从传统设备运维到人工智能+设备管理，转型之路如何走？
发布时间：2024-03-15
“人工智能+”首次被写入政府工作报告，今年两会的“最热”话题，相信你也知道很多。
“人工智能+”，“+”什么，怎么“+”？对我们的行业有何影响？我们应当怎么“+”起来...
是焦虑自己的工作会被取代？还是打算利用“人工智能+”让工作更加高效？
简单理解，“人工智能+” ，“+”的就是“千行百业+各种应用场景”，把人工智能这项技术有效应用到经济社会发展的方方面面。
在设备管理领域，更加适用。
人工智能+设备管理最重要的作用是“帮你去干活”。
让员工从简单的、重复性的劳动中解放出来，从而能站在人工智能肩膀上发挥创造力，从而实现降本增效。
传统运维：稳定但低效
传统设备运维方式依赖于人工巡检、定期维护以及故障后的紧急修复。这种方式在一定程度上保证了设备的稳定运行，但也存在着诸多不足。
依赖人工，效率低：需要经验丰富的技术人员进行实地操作。人员冗余，大量的时间和人力消耗在重复性的检查工作上，传统的方式很难实现岗位优化，提升生产效率。
反应迟缓，成本高：大型机器设备配件储备占用企业资金大，往往只能在设备出现故障后，才能发现并处理，维修成本巨大。
数据有限，管理难：设备状态和维护记录多依赖纸质或简单的电子文档。设备运行数据分散，缺少系统性收集与科学分析，无法及时发现设备运行故障与设备亚健康状况。
人工智能+设备管理：高效且智能
对于设备运维管理而言，人工智能+的出现让很多工作正在发生改变。它不是简单的相加，而是通过新技术催生新质生产力，为流程制造业带来新方法、新模式、新业态，发挥出乘数效应。
自动化监控、自动化故障诊断、智能化预测、智能化优化、可视化监控、可视化分析、可视化报告......都是人工智能+设备管理实现的，但不至于此。
实时监控，快速感知：通过在设备上安装传感器来收集多种设备状态数据，例如振动、温度、电信和油液等，实时监控设备的运行情况。
超前预警，智能诊断：建立设备的数字模型和机理模型，利用机器学习算法，可以在设备故障发生前进行预警和预测。
数据驱动，优化决策：大量的设备运行数据为运维决策提供了有力支持。
从效率、成本到故障率，人工智能+设备管理都展现出了明显的优势。帮助企业提高设备的使用效率、延长设备的使用寿命、减少设备运维成本、减轻人力资源压力....
未来已来
随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，人工智能在设备管理领域的应用将更加广泛和深入。传统与智能，两者之间的鸿沟正在逐渐扩大。选择哪一种运维方式，将直接决定企业在竞争中的位置。以人工智能+为引擎，打开设备管理新质生产力的大门！
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