透過 AI 在幾分鐘內將厚厚的說明手冊轉換為維護計劃

重點

• 如果您擔心發生故障時僅依靠操作人員的經驗或外包維修公司，現在您可以根據維修手冊管理維護、維修和故障響應項目，並使用 InnoKeep AI 資訊建立或提取功能設定維修週期。

• 如果因為記錄較舊或製造商是外國公司而沒有手冊，只需輸入記錄類型、型號名稱和製造商，InnoKeep AI創建功能就會建立草稿描述資料。

• 根據維護計劃，透過在維護系統中累積損壞、維護和故障歷史記錄，可以實現 MTTR 和 MTBF 等 KPI 管理的自動化。人工智慧可以進一步擴展以建議維護計劃和預期故障點。

現場狀況：我想按照手冊來管理我的記錄，但我沒有人力或時間來整理它們。

錄音管理團隊希望根據準確的指導來管理錄音，而不是只依靠操作人員的直覺。手冊中包含維護方法、維護項目、發生異常時的應對方法、建議間隔時間等資訊。

問題是我們沒有足夠的人力和時間來查找和閱讀資訊並按照適合我們領域的標準和標準進行組織。即使有手冊，如果不以可立即在現場實施的形式組織起來，也很難在實際工作中使用。

結果，現場反覆出現以下情況：

- 即使有手冊，也不能立即在現場使用。

- 如果發生故障，反應取決於工人的個人經驗。

- 如果內部難以解決問題，請付費委託外包維修公司進行維修。

- 即使想做維修保養，也無從下手，因為不知道如何確定保養項目和保養間隔。

最終，維護過程仍然只是“需要做的事情”，並且仍然是每次發生故障時進行修復的事後過程。

即使沒有手冊，人工智慧也能創造管理標準

InnoKeep解決了這個問題AI 資訊產生功能這可以透過以下方法解決：

即使由於手冊陳舊或難以獲取製造商數據而導致手冊丟失，只需輸入手冊類型、型號名稱、製造商等簡單信息，AI就會創建一份損壞、維修、故障響應信息和管理週期的草稿。

此時，AI會根據輸入報告的類型和型號，並參考網路上發布的相應記錄或類似影像的描述資訊來建立草稿。

起草團隊不必從頭開始手動編寫所有內容，而是可以依靠人工智慧產生的草稿來反映實際的操作和工作經驗。即使沒有手冊，您也可以使用與有手冊相同的標準來管理您的記錄。

如果有說明書的話，使用起來會更準確。

當然，如果該手冊確實存在，您可以使用其中的資訊來建立更準確的草稿。

InnoKeepAI資訊擷取功能分析翻譯手冊PDF並自動擷取翻譯所需的資訊。與人工分析、輸入手冊的過程相比，時間可減少90%以上。

AI整理的資訊如下：

- 例行點檢項目

- 維護工作項目

- 故障時的確認和回應訊息（包括警報代碼）

- 計算所需的信息

- 建議的維護週期

例如，如果有一份300頁的國外書面手冊，負責人只需將手冊PDF文件上傳到系統即可，而不必一一找到並抄寫必要的內容。您可以在不到10分鐘的時間內先查看AI提出的管理資訊和週期草案。

透過減少搜尋、閱讀和組織手冊所花費的時間，您可以專注於確定適用於實際閱讀的標準。

人工智慧提取或產生的結果不需要被視為確定的。負責人可以根據公司營運環境隨時靈活修改。

不管有沒有手冊，核心都是一樣的。目標是利用人工智慧快速制定管理標準草案，並與現場工作人員一起審核，並細化為實際工作的標準。

我們只能透過建立工廠自己的記錄來正確利用人工智慧。

人工智慧產生的草案是一個起點。實際進行維修和保養後，工作結果、偵測到的異常、採取的措施以及故障歷史記錄都必須持續記錄在系統中。

即使是同一型號的產品，不同廠商的使用環境、使用年限、反覆故障的原因也不同。當我們工廠的實際工作歷史被添加到手冊的一般資訊中時，維護週期和響應標準可以升級以適應現場。

AI技術的第一步是妥善累積本廠獨有的歷史資料供AI使用是的。

InnoKeep AI功能可協助您輕鬆設定維護、維護和故障回應專案和週期，作為歷史累積的起點，並立即累積歷史資料。

當系統中累積了足夠的歷史記錄時，MTTR和MTBF等KPI計算任務可以自動化，並且可以使用AI即時分析歷史記錄或立即提取並產生分析師所需的數據或報告。它還可以擴展到建議最佳維護計劃和預期故障點。

無需從一開始就整理所有記錄。如果故障對生產影響較大，出現重複故障，或查找手冊需要很長時間。從核心訊息開始。

一旦您在一些感言中累積了實際累積標準和歷史的經驗，您就可以輕鬆地將其擴展到其他感言。

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