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126件の事例 / 全1942件 定量効果あり

西松建設(IoT×生成AI設備監視)

2024

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。

設備点検時間を40%削減
建設・不動産 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

錢高組

2024

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。

約30,000㎡の建設現場を各フロア2台の基地局でモニタリング
建設・不動産 生産管理・設備保全 異常検知・予兆検知

竹中工務店(デジタルツインAI施工管理)

2024

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。

複数現場の効率的な遠隔監視と危険予知を実現
建設・不動産 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

ハイデルベルグ・マテリアルズ(Heidelberg Materials)

2024

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。

セメント生産のCO2排出量削減、エネルギー効率改善
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

フォルクスワーゲン・グループ(Volkswagen Group)

2024

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。

2030年までにAI投資12億ドル、製品開発サイクル1年短縮目標
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)音声認識・音声合成異常検知・予兆検知

ジョンソンコントロールズ(Johnson Controls)

2024

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。

エネルギー支出最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減、スペース利用最適化10%向上
建設・不動産 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・予兆検知最適化・シミュレーション

ENEOS(製油所AI自動運転)

2024

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。

24個の運転重要因子監視、13個のバルブ同時操作、手動を超える効率達成
エネルギー・インフラ 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

三菱マテリアル

2024

「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。

AI活用を前提としたプロセス改革の開始
製造業 設計・R&D生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

カネカ

2024

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。

100件超のAI活用テーマ実業務適用、警報1日20回→ゼロ、年間100トン増産
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

エクソンモービル(ExxonMobil)

2024

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。

年間ICT支出18億ドル(2024年)、ガイアナ〜オーストラリアの生産最適化にAIを活用
エネルギー・インフラ 設計・R&D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

シェブロン(Chevron)

2024

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。

サプライチェーンの脆弱性検知を45日早期化
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全物流・配送最適化 異常検知・予兆検知最適化・シミュレーション

シェル(Shell)

2024

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。

非計画ダウンタイム45%削減、メンテナンスコスト年間約4億ドル削減、設備稼働率93%→98%向上
エネルギー・インフラ 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

ハネウェル(Honeywell)

2024

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。

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

キャタピラー(Caterpillar)

2024

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。

160万台の接続資産、16ペタバイトのデータ、顧客のダウンタイム最大30%削減、メンテナンスコスト最大20%削減
製造業 生産管理・設備保全 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

西松建設(IoT×生成AI)

2024

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。

設備点検時間40%削減
建設・不動産 生産管理・設備保全 生成AI(テキスト)異常検知・予兆検知

西松建設

2024

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。

管理時間約36%短縮(730分/週→470分/週)
建設・不動産 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査異常検知・予兆検知

伊藤ハム米久ホールディングス

2024

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。

投資額約200億円、年間約25億円の償却前利益効果見込み、2026年完成予定
飲食・食品 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

Caterpillar

2024

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。

ダウンタイム最小化とメンテナンスコスト削減を実現
製造業 設計・R&D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

SABIC

2024

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。

複数製造拠点でAI監視システムを展開、排出量・エネルギー消費の最適化を推進
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

ArcelorMittal

2024

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。

モーター故障予測成功率100%、年間約100万ポンドのコスト削減、製品欠陥15%削減
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