QAI działa jak interaktywny asystent utrzymania ruchu. Użytkownik może zadawać pytania w języku naturalnym, a system analizuje dane z Queris CMMS, historię awarii, zgłoszenia, dokumentację, części zamienne i działania serwisowe. Dzięki temu technicy, kierownicy UR i kadra techniczna mogą szybciej dotrzeć do informacji, które wcześniej wymagały ręcznego przeszukiwania raportów, dokumentacji lub historii zleceń.
Więcej niż chatbot dla utrzymania ruchu
Nowa wersja QAI została rozbudowana o funkcje, które wykraczają poza proste odpowiadanie na pytania. Moduł wspiera analizę danych, raportowanie oraz identyfikację trendów w pracy działu technicznego.
QAI może m.in. generować wykresy, tłumaczyć ich znaczenie, wskazywać powtarzalne problemy, identyfikować potencjalne zagrożenia oraz sugerować konkretne działania. Dzięki temu użytkownik nie tylko otrzymuje dane, ale także ich interpretację i rekomendacje przydatne w podejmowaniu decyzji.
Przykładowe pytania, które można zadać QAI:
- Dlaczego ta maszyna zatrzymywała się najczęściej?
- Jak rozwiązaliśmy podobną awarię w przeszłości?
- Jakie części wymieniano przy tym urządzeniu?
- Przygotuj raport MTTR za ostatni kwartał.
- Które typy zgłoszeń rosną najszybciej?
- Gdzie widać największe ryzyko powtarzalnych awarii?
Raportowanie bez żmudnej analizy danych
Jednym z najważniejszych obszarów rozwoju QAI jest raportowanie. Moduł pomaga zamieniać dane zgromadzone w Queris CMMS w czytelne raporty, zestawienia i wnioski.
Kierownik utrzymania ruchu może zapytać system o awaryjność wybranej maszyny, najczęstsze przyczyny przestojów, liczbę zgłoszeń według kategorii lub zmiany w czasie realizacji zleceń. QAI nie tylko prezentuje dane, ale także wskazuje, co z nich wynika i jakie działania warto rozważyć.
To znacząco ogranicza czas potrzebny na ręczne przygotowywanie analiz i raportów. Zamiast eksportować dane do arkuszy kalkulacyjnych i samodzielnie szukać zależności, użytkownik może po prostu zadać pytanie.
Wiedza zespołu dostępna 24/7
QAI wspiera również zachowanie wiedzy organizacyjnej. W wielu zakładach najcenniejsze informacje znajdują się w doświadczeniu techników: opisach napraw, komentarzach do zgłoszeń, zastosowanych rozwiązaniach i historii podobnych awarii.
Moduł analizuje te dane i udostępnia je całemu zespołowi w prosty sposób. Dzięki temu nowi pracownicy szybciej zdobywają wiedzę, mniej doświadczeni technicy otrzymują wsparcie diagnostyczne, a doświadczenie ekspertów pozostaje dostępne nawet wtedy, gdy są nieobecni lub odchodzą z organizacji.
Szybkie uruchomienie w środowisku Queris CMMS
QAI został zaprojektowany jako moduł współpracujący z Queris CMMS. Od momentu uruchomienia korzysta z danych historycznych zgromadzonych w systemie, takich jak zgłoszenia, zlecenia, awarie, przeglądy, części zamienne i dokumentacja techniczna.
Im dłużej firma korzysta z Queris CMMS, tym większy potencjał analityczny zyskuje QAI. Każde kolejne zgłoszenie, wykonane zlecenie czy rozwiązana awaria wzbogacają bazę wiedzy, którą moduł może wykorzystać do tworzenia trafniejszych odpowiedzi, analiz i rekomendacji.
AI, które realnie wspiera utrzymanie ruchu
Rozwój QAI wpisuje się w strategię Queris polegającą na dostarczaniu praktycznych rozwiązań dla przemysłu. Celem modułu nie jest samo wykorzystanie sztucznej inteligencji, ale realne usprawnienie pracy działów technicznych.
QAI pomaga ograniczać czas szukania informacji, przyspiesza diagnozowanie problemów, wspiera raportowanie i pozwala lepiej wykorzystywać dane zgromadzone w systemie CMMS. Dla działów utrzymania ruchu oznacza to większą dostępność wiedzy, lepszą organizację pracy i szybsze podejmowanie decyzji.
Nowe funkcje QAI są już dostępne w ofercie Queris jako rozszerzenie systemu Queris CMMS.
Chcesz zobaczyć QAI w praktyce?
Skontaktuj się z nami i sprawdź, jak QAI może pomóc Twojemu zespołowi utrzymania ruchu szybciej diagnozować awarie, analizować dane i korzystać z wiedzy zgromadzonej w Queris CMMS. Wejdź tutaj.
