株式会社ベルポリエステルプロダクツ

活用状況

• ・ 「生産性向上」「バックオフィス」「設備保守」をテーマに、社内に3つのワーキンググループを設け、KIを活用
• ・ 生産性向上ワーキンググループでは、温度、圧力、流量、バッチ記録、原料、使用ロットのデータを精査し、不具合原因をAFE（機械学習）機能で分析
• ・ バックオフィスのワーキンググループでは、販売・市場分析を見える化へ
• ・ 設備保守のワーキンググループでは設備の保全作業周期を、過去の保全記録をもとに最適化を目指す

導入前の課題

• ・ 従来の人的なデータ分析では時間、手間、分析品質の属人性などの課題があった
• ・ 社内システムのModernizationは個別に進行しているが、各部署の情報資産が分散しており統合化することにより“今あるデータ”を有効活用化したい

【KIへの評価】

• ・ データ内訳表示、ワークフローの使いやすさと自ら構築できることを評価
• ・ データサイエンティストの伴走支援によりプロジェクトが無事に離陸、自走へ

ベルポリエステルプロダクツでは、KIをどう活用していますか？

ベルポリエステルプロダクツでは、「生産性向上」「バックオフィス」「設備保守」をテーマに、社内に3つのワーキンググループを設け、KIの活用と業務のデジタル化に取り組んでいます。

まず工場内の生産性向上ワーキンググループ。ここでは生産工程での温度、圧力、流量などのデータを採取し、製品ごとに品質データ分析をおこないます。バッチ記録、原料、使用ロットに関するデータも精査し、それに基づき各製品の生産で生じた不具合の原因をAFE（機械学習）機能によって分析し、生産性の改善につなげます。

例として、樹脂フィルムを製造するとき生じる周縁部分の切除、廃棄の最適化が挙げられます。フィルム製造の際の温度、圧力、回転数など各種データを採取、分析し、知見を得て、それに基づき切除範囲を安定、最適化させ、最終的な歩留まり改善を目指す、そんな取り組みをおこなっています。

こうした分析は従来、紙媒体の記録を集め、それをデータ化、グラフ化し相互比較して実施していましたが、現在はKIにより分析作業が半自動化されました。また事象、データ傾向を引き起こした要因についても、AFE分析や可視化・帳票化を通じて、ある程度の見通しがつけられます。

生産過程で生じた不具合の要因は、これまで経験、勘で推測していましたが、現在は数値に基づき根拠をもって判断できます。

バックオフィス、設備保守のワーキンググループではどのような取り組みをしていますか？

まずバックオフィスのワーキンググループでは、主に販売、市場分析をおこなっています。具体的には樹脂製品の販売数量、原価率など基幹システムに保管されている各種データを活用し、月次の限界利益、販売予実などを分析します。

たとえば経費に関する予実をグラフ化、帳票化して比較し、「今月この部分は（費用を）使いすぎたようだ」「では何にそんなに使ったのか、要因は何なのか」などの疑問を、クリックしながら確認していきます。

また予実管理の予算の部分については、基本的に前年度の実績に基づいて策定しますが、KIの導入により、使えるデータの量が増え、より緻密な計画が可能になりました。

従来はエクセルのピボットテーブルやアクセスを使って分析していましたが、現在は基幹システムから直接KIにデータを吸い上げ、半自動で分析することが可能です。従来に比べ、分析の属人性と所要時間が大幅に改善されました。

最後に設備保守のワーキンググループ。ここでは除湿装置や各種ユーティリティなど主にエネルギー効率化に関するデータを分析しています。分析を通じて得た知見にもとづき、運転方法を改善し、消費エネルギーの削減につなげます。この他、各種設備の保全作業の周期を、過去の保全記録から予測し最適化することも目指しています。

今回、KIを導入した経緯を教えてください。

KIへの評価をお聞かせください。

KIはグラフの中をクリックすれば、その内訳がすぐ分かり、それ以外のデータ連携も行き届いています。機能はわかりやすく、とても便利なツールです。

ワークフローも使いやすいですね。アクセスで同じことをしようとすれば相当に面倒ですが、KIなら簡単です。ワークフロー機能は、今回のバージョンアップでさらに使いやすくなりました。

また結合、編集も任意のタイミングで可能になり、さらに結合後のマスタの表示位置も可変となり、途中からでもデータ KI 導⼊事例 を容易に追加できます。どこがどう結合され、それにより 何が生じているのか直感的にわかる。これなら初心者でも 使いこなせます。

データサイエンティストの伴走支援にはとても助けられました。プロジェクトは立ち上がり時期、初期段階がいちばん重要で、そこでつまずくとそのまま停滞してしまいます。その時期にしっかりサポートしていただき、プロジェクトをしっかり前進させられたのは、伴走支援の力が大きいですね。データサイエンティストは、私たちのやる気を引き出してくれる、いい先生のような存在です。

KIは今や「みんなの右腕」ですね。まだ試行錯誤の段階ですが、さらに使いこなして、業務改善につなげていきたいと考えています。