朗坤動態
Luculent Dynamics
行業動態
2025.03.11
工業大模型
“剛接手3號機組巡檢，設備參數上千個，檢修手冊比字典還厚，師傅只說多上手就會——可誰敢拿工廠設備練手啊？”
某工廠入職半年的陳工，面對設備數據異常時的手足無措，道出了無數運維新人的心聲，也揭示了設備管理的三重現實挑戰：
· 知識迷霧：故障處理需關聯行業標準、歷史案例、實時數據，但查詢效率堪比大海撈針
· 數據鴻溝：振動頻譜、工藝參數、運維記錄分散在不同系統，難以交叉驗證
· 經驗斷層：大部分運維新人至少上崗半年才能獨立處置二級警報，試錯成本高昂
如何快速掌握全廠設備“脾性”？怎樣從上千條數據中揪出真隱患？突發故障時，又該去哪找一份“不踩雷”的檢修指南？這些困擾行業多年的難題，正被蘇暢瑤光大模型拆解為可落地的智能解法。
當瑤光大模型遇上工廠“小毛病”
01 知識穿透—設備狀態的“智問專家”
調度中心大屏前，陳工注意到系統提示“汽輪機軸瓦溫度異常”時，急需驗證是否參數超限卻無從下手。在瑤光界面輸入關鍵詞后，大模型迅速完成響應：
· 文檔穿透：5秒調取《電力設備維護標準》相關條款，高亮顯示“溫度＞85℃需緊急處理”
· 數據融合：關聯同型號設備42萬條歷史數據自動對比，標注當前溫度（92℃）超安全閾值
· 實時洞察：實時繪制溫度與冷卻水流量關聯曲線，揪出"流量不足"的元兇
“以前查大半天資料才能理清思路，現在像打開了設備的全息檔案，讓新手秒變設備專家。”
02 建模輔助—預警規則的“智能拼圖”
設備主管要求優化軸承溫度預警模型，但陳工苦于缺乏參數關聯經驗——溫度閾值設多少？哪些參數必須監測？他在建模可視化頁面上點擊瑤光查詢“溫度-振動關聯分析”，大模型開始提供智能輔助：
· 機理拆解：標注軸承溫度與振動、轉速的力學關系
· 參數清單：提示常被忽視的潤滑油壓、環境濕度等6項監測參數
· 閾值推薦：基于海量數據推薦82-88℃的安全區間（準確率92%）
“它不僅能把參數間的隱藏邏輯可視化，還可以給出具體的建模規則，就像拼圖時有人遞來邊框碎片。”
03 故障消缺—設備異常的“診斷助手”
軸承溫度持續超標，如何在30分鐘內鎖定根因——是冷卻不足？潤滑油失效？還是機械損傷？陳工啟動瑤光進行故障分析，接入系統實時數據后，大模型立即展開多維度診斷：
· 數據分析：提示“重點懷疑對象”——冷卻水流量與溫度關聯度達89%
· 可能性排除：潤滑系統壓力穩定（0.25MPa），油膜厚度正常
· 決策建議：生成三級處理方案：清洗濾網→檢查閥門→啟動備用泵
陳工通知現場人員清洗濾網后，溫度30分鐘內就回歸安全區。“整個過程像跟著導航處理故障，每個決策都有數據證據鏈支撐。”
04 智慧檢修—設備健康的“數字管家”
制定月度檢修計劃時，如何從20萬臺設備中定位高風險機組，識別潛在故障設備？陳工調用瑤光生成設備健康評估報告，大模型結合高精度設備診斷、機器人巡檢、智慧運行系統中設備運行工況進行深度分析：
· 劣化分析：標記3號引風機軸承日均溫升0.8℃（超同類機組均值65%）
· 壽命預測：剩余壽命32-41天
· 策略聯動：自動生成備件采購建議，庫存量從15組動態調整至9組
“這種基于多源數據融合、跨模型知識融合的預測性維護，讓檢修計劃擺脫了周期固化模式，從定期檢修升級成精準保養，設備維護成本大大下降。”
05 缺陷管理—工單填報的“AI生成器”
完成消缺后，瑤光界面智能引導陳工完成缺陷填報：
· 缺陷識別：智能識別缺陷等級為"二級"
· 術語規范：提供標準化缺陷描述參考，將口語化的"油壓不夠"轉換為標準術語"潤滑油系統供壓不足"
· 智能填報：自動生成“潤滑油壓力不足（二級缺陷）”標準化記錄，并完成歸檔
“現在新人工單填報完整度提升到90%以上，相當于給每個缺陷處理加了道AI質檢。”工廠安全監督部主任表示。
構建企業知識大腦，“新手”秒變“老師傅”
“以前處理報警像新手開車上路，現在通過AI直接開啟自動駕駛模式！”——陳工在交班會上感嘆。而這種效率躍遷在瑤光大模型的加持下已成常態：
· 知識焦慮→系統掌控：擺脫翻手冊查標準的低效循環，知識調用效率提升30%；
· 盲目試錯→精準建模：輔助校驗規則邏輯、推薦報警閾值，建模設計效率提升20%，準確性提升至85%以上；
· 被動搶險→主動防御：輔助分析故障原因，給出檢修操作步驟，推理過程透明可追溯，消缺決策效率提升20%。
“瑤光大模型的價值不是要取代工程師，而在于讓沉默的設備‘開口說話’、讓沉睡的標準‘活過來’、讓分散的知識‘流動共生’。”朗坤智慧技術專家表示。
正如蒸汽機解放了人力，電力突破了時空，最好的技術永遠在拓展人類的能力邊界而非替代——
當AI開始聽懂設備的“語言”，當老師傅的經驗轉化為可復用的數字資產，當每次檢修記錄都成為行業知識進化的養料，我們希望通過AI大模型帶來的不僅是效率提升，更構建起工業智慧的數字傳承體系，而人類工程師得以騰出雙手，轉而聚焦于更具價值的創造與探索。
