事例の概要
| 企業 | Schaeffler |
|---|---|
| 地域 | 欧米 |
| 業種 | 自動車 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 生成AI・ナレッジ |
| 使われた技術 | Siemens Industrial Copilot（エンジニアリング・運用業務向け生成AIアシスタント） |
| 関連する製品・サービス | Siemens Industrial Copilot（Siemens AG） |
成果
取り組みの内容
Schaefflerは軸受や自動車部品を手がけるドイツのメーカーで、世界に多数の工場を持ちます。生産設備の制御プログラムの作成や運用時の問い合わせ対応など、エンジニアリング業務の負担を減らすことが課題とされてきました。
報道によると、Schaefflerは2024年にSiemens Industrial Copilotを現場で使い、エンジニアリングとオペレーションの業務を自動化しました。Industrial CopilotはPLC開発環境や産業IoT基盤に組み込まれた生成AI群で、自然言語でのコード生成やデータへの問い合わせを支援します。
公表されているのは利用の事実で、工数削減の割合などの数値は示されていません。Schaefflerはこのほか、ヒューマノイドの導入やデジタルツインでの検証にも取り組んでおり、生成AIとロボットの両面でベンダーとの協業を並行して進めている企業です。
大手の自動車部品メーカーが生成AIを現場業務に使った公開例として参考になりますが、対象業務の範囲や運用の体制は公表情報からは分かりません。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、生成AIとフィジカルAIを同時に複数のベンダーと試す進め方は、大手部品メーカーの探索段階の典型といえる
- 利用の事実のみで効果が公表されていないため、事例を自社の投資判断の根拠に使うことは難しい
- 既に使っている制御・IoT製品に組み込まれたAIから試すのは、データ連携の手間を抑える現実的な入り方と考えられる
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
