自動車保守における効率性と信頼性の向上

自動車業界は急速な成長を遂げており、それに伴い、機器の信頼性を維持し、保守コストを削減し、一貫した生産品質を確保するというプレッシャーが高まっています。大規模な自動車企業にとって、従来の方法での設備管理と保守では、こうしたニーズに対応しきれません。課題には次のようなものがあります。

• 保守における技術的な課題：技術が急速に進歩するにつれて、保守作業員は常にスキルを更新し、機器データにアクセスして解釈するために多大な時間を費やす必要があります。これらの要件は、非効率性、仕事への満足度の低下、従業員の定着率の低下につながっています。
  
  
• 高い保守コスト：自動車の機器は複雑で、障害の診断には専門知識が必要です。これらの問題により、熟練した人材の需要が高まり、それが人件費を押し上げ、労働力確保の柔軟性が制限されています。
  
  
• 一貫性のない保守品質：保守作業を個人の経験に頼ると、結果がばらつき、問題を正確に診断し、機器のパフォーマンスを一定に保つことが難しくなります。この不一致は生産品質に悪影響を及ぼし、機器のライフサイクルの安定性を低下させます。

これらの課題に対処するために、中国の大手合弁自動車企業は、保守プロセスを自動化、デジタル化、標準化する統合ソリューションを求めてました。目標は、効率を高め、コストを削減し、ユーザー満足度を向上させながら、企業資産管理のための堅牢なフレームワークを確立することでした。

北京数途科技社は、IBM® Maximo Application SuiteのAI搭載機能を活用し、中国のIBMクライアント・サクセス・チームおよびラボ・チームと連携して、保守業務を強化する包括的なソリューションを開発しました。この統合ソリューションは、インテリジェントなナレッジ・マッピング、AI駆動型保守診断機能、拡張現実 (AR)を活用したリモート・アシスタンスを組み合わせて、自動車企業向けにAI支援のエンタープライズ資産管理（EAM）アシスタントを提供します。

ソリューションの主な機能は次のとおりです。

• インテリジェントなナレッジ・グラフ：MaximoソリューションはAIを活用して動的なナレッジ・ベースを作成し、保守チームが重要な機器データを素早く見つけられるようにすることで、手動検索にかかる時間を大幅に短縮します。
  
  
• AI駆動型メンテナンス診断：高度な AI モデルが障害分析を実行し、障害確率評価を提供し、機械学習 (ML) を通じて継続的に改善することで、より迅速かつ正確な診断を実現します。
  
  
• ARリモート保守アシスタンス：拡張現実ツールは、リアルタイムでインタラクティブな専門家のガイダンスを提供し、トラブルシューティングの精度を高め、シームレスなリモート・コラボレーションを促進します。

AIとARの組み合わせにより、保守チームに包括的なツール・スイートが提供され、平均修復時間（MTTR）が 25％短縮され、全体的な効率が向上しました。このソリューションは、既存のシステムとシームレスに統合することで、企業全体の保守プロセスを管理および最適化するための、統合されたスケーラブルなエコシステムを実現します。