予知保全ワークフローガイド

このガイドは、FactVerse AI Agent の予知保全モジュールを中心に AI Agent ワークフローを構築するためのものです。設備 ID、信号履歴、異常文脈、保全記録、現場フィードバックを組み合わせ、エンジニアが設備健全性を確認し、次の点検または保全ステップを計画できるようにします。

前提条件

要件	詳細
設備モデル	安定した設備 ID、コンポーネント階層、場所、運転モード、重要度。
信号履歴	時系列信号、データ品質フラグ、サンプリング間隔、単位正規化、既知の欠損。
保全文脈	点検記録、作業指示、交換部品、故障メモ、オペレーターフィードバック。
ナレッジベース	マニュアル、標準作業手順、トラブルシューティングノート、サイト固有の制約。
レビュー責任者	推奨内容を受け入れ、修正し、または却下できる保全エンジニアまたは信頼性責任者。

Endpoint と scope

予知保全の健全性と異常ツールには /mcp/pdm/ を使います。アセット記録、文書、作業指示文脈、承認済みアクションドラフトが必要な場合は /mcp/base/ も使います。

Endpoint	Scope	用途
/mcp/pdm/	pdm.read	API key がアクセスできる健全性サマリー、異常文脈、コンポーネント信号、モデル出力を読み取ります。
/mcp/base/	base.read	アセット ID、文書、作業記録、関連する運用エビデンスを読み取ります。
/mcp/base/	base.action.write	人による承認後に点検または保全アクションのドラフトを作成します。

ワークフロー手順

1. 設備範囲を定義する：サイト、アセット群、設備 ID、運転モード、レビュー期間を選びます。
2. データ準備を確認する：信号鮮度、欠損区間、単位マッピング、既知のセンサー問題を確認します。
3. 健全性文脈を取得する：実行時ディスカバリで見つかったツールを使い、健全性、異常、トレンド変化、最近のイベントを要約します。
4. 保全履歴を接続する：異常を点検、部品交換、アラーム、オペレーターメモと照合します。
5. エンジニアリング視点を作る：考えられる原因、信頼境界、エビデンス不足、推奨される次の確認を示します。
6. レビュー済みアクションを回す：エンジニアが推奨内容を受け入れた後に、点検、予備品確認、計画保全のドラフトを作成します。
7. 結果を戻す：確認済み原因、誤検知、修理部品、フォローアップメモを記録し、今後のモデル改善に使います。

推奨出力構造

セクション	内容
健全性サマリー	設備、現在状態、トレンド方向、異常期間、重要度。
エビデンス	信号、モデル出力、保全記録、点検メモ、ソースタイムスタンプ。
考えられる原因	エンジニアリング仮説を優先度順に示し、支持する証拠と矛盾する証拠を併記。
推奨確認	現場点検項目、運転確認、データ確認、確認すべき部品。
レビュー結果	エンジニア判断、受け入れたアクション、却下した推奨、修正が必要なデータ。

継続改善ループ

予知保全ワークフローは、完了した作業をデータ層へ戻すことで品質を高めます。

• 異常が実際の設備問題に対応していたかを確認します。
• 交換部品、調整した設定、点検結果を記録します。
• 誤検知とセンサー品質問題を記録します。
• 24x7 の信号取り込みを見える状態に保ち、モデル学習とルール調整が更新済み運転履歴を使えるようにします。
• 自動化範囲を広げる前に、エンジニアのフィードバックでモデル出力を確認します。

よくある失敗

症状	主な原因	対応
健全性出力が弱い	信号履歴が短い、疎である、またはマッピングされていない	保全提案の前にデータ準備レポートを返します。
異常はあるが原因が見えない	保全と運転の文脈が不足している	作業記録、点検メモ、運転モード、最近のアラームを取得します。
警告が多すぎる	クエリ境界が広すぎる、またはしきい値がアセット向けに調整されていない	設備グループを絞り、エンジニアとしきい値を確認します。
推奨アクションが受け入れられない	信頼度が低い、またはエビデンスが不十分	出力をエンジニアリングメモとして残し、不足データを要求します。

検証チェックリスト

• ワークフローは pdm.read で予知保全ツールを使い、ユーザー向け出力では予知保全モジュールなど読みやすい名称を使う。
• 各推奨にはエビデンス、信頼境界、不足データの説明が含まれる。
• アクション作成前にエンジニアの承認が記録される。
• 完了した保全結果がモデルと知識の改善に使える形で記録される。