一种基于大模型推理的设备运维智能决策支持系统

本发明提供了一种基于大模型推理的设备运维智能决策支持系统，旨在提高设备故障预测的准确性和运维决策的智能化水平。该系统通过数据采集模块实时获取设备运行数据，利用大规模预训练的深度学习模型对设备健康状况进行推理分析，预测设备剩余使用寿命及多种故障类型。系统结合多任务学习和多目标优化算法，对运维决策进行智能优化，生成个性化的维护建议，帮助运维人员有效减少设备停机时间、降低维修成本，并延长设备使用寿命。该系统可广泛应用于制造业、能源、交通等领域，显著提升设备管理的精确性与效率。