SKF（エスケイエフ）のAI活用事例（製造業／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域海外

導入段階全社展開

使用ツールSKF Enlight AI、AutoML、eMaint CMMS、センサー統合ベアリング

背景・課題

グローバルに分散した81拠点の保全管理が標準化されておらず、予知保全の導入が遅れていた。

AutoMLが事前訓練済みMLアルゴリズムをリアルタイムプロセスデータに適用し、異常パターンを検知。eMaintで81拠点の保全管理を標準化。EV向けセンサー統合ベアリングでリアルタイム監視を実現。

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

76,000以上の資産の予知保全管理を標準化。成果ベースのビジネスモデル（固定料金でベアリング+センサー+保全を一体提供）を構築。

ベアリングメーカーがAI予知保全を組み合わせることで、製品販売から成果ベースサービスへのビジネスモデル転換が可能。