シナリオ

安全関連の活動を支援し、事故の削減に役立つ AI ソリューションを活用して、製造現場の最前線で働く従業員を支援します。

実装情報: Copilot スタジオファクトリー安全エージェント

1. リアルタイムのインシデント管理

Copilot を使用して、インシデントに対処するための是正措置に関するステップバイステップのガイダンスを入手します。

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利点: 対応時間を短縮し、安全インシデントの一貫した管理を保証します。

安全担当者に電子メールでインシデントを報告する場合は、Copilot に最初のドラフトの作成を依頼してください。

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利点: インシデントにタイムリーに対応し、リスクを最小限に抑えて将来の発生を防止します。

Copilot に必要なチェックリストを取得するよう依頼することで、簡単に検査を計画できます。

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利点: 検査の準備とレポート作成を自動化することで時間を節約します。

Copilot に検査メモや画像をテキストに変換して詳細な検査レポートを作成するよう依頼します。

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利点: 手書きのメモをわかりやすいレポートに変換することで時間を節約します。

検査中に安全関連の質問に対する回答をリアルタイムで取得します。

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利点: 正確な安全情報に即座にアクセスできるため、情報に基づいた意思決定が促進され、コンプライアンス違反のリスクが軽減されます。

Copilot は、パーソナライズされたトレーニング セッションを実施し、トレーニング評価メトリックを監視できます。

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利点: 一貫したスキル開発と安全ガイドラインの遵守を保証します。十分に訓練された労働力を維持することで事故のリスクを軽減します。

KPI

主要な機能領域のKPIに影響を与える機会

Microsoft Copilotが製品の市場投入までの時間短縮にどのように役立つか

Copilot を使用して顧客のニーズを把握し、製品開発活動の調整をサポートします。
生産性の向上
  • 情報を素早く見つける
  • 問題をより早く診断
  • 同様の問題と解決策を確認する
  • フォローアップの連絡を素早く送信する

Microsoft Copilotが従業員の離職率にどのように役立つか

間接業務を簡素化して全従業員のワークライフバランスを改善し、重要な工場および本社スタッフを維持します。スキルを向上させて成長の機会を増やし、社内採用を増やします。
内部の材料とプロセスの品質を向上させる
  • 職務内容を改善して役割をさらに明確にする
  • 要約と要約により社内会議を改善する
  • 会議中は完全に集中

Microsoft Copilotが顧客満足度にどのように貢献できるか

カスタマイズされた LLM で顧客サービスのパフォーマンスを向上させ、初回通話での解決率を高めます。文章の改善や通話スクリプトの改善を通じて、顧客とのコミュニケーションを改善します。
フィードバックを取り入れる
  • 顧客からのフィードバックを迅速に分析
  • 推奨事項をすばやく作成
  • スクリプトとプロセスを迅速に更新
  • 変化を社会に広めるためのコミュニケーションを作成する

Microsoft Copilotがスクラップ率を最小限に抑える方法

品質ログにアクセスして分析することで、品質の問題を迅速に特定します。効果的な管理とカスタマイズされた対応により、必要なリコール プログラムのコストを削減します。
迅速な問題解決​
  • 情報を素早く見つける
  • 問題をより早く診断する
  • 同様の問題と解決策を確認する
  • フォローアップのコミュニケーションを素早く送信する

Microsoft Copilotがサプライチェーンのパフォーマンスにどのように役立つか

AI を使用して、新しい材料やサプライヤーの評価基準を生成します。契約を見直して最も効果的な取引を行い、AI 分析を使用してサプライヤーのパフォーマンスを評価します。
データ分析とレポート作成の高速化
  • トレンドを素早く分析
  • 有益なチャートを生成する
  • 戦略プレゼンテーションを作成する ​

Microsoft Copilotが生産停止時間を最小限に抑える方法

Copilot を使用して製造元のアプリからの情報を分析することで、機器の故障を予測して防止し、在庫レベルを管理し、スタッフが機械を稼働させ続けるために役立つトレーニングを特定します。 
迅速な問題解決​
  • 情報を素早く見つける
  • 問題をより早く診断する
  • 同様の問題と解決策を確認する
  • フォローアップのコミュニケーションを素早く送信する

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。