1. 取り組み概要

本プロジェクトでは、AIエージェントを活用してトラブルの原因を迅速に特定し、的確な対応を行う体制を構築しています。生産ラインにおけるトラブルを未然に防ぎ、効率的な運用を実現することを目指しています。

2. 取り組み詳細

2-1 トラブルの各要因調査・分析から、それらの統合・報告までを行うAIエージェント体制の構築

現場オペレーターからトラブルの対応の依頼・質問を受けた後、調査分析の全体設計から調査結果の報告までを行う全体統括AI、全体統括AIから特定内容の調査分析などの指示を受け、実行し、全体統括AIに結果を報告するAI(稼働状況解析AI、過去トラブル調査分析AI、MES解析AIなど)を適切に配置します。

2-2 ナレッジグラフを活用した過去トラブル事例の整理

過去トラブル事例などの膨大なデータをAIが調査分析するためには、データ整理が非常に重要です。そのために大量の過去の報告書から情報を抽出し、トラブルの原因や解決策をナレッジグラフとして整理します。具体的には、報告書に記載された問題や原因、解決策を関連付けて整理し、トラブルの発生要因を明確にします。これにより、類似の発生事象をグルーピングし、過去のトラブルを分析するための基盤を構築します。

3. 取り組みの効果

AIエージェントを活用することで、トラブルの発生をリアルタイムで監視し、また過去の膨大なデータから最適な対応策を考案するなど、人間が全て実施する場合と比べて、迅速かつ新人でも正確な対応が可能となります。

4. 取り組みの展望

燈では製品企画・設計段階から、生産計画、製造、品質管理、出荷配送まで、製造業において活用可能なAI技術を幅広く保有しております。これらの技術と繋ぎ合わせ、今後はトラブル対応のみならず、製造業において広域な業務プロセスで様々なAIエージェントの開発・活用を推進いたします。