OptHubでは最適化AIのデモを公開しています。公開しているデモはわかりやすさのために、問題設定を単純にしています。実際に貴社の課題に取り組む際には、細かく複雑な条件をお伺いさせて頂き、現場のニーズに合う最適化AIを構築させて頂きます。
ライブやコンサートの席配置を最適化するAI。近づける人や会員等の先行で前の方の席を確保するなど、様々な条件を考慮して最適化を行います。
従業員やアルバイトのシフトを最適化するAI。各従業員やアルバイトの日程の希望、合計稼働時間、スキルレベル、施設の利用状況、担当範囲を考慮して、最適化を行います。
複数の配送先に荷物を届ける時に、最も配送経路長が最小となる経路を発見するAI。納期制約、従業員の勤務状況、トラックの積載量や積載方法などを考慮して最適化を行います。
積載効率が最大となる積載方法を発見するAI。積み下ろしの順番、荷物の形状・大きさ・重さ、トラックの重量制限などを考慮して最適化を行います。
多数の生産ラインを用いた少量多品種の製造計画を、納期遵守・適正在庫・残業時間の削減/平滑化を優先順位としてローカルサーチ法で最適化するAI。 平岩鉄工所様の自動車部品工場で実運用されているデモを再生形式で公開しています。
最も船の燃料の使用量やCO2の排出量が最小となるような配船計画を立てるAI。需給のバランス、各港の対応可能な船の大きさ、港の船の受け入れ時間、天候の状況などを考慮して最適化を行います。
余剰在庫や不足在庫が存在しないように倉庫内の在庫を最適化するAI。出荷本数や入荷価格、突発的な需要変動、正味企業などを考慮して最適化を行います。
顧客から見て自然で売上アップが期待できる棚割計画を立てるAI。商品の売上、ブランドの類似性、高さの違いによる視認性の違い、現場独自の工夫などを考慮して最適化を行います。