一、研究背景 随着工业4.0、智能制造与工业互联网的迅猛发展，传统设备管理模式已逐渐无法适应现代化生产和安全管理的复杂要求。设备故障频发、数据分散、信息孤岛现象严重，致使故障预警不及时、维护策略滞后，直接影响企业生产效率和安全水平。为推动设备全生命周期的精准管理、降低运营风险与成本，亟需借助大数据、人工智能等前沿技术，构建智能化、数字化的设备管理体系，实现设备健康状态的实时监控和故障风险的科学预测。 二、技术难点 本项目面临的技术难点主要包括：首先，多源异构数据的清洗、标准化与深度融合问题。如何整合传感器数据、设备日志、维护记录和操作手册等不同格式的信息，并实现高效处理，是项目攻关的首要难题。其次，构建覆盖30种关键设备及组件、支持10种复杂关系描述的高精度知识图谱，实现1万余条关系、3万余个实体的实时查询与动态更新，是技术突破的关键。此外，将知识图谱与大模型深度融合，提升设备状态监测、故障模式识别及预测性维护的智能决策能力，解决大规模数据实时分析和高准确率问答的问题，也构成重大挑战。 三、成果先进性及创新性 项目采用知识图谱与大模型双轮驱动技术，率先实现了设备健康管理的智能化转型。成果在故障模式精准识别、预测性维护策略优化及个性化维护方案生成方面取得重大突破，有效提升了设备运维问答的准确率与响应速度。该技术体系不仅形成了自主知识产权，其创新点在于将多源数据整合构建成高质量知识库，并通过大模型实现语义增强和智能决策支持，形成全国领先的设备管理标准化解决方案，具备显著的示范效应和推广价值。 四、经济社会效益 成果在煤矿、化工等重点领域广泛应用，实现设备故障率降低30%以上、维护成本减少25%、生产效率提升18%，累计新增销售收入达2500万元。该技术不仅显著提高企业运营效益，推动工业互联网与智能制造深度融合，还可在全国范围内推广应用，带动整体设备管理水平提升，降低安全事故风险，优化资源配置，助力“双碳”目标实现，为区域经济高质量发展和社会稳定贡献重要力量。