随着数字化转型的加速，企业的设备系统复杂度和规模不断增加，设备运维费用的管理和控制成为企业面临的重要挑战。传统评估方法在多源、异构数据环境下难以有效整合信息，且无法深度挖掘数据价值，难以适应现代企业对运维成本管理的精细化需求。为解决这些问题，本成果引入大模型技术，通过深度学习和分析海量运维数据，实现了对设备运维费用的精准预测和评估。 该方法具有显著的先进性和创新性。首先，大模型强大的数据处理和智能分析能力使其能够高效整合多源、异构的运维数据，全面评估运维费用。无论是来自不同设备、部门还是不同时间周期的数据，大模型都能通过其先进的算法挖掘复杂模式和关联关系，提供精准的评估结果。其次，通过构建精细化的费用评估模型，该方法能够动态预测运维费用的变化趋势，为企业提供决策支持,该模型能够根据历史数据和实时数据的变化，动态调整预测结果，帮助企业提前规划预算，优化资源配置。 本成果具有广泛的可推广性，适用于不同规模和行业的企业，该方法能帮助其优化运维资源配置，降低运维成本，提高运维效率。对于大型企业，它可以整合复杂数据，实现精细化管理；对于中小企业，它提供了低成本、高效的解决方案。此外，该成果还具有显著的经济社会效益，能够推动设备运维行业的技术进步和管理升级，为企业的数字化转型提供有力支持。 总之，本成果通过引入大模型技术，创新性地解决了传统设备运维费用评估方法中的问题，为企业提供了一种高效、精准、智能化的解决方案。它不仅能够帮助企业优化运维资源配置，降低运维成本，提高运维效率，还推动了设备运维行业的技术进步和可持续发展。