预测性维护
机器和人一样，也会有休息日。利用生成式人工智能与传统机器学习 (ML) 和数据科学相结合的强大功能，维护团队可以在最关键的时刻快速准确地获得常见问题的建议。例如，可靠性工程师可以提出哪些设备发生故障的可能性最高等问题，维护主管可以轻松访问未来几个月计划的维护工作。
供应链优化
过去几年，机器学习开始通过提供更 加拿大 Whatsapp 数据 可靠的预测、优化库存分配和改进码头活动规划来增强供应链。生成式人工智能通过增强需求预测和自动化合同智能，为供应链提供了额外的价值。它加快了响应时间，通过持续的需求响应来增加收入，并改善了团队协作。它还通过从复杂文档中提取关键数据来简化合同管理，减少对专业法律技能的需求。
销售效率
传统上，识别潜在客户非常困难，因为业务开发可能非常不正式且手动（即在 Google 上搜索、集思广益、打电话等）。随着生成式人工智能的兴起，一些公司已经测试了创新方法来自动化这一过程。 Heraeus开发了一种创新方法，可以识别销售线索并借助外部知识对其进行事实核查。鉴于以前的销售线索识别过程非常手动且耗时，利用大型语言模型(LLM) 的新流程估计可节省 60%-70% 的时间。 Heraeus 已经能够识别出他们没有该工具就无法识别的目标，证明了用例的效率和结果的质量。