来源：中国科学报 / 科学网（wap.sciencenet.cn）（2026-09-03）｜ 分类：行业资讯
摘要
西安交通大学机械工程学院严如强、陈雪峰团队联合华南理工大学，提出面向故障预测与健康管理（PHM）的大语言模型PHM-GPT，成果发表于中国工程院院刊《Engineering》。该研究探索从“专用智能”到“统一智能”的范式跃迁，为高端装备智能运维提供新路径。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 西安交通大学机械工程学院严如强、陈雪峰团队（联合华南理工大学李巍华） |
| 发生时间 | 2026-09-03 |
| 所属领域 | 院校动态、西安交通大学 |
| 关注理由 | 顶尖IE院校在智能运维（设备管理/可靠性工程）方向的AI突破，是“AI+工业工程”的标杆案例。 |
核心要点
- 西安交大严如强、陈雪峰团队联合华南理工李巍华，提出面向PHM的大语言模型PHM-GPT，成果发表于《Engineering》。
- 创新提出信号到文本（S2T）表示法，将振动等工业时序信号转为带物理意义的结构化文本，供大模型理解处理。
- 构建InstPHM-456k指令数据集，统一组织装备状态、PHM专业知识与多任务指令，支撑模型多任务能力。
- 在多个公开轴承、齿轮数据集验证，PHM-GPT可统一完成异常检测、故障诊断与维修决策并展现跨部件泛化。
- 研究为高端装备新一代智能运维体系提供新路径，是“AI+工业工程”在设备管理与可靠性方向的落地范例。
背景解读
故障预测与健康管理（PHM）是保障高端装备可靠运行的关键技术，涵盖状态监测、故障诊断与维修决策，与工业工程的设备管理与可靠性工程高度相关。随着航空航天、轨道交通、能源装备向复杂化、智能化发展，传统“一装备一模型”的专用深度学习范式难以应对多源数据与多任务需求。西安交通大学机械工程学院严如强、陈雪峰团队联合华南理工大学，提出将大语言模型引入PHM领域的PHM-GPT，探索从“专用智能”到“统一智能”的范式跃迁，相关成果发表于中国工程院院刊《Engineering》，为构建面向高端装备的新一代智能运维体系提供技术路径。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 发表期刊 | Engineering（中国工程院院刊） | PHM-GPT面向高端装备智能运维 |
| 指令数据集 | InstPHM-456k | 统一框架组织装备状态、PHM知识与任务指令 |
| 核心方法 | S2T信号到文本 | 保留物理与信号处理意义的特征表征 |
| 验证范围 | 多公开轴承/齿轮数据集 | 展现跨数据集、跨机械部件知识迁移 |
与工业工程的关联
PHM本质是工业工程中“设备综合效率（OEE）与可靠性工程”在智能时代的延伸。IE关注系统整体效率与全生命周期成本，而PHM-GPT将维修决策从经验驱动转为数据/知识驱动，正是“数字化转型”与“智能制造”在运维环节的体现。对IE从业者，这意味着设施规划与设备管理的分析工具正在被大模型重构；对在校生，这是理解“AI+工业工程”交叉前沿的典型案例，也为制造企业的预测性维护项目提供方法论参考。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照《工业工程门户》方法与工具分类中的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：智能制造
智能制造（Intelligent Manufacturing）指深度融合新一代信息技术与先进制造技术，具备自感知、自决策、自执行能力的生产方式，是《中国制造 2025》的主攻方向，与工业工程的系统优化方法高度互补。
IE 术语小课堂：数字化转型
数字化转型（Digital Transformation）指企业利用数字技术重塑业务流程、组织与文化。对制造业而言，IE 提供流程底座，数据提供决策依据，两者缺一不可。
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原文链接
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