使用bluebee® X LongAI文档提取器进行人工智能运维数据准备

2024年06月04日

运维(运营与维护)数据准备是实施CMMS(计算机化维护管理系统)的关键阶段，CMMS系统可以是Coswin或bluebee®等专业系统，也可以是SAP等企业ERP(企业资源规划系统)的工厂维护(PM)模块。

运行和维护数据准备涉及收集、检查和构建与维护相关的数据，通常是从大量供应商的技术文件中收集数据，然后将数据填入Excel模板，再上传到系统中。

运行和维护数据准备的挑战

在大多数项目中，虽然软件在技术上是"实时"的，但大部分运行和维护数据缺失，导致无法使用。IT部门和外部顾问希望客户的维护团队能够收集运行和维护数据。实际上，这可能需要几个月甚至几年的时间。这就导致了一种常听到的说法“维护团队还不够成熟，无法使用这样的系统”——用户将项目失败归咎于此。

运维数据主要包括：

● 资产和设备结构及相关技术数据

● 与相应设备关联的备件清单

● 与相应设备相关联的文件

● 维护说明(预防性或标准工作说明，包括巡检等)

每种数据类型都会带来特定的挑战，但维护说明最为困难。这些信息通常埋藏在PDF格式的运维或技术手册中。供应商使用不同的格式、结构和词汇。典型的项目可能包括100到10,000份此类文档。通常情况下，维护专家团队需要收集和分类每一本运行和维护手册，阅读、定位和识别数据，手动提取数据并填写Excel模板。巨大的工作量和繁琐的工作性质导致了延误和错误。许多公司干脆放弃了。

格式、内容和词汇差异巨大的运维手册实例

结合人工智能和专业领域知识

在过去的20年中，喜科与基础设施业主、工厂业主以及EPC(工程总包，即工程、采购和施工)公司携手合作，通过CMMS系统确保技术文档从施工阶段到运营阶段的顺利转移。为简化运维数据准备流程，喜科开发了一套方法论、ISO 9001认证流程和IT工具。作为bluebee®智慧运维软件的一部分，IT工具主要用于从管道和仪表图(P&ID)、BIM模型等中提取资产数据。

多年来，喜科一直将人工智能(AI)应用于预测性维护和优化工作中。随着2023年大型语言模型(LLM)的快速发展，喜科与专业公司LongAI合作，共同解决运维数据准备的主要瓶颈：维护指南

根据喜科专家的建议，LongAI的文档提取工具针对运维数据准备工作进行了优化，目前已被纳入bluebee® X工具套件。标准模型的准确率约为70%(对于工业项目而言，由于质量控制流程基本上需要重做一遍，因此无法使用)，而维护专用模型能理解语言和术语、不同的手册结构以及内容元素之间的关系，准确率可达95%及以上，与人工处理的准确率相当(初级工程师的估计准确率为87%，专家为98%)。

此外，该工具的前端和后端均与CMMS系统相匹配。bluebee® X LongAI文档提取器可从所有PDF格式的运行维护手册中提取原始数据，并以结构化Excel格式输出，以便在bluebee® X系统中进行质量控制。