見える化 の次を検討するための 儲かる化 ( 最適化 ) 条件シミュレータ SAS/Optimization ~ マテハン IoT を先に進める IoT++ ~ SAS Institute Japan 株式会社 インダストリーソリューショングループ地主修一 2019/6/11 Copyright S

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1 見える化 の次を検討するための 儲かる化 ( 最適化 ) 条件シミュレータ SAS/Optimization ~ マテハン IoT を先に進める IoT++ ~ SAS Institute Japan 株式会社 インダストリーソリューショングループ地主修一 2019/6/11

2 AGENDA 見える化 の次の 儲かる化 とは? What s and Why SAS/Optimization? ユースケース & スケジューラとして使った例 2

3 儲かる化 とはなにか?(1) 儲かる化 = 問題の見える化から解決へ 問題の見える化 マテリアルハンドリングやIoTの取り組みで製造 物流の問題が見えた 問題の解決 取り組みで見えた製造 物流の問題を解決して 儲け につながってる 見えるだけじゃダメまた儲けに関係ないことがいくら見えてもダメ 製造 物流の 儲かる とは何か? 要は無駄取りと詰め込み 3

4 儲かる化 とはなにか?(2) 製造業 物流業で 儲かる とは結局こういうことです 1. 投入した原料 労力に対して無駄のない生産 儲からん 2. 時間当たりより多く生産 3. 空間当たりより多く製品をとる 詰込む 生産量生産量 製品出荷原材料在庫労働力スクラップ < 儲からん儲かる < 材料板取 製品 日 / 週バケット日 / 週バケット 4 製品 製品 製品 残 =SCRAP < < 製品 儲かる DOWN 儲かる 儲からん 製品残 =SCRAP 原材料 労働力 在庫 DOWN 輸送 製品出荷 スクラップ 儲かる 充填率 UP コンテナ数小 儲からん UP 充填率低いコンテナ数大

5 AGENDA 見える化 の次の 儲かる化 とは? What s and Why SAS/Optimization? ユースケース & スケジューラとして使った例 5

6 儲かる化の具体例 SAS/Optimization はこれらを支える計画手段を提供します 1. 投入した原料 労力に対して無駄のない生産 線形計画法 (LP) 連産品 / 副産物のある製品の製造量計画内訳 外部環境 ( 仕入れ値 / 販価 / ユーティリティ費 ) を考慮した最適在庫計画 複数拠点から供給できる製品の供給量計画 2. 時間当たりより多く生産 混合整数計画法 (MILP) 多数工程の機械工業や鍛造などで最適 ( 歩留 生産性 機械稼働率 ) なスケジュールの策定 スキルセットにばらつきがあるサービス作業員の組合せを考慮したシフトスケジュール立案 3. 空間当たりより多く製品をとる 詰込む 混合整数計画法 (MILP) コンテナ / 荷物箱への充填率考慮した梱包リスト作成 ( 荷卸地順にコンテナ内の配置も検討可 ) 鉄鋼板からもっともスクラップの少ない板取の計算 / 製紙業での幅抱合せ抄紙計画立案 6

7 SAS/Optimization とは 全体が儲かる ( 最適 ) 条件シミュレータ 必要なモノ = 儲かる指標 制約条件 計算手段 課題解決の儲かる指標 ( 全体最適化関数 ) を設定し モノの流れや条件のモデルを組む 実際に運用できるようにするための現実的な制約条件を設定 儲かる指標が 最適になる 条件 ( 最大 or 最小 ) をコンピュータで計算して 現場の運用に取込 儲かる指標の例 生産性をあげたい スループット 機械の遊びをなくしたい 稼働率 制約条件の例 仕掛かってる機械に重ねてオーダを入れない 一日〇〇時間 2 シフトなど 得られる運用の例 遊んでる機械を探して仕事を埋める 効率的なジョブスケジュールができる 7

8 SAS は現場状況データを受けて 儲かる化 の解析結果を計画に反映します現場連携実績収集 & ハイパフォーマンスな計画反映の ECOSYSTEM が完備 現場のモノ作り 工程 1 工程 2 工程 3 工程 n ストリーム技術による実績収集 Source-based Engines In-Stream In-Hadoop In-Database Parallel & Serial, Pub / Sub, Web Services, MQs In-Memory Engine UAA UAA Cloud Analytic Services (CAS) Microservices Data Source Folders etc BI GUIs CAS Log Analytic s GUIs Data GUIs Query Gen Env Mgr Model Audit Solutions APIs 計画結果の現場への反映 Customer Intelligence Risk Management! Fraud and Security Intelligence Analytics Business Visualization Data Management OSS からの柔軟な API 操作 Platform Google Cloud Platform 8 分散メモリ処理によるスケーラビリティ対応 分散技術を活用した柔軟な OSS 対応のハイパフォーマンス計画 8

9 AGENDA 見える化 の次の 儲かる化 とは? What s and Why SAS/OR? ユースケース & スケジューラとして使った例 9

10 今回の Demo 環境についてのご説明 データは CAS サーバー / ロジックはローカル / 結果は OSS(Python のライブラリ ) In-Memory Engine CAS サーバ Microservices UAA UAA Data Source Folders etc 製品マスタ / 工程マスタ機械 ( リソースマスタ )/ 時間枠定義 / トランザクションデータ BI GUIs CAS Log Analytic s GUIs Data GUIs Query Gen Env Mgr Model Audit API 送受信 Resource Links(Githubs) すべて PIP からインストール可能 APIs 任意の計画可視化 (GANTT 等 ) ツールと連携可 SAS swat: sasoptpy: Program 類はすべてローカル (microservice call) SAS9/Optimization &SASOPTPY &(OSS)plotly サンプル集 OSS Plotly: Ex.Python から利用すれば Pandas.DataFrame など柔軟な Python Object を利用可能 SASOpt は 儲かる指標 や 制約 変数 をセットして SOLVE とするだけで容易に分散技術を活用した解析が利用可能 (SAS が作成した豊富なサンプルも提供されている ) 10

11 IoT 取組みでサプライチェーンや生産プロセス 見える化 はできた 次は 儲かる化 見える化 待ち 第 1 工程第 2 工程第 3 工程最終工程 スループット 3/SHIFT 機械 1_1 機械 2_1 機械 3_1 機械 n_1 機械 1_2 機械 2_2 機械 3_2 機械 n_2 機械 1_m 機械 2_m 機械 3_m 機械 n_m 儲かる化 遊び Next Step 第 1 工程第 2 工程第 3 工程最終工程 スループット 6/SHIFT 機械 1_1 機械 1_2 機械 2_1 機械 2_2 機械 3_1 機械 3_2 機械 n_1 機械 n_2 機械 1_m 機械 2_m 機械 3_m 機械 n_m 待ちを回避して遊びを埋めるスループット最適化 11

12 SAS/Optimization によるスケジューリング最適化例 SAS/Optimaiation の出力を plotly ライブラリ (FREEWARE) で可視化 ( 赤矢印は説明のために上書き ) 4-6 工程を持つ 4 つの製造オーダ MO にさらに 5-8 工程を持つ 4 つの MO を追加しリスケジュール必要に応じて後工程の処理タイミングを再計画し 全体のスループット向上先入先出 (FIFO) のスケジューラでは待ちと遊びができやすい 機械 製造オーダ別に色を塗り分けた あるオーダの第二工程の開始時間が後倒しされている 全体的に適度な空き機械を持ちながら処理量が上がっている 時間 (15 分刻みで時間枠スケジュール ) 12

13 儲かる化 への事前検討 要求理解 ビジョン構築と設計 実装& 教育 まとめ SAS による分析と現場への活用 (Analytics in Action) SAS/Optimization を例に分析の現場適用の概念をお示ししました 13 現場適用 利活用& 展開 統制& 管理 & 更新 強化& 調整 & 拡張

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