JP Global Lighthouse Network 2025

人と データ 、 材料間のや り と り を最適化す る ラ イ トハウ スの設計ソ リ ュ ーシ ョ ン 1. スマー ト・アン ドン：リ アルタイムのデータ と アラー トを使用して、業務上の課題を通知し管理するデジタルシステム。 2. OEE：Overall equipment effectiveness（総合設備効率） - 設備の効率性と有効性を測定する指標。稼働率、性能、品質の 3 つの要因を掛け合わせるこ とで 　算出される。 3. 在職期間：個人が雇用されていた期間、または特定の役職や役割を担っていた期間を指す。 出典： グローバル・ライ トハウス・ネッ トワーク。図 7: コミュニケーションのミス 非効率的な会議 タスク/スキルの ミスマッチ 統合に関する課題生産のボトルネック データ転送エラー 同期遅延非効率なセット アップや調整 人為ミス 生産設備の ダウンタイム人間対人間 シフ トマネージャーが他 のチームとの情報共有に 時間を費やす必要がなく なり 、 問題が即座に解決 されるようになったハイセンス日立 中国、 青島 シフ トの引継ぎ報告に生 成AIを活用した デジタル アシスタント を 利 用 し 、生 産上の課題に迅速に対応アストラゼ ネ カ 中国、 無錫 IoT ベースの 「スマー ト ・ アンドン 」1 をス キ ル マトリ クスと統合し、 タスクの自 動再割り当てを実現 ラインリーダーが生産に おける課題対応に費やす 時間を削減し、 将来の人 員ニーズの計画に時間を かけることができる+16% OEE2 向上+31% OEE 向上 データの囲いこみがなく なり、 すべてのデータを統 合して根本原因を分析す るこ とが可能になったハイアール 中国、 青島 グローバルに分散した システムや、 研究所にま たがるデータを分析する 統 合ナレッジグラフ により、 欠陥を迅速に診断鄭州石炭採掘機械 中国、 鄭州 遺 伝 的アルゴリズム型 の 機械学習 で作業台の状態 をAGVのタスクやルー ト と同期させ、 内部物流を 最適化 AGVのア イ ドリ ング時間 が削減され、 作業現場で のタスク遂行に充てる時 間が増大-75% 診断サイ クル タイム削減-61% 製 造リード タイム削減ユニリー バ インド、 テ ィ ンスキア 教師な し機械学習によ り、 経験、 スキル、 グル ープに対する適合性、 人口統計学的データ、 その他のパラメーター （在職期間3、技 術 ス キ ルなど） に基づ いて 作 業員をライン配 置 シフ ト開始時に人員配置を行わず、 確認のみ で済むよ うになったため、 シフ トマネージャー がターゲッ トを絞ったデータ主導型のスキル ギャ ッ プ対応コーチングを実施可能になった-64% 人 為ミスによる OEE損失削減1. 1. 3.2. 機械対機械3.人間対 機械2. グローバル・ライトハウス・ネットワーク： デジタルトランスフォーメーションのインパクトとスケールアップを推進するマインドセットの変化 14