実務担当者の知見をもとに、遅延に関係しうる要因を分析

日立建機株式会社は、多種多様なサイズ・用途の油圧ショベルなど、我々の生活に身近かつ必要不可欠な建設機械製品を展開しています。これら製品の生産過程では、ボルトのような小さい部品からエンジンやフレームなどの大きな部品を取り扱っていますが、さまざまな理由による納期遅延は避けられない問題として存在しています。
本共同研究では、この問題への対応として、発注が納期遅延になるか否かの判定と、納期遅延となる場合は遅延日数がどの程度になるかを統計的・機械学習的手法により予測するモデルの構築をめざしています。2024年度の活動では、特定の分野の発注に絞るとともに遅延理由の解釈性を優先し、実際に部品の調達業務を取り扱っている担当者の知見を基に、遅延に関係しうる要因を説明変数として用いた判別および回帰分析を行いました。分析の際には、遅延と関係する要因が実務の感覚に合ったものであるかをすり合わせながら予測モデルを構築ならびに修正しました。構築したモデルは、実運用を想定したフローに沿って数週間単位の短期的予測と、数か月間単位の長期的予測の精度を導出し、実務への展開に向けた課題も整理しました。これらを踏まえ、2025年度は機械学習モデルの予測を検討するとともに、他の分野の納期遅延の予測への展開も進めていきます。