ibm-research/AssetOpsBench

AssetOpsBench数据集包含两种类型的数据：Scenarios和FailureSensorIQ。Scenarios是人类为工业资产智能体编写的评估提示，而FailureSensorIQ是基于故障模式和传感器关联的知识引导的问答。

This dataset includes two types of data: Scenarios which are human-authored evaluation prompts for industrial asset agents, and FailureSensorIQ which is knowledge-grounded QA based on failure modes and sensor associations.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AssetOpsBench是一个面向工业运维场景的专用基准数据集，旨在评估大语言模型与多智能体系统在设备管理与预测性维护中的表现。其构建方式围绕设备类型与任务类型双轴展开，涵盖压缩机、液压泵等核心工业资产，以及基于规则的维护逻辑、故障模式与传感器映射、预测与健康管理等关键任务。数据来源于数据中心基础设施中冷却系统的真实运行场景，包括4台冷水机组和2台空气处理单元，并标注了异常检测、传感器映射与工单生成等生命周期任务。所有数据以JSON Lines格式存储，并通过Hugging Face Datasets库提供多配置加载方式，便于研究者针对特定资产或任务进行细粒度测试。

特点

该数据集具备高度的领域专业性与任务多样性，聚焦工业资产运营中传感器数据解读、维护逻辑推理与健康状态评估等核心能力。其独特之处在于同时覆盖设备级与任务级两类配置，支持从压缩机、液压泵等具体资产到规则推理、失效模式映射、剩余寿命预测等抽象任务的独立测试。数据集规模精炼（样本数小于1K），强调质量而非数量，每个样本均蕴含复杂的多步骤推理需求。此外，其多智能体协同评估框架使得研究者能够系统性地衡量模型在工具学习、任务自动化与工业决策链上的综合表现。

使用方法

用户可通过Hugging Face Datasets库便捷加载该数据集，默认配置为加载全部场景数据（scenarios），也可选择特定资产或任务配置进行针对性评估。例如，使用load_dataset("ibm-research/AssetOpsBench", "compressor")即可获取压缩机相关数据。加载后的数据集可直接用于问答、时序预测等任务，配合标准的机器学习流程进行模型训练与推理。研究者还可结合Multi-Agent框架，模拟工业运维中多智能体协同决策的全过程。该数据集遵循Apache-2.0许可证，并建议引用相关论文以确保学术使用中的可追溯性。

背景与挑战

背景概述

AssetOpsBench 是由 IBM Research 团队的 Dhaval Patel 等人于 2025 年创建的工业运维领域基准测试数据集。核心研究问题聚焦于评估大型语言模型及多智能体系统在工业资产运维中的感知、推理与任务自动化能力。该数据集以传感器数据解读、维护逻辑推理和故障预测与健康管理为交汇点，覆盖压缩机、液压泵等关键工业设备，并引入数据中心基础设施的冷却系统场景。通过构建包含异常检测、自动传感器映射、工单生成等生命周期任务的测试集，AssetOpsBench 为工业 AI 研究提供了标准化评估框架，推动了 PHM 领域从传统机器学习向通用语言模型应用的前沿探索。

当前挑战

AssetOpsBench 所解决的领域挑战在于工业资产运维的复杂性，包括多源传感器数据的实时融合、跨设备类型的诊断逻辑泛化，以及从异常检测到剩余寿命预测的多层级任务衔接。数据构建过程中面临的主要挑战涉及：如何设计涵盖规则触发、故障模式与传感器映射、以及健康管理决策的差异化任务配置；如何确保仅包含少量样本的基准在有限规模内有效覆盖工业场景的异构性与动态性；以及如何避免任务提示信息泄露，保障模型评估的公平性与可复现性。

常用场景

经典使用场景

AssetOpsBench是一个专为工业运维场景设计的基准测试数据集，其核心用途在于评估大语言模型（LLM）及多智能体系统在复杂工业资产管理任务中的表现。该数据集通过整合传感器数据解析、设备维护逻辑推理以及故障预测与健康管理（PHM）等多维度信息，构建了涵盖压缩机和液压泵等关键工业资产的标准化测试场景。研究人员可利用该数据集，系统性地检验AI代理在异常检测、自动化传感器映射、维护工单生成及剩余使用寿命预测等经典任务中的性能，从而为工业智能运维技术的迭代提供可靠的量化评估基础。

实际应用

在实际工业运维中，AssetOpsBench衍生的方法论可直接部署至数据中心冷却系统、石油化工旋转设备以及制造生产线等关键设施。凭借其内嵌的异常检测与工单生成逻辑，企业能够快速构建基于LLM的智能运维助手，实现设备状态实时监控、维护策略的自动化编排以及多设备间的协同调度。例如，数据中心可利用其压缩机与液压泵的传感器映射能力，显著降低非计划停机时间；运维人员则能借助基于规则的触发机制，将复杂的阈值管理转化为高效的自主决策流程，从而在提升资产全生命周期效益的同时，削减人工巡检与事后维修的成本负担。

衍生相关工作

自AssetOpsBench发布以来，其设计思想已催生了一系列衍生工作，包括针对特定资产（如离心压缩机）的域适应微调方法，以及融合工具调用与知识图谱的增强型多智能体框架。研究者基于该数据集探索了将PHM任务与大型语言模型的链式推理能力相结合的路径，开发出可预测剩余寿命并生成诊断报告的智能体系统。此外，该数据集启发了工业数字孪生与LLM交互的标准化评估协议，推动了诸如自适应规则生成器和跨模态传感器融合代理等新范式的涌现，为后续构建通用型工业运维AI奠定了方法论与实验基础。