다음과 함께 사용 가능: Copilot Studio/GitHub 및 Azure AI Foundry
제조 시나리오: 자산 관리 최적화
대본
Copilot를 활용한 자산관리 최적화
공장 데이터를 활용하여 생산 가시성을 높이고, 근본 원인 분석을 실시하고, 작업자 협업을 개선하여 장비 활용도와 공장 생산량을 개선합니다.
생산 관리자는 잠재적인 재고 부족과 기계 가동 중단을 신속히 해결하기 위해 공장 자산을 정기적으로 모니터링해야 합니다.
Copilot 스튜디오 에이전트
혜택: 공장 자산 성과 요약을 작성하세요 기계의 작동 상태, 성능이 저하된 기계에 대한 경고, 다가올 유지 관리 일정 등을 강조하는 보고서입니다.
생산에 영향을 줄 수 있는 효율성 저하가 나타나는 중요한 기계를 검토하고 분석합니다.
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혜택: 자세한 분석을 담은 표 만들기 성능 추세, 예측 유지 관리 날짜, 잠재적인 문제점을 포함하고 권장되는 사전 예방 조치를 포함하는 지정된 장비의 정보입니다.
해당 기기에 어떤 문제가 있는지 확인하려면 진단 요청을 해서 진단 검사를 위한 티켓을 생성해야 합니다.
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혜택: 진단 검사를 요청하는 메시지 초안 작성 Teams에 모달로 붙여넣어 티켓을 생성하고 진행 중인 항목을 추적할 수 있는 머신 분석을 기반으로 합니다.
자재 처리의 경우 생산 관리자는 효율성 지표와 재고 수준을 추적하여 최적의 생산 속도를 유지합니다.
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혜택: 효율성 측정항목과 재고 수준을 보여주는 표 만들기 잠재적인 재료 부족이나 잉여를 강조하는 제조 공급품에 대해 설명합니다.
생산 관리자는 재고 수준에 따라 공급업체에 사용 가능한 재고를 확인해야 합니다.
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혜택: 1차 및 백업 공급업체에 대한 재고 보고서 제공 여기에는 가용성과 가격이 포함됩니다. 원하는 공급업체에 주문을 요청하는 재고 보고서가 포함된 메시지를 초안합니다.
생산 관리자는 유지 관리 효율성을 개선할 방법을 모색하면서 각 기계의 평균 수리 시간(MTTR)에 대한 가시성을 확보하고자 합니다.
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혜택: MTTR 측정 항목을 표시하고 개선 사항을 제안합니다. 대응 시간을 개선하고 팀과 공유할 수 있는 프로세스, 도구, 예방적 유지 관리 또는 직원 교육.
다음 시나리오: 제품 예측 기능 이 예제 시나리오의 내용은 데모용으로만 제공됩니다. Copilot가 조직의 비즈니스 프로세스, 규제 요구 사항 및 책임 있는 AI 원칙과 어떻게 부합하는지 평가해야 합니다.
다음은 무엇인가
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지금 바로 Copilot 앱으로 이동하여 새로운 시나리오를 시도해 보세요. 누구나 Copilot Chat로 시작할 수 있으며, 라이선스가 있는 경우 Microsoft 365 Copilot가 업무 데이터 및 앱에 연결됩니다.
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