1、全工况适配分析：针对大型装备在不同现场、环境下的复杂工况，实现工艺与系统的交互式探索，精准匹配多样化运行场景需求。

2、创新技术融合应用：采用 “时序 + 知识小模型” 技术架构，将装备运行的时间序列数据与专业知识深度结合，为状态监控、运维等提供全面支撑。

3、全流程智能服务：覆盖大型装备状态监控、日常运维、故障诊断到辅助决策的全生命周期管理，形成闭环式服务体系。

4、实时动态响应：实时采集装备运行数据，快速分析并反馈结果，及时发现潜在问题，为运维人员争取处理时间。

5、精准决策支持：基于深度分析结果，提供可靠的辅助决策建议，帮助运维团队制定科学的维护与优化方案。

1、火电发电机组运维：在火力发电厂，智能助手实时监控发电机组在不同负荷工况下的运行数据，通过时序分析发现汽轮机振动值在高负荷时段出现异常波动。结合知识小模型中汽轮机故障特征知识，快速诊断出可能是叶片磨损问题，及时生成停机检修建议，并提供检修流程和备件准备清单，避免因故障导致的非计划停机。

2、化工生产线工艺优化：化工生产线上，智能助手对反应釜、精馏塔等设备在不同原料配比、温度压力工况下的生产工艺进行探索分析。当发现反应釜温度控制出现异常时序波动，结合知识小模型中化学反应知识，诊断出是催化剂活性下降导致反应速率异常，进而建议调整催化剂添加量，并提供调整后的工艺参数范围，帮助企业优化生产工艺，提高产品质量和生产效率。

1、时序数据分析技术：运用先进的时序数据处理算法，对装备运行过程中的时间序列数据进行深度挖掘，捕捉数据变化趋势与异常特征。

2、知识小模型构建：将大型装备领域的专业知识、行业标准、专家经验等构建为知识小模型，实现知识的高效存储与快速调用，提升分析准确性。

3、边缘计算与云计算协同：通过边缘计算实现装备数据的实时预处理和初步分析，减少数据传输压力；结合云计算进行深度分析和模型训练，保障分析效率与精度。

4、智能故障诊断算法：基于机器学习和深度学习算法，构建智能故障诊断模型，能够自动识别装备故障模式，提高故障诊断的及时性和准确率。

5、可视化交互界面：提供直观的可视化界面，将装备运行状态、分析结果、决策建议以图表、图形等形式展示，方便运维人员快速理解与操作。