素材メーカーのプラント設計の仕様検討をAIで支援し、確認を迅速化

酒類の蒸留所が、設備の図面とセンサーの情報をAIで読み取って故障を事前に見つけ、修理中もAIが原因を診断する仕組みを取り入れ、設備停止を大きく減らして生産量を高めた取り組み。

医療機器メーカーが、品質管理のクラウドサービスに文書の規制適合の確認、不具合の根本原因分析の支援、教育用のテスト作成のAI機能を加え、利用する医療機器メーカーの品質管理業務の負担を減らした取り組み。

テレビ通販などの小売を手がける企業が、試験成績書や表示の要件に関する取引先からの問い合わせにAIアシスタントが昼夜を問わず答える仕組みを作り、品質管理担当者への問い合わせを減らして商品の発売までの期間を縮めた取り組み。

農林業の残さから二酸化炭素を除去する事業を行う企業が、装置の計測値やトラックの計量記録など多数のシステムのデータをAIで集めて検証する仕組みを作り、数か月かかっていた炭素クレジットの監査を数日で終えて、売上の計上を早めた取り組み。