rogerio

Rogerio Pedral 氏

Lenovo 社 System and Automation Manager

インダストリー 4.0 (第4次産業革命)は、名称としては新しいですが、そのコンセプトは 2000 年代から製造業界で取り入れられてきました。現在、私たちはいくつかの装置とインターネットの統合プロジェクトに取り組んでいますが、これが効率性、コスト削減、予測可能性の面で大きなメリットをもたらし、当社は製造業界で最高レベルの工場を実現しています。

Rogerio 氏による AI ヒーローとしてのインパクト

Rogerio 氏は、テクノロジー分野で 20 年以上の経験を持ち、そのキャリアを Motorola 社のモバイルデバイス事業でスタートさせ、現在は Lenovo 社のブラジル事業に携わっています。売上高 450 億ドルの世界最大手のテクノロジー企業である Lenovo 社で、革新的かつ変革的なプロジェクトを指揮しています。
モデルの作成時間を 90% 短縮
4 カ月が 3 日に短縮
精度が 7.5% 向上
販売数量の予測精度が 80% 未満から 87.5% に向上
ラベルの検証率が 5% 向上
ラベルの検証精度が 93% から 98% に向上
モデル稼働までの時間を 99.8% 短縮
2 日からわずか 5 分に短縮

Visual AI と需要予測で製造プロセスを改善

Lenovo 社は世界有数のテクノロジー企業です。コンピューター、ノート PC およびアクセサリを販売し、その売上は年間 450 億ドルを超えます。

Rogerio Pedral 氏は AI を活用して、品質管理、販売数量の予測、サプライチェーンの需要予測の改善など、Lenovo 社の製造プロセス全体のイノベーションを支援しています。その結果、同社の収益が大幅に向上し、地域のリーダー企業としての地位を確立しました。

データサイエンスの中でも特に注目されているのが Visual AI です。Rogerio 氏はこれを活用してハードウェアの自動分類を行い、工場や配送センターで働く従業員をサポートしています。これにより、人的ミスが減少し、お客様が期待どおりの製品を確実に手にすることができるようになり、顧客満足度やロイヤルティの向上、自社のブランドイメージの向上につながっています。Rogerio 氏による Visual AI の活用は、既存企業の革新と変革を表す、刺激的かつ最先端のユースケースです。

Visual AI による分類

特定のラベルは手作業で貼りますが、そのラベルを選択するのは組み立てラインの担当者です。時には、「Intel 5」のステッカーのはずが誤って「Intel 3」を貼り付けたりと、間違ったラベルを貼ることがあります。品質管理(QC)の工程では、ノート PC およびステッカーの画像と照合用の画像を比較して、ステッカーの貼付ミスを検出します。

これまでは、組み立てラインの担当者が QC の監視や意思決定を行っていたため、シールやラベルの貼り間違い、返品、顧客満足度の低下、さらには訴訟に発展することも少なくありませんでした。今では、DataRobot の Visual AI テクノロジーにより、ノート PC とステッカーの画像を比較することで、ステッカーの貼り間違いを自動検出できるようになりました。具体的には DataRobot を使用して、各ノート PC の画像と BOM 画像データベース内の画像を比較し、2 つの画像が同じである確率を推定します。定義された限界値よりもその確率が低い場合は、組み立てラインで緊急のアラートが示され、オペレーターが確認して修正します。このプロセスにより、精度が 93% から 98% に向上しました。

販売予測

DataRobot の利用で Lenovo 社は高い精度で販売数量(小売店が顧客に販売する製品の個数)を予測できるようになりました。Lenovo 社のブラジル事業では機械学習モデルの構築を迅速化し、その予測モデルの精度を高める必要があったのです。予測の精度が向上したことにより、Lenovo 社はブラジルの B2C 市場においてノート PC 販売シェアでトップに躍り出ました。

Lenovo 社のブラジル事業において、毎週何千台もの Lenovo 製品を扱うブラジルの小売業者の間で、ノート PC やコンピューターの需要と供給のバランスを取ることは最優先事項です。在庫が多すぎると、店舗はその在庫を減らすために特別な販売努力をしなければなりません。逆に少なすぎれば、コンピューターの在庫不足により販売機会を失うことになります。

Lenovo 社では、小売店での販売数量に影響を及ぼす可能性のある何十もの変数を使用しています。変数には、平均製品価格、販売リベート期間、Google Analytics のランキング、メディアキャンペーン、Lenovo 社と競合他社との価格差などがあります。これまでは AI を使用して、実際に予測に役立ち、販売数量の推定に最も大きな影響を与える特定の変数を識別していました。そして、そういったモデルの結果をビジネス関係者と明確に共有していました。こうした結果に基づいて、大規模な販促キャンペーンを行う小売業者は、キャンペーンの週に在庫を多く用意し、顧客の需要に対して在庫不足が発生しないようにする必要があります。

差別化のできてない類似製品が増えており、競合他社は積極性と競争力を増しています。私たちは自社製品の品質を保証することにより、お客様に総合的なご満足を提供しなければなりません。品質を保証・向上させ、効率を高め、コストを削減するには、ますますインテリジェントなツールが必要です。個人的な考えですが、AI を利用すると、感情を排して AI が代わりに判断することで、一貫して品質基準を維持できるようになります。
  • DataRobot のプラットフォームのおかげで仕事がうまく進んでいます。結果の精度も上がり、しかもタイムリーです。まるで魔法のようです
    Omair Tariq
    Omair Tariq

    Data Analyst, Symphony Post Acute Network

  • 弊社は、この業界で主体的に動く必要があると考えています。具体的には、顧客のニーズを理解する予測モデルを構築し、キュレーションプロセスを通して顧客のコンシェルジュになるべきだと考えています。
    Oliver Rees 氏
    Oliver Rees 氏

    General Manager – Torque Data at Virgin Australia

  • LendingTree 社にとってデータはビジネス戦略の中核にあり、一人ひとりに合った卓越した顧客エクスペリエンスを提供するうえで欠かせません。DataRobot を導入して以来、この資源から低コストで価値を引き出せるようになりました。
    Akshay Tandon 氏
    Akshay Tandon 氏

    LendingTree 社、戦略分析担当副社長

  • DataRobot ではモデルにフィードされているデータを理解できるため、得られたデータを何もかもシステムにフィードする必要がなくなります。DataRobot によって私のチームの有用性が高まっています。
    Deena Narayanaswamy 氏
    Deena Narayanaswamy 氏

    Head of Data Insights, Avant

  • モデリングに必要なデータサイエンスと手間のかかる作業を任せられるのは、DataRobot の技術の本質的な特長です。DataRobot を導入する前、モデリングプロセスには多くの手作業が必要でした。今のプラットフォームでは、そのステップの多くを最適化および自動化しながらも、自在に制御することができています。DataRobot を導入していなかったら、今と同じ成果を得るためには常勤のスタッフを 2 名増やす必要があったでしょう。
    Evariant

    DataRobot で AI ヒーローを目指しましょう