适用于： Microsoft Copilot Studio
制造场景： 维护预测代理
设想
使用 Copilot Studio 创建维护预测代理
通过分析传感器数据和机器日志提前预测设备故障，从而实现主动维护并减少计划外停机时间。
1. 采集传感器数据
收集实时设备数据和历史日志以持续监控资产健康状况。
人工智能代理
优点：获取传感器数据，实现跨机器的早期模式检测。
2. 检测异常和退化
应用统计和人工智能模型来检测设备磨损的早期迹象。
人工智能代理
好处：通过早期预警信号检测异常和退化以防止故障。
3. 预测失败
使用回归和生存模型预测设备故障。
人工智能代理
好处：预测设备故障以提高机器正常运行时间并避免计划外维修。
4. 通知维护计划员
自动通知规划人员设备维护需求任务，并提供备件和时间建议。
人工智能代理
好处：通知规划人员简化维修工作流程并确保备件准备就绪。
1访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com或 Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序并将切换设置为“Web”。
2访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com、Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序或 Teams 中的 Microsoft 365 Copilot Chat 应用程序，并将切换设置为“工作”。
3AI 代理允许 Copilot 访问您组织的特定应用程序。过去，这需要调用 API 才能从记录系统获取数据。
此示例场景中的内容仅用于演示目的。您应该评估 Copilot 如何与您组织的业务流程、监管要求和负责任的 AI 原则保持一致。
下一步
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