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96件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ハイデルベルグ・マテリアルズ(Heidelberg Materials)

2024

セメント・コンクリート製造にAIを活用し、CO2排出量削減と品質最適化を推進。AI駆動のプロセス制御でエネルギー効率を改善し、セメント業界のデジタル変革をリード。

セメント生産のCO2排出量削減、エネルギー効率改善
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

フォルクスワーゲン・グループ(Volkswagen Group)

2024

AI専門子会社「AI Lab」を設立し、AI製品のインキュベーションを推進。2030年までに12億ドルのAI投資を計画し、製品開発サイクルの1年短縮を目指す。量産車にChatGPTを標準搭載した初のメーカー。

2030年までにAI投資12億ドル、製品開発サイクル1年短縮目標
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成異常検知・予兆検知

ジョンソンコントロールズ(Johnson Controls)

2024

スマートビルプラットフォーム「OpenBlue」にAI・生成AI機能を大幅拡張。自律的なビル制御・エネルギー最適化で最大30%のエネルギー支出削減と20%のメンテナンスコスト削減を実現。

エネルギー支出最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減、スペース利用最適化10%向上
建設・不動産 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

シェル(Shell)

2024

シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

キャタピラー(Caterpillar)

2024

キャタピラーは160万台以上の接続資産から16ペタバイトのデータを収集し、AIによる予知保全サービスを提供。2024年には生成AI搭載のサービス推奨エンジンを立ち上げ、顧客のダウンタイム最大30%削減を実現した。

160万台の接続資産、16ペタバイトのデータ、顧客のダウンタイム最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減
製造業 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

西松建設

2024

山岳トンネル工事の濁水処理設備をAIで自動管理するシステム「FlocTrack」を開発。pH・濁度・フロック形成映像から処理剤添加量を最適制御し、管理時間を約36%短縮。

管理時間約36%短縮(730分/週→470分/週)
建設・不動産 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

日揮ホールディングス

2024

グループ会社ブラウンリバースが「ファストデジタルツイン」でプラント保全業務のDXを推進。2Dプラント図面からAIで3Dモデルを生成し、老朽化プラントの運用持続可能性を向上。

2D→3D自動変換によるデジタルツイン構築の効率化
製造業 生産管理・設備保全 生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

伊藤ハム米久ホールディングス

2024

静岡県三島市に約200億円を投じてAI・IoT活用のハム・ソーセージ次世代工場を建設。生産条件のリアルタイム最適化と予知保全により、生産能力2倍と省力化を目指す。

投資額約200億円、年間約25億円の償却前利益効果見込み、2026年完成予定
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

Caterpillar

2024

AIを活用した予知保全で建設機械のダウンタイムを最小化し、メンテナンスコストを削減。リアルタイムのフリート管理と設計・製造プロセスの効率化にもAIを展開。

ダウンタイム最小化とメンテナンスコスト削減を実現
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

SABIC

2024

AI搭載のリアルタイムモニタリングで設備故障を予測し、ダウンタイム削減とエネルギー消費最適化を実現。Industry 4.0技術とAIでプラント資産パフォーマンスを向上。

複数製造拠点でAI監視システムを展開、排出量・エネルギー消費の最適化を推進
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

ArcelorMittal

2024

自社開発のAI予知保全プラットフォーム「Sentinel」でモーター故障の予測成功率100%を達成。AI蟻アルゴリズムで生産シーケンスを最適化し年間約100万ポンドのコスト削減。

モーター故障予測成功率100%、年間約100万ポンドのコスト削減、製品欠陥15%削減
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

NTN

2024

Edgecross対応の軸受診断エッジアプリ「Bearing Inspector for Edgecross」を2024年1月に販売開始。振動センサーデータからベアリング状態を4段階で自動診断。

残存寿命推定精度を約30%改善(2023年開発の技術)
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

THK

2024

IoT/AIプラットフォーム「OMNIedge」で直動部品の予知保全サービスを提供。LMガイドやボールねじの状態をAIが自動診断し、異常度スコアで設備管理を支援。

LMガイド・ボールねじ・アクチュエーター等の状態監視を実現
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

IHI

2024

深層学習を活用した故障予兆検知システムと異音検知システムを開発。石炭火力発電所のベルトコンベヤーなど大型プラント設備の安全性と効率向上を実現。

大型クレーンや石炭ターミナルでの実証実績
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

TDK

2024

エッジAI搭載の小型センサーモジュール「i3 Micro Module」を活用した予知保全ソリューション「i3 CbM Solution」を2024年6月から提供開始。工場設備の状態をリアルタイムに監視・分析。

センサーモジュールサイズ55.8×40.5×20.0mm・重量30gの小型化を実現
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Emerson Electric

2024

産業用オートメーションプラットフォーム「Ovation 4.0」に生成AI機能を搭載。AIアシスタントが信頼性問題を予測し、電力・水処理プラントの意思決定を支援。

製造業エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

JFEスチール

2024

日立と共同で、AIが熟練オペレータの操作を学習して鋼板形状制御を自動化する冷間圧延ソリューションを開発。2021年に自社導入で効果を確認し、2024年3月から国内外の鉄鋼業向けに外販を開始。

製品歩留まり改善、稼働率向上、オペレータ作業負荷軽減
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

フジテック

2024

日系エレベーターメーカー初となるシンガポール政府の高度遠隔監視保守規格認証を取得。IoTとAIを活用したエレベーターの遠隔監視・予知保全により、グローバルでの保守品質向上を推進。

日系メーカー初のシンガポール高度遠隔監視保守認証取得、20年以上の故障・保守記録をAI学習に活用
製造業建設・不動産 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Airbus

2024

AI予知保全プラットフォーム「Skywise」を11,600機以上の航空機に展開。easyJetでは月間44件のフライトキャンセルを回避し、年間1機あたり8.1トンの燃料節約を実現。

11,600機以上が接続、easyJetで月間44件のキャンセル回避、年間1機8.1t燃料節約、40社1,500機が利用
物流・運輸 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

リンガーハット

2024

パロアルトインサイトと共同開発したAI需要予測システムを直営全店舗に展開。自動発注アプリとシフト管理アプリにより、食品ロス削減・人件費最適化・店長の事務作業削減を実現。

リンガーハット・濵かつ直営492店舗全店に導入完了、発注業務と食品ロスの削減
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測