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ダイキンと日立　工場設備の故障を診断するAIエージェントの試験運用を開始　回答時間10秒以内、精度90％以上の性能を達成

2025年4月22日 By ロボスタ編集部

ダイキンと日立は協創し、2025年4月よりダイキンの業務用空調機器を生産する大阪府堺市の堺製作所臨海工場において、工場の設備故障診断を支援するAIエージェントの実用化に向けた試験運用を開始した。

故障時に診断AIエージェントが原因と対策を技術者に提示

本件は、ダイキンと日立がそれぞれ長年培ってきた現場のOT（Operational Technology：制御・運用技術）ナレッジと、日立の先進的なITを融合させた取り組みである。

タブレット端末などを手にした保全技術者が、生産設備の点検を行う過程でポンプやバルブなどの故障を発見したときに、設備故障診断AIエージェントは、その原因と対策を保全技術者に提示する。

具体的な仕組みとしては、まず、ダイキンが蓄積してきた各種の生産設備やユーティリティ設備といった工場設備の図面をナレッジグラフとして生成AIが読み取ることができる形に変換。そして、そのナレッジグラフおよび保全記録などの「OTデータ」と、STAMP（System Theoretic Accident Model and Processes：システム理論に基づく事故モデル）などに基づく日立独自の設備故障原因分析プロセスである「OTスキル」を生成AIに学習させることで、ダイキンの一般的な保全技術者と同等以上の故障診断を実現する。

設備故障診断AIエージェントを利用した設備故障の原因・対策提示の例

なお、事前に実施した実証実験では、設備故障診断AIエージェントが10秒以内に、90%以上の精度で設備故障の原因と対策を回答できることを確認している。

今後について

今後、ダイキンと日立は本試験運用を2025年9月までに完了し、設備故障診断AIエージェントを実用化する予定。そして、設備故障診断AIエージェントを国内外のダイキン生産拠点へ展開していくことで、設備保全の暗黙知を組織の知として共有し、グローバルでの品質確保や技術伝承、さらにはフロントラインワーカーの生産性向上をめざす。

日立は、設備故障診断AIエージェントをLumadaソリューションとして製造業全般に展開するとともに、設備保全以外の分野においても、OTナレッジとITの融合したアプリケーションを提供していく。また、「AIエージェント開発・運用・環境提供サービス」といったOTナレッジを活用したAIエージェントを迅速に開発・提供するサービスも含めて、フロントラインワーカーの業務効率向上を支援していくとしている。