상황에 따라 다름계획을 재편성하세요
디지털화자
장인의 "재치"
2025년 12월 8일
칼럼
``공장을 괴롭히는 두 가지 주요 문제: ``노동력 부족''과 ``탈탄소화' 부서 간 협력은 제조 현장에서 진화를 가져올 것입니다''
2025년 11월 19일부터
11월 21일
공지
2025년 IIFES(E×E 솔루션을 위한 혁신 산업 박람회)에 참가합니다
2025년 7월 24일부터
8월 29일
공지
우리는 토토 사이트 사회 혁신 포럼 2025 JAPAN Digital Week에 전시할 예정입니다
2025년 3월 27일
공지
"협업 솔루션 계획 TSPlanner(팀 시너지 플래너)" 페이지가 게시되었습니다
2025년 3월 27일
보도 자료
히타치와 스미토모 화학은 AI를 사용하여 에너지 소비를 줄이고 최적화하고 실제 공장에서 검증을 시작하여 자동 생산 계획 시스템을 실용화합니다
2025년 3월 26일
보도 자료
히타치의 생산 계획 최적화 기술로 제71회 오코치 기념 제작상 수상
2023년 5월 24일
보도자료
토토 사이트의 Lumada 솔루션을 통해 토토 사이트 High-Tech의 반도체 제조 장비에 대한 자동 생산 계획 달성
2021년 7월 21일
보도자료
Kao는 토토 사이트와의 협업 생성을 통해 매장 생성을 강화하기 위해 매장 내 지원 순찰 계획을 자동화합니다
2020년 2월 6일
보도자료
니치레이 식품과 히타치의 공동 창작
AI 기술을 활용한 식품공장의 “최적생산/인력계획 자동계획 시스템” 본격 가동

계획을 세우는 데 시간이 걸립니다
계획을 검토하기 어려움
부서간 조율에 시간이 걸립니다
특정한 사람들만이 계획을 세울 수 있습니다
시뮬레이트할 수 없음
제약 위반이 남아있습니다
기획 노하우를 계승할 수 없음
계획은 사람에 따라 다릅니다
수요 변동을 따라갈 수 없음
배송 기한을 맞출 수 없습니다
낮은 장비 활용률
낮은 생산 수량
낮은 생산 효율성
작업량을 평준화할 수 없음
불균형 운영 장비
과잉 재고 발생
문제 해결에 따라 다름
재설계 정확도 감소
휴가 요청을 수용할 수 없음
과제,
기획 최적화 서비스
해결해 줄게!
또한 다양한 기타 계획 문제도 처리할 수 있습니다
디자인을 사용하여 디지털만으로는 어려운 가치를 창출하고,
디지털 디자인의 한계를 뛰어 넘어
우리는 다양한 산업 분야의 고객이 직면한 과제에 대응해 왔습니다
토토 사이트의 독특한 AI 기술은 수학적 최적화 기술과 기계 학습을 결합합니다 "토토 사이트 AI Technology/MLCP"를 사용하여 어렵다고 여겨졌던 복잡한 기획 업무의 디지털화를 실현합니다

간과되었던 제약사항과 전문가의 노하우를 파악하고, 기획자가 인지하지 못하는 제약조건 위반, 기획 동향 등 암묵적인 지식을 기획 패턴으로 추출하는 것이 가능합니다

계획 운영을 체계화할 때 요구 사항을 종이에 완전히 표현하는 것은 어렵기 때문에 토토 사이트 고유의 계획 최적화 민첩한 개발 프로세스를 통해 이를 구체화해야 합니다
우리는 AI에 계획 로직을 신속하게 구현하고, AI에 의한 계획 결과를 반복적으로 평가하여 실제 상황에 보다 밀접하게 일치하는 계획을 만듭니다

MLCP는 패키지 구현과 스크래치 개발 사이에 위치한 세미 커스텀 개발입니다
시스템의 기본 기능은 구성요소(부품)로 유지됩니다 고객 요구에 따른 맞춤형 부품과 신축을 결합하여 고객의 비즈니스에 적합한 시스템을 빠르고 유연하게 개발할 수 있습니다

“토토 사이트 AI 기술/계획 최적화 서비스” 도입으로
작업 부담을 줄이고 개별화를 없애는 등의 문제를 해결하는 것 외에도
기획자는 이제 고부가가치 작업에 집중하여 고객 비즈니스의 효율성을 향상시킬 수 있습니다
다양한 업계의 고객과의 협업을 통해 달성한 계획 최적화 사례 연구를 소개하고 싶습니다
납기일, 장비, 부품 등 다양한 제약사항을 종합적으로 고려한 생산 계획을 수립하는 것이 필요합니다 AI 기반 계획을 활용하여 다양한 제약 조건을 고려하여 제조 시기를 최적화합니다 또한, 이전보다 장기간에 걸쳐 계획을 세우는 것이 가능해졌고, 미래를 내다보는 생산관리를 실현했습니다
자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요
우리는 수십 개 지역 각각의 머천다이저(매장 지원 직원)를 위한 매장 내 지원 순찰 계획을 작성하는 데 연간 수만 시간을 소비했습니다 한 번에 여러 영역을 계획함으로써 기존의 매장 순찰을 여러 영역에 걸쳐 최적화하고 매장 내 지원 활동을 간소화하며 운영을 표준화하는 것이 가능해졌습니다
자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요
대규모 생산 패턴부터 작업량, 작업자 기술, 휴가 등의 조건까지 모든 것을 고려하는 전문가의 노하우는 복잡하고 체계화하기 어렵습니다 AI를 활용해 전문가의 노하우인 생산 품목과 인력 간 작업 할당 최적화를 실현하고 기획 시간을 대폭 단축하는 성과를 거두었습니다
자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요관련 링크
