予知保全

予知保全では、運用信号、設備履歴、点検根拠、保全アクションを組み合わせて分析します。FactVerse AI Agent は、リスク信号の解釈、次の確認事項の準備、顧客の保全ガバナンスに沿った判断を支援します。

運用コンテキスト

コンテキスト	FactVerse のソース	価値
設備識別	FactVerse Platform の資産、型式、場所、担当、重要度	分析を正しい設備と運用責任に結び付ける
信号履歴	DFS の時系列データ、イベント、アラーム、データ品質チェック	実際の傾向変化、欠損、古い値、連携ノイズを区別する
保全記録	Inspector の作業指示、点検、作業者メモ、完了アクション	現在のリスクを過去の確認や修理内容と結び付ける
ナレッジ参照	マニュアル、SOP、故障モード、承認済みのトラブルシューティング資料	確認提案を管理された知識に基づかせる

ワークフロー

1. 信号変化、異常、繰り返しアラーム、保全に関する質問を検出する。
2. 資産メタデータ、最近の点検、運転条件、過去の作業指示を付加する。
3. 信号、既知の故障パターン、データ品質、最近の現場根拠を比較する。
4. ソース参照、信頼度メモ、足りない確認事項を含むリスク説明を生成する。
5. 人の承認に向けて Inspector の作業指示案または点検チェックリストを準備する。
6. 完了した作業と作業者フィードバックを予知保全ループへ戻す。

代表的な出力

• ポンプ、ファン、コンプレッサー、空調、ユーティリティ、生産支援設備のリスク説明。
• 各確認項目の理由を示す点検提案。
• 資産コンテキスト、症状履歴、根拠を含む作業指示案。
• 欠損テレメトリ、古い値、ソースマッピング不整合を示すデータ品質メモ。
• 完了作業を後続のモデル改善やナレッジ更新につなげる保全学習記録。

ガバナンス

予知保全は意思決定支援として扱います。FactVerse AI Agent は根拠整理と確認提案を行い、保全責任者が作業指示の承認、停止時間の調整、現在の運用条件に対する適合性を判断します。