本講座では設備管理にAIを導入し、より効率的かつ確実な機器リスト管理や保全計画、故障対策を行うための方法や、それを可能とする人材育成のポイントを保全の専門家が基礎から解説します。AI導入による業務改善を目指す設備担当や管理職に特におすすめの講座です。

AIを使った設備保全・故障対策の進め方・注意点と人材育成

株式会社保全ラボ 代表取締役 清岡 大輔氏

2007年に旭化成入社。設備保全の技術者として15年勤務。3つの工場で3,000件のトラブル対応、4,000台以上の設備・10,000件以上のメンテナンス管理を実施する。2022年に保全ラボを設立し、５つの設備保全サービスをリリースする一方、中小工場向けサービスを提供。また、同年より産業革新研究所 専門家、日本コンサルタントグループ パートナーコンサルタントとしても活動する傍ら、専門職MBAを取得。

【オープニング】
　１．自己紹介
　２．本日の趣旨・目的
　３．設備保全とは何か（保守と保全の違い、計画保全のイメージ）
　４．AIで今すぐできる保全業務の例

【第1章】AI活用時代の設備保全の前提
　１．AIの得意なこと・不得意なこと
　２．AIを過信してはいけない理由（現場導入の課題）
　３．良いアウトプットは良いインプットから
　４．目標・KPIがAI時代により重要になる理由
　５．間違った保全思想がAIで増幅される危険性

【第2章】正しい設備保全の考え方と進め方
　１．保全目標の設計（経営目標とのつながり）
　２．計画保全の導入ステップ
　３．3つの保全方式（TBM・CBM・BDM）とCBM化の重要性
　４．正しい活動指針

【第3章】保全データの整備とAI活用
　１．設備情報の整理（機番・機器リスト）
　２．保全履歴の正しい書き方
　３．機器リストがあればAIが作れるドキュメント
　４．AIによる保全データ分析の実例

【第4章】故障対策の進め方
　１．故障の定義と恒久対策の重要性
　２．設備が損傷する5大要因
　３．故障発生〜恒久対策までの業務フロー
　４．恒久対策の3ステップ（根本対策・冗長化・スキル向上）
　５．水平展開の進め方
　６．AIによる故障報告書の効率化・標準化

【第5章】AI時代の人材の育て方と組織づくり
　１．AI時代に変わる「必要な知識」の定義
　２．調べながら判断できる人材の育て方
　３．業務のPDCAを回す仕組み（AIで回転数を上げる）
　４．組織として知見を蓄積する方法
　５．人材育成計画・AI推進体制の作り方

【まとめ・質疑応答】