機械工業網

:::

歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:徐家瑋、吳鴻材LLM輔助維護日誌資訊萃取技術

目前業界於廠務與製程設備管理中，因設備種類繁多及系統複雜性高，面臨異常排查耗時、專業知識管理不易、數據未能有效發揮價值等痛點。因此，工研院機械所提出結合文字資料與感測數據的方法，通過大型語言模型建立關鍵資訊擷取模組，並搭配以深度神經網路為核心的故障識別模組，實現對故障原因的快速判定及維護建議，除了實現領域知識數位化，也將有效協助提升運維效率。