可用於： Copilot Studio/GitHub 和 Azure AI Foundry
製造場景： 優化資產管理
設想
使用 Copilot 優化資產管理
使用工廠數據實現生產可視性、進行根本原因分析並改善工人協作，以提高設備利用率和工廠產量。
生產經理需要定期監控工廠資產，以快速解決潛在的庫存短缺和機器停機問題。
Copilot工作室代理
益處： 建立工廠資產績效摘要 報告突出顯示機器的運作狀態、性能不佳的機器警報以及即將進行的維護計劃。
檢查並分析效率下降並可能影響生產的關鍵機器。
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益處： 建立一個包含詳細分析的表格 指定機器的訊息，包括性能趨勢、預測性維護日期、潛在問題，並包括建議的先發制人措施。
要確認機器的問題是什麼，必須發出診斷請求以產生診斷檢查的票證。
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益處： 起草請求診斷檢查的消息 基於機器的分析，可以將其貼到 Teams 上的模式中以產生票證並追蹤未清除項目。
對於材料加工，生產經理追蹤效率指標和庫存水平，以保持最佳生產率。
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益處： 建立一個顯示效率指標和庫存水準的表格 用於強調潛在材料短缺或過剩的製造供應。
根據庫存水平，生產經理需要與供應商檢查可用庫存。
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益處： 提供主要和備用供應商的庫存報告 其中包括可用性和定價。起草一條訊息，其中包括請求向所需供應商下訂單的庫存報告。
在尋找提高維護效率的方法時，生產經理希望了解每台機器的平均修復時間 (MTTR)。
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益處： 顯示 MTTR 指標並包含改進建議 在流程、工具、預防性維護或員工培訓中，可以縮短回應時間並與團隊分享。
下一個場景： 產品預測能力 本範例場景中的內容僅用於演示目的。您應該評估 Copilot 如何與您組織的業務流程、監管要求和負責任的 AI 原則保持一致。
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