AI+ 産業用メンテナンス技術者
AIを活用して故障診断を迅速化し、文書作成を効率化し、プラントの安定稼働を実現する
レンチは今も必要です。AIは、そのレンチを持つ人の作業を速くします。
皆さんの診断感覚は鋭く、手は設備のことをよく知っています。しかし、故障対応、書類仕事、特定できない部品に追われるうちに、その専門知識は見えなくなりがちです。頭の中にとどまるか、「ポンプを修理」とだけ書かれたCMMSの記録に埋もれてしまいます。本書は、危険な設備のそばでAIを安全に使うためのFAULT Protocol、保全サイクル全体にAIを組み込むためのUPTIME Framework、そして故障診断や作業指示書から部品調達、信頼性レビューまで、日々のシフトを占める作業に使える36種類のコピーしてすぐ使えるプロンプトテンプレートを提供します。世界を動かし続ける保全技術者のために、AIエンジニアリング企業がつくった一冊です。レンチは今も欠かせません。だからこそ、それを握る人にはよりよい道具がふさわしいのです。
- 36種類の即用プロンプト — 故障診断、作業指示書、部品調達、標準作業手順書（SOP）、信頼性分析に対応
- FAULT Protocol — メンテナンス現場に特化したAI安全性のためのガイドライン。データ分類、物理的安全性、ロックアウト／タグアウト（LOTO）をカバー
- UPTIME Framework — メンテナンス全工程にAIを統合するための6段階モデル
- 5件の国際ケーススタディ — Shell、Sachsenmilch、Cargill、Unilever、DuPontによる実運用規模の事例
- 90日間実践プラン — 既存の業務を乱さずに、日常のメンテナンス業務にAIを取り入れる
製造工場、プロセス施設、電力・水道などのインフラ、食品・飲料製造、医薬品製造、商業施設・公共施設で働く、産業用設備の保全技術者、プラント保全エンジニア、多能工の保全担当者（機械・電気・計装）。現場経験はおおむね3〜20年。技能資格や業界・メーカーの認定資格を持つ方、見習いから経験を積んできた方もいます。日常的にCMMSを使い、保全監督者、信頼性管理者、プラントエンジニアの下で働いています。
その他の対象：技術者のAI活用を理解したい保全監督者や信頼性エンジニア、商業施設・公共施設の施設管理者、保全分野のカリキュラムを作成する職業教育・訓練（TVET）の指導者。
- AIとのやり取りを始める前に、FAULT Protocolを適用して保守データや設備情報を分類する。
- AIを診断の思考パートナーとして活用し、機械・電気・制御システムの故障の特定を迅速化する。
- 施設の文書基準を満たす作業指示書、保守報告書、根本原因分析を、AIの支援を受けて作成する。
- 予知保全AIツールやセンサーによる状態監視システムが、自施設の環境に適用できるかを評価する。
- 自分の保守業務と施設のシステムに合わせた、個人向けの90日間AI導入計画を設計する。
- スキルチェック
- 保守作業は、AIに備えていますか？
- 第1章
- 産業用メンテナンスにおけるAIの現状
- 第2章
- AIが保守作業をどう変えるか
- 第3章
- 保守作業におけるAIの安全性、データ管理、およびコンプライアンス
- 第4章
- AIを用いた故障診断とトラブルシューティング
- 第5章
- AIを活用した予防保全および予知保全
- 第6章
- AIを活用した作業指示書・報告書・記録文書の作成
- 第7章
- AIを活用した部品・在庫・調達業務
- 第8章
- AIを活用した訓練・標準作業手順（SOP）・知識移転
- 第9章
- AIを活用した信頼性向上と継続的改善
- 第10章
- 90日間のAI活用メンテナンス計画
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
世界を動かし続けるメンテナンス専門家のために、AIエンジニアリング企業が開発した一冊です。「レンチは今も必要です」——そして、そのレンチを持つ人にこそ、よりよいツールが必要なのです。