製造業の皆様、日々の複雑な生産計画、変動する需要への対応、そして限られたリソースの中での最適な人員配置や在庫管理に、頭を悩ませてはいませんか？「もっと効率的な生産活動ができないか」「無駄をなくし、コストを削減したい」——これらの課題は、製造業に共通する「計画問題」として認識されています。そして、この計画問題に対し、今、最も効果的な解決策として注目されているのが「最適化」です。

計画問題とは、人員、設備、原材料、時間、資金といった限られたリソースを最大限に活用し、最も効率的な計画を立案することを指します。製造業においては、特に以下のような具体的な課題として現れます。

• 生産計画の非効率性や属人化: 「いつ、何を、どれくらい、誰が生産するか」の計画が複雑で、特定の人に依存しがち。

•  過剰な在庫とコスト: 必要な在庫水準を維持しつつ、過剰な在庫を持たない計画が求められる

• リソース配分の最適化: 機械設備や人員を効率的に割り当てる必要がある

• 生産リードタイムの長期化と納期遅延: 生産リードタイムの短縮や納期遵守率の向上が課題

• 設備稼働率の低下: 段取り替え時間の削減や設備稼働率の向上が求められる

これらの「現場に存在する非効率な運用」や「無駄のある設計」を改善するために、「計画問題への最適化ソリューション」は、データの標準化・蓄積・見える化ができた後の「予測・最適化」フェーズで真価を発揮します。

今日の製造現場は、需要変動、設備の故障、欠員、能力バランス、天候、不良品、事故といった予測困難な「不確実性」、コスト削減、性能向上、顧客満足度向上、環境負荷低減といった「複数の目標（多目的最適化）」、そして設備能力、人的リソース、オペレーションのルール、環境規制、法規制など「膨大な制約条件」といった複雑な要素に常に直面しています。さらに、状況変化に応じた「リアルタイムな計画の見直しと更新」の必要性も高まっています。

こうした複雑性を人の経験や勘だけで乗り越えるのは限界があります。そこで、データとAIの力を借りて、これらの要素を網羅的に考慮し、最も効果的な「解」を導き出す「最適化」が不可欠となるのです。最適化の導入により、コスト削減（生産コスト、在庫コスト、輸送コストなど）、生産性の向上、迅速かつ定量的な意思決定、そして顧客満足度の向上（納期遵守率向上による）といった多岐にわたるメリットが期待できます。

計画問題の解決には、現場の複雑さに対応するための高度な技術が用いられます。主な最適化技術として、私たちは「数理最適化」と「シミュレーション×ヒューリスティック最適化」を組み合わせて活用しています。

数理最適化は、生産計画、在庫管理、リソース配分などの問題を「変数（選択肢）」「制約（条件式）」「目的関数（最適化したい指標）」といった数学的なモデルに落とし込み、数理最適化ソルバーと呼ばれる専用のソフトウェアを使って最適解を導き出す技術です。

特徴: 厳密な最適解が見つかるため、最適化による影響度合いが大きい課題に特に適しています。例えば、新工場設立時に必要な機械数やロボット数を求めたり、効率的な倉庫レイアウトを決めたり、物流拠点や発電施設の最適な配置を決定したりするような設計段階の計画最適化に強みを発揮します。この段階での最適化は、取りうる選択肢がある程度洗い出せるため、計算は行いやすいものの、最適化の影響が大きいため、指標を丁寧に決めて厳密に求めることが重要です。Gurobi Optimizerのようなソルバーが活用されます。

シミュレーション×ヒューリスティック最適化は、現実のシステムを仮想空間上に再現した「シミュレーションモデル」を構築し、この仮想空間上で様々なシナリオを試行錯誤しながら評価する技術です。ヒューリスティック最適化とは、膨大な組み合わせの中から、経験則や発見的手法を用いて「より良い解」を効率的に探索するアプローチを指します。

特徴: 仮想空間上での試行錯誤は低コストで行えるため、考えられるすべてのケースや極端なパターンなど、多様なシナリオを評価することが可能です。特に、生産スケジューリングや人のオペレーション、在庫のオペレーションなど、プロセスやルール、配置、割当といった変更しやすい運用段階の計画最適化において、取りうる選択肢の組み合わせが膨大になり、数理最適化が難しい場合に有効です。近年のデータ取得が進んだ段階では、オペレーションの計画最適化が課題になりやすい傾向があります。Witnessのようなシミュレーションツールが活用されます。

計画問題への最適化ソリューションの導入は、データの取得から始まり、統合、課題分析、技術選定、プロトタイプ開発（PoC）、モデル実装、そしてシステム化と現場運用まで、多岐にわたるプロセスを伴います。CTCでは、この一連のプロセスを「IntelligentTwinサービス」としてトータルで伴走し、お客様のDXジャーニーを強力に支援し、すでに多くの製造業や物流業のお客様が、最適化ソリューションの導入により目覚ましい成果を上げています。

生産計画の劇的な効率化

◦ ある化学製品メーカーでは、投入順序の最適化により、既存の計画と比較して生産完了時間を最大9.5%短縮しました。

◦ 半導体製品メーカーでは、投入順序の最適化により、既存の計画と比較して生産時間を5～10%短縮し、生産計画の属人化からの脱却も実現しました。

◦ 食品メーカーでは、生産期間5日分程度の投入順序を最適化することで、人が作成した投入計画と比較して生産完了時間を9時間（10%）短縮する効果を得ています。

物流・リソース配置の最適化によるコスト削減

◦ 物流会社では、通販事業を行う物流センターにおける人員の手配、および稼動日の人員配置をシミュレーションで適正化し、日当たり143.6千円（13%）、年間3千万円の人件費削減に加え、入荷スループット10%、出荷スループット12%の改善を達成しました。

◦ 製造業の部品置場レイアウト最適化では、ピッキング作業員の歩行距離が短くなる最適なレイアウトを検討し、経験によるレイアウトと比較してピッキング歩行距離を7%～10%削減し、ケーススタディにかかる時間を1ヶ月から1週間に短縮しました。

◦ また、構内搬送を含むユニット系生産ラインの物流仕様をシミュレーションで決定することで、物流検討時間を160時間（20%）削減した事例もあります。

これらの事例は、最適化が単なるコスト削減に留まらず、生産性向上、迅速な意思決定、そして競争力強化に直結することを明確に示しています。

まとめ：御社の「計画問題」をDXで解決しませんか？

製造業における「計画問題」は、生産性、コスト、そして顧客満足度に直接影響を与えます。高度なDX、データ活用、そして最適化AIを組み合わせた「計画問題への最適化ソリューション」は、まさにスマートマニュファクチャリングを実現するための強力な推進力となるでしょう。

CTCは、お客様の現場の課題に寄り添い、最適な技術選定から導入、そして継続的な運用サポートまで、トータルで伴走します。属人化された計画からの脱却、無駄の排除、そして持続的な成長のために、ぜひこの「最適化」の力を御社でも活用してみませんか？競争激化する現代において、一歩先の生産現場を実現するために、私たちと共に新たな一歩を踏み出しましょう。