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。 |
pdm.read ツールと AI Engine の予知保全 endpoint の詳細は、予知保全 AI ツール を参照してください。
ツールと画面の選び方
まず運用上の質問を明確にし、それに答えられる最も狭いツールまたは製品画面を選びます。
| 質問 | ツールまたは画面 | 引き渡し内容 |
|---|---|---|
| このシフトで注視すべき資産はどれか | get_pdm_summary、予知保全 dashboard、command-center 画面 | 設備群の健全性、アラート、データ準備状況、未処理アクションを含む優先順位付きサマリー。 |
| どの異常を先にレビューすべきか | list_pdm_anomalies、advisory inbox | 重要度、状態、ソース期間、現在の advisory 状態で整理した異常リスト。 |
| なぜこの設備の健全性が低いのか | get_equipment_health、設備詳細、健全性履歴、振動とエネルギー画面 | 寄与信号、最近の傾向、ベースライン状態、不足データを含む健全性説明。 |
| 推奨をアクションに進められるか | Advisory inbox、作業指示履歴、/mcp/base/ 経由の Inspector 文脈 | 受け入れ、却下、保留の判断とレビューメモ。 |
| モデルを信頼できるか、再学習できるか | モデルコンソール、DFS 品質、モデル割当、準備状況ブロッカー | モデル状態、現在の割当、データゲートのブロッカー、必要なデータ修正。 |
| コンポーネントや部品が要因か | 有効化されたコンポーネントインテリジェンスと循環回収ツール | コンポーネント文脈、修理または回収見通し、部品・保全メモ。 |
| 追加のデータ準備が必要か | DFS Lite 品質、DFS Pro データセット、拒否キュー、データリネージ | 保全提案の前に返すデータ準備レポート。 |
ワークフロー手順
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
DFS のデータ準備
予知保全出力に依存する前に、信号履歴と保全文脈を準備します。
| データ要件 | DFS ワークフロー |
|---|---|
| 時系列信号履歴 | 予知保全向け信号履歴を準備する |
| コネクターとソース設定 | コネクタータイプ |
| 単位と ID マッピング | ソースフィールドをマッピングする |
| 欠損区間と古い値 | データ品質 |
| 作業指示、点検、信号の融合 | 点検、作業指示、センサーデータを融合する |
| 再利用可能なレビュー済みデータセット | データセットライフサイクル |
| AI ツール選択とレビュー確認 | 予知保全 AI ツール |
モデル学習、異常レビュー、定期 Agent ワークフローの前に、準備状況パッケージを作成します。
| 準備項目 | 必要なエビデンス |
|---|---|
| 資産識別 | 設備 ID、別名、場所、コンポーネント階層、担当者、重要度。 |
| 信号定義 | センサータグ、軸またはチャンネル、単位、サンプリング間隔、期待範囲、運転状態の意味。 |
| データ品質 | 鮮度、欠損区間、古い値、フラットラインセンサー、単位変換、ソースリセットメモ。 |
| 運転文脈 | 運転、停止、待機、部分負荷、洗浄、バッチ、保全状態。 |
| 保全結果 | 作業指示完了日、確認済み原因、交換部品、実施内容、誤検知フラグ、レビュー担当者。 |
| モデル文脈 | テンプレート、モデル ID、モデルバージョン、ベースライン日、割当状態、再学習ブロッカー。 |
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。 |
| フィードバック引き渡し | 結果ラベル、根本原因、誤検知理由、モデル準備状況メモ、後続データタスク。 |
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。
- データゲート、古いベースライン、フォールバック割当、未割当モデルがモデル利用を妨げていないかをモデルコンソールで確認します。
- ルールセットとテンプレートは、保全責任者がエビデンスを受け入れ、変更を記録した後に更新します。
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。