智能制造是實現我國制造業由大變強的核心技術和主線，也是推進新型工業化的重要任務。工業和信息化部發布的數據顯示，我國智能制造裝備產業規模已經達到了3.2萬億元以上。

隨著新型工業化發展的步伐加快，空間計算技術的日益成熟，重工機械企業的數字化競爭趨勢已不僅僅局限在生產、銷售、供應鏈等環節，而是通過完善的售后場景來為企業附加更多的“智慧”競爭優勢。

在售后服務過程中，“現場”所產生的數據是智能化手段賦能場景的核心，空間計算技術為設備提供了預判性維護和智能診斷的能力，打通一個個數據斷流節點，幫助提前發現潛在問題并降低維護成本。同時，個性化定制和客戶需求的多樣性也推動著售后服務向更高效、更靈活的方向發展。

重工機械想“絕美”，先從售后場景找問題

提起“重工機械”，總會讓人想到“塵土飛揚、轟鳴作響、笨重遲緩”等固有標簽，按顏值絕對不是裝備制造業的“絕美男一號”，只能憑實力取勝。因此，某重工集團打算從頭到腳用智能化、場景化改變自己，讓大眾接受并成為心中的“理想男友”。

是的，他們從售后服務場景下手啦！但是在改造之前，遇到了以下問題：

客戶的煩惱：智能維修派單不精準、響應速度慢如牛、救火式服務總打無準備之戰、服務周期長等問題，使設備故障修復耗時，導致生產停滯，造成巨大的損失。

工程師的困擾：現場經驗不足，人手不夠，想“摸魚”太難，偶爾還會遇到“豬隊友”。傳統設備維護缺乏預測性，無有效診修工具和遠程協同診修平臺，設備維修全憑感覺走，從而增加了維修成本和停機時間。

工廠的麻煩：三個不在線，直接社死。分別是：維修過程不在線，服務質量無保證；故障數據不在線，維修決策缺乏準確的依據；維修知識不在線，維修經驗未沉淀、無法共享等，限制了維護的效率和準確性。

由此導致重工集團出現設備更新速度變慢、產品創新難，客戶滿意度低，售后服務變為“被動”服務、降本增效放緩等問題，為企業推動數字化轉型帶來阻力。

超級助手奔赴售后服務“現場”，成為重工集團最好的“醫美”

針對以上情況，亮風臺派出“現場超級助手”奔赴重工集團“現場”，助力其構建智能售后場景，成為重工集團最好的“醫美”，讓售后服務從此加了一層“智能”濾鏡。

現場超級助手以亮風臺軟硬結合、端云一體的空間AI計算平臺為底座，AI垂直大模型、AR可穿戴空間計算為支撐，具備工業空間及設備管理、人機交互、數據流程管理、AR沉浸遠程空間協作和AIGC等核心能力，保證超級助手始終在售后現場，“醫治”專家與工程師“不同頻”、人與設備“不兼容”等疑難雜癥，使重工機械不斷進化，成為裝備制造業實力與顏值并存的大咖。

AR遠程空間沉浸能力，提供遠程支持和故障診斷服務。可以跨時間、跨地域、跨形態進行多人協作，集實時工況采集、維保記錄、配件倉、設備、維修資源地圖等診斷決策輔助信息于一體，融合音視頻通訊、深度學習、計算機視覺等空間計算技術，讓專家可以實時參考相關設備輔助信息，借助AR空間標注工具，精準找到問題所在，遠程指導現場人員進行設備維修，從而提高維修效率和準確性，提升工程師的實操能力；

虛實交互能力，實現預測性維護。人可以與設備進行自由交互，實時監測和數據分析，了解每臺設備的運轉情況提前預測會出現的問題，準備好應對方案，避免設備突然宕機和生產損失；

空間知識能力，深度地為售后作業規范和經驗傳承服務。在AR空間計算技術的加持下，把“老師傅”的液壓檢查、安全裝置檢查、結構檢查等實操流程疊加到對應的現場設備周圍呈現，數以萬計設備的維修過程全記錄，并形成一個巨大的知識庫，保證空間知識的留存和共享，將“老師傅”成熟的經驗參數化，便于日后追溯和員工培訓，讓售后維修變得更加規范和具體，使工匠精神得到傳承；

數據流程管理能力，實現設備數據的集中管理和分析，一體化流程全掌握。打通售后場景中設備監測、設備診斷、服務上門、養護提醒、故障服務等各階段數據節點，便于更好決策，優化維護計劃和生產流程，并對全流程進行整合，實現售后服務工作效率可見、可管、可提升。

順應“人工智能+”發展趨勢，超級助手將結合AI垂直大模型能力，為售后現場數據做AI知識庫升級，訓練整理知識經驗，在現場以便捷、可視化的交互提升效率，賦能于人，讓重工集團可以一直“美”下去。

目前，超級助手已在集團的重起、泵路、重機等10余個事業部得到推廣和應用。

用戶數達1.2W+，

服務次數累計10W+，

相關事業部專家差旅費用降低43%，

維修技術支持效率提升35%，

故障一次修復率提高41%，

平均工程機械設備故障恢復實踐縮短30%。

現場超級助手為重工集團提供了良好的用戶體驗，降低運營成本、提高了設備可靠性和安全性，并帶來了更高的生產效率和更持久的設備壽命，成為提升售后服務效率和客戶滿意度的新質生產力工具。讓重工機械華麗變身，用“智慧”散發專屬魅力！