生成AIが資産管理を最適化する6つの方法

組織の規模に関係なく、すべての資産管理者は、メンテナンス計画を合理化し、資産または設備の信頼性を高め、ワークフローを最適化して品質と生産性を向上させるといった、同様の義務に直面しています。IBM Institute for Business Value が最近、最高サプライチェーン責任者を対象に実施した調査では、回答者のほぼ半数が、課題に対応するために新しいテクノロジーを導入したと述べています。

従来の AI と組み合わせた生成型人工知能 (AI) 基盤モデルの力により、複雑な資産環境をより強力に制御できるようになるため、今後はさらに多大な支援が期待できます。大規模な言語モデルを基盤とするこれらの基盤モデルは、膨大な量の非構造化データと外部データでトレーニングされます。既存のデータを解釈して操作しながら、テキストや画像などの応答を生成できるようになっています。

では、生成AIがフィールド・サービス、保守、コンプライアンスなどの企業の資産管理業務を最適化する6つの方法をを探ってみましょう。生成AIでできること：

最前線のチームは、フィールド・サービス技術者、保守プランナー、フィールド・性能スーパーバイザーで構成されます。彼らには、資産の故障や修理に対応するための作業計画と作業指示が必要です。ハイブリッドAIまたは機械学習（ML）モデルを使用すると、新しく取得した資産やサイトを含む企業データおよび公開データでモデルをトレーニングできます。

インタラクティブなダイアログを通じて視覚的な分析を生成し、コンテンツをチームに迅速に配信できます。この知識にアクセスすることで、フィールド・サービスのアップタイムを10～30％短縮し、初回解決率を20％向上させることができ、結果としてコストの削減、従業員の生産性の向上、顧客満足度の向上につながります。

作業指示は、作業計画やジョブ計画に基づいて、タスクを処理するための参考情報を承認および提供しながら、アクティビティを促進します。このプロセス自体は単純なものではありますが、時間がかかるため、作業指示書の計画に遅れが生じることが多いのも不思議ではありません。

生成AIは、特定の資産またはクラスに必要なすべての指示、部品、ツール、スキルを用いてトレーニングすることで基盤モデルを強化し、作業計画の生成を可能にします。これによりスタッフの能力が向上し、計画立案の熟練度が10％～20％向上します。また、生成AIはオートメーションを促進し、保守基準の更新を推奨するため、コンプライアンスの10％～25％の向上につながる可能性があります。

信頼性は、資産主導のビジネスにおいてクリティカルな重要業績評価指標です。残念ながら、経験豊富な信頼性エンジニアが多くの拠点を離職し、その結果、後任のトレーニングに必要な参考情報が限られています。ハイブリッドAI/MLモデルを使用することで、生成AIは履歴データから障害と影響の分析を作成し、優先順位を付けて連続障害を最大 25%～50% 削減しながら、サイトの信頼性を 10%～15% 向上させることができます。

生成AI基盤モデルは、作業履歴、保守計画、作業計画、スペア部品などの資産クラスの基準に基づいてトレーニングできます。このモデルは既存資産の現在の基準への準拠を特定し、推奨します。生成 AI 分析によりスタッフのスキルが向上し、資産の寿命は 15%～20% 延長され、アップタイムが約 5%～10% 増加します。

作業指示書が完了すると、多くの場合、次の作業指示書に動き出す必要があることが示されます。しかし、完了した作業指示をインテリジェントに分析することで、コンプライアンスまたは保守プロセスで改善が必要な領域が明らかになります。生成AIは、計画的保守の有効性を15%～25%向上させる更新を推奨し、欠落している場合には、完了した作業計画に基づいて新しいジョブ・プランを作成するため、計画立案の習熟度が10%～20%向上します。

生成AIは、業種・業務、現場、または資産の安全性と規制遵守をリアルタイムで支援することで、罰金を25％削減し、コンプライアンスを最大50％改善します。公開された安全ガイドライン、規制、規制ファイリング、裁定、および内部データソースを使用したトレーニングモデルは、プランナーや技術者向けの規制ファイリングの速度、精度、成功率を大幅に向上させます。

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