論文の概要: AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03828v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 10:57:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.293996
• Title: AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance
• Title（参考訳）: AssetOpsBench: 産業資産運用とメンテナンスにおけるタスク自動化のためのAIエージェントのベンチマーク
• Authors: Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam,
• Abstract要約: 本稿では,これまで異なる専門知識と手動調整を必要としていたタスクを,AIエージェントが自律的に管理する未来を想定する。 AssetOpsBench - ドメイン固有のエージェントの開発、オーケストレーション、評価をガイドするために設計された、統合されたフレームワークと環境。 我々は,このような包括的システムに対する重要な要件を概説し,実世界の産業活動に対する認識,推論,制御を統合するエージェント構築に関する実用的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.110126223593506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI for Industrial Asset Lifecycle Management aims to automate complex operational workflows -- such as condition monitoring, maintenance planning, and intervention scheduling -- to reduce human workload and minimize system downtime. Traditional AI/ML approaches have primarily tackled these problems in isolation, solving narrow tasks within the broader operational pipeline. In contrast, the emergence of AI agents and large language models (LLMs) introduces a next-generation opportunity: enabling end-to-end automation across the entire asset lifecycle. This paper envisions a future where AI agents autonomously manage tasks that previously required distinct expertise and manual coordination. To this end, we introduce AssetOpsBench -- a unified framework and environment designed to guide the development, orchestration, and evaluation of domain-specific agents tailored for Industry 4.0 applications. We outline the key requirements for such holistic systems and provide actionable insights into building agents that integrate perception, reasoning, and control for real-world industrial operations. The software is available at https://github.com/IBM/AssetOpsBench.
• Abstract（参考訳）: AI for Industrial Asset Lifecycle Managementは、条件監視、メンテナンス計画、介入スケジューリングといった複雑な運用ワークフローを自動化することを目的としている。 従来型のAI/MLアプローチは、これらの問題を分離して対処し、より広範な運用パイプライン内の狭いタスクを解決してきた。 対照的に、AIエージェントと大規模言語モデル(LLMs)の出現は、次世代の機会、すなわち、アセットライフサイクル全体にわたってエンドツーエンドの自動化を可能にする。 本稿では,これまで異なる専門知識と手動調整を必要としていたタスクを,AIエージェントが自律的に管理する未来を想定する。 この目的のために、私たちはAssetOpsBenchを紹介します。AssetOpsBenchは、Industrial 4.0アプリケーションに適したドメイン固有のエージェントの開発、オーケストレーション、評価をガイドするために設計された統合されたフレームワークと環境です。 我々は,このような包括的システムに対する重要な要件を概説し,実世界の産業活動に対する認識,推論,制御を統合するエージェント構築に関する実用的な洞察を提供する。 このソフトウェアはhttps://github.com/IBM/AssetOpsBench.comで入手できる。

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