AssetOpsBench: Evaluación de Agentes de IA para la Automatización de Tareas en Operaciones y Mantenimiento de Activos Industriales

AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance

June 4, 2025

Autores: Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam

cs.AI

Resumen

La IA para la Gestión del Ciclo de Vida de Activos Industriales tiene como objetivo automatizar flujos de trabajo operativos complejos —como el monitoreo de condiciones, la planificación de mantenimiento y la programación de intervenciones— para reducir la carga de trabajo humana y minimizar el tiempo de inactividad del sistema. Los enfoques tradicionales de IA/ML han abordado principalmente estos problemas de manera aislada, resolviendo tareas específicas dentro de la cadena operativa más amplia. En contraste, la aparición de agentes de IA y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) introduce una oportunidad de próxima generación: permitir la automatización de extremo a extremo en todo el ciclo de vida del activo. Este artículo vislumbra un futuro en el que los agentes de IA gestionen de manera autónoma tareas que anteriormente requerían conocimientos especializados y coordinación manual. Con este fin, presentamos AssetOpsBench —un marco unificado y un entorno diseñado para guiar el desarrollo, la orquestación y la evaluación de agentes específicos del dominio, adaptados para aplicaciones de la Industria 4.0. Esbozamos los requisitos clave para tales sistemas holísticos y ofrecemos ideas prácticas para construir agentes que integren percepción, razonamiento y control en operaciones industriales del mundo real. El software está disponible en https://github.com/IBM/AssetOpsBench.

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.