如何在六个步骤中使用生成式人工智能进行工厂维护？

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生成式人工智能（AI）通过改进故障预测、优化工作流程和创建一个自我改进的系统，正在改变预测性维护，从而提高资产的可靠性和效率。对于眼前的压力，北京软件开发公司有着自己的应对方式，能够通过产品自身的品质打破困境，迎来新生。北京心h软件公司致力于为企业提供定制化软件开发、软件外包、硬件开发、单片机开发、物联网开发系统集成整体解决方案。是一家集自主硬件设计-研发-生产、软件开发外包、物联网系统开发为一体化的软件硬件系统集成公司，服务覆盖多个行业，多年的软件开发外包服务和软件硬件结合系统集成经验，为客户提供硬件+软件+云平台一站式交付服务。https://www.bjxykj.cn/

生成式人工智能（AI）正在通过在故障干扰生产之前进行识别，减少停机时间并优化资产性能，改变工业维护。传统的维护方法，无论是反应性、预防性还是早期预测性，通常缺乏精确性，导致不必要的维修、漏检故障和成本增加。



因此，这些方法需要大量的手动干预，迫使工程师和技术人员执行重复性、非增值的任务，例如手动数据分析、常规检查和不必要的维护。生成式人工智能通过自动化诊断、实时分析海量数据集并不断优化预测洞察，消除了这些低效环节，使维护团队能够专注于更高价值的决策。

然而，AI的采用带来了诸如数据完整性、模型可靠性、络安全风险和劳动力适应等挑战。

维护策略的演变

维护策略随着工业复杂性的增加而演变，每一步都为下一步奠定了基础。反应性维护是最早的方法，虽然简单但成本高昂，导致了意外停机和运营中断。预防性维护引入了定期维护以减少故障，但通常会导致不必要的维修和低效率，因为无论资产状况如何，都会进行维护。

基于条件的维护利用传感器数据进行实时监控，允许根据性能偏差进行干预，而不是按照固定的时间表。然而，静态阈值限制了其预测复杂故障模式的能力。人工智能驱动的预测性维护通过分析历史和实时数据，引入了预测性见解，以优化干预措施并减少停机时间。

现在，生成式人工智能正在通过创建一个自主的、自我学习的系统来革新维护，该系统不断分析大量的数据集（结构化和非结构化），检测隐藏的模式并动态改进预测。与之前的方法不同，生成式人工智能能够实时适应，优化维护执行并符合运营目标。从反应性维护到由人工智能驱动的智能维护的这种转变，确保了最大的可靠性、成本效率和资产寿命。

工业维护中生成式人工智能的崛起

人工智能已经从基于规则的自动化发展到能够分析海量数据并进行预测的机器学习模型。早期的人工智能依赖于结构化逻辑，但随着计算技术的进步，机器学习使人工智能能够识别模式并预测故障，使其成为工业维护中的重要工具。

图2：预测性维护生成型人工智能堆栈。致谢：SN，亚马逊络服务

生成式人工智能代表了下一次飞跃，超越模式识别，生成洞察并动态优化策略。与依赖于结构化数据的传统人工智能不同，生成式人工智能可以处理和结合结构化和非结构化数据、传感器读数、维护日志、运营报告和外部因素，从而更全面地了解工业资产的健康状况。麦肯锡估计其经济潜力每年为26万亿美元至44万亿美元，突显了其在各行业中的变革性影响。

对于资产密集型行业，生成式人工智能通过在资产管理中平衡成本、性能和风险，开启了新的效率水平。工业维护长期以来一直依赖于预测模型，但这些模型通常在严格的框架内运行。生成式人工智能根据实时传感器数据、历史趋势和上下文因素不断调整策略，从而实现更响应性和更经济高效的维护。

然而，要充分利用生成式AI，组织需要一个强大的数据基础。高质量的实时传感器输入、计算机化维护管理系统（CMMS）、资产监控工具和工作订单系统至关重要。没有这些，即使是最先进的AI也难以提供有意义的见解。通过整合这些基础数据层，确保AI拥有必要的上下文信息，以优化维护工作流程并最大化资产价值。

拥有成熟的数字基础设施，生成式人工智能可以重新定义工业维护，使能够超越静态的时间表，迈向更智能、更适应性的方法。人工智能、物联（IT）和高级分析的融合不再是未来的愿景；它是工业效率的下一阶段。

一个六阶段的生成式人工智能融合框架

一个预测性维护框架可以分为六个阶段：

第一阶段：资产重要性评估和层级划分

传统的机器优先级排序依赖于手动分析，工厂人员编译故障数据，维护经理根据他们的经验来确定优先级。虽然这种方法一直很有效，但它耗时、容易出现不一致性，并且通常受到主观解释的限制，导致效率低下和资源分配不当。

生成式人工智能通过自动化分析和根据实时和历史数据动态优先级排序机器来改变这一过程。通过整合结构化和非结构化数据，例如传感器读数、维护日志和运营报告，人工智能可以识别模式、检测异常并不断优化维护策略。这消除了对人工审查的依赖，并确保了数据驱动的决策。

为了最大化生成式人工智能的潜力，组织需要一个强大的数据基础设施，该基础设施能够实现语义搜索和上下文分析。通过由人工智能驱动的机器优先级排序，制造商可以减少停机时间，优化维护工作，并提高运营效率，从而解锁全新的主动性和智能资产管理系统。

第二阶段：传感器融合与数据采集

一个强大的数据收集基础设施是实时监控和基于人工智能的预测性维护的支柱。然而，许多工业资产仍然缺乏基于传感器的监控。在下游石油和天然气等行业中，只有关键资产如压缩机、涡轮机和高压泵通常配备传感器，而大多数其他设备则遵循传统的基于时间的维护计划。历史上，数据收集的这一差距归因于高昂的传感器成本和基础设施限制。

随着传感器和云服务成本的迅速下降，大规模部署传感器比以往任何时候都更加可行。然而，将传感器随意安装在所有设备上既不切实际也不经济。相反，传感器的部署应由第一阶段的资产重要性评估指导，确保仅对高风险、高价值的资产进行持续监控。通过战略性地整合物联传感器、实时数据管道和边缘或云处理，组织可以创建一个可扩展、高效和智能的维护系统，该系统在控制成本的同时最大限度地提高可靠性。

阶段三：异常检测与诊断

异常检测和诊断对于在故障升级之前进行预测至关重要。由AI驱动的异常检测可以识别偏离预期性能的偏差，使维护团队能够在故障导致昂贵的停机时间之前采取行动。然而，诊断故障需要的不仅仅是对单个资产进行单独分析。有效的检测必须将资产级别的性能与更广泛的过程条件相关联。