Maiko Kishi

実施背景は以下の2点になります。 まず、工場というデジタル化の進んでいないセグメントにおいて、位置情報を取得することで業務効率化すること、そして、瀬戸工場は後補充方式を採用していますが、この問題点、生産数に対して人材を過剰に配置してしまうことなど課題を定量化することで解決の糸口を探すことを背景に分析を実施しました。 具体的には、工場で作業を行う人と商品が運ばれるカートにビーコンをつけデータをとってきたとともに、元来から記録されている生産量のデータをいただき、併せて分析を行いました。 中でも、やはり工場というかなり大規模な物品が置かれているため、データのクレンジングや生産数予測モデル生成に当たるパラメータの抽出などが大変であり 初めのモデルでは40％ほどの精度しか出すことができなかったが、膨大に見えるボトルネックも一つづつ根気よく確かめ、データから新たなパラメータを作り出したり、工場に直接伺い現場の様子から仮説を立て直しました。 その結果、以下の2点をパナソニック、及びクライアントの瀬戸工場の現地の方に提案させていただき、実際に運用していただいております。 1．使われていないカートの16％の削減可能性 2. 経験年数別職員別の生産能力の有憂差を考慮することによる生成予測式の提案