現場の声を取り入れたAI活用によるトラブル対応力強化──旭鉄工株式会社の慎重な現場DX事例
背景・課題
製造現場では突発的な機械トラブルや工程異常が発生した際、従来は熟練作業者がその経験知に基づき解決を担ってきた。だが、熟練者の高齢化や人事異動、技術伝承の難しさから「ノウハウの属人化」や「対応のバラつき」が課題となっている。現場全体の底上げと対応力の標準化が求められている。
AI活用ソリューション
旭鉄工株式会社では、工程で発生するトラブルについて現場作業者・技術者による対応記録を半年以上丹念に収集・整理。内容をAIに学習させた上で、類似事例検索と原因推定、初動対応候補の提案を支援する仕組みを小規模な一部工程で試験導入した。AIはあくまで意思決定のサポート役と位置付け、最終判断は現場リーダーが行う。シナリオによっては「参考事例なし」や提案精度が低い時のフローも明確化し、現場メンバーと共同で運用ルールを作成した。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- トラブル発生時、現場のベテランに相談しながら対応。繁忙期や夜勤の場合にノウハウが参照しづらい時は対応開始まで30分以上の遅れが発生することもあった。現場記録も紙・口頭中心で、対応内容の検証や共有の難しさが課題だった。
- 試験導入工程で、トラブル対応の記録・事例検索にかかる工数が従来月20～30時間から約15時間へ10～25%ほど削減。大規模な全社導入の数値は今後検証予定。
導入後 (After)
- AI活用により、過去事例をもとにした推奨対応の参照が2～3分で可能に。時間外・少人数の現場でも、初動対応の選択肢提示や必要な記録情報の自動整理が進み、ノウハウ活用の機会が増加。紙記録の電子化が進み、そのまま次世代教育にも再利用できる基盤ができた。
イメージ図
成果・効果・ROI
対応の属人性が一定程度減少し、夜勤帯や新人配属時の初動ミスも低減。記録の電子化とAI支援の定着により、現場での教育効率や属人的ボトルネック解消の展望が持てるようになった。ROIは全社展開の試算では約1.5倍～2倍を見込むが、まだ効果の途中検証段階。
実事例
旭鉄工では、AIによるトラブル対応支援を「サポート用途」に限定し、現場の合意形成と記録精度の向上から着手。半年間現場ヒアリングを行い、運用ルールを細かく定義した上で本格運用前に効果検証を重ねたことが特長です。
さらなる展開
QA対応や他ライン展開なども視野に、記録データの質・量を高めながら段階的な拡張を進める。現場主体で運用改善を回せる体制づくりや、他社工場との連携による業界横断知識データベース化も長期的展望に。
導入ロードマップ
- 現場課題の調査・ヒアリング - 現場作業者・管理者への聞き取りと、トラブル対応記録の棚卸しを徹底的に実施。紙記録・Excel記録を一元化。
- プロトタイピング・AI学習データ整備 - 現場で発生する代表的トラブル事例を抜粋し、AIトレーニング用データセットを作成。データの表現や分類の精度向上も進める。
- 小規模現場でのPoC - 一部生産ラインにてAI支援システムのお試し運用とフィードバック収集。現場の疑問点や不満を可視化。
- 運用ルールの内製・改定 - 現場担当者と協働し、AIの提案信頼度や例外処理フローなど現実的な運用基準を策定。そのうえで初期運用を開始。
- 段階的な現場展開・効果測定 - ほかのラインや工程にも拡張しつつ、効果や現場負担の定量評価、中長期の教育活用につなげる。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。