2025年2月10日，華運智遠(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的帶式輸送機智能運維AI Agent“華運智遠礦山AI機器人”，它為礦山設備資產提供了“AI健康管家”。華運智遠將智能體引入礦山智能運維領域，以智能診斷、預測性維護、智能決策為核心，為礦山運維帶來了革命性的變化。

　　礦山行業(yè)作為工業(yè)經濟的基石，長期面臨安全風險高、運維效率低、管理粗放等難題。以帶式輸送機為例，其故障場景多達100余種，人工巡檢難以實現(xiàn)7×24小時全覆蓋，非計劃停機年損失超億元，井下事故率居高不下。面對國家“智能化礦山”戰(zhàn)略的推進，華運智遠基于華為云Stack+DeepSeek構建全棧智能運維體系，推動礦山行業(yè)從“經驗驅動”向“數(shù)據驅動”的跨越式轉型。

　　華運智遠通過華為云Stack+DeepSeek方案，結合自身多年的行業(yè)實踐經驗，整合帶式輸送機全生命周期所產生的數(shù)據，通過基礎模型與RAG技術的有機融合，落地帶式輸送機智能運維AI Agent。同時，華運智遠還將運機集團多年積累的設備故障圖譜、維修案例庫、點巡檢標準手冊、運行檢修規(guī)程等，轉化為向量數(shù)據，通過LLM運用打造出“提問即診斷”的智能交互助手，為礦山設備打造“AI健康管家”，實現(xiàn)運維模式的根本性變革：

　　故障診斷精準化

　　整合帶式輸送機全生命周期數(shù)據，通過RAG技術融合50年運維經驗庫，構建“100+故障場景”知識圖譜，實現(xiàn)“提問即診斷”，故障定位效率提升90%，平均維修耗時縮短30%。

　　預測性維護智能化

　　基于多模態(tài)數(shù)據(振動頻譜、紅外熱成像等)，構建設備健康度預測模型，提前7天預警輸送帶斷裂等故障，準確率達98%，年減少非計劃停機損失上千萬元，備件庫存周轉率提升40%。

　　運維決策自主化

　　通過AI Agent自動生成預防性維護計劃，設備點檢效率提升1倍，運維人力成本降低60%，實現(xiàn)從“閾值告警”到“趨勢預判”的跨越。

　　未來，華運智遠將攜手華為云共同探索輸送帶預測性維護、機電設備預測性維護、設備智能化改造及礦山設備無人化等核心場景開發(fā)，實現(xiàn)“礦石流”全場景的降本增效、安全生產、少人無人等目標。