CASE

C社は工場内のオートメーション装置のパラメータの調整に非常に時間がかかっていました。
また、パラメータのつまみは大量にあり、調整は複雑なだけに、この調整作業を実施することができる従業員が限られてる状態でした。
今後の国内外への製造の拡大を見据えている中、パラメータの調整工程を簡易にする必要がありました。

C社とKICONIA WORKSの共通のパートナー企業を通じて、声がかかり、まずは技術を活用した課題解決のコンサルティングを実施していきました。その中でC社の業務プロセスの認識合わせを行いましたが、C社が使っていたオートメーション装置を実際に使用して、その調整の難しさや業務負荷を痛感し、この課題解決が重要だと認識しました。
コンサルティングの結果、装置のデータ（パラメータ）を自動抽出するRPAのシステム、そしてその抽出したパラメータを自動で計算し最適な設定を算出するロジックの作成を提案し、開発を進めていくことになりました。

C社の業務やニーズへの理解を深めながら、柔軟に軌道修正して開発を進めていきました。
また、実際にC社の作業現場へ何度も視察に行き、工場内の装置の仕組みや操作方法、調整作業を理解していきました。
C社が使用していた装置のソフトをKICONIA WORKSでも実際にダウンロードし、仮想環境の中で操作しながら様々な調査も行いました。
まずはRPAを構築し、データを抽出する仕組みを作り、その後オートメーション装置の大量のパラメータを自動チューニングをする最適化ロジックの開発を行いました。その後、操作性などをC社担当者と話し合いながら、システム開発も行っていきました。
複雑な構成要素のシステム開発で、テストで動作しないというトラブルもあり、何度か持ち帰り修正を繰り返しました。導入までに時間を要しましたが、改善を繰り返し精度の高いシステムを納品する事ができました。
短期間で開発を行いつつ、実際に稼働するまでにお客様の意見を聞きながら、使いやすいものに仕上げていったことが良いシステムになった要因と言えます。

納品したシステムには満足してもらうことができました。
納品してからシステムのバグやトラブルの報告は受けておらず、現在も関係部署全体の実務の中で使ってもらっています。特に継続的な保守運用はしておらず、装置のソフトのアップデートの際に、それに合わせたRPAや自動調整ロジックのアップデートの必要可否を調査しています。

• 千葉（エンジニア）
  データ分析の観点では、RPAを先に作っていた事により、プロジェクトをスムーズに進めることができて良かったです。うまく行ったら次のステップへ、という流れで進められたので、データ分析に集中して取り組むことができました。
  自動チューニングは同様のアルゴリズム開発を別のプロジェクトでもやっていたこともあり、その知見を活かすことができ、スムーズに進められたことがよかったです。
  このプロジェクト特有観点だと、RPA構築と自動でチューニングをするという点で、時間をかければいろんな方法で行う事ができますが、良いロジックや開発方法を選択をしないといけないという事が分かりました。お客様から2週間に1回ヒアリングをして、最も良い選択肢を選択できたと考えています。
  個人としても会社としても良いプロジェクトの進め方の知見を得る事ができたと考えています。
• シェーン（エンジニア）
  Windowsを使ったシステムは慣れていませんでしたが、工夫をしながら取り組みました。
  お客様の基盤上でRPAシステムを開発したプロジェクトは初めてであり、沢山の知見を得ることもできました。
• 書上（プロジェクトマネージャー）
  先方にとっては、初めてのRPAや最適化ロジック作成の取り組みだったので、分かりやすく伝えることを心掛けていました。
  ニーズもしっかり汲み取らないといけないのでヒアリングも丁寧に行いました。
  この経験が良いナレッジとなり、現在も他プロジェクトで活かすことができています。