基于大语言模型的AI智能设备管理实践

在当今工业领域，设备管理正经历一场深刻的智能化变革。如何利用大语言模型等AI技术，从硬件驱动、软件重构、数据激活三大方向对传统体系进行颠覆性升级？如何实现由数据和智能驱动的精准、高效、无人化的新一代管理模式？

本次邀请到工业AI领域的专家，带来近两年在 AI Agent 的一些实践经验。分享嘉宾：上海蘑菇物联技术有限公司

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01、设备全生命周期管理业务框架

设备全生命周期管理划分为两大阶段与四大维度，构建完整管理体系。

两大阶段以“转固”为分界：一是资产规划与购置阶段，覆盖设计、采购、安装、调试至转固全流程；二是转固后运行阶段，包含移交、运行、异动、维修、处置及报废、出售、租赁等全周期环节。

四大管理维度及服务对象：实物信息与维修信息支撑设备维修部门日常运维；财务信息服务财务部门及设备管理者，聚焦投入成本与资产价值；运行信息保障生产环节设备可用健康与生产正常。以两大阶段为横轴、四大维度为纵轴，形成设备全生命周期管理完整业务框架。

02、设备全生命周期管理完整路径

由图示可清晰呈现设备全生命周期的完整运行轨迹：其始于大型工厂或产线的立项环节，依次历经购置、验收等关键流程后，设备完成固定资产转化，正式纳入公司资产台账（即通常所称“设备台账”）。

设备转固后即进入长期使用阶段，该阶段在全生命周期中占比最大，是管理核心环节。此阶段需统筹推进多项日常管理工作，具体涵盖运行管理、保养管理、点巡检管理、故障管理、人员管理及备件管理等关键模块。

针对大型产线，使用期间还需按需开展技术改造、大修工程，并配合部分委外零星维修工作，确保设备持续稳定运行。最终，设备按规范进入处置阶段，标志着全生命周期管理闭环的完整落地。整条管理轴线直观展现了设备“从规划到处置”的全流程脉络，系统且全面地呈现了全生命周期各关键节点的核心任务与管理要求。

03、产品功能架构设计

产品采用四层架构体系，各层功能定位清晰、协同联动：最底层为数据层，包含数据标准与系统集成两大核心，负责统一数据规范、打通外部系统接口，筑牢数据基础。数据层之上为平台功能层，涵盖用户管理、权限控制、角色配置等基础支撑功能，为平台运行提供核心保障。

平台功能层之上为业务应用层，围绕设备前期、中期、后期全生命周期管理阶段，将各类管理需求转化为可操作的功能模块，同步提供内容展示与业务应用支持。最顶层为 AI 设备助手，平台构建三大 AI 应用场景，通过 AI 智能体逐步替代传统人工操作、分析与决策环节，持续提升设备管理智能化水平。

04、AI 赋能设备管理系统重构

传统设备全生命周期管理功能与覆盖度已趋成熟，2024 年起，我们聚焦大语言模型及 AI 技术深度融合，从三大维度重构系统：

其一，AI 驱动硬件升级。以机器狗、无人机自动点巡检为试点，搭建物联网系统实现设备无人化巡视，形成自动化巡检闭环，替代传统人力工作。

其二，大模型重构软件体系。开发端 50%-60% 代码由大模型辅助生成优化；交付端通过 AI 工具配置流程、角色与权限，缩短传统 3-6 个月的交付周期；终端端优化交互体验，提升操作便捷性与界面友好度。

其三，大模型激活沉淀数据。打破设备制度、故障库、运行数据等的固定报表输出模式，通过大语言模型实现数据灵活整合展示，增强数据可读性与可用性。

05 、AI 能力体系架构与三大AI应用

平台 AI 能力体系分为 AI 中台与应用服务两层，协同构建智能服务能力：

AI 中台作为统一底座，含四大核心模块：模型管理与配置（统一管理、版本控制、参数配置）；数据服务（集中管控设备基础数据、作业记录等专项数据）；智能体管理（构建管理设备管理二级应用的专用智能体）；知识库管理（整合专业知识形成结构化可调用体系）。基于 AI 中台，搭建智能诊断、智能交互、智能问答三大上层应用，串联数十项设备管理功能，形成一体化智能服务。