AssetOpsBench: Benchmarken van AI-agents voor taakautomatisering in industriële asset-operaties en -onderhoud

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

June 4, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

AI voor levenscyclusbeheer van industriële activa heeft als doel complexe operationele workflows te automatiseren – zoals conditiemonitoring, onderhoudsplanning en interventieplanning – om de menselijke werklast te verminderen en systeemuitval te minimaliseren. Traditionele AI/ML-benaderingen hebben deze problemen voornamelijk geïsoleerd aangepakt, waarbij specifieke taken binnen het bredere operationele proces werden opgelost. Daarentegen bieden de opkomst van AI-agenten en grote taalmodellen (LLMs) een nieuwe generatie mogelijkheden: het mogelijk maken van end-to-end automatisering over de gehele levenscyclus van activa. Dit artikel schetst een toekomst waarin AI-agenten taken autonoom beheren die voorheen specifieke expertise en handmatige coördinatie vereisten. Hiertoe introduceren we AssetOpsBench – een uniform raamwerk en omgeving ontworpen om de ontwikkeling, orchestratie en evaluatie van domeinspecifieke agenten te begeleiden, afgestemd op Industry 4.0-toepassingen. We beschrijven de belangrijkste vereisten voor dergelijke holistische systemen en bieden praktische inzichten voor het bouwen van agenten die perceptie, redenering en controle integreren voor real-world industriële operaties. De software is beschikbaar op 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.