演示 SAP Supply Chain Management 的端到端制造功能

Objective

After completing this lesson, you will be able to 介绍 SAP Supply Chain Management 设计到运维方法中制造的一个关键端到端流程(实际示例 - IVJ)​

会话式 AI

简介:会话式 AI 为用户引入了一种与制造系统进行交互的新方式。用户可以访问指南并通过自然语言执行任务,而不是导航菜单或搜索文档。

制造中的对话式帮助:

Joule 的对话式帮助

助手直接嵌入到应用程序环境中。它了解系统上下文,并根据用户的当前活动提供相关支持。

用户如何与助手交互:用户可以使用自然语言提问,而不是在多个屏幕中导航。助手解释意图并提供有针对性的响应。

  • 解答系统任务的操作问题
  • 指导用户使用正确的应用程序或功能
  • 基于当前屏幕提供上下文帮助
  • 减少对外部文档的依赖

这简化了用户访问信息和完成任务的方式。

系统意识和上下文:助手了解用户的环境和系统配置。响应根据特定租户和运营上下文进行定制。

  • 连接到系统数据和配置
  • 使响应与可用功能保持一致
  • 反映用户的角色和权限
  • 根据实际系统情况调整指导

与通用帮助系统相比,这提高了相关性。

与 AI 和知识源集成:该助手将系统数据与文档和 AI 功能相结合。

  • 使用自然语言处理来解释请求
  • 连接到文档和知识库
  • 按需提供分步指导
  • 支持学习和执行

这将创建统一的支持和信息访问点。

对用户体验的影响:

  • 减少搜索信息所花费的时间
  • 简化跨复杂应用程序的导航
  • 提高任务执行准确性
  • 降低对基本任务培训的依赖

用户可以更加专注于执行和决策。

摘要

  • Conversational AI 支持与系统进行自然语言交互
  • 用户接收基于情境且系统感知的指导
  • 与文档和数据集成可提高准确性
  • 导航和任务执行变得更加高效
  • 简化制造应用的用户体验

LLM 驱动的 POD 插件

生成式 AI 正在改变制造应用程序的扩展和定制方式。开发人员和超级用户可以使用提示和上下文输入快速生成功能元素,而不是手动构建组件。

LLM 驱动的 POD 插件创建

一组屏幕,在生产操作员仪表盘中显示生成的工人指导插件。该流程包括定义提示和配置、生成结构化 UI 组件以及为向导程序和数据收集渲染操作屏幕。

可使用大型语言模型而不是传统开发创建工人指导插件。用户提供上下文和说明,系统会生成所需的结构和界面。

从提示到功能插件 - 该流程首先以自然语言定义需求。系统将这些输入转换为工作组件。

  • 提供上下文、结构和所需功能
  • 生成标签和指导步骤等 UI 元素
  • 为数据捕获和工作流创建逻辑
  • 渲染初始屏幕以供立即使用

这减少了早期开发期间对手动编码的需求。

开发时间的加速 - 传统插件开发可能需要几天时间,具体取决于复杂性。通过 LLM 支持,可以在几分钟内生成初始版本。

  • 快速创建原型接口
  • 加快设计和功能的迭代速度
  • 减少了重复配置任务的工作量
  • 立即可视化结果

这样可以更快地进行实验和细化。

定制和扩展 - 可在创建后细化并扩展生成的插件。用户可以调整输出以满足特定运营需求。

  • 根据需要修改生成的组件
  • 添加附加逻辑或验证规则
  • 针对特定用例定制工作流
  • 基于生成的结构构建,而不是从头开始

这样可以灵活地平衡速度。

对用户体验和创新的影响

  • 降低创建自定义功能的障碍
  • 鼓励实验和快速原型构建
  • 加速交付面向用户的改进
  • 提高制造应用的适应性

AI 支持开发效率和用户体验改进。

摘要

  • LLM 支持根据提示快速创建应用程序插件
  • 开发时间显著缩短
  • 生成的组件提供定制的起点
  • 用户无需进行深度编码即可扩展功能
  • 人工智能加速制造应用设计创新

AI 辅助问题分析

引言:生产问题通常源自互联系统之间的变化,尤其是 OT 和 IT 层之间的变化。快速确定根本原因对于维护稳定的运营至关重要。

AI 辅助流程问题分析:

生产故障可能由系统行为的细微变化引起。当多个系统交互时,这些更改通常很难跟踪。

了解问题来源:OT 层中的变更可以在缺乏清晰可见性的情况下传播到 IT 系统中。当值或配置转移时,系统可能会遇到意外情况。

  • 标签值可能会在预期范围之外更改
  • 固件更新可改变系统行为
  • 配置或映射更改导致不一致
  • 未知状态代码可能会触发流程失败

这些问题并不总是立即显示在标准监控工具中。

从日志到根本原因:传统的故障排除需要跨系统审核日志。此流程可能非常耗时且取决于专业知识。AI 辅助分析通过解释系统数据加速此流程。

  • 汇总日志和流程信息
  • 识别异常情况和故障点
  • 突出显示最可能的根本原因
  • 提供问题的上下文解释

这样可以减少诊断复杂问题所需的工作量。

链接上游和下游影响:单个问题可能会影响流程的多个阶段。

  • 订单暂停或错误可能会中断下游执行
  • 通过系统传播上游不一致
  • 流程之间的相关性可以扩大影响
  • 标识来源可防止重复失败

了解这些关系是有效解决问题的关键。

更快的故障排除和解决:AI 缩短了识别和解决问题所需的时间。

  • 减少手动日志分析
  • 即时洞察故障
  • 支持更快的纠正措施
  • 提高系统稳定性和可靠性

这使团队能够快速响应运营中断。

摘要

  • 流程问题通常源于 OT 和 IT 层的变化
  • 跨日志的手动故障排除非常耗时
  • AI 协助快速确定根本原因
  • 了解上游和下游影响至关重要
  • 更快的诊断可提高运营稳定性和响应时间

交互式价值学习之旅

交互式价值之旅提供了一种探索端到端制造流程的实用方法。它们将概念转换为可演示的场景,帮助用户了解解决方案在实际情况下的工作方式。

交互式价值之旅磁贴的集合,涵盖 SAP Digital Manufacturing 中的安装点、实时运营监控、AI 驱动的可视检验、不合格处理和制造洞察等主题。

这些旅程呈现完整的流程场景,而不是独立的功能。它们允许用户了解不同的功能如何在整个制造生命周期中连接。

交互式价值旅程 (IVJ)

了解端到端场景:

  1. 安装和配置:制造环境
  2. 实时监控:运营和绩效
  3. AI 驱动的检验:质量流程
  4. 处理不合格:问题解决
  5. 洞察和分析:跨制造流程

每个旅程都侧重于特定方面,同时连接到更广泛的流程。

演示和学习的价值:交互式旅程旨在支持教育和客户互动。它们提供了易于呈现的结构化、可重复场景。

  • 以清晰、引导式的形式演示功能
  • 显示流程如何跨系统工作
  • 支持一对一讨论和大型会议
  • 帮助用户了解业务和技术价值

这使得复杂的流程更易于通信。

持续更新和相关性:积极维护和扩展内容。随着时间的推移,会添加新场景和改进。

  • 反映当前功能和创新
  • 扩大整个制造用例的覆盖范围
  • 整合来自现场和客户的反馈
  • 使演示与不断变化的解决方案保持一致

这可确保持续的有用性和准确性。

对客户互动的影响:

  • 在解决方案讨论期间提高清晰度
  • 提供流程执行的具体示例
  • 增强对拟议解决方案的信心
  • 增强对端到端价值的整体了解

示例:客户可以遵循从监控操作到解决质量问题的完整流程,清楚了解系统的交互方式。

摘要

  • 交互式价值之旅展示了端到端的制造流程
  • 他们将多个功能连接到连贯的场景中
  • 用于学习和客户演示
  • 持续更新以反映当前解决方案
  • 加强业务和技术价值的沟通

AI 辅助脚本生成

生产工程中的自动化通常需要小但关键的脚本编写任务。AI 辅助脚本生成减少了创建这些组件所需的工作量和时间,同时提高了准确性。

流程设计中的 AI 辅助脚本生成

脚本通常用于处理生产流程中的逻辑。这些任务包括支持执行的数据解析、计算和更新。

从手动编码到生成的脚本

传统上,必须手动编写和测试脚本。这需要时间、迭代和熟悉语法。通过 AI 帮助,可以直接从描述中生成脚本。

  1. 以自然语言定义任务:描述脚本应完成的任务。
  2. 为所需逻辑生成代码:AI 根据描述生成功能代码。
  3. 自动插入参数和变量:识别并应用必需的输入。
  4. 在同一界面内进行测试和细化:验证在同一环境中进行。

这减少了手动编码的需求。

速度和精确度提高

根据复杂程度,手动生成脚本可能需要几分钟或更长时间。AI 在提高一致性的同时将其减少到几秒。

  • 立即生成功能代码
  • 与手动输入相比,错误更少
  • 减少开发过程中的试验和错误
  • 加快迭代和部署速度

这样可以加速生产流程设计中的开发。

脚本任务的常见用例

  • 解析和转换数据
  • 更新时戳或计算的值
  • 管理工作流条件
  • 处理流程中的系统特定逻辑

这些任务支持自动化和流程一致性。

对流程开发的影响

AI 辅助脚本更改工程师构建和维护流程的方式。它们不关注语法,而是关注意图与逻辑。

  • 降低创建自定义逻辑的障碍
  • 加快流程增强功能的开发
  • 提高所生成脚本的可靠性
  • 更高级别设计有更多可用时间

示例:可以立即生成可能需要多次迭代才能手动写入的时间计算脚本,并在工作流中应用。

总结(关键要点)

  • AI 支持快速生成流程任务脚本
  • 开发时间从几分钟缩短为几秒
  • 通过减少手动错误,提高准确性
  • 常规脚本编写任务已简化
  • 工程师可以专注于流程设计,而不是编码细节