Cleaning Maintenance Logs with LLM Agents for Improved Predictive Maintenance

📄 arXiv: 2511.05311v1 📥 PDF

作者: Valeriu Dimidov, Faisal Hawlader, Sasan Jafarnejad, Raphaël Frank

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO, cs.SE

发布日期: 2025-11-07

💡 一句话要点

利用LLM Agent清洗维护日志，提升预测性维护效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 预测性维护 大型语言模型 数据清洗 维护日志 LLM Agent

📋 核心要点

  1. 汽车行业预测性维护面临数据质量差、专业知识不足等难题，阻碍了其发展和应用。
  2. 本文提出利用LLM Agent自动清洗维护日志，以提高数据质量，从而提升预测性维护模型的性能。
  3. 实验表明，LLM Agent在处理通用清洗任务上表现出色，为工业应用提供了有潜力的解决方案。

📝 摘要（中文）

汽车行业的预测性维护(PdM)面临经济约束、数据集稀缺和专业知识不足等挑战。大型语言模型(LLM)的最新进展为克服这些障碍，加速PdM从研究到工业实践的转变提供了机会。本文探讨了基于LLM的Agent在PdM清洗流程中的潜力，特别关注维护日志，它是训练高性能机器学习(ML)模型的关键数据源，但常受拼写错误、字段缺失、近重复条目和错误日期等问题的影响。我们评估了LLM Agent在处理六种不同类型噪声的清洗任务中的表现。结果表明，LLM在处理通用清洗任务方面有效，为未来的工业应用奠定了有希望的基础。虽然领域特定的错误仍然具有挑战性，但这些结果突出了通过专业训练和增强Agent能力进一步改进的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决预测性维护中维护日志数据质量差的问题。现有的维护日志常常包含拼写错误、缺失字段、重复条目和错误日期等噪声，这些噪声会严重影响机器学习模型的训练效果，进而降低预测性维护的准确性。人工清洗维护日志成本高昂且效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，构建智能Agent，自动识别和纠正维护日志中的各种错误和噪声。通过将LLM作为智能Agent，可以模拟人工清洗过程，实现高效、低成本的数据清洗。

技术框架：论文采用基于LLM的Agent框架，该框架包含以下主要模块：1) 数据输入模块：负责读取和解析维护日志数据。2) 噪声检测模块：利用LLM识别日志中的各种噪声，如拼写错误、缺失字段等。3) 噪声纠正模块：利用LLM生成修正后的日志条目，修复检测到的错误。4) 数据输出模块：将清洗后的日志数据输出，用于后续的机器学习模型训练。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于维护日志清洗任务，并构建了相应的Agent框架。与传统的基于规则或统计方法的数据清洗方法相比，基于LLM的Agent能够更好地理解文本语义，从而更准确地识别和纠正错误。此外，LLM的泛化能力使得该Agent能够处理各种类型的噪声，而无需针对每种噪声类型进行专门设计。

关键设计：论文中，LLM Agent的具体实现细节未知。但是，可以推测，关键设计可能包括：1) LLM的选择：选择具有较强文本理解和生成能力的LLM，例如GPT系列或LLaMA系列。2) Prompt设计：设计合适的Prompt，引导LLM完成噪声检测和纠正任务。3) 训练策略：可能需要对LLM进行微调，以提高其在特定领域（如汽车维护）的性能。4) 评估指标：采用合适的评估指标，如准确率、召回率等，评估LLM Agent的清洗效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文评估了LLM Agent在处理六种不同类型噪声的清洗任务中的表现。实验结果表明，LLM在处理通用清洗任务方面有效，为未来的工业应用奠定了有希望的基础。虽然论文没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了LLM在数据清洗方面的潜力，并指出通过专业训练和增强Agent能力可以进一步改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于汽车、航空航天、制造业等多个领域的预测性维护。通过自动清洗维护日志，提高数据质量，可以显著提升预测性维护模型的准确性和可靠性，从而降低设备故障率，减少维护成本，提高生产效率。未来，该技术还可扩展到其他类型的数据清洗任务，例如客户服务记录、医疗记录等。

📄 摘要（原文）

Economic constraints, limited availability of datasets for reproducibility and shortages of specialized expertise have long been recognized as key challenges to the adoption and advancement of predictive maintenance (PdM) in the automotive sector. Recent progress in large language models (LLMs) presents an opportunity to overcome these barriers and speed up the transition of PdM from research to industrial practice. Under these conditions, we explore the potential of LLM-based agents to support PdM cleaning pipelines. Specifically, we focus on maintenance logs, a critical data source for training well-performing machine learning (ML) models, but one often affected by errors such as typos, missing fields, near-duplicate entries, and incorrect dates. We evaluate LLM agents on cleaning tasks involving six distinct types of noise. Our findings show that LLMs are effective at handling generic cleaning tasks and offer a promising foundation for future industrial applications. While domain-specific errors remain challenging, these results highlight the potential for further improvements through specialized training and enhanced agentic capabilities.