クボタとモンスター・ラボ、ARを活用した建設機械の故障診断アプリをリリース

ダウンタイムの50%を故障診断が占める米国KTC(Kubota Tractor Corporation、以下「KTC」)を最初の導入先としてリリースし、効果検証を経て来年以降、日本を含む世界各地の市場に順次展開していく予定としているという。また、本アプリの使用を通じてディーラーの持つ故障情報を効率的に収集することで、故障予防を含むサービス向上も見込んでいるとのことだ。

建設機械の稼働率低下はユーザーの収益低下に直結するため、故障による機械のダウンタイムを極力短縮させることは、メーカーやディーラーの重要課題だが、クボタでは、建機を取り扱うディーラーで、故障時に診断を行うサービスエンジニアの経験やスキルによってはマニュアルのみでは不十分で本社への問い合わせが必要な場合もあり、ダウンタイムが長期化してしまう問題があったという。そこで、機械が発するエラーコードや発生症状から故障箇所を特定する診断フローの提供や、3DモデルとARを組み合わせたガイダンスによる、迅速で効率的な故障診断をサポートするサービスエンジニア向けのスマートフォン用アプリケーション「Kubota Diagnostics」を企画、モンスター・ラボは設計・デザイン・開発をしたとのことだ。診断フローの整備と可視化により、ディーラーにとっては業務の効率化のみならず、サービスエンジニアの経験や知識に左右されない故障対応が可能となり、サービス人材の教育や人員の確保の面でも貢献が期待されるという。

・故障診断フロー
機械が発するエラーコードや不具合症状をアプリに入力することで、自動的に点検箇所や修理方法が示され、診断を効率化・迅速化。サービスエンジニアの経験や知識に関わらず一定レベルで故障診断を行うことができる。
①シンプルなフローによる原因推測が可能
②スマートフォンを建機にかざすと、3DモデルとARを通して、該当の故障箇所がハイライトされ、対象部品の特定が容易に

・最新情報の提供
製品情報や故障情報をリアルタイムにエンジニアに共有することで、作業効率化や、未熟練エンジニアの教育に役立てることができる。

・UIデザインの工夫
読みやすい大きなテキストと強いコントラストを用いたUIで、片手でもタップしやすい大きめのボタン、素早く内容を理解できるピクトグラムの使用など、現場での使用に最適化

・現場での担当引継をスムーズにする診断レポート

・ログとフィードバックを蓄積
現場の故障情報を収集し、最適な診断フローの整備・故障予知につなげることができる