“通用大模型像聰明的高材生，但工業場景真正需要的，是專注的資深工程師。”

相較于通用大模型的寬泛能力，廣域銘島以賦能制造企業實證經驗為基石，實現工業垂直場景的精準適配。這種將大語言模型與工業機理深度融合的創新路徑，已提前展開多場景驗證并取得突破性進展，在整車制造領域實現工藝參數智能尋優、在汽摩配件場景完成質量缺陷溯源閉環、在有色金屬行業構建能耗預測模型，不僅驗證了技術方案與工業場景的精準適配性，更沉淀出標準化實施路徑。

場景一：整車制造行業，數據決策直擊本質

位于重慶某新能源汽車超級工廠內，Geega OS工業AI應用平臺正在助力工廠實現生產決策的閉環升級。當管理人員通過問答交互的形式詢問工廠運營指標情況時，智能助手深度思考后，界面快速分類展示生產效率、質量控制、成本控制、供應鏈、設備、庫存等不同車間的各環節數據，并針對運營指標情況，AI自動生成相應方案及實施步驟，快速根據決策建議執行整改措施，用數據流打通“問題感知-根因定位-策略生成-執行跟蹤”全鏈，讓每個決策有數可依。

場景二：汽摩配件行業，設備運維智能升級

當某汽摩配件工廠的沖壓設備突發異常震動時，Geega OS工業AI應用平臺利用解析設備維修工單、技術手冊等非結構化數據所形成的工業AI知識庫，10秒鐘便可完成歷史案例匹配與實時數據比對，精準定位傳動軸失衡故障，將平均維修耗時從4小時壓縮至2小時；并通過預測性維護模型提前識別15類高發故障特征，使設備突發停機率下降25%；再結合維修大數據持續優化決策邏輯，減少非必要部件更換，年維護成本降低30%。從預警、診斷到維修閉環，讓工業知識穿透生產現場每個環節。

場景三：有色金屬行業，業務動態預警分析

在廣西某電解鋁工廠，Geega OS工業AI應用平臺已營造出智能化指標管理生態，通過多維度指標訂閱中心實現生產精準管控。平臺基于行業特性建立電解槽狀態、能耗效率等多維指標庫，支持使用者自定義訂閱槽電壓、效應系數等關鍵參數，并實時推送異常預警及處置指引。當參數偏離閾值時，系統自動觸發智能告警并同步解決方案，使風險處置效率顯著提升。通過移動終端，管理人員可隨時查看電解槽狀態、鋁液質量趨勢曲線等可視化看板，結合AI生成的工藝調優建議，有效降低生產波動與能耗偏差，通過"指標預警-可視分析-智能干預"閉環，打造有色金屬行業數字化管控新范式。

場景四：工業實訓領域，工藝知識精準傳承

在成都某汽車工廠場景中，Geega OS工業AI平臺構建起"訓考評一體化"體系，推動工藝知識精準傳承。平臺通過工藝質量AI大模型，可基于生產規范自動生成多題型試題及智能評判，出題效率提升300%，并形成覆蓋12大制造領域、超50萬條標準的動態知識庫，解決復雜工藝標準化難題；同時融合視頻捕捉與深度學習技術，實時解析操作者骨骼動作與工具軌跡，借助毫米級偏差檢測，使培訓效率提升45%、錯誤率降低80%，將傳統經驗轉化為可量化標準。既保障了制造業核心技藝傳承，又構建起產教融合的智能制造培育基座，當前已與多家高校進行合作。

廣域銘島的價值創造邏輯，始終錨定工業場景的真實需求。基于對制造業業務流程的深度解構與跨行業場景驗證，Geega OS工業AI應用平臺沉淀出可拆解組合的工業智能模塊與標準化部署流程，當前已具備跨行業跨領域的規模化復制能力，持續迭代進化，為AI技術從實驗室到產業化的高效轉化開辟新路徑。