住友金属鉱山（予知保全AI）のAI活用事例（製造業／2025年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツール予知保全AIシステム（機械学習、音響・振動・温度センサー、クラウド統合）

背景・課題

製錬設備の突発的な故障は生産停止を招き大きな損失となる。一方で熟練従業員の高齢化により暗黙知の継承が課題であり、センサーデータと経験知を統合した予知保全の仕組みが求められていた。

音響・振動・温度センサーでリアルタイム計測したデータを無線経由でクラウドに統合。過去の異常事象データベースと熟練従業員の暗黙知を言語化したデータを組み込んだ機械学習モデルで異常を検知するシステムを構築。

国内2拠点導入済み、設備の半数以上で成果確認

ニッケル工場（愛媛県新居浜市）と播磨事業所（兵庫県播磨町）の国内2拠点に導入済みで、設備の半数以上で成果を確認。故障の初期兆候を可視化し、突発故障のリスクを低減。全社データ活用基盤「DataPort」との連携も推進中。

製錬設備の予知保全では、熟練者の暗黙知をAIに組み込むことで、単なるセンサーデータ分析を超えた精度の高い予兆検知が実現する。複数拠点での導入により、工場ごとの特性に応じたモデル最適化が可能。