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15件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ポルシェ(Porsche)

2025

ポルシェエンジニアリングが強化学習(RL)を活用し、車両衝突構造の最適化や拘束システムの設計を自動化。従来のFEMシミュレーションと比較して必要な計算量を80%削減し、開発期間の大幅短縮を実現。

衝突構造設計の計算量80%削減(従来72時間/回のシミュレーション大幅短縮)
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 最適化・シミュレーション

Covestro(コベストロ)

2024

ドイツの素材化学大手Covestroは、ポリウレタン発泡プロセスのAIデジタルツインを開発し、配合最適化・材料使用量削減・ツーリング最適化を実現。複数部門でAIパイロットプロジェクトを推進し、デジタル技術でプロセス効率と持続可能性を向上。

ポリウレタン発泡プロセスの材料使用量削減、配合最適化による廃棄物削減
製造業 最適化・シミュレーション設計・R&D 最適化・シミュレーション

Cemex(セメックス)

2024

メキシコのセメント大手Cemexは、AIシステム「MARIA」でセメント工場の温度・酸素・圧力・振動をリアルタイム監視し、機械学習によるミル性能予測でエネルギー効率と品質を最適化。

粉砕工程で1トンあたり約40kWhの省エネ達成、メキシコ15工場の約30基のキルンと50基のセメントミルを監視
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

Nucor(ニューコア)

2024

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。

特定工程の人的作業時間約80%削減
製造業 最適化・シミュレーション品質管理・検査 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ダイセル

2024

化学プラントにAIを搭載した「自律型生産システム」を開発。プラント異常の予兆検知と運転条件の自動最適化により、年間100億円のコスト削減を見込む。

年間100億円のコスト削減効果見込み
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

ゴールドウインド(Goldwind)

2024

24時間AIモニタリング×ドローン検査で風力タービンのO&Mコスト30%以上削減を実現。ハイブリッドタワーの疲労寿命をAIで15-20%延長し、6大陸17か国約25,000基のタービン管理にAIを全面導入。

O&Mコスト30%以上削減、ハイブリッドタワー疲労寿命15-20%延長
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

イートン(Eaton)

2024

イートンがPalantirとのパートナーシップを拡大し、PalantirのAIプラットフォーム(AIP)を業務全般に導入。ERPデプロイメントのAI自動化(データマッピング・クレンジング・移行)を推進し、電力管理ソフトウェアBrightlayerにもAI・MLを搭載。

ERP導入のAI自動化によるデプロイメント効率化
製造業 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

コベルコ建機

2024

重機の遠隔操作・自動運転ソリューション「K-DIVE」を開発し、仮想現実とAIの融合で遅延0.1秒以内の遠隔操作を実現。AI振動データ分析による予測保守で故障率20~30%削減。ICT建機として3Dマシンガイダンス標準装備の新世代ショベルも発売。

遠隔操作遅延0.1秒以内、AI予測保守で故障率20~30%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

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

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

日本製紙

2023

AIを活用した木材チップの配船計画最適化システムを導入。経験と勘に頼っていた配船業務を効率化し、輸送コストを年数億円削減。CO2排出量も約3%削減。

輸送コスト年数億円削減、CO2排出量約3%削減、配船作業時間を約3分の1に短縮
製造業 最適化・シミュレーション物流・配送最適化 最適化・シミュレーション

AGC(デジタルツイン)

2023

ガラス溶解プロセスにおけるデジタルツイン「COCOA」を開発。フロート窯内部の温度や溶融ガラスの対流をリアルタイムでシミュレーションし、品質向上とコスト削減を実現。

製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

ENEOSマテリアル

2023

横河電機と共同で、強化学習AIアルゴリズム「FKDPP」を化学プラントの蒸留塔制御に世界で初めて正式採用。約1年間の実運用で蒸気使用量とCO2排出量を手動制御比で約40%削減。

蒸気使用量・CO2排出量を約40%削減、24時間体制の手動制御が不要に
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

旭鉄工

2021

トヨタ系自動車部品メーカーがIoTとAIを活用した製造改善を推進。100の製造ラインで平均43%の生産性向上を達成し、年間4億円以上の労務費削減を実現。自社ノウハウを外販するスマートサービスも展開。

100ラインで平均43%生産性向上(最大280%)、年間労務費4億円以上削減(31億→27億円)、年間4万時間の労働時間低減
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知