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AssetOpsBench：工业资产运营与维护领域任务自动化AI智能体的基准测试
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Dhaval 提交
Dhaval 提交作者: Dhaval Patel, 
Shuxin Lin, 
James Rayfield, 
Nianjun Zhou, Roman Vaculin, 
Natalia Martinez, 
Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam
Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam摘要
工业资产全生命周期管理中的AI旨在自动化复杂的运营工作流——例如状态监测、维护规划和干预调度——以减少人工工作量并最大限度地缩短系统停机时间。传统的AI/ML方法主要独立解决这些问题，在更广泛的运营流程中解决狭窄的任务。相比之下，AI智能体和大型语言模型（LLMs）的出现带来了下一代机遇：实现跨越整个资产生命周期的端到端自动化。本文设想了一个未来，AI智能体能够自主管理那些以前需要不同专业知识和人工协调的任务。为此，我们引入了AssetOpsBench——一个统一的框架和环境，旨在指导为工业4.0应用量身定制的领域特定智能体的开发、编排和评估。我们概述了此类整体系统的关键要求，并提供了关于如何构建集成感知、推理和控制以用于实际工业操作的智能体的可行见解。该软件可在https://github.com/IBM/AssetOpsBench获取。
工业资产生命周期管理中的人工智能旨在自动化复杂的运营工作流程——例如状态监测、维护规划和干预调度——以减少人工工作量并最大限度地减少系统停机时间。传统的 AI/ML 方法主要孤立地解决这些问题，在更广泛的运营流程中解决狭窄的任务。相比之下，AI 智能体和大型语言模型（LLM）的出现带来了下一代机遇：实现整个资产生命周期的端到端自动化。本文设想了一个未来，AI 智能体能够自主管理以前需要不同专业知识和手动协调的任务。为此，我们引入了 AssetOpsBench——一个统一的框架和环境，旨在指导为工业 4.0 应用量身定制的领域特定智能体的开发、编排和评估。我们概述了此类整体系统的关键要求，并提供了关于构建能够整合感知、推理和控制以用于实际工业运营的智能体的可行见解。