现代组织面临着越来越大的挑战：知识流失和生产力差距。随着资产环境变得越来越复杂，留住经验丰富的员工比以往任何时候都更加困难。当经验丰富的员工退休或离职时，关键技术知识往往会随之消失。这种专业知识通常存在于分散的文档、电子表格甚至个人记忆中，因此新团队无法访问这些专业知识。

关键痛点

• 知识往往会丢失，因为重要的经验分散在文档、电子表格中，或者只是在人们的脑海中，因此很难找到真正需要的时间
• 新员工需要更长的时间才能安顿下来，因为他们无法轻松访问过去的数据或行之有效的最佳实践，因此他们必须不断向他人寻求帮助
• 信息不在一个地方，它分散在手册、维护日志、报告和电子邮件中，因此找到正确的答案需要时间、经验和扎实的 Maximo 知识

Maximo 内部的人工智能助手

想象一下，与资产数据进行交互就像在与队友交谈一样。Maximo 的 AI 助手，介绍于 大于 9.1，使这一愿景成为现实。用户无需浏览复杂的菜单或编写 SQL 查询，只需用自然语言提问即可。

它能做什么？

• 了解自然语言查询
• 提供来自工单、仪表数据和维护历史的即时见解
• 实时协助技术人员进行故障排除
• 获取组织知识并使其大众化
• 从第一天起，帮助新员工像经验丰富的专家一样表现

它是如何运作的

用户无需花费数小时浏览菜单或报告，只需询问即可。”

• “给我看 Pump 2001 的未结工单。”
• “列出今天创建的所有服务请求。”
• “查找预防性维护逾期的资产。”

AI Assistant 使用动态、交互式表格进行响应，无需技术专业知识即可对这些表格进行排序、筛选和操作。

超越查询：按需分析

Maximo 的 AI 助手不仅可以从系统中提取记录，还可以对数据进行数学计算。用户无需导出信息或生成报告，只需提出涉及计数、相加、求平均值或比较值的问题即可。

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例如，你可以问

• 计数： “有多少总理逾期了？” ‍
• 总和： “本月工单的总成本是多少？” ‍
• 平均值： “每种资产类型的平均停机时间是多少？” ‍
• 频率： “哪些故障代码最常出现？” ‍
• 最大值/最小值： “今年哪些资产的故障次数最多？”

许可和访问权限

使用量基于 AI 功能消耗的内容令牌。每次助手处理文本时，都会消耗令牌。

• 许可模式：
  
  • 每月 10 亿个内容代币 = 10 个 AppPoints
  • 仅按每月实际使用量付费，使其具有可扩展性和成本效益

• 访问控制：
  
  • 通过专为工程师和技术人员设立的安全小组进行管理

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现在，让我们看一段通过一些示例演示人工智能功能的简短视频。

演示

观看视频演示，了解 Maximo 的 AI Assistant 如何使用自然语言提供实时见解、交互式结果和按需分析，在几秒钟内将复杂的资产数据转化为可操作的情报。

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