事例の概要
| 企業 | Siemens Erlangen電子工場 |
|---|---|
| 地域 | 欧米 |
| 業種 | 電子・半導体 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 生成AI・ナレッジ |
| 使われた技術 | Siemens Industrial Copilotのチャットボット（現場のトラブルシュート・保全支援） |
| 関連する製品・サービス | Siemens Industrial Copilot（Siemens AG） |
成果
取り組みの内容
電子機器の工場は多品種で設備も多く、夜間や休日に設備トラブルが起きたとき、詳しい技術者がその場にいないことがあります。手順書や過去の対応記録を探すのに時間がかかり、復旧が遅れることが課題になります。
SiemensのErlangen電子工場は、Industrial Copilotのチャットボットを、現場作業者や保全担当者が24時間いつでも質問できるトラブルシュートと保全の支援に使っています。Siemensは自社の製品ページで、この使い方を自社工場の事例として挙げています。
公表されているのは利用の事実までで、復旧時間の短縮や問い合わせ件数の変化といった数値は示されていません。自社工場の事例であり、参照するマニュアルや記録がSiemens製品の体系で整っている条件である点を考慮する必要があります。
トラブル対応のチャットボットは、回答の根拠となる手順書や保全記録の質で精度が決まります。回答に根拠文書を示すことと、設備の操作は人が判断して行うという線引きを保つことが、運用の前提になると考えられます。
この事例から読み取れること
- 夜間・休日の対応のように専門家がその場にいない時間帯は、生成AIの問い合わせ支援の効果が出やすい場面といえる
- 当サイトの見方では、チャットの精度は参照する保全記録の書き方に左右されるため、記録の改善とセットで考える必要がある
- 定量効果が公表されていないため、自社では復旧時間と技術者への呼び出し回数を導入前後で比べるとよい
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
