חדש Key אחד לכל המודלים, עם הערכת מחיר לפני כל קריאה. יוצרים Key

GPT
A

AssetOpsBench

קוד פתוח

ibm-researchapache-2.02025-06-26

  • Industry
  • PHM
  • Predictive-Maintenance
  • Asset-Management
  • tool-learning

מאגר לבדיקת סוכני בינה מלאכותית בתפעול ותחזוקת ציוד תעשייתי. הוא מחבר בין נתוני חיישנים, לוגיקת תחזוקה ומשימות חיזוי תקלות.

  • 728הורדות בחודש
  • 46לייקים

מה זה

המאגר מכיל פחות מאלף רשומות שמחולקות לפי סוגי נכסים ומשימות תפעוליות. ברמת הציוד נכללים נתונים על מדחסים, משאבות הידראוליות ותשתיות קירור של מרכזי נתונים שכוללות ארבעה צ'ילרים ושתי יחידות טיפול באוויר. המידע משלב דפוסי חיישנים עם הקשר תפעולי שדורש הסקת מסקנות הנדסית.

ברמת המשימות המאגר מתמקד בניהול בריאות וחיזוי תקלות כמו הערכת אורך חיים שנותר ומצב בריאות הציוד, יחד עם בדיקת יכולת המודל לפעול לפי חוקי סף מוגדרים מראש. בנוסף נבדקות משימות של זיהוי חריגות, מיפוי אוטומטי של חיישנים והפקת פקודות עבודה. קובצי הנתונים כוללים קובצי טקסט של אמירות וגרסאות מורכבות של תקלות חיישנים עם שיבושים מכוונים.

מתאים ל

  • הערכת סוכנים בתעשייה

    בדיקת יכולת המודל להסיק מסקנות הנדסיות מנתוני חיישנים ולפעול לפיהן.

  • בדיקת עמידות לרעש

    בחינת תגובת המערכת לקריאות חיישן משובשות ומורכבות.

  • אוטומציה של פקודות עבודה

    מדידת הדיוק של יצירת דוחות תחזוקה והפעלת חוקי סף לתקלות.

איפה זה נופל

ההיקף קטן מאוד ועומד על פחות מאלף דוגמאות, כך שהוא מיועד להערכה ולא לאימון מודלים מאפס. כל הטקסטים וההגדרות הם באנגלית בלבד, ואין כאן נתונים בעברית או התאמה למערכות מקומיות. הנתונים מתמקדים במספר מצומצם של נכסים כמו צ'ילרים, מדחסים ומשאבות, ולכן לא מייצגים קווי ייצור מגוונים או תעשיות תהליכיות מורכבות. כדאי לבדוק היטב אם ההתפלגות הסינתטית של השגיאות והשיבושים מייצגת את הרעש האמיתי של החיישנים שלכם לפני שמסתמכים על המדדים.

שאלות
נפוצות

האם מותר להשתמש במאגר לפיתוח מוצר מסחרי?

כן, רישיון apache-2.0 מאפשר שימוש מסחרי מלא. צריך רק לשמור על הצהרת זכויות היוצרים והרישיון המקורי בקבצים הרלוונטיים. המודלים שאתם בונים או מעריכים בעזרתו לא חייבים להיפתח לציבור.

האם יש במאגר תמיכה בשפה העברית?

לא, המאגר כולו באנגלית. כל המונחים ההנדסיים, דוחות החיישנים והאמירות מנוסחים באנגלית בלבד. אם המערכת שלכם מיועדת לעבוד בעברית, תצטרכו לתרגם את השאילתות או להתאים את המינוח בעצמכם.

האם המאגר מתאים לאימון מודל שפה?

לא, הגודל שלו קטן מדי ועומד על פחות מאלף רשומות בסך הכל. הוא נבנה במפורש כבנצ'מרק להערכת ביצועים של מודלים קיימים וסוכנים אוטונומיים, ולא לצורך כוונון עדין או אימון בסיסי.

מה הנתונים כוללים בפועל?

הקבצים מכילים רשומות jsonl של דפוסי חיישנים, חוקי תחזוקה ותרחישי כשל עבור מדחסים, משאבות הידראוליות ומערכות קירור. יש בו גם גרסאות שכוללות שיבושים מכוונים של נתוני החיישנים כדי לבדוק איך המודל מתמודד עם שגיאות.

איך טוענים

טוענים את הנתונים ישירות דרך ספריית הדאטהסטס בקוד פייתון עם load_dataset ומזהה המאגר. אפשר למשוך את תרחישי ברירת המחדל תחת scenarios או לבחור קונפיגורציה ייעודית לפי נכס כמו compressor. המאגר פתוח לגישה מיידית ללא צורך באישור, ומכיל 20 קבצים בפורמט jsonl שנחלקים לתיקיות של נכסים, תקלות רגילות ותקלות משובשות.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("ibm-research/AssetOpsBench")

הרישיון

המאגר מופץ תחת רישיון apache-2.0. הרישיון מתיר שימוש מסחרי, שינוי והפצה של הנתונים, ואינו מחייב אתכם לשחרר את הקוד או את המודל שלכם תחת אותו רישיון. החובה העיקרית היא מתן קרדיט ושמירה על הודעת זכויות היוצרים של המפרסמים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗