ロールス・ロイス

課題

エンジンの設計、生産、運用中のエンジン群の監視には、大量のデータと手作業が伴っていた。自動化前は、月に約200万個の冷却孔を手作業で検査していた。

取り組み

ロールス・ロイスはエンジン設計にAzure Databricks、Unity Catalog、GPUを活用した。タービンブレード検査ツール「Signature Analyzer」は機械学習と生成AIを利用し、クラウド上の分析でエンジンの状態を監視する。

主な数値

示唆

AIによるブレード検査で設備稼働率が上がり、エンジンの監視は予定外の整備の回避に役立った。マイクロソフトは回避できた費用を数百万ユーロとしたが、内訳は示していない。

分類

規模

大企業

業種

製造

業務機能

生産・品質IT・研究開発

イノベーションの類型

プロセス・イノベーション

AI技術

予測分析・機械学習生成AIコンピュータビジョン

導入形態

ベンダーのソリューション

目的

コスト削減生産性・スピード

根拠

ベンダーの事例紹介

出典

1. Rolls-Royce customer story

   Microsoft·2025年4月1日ベンダーの公表資料

出典の要約

詳細は原典でご確認いただけます。