在制造业中,服务报告中的宝贵见解往往未被充分利用。本文探讨AWS客户如何构建自动化解决方案:通过生成式AI实现海量报告的数字化处理与关键信息提取。
该方案采用Amazon Nova Pro(基于Amazon Bedrock)和Amazon Bedrock知识库,根据设备状态生成与专家建议库相匹配的维护方案。随着使用过程,知识库将持续扩展。
核心价值
- 多语言处理:自动解析维护报告,提取设备状态和待办事项
- 可信建议生成:基于资深工程师经验构建推荐系统
- 知识进化:将已验证的AI建议纳入知识库实现闭环
- 效率提升:通过集中式AI工具加速维护流程
技术架构
-
自动化报告处理流水线
- 使用Amazon Textract进行OCR识别
- 通过Amazon Translate实现多语言翻译
- 借助Amazon Comprehend进行语言检测
-
智能推荐生成系统
- 采用RAG(检索增强生成)架构
- 结合Amazon Nova Pro大模型能力
- 从知识库中检索上下文生成精准建议
-
专家验证机制
- 通过Amazon SageMaker Ground Truth创建标注任务
- 专家人工验证建议准确性
- 形成持续优化的反馈闭环
部署方案
提供开箱即用的GitHub仓库,包含:
- 可部署代码库
- Terraform基础设施即代码模板
- 详细配置指南
该解决方案已通过Terraform实现生产级部署,支持全球范围快速扩展。维护团队可基于此构建标准化、智能化的设备维护体系,显著降低非计划停机风险。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号(办公AI智能小助手)
公众号二维码