＜span class='underline'＞石油・ガス＜/span＞運用向けのAIソリューション

稼働率を向上させるとともに、迅速対応在庫や遊休在庫を削減します。データを活用して、何を購入し、どこに配置し、いつ修理し、どのように移動させるかという、日々の経済的に賢い意思決定を実現しましょう。

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解決する運用上の問題点

高コストの停止時間: 1つのファスナー、シール、またはセンサーの欠如により、プラットフォームまたはFPSOが停止します
ヤードの肥大化: 洋上および陸上の拠点で、陳腐化または重複する在庫が蓄積されます
緊急配送: 高い出動費用および走行距離ごとの費用がかかる陸上輸送
ヘリコプター費用: 重要部品を洋上拠点へ緊急配送する際の出費
リードタイムの混乱: OEM、修理工場、税関、天候が遅延を引き起こします
孤立したツール: ERP/EAMやスプレッドシートは過去の記録はできるものの、意思決定の最適化は行いません

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私たちの実践方法

サプライチェーンサイエンティスト（SCS）

専任のSCS（またはSCSチーム）が、ダウンタイムコスト、物流モード、コンプライアンス制約などの経済性をプログラムし、開始から本番運用、継続的改善まで共に取り組みます。これにより、資産、ベンダー、拠点の変化に合わせて、SCSが意思決定アルゴリズムを監督（および改善）することが可能となります。
より優れた財務判断

補充、転送、修理などのあらゆる決定が、稼働リスクと保有コスト、推定輸送費、陳腐化リスクなどの財務的観点から評価されます。これにより、一つ一つの意思決定においてROIが最大化されます。
人工知能

SCSチームは独自のコーディング言語（Envision）と人工知能を活用して、毎晩、ネットワーク全体の意思決定を解決します。これらの意思決定は、MOQ、ロット単位、コンテナ充填、サプライヤーの価格割引を考慮に入れています。
合意形成を促す

「現行プロセス」と「Lokadのプロセス」を並行して実施することで、切り替え前に稼働リスクや運用コストに与える財務的影響を確認できます。
不確実性を予測する

単純な時系列予測ではなく、需要とリードタイムの全分布を算出します。この確率的予測技術は、長尾分布や断続的な部品消費、不確実な輸送など、石油・ガス業界で日常的に見られる状況に不可欠です。
自動化

Lokadは、ERP/EAM（SAP、Maximo、IFSなど）の上に乗る単一のレイヤーです。日次のフラットファイルやAPIを通じてデータを抽出し、エンジンが自動的に購入注文、拠点間転送、修理の優先順位を生成、適用や照会を可能にします。
新たなハードウェアやソフトウェアは不要

当社との連携には、新しいハードウェアやERPの変更は必要ありません。サプライチェーンの意思決定は、既存のソフトウェアに直接日次で連携されます。
迅速な導入

平均6ヶ月未満で完全稼働。詳細は[こちら]

プロジェクト実施

よくある質問回答

どのくらい早く結果が見えますか？

現行プロセスとLokadのプロセスを並行して実施するデュアルランから開始し、稼働リスクと総コストの差分を定量化します。検証が済むと自動化により、プランナーは戦略に集中できるようになります。一般的には6～8週間で結果が見え始めます。

Lokadは洋上ネットワークや遠隔拠点にも対応できますか？

はい。当社のアルゴリズムは多階層ネットワークに対応可能です。プラットフォーム、陸上拠点、ヤード間の配置を評価し、MOQ、ロットサイズ、輸送手段を考慮に入れています。

修理可能部品や回転可能部品をモデル化していますか？

はい。修理ターンアラウンドタイムの分布やプールレベルを考慮して、交換、保留、購入のバランスを取ります。これは航空宇宙（特にMRO業務）で一般的に用いられるアプローチと非常に類似しており、O&Gツーリングにも直接適用可能です。

プランナーは依然としてコントロールできますか？

もちろんです。プランナーは、日常的なスプレッドシート作業を軽減しながら、あらゆる推奨事項を確認、ロック、または上書きすることが可能です。

新しいERP/EAMは必要ですか？

いいえ。Lokadの意思決定は、既存のERPやエンタープライズソフトウェアに統合可能です。統合はシンプルなフラットファイル転送やAPIを通じて行われ、標準のデータ抽出パターンに従います。

ソリューションの価格設定はどうなっていますか？

ネットワーク規模に合わせたシンプルな月額サブスクリプションです。ユーザーごとの料金や予期せぬ費用はなく、長期契約も不要です。

解析中：石油・ガスサプライチェーン

Joannes Vermorel（Lokad創業者兼CEO）が、なぜより優れた財務判断と自動化が、陸上および洋上物流において手作業のスプレッドシートを凌駕するのかを説明します。

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技術的な詳細

あらゆる不確実要因の予測

需要、リードタイム、その他すべての不確実要因の分布を完全に推定します。確率的予測を用いてこれを実現し、時系列予測やスプレッドシート型計画とは異なり、不確実性を統合する意思決定エンジンを提供します。不規則かつ偏った需要や変動する供給業者のリードタイムを捉え、最適化アルゴリズムは、何を購入し、どこへ送るかを判断する際に、リスク分布全体（ドルまたはユーロ換算）を考慮します。

ネットワーク全体の最適化

各夜間処理では、容量、危険物取り扱い、予算の制約のもと、各拠点およびSKUごとにどの程度保有するかを決定します。差分可能なプログラミングとドメイン固有言語（Envision）により、大規模なリレーショナルデータセット上での収束が加速され、毎晩多階層ネットワークの最適化が可能となります。

貨幣で評価された意思決定

購入、転送、修理、迅速対応といったすべての実行可能な行動に対して、稼働停止リスク、運転資本、物流、価格割引、MOQ/ロット倍率、賞味期限などを組み合わせた期待財務スコアが付与されます。これらの経済的要因は明示的かつ監査可能であり、ソルバー内部に隠されることはありません。その後、財務リターン（または最適化したい他の基準）を最大化する意思決定を選択します。

適切な修理可能部品および回転可能部品の取り扱い

プール、修理キュー、ターンアラウンドタイム分布、歩留まりをモデル化します。「修理対購入対転用」を優先順位付けすることで、予備部品に過剰な資本を割かずに掘削装置やプラントの稼働を維持できます。このアプローチは航空宇宙（MRO）で実績があり、O&Gツーリングや重要サブシステムにも適用可能です。

自動化前の検証

オンボーディング期間中、現行プロセスと並行してLokadのアルゴリズムを実行し、ギャップを測定、稼働リスク（↓）および在庫や迅速配送（↓）の変動を€/$で定量化します。財務状況と意思決定が「妥当」であると確認された後、ルーチンな意思決定を自動化し、監視および継続的改善のために人間が関与し続けます。

リレーショナルデータに対する微分可能なプログラミング

結合や集計を含むエンドツーエンドの自動微分を利用して、意思決定アルゴリズムを目標に合わせて調整します。これにより、確率的なリードタイム下での多階層配置など、大規模かつ複雑な意思決定が扱いやすく、迅速に反復可能となります。

安全なエンタープライズグレードの提供

計算は数百のAzureコアで一気に実行された後、コストを抑えるために縮小されます。データはエンドツーエンドで暗号化され、プラットフォームはISO 27001の管理、SSO、ロールベースアクセスを引き継ぎます。Lokadが既存のERP/MRP上に構築されているため、新たなハードウェアや全面的なシステム交換は不要です。

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