AssetOpsBench: 産業資産の運用・保守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キング

要旨

産業資産ライフサイクル管理のためのAIは、複雑な業務ワークフロー（状態監視、保守計画、介入スケジューリングなど）を自動化し、人的負荷を軽減し、システムのダウンタイムを最小化することを目指しています。従来のAI/MLアプローチは、これらの問題を個別に扱い、広範な業務パイプライン内の狭いタスクを解決することに主眼を置いてきました。これに対して、AIエージェントや大規模言語モデル（LLMs）の登場は、資産ライフサイクル全体にわたるエンドツーエンドの自動化を可能にする次世代の機会を提供します。本論文では、これまで専門知識と手動の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展望します。そのために、Industry 4.0アプリケーション向けに特化したドメイン固有エージェントの開発、オーケストレーション、評価を導くための統一フレームワークおよび環境であるAssetOpsBenchを紹介します。本論文では、そのような包括的なシステムに必要な主要要件を概説し、現実世界の産業オペレーションにおける知覚、推論、制御を統合したエージェントを構築するための実践的な洞察を提供します。ソフトウェアはhttps://github.com/IBM/AssetOpsBenchで公開されています。

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.

AssetOpsBench: 産業資産の運用・保守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キング

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

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