近年、製造業界における設備の故障は多大な損失を引き起こす一大事となっています。しかし、最先端のAI技術がその解決策として急浮上しているのです。本記事では、AIがどのようにして故障原因の迅速かつ正確な分析を可能にし、設備保守のアプローチを根本から変えるかを掘り下げていきます。具体的な事例とともに、AI技術がもたらす革新的な変化に焦点を当て、将来的な設備管理の可能性についても考察します。
今回の検証では、SPESILLという製造業のデスクワークを簡単にするAIサービスを使用します。過去の事例から情報を引き出し、設備の故障原因を特定します。
もくじ
SPESILLとは
SPESILLは、専門家や技術者のニーズに特化して設計された先進的な生成AIツールです。このツールは、高度な文章生成能力を持ち、図からの文字抽出や文字から図の生成といった、複雑な処理を実現します。Microsoft WordやExcelといった文書作成ツールとの連携はもちろんのこと、Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術とOCR（光学文字認識）機能を搭載しており、文書内の情報を瞬時に読み取り、活用することが可能です。
さらに、SPESILLは複数のLarge Language Models（LLM）と連携し、社内に蓄積されたデータを効率的に活用することで、利用者に対してより正確で適切な情報提供を行います。このAIは、企業内の知識ベースとして機能し、使いやすく、安全な環境で必要な情報を迅速に提供することができるため、日々の業務効率化に貢献します。
SPESILLの特徴
SPESILLは、専門家や技術者向けの高度な生成AIツールとして、次世代の技術革新を牽引しています。このツールは、複数の特異な機能により、業務の効率化と情報アクセスの改善を実現します。
- 高度な情報抽出: SPESILLは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術を採用しており、文章だけでなく、表、図、グラフ、画像などの複雑なデータからも高精度な情報抽出を行います。この技術は、データの形式に合わせて精度を最適化するための調整が可能です。これにより、多様な情報源からの知識の統合と活用が容易になります。
- ユーザーフレンドリーなインターフェース: SPESILLは、ユーザーが複雑なコマンドやプロンプトを記入することなく、直感的に操作できる環境を提供します。プロンプトレスでの文書作成機能により、Microsoft WordやExcel文書が、AIの生成結果を直接取り込むことなく自動で作成されます。これにより、作業の迅速化と簡易化が実現されます。
- 広範なAPI連携と多様なLLMのサポート: SPESILLは、GPTやClaudeなど複数のLarge Language Models（LLM）との連携が可能であり、ユーザーのニーズに応じてAIモデルを切り替えることができます。また、Text-to-ImageやText-to-3Dモデル生成など、多様なAIサービスのAPIとの連携もサポートしています。これにより、幅広いアプリケーションでの柔軟なデータ処理が可能となります。
SPESILLの活用例
SPESILLは、専門家や技術者が直面する多様な業務プロセスに革命をもたらす生成AIツールです。このツールを活用することで、文書作成からナレッジ検索まで、効率的で質の高い作業を実現できます。
文書作成の活用例
SPESILLは、専門文書を生成する際に特に力を発揮します。たとえば、製造業であれば、仕様書、作業手順書、マニュアル、現地調査報告書、リスクアセスメント、企画書などの文書を、図表から直接文章を生成したり、逆に文章から図表を作成することが可能です。工事関連では、工事書類や報告書の作成が簡単に行え、リサーチ分野では、アンケート調査報告書の作成を効率化できます。
AIチャットでのナレッジ検索
SPESILLにはナレッジ検索機能も備わっており、アップロードされた文書データから必要な情報を素早く見つけ出すことができます。例えば、過去の文書から特定のデータを引き出したり、表内の情報を瞬時に検索することが可能です。これにより、過去の知識を活用しながら新たな文書を作成するプロセスがスムーズになります。
優秀なアシスタントとしての活用
さらに、SPESILLは日常的な作業にも対応しています。メールの文章作成、文書の要約や添削、さらには翻訳まで、多様な言語処理タスクを支援します。これにより、時間を要する細かな作業から解放され、より創造的かつ戦略的な業務に集中することが可能になります。
このようにSPESILLは、専門的な文書作成から情報検索、日々のコミュニケーション支援に至るまで、多岐にわたる業務を支える多才なツールです。専門家や技術者にとって、その日々の業務がより効率的で生産的になること間違いありません。
SPESILLを使って、故障原因を分析する
使用した履歴データ
今回の異常と同じ異常の履歴を抽出する
下記のプロンプトを入力して実行
状況が「ポンプから異音が発生」の履歴を抽出して
回答結果
状況が「ポンプから異音が発生」の履歴は以下の通りです：
| | 日付 | トラブル内容 | 発生場所 | 状況 | 対応内容 | 担当者 | 備考 | |—:|:——————–|:———|:——–|:—————-|:————|:——|:——————–| | 0 | 2020-02-01 00:00:00 | 動作音異常 | 工場1号棟2階 | ポンプから異音が発生 | 原因調査、部品交換 | 山田太郎 | 異音の原因はベアリングの摩耗だった | | 6 | 2021-01-25 00:00:00 | 動作音異常 | 工場1号棟2階 | ポンプから異音が発生 | 原因調査、部品交換 | 山田太郎 | 異音の原因はベアリングの摩耗だった | | 12 | 2022-01-25 00:00:00 | 動作音異常 | 工場1号棟2階 | ポンプから異音が発生 | 原因調査、部品交換 | 山田太郎 | 異音の原因はベアリングの摩耗だった | | 13 | 2022-01-25 00:00:00 | 動作音異常 | 工場1号棟2階 | ポンプから異音が発生 | 原因調査、部品交換 | 山田太郎 | 異音の原因はベアリングの摩耗だった | | 19 | 2023-01-25 00:00:00 | 動作音異常 | 工場1号棟2階 | ポンプから異音が発生 | 原因調査、部品交換 | 山田太郎 | 異音の原因はベアリングの摩耗だった | | 25 | 2024-01-25 00:00:00 | 動作音異常 | 工場1号棟2階 | ポンプから異音が発生 | 原因調査、部品交換 | 山田太郎 | 異音の原因はベアリングの摩耗だった |
これらの履歴はすべて「動作音異常」というトラブル内容で、対応内容は「原因調査、部品交換」、担当者は「山田太郎」で、備考には「異音の原因はベアリングの摩耗だった」と記載されています。
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しっかりと情報抽出できており、期待する回答もしています。
故障原因を分析してする
下記のプロンプトを入力して実行
ポンプ本体から水が漏れている原因は何だと思いますか？
回答結果
ポンプ本体から水が漏れている原因について、以下のステップで確認できます。
ステップ1: 過去のトラブル事例を確認
参考情報にある過去のトラブル事例を確認すると、漏水に関する事例が複数あります。
ステップ2: 漏水の原因を特定
過去の事例から、漏水の原因は以下のように特定されています。
- 2020-04-15: パッキンの劣化
- 2021-03-20: パッキンの劣化
- 2022-03-20: パッキンの劣化
- 2023-03-20: パッキンの劣化
- 2024-03-20: パッキンの劣化
ステップ3: 結論
過去の事例から、ポンプ本体から水が漏れている原因は「パッキンの劣化」である可能性が高いと考えられます。
回答
ポンプ本体から水が漏れている原因は「パッキンの劣化」だと思います。
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いいですね。保全業務の相棒になります。
再発防止策を考える
下記のプロンプトを入力して実行
漏水の再発防止策を考えて
回答結果
漏水の再発防止策を考えるために、以下のステップに従います。
ステップ1: 原因の確認
漏水の原因は「パッキンの劣化」であることが参考情報から明らかです。
ステップ2: 再発防止策の検討
パッキンの劣化を防ぐために、以下のような対策が考えられます。
- 定期点検と交換:
- パッキンの定期点検スケジュールを設定し、劣化が見られた場合には早期に交換する。
- 点検の頻度を決め、例えば半年に一度など、定期的にチェックする。
- 高品質パッキンの使用:
- 耐久性の高い高品質のパッキンを使用することで、劣化の速度を遅らせる。
- 材質や製造元の信頼性を確認し、最適なパッキンを選定する。
- 環境管理:
- パッキンの劣化が早まる原因となる環境要因（温度、湿度、化学物質など）を管理する。
- 特に過酷な環境においては、適切な保護措置を講じる。
- 設計の見直し:
- パッキンの設置方法や圧力条件を見直し、パッキンにかかる負荷を軽減する。
- 必要に応じて、設計変更や追加の保護機構を導入する。
- スタッフの教育:
- パッキンの点検や交換方法について、スタッフに対する教育・訓練を実施する。
- パッキンの劣化サインや交換時期の判断基準を周知徹底する。
ステップ3: 実施計画の策定
上記の再発防止策を実行するための具体的な計画を立てます。
- 点検スケジュールの作成:
- 点検の頻度と担当者を決定し、スケジュールを作成する。
- 高品質パッキンの選定と調達:
- 市場調査を行い、最適なパッキンを選定して調達する。
- 環境管理の強化:
- 環境管理の基準を設定し、定期的に環境条件をモニタリングする。
- 設計変更の検討:
- 必要に応じて設計変更を行い、パッキンの負荷を軽減するための対策を講じる。
- 教育プログラムの実施:
- スタッフに対する教育・訓練プログラムを策定し、実施する。
ステップ4: 結果のモニタリング
再発防止策を実施した後、その効果をモニタリングし、必要に応じて対策を見直します。
- 点検結果の記録と分析:
- 点検結果を記録し、パッキンの劣化状況を分析する。
- 漏水発生状況の監視:
- 漏水が再発していないかを定期的に確認する。
- 改善策の継続的な見直し:
- 効果が不十分な場合は、追加の対策を検討し、継続的に改善する。
以上のステップに従って、漏水の再発防止策を実施することができます。
わたし（AI）の回答に関してご要望・ご意見がございましたら画面左下の「お問い合わせ」よりお問い合わせください。
まとめ
本記事では、AI技術を活用して設備の突発的な故障に迅速かつ効果的に対応する方法に焦点を当てました。AIの故障原因分析は、未発生の問題を予測し、リアルタイムでの対応策を提案することで、設備のダウンタイムを大幅に削減します。事例を通じて、AIが如何にして保守チームの作業をサポートし、故障時の迅速なトラブルシューティングを実現するかを探りました。この技術を利用することで、企業は保守の質を向上させ、運用コストの削減とともに生産性の向上を実現することができるのです。今後もAIによる故障対応の更なる進化に注目が集まるでしょう。
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運営会社について
製造DX.comを運営する株式会社ファースト・オートメーションは製造業特化の生成AI活用支援会社です。製造DX.com内で研究成果の一部を投稿しています。また、製造業のデスクワークをAIで簡単にする「SPESILL（スぺシル）」を開発提供しており、特に反響をいただいております。ぜひご活用ください！