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150件の事例 / 全1933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

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

Freeport-McMoRan(フリーポート・マクモラン)

2024

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。

銅生産量5-10%増産、年間約9万トン相当の増産効果、Cerro Verde鉱山(Bagdad鉱山の5倍規模)にも展開
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

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

ブリヂストン(EXAMATION AI成型)

2024

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。

ロット切替時の不良率を41%削減
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

ミネベアミツミ(デジタル人材育成)

2024

AI・DX推進部門を新設しデジタル人材を3年以内に2.6倍の約80人に拡大する計画を策定。藤沢工場でAI・IoTによる製造現場のデジタル化を推進。

デジタル人材を3年以内に2.6倍の約80人に拡大
製造業 社内ナレッジ検索・共有生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

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

カナデビア(旧日立造船)

2024

ごみ焼却発電施設にAIを活用した完全自動燃焼制御を開発。無人運転(レベル4)を実現し、燃焼異常時間を半減、手動操作も半減させた。

燃焼異常時間を半減、手動操作を半減以上削減、レベル4(無人)自動運転を達成
製造業エネルギー・インフラ 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

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

中部電力(AI電圧制御)

2024

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。

再エネ導入増加時の配電系統の電圧品質を維持
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

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

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