保守・メンテナンス
設備の保守・メンテナンス業務は、製造ラインの安定稼働と生産性維持に不可欠です。生成AIを活用することで、効率的なメンテナンス計画の立案やトラブルシューティングの迅速化が可能になります。
現状の課題
- 設備故障時の原因特定と対応に時間がかかる
- 保全ナレッジが個人に依存し、組織的な共有が不十分
- 予防保全と事後保全のバランス最適化が難しい
- メンテナンス記録の分析と活用が不十分
具体的な活用方法
① トラブルシューティングガイドの作成
設備トラブル発生時の診断と対応手順を体系化します。
活用例：
【依頼内容】
射出成形機で発生する主要なエラーとその対応手順をまとめた
トラブルシューティングガイドを作成してください。
以下のエラーについて、原因、確認手順、対応方法を詳細に説明し、
作業者が理解しやすいように図解すべき箇所も提案してください。
【対象エラー】
・樹脂圧力異常
・金型温度センサーエラー
・射出速度不良
・型締め不完全エラー
・ヒーターエラー
また、エラー発生時の安全上の注意点も各項目に含めてください。
② 予防保全計画の最適化
設備の状態や過去の故障履歴をもとに、最適な予防保全計画を立案します。
活用例：
【依頼内容】
以下の設備情報と故障履歴をもとに、
今後3ヶ月間の最適な予防保全計画を提案してください。
生産への影響を最小限にしながら、故障リスクを低減する計画としてください。
【設備情報】
・設備A：稼働時間8,000時間、推奨メンテナンス間隔5,000時間
・設備B：稼働時間3,000時間、推奨メンテナンス間隔4,000時間
・設備C：稼働時間6,500時間、推奨メンテナンス間隔6,000時間
【故障履歴】
・設備A：過去2年間で3回故障（ベアリング2回、モーター1回）
・設備B：過去2年間で故障なし
・設備C：過去2年間で2回故障（センサー1回、制御基板1回）
【生産計画】
・8月：設備A、Bがフル稼働、設備Cは80%稼働
・9月：設備A、Cがフル稼働、設備Bは50%稼働
・10月：3台ともフル稼働予定（繁忙期）
③ 保全ナレッジの文書化と共有
ベテラン保全担当者の暗黙知を形式知化し、組織全体で共有します。
活用例：
【依頼内容】
ベテラン保全担当者へのインタビュー内容をもとに、
プレス機の効果的なメンテナンス手法とノウハウを
体系的なマニュアルとして整理してください。
【インタビュー内容】
（ベテラン担当者の発言内容を文字起こししたテキスト）
【マニュアル構成】
1. 日常点検のポイント
2. 定期メンテナンスの手順と注意点
3. 早期異常検知のための観察ポイント
4. 長寿命化のためのノウハウ
5. トラブル事例と解決方法
特に「見た目」「音」「振動」など、感覚的な判断基準を
具体的に言語化し、新人でも理解できる表現にしてください。
導入ステップとポイント
保守・メンテナンス業務へのAI導入ステップは以下の通りです：
-
導入準備（2-4週間）
- 現状の保全業務プロセスと課題の整理
- 設備情報、故障履歴、メンテナンスマニュアルの収集
- ベテラン保全担当者の知識・経験の記録（インタビューなど）
-
試行導入（1-2ヶ月）
- 特定の設備や保全作業を対象に試行
- トラブルシューティングガイドの作成と評価
- プロンプトの改善と最適化
-
本格導入と展開（2-3ヶ月）
- 複数の設備・作業への展開
- 保全担当者向けの活用ガイドライン作成
- ナレッジベースの構築と継続的な更新体制の確立
導入のポイント：
- 重要な安全情報やクリティカルな手順はAI生成後に必ず専門家が確認する
- 作業者の現場感覚や経験を否定せず、AIはあくまで支援ツールとして位置づける
- 保全記録のデジタル化と構造化を進め、AIが活用しやすい形にする
- 成功事例を共有し、保全担当者間でのAI活用ノウハウを蓄積する