DX・AI戦略を策定し、AIを全業務プロセスに組み込む方針を発表。設備異常検知AIの提供や燃料運用最適化など多領域でAI活用を推進。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

エイシングと共同で熱源機器の最適制御AIを開発。東京都のGX関連産業支援事業にも採択され、TAKANAWA GATEWAY CITYへの導入も決定。エネルギー効率の最適化とCO2削減に貢献。

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。

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。

JR西日本のAI機器故障予測技術を宇宙機保全に応用するJ-SPARCプロジェクトを推進。SKY Perfect JSATの30基以上の衛星テレメトリデータでAI検証を行い、従来手法では困難な衛星故障の予兆検知を実現。

NECの「インバリアント分析」AI技術とプラントエンジニアリングノウハウを組み合わせ、プラント全体の時系列運転データ解析による異常検知の自動化を実現。深刻なトラブルの未然防止とダウンタイム削減に貢献。

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。

AI技術と設備診断エキスパートの知見を組み合わせた状態監視ソリューションを拡充。ワイヤレスセンサーとクラウドを活用し、工作機械や産業機械の予知保全をリモートで実現するサービスを2024年より提供開始。

自動車塗装ライン向けにAI/IoTシステム「i-Navistar」を開発。塗装設備の故障タイミング予測と品質不具合の原因特定を実現し、生産停止リスクを低減。

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。