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我們如何提供協助
預測最佳化
分析來自設備感測器、維護日誌和技術人員筆記的非結構化數據，以預測機械故障。
自主管理
自動調整庫存水平，在發生中斷時選擇替代供應商，並即時重新安排出貨路線。
品質管制
對機器設定或材料輸入等生產參數進行即時調整，以改善產品並減少浪費。
合規監控
監控營運以確保合規性、自動產生審核報告並識別與法規的偏差。
個人化培訓
為團隊成員提供個人化的指導內容、更新的安全指南以及故障排除協助。
需求預測
調整生產計劃、管理庫存水準並分配資源以滿足不斷變化的需求模式。
在當今競爭激烈的製造領域，採用先進技術不再是可選的，而是必不可少的。實施人工智慧驅動的預測性維護可以將維護成本降低高達 20%，將非計劃性停機減少高達 50%，並將老化資產的壽命延長高達 20%。透過分析來自設備和感測器的即時數據，自主人工智慧代理可以在故障發生之前進行預測，從而可以及時進行幹預，從而節省時間和資源。
將人工智慧整合到製造流程中不僅可以預防問題，還可以防止問題的發生。它積極地將生產力提高了 20%。人工智慧代理可以優化生產計劃、改善品質控制並實現營運的即時調整。這可以更有效地利用資源並使生產流程更順暢。
向智慧工廠的轉變正在順利進行，86% 的製造業高管將其視為 2025 年競爭的主要驅動力。事實上，51% 的頂尖公司已經在其製造業務中利用人工智慧。
經濟影響是巨大的。預計到 2030 年，人工智慧技術將為全球製造業貢獻高達 3.7 兆美元。 LLM 現在，您的組織可以在不斷發展的行業中保持領先地位，降低成本並推動創新。
