NECプラットフォームズ甲府事業所、サーバー製品の需要をAIで予測し部品在庫を縮小に

　山梨県にあるNECプラットフォームズの甲府事業所では、NECのサーバー「Express5800シリーズ」をBTO（Build To Order：受注生産）方式で生産している（図1）。顧客がサーバーの構成を指定した注文を受けてからサーバーを生産し、最短4営業日で出荷する態勢を取っている。これまでも、部品在庫の縮小に取り組んできたが、AIを利用することで、さらなる縮小を狙う。

図1：NECのサーバー「Express5800シリーズ」

　これまで甲府事業所では、専門要員が3カ月先のサーバー需要を予測していた。ここに、NECが開発したAI技術である「異種混合学習技術」を適用することで、サーバーの需要予測精度を高める。

　BTO方式で生産するExpress5800シリーズの完成品には、10万通り以上の組み合わせが存在する。多くの組み合わせに対応しながら最短4営業日で出荷するには、生産時に必要な部品がそろっていることが大前提だが、顧客ニーズに応じるための部品の欠品を防止しながら、部品在庫を可能な限り縮小するには、需要予測精度をより高める必要がある。

　取り組みに先立って実施した実証実験では、月々の部品在庫を金額換算で最大45％削減できるという予測結果が得られた。この結果を得られたため、BTO生産の現場からAIによる需要予測を本格導入することを決めた。

　AI機能とシステムを提供したNECは、甲府事業所での導入・運用ノウハウに基づき、製造業への製品需要予測サービスを2017年度中に提供したい考えである。