“通用大模型像聪明的高材生，但工业场景真正需要的，是专注的资深工程师。”
相较于通用大模型的宽泛能力，广域铭岛以赋能制造企业实证经验为基石，实现工业垂直场景的精准适配。这种将大语言模型与工业机理深度融合的创新路径，已提前展开多场景验证并取得突破性进展，在整车制造领域实现工艺参数智能寻优、在汽摩配件场景完成质量缺陷溯源闭环、在有色金属行业构建能耗预测模型，不仅验证了技术方案与工业场景的精准适配性，更沉淀出标准化实施路径。
场景一：整车制造行业，数据决策直击本质
位于重庆某新能源汽车超级工厂内，Geega OS工业AI应用平台正在助力工厂实现生产决策的闭环升级。当管理人员通过问答交互的形式询问工厂运营指标情况时，智能助手深度思考后，界面快速分类展示生产效率、质量控制、成本控制、供应链、设备、库存等不同车间的各环节数据，并针对运营指标情况，AI自动生成相应方案及实施步骤，快速根据决策建议执行整改措施，用数据流打通“问题感知-根因定位-策略生成-执行跟踪”全链，让每个决策有数可依。
场景二：汽摩配件行业，设备运维智能升级
当某汽摩配件工厂的冲压设备突发异常震动时，Geega OS工业AI应用平台利用解析设备维修工单、技术手册等非结构化数据所形成的工业AI知识库，10秒钟便可完成历史案例匹配与实时数据比对，精准定位传动轴失衡故障，将平均维修耗时从4小时压缩至2小时；并通过预测性维护模型提前识别15类高发故障特征，使设备突发停机率下降25%；再结合维修大数据持续优化决策逻辑，减少非必要部件更换，年维护成本降低30%。从预警、诊断到维修闭环，让工业知识穿透生产现场每个环节。
场景三：有色金属行业，业务动态预警分析
在广西某电解铝工厂，Geega OS工业AI应用平台已营造出智能化指标管理生态，通过多维度指标订阅中心实现生产精准管控。平台基于行业特性建立电解槽状态、能耗效率等多维指标库，支持使用者自定义订阅槽电压、效应系数等关键参数，并实时推送异常预警及处置指引。当参数偏离阈值时，系统自动触发智能告警并同步解决方案，使风险处置效率显著提升。通过移动终端，管理人员可随时查看电解槽状态、铝液质量趋势曲线等可视化看板，结合AI生成的工艺调优建议，有效降低生产波动与能耗偏差，通过"指标预警-可视分析-智能干预"闭环，打造有色金属行业数字化管控新范式。
场景四：工业实训领域，工艺知识精准传承
在成都某汽车工厂场景中，Geega OS工业AI平台构建起"训考评一体化"体系，推动工艺知识精准传承。平台通过工艺质量AI大模型，可基于生产规范自动生成多题型试题及智能评判，出题效率提升300%，并形成覆盖12大制造领域、超50万条标准的动态知识库，解决复杂工艺标准化难题；同时融合视频捕捉与深度学习技术，实时解析操作者骨骼动作与工具轨迹，借助毫米级偏差检测，使培训效率提升45%、错误率降低80%，将传统经验转化为可量化标准。既保障了制造业核心技艺传承，又构建起产教融合的智能制造培育基座，当前已与多家高校进行合作。
广域铭岛的价值创造逻辑，始终锚定工业场景的真实需求。基于对制造业业务流程的深度解构与跨行业场景验证，Geega OS工业AI应用平台沉淀出可拆解组合的工业智能模块与标准化部署流程，当前已具备跨行业跨领域的规模化复制能力，持续迭代进化，为AI技术从实验室到产业化的高效转化开辟新路径。
