　タイヤは主にゴムでできているが、ゴムの材料には天然ゴムなども含まれており、物性に大きなバラツキがある。さらにゴムは伸び縮みする他、温度や湿度など周辺環境によってもこれらの伸縮度なども変わる。こうしたバラツキのある素材を使って、精度の高いタイヤを作るというのがタイヤ生産の重要なポイントとなる。タイヤの成形工程ではこれらの物性をうまく生かし、人手ですり合わせなどを行って生産を行っていた。これを、デジタル技術をフル活用することで、自動化したというのがポイントとなる。BIDの領域での独自開発のセンシング技術により得たデータを、BIOの領域でビッグデータ分析やシミュレーションを行い得た知見を基に高精度加工技術で実行するというサイクルを実現した形となる。

EXAMATIONでは、センサー群によりゴムの位置や形状変化の状況などを正確に把握し成形することが可能だ　出典：ブリヂストン

　具体的な成果もさまざまなものが出ている。例えば、製品不良の発生時には従来は情報量が少なく真の要因を把握するまでに時間がかかる。不良を改善するのに何度もトライ＆エラーを行わなくてはいけない状況が生まれていた。しかし、EXAMATION導入後は、データが従来の7倍以上もあるだけでなく、データが可視化されており、データ解析を軸に対応を決められる。画像も同時に記録しているので、これらの解析結果と画像を組み合わせることで、真の要因を把握するまでの時間を大きく低減できた。

　AIなどを活用することで従来は相関があるとは考えていなかった要因に関係性があることなども分かってきており、製造プロセスそのものの知見が深まったという点なども利点としてある。

　結果として、真の要因を根治できることで不良発生率は従来比で半減させることができた他、スタッフの業務時間も、問題解決に追われる日々対応の時間を従来比3分の1に低減でき、業務の標準化や新たなプロセス作成など、有効な時間活用ができるようになった。既に日本の彦根工場と、ハンガリー工場に展開中。他の工場にも今後展開を検討する他、EXAMATIONで得た技術を他にも展開していく予定だ。