現場の悩みに応える3つの軸
お客さまの持つ課題から、自社に適したアプローチを選択できます。
Process
頻発するエラーと
メンテナンスの山。
なぜこれまでの業務自動化は、限界を迎えたのでしょうか？
Document
その複雑な図面を読み取って
原因の特定や対処を
即座に判断出来る人が、
何人残っていますか？
Proactive Action
いつも決まったその活動、
本当に最適ですか？
常に「その時点での適切な活動」を選択できるようにしませんか？
- Process
- Document
- Proactive Action
RPAのメンテナンスから知的業務へ
点から面へ。
全社DXへと波及させる段階的ロードマップ
1
AIエージェントでアラートを分析。システムのふるまいを理解し、自律的にトラブル原因・手順を抽出。
2
多層にわたる承認フローや紙ベースの点検、さらに報告プロセスそのものを廃止・再設計。
3
全設備から取得したIoTログを一元化・リアルタイム分析を行う「予兆保全データ基盤」の構築。
◆概要
「RPAを導入したものの、仕様変更ですぐに止まってしまう」「判断を伴う業務は自動化できない」と感じていませんか。
本動画では、プラント設備における「HAZOP（安全性・運用性評価）」を例に、自ら考え、変化に柔軟に対応する「AIエージェント」による次世代の業務自動化を解説します。
複数の資料の読み取りから比較・評価、レポート作成まで、AIが熟練者のように考え、自律的に進める様子をデモでご紹介。
知的業務の負担を軽減し、人が最終判断や付加価値の創出に集中できる、新たな業務の姿をご覧ください。
◆スピーカー
株式会社日立製作所
AI Product Portfolio Manager 浅倉靖之
フォワードデプロイドエンジニア 呉和仁
図面は「見る絵」から「読み解くデータ」へ
点から面へ。
全社DXへと波及させる段階的ロードマップ
1
AIエージェントでトラブルシュート。文書を学習し、推定される根本原因・推奨対策・禁止行動を即時表示。
2
熟練者の現場立ち合いを不要とし、非熟練者による遠隔レスポンス体制へのシフトを推進。
3
過去ログ・図面・画像を統括管理・自動学習する「全社非構造化データレイク基盤」の導入。
◆概要
製造ラインの停止が事業に大きな影響を及ぼす一方、設備トラブルの原因特定は限られた熟練者に依存しており、復旧の長期化に多くの現場が悩んでいます。本動画では、これまで人が目で読み解いていたCAD図面とラダープログラムをAIが解析し、トラブルの原因や具体的な対応手順、作業時の注意点を提示するアプローチを、デモ映像とともにご紹介します。経験の浅い担当者でも、迅速かつ的確に初動対応できるよう支援します。眠っている図面データを現場で活用できる知識へと変え、設備復旧の迅速化と保守業務の脱・属人化をめざす、新たな工場保守の姿をご覧ください。
◆スピーカー
株式会社日立製作所
AI Product Portfolio Manager 浅倉靖之
フォワードデプロイドエンジニア 呉和仁
「決められた活動」から「より適切な活動」へ
点から面へ。
全社DXへと波及させる段階的ロードマップ
1
AIエージェントによりペルソナ・機器・地理を横断検索し、優先度、適切な行動などを提示。
2
「勘」と「経験」からの脱却を図り、訪問計画の完全自動化と直行直帰型オペレーションの構築。
3
ERP・CRM・GIS・IoTをリアルタイム連携する「全社統合データプラットフォーム」を構築。
◆概要
自社に蓄積された過去の点検履歴や現場メモが、十分に活用されないまま眠っていませんか。
点検履歴や設備情報、所在地などのデータが分散し、訪問すべき顧客の選定や提案内容の検討に時間を要する現場は少なくありません。
本動画では、AIが複数のデータを横断的に分析し、設備の環境リスクや経年リスクを可視化。優先して訪問すべき顧客の選定から、最適な訪問ルート、提案内容の作成までを支援する仕組みをデモでご紹介します。
眠っているデータを、現場の「次の一手」を示す指示書へ。事後対応型の保守から、データに基づく先回り型の保守・営業活動へ転換するヒントをご覧ください。
◆スピーカー
株式会社日立製作所
AI Product Portfolio Manager 浅倉靖之
AIサービス推進部 志村武信
