ダイキンと日立、AIエージェントによる工場の設備故障診断で対応時間半減へ

これらを実現するため、熟練保全者が持つOT（制御技術）ナレッジをあらためて定義したことがポイントだ。日立製作所 インダストリアルAIビジネスユニットインダストリアルデジタル事業統括本部 チーフDXマネージャの吉川裕氏は「最初は取り扱い説明書や保全記録などのOTデータと生成AIを組み合わせ、RAGによる事例検索で原因や対策を示す形としていたが、類似故障で対象部位が特定できなかったり、新規故障で故障原因を間違ったりすることが頻発した」と初期の課題について述べる。 そこで、日立製作所では、熟練者の知見をOTナレッジとし、これがOTデータ（対象の知識）とOTスキル（分析プロセス）の掛け合わせであると定義した。OTデータとしては、工場内設備の設計図面を学習させ、どういう形で製造工程が機能しているのかを理解させた。これに、熟練者の思考の流れに沿った分析プロセスをヒアリングによりモデル化して組み合わせる