“提升工業(yè)設備運維智能化诈茧、數(shù)字化水平铡畜，是我國在全球能源產(chǎn)業(yè)競爭中取得主動權的關鍵一步。”數(shù)智科技公司黨委委員粗线、副總經(jīng)理高彥超介紹那梭，設備診斷大模型的成功研發(fā)與應用，開啟了我國工業(yè)設備診斷從“人工診斷”“小模型診斷”向“大模型智能診斷”邁進的新征程蚂霎，讓“數(shù)智能源”成為端牢“能源飯碗”的原動力竣恃。
智能“把脈”，開啟設備運維大模型時代
“煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展高度依賴于各類機械設備贷挠，因此穩(wěn)定筝驱、可靠、智能的設備運維系統(tǒng)必不可少春环。”數(shù)智科技公司科技研發(fā)中心(人工智能創(chuàng)新中心)產(chǎn)品研發(fā)技術經(jīng)理官鋒說耽炎，他們在和煤炭一線工人交流時發(fā)現(xiàn)，由于設備型號多沟密、種類多贱着、機理結構復雜，日常運維難度大痹换，難以適應數(shù)字化轉型的現(xiàn)實需求征字。
2023年，數(shù)智科技公司組建了一支包含14名技術人員的研發(fā)團隊娇豫，對國內(nèi)外工業(yè)設備診斷模型產(chǎn)品進行深入調(diào)研分析匙姜。團隊發(fā)現(xiàn)，國外成熟的設備診斷模型多為小模型锤躁，常常無法“聽懂”工業(yè)設備“語言”搁料，導致運維成本高、效率低;而國內(nèi)的設備運維模型尚處于技術創(chuàng)新與研發(fā)的初級階段系羞。相比之下郭计，新興大模型技術因具備強大的數(shù)據(jù)學習處理能力，更能有效預測設備狀態(tài)和故障診斷椒振。
確定技術研發(fā)方向后昭伸，官鋒等人在國家能源集團人工智能底座基礎上，將物聯(lián)網(wǎng)澎迎、大數(shù)據(jù)庐杨、數(shù)字孿生等技術融合，僅用11個月便研發(fā)出了具備137類生產(chǎn)設備診斷能力的設備診斷大模型并上線管理應用平臺夹供。
“該大模型就像是工業(yè)設備的‘智能醫(yī)院’律愉，不僅能精確‘把脈’臭呀、診斷故障，也能對癥‘開方’俘巡，輸出專業(yè)維修決策聊树，真正實現(xiàn)設備運維‘診斷開方’一體化。”段偉說变抛。
設備診斷大模型構建了綜合智能知識庫峦筏，搭載AI專家顧問功能，企業(yè)運維人員可根據(jù)設備實際故障類別涡拾，通過輸入文本等方式與大模型進行問答式的故障診斷蒂鹏、維修學習等操作，形成設備監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)運維閉環(huán)胆褪，提升設備的整體運維效率和設備管理的數(shù)字化水平艳禁。
高彥超說，設備診斷大模型已廣泛用于煤炭狰绪、化工拒惯、電力等行業(yè)設備運維場景中，不僅解決了設備運維效率低渤早、成本高的發(fā)展困境，還推動了企業(yè)新舊動能轉換瘫俊。
對癥“開方”鹊杖，助力能源產(chǎn)業(yè)轉型升級
“在調(diào)研中我們還發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有設備診斷系統(tǒng)均缺乏輸出專業(yè)的運維決策功能扛芽，也就是能‘看病’但不能‘治病’骂蓖。”設備診斷大模型研發(fā)業(yè)務經(jīng)理孫國棟說，“但大模型技術支持下的運維系統(tǒng)川尖，恰好能破解這一痛點登下。”
孫國棟舉例說，當設備診斷大模型監(jiān)測到運行中的皮帶機存在“機驅動端軸承狀態(tài)不良”叮喳，會立即開啟智能報警被芳，提示運維人員加強皮帶機巡檢，并分別給出軸承異常振動馍悟、設備溫度過高等不同原因所對應的解決方案畔濒，大幅縮減了運維人員定位故障的時間。
據(jù)統(tǒng)計锣咒，設備診斷大模型可有效減少工業(yè)設備10%的運維耗時恬皆，提高故障定位準確率30%以上，為工業(yè)企業(yè)節(jié)省30%左右的人力成本仆洞。
“未來众附，我們將持續(xù)推動人工智能技術與產(chǎn)業(yè)應用結合沉南，推進大模型升級迭代，將更多‘數(shù)智能源’轉換成我國能源產(chǎn)業(yè)全球競爭的絕對實力刮跟。”高彥超說劣晾。
中央經(jīng)濟工作會議提出，“針對產(chǎn)業(yè)轉型升級的瓶頸制約赠恭、推動新舊動能平穩(wěn)接續(xù)轉換”术拇。近年來，數(shù)字化棱歹、綠色化轉型已成為煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展主旋律祠烁，國家能源集團等傳統(tǒng)能源企業(yè)與新興AI科技企業(yè)紛紛入局“AI+煤炭”領域，一大批聚焦煤炭產(chǎn)業(yè)精準調(diào)控馁梁、智能應答等應用場景的創(chuàng)新應用落地饰吕，為我國煤炭產(chǎn)業(yè)全鏈升級注入了不竭的“綠色動力”，成為穩(wěn)固煤炭產(chǎn)業(yè)“壓艙石”隔心、筑牢能源安全的新屏障白群。
