AI導入支援・AI開発ソリューションの導入事例
プロダクト詳細導入企業｜東洋エンジニアリング株式会社
地下工事における工期遅延リスクを設計段階において3D CADモデルから検知する「AI for U」の開発
課題・目的
地下工事における工期遅延が後続作業の生産性を低下させている。
施工性検討の判断基準がエンジニアの経験知に依存しばらつきや見落としが発生している。
特定個人の技能や経験に依存しておりノウハウが形式知化されず継承されづらい。
導入後の効果
AIが3D設計情報からハザードを検知し危険度と理由をプッシュで通知するようになった。
若手社員がAIの指摘で学べるなど教育効果が期待されている。
設計段階でのリスク検知により予備費を10%削減するKGI達成の見込みがある。
まとめ
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導入前の課題
地下工事における工期遅延が後続作業の生産性を低下させている。
施工性検討の判断基準がエンジニアの経験知に依存しばらつきや見落としが発生している。
特定個人の技能や経験に依存しておりノウハウが形式知化されず継承されづらい。
導入の目的
設計段階の3D CADモデルから工期遅延リスクを検知して施工性検討を支援すること。
施工中に発生しうるハザードを事前に把握して工事遅延を未然に防止すること。
若手の教育ツールとして暗黙知を形式知化し継承すること。
導入後の効果
AIが3D設計情報からハザードを検知し危険度と理由をプッシュで通知するようになった。
若手社員がAIの指摘で学べるなど教育効果が期待されている。
設計段階でのリスク検知により予備費を10%削減するKGI達成の見込みがある。
プロジェクト結果を用いて今後さらにAIを学習させて精度を向上させる計画がある。
導入の決め手
HEROZが3DモデルへのAI適用や建設領域での実績を持っていたこと。
HEROZが業界知識を積極的にキャッチアップし粘り強くコミュニケーションを取ったこと。
プロジェクトをFS・PoC・実装と段階化して完走させる計画を提示したこと。
導入のプロセス
FSで3か月、PoC1が6か月、PoC2と3で4か月、UI実装で4か月の合計約1年半をかけてFS→PoC→実装の段階で開発を進めた
活用方法
プラントの3D設計情報からAIが工事遅延のリスク箇所を検知し、ハザードの度合いや危険理由をプッシュで通知して設計検討や議論の起点として活用する
社内の反応
若手からは学習ツールとして好評で危険理由がわかると評価され、中堅ベテランからは既存の経験知を言語化して示す点に共感がある
今後の展望
時間軸を考慮してリスクの変化を時系列で表現する機能を追加し、グローバル拠点でも利用展開を図る予定である
AI事例マッチ度診断
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