デジタルツイン時代を迎え、予めシミュレーションにより工場やプラントなどの生産システム運用計画を策定することが行われています。
しかし、シミュレーションが生産システムの実態と合わず、計画と現実のズレによって実際の生産システムの立ち上げや計画変更時の調整に時間がかかり、生産性も必ずしも最適化できない問題があります。
そこで、少数の試運転データと機械学習の一種であるデータ同化技術を用いてシミュレーションのズレを解消し、さらに高度な最適化技術を用いて迅速に運用計画を修正・最適化し、従来の数分の1の期間で生産システムを立ち上げ、変更でき、生産性も向上させる技術を開発しています。