制造业RPA结合大模型的设备故障预测性维护流程自动化方案 一、核心问题与用户需求 制造业设备故障是影响生产效率、增加成本和引发安全隐患的关键因素。

传统维护方式存在以下痛点： 被动响应：依赖人工巡检和事后维修，故障发生后才介入，导致停机时间长、损失大。

数据利用不足：设备传感器数据、历史维修记录、备件库存等信息分散，未被有效整合分析。

维护决策依赖经验：工程师依赖个人经验判断故障原因，缺乏数据驱动的科学依据。

流程效率低：故障申报、派单、维修记录等流程依赖人工操作，耗时且易出错。

RPA+大模型的解决方案可实现以下目标： 预测性维护：通过分析设备数据，提前预测故障风险，避免非计划停机。

流程自动化：整合设备管理、维修派单、库存管理等系统，实现全流程自动化。

数据驱动决策：基于大模型分析结果，生成维护建议，优化资源分配。

二、系统架构与关键技术 1. 系统架构 系统分为数据采集层、分析预测层、自动化执行层和应用层，各层功能如下： 数据采集层（RPA+IoT） 设备数据采集： 通过IoT传感器实时采集设备运行数据，如温度、振动、压力、电流等。

RPA机器人自动从设备管理系统（如ERP、MES）抓取历史维修记录、备件库存、工单数据等。

数据标准化： RPA对多源异构数据进行清洗、转换和整合，确保数据格式统一。

分析预测层（大模型） 故障预测模型： 使用大模型（如Transformer、LSTM）对设备运行数据进行时序分析，预测故障概率和时间。

结合设备历史故障数据和行业知识库，训练模型识别异常模式，如振动频率突变、温度异常升高。

根因分析： 当预测到故障风险时，大模型分析可能的原因，如轴承磨损、电路老化，并生成维修建议。

备件需求预测： 根据故障预测结果和备件库存数据，大模型计算备件需求量，避免库存积压或短缺。

自动化执行层（RPA） 故障预警与派单： RPA自动将预测的故障信息（设备ID、故障类型、概率、建议维修时间）推送给维修人员。

根据维修人员技能、位置和工单状态，RPA自动分配最优维修任务。

备件采购与库存管理： RPA根据备件需求预测结果，自动生成采购订单并提交至供应商系统。

实时监控库存水平，当库存低于阈值时自动触发补货流程。

维修记录与反馈： 维修完成后，RPA自动将维修结果（故障原因、更换备件、维修时长）录入系统，并更新设备健康档案。

应用层 可视化看板： 通过仪表盘展示设备健康状态、故障预测结果、维修工单进度等，帮助管理人员实时掌握生产状况。

优化决策支持： 基于历史数据和模型分析，优化设备维护计划、备件库存策略和人员排班。

2. 关键技术 大模型与小样本学习： 使用预训练大模型（如GPT-4、工业领域专用模型）微调，适应设备故障预测场景。

结合小样本学习技术，在数据不足时仍能保持较高预测准确性。

RPA动态流程适配： RPA支持多系统集成（如SAP、Oracle、自定义系统），适应不同企业的IT架构。

通过流程编排工具，灵活调整维护流程，如紧急故障优先处理。

边缘计算与实时分析： 在设备端部署边缘计算节点，实时分析传感器数据，减少云端传输延迟。

结合5G技术，实现低延迟、高可靠的故障预警。

三、核心功能与优势 1. 核心功能 实时故障预测： 对设备运行数据进行实时分析，提前7-30天预测故障风险，避免非计划停机。

智能根因分析： 大模型结合设备历史数据和知识库，快速定位故障原因，减少排查时间。

全流程自动化： 从故障预测→派单→维修→记录，实现全流程自动化，减少人工干预。

备件智能管理： 根据故障预测结果动态调整备件库存，降低库存成本20%-30%。

2. 优势对比 传统维护方式： 维护方式为事后维修、定期巡检，停机时间高，成本高，依赖人工经验，数据利用不足，流程效率低。

RPA+大模型预测性维护： 维护方式为预测性维护、主动干预，停机时间低，成本低，数据驱动决策，流程效率高。

四、应用案例 案例一：某汽车制造企业 通过RPA自动采集生产线设备的振动、温度数据，大模型预测到某冲压机轴承故障风险。

系统提前3天生成维修工单，并自动分配给经验丰富的工程师。

结果：避免非计划停机12小时，节省维修成本50万元。

案例二：某半导体工厂 大模型分析发现某光刻机的冷却系统温度异常，预测7天后可能故障。

RPA自动触发备件采购流程，并在维修窗口期完成更换。

结果：避免因设备故障导致的晶圆报废，减少损失200万元。

案例三：某钢铁企业 系统预测到某轧机电机电流异常，可能因绕组老化导致故障。

RPA自动生成维修计划，并协调备件和人员，在停机检修期间完成维修。

结果：延长设备使用寿命2年，减少年度维护成本30%。

五、总结与展望 RPA结合大模型的设备故障预测性维护方案，通过数据驱动预测、自动化流程执行和智能决策支持，显著提升制造业的生产效率和设备可靠性。

未来，随着工业物联网（IIoT）和边缘计算技术的发展，该方案将进一步实现： 实时性更强：毫秒级故障预警，适应高速生产线需求。

模型更精准：结合数字孪生技术，模拟设备运行状态，优化预测模型。

应用更广泛：从大型设备扩展到小型传感器，实现全厂设备智能化管理。

制造业企业可通过部署该方案，降低维护成本、减少停机时间，并提升产品质量和客户满意度，从而在激烈的市场竞争中占据优势。