设备管理系统AI大模型应用RAG案例

设备管理系统-AI大模型应用RAG案例

设备管理系统功能

    设备管理系统是为企业设备管理设计的软件，它通过数字化和自动化的方式，帮助企业提高管理效率和准确性。主要功能点：

1. 设备档案管理：帮助企业建立完整的设备档案，记录设备基本信息，如名称、型号、规格、供应商等，便于查询和管理。
2. 设备入库和领用：支持设备入库和领用的流程管理，记录采购日期、购买价格、供应商等信息，并跟踪领用情况。
3. 巡检点检：通过移动化巡查与记录，实现设备巡查数据的多元展示和实时查看，自定义巡检周期，避免巡查过程中的疏忽和遗漏。
4. 设备维修和保养：提供设备维修申请和跟踪功能，设置保养计划，并提醒用户进行定期保养。
5. 设备监控：利用传感器信息监控设备状态，基于IoT数据和报警数据自动触发相关工单，实现智能任务规划和维护。
6. 能耗管控：统计能源监测数据，提供能耗分析和能源计划，结合其他系统助力工艺优化和预防性维护。
7. 设备报废和处置：支持设备报废申请流程，记录报废原因和日期，并帮助选择合适的处置方式。
8. 数据统计和分析：提供丰富的数据统计和分析功能，生成各类报表和图表，帮助管理层了解设备管理情况，做出科学决策。

设备管理系统的优势包括数字化管理、流程自动化、实时监控、数据分析与决策支持，以及跨平台和灵活扩展的能力。这些功能和优势助力企业在数字化转型过程中提高效率、优化资源配置、强化风险管理和支持决策规划。

整体架构

报修维修 业务场景

预测性维护业务场景
▪ 智能预警：
通过设置管理，实现预警指标的自定义。采集设备运行状态及故障数据后，通过神经网络算法与故障模型库进行比对，对设备运行中的异常情况实时预警，协助工作人员及时发现设备故障。
▪ 模型训练：
平台采用神经网络算法，通过对设备运行参数提取及特征识别，建立多维算法故障模型库，对设备运行时各种异常情况提供诊断依据。
▪ 智能诊断：
具有平台智能诊断功能，依托神经网络算法与故障模型库对机械设备的运行情况进行诊断，并出具诊断报告，协助维护人员“预知维修”。

Tips:MTTR与MTBF通常也用于描述我们系统可靠性

实时监控业务场景

过程管控
给每台设备颁发一个"身份证"，打造无纸化移动办公，日检工单、周检工单、月检工单、预防维修工单到期自动下发；维修工单过程可控真因可查，效果评价到人。

结果管控
提升设备利用率、降低设备维修成本、降低备品备件库存、减少故障停机时间、提高故障修复效率。

绩效管控
设备维修人员的所有业务活动都会自动与设备二维码关联起来，扫一扫二维码，自动采集每个人任务的工作绩效，合理平衡维修人员工作负荷和人力资源配置。

技能管控
大量历史维修经验、专业知识可以通过人工智能知识图谱进行推送与共享，大幅减低人才培养周期。

RAG即检索增强生成

     Retrieval-Augmented Generation是一种将检索模型和生成模型结合在一起的技术，旨在提高生成内容的相关性和质量。它通过从给定的文档或知识库中检索相关信息，并结合生成模型的能力，来生成更准确、更有依据的输出。

RAG在设备管理系统中的应用
在设备管理系统中，RAG技术可以发挥重要作用，主要体现在以下几个方面：

故障预测与预防：
      通过集成实时数据和高级检索技术，基于RAG的系统可以检测到设备运行中的异常情况，预测并阻止故障的发生。例如，在制造领域，基于RAG的异常检测系统可以检测到机械臂等设备的性能数据中的细微变化，预测潜在的故障，并提前采取措施进行预防。
系统能够检索与已识别异常相关的历史数据和维护记录，通过大语言模型（LLM）处理这些信息，生成定制化的维护建议，帮助维护团队及时采取行动，避免设备停机和生产中断。
维护策略优化：
     在设备维护过程中，RAG技术可以检索相关的维护手册、技术文档和过往案例，为维护团队提供丰富的信息支持。这些信息不仅有助于制定更科学的维护计划，还能提高维护工作的效率和准确性。
通过分析历史数据和当前设备的运行状况，RAG系统可以生成个性化的维护策略，确保设备在最佳状态下运行，延长设备的使用寿命。
知识库构建与更新：
      RAG技术有助于构建设备管理系统的知识库，将各种设备的技术文档、维护记录、故障案例等信息整合在一起，形成一个全面的知识资源池。
随着新设备的引入和旧设备的更新换代，RAG系统可以持续从外部数据源中检索相关信息，更新知识库的内容，确保系统的时效性和准确性。
智能决策支持：
     在设备管理决策过程中，RAG系统可以作为智能助手，为决策者提供全面的数据支持和分析报告。通过检索和分析大量数据，系统可以揭示设备运行的规律和趋势，为决策者提供科学依据。
决策者可以根据RAG系统提供的信息，制定更加科学合理的设备管理策略，提高设备管理的水平和效率。

RAG提升大模型准确度和可靠性

设备维修场景案例

主要数据源：

维修标准

点检基准

维修工单

检查表

Tips: 某集团设备管理系统已有2千万+设备点检数据

数据源（输入）：

• Athena - 慢数据分析：负责收集和处理来自各种渠道的慢数据（即非实时或历史数据）。这些数据可能包括过去的维修记录、设备运行状态、部件更换信息等。
• GLM - 数据仓库：作为数据存储的核心，GLM收集并整合了来自多个来源的数据，为后续的数据分析和模型训练提供基础。这些数据可能包括实时数据、历史数据以及通过其他系统接口获取的数据。

输出与反馈：

• 问答推理系统：该系统可能基于自然语言处理技术，允许用户通过提问的方式获取维修建议或解决方案。它根据用户的输入和维修知识库中的信息，进行推理和回答，提高用户体验和满意度。
• 案例反馈系统：通过案例反馈系统，企业用户可以对其使用系统后的维修效果进行评估和反馈。这些反馈信息被收集并用于进一步优化系统模型和算法，提高系统的整体性能和准确性。

设计思路

1. 以案例积累为核心：系统设计强调案例积累的重要性，认为案例积累是企业未来提升维修服务质量和效率的关键。通过收集和分析大量的维修案例，系统能够学习到更多的经验和知识，为未来的维修决策提供有力支持。

2. 大数据与AI结合：系统充分利用大数据和人工智能技术，对海量数据进行深度挖掘和分析。通过大数据分析技术发现潜在问题，通过机器学习模型进行预测和决策，实现维修服务的智能化和自动化。

3. 模块化设计：系统采用模块化设计思想，将不同的功能组件划分为独立的模块。这种设计方式不仅提高了系统的灵活性和可扩展性，还方便了系统的维护和升级。

4. 闭环反馈机制：系统建立了闭环反馈机制，通过案例反馈系统收集用户的反馈信息，用于优化系统模型和算法。这种机制使得系统能够不断学习和改进，提高整体的性能和准确性。

私有化离线部署20b算力足够， 服务器端配备RTX 4080显卡 4张即可，预算成本20-30万。

      设备智能运维是人工智能在工业领域的典型应用，在众多工业企业中取得显著成效。大模型基于海量设备故障案例数据，以及大量由诊断专家常年标记积累而成的诊断标签。在设备数据采集环节，涉及边缘计算、计算机视觉、语音技术等。而在设备故障诊断环节，则依赖于算法模型、知识图谱、大语言模型等人工智能技术。通过构建综合智能知识库，该模型开发智能问答功能，可为用户企业提供便捷、高效的综合设备运维“一对一”指导服务；基于该模型搭建的管理应用平台，为运维人员提供了集故障定位展示、拆装、培训为一体的三维可视化工具，助力企业实现设备智能化维修管理，有效提高运维效率，降低运维成本。模型创新采用“云端训练、边端应用、持续更新”模式。在云端，基于海量数据计算分析，对模型进行精准训练和优化；在边端，模型能够迅速适应不同设备和工作场景，为用户企业提供实时、精准的设备运维决策支持。通过持续的数据积累和模型迭代，不断扩展设备覆盖面，提升设备监测诊断准确率和泛化性，为后续广泛推广奠定坚实基础。

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作者：Petter Liu
出处：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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