设备智能运维 AI 日报

9 月 8 日，"智能化工创新中心"在大连英歌石科学城揭牌，这是全国首个面向化工领域的 AI 创新平台；同期，我国化工行业首个大模型的最新迭代版本——智能化工大模型 3.0 Pro 同步发布。该大模型由中科院大连化物所联合科大讯飞、阿里云等研发，以我国首个石化化工全链条大数据中心为数据底座，构建"大模型—智能体—专业技能与工具—应用场景"四层技术体系，实现了从"能理解、会回答"向"能规划、会执行、可验证"的跨越。化物所还与科大讯飞、华为、中控技术等签约共建智能化工联合创新实验室。

矿业侧同样在加速：辽宁鑫丰矿业集团正联合多所高校构建 AI 大模型驱动的煤矿"掘、安、采、回、运"智慧化系统，其中辽宁大学近百名教师为大模型设备智能运维、多设备协同调度提供算法支撑，企业自研的"井下 AI 物流系统"已进入调试阶段。

连续化钢铁生产对设备稳定性要求极高，传统"事后抢修、定期大修"模式，容易造成停机损失或运维资源浪费。河北永洋特钢为此上线设备预测性维护平台：全天候采集设备振动、温度、电流等运行参数，通过 AI 算法精准识别早期隐患故障，分级推送预警信息、研判故障原因、输出维护方案。据邯郸新闻传媒中心报道，系统上线半年累计预警隐患 23 次，整体运维支出降低 10% 至 20%，有效规避产线非计划停机风险。

同期报道显示，邯郸裕泰化工联合研发的设备预测性维护大模型已覆盖煤气鼓风机、压缩机等 107 台关键设备，生产线异常故障发生率降低 80%、非计划停机时间减少 40%，年节约费用 500 余万元——"产用协同"模式正在河北多家工业企业复制推广。

大模型智能体正通过 MCP 协议调用工业资产管理工具，但它们能否在安全关键的 PHM（故障预测与健康管理）任务中可靠工作，一直缺少系统验证。哥伦比亚大学、佐治亚理工学院与 IBM 团队近期发布 PHMForge 基准（arXiv:2604.01532，已开源）：基于 NASA PCoE 等真实公开数据集构建 99 个专家场景，覆盖旋转设备、航空发动机、锂离子电池等 8 类工业资产与 5 类任务；提供 39 个封装已发表算法的 MCP 原生工具，涵盖 C-MAPSS、ISO 10816 振动阈值、Arrhenius 容量衰减模型与时间序列基础模型等。

结果显示，成绩最高的模型组合 pass@1 达 80.8%，失败主要卡在多步工具编排与调用顺序；在锂电池 RUL 预测对照实验中，MCP 工具方案的稳定通过率 100%，纯文本 RAG 方案仅 20%——仅靠静态文本检索难以完成需要实际计算的预测任务。研究还发现，小型开放权重模型常生成不符合工具参数规范的调用，高性能模型则更易在调用时机与顺序上出错。

9 月 3 日，日立发布新平台与运维管理解决方案，核心是 HMAX Data Fabric：将分散的业务、控制与设备数据按资产的物理连接与工艺流程语义组织成知识图谱，形成"AI 可直接引用并推理"的数据底座；再与融合物理规律和熟练工人领域知识的 IWIM（社会基础设施智能基础模型）联动，AI 即可预测并解读一线场景——例如某台设备运行状态变化对下游能耗与整体运行效率的影响。

日立给出的铁路案例颇具代表性：当检测到车辆或基础设施异常征兆时，HMAX Data Fabric 关联多源状态数据与历史性能趋势，快速定位异常根因，让运维工程师在故障升级为停运前采取针对性维护。同期发布的 HMAX AI Operations 则面向 Agentic AI 的安全运营，覆盖模型性能监控、数据治理、访问控制与幻觉风险管控。

新华网"超级工厂 转型有方"系列报道聚焦老工业基地的升级范式。沈鼓集团将几十年"老师傅"的经验、判断与直觉转化为可计算、可复用的数据模型，训练出自己的垂类 AI 模型，将首台套产品开发周期缩短 30%；大连冰山集团依托 BINGGO 工业互联网 3.0 云平台，把 90 余年制冷经验转化为可计算数据模型，实现"一企一策"精准定制。

设备侧更值得关注的是赛轮轮胎：其自研的全球首个橡胶行业工业互联网平台"橡链云"打通 150 个系统交互接口，在压出等核心工序以 AI 算法与机器视觉协同开展质量检测与防误预警，并基于 AI 大数据分析建立关键设备健康管理模型，对核心装备实施预判式维护与远程专家指导。报道披露，截至 2026 年 6 月中国大陆拥有灯塔工厂 103 座，占全球总数 43.3%。