在重資產(chǎn)行業(yè)，設備故障導致的非計劃停機帶來(lái)巨大的生產(chǎn)損失。傳統運維模式具有非常嚴重的滯后性，在資產(chǎn)管理過(guò)程中經(jīng)常面臨三大瓶頸：

1.故障響應滯后：依賴(lài)人工巡檢與事后維修，難以捕捉隱性風(fēng)險；

2.策略依賴(lài)經(jīng)驗：維修策略受限于工程師個(gè)人經(jīng)驗，缺乏數據支撐；

3.資源調度低效：備件庫存、人員調配與維修任務(wù)難以動(dòng)態(tài)協(xié)同。

用友BIP資產(chǎn)維修智能體，依托用友BIP資產(chǎn)管理與DeepSeek的大模型能力，打造覆蓋“實(shí)時(shí)感知-深度思考-智慧決策-科學(xué)執行-智能進(jìn)化”的全生命周期管理模式閉環(huán)。

多維數據融合，提前預判風(fēng)險

精準定位故障

利用Deepseek的先進(jìn)算法和用友BIP積累的海量設備數據（實(shí)時(shí)接入設備IoT傳感器、歷史工單、歷史故障、點(diǎn)巡檢數據、社會(huì )化數據等多維度異構數據），智能體能夠建立精準的設備健康度預測模型。通過(guò)對設備運行數據的實(shí)時(shí)分析，它可以準確預測設備故障的發(fā)生時(shí)間和類(lèi)型，為企業(yè)制定合理的維修計劃提供科學(xué)依據。結合行業(yè)知識庫內置的設備故障圖譜和歷史維修記錄，精準定位故障原因，并提供維修建議，大幅提升維修效率，降低維修成本。

例如：在某大型電力企業(yè)中，火電機組的穩定運行關(guān)乎電力供應的可靠性，“資產(chǎn)維修智能體“實(shí)時(shí)采集鍋爐、汽輪機等關(guān)鍵設備的溫度、壓力、振動(dòng)等數據。當監測到汽輪機某個(gè)關(guān)鍵部件的溫度在短時(shí)間內異常上升，結合歷史數據和環(huán)境溫度變化，“資產(chǎn)維修智能體“借助預測分析模型，精準判斷出可能是由于該部件的潤滑油系統出現堵塞，導致潤滑不良引發(fā)溫度升高。同時(shí)，通過(guò)DeepSeek識別行業(yè)知識庫中的設備故障圖譜和歷史維修記錄，迅速給出如檢查潤滑油管道、清洗過(guò)濾器等具體維修建議。這一精準的故障預判和定位，使企業(yè)能夠在設備故障發(fā)生前就安排維修工作，避免了因設備突發(fā)故障導致的大面積停電事故，保障了電力供應的穩定性，同時(shí)也降低了因緊急搶修帶來(lái)的高額成本。

用友BIP資產(chǎn)維修智能體在方案推薦時(shí)，根據當前設備自身的技術(shù)特征，分析故障發(fā)生前后的技術(shù)參數變化，結合同類(lèi)型設備的歷史故障及維修數據，分析此次故障發(fā)生的可能誘因，推薦合理的維修作業(yè)方案，并且對分析的詳細過(guò)程進(jìn)行展示，以便更好的輔助管理人員對故障進(jìn)行更加準確的定位，輔助維修人員對設備故障進(jìn)行更加精準的了解

動(dòng)態(tài)優(yōu)化策略，資源全局調度，智能派單

根據故障類(lèi)型、設備位置、維修人員技能等因素，“資產(chǎn)維修智能體“基于算法模型，自動(dòng)推薦“成本最優(yōu)”“時(shí)效最優(yōu)”或“可靠性最優(yōu)”的維修方案，并智能匹配備件庫存、工程師技能圖譜與任務(wù)優(yōu)先級，派單至最合適的維修人員，實(shí)現維修資源的優(yōu)化配置，提高維修效率。

例如：在大型礦山企業(yè)，采礦設備如挖掘機、裝載機等分布在廣闊的礦區。當一臺挖掘機在作業(yè)過(guò)程中出現液壓系統故障時(shí)，“資產(chǎn)維修智能體“根據故障類(lèi)型（如液壓泵損壞或油管泄漏）、設備所在位置（礦區的具體坐標）以及維修人員的實(shí)時(shí)位置和技能情況（如是否持有液壓系統維修資質(zhì)、過(guò)往維修液壓系統故障的經(jīng)驗等），通過(guò)算法模型進(jìn)行計算。最終，系統推薦“成本最優(yōu)”的維修方案，選擇距離挖掘機較近且具備相應技能的維修人員前往維修，并從附近倉庫調配所需的液壓泵、密封件等備件。這種智能的資源調度和派單方式，有效提高了維修效率，減少了設備停機時(shí)間，保障了礦山的正常開(kāi)采作業(yè)。

精準評估資產(chǎn)狀態(tài)，優(yōu)化報廢流程

挖掘潛在價(jià)值

借助DeepSeek強大的數據分析能力，用友BIP資產(chǎn)維修智能體能夠綜合設備的使用年限、運行時(shí)長(cháng)、維修記錄、技術(shù)更新趨勢等多維度數據進(jìn)行深度挖掘與分析。通過(guò)智能工作流引擎，依據預設的規則和條件，結合設備的實(shí)際狀況和企業(yè)的戰略規劃，自動(dòng)觸發(fā)相應的報廢流程，并為各審批節點(diǎn)提供全面、準確的決策支持信息。通過(guò)對大量設備報廢數據的分析，識別一些零部件或材料具有再利用的價(jià)值，幫助企業(yè)實(shí)現資源的循環(huán)利用，創(chuàng )造額外的經(jīng)濟效益。

例如，某臺數控機床已運行超過(guò)10年，系統通過(guò)分析其運行數據，發(fā)現其關(guān)鍵部件（如主軸）的振動(dòng)幅度逐漸增大，且維修頻率顯著(zhù)上升。系統預測該設備剩余使用壽命不足6個(gè)月，并發(fā)出報廢預警。系統建議報廢該數控機床，并推薦更換為新型高效設備。根據分析，新設備每年可降低能耗15%，預計3年內可收回投資成本。系統根據設備殘值評估結果，自動(dòng)推薦最優(yōu)的殘值處理方案（如拍賣(mài)、拆解回收等），最大化回收資產(chǎn)價(jià)值。

知識持續沉淀，越用越懂行業(yè)

用友BIP資產(chǎn)維修智能體通過(guò)DeepSeek對企業(yè)內部文檔、資產(chǎn)的運行、維護、維修數據進(jìn)行學(xué)習訓練，使推薦的維修方案、故障知識問(wèn)答更加準確。

用友BIP資產(chǎn)維修智能體可通過(guò)“運維知識蒸餾引擎”自動(dòng)提取維修工單中的有效信息，動(dòng)態(tài)更新故障診斷規則庫，不斷優(yōu)化故障診斷模型和維修策略，形成企業(yè)專(zhuān)屬的維修知識庫，為設備管理和維修決策提供數據支撐。

例如：一家電子制造企業(yè)使用用友BIP與DeepSeek融合的系統過(guò)程中，每當完成一次設備維修，“運維知識蒸餾引擎”都會(huì )自動(dòng)提取維修工單中的關(guān)鍵信息，如故障現象、維修過(guò)程、更換的零部件等。在多次處理同類(lèi)型電子生產(chǎn)設備的電路板短路故障后，系統發(fā)現特定區域的電路板在高溫環(huán)境下更容易出現短路問(wèn)題，于是將這一信息更新到故障診斷規則庫中。下次再有類(lèi)似設備出現故障時(shí)，智能體能夠更快速、準確地判斷故障原因，優(yōu)化維修策略，推薦更具針對性的維修方案，如加強該區域的散熱措施或更換耐高溫的電子元件。隨著(zhù)時(shí)間的推移，企業(yè)專(zhuān)屬的維修知識庫不斷豐富和完善，智能體對電子制造設備的運維管理能力也越來(lái)越強。