國(guó)內(nèi)首個(gè)工業(yè)設(shè)備診斷運(yùn)維大模型上線(xiàn)
記者31日從國(guó)家能源集團(tuán)獲悉,由該集團(tuán)數(shù)智科技公司自主研發(fā)的國(guó)內(nèi)首個(gè)工業(yè)設(shè)備綜合診斷運(yùn)維AI大模型日前正式上線(xiàn),模型管理應(yīng)用平臺(tái)同步投入使用。該模型具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和文本理解能力,在數(shù)據(jù)樣本覆蓋面、泛化學(xué)習(xí)能力、診斷準(zhǔn)確率等方面處于行業(yè)領(lǐng)先水平。
“當(dāng)前,能源行業(yè)的設(shè)備存在種類(lèi)多、結(jié)構(gòu)和機(jī)理復(fù)雜、運(yùn)維難度大等問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題,我們基于國(guó)家能源集團(tuán)自建的人工智能底座,專(zhuān)門(mén)打造了這個(gè)可全面覆蓋煤炭、化工、電力等行業(yè)專(zhuān)用和通用設(shè)備的綜合診斷運(yùn)維大模型。”國(guó)家能源集團(tuán)數(shù)智科技公司智能礦山與智慧運(yùn)輸事業(yè)部產(chǎn)品研發(fā)部算法工程師孫國(guó)棟說(shuō)。
據(jù)悉,基于該模型構(gòu)建的綜合智能知識(shí)庫(kù),用戶(hù)企業(yè)能更便捷、更高效地了解設(shè)備運(yùn)維綜合狀態(tài),解決設(shè)備運(yùn)維遇到的問(wèn)題;基于該模型搭建的管理應(yīng)用平臺(tái),運(yùn)維人員可以開(kāi)展故障定位、拆裝指導(dǎo)、培訓(xùn)學(xué)習(xí)等綜合性的服務(wù),助力用戶(hù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備維修管理智能化升級(jí),大大提高運(yùn)維效率,壓縮成本支出,實(shí)現(xiàn)降本增效。
此外,該模型還具有自主學(xué)習(xí)、自主成長(zhǎng)、自主提升的能力,即通過(guò)云端存放的海量數(shù)據(jù),可以在“得與取”中自主不斷學(xué)習(xí)和提升,優(yōu)化模塊配置,以更好地適應(yīng)實(shí)際工作場(chǎng)景。
孫國(guó)棟表示,該模型能夠有效降低能源行業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷失誤率,提升準(zhǔn)確率;同時(shí),通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)積累和模型迭代,該模型未來(lái)將不斷擴(kuò)展設(shè)備覆蓋面,進(jìn)一步提升設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷準(zhǔn)確率和泛化性。(記者陸成寬)
記者31日從國(guó)家能源集團(tuán)獲悉,由該集團(tuán)數(shù)智科技公司自主研發(fā)的國(guó)內(nèi)首個(gè)工業(yè)設(shè)備綜合診斷運(yùn)維AI大模型日前正式上線(xiàn),模型管理應(yīng)用平臺(tái)同步投入使用。該模型具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和文本理解能力,在數(shù)據(jù)樣本覆蓋面、泛化學(xué)習(xí)能力、診斷準(zhǔn)確率等方面處于行業(yè)領(lǐng)先水平。
“當(dāng)前,能源行業(yè)的設(shè)備存在種類(lèi)多、結(jié)構(gòu)和機(jī)理復(fù)雜、運(yùn)維難度大等問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題,我們基于國(guó)家能源集團(tuán)自建的人工智能底座,專(zhuān)門(mén)打造了這個(gè)可全面覆蓋煤炭、化工、電力等行業(yè)專(zhuān)用和通用設(shè)備的綜合診斷運(yùn)維大模型。”國(guó)家能源集團(tuán)數(shù)智科技公司智能礦山與智慧運(yùn)輸事業(yè)部產(chǎn)品研發(fā)部算法工程師孫國(guó)棟說(shuō)。
據(jù)悉,基于該模型構(gòu)建的綜合智能知識(shí)庫(kù),用戶(hù)企業(yè)能更便捷、更高效地了解設(shè)備運(yùn)維綜合狀態(tài),解決設(shè)備運(yùn)維遇到的問(wèn)題;基于該模型搭建的管理應(yīng)用平臺(tái),運(yùn)維人員可以開(kāi)展故障定位、拆裝指導(dǎo)、培訓(xùn)學(xué)習(xí)等綜合性的服務(wù),助力用戶(hù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備維修管理智能化升級(jí),大大提高運(yùn)維效率,壓縮成本支出,實(shí)現(xiàn)降本增效。
此外,該模型還具有自主學(xué)習(xí)、自主成長(zhǎng)、自主提升的能力,即通過(guò)云端存放的海量數(shù)據(jù),可以在“得與取”中自主不斷學(xué)習(xí)和提升,優(yōu)化模塊配置,以更好地適應(yīng)實(shí)際工作場(chǎng)景。
孫國(guó)棟表示,該模型能夠有效降低能源行業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷失誤率,提升準(zhǔn)確率;同時(shí),通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)積累和模型迭代,該模型未來(lái)將不斷擴(kuò)展設(shè)備覆蓋面,進(jìn)一步提升設(shè)備監(jiān)測(cè)診斷準(zhǔn)確率和泛化性。(記者陸成寬)