一、業務背景
在當前工業設備制造和應用領域中，設備的安全高效穩定運行對于企業的生產效率和經濟效益均至關重要。設備故障診斷技術發展迅速，經歷了“人工診斷”階段、“小模型診斷”階段，而大模型的到來開啟了設備故障診斷的新時代--“大模型智能診斷”階段，為設備故障診斷和維護帶來了革命性的變革。
二、業務痛點
當前大多數企業的設備故障診斷處于“小模型診斷”階段，基于預置的機理模型或機器學習小模型進行設備異常識別或故障診斷，再結合傳統知識庫搜索匹配故障排查知識。還有些企業處于第一階段“人工診斷”階段，故障現象的發現和排查主要依賴于現場設備運維人員的經驗和直覺，這有時易導致故障發現滯后、排查效率不高，甚至出現誤修、錯修導致的二次返修。
總體來說，當前企業的設備故障診斷業務痛點主要包括以下三個方面：
01、缺乏有效的故障知識積累和利用：
企業積累了大量的故障處理經驗或措施，但此類經驗卻沒有得到有效地總結、沉淀和利用，缺乏系統化的故障知識積累融合體系。
02、排故查詢匹配效率低下：
無排故輔助系統，或僅支持基于故障類型、現象等關鍵詞的模糊查詢、文本分詞匹配（如正則表達式）等，無法支持引導式交互與結果生成，且方法匹配準確率不高且容易出現遺漏現象，仍需運維人員開展結果識別與選擇。
03、缺乏智能分析和總結能力：
即使匹配得到了較優的故障診斷和處理建議，但由于缺乏智能分析和總結能力，運維人員仍需對大量信息進行進一步剖析和總結。
三、解決方案
為解決上述設備故障診斷及運維方面的業務痛點，我們基于多年PHM領域實踐及現階段大模型技術研發成果，形成了大模型技術加持的設備故障診斷應用方案。方案不僅充分利用了大模型在自然語言理解和生成方面的卓越能力，還結合了機器學習“小模型”在特定業務領域的精準預測優勢。同時，方案集成了知識庫的共享與查詢能力，通過工程化手段將此類技術與設備監測、診斷與運維類業務場景深度融合，從而滿足設備故障診斷的深層次應用需求。
圖：基于“大模型+小模型+知識庫”的設備故障診斷方案
具體而言，設備故障診斷大模型應用-排故智能問答系統，能夠支持基于故障現象或設備參數異常快速識別設備故障，同時支持以智能問答的方式迅速從知識庫中檢索相關故障排查和處理方案，為運維人員提供及時、有效的指導。不僅提升了故障處理效率，還極大地保障了設備的安全、高效、穩定運行。
圖：設備故障診斷大模型應用-排故智能問答
當接收到設備故障診斷任務，首先深入理解用戶意圖，然后基于思維鏈 CoT技術，大模型將復雜問題分解為一步一步的子問題并依次進行求解，并自主規劃最佳任務執行路徑，智能地編排并調用模型庫診斷模型、機理模型、故障知識庫和維修知識庫中的經驗知識、編寫代碼計算等不同形式的任務，最后通過大模型的智能分析和總結，給出故障診斷結果、故障定位及故障維修建議。為運維人員呈現圖文結合、專業全面的診斷結果，提升故障處理效率。
四、應用成效
設備故障診斷大模型應用的引入，不僅標志著企業設備維護管理領域的一次重大革新，更為企業的長遠發展注入了新動力。通過大模型與小模型的協同運作，結合知識庫的深厚積淀，這一項目為企業帶來了前所未有的運維體驗。其卓越的應用成效，具體展現在以下幾方面：
01、顯著提升診斷準確性，降低運維成本
設備故障診斷準確性顯著提升，有效減少了非計劃停機時長和故障率，降低運維成本，節省資金同時提升了運營效率。
02、知識積累，智慧傳承
支持設備診斷及問題排查經驗積累與更新，建立知識沉淀機制，使得企業的運維智慧得以傳承與發展。
03、大模型應用，競爭力飆升
通過設備智能診斷大模型的應用，運維能力全面提升，企業在行業內的影響力與競爭力得到了顯著增強。
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