項目背景
客戶(hù)是國內著(zhù)名的電機生產(chǎn)企業(yè)，其生產(chǎn)的礦用電機全國領(lǐng)先。在生產(chǎn)過(guò)程中設備故障一直是困擾企業(yè)提升生產(chǎn)效率的核心問(wèn)題，如何提前發(fā)現設備故障的可能性、如何快速找到設備故障的原因、如何提升設備維修的響應時(shí)間，是企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節關(guān)注的重點(diǎn)。
而傳統的故障處理方案，需要查閱大量設備文檔，解決效率低下。同時(shí)，還需要通常依賴(lài)工程師的經(jīng)驗，新人上手培訓成本高。
解決方案
創(chuàng )新奇智在深度整合工廠(chǎng)制造執行系統（MES）的基礎上，結合基于工業(yè)大模型AInnoGC的技術(shù)能力，增加工廠(chǎng)的智能化設備管理運維的能力，實(shí)現業(yè)務(wù)的全面協(xié)同，達成數據驅動(dòng)的管理和智能化的數據分析的目標，AI 增強效率，向智能化建設方向進(jìn)行邁進(jìn)。
基于工業(yè)大模型的ChatBI和ChatDoc，依據客戶(hù)8 大類(lèi)重點(diǎn)設備的數百份經(jīng)驗文檔及運維手冊、結合大量歷史維修記錄作為數據源，通過(guò)AEAM設備管理模塊的知識庫管理、權限管理、知識問(wèn)答推薦等多種智能化能力，實(shí)現用戶(hù)對于設備的高效運維。
設備故障根因分析
在工廠(chǎng)設備運行的過(guò)程中，IoT實(shí)時(shí)采集設備運行數據，其中包括設備運行中出現的異常數據、故障信號等，并且通過(guò)機理模型進(jìn)行預測，然后相關(guān)數據接入到ChatBI中進(jìn)行根因分析，設備管理員通過(guò)自然語(yǔ)言的方式對其進(jìn)行問(wèn)答分析，并且支持生成多維度的分析報表，以及多輪追問(wèn)的方式進(jìn)行深度洞察分析，便于分析設備運行狀態(tài)和排查異常事件。
故障診斷與處理
當設備出現故障時(shí)，需要輸入設備型號和故障描述到ChatDoc服務(wù)中。工業(yè)大模型服務(wù)是一個(gè)核心的智能診斷系統，它通過(guò)分析輸入的信息，結合設備歷史維修記錄、設備使用手冊、設備SOP手冊以及設備相關(guān)更多文檔等數據，輸出故障原因和維修策略。這些輸出信息為維修人員提供了具體的故障原因分析和維修指導，幫助他們快速準確地定位問(wèn)題并采取相應的維修措施。
設備維護計劃的定制
在設備維護計劃的制定部分，根據已經(jīng)下發(fā)的清單和維修記錄，大模型可以分析其中的內容并生成設備養護清單，最后制定執行計劃發(fā)送給管理員進(jìn)行確認。這一過(guò)程針對設備保養計劃進(jìn)行了新增/更新，并預防潛在的故障和延長(cháng)設備的使用壽命。
整個(gè)流程通過(guò)ChatBI和ChatDoc的協(xié)同工作，實(shí)現了設備維護和故障處理的智能化和自動(dòng)化，提高了設備的運行效率和可靠性。
項目?jì)?yōu)勢
基于創(chuàng )新奇智工業(yè)大模型AInnoGC構建的“設備維護智能體” ，讓MES系統與二者能力結合，簡(jiǎn)化設備維護的工作流程，實(shí)現設備維護保養閉環(huán)管理。維修人員在進(jìn)行設備維修時(shí)，通過(guò)系統可自動(dòng)/快速獲取故障詳情和維修策略，提高維修效率，省時(shí)、省力、準確。
降低知識庫構建難度
通過(guò)從人工理解文檔并歸類(lèi)組織轉變?yōu)榇竽Ｐ妥x取海量文檔，支持多格式、多來(lái)源知識輸入，實(shí)現知識輸入的高效和直接，從而快速啟動(dòng)知識庫構建。
降低知識獲取門(mén)檻
用戶(hù)從預先學(xué)習并使用準確詞語(yǔ)搜索轉變?yōu)橥ㄟ^(guò)自然語(yǔ)言輸入，并基于意圖的準確信息檢索，降低對于知識庫組織體系學(xué)習的以及詞語(yǔ)準確匹配的要求，用戶(hù)可以從業(yè)務(wù)場(chǎng)景角度發(fā)起詢(xún)問(wèn)。
提升知識獲取效率
從系統返回夾雜無(wú)用信息的海量文本，到快速摘要生成功能大幅縮短知識獲取時(shí)間，幫助客戶(hù)更快地獲取所需信息，提高工作效率，關(guān)聯(lián)性知識獲取有效提升人員認知水平。