DX による経 営の高 度 化「現場密着型」DXの推進

縫製品ビジネスのコックピットシステム

事例1

東レは､ DX（デジタルトランスフォーメーション）
による

特に、お客様や社会のニーズに合った製品やサービスの経営の高度化を重要課題に掲げ、DX推進の全社方針を創出、コスト競争力強化、経営管理の高度化など、各課題を検討・協議する機関として社長を委員長とする「TDX推進達成するために、「現場密着型」
でデータとデジタル技術の委員会」を設置し、その下部に｢技術センターDX推進委員会」活用を推進します。具体的には、研究・開発、生産、事業、と｢事業DX推進委員会｣を置き、部署単位での取り組みにグローバ
管理各分野におけるDXテーマの推進に加えて、加えて、全社横断で｢ TDX 推進プロジェクト｣を推進してルデータ基盤の整備やデジタル人材の育成を進めます。

東レがこれまで培ってきた強みであるグローバルなバと生地・縫製生産予定など各拠点に点在しているデータをリューチェーン構築力・営業オペレーション力強化に向けて、一元的に管理するサプライチェーンの統合データプラット

海外拠点との連携や外部リソース、現場の実態に即したDXフォームを構築しています。これにより、データの可視化、異を活用して、バリューチェーンの深化・延伸を図りビジネスモ常への早期アクション、予見精度向上などを実現し、リードタ

デル改革を進めています。差別化された高次加工製品の供イム短縮や生産フレキシビリティといった価値を提供してい給においては、大手グローバルアパレルからの顧客オーダーます。

います。

顧客

東レコックピットシステム

情報連携

TDX推進委員会

発注

リードタイム短縮とフレキシビリティ向上を実現

情報連携

技術センターDX推進委員会

事業DX推進委員会

R&Dと生産分野のデジタル活用による高度化・営業、財務経理、購買物流分野のグローバル効率化を推進

経営情報の見える化と事業運営の高度化を推進

DX 推進に200 億円を投資
ループに蓄積したデータをグループ全体で利活用するたション・インフォマティクスによる新材料創出に取り組みまめのグローバルデータ基盤の構築、解析とシミュレーショ

す。バリューチェーンとの連携では、リアルタイム連携・管ン技術の融合、バリューチェーンとの連携、2,000人以上理により生販計画の精度向上や在庫の適正化を図るほのデジタル人材育成を推進していきます。

か、カーボンフットプリントの見える化にも注力します。そグローバルデータ基盤の構築では、国内外関係会社の他、デジタルマーケティングの強化、AIを活用したトラブを含む東レグループの業績管理データを一元化し、BIル予兆管理などあらゆる場面でDX推進を加速します。

（Business Intelligence）など適時にモニタリングする

人材に関してはDX人材認定制度を拡充し、現場を理解仕組みを通じて、グループガバナンスを向上させます。解したうえでデジタル技術をツールとして使いこなし、現場析とシミュレーション技術の融合では、生産活動の見えるの改善をリードする人材を養成します。

デジタル関連投資200 億円

データの「蓄積・共有・見える化」の推進

解析とシミュレーション技術の融合「デジタルものづくり」の強化 *マテリアルズ・インフォマティクス
AI、MI*によるバリューチェーンとの連携

リアルタイム連携・管理

デジタル人材の育成

グループで2,000人以上のデジタル人材基盤の確立

20人以上

シニアリーダー 200人以上
リーダー
アソシエイト
一般層

600人以上

新規デジタル手法を創出（プロフェッショナル）
デジタル手法を駆使して、自ら課題設定から解決までを実行（指導者）

これを用いれば複雑な情報を人間が理解しやすい形で解析す」
を統合した独自の「マルチスケールシミュレーション（ MS ）（分子動力学など）とることが可能です。MSはミクロスケールを活用し、難燃性 CFRP の開発期間半減に成「統合型 MI 」のシミュレーションを連携した手法
マクロスケール（CAEなど）功しました。

であり、本手法を活用すれば、現象を多面的に解析し、本質的自己組織化マップは大量のデータ群を単純化・可視化し、特な課題解決や材料設計が推進できます。今後も統合型MIの性が近いものを近くに配置するように設定したマップであり、適用を拡大し、研究・技術開発の効率化・高度化を加速します。

統合型MI
要請特性
プロセス適正機能性（難燃性等）

MIによる膨大な水準の処方提案

マルチスケールシミュレーション「自己組織化マップ」
活用MI

力学特性

実験による評価を行うことなくCFRPの構造物性を予測要求物性を満たすCFRP処方を提案

自己組織化マップによる 東北大学から導入
効率的な処方絞り込み

CFRP開発期間半減
短期間で目標物性を達成

50%

難燃目標

25%
0%

従来品

改良品

マクロ〜ミクロのシミュレーションを連携、統一的に解析する当社独自技術

CAE（マクロ）分子シミュレーション（ミクロ）

東レ共通データ解析環境の構築

事例 3

められていました。
これを受けて、プログラミング環境（Python

データ取得→蓄積→加工→分析というステップで実行されま共通環境）と、直感的に操作可能な独自のデータ分析ツールとす。
データ取得・蓄積は各部署業務に応じてシステムを構築しま

2022年11月よを備えた「東レ共通データ解析環境」を構築し、すが、データ加工・分析では整理された数値データを扱うため、り全社展開しました。
展開以降、技術・事業部署を含む全社で活取り組み高度化・効率化の観点から全社共通環境の構築が求用が拡大し、当社のDX推進に大きく貢献しています。

データ解析の流れ

データ収集

データ蓄積

センサデータ
実験データ
外部データなど

数値データ
画像データ
化学構造など
（未整理）

データ加工
数値変換
＋
複数データ

基本的なデジタル手法で課題を解決（現場推進者）

1,200人以上 デジタル基礎を習得

縫製工場「自己組織化マップ」（ 東北大学から導入）を用いたMIと、• 現場とデジタル双方に精通したシニアリーダー・リーダー育成に注力
エキスパート

生地出荷

生地工場

縫製品
出荷

「統合型 MI（マテリアルズ・インフォマティクス）」による難燃性 CFRP 開発

事例 2

MIやプロセスインフォマティクス（PI）などのデータ解析は、グローバルデータ基盤の構築

デジタル人材体系

原糸出荷

原糸工場

縫製品
発注

情報連携

生地手配

Python共通環境• 煩雑な環境設定不要でPythonを使用可能• 専門家が作成したプログラムテンプレートを活用可能

東レ共通データ
解析環境

データ分析

生産効率化
新材料創出

統合データ

データ分析ツール• プログラミング不要で高度なデータ分析が可能• 直感的に操作可能なGUIを実装

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Toray Report 2023

化・データ解析によるコスト削減・品質向上や、シミュレー

サンプル開発情報連携

糸手配

熱分解残存量Toray Report 2023

AP-G 2025 では、「 現場密着型」
を基本に、東レグ情報連携

Toray Industries, Inc.

Toray Industries, Inc.
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• サプライチェーンの統合データプラットフォーム• リアルタイム監視/アラート発信/分析