“故障定位效率提升60%以上，非计划停机时间降低20%—40%，故障平均修复时间缩短30%—50%——数语科技DOM本体智能平台，正在把工业设备运维从“人找故障”推向“故障自解”的智能运维新阶段。”

9月22日，以“海纳智能，应用领航”为主题的2026第二届上海AI应用生态大会在上海举办。大会正式发布了2026《人工智能应用优秀案例集》，数语科技凭借“通过本体系统实现设备智能运维”案例，从上百家申报企业中脱颖而出，荣获「人工智能应用优秀案例」，并成功入选这一权威案例集。

在流程型制造、高端离散制造及公用事业等重资产行业中，设备运维长期面临高度依赖“老师傅”经验、知识传承断层、海量非结构化文档检索低效，以及被动式与预防性维护导致非计划停机损失大等痛点；同时，现有EAM、MES等数字化系统多停留在流程线上化和数据记录层面，缺乏因果推理与智能决策能力，通用大模型又存在“幻觉”风险，行业亟需将垂类大模型与工业本体、故障知识图谱深度融合，实现可信、可解释的智能运维。

针对上述痛点，数语科技以“本体（Ontology）+大模型（LLM）+智能体（Agent）”为核心逻辑，构建了自下而上涵盖数据层、语义层（本体层）、智能层和应用层的技术架构，通过ER-Ontology桥接、GraphRAG、AI原生建模和显性知识路径等创新技术，实现从数据到决策的闭环。实施上遵循“场景定义—本体建模—数据映射—应用迭代”四阶段敏捷路径，已在故障诊断与根因分析、预测性维护等场景落地，可实现故障定位效率提升60%以上、非计划停机时间降低20%—40%、故障平均修复时间缩短30%—50%，并支持跨行业、跨区域的模块化复制与规模化推广。

此次入选的“本体系统设备智能运维”案例，并非孤立的产品尝试，而是数语科技“Data  for AI”与“AI  for Data”双轮驱动战略在工业场景的纵深落地。它也为工业设备运维的智能化转型提供了一个可参照的样本：在AI真正理解设备之前，先让本体教会它设备的“语言”。