裝置管理系統AI大模型應用RAG案例

裝置管理系統-AI大模型應用RAG案例

裝置管理系統功能

裝置管理系統是為企業裝置管理設計的軟體，它透過數字化和自動化的方式，幫助企業提高管理效率和準確性。主要功能點：

1. 裝置檔案管理：幫助企業建立完整的裝置檔案，記錄裝置基本資訊，如名稱、型號、規格、供應商等，便於查詢和管理。
2. 裝置入庫和領用：支援裝置入庫和領用的流程管理，記錄採購日期、購買價格、供應商等資訊，並跟蹤領用情況。
3. 巡檢點檢：透過移動化巡查與記錄，實現裝置巡查資料的多元展示和實時檢視，自定義巡檢週期，避免巡查過程中的疏忽和遺漏。
4. 裝置維修和保養：提供裝置維修申請和跟蹤功能，設定保養計劃，並提醒使用者進行定期保養。
5. 裝置監控：利用感測器資訊監控裝置狀態，基於IoT資料和報警資料自動觸發相關工單，實現智慧任務規劃和維護。
6. 能耗管控：統計能源監測資料，提供能耗分析和能源計劃，結合其他系統助力工藝最佳化和預防性維護。
7. 裝置報廢和處置：支援裝置報廢申請流程，記錄報廢原因和日期，並幫助選擇合適的處置方式。
8. 資料統計和分析：提供豐富的資料統計和分析功能，生成各類報表和圖表，幫助管理層瞭解裝置管理情況，做出科學決策。

裝置管理系統的優勢包括數字化管理、流程自動化、實時監控、資料分析與決策支援，以及跨平臺和靈活擴充套件的能力。這些功能和優勢助力企業在數字化轉型過程中提高效率、最佳化資源配置、強化風險管理和支援決策規劃。

整體架構

報修維修 業務場景

預測性維護業務場景
▪ 智慧預警：
透過設定管理，實現預警指標的自定義。採集裝置執行狀態及故障資料後，透過神經網路演算法與故障模型庫進行比對，對裝置執行中的異常情況實時預警，協助工作人員及時發現裝置故障。
▪ 模型訓練：
平臺採用神經網路演算法，透過對裝置執行引數提取及特徵識別，建立多維演算法故障模型庫，對裝置執行時各種異常情況提供診斷依據。
▪ 智慧診斷：
具有平臺智慧診斷功能，依託神經網路演算法與故障模型庫對機械裝置的執行情況進行診斷，並出具診斷報告，協助維護人員“預知維修”。

Tips:MTTR與MTBF通常也用於描述我們系統可靠性

實時監控業務場景

過程管控
給每臺裝置頒發一個"身份證"，打造無紙化移動辦公，日檢工單、周檢工單、月檢工單、預防維修工單到期自動下發；維修工單過程可控真因可查，效果評價到人。

結果管控
提升裝置利用率、降低裝置維修成本、降低備品備件庫存、減少故障停機時間、提高故障修復效率。

績效管控
裝置維修人員的所有業務活動都會自動與裝置二維碼關聯起來，掃一掃二維碼，自動採集每個人任務的工作績效，合理平衡維修人員工作負荷和人力資源配置。

技能管控
大量歷史維修經驗、專業知識可以透過人工智慧知識圖譜進行推送與共享，大幅減低人才培養週期。

RAG即檢索增強生成

Retrieval-Augmented Generation是一種將檢索模型和生成模型結合在一起的技術，旨在提高生成內容的相關性和質量。它透過從給定的文件或知識庫中檢索相關資訊，並結合生成模型的能力，來生成更準確、更有依據的輸出。

RAG在裝置管理系統中的應用
在裝置管理系統中，RAG技術可以發揮重要作用，主要體現在以下幾個方面：

故障預測與預防：
透過整合實時資料和高階檢索技術，基於RAG的系統可以檢測到裝置執行中的異常情況，預測並阻止故障的發生。例如，在製造領域，基於RAG的異常檢測系統可以檢測到機械臂等裝置的效能資料中的細微變化，預測潛在的故障，並提前採取措施進行預防。
系統能夠檢索與已識別異常相關的歷史資料和維護記錄，透過大語言模型（LLM）處理這些資訊，生成定製化的維護建議，幫助維護團隊及時採取行動，避免裝置停機和生產中斷。
維護策略最佳化：
在裝置維護過程中，RAG技術可以檢索相關的維護手冊、技術文件和過往案例，為維護團隊提供豐富的資訊支援。這些資訊不僅有助於制定更科學的維護計劃，還能提高維護工作的效率和準確性。
透過分析歷史資料和當前裝置的執行狀況，RAG系統可以生成個性化的維護策略，確保裝置在最佳狀態下執行，延長裝置的使用壽命。
知識庫構建與更新：
RAG技術有助於構建裝置管理系統的知識庫，將各種裝置的技術文件、維護記錄、故障案例等資訊整合在一起，形成一個全面的知識資源池。
隨著新裝置的引入和舊裝置的更新換代，RAG系統可以持續從外部資料來源中檢索相關資訊，更新知識庫的內容，確保系統的時效性和準確性。
智慧決策支援：
在裝置管理決策過程中，RAG系統可以作為智慧助手，為決策者提供全面的資料支援和分析報告。透過檢索和分析大量資料，系統可以揭示裝置執行的規律和趨勢，為決策者提供科學依據。
決策者可以根據RAG系統提供的資訊，制定更加科學合理的裝置管理策略，提高裝置管理的水平和效率。

RAG提升大模型準確度和可靠性

裝置維修場景案例

主要資料來源：

維修標準

點檢基準

維修工單

檢查表

Tips: 某集團裝置管理系統已有2千萬+裝置點檢資料

資料來源（輸入）：

• Athena - 慢資料分析：負責收集和處理來自各種渠道的慢資料（即非實時或歷史資料）。這些資料可能包括過去的維修記錄、裝置執行狀態、部件更換資訊等。
• GLM - 資料倉儲：作為資料儲存的核心，GLM收集並整合了來自多個來源的資料，為後續的資料分析和模型訓練提供基礎。這些資料可能包括實時資料、歷史資料以及透過其他系統介面獲取的資料。

輸出與反饋：

• 問答推理系統：該系統可能基於自然語言處理技術，允許使用者透過提問的方式獲取維修建議或解決方案。它根據使用者的輸入和維修知識庫中的資訊，進行推理和回答，提高使用者體驗和滿意度。
• 案例反饋系統：透過案例反饋系統，企業使用者可以對其使用系統後的維修效果進行評估和反饋。這些反饋資訊被收集並用於進一步最佳化系統模型和演算法，提高系統的整體效能和準確性。

設計思路

1. 以案例積累為核心：系統設計強調案例積累的重要性，認為案例積累是企業未來提升維修服務質量和效率的關鍵。透過收集和分析大量的維修案例，系統能夠學習到更多的經驗和知識，為未來的維修決策提供有力支援。

2. 大資料與AI結合：系統充分利用大資料和人工智慧技術，對海量資料進行深度挖掘和分析。透過大資料分析技術發現潛在問題，透過機器學習模型進行預測和決策，實現維修服務的智慧化和自動化。

3. 模組化設計：系統採用模組化設計思想，將不同的功能元件劃分為獨立的模組。這種設計方式不僅提高了系統的靈活性和可擴充套件性，還方便了系統的維護和升級。

4. 閉環反饋機制：系統建立了閉環反饋機制，透過案例反饋系統收集使用者的反饋資訊，用於最佳化系統模型和演算法。這種機制使得系統能夠不斷學習和改進，提高整體的效能和準確性。

私有化離線部署20b算力足夠， 伺服器端配備RTX 4080顯示卡 4張即可，預算成本20-30萬。

裝置智慧運維是人工智慧在工業領域的典型應用，在眾多工業企業中取得顯著成效。大模型基於海量裝置故障案例資料，以及大量由診斷專家常年標記積累而成的診斷標籤。在裝置資料採集環節，涉及邊緣計算、計算機視覺、語音技術等。而在裝置故障診斷環節，則依賴於演算法模型、知識圖譜、大語言模型等人工智慧技術。透過構建綜合智慧知識庫，該模型開發智慧問答功能，可為使用者企業提供便捷、高效的綜合裝置運維“一對一”指導服務；基於該模型搭建的管理應用平臺，為運維人員提供了集故障定位展示、拆裝、培訓為一體的三維視覺化工具，助力企業實現裝置智慧化維修管理，有效提高運維效率，降低運維成本。模型創新採用“雲端訓練、邊端應用、持續更新”模式。在雲端，基於海量資料計算分析，對模型進行精準訓練和最佳化；在邊端，模型能夠迅速適應不同裝置和工作場景，為使用者企業提供實時、精準的裝置運維決策支援。透過持續的資料積累和模型迭代，不斷擴充套件裝置覆蓋面，提升裝置監測診斷準確率和泛化性，為後續廣泛推廣奠定堅實基礎。

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