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标题:
智造 | AI大模型工业场景落地难?看西门子Insights Hub怎样破局
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作者:
KxS1X
时间:
2025-2-10 10:20
标题:
智造 | AI大模型工业场景落地难?看西门子Insights Hub怎样破局
↑欢迎关注老韩↑
一个AI与智能制造范畴的探求者、实际者
等待与你一同看趋向，见将来！
在文章【工厂“老徒弟”–AI大模型之上的西门子Production Copilot：说人话、懂分析、不退休】中，老韩解读了西门子Insights Hub Production Copilot（以下简称Copilot）的三大核心才能。
这次老韩经过一个SMT产线的运用案例，看Copilot这个“AI老徒弟”如何将实际落地为产线效益。下面就末尾明天的大模型制造业破局之旅......
先说结论
在播放案例视频前，老韩先卖个关子，说一下本人对案例的亮点总结 →老韩觉得这个AI大模型落地案例提供至少三个工业价值点：
Copilot"老徒弟"懂业务：将碎片化数据上下文关联，为用户带来业务"决策包"
Copilot"老徒弟"说人话：摆脱传统IT系统的菜单、按钮、导航的约束，运用自然言语指令中转深层系统
Copilot"老徒弟"会算账：把设备历史"死数据"变成可调用、有价值的"活资产"
怎样样？是不是比较笼统，看得云里雾里？别急，请带着你的问号观看下面的视频，然后再跟老韩的思绪合计一下，看看是不是这么个理，欢迎评论区交流。
视频
留意：视频由老韩运用AI工具翻译并配音，请忽略其中的些许瑕疵，比如外面提到的Copilot、助手、副驾驶，其实都是指的一回事。
还原案例场景
下面老韩对案例场景停止一下文字还原，希望能协助你更好的了解整个过程。
事情触发
某SMT工厂二号工位突发停机，控制台显示错误代码。传统处理流程需跨系统获取数据、人工核对记录、跨系统填报工单等，耗时且易误判。
Insights Hub Production Copilot应对过程
1. 形态诊断
工程师输入：
"总结SMT产线形态"
Copilot呼应：
同步分析产线各设备的形态、IoT数据、IoT事情、历史记录
辨认停机工位及缺点类型
✨
老韩点赞：Copilot自动关联过往发生的相似事情，将多源数据停止上下文关联
2. 根因定位与决策建议
Copilot输入内容包含：
给出能够的缺点类型（关联维护历史记录）
详细操作建议：清洁或更换喷嘴
知识库关联：自动链接维护手册对应章节
✨
老韩点赞：单纯的赞
3. 工单创建与系统集成
消费经理输入
："创建维护工单"
Copilot执行
：
自动生成带上下文信息的维修工单，让消费经理核实
经过Insights Hub对接CMMS系统触发工作流
✨
老韩点赞：这完成了从诊断到执行的数字线程贯通
4. 消费影响评价：
Copilot自动计算：
计划外维护对消费的影响
订单交付计划风险 - 作为消费计划调整的根据
✨
老韩点赞：不想说话，就是赞
Insights Hub Production Copilot带来的客户可量化的收益
效率提升
缺点诊断耗时延长（传统人工分析 vs Copilot自动诊断）
维护工单创建工夫减少
知识沉淀
历史维护记录应用率提升
系统协同
完成CMMS/IIoT系统数据贯通
维护决策与消费排程联动
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