西松建設(IoT×生成AI設備監視)
トンネル工事現場でIoTプラットフォーム「BizStack」と生成AI「BizStack Assistant」を活用。濁水設備やバッチャープラントの常時監視により設備点検時間を40%削減。
錢高組
IIJと連携しLoRaWAN技術を活用した建設現場環境データ収集・分析システムの実証実験を実施。重機稼働状況、熱中症対策、作業進捗を少ない基地局でモニタリング。
竹中工務店(デジタルツインAI施工管理)
ベントレー・システムズの「iTwin」を用いて施工現場をデジタルツイン化。AIが過去の事故事例を学習し、当日の作業内容に関連する事故リスクを予測するシステムを構築。
ハイデルベルグ・マテリアルズ(Heidelberg Materials)
セメント・コンクリート製造にAIを活用し、CO2排出量削減と品質最適化を推進。AI駆動のプロセス制御でエネルギー効率を改善し、セメント業界のデジタル変革をリード。
フォルクスワーゲン・グループ(Volkswagen Group)
AI専門子会社「AI Lab」を設立し、AI製品のインキュベーションを推進。2030年までに12億ドルのAI投資を計画し、製品開発サイクルの1年短縮を目指す。量産車にChatGPTを標準搭載した初のメーカー。
ジョンソンコントロールズ(Johnson Controls)
スマートビルプラットフォーム「OpenBlue」にAI・生成AI機能を大幅拡張。自律的なビル制御・エネルギー最適化で最大30%のエネルギー支出削減と20%のメンテナンスコスト削減を実現。
ENEOS(製油所AI自動運転)
川崎製油所で世界初の原油処理装置AI自動運転を稼働。24個の運転重要因子を常時監視しながら13個のバルブを同時操作し、手動を超える効率的運転を達成。
三菱マテリアル
「五感代替AI」をコンセプトにAI活用を前提としたプロセス改革に着手。世界的な人材不足に備え、既存の製造プロセスにAIを組み込む従来型から脱却。
カネカ
全社でAIプラットフォームを展開し100件超のAI活用テーマを実業務に適用。樹脂プラントの乾燥設備自動制御では1日20回の警報をゼロに、年間100トンの増産を実現。
エクソンモービル(ExxonMobil)
エクソンモービルは掘削最適化のためにAI強化学習・ニューラルネットワークの特許群を開発し、掘削パラメータのリアルタイム最適化と掘進速度の向上を実現。年間ICT支出18億ドルをAI基盤に投資している。
シェブロン(Chevron)
シェブロンはHoneywellとの協業でAI搭載の分散制御システムを展開し、サプライチェーンの脆弱性を従来比45日早く検知。Publicis SapientとのAzureクラウド移行でデータ分析基盤も刷新した。
シェル(Shell)
シェルはC3.aiとMicrosoft Azureを活用したAI予知保全プログラムを全世界10,000台以上の機器に展開。非計画ダウンタイムを45%削減し、年間約4億ドルのメンテナンスコスト削減を実現した。
ハネウェル(Honeywell)
ハネウェルはCiscoとの協業でAI搭載ビル管理ソリューション「Forge Sustainability+」を展開。リアルタイム占有率に基づくHVAC自動制御でエネルギー消費と生産性の最適化を実現した。
キャタピラー(Caterpillar)
キャタピラーは160万台以上の接続資産から16ペタバイトのデータを収集し、AIによる予知保全サービスを提供。2024年には生成AI搭載のサービス推奨エンジンを立ち上げ、顧客のダウンタイム最大30%削減を実現した。
西松建設(IoT×生成AI)
MODEのIoTプラットフォーム「BizStack」と生成AIアシスタント「BizStack Assistant」を山岳トンネル工事に導入。設備点検時間を40%削減し、IoTと生成AIの協調で現場DXを推進。
西松建設
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。
伊藤ハム米久ホールディングス
静岡県三島市に約200億円を投じてAI・IoT活用のハム・ソーセージ次世代工場を建設。生産条件のリアルタイム最適化と予知保全により、生産能力2倍と省力化を目指す。
Caterpillar
AIを活用した予知保全で建設機械のダウンタイムを最小化し、メンテナンスコストを削減。リアルタイムのフリート管理と設計・製造プロセスの効率化にもAIを展開。
SABIC
AI搭載のリアルタイムモニタリングで設備故障を予測し、ダウンタイム削減とエネルギー消費最適化を実現。Industry 4.0技術とAIでプラント資産パフォーマンスを向上。
ArcelorMittal
自社開発のAI予知保全プラットフォーム「Sentinel」でモーター故障の予測成功率100%を達成。AI蟻アルゴリズムで生産シーケンスを最適化し年間約100万ポンドのコスト削減。