AssetOpsBench

案例背景

随着工业资产运维从经验驱动走向 AI Agent 自动诊断与协同决策，单纯依赖大模型和零散数据难以准确理解设备结构、故障机理和维修逻辑，因此需要通过本体建模把资产、部件、传感器、告警、故障模式和工单流程沉淀为可推理、可解释、可复用的行业知识体系。

案例描述

项目基于 IBM Research 开源的 AssetOpsBench 框架进行增强，在原有工业资产运维 AI Agent 评估、任务编排和场景测试能力之上，引入公司自研本体建模技术，对设备层级、功能关系、故障原因、维护动作和业务规则进行统一语义建模。通过本体模型提供的结构化知识约束和关联推理能力，平台不仅能够评估 AI Agent 完成故障诊断、工单分析、维修建议和资产查询等任务的表现，还能提升智能体在复杂工业场景中的知识理解准确性、推理可解释性和跨系统复用能力。