DeepSeek在山东港口日照港落地应用

在DeepSeek赋能千行百业的浪潮中，港口如何抓住机遇，培育和发展新质生产力？

日前，山东港口日照港在私有化部署国产开源大模型DeepSeek R1基础上，上线日照港流动设备智慧运维平台，首次实现DeepSeek在港口设备管理领域的全栈式智慧运维应用。

这次融合探索是日照港积极响应山东港口人工智能发展战略，落实《山东港口人工智能（大模型）总体建设规划》，实现AI技术在港口多场景规模化应用的生动实践，为港口高质量发展注入了数智新动能。

破局传统运维模式

从人工经验到智能决策

流动设备是港口生产运营的核心要素之一，直接关系到作业效率与安全生产。“传统设备运维模式依赖人工经验，普遍存在响应滞后、决策精度不足等瓶颈问题，”山东港口日照港技术创新中心副主任（挂职）徐冠男说，“人工智能的飞速发展，为我们探索流动设备智慧运维提供了可能。”

如何抓住机遇？日照港AI团队因时而动，立足行业前沿，率先引入DeepSeek R1大模型，依托私有化部署，构建首个全栈式流动设备智慧运维体系，探索将AI融入实际港口业务流程中。该体系集“实时监测—故障预测—智能决策”于一体，推动港口运营管理向智能化、精细化迈进。

实时监测+智能分析

从“被动维修”到“精准预测”

7×24小时全天候监测——

智慧运维平台实现对流动设备运行7×24小时全方位、全天候实时监测。平台精准采集转速、压力、温度等关键运行数据，当数据超出安全阈值时，自动触发告警，并实时同步输入DeepSeek R1模型。

海量数据库全领域覆盖——

“我们深度融合日照港过去10年设备运行数据，整合装载机、挖掘机、起重机、正面吊等设备全生命周期运行数据，构建了包含上百类参数、超40万条记录的海量标准化数据库。”技术创新中心科技管理人员房鲁韬说。

将DeepSeek能力接入港口设备运维应用场景，相当于新添了一名岗位能力全面、技能水平高且全天候在岗的“懂行”的“老师傅”。这位“老师傅”融合设备故障知识库、历史维修记录及行业实践，进行多源数据分析，秒级内即可生成精准的“维保方案”。

精准预测模式升级——

跳出“问什么答什么”的思维定式，AI团队更加注重提升管理前瞻性。依托DeepSeek的学习能力，投用港口设备运维知识图谱。图谱结合设备性能规律等因素，精准预测关键部件的剩余寿命，提前3-6个月生成“预测性维护计划”，实现了从“被动维修”到“精准预测”的运维模式革新。

自研算法+DeepSeek

“双引擎”决策模式协同赋能

人工智能实现本地化应用，难点在于如何精准对接港口实际业务需求。日照港AI团队自主研发了特征提取、故障分类、时域分析三大核心算法，能够精准识别复杂工况中的潜在故障。

这种自研算法与DeepSeek知识库深度融合，实现了“外部引进”“内部研发”的双引擎，平台通过多模态数据融合与交叉验证，能够准确生成紧扣作业实际的动态维保方案。

“DeepSeek在日照港落地应用，体现了科技创新与港口转型升级的紧密结合。”日照港安全环保科技部副部长，技术创新中心党委委员、副主任（主持工作)王衍棣说。未来，日照港将持续深化AI大模型与港口作业场景融合，推动维修模式由“被动维修”到“数字化精准预测”转型，为山东港口培育和发展新质生产力注入强劲动能。

（日照港）