AssetOpsBench: Benchmarking von KI-Agenten zur Aufgabenautomatisierung in der industriellen Anlagenbetriebs- und Instandhaltung
AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance
June 4, 2025
papers.authors: Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam
cs.AI
papers.abstract
KI für das Lebenszyklusmanagement industrieller Anlagen zielt darauf ab, komplexe operative Arbeitsabläufe – wie Zustandsüberwachung, Wartungsplanung und Interventionsplanung – zu automatisieren, um die menschliche Arbeitsbelastung zu verringern und Systemausfallzeiten zu minimieren. Traditionelle KI/ML-Ansätze haben diese Probleme bisher hauptsächlich isoliert betrachtet und eng definierte Aufgaben innerhalb des umfassenderen operativen Prozesses gelöst. Im Gegensatz dazu eröffnet die Entstehung von KI-Agenten und großen Sprachmodellen (LLMs) eine nächste Generation von Möglichkeiten: die End-to-End-Automatisierung über den gesamten Lebenszyklus einer Anlage hinweg. Dieses Papier skizziert eine Zukunft, in der KI-Agenten Aufgaben autonom verwalten, die bisher spezifisches Fachwissen und manuelle Koordination erforderten. Zu diesem Zweck stellen wir AssetOpsBench vor – ein einheitliches Framework und eine Umgebung, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung, Orchestrierung und Bewertung von domänenspezifischen Agenten für Industrie-4.0-Anwendungen zu unterstützen. Wir skizzieren die wesentlichen Anforderungen für solche ganzheitlichen Systeme und bieten umsetzbare Einblicke in den Aufbau von Agenten, die Wahrnehmung, logisches Denken und Steuerung für reale industrielle Operationen integrieren. Die Software ist unter https://github.com/IBM/AssetOpsBench verfügbar.
English
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.