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48件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Micron Technology(マイクロンテクノロジー)

2025

Micronは半導体製造工程にAIコンピュータビジョンと音響解析、熱画像解析を統合し、ウェーハの欠陥を自動分類するAI-ADCシステムを全工場に展開。590,000超のセンサーから日次58テラバイトのデータを収集し、週1億枚のウェーハ画像を処理している。

新製品の市場投入時間50%短縮、製品スクラップ50%削減、年間100万労働時間の節約、製造ツール可用性4%向上
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

ケーエルエー(KLA)

2025

半導体プロセス制御装置の最大手がAI拡張型検査・計測ツールでウエハ検査市場シェア56%を維持。先端パッケージング向け収益が2025年に9.25億ドルに倍増。

ウエハ検査市場シェア56%、先端パッケージング収益5億ドル→9.25億ドルに倍増
製造業 品質管理・検査設計・R&D 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

イリノイ・ツール・ワークス(Illinois Tool Works)

2025

ITWがAIロボティクス、AIコンピュータビジョン品質検査、AI需要予測、AI予知保全を分散型事業モデルの各ニッチセグメントに導入。80/20運営モデルを活かし、数百の高付加価値ニッチ市場でのAI活用を推進。

80/20モデルに基づく数百のニッチ市場でのAI適用
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

パーカー・ハネフィン(Parker Hannifin)

2025

パーカー・ハネフィンがAI予知保全でIoTセンサーとAI分析を統合し、機器故障の事前検知を実現。AIコンピュータビジョンによる品質検査で誤検知率70%削減。FY2019→2024で売上143億→199億ドルに成長。

品質検査の誤検知率70%削減、売上FY2024で199億ドル(過去最高)、調整後EPS FY2024で25.44ドル(FY2019比2倍超)
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

住友金属鉱山(予知保全AI)

2025

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し、ニッケル工場と播磨事業所の国内2拠点に導入。熟練従業員の暗黙知と音響・振動・温度データを組み合わせた機械学習で故障の初期兆候を可視化し、設備の半数以上で成果を確認。

国内2拠点導入済み、設備の半数以上で成果確認
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

東京エレクトロン

2025

マテリアルズ・インフォマティクス(MI)とプロセスインフォマティクス(PI)を活用し、半導体製造装置の開発・立ち上げ期間を短縮。2027年夏完成予定の宮城新棟でAI・ロボットを先行導入し、生産能力3倍・年間約100億円のコスト削減を目指す。

生産能力3倍、年間約100億円コスト削減目標
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

アドバンテスト

2025

NVIDIAのAI推論技術と統合したリアルタイムデータインフラ「ACS RTDI」を開発。半導体テスト工程でGPUによる高速AI解析を行い、チップごとにテスト条件を最適化。Blackwellや次世代デバイスの量産に採用され、従来数週間かかっていた故障解析をリアルタイム化。

故障解析サイクルを数週間→リアルタイムに短縮、テストカバレッジ最適化
製造業 品質管理・検査設計・R&D 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

東洋紡

2025

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。

10時間以上の復旧作業時間削減、異常8件を予兆段階で検知
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

住友金属鉱山

2025

製錬設備の予知保全AIシステムを開発し国内2拠点に導入。全社横断データ活用基盤「DataPort」も構築し、2026年以降AI分析機能を拡充予定。

国内2拠点で半数以上の監視設備に効果確認
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Tata Steel

2025

5〜6年間で550以上のAIモデルを構築し、製造全工程に展開。Kalinganagar工場は世界経済フォーラムのGlobal Lighthouse Networkに認定され、年間1,000万ドルのマージン改善を達成。

年間1,000万ドルのマージン改善、80%のAIツールが製造現場で活用、Global Lighthouse Network認定
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

三菱電機

2025

生産設備の機器劣化を少量の学習データで高精度に推定する「物理モデル組み込みAI」を開発。従来のデータ駆動型AIの課題を克服し、産業機器やロボットの予防保全を実現。

少量データでの高精度劣化推定を実現、2027年度以降の製品適用を予定
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Bosch

2025

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。

2027年までに約29億ユーロ投資、50以上の工場で展開、不良率ゼロ生産を目標
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)画像認識・外観検査AIエージェント異常検知・予兆検知

Titan Cement(タイタンセメント)

2024

ギリシャのセメント大手Titan Cement Groupは、子会社CemAIのAI予知保全ソリューションを北米・アフリカ・欧州の全セメント工場に展開。ML/AIが設備異常を早期検知し、ダウンタイムを30%削減。フロリダのPennsuco工場でAI保全の先進事例を構築。

セメント工場のダウンタイム30%削減、全セメント製造拠点にAI展開済み
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Cummins(カミンズ)

2024

米国のエンジン大手Cumminsは、エンジンセンサーデータのAI分析による予知保全と、AI画像認識による製造品質検査を導入。需要予測AIでサプライチェーンの在庫管理と物流も最適化。

エンジン故障の事前予測による計画外停止の削減
製造業 品質管理・検査需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

Saint-Gobain(サンゴバン)

2024

フランスの建材大手Saint-Gobainは、Schneider Electricと連携しガラス製造のレア工程(徐冷工程)にオープンオートメーションソリューションを導入。AIによる自律運転・品質チェック・予知保全を実現。ガラス繊維製造では炉の自動パラメータ調整も実施。

レア工程の1分間の停電で最大6ヶ月の生産損失・日額最大20万ユーロの損失を回避、ガラス繊維炉の自動パラメータ調整を一部工場で稼働
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

SKF(エスケイエフ)

2024

スウェーデンのベアリング大手SKFは、AutoML(自動機械学習)技術を活用した予知保全ソリューション「Enlight AI」で76,000以上の資産を81拠点で標準化管理。EV向けセンサー統合ベアリングの生産をイタリアで拡大し、リアルタイム監視と予知保全を実現。

81拠点で76,000以上の資産と133,000スペアパーツを標準化管理、2024年にEV向けセンサー統合ベアリングの生産能力拡大
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Grundfos(グルンドフォス)

2024

デンマークのポンプ大手Grundfosは、AI駆動のクラウドベース予知保全ソリューション「Grundfos Machine Health」を提供。振動・温度・圧力・流量を監視し、回転機器の故障予測で計画外停止を75%削減。

計画外故障75%削減、稼働率45%向上、メンテナンスコスト30%削減、エネルギー使用量20%削減
製造業 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

Continental AG(コンチネンタル)

2024

ドイツのタイヤ大手Continentalは、AI搭載の新世代タイヤセンサーContiConnectによるリアルタイム摩耗予測と、デジタルシミュレーションによる仮想タイヤテストを推進。2024年に初めて物理テストよりデジタルシミュレーション数が上回った。

2024年にデジタルシミュレーション数が物理テスト数を初めて上回る
製造業 品質管理・検査設計・R&D 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

Holcim(ホルシム)

2024

スイスの建材大手Holcimは、C3 AIの予知保全ソリューションを45工場に展開し、今後4年間で100工場以上にAIを拡大する計画を2024年6月に発表。垂直ローラーミル等の重要設備3,000センサーを監視。

45工場で稼働中、今後4年で100工場以上に拡大予定、3,000センサーの重要設備を監視
製造業 品質管理・検査生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

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