パナソニック コネクト(Manufacturing AIエージェント)
図面/設計仕様の照合業務にManufacturing AIエージェントを展開。従来50〜340分かかっていた照合作業を10分に短縮し、最大97%の工数削減を実現。
アウディ(Audi)
アウディがAI画像処理技術を生産工程全体に拡大展開。溶接スパッタの自動検出、塗装工程の異常検知システム「ProcessGuardAIn」、Edge Cloud 4 Productionによる工場IT基盤の刷新など、100以上のAIプロジェクトを推進。
TOTO
半導体製造装置向けセラミック部品の製造・検査工程にAIを導入し、製造リードタイムを約3分の1に短縮。人員あたりの生産性は従来比1.5倍に向上。
トヨタ車体
伊藤忠テクノソリューションズ(CTC)と共同で、マルチモーダルAIエージェントを活用した品質管理の高度化に向けた研究を開始。熟練技能者のノウハウをAIに組み込む。
日本精工(生成AI品質トラブル参照)
生成AIを活用した品質トラブル参照アプリケーションを自社開発し、約4,000件の品質トラブルデータの可視化と要約機能を実現。国内5,000名以上の設計・製造・品質保証担当者に展開し、情報要約を約30秒で完了可能にした。
ティッセンクルップ(thyssenkrupp)
AI画像処理による表面欠陥検知と音響AIによる溶接品質リアルタイム検出を製造現場に導入。AI・ロボティクスの統合のためIPAI(応用AIイノベーションパーク)にも参画。
東洋紡エムシー
JR西日本開発のAI検品ソリューションをスパンボンド不織布の検品工程に導入。画像解析AI技術の応用で検品件数を96%削減し、年間1,000時間以上の作業時間削減を実現。
東洋紡
JR西日本と共同でAI異常検知システムを開発し、製造工程の異常を予兆段階で検知。つるがフイルム工場で10時間以上の復旧作業時間削減に貢献。
General Motors
NVIDIAと協業し、AIとデジタルツインで工場計画・ロボティクスを最適化。バッテリー検査や溶接・塗装品質のAI監視など、EV製造の全工程にAIを導入。
テルモ
MedHub-AI社のプログラム医療機器「AutocathFFR」の日本国内販売契約を締結。AI技術により冠動脈造影画像から37秒でFFR値を自動算出し、心臓カテーテル検査の低侵襲化を実現。
DMG森精機
グループ会社が開発した「エッジAIボード」を工作機械に搭載。カメラ画像を用いた物体検知などのAI処理を内蔵NPUで省電力かつリアルタイムに実行し、切りくず除去やスラッジ監視を自動化。
Bosch
2027年までにAIに約29億ユーロを投資し、世界50以上の工場でAI品質検査・予知保全・サイクルタイム最適化を展開。生成AIで生産データを自然言語分析。AIエージェントプラットフォームも外部提供予定。
富士フイルム
画像診断の所見をAIが自動作成するシステムを開発。年間約3,000万件の画像診断業務の負担軽減を目指し、放射線科医の読影ワークフローを革新。
パナソニック コネクト
全社員約11,600名に生成AIアシスタント「ConnectAI」を展開。2年目で年間44.8万時間の業務時間削減を達成し、AI活用が「聞く」から「頼む」へシフト。
Whirlpool(ワールプール)
米国の家電大手Whirlpoolは、製造工程にRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)と AI を導入し、品質管理検査の一貫性と精度を向上。組立・材料ハンドリング工程での自動化により生産性と品質管理を強化。
Wacker Chemie(ヴァッカーケミー)
ドイツの化学大手Wacker Chemieは、「WACKER Digital」イニシアチブでAIを製造プロセスとR&Dに統合。シリコーン製造の品質検査をAI自動化し、従来の専門家チームによる手動検査を代替。AIでR&D実験を「数週間から光速」に加速。
Nucor(ニューコア)
Nucorは米国最大の鉄鋼メーカーとして、AIを活用した鋼材混合最適化と品質予測を実施。Delta BravoのAIプラットフォームにより、リサイクル原料と新規原料の最適ブレンドを予測し、品質を維持しながらコスト削減と省エネを実現。
関西ペイント
自動車補修用コンピューター調色システム「AIカラーシステム」に機械学習エンジンを搭載。ビッグデータから最適な調色配合を予測し、調色精度を大幅向上。
ブリヂストン(EXAMATION AI成型)
AI搭載タイヤ成型システム「EXAMATION」により、タイヤ製造工程の属人化を解消。ロット切替時の不良率を41%削減するなど、品質の安定化を実現。
横浜ゴム(AIタイヤ設計)
dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。