在當今數字化浪潮席卷各行業(yè)的時代，工業(yè)車輛領域也在積極尋求智能化轉型之路。愛動超越推出的Data Agent 作為新一代工業(yè)車輛AI數字專家，正憑借其獨特的交互方式和卓越的數據分析能力，重塑工業(yè)車輛行業(yè)與數據的互動模式，助力企業(yè)精準把握運營狀況，優(yōu)化決策流程，開啟智能化運營的新篇章。

Data Agent：解鎖數據潛能，驅動工業(yè)車輛智能躍遷

愛動超越即將迎來的這位工業(yè)車輛的AI數據專家——Data Agent，肩負著推動企業(yè)智能進化、釋放數據潛能的使命，憑借強大的數據處理能力，全面深入工業(yè)車輛數據分析領域，為企業(yè)精準洞察運營狀況、優(yōu)化決策流程注入全新活力。

作為企業(yè)數據全場景智能體，Data Agent 能夠輕松融合企業(yè)內部的結構化與非結構化車輛數據，深度理解復雜多樣的業(yè)務訴求，并將其轉化為極具價值的深度研究報告，為每一位用戶量身定制數據分析報告，精準把握觸達時機，確保信息的有效傳遞與價值最大化。

多模態(tài)交互革新，挖掘數據深層價值

Data Agent 初級階段便展現出強大的交互優(yōu)勢，它打破了傳統(tǒng)數據分析工具依賴UI界面點選操作的局限，支持語音、圖片和文字等多種交互方式。用戶無需在復雜的界面中尋找功能按鈕，只需以自然的方式提出問題，例如通過語音詢問 “車隊整體運行怎么樣？” 或以文字輸入 “近期叉車故障頻發(fā)的原因是什么？”，甚至可以通過上傳相關圖片輔助說明問題。

Data Agent 迅速理解用戶意圖，開啟深度思考模式，主動拆解復雜問題，智能生成執(zhí)行大綱，將分析需求轉化為具體任務。

例如，當用戶詢問叉車車隊情況時，Data Agent 能夠自動調用相關工具查詢叉車的運行時間、作業(yè)量、故障次數等關鍵指標的結構化數據，同時檢索內部文檔中的維護記錄、操作人員反饋等非結構化數據，進行深度融合分析。

依托其通用分析框架，融合交叉分析與歸因模型，Data Agent 能夠精準定位影響叉車效率的核心因素，如叉車型號與作業(yè)場景的適配性、特定時間段內的操作流程問題等。

最終生成的深度研究報告，不僅包含直觀易懂的數據圖表，如不同叉車的日作業(yè)量對比柱狀圖、叉車月度運行時間趨勢折線圖、叉車駕駛分布餅圖等，還提供針對性的優(yōu)化建議，助力企業(yè)優(yōu)化運營策略，提升資源配置效率，進而降低運營成本、增強市場競爭力。

【AI大模型賦能工業(yè)車輛生態(tài)②】叉車管理新范式：用AI洞察效率，降本增效看得見！

【上一期】我們對叉車效率統(tǒng)計數據進行AI賦能，這次我們聚焦司機效率：

聚焦司機效率，精準剖析業(yè)務指標

在司機管理方面，Data Agent 同樣發(fā)揮著關鍵作用。隨著工業(yè)車輛的廣泛應用，司機的資質管理和效率分析成為企業(yè)運營中的重要環(huán)節(jié)。Data Agent 通過整合多源數據，深入理解業(yè)務信息，精準剖析業(yè)務指標波動的本質，為企業(yè)提供全面的司機效率統(tǒng)計分析。

司機駕照到期提醒

“想了解我們團隊中有哪些駕駛員的駕駛證即將到期，好提前準備換證，避免影響工作。”

Data Agent幫你分析：