项目背景

该工厂拥有超过 200 台精密设备，积累了 20 年的纸质和电子维修记录，以及 300+ 本不同品牌和型号的设备手册。设备故障时，维修工程师需要翻阅大量手册和历史记录来诊断问题，一名熟练工程师的培养周期长达 3 个月。

核心诉求：将碎片化的设备知识转化为可交互的智能问答系统，让任何工程师都能通过自然语言快速获取故障诊断建议。

解决方案

Knowledge Net 构建

将 20 年维修记录进行 OCR 识别和结构化处理，将设备手册按型号、部件、故障类型进行语义切片和索引。建立设备型号-部件-故障现象-维修方案的知识图谱。

设备运维 Agent

开发设备故障诊断 Agent，工程师通过语音或文字描述故障现象，Agent 检索历史相似案例和设备手册相关章节，给出可能的故障原因和修复步骤，并标注引用来源。

Architecture

技术架构图

把设备手册、维修记录和工单系统组织为设备知识图谱，再由运维 Agent 在语音或文字入口中给出诊断建议。

维修记录
设备手册 OCR 识别
结构化处理 设备知识图谱
语义检索 运维诊断
Agent 语音入口
工单联动
12 分钟平均诊断时间
45%维修响应缩短
2 周新人培训周期
94%设备型号覆盖率

关键数据