[新製品・サービス]

保守部品の在庫をAIで最適化するクラウドサービス、東芝デジタルソリューションズが提供

2018年11月21日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

東芝デジタルソリューションズは2018年11月21日、目的ごとに特化させたAI分析サービス「SATLYSKATA(サトリスカタ)」を商品化していくと発表した。第1弾として「SATLYSKATA 保守部品在庫最適化」と「SATLYSKATA 作業行動推定」の2つのクラウド分析サービスを同日付けで提供開始した。順次サービスラインアップを増やしていくという。

 「SATLYSKATA 保守部品在庫最適化」は、故障履歴から適切な調達数を予測して部品在庫を最適化するサービスである。もう1つの「SATLYSKATA 作業行動推定」は、ウェアラブルデバイスを用いて作業行動を見える化するサービスである。いずれもクラウドサービスであり、データを入力するだけでAIがデータを分析し、結果を出力する。AIの専門知識を持たないユーザーでも簡単に利用できるとしている。

図1:「SATLYSKATA 保守部品在庫最適化」の概要(出典:東芝デジタルソリューションズ)図1:「SATLYSKATA 保守部品在庫最適化」の概要(出典:東芝デジタルソリューションズ)
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 SATLYSKATA 保守部品在庫最適化サービスでは、過去の保守履歴データから保守部品種ごとの故障モデルを作成し、「いつごろ、どれくらいの故障が発生するのか」を予測して、在庫を管理する(図1)。保守部品を過剰に保管したり廃棄したりするコストを削減する。東芝デジタルソリューションズがPCサーバーの保守部品管理に適用したところ、余剰在庫を30%程度削減できた。

 背景には、製品やシステムの提供企業は、突発的な故障に備えて一定量の保守部品の在庫を抱えているという状況がある。保守部品在庫が過剰になると、保管や廃棄のために大きなコストが発生してしまう。

 SATLYSKATA 作業行動推定サービスは、リストバンドなどのウェアラブルデバイスを用いて、作業者の腕の動きの加速度データを収集し、加速度から「どんな作業をしているのか」を推定する(図2)。東芝ロジスティクスの事例では、物流倉庫のピッキング作業時間を約15%削減できたという。

図2:「SATLYSKATA 作業行動推定」の概要(出典:東芝デジタルソリューションズ)図2:「SATLYSKATA 作業行動推定」の概要(出典:東芝デジタルソリューションズ)
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 背景には、IoTセンサーによって工場設備や社会インフラなどのモノの状態を把握・予測できるようになった一方で、作業者の行動はほとんど把握する手段がないのが現状という状況がある。

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