大型复杂装备智慧维修平台AI-MROS

作为贯通装备维修全业务过程的统一数智化平台，大型复杂装备智慧维修平台（AI-MROS）是维修企业数智化转型的核心技术引擎。它依托装备维修数字底座，构建起维修业务多维度数据采集网络，将维修过程中的设备状态、操作流程、故障现象、人机料资源消耗等全要素数据精准捕获，并支撑高效的维修业务管理、执行与决策分析应用。在此基础上，借助先进的知识工程管理、人工智能技术，构建装备维修AI数智大脑，对维修知识图谱和海量数据进行持续更新与迭代训练，形成不同功能的装备维修AI私域模型，通过智慧维修保障智能体调度维修知识图谱和AI私域模型复杂完成维修任务。通过这种良性循环，AI-MROS 不仅激活了维修数据的潜在价值，更让维修知识形成资产实现动态增值，为维修企业打造从经验驱动到数据驱动，最终智能决策的完整数智化转型路径，全面赋能维修业务提质增效与创新发展。

行业痛点

维修数据少、价值高

维修数据积累困难

维修涉及系统多、专业广、耦合度高

跨学科知识要求高

维修过程不确定性高

维修依赖个人经验和知识

维修级别越深、维修成本越低

对知识的要求越高

产品结构

大型复杂装备智慧维修平台（AI-MROS）主要由装备维修数字底座和装备维修AI数智大脑两部分组成。装备维修数字底座主要是包含开展维修活动涉及到的人、机、料、法、环、测的业务系统，这些业务系统收集和存储的多模态数据通过统一集成，清洗，关联，形成结构化的维修数据和知识，在支撑维修业务执行和管理的同时，为装备维修AI数智大脑提供知识图谱、AI私域模型以及智慧维修保障智能体的优质数据。
装备维修AI数智大脑结合装备维修数字底座的收集结构化数据，对设计单位、运营单位和制造单位的数据进行融合，从装备的设计、制造、运营、维修全生命周期的角度对装备的故障进行理解，实现全生命周期的装备优化提升。
装备维修AI数智大脑主要由维修知识图谱、装备维修AI私域模型和智慧维修保障智能体构成。装备维修领域知识图谱由装备维修数字底座提供的结构化数据自动生成，形成了互相关联的系统化网状维修知识库。装备维修AI私域模型包括多种维修AI私域模型，例如故障诊断模型、备品备件模型、工卡生成模型以及大语言模型。这些模型专为维修关键业务活动的任务设计，围绕维修场景下的故检、备品备件和工卡生成工作提供快速、可靠的智能解决方案，大幅提升了维修人员的工作效率。智慧维修保障智能体作为人机交互的载体，一方面可以通过自然语言、图像图形等多模态数据与维修人员进行交互，另一方面根据不同的维修业务调用不同的专用AI模型和知识图谱，解决维修过程中不同类型的问题，辅助维修人员进行维修。