基于GENESIS64和DeepSeek的工业报警智能化交互系统

摘要：基于DeepSeek大模型和GENESIS64工业报警智能化交互系统是工业智能化升级的关键一环。它通过知识沉淀和智能辅助，降低对资深专家的依赖，实现报警事件全要素统计、报警关联性分析、故障维护方案推荐、应急预案指引、安全注意提醒等提升整体运营水平。随着大模型技术、工业知识工程、边缘计算和安全技术的发展，该类系统将在未来几年内从试点走向规模化应用，成为智能工厂“神经中枢”之一。

一、 系统简介

本系统采用业界领先的32B参数DeepSeek-R1微调模型作为核心推理引擎，系统可输入并识别多类型知识库，包括GENESIS64 SCADA报警库、工艺流程库、台账与预案库等，操作人员通过知识问答方式针对多模态报警信息进行智能解析，主要包括报警事件全要素统计、报警关联性分析、故障维护方案推荐、应急预案指引、安全注意提醒等。

系统支持5000 Token级上下文窗口，可同时处理设备时序数据、报警故障事件信息、工艺参数和历史工单、操作规章等结构化与非结构化数据，在保证<10秒平均响应时效实现工业级报警推理精度。

平台应用架构图

二、 工业报警管理现状

当前工厂、矿山企业面临的多种报警事件管理问题，归纳起来有五大死结，使得设备与人员的安全管理始终困在低效与风险的恶性循环里：

1、关键指标（如报警响应率、重复报警率）难以动态实时可视化：某工厂因未及时发现"反应釜温度报警平均响应时间延长至15分钟（标准为5分钟）"，导致批次产品不合格。

2、多源报警（如压力+温度+振动）的隐性关联难识别：某煤矿煤流系统的给料机变频器失效时，引发皮带瞬时过载或欠载，延误抢修引发停机。

3、历史处置案例与当前故障匹配精度不足：相同"电机过载报警"在输送带与压缩机场景下需不同维护策略，系统错误推荐了维护方案。

4、应急流程未动态适配实际调度顺序：矿井气体报警触发"全员疏散"预案，但未优先推送"关键风门远程闭锁"的操作指引。

5、忽视矿井下的施工注意事项：对顶板破碎带进行临时支护，加强提醒人员进行拆除滚筒时避免顶板掉落砸伤人员。

三、 系统目标

1、自然语言交互，实时动态归纳所有报警信息，快速生成重点区域需要关注的设备、报警类型、数量的KPI指标，协助管理人员剔除瞬时/次要不重要的报警，从海量报警信息中筛选出厂矿核心区域/系统的运行状态与存在的问题。

报警全要素信息统计 图

2、结合工艺知识图谱（设备连接关系、物料流向、控制逻辑）、历史报警/事件数据、实时数据趋势，推理最可能的根因路径。

报警发生原因关联性分析 图

3、持续学习历史报警数据、维护记录、现场事故解决流程、应急预案（通过交互或文档导入），适配最佳应急处理方案

报警事件应急解决方案推荐  图

四、 工作原理

大模型系统工作主要采用五个功能节点，针对现场的原始过程数据、规章制度文档等资料进行提取、整合、分类、检索等预处理操作，最终送到大模型中进行推理服务，具体包括数据提取、智能分块、向量数据库存储、混合检索与大模型推理服务。

平台工作原理流程  图

详细功能如下所示：

1、基础数据提取

l 通过系统接口对接GENESIS64 SCADA/Hyper Historian实时历史数据库系统，采用时间窗口滑动机制捕获实时报警流

l 内置数据清洗模块自动处理异常值，支持Modbus/OPC UA多协议适配

l 文档类：支持Pdf、Word、Excel、PPT常规文档信息识别与提取

2、向量数据库存储

l 部署pgvector向量数据库，支持高效存储和检索向量数据。

l 支持报警事件的多模态存储（文本日志+传感器波形）

l 具备自动冷热数据分层功能，查询响应时间<50ms

3、报警混合检索

l 结合BM25算法与向量相似度的两级检索架构

l 重排模块集成注意力机制，权重参数可在线调参

l 典型场景下TOP3命中率可达92%以上

4、报警智能推理服务

l 采用LoRA微调的32B参数模型，部署在5090级别显卡

l 动态prompt模板支持多轮报警关联分析

l 输出包含：根因分析（RCA）、处置建议、影响范围预测三部分

五、 核心功能

1.  数据接入与融合

实时数据接入：GENESIS64 SCADA报警流、实时过程数据（OPC UA/DA, MQTT等）、设备状态数据。

历史数据接入：历史报警数据库、维护工单系统、操作日志、应急预案、工艺知识文档/图谱、设备手册。

多模态数据：关键设备图像/视频流（可选）、声音信号（可选）。

2.  工业知识库

工艺知识图谱:设备、管道、阀门、仪表及其连接关系、物料流向、控制回路逻辑。

设备知识库:设备型号、常见故障模式、维修手册、备件信息。

SOP与应急预案:标准操作规程、针对不同报警的应急处理流程。

历史案例库： 标注好的历史报警及处理记录。

3.  大模型引擎 (核心)：

领域微调/训练:在通用大模型基础上，使用工业领域语料（报警文本、手册、工单、工艺描述）进行微调或训练专用模型。

多模态理解模块:处理文本、结构化数据（时序、报警属性）、图像/视频（需CV模型配合）。

推理与决策模块:执行根因分析、影响评估、行动建议生成。

自然语言交互模块:理解操作员查询，生成自然语言进行报警解释、报告。

报警本体 上下游相关联参数列举  图

4.  人机交互界面：

自然语言交互:支持操作员语音查询和统计分析指令。

移动端应用:为操作员或管理人员提供移动报警通知和交互。

可视化报告：自动生成包含报警统计分析、报警根因分析、报警关联性分析、影响评估、处理建议的摘要报告。

报警统计信息可视化图表展示  图

5.  系统管理与反馈闭环：

配置管理： 知识库更新、模型微调参数设置、报警规则配置。

反馈学习： 记录操作员对系统建议的采纳/修改/拒绝，用于持续优化模型和知识库。

性能监控： 监控系统准确性、响应时间、报警处理效率提升等指标。

六、 总结

工业报警智能化交互系统不是简单地给报警加个聊天机器人，而是ICONICS公司联合大模型强大的理解、推理和交互能力，深度融合工业领域知识，实现对GENESIS64报警信息的深度加工、智能解读和主动辅助，最终目标是让原始报警从“信息噪声”变成“可行动的智能洞察”，赋能工业人员做出更快、更准、更好的决策。

 公司总部：北京市顺义区空港科技大厦 7层

公司邮箱：info@iconics.com.cn

电   话：010 8494 2570

传   真：010 8494 2572

微信号：ICONICS