一、业务背景
在当前工业设备制造和应用领域中，设备的安全高效稳定运行对于企业的生产效率和经济效益均至关重要。设备故障诊断技术发展迅速，经历了“人工诊断”阶段、“小模型诊断”阶段，而大模型的到来开启了设备故障诊断的新时代--“大模型智能诊断”阶段，为设备故障诊断和维护带来了革命性的变革。
二、业务痛点
当前大多数企业的设备故障诊断处于“小模型诊断”阶段，基于预置的机理模型或机器学习小模型进行设备异常识别或故障诊断，再结合传统知识库搜索匹配故障排查知识。还有些企业处于第一阶段“人工诊断”阶段，故障现象的发现和排查主要依赖于现场设备运维人员的经验和直觉，这有时易导致故障发现滞后、排查效率不高，甚至出现误修、错修导致的二次返修。
总体来说，当前企业的设备故障诊断业务痛点主要包括以下三个方面：
01、缺乏有效的故障知识积累和利用：
企业积累了大量的故障处理经验或措施，但此类经验却没有得到有效地总结、沉淀和利用，缺乏系统化的故障知识积累融合体系。
02、排故查询匹配效率低下：
无排故辅助系统，或仅支持基于故障类型、现象等关键词的模糊查询、文本分词匹配（如正则表达式）等，无法支持引导式交互与结果生成，且方法匹配准确率不高且容易出现遗漏现象，仍需运维人员开展结果识别与选择。
03、缺乏智能分析和总结能力：
即使匹配得到了较优的故障诊断和处理建议，但由于缺乏智能分析和总结能力，运维人员仍需对大量信息进行进一步剖析和总结。
三、解决方案
为解决上述设备故障诊断及运维方面的业务痛点，我们基于多年PHM领域实践及现阶段大模型技术研发成果，形成了大模型技术加持的设备故障诊断应用方案。方案不仅充分利用了大模型在自然语言理解和生成方面的卓越能力，还结合了机器学习“小模型”在特定业务领域的精准预测优势。同时，方案集成了知识库的共享与查询能力，通过工程化手段将此类技术与设备监测、诊断与运维类业务场景深度融合，从而满足设备故障诊断的深层次应用需求。
图：基于“大模型+小模型+知识库”的设备故障诊断方案
具体而言，设备故障诊断大模型应用-排故智能问答系统，能够支持基于故障现象或设备参数异常快速识别设备故障，同时支持以智能问答的方式迅速从知识库中检索相关故障排查和处理方案，为运维人员提供及时、有效的指导。不仅提升了故障处理效率，还极大地保障了设备的安全、高效、稳定运行。
图：设备故障诊断大模型应用-排故智能问答
当接收到设备故障诊断任务，首先深入理解用户意图，然后基于思维链 CoT技术，大模型将复杂问题分解为一步一步的子问题并依次进行求解，并自主规划最佳任务执行路径，智能地编排并调用模型库诊断模型、机理模型、故障知识库和维修知识库中的经验知识、编写代码计算等不同形式的任务，最后通过大模型的智能分析和总结，给出故障诊断结果、故障定位及故障维修建议。为运维人员呈现图文结合、专业全面的诊断结果，提升故障处理效率。
四、应用成效
设备故障诊断大模型应用的引入，不仅标志着企业设备维护管理领域的一次重大革新，更为企业的长远发展注入了新动力。通过大模型与小模型的协同运作，结合知识库的深厚积淀，这一项目为企业带来了前所未有的运维体验。其卓越的应用成效，具体展现在以下几方面：
01、显著提升诊断准确性，降低运维成本
设备故障诊断准确性显著提升，有效减少了非计划停机时长和故障率，降低运维成本，节省资金同时提升了运营效率。
02、知识积累，智慧传承
支持设备诊断及问题排查经验积累与更新，建立知识沉淀机制，使得企业的运维智慧得以传承与发展。
03、大模型应用，竞争力飙升
通过设备智能诊断大模型的应用，运维能力全面提升，企业在行业内的影响力与竞争力得到了显著增强。
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