ボトルネックを見つける。
AIが解決策を示す。
プロセスの速度を決める唯一の要素——最も遅い工程——に特化したAIアナリスト。ラインの状況を平易な言葉で説明するか、数値を入力するだけで、AIがボトルネックを特定し、スループットを予測し、どこに能力を追加すべきかを正確に示します。リトルの法則、OEE、プロセスサイクル効率など、現場の正確なオペレーション数学に基づき、同僚が話しかけるような言葉で解説します。
4つのモデル。最も遅い工程をAIがひとつ読み解く。
モデルを選んで数値を変えると、AIがリアルタイムに結果を読み解きます——その意味と次に取るべき行動を示します。すべての数値はブラウザ内で計算され、動いた瞬間にAIが解釈します。
AIが同時に読み解く4つのモデル。
ログイン不要、アップロード不要、スプレッドシート不要。AIがチームの実務で使われるオペレーション計算を実行し、根拠とともに答えを並べて返します。
スループットとリトルの法則
AIが仕掛品・サイクルタイム・スループットの関係を分析します——どの2つを変えても3つ目をAIが読み解き、あらゆるキューが従う法則を示します。
Throughput = WIP ÷ Cycle timeボトルネック検出
各工程の処理能力と需要を入力すると、AIが制約を見つけ、ラインのスループット上限を算出し、どこに能力を追加すべきかを正確に示します。
Throughput = min(station capacity)OEE
AIが稼働率・性能稼働率・良品率をひとつの正直な数値に変換し、設備が実際にどれほど機能しているかを示し、最も弱い要素を名指しします。
OEE = A × P × Qプロセスサイクル効率
リードタイムのうち実際に付加価値を生む時間とただ待機している時間の割合を確認します。AIはそのギャップを改善機会として読み解きます。
PCE = Value-added ÷ Lead time制約を、AIが説明する——表の奥に埋もれさせない。
AIは優れたオペレーターが頭の中に持っているものと同じものを示します：どこでラインが遅くなり、どの程度かを。工程ごとに処理能力を並べ、ボトルネックを強調表示し、各工程の稼働率を読み取り、ラインを動かす唯一の推奨アクションを書き出します——本当に重要な工程に集中できます。
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実行可能な数値まで3ステップ。
モデルを選ぶか、プロセスを説明する
スループット、ボトルネック検出、OEE、サイクル効率——各モデルはオペレーションチームが毎週問いかける質問に対応しており、AIはどの計算を実行すべきかを把握しています。
数値を入力する
フィールドかスライダーを使ってください。すべてブラウザ内でリアルタイムに計算されます——アップロードなし、保存なし、インストール不要。
AIの判断と次の行動を得る
数値、ゲージまたは強調された制約、そして何を意味しどこで行動すべきかの平易な解説が得られます。
AIアナリストは永久無料。
すべてのモデルとすべてのAI分析が無料で、アカウント不要、制限なし。埋め込み、広告非表示、シナリオ保存が必要な場合のみアップグレードしてください。
AIアナリストは今後も無料で利用できます。有料プランは埋め込み・保存・利便性の追加のみです。
よくある質問。
ボトルネックとは何ですか？
ボトルネックとは、プロセスの中で最も遅い工程——その処理能力が他のすべての工程のスループット上限を決める工程、機械、またはステージのことです。ボトルネックを解消するまで他の工程を改善してもライン全体には影響しません。だからこそAIは最初にここを探します。制約理論はこのひとつのアイデアに基づいています。
なぜこれが単なる計算機ではなく「AI」なのですか？
内部では正確で信頼性の高い数式——リトルの法則、OEE、PCE——を使用しています。AIレイヤーは結果が変わった瞬間にそれを読み解きます：各工程間の制約を見つけ、どの入力が数値を引き下げているかを判断し、生の数値を渡すだけでなく、平易な言葉で判断と推奨を書き出します。信頼できる数学と、アナリストに頼んでいた解釈の両方が得られます。
データはブラウザの外に送られますか？
いいえ。入力したすべての数値はブラウザ内でローカルに計算・分析されます——アップロードなし、保存なし、アカウント不要。AI分析はお使いのデバイス上で行われるため、オペレーションの数値は手元に留まります。
AIはどのようにしてボトルネックを見つけますか？
各工程の処理能力と需要を入力してください。処理能力が最も低い工程が制約であり、ラインはそれより速く動くことができません——AIがそれを強調表示し、スループットを適切に上限設定し、各工程の稼働率を読み取り、どこに能力を追加すれば効果があるかを正確に示します。
OEEやPCEの良い水準はどのくらいですか？
OEEは約85%が世界水準とされ、60%が一般的な出発点です。60%を大きく下回る場合、AIは追求する価値のある実質的な損失と読み取り、稼働率・性能稼働率・良品率のどれが原因かを名指しします。プロセスサイクル効率は通常はるかに低く、多くのプロセスは25%を下回ります——リードタイムの大半が付加価値を生まずに待機していることを意味します。