JFEスチール＋IBM　製鉄設備の故障復旧をAIで支援

IBMJapanChannel

23 Sept 201903:31

Summary

TLDR製鉄所は24時間365日稼働し、故障時間を短縮する取り組みを行っている。ベテラン退職に伴い、若手が対応する必要性が高まり、過去30年のトラブル報告書や手引き書をデジタル化し、復旧支援システムを構築。IBMのクラウド技術を活用し、AIを組み合わせたデータベース分析を通じて、迅速な故障復旧を実現。現場で必要な情報を持ち歩くことができ、予備品の管理も簡素化され、作業時間が20%削減された。今後はデータ蓄積を通じて、テクノロジーをさらに活用し、グローバル企業と競う予定。

Takeaways

🏭 製鉄所は24時間365日稼働し、故障時間の短縮が重要です。
🔧 ベテランの退職に伴い、若手スタッフによる対応が求められます。
📚 過去30年のトラブル報告書や手順書がデジタル化され、復旧支援システムに活用されています。
💻 システムは若手スタッフにもたらす知識のギャップを埋めることを目的としています。
🔐 セキュリティ要件を強化するために、プライベートクラウドの構築が進められています。
🌐 IBMの技術を活用し、NLCやSTTなどのAI技術を導入しています。
🔍 AIとデータベースの組み合わせにより、故障復旧に必要な情報を迅速に取り出せる仕組みが構築されています。
🚗 施設の広さから、過去履歴データを持ち歩くことは困難でしたが、新システムの導入で改善されました。
🔍 予備品の管理システムと連携し、予備品の所在を簡単に検索できるようになりました。
⏱️ 新しいシステムの導入により、作業時間が20%削減されるなど、効率が向上しています。
🌐 ハイビーム社は愛知県にテクノロジーセンターを設け、データの蓄積と交流を通じてグローバル企業と協力を進めています。

Q & A

製鉄所の設備はいつまで稼働する必要がありますか？
-製鉄所の設備は365日24時間稼働する必要があります。
復旧時間が生産性にどのような影響を与えますか？
-復旧時間が短ければ生産性が大きく向上することが期待されます。
若手スタッフがどのような課題に直面していますか？
-ベテランの退職により、若手スタッフは経験不足ながらも故障対応などの重要なタスクを担う必要があります。
過去30年のトラブル報告書や手順書はどのように活用されていますか？
-過去30年のトラブル報告書や手順書などの資料は電子教諭のファイルとしてサーバーに集約され、財産として目覚めさせ有効活用されています。
製鋼所復旧支援システムとは何ですか？
-製鋼所復旧支援システムとは、膨大な過去の事例データを活用して故障復旧に必要な情報を迅速に取り出せるようにしたシステムです。
セキュリティ要件をどのように強化していますか？
-セキュリティ要件を強化するために、社内のプライベートクラウドにシステムを構築し、IBMのクラウドサービスの活用をしています。
AI技術はどのように利用されていますか？
-AI技術はデータベースと組み合わせて分析し、故障復旧に必要な情報を迅速に取り出せるようにしています。
現場スタッフは新システム導入の恩恵を受けていますか？
-はい、新システム導入により、現場スタッフは事務所に戻らずに必要な情報を調べられるようになり、作業効率が向上しています。
予備品管理システムはどのような機能がありますか？
-予備品管理システムでは、どの場所に予備品が存在するかを簡単に検索できるようにしており、必要な部品の迅速な供給が可能です。
IBM Watsonはこのプロジェクトでどのような役割を果たしていますか？
-IBM Watsonはグローバルな企業でも使われているAI技術であり、このプロジェクトでもデータ分析や故障復旧のサポートに役立ちます。
今後の展望としてどのようなことを考えていますか？
-今後は蓄積されたデータの活用や技術力を最大限に発揮し、オペレーションの効率化を進めていく予定です。

Outlines

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🏭 製鉄所の24時間稼働と復旧時間の短縮

製鉄所は鉄を溶かして鋼を製造する重要な施設で、365日24時間稼働することが求められます。故障時間が生産性に大きく影響するため、故障時間を短縮する取り組みが行われています。ベテランの退職に伴い、若手スタッフによる対応が求められる状況が生じています。過去30年のトラブル報告書や手引き書などの資料をデジタル化し、復旧支援システムとして活用することで、若手スタッフにも迅速な対応が期待されます。

Mindmap

Keywords

💡製鉄所

製鉄所とは鉄を原料として鉄を溶かして製錬する工場です。このビデオでは、製鉄所での24時間365日の稼働が不可欠であると説明されており、その重要性が強調されています。製鉄所は工業生産において鉄材を供給する基幹的な役割を果たしており、ビデオのテーマに関連して、その稼働の継続性と効率性に対する取り組みが紹介されています。

💡復旧時間

復旧時間とは、機械やシステムが故障した後、正常な状態に戻るまでの時間を指します。ビデオでは、製鉄所における復旧時間を短縮する取り組みが行われていると述べられており、それが生産性向上に寄与すると説明されています。この概念は、製鉄所の効率とダウンタイムの削減に直接関係しており、ビデオの主題に密接に結びつきます。

💡若手

若手とは経験の浅い若いスタッフを指しますが、ビデオではベテランの退職に伴い、若手スタッフが対応しなければならないという状況が触れられています。このキーワードは、組織の世代交代や知識の継承というテーマに関連しており、ビデオでは若手スタッフが新しいシステムを活用して困難に立ち向かう様子が描かれています。

💡電子教諭

電子教諭とは、デジタル化された資料やマニュアルを指し、ビデオでは過去30年のトラブル報告書や手引き書などの資料が電子教諭のファイルとしてサーバーに集約されていると説明されています。これは、知識の保存と共有、さらには新しく導入されたシステムとの連携において重要な役割を果たしており、ビデオのテーマにおけるデータの活用と復旧支援システムの構築に関連しています。

💡復旧支援システム

復旧支援システムとは、障害発生時の迅速な復旧を支援するシステムです。ビデオでは、製鉄所復旧支援システムが構築され、過去の事例データが活用されるようになったと紹介されています。このシステムは、障害時の迅速な対応と復旧時間を短縮する上で不可欠であり、ビデオの主題における効率性向上に直接関係しています。

💡クラウド

クラウドとは、インターネットを通じて提供されるコンピューティングリソースやサービスを指します。ビデオでは、主ウエスクラウドにシステムを構築し、IBMの技術を活用して復旧に必要な情報を迅速に取り出す仕組みが整っていると説明されています。クラウドの活用は、データのアクセス性と柔軟性の向上に寄与し、ビデオのテーマにおけるシステムの高度化に関連しています。

💡IBM Watson

IBM Watsonは、IBM社が開発した高度なAI技術です。ビデオでは、IBM Watsonがグローバル企業でも使われていると触れられており、製鉄所のシステム構築においてもその技術が利用されていると説明されています。Watsonの活用は、ビデオのテーマにおけるAI技術の導入とデータ分析能力の向上に直接関係しています。

💡データベース

データベースとは、大量のデータを組織化し管理するためのシステムです。ビデオでは、データベースとAIを組み合わせることで、故障復旧に必要な情報を迅速に取り出せる仕組みが構築されていると紹介されています。データベースの活用は、ビデオのテーマにおける情報の効率的な管理と復旧プロセスのスピードアップに寄与しています。

💡予備品

予備品とは、故障や障害時の対応のために用意された部品や物品です。ビデオでは、予備費を管理するためのシステムが導入され、どの場所に予備品が存在するかを簡単に検索できるようになったと説明されています。このシステムは、ビデオのテーマにおける障害時の迅速な対応と復旧効率の向上に関連しています。

💡テクノロジー

テクノロジーとは、科学の原理を応用して開発された技術や機械装置を指します。ビデオでは、愛知県のハイビームさんがテクノロジーを設けて明世動作とし、データの蓄積とオペレーションの向上が行われていると紹介されています。テクノロジーの活用は、ビデオのテーマにおける製造業の高度化と効率化に直接関係しています。

Highlights

製鉄所は24時間365日稼働しなければならず、故障時間の短縮が生産性に大きく影響します。

ベテラン退職による若手への対応が大きな課題となりました。

過去30年のトラブル報告書や手引き書をデジタル化し、復旧支援システムとして活用。

若手エンジニアが経験不足を補うために、システムを通じて知識を蓄積することが求められます。

セキュリティ要件を満たすために、クラウドサービスを利用し、データベースとAIを組み合わせたシステムを構築。

IBMのWatsonなどの技術を利用して、復旧に必要な情報を迅速に取り出せる仕組みを構築。

現場で必要とされるデータが持ち運べるように、システム導入により20%の時間削減を実現。

予備品の管理システムと連携し、必要な部品の在庫状況を簡単に検索可能に。

IBMの包括的なITサポートにより、プロジェクトがスムーズに進み、2年弱で完了。

愛知県のハイビームさんはテクノロジーを導入し、データの蓄積とオペレーションの向上を目指しています。

将来的には、蓄積されたデータを活用し、技術力を最大限に活用してビジネスを拡大する計画があります。

製鋼所復旧支援システムの導入により、若手エンジニアによる故障対応が大幅に改善されました。

システムの導入により、現場での作業効率が向上し、時間の節約が見込まれています。

AIの活用が故障復旧時間の短縮に寄与し、生産性の向上を支援しています。

データのデジタル化とクラウド技術の活用が、新しい復旧システムの基盤を形成しています。

IBM Watsonのグローバルな実績が、製鋼所のシステム導入にも寄与しています。