A Comparative Benchmark of Large Language Models for Labelling Wind Turbine Maintenance Logs

📄 arXiv: 2509.06813v1 📥 PDF

作者: Max Malyi, Jonathan Shek, Alasdair McDonald, Andre Biscaya

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-08

备注: Associated GitHub repository: https://github.com/mvmalyi/wind-farm-maintenance-logs-labelling-with-llms

💡 一句话要点

提出风机维护日志标注的LLM基准测试框架，加速运维数据分析。

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

关键词: 大型语言模型 风机维护 运维日志 基准测试 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 风机维护日志的非结构化文本阻碍了自动化分析，影响运维效率和成本控制。
  2. 构建开源基准测试框架，系统评估多种LLM在风机维护日志分类任务上的性能。
  3. 实验结果表明，LLM性能存在差异，且受语义模糊性影响，人机协作是更优方案。

📝 摘要（中文）

为了降低风电的度电成本(LCOE)，有效的运维(O&M)至关重要。然而，风机维护日志的非结构化自由文本特性严重阻碍了自动化分析。本文提出了一个新颖且可复现的框架，用于对大型语言模型(LLM)在分类这些复杂工业记录的任务上进行基准测试。为了提高透明度并鼓励进一步研究，该框架已作为开源工具公开发布。我们系统地评估了一套多样化的最先进的专有和开源LLM，提供了对其在可靠性、运营效率和模型校准方面的权衡的初步评估。我们的结果量化了一个清晰的性能等级，确定了与基准标准高度一致且具有可信、良好校准的置信度分数的顶级模型。我们还证明了分类性能高度依赖于任务的语义模糊性，所有模型在客观组件识别方面比在解释性维护操作方面表现出更高的共识。鉴于没有模型能达到完美的准确性，并且校准差异很大，我们得出结论，最有效和负责任的近期应用是人机协作系统，其中LLM充当强大的助手，加速和标准化人类专家的数据标注，从而提高O&M数据质量和下游可靠性分析。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决风机维护日志的自动分类问题。现有方法难以处理非结构化的自由文本日志，导致运维数据分析效率低下，影响风电的度电成本(LCOE)。人工标注成本高昂且容易出错，缺乏标准化的数据标注流程。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)的强大文本理解和分类能力，构建一个基准测试框架，系统评估不同LLM在风机维护日志分类任务上的性能。通过量化LLM的可靠性、运营效率和模型校准，为实际应用提供参考。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数据集构建：收集和整理风机维护日志数据，并进行标注，形成基准测试数据集。2) 模型选择：选择一系列具有代表性的专有和开源LLM进行评估。3) 评估指标：定义一系列评估指标，包括准确率、召回率、F1值、校准误差等，用于量化LLM的性能。4) 基准测试：使用基准测试数据集对选定的LLM进行评估，并记录各项指标。5) 结果分析：分析基准测试结果，比较不同LLM的性能，并找出影响性能的关键因素。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个新颖且可复现的LLM基准测试框架，专门针对风机维护日志分类任务。2) 系统评估了多种专有和开源LLM，并提供了对其性能的全面比较。3) 强调了模型校准的重要性，并提出了相应的评估指标。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，需要保证数据的质量和代表性。2) 评估指标的选择，需要能够全面反映LLM的性能。3) 基准测试的流程，需要保证测试的公平性和可重复性。论文未提供具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些细节取决于所使用的具体LLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同LLM在风机维护日志分类任务上的性能存在显著差异。一些顶级模型表现出与基准标准的高度一致性，并具有良好的校准置信度分数。然而，所有模型在处理语义模糊的任务时性能均有所下降。研究强调，人机协作系统是近期更有效和负责任的应用方式。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于风电行业的智能运维领域，通过LLM辅助人工标注，提高风机维护日志的分析效率和准确性，降低运维成本，提升风电场的运营效率。未来可扩展到其他工业领域的设备维护和故障诊断。

📄 摘要（原文）

Effective Operation and Maintenance (O&M) is critical to reducing the Levelised Cost of Energy (LCOE) from wind power, yet the unstructured, free-text nature of turbine maintenance logs presents a significant barrier to automated analysis. Our paper addresses this by presenting a novel and reproducible framework for benchmarking Large Language Models (LLMs) on the task of classifying these complex industrial records. To promote transparency and encourage further research, this framework has been made publicly available as an open-source tool. We systematically evaluate a diverse suite of state-of-the-art proprietary and open-source LLMs, providing a foundational assessment of their trade-offs in reliability, operational efficiency, and model calibration. Our results quantify a clear performance hierarchy, identifying top models that exhibit high alignment with a benchmark standard and trustworthy, well-calibrated confidence scores. We also demonstrate that classification performance is highly dependent on the task's semantic ambiguity, with all models showing higher consensus on objective component identification than on interpretive maintenance actions. Given that no model achieves perfect accuracy and that calibration varies dramatically, we conclude that the most effective and responsible near-term application is a Human-in-the-Loop system, where LLMs act as a powerful assistant to accelerate and standardise data labelling for human experts, thereby enhancing O&M data quality and downstream reliability analysis.