뉴스 릴리스 : 2017 년 10 월 23 일 : 칼리토토

뉴스 릴리스

인쇄하려면 여기 (PDF 형식, 750K 바이트)

이 뉴스 릴리스 (제품 가격, 제품 사양, 서비스 세부 정보, 출시일, 연락처 정보, URL 등)의 정보는 공지 날짜입니다. 정보는 통지없이 변경 될 수 있으며 검색 날짜와 다를 수 있습니다. 최신 문의는 다음과 같이 문의하십시오.연락처 목록를 참조하십시오.

2017 년 10 월 23 일

AI를 사용하여 최적의 계획을 도와
시작 "Hitachi AI 기술/계획 최적화 서비스"

Nippon Steel & Sumitomo Metal의 숙련 된 근로자가 처리하는 생산 계획을 재현하기위한 공동 시연에 적용 가능

카지노사이트. (임원 및 CEO : Hitachi라고 불리는 Higashihara Toshiaki / Healinafter)는 이제 "Hitachi AI Technology / Planning Optimization Service"(이 서비스로 언급)를 제공하기 위해 "Hitachi AI Technology / Planning Optimization Service"(이 서비스로 언급)를 제공하여 생산 라인 데이터 및 Skilled Workers의 생산 라인 데이터를 분석하고 최적의 생산 계획을 공식화하는 "작업 기록을 분석합니다.
이 서비스는 철도 운영 관리 등의 입증 된 수학적 최적화 기술입니다.*1AI를 2702_2726 |*2최적의 솔루션을 신속하게 추출하고 숙련 된 근로자가 생산 계획을 복제하는 데 사용됩니다. 장비, 배송 시간 및 비용과 같은 복잡한 제약 외에도 기계 학습을 사용하여 수많은 숙련 된 근로자의 계획 기록에서 숙련 된 근로자의 고유 한 계획 패턴을 추출하고 결합하고 분석하며 최적의 생산 계획을 도출하여 다중 제품 및 다중 프로세스 제품을 생산하는 데 사용해야합니다. 이를 통해 수요 변동과 같은 일일 환경 변화에서 생산 계획을 유연하게 재구성 할 수 있으며 계획 및 검토에 필요한 부담을 크게 줄이며 생산 계획과 관련된 기술의 연속을 지원합니다.
또한이 서비스는 Nippon Steel & Sumitomo Metal Co., Ltd. (사장 및 CEO : Shindo Takao/Hightinafter)와의 공동 시연에 적용됩니다. 이 데모에서, 우리는 숙련 된 근로자의 일부 생산 계획의 재현성을 확인할 수 있었기 때문에 2018 년 2 월부터 본격적인 시연 환경을 수립 할 계획입니다.이 서비스를 사용하여 계산 된 숙련 된 근로자와 생산 계획이 비교 및 확인 될 수있는 단계로 진행할 것입니다.

*1: 수학적 최적화 기술 : 주어진 제약 조건의 만족으로부터 최상의 결과를 도출하는 계산 기술. 실제 문제의 지점은 수학 공식을 사용하여 구성되고 표현되며 최적의 솔루션은 수학 공식과 일치하는 알고리즘을 사용하여 얻습니다.
*2: 제약 프로그래밍 : 최적화 기술 유형, 제약 조건을 충족시키는 답변을 찾는 데 도움이되는 프로그래밍 기술.

최근 몇 년 동안 출생률이 감소하고 고령화 인구가 감소함에 따라 노동 인구의 감소가 도전이되었습니다. 그중에서도 숙련 된 근로자의 부족은 심각하며, 많은 제조업 산업은 숙련 된 근로자에 의존하므로 기술을 통과하고 작업 효율성을 더욱 향상시키기 위해 AI 및 기타 수단의 사용을 통한 작업의 자동화가 촉진되기를 희망합니다. 제조 현장에서의 생산 계획을 계획 할 때, 숙련 된 개인 만 알 수있는 노하우, 직관 및 빠른 생각과 같은 단어로 표현할 수없는 암묵적 지식을 추출하여 숙련 된 기술을 디지털화해야하며, 숙련 된 기술을 디지털화해야 할 필요가 있지만, 모든 조건을 미리 다루는 데 필요한 제한이 매우 어려운 것으로 간주되며, 효율성을 결합하는 것이 매우 어려운 것으로 간주됩니다.

수년 동안 Hitachi는 철도 일정 형성과 같은 운영 분야에서 일해 왔으며, 이는 제한된 시간 내에 많은 제약을 즉시 충족시켜야합니다. 현재, 우리는 여기에서 재배 된 수학적 최적화 기술을 사용하여 제조 현장에서 최적의 생산 계획을 자동으로 생성하기위한 제약 조건 프로그래밍을 조사하고 있습니다. 서비스를 시작하기 위해 기계 학습을 사용하여 AI와 수학적 최적화 기술을 통합했으며 서비스의 핵심 기술로 적용되는 "Hitachi AI Technology/MLCP (머신 러닝 제한 조건 프로그래밍)라는 고유 한 새로운 제약 프로그래밍을 개발했습니다.

Hitachi는 Nippon Steel & Sumitomo Metal에 대한 공동 데모 예를 광범위하게 배치하여 제조를위한 생산 계획, 소매 및 유통을위한 차량 파견 계획 및 승객 및화물에 대한 운송 배송 계획과 같은 다른 산업의 다양한 일일 계획 작업을 포함하여 IoT 플랫폼 "Lumada"의 사용 사례로 광범위하게 배치 할 것입니다. 또한 "Hitachi AI 기술", POC 배포 및 다양한 솔루션을 구성하는 다양한 인공 지능 기술의 연구 및 개발을 가속화 할 것입니다.

"Hitachi AI 기술/계획 최적화 서비스"의 기능 "

1. AI를 결합한 고유 한 제약 조건 프로그래밍 기술로 숙련 된 사람들의 노하우를 디지털화하십시오.

장비 운영 상태, 배송 날짜 및 생산 라인에 넣을 수있는 직원과 같은 복잡한 제약 외에도 기계 학습을 통해 대량의 계획 기록을 자체 최적화 엔진으로 발견 한 숙련 된 사람들의 패턴을 통합하여 고속에서 최적의 솔루션을 이끌어냅니다. 제약 조건을 충족시킬 수 없더라도 전문가들은 조건 완화 및 유연한 계획과 같은 경험 기반 노하우를 사용하여 매우 효율적인 계획을 개발합니다. 이 노하우를 디지털화함으로써 우리는 갑작스런 수요 변동 또는 배송 날짜의 변경시 유연한 계획을 지원할 수 있습니다. 또한 전문가들은 시스템을 사용하여 자동 계획 결과를 평가하고 지속적으로 배우고 계획의 품질을 향상시키는 것을 목표로합니다.

2. 전문 팀을 통한 철저한 비즈니스 이해 및 데이터 이해 촉진

우리는 전례없는 새로운 가치와 아이디어를 만드는 고유 한 설계 접근 방법과 프로세스를 사용하여보다 심층적 인 시스템 설계를 만듭니다. 전문 팀은 숙련 된 근로자를 포함한 전문가와의 철저한 조사 및 인터뷰를 수행하여 계획과 관련된 일련의 작업에 대한 깊은 이해를 제공하고 Hitachi Data Analytics Meister가 분석 한 다양한 제조 사이트를 결합하여 숙련 된 근로자의 지식을 시스템에 통합합니다.