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智能巡检系统升级项目方案

一、项目背景

随着企业信息化和AI技术的发展，传统巡检系统已经难以满足现场高效作业和管理精细化的要求。原巡检系统虽然已经具备设备管理、巡检管理、值班管理等基础能力，但在实际使用过程中仍存在以下问题：

现场操作复杂
- 巡检人员需要在手机端频繁点击菜单、选择巡检项、手工录入数据。
- 设备数量多、巡检项多时，操作耗时明显增加。
- 对年龄偏大的现场人员不够友好，容易产生抵触情绪。
录入效率较低
- 传统巡检方式依赖手工勾选、手工输入、逐项填写。
- 在现场环境中，人员可能存在戴手套、手上有水、有汗、光线不足等情况，手机操作不便。
- 系统原本用于提升效率，但实际操作过多时，反而增加现场负担。
巡检数据价值利用不足
- 原系统更多是完成数据记录和留痕，数据录入后主要用于查询。
- 对巡检结果、异常情况、设备状态缺少自动汇总和分析。
- 管理人员仍需要人工查看大量记录，才能掌握现场运行情况。
原有系统技术形态相对落后
- 原巡检系统建设时间较早，业务功能、交互方式和AI应用能力已不能满足当前需求。
- 本次客户希望不再简单恢复或复制原系统，而是结合AI能力进行重新设计和升级。
- 项目计划抛弃原系统代码，仅继承原数据库中的基础数据和历史数据，重新开发业务功能和前端应用。
客户希望体现AI场景应用
- 集团及行业层面正在推动AI应用落地。
- 本项目适合以“扫码到位、语音填报、AI解析、自动生成记录和简报”为核心场景，打造智能巡检应用示范。

因此，本次项目拟建设一套全新的智能巡检系统，在继承原系统数据库基础数据的前提下，重构设备管理、值班管理、巡检管理、系统管理等模块，并引入AI语音识别与智能填表能力，提升现场巡检效率和管理分析能力。

二、项目建设目标

本项目建设目标是打造一套面向电站现场运行管理的智能巡检系统，实现巡检业务的数字化、移动化、智能化和可持续扩展。

具体目标包括：

重构原巡检系统核心功能
- 重新开发设备管理、值班管理、巡检管理、系统管理等必备模块。
- 保留并兼容原系统数据库中的基础数据和历史数据。
- 建立更加清晰、稳定、易维护的新系统架构。
降低现场巡检操作复杂度
- 巡检人员通过手机或安卓终端扫描设备二维码进入巡检页面。
- 系统自动展示该设备对应巡检表单。
- 巡检人员通过语音口述设备状态、数值和异常情况，减少手工录入。
引入AI自动填写表单能力
- 系统将巡检语音转为文字。
- AI根据巡检模板、巡检项和设备信息，自动识别语音内容。
- 系统将识别结果自动填入对应表单字段。
- 支持人工确认、修改和补充，保证巡检记录准确性。
实现巡检过程闭环管理
- 支持巡检任务自动生成、任务执行、扫码到位、数据填写、异常记录、任务完成。
- 支持未巡检、超时巡检、异常巡检等情况统计。
- 支持巡检结果归档、查询、导出和管理分析。
提升巡检数据应用价值
- 系统可根据巡检结果自动生成巡检记录和简要报告。
- 对异常设备、异常巡检项、超阈值数据进行汇总。
- 后续可扩展与缺陷管理、两票管理、生产管理等系统联动。

三、项目建设原则

以现场效率为核心
- 系统设计以减少现场人员操作为首要目标。
- 尽量减少点击、选择、输入等繁琐操作。
- 重点优化移动端扫码、语音录入、表单自动填充体验。
保留数据，重构功能
- 原系统代码全部废弃，不再在旧代码基础上修补。
- 继承原数据库中的有效数据，包括设备、巡检点、巡检项、台账等。
- 对原有数据进行梳理、清洗、映射和升级。
先满足当前电站场景，再支持扩展
- 一期优先满足当前电站巡检管理需求。
- 系统底层设计保留扩展能力，后续可支持多个电站、多个站点、不同类型设备和不同巡检模式。
- 支持后续扩展到水电站、新能源站、分布式场站等场景。
AI辅助，人工确认
- AI用于提升填写效率和分析能力。
- AI识别结果必须支持人工确认和修正。
- 对异常判断、缺陷生成等关键业务，保留人工审核机制。
安全可控
- 涉及AI能力调用时，应考虑数据脱敏和安全传输。
- 对敏感数据、单位名称、站点信息等可进行编码或脱敏处理。
- 系统应保留日志记录，方便后续追溯。

四、项目建设范围

本次智能巡检系统升级项目建设范围包括原系统数据库继承、新系统功能重构、移动端巡检应用建设、AI智能填表能力接入、巡检报告与统计分析、系统权限管理及上线实施服务等内容。

项目总体建设思路为：抛弃原系统旧代码，保留并继承原数据库中的有效数据，基于现有业务需求重新建设一套全新的智能巡检系统。系统建设完成后，应能够支撑设备管理、值班管理、巡检管理、系统管理等核心业务，并通过AI能力提升现场巡检填报效率。

4.1 数据继承与数据库适配范围

本次升级不沿用原系统代码，但需继承原系统数据库中的有效数据。项目需对原数据库进行分析、整理、清洗和适配，确保历史数据和基础数据能够在新系统中继续使用。

建设内容	具体说明
原数据库结构分析	分析原系统数据库表结构、字段含义、表间关系、历史数据质量
基础数据继承	继承设备类型、设备信息、设备台账、巡检点、巡检项、巡检模板等基础数据
历史数据继承	根据实际数据情况，继承历史巡检记录、值班记录、运行日志等数据
数据清洗处理	清理重复、无效、缺失、不规范数据，提升新系统数据可用性
数据模型映射	将原数据库字段映射到新系统数据模型，保证新系统正常读取和使用
数据迁移验证	对迁移后的数据进行抽样核验，确保关键业务数据准确可查

说明：

原系统旧代码不纳入改造范围。
原数据库中无效、缺失严重或业务已废弃的数据，可根据客户确认后不迁移或归档处理。
如原数据库结构无法完全满足新系统设计要求，可在保留原始数据的基础上新增标准化业务表。

4.2 管理端系统建设范围

管理端主要面向系统管理员、运行管理人员、值班管理人员和巡检管理人员使用，用于完成基础数据维护、任务配置、排班管理、巡检结果查询、异常统计和系统权限管理。

模块	建设范围
设备管理	设备类型、设备信息、设备台账、设备节点管理
值班管理	值班类型、班组管理、打卡范围、排班管理、值班日历、值班记录、打卡异常处置、值班日志、运行日志
巡检管理	巡检模板、巡检项、巡检点、巡检线路、巡检任务管理
系统管理	部门管理、人员管理、角色管理、菜单管理
统计分析	巡检完成率、异常设备、超时任务、漏检任务、值班记录等统计
报表查询	巡检记录、异常记录、值班记录、运行日志等查询和导出

管理端应支持常用的新增、编辑、删除、启停用、查询、筛选、导入、导出等基础管理能力，并根据不同角色配置不同功能权限和数据权限。

4.3 移动端巡检应用建设范围

移动端主要面向现场巡检人员和值班人员使用，是本项目提升现场操作效率的重点建设内容。移动端应突出简单、快捷、少操作的设计原则，减少现场人员手工录入和频繁点击。

功能范围	具体说明
移动端登录	支持巡检人员、值班人员通过账号登录系统
今日任务查看	查看当天需要执行的巡检任务、任务状态和任务时间段
扫码巡检	支持扫描设备二维码或巡检点二维码，进入对应设备表单
表单填写	展示当前设备对应巡检表单，支持手工填写、选择、拍照、备注
语音录入	支持巡检人员通过语音描述设备状态和巡检结果
AI自动填表	系统将语音转文字后调用大模型分析，并自动填写表单字段
结果确认	巡检人员对AI识别结果进行确认、修改、补充后提交
异常上报	支持异常项标记、异常说明、图片上传、语音备注
任务提交	完成全部巡检点后提交任务，形成巡检记录
弱网处理	支持弱网提示、提交失败提醒、必要的数据暂存机制

移动端建议优先适配安卓手机或安卓PDA设备，支持摄像头扫码、录音、拍照等现场能力。

4.4 AI智能填表建设范围

AI智能填表是本次项目升级的核心亮点，主要用于解决现场巡检表单填写繁琐、人工录入效率低的问题。

一次巡检任务通常会检查多套设备，每套设备对应一个独立巡检表单。巡检人员到达设备现场后，先通过语音描述设备状态，系统将语音转换为文字，再调用大模型结合当前设备信息、巡检模板和表单字段进行分析，最终返回可填写到表单中的结构化数据。

AI能力	建设说明
语音转文字	将巡检人员录入的语音转换为文本内容
表单语义分析	根据语音文字识别巡检项、数值、状态、异常描述等信息
字段自动匹配	将识别结果匹配到当前设备表单的对应字段
结构化结果返回	返回系统可识别的结构化JSON数据，用于自动填充表单
异常识别	根据语音内容和巡检项规则识别异常状态
阈值判断	对温度、压力、电流、电压等数值型字段进行范围判断
缺失项提醒	对未识别或未填写的必填项进行提醒
人工确认修正	支持巡检人员修改AI识别结果，确保最终记录准确
调用日志记录	记录语音识别、大模型调用、token消耗、识别结果等信息

AI功能的定位为“辅助填写、人工确认”，不替代现场人员的最终判断。所有AI识别结果提交前均应支持人工确认和修改。

4.5 巡检业务闭环建设范围

系统需覆盖巡检任务从配置、生成、执行、提交、统计到归档的完整流程，形成巡检业务闭环。

流程环节	建设内容
巡检标准配置	配置巡检模板、巡检项、巡检点、巡检线路
任务生成	根据巡检频次、时间段、线路和设备自动生成任务
任务执行	巡检人员按任务到现场扫码巡检
数据采集	支持手工填写、语音填报、拍照、备注等方式采集数据
AI填表	自动识别语音内容并填写设备巡检表单
异常记录	对异常巡检项、异常设备进行标记和记录
任务提交	完成全部巡检点后提交任务
结果归档	形成正式巡检记录，支持后续查询和追溯
统计分析	汇总完成率、异常率、漏检、超时等数据
简报生成	根据巡检结果生成任务简报或日报

通过上述闭环，管理人员可实时掌握巡检任务执行情况，现场巡检人员也能够更快速地完成巡检记录填报。

4.6 值班管理建设范围

值班管理用于支撑现场运行人员管理、班组管理、排班管理、打卡管理和值班日志记录，与巡检任务执行形成关联。

模块	建设内容
值班类型	配置白班、夜班、早班、中班、晚班等值班类型及时间段
班组管理	维护班组、班组成员、班组负责人
打卡范围	配置打卡地点、有效范围和站点规则
排班管理	支持按人员、班组和值班类型进行排班
值班日历	以日历形式展示值班安排
值班记录	记录人员值班、打卡和在岗情况
打卡异常处置	处理迟到、早退、未打卡、超范围打卡等异常
值班日志	记录当班事项、交接内容、异常情况
运行日志	记录设备运行事件、运行状态和重要事项

值班管理与巡检管理可形成数据联动，例如根据当班人员确认巡检责任人，根据巡检异常自动关联值班日志或运行日志。

4.7 报表统计与智能分析范围

系统需提供基础统计分析能力，帮助管理人员快速掌握巡检执行情况、设备异常情况和值班运行情况。

统计范围	具体内容
巡检任务统计	应巡检任务数、已完成任务数、未完成任务数、超时任务数
巡检点统计	应巡检点数量、已巡检点数量、漏检点数量
设备异常统计	异常设备数量、异常类型、异常时间、异常趋势
巡检项统计	高频异常巡检项、超阈值巡检项、未填写巡检项
人员执行统计	按人员、班组统计巡检完成情况
值班统计	值班记录、打卡异常、日志填写情况
报表导出	支持巡检记录、异常记录、值班记录等导出
巡检简报	支持生成单次巡检简报和日巡检汇总

如客户需要，后续可进一步扩展AI分析能力，例如自动生成月度分析报告、设备风险趋势分析、异常原因归纳和处理建议等。

4.8 系统权限与安全建设范围

系统需建立统一的组织、人员、角色、菜单和权限体系，确保不同岗位人员只能访问其职责范围内的功能和数据。

建设内容	具体说明
部门管理	建立组织部门结构，支持层级管理
人员管理	维护系统用户、所属部门、岗位、班组等信息
角色管理	配置系统管理员、运行管理员、巡检人员、值班人员、领导查看等角色
菜单管理	配置管理端和移动端菜单权限
功能权限	控制用户可使用的功能，例如新增、编辑、删除、导出等
数据权限	按部门、电站、班组、人员等维度控制数据访问范围
操作日志	记录关键操作行为，便于后续审计追溯
AI调用日志	记录AI调用时间、调用人、设备、任务、token消耗等信息

系统应在权限、日志、数据传输、AI调用等方面满足基本安全管理要求。

4.9 系统接口与外部能力接入范围

本项目需接入语音识别服务和大模型服务，同时预留后续与其他业务系统集成的扩展能力。

接入范围	具体说明
语音识别接口	接入语音转文字能力，将巡检语音转换为文本
大模型接口	接入大模型进行表单字段解析和结构化输出
AI费用统计	记录语音识别时长、模型输入输出token、调用费用估算
二维码能力	支持设备或巡检点二维码生成、绑定、识别
文件存储能力	支持图片、附件、语音文件等上传和存储
后续系统接口预留	预留与缺陷管理、两票系统、生产管理系统等对接能力

说明：

本期重点接入语音识别和大模型能力。
与其他外部系统的深度集成可作为后续扩展建设内容。
如客户存在内网部署、数据不出网等要求，需在项目实施前明确AI服务部署方式。

4.10 非本期建设范围

为控制项目边界和实施风险，建议明确以下内容不纳入本期建设范围，后续可根据客户需求另行规划。

非本期范围	说明
原系统旧代码维护	本项目不在原系统代码上继续修改或修补
复杂缺陷工单闭环	可预留接口，本期重点完成巡检异常记录，不建设完整缺陷管理系统
两票系统深度集成	可预留接口，暂不作为本期核心建设内容
设备预测性维护模型	本期不训练专用预测模型，后续可基于历史数据扩展
离线大模型私有化部署	如客户要求数据不出网，可单独评估建设成本和周期
多系统统一门户	本期聚焦智能巡检系统，不建设企业级统一门户
硬件采购与安装	手机、PDA、扫码设备、网络设备、二维码贴牌等硬件可单独报价
现场网络改造	弱网区域优化、专线、无线覆盖等不纳入软件项目范围

4.11 项目交付范围

项目最终交付内容包括软件系统、数据迁移成果、AI能力配置、测试材料、上线材料和培训文档等。

交付内容	说明
管理端系统	支持设备、值班、巡检、系统管理等功能
移动端应用	支持扫码巡检、语音填报、AI填表、任务提交
数据迁移成果	完成原数据库有效数据继承和新系统适配
AI智能填表能力	完成语音转文字、大模型表单分析、自动填表功能
巡检统计报表	支持任务、异常、设备、人员、值班等统计查询
系统权限配置	完成组织、人员、角色、菜单、数据权限配置
测试报告	包括功能测试、流程测试、AI识别测试等
操作手册	提供管理端和移动端使用说明
培训服务	对管理人员、巡检人员和值班人员进行培训
上线支持	支持系统上线、试运行问题处理和优化调整

4.12 建设范围总结

本次项目建设范围可概括为：

类别	建设重点
数据层	继承原数据库有效数据，完成清洗、映射和适配
业务层	重构设备管理、值班管理、巡检管理、系统管理功能
移动端	建设面向现场巡检人员的扫码巡检和语音填报应用
AI能力	接入语音识别和大模型，实现巡检表单自动填写
管理分析	提供巡检记录、异常统计、任务完成率、巡检简报等能力
安全权限	建立组织、人员、角色、菜单、数据权限和日志体系
项目交付	完成开发、测试、上线、培训和试运行支持

通过上述建设范围，本项目将完成从传统巡检系统到智能巡检系统的整体升级，实现“基础数据可继承、业务流程可闭环、现场操作更简单、巡检记录更准确、管理分析更高效”的建设目标。

五、功能建设内容

5.1 设备管理

设备管理用于建立巡检业务的基础数据，是巡检模板、巡检点、巡检任务和AI识别的基础支撑。

5.1.1 设备类型

建设内容：

支持设备类型新增、编辑、删除、启停用。
支持按设备大类、子类进行分类管理。
支持配置不同设备类型对应的默认巡检项。
支持设备类型与巡检模板关联。

应用价值：

统一设备分类标准。
方便后续按设备类型批量生成巡检项和巡检模板。
为AI识别提供设备上下文，例如“变压器”“调速器”“励磁设备”等不同设备应识别不同字段。

5.1.2 设备信息

建设内容：

支持维护设备名称、设备编号、所属电站、所属区域、设备类型、安装位置、运行状态等信息。
支持设备二维码绑定。
支持设备状态管理，例如在运、停运、检修、备用等。
支持设备查询、筛选、导入、导出。

应用价值：

建立统一设备基础信息。
巡检员扫码后，系统可根据设备信息自动打开对应巡检表单。
管理人员可按设备查看历史巡检记录和异常情况。

5.1.3 设备台账

建设内容：

支持维护设备台账信息。
支持记录设备厂家、型号、投运日期、技术参数、维护周期、责任部门等。
支持上传设备相关附件、图片、说明资料。
支持查看设备历史巡检、异常、维护记录。

应用价值：

将设备基础档案与巡检结果关联。
管理人员可通过设备台账掌握设备运行和维护情况。
为后续设备状态分析、趋势分析提供数据基础。

5.1.4 设备节点

建设内容：

支持按电站、区域、系统、设备建立层级节点。
支持设备挂载到对应节点下。
支持树形结构展示设备分布。
支持巡检点与设备节点关联。

应用价值：

方便管理复杂设备结构。
支持按站点、区域、系统查看设备。
为巡检路线、巡检任务和统计分析提供组织结构基础。

5.2 值班管理

值班管理用于管理现场运行人员、班组、排班、打卡和值班日志，为巡检任务执行人、责任班组和运行记录提供支撑。

5.2.1 值班类型

建设内容：

支持配置不同值班类型，例如白班、夜班、早班、中班、晚班等。
支持设置值班时间段。
支持启停用管理。

应用价值：

满足不同电站、不同岗位的值班规则。
为排班和值班记录提供基础配置。

5.2.2 班组管理

建设内容：

支持维护班组名称、班组成员、班组负责人。
支持班组与电站、部门关联。
支持班组人员调整。

应用价值：

支持按班组进行值班、巡检和责任管理。
巡检任务可按电站或班组展示，减少任务分派复杂度。

5.2.3 打卡范围

建设内容：

支持设置打卡地点和有效范围。
支持基于定位判断是否在有效打卡范围内。
支持不同电站配置不同打卡范围。

应用价值：

规范值班人员到岗管理。
可与巡检扫码定位形成互补，提升现场到位可信度。

5.2.4 排班管理

建设内容：

支持按班组、人员、值班类型进行排班。
支持日、周、月维度排班。
支持排班调整、换班、补班。
支持生成值班日历。

应用价值：

明确值班责任。
为值班记录、巡检任务执行和异常追溯提供依据。

5.2.5 值班日历

建设内容：

以日历形式展示值班安排。
支持按人员、班组、电站筛选。
支持查看当天值班人员和值班类型。

应用价值：

直观展示值班安排。
方便管理人员查看值班计划。

5.2.6 值班记录

建设内容：

自动记录值班人员、值班时间、打卡情况。
支持查看历史值班记录。
支持异常值班记录标记。

应用价值：

实现值班过程留痕。
与巡检任务执行记录形成关联。

5.2.7 打卡异常处置

建设内容：

支持迟到、早退、未打卡、超范围打卡等异常识别。
支持异常申诉、审批、备注。
支持异常记录统计。

应用价值：

完善值班考勤闭环。
提升人员到岗管理规范性。

5.2.8 值班日志

建设内容：

支持值班人员填写当班情况。
支持记录重要事项、异常情况、交接班内容。
支持图片、附件上传。
可与巡检异常、运行日志关联。

应用价值：

实现值班过程记录。
支持交接班和运行管理追溯。

5.2.9 运行日志

建设内容：

支持记录设备运行情况、生产运行事件、异常情况。
支持按电站、设备、时间查询。
支持与巡检结果关联。

应用价值：

形成设备运行全过程记录。
为运行分析和管理决策提供依据。

5.3 巡检管理

巡检管理是本项目的核心模块，主要支撑巡检模板、巡检项、巡检点、巡检线路、巡检任务和现场执行。

5.3.1 巡检模板管理

建设内容：

支持创建不同类型巡检模板。
支持模板关联设备类型或具体设备。
支持配置模板中的巡检项、填写类型、默认值、阈值规则等。
支持模板启停用、复制、版本管理。
支持按设备类型批量应用巡检模板。

应用价值：

统一不同设备的巡检标准。
避免重复配置巡检项。
AI自动填表时，可根据模板判断语音内容应填入哪些字段。

示例：

调速器巡检模板
励磁设备巡检模板
水泵巡检模板
变压器巡检模板
开关柜巡检模板

5.3.2 巡检项管理

建设内容：

支持配置巡检项名称、数据类型、单位、是否必填。
支持配置填写方式，例如文本、数字、单选、多选、正常/异常、拍照、语音备注等。
支持配置正常范围、预警值、报警值。
支持配置异常判断规则。
支持巡检项排序和分组。

应用价值：

标准化巡检采集内容。
支持自动判断数值是否超限。
为AI语音识别提供目标字段，例如温度、压力、外观、声音、渗漏、振动等。

5.3.3 巡检点管理

建设内容：

支持建立巡检点，例如某台设备、某个设备区域、某个检查位置。
支持巡检点绑定设备和二维码。
支持巡检点配置位置、所属电站、所属区域。
支持维护巡检点对应的巡检模板。
支持二维码生成、打印、绑定和更换。

应用价值：

巡检员现场扫码后直接进入对应巡检点表单。
系统可记录扫码时间、扫码人、扫码设备。
可选支持定位校验，防止远程扫码或代扫。

5.3.4 巡检线路管理

建设内容：

支持配置巡检线路名称、所属电站、适用班组。
支持将多个巡检点加入线路。
支持设置巡检点顺序。
支持配置是否强制按顺序巡检。
支持线路启停用。

应用价值：

满足标准巡检路线管理要求。
当前客户场景可先采用简化模式，即不强制路线顺序，只要求设备扫码到位并完成全部巡检点。
后续可扩展到分布式场站、复杂路线、多区域巡检等场景。

5.3.5 巡检任务管理

建设内容：

支持根据巡检线路、巡检模板、巡检频次自动生成巡检任务。
支持配置每日巡检次数，例如早、中、晚三次。
支持配置任务执行时间段，例如9:00—10:00、14:00—15:00。
支持任务状态管理：未开始、进行中、已完成、超时、异常。
支持任务执行人记录。
支持任务完成率、漏检点、异常点统计。
支持巡检记录查询、导出和打印。
支持任务简报生成。

应用价值：

实现巡检任务自动派发。
管理人员可查看任务完成情况。
巡检结果可自动汇总，减少人工统计工作。

5.4 AI智能填表功能

AI智能填表是本次升级的重点能力，用于解决现场手工录入繁琐的问题。

5.4.1 使用流程

巡检员登录移动端系统。
进入当天巡检任务。
到达设备现场后扫描设备二维码。
系统打开该设备对应巡检表单。
巡检员点击或按住语音按钮，口述巡检结果。
系统将语音上传并识别成文字。
AI根据当前设备、巡检模板和巡检项，将语音内容解析为结构化结果。
系统自动填入表单。
巡检员检查识别结果。
如有错误，可手动修改或继续语音补充。
确认后提交巡检记录。

5.4.2 语音录入示例

巡检员可直接说：

“温度35度，外观正常，声音正常，没有渗漏。”

系统自动识别为：

温度：35℃
外观检查：正常
声音检查：正常
渗漏情况：无
异常说明：无

也可以说：

“温度42度，外观正常，设备有轻微异响，底部发现少量渗油。”

系统自动识别为：

温度：42℃
外观检查：正常
声音检查：异常
渗漏情况：异常
异常说明：设备有轻微异响，底部发现少量渗油
系统标记：异常巡检项

5.4.3 AI识别能力

AI智能填表主要包括以下能力：

语音转文字。
巡检项语义识别。
数值识别。
单位识别。
正常/异常状态识别。
异常描述提取。
缺失项提示。
超阈值提醒。
巡检记录自动生成。

5.4.4 人工确认与修正

由于现场环境、口音、方言、噪音等因素可能影响识别准确率，系统应提供人工确认机制：

AI识别后先自动填表。
巡检员可修改识别错误内容。
未识别字段可手工补充。
可继续语音追加说明。
修改后的结果作为最终巡检记录保存。

该机制既能提升效率，也能保证数据准确性。

5.4.5 AI纠错与持续优化

系统可保留AI识别结果和人工修正结果，用于后续优化：

记录AI原始识别文本。
记录AI结构化填表结果。
记录人工修改内容。
后续可分析高频识别错误。
持续优化巡检项名称、模板描述和AI提示词规则。

通过逐步积累现场数据，AI识别效果可持续提升。

5.5 巡检报告与智能分析

本项目可建设基础AI巡检简报能力，体现AI应用价值。

5.5.1 单次巡检简报

每次巡检任务完成后，系统自动生成简报，内容包括：

巡检任务名称。
所属电站。
巡检时间。
巡检执行人。
应巡检设备数量。
已巡检设备数量。
未巡检设备数量。
正常设备数量。
异常设备数量。
异常巡检项清单。
AI简要分析与处理建议。

5.5.2 日巡检汇总

按电站生成每日巡检汇总，内容包括：

当日巡检任务数量。
已完成任务数量。
超时任务数量。
未完成任务数量。
当日异常设备。
高频异常类型。
管理关注事项。

5.5.3 异常问题汇总

系统对巡检异常进行汇总展示：

按设备汇总异常。
按巡检项汇总异常。
按电站汇总异常。
按时间趋势查看异常变化。
支持异常记录导出。

5.5.4 后续扩展方向

后续可根据客户需求扩展：

与缺陷管理系统联动，自动生成缺陷工单。
与两票系统联动，形成检修、维护闭环。
对设备历史数据进行趋势分析。
对高频异常设备进行风险预警。
形成站点级、公司级运行分析报告。

5.6 系统管理

系统管理用于保障平台权限、菜单、组织和人员体系正常运行。

5.6.1 部门管理

建设内容：

支持维护组织部门。
支持部门层级结构。
支持部门与电站、人员关联。

应用价值：

统一组织架构。
支持按部门授权和数据查看。

5.6.2 人员管理

建设内容：

支持维护人员账号、姓名、手机号、所属部门、所属班组等信息。
支持人员启停用。
支持人员与角色关联。
支持记录巡检执行人、值班人员、审批人员。

应用价值：

明确系统使用主体。
支持巡检责任追溯。

5.6.3 角色管理

建设内容：

支持配置不同角色，例如系统管理员、运行管理员、值班人员、巡检人员、领导查看等。
支持角色权限配置。
支持数据权限控制。

应用价值：

不同人员看到不同功能和数据。
保障系统安全使用。

5.6.4 菜单管理

建设内容：

支持系统菜单配置。
支持菜单权限控制。
支持移动端和管理端菜单区分。

应用价值：

便于系统功能扩展。
支持灵活授权。

六、系统使用场景

6.1 现场巡检场景

巡检员打开手机端系统。
查看当天早、中、晚巡检任务。
点击开始执行。
到设备现场扫描二维码。
系统打开设备巡检表单。
巡检员口述设备状态。
AI自动识别并填写表单。
巡检员确认后提交。
如发现异常，可拍照并语音描述。
完成全部设备巡检后提交任务。
系统自动生成巡检简报。

6.2 管理人员查看场景

管理人员登录电脑端系统。
查看今日巡检任务完成情况。
查看未完成、超时、异常任务。
打开巡检简报。
查看异常设备和异常原因。
导出巡检记录或日报。
对重大异常安排后续处置。

6.3 值班管理场景

管理员维护班组和排班。
值班人员按规定打卡。
系统记录值班状态。
值班人员填写值班日志和运行日志。
巡检异常可同步体现在值班日志中。
管理人员按日期查看值班与巡检情况。

七、项目预期成果

项目完成后，将形成以下成果：

7.1 一套全新的智能巡检系统

完成原巡检系统核心功能重构。
不再依赖原系统旧代码。
保留原数据库中的基础数据和历史数据。
系统架构更清晰，后续更易扩展和维护。

7.2 一套完整的设备与巡检基础数据体系

建立设备类型、设备信息、设备台账、设备节点。
建立巡检模板、巡检项、巡检点、巡检线路、巡检任务。
建立设备二维码与巡检表单的对应关系。

7.3 一个高效的现场移动巡检应用

支持手机或安卓终端扫码巡检。
支持巡检任务查看和执行。
支持语音录入巡检结果。
支持异常拍照和说明。
支持任务完成提交。

7.4 AI自动填表能力

巡检人员通过语音口述设备状态。
系统自动识别文字并解析字段。
自动填入巡检表单。
大幅减少手工输入、点击和勾选操作。
提升现场人员使用体验。

7.5 巡检记录与报告自动生成

自动形成设备巡检记录。
自动汇总异常问题。
自动生成单次巡检简报。
支持按日、按站点、按设备查询统计。

7.6 管理效率提升

管理人员可实时查看任务完成情况。
可快速掌握异常设备和异常趋势。
减少人工汇总、人工核对和纸质记录。
提升巡检管理规范性和可追溯性。

八、项目实施内容

8.1 数据继承与梳理

分析原系统数据库结构。
梳理可继承的数据表和字段。
清理无效、重复、不规范数据。
完成原数据与新系统模型映射。
保障设备、巡检点、巡检项、历史记录等数据可用。

8.2 系统功能开发

开发内容包括：

设备管理模块。
值班管理模块。
巡检管理模块。
系统管理模块。
移动端巡检应用。
AI语音识别与智能填表服务。
巡检报告与统计分析功能。

8.3 AI能力接入

建设内容包括：

选择AI语音识别服务。
选择大模型接口服务。
设计AI结构化解析规则。
设计巡检表单字段映射规则。
设计数据脱敏与安全传输机制。
设计AI调用量统计功能。

8.4 移动端适配

优先适配安卓手机或安卓PDA。
支持扫码。
支持录音。
支持拍照。
支持巡检表单填写。
支持弱网提示和异常处理。

8.5 测试与试运行

完成功能测试。
完成移动端现场测试。
完成语音识别测试。
完成AI填表准确性测试。
完成巡检任务全流程测试。
选择部分电站或部分设备进行试运行。
根据现场反馈优化表单、模板和AI识别规则。

九、项目实施建议

建议项目分阶段实施，降低风险，确保交付效果。

第一阶段：需求确认与数据梳理

主要工作：

确认一期纳入的电站范围。
统计设备数量、二维码数量、巡检点数量。
梳理每类设备巡检模板和巡检项。
确认每日巡检频次和时间段。
确认值班管理规则。
分析原数据库结构和可继承数据。
明确AI接口、网络、安全要求。

阶段成果：

需求规格说明。
数据继承方案。
巡检业务流程图。
AI填表交互原型。
项目实施计划和预算测算依据。

第二阶段：系统重构开发

主要工作：

开发设备管理、值班管理、巡检管理、系统管理。
开发移动端扫码巡检功能。
开发巡检任务自动生成与执行流程。
完成原数据库数据迁移和适配。
完成管理端查询统计功能。

阶段成果：

新版巡检系统基础功能。
移动端巡检应用。
基础数据迁移结果。
初版巡检任务闭环流程。

第三阶段：AI能力接入

主要工作：

接入语音识别服务。
接入大模型结构化解析服务。
开发AI自动填表功能。
开发AI识别结果人工确认功能。
开发异常识别和简报生成功能。
开展现场语音测试。

阶段成果：

AI语音填表功能。
巡检简报功能。
AI调用量统计。
AI识别准确性测试报告。

第四阶段：现场试运行与优化

主要工作：

选取部分设备或一个电站进行试运行。
收集巡检人员使用反馈。
优化移动端交互。
优化巡检模板和巡检项。
优化AI识别规则。
修复试运行问题。

阶段成果：

试运行报告。
优化后的系统版本。
操作手册。
用户培训材料。

第五阶段：正式上线与推广

主要工作：

系统正式上线。
完成用户培训。
完成历史数据核验。
完成账号和权限配置。
扩展到其他电站或站点。
建立后续运维机制。

阶段成果：

正式运行系统。
用户培训记录。
上线验收材料。
运维支持方案。

十、需要客户配合事项

为保证项目顺利推进，需要客户配合提供以下内容：

基础数据
- 电站清单。
- 设备清单。
- 设备类型。
- 设备台账。
- 现有二维码信息。
- 巡检点位信息。
巡检标准
- 各类设备巡检项。
- 巡检项正常范围。
- 预警值、报警值。
- 异常判断规则。
- 巡检频次和时间段。
人员与组织
- 部门信息。
- 人员信息。
- 班组信息。
- 值班规则。
- 排班规则。
现场条件
- 手机或PDA设备型号。
- 现场网络覆盖情况。
- 是否需要定位校验。
- 二维码是否完整、是否需要补贴。
AI与安全要求
- 是否允许调用外部AI平台。
- 是否有指定AI平台。
- 是否需要数据脱敏。
- 是否需要网络安全审批。
- 是否有数据不出网要求。

十一、项目风险与应对措施

11.1 AI识别准确率风险

风险说明：

现场存在噪音、方言、口音、语速快慢等因素。
AI首次上线无法保证所有语音都能准确识别。

应对措施：

建议巡检人员尽量使用普通话。
系统提供人工确认和修改功能。
针对常用设备、常用巡检项优化识别规则。
通过试运行持续收集纠错数据，逐步提升准确率。

11.2 网络依赖风险

风险说明：

语音识别和AI分析通常需要调用云端能力。
如果现场网络不稳定，可能影响实时识别和填表。

应对措施：

上线前检查巡检区域网络覆盖。
对弱网区域进行网络优化。
系统提供失败重试和异常提示。
可根据实际情况设计临时保存机制。

11.3 数据安全风险

风险说明：

AI调用可能涉及数据出网。
巡检语音中可能包含敏感信息。

应对措施：

对上传AI的数据进行脱敏处理。
尽量只上传必要字段和语音文本。
制定巡检语音使用规范。
保留AI调用日志和数据追溯能力。

11.4 原数据库兼容风险

风险说明：

原系统数据库可能存在字段不规范、数据缺失、历史冗余等问题。
直接继承数据库可能影响新系统设计。

应对措施：

项目前期进行数据库结构分析。
对可继承数据进行清洗和映射。
对无效数据进行归档或剔除。
新系统建立规范化数据模型。

11.5 现场使用习惯变化风险

风险说明：

巡检人员需要适应新的扫码、语音填报方式。
初期可能存在使用不熟练情况。

应对措施：

移动端界面尽量简洁。
提供培训和现场指导。
先试点运行，再全面推广。
保留必要的手工填写能力作为兜底。

十二、预期价值

12.1 对现场巡检人员

减少手工输入。
减少手机点击操作。
提升巡检效率。
降低系统使用抵触情绪。
更适合现场复杂环境使用。

12.2 对运行管理人员

实时掌握巡检任务完成情况。
快速发现未巡检、超时巡检和异常设备。
自动生成巡检记录和简报。
减少人工汇总工作。
提升管理闭环能力。

12.3 对企业管理层

提升信息化系统实用性。
形成AI应用落地示范场景。
提高设备运行管理数字化水平。
为后续缺陷管理、设备状态分析、生产分析打基础。
支持后续向其他电站和新能源场景推广。

十三、总体建设成效

项目建成后，系统将实现从传统巡检向智能巡检的升级：

升级前	升级后
手工点菜单、逐项填写	扫码后语音录入，AI自动填表
数据主要用于存档查询	数据自动汇总、分析、生成简报
巡检结果依赖人工统计	系统自动统计完成率和异常情况
手机操作复杂，现场人员抵触	操作简化，现场使用体验提升
原系统代码老旧，扩展困难	新系统重构，便于后续扩展
AI能力缺失	引入语音识别、大模型解析和智能报告

十四、成本估算

1.1 软件成本

软件成本主要包括智能巡检系统的设计、开发、测试、部署和上线支持等费用，建设内容涵盖管理端系统、移动端巡检应用、AI智能填表能力接入、巡检任务管理、值班管理、设备管理、系统管理、统计报表等功能。

成本项	建设内容	费用估算
软件系统建设	智能巡检系统管理端、移动端、AI能力接入、巡检管理、值班管理、设备管理、系统管理等	100,000元
软件成本合计		100,000元

1.2 施工成本

施工成本主要为现场网络环境建设费用。本项目现场需要进行WIFI覆盖建设，以保障移动端巡检、语音上传、AI识别和巡检数据提交等功能稳定使用。

成本项	建设内容	费用估算
WIFI覆盖建设	现场无线网络覆盖建设，保障移动端巡检及AI能力调用网络条件	18,325.0元
施工成本合计		18,325.0元

1.3 硬件成本

硬件成本主要为现场巡检终端采购费用。本项目按配置9部巡检手机估算，每部手机按1500元计算。

硬件项	数量	单价	费用估算
巡检手机	9部	1,500元/部	13,500元
硬件成本合计			13,500元

1.4 AI运营成本

费用项	运营商/模型	计费单价	单次用量估算	单次费用估算
语音转文字	豆包语音	0.8元/小时	60秒/设备	0.0132元
表单AI分析	doubao-seed-2.0-pro	输入3.2元/百万token，输出16元/百万token	输入3000 tokens，输出1000 tokens	0.0256元
单个巡检点合计				0.0388元

费用项	运营商/模型	计费单价	单次用量估算	单次费用估
巡检报告	doubao-seed-2.0-pro	输入3.2元/百万token，输出16元/百万token	输入10000 tokens，输出5000 tokens	0.112元
单次巡检合计				0.112元

AI运营成本估算说明

以上费用为单个巡检点单次巡检的AI能力调用成本估算，主要包括语音转文字和大模型表单分析两部分。按当前测算口径，每个巡检点每次巡检约产生 60秒 语音，语音识别费用约 0.0132元；表单分析按输入 3000 tokens、输出 1000 tokens 估算，费用约 0.0256元。因此，单台设备单次巡检AI调用成本约为 0.0388元。

测算场景	计算方式	费用估算
200个巡检点每日3次巡检按365天测算	200 × 3 × 365 × 0.0388	8497.2元/年
每日三次巡检报告按365天测算	3 × 365 × 0.112	112.64元/年
成本合计		8619.84元/年

注：以上费用仅为AI接口调用成本估算，实际费用会受设备数量、巡检频次、单次语音时长、表单字段数量、AI模型价格调整等因素影响，最终以实际调用量和运营商结算价格为准。

1.5 成本合计

本项目成本合计分为两部分：一是项目建设成本，主要包括软件成本、施工成本和硬件成本，为一次性投入；二是运营成本，主要为AI接口调用费用，按年估算。

1.5.1 项目建设成本

成本类别	费用说明	费用估算
软件成本	智能巡检系统软件开发、AI能力接入、管理端和移动端建设	100,000元
施工成本	WIFI覆盖建设费用	18,325.0元
硬件成本	9部巡检手机，按1500元/部计算	13,500元
项目建设成本合计	软件成本 + 施工成本 + 硬件成本	131,825.0元

1.5.2 年度运营成本

成本类别	费用说明	费用估算
AI运营成本	按200个巡检点、每日3次巡检+报告、全年365天测算	8619.84元/年
年度运营成本合计	AI接口调用费用	8619.84元/年

综上，本项目一次性建设成本预计为 131,825.0元，系统上线后的AI运营成本预计为 8619.84元/年。

十五、项目总结

本次智能巡检系统升级项目不是对原系统的简单修补，而是结合当前现场管理需求和AI技术能力，对巡检业务进行整体重构。

项目将以“继承数据、重构功能、优化体验、引入AI”为建设思路，重点解决现场巡检操作繁琐、数据利用不足、系统体验落后等问题。通过扫码到位、语音填报、AI自动填表、异常汇总、巡检简报等功能，系统能够有效提升巡检效率，降低现场人员负担，并为企业后续设备管理智能化、缺陷管理闭环化和运行分析数字化奠定基础。

51 KiB Raw Blame History Unescape Escape

智能巡检系统升级项目方案

一、项目背景

二、项目建设目标

三、项目建设原则

四、项目建设范围

4.1 数据继承与数据库适配范围

4.2 管理端系统建设范围

4.3 移动端巡检应用建设范围

4.4 AI智能填表建设范围

4.5 巡检业务闭环建设范围

4.6 值班管理建设范围

4.7 报表统计与智能分析范围

4.8 系统权限与安全建设范围

4.9 系统接口与外部能力接入范围

4.10 非本期建设范围

4.11 项目交付范围

4.12 建设范围总结

五、功能建设内容

5.1 设备管理

5.1.1 设备类型

5.1.2 设备信息

5.1.3 设备台账

5.1.4 设备节点

5.2 值班管理

5.2.1 值班类型

5.2.2 班组管理

5.2.3 打卡范围

5.2.4 排班管理

5.2.5 值班日历

5.2.6 值班记录

5.2.7 打卡异常处置

5.2.8 值班日志

5.2.9 运行日志

5.3 巡检管理

5.3.1 巡检模板管理

5.3.2 巡检项管理

5.3.3 巡检点管理

5.3.4 巡检线路管理

5.3.5 巡检任务管理

5.4 AI智能填表功能

5.4.1 使用流程

5.4.2 语音录入示例

5.4.3 AI识别能力

5.4.4 人工确认与修正

5.4.5 AI纠错与持续优化

5.5 巡检报告与智能分析

5.5.1 单次巡检简报

5.5.2 日巡检汇总

5.5.3 异常问题汇总

5.5.4 后续扩展方向

5.6 系统管理

5.6.1 部门管理

5.6.2 人员管理

5.6.3 角色管理

5.6.4 菜单管理

六、系统使用场景

6.1 现场巡检场景

6.2 管理人员查看场景

6.3 值班管理场景

七、项目预期成果

7.1 一套全新的智能巡检系统

7.2 一套完整的设备与巡检基础数据体系

7.3 一个高效的现场移动巡检应用

7.4 AI自动填表能力

7.5 巡检记录与报告自动生成

7.6 管理效率提升

八、项目实施内容

8.1 数据继承与梳理

8.2 系统功能开发

8.3 AI能力接入

8.4 移动端适配

8.5 测试与试运行

九、项目实施建议

第一阶段：需求确认与数据梳理

第二阶段：系统重构开发

第三阶段：AI能力接入

第四阶段：现场试运行与优化

第五阶段：正式上线与推广

十、需要客户配合事项

51 KiB

Raw Blame History