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保全DXナレッジ

現場で実際に起きる困りごとを起点に、意思決定に使える保全DXのやり方をまとめたナレッジです。 抽象論ではなく、判断と運用に落とせる形で整理しています。

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  • 机上の理論ではなく、現場の判断に使える形にする
  • 予防保全とCMMSを中心に、再現性のある進め方を示す
  • AIは「目的と判断設計」が前提だという考え方を共有する

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この記事の著者

MECHPHAISTOS | センサーを使わない保全

Yoshitaka Notoです。保全業務に携わり、AI時代の3Kと呼ばれるメンテナンス保全をもっと楽にしたい。 そういった保全ツール開発してます。