- 製造ライン管理者や生産技術者
- 物流・サプライチェーンの最適化に関わる担当者
- 業務改善や改革プロジェクトの企画担当者
プロンプト例：「製造ラインの各工程の稼働率や不良率などのデータを基に、ボトルネックとなる工程をシミュレーションモデルで特定し、改善案を提案してください」
プロンプト例の出力結果（想定）：
「シミュレーション結果によると、工程3（組立工程）の稼働率が95％を超え非常に高く、待ち行列が発生しています。ここがボトルネックと考えられます。改善案として、工程3にロボット導入や作業手順の見直しを行うことで処理速度を向上させることが有効です。また、工程順序の調整や在庫ポイントの最適化も検討すると全体効率が上がります。」
シミュレーションモデルを活用したボトルネック分析は、現状の生産ラインやサプライチェーンにおけるデータを詳細に収集し、デジタル上に現実的な仮想環境を構築することから始まります。例えば、工程ごとの稼働時間、故障・段取り時間、不良率、在庫量などを反映し、離散事象シミュレーションでライン全体の動きを再現します。こうしたモデルで需要変動や故障シナリオを試行することで、どの工程や拠点でボトルネックが発生するかを特定でき、複数の改善策を比較検討できます[1][2][3]。
また、シミュレーション結果を分析する際は、稼働状況の可視化や稼働率・待ち行列長の推移が重要です。ボトルネック工程では、処理待ちや送り出し待ちが増え、稼働率が極端に高い状態が観察されます。こうした指標をダッシュボードなどで監視することで、継続的な改善や新たなボトルネックの早期発見が可能になります[4][5]。
シミュレーションモデルを用いる最大のメリットは、現場の直接的な稼働を止めずに多様な条件の検証ができる点です。これにより、ボトルネック改善策の効果を事前に予測し、効率的かつ確実に業務改善を進めることが可能となります。
