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

前提条件とソースデータ

• FactVerse に設備識別、場所、重要度、運用担当、保全責任が登録されている。
• DFS が対象設備の信号履歴、アラームイベント、点検結果、データ品質状態を提供している。
• Inspector または顧客の保全システムに、最近の作業指示、完了した確認、作業者フィードバックがある。
• 設備ファミリーに対応するマニュアル、SOP、トラブルシューティング知識が承認済みで参照できる。

利用する製品画面

画面	ワークフローでの役割
予知保全モジュール	設備プロファイル、健全性スコア、異常履歴、振動源、エネルギーベースライン、保全記録、テンプレート、advisory inbox、モデルコンソールの文脈を確認します。
DFS Lite と DFS Pro	ヒストリアン、センサー、アラーム、点検、保全データを接続し、単位を正規化し、信号品質を確認し、再利用可能なデータセットを公開します。
FactVerse AI Agent	ガバナンス付きツールで設備群の健全性を要約し、異常文脈を取得し、リスクを説明し、レビュー済みの次アクションを準備します。
Inspector または保全システム	承認済みの点検や保全アクションを受け取り、完了メモ、根本原因、交換部品、誤検知ラベルを返します。
モデルコンソール	どのモデルまたはルールセットが資産を担当しているか、生産、フォールバック、未割当、ブロックのどの状態か、再学習を止めているデータゲートを確認します。

実行フロー

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。

継続運用ループ

予知保全は、継続的なエビデンスループとして運用すると効果を発揮します。システムは信号取り込み、モデルとルールセットの準備状況を見える状態にし、advisory の結果をモデルとナレッジ層へ戻します。

• 24x7 の信号取り込みにより、健全性スコア、異常レビュー、予測期間、診断に最新の運転履歴を使えます。
• Advisory レビューにより、未加工のアラームと実行可能な保全判断を分け、推奨の受け入れ、却下、保留を追跡できます。
• 作業指示の結果として、真陽性、誤検知、確認済み根本原因、交換部品、人による上書き理由を記録します。
• モデルコンソールとデータ準備状況ビューにより、モデルが生産、フォールバック、未割当、またはデータ不足、カバレッジ不足、古い信号、品質ゲート不合格でブロックされているかを確認できます。
• 完了結果は、モデル再学習レビュー、しきい値調整、ルールセット更新、ナレッジベース改善に使えます。変更はエンジニアリング承認後に行います。

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。
• 推奨が受け入れ、修正、却下された理由を示し、後続の調整に使うレビュー記録。
• 現在の割当、フォールバック状態、データゲートのブロッカー、推奨されるデータ修正を含むモデル準備状況メモ。
• 顧客側に十分なレビュー済み履歴がある場合の precision 傾向、結果分布、平均故障間隔、平均修復時間、可用性などの信頼性レビュー記録。

検証と例外対応

• リスク説明に、信号期間、ソース時刻、資産識別、最近の保全履歴が含まれることを確認する。
• テレメトリ不足、古いマッピング、現場確認と信号傾向の矛盾がある場合は、低信頼出力として扱う。
• 推奨が不明確な場合は保全責任者へ回し、アクションドラフトを自動作成しない。
• 受け入れられた推奨と却下された推奨を記録し、予知保全ワークフローを継続的に改善する。
• モデル再学習、しきい値変更、自動アクション範囲の拡張は、エンジニアリングレビューと変更管理の後に行う。

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。