用友 BIP 资产管理 +DeepSeek，开启智能运维新时代

近日，用友 BIP 接入 DeepSeek，并面向企业资产管理推出“资产维修智能体”，助力企业实现从“被动维修”到“主动预防”、从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越式升级，为企业资产管理注入智能化基因，开启智能运维新时代！

直面行业痛点：传统资产运维的三大挑战

在重资产行业，设备故障导致的非计划停机带来巨大的生产损失。传统运维模式具有非常严重的滞后性，在资产管理过程中经常面临三大瓶颈：

1.故障响应滞后：依赖人工巡检与事后维修，难以捕捉隐性风险；

2.决策依赖经验：维修策略受限于工程师个人经验，缺乏数据支撑；

3.资源调度低效：备件库存、人员调配与维修任务难以动态协同。

用友 BIP 接入 DeepSeek，重新定义智能运维

用友 BIP 资产维修智能体，依托用友 BIP 资产管理与 DeepSeek 的大模型能力，打造覆盖“实时感知-深度思考-智慧决策-科学执行-智能进化”的全生命周期管理模式闭环。

一、多维数据融合，提前预判风险,精准定位故障

利用 Deepseek 的先进算法和用友 BIP 积累的海量设备数据（实时接入设备 IoT 传感器、历史工单、历史故障、点巡检数据、社会化数据等多维度异构数据），智能体能够建立精准的设备健康度预测模型。通过对设备运行数据的实时分析，它可以准确预测设备故障的发生时间和类型，为企业制定合理的维修计划提供科学依据。结合行业知识库内置的设备故障图谱和历史维修记录，精准定位故障原因，并提供维修建议，大幅提升维修效率，降低维修成本。

例如：在某大型电力企业中，火电机组的稳定运行关乎电力供应的可靠性，“资产维修智能体“实时采集锅炉、汽轮机等关键设备的温度、压力、振动等数据。当监测到汽轮机某个关键部件的温度在短时间内异常上升，结合历史数据和环境温度变化，“资产维修智能体“借助预测分析模型，精准判断出可能是由于该部件的润滑油系统出现堵塞，导致润滑不良引发温度升高。同时，通过 DeepSeek 识别行业知识库中的设备故障图谱和历史维修记录，迅速给出如检查润滑油管道、清洗过滤器等具体维修建议。这一精准的故障预判和定位，使企业能够在设备故障发生前就安排维修工作，避免了因设备突发故障导致的大面积停电事故，保障了电力供应的稳定性，同时也降低了因紧急抢修带来的高额成本。

用友 BIP 资产维修智能体在方案推荐时，根据当前设备自身的技术特征，分析故障发生前后的技术参数变化，结合同类型设备的历史故障及维修数据，分析此次故障发生的可能诱因，推荐合理的维修作业方案，并且对分析的详细过程进行展示，以便更好的辅助管理人员对故障进行更加准确的定位，辅助维修人员对设备故障进行更加精准的了解

二、动态优化策略，资源全局调度，智能派单

根据故障类型、设备位置、维修人员技能等因素，“资产维修智能体“基于算法模型，自动推荐“成本最优”“时效最优”或“可靠性最优”的维修方案，并智能匹配备件库存、工程师技能图谱与任务优先级，派单至最合适的维修人员，实现维修资源的优化配置，提高维修效率。

例如：在大型矿山企业，采矿设备如挖掘机、装载机等分布在广阔的矿区。当一台挖掘机在作业过程中出现液压系统故障时，“资产维修智能体“根据故障类型（如液压泵损坏或油管泄漏）、设备所在位置（矿区的具体坐标）以及维修人员的实时位置和技能情况（如是否持有液压系统维修资质、过往维修液压系统故障的经验等），通过算法模型进行计算。最终，系统推荐“成本最优”的维修方案，选择距离挖掘机较近且具备相应技能的维修人员前往维修，并从附近仓库调配所需的液压泵、密封件等备件。这种智能的资源调度和派单方式，有效提高了维修效率，减少了设备停机时间，保障了矿山的正常开采作业。

三、精准评估资产状态，优化报废流程，挖掘潜在价值

借助 DeepSeek 强大的数据分析能力，用友 BIP 资产维修智能体能够综合设备的使用年限、运行时长、维修记录、技术更新趋势等多维度数据进行深度挖掘与分析。通过智能工作流引擎，依据预设的规则和条件，结合设备的实际状况和企业的战略规划，自动触发相应的报废流程，并为各审批节点提供全面、准确的决策支持信息。通过对大量设备报废数据的分析，识别一些零部件或材料具有再利用的价值，帮助企业实现资源的循环利用，创造额外的经济效益。

例如，某台数控机床已运行超过 10 年，系统通过分析其运行数据，发现其关键部件（如主轴）的振动幅度逐渐增大，且维修频率显著上升。系统预测该设备剩余使用寿命不足 6 个月，并发出报废预警。系统建议报废该数控机床，并推荐更换为新型高效设备。根据分析，新设备每年可降低能耗 15%，预计 3 年内可收回投资成本。系统根据设备残值评估结果，自动推荐最优的残值处理方案（如拍卖、拆解回收等），最大化回收资产价值。

四、知识持续沉淀，越用越懂行业

用友 BIP 资产维修智能体通过 DeepSeek 对企业内部文档、资产的运行、维护、维修数据进行学习训练，使推荐的维修方案、故障知识问答更加准确。

用友 BIP 资产维修智能体可通过“运维知识蒸馏引擎”自动提取维修工单中的有效信息，动态更新故障诊断规则库，不断优化故障诊断模型和维修策略，形成企业专属的维修知识库，为设备管理和维修决策提供数据支撑。

例如：一家电子制造企业使用用友 BIP 与 DeepSeek 融合的系统过程中，每当完成一次设备维修，“运维知识蒸馏引擎”都会自动提取维修工单中的关键信息，如故障现象、维修过程、更换的零部件等。在多次处理同类型电子生产设备的电路板短路故障后，系统发现特定区域的电路板在高温环境下更容易出现短路问题，于是将这一信息更新到故障诊断规则库中。下次再有类似设备出现故障时，智能体能够更快速、准确地判断故障原因，优化维修策略，推荐更具针对性的维修方案，如加强该区域的散热措施或更换耐高温的电子元件。随着时间的推移，企业专属的维修知识库不断丰富和完善，智能体对电子制造设备的运维管理能力也越来越强。

用友作为全球领先的企业软件与智能服务提供商，致力于通过普及用友 BIP，让数智化在更多的企业成功。用友 BIP 基于 DeepSeek 大模型能力深度融入资产管理模块，为企业提供跨系统、全场景的智能运维支持。通过联合生态伙伴的技术互补与场景共创，为企业打造“感知-决策-执行-进化”的一体化智能管理体系，推动资产管理从“局部优化”迈向“全局智治”。

未来， 在资产管理领域，用友 BIP 将持续深化人工智能应用，为企业提供更敏捷、更精准、更具前瞻性的资产管理解决方案，赋能企业实现降本增效与数字化转型。拥抱智慧运维，共赢数智未来！