Resumen: La IA para la gestión del ciclo de vida de los activos industriales tiene como objetivo automatizar flujos de trabajo operativos complejos, como monitoreo de condición, planificación de mantenimiento y programación de intervención, para reducir la carga de trabajo humano y minimizar el tiempo de inactividad del sistema. Los enfoques de IA/ML tradicionales han abordado principalmente estos problemas de forma aislada, resolviendo tareas estrechas dentro de la tubería operativa más amplia. En contraste, la aparición de agentes de IA y modelos de lenguaje grande (LLMS) introduce una oportunidad de próxima generación: permitir la automatización de extremo a extremo en todo el ciclo de vida de los activos. Este documento prevé un futuro en el que los agentes de IA administren de forma autónoma tareas que previamente requerían una experiencia distinta y la coordinación manual. Con este fin, presentamos AssetOpsBench, un marco unificado y un entorno diseñado para guiar el desarrollo, la orquestación y la evaluación de agentes específicos del dominio adaptados a las aplicaciones de la Industria 4.0. Esbozaremos los requisitos clave para tales sistemas holísticos y proporcionamos información procesable sobre los agentes de construcción que integran la percepción, el razonamiento y el control para las operaciones industriales del mundo real. El software está disponible en esta URL HTTPS.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 4 de junio de 2025.
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