/ 方案描述

工業(yè)設(shè)備種類繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜和故障原因多樣，在日常運維和故障搶修 時，企業(yè)常常面臨以下困擾： 設(shè)備故障診斷處置分析難。由于設(shè)備復(fù)雜性，設(shè)備試驗排查、原因研判和 處置決策等判斷，特別是在災(zāi)害天氣、核心設(shè)備故障等情況下，急需快速 處置修復(fù)；同時，復(fù)雜故障往往依賴業(yè)務(wù)老專家，對人的依賴性高；

大量物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)無法進一步發(fā)揮應(yīng)用價值。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā) 展，近年來，大型工業(yè)企業(yè)逐步建立完整的IOT和傳輸能力，建立跨物理 區(qū)域的集中設(shè)備、系統(tǒng)運行監(jiān)測平臺，但是監(jiān)測數(shù)據(jù)主要提供了狀態(tài)、異常報警和預(yù)測，在故障異常發(fā)生時，如何處置，還需要依靠人工專家，如何從單點智能到全局智能，實現(xiàn)局部業(yè)務(wù)的全鏈路智能化，存在普遍需 求。

企業(yè)大量知識數(shù)據(jù)無法留存。設(shè)備運維系統(tǒng)和文檔中有大量記錄和報告， 可用于診斷和處置故障的數(shù)據(jù)，但無法被計算分析和應(yīng)用，沉睡的知識無 法為企業(yè)服務(wù)。

針對電網(wǎng)等工業(yè)企業(yè)重要設(shè)備故障發(fā)生后的分析處置需求，利用NLP、 知識圖譜德等人工智能技術(shù)對設(shè)備臺賬、檢修規(guī)程導(dǎo)則、故障案例報告 和設(shè)備維修專家的大腦經(jīng)驗知識，以知識圖譜三元組的形式進行碎片化 入庫管理，然后開發(fā)基于圖譜的故障推理研判引擎，以故障發(fā)生時傳入 的監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)為輸入，通過設(shè)備知識庫的分析研判，為故障搶 修人員輸出實時、有依據(jù)、引導(dǎo)式的實驗排查處置、故障原因研判、故 障處置修復(fù)方案、故障狀態(tài)評估和相似案例推送等輔助決策服務(wù)，提供 故障處置能力。

/ 架構(gòu)特點

通過將設(shè)備歷史維修知識數(shù)據(jù)，知識圖譜生產(chǎn)工具中NER、實體鏈接等 綜合信息抽取技術(shù)，抽取得到三元組數(shù)據(jù)存儲到知識圖譜書庫中，然后結(jié) 合概率圖、機器學(xué)習(xí)、推理規(guī)則庫等技術(shù)開發(fā)故障推理引擎，以設(shè)備故障 信息描述為輸入進行分析研判，將分析結(jié)果推送到PC和APP應(yīng)用界面 中。同時在故障決策過程中，根據(jù)故障處置階段的智能識別，適時為用戶 推薦排查處置建議，先完成建議完成的數(shù)據(jù)試驗排查，收集足夠信息后再 進行確定性診斷結(jié)論和處置建議，從而實現(xiàn)與日常工作模式相同的引導(dǎo)式 和可解釋性診斷服務(wù)。

系統(tǒng)實現(xiàn)總體架構(gòu)

產(chǎn)品集成應(yīng)用界面示例（引導(dǎo)式和可解釋性診斷）

/ 核心價值

提升故障搶修效率。當(dāng)事故常發(fā)生，特別是災(zāi)害突發(fā)情況下，大量的設(shè)備 故障異常時，指揮中心和現(xiàn)場作業(yè)的如何進一步實驗排查、原因分析和處 置方案擬定耗時耗力，搶修的多種資源難以有效發(fā)揮，利用故障維修決策 引擎的精準分析服務(wù)，提升業(yè)務(wù)人員的決策水平，提升運檢指揮中心的故 障處置效率，消除生產(chǎn)風(fēng)險。

減少輸電經(jīng)濟損失。通過故障修復(fù)效率的提升，大大縮短設(shè)備故障處置修 復(fù)的時間，無論對主網(wǎng)還是配網(wǎng)，可以有效通過故障修復(fù)快速恢復(fù)供電， 減少了電網(wǎng)的輸電損失，也提高了客戶的用電服務(wù)滿意度，保障用電。

提升知識沉淀能力。工業(yè)智能化已經(jīng)被提上日程的大背景下，利用人工智 能技術(shù)，將企業(yè)中過去難以有效讓計算機處理的技術(shù)進行了分析和管理， 并提供智能服務(wù)；同時，實現(xiàn)專業(yè)設(shè)備故障業(yè)務(wù)知識自動抽取三元組入 庫，實現(xiàn)留存并重新應(yīng)用在業(yè)務(wù)中，構(gòu)建一個可以不斷學(xué)習(xí)進步的虛擬設(shè) 備大腦。

/ 相關(guān)案例

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