日本の職人・メーカーと海外バイヤーをAIでマッチングするプラットフォーム「Monoya Connect」を2024年末にローンチ。AI翻訳・デザインデータサービスで貿易障壁を克服。

溶接技術者不足に対応するためAI搭載の四足歩行造船ロボットを開発へ。船体内部の狭い空間でも自律移動・溶接作業を行えるロボットを目指す。

製造現場の暗黙知をAIで形式知化する「知識駆動型DXプロジェクト」を本格始動。給水ユニット設計PoCで85%の精度を達成しリードタイム80%削減を実現。

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。

JDSCとDX戦略パートナーシップを締結しAI技術による物流・生産現場の課題解決を加速。2030年までに社員の10%をデータサイエンティストに育成する計画。

2026年度からAIによる焼成炉の自動運転を国内工場に本格導入。炉内温度・圧力データをAIに学習させ、熟練技術者不足に対応。

国内セメント業界初のAI配船計画最適化システムの運用を開始。10の1400乗通りの組み合わせから最適な配船計画をAIが自動算出。

AIを活用した外航メタノール船の配船計画最適化システムを本格運用開始。属人化していた配船計画業務をAIで自動化し、夜間の自動計算で計画策定を完了。

ゼネラルモーターズはNVIDIAとの戦略的提携を発表し、NVIDIA OmniverseとCOSMOSを活用したAI製造モデルの訓練、DRIVE AGXによる次世代運転支援システムの開発を推進している。

Azure OpenAIベースのAIマルチエージェントにより、SMT製造ラインの問題をわずか数分で原因究明・改善提案するシステムを開発。熟練者の思考プロセスを再現し2026年商品化予定。

NVIDIAと協業し、AIとデジタルツインで工場計画・ロボティクスを最適化。バッテリー検査や溶接・塗装品質のAI監視など、EV製造の全工程にAIを導入。

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。

東大松尾研発スタートアップOllo社が開発した作業分析AI「Ollo Factory」を国内工場に導入。スマートフォンで撮影した作業動画をAIが自動分割・解析し、作業抜けを即時検出。

NVIDIAのBlackwell AIプラットフォームを活用したAIファクトリーを構築。自動運転・ロボティクス・スマートファクトリーの3領域でAI駆動のモビリティソリューションを開発。

AIが生成するリアルな仮想世界で自動車安全ソフトウェアの開発を加速。従来数ヶ月かかった危険なエッジケースへのソフトウェア検証を数日に短縮。NVIDIAと連携しAI自動運転コンピュータも搭載予定。

産業向け生成AIアシスタント「Siemens Industrial Copilot」がHermes Award 2025を受賞。製造業全バリューチェーンにわたる初のAIアシスタント。

日立製作所と協創し、工場の設備故障診断を支援するAIエージェントを開発。10秒以内に90%以上の精度で故障原因と対策を提示する実証に成功。

グループ全体で生成AIを活用し、材料の新規用途探索の自動化や製造現場の技術伝承に展開。6,000以上の用途候補を考案し、ある材料では候補選別の時間を従来の約40%に短縮。書類監査対応では年間1,820時間を短縮した。

自動車補修用コンピューター調色システム「AIカラーシステム」に機械学習エンジンを搭載。ビッグデータから最適な調色配合を予測し、調色精度を大幅向上。

AI搭載タイヤ成型システム「EXAMATION」により、タイヤ製造工程の属人化を解消。ロット切替時の不良率を41%削減するなど、品質の安定化を実現。