数据要素流通平台 HOT
智能故障诊断解决方案
基于设备结构化关联多维度信息，构建/重塑细粒度维修诊断过程数据，结合故障诊断知识以及专家经验，形成经过校验的故障诊断思路 通过历史数据训练形成最优诊断路径，交互式诊断，更准确的问题理解以及更好的用户体验
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能力框架
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应用场景
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方案优势
方案能力框架
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设备故障智能诊断方案
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痛点及挑战
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设备系统由多个组件和软件构成，故障可能涉及硬件、软件或二者的组合，使得诊断变得复杂而多样化。
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技术迅速发展，新硬件和软件不断涌现，维修人员需要不断学习和适应新技术，增加了诊断的难度。
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历史经验积累少，工龄低的维修人员缺乏足够的技术知识积累，使得在故障处理时受到限制
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具体解决方案
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以AI Agent的方式，自主进行工具调用（预测模型/故障诊断推理模型）以及诊断结果的输出
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提供问答交互式诊断，更准确的问题理解以及更好的用户体验
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通过历史数据训练形成最优诊断路径（故障现象 – 解决方案/诊断树 – 失效备件）
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应用场景
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设备故障多模态识别对多模态知识识别（语音，图像，文本），全部知识细粒度拆分入库，降低人工整理错误，统一对外知识接口赋能全业务流程
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基于知识库故障现象识别和维修建议
提供Web端和手机端故障诊断模式，识别工作人员口语化现象描述并提供解决方案
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产品生产质量问题智能分析
建立知识图谱平台，构建企业级产品知识库。通过整合自然语言处理、知识图谱、语义检索和事理推理等技术，全面分析汽车故障维修资料
方案优势
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设备信息与维修知识结构化
传统依赖资深师傅经验、故障定位困难、故障原因准确性难以判断、全面性难以保障的问题，全面解析历史故障资料，形成一套根据故障现象描述，自动定位故障模式、相关功能和零部件的智能化的失效归因系统
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基于知识图谱的故障诊断与思路推荐
通过自然语言处理、知识图谱、语义检索、智能问答等技术，为企业降低生产线因单一环节设备故障导致停产问题，同时为生产线全流程提供保驾护航。
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诊断思路智能提示
基于故障树分析发，将故障维修思路进行结构化展示，为维修人员提供结构化的诊断思路以及维修方案的全局，维修人员提供了一个全局的维修思路，减少靠感觉维修的行为，降低生产安全事故
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AI故障智能诊断
方案诊断结果的展示，包括失效原因机理，现象，结论，辅助运维人员进行故障维修，针对复杂故障给出智能化的支持，加速故障的确定
