製造ラインのトラブル対応では、報告書や対応履歴が目的ごとに分かれ、 必要な情報にたどり着けませんでした。 そのため復旧の判断は、ベテラン技術者の「経験と勘」に頼るしかありませんでした。 不在のときは原因の特定ができず、ライン停止が長期化。 退職や異動のたびにノウハウも失われていました。

• 対応がベテラン個人に依存

• 不在時はライン停止が長期化

• 目的を起点に文書を検索できない

• 後任の育成に時間がかかる

トラブルが起きたら、担当者は目の前の現象を入力するだけで済みます。 目的別の文書とベテランの勘所は1つにつながった状態なので、AIが過去の事例から原因・対策を辿り提示します。 ベテランがいなくても、経験の浅い担当者が同じように動けます。 復旧に向けた初動が早くなるため、ラインの停止時間が短縮されます。

• 誰でもベテラン相当の対応が可能に

• 緊急時もすぐに初動を決められる

• 状況・目的に合った情報が見つかる

• ベテランの勘所を残し組織で継承