1、設計環(huán)節(jié)
1.1優(yōu)化設計流程：
以DesignGPT為例,，它能綜合考慮多種因素進行可制造性分析。首先對上傳的設計文件或描述進行預處理,，如體素化,，接著識別不可制造區(qū)域并生成報告，涵蓋幾何特征檢測,、材料屬性分析和制造工藝要求匹配等內(nèi)容,。然后搜索相似的可制造模型并優(yōu)化，生成最終模型供設計師參考和迭代,，從而減少設計失誤,，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

2,、生產(chǎn)環(huán)節(jié)
2.1智能加工知識提取與決策：
在智能加工環(huán)節(jié),，大語言模型可從加工技術文檔和手冊中提取信息構建知識庫，如基于BERT的模型能自動提取工藝知識,，提升知識提取精度,，輔助工藝決策,，克服傳統(tǒng)CAPP系統(tǒng)的局限。并且,，與知識圖譜結(jié)合后,，可用于推理新的工藝路線，為加工過程提供更合理的方案,。
2.2智能裝配指令理解與協(xié)作：
在智能裝配方面,，大語言模型能增強機器人對裝配指令的理解和適應能力。應用ChatGPT進行建筑序列規(guī)劃的RoboGPT系統(tǒng),，可處理復雜裝配任務和動態(tài)變化,。制造執(zhí)行系統(tǒng)通過自然語言接口、數(shù)字孿生集成和機器人行為控制,，可以顯著提升人機協(xié)作效率,，保障裝配工作順利進行。
2.3質(zhì)量控制缺陷檢測與優(yōu)化：
對于質(zhì)量控制,，大語言模型可檢測和優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量缺陷,。ChatGPT驅(qū)動的智能制造可分析文本和視覺數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測制造過程,，及時發(fā)現(xiàn)和解決質(zhì)量偏差,，確保產(chǎn)品符合質(zhì)量標準，增強企業(yè)市場競爭力,。

3,、服務環(huán)節(jié)
3.1設備維護知識處理與診斷：
在設備維護中，大語言模型可處理多模態(tài)維護記錄和手冊,，輔助工程師制定計劃和報告,。例如在電力設備維護中能提取運行狀態(tài)信息輔助診斷，在飛機維護中能利用記錄確定故障原因,，在壓縮機維護中可挖掘故障文本數(shù)據(jù),。同時，通過與知識圖譜結(jié)合,，可更準確地識別故障設施,，即使在樣本有限的情況下也能有效管理和利用維護知識，提升維護效果,。
3.2故障診斷與解決方案提供：
大語言模型能基于設備特征和故障模式提供原因分析和解決方案,。如在風力渦輪機維護中，利用領域知識庫輔助故障識別,；在3D打印和煤礦設備維護中,，通過微調(diào)ChatGPT等模型實現(xiàn)故障分析和優(yōu)化決策。此外,，還可實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強訓練故障診斷模型,，如在變壓器故障診斷中的應用,，提高故障診斷的準確性和可靠性，減少設備停機時間,。