工业设备远程故障诊断与备件推荐系统

项目背景

制造业设备突发故障易导致产线停工，传统维修依赖人工经验且响应效率低。通过爬虫技术获取设备制造商公开的技术文档与全球维修案例库，结合AI模型实现快速故障根因诊断与精准备件推荐，可大幅缩短维修周期，降低停产损失。

项目需求

1、开发定向爬虫抓取设备制造商技术论坛、维修案例库（如GE Predix、西门子支持中心

2、构建多模态故障诊断模型（文本+时序传感器数据）

3、智能匹配备件供应商库存与价格（接入供应商API或爬取电商平台数据）

输入数据

设备型号、故障代码、传感器日志（温度/振动/电流）

供应商数据库（含备件型号、库存状态、报价）

交付要求

Web端诊断平台（可视化故障树分析）

自动输出：1）故障根因报告；2）备件推荐列表（含采购链接）；3）维修工时预估

评测要求

须符合Robots协议与数据隐私法规

根据故障诊断准确率，备件匹配准确率与响应时间进行综合评估。