ダイキン工業（以下、ダイキン）と日立製作所（以下、日立）は協創し、ダイキンの業務用空調機器を生産する堺製作所臨海工場において、工場の設備故障診断を支援する設備故障診断AIエージェントの実用化に向けた試験運用を開始した。
これは、ダイキンと日立がそれぞれ長年培ってきた現場のOTナレッジと、日立のITを融合させた取り組み。タブレット端末などを手にした保全技術者が、生産設備の点検を行う過程でポンプやバルブなどの故障を発見したときに、設備故障診断AIエージェントはその原因と対策を保全技術者に提示するという。
具体的な仕組みとして、まずダイキンが蓄積してきた各種の生産設備やユーティリティ設備といった工場設備の図面をナレッジグラフとして生成AIが読み取れる形に変換。そして、そのナレッジグラフおよび保全記録などの「OTデータ」と、STAMPなどに基づく日立独自の設備故障原因分析プロセスである「OTスキル」を生成AIに学習させることで、ダイキンの一般的な保全技術者と同等以上の故障診断を実現するという。なお、事前に実施した実証実験では、設備故障診断AIエージェントが10秒以内に、90％以上の精度で設備故障の原因と対策を回答できることを確認しているとのことだ。
今後、両社は同試験運用を9月までに完了し、設備故障診断AIエージェントを実用化する予定だという。そして、設備故障診断AIエージェントを国内外のダイキン生産拠点へ展開していくことで、設備保全の暗黙知を組織の知として共有し、グローバルでの品質確保や技術伝承、さらにはフロントラインワーカーの生産性向上を目指すとしている。
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