领先的工业公司如何开发并优先考虑经证明具有高预测性，且提高设备可靠性的维护策略？你知道我们要讲什么了？

可靠性和维护的发展正在迅速变化，且正以你从未设想过的方式发展。关于人工智能等新技术将如何从根本上改变工业未来的工作模式已经有很多的文章，但事实却是创新已经在一线运营中产生了实际的影响，人们越来越有能力做到最好。

2019年的TRC大会上，来自全世界各地的超800名工业领域的专家分享了他们在资产管理、可靠性工程、维护和状态监测方面的重大突破。在五天的大会行程中，他们分享了各自的实践经验，以下为会议内容的干货分享。

当今可靠性和维护实施者，应该学习的三大课程：

(1)专家

1）人工智能很热门，这毋庸置疑。 但是人才，特别是细分领域专家，是人工智能计划成功的重要催化剂。 他们为一线人工智能的实施添加必要的内容，在技术流程中他们比以往任何时候都更重要。

人工智能产生的结果取决于我们输入的数据有效性，因此，使用相关的高质量数据训练AI模型至关重要。细分领域专家不仅要为人工智能模型定义正确的数据集，理想情况下，他们所拥有的智慧应该被数字化并输入一个数据库，然后用来训练和优化人工智能模型。

细分领域专家的数据图书馆是一种秘密的调料，其产生的可在一线实施的实际价值洞见，可以让机器学习发挥其神奇作用。

敲重点1：人工智能

人工智能吗？安尔法的云端嵌入机器学习算法，就是对于设备运行的数据建立故障学习模型，注意，这个不是阈值报警！不是，是系统学习设备运行之后，进行综合的判断，不会偶尔偏高一下就整得上纲上线的！

敲重点2：领域专家

领域专家吗？安尔法的专家远程指导是在设备机电维护方面40+年的经验，我们的软件不只是软件，AI管家后面还有我们的专家远程监控。成都运营中心，有人一直盯着现场运行数据曲线及预警报警信息分析！同一个界面，不同的人，ALPHA云下你我他！

(2)协作

2）向智能化的转变正在发生，但这是一个演变过程。许多工业运营单位仍然可以在资产数字化，评估潜在故障模式的关键性，以及微调其维护策略来平衡成本和风险中找到价值。虽然有关人工智能的新闻报道看起来像科幻小说，但人工智能在今天的运营层面上已经开始展现价值。专业人士已经在用其来解决一个古老的平衡问题：在避免超支且不会使生产面临风险的同时，实现理想的预测性维护（PdM）水平。通过使用基于数据支持下的人工智能结果，团队可以更好了解运营和维护（O＆M）成本，并更快更大规模地做出更好的PdM决策。

事实证明，人工智能可以促使人们把自己的工作做得更好。这其中包括确保关键生产资产准备就绪，并能够在需要时交付，降低风险并优化维护成本策略，从而提高可靠性并减少意外停机时间。

敲重点：平衡

安尔法所做的是合理的建议，在有效的时间内，根据潜在的故障，来合理安排有效的预测性维护计划，不耽误生产，并且保持长久良好生产。我们也为选厂做了预测性维护ROI测算，毕竟投入需要跟产出匹配！测一测伐？

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(3)反馈

3）仅将数据输出为结果是不够的，这是正确的起点，但该结果不是依靠自身就可行的，也不是真空中有效的。为了使结果真正具有可操作性和有效性，必须将其直接集成到工作流程中。

可简单总结为一句话：无集成，不可行。将人工智能模型的输出结果与工作流程系统连接是至关重要的，如预测性维护系统和资产管理系统，这是使人工智能结果既可为员工操作又对日常业务运营有效的关键步骤。

更进一步说，这些系统之间还应具备一个反馈回路，即一个根据现实工作中的实际效果不断对人工智能输出结果优化学习的过程，且该行为不是一次性的，而是不断进化、永不终止的。这为什么如此重要呢？ 必须采用一种方法来确保已完成的操作与人工智能模型相关联，以便模型可以从输出的结果中学习。

敲重点：反馈

安尔法一直强调的是，人与系统之间的交互。系统的机器需要学习，不只是动态的对于设备运行的学习，或者说它并不能真的是人类，训练也是需要用结果反馈来不断优化学习。所以安尔法预测性维护，针对设备运行现场的每次故障预测，都有维护负责人员确认故障是否准确，故障类型，维护的方式等等，系统做各种场景下的训练，直至趋于完美。不然Siri和小爱同学，怎么能搁现在这样抖机灵呢!

隆重介绍一下：

 

作者简介：

 

关晓丽，国际市场经理

TEL: 0086-28-83311885

QQ: 493629298

拥有近十年国际市场开发和项目管理经验，现主要负责智能采矿系统，智能选厂综合管理系统的国际市场工作，参与并执行多个海外预测性维护项目，成功开拓土耳其、巴西、菲律宾等国际市场。

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不，还是要继续安利，

要不先整个试用套装再说？

所以，你还在等什么？618吗？双11吗？

这个价格降不下去了，而且就半年了！

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成都安尔法智控科技有限公司

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