首先，确定开箱即用的 ai 解决方生影响的领域。例如，资产健康摘要提供了设备健康状况的综合视图，从而实现主动维护。同样，ai 可以根据实时数据推荐下一个最佳维护措施，最大限度地减少停机时间并最大限度地延长资产正常运行时间。
随着您越来越熟悉，您可以转向预测性资产分析，它使用历史和当前数据来预测潜在问题并优化维护时间。这代表着从被动维护到预测性维护的转变，可以显著节省成本并提高运营效率。
在此基础上，您可以开始实施使用数据的解决方案。其中一种方法是创建一个中央知识库，您可以在其中捕获和分享整个制造组织的最佳实践、经验教训和见解。您还可以使用保修情报来识别故障的根本原因并提 telegram印度 高产品质量。
最终，人工智能可以帮助将制造服务从被动转变为主动，从预测转变为规范。例如，您可以使用人工智能和自动化，结合资产绩效数据和资产服务历史记录，进行服务资产预测。这些见解有助于根据资产健康评分、年龄、计划内和计划外维护事件、保修索赔等显示特定部件发生故障的可能性。它可以为服务代理提供建议，以在即将发生的潜在维护事件期间增强客户支持，并建议在发生严重问题之前更换部件。