NNCを用いた生産計画の精度向上

改善してほしいポイント

新バージョンでも旧バージョンの学習結果を用いた予測を行えるようにして欲しい。
文字列を入れるのはハードルが高いですが、入れたいと思うことは非常に多くあります。入力データとして文字列に対応していただけると非常に助かります。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・生産計画の自動化
→無駄な残業や労働時間を9%を削減、生産計画の調整時間削減
課題に貢献した機能・ポイント
・生産計画を自動化する上で問題だったのは、まだ個々の物件の設計が終わっていない段階でどのようにして最終的な出荷時期や生産量を予測するかでした。物件の大きさによりトータルの生産量は大体予測はできました。ただ、生産計画を自動化するには出荷時期に加え必要な生産量も予測する必要がありました。この２点には物件の大きさだけでなく営業所の思い等色々な要因が影響しており今まで予測が出来ていませんでした。
そこで過去の数年の実績をNNCを用いて学習させました。初めは精度が出ませんでしたが、要因となる情報を精査しながらモデルの自動検索の機能を同時に使用することで、最終的に予測の精度は90％以上出せるようになりました。最終的にこの予測データを用いることで生産計画を自動化することができました(生産計画の計算はNNCではありません)。

検討者へお勧めするポイント

操作が非常に簡単でWindowsであれば無料で利用できます。
一度ディープラーニングを行ってみるのに使用するのにはとても良いと思います。