AssetOpsBench: 산업 자산 운영 및 유지보수 작업 자동화를 위한 AI 에이전트 벤치마킹
AssetOpsBench: Benchmarking AI Agents for Task Automation in Industrial Asset Operations and Maintenance
June 4, 2025
저자: Dhaval Patel, Shuxin Lin, James Rayfield, Nianjun Zhou, Roman Vaculin, Natalia Martinez, Fearghal O'donncha, Jayant Kalagnanam
cs.AI
초록
산업 자산 생애주기 관리를 위한 AI는 복잡한 운영 워크플로우(예: 상태 모니터링, 유지보수 계획 수립, 개입 일정 조정 등)를 자동화하여 인간의 작업 부담을 줄이고 시스템 가동 중단 시간을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 기존의 AI/ML 접근 방식은 주로 이러한 문제를 개별적으로 해결하며, 더 넓은 운영 파이프라인 내에서 특정 작업에 초점을 맞추었습니다. 반면, AI 에이전트와 대형 언어 모델(LLMs)의 등장은 새로운 세대의 기회를 제공합니다: 자산 생애주기 전반에 걸친 종단간 자동화를 가능하게 하는 것입니다. 본 논문은 이전에 별도의 전문 지식과 수동 조정이 필요했던 작업을 AI 에이전트가 자율적으로 관리하는 미래를 상상합니다. 이를 위해, 우리는 Industry 4.0 애플리케이션에 맞춤화된 도메인 특화 에이전트의 개발, 오케스트레이션, 평가를 안내하기 위해 설계된 통합 프레임워크 및 환경인 AssetOpsBench를 소개합니다. 우리는 이러한 종합적인 시스템에 대한 주요 요구 사항을 설명하고, 실제 산업 운영을 위해 인지, 추론, 제어를 통합한 에이전트 구축에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 해당 소프트웨어는 https://github.com/IBM/AssetOpsBench에서 이용 가능합니다.
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.