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153件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ヘンケル(Henkel)

2023

ヘンケルがグローバル124拠点の接着剤生産施設をデジタル化し、Industry 4.0を推進。AI・機械学習による生産品質の長期最適化と、LabVantage LIMSとSAP PLMの統合によるR&D 4.0プラットフォームの構築を展開。

グローバル124拠点のデジタル化推進、10,000人以上のデジタルスキル研修
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

AGC(デジタルツイン)

2023

ガラス溶解プロセスにおけるデジタルツイン「COCOA」を開発。フロート窯内部の温度や溶融ガラスの対流をリアルタイムでシミュレーションし、品質向上とコスト削減を実現。

製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

京セラ

2023

AIと3Dビジョンで協働ロボットを知能化するクラウドサービス「京セラロボティックサービス」を展開。多品種少量生産の製造現場の自動化を支援。

累計売上100億円を目指す(2025年3月末)、中長期で累計1000億円目標
製造業 生産管理・設備保全 画像認識・外観検査最適化・シミュレーション

中国電力

2023

中国電力はエクサウィザーズと共同でAIを活用した水力発電所の発電計画最適化システムを開発。ダム越流量を年間約600万m³削減し、CO2を年間1,400トン削減する成果を上げた。

ダム越流量を年間約600万m³削減、CO2を年間1,400トン(約770世帯分)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 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

横河電機

2023

NTTコミュニケーションズと共同で、運転員の操作を学習したAIによるプラント自動運転サービス「オートパイロット」を2023年2月に提供開始。日本初のAIプラント自動運転サービス。

35日間の連続自動運転を実証
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 最適化・シミュレーション

日本製鉄

2023

日鉄ソリューションズと共同で、製鋼工程の出鋼スケジューリングをAI・数理最適化で自動化するシステムを開発。10の300乗という組み合わせから最適計画を数秒〜数分で導出し、計画時間を70%削減。

計画立案時間を70%削減(数時間→数秒〜数分)
製造業 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

ENEOSマテリアル

2023

横河電機と共同で、強化学習AIアルゴリズム「FKDPP」を化学プラントの蒸留塔制御に世界で初めて正式採用。約1年間の実運用で蒸気使用量とCO2排出量を手動制御比で約40%削減。

蒸気使用量・CO2排出量を約40%削減、24時間体制の手動制御が不要に
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 最適化・シミュレーション

イートアンドホールディングス(大阪王将)

2023

大阪王将にTechMagic社の調理ロボット「I-Robo」を導入し、約60種類のメニューから約20品の調理を自動化。FLコスト約10%削減を実現。

FLコスト約10%削減、厨房人員1人分削減
飲食・食品 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

ハウス食品グループ

2022

ハウス食品グループはNECのAIを活用した需給・生産管理システムを統合し、全体最適な運用を2021年から開始。数万の予測モデルによる需要予測で欠品半減と廃棄ロス1割削減を目指す。

3年後をめどに欠品半減、製品・資材廃棄ロス1割削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

四国電力

2022

グリッド社のAI電力需給計画立案システム「ReNom Power」を導入し、デジタルツインとAI最適化技術で電力需給計画を自動立案。年間十億円超の収益効果を実現。

年間十億円超の収益効果(営業利益ベースで年10億円強の増益)
エネルギー・インフラ 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

すかいらーくホールディングス

2022

ネコ型配膳ロボット「BellaBot」を全国約2,100店舗に3,000台導入完了。配膳業務の効率化と人手不足対策を実現し、顧客満足度9割を達成。

約2,100店舗に3,000台導入、顧客満足度90%
小売・流通飲食・食品 生産管理・設備保全 最適化・シミュレーション

ハウス食品グループ(AI需給最適化)

2021

NECと協力しグループ3社の需給・生産管理を統合。AI技術を活用した「需給最適化プラットフォーム」で、欠品50%削減・廃棄ロス10%削減・管理業務工数60%削減を目標に推進。

欠品50%削減、製品・資材廃棄ロス10%削減、管理業務工数60%削減を目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ハウス食品

2021

NECの協力でグループ3社の需給・生産管理システムを統合し、AI「異種混合学習技術」による需給最適化プラットフォームを導入。欠品50%・管理業務工数60%の削減を目指す。

欠品件数50%削減目標、製品・資材廃棄ロス10%削減目標、管理業務工数60%削減目標
飲食・食品 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション