2025年2月10日，華運(yùn)智遠(yuǎn)(成都)科技有限公司正式宣布完成了DeepSeek R1大模型的本地化部署，3月13日，又發(fā)布了基于DeepSeek的帶式輸送機(jī)智能運(yùn)維AI Agent“華運(yùn)智遠(yuǎn)礦山AI機(jī)器人”，它為礦山設(shè)備資產(chǎn)提供了“AI健康管家”。華運(yùn)智遠(yuǎn)將智能體引入礦山智能運(yùn)維領(lǐng)域，以智能診斷、預(yù)測(cè)性維護(hù)、智能決策為核心，為礦山運(yùn)維帶來了革命性的變化。

礦山行業(yè)作為工業(yè)經(jīng)濟(jì)的基石，長期面臨安全風(fēng)險(xiǎn)高、運(yùn)維效率低、管理粗放等難題。以帶式輸送機(jī)為例，其故障場(chǎng)景多達(dá)100余種，人工巡檢難以實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)全覆蓋，非計(jì)劃停機(jī)年損失超億元，井下事故率居高不下。面對(duì)國家“智能化礦山”戰(zhàn)略的推進(jìn)，華運(yùn)智遠(yuǎn)基于華為云Stack+DeepSeek構(gòu)建全棧智能運(yùn)維體系，推動(dòng)礦山行業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的跨越式轉(zhuǎn)型。

華運(yùn)智遠(yuǎn)通過華為云Stack+DeepSeek方案，結(jié)合自身多年的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合帶式輸送機(jī)全生命周期所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過基礎(chǔ)模型與RAG技術(shù)的有機(jī)融合，落地帶式輸送機(jī)智能運(yùn)維AI Agent。同時(shí)，華運(yùn)智遠(yuǎn)還將運(yùn)機(jī)集團(tuán)多年積累的設(shè)備故障圖譜、維修案例庫、點(diǎn)巡檢標(biāo)準(zhǔn)手冊(cè)、運(yùn)行檢修規(guī)程等，轉(zhuǎn)化為向量數(shù)據(jù)，通過LLM運(yùn)用打造出“提問即診斷”的智能交互助手，為礦山設(shè)備打造“AI健康管家”，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維模式的根本性變革：

故障診斷精準(zhǔn)化

整合帶式輸送機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)，通過RAG技術(shù)融合50年運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫，構(gòu)建“100+故障場(chǎng)景”知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)“提問即診斷”，故障定位效率提升90%，平均維修耗時(shí)縮短30%。

預(yù)測(cè)性維護(hù)智能化

基于多模態(tài)數(shù)據(jù)(振動(dòng)頻譜、紅外熱成像等)，構(gòu)建設(shè)備健康度預(yù)測(cè)模型，提前7天預(yù)警輸送帶斷裂等故障，準(zhǔn)確率達(dá)98%，年減少非計(jì)劃停機(jī)損失上千萬元，備件庫存周轉(zhuǎn)率提升40%。

運(yùn)維決策自主化

通過AI Agent自動(dòng)生成預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃，設(shè)備點(diǎn)檢效率提升1倍，運(yùn)維人力成本降低60%，實(shí)現(xiàn)從“閾值告警”到“趨勢(shì)預(yù)判”的跨越。

未來，華運(yùn)智遠(yuǎn)將攜手華為云共同探索輸送帶預(yù)測(cè)性維護(hù)、機(jī)電設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、設(shè)備智能化改造及礦山設(shè)備無人化等核心場(chǎng)景開發(fā)，實(shí)現(xiàn)“礦石流”全場(chǎng)景的降本增效、安全生產(chǎn)、少人無人等目標(biāo)。