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会话式机器人如何赋能一线电力巡检工人?

会话式机器人如何赋能一线电力巡检工人?
2022年06月14日

这是某省电力公司一线电力巡检工人和会话式机器人小明之间发生的对话。背后的原理是基于电力行业知识图谱,提供的一种面向任务型问答和检索的服务。这一应用可以满足专业技术文档检索、产品咨询与选型、解决方案推荐等需求,提高信息检索准确率和效率。

 

输电线路故障频发,亟需检修提效

 

对于电力行业的一线巡检工人来说,严格按照技术标准的流程、规范开展运维、检修等作业,尤为重要。因为,输电线路作为电网的基本组成部分,具有距离长、跨度大、涉及面广、易受自然环境及气候影响等特点,属于故障多发设备。

 

据统计,输电线路故障事故几乎占线路损耗以及成本的2/3及以上。而目前,输电线路故障诊断普遍依赖人工判断分析,受限于工作经验、技术水平、专业知识和技能等因素,普遍存在处理速度慢、效率低下的问题。

 

电网设备技术标准有上千项,数量庞大、内容复杂,并且通常以书籍、文档形式进行线下管理,无法实现户外远程的及时查阅和充分运用。记录历史故障的调查分析报告,也多存放孤立、分散,无法形成知识沉淀和传承。

 

此外,设备台账信息,杆塔位置及数量,地形、地貌,气象环境、雷电定位等关键信息,都分散储存在PMS、在线监测系统、各运行单位线下硬盘等介质中,无法进行集中处理。其中,各检测系统数据呈现多源化、异构特征,无法被有效整合利用。

 

为了提高提升一线工作效率,实现知识沉淀与复用,赋能生产,该电力公司,在明略科技的帮助下,利用NLP技术,重点分析了246份历年输电线路雷击跳闸故障报告文档,每份文档中获取68个字段,共计16728项,针对故障调查分析报告中的故障基本情况、原因认定、存在问题、采取措施及建议等高价值信息,提取关键字,进行标注,实现了数据结构化、体系化、在线化。

 

同时,与工作手册、技术标准等非结构化数据及雷电定位系统、PMS系统等结构化数据进行关联、融合,构建领域知识图谱,包括schema设计、知识抽取、实体对齐、知识融合以及知识存储。

 

基于语义理解和意图识别技术,结合对话场景,完成交互式智能问答系统搭建,通过问答理解和对话管理,对用户提问进行意图识别,给出精准答案,从而提供常见技术问题解答、线路信息检索、故障精准查询等服务,为运行检修、线路故障巡视与调查分析工作提供支持。

 

会话机器人助力一线电力巡检工人提效,保障电力设备运行安全

 

现在,一线巡检工人通过一部智能手机,在联网状态下,登录微信小程序,即可随时访问会话式机器人界面,输入文字、发送图片或者语音,向机器人提问,快速获取电力领域的专业知识,尤其是技术标准、作业规范、故障原因和维修方案等关键信息。

 

这款会话式机器人可以回答精确到具体的实体、值,而传统的问答检索只能提供模糊的信息。例如,“2019年,扶隆线发生多少次故障“,经过查询图谱,会话式机器人回答”1次,符合查询条件,故障时间是2019年7月4日下午2点52分5秒”,而传统的问答检索只会给出一段包含“2019年”、“扶隆线”和“故障”的文本。

 

将非结构化的技术文档、产品说明等数据结构化之后,会话式机器人可以进行一些业务逻辑的运算。例如,“XX情况下,电压值500kV是否合法”,查询图谱后,会话式机器人会回答“不合法”并给出依据”电压值合法范围400kV以下”。

 

此外,根据对话中包含的实体等信息,会话式机器人会根据结果进行相关的问题推荐,用户直接点击推荐内容,即可获取进一步信息。

 

应用会话式机器人之后,该电力公司一线巡检工人的检修作业标准执行率提升了30%,电力设备运行安全性提高了10%。

 

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输电线路故障频发,亟需检修提效

 

对于电力行业的一线巡检工人来说,严格按照技术标准的流程、规范开展运维、检修等作业,尤为重要。因为,输电线路作为电网的基本组成部分,具有距离长、跨度大、涉及面广、易受自然环境及气候影响等特点,属于故障多发设备。

 

据统计,输电线路故障事故几乎占线路损耗以及成本的2/3及以上。而目前,输电线路故障诊断普遍依赖人工判断分析,受限于工作经验、技术水平、专业知识和技能等因素,普遍存在处理速度慢、效率低下的问题。

 

电网设备技术标准有上千项,数量庞大、内容复杂,并且通常以书籍、文档形式进行线下管理,无法实现户外远程的及时查阅和充分运用。记录历史故障的调查分析报告,也多存放孤立、分散,无法形成知识沉淀和传承。

 

此外,设备台账信息,杆塔位置及数量,地形、地貌,气象环境、雷电定位等关键信息,都分散储存在PMS、在线监测系统、各运行单位线下硬盘等介质中,无法进行集中处理。其中,各检测系统数据呈现多源化、异构特征,无法被有效整合利用。

 

为了提高提升一线工作效率,实现知识沉淀与复用,赋能生产,该电力公司,在明略科技的帮助下,利用NLP技术,重点分析了246份历年输电线路雷击跳闸故障报告文档,每份文档中获取68个字段,共计16728项,针对故障调查分析报告中的故障基本情况、原因认定、存在问题、采取措施及建议等高价值信息,提取关键字,进行标注,实现了数据结构化、体系化、在线化。

 

同时,与工作手册、技术标准等非结构化数据及雷电定位系统、PMS系统等结构化数据进行关联、融合,构建领域知识图谱,包括schema设计、知识抽取、实体对齐、知识融合以及知识存储。

 

基于语义理解和意图识别技术,结合对话场景,完成交互式智能问答系统搭建,通过问答理解和对话管理,对用户提问进行意图识别,给出精准答案,从而提供常见技术问题解答、线路信息检索、故障精准查询等服务,为运行检修、线路故障巡视与调查分析工作提供支持。

 

会话机器人助力一线电力巡检工人提效,保障电力设备运行安全

 

现在,一线巡检工人通过一部智能手机,在联网状态下,登录微信小程序,即可随时访问会话式机器人界面,输入文字、发送图片或者语音,向机器人提问,快速获取电力领域的专业知识,尤其是技术标准、作业规范、故障原因和维修方案等关键信息。

 

这款会话式机器人可以回答精确到具体的实体、值,而传统的问答检索只能提供模糊的信息。例如,“2019年,扶隆线发生多少次故障“,经过查询图谱,会话式机器人回答”1次,符合查询条件,故障时间是2019年7月4日下午2点52分5秒”,而传统的问答检索只会给出一段包含“2019年”、“扶隆线”和“故障”的文本。

 

将非结构化的技术文档、产品说明等数据结构化之后,会话式机器人可以进行一些业务逻辑的运算。例如,“XX情况下,电压值500kV是否合法”,查询图谱后,会话式机器人会回答“不合法”并给出依据”电压值合法范围400kV以下”。

 

此外,根据对话中包含的实体等信息,会话式机器人会根据结果进行相关的问题推荐,用户直接点击推荐内容,即可获取进一步信息。

 

应用会话式机器人之后,该电力公司一线巡检工人的检修作业标准执行率提升了30%,电力设备运行安全性提高了10%。

 

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