在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到各個(gè)領(lǐng)域，設(shè)備管理領(lǐng)域也不例外。傳統(tǒng)的設(shè)備管理方式在面對(duì)日益復(fù)雜的設(shè)備系統(tǒng)和高強(qiáng)度的生產(chǎn)需求時(shí)，逐漸暴露出諸多弊端，而 AI 技術(shù)的融入，為設(shè)備管理帶來(lái)了革命性的變化，實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)故障、自動(dòng)派單等智能化功能，讓設(shè)備管理進(jìn)入了一個(gè)全新的智能時(shí)代。

傳統(tǒng)設(shè)備管理的困境

在過(guò)去，設(shè)備管理主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)和定期巡檢。設(shè)備故障往往具有突發(fā)性，等到故障發(fā)生后才進(jìn)行維修，這不僅會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)中斷，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，還可能因維修不及時(shí)而對(duì)設(shè)備造成更嚴(yán)重的損壞。比如某制造企業(yè)曾因設(shè)備故障未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致生產(chǎn)線停工 12 小時(shí)，損失超百萬(wàn)元。

同時(shí)，傳統(tǒng)的預(yù)防性維護(hù)方式是按照固定的時(shí)間間隔或運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行維護(hù)，這種方式缺乏針對(duì)性。因?yàn)樵O(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況千差萬(wàn)別，有些設(shè)備可能在維護(hù)周期內(nèi)并未出現(xiàn)問(wèn)題，卻依然進(jìn)行了不必要的維護(hù)，浪費(fèi)了人力、物力和財(cái)力；而有些設(shè)備可能在兩次維護(hù)之間就出現(xiàn)了故障，無(wú)法得到及時(shí)維護(hù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，傳統(tǒng)的預(yù)防性維護(hù)方式可能導(dǎo)致 30% - 40% 的維護(hù)工作是不必要的 。

此外，設(shè)備管理過(guò)程中的決策大多依賴人工判斷，這就存在主觀性和局限性。面對(duì)大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和復(fù)雜的故障信息，人工很難快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行分析和判斷，從而影響設(shè)備管理的效率和質(zhì)量。

AI 如何實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)

AI 技術(shù)在設(shè)備故障預(yù)測(cè)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)在設(shè)備上安裝各類(lèi)傳感器，如振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，可以實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)，如振動(dòng)幅度、溫度變化、壓力大小等。這些數(shù)據(jù)就像設(shè)備的 “健康指標(biāo)”，能夠反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。

中設(shè)智控在為企業(yè)提供設(shè)備管理解決方案時(shí)，會(huì)從生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)收集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)。然后，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。算法會(huì)學(xué)習(xí)設(shè)備在正常運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)特征，并建立相應(yīng)的模型。一旦設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)出現(xiàn)與正常模型偏差較大的情況，系統(tǒng)就能判斷設(shè)備可能出現(xiàn)了異常，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警。

以某電子元器件生產(chǎn)企業(yè)為例，中設(shè)智控的設(shè)備管理系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合設(shè)備的使用年限、維護(hù)記錄等信息，通過(guò) AI 算法構(gòu)建設(shè)備壽命預(yù)測(cè)模型。該企業(yè)的一臺(tái)關(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備，在運(yùn)行過(guò)程中溫度傳感器采集到的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了異常升高的趨勢(shì)，且振動(dòng)幅度也超出了正常范圍。AI 系統(tǒng)通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，準(zhǔn)確判斷出設(shè)備的某個(gè)關(guān)鍵部件即將出現(xiàn)故障，并提前一周發(fā)出了預(yù)警。企業(yè)根據(jù)預(yù)警信息，及時(shí)安排維護(hù)人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行了維護(hù)，更換了即將損壞的部件，避免了設(shè)備突發(fā)故障導(dǎo)致的停機(jī)，保障了生產(chǎn)的連續(xù)性。應(yīng)用該功能后，該企業(yè)設(shè)備突發(fā)故障停機(jī)時(shí)間減少了 35%。

AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)派單系統(tǒng)

當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障預(yù)警后，及時(shí)、高效地安排維修人員進(jìn)行處理至關(guān)重要。AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)派單系統(tǒng)解決了這一難題。自動(dòng)派單系統(tǒng)會(huì)綜合考慮多個(gè)因素來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)派單。它會(huì)實(shí)時(shí)獲取設(shè)備故障類(lèi)型的信息，比如是電氣故障、機(jī)械故障還是軟件故障等。同時(shí)，系統(tǒng)也會(huì)掌握維修人員的技能等級(jí)，包括他們擅長(zhǎng)處理的故障類(lèi)型、維修經(jīng)驗(yàn)豐富程度等。此外，維修人員當(dāng)前的工作負(fù)荷以及地理位置也是重要的參考因素。

通過(guò)構(gòu)建多維度評(píng)估模型，運(yùn)用加權(quán)算法，系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)生成最優(yōu)派單方案。例如，當(dāng)某離心機(jī)突發(fā)振動(dòng)異常，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)篩選出具備振動(dòng)分析資質(zhì)且當(dāng)前工作負(fù)荷較低、距離設(shè)備所在地較近的工程師，并在 3 分鐘內(nèi)完成派單。某汽車(chē)工廠應(yīng)用該技術(shù)后，維修響應(yīng)速度提升了 60%，工單平均處理時(shí)長(zhǎng)從 8 小時(shí)壓縮至 2.5 小時(shí)。

而且，自動(dòng)派單系統(tǒng)還支持動(dòng)態(tài)調(diào)度。當(dāng)維修人員在處理故障過(guò)程中遇到復(fù)雜問(wèn)題，難以獨(dú)自解決時(shí)，可一鍵發(fā)起協(xié)同請(qǐng)求。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)匹配周邊具備相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能的專(zhuān)家資源，形成 “現(xiàn)場(chǎng) + 遠(yuǎn)程” 的立體化支持網(wǎng)絡(luò)，大大提高了故障解決的效率和質(zhì)量。

AI 提升設(shè)備管理的其他方面

除了故障預(yù)測(cè)和自動(dòng)派單，AI 在設(shè)備管理的其他方面也有著出色的表現(xiàn)。

在工藝設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，中設(shè)智控研發(fā)的智能工藝優(yōu)化模塊可深度學(xué)習(xí)企業(yè)過(guò)往積累的海量工藝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)與生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。在電子元件封裝、電路板布局等設(shè)計(jì)階段，就能主動(dòng)識(shí)別潛在的工藝風(fēng)險(xiǎn)。比如針對(duì) PCBA 板設(shè)計(jì)中常見(jiàn)的焊盤(pán)間距不合理、散熱路徑設(shè)計(jì)缺陷等問(wèn)題，該模塊能提前發(fā)出預(yù)警，并提供優(yōu)化建議。某電子設(shè)備制造商借助這一功能，在新產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段就規(guī)避了 75% 以上的潛在工藝問(wèn)題，產(chǎn)品研制周期縮短 28%，試產(chǎn)階段的成本損耗降低超 12%。

對(duì)于質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)，中設(shè)智控推出的 AI 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)發(fā)揮了重要作用。傳統(tǒng)的檢測(cè)方式效率低、主觀性強(qiáng)，難以滿足大規(guī)模生產(chǎn)的需求。而該系統(tǒng)搭載高分辨率工業(yè)相機(jī)與自主研發(fā)的圖像識(shí)別算法，能快速捕捉電子元件表面的細(xì)微缺陷，如芯片引腳的微小變形、電路板上的發(fā)絲級(jí)劃痕等，檢測(cè)精度可達(dá)微米級(jí)，且檢測(cè)速度較人工提升 10 倍以上。更重要的是，系統(tǒng)會(huì)對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，梳理缺陷產(chǎn)生的規(guī)律，追溯至具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)與設(shè)備參數(shù)，為企業(yè)優(yōu)化工藝提供數(shù)據(jù)支撐。某消費(fèi)電子代工廠引入該系統(tǒng)后，產(chǎn)品檢測(cè)合格率提升了 3.2 個(gè)百分點(diǎn)，因質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致的返工率下降了 40%。

在設(shè)備維護(hù)方面，AI 技術(shù)還能幫助企業(yè)優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃。通過(guò)對(duì)設(shè)備歷史故障數(shù)據(jù)、維護(hù)記錄以及當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)設(shè)備在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能出現(xiàn)故障的概率，從而制定出更加科學(xué)合理的維護(hù)計(jì)劃，避免過(guò)度維護(hù)和維護(hù)不足的情況發(fā)生。

AI 設(shè)備管理的未來(lái)展望

隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，以及與設(shè)備管理的深度融合，未來(lái)設(shè)備管理將更加智能、高效。一方面，AI 模型將更加精準(zhǔn)，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)設(shè)備故障，甚至可以預(yù)測(cè)一些罕見(jiàn)故障，為企業(yè)提供更可靠的決策依據(jù)。另一方面，AI 設(shè)備管理系統(tǒng)將與企業(yè)的其他管理系統(tǒng)，如生產(chǎn)管理系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)更緊密的集成，實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理的全面智能化。

例如，當(dāng) AI 設(shè)備管理系統(tǒng)預(yù)測(cè)到某設(shè)備即將出現(xiàn)故障，需要更換某個(gè)關(guān)鍵部件時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)與供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)進(jìn)行交互，查詢?cè)摬考膸?kù)存情況，并及時(shí)發(fā)出采購(gòu)訂單，確保在設(shè)備需要維修時(shí)，備件能夠及時(shí)到位。同時(shí)，生產(chǎn)管理系統(tǒng)也可以根據(jù)設(shè)備的故障預(yù)測(cè)信息，提前調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，避免因設(shè)備故障導(dǎo)致生產(chǎn)延誤。

AI + 設(shè)備管理的模式已經(jīng)展現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)和潛力，正在改變著傳統(tǒng)設(shè)備管理的方式，為企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升競(jìng)爭(zhēng)力提供了有力支持。在未來(lái)，我們有理由相信，這種智能化的設(shè)備管理模式將在更多的行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，推動(dòng)各行業(yè)向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁出堅(jiān)實(shí)的步伐。