機能
最も遅い工程のためのAIアナリスト。
スループットとリトルの法則、ボトルネック検出、OEE、プロセスサイクル効率——4つのモデルに、リアルタイムで結果を読み解き、数式と推奨を各回答の横に示す1つのAI。
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 02
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) 03
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 timeAIアナリスト
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。
入力 · スループットとリトルの法則
結果
—
個 / 時
AI分析リトルの法則：スループット ＝ WIP ÷ サイクルタイム。WIPを減らすかサイクルタイムを縮めるとスループットが向上します——あらゆるキューが従う2つのレバーで、AIが最初に注目する場所です。
入力 · ボトルネック検出
1
2
3
4
5
結果
—
件 / 時
AI分析制約工程: 工程 — — ラインの速度は最も遅い工程に制約されます。AIが制約をアンバーで表示します——ライン全体を向上させるには、そこだけに能力を追加してください。
入力 · 設備総合効率
結果
—
OEE · %
OEE—
AI分析OEE ＝ 稼働率 × 性能稼働率 × 良品率。世界水準は約85%で、60%を下回るとAIは改善可能な実質的損失を読み取り、3要素のどれが足を引っ張っているかを指摘します。
入力 · プロセスサイクル効率
結果
—
プロセスサイクル効率 · %
プロセスサイクル効率—
AI分析PCE ＝ 付加価値時間 ÷ 総リードタイム。多くのプロセスは25%を下回ります——残りは待機時間であり、AIはその待機をボトルネックが本当に潜む場所として読み解きます。
仕組み
実行可能な数値まで3ステップ。
01
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。
02
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。
03
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。