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191件の事例 / 全1942件 定量効果あり

Baker Hughes(ベーカー・ヒューズ)

2024

Baker HughesはRepsolと連携し、AI自動化油田生産ソリューション「Leucipa」に生成AI機能を追加。自然言語処理によるリアルタイム推奨と予測分析で油田操業を最適化。数百のプロジェクトで検証済みのアルゴリズムを搭載。

数百のグローバルプロジェクトで検証済み、予知保全によるダウンタイム削減
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 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

Enbridge(エンブリッジ)

2024

北米最大のパイプラインオペレーターEnbridgeは、Microsoftと連携しAzure ML・M365 Copilot・Azure OpenAIを活用。AIベースのパイプライン完全性監視「Integrity Engine」で予知保全を実現し、2024年に456件のインライン検査を実施。

2024年に456件のインライン検査実施、パイプライン保全に12.7億ドル投資、39,641件のパイプライン検査と962件の予防保全掘削
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全不正検知・リスク管理 チャットボット・対話AI異常検知・予兆検知

SLB(旧Schlumberger)

2024

SLBはEquinorと連携し、ブラジルのPeregrino油田で2.6km区間の99%をAI自律掘削で完了。Neuro自律ジオステアリング技術を2024年12月に発表し、人間の介入なしで地下の複雑性に動的に対応する掘削を実現。

掘進速度60%向上、自動掘削フッテージ240万フィート(前年比88%増)、接続資産数68%増
エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション設計・R&D AIエージェント最適化・シミュレーション

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

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

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

Flex(フレックス)

2024

グローバルEMS大手Flexは、AI/MLベースのビジョン検査システムを工場フロアに導入し、従来の画像検査や人間の目では発見困難な欠陥を検出。2工場がWEFのGlobal Lighthouse Networkに選定。

2工場がWEF Global Lighthouse Network選定、FY2024以降グローバルで800万平方フィート以上の製造拠点拡大
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

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

日立建機

2024

サービスソリューション「ConSite」にAI予兆検知を搭載し、建設機械の遠隔故障診断サービスを強化。センシングによる故障予兆検知率約90%を目標。

故障予兆検知率約90%を目標
製造業建設・不動産 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

三浦工業

2024

産業用ボイラーのIoT遠隔監視サービス「MEIS CLOUD」にAI予知保全機能を追加。KDDIとの協業によりIoTデータとAIを組み合わせた故障予知サービスを展開。

国内ボイラー市場シェア約40%をベースにIoT予知保全を展開
製造業 カスタマーサポート・問い合わせ対応生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

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

出光興産(タンクローリー配車AI)

2024

アクセンチュアと共同でAIと最適化モデルを活用したタンクローリー配車計画システムを開発し、12月から本格導入。1日約5,000件のオーダーに対する配車計画作成時間を25%削減。

配車計画作成時間25%削減、1日約5,000件・最大約1,800台のローリー管理
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

JERA(デジタル発電所)

2024

全国26カ所の火力発電所にAI運用管理システムを導入する「デジタル発電所」構想を推進。センサーデータのAI異常検知により故障対応時間を約70%短縮し、姉崎発電所では40年間で約400億円のコスト削減を見込む。

故障対応時間約70%短縮、姉崎3基で40年間約400億円のコスト削減見込み、作業員30%削減目標
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 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

JR貨物(車両管理AI)

2024

富士通と共同で鉄道貨物車両のメンテナンス業務を支える「車両管理システム」を開発・展開。車両や部品の状態を一元管理し、タブレットでの検査電子化によりメンテナンスの省力化を実現。

メンテナンス業務の省力化、検査周期の最適化を実現
物流・運輸 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

西濃運輸(AIドラレコ解析)

2024

全国188拠点・約1万台にAIドラレコ解析システムを導入。走行映像をAIが解析してドライバーの運転傾向を分析し、安全運転指導の標準化と事故防止を推進。

全188拠点・約1万台に展開、配送時間約20%削減を目標
物流・運輸 品質管理・検査物流・配送最適化 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

日本マクドナルド(Google Cloud AI基盤)

2024

グローバル本社とGoogle Cloudの戦略パートナーシップに基づき、日本のマクドナルド全店舗にGoogle Distributed Cloudを展開。厨房機器のIoTセンサーとAIによる故障予兆検知を構築。

日本国内3,000店舗以上が対象
飲食・食品 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

コープさっぽろ(配送ルート最適化AI)

2024

調和技研と共同開発したAI配送ルート最適化システムにより、47万世帯への宅配配送効率を7%向上。従来3ヶ月かかっていたルート再編がAIで短時間化。

配送効率7%向上、配送キャパシティ3%改善、ルート再編作業を約3ヶ月→短時間に短縮
小売・流通 物流・配送最適化 最適化・シミュレーション