IFS.ai Copilot for FMECA は、マニュアルやガイドラインなどのアップロードされたドキュメントやシステム データから重要な情報を抽出することでワークフローを合理化し、手作業の労力を削減します。最も適切な機能を識別して実行することにより、FMECAの準備やPFMECA の実行ページなどのユーザー クエリやページ コンテキストに動的に応答します。
これらの機能には、不具合タイプの取得、アイテム クラスとプロセスクラスの重要な組み合わせ、メンテナンス戦略の提案などが含まれます。信頼できる情報源に基づいて洞察を導き、分析全体の一貫性を確保することで、アシスタントは信頼できる意思決定を促進します。FMECA ワークフローにシームレスに統合され、作業負荷を軽減しながら精度と効率性を高めます。
データ レイクにドキュメントをアップロードする方法については、データ レイクへのドキュメントのアップロードのドキュメントを参照してください。
FMECA 用のIFS.ai Copilot は、次のページでIFS Cloud Copilot を開くと自動的に有効化されます。
注釈:個々のページに表示される結果はユーザーがアクセスできるサイトに制限されますが、IFS.ai Copilot によって提供される回答は特定のサイトに限定されないことに注意してください。代わりに、Copilot は特定のクエリについてインストール内のすべてのサイトからデータを集約します。これにより、ページ制限データと Copilot の応答の間に矛盾が生じる場合があります。
FMECA 関連ページには、ユーザーが関連するクエリを作成するためのガイドとなる定義済みのプロンプトが含まれています。これらのプロンプトは IFS.ai Copilot 自体の一部ではありませんが、上記の FMECA ページと統合されています。これらは、Copilot が支援できる利用可能なクエリとユースケースのリマインダーとして機能します。
FMECA 用のIFS.ai Copilot は、次のクエリとユースケースをサポートしています。
このクエリは、以前の作業タスクのデータを使用して、最も頻繁に発生する不具合タイプを取得して一覧表示します。LLM にどの関数をいつ呼び出すかを指示する説明は、機器クラスIDとプロセスクラスIDに基づいて、最も一般的な不具合タイプを取得するなどです。
この機能は、指定された資産または施設/設備に関連付けられた作業タスクに記録された不具合タイプを識別します。資産または施設/設備の機器クラスIDとプロセスクラスIDを使用し、デフォルトでは、説明と数を含む上位 5 つの不具合タイプを返します。デフォルトの制限である 5 は、Copilot に「結果を X 件のレコードに制限する」ように指示することで調整できます。ここで、X は必要な結果の数です。この機能は、繰り返し発生する障害パターンを強調表示することで、FMECA の準備のために施設/設備の優先順位を付けるのに役立ちます。
注釈:Copilot は、このクエリのすべてのサイトにわたる不具合タイプ データを集約します。つまり、結果には、ユーザーが接続しているサイトだけでなく、インストール全体の障害が反映されます。これは意図的に行われます。
このクエリは、重要度評価(メンテナンス > 設備管理 > 設備基本情報 > 施設/設備緊急度にあります) を使用して、非常に重要な施設/設備を識別し、その項目とプロセス クラスを各組み合わせの数とともに一覧表示します。データはすべてのサイトから取得され、重要な施設/設備とその関連分類の全体像が提供されます。
この機能のプロンプトの説明は FMECA 用の施設/設備提案するであり、これはより長いプロンプトに展開されます。最も重要な施設/設備のプロセスクラスと機器クラスの上位の組み合わせをリストします。各組み合わせの数を含む。次のように回答:プロセスクラス:A、項目クラス：B、カウント：C. 選択した重要度を回答に含む。
この機能は、AI 駆動型アルゴリズムを利用して、 IFS Cloudデータ テーブルに保存されているデータにアクセスし、FMECA 分析機能を強化します。システムは、この構成化された情報を活用して、障害モード、原因、症状、および対応する重大度、確率、検出可能性の評価を提案し、よりデータに基づいたメンテナンス戦略を可能にします。
FMECA 準備 ページには、IFS.ai Co-Pilot アシスタントに統合された AI 搭載プロンプトが搭載され、FMECA ファシリテーター、技術者、信頼性エンジニアは、より高い精度と効率で分析を合理化できるようになりました。
システムは、障害分析セットアップ ナビゲータと作業工程ページの機器クラス データを使用して、最も関連性の高い不具合タイプを提案します。プロンプトを使用すると、ユーザーは関連する原因や症状を検索したり、最もよく使用される原因や症状、最近使用された原因や症状を強調表示したり、それらをアルファベット順や使用回数順に整理したりすることもできます。補足情報の機能強化には、不具合報告、PMアクション間隔、および確率ランクの割当を支援する作業工程テンプレート情報間隔にアクセスするためのプロンプトが含まれます。深刻度率の提案は、項目およびプロセス クラスまたは頻繁に使用される作業タスクの優先度にリンクされた重要度値から導き出されますが、検出可能性レートは、障害モードに関する状況に応じた推奨事項を提供します。
保守性、パフォーマンス、データの整合性、セキュリティに重点を置いて設計されたこれらの機能強化により、FMECA プロセスが大幅に改善されます。これらは、オブジェクトに緊急度分析を組み込んで深刻度と確率の評価を取得することにより、情報に基づいた意思決定と効率的なメンテナンス戦略をサポートし、リスク評価に対するより正確でデータ主導のアプローチを保証します。
この開発により、Copilot アシスタントに AI を活用したプロンプトが導入され、FMECA 実行ページで一覧 - PMプログラムの PM カレンダー トリガーとイベント トリガーを割り当てるプロセスが効率化されます。これらの拡張機能を統合することで、技術者と信頼性エンジニアは、特定の機器クラス、プロセスクラス、および一覧 - 作業工程テンプレートに合わせて調整されたデータ駆動型の提案にアクセスできるようになり、メンテナンス戦略の効率と精度が向上します。
FMECA の実行ページでは、2 つの不具合報告間の時間間隔や定義された期間 (例: 6 か月) の平均間隔など、不具合報告パターンに関する洞察がプロンプトによってユーザーに提供されます。これらの提案は、過去の不具合報告を分析することによって生成され、最も適切な PM カレンダー トリガーを選択するための貴重なデータが提供されます。たとえば、技術者は繰り返し発生する障害間隔をすばやく特定し、最適なカレンダーベースの PM アクションを設定できます。
さらに、FMECA の準備と実行のページの新しいプロンプトは、ユーザーが一覧 - PMプログラムに最適なイベント トリガーを決定するのに役立ちます。これらには、次のような提案が含まれます。
たとえば、PM プログラムのリビジョンを作成または更新する場合、プロンプトが表示され、タスク テンプレートに適したイベント（WT-GEARBOX-SERVICE や WTT06 など）を選択するようにユーザーを誘導します。この場合、テンプレートごとに 1 つのイベントのみが許可されます。これらの機能は、 一覧 - PMアクションと一覧 - 作業工程内のイベントと使用回数を分析し、最も関連性の高いトリガーが選択されるようにすることで、使いやすさを向上させます。技術設計では、不具合報告、一覧 - 作業工程テンプレート、および履歴メンテナンス レコードにわたる動的なデータ統合を活用します。保守性、パフォーマンス、運用の調整を優先し、正確で安全な推奨事項を保証します。これらの機能強化により、複雑なデータ分析が自動化され、FMECA プロセスが合理化され、より適切な意思決定がサポートされ、 一覧 - PMプログラムの効率的な更新が可能になります。
技術設計では、不具合報告、一覧 - 作業工程テンプレート、および履歴メンテナンス レコードにわたる動的なデータ統合を活用します。保守性、パフォーマンス、運用の調整を優先し、正確で安全な推奨事項を保証します。これらの機能強化により、複雑なデータ分析が自動化され、FMECA プロセスが合理化され、より適切な意思決定がサポートされ、 一覧 - PMプログラムの効率的な更新が可能になります。
この開発により、Copilot アシスタントに高度な AI 駆動型プロンプトが導入され、FMECA の準備および実行 ページで一覧 - PMアクションのメンテナンス決定トリガー一覧 - パラメータを管理および提案するプロセスが強化されます。これらの機能を統合することで、FMECA ファシリテーター、技術者、信頼性エンジニアは正確で実用的な推奨事項を取得し、 一覧 - PMアクションが対象の施設/設備とメンテナンス シナリオに最適なパラメータで構成されることを保証できます。
FMECA の実行 ページで、特定の施設/設備のPMアクションを作成するときに、ユーザーは Copilot に最も一致する PMアクションを提案するように指示できます。提案は、アクション、 作業オーダサイト、保守組織、プログラムID、作業工程テンプレート情報ID、リビジョンなどの主要なパラメータに基づいています。システムは、指定された施設/設備に関連するすべての一覧 - PMアクションを暫定状態またはアクティブ状態で取得し、入力パラメータを比較して適合性を評価します。一致するパラメータの数が最も多い PMアクションが推奨され、同数の場合には最新のアクションが優先されます。これにより、最も関連性の高い PMアクションが選択され、意思決定が合理化され、時間が節約されます。
さらに、FMECA の準備 ページでは、条件トリガー パラメータの提案を提供するための新しい AI プロンプトが導入されています。
これらのプロンプトは、高度なデータ統合を利用して関連する条件パラメータを分析して返すため、ユーザーは一覧 - 作業工程テンプレートと一覧 - PMアクションを運用要件に効率的に合わせることができます。
この機能をサポートするために、セキュリティと適切なアクセス管理を確保するための新しい権限セット命名標準が AI アシスタントに導入されました。権限セットはCOPILOT_の形式に従います。
トリガー パラメータ管理のこれらの機能強化により、使いやすさ、運用効率、安全な意思決定が優先され、保守計画における FMECA 分析の機能が大幅に向上します。
この開発により、Copilot アシスタントに AI 駆動機能が導入され、 FMECA 実行ページ、具体的には分析対象タブ内でのメンテナンス戦略の更新プロセスが強化されます。この機能を活用することで、FMECA ファシリテーターは既存のメンテナンス データに関する貴重な洞察を得て、戦略を改良し、意思決定を最適化できます。
ファシリテーターが特定のオブジェクトに対するメンテナンス戦略の提案を要求すると、Copilot はアイテムの機器クラスとプロセスクラスを分析して詳細な概要を提供します。提案には、オブジェクトに関連付けられているアクション タイプの数が含まれ、最も頻繁に使用されるメンテナンス アクションが明確に示されます。さらに、Copilot はオブジェクトに関連する進行中の一覧 - PMアクションと不具合報告の合計数を表示するため、ファシリテーターは現在のワークロードを評価し、メンテナンス タスクの優先順位を効果的に設定できます。
この統合、メンテナンス戦略がデータに基づいており、オブジェクトの運用ニーズと一致することが保証されます。Copilot は実用的な洞察を提供することで、戦略の更新を合理化し、予防保全計画を強化し、リアルタイムのコンテキスト固有のデータによる意思決定をサポートします。この機能は、保守計画をより効率的かつインテリジェントにするための大きな前進となります。