生産ラインや現場で発生するトラブルは、原因特定や対策が複雑で属人的になりがちです。ベテラン不在時は対応が遅れ、生産停止や品質問題に波及するリスクがあります。
多くの企業では過去のトラブル事例が蓄積されていても体系化されておらず、検索性が低いため活用できていませんでした。
原因特定には複数のサブシステム（センサー情報、MES、現場報告など）の統合解析が必要で、AIエージェントがデータ横断分析を行うことで迅速な対応が可能になります。
・異常検知AIと連携：予兆データから異常発生を自動把握。
・原因推定：過去事例や稼働履歴を分析し原因候補を提示。
・ナレッジグラフ化：問題・原因・解決策を構造化して蓄積。
・自動レポート生成：報告書から重要情報を抽出し整理。
・再発防止提案：類似事例の傾向を学習し予防策を提示。
原因特定時間を大幅短縮し、生産ラインのダウンタイムを最小化。
属人化が解消され、対応力が全社的に均一化。
蓄積データが活用されることで、再発防止・品質改善が継続的に可能となります。
今後は、自律的に改善提案を行うAIエージェントや
リアルタイムのデジタルツイン連携へ進化し、
製造・施工現場の“自己改善型システム”として実装される見込みです。
