Tata SteelのAI活用事例（製造業／2025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550以上のAIモデル、AIイメージング、AI保全トラブルシューティングアシスタント

背景・課題

鉄鋼製造は多工程・大規模な生産プロセスであり、品質、歩留まり、エネルギー効率、安全性の同時最適化が求められていた。伝統的な管理手法では膨大なデータを活用しきれていなかった。

5〜6年かけて550以上のAIモデルを構築し、歩留まり向上、エネルギー効率化、品質改善、安全管理、持続可能性など多分野に展開。AIイメージングによる製造欠陥検出、石炭水分モニタリング、作業者安全監視などを実装。AI保全トラブルシューティングアシスタントで現場管理者にリアルタイムインサイトを提供。

年間1,000万ドルのマージン改善、80%のAIツールが製造現場で活用、Global Lighthouse Network認定

全AIツールの80%が製造現場で活用中。Kalinganagar工場ではエネルギー効率と生産スループットが顕著に改善し、年間1,000万ドルのマージン改善を達成。世界経済フォーラムのGlobal Lighthouse Networkに認定。

550以上のAIモデルを段階的に構築・展開することで、製造全体の最適化が実現できる。「量と質」の両面からAIモデルを蓄積することが、全社的なAI活用の成熟度を高める。