ダイキン工業は22日、生成AI（人工知能）で工場内の設備故障の原因を診断するシステムを日立製作所と共同で開発したと発表した。国内の工場から運用を開始し、10月ごろにはインドや米国にも展開する。故障対応の時間を半減できる場合もあるという。設備保全の技術者の人手不足を解消しつつ、工場のライン停止時間を短くできると見込む。4月に業務用エアコンの室外機を製造する堺製作所臨海工場（堺市）でシステムの試験
と共同で開発したと発表した。国内の工場から運用を開始し、10月ごろにはインドや米国にも展開する。故障対応の時間を半減できる場合もあるという。設備保全の技術者の人手不足を解消しつつ、工場のライン停止時間を短くできると見込む。 4月に業務用エアコンの室外機を製造する堺製作所臨海工場（堺市）でシステムの試験運用を開始した。9月までに検証を終え、国内の他の工場に加えて海外工場にも順次導入する予定だ。将来的には世界で展開する90超の工場すべてで運用したい考え。 故障診断は熟練の技術者が長年の経験と勘で対応する場合が多い。「ロボットの自動化やデジタル化で設備が複雑化しており、技術者の育成が追い付いていない。生成AIで熟練者と同様の判断を可能にしたい」（生産技術センターの浜靖典氏）としている。原因や対策の推定精度は一般的な保全技術者と同等の90%で、回答速度は10秒以内だという。 システムには米OpenAI（オープンAI）の大規模言語モデル（LLM）「GPT-4o（フォーオー）」を活用している。システムの特徴は、設備の取扱説明書やこれまでの故障履歴にもとづく保全記録だけではなく、設備の設計図面も生成AIに学習させたことだ。これにより新規の故障事例であっても、設計図面をもとにどの構造のどの部品で故障が生じたのかを推定できるようになった。日立は製造業などのデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援する事業「ルマーダ」のサービスとして、設備故障診断の生成AIをダイキン以外にも提供する計画だ。.
と共同で開発したと発表した。国内の工場から運用を開始し、10月ごろにはインドや米国にも展開する。故障対応の時間を半減できる場合もあるという。設備保全の技術者の人手不足を解消しつつ、工場のライン停止時間を短くできると見込む。 4月に業務用エアコンの室外機を製造する堺製作所臨海工場（堺市）でシステムの試験運用を開始した。9月までに検証を終え、国内の他の工場に加えて海外工場にも順次導入する予定だ。将来的には世界で展開する90超の工場すべてで運用したい考え。 故障診断は熟練の技術者が長年の経験と勘で対応する場合が多い。「ロボットの自動化やデジタル化で設備が複雑化しており、技術者の育成が追い付いていない。生成AIで熟練者と同様の判断を可能にしたい」（生産技術センターの浜靖典氏）としている。原因や対策の推定精度は一般的な保全技術者と同等の90%で、回答速度は10秒以内だという。 システムには米OpenAI（オープンAI）の大規模言語モデル（LLM）「GPT-4o（フォーオー）」を活用している。システムの特徴は、設備の取扱説明書やこれまでの故障履歴にもとづく保全記録だけではなく、設備の設計図面も生成AIに学習させたことだ。これにより新規の故障事例であっても、設計図面をもとにどの構造のどの部品で故障が生じたのかを推定できるようになった。日立は製造業などのデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援する事業「ルマーダ」のサービスとして、設備故障診断の生成AIをダイキン以外にも提供する計画だ。
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