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【要約】未知の不具合でも対応策を推論 AI活用の設備保全支援ソリューション — MONOist

【要約】
こちらの記事は『未知の不具合でも対応策を推論 AI活用の設備保全支援ソリューション』の要約です。PKSHA Technologyは、独自のAIモデルを活用した設備保全支援ソリューション「PKSHA Maintenance」を発表しました。このソリューションは、過去の保全履歴データを基に、設備不具合の対応策を提示します。

主な特徴:

  • 過去の保全履歴データの活用: 過去の対応策を参照し、解決策を提案。
  • 未知の不具合への対応: 既知のデータを参考にして、未知の不具合への対応策も推論。
  • 高い有効性: 数年分の実データを用いた検証で、80%以上の正解処置案を生成。
  • 工数削減: 不具合への対応工数を削減する効果が期待。

主なユースケース:

  • 工場の産業機械
  • 物流倉庫のマテリアルハンドリング機器

このソリューションは、製造業などの現場で既に本番稼働しており、短期間で高精度な設備トラブル対応支援エンジンの実装が可能です。

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