智能制造是實現我國制造業由大變強的核心技術和主線,也是推進新型工業化的重要任務。工業和信息化部發布的數據顯示,我國智能制造裝備產業規模已經達到了3.2萬億元以上。
隨著新型工業化發展的步伐加快,空間計算技術的日益成熟,重工機械企業的數字化競爭趨勢已不僅僅局限在生產、銷售、供應鏈等環節,而是通過完善的售后場景來為企業附加更多的“智慧”競爭優勢。
在售后服務過程中,“現場”所產生的數據是智能化手段賦能場景的核心,空間計算技術為設備提供了預判性維護和智能診斷的能力,打通一個個數據斷流節點,幫助提前發現潛在問題并降低維護成本。同時,個性化定制和客戶需求的多樣性也推動著售后服務向更高效、更靈活的方向發展。
重工機械想“絕美”,先從售后場景找問題
提起“重工機械”,總會讓人想到“塵土飛揚、轟鳴作響、笨重遲緩”等固有標簽,按顏值絕對不是裝備制造業的“絕美男一號”,只能憑實力取勝。因此,某重工集團打算從頭到腳用智能化、場景化改變自己,讓大眾接受并成為心中的“理想男友”。
是的,他們從售后服務場景下手啦!但是在改造之前,遇到了以下問題:
客戶的煩惱:智能維修派單不精準、響應速度慢如牛、救火式服務總打無準備之戰、服務周期長等問題,使設備故障修復耗時,導致生產停滯,造成巨大的損失。
工程師的困擾:現場經驗不足,人手不夠,想“摸魚”太難,偶爾還會遇到“豬隊友”。傳統設備維護缺乏預測性,無有效診修工具和遠程協同診修平臺,設備維修全憑感覺走,從而增加了維修成本和停機時間。
工廠的麻煩:三個不在線,直接社死。分別是:維修過程不在線,服務質量無保證;故障數據不在線,維修決策缺乏準確的依據;維修知識不在線,維修經驗未沉淀、無法共享等,限制了維護的效率和準確性。
由此導致重工集團出現設備更新速度變慢、產品創新難,客戶滿意度低,售后服務變為“被動”服務、降本增效放緩等問題,為企業推動數字化轉型帶來阻力。
超級助手奔赴售后服務“現場”,成為重工集團最好的“醫美”
針對以上情況,亮風臺派出“現場超級助手”奔赴重工集團“現場”,助力其構建智能售后場景,成為重工集團最好的“醫美”,讓售后服務從此加了一層“智能”濾鏡。
現場超級助手以亮風臺軟硬結合、端云一體的空間AI計算平臺為底座,AI垂直大模型、AR可穿戴空間計算為支撐,具備工業空間及設備管理、人機交互、數據流程管理、AR沉浸遠程空間協作和AIGC等核心能力,保證超級助手始終在售后現場,“醫治”專家與工程師“不同頻”、人與設備“不兼容”等疑難雜癥,使重工機械不斷進化,成為裝備制造業實力與顏值并存的大咖。
AR遠程空間沉浸能力,提供遠程支持和故障診斷服務。可以跨時間、跨地域、跨形態進行多人協作,集實時工況采集、維保記錄、配件倉、設備、維修資源地圖等診斷決策輔助信息于一體,融合音視頻通訊、深度學習、計算機視覺等空間計算技術,讓專家可以實時參考相關設備輔助信息,借助AR空間標注工具,精準找到問題所在,遠程指導現場人員進行設備維修,從而提高維修效率和準確性,提升工程師的實操能力;
虛實交互能力,實現預測性維護。人可以與設備進行自由交互,實時監測和數據分析,了解每臺設備的運轉情況提前預測會出現的問題,準備好應對方案,避免設備突然宕機和生產損失;
空間知識能力,深度地為售后作業規范和經驗傳承服務。在AR空間計算技術的加持下,把“老師傅”的液壓檢查、安全裝置檢查、結構檢查等實操流程疊加到對應的現場設備周圍呈現,數以萬計設備的維修過程全記錄,并形成一個巨大的知識庫,保證空間知識的留存和共享,將“老師傅”成熟的經驗參數化,便于日后追溯和員工培訓,讓售后維修變得更加規范和具體,使工匠精神得到傳承;
數據流程管理能力,實現設備數據的集中管理和分析,一體化流程全掌握。打通售后場景中設備監測、設備診斷、服務上門、養護提醒、故障服務等各階段數據節點,便于更好決策,優化維護計劃和生產流程,并對全流程進行整合,實現售后服務工作效率可見、可管、可提升。
順應“人工智能+”發展趨勢,超級助手將結合AI垂直大模型能力,為售后現場數據做AI知識庫升級,訓練整理知識經驗,在現場以便捷、可視化的交互提升效率,賦能于人,讓重工集團可以一直“美”下去。
目前,超級助手已在集團的重起、泵路、重機等10余個事業部得到推廣和應用。
用戶數達1.2W+,
服務次數累計10W+,
相關事業部專家差旅費用降低43%,
維修技術支持效率提升35%,
故障一次修復率提高41%,
平均工程機械設備故障恢復實踐縮短30%。
現場超級助手為重工集團提供了良好的用戶體驗,降低運營成本、提高了設備可靠性和安全性,并帶來了更高的生產效率和更持久的設備壽命,成為提升售后服務效率和客戶滿意度的新質生產力工具。讓重工機械華麗變身,用“智慧”散發專屬魅力!
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