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ダイキンの挑戦:グローバル展開を加速する工場IoTプラットフォームの構築

製造業界のAIおよびDX導入事例をご紹介します。製造業界では、IoTを用いたシステム、ロボット化の技術、ビッグデータを用いた活用が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください

ダイキンの挑戦:グローバル展開を加速する工場IoTプラットフォーム

【導入事例の概要】

ダイキン工業株式会社では、グローバル展開の一環として、「工場IoTプラットフォーム」の構築によるデジタル化を推進しました。

このプラットフォームは、生産状態の見える化、生産計画の最適化、ロスの低減などを実現し、グローバルな生産拠点での利活用を目指しています。

https://youtu.be/JswV9UmH-50?si=NhS_0Jp-XAEN8nsD

【導入の背景】

市場環境の変化スピードが速まる中、ダイキン工業は「マス・カスタマイゼーション」を念頭に置いた製造コストの低価格化と製品差別化を図るため、従来の生産体制を見直しました。

この戦略を実現するため、デジタル・ファクトリーの構築とIoT技術の活用が求められました。

ダイキン工業株式会社 ホームページより
ダイキン工業株式会社 ホームページより

【元々の課題】

ダイキン工業は以前から多品種混合生産と需要変動への対応力を持つ生産体制を保っていましたが、市場の変化に即応するため更なる柔軟性とスピードが求められていました。

また、生産計画や在庫管理、システム設計など各プロセスの最適化が課題となっていました。

【解決策】

解決策として、ダイキン工業は大阪・堺に新工場を設立し、製造現場データの一元化やリアルタイム分析を行う「工場IoTプラットフォーム」を整備しました。生産データのリアルタイム可視化・分析を実現するために、「工場IoTプロジェクトセンター」を設置し、メンバー間でのデータに基づいた迅速な意思決定が可能になりました。

工場内でのIOT活用

【効果】

この新たなプラットフォーム導入により、生産計画の最適化が実現し、製造プロセス全体のロス削減に成功しました。

さらに、予測技術やデジタルツインの構築などを通じて、将来の状況予知が可能となり、より戦略的な生産管理が実現しています。

【出典】
ダイキン工業株式会社の事例、経済産業省より

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編集者

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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