住友ゴム工業株式会社

ThingWorxとLumadaを用いた生産データ解析

2018年下期から名古屋工場で解析を実施。2019年10月3日に検証結果を発表し、国内外への展開を計画。（資料時点）

住友ゴムは日立、PTCと協力し、名古屋工場でタイヤ製造条件と品質の関係をAI・IoTで解析した。混合から加硫までの工程データを対象に検証し、全工場への展開計画につなげた。

共同発表はデータ収集・解析時間90％短縮、仕損30％低減を報告。データ統合や解析を含む取り組み全体の検証値である。

会社の検証結果であり、評価母数・比較期間やAI単独の寄与は不明。2025年までの全12工場導入は当時の計画で、達成を確認したものではない。

AIと人の役割確認できた範囲

自社導入で確かめたいこと検討のヒント（編集メモ）

比較条件、対象工程・品種、AIと他の改善施策の寄与、現在の適用範囲の確認。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

企業・ベンダー共同発表

出典ページ初回公開日：2019-10-03

詳しい記録・用途と導入条件

概要の詳しい記録: 住友ゴムは日立、PTCと協力し、名古屋工場でタイヤ製造条件と品質の関係をAI・IoTで解析した。混合から加硫までの工程データを対象に検証し、全工場への展開計画につなげた。
導入段階の詳しい記録: 2018年下期から名古屋工場で解析を実施。2019年10月3日に検証結果を発表し、国内外への展開を計画。
成果の詳しい記録: 共同発表はデータ収集・解析時間90％短縮、仕損30％低減を報告。データ統合や解析を含む取り組み全体の検証値である。
留意点の詳しい記録: 会社の検証結果であり、評価母数・比較期間やAI単独の寄与は不明。2025年までの全12工場導入は当時の計画で、達成を確認したものではない。
企業・組織: 住友ゴム工業株式会社
掲載名: 住友ゴム｜名古屋工場でAI・IoTを用いた製造条件と品質の相関を検証
対象業務: 業務運用・供給網
取組・サービス: ThingWorxとLumadaを用いた生産データ解析
AIの使い方: 製造工程データを統合しAI解析で品質に影響する条件を探索
主に使う人: 従業員向け

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分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

出典の日付・掲載履歴と確認状況

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。