美林数据基于大模型的设备智能运维检修方案—驱动设备运检业务效率跃迁

制造业数字化转型进程中，生产场景的高度离散化与设备运维精细化需求间的矛盾日益凸显。工艺流程碎片化、设备数据孤岛、知识经验断层等问题持续推高设备运维成本及风险。在此背景下，基于大模型的设备智能运维检修方案应运而生，通过构建"数据整合-知识沉淀-智能应用-闭环进化"全链路架构，深度融合工业大模型与行业知识库，为制造业智能化转型提供了切实可行的创新路径，充分推进大模型在工业场景中的效率革新。

设备运检业务痛点
01、知识管理困境

▶知识碎片化：作业指导书、检修手册、专家经验、故障报告等分散在不同服务器或系统中，形成“知识孤岛”，缺乏统一整合与管理。

▶经验传承断层：人员流动频繁，新老员工之间经验传承不畅，导致知识流失。

02、运维检修难题

▶行业术语不规范：存在专业术语表述不规范、行业缩略语认知不统一现象，亟待建立标准化术语库。

▶缺乏标准化：核心运维场景缺乏标准化操作指导，易引发二次故障，甚至可能造成严重的安全风险。

03、监督决策低效

▶决策工具缺失：跨工厂、多车间的离散型生产场景中存在工艺流程复杂、设备品牌型号多样等问题，缺乏智能问答和动态方案生成工具，难以提供精准的决策支持。

▶数据融合困难：缺乏有效的多源数据融合工具，难以对运维过程进行全面监督分析。

▶人才培养瓶颈：设备运维专业人才培养周期长，难以快速满足行业发展的需求。

智能化设备运检解决方案
美林数据基于大模型的设备运维检修方案，深度融合大模型与行业知识库，通过四大模块实现设备运维检修全流程智能化。首先整合多源异构数据，建立统一数据资产目录，为知识管理奠定数据基础。其次搭建全景化私有知识库群，实现知识分类存储、权限管理和动态扩展。同时依托工业大模型的工程化部署与应用建设，有效支撑设备检修、故障诊断、部件更换等设备运维全生命周期管理场景。最终通过运检反馈结合增量数据进行知识库迭代更新，实现覆盖复杂业务场景的设备运维检修闭环。

01、整合多源数据–解决数据孤岛问题

从分散的各系统和设备中整合运行数据、标准作业指导书、故障检修手册、生产管理系统知识等多源异构数据，统一存放于知识管理服务器中，完成数据清洗与特征提取，建立统一数据资产目录，为知识库的建设提供数据支撑。

02、构建设备运检知识库–标准化运检知识体系

通过整合数据源，完成各设备型号处理标准规范、工艺参数基线库、典型故障案例库及故障结构树等多项知识库及QA知识单元，形成设备运维知识快速检索入口和标准场景查询能力，为设备运维大模型自动检索、智能问答、知识推理能力提供专业知识支撑。

03、拓展智能应用–提升决策管理效能

基于设备运检知识库，提供知识统一管理及应用平台。通过部署DeepSeek等大模型结合参数微调优化，构建设备运检大模型，满足多项垂直业务场景的需求。建设标准化作业流程、设备数据模型与典型案例库、设备检修方案自动生成、数字化作业指引和运检教学课堂等应用。

04、实现闭环进化–迭代优化知识库与模型

标准化检修流程和安全规范，并通过知识库建立培训教学知识传递机制，持续采集运维反馈、结合增量数据实现知识库迭代更新，从而实现整个设备运维知识规范管理及应用流程的闭环进化。

建设重难点分析
01、应用效果方面

大模型应用反馈的答案具有不确定性。需要具备相同故障现象与多类检修知识互相校验的能力，且需识别并剔除知识库中存在冲突的检修信息。建设中需结合大语言模型效果评测指标对模型效果进行衡量，保障运检知识生成的准确性。

02、性能保障方面

在高并发应用场景中，需要保证响应速度及模型稳定性。底座模型选型采用综合评价策略对比分析，通过模型压缩及并行部署减少计算耗时，分布式架构实现负载均衡，请求处理采用异步机制与批处理合并计算。多维度提升响应效率与稳定性。

03、问答结构专业性方面

运检知识涉及的设备厂商、设备型号来源分散，存在同物不同名的现象，回答结果专业性不足。需要构建专业标准词库为底座模型在领域专业词语义训练方面奠定基础，提升大模型在同义词知识辨别方面的专业性。

方案成效
01、提高运检人员质效

为一线运维检修人员提高运维巡检、故障报修能力，生成专业、规范、准确的检修方案，提升作业人员的独立运检作业水平，提升运维效率。

02、知识整合效率提升

构建全景化设备运检知识库群，统一存储工艺参数、故障案例等数据，知识检索效率大幅提升；通过数字化作业指引与运检教学课堂，实现专家经验自动化沉淀与跨厂区共享。

03、标准化与规范管理加强

形成设备运维检修全生命周期管控规范，健全设备检修数智化管控体系，保障设备运维的安全性和规范性。