住友ゴム工業株式会社は、タイヤ事業における独自のサーキュラーエコノミー構想である「TOWANOWA(トワノワ)」構想を策定した。
「TOWANOWA」は、タイヤ事業において、効率的なモノの流れと資源の循環を目指す「企画・設計」「材料開発・調達」「生産・物流」「販売・使用」「回収・リサイクル」の5つのプロセスで構成された「サステナブルリング」と「データリング」で構成されている。(トップ画参照)
「データリング」は、バリューチェーン上の各プロセスから収集したビッグデータだ。
例えば、原材料のデータやタイヤの使用データなどを連携させ、シミュレーション技術、AI技術をさらに進化させる取り組みを指す。
ビッグデータの収集には、住友ゴム独自のセンシング技術である「センシングコア」が活用されている。
二つのリング間をデータが行き交うことにより、資源の有効活用とCO2の削減に取り組むだけでなく、タイヤの開発やソリューションサービスの拡充などの価値を提供する。
例えば、摩耗などによる性能低下を抑制する「性能持続技術」、ウエットや凍結などの路面状態でも安全に走れるようにゴムの性能が変化する「アクティブトレッド技術」などが挙げられている。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
フィジカルAIが可能にする柔軟なロボットアームとは?製造業にとって現実的な選択肢にな...
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか
AI導入「内製か外部支援か」で悩む前に確認すべき5つのこと
「厳しい・緩い」では測れないAI規制、6カ国の規制動向から読み解く企業の備えとは
AIの費用障壁が下がった今も、導入が進まない企業に欠けている「入り口設計」という発想
公開3日で停止された「Claude Fable 5」はなぜ復活できたのか?解除の裏側...
AIエージェントが発注する時代に備える、サプライヤーが今すぐ点検すべき3つのこと