一、案例定位

以生成式 AI／3D simulation 傳承維修與製造 tacit knowledge。

二、學習目標

• 理解 knowledge transfer use case。
• 建立 training coverage 指標。

三、案例情境

Hitachi 因人口結構造成 experienced workers 大量退休，開發 AI 虛擬模擬，將 railway、power station、manufacturing plant 的事故／故障情境投射到實際場域影像，支援新員工訓練。

四、開始資料

五、分析方法

追蹤 scenario coverage、completion、assessment、現場 error rate。

六、計算結果

原書未提供 training performance 數字。

七、結果分析與管理解讀

AI 的價值在將難以寫進 manual 的 tacit knowledge 轉為可重複訓練情境。

八、AI 提問詞

根據 incident taxonomy 建立 simulation curriculum，不得自行虛構未記錄的安全程序。

九、思考／情境變動

**題目：**若 30 個 critical scenarios 已覆蓋 24 個，coverage？

**參考解答：**80%。