サプライチェーン全体の最適化を図ります。市場の変化に迅速に対応し、業務の効率化とともに、運営全体の質を高めることが期待できます。 ◎基幹システムとのSFTP連携により、サプライチェーンの各所で最適化を実現 基幹システムとのSFTPによる連携を通じて自動発注が可能になり、予測業務の自動化だけでなく在庫最適化・配送効率化・生産計画の最適化といったサプライチェーン全体の業務最適化も可能です。 市場動向や需要変化に迅速かつ適切に対応が期待でき、業務の効率化はもちろん、全体的な運営の質の向上も可能になると考えられます。 ・食品卸国分グループ本社様の「食品の需要予測」の導入事例インタビュー https://service.datafluct.com/case/kokubu ・全日食チェーン様の「物流業務、人員・配送最適化」への活用 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000158.000046062.html

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • コスト削減
  • 自動化
  • IoT、DXの活用

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植物の収量予測

事例概要 大手農業法人では、需要と供給のギャップからくる収益の不安定性に悩まされていました。 そこで、独自のAIを監視カメラに搭載し、対象物の色味を識別することによって、最適な収穫時期を割り出すシステムを導入しました。 今まで熟練の目に頼っていた収穫作業が、カメラ+AIによって平準化・効率化されたことで、収穫量が増加して需要に対応できるようになりました。 結果、収益性が改善されました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、需要と供給のギャップに悩まされている企業は少なくありません。また、他にも以下のような課題・お悩みを抱えています。 年間の収穫量は一定だが、価格が上下変動するため、収益性が安定しない 既設の農業ICTによるデータはあるが、データをうまく活用できていない 価格の変動データを取り込みたい 収穫作業の平準化を図りたい 収穫作業を行う人員配置の最適化を図りたい   今回導入したシステム 独自のAIを搭載した監視カメラを使い、以下の情報をもとに収穫時期を予測しました。 対象物の色味 過去の収穫量、出荷量のデータ 気象データ(気象庁から引用) これにより、収益の改善にくわえて、収穫作業の平準化・効率化が実現されました。   今後の展望 現在は、収穫時期の予測のみですが、今後価格の変動データも取り込むことによって、AIが最適な販売時期を算出します。 本システムと協働ロボットを組み合わせることにより、収穫作業の自動化・平準化を実現し、収益の向上だけでなく人件費削減を図ります。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善
  • データ一元管理

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