“提升工业设备运维智能化、数字化水平，是我国在全球能源产业竞争中取得主动权的关键一步。”数智科技公司党委委员、副总经理高彦超介绍，设备诊断大模型的成功研发与应用，开启了我国工业设备诊断从“人工诊断”“小模型诊断”向“大模型智能诊断”迈进的新征程，让“数智能源”成为端牢“能源饭碗”的原动力。
智能“把脉”，开启设备运维大模型时代
“煤炭产业的发展高度依赖于各类机械设备，因此稳定、可靠、智能的设备运维系统必不可少。”数智科技公司科技研发中心(人工智能创新中心)产品研发技术经理官锋说，他们在和煤炭一线工人交流时发现，由于设备型号多、种类多、机理结构复杂，日常运维难度大，难以适应数字化转型的现实需求。
2023年，数智科技公司组建了一支包含14名技术人员的研发团队，对国内外工业设备诊断模型产品进行深入调研分析。团队发现，国外成熟的设备诊断模型多为小模型，常常无法“听懂”工业设备“语言”，导致运维成本高、效率低;而国内的设备运维模型尚处于技术创新与研发的初级阶段。相比之下，新兴大模型技术因具备强大的数据学习处理能力，更能有效预测设备状态和故障诊断。
确定技术研发方向后，官锋等人在国家能源集团人工智能底座基础上，将物联网、大数据、数字孪生等技术融合，仅用11个月便研发出了具备137类生产设备诊断能力的设备诊断大模型并上线管理应用平台。
“该大模型就像是工业设备的‘智能医院’，不仅能精确‘把脉’、诊断故障，也能对症‘开方’，输出专业维修决策，真正实现设备运维‘诊断开方’一体化。”段伟说。
设备诊断大模型构建了综合智能知识库，搭载AI专家顾问功能，企业运维人员可根据设备实际故障类别，通过输入文本等方式与大模型进行问答式的故障诊断、维修学习等操作，形成设备监测与故障诊断系统运维闭环，提升设备的整体运维效率和设备管理的数字化水平。
高彦超说，设备诊断大模型已广泛用于煤炭、化工、电力等行业设备运维场景中，不仅解决了设备运维效率低、成本高的发展困境，还推动了企业新旧动能转换。
对症“开方”，助力能源产业转型升级
“在调研中我们还发现，现有设备诊断系统均缺乏输出专业的运维决策功能，也就是能‘看病’但不能‘治病’。”设备诊断大模型研发业务经理孙国栋说，“但大模型技术支持下的运维系统，恰好能破解这一痛点。”
孙国栋举例说，当设备诊断大模型监测到运行中的皮带机存在“机驱动端轴承状态不良”，会立即开启智能报警，提示运维人员加强皮带机巡检，并分别给出轴承异常振动、设备温度过高等不同原因所对应的解决方案，大幅缩减了运维人员定位故障的时间。
据统计，设备诊断大模型可有效减少工业设备10%的运维耗时，提高故障定位准确率30%以上，为工业企业节省30%左右的人力成本。
“未来，我们将持续推动人工智能技术与产业应用结合，推进大模型升级迭代，将更多‘数智能源’转换成我国能源产业全球竞争的绝对实力。”高彦超说。
中央经济工作会议提出，“针对产业转型升级的瓶颈制约、推动新旧动能平稳接续转换”。近年来，数字化、绿色化转型已成为煤炭产业发展主旋律，国家能源集团等传统能源企业与新兴AI科技企业纷纷入局“AI+煤炭”领域，一大批聚焦煤炭产业精准调控、智能应答等应用场景的创新应用落地，为我国煤炭产业全链升级注入了不竭的“绿色动力”，成为稳固煤炭产业“压舱石”、筑牢能源安全的新屏障。
