予測モデルソフトウェア Predictive work

品質データベース最適化

個々の作業項目の期間を予測し、利用可能な能力を最も最適な方法で活用します。 機械、資材、現場作業員が一つのデジタルエコシステムに接続されると、機械の状態や故障を予測できるだけでなく、手作業の期間や品質も予測できるようになります。これは、過去のデータを使って予測を行う機械学習システムによって可能になります。 作業完了までの時間予測 個々のタスクは、すべての予測の基礎となるものです。WORKERBASEは、過去のデータからタスクの終了予定時刻を算出します。この計算には、曜日やシフト、作業している製品、過去の事故などの情報が考慮されます。予測値を提供する一方で、当社のツールは労働者関連のすべての規制に準拠しています。情報はシステム内部で匿名で使用されるため、パフォーマンス追跡ツールとして使用することはできません。 稼働率予測 生産フローのリアルタイム最適化において、作業負荷の予測は最も重要な要素の1つです。作業負荷とは、現在および将来のタスクについて、すべての個人の終了までの時間の合計です。生産計画などの計画情報と組み合わせることで、あるエリアの1日の予想作業量を予測することができます。これにより、特定のエリアにおける生産能力の問題が発生する前に表面化し、早期に予防措置を講じることができます。解決策としては、生産順序を変更したり、特定のエリアにスタッフを追加配置したりすることが考えられます。