[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)] [color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]大型复杂装备智慧维修模式 维修数据和维修知识是大型复杂装备维修业务的软实力，未来的装备维修业务之间的竞争将会是维修数据和维修知识的竞争。为了应对未来的市场竞争，基于人机协同、数据集成、迭代学习、知识驱动的大型复杂装备智慧维修模式是未来发展趋势，如图1所示。图1.大型复杂装备智慧维修模式 装备维修AI数智大脑包括智慧维修智能体、装备维修AI私域模型（包括DeepSeek大语言模型，装备维修故障诊断AI私域模型等不同AI模型）、以及维修领域知识图谱。有多少人工就有多少智能，没有人工就没有智能。装备维修AI数智大脑可以马上搭建并见效，但是使用效果只能在人工积累数据和知识的基础上才能越来越好。这就像一个天生聪明的孩子，也需要好的知识和教育体系来培养才能成才。装备维修AI数智大脑需要一个完善的装备维修数字底座来支撑，以持续提供维修数据和维修知识积累。装备维修数字底座作为智慧维修的核心基础设施，植根于支撑装备维修生产、技术、质量、标准和保障体系的信息化和数字化系统。装备维修数字底座能够采集装备维修过程全生命周期数据，完成日常工作业务流程处理，实现维修设备的控制，保障维修全过程的管控和优化。装备维修数字底座通过对装备维修全过程数据的清洗、加工和分析，持续为上层AI数智大脑提供多模态训练样本和验证数据，支撑并推动维修领域知识图谱的完善和算法模型的迭代优化。有效的人工数据处理、日常数据积累和维修领域知识图谱的逐步建立是智慧维修模式持续发挥作用的必要过程。装备维修AI数智大脑与装备维修数字底座关系如图2所示。[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]图2.装备维修AI数智大脑与装备维修数字底座 智慧维修智能体智慧维修智能体是在装备维修领域知识图谱和装备维修AI私域模型的驱动下，具备对维修过程进行自感知、自决策和自执行能力，辅助执行维修任务的智能化系统。其核心功能涵盖故障诊断、维修方案生成、备品备件优化等多个场景，通过自然语言交互界面与维修人员形成双向协同：一方面接收维修人员输入的故障现象描述、现场检测数据、日常工作流程数据；另一方面提供包含故障定位分析、拆装修理工艺指导、物资工具准备、备品备件准备、工艺文件整理审核等功能，辅助维修过程执行，解决维修生产中需要处理的各类问题。随着AI技术的高速发展，以DeepSeek为代表的开源大模型，展现出强大的语义理解能力和逻辑推理能力，并具有可泛化性、使用简单、使用自然语言交互等优势。但大语言模型只是通用的模型，不具备行业知识，无法直接用于垂直领域的工业生产。知识图谱则有着知识结构化、可解释性强、准确性好的优势，但是也存在关联稀疏、规则难建立、无法理解自然语言等问题。在“AI+维修”理念的指导下，我们提出了基于DeepSeek和知识图谱的智慧维修智能体，融合语言能力和行业知识，通过不断积累、学习和优化维修数据与知识，实现广泛的智能化应用，提升大型装备的维修能力和效率，解决装备维修行业痛点。[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]图3.大语言模型和知识图谱的对比 智慧维修智能体的构建与应用智慧维修智能体的应用过程主要涵盖四个步骤，如图4所示。首先，打造装备维修知识库。我们以民航为例，通过AMM、CMM、FIM手册、维修工卡、维修记录、标准化工作等来实现飞机维修知识库的构建。在此基础上，构建维修知识管理系统，辅助装备维修领域知识图谱的生成和高效管理。然后，搭建本地化DeepSeek 智慧维修智能体一体化平台，建立起智慧维修智能体。最后，通过维修知识和数据对智能体进行实际应用和迭代，实现智慧维修智能体的逐步优化。图4.智慧维修智能体的应用过程[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]1.打造装备维修知识库 装备维修知识库的构建是智慧维修智能体应用的基础与核心。装备维修知识库的构建依托多种专业资料和实际运维数据展开。以民航领域为例，航空维修手册AMM，部件修理手册CMM、排故手册FIM等作为飞机维修的重要技术资料，详细记录了飞机各系统、部件的结构、功能、拆装、排故和维护要求；维修工卡则规范了维修工作的流程和标准，明确了每一项维修任务的操作规范和验收标准；维修记录是飞机或部附件实际维修过程的详细记载，包含了故障现象、失效原因分析、维修措施和处理结果等关键信息。这些信息将为飞机维修知识库的搭建提供了坚实的基础。[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]2.构建维修知识管理系统 维修知识管理系统旨在对装备维修知识进行高效管理和利用，其中核心任务是对维修知识进行管理、存储，并辅助生成维修知识图谱。该系统通过固定的规则建立起维修知识结构，并针对不同的构型管理对应的工艺文件，通过建立细化到工步及工步指标的工序文件，在维修生产中实现维修相关的全过程、全要素数据采集，并基于此建立故障知识库和排故方案，最终组织形成数字化的维修知识库来支持维修知识的管理和应用。该系统主要包含维修基础数据、技术物资库、工艺资源、工艺编制、装备SBOM、产品SBOM、维修方案、工艺改进以及故障知识库、故障分析等功能。3.搭建本地化DeepSeek智慧维修智能体一体机平台维修企业未来竞争的核心已从传统服务能力转向知识资产的沉淀与数据价值的挖掘。在此背景下，构建私有化部署的 AI平台逐渐成为刚需。从安全维度看，装备维修数据往往涉及装备机理参数、故障特征图谱等敏感信息，私有化部署通过建立物理隔离的安全域，采用加密算法进行数据加密传输，有效防范外部网络攻击和内部数据泄露风险；从应用效能维度看，本地化部署的智能系统有着不依赖云端网络的特性，可以实现毫秒级响应，特别是在装备使用现场、特殊工序等安全和现场保障要求很高的场景下，本地化部署尤为必要。本地化部署的DeepSeek智慧维修智能体一体机平台的能力特点如图5所示。[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]图5.本地化DeepSeek智慧维修智能体一体机平台 针对装备维修企业的差异化需求，我们设计并测试了多维适配的本地化DeepSeek 智慧维修智能体一体机平台。在部署形态上，我们测试了移动版（如图6所示）和集中版的一体机平台。在硬件来源上，我们测试了深红版（全国产化）、淡红版（半国产化）、蓝色版（市场版）配置（如图7所示），既能满足特殊装备维修企业的国产化硬件要求，又可适配一般装备维修企业的混合部署策略，可以为不同信息化需求的维修企业提供针对性的智能化升级路径。[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]图6.浅红移动版一体机平台配置 图7. 智慧维修智能体一体化平台配置（低并发671B满血版）[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]4.智慧维修智能体实际应用迭代 根据企业需求部署并配置智慧维修智能体，开展实际应用，并进行逐步迭代。我们利用某型民用飞机的手册编制了10多张排故工卡，通过智慧维修智能体实现了一些初步应用的尝试，包括维修故障查询（图8）、维修工卡生成（图9）、物资工具准备（图10）、维修知识审核（图11）、以及复杂故障排故（图12）等功能（经过核实，这些生成内容全部都是利用知识库内容生成，没有幻觉现象出现），迈出了第一步，推动了智慧维修模式的实际应用。维修故障查询示例。展示了用自然语言根据具体故障代码（比如：EICAS闪现"BRAKE ONE SYSTEM FAIL"告警 可能的原因有哪些？），自动总结归纳故障原因的功能。在大量的技术文件中，总结归纳故障原因是一件繁琐又容易遗漏的工作。智能体能够轻松帮你解决归纳总结故障原因的难题。[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)] 图8.维修故障查询[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)] 图9.维修工卡生成
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