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Hitachi

修理リコメンデーションサービス

設備・機器の修理箇所をAIが高精度で素早く提案「修理リコメンデーションサービス」

過去の故障・修理履歴から修理ノウハウをお客さま独自のAIエンジンとして作成。
最適な修理箇所の提案により 一次解決率、完治率の向上に貢献します。

保守現場の課題

保守現場の課題は 「スキル継承」「設備長期維持」「修理・点検コスト増大」と想定

コンセプト

サービス利用のイメージ

サービス利用のメリット

サービス利用までの流れ

*1
PoC : Proof of Concept

取り組み事例

お客さま独自のAIエンジンを作成し、
最適な交換部品を提案します

機器が故障した場合、保守サービス拠点では原因を切り分け、エンジニアと部品を手配します。ただし、これらの作業には熟練したスキルが必要です。
修理リコメンデーションサービスでは、お客さま独自のAIエンジンを作成。AIエンジンが適切な交換部品を提案することで、部品選定作業をサポートします。

課題

修理品質の属人化、多種多様な部品選定の手間がネックに

  • 複数の拠点で作業が属人化しており、修理品質にバラつきがある。担当者の熟練度に左右されることなく、一定の修理品質を確保できるようにしたい。
  • 修理業務で扱う部品の数が多く、修理方法の検討に時間がかかる。作業を効率化したい。
解決策

二次問診(ディスパッチ)業務向けに適切な交換部品を自動提案

機器の仕様、不具合の履歴、運用状況、修理内容の履歴などに関するデータを収集。AIがこれらのデータを分析し、故障状況に応じて、完治率の高い適切な交換部品を自動的に提案します。
この自動提案によって、平均的なスキルの担当者でも適切な部品を手配できます。また、サービス品質の均一化と作業時間短縮により、機器の稼働率向上を支援します。

効果

サービス品質の向上により、機器の稼働率UP!

サービス紹介動画

修理リコメンデーションサービスのご紹介

保守現場の課題である「スキル継承」「設備長期維持」「点検・修理コスト増大」。修理リコメンデーションサービスは、これら課題の解決を支援するサービスです。
左記でご紹介する動画では、修理リコメンデーションサービスの導入効果を分かりやすくご紹介しています。

修理リコメンデーションサービスのデモ

修理拠点業務の改善についての弊社取り組み事例(精密機器保守)です。
左記でご紹介する動画では、修理リコメンデーションサービスの使用方法を分かりやすくご紹介しています。
【音声なし】

修理リコメンデーションサービスについて、より深くご紹介します

2019年4月、東京ビッグサイトにて開催された「第8回IoT/M2M展」に修理リコメンデーションサービスを出展いたしました。展示内容がHitachi IoT Platform Magazineイベントレポートにまとめられています。

パンフレットダウンロード

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