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DeepSeek在山东港口日照港落地应用

2周前 (02-28)Deepseek最新资讯35

在DeepSeek赋能千行百业的浪潮中,港口如何抓住机遇,培育和发展新质生产力?

日前,山东港口日照港在私有化部署国产开源大模型DeepSeek R1基础上,上线日照港流动设备智慧运维平台,首次实现DeepSeek在港口设备管理领域的全栈式智慧运维应用。

这次融合探索是日照港积极响应山东港口人工智能发展战略,落实《山东港口人工智能(大模型)总体建设规划》,实现AI技术在港口多场景规模化应用的生动实践,为港口高质量发展注入了数智新动能。

破局传统运维模式

从人工经验到智能决策

流动设备是港口生产运营的核心要素之一,直接关系到作业效率与安全生产。“传统设备运维模式依赖人工经验,普遍存在响应滞后、决策精度不足等瓶颈问题,”山东港口日照港技术创新中心副主任(挂职)徐冠男说,“人工智能的飞速发展,为我们探索流动设备智慧运维提供了可能。”

如何抓住机遇?日照港AI团队因时而动,立足行业前沿,率先引入DeepSeek R1大模型,依托私有化部署,构建首个全栈式流动设备智慧运维体系,探索将AI融入实际港口业务流程中。该体系集“实时监测—故障预测—智能决策”于一体,推动港口运营管理向智能化、精细化迈进。

实时监测+智能分析

从“被动维修”到“精准预测”

7×24小时全天候监测——

智慧运维平台实现对流动设备运行7×24小时全方位、全天候实时监测。平台精准采集转速、压力、温度等关键运行数据,当数据超出安全阈值时,自动触发告警,并实时同步输入DeepSeek R1模型。

海量数据库全领域覆盖——

“我们深度融合日照港过去10年设备运行数据,整合装载机、挖掘机、起重机、正面吊等设备全生命周期运行数据,构建了包含上百类参数、超40万条记录的海量标准化数据库。”技术创新中心科技管理人员房鲁韬说。

将DeepSeek能力接入港口设备运维应用场景,相当于新添了一名岗位能力全面、技能水平高且全天候在岗的“懂行”的“老师傅”。这位“老师傅”融合设备故障知识库、历史维修记录及行业实践,进行多源数据分析,秒级内即可生成精准的“维保方案”。

精准预测模式升级——

跳出“问什么答什么”的思维定式,AI团队更加注重提升管理前瞻性。依托DeepSeek的学习能力,投用港口设备运维知识图谱。图谱结合设备性能规律等因素,精准预测关键部件的剩余寿命,提前3-6个月生成“预测性维护计划”,实现了从“被动维修”到“精准预测”的运维模式革新。

自研算法+DeepSeek

“双引擎”决策模式协同赋能

人工智能实现本地化应用,难点在于如何精准对接港口实际业务需求。日照港AI团队自主研发了特征提取、故障分类、时域分析三大核心算法,能够精准识别复杂工况中的潜在故障。

这种自研算法与DeepSeek知识库深度融合,实现了“外部引进”“内部研发”的双引擎,平台通过多模态数据融合与交叉验证,能够准确生成紧扣作业实际的动态维保方案。

“DeepSeek在日照港落地应用,体现了科技创新与港口转型升级的紧密结合。”日照港安全环保科技部副部长,技术创新中心党委委员、副主任(主持工作)王衍棣说。未来,日照港将持续深化AI大模型与港口作业场景融合,推动维修模式由“被动维修”到“数字化精准预测”转型,为山东港口培育和发展新质生产力注入强劲动能。

(日照港)


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