はじめから全体最適化した情報の活用
更新日：10月25日
＊＊ 相反する要求を初期段階から全体最適化することで手戻りを削減 ＊＊
電気製品製造業で、回路図からの部品表（BOM）の自動生成に「総合判断AI」を導入し、部品選定プロセスを全自動化する手法を紹介します。
従来の「人による部品選定」では、設計（性能・コスト）、調達（コスト・調達性）、製造技術（実装性・耐熱性等）、品質保証（信頼性）、生産技術、サービスなど各部門で部品選定要求が異なります。このトレードオフを上流で調整し切れないと、工程が進む度に「関連部門要求」による手戻り（調整会議やBOM修正の無駄）が発生し、開発の長期化や負荷増大を招いていました。
「総合判断AI」は、これら各部門の知見（判断基準）に加え、製品コンセプト、生産設備能力、調達拠点の条件などを事前にすり合わせ、それぞれの状況で最善となる部品選定の考え方をデジタル化します。相反する要求があっても合意された考え方に基づき、コスト、調達性、不良率など、常に変化する値を反映して、AIが瞬時に最善の部品を自律判断します。
これにより、はじめから全関係部門の要求を満たす「全体最適化された部品表」を出力できるため、手戻りにかかる多大なコストと時間を排除します。