AssetOpsBench: Benchmarking degli Agenti AI per l'Automazione dei Compiti nelle Operazioni e Manutenzione degli Asset Industriali

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

June 4, 2025

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

cs.AI

Abstract

L'IA per la gestione del ciclo di vita degli asset industriali mira ad automatizzare flussi di lavoro operativi complessi, come il monitoraggio delle condizioni, la pianificazione della manutenzione e la programmazione degli interventi, per ridurre il carico di lavoro umano e minimizzare i tempi di inattività del sistema. Gli approcci tradizionali di IA/ML hanno affrontato principalmente questi problemi in modo isolato, risolvendo compiti specifici all'interno del più ampio processo operativo. Al contrario, l'emergere di agenti IA e di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) introduce un'opportunità di nuova generazione: abilitare l'automazione end-to-end lungo l'intero ciclo di vita degli asset. Questo articolo immagina un futuro in cui gli agenti IA gestiscono autonomamente compiti che in precedenza richiedevano competenze distinte e coordinamento manuale. A tal fine, introduciamo AssetOpsBench, un framework e un ambiente unificati progettati per guidare lo sviluppo, l'orchestrazione e la valutazione di agenti specifici per il dominio, adattati per applicazioni dell'Industria 4.0. Delineiamo i requisiti chiave per tali sistemi olistici e forniamo indicazioni pratiche per la costruzione di agenti che integrano percezione, ragionamento e controllo per operazioni industriali nel mondo reale. Il software è disponibile all'indirizzo 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.