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，提高產品質量和生產效率。

2、生產環(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質量控制缺陷檢測與優(yōu)化：
對于質量控制，大語言模型可檢測和優(yōu)化產品質量缺陷。ChatGPT驅動的智能制造可分析文本和視覺數據，實時監(jiān)測制造過程，及時發(fā)現和解決質量偏差，確保產品符合質量標準，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據。同時，通過與知識圖譜結合，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ChatGPT等模型實現故障分析和優(yōu)化決策。此外，還可實現數據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。