Enel(エネル)
イタリアの電力大手Enelは、約250のAIツールを展開し5%のエネルギー効率改善を達成。2024年にはDynamicDRプラットフォームでリアルタイムAI/ML需要応答を開始し、送配電網のデジタルツインを構築。
Cummins(カミンズ)
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。
Saint-Gobain(サンゴバン)
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。
SKF(エスケイエフ)
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。
Grundfos(グルンドフォス)
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。
Continental AG(コンチネンタル)
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。
Holcim(ホルシム)
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。
Cemex(セメックス)
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。
Flex(フレックス)
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。
ブリヂストン(EXAMATION AI成型)
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。
日立建機
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。
三浦工業
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。
ジェイテクト
ノーコードAI活用プラットフォームを内製し、検査工程などにプログラミング不要でAIサービスを導入可能に。生産現場のデジタル化を推進。
ダイセル
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。
日本製鋼所
射出成形機向けAI機能「J-WiSe AI Molding Navigator」を開発。AIが成形条件を自動修正し、樹脂の粘度変化による不良を未然に防止する。
中部電力(AI電圧制御)
再生可能エネルギーの導入増加に対応し、AIによって配電系統の電圧をリアルタイムに最適制御するオンライン系統安定化システムを運用。電圧変動の自動調整で電力品質を維持。
東京電力パワーグリッド(ドローン航路AI)
送電線ルートに沿ったドローン航路の全国展開を推進。グリッドスカイウェイを通じて電力7社と連携し、AI×ドローンによる送電設備点検で点検時間を従来比半分以下に短縮。
東北電力ネットワーク(労災予防AI)
SWCCおよび北陸電力送配電と3社共同で、AI技術を活用した労働災害の未然防止に向けた検証を実施。過去の労災データをAIが解析し、リスクの高い作業を事前に特定。
中部電力パワーグリッド(送電設備AI異常検出)
センシンロボティクスと共同でドローン映像をリアルタイム解析し送電設備の異常を自動検出するAIを開発。電線の素線切れ・がいし破損に加え、ダンパ・スペーサ・ボルト・鉄塔錆の検出にも対応。
JERA(デジタル発電所)
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。