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設備保守現場では、人手不足やベテラン退職の影響で、初動判断や復旧対応、異常判定、部品判断といった保守判断の引き継ぎが大きな課題となっています。過去の報告書、現場写真、保守マニュアルなどの情報は蓄積されていても十分に活用しきれず、迅速な復旧やMTTR短縮の妨げになっています。
現場では、「ベテランに電話しないと一次判断できない」「不具合のたびに分厚いマニュアルや過去報告書を探している」「担当者によって原因仮説や出動判断の質がぶれる」といった悩みが起こりがちです。さらに、作業後の報告書作成や入力作業まで手作業のまま残り、本来の保守業務を圧迫しています。
設備保守における判断業務の標準化は、単にマニュアルを整備するだけでは難しく、ベテランが持つ暗黙知や現場ごとの運用の違いまで含めて捉える必要があります。過去事例・現場写真・保守マニュアルを活かして“保守判断”をAIで支援することで、一次診断、作業報告、作業ナビ、異常判定、部品特定・交換判断といった業務を、既存フローの中で再現しやすくなります。
本セミナーでは、設備保守現場でベテラン依存の初動判断や復旧対応がなぜボトルネックになるのかを整理したうえで、過去事例・現場写真・保守マニュアルを活かして“保守判断”をAIでどう標準化していけるのかを解説します。設備トラブル一次診断、作業報告書自動生成、現場作業ナビ、点検結果異常判定、部品特定・交換判断を題材に、具体的な活用イメージと現場への組み込み方をお伝えします。
こんな課題を抱える方におすすめ
- ベテランに頼っている初動判断や復旧対応を、もっと標準化したい方
- 予知保全を進めたいが、現場の判断や対応が属人化していると感じている方
- 現場写真や保守マニュアル、過去報告書を、もっと日々の保守業務に活かしたい方
- 作業報告書の作成や入力作業の負担を減らし、現場の作業時間を確保したい方
- 保全DXを進めたいが、何から現場に落とし込めばよいか悩んでいる方
プログラム
| 14:00〜14:50 | 人手不足時代の設備保守現場、初動判断と復旧対応をAIでどう標準化するか 過去事例・現場写真・保守マニュアルを活かした“保守判断”実践アプローチ 人手不足やベテラン退職が進む中、設備保守現場では初動判断や復旧対応の属人化が大きな課題となっています。過去事例・現場写真・保守マニュアルを活用し、一次診断や作業報告、異常判定などの“保守判断”をAIでどう標準化できるのかを、具体例を交えて紹介します。 AI inside株式会社 Business Development Division 増田 卓也 |
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セミナー概要
| 開催日時 | 2026年6月24日（水）14:00〜14:50 |
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| 形式 | オンライン |
| 参加費 | 無料 |
| 定員 | 100名 |
| 主催 | AI inside株式会社 |
| お問い合わせ | Leapnet@inside.ai |
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