AI+智慧运维 | 和利时智能运维大模型实现信号设备全生命周期智能管理

和利时AI智能运维大模型基于AGI和全时态运维数据，实现智能问答、边缘设备分析、多系统深度协同以及设备的故障预警与诊断，从而推动运维从被动响应向预防性转型升级。和利时AI智能运维大模型通过将现有技术规章、作业规范等文件智能化导入知识库，构建了持续进化的知识体系，实现了基于真实业务场景的自主学习和智能进化。

和利时AI智能运维大模型通过深度赋能既有设备，为铁路信号设备运维提供全场景智能化解决方案，基于智慧大模型的铁路信号运维系统，展现出六大核心功能，全面覆盖从设备诊断到人员培训的运维全链条。

设备状态AI诊断：

智能预警守护设备健康

大模型可对道岔、轨道电路等设备进行多维度健康评估。例如某道岔监测场景中，系统能实时分析采集数据，自动生成包含诊断结论、故障预警及预测性维护建议的完整报告，显著提升设备可靠性与运维效率。

基于设备状态的AI排程：

动态优化检修计划

系统可根据关键设备实时工况智能调整作业流程。当信号工区需要制定道岔设备天窗检修计划时，大模型能综合历史检修数据与当前设备状态，自动优化作业安排，同步输出检修标准、技术要求和安全注意事项，实现精准排程。

现场作业AI助手：

全流程智能引导

集成设备知识库与诊断引擎的大模型，可为现场故障处理提供靶向支持。以高铁车站列控中心轨道电路接口板故障为例，系统能按照"现象分析→设备检查→故障定位→处理恢复"的标准流程，逐步指导作业人员完成应急处置，大幅提升故障处理效率。

AI应急辅助调度：

智能生成处置方案

面对突发状况，大模型可基于事件演化态势生成最优处置方案。当铁路沿线出现障碍物时，系统能自动制定包含紧急响应、现场处置、恢复行车及事后处理的完整应急预案，并通过可视化界面实时展示事态发展，为应急指挥提供决策支持。

AI管理帮手：

数据驱动的决策优化

通过深度挖掘设备数据，大模型可实现动态可视化分析与智能报告生成。在处理铁路信号设备故障时，系统不仅能自动生成包含故障原因、处置措施及影响分析的详细报告，还能提出针对性的设备改进与管理优化建议。

AI培训：

闭环式人才培养体系

大模型构建了"教学-测评-优化"的完整培训闭环。针对新员工信号系统培训需求，系统可定制包含理论学习、实操训练和综合应用的分阶段培养方案，培训后自动生成测评试卷验证学习效果，助力人员快速达到岗位胜任要求。

和利时AI智能运维大模型六大核心功能的有机协同，改变了传统铁路运维模式，推动行业向智能化方向转型升级。在"交通强国"战略和"十四五"智能铁路发展规划的指引下，人工智能技术与轨道交通运维的深度融合已成为行业发展的必然趋势。和利时AI智能运维大模型的创新应用，不仅解决了传统运维中过度依赖人工经验、故障响应滞后、维修效率低下等痛点，更通过数据驱动和AI赋能，实现了设备全生命周期管理的智能化升级。