住友ゴム工業（IoT/AI工場基盤）のAI活用事例（製造業／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階全社展開

使用ツールIoT/AI生産基盤、Google Cloud、生成AI

背景・課題

住友ゴム工業はタイヤ製造の各工程で品質と生産性の向上を目指していたが、工場間でのデータ活用に差があり、全社的な最適化が課題だった。熟練者の「匠のノウハウ」のデジタル化も求められていた。

2018年下期から名古屋工場をモデル工場としてIoT/AI基盤を構築。製造データのリアルタイム収集と解析、生成AIを活用した性能予測シミュレーションの効率化を推進。並行してタイヤ官能評価の匠のノウハウAI化にも取り組む。

データ収集・解析時間90%短縮、不良品発生率30%低減

データの収集・解析時間が90%短縮され、不良品発生率が30%低減。2025年までに国内外全12拠点への導入を計画。EV向けタイヤ開発では気流をAIで分析・可視化するシミュレーション技術も開発。

モデル工場での成功事例を全工場に横展開するアプローチが有効。製造データの統合管理基盤を先に構築することで、後からAI活用の幅を広げることが可能。