某工場は自動車衡18台、軌道衡9台、工場出荷貿易（製品秤83台）、測量設備は計110台を持っている。

測量設備が多く使われている状況中、秤量センサ自体の誤差変化によるバランサ装置の計量、検定結果の精度には直接的な影響がある。現在、フィールドセンサの一部にデータが表示されているが、バランサセンサのライフサイクルに対する事前の準備が不足している。

測定及び劣化傾向管理、貿易計量器の精密化、知能化管理レベルの向上が必要である。

大規模言語モデル（LLM）を活用し、某工場が測量設備の膨大な「測量データ」と「パラメータ数」を予測し、AIで設備欠陥、故障情報を検知できる。