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2025年

ティッセンクルップ(thyssenkrupp)

AI画像処理による表面欠陥検知と音響AIによる溶接品質リアルタイム検出を製造現場に導入。AI・ロボティクスの統合のためIPAI(応用AIイノベーションパーク)にも参画。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域海外
導入段階部門導入
使用ツールAI画像処理, 音響AIモニタリング, IPAI

背景・課題

自動車ボディソリューション部門はプラントエンジニアリングと量産から、スマートマニュファクチャリングへの戦略的転換を進めていた。

取り組み内容

自己学習型AI画像処理で表面欠陥をリアルタイム検出するシステムを導入。溶接工程ではAIベースの音響モニタリングで品質をリアルタイムに検出。Innovation Park Artificial Intelligence(IPAI)にメンバーとして参画し、協調型インテリジェントロボティクスのプラットフォームへの転換を推進。

成果・効果

IPAI参画、自動車以外の製造業への展開を計画

AI画像処理と音響AIにより、製造品質のリアルタイム検出と自動化を実現。CEOが「AIは製造の不可欠な要素にならなければならない。工場が知覚し、学習し、継続的に改善する未来を構想している」と宣言。

教訓・ポイント

重工業のAI活用では画像・音響などマルチモーダルなセンサーデータの統合分析が品質向上に大きく寄与する。

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