AI and Dataiku:
製造業でのAIの成熟化

R&D（研究開発）

Dataikuを使うことで、AI化された製品で取得したデータを研究開発へシームレスにフィードバックし、それを反服させることで製品開発プロセスを改善できます。世界有数の航空機エンジンサプライヤーは、まさにこの方法で部品を再設計し、より効率的にジェットエンジンを構築しています。

また、研究開発チームはDataikuを利用して開発とライフサイクル管理を改善し、膨大かつ多様なデータソースから隠れたパターンを特定することで、テスト時間を短縮し、製品をより早く、より低コストで提供することができるようになりました。

生産

AIを使った予知保全は最大級の価値を提供しますが、それだけにとどまりません。Dataikuはあらゆる場面で活用できるため、製薬会社は標準的な生産ユースケースを超えて、イノベーションと先取りをする機会を得ることができます。

たとえば、Dataikuを使ってAIと機械学習を活用した製品の欠陥検出と品質テストを活用し、製造業の生産性を最大50％向上させることができます。また、Dataikuは、プロセスの数学的モデリング（デジタルツインと呼ばれる）により、部門横断的なプロセスの最適化を改善することができます。

物流

Dataikuの機械学習ベースの需要予測では、外部データ（天候、季節、休日など）を統合し、異なる時間軸と粒度でモデルを組み立て精度を高めることができます。たとえばDataikuのお客様であるJTIでは、トラック単位での在庫切れに影響を与えることなく、荷降ろしの回数を最大15%減らし、カートンの移動量を25%削減することができました。

Dataikuを使った物流ユースケースはいくつもありますが、その他にも、機械学習を活用したより強固なインバウンド/アウトバウンド遅延予測やスペアパーツの在庫最適化などが挙げられます。

部門横断的な最適化

このユースケースは、研究開発、生産、物流の枠を超え、取引データや業務データを分析し、各分野にまたがるプロセスの最適化を可能にするものです。たとえば調達や生産のプロセスには多くの物理的な物品が含まれますが、Dataikuは、多数の異なるデータソースからコストやサプライヤーをより精緻に分析し、サプライチェーンの混乱や製品の不正などを回避する機能など、よりスマートな調達プロセスを支援します。さらに、Dataikuの自然言語処理（NLP）は、契約分析や請求書の照合に役立ち、交渉と収益を最適化するために、チームが支出に関するグローバルビューを取得できるよう支援することができます。