【要約】
こちらの記事は『ダイキンと日立、AIエージェントによる工場の設備故障診断で対応時間半減へ』の要約です。
概要：
ダイキン工業と日立製作所は、ダイキンの堺製作所臨海工場でAIを活用した「設備故障診断AIエージェント」の試験運用を開始。これにより設備故障時の原因特定を迅速化し、対応時間を約半分に短縮可能に。
主なポイント：
- 背景と目的：
人手不足やグローバル展開による技術者不足に対応し、AIで設備保全を効率化。 - 技術の仕組み：
生成AIとRAG（検索拡張生成）を組み合わせ、故障の原因と対策を即時提示。精度90％以上、応答時間10秒以内。 - 熟練技術者の知見をAIに：
日立は、熟練者の思考を「OTデータ×OTスキル」として定義し、設備図面や保全記録を学習させ、より人に近い診断を実現。 - 今後の展開：
2025年9月までに国内で実用化、10月には米国とインドの工場にも導入予定。日立は他業界への展開も視野に入れている。
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【所感】
・設備故障対応において、今までのやり方を続けるのは楽かもしれないが、業務効率や業務改善を行いたいならデジタル化やAIの活用は必要だと感じた。
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