現場服務的下一次進化： 人工智能助力 ServiceMax 解決技術人員知識難題
發布時間：2025-02-19 作者：PTC公司 Joseph June
當 ChatGPT 首次亮相、人工智能開始興起時，我們正在為 ServiceMax 尋找新的方法，以幫助即將退休的現場服務技術人員進行知識傳承。這是我們的客戶面臨的最大挑戰之一，而手冊和數據庫等傳統方法無法解決這一問題。 因此，使用大型語言模型在數據集上訓練系統讓我們大開眼界。 我們立刻意識到這種方法也適用于 ServiceMax。幾個月后，我們推出了 ServiceMax AI 客戶測試計劃。ServiceMax AI 可以訪問存儲在 ServiceMax 實例中的所有數據，通過自然語言和易于使用的聊天界面與技術人員互動，并通過專業代理完成任務。
我們的目標是創造一種體驗，讓您感覺就像在與其他人類技術人員、調度員或操作員一起工作。 技術人員可以輸入或提出問題，系統就會與幕后的代理一起工作。 我們首先關注三個代理：
● 工作歷史： 了解工單、更換部件和服務歷史。
● 日程安排： 管理日程安排、即將到來的預約和修改。
● 知識訪問： 從 PDF、手冊和非結構化文檔中檢索信息。
當這些代理結合在一起時，神奇的事情就發生了。ServiceMax AI 可以動態選擇最相關的代理來回答給定的問題，就像經驗豐富的技術人員可以利用自己的記憶和知識來排除故障一樣。 真正使其與眾不同的，是這些代理如何在幕后協同工作，并得到當今人工智能技術的支持，如檢索增強生成（RAG）。我們構建了一個完整的協調和推理層，利用 RAG與代理進行交互，以獲得所需的答案，從而對整個問題作出回應。
傳統上，軟件訪問數據的方式是確定性的--使用僅適用于特定查詢的預定義 API。當問題出乎意料或存在細微差別時，這種僵化的方法就會受到限制。
因此，我們構建的 ServiceMax AI 能夠以非確定的方式訪問數據，這也就意味著人工智能不依賴于僵化的 API 結構。我們沒有預先定義每一種可能的數據檢索方法，而是"教會"系統如何在 ServiceMax 中動態訪問和檢索信息。它模仿人類的思維過程--調用經驗、分析上下文并實時提供有見地的答案。
正所謂：授人以魚不如授人以漁。 這正是人工智能技術的本質所在：通過建立一個更加直觀和高效的基礎，使得我們能夠更容易地訪問正確的數據，從而為我們的客戶釋放現場服務知識的真正潛力。
考慮到現場技術人員的日常工作場景，顯然聊天是最理想的模式。聊天的方式之所以強大，是因為它與大多數人已經習慣的交流方式一致。技術人員總是忙碌奔波的--無論是在卡車上、工作現場還是在野外工作。 他們都沒有時間瀏覽復雜的系統或篩選冗長的文檔。 他們需要快速獲得有用的信息，以他們樂于接受、習慣的方式呈現。
ServiceMax AI Chat為技術人員提供了這種自然、高效和熟悉的互動方式。就像他們在個人生活中使用 ChatGPT 和其他人工智能工具一樣，他們現在也可以在專業工作中使用專為現場服務設計的系統，獲得同樣直觀的聊天體驗。只需輸入幾個問題，他們就能快速獲得關鍵信息，就像他們之前向同事求助一樣。
我們很高興能將 ServiceMax AI 帶到現場，看看它是如何發展的。 經過幾個月的客戶測試，我們對它如何融入技術人員的工作流程感到鼓舞，但這僅僅是個開始。人工智能的發展日新月異，隨著越來越多的客戶采用它，我們將根據實際反饋繼續完善和改進 ServiceMax AI。
我們希望您有機會試用 ServiceMax AI。 同時，如果您發現人工智能正在以其他有趣的方式影響現場服務，我們也很樂意聽取您的意見！