利用可能な： Microsoft Copilot Studio
製造シナリオ: メンテナンス予測エージェント
シナリオ
Copilot Studioを使用してメンテナンス予測エージェントを作成する
センサー データとマシン ログを分析して機器の故障を事前に予測し、予防的なメンテナンスを可能にして計画外のダウンタイムを削減します。
リアルタイムの機器データと履歴ログを収集し、資産の健全性を継続的に監視します。
AIエージェント
利点: センサー データを取り込んで、マシン全体での早期パターン検出を可能にします。
統計モデルと AI モデルを適用して、機器の摩耗の兆候を早期に検出します。
AIエージェント
利点: 異常や劣化を検出し、早期警告信号を通じて障害を防止します。
回帰モデルと生存モデルを使用して機器の故障を予測します。
AIエージェント
利点: 機器の故障を予測して機械の稼働時間を改善し、予定外の修理を回避します。
スペアパーツとタイミングの推奨事項とともに、機器のメンテナンスが必要なタスクについて計画者に自動的に通知します。
AIエージェント
利点: プランナーに通知して修理ワークフローを効率化し、スペアパーツの準備を確保します。
1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。
2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。
3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
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