こんな人におすすめ：
- 製造現場の管理者やエンジニア
- 設備保全担当者
- 工場のデジタルトランスフォーメーション推進者
プロンプト例：
"設備の稼働データをもとに、AIを活用した異常予兆検知のモデル構築方法と品質改善につながる分析手法を教えてください。具体的なセンサー例やデータ統合のポイントも含めて説明してください。"
プロンプト例の出力結果：
AIによる設備稼働データの分析は、以下のステップで行います。まず、振動、圧力、温度などのセンサーデータをリアルタイムに収集し、過去の正常稼働データおよび異常データと照合してモデルを学習させます。これにより、設備の異常や不具合の予兆を高精度で検知可能になります。
次に、稼働データと指図実績データ、PLCからの詳細な制御情報を組み合わせることで、多角的な分析が可能となり、品質改善につなげられます。
最後に、AIモデルから得られた分析結果に基づき、適切なタイミングでのメンテナンス計画や設定値の最適化を実施することで、設備の故障予防や不良品削減、コスト削減を実現します。
このプロセス全体はIoTゲートウェイやクラウドサービスを活用することで効率化でき、生産ラインの見える化と安定稼働を支えます。
