制造業數字化轉型進程中，生產場景的高度離散化與設備運維精細化需求間的矛盾日益凸顯。工藝流程碎片化、設備數據孤島、知識經驗斷層等問題持續推高設備運維成本及風險。在此背景下，基于大模型的設備智能運維檢修方案應運而生，通過構建"數據整合-知識沉淀-智能應用-閉環進化"全鏈路架構，深度融合工業大模型與行業知識庫，為制造業智能化轉型提供了切實可行的創新路徑，充分推進大模型在工業場景中的效率革新。
設備運檢業務痛點 01、知識管理困境 ?知識碎片化：作業指導書、檢修手冊、專家經驗、故障報告等分散在不同服務器或系統中，形成“知識孤島”，缺乏統一整合與管理。
?經驗傳承斷層：人員流動頻繁，新老員工之間經驗傳承不暢，導致知識流失。
02、運維檢修難題 ?行業術語不規范：存在專業術語表述不規范、行業縮略語認知不統一現象，亟待建立標準化術語庫。
?缺乏標準化：核心運維場景缺乏標準化操作指導，易引發二次故障，甚至可能造成嚴重的安全風險。
03、監督決策低效 ?決策工具缺失：跨工廠、多車間的離散型生產場景中存在工藝流程復雜、設備品牌型號多樣等問題，缺乏智能問答和動態方案生成工具，難以提供精準的決策支持。
?數據融合困難：缺乏有效的多源數據融合工具，難以對運維過程進行全面監督分析。
?人才培養瓶頸：設備運維專業人才培養周期長，難以快速滿足行業發展的需求。
智能化設備運檢解決方案 基于大模型的設備運維檢修方案，深度融合大模型與行業知識庫，通過四大模塊實現設備運維檢修全流程智能化。首先整合多源異構數據，建立統一數據資產目錄，為知識管理奠定數據基礎。其次搭建全景化私有知識庫群，實現知識分類存儲、權限管理和動態擴展。同時依托工業大模型的工程化部署與應用建設，有效支撐設備檢修、故障診斷、部件更換等設備運維全生命周期管理場景。最終通過運檢反饋結合增量數據進行知識庫迭代更新，實現覆蓋復雜業務場景的設備運維檢修閉環。
01、整合多源數據--解決數據孤島問題 從分散的各系統和設備中整合運行數據、標準作業指導書、故障檢修手冊、生產管理系統知識等多源異構數據，統一存放于知識管理服務器中，完成數據清洗與特征提取，建立統一數據資產目錄，為知識庫的建設提供數據支撐。
02、構建設備運檢知識庫--標準化運檢知識體系 通過整合數據源，完成各設備型號處理標準規范、工藝參數基線庫、典型故障案例庫及故障結構樹等多項知識庫及QA知識單元，形成設備運維知識快速檢索入口和標準場景查詢能力，為設備運維大模型自動檢索、智能問答、知識推理能力提供專業知識支撐。
03、拓展智能應用--提升決策管理效能 基于設備運檢知識庫，提供知識統一管理及應用平臺。通過部署DeepSeek等大模型結合參數微調優化，構建設備運檢大模型，滿足多項垂直業務場景的需求。建設標準化作業流程、設備數據模型與典型案例庫、設備檢修方案自動生成、數字化作業指引和運檢教學課堂等應用。
04、實現閉環進化--迭代優化知識庫與模型 標準化檢修流程和安全規范，并通過知識庫建立培訓教學知識傳遞機制，持續采集運維反饋、結合增量數據實現知識庫迭代更新，從而實現整個設備運維知識規范管理及應用流程的閉環進化。
建設重難點分析 01、應用效果方面大模型應用反饋的答案具有不確定性。需要具備相同故障現象與多類檢修知識互相校驗的能力，且需識別并剔除知識庫中存在沖突的檢修信息。建設中需結合大語言模型效果評測指標對模型效果進行衡量，保障運檢知識生成的準確性。
02、性能保障方面 在高并發應用場景中，需要保證響應速度及模型穩定性。底座模型選型采用綜合評價策略對比分析，通過模型壓縮及并行部署減少計算耗時，分布式架構實現負載均衡，請求處理采用異步機制與批處理合并計算。多維度提升響應效率與穩定性。
03、問答結構專業性方面 運檢知識涉及的設備廠商、設備型號來源分散，存在同物不同名的現象，回答結果專業性不足。需要構建專業標準詞庫為底座模型在領域專業詞語義訓練方面奠定基礎，提升大模型在同義詞知識辨別方面的專業性。
方案成效 01、提高運檢人員質效 為一線運維檢修人員提高運維巡檢、故障報修能力，生成專業、規范、準確的檢修方案，提升作業人員的獨立運檢作業水平，提升運維效率。
02、知識整合效率提升 構建全景化設備運檢知識庫群，統一存儲工藝參數、故障案例等數據，知識檢索效率大幅提升；通過數字化作業指引與運檢教學課堂，實現專家經驗自動化沉淀與跨廠區共享。
03、標準化與規范管理加強 形成設備運維檢修全生命周期管控規范，健全設備檢修數智化管控體系，保障設備運維的安全性和規范性。
400-608-2558
029-86698003
友情鏈接
