在重資產行業，設備故障導致的非計劃停機帶來巨大的生產損失。傳統運維模式具有非常嚴重的滯后性，在資產管理過程中經常面臨三大瓶頸：

1.故障響應滯后：依賴人工巡檢與事后維修，難以捕捉隱性風險；

2.策略依賴經驗：維修策略受限于工程師個人經驗，缺乏數據支撐；

3.資源調度低效：備件庫存、人員調配與維修任務難以動態協同。

用友BIP資產維修智能體，依托用友BIP資產管理與DeepSeek的大模型能力，打造覆蓋“實時感知-深度思考-智慧決策-科學執行-智能進化”的全生命周期管理模式閉環。

多維數據融合，提前預判風險

精準定位故障

利用Deepseek的先進算法和用友BIP積累的海量設備數據（實時接入設備IoT傳感器、歷史工單、歷史故障、點巡檢數據、社會化數據等多維度異構數據），智能體能夠建立精準的設備健康度預測模型。通過對設備運行數據的實時分析，它可以準確預測設備故障的發生時間和類型，為企業制定合理的維修計劃提供科學依據。結合行業知識庫內置的設備故障圖譜和歷史維修記錄，精準定位故障原因，并提供維修建議，大幅提升維修效率，降低維修成本。

例如：在某大型電力企業中，火電機組的穩定運行關乎電力供應的可靠性，“資產維修智能體“實時采集鍋爐、汽輪機等關鍵設備的溫度、壓力、振動等數據。當監測到汽輪機某個關鍵部件的溫度在短時間內異常上升，結合歷史數據和環境溫度變化，“資產維修智能體“借助預測分析模型，精準判斷出可能是由于該部件的潤滑油系統出現堵塞，導致潤滑不良引發溫度升高。同時，通過DeepSeek識別行業知識庫中的設備故障圖譜和歷史維修記錄，迅速給出如檢查潤滑油管道、清洗過濾器等具體維修建議。這一精準的故障預判和定位，使企業能夠在設備故障發生前就安排維修工作，避免了因設備突發故障導致的大面積停電事故，保障了電力供應的穩定性，同時也降低了因緊急搶修帶來的高額成本。

用友BIP資產維修智能體在方案推薦時，根據當前設備自身的技術特征，分析故障發生前后的技術參數變化，結合同類型設備的歷史故障及維修數據，分析此次故障發生的可能誘因，推薦合理的維修作業方案，并且對分析的詳細過程進行展示，以便更好的輔助管理人員對故障進行更加準確的定位，輔助維修人員對設備故障進行更加精準的了解

動態優化策略，資源全局調度，智能派單

根據故障類型、設備位置、維修人員技能等因素，“資產維修智能體“基于算法模型，自動推薦“成本最優”“時效最優”或“可靠性最優”的維修方案，并智能匹配備件庫存、工程師技能圖譜與任務優先級，派單至最合適的維修人員，實現維修資源的優化配置，提高維修效率。

例如：在大型礦山企業，采礦設備如挖掘機、裝載機等分布在廣闊的礦區。當一臺挖掘機在作業過程中出現液壓系統故障時，“資產維修智能體“根據故障類型（如液壓泵損壞或油管泄漏）、設備所在位置（礦區的具體坐標）以及維修人員的實時位置和技能情況（如是否持有液壓系統維修資質、過往維修液壓系統故障的經驗等），通過算法模型進行計算。最終，系統推薦“成本最優”的維修方案，選擇距離挖掘機較近且具備相應技能的維修人員前往維修，并從附近倉庫調配所需的液壓泵、密封件等備件。這種智能的資源調度和派單方式，有效提高了維修效率，減少了設備停機時間，保障了礦山的正常開采作業。

精準評估資產狀態，優化報廢流程

挖掘潛在價值

借助DeepSeek強大的數據分析能力，用友BIP資產維修智能體能夠綜合設備的使用年限、運行時長、維修記錄、技術更新趨勢等多維度數據進行深度挖掘與分析。通過智能工作流引擎，依據預設的規則和條件，結合設備的實際狀況和企業的戰略規劃，自動觸發相應的報廢流程，并為各審批節點提供全面、準確的決策支持信息。通過對大量設備報廢數據的分析，識別一些零部件或材料具有再利用的價值，幫助企業實現資源的循環利用，創造額外的經濟效益。

例如，某臺數控機床已運行超過10年，系統通過分析其運行數據，發現其關鍵部件（如主軸）的振動幅度逐漸增大，且維修頻率顯著上升。系統預測該設備剩余使用壽命不足6個月，并發出報廢預警。系統建議報廢該數控機床，并推薦更換為新型高效設備。根據分析，新設備每年可降低能耗15%，預計3年內可收回投資成本。系統根據設備殘值評估結果，自動推薦最優的殘值處理方案（如拍賣、拆解回收等），最大化回收資產價值。

知識持續沉淀，越用越懂行業

用友BIP資產維修智能體通過DeepSeek對企業內部文檔、資產的運行、維護、維修數據進行學習訓練，使推薦的維修方案、故障知識問答更加準確。

用友BIP資產維修智能體可通過“運維知識蒸餾引擎”自動提取維修工單中的有效信息，動態更新故障診斷規則庫，不斷優化故障診斷模型和維修策略，形成企業專屬的維修知識庫，為設備管理和維修決策提供數據支撐。

例如：一家電子制造企業使用用友BIP與DeepSeek融合的系統過程中，每當完成一次設備維修，“運維知識蒸餾引擎”都會自動提取維修工單中的關鍵信息，如故障現象、維修過程、更換的零部件等。在多次處理同類型電子生產設備的電路板短路故障后，系統發現特定區域的電路板在高溫環境下更容易出現短路問題，于是將這一信息更新到故障診斷規則庫中。下次再有類似設備出現故障時，智能體能夠更快速、準確地判斷故障原因，優化維修策略，推薦更具針對性的維修方案，如加強該區域的散熱措施或更換耐高溫的電子元件。隨著時間的推移，企業專屬的維修知識庫不斷豐富和完善，智能體對電子制造設備的運維管理能力也越來越強。