Titan Cement（タイタンセメント）
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。
Daimler Truck（ダイムラートラック）
Daimler TruckはTorc Robotics（子会社）と連携し、SAEレベル4の自律走行トラックの実用化を推進。Freightliner Cascadiaプラットフォームに自律走行技術を統合し、2024年にテキサスで無人テスト走行に成功。
Whirlpool（ワールプール）
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。
Cummins（カミンズ）
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。
Saint-Gobain（サンゴバン）
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。
SKF（エスケイエフ）
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。
Suzano（スザノ）
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。
Linde plc（リンデ）
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。
Grundfos（グルンドフォス）
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。
Wacker Chemie（ヴァッカーケミー）
ドイツの化学大手Wacker Chemieは、「WACKER Digital」イニシアチブでAIを製造プロセスとR&Dに統合。シリコーン製造の品質検査をAI自動化し、従来の専門家チームによる手動検査を代替。AIでR&D実験を「数週間から光速」に加速。
Continental AG（コンチネンタル）
ドイツのタイヤ大手Continentalは、AI搭載の新世代タイヤセンサーContiConnectによるリアルタイム摩耗予測と、デジタルシミュレーションによる仮想タイヤテストを推進。2024年に初めて物理テストよりデジタルシミュレーション数が上回った。
Freeport-McMoRan（フリーポート・マクモラン）
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。
Holcim（ホルシム）
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。
Cemex（セメックス）
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。
Flex（フレックス）
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。
Nucor（ニューコア）
Nucorは米国最大の鉄鋼メーカーとして、AIを活用した鋼材混合最適化と品質予測を実施。Delta BravoのAIプラットフォームにより、リサイクル原料と新規原料の最適ブレンドを予測し、品質を維持しながらコスト削減と省エネを実現。
関西ペイント
自動車補修用コンピューター調色システム「AIカラーシステム」に機械学習エンジンを搭載。ビッグデータから最適な調色配合を予測し、調色精度を大幅向上。
ブリヂストン（EXAMATION AI成型）
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。
ミネベアミツミ（デジタル人材育成）
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。
横浜ゴム（AIタイヤ設計）
dotDataのAIプラットフォームを導入し、「人とAIの協奏」をコンセプトにタイヤの性能と開発・製造プロセスの改善に活用。試作評価データの分析で設計精度を向上。