そのほかの目的：生産計画・安全AI

SCGP（タイ）

AIによる15工場間の受注・生産配分の最適化

海外の製紙メーカーが公表した事例です（GAMATCHの支援事例ではありません）。

課題

以前は、受注ごとにどの工場で作るかの判断に、多くのデータ分析と時間がかかっていました。

測る・判定・知らせる・対応・効果

1. ①測る

   受注情報・各工場の生産能力・工場と顧客の輸送距離

   • 納期のリードタイム・コスト
   • E-Ordering・工場間配分・生産計画をリアルタイムのデータで統合
   • 統合先は SCGP の顧客受注管理システム

2. ②判定

   AIが5項目を分析し、15工場から最も適した生産拠点を特定

   • AIの方式（最適化か予測か）：公表なし
   • 判定の基準：公表なし

3. ③知らせる

   出力：最も適した工場の生産能力への受注の自動割り当て

   • 計画担当者による配分案の確認・修正の有無：公表なし

4. ④対応

   顧客の需要の分析と、受注から業務の流れへの直結

   • 在庫水準の管理と重要な情報の更新

5. ⑤効果

   実績（2025年7月の投稿）：生産時間 28%短縮（古紙の品質管理システムと並べた文の値で、合計か片方かは不明）

   • 実績（2025年上期）：生産のAI・工場間配分・ロボット化などの合計で1.2億バーツ（配分単独の値は公表なし）

灰色の文字は、公表されていない項目です。

「製品の仕様」は提供企業の製品の説明で、この事例での設定は公表されていません。

事例の概要

工場・製品

SCGP の15の製造拠点（本社タイ、所在国の内訳は不明）：包装・紙の受注

始めた時期

公表なし

試行の範囲

公表なし

展開

15の製造拠点の受注を配分

提供元

自社開発（SCGP）

使ったAI・DX

受注ごとに最適な生産拠点を15工場から選ぶAIと、生産スケジュールとの連携

成果

• 生産時間を28%短縮しました（古紙の品質管理システムと並べて示された値で、基準と期間は不明です）。
• 生産のAI・工場間の配分・ロボット化などを合わせた2025年上期の効果は、1.2億バーツです。

成果の出所：SCGP の発表

人の動き

計画担当者の関わり方は公表されていません。

導入の経緯

2025年7月の投稿

工場間配分の生産計画システムを、AIの取り組みの1つとして紹介

2026年6月

ProPak Asia 2026 のセミナーで、顧客受注管理システムを AI 活用の例として発表（25日のニュースリリース）

出典

• SCGP（newsroom）
• SCGP（2026年6月の発表、PDF）
• SCGP Newsroom
• SCGP（2025年上期の発表、PDF）
• Bangkokbiznews（2025年7月の記事）

各社の公表資料に基づく整理です（2026年10月に確認）。

導入後も運用を続けているかは公表されていません。

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