武汉市高质量数据集应用典型案例之十五:转动设备高质量数据集赋能制造业智能化运维

针对汽车及装备制造行业设备运维效率低下、故障诊断滞后、资源浪费严重等痛点，艾普工华打造“基于转动设备高质量数据集的智能运维和故障诊断典型场景”。通过整合标注海量设备维保手册等多模态数据（100余GB）及设备运行参数（200余万行标注数据）等异构数据资源，构建行业通识的高质量数据集。运用AI智能体、模型微调及检索增强等先进技术，开发智能运维与故障诊断AI智能体及其应用平台，实现设备故障精准预测、维保知识智能推送。该场景显著提升设备运维智能化水平，实现设备寿命延长10%、停机降低50%、备件库存减少60%，助力企业降本增效，推动产业高端化发展。

一是构建转动设备高质量行业通识数据集。打通汽车制造与装备制造行业数据壁垒，深度融合设备维保手册等非结构化多模态数据（100余GB）与设备运行参数等异构时序数据（200余万行），形成覆盖电机、风机、离心泵、齿轮箱及数控机床等五类关键转动装备的高质量、多模态数据集，为智能应用奠定坚实数据基础。

二是开发AI智能体赋能智能运维与诊断。基于高质量数据集，运用AI智能体、模型微调及检索增强技术，研发智能运维与故障诊断两大核心AI智能体。智能运维AI实现设备状态实时监控与异常预测预警；故障诊断AI结合维保知识库及设备维修履历，精准定位故障并提供解决方案。有效解决人工巡检难、维修经验依赖强、二次拆装率高的问题。

三是建设基于业务场景的AI智能体应用平台。构建统一的AI智能体应用平台，集成设备数采、设备维保、智能运维、故障诊断能力，实现从设备监控、设备故障预测性、设备维修保养、维保知识智能精准推送及备品备件管控全业务流程闭环。平台化部署提升应用便捷性，业务融合性，显著提升运维效率与诊断准确性，降低非计划停机时间与备件库存成本。

一是深度融合多源异构数据构建行业级通识知识库。创新性地将海量维保手册（非结构化文本）与设备实时运行参数（结构化时序数据）进行深度对齐与融合，构建具有行业普适性的高质量数据集，解决了设备领域文本知识与运行数据割裂的问题，为AI模型提供更全面、深层次的训练基础。

二是基于检索增强的维保知识智能推送技术。故障诊断AI智能体深度集成检索增强技术，能够根据设备实时状态和故障特征，从海量维保知识库中精准检索并推送最相关的维修指导、操作规范和备件信息，大幅提升维修效率，降低对专家经验的依赖，显著减少二次拆装率。

三是AI智能体协同实现预测性维护闭环。智能运维AI（预测）与故障诊断AI（诊断与处置）在平台内形成协同闭环。智能运维AI提前预警潜在故障，触发诊断流程；故障诊断AI精准定位并提供解决方案，指导维保行动，并对智能运维提供数据支撑。双智能体联动，实现运维模式从“被动响应”到“主动预防”，并AI智能体能持续提升优化。