答えの先の、
業務まで。

受注の変化に、生産をどう合わせるか。品質の異常に、どこまで対応するか。OPTIS Oneは、社内の情報をつなぎ、AIとともに判断し、実行するための製造業の共通基盤です。

AIを入れた。
仕事は変わったか。

AIで調べる仕事は速くなった。それでも、生産計画の変更には部門ごとの情報集めと調整が必要で、決めた内容は別々のシステムに入力している。次に変えるのは、日々の業務そのものです。

OPTIS Oneは、受注や在庫、製造条件をもとに対応案を比較し、選んだ案を計画や手配に反映します。部門をまたぐ判断と実行をつなぎ、変化に対応するまでの時間を短くすることを目指します。

機械や自動車部品、電機や電子、素材や化学、食品や飲料。製品も工程も違う現場で、どんな判断と実行を支えるか。6つの活用例と、目指す効果を紹介します。

品質調査
品質異常の影響を見極める。
影響範囲と調査の進捗を共有し、出荷判断を支えます。初動を早め、不良の流出を防ぐことを目指します。
生産計画
納期を守る計画に組み直す。
変更した生産順序と予定を現場へ共有します。納期遅れと無理な計画変更を減らすことを目指します。
設備保全
生産への影響を抑えて保全する。
保全作業と生産の予定を合わせ、必要な部品を準備します。突発停止や部品待ちによる停止の長期化を防ぐことを目指します。
調達
欠品を見越して手配を変える。
入荷予定と生産計画に対応方針を反映します。材料不足による生産停止や緊急手配を減らすことを目指します。
開発・技術
試作の蓄積から次の条件を選ぶ。
過去の結果を根拠に試験を進め、設計や配合の検討に活用します。同じ試験の繰り返しや検討のやり直しを減らすことを目指します。
変更管理
仕様変更を現場へ確実に反映する。
仕様と作業手順、検査基準の切り替えを揃えます。旧仕様での作業や変更の伝達漏れを防ぐことを目指します。

変化が遅く、処理に時間がかかり、維持費が重い。拡張できない。そうした既存の業務システムを、すべて置き換えていく。それが私たちの目指す変化です。1つの業務で確かめながら、段階的に移行します。

計画変更が間に合わない、品質調査に時間がかかる、システムを変えられない。解決したい課題から、置き換える業務と仕組みを一緒に考えます。