01/04設備保全
設備停止最小化AI
現場の課題
停止・チョコ停の
できること
設備の
使うデータ（例）
- 故障・点検記録
- アラーム／PLC
- マニュアル
- 作業映像
1つの知識マップから、現場のさまざまな課題へ
必要な
ウェアラブルカメラと既存の記録から、
知識マップをつくる
知識マップを
専用の
- 01
撮る
ヘルメットに
付けた カメラで、 作業の 映像と 説明の 音声を そのまま 記録します。 - 02
集める
故障・点検記録、
マニュアル、 図面、 設備の アラームなど、 今 ある 記録を 取り込みます。 - 03
AIが
つなぐ 設備・部品・工程・作業・異常・記録を
読み取り、 関係ごと 知識マップに 整理します。
できあがる知識マップのイメージ
設備・工程・作業・異常の
異常が
知識マップドアミラー組立ライン（部品供給〜
ラインごとに
- 設備
- 部品
- 工程
- 作業
- 異常
- 記録
※ ドアミラー組立ラインを
知識マップの上で動く、4つのプロダクト
どれから
設備停止
現場の
できる
使う
02/04技能継承
技能継承・教育支援AI
現場の課題
ベテランの
できること
作業映像と
使うデータ（例）
- ウェアラブルカメラ映像
- 作業中の
音声 - 既存手順
書
03/04品質
品質損失最小化AI
現場の課題
最終検査で
できること
工程・原料・設備条件・検査・変更履歴を
使うデータ（例）
- 検査結果
- 製造条件
- ロット情報
- 変更履歴
04/04フィジカルAI導入
フィジカルAI導入支援
現場の課題
多品種・
できること
作業の
使うデータ（例）
- 作業映像
- 工程情報
- 設備仕様
この4つ以外にも、
現場の課題に合わせてAIをつくります
現場の
4つの
- 05段取り替えの
支援 - 06生産計画・人員配置
- 07品質の
予兆検知 - 08安全・ヒヤリハット分
析 - 09新ライン立ち上げ
- 10設備投資の
判断材料 - 11多拠点への
横展開 - 12技術文書の
検索 - ほか、
ご相談ください
「探す」から「たどれる」へ
文書を
これまで
探す
キーワードを
- 01キーワードを
考える - 02文書・動画を
開く - 03読み
比べる - 04見つからなければ
人に 聞く
知識マップ
たどれる
いま起きている
- 症状
- 部品
- 工程・設備
- 原因の
候補 - 過去の
対処
これまで（探す） 知識マップ（たどれる）
出発点思いついたキーワード いま起きている症状
見つかるもの キーワードを含む文書 関係する部品・工程・設備と過去事例
見落としやすい調査先 気づきにくい 原因調査の候補として提示される
ベテランの経験 本人に聞くしかない 地図に残り、誰でも使える
※ 関連性を
同じ知識マップを土台に、工場全体へ広げていく
- フェーズ 1 期間の
目安 約1ヶ月現場の
知識を 集める 作業・設備・異常・復旧の
情報を 集め、 構造化する。 - フェーズ 2 期間の
目安 約3ヶ月原因調査と
技能継承 保全・教育・品質の
調査を 知識マップで 支援する。 - フェーズ 3 期間の
目安 約3ヶ月工程横断の
知能化 生産管理・段取り・ライン立ち上げへ
同じ 知識を 活用する。 - フェーズ 4 期間の
目安 その後、継続して 自律運用へ
安全性の
検証を 前提に、 ラインAIエージェントと 連動する。
※ 期間は
機密性の高い製造データを、慎重に扱います
撮影の