自社にとって最適な生産計画の作り方セミナー～ 120分で理解する、生産計画自動生成ツールの活用方法 ～14:00 開始予定
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Copyright© Fixstars Group自社にとって最適な生産計画の作り方セミナー～ 120分で理解する、生産計画自動生成ツールの活用方法！ ～Copyright© Fixstars Group本日のAgenda
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はじめに

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会社紹介

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Fixstars Amplify Scheduling Engine のご紹介•

生産計画最適化のワークショップ

休憩•

生産計画最適化のワークショップ (続き)•事例、価格、今後の進め方等のご紹介•

Wrap Up

質問は随時ZoomのチャットかQ&Aでお願いします
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はじめに

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本セミナーのゴール⚫ 最適化問題を解くためのクラウドサービス「Fixstars Amplify」と、その一製品である「Fixstars Amplify Scheduling Engine」(Amplify SE) を知り、Amplify SE を使ってスケジューリング最適化問題を解くための手法やプロセスを理解する⚫ ワークショップを通して、実際に Amplify SE を使ってみることで、自社の業務への適用のイメージを掴む

質問は随時ZoomのチャットかQ&Aでお願いします

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会社紹介

Copyright© Fixstars Groupフィックスターズの基本情報
会社名

株式会社フィックスターズ

本社所在地

東京都港区芝浦3-1-1 msb Tamachi
田町ステーションタワーN 28階

設立

2002年8月

資本金5億5,446万円

社員数（連結）263名（2022年9月現在）
キオクシア株式会社
ルネサスエレクトロニクス株式会社

上場区分

東証プライム（証券コード：3687）

代表取締役社長三木

主なお客様

トヨタグループ（トヨタ自動車株式会社・
豊田通商株式会社・株式会社デンソー）
みずほ証券株式会社聡

キヤノン株式会社

グループ会社

2021/10/1～(フィックスターズからスピンアウト)

Fixstars Solutions, Inc.

(株)Fixstars Autonomous Technologies
株式会社ネクスティ エレクトロニクスとのJV
自動運転向けソフトウェアを開発(株)Fixstars Amplify

完全子会社
米国での営業及び開発を担当(株)Sider(株)Smart Opinion

オスカーテクノロジー(株)完全子会社
開発支援SaaS「Sider」を運営

連結子会社
乳がんAI画像診断支援事業を運営

連結子会社
ソフトウェア自動並列化サービスを提供

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完全子会社
量子コンピューティングのクラウド事業を運営

7

フィックスターズのサービス概要
お客様専任のエンジニアが直接ヒアリングを行い、高速化を実現するために乗り越えるべき課題や問題を明確にしていきます。
高速化のワークフロー

コンサルティング

高速化

サポート

先行技術調査アルゴリズムの改良・開発

レポートやコードへのQ&A

性能評価・ボトルネックの特定

ハードウェアへの最適化

実製品への組込み支援

レポート作成Copyright© Fixstars Group8

フィックスターズの量子・最適化技術への取り組み
次世代技術を先取りし今ある課題の解決を目指す

2018年
NEDOのプロジェクトに採択「イジングマシン共通ソフトウェア
基盤の研究開発」

2023年

2022年

9月: 新製品 Fixstars Amplify Scheduling Engine リリース
11月: Toshiba SQBM+を標準マシンに追加
12月: 累計実行回数3,000万回突破

5月: Fixstars Amplify がGurobi、IBM-Quantumをサポート
7月: 累計実行回数1,000万回突破

2021年

2月: 量子アニーリングクラウドサービス「Fixstars Amplify」提供開始
10月: 子会社Fixstars Amplifyを設立
11月: Q-STAR 量子技術による新産業創出協議会に特別会員として加入

2017年

日本で初めてD-Wave Systems社と提携

2019年
SIPの研究開発に参画「光・量子を活用したSociety 5.0実現化技術：光電子情報処理」
Copyright© Fixstars Group9

Fixstars Amplify: 製品ポートフォリオ

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Fixstars Amplify

Fixstars Amplify Scheduling Engine(2021/2～)(2023/9～)

汎用的な問題に対応する SDK と実行環境 (AE)•

2次の QUBO 問題が得意

スケジューリング問題に特化した SDK と実行環境(Scheduling Engine)

シフト最適化、経路最適化、設計変数最適化向けに•

最適化の目的を Makespan の最小化に絞り、定式化

自分で自由に定式化した目的関数や制約条件の中で不要で、複雑な制約条件を通常のプログラミングの一番良い組み合わせを高速・高精度に探索延長で実装可能量子アニーリング・イジングマシンを活用してブラ•ックボックス最適化問題を解くことも可能

生産計画・人員シフト計画・配送計画など幅広いス
ケジューリングに適用可能

本日のセミナーはこちら
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様々な分野でFixstars Amplifyの利用が拡大しています
住友商事株式会社

650

登録社・組織数: 約

累計実行回数:3,500万回超Copyright© Fixstars Group11

Fixstars Amplify Scheduling Engineのご紹介

Copyright© Fixstars GroupFixstars Amplify Scheduling Engine とは
Fixstars Amplify Scheduling Engine (Amplify SE) は、プログラム開発を簡単に行えるソフトウェア
開発支援キット (SDK) と、高精度な解を瞬時に求める高性能な計算エンジンによって、スケジュール
最適化アプリをユーザー自ら構築できるクラウドサービスですhttps://amplify.fixstars.com/scheduling⚫ SDKをインストールするだけですぐに簡単

高機能・高性能⚫

使える (pip install amplify_sched)
目的関数や制約条件の定式化は不要で、通常のプログラムの延長で実装可能⚫ 複雑な制約条件でも簡単に最適化⚫ コンピュータの性能を最大限に引き出すアルゴリズムによって、大規模なス
ケジューリング問題も瞬時に最適化⚫ 評価・検証用途には開発環境と実行環

SDK

始めやすい

Copyright© Fixstars Group⚫

境が無償で利用可能
多くのチュートリアル、サンプルコー
ドを整備・拡充13

Amplify SE によるスケジューリング問題の最適化
Amplify SE なら、自社固有の状況や条件を考慮して、生産性の最大化や在庫を最小化する計画を瞬時に立案できますhttps://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/product
実装のイメージ

マシンや様々な条件等の情報を model に追加していき、最後に model をマシンに投げて求解します (目的は Makespan (最終生産完了時間) の最小化)

Copyright© Fixstars Group14

ソフトウェア開発支援キット
Amplify SE には、実際の現場にある工程の合流・分割、在庫置き場の容量、段取り時間など複雑な制約条件がサポートされており、簡単に実装できます

Copyright© Fixstars Group15

ソフトウェア開発支援キット
様々な条件を表現するため便利な[機能]が多数用意されています

Copyright© Fixstars Group16高性能な計算エンジン
クラウドにある最先端の高性能コンピュータ群と、コンピュータの性能を最大限に引き出すアルゴリズムによって、大規模なスケジューリング問題も瞬時に最適化計算ができます
https://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/product#engine

シンプルな問題

複雑な問題

Copyright© Fixstars Group17

無料で始めることができて、学習コンテンツも豊富
無料で始められるクラウドサービスなので、思い立ったその日からご利用いただけます。ウェブサイトにチュートリアルやサンプルコードなど豊富な学習コンテンツをご用意していますので、初心者の方でも簡単に始められますhttps://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/resources
Amplify SE のはじめ方

チュートリアルCopyright© Fixstars Group

サンプルコード

18

生産計画最適化のワークショップ～事前準備～

Copyright© Fixstars Groupワークショップの事前準備（１）• ご自身の PC のブラウザ上で Python のプログラミングを行います。Google Colaboratory を使うので、事前に Google Colaboratory にログインできることをご確認ください（Google アカウントが必要です）。
Google Colab検索

https://colab.research.google.com/• Fixstars Amplify の無料トークンの取得有無をご確認ください。まだの方は、こちら から
ユーザー登録をして無料トークンを取得してください（1分で完了します）。
Fixstars Amplify

検索

https://amplify.fixstars.com/

Copyright© Fixstars Group20

ワークショップの事前準備（２）取得された Amplify SE の無料トークンを用いてトークンチェック用のサンプルコードが動くか、以下のス
テップでご確認をお願いします。

1. 以下の URL にアクセスしてください。サンプルコードは閲覧のみ可能な状態なので、「ファイル」→「ドライブにコピーを保存」して、ご自身の Google ドライブにコピーを作成してください。
https://colab.research.google.com/drive/1sFPSn7CGNX4i4BsGLxC4SDdVVtwSkLLG#scrollTo=5WBioiZf5A5y

2. コピーしたファイルの1番目のセルにご自身の無料トークンを入力してください（***印の部分を書き換えてください）。ご自身の無料トークンは、「アクセストークン」ページの「Fixstars Amplify SE」のセクションでご確認いただけます。トークンを入力後、再生ボタンまたは Shift +Enter で1番目のセルを実行して下さい。
token = ”***********************************”# ご自身のトークンを入力

3. 1番目のセルの実行が完了したら、2番目のセルも再生ボタンまたはShift + Enter で実行してください。ガントチャートが出力されれば OK です！

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ワークショップの事前準備（3）⚫
⚫

ワークショップで使うサンプルコードを以下の URL より取得して下さい。サンプルコードは閲覧のみ可能な状態なので、「ファイル」→「ドライブにコピーを保存」して、ご自身の Google ドライブにコピーを作成してください。
サンプルコードの1番目のセルにはご自身の Amplify SE のトークンを入力いただく必要があります。

➢ サンプルコード

https://colab.research.google.com/drive/1aKewDnJb3j0dyrpmpj0T22MssUprFo_5?hl=ja#scrollTo=_6qEc5kvko4C

質問は随時、チャット か Q&A でお願いします。
対応可能なメンバーが対応致します。

Copyright© Fixstars Group22

生産計画最適化のワークショップ

Copyright© Fixstars Groupワークショップ: 本日取り扱う問題
https://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/resources#code

Copyright© Fixstars Group24

マシニングセンタとはマシニングセンタ（machining center）は、回転工具を使用してフライス削りや中ぐり、穴あけ、ねじ
立てといった切削加工を、1台で行える工作機械(出展: https://www.dmgmori.co.jp/products/machines/)

Copyright© Fixstars Group25

ワークショップ: 問題設定
「3台のマシニングセンタを使って15種類の材料を加工して15個の完成品を作ります。マシニングセンタによって、同じ材料を加工するのにかかる「加工時間」は異なります。また、加工する材料に応じて計20種類の工具の中から必要な工具をマシニングセンタに取り付ける必要があり、工具の取り外し・取り付けのための「入れ替え時間」がかかります。各工具の在庫は2～3個あり、同じ工具を必要とする材料もあります。工具をやりくりしながら、加工時間と入れ替え時間を考慮して、最終の製品の完了時間が一番短くなる効率的な計画を立てます材料 (15種類)

工具 (20種類)

マシニングセンタ (3台)

完成品 (15種類)

加工時間

材料1

工具1

入れ替え時間

マシン1

取り外し
材料2

工具2
取り付け
マシン2

材料3
・
・
・

工具3
・
・
・

マシン3
Copyright© Fixstars Group

・
・
・

26

ワークショップ: 必要な入力情報「3台のマシニングセンタを使って15種類の材料を加工して15個の完成品を作ります。マシニングセンタによって、同じ材料を加工するのにかかる「加工時間」は異なります。また、加工する材料に応じて計20種類の工具の中から必要な工具をマシニングセンタに取り付ける必要があり、工具の取り外し・取り付けのための「入れ替え時間」がかかります。各工具の在庫は2～3個あり、同じ工具を必要とする材料もあります。工具をやりくりしながら、加工時間と入れ替え時間を考慮して、最終の製品の完了時間が一番短くなる効率的な計画を立てます
使用工具・・・

入れ替え時間 =・・・
工具の取り外し数
× 取り外し時間 +工具の取り付け数 × 取り付け時間※ 工具当たりの取り外し・取り付け時間は10とします

加工時間

最適化は機械学
習とは異なり、大量が学習デー
タは不要です工具の数 (同時使用可能数)
・・・

・
・
・

Copyright© Fixstars Group27

ワークショップ: 人の手でやってみよう
使用工具

工具の数 (同時使用可能数)

加工時間

Copyright© Fixstars Group

まずは、「材料1」を処理時間が短い「マシン1」に割り当ててみよう、、「工具1～5」を「マシン1」に割り当てて、、「材料11」と「材料15」は同じ「工具1～5」を使うから、同じ「マシン1」に割り
当てれば切り替え時間が必要ないから連続で作った方がいいな、、いや、、それとも、切り替え時間がかかったとしても、処理時間が短い別のマシンでやった方がいいのか、、、う～ん、それぞれの場合でその先もやってみるしかないか、、、組合せ多すぎじゃないか、、これを人の手でやるの無理じゃない
か、、、

28

ワークショップ: 一つの答え
最終製品完了時間: 240

切り替え時間処理時間

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ワークショップ: 解くための 3 steps「3台のマシニングセンタを使って15種類の材料を加工して15個の完成品を作ります。マシニングセンタによって、同じ材料を加工するのにかかる「加工時間」は異なります。また、加工する材料に応じて計20種類の工具の中から必要な工具をマシニングセンタに取り付ける必要があり、工具の取り外し・取り付けのための「入れ替え時間」がかかります。各工具の在庫は2～3個あり、同じ工具を必要とする材料もあります。工具をやりくりしながら、加工時間と入れ替え時間を考慮して、最終の製品の完了時間が一番短くなる効率的な計画を立てます

全てを一度に作るのは難しいので、3つの Step に分けてプログラムを作ります

Step1

入力情報の準備• 各材料の各マシンでの加工時間のデータフレームを作成• 各材料の加工に必要な工具の情報をデータフレームに追加• 各工具の個数（同時使用可能数）のデータフレームを作成

Step2

モデルの構築•モデルを作成しマシン、ジョブ、リソースの情報を追加•
切り替え時間を計算して各マシンに追加

resource を使います (ドキュメントはこちら)

setup_time を使います (ドキュメントはこちら)

Step3

マシンで求解して可視化• SE に問題を投げて求解し、得られた解を可視化

Copyright© Fixstars Group30

Step1

入力情報の準備• 各材料の各マシンでの加工時間のデータフレームを作成• 各材料の加工に必要な工具の情報をデータフレームに追加• 各工具の個数（同時使用可能数）のデータフレームを作成

実装

各材料の各マシンでの加工時間のデータフレーム

・・・

今回のワークショップでは、取り外しも取り付けも、工具あたりにかかる時間を 10 とします
Copyright© Fixstars Group31

Step1

入力情報の準備• 各材料の各マシンでの加工時間のデータフレームを作成• 各材料の加工に必要な工具の情報をデータフレームに追加• 各工具の個数（同時使用可能数）のデータフレームを作成
実装

Copyright© Fixstars Group32

Step1

入力情報の準備• 各材料の各マシンでの加工時間のデータフレームを作成• 各材料の加工に必要な工具の情報をデータフレームに追加• 各工具の個数（同時使用可能数）のデータフレームを作成
実装

Copyright© Fixstars Group33

Step2モデルの構築•モデルを作成しマシン、リソース、ジョブの情報を追加•
切り替え時間を計算して各マシンに追加

まず、モデルを構築するにあたり必要な用語の整理をします

https://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/resources/tutorial/se_concept

今回のワークショップでは以下に対応します※ 今回のワークショップでは、マシンを移動することなく、マシニングセンタ内ですべての工程を行うことを想定しているため、全てのジョブでタスクは1つになります

machine1 (マシン1) - machine3 (マシン3)
job1 (材料1) - job15 (材料15)
resource1 (工具1) – resource20 (工具20)

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Step2モデルの構築•モデルを作成しマシン、リソース、ジョブの情報を追加•
切り替え時間を計算して各マシンに追加

実装

各材料の各マシンでの加工時間を processing_times に格納

各材料の加工に必要な工具を
required_resources に追加
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Step2モデルの構築•モデルを作成しマシン、リソース、ジョブの情報を追加•
切り替え時間を計算して各マシンに追加

材料1 → 材料5: (取り外し3 + 取りつけ2) * 10 = 50
材料15 → 材料1: (取り外し2 + 取り付け3) * 10 = 50

実装

材料_aから材料_bに入れ替える
際に取り外す工具の数をカウント
材料_aから材料_bに入れ替える際に取り付ける工具の数をカウント
入れ替え時間を計算(remove_work_time と
set_work_time はいずれも 10）
材料_a → 材料_b と 材料_b →材料_b の工具の入れ替えにかかる時間を各マシンのsetup_times に追加
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Step3マシンで求解SE で求解して得られた解を可視化

実装【ご参考】解の情報

Copyright© Fixstars Group37

Step3マシンで求解SE で求解して得られた解を可視化
材料10 → 材料5の切り替え時間は20 (取り外し1個、取り付け1個)

材料10 (加工時間 20)

材料5 (加工時間 10)

材料13 (加工時間 10)

最終製品完了時間: 240
材料9 (加工時間 10)

材料3 (加工時間 30)

材料1 → 材料11 は使う工具が全く同じなので切り替え時間なし

Copyright© Fixstars Group38

Step3マシンで求解SE で求解して得られた解を可視化
最終製品完了時間: 240

Copyright© Fixstars Group39

ワークショップ: おさらい
使用工具

工具の数 (同時使用可能数)

加工時間

Copyright© Fixstars Group

まずは、「材料1」を処理時間が短い「マシン1」に割り当ててみよう、、「工具1～5」を「マシン1」に割り当てて、、「材料11」と「材料15」は同じ「工具1～5」を使うから、同じ「マシン1」に割り
当てれば切り替え時間が必要ないから連続で作った方がいいな、、いや、、それとも、切り替え時間がかかったとしても、処理時間が短い別のマシンでやった方がいいのか、、、う～ん、それぞれの場合でその先もやってみるしかないか、、、組合せ多すぎじゃないか、、これを人の手でやるの無理じゃない
か、、、

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事例、価格、今後の進め方等のご紹介

Copyright© Fixstars Group

組合せ最適化問題
膨大な選択肢から、制約条件を満たす、ベストな解を探索する（組合せ最適化問題）

スケジューリング

配送計画

スマートシティー

集積回路設計

参考: 慶應義塾大学 田中宗 准教授 「量子コンピュータ最前線とイジングマシンの可能性」
Copyright© Fixstars Group42

組合せ最適化の取り組み事例
製造

物流

サービス業

業務

課題

成果

生産計画

小ロット生産による計画の短サイクル化

計画自動化による短サイクルでの計画立案と最適化(リンク)

生産計画

業務負荷大、属人化生産計画の属人化解消と設備投資計画への活用(リンク)

生産計画

段取回数・時間の最小化

段取回数を10%削減・属人化解消

生産計画

製造人員の最小化

製造人員および人数変動の最小化

人員シフト計画

スキルマッチ＋労働負荷平準化

従業員が納得する最適な人員シフトを実現(リンク)自動倉庫制御トラックの荷積み待ちの渋滞

待ち時間の削減、Cyber Physical Systemの実現

配車計画

労働時間短縮・属人化

長時間残業の解消

荷積み計画

安全で効率的な荷積み安全で効率的な荷積み計画

倉庫作業シフト計画

スキルマッチ＋

作業効率の高いシフト、計画担当者のストレス軽減（リンク）

人員シフト

属人化・業務負荷

従業員の希望を反映したシフト計画
Copyright© Fixstars Group43

Scheduling Engine

生産計画の最適化により人員を14名から10名へ適正化
https://amplify.fixstars.com/ja/customers/interview/avaldata
後工程

前工程

生産状況
• 月間200ロットを生産• 前工程⇒後工程⇒検査工程の3工程• 物流の混乱による調達遅れ

人員
1

装置
A1

午前中までの進捗と良品数を考慮して今後の計画を見直そう。数カ月先まで納期の確認もしなくては…。

装置
A2

これまでの生産計画• 計画の見直しに一日8時間（4時間/回×2回）掛かっていた• 前工程、後工程の装置稼働率を上げる計画を考えていた• 工場稼働日は休みを取れず、疲れが溜まっていた

検査

装置
B

装置
A3

人員
2

…
人員
14

200ロット/月

設備投資シミュレーションイメージ

成果• 生産計画作成時間の短縮（8時間⇒20分）• 属人化の解消• 検査人員の適正化（ 14名⇒10名）

前工程

後工程

人員
1

装置
A1

今後の発展
• 設備投資した際の生産量算出のシミュレーションに活用• 営業担当による客先での納期回答• 生産計画に合わせた原料納入日の自動調整
Copyright© Fixstars Group

装置
A2
装置
A3

検査

人員
2
装置
B

…
人員
10

装置
A4

？？？ロット/月

44

Annealing Engine

生産計画最適化 (電気機器製造メーカー A社様)
複数の製品事業部から様々なプリント基板の注文を受け、生産を行う部門
段取り時間

課
題

生産する基板に応じて製造装置の部品や材料を交換する「段取り時間」が必要。段取り時間を考慮した効率的な生産スケジュールを作成したい
従来は、専任者が、一日数回・毎回数十分かけて経験に基づいてスケジ
ュールを作成。更なる生産性向上やノウハウ継承のため、生産スケジュール作成の自動化に着手

装置1

A

A

装置2

B

B

B
B

B

段取り時間

装置x

C

E

B

段取り時間

E

D

生産スケジュール作成の時間・コストの大幅な削減！
効
果(一日あたり数時間 → 数分)

段取りのための製造装置の停止回数の削減！
(10%以上削減)

最適化未経験のご担当者様1人がプログラム試作開始から約1～2ヵ月間取り組んでこの効果を実現
現在は試作段階で、実運用に向けてモデルを改良中！

次期フェーズでは、Amplifyの活用領域の拡大を検討中！

Copyright© Fixstars Group45

Annealing Engine

生産計画最適化 (機器製造メーカー B社様)
各製品の生産数に応じて製造人員数の計画をする部門

課
題

製品ごとに生産が開始できる日と納期が決まっていて、時期により日産数に差がある。製造に必要な人員数が緩やかに増減し、全体として最小化するように生産計画を立てている。専任者が2名で日々計画を立案・修正しているが、効率的な生産計画の立案、業務負荷削減、属人化解消のため自動化に着手。

製品 A

調整▼納期

調整

1000台

▼納期

製品 B

2000台
納期▼

製品 C

7000台
順番入れ替え効
果

必要人員数と日毎の人員数の増減の最小化！
計画立案の業務負荷削減・属人化解消！

人員数

製品 D

納期▼

200台

人員数の増減を最小化！

時間（日）Copyright© Fixstars Group46

Scheduling Engine

ユーザー事例
多くのお客様で成果が出始めています！

https://amplify.fixstars.com/ja/customers/interview/taf

https://amplify.fixstars.com/ja/customers/interview/avaldata
Copyright© Fixstars Group47

様々な使い方が可能
Amplify SE で作った最適化プログラムは様々な使い方ができます！

Copyright© Fixstars Group

48

幅広い業務・業界に適用

Copyright© Fixstars Group

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Amplify SE: クラウド利用料

https://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/pricing

ベーシックプランスタンダードプラン

ビジネスプラン

まずは無料でお試しを実運用で使いたい方は組織単位のプラン

ご契約単位

個人

個人

組織

利用料金 (税抜)

無料

月額10万円

月額20万円

ご利用範囲

契約ユーザー

契約ユーザー

開発したアプリの利用者数に制限なし

計算環境

スモール

ラージ

ラージ
(月間の累計実行時間を設定予定)

サポート

ベーシック

スタンダードCopyright© Fixstars Group

スタンダード50

企業向けプライベートトレーニングのご紹介
https://amplify.fixstars.com/ja/seminar/private-training

企業向けプライベートトレーニング
お客様が抱える実際の課題やデータを使ったカスタムメイドのトレーニングです！
(24万円/人(税抜))

サンプルコードを使った座学

Copyright© Fixstars Group

お客様の持ち込
み課題を一緒に解きます

51

今後の進め方
自分で Amplify SE でプログラムを作ってみたい方⚫ ベーシックプラン（無料版）でまずはお試しを。チュートリアル、ドキュメントもご活用ください⚫ 有償プランでより大きな規模で本格開発（お困りごとがある場合は＋Plusオプションも追加可）⚫ 何かご質問やご不明点があれば、いつでもお問い合わせください！

PoC

手を動かす前に自分の問題が解けるかざっと知りたい方⚫ 弊社または弊社が紹介する SIer が、無償 PoC や有償プロトタイプ開発を受託することも可能です。ご相談くださいAmplify SE を使ったシステムやアプリを開発してほしい方⚫ 弊社または弊社が紹介する SIer が、システム開発やアプリ開発を受託することも可能です。ご相談ください

Copyright© Fixstars Group52

今後の進め方
自分で Amplify SE でプログラムを作ってみたい方

ぜひこちらの問題も試してみてください！

https://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/resources#code
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ドキュメント
https://amplify.fixstars.com/ja/docs/amplify-se/index.html

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ご質問・ご不明点があればお問い合わせください！
https://amplify.fixstars.com/ja/scheduling/contact

https://amplify.fixstars.com/ja/user/contact

Copyright© Fixstars Group

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本セミナーのゴール⚫ 組合せ最適化問題を解くためのクラウドサービス「Fixstars Amplify」を知り、Fixstars Amplify Scheduling Engine を使ってスケジューリング最適化問題を解くための手法やプロセスを理解する⚫ ワークショップを通して、実際に Fixstars Amplify Scheduling Engine を使ってみることで、自社の業務への適用のイメージを掴む

Copyright© Fixstars Group56

今後のセミナーの予定
今後も定期的に無料セミナーを開催します！
今回とほぼ同じ内容となる予定です2024/4/24 (水)「生産計画最適化」

2024/5/16 (仮)「ブラックボックス最適化」

2024/5/30 (仮)「生産計画最適化」(Scheduling Engine)(Annealing Engine)(Scheduling Engine)

・はじめに
・会社紹介
・Fixstars Amplify SchedulingEngine のご紹介
・生産計画最適化のワークショップ
・Wrap Up・事例のご紹介
・今後の進め方
・Q&A

・はじめに
・会社紹介
・Fixstars Amplifyの紹介
・ブラックボックス最適化のワークシ
ョップ・Wrap Up・事例のご紹介
・今後の進め方
・Q&A

・はじめに
・会社紹介
・Fixstars Amplify SchedulingEngine のご紹介
・生産計画最適化のワークショップ
・Wrap Up・事例のご紹介
・今後の進め方
・Q&A

ご質問・ご不明点がありましたら、お問い合わせフォームでご連絡下さい
https://amplify.fixstars.com/ja/contact
Copyright© Fixstars Group57

ご参加ありがとうございました！
アンケートのご協力お願いします

Copyright© Fixstars Group

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