データサイエンスで企業と社会の課題を解決するDATAFLUCT、FUJIと資本業務提携契約を締結
データサイエンスで企業と社会の課題を解決する株式会社DATAFLUCTは、株式会社FUJIと資本業務提携契約を締結した。
ファクトリーオートメーションの領域だけに留まらず、様々な新規事業開発の領域においても協業に取り組み、両社の知見を活用して新たな価値創出を目指す。
提携の背景と今後の展開
FUJIの手がける電子部品実装ロボットや工作機械は、自動車や家電製品などのモノづくりに必要不可欠な存在だという。DXの加速によるデジタル製品の需要増やスマートフォンの高機能化、人件費高騰などを背景とした自動化需要の一層の拡大を受けて、同社の製品はあらゆる産業からニーズが高まっている。
また、FUJIはこれまでに培ってきたロボット技術を応用して社会課題の解決に貢献することを目指し新規事業開発にも積極的に取り組んでおり、移乗サポートロボット「Hug」、パブリックストッカシステム「Quist」の開発を行っている。
DATAFLUCTは「データを商いに」をビジョンに掲げ、埋もれていたデータから新たな価値を生み出すデータビジネスパートナー。クライアントのデータ活用のビジョンを共に描き運用まで一気通貫で提供するフルスタック支援体制と、マルチモーダルデータ活用に強みをもち、企業のデータ基盤構築やデータ利活用を推進する「データプラットフォーム事業」と、社会課題に着目したAI・機械学習プロダクトの開発を行っている。
今回の資本業務提携は、FUJIが提供するスマートファクトリーソリューションやロボットソリューションをDATAFLUCTが強みを持つデータ活用技術でさらに進化させることで、サステナブルな社会の実現に貢献したいという両社の思いが一致して実現した。今後はスマートファクトリー領域に留まらず、新規事業開発においても社会課題の抽出から共に取り組み、新しい価値の共創を目指すという。
株式会社FUJI 取締役 執行役員 五十棲 丈二氏からのコメント
当社は電子部品実装ロボットや工作機械の開発・製造・販売を主力事業としており、モーション制御技術に留まらず、データ分野では画像解析や制御最適化等に関する技術を有しています。今回はDATAFLUCT社のPerswellで培われた高精度な需要予測の知見を活用し「調達リスクの予測」に取り組みましたが、引き続き様々な視点でのデータ活用を推進していきます。この度DATAFLUCT社と資本業務提携契約を締結し、同社とは共に課題抽出から取り組める関係性を構築することで、両社にとって更なるシナジー創出に繋がることを期待しています。
機械学習による部品の調達リスク予測の実証実験を実施
■背景 サプライチェーンリスクを予測し、それを回避して安定的な生産を維持したい
世界的な半導体需要の高騰や感染症の流行、地政学的リスクなどのさまざまな背景から、製造業でもサプライチェーン上のリスクが高まっている。調達部品の欠品や納期遅延は、生産計画の乱れや過剰在庫につながる。他の製造業と同様、FUJIにおいても、安定的な生産のためにサプライヤーに発注した基板・部品の調達リスクを予測して、それを事前に回避したいというニーズがあったという。
■製造業の部品調達における、機械学習活用の可能性を実証
調達部品の欠品や納品遅延などの供給懸念の兆候を事前に把握できれば、他のサプライヤーから同一部品を調達するなど、日常的なオペレーションで円滑な生産を維持できる。しかし製造業における機械学習技術の活用は、異常検知や故障予知などのテーマで行われるのが一般的で、部品調達などのサプライチェーンマネジメント領域での機械学習の活用はまだ普及しているとは言えない。
同実証実験では、基板および部品の発注・納品実績などのデータから、部品単位での「欠品確率」を予測し、その後「納品リードタイム」「分納の発生の確率」を予測。同社のデータサイエンティストが複数種類のアルゴリズムを構築し、精度と解釈性の観点で評価を行った結果、ビジネス運用しても問題ないと判断できる性能に達したという。今後は、2023年春ごろの本番運用に向けて準備を進め、調達部署におけるサプライヤーからの基板や部品調達の効率化、安定した生産計画への貢献を目指す。
また、同社は需要予測分野において、天気予報データなどの外部データを活用して高い予測精度を実現する需要予測ソリューション「Perswell」を提供している。同プロジェクトで得た知見を活用して「Perswell」の機能を強化し、調達分野における最適化、部品の欠品予測を提供するサービスとしても展開していくという。
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