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。

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。

NVIDIAと共同で世界初の「AI Megafactory」構想を発表。半導体製造にAIを全面活用し、インテリジェント製造の変革を推進。SFF2024では次世代AI対応半導体ノード「SF2Z」「SF4U」を発表。

AI保守アシスタント「Factory Genius」を開発。製造設備のトラブルシューティングを数秒で提案し、全社展開を推進。

NVIDIAとの提携を拡大し、産業向けAI OSを共同構築。デジタルツインとAIを融合させた次世代の産業バリューチェーンを実現。

産業オートメーション向けAIエージェントを発表。Siemens Industrial Copilotエコシステムで、AIアシスタントから自律的にプロセスを実行するエージェントへ進化。

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。

スウェーデンの産業機械大手Sandvikは、鉱山向け自律掘削ソリューション「AutoMine Surface Fleet」を発表。複数のドリルリグを同時自律制御するFleetFlex機能を搭載し、フィンランドBoliden Kevitsa鉱山でフィールドテストを実施。

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。

米国の家電大手Whirlpoolは、製造工程にRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と AI を導入し、品質管理検査の一貫性と精度を向上。組立・材料ハンドリング工程での自動化により生産性と品質管理を強化。

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。

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。

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。

ブラジルのパルプ世界最大手Suzanoは、AIアルゴリズムで最適な植林樹種選定を実施するとともに、製造拠点の過去データ分析でオペレーターに最適生産プロセスを推奨し、エネルギー・化学薬品の使用量削減を実現。

産業ガス世界最大手Lindeは、空気分離装置（ASU）フリート全体にML最適化を展開し、オフピーク時のコスト最小化のために生産スケジュールを動的に調整。2024年に64の新規プラント建設を含む59件の長期契約を締結。

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。

世界最大の銅生産企業Freeport-McMoRanは、McKinseyと連携しAIモデルでミル処理設定を1時間ごとに最適化。鉱石種別に応じた動的調整により銅生産量を5-10%増産し、年間9万トン相当の増産効果を見込む。

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。

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。