AIと量子コンピュータで「注文量の予測」と「シフト計画を最適化」 グルーヴノーツが経産省「革新的ロボット研究開発」に参画

量子コンピュータ関連ビジネスを手掛ける株式会社グルーヴノーツは、AIや量子コンピュータを活用して工場の生産活動を最適化する取り組みにおいて、経済産業省が推進する令和3年度「革新的ロボット研究開発等基盤構築事業」に参画したことを発表した。


AIで注文量の予測/量子コンピュータによるシフト計画を最適化

お弁当・お惣菜など中食(なかしょく)の製造工場では、販売店からの注文に応じて多品種の製品が製造されている。しかし、製品の納入までの期間が短いことや、日々の製造量はその前日夜に確定することから、事前の仕込み量と製造量が合わず廃棄ロスが発生する、製造量に応じたシフトのアサインができずに余剰人員が発生するなどの課題を抱えている。また、盛り付けの作業は機械化が難しく、多くの人手に頼っている。

こうした業界に共通する課題の解決に向けて、令和3年度「革新的ロボット研究開発等基盤構築事業」の趣旨に賛同する惣菜製造企業5社の工場を対象に業務要件の整理・共通化を行い、「MAGELLAN BLOCKS」を活用して業界で標準的に導入できるAIや量子コンピュータの活用環境の構築を目指す。

取り組み内容
・必要な製品を必要な量だけ鮮度高く製造するために、AIを活用して高精度な注文量の予測モデルを開発。また、需要予測に必要なデータの標準化・共通化を推進

・AIによる予測結果をもとに最小限の人員で無理のない最適なシフト計画を立案するため、量子コンピュータを活用して複雑な現場条件を加味したシフト最適化モデルを開発。生産性・収益力を強化。また、人とロボットの共存を考慮したシフト計画を高速に自動で実現できるようになることで、ロボットを導入しやすいロボフレ環境を推進


経済産業省による令和3年度「革新的ロボット研究開発等基盤構築事業」

施設管理、小売、食品製造などの人手不足が顕著な分野へロボットを導入していく上で、導入コストの低減につながるロボットを導入しやすくする環境(ロボットフレンドリーな環境)の整備が重要。今回、食品分野の研究開発を実施する事業者として日本惣菜協会が採択され、そのパートナーにグルーヴノーツが参画している。

グルーヴノーツの参画は昨年度から2年連続となる。今年度は日本惣菜協会と日本惣菜協会の会員である株式会社グルメデリカ、株式会社デリカスイト、株式会社ニッセーデリカ、株式会社ヒライおよびマックスバリュ東海株式会社の惣菜製造企業5社とともに、グルーヴノーツのAIと量子コンピュータを活用できるプラットフォーム「MAGELLAN BLOCKS」(マゼランブロックス)を用いて、AIによる注文量の予測/量子コンピュータによるシフト計画の最適化に関して、業界共通のモデル構築に取り組む。各社が日々の需要や個人の要望や力量に応じて適切な工程に必要な人員配置を行い、生産性向上を図ることで、業界全体の課題解決に貢献していく。


なお、昨年度の事業ではグルーヴノーツが一つの惣菜製造工場で実証した結果、AIを活用した注文量予測では、約96%と精度の高い予測ができた。さらに、量子コンピュータを活用して新たな条件も組み入れたシフト計画を立案。約130名を対象にしたシフト表の自動作成が約4分で実現している。

シフト作成時に考慮する条件例
従業員の公休日と希望休を厳守すること
必要な工程に力量保有者を配置すること
需要予測結果に基づき、ライン別に必要最小人数を割り出して配置すること
ロボットの導入を想定し、ロボットの稼働条件をシフト計画に追加すること


量子コンピュータの活用について

勤務シフト計画や生産計画を立案する上で、リソース(人・モノ・金)を無限に配置することはできない。現状の体制を維持しつつ生産性を最大化するためには、最も効果的なリソースの組み合わせを考えていくことが重要になる。例えば、人手不足が深刻な問題とされる中で働きやすい環境づくりに向けては、労働関連のルールや働きやすさを考慮して仕事の割り当てを行うなど、さまざまな条件を勤務計画に組み入れていく必要がある。こうした必要な条件を満たして最も良い計画を作成しようとするとき、威力を発揮するのが量子コンピュータ。

MAGELLAN BLOCKSによる量子コンピュータの活用イメージ

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山田 航也
山田 航也

横浜出身の1998年生まれ。現在はロボットスタートでアルバイトをしながらプログラムを学んでいる。好きなロボットは、AnkiやCOZMO、Sotaなどのコミュニケーションロボット。

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