人工智能会取代我的维护工作吗？

从杜伦大学毕业并获得博士学位，研究传动系统动力学对风力涡轮机部件故障物理的影响后，我加入了铁路部门，担任资产管理和维护支持角色。 2018 年，我加入 Senseye，为维护部门的预测性维护之旅提供技术支持，现在领导一个不断壮大的团队，指导各个行业的维护从业者。

人工智能和预测性维护 - 好处，而不是威胁

埃隆马斯克曾将人工智能描述为“生存威胁”。在我们看来，虽然人工智能确实会改变我们的工作方式，但他的观点与事实相去甚远。事实上，它不仅会增加人们的工作，还会创造新的工作——尤其是在维护方面。

当您考虑聊天机器人和无人驾驶汽车的发展如何扰乱呼叫中心和物流时，人们可能会警惕人工智能对其工作前景的影响，这也许不足为奇。当面对可以预测机器故障的新技术时，可以合理地预期这会鼓励使用低薪、经验不足的操作员，从而消除对高技能维护技术人员的需求。

现实完全相反。我们已经看到公司试图遵循这种模式，但这些项目中的大多数都注定要失败。他们只是没有掌握预测性维护背后的基本概念。为高技能员工提供一种工具，帮助他们集中精力，并消除一些没有价值的日常任务，这将使他们能够将技能用于更有效的工作，从而显着提高效率。

毕竟，无论系统在确定特定资产何时发生故障方面做得多么好，您仍然需要有人来实际执行维护。挑战在于确保他们的时间得到有效利用。

人类专业知识

基于人工智能的预测性维护系统本质上是一种决策支持工具，使维护团队能够为他们的雇主创造更大的价值。但自动化系统的有效性取决于它们所服务的人。需要人类专业知识来确保他们接收到产生有意义的见解所需的数据。

虽然人工智能提供了对组织资产状况的洞察，但任何关于如何根据这些洞察采取行动的决定都必须由人工操作员做出。而且，当然，没有任何基于 AI 的软件能够实际执行所需的维护。

自动化预测性维护系统不会让维护团队变得多余，而是支持他们，使他们能够做出更好、更明智的决策，并实现比单独使用手动流程更高的效率。 Senseye PdM 通常使我们的客户能够将维护人员的工作效率提高 55%，并将停机时间预测的准确性提高 85%。简而言之，使用人工智能驱动的预测性维护系统会产生与许多人想象的相反的效果——它不是威胁。

例如，我们在汽车行业的一位客户正在执行基于状态的维护，虽然他们从他们的机器中获取数据，但他们使用的系统并不是自动化的。该团队将参与其中，最多只能查看 50 个资产（每个资产都有数十个信号要尝试理解），试图在数据中搜索可以进行维护的模式。然而，自动化流程的第一部分意味着他们不再需要一直查看相同的 50 个资产。通过不断寻找正确的信号并提醒他们关注什么——什么不关注——该系统使团队能够查看 2,000 项资产——该地区工厂的全部余额。现在团队中的每个人都变得更有价值了——与其减少员工人数，相同的人能够提供更强大的能力。

强大的工具

维护经理非常了解他们的资产。如果他们经过一台机器并听到奇怪的声音或闻到不寻常的气味，他们通常会将其视为出现问题的迹象。自动预测性维护工具并没有什么不同。它只是使用智能算法来查找数据签名的变化，以判断资产是否有问题。它只是提高效率。人的因素仍然很重要。

最终，人工智能是为了支持维护团队，而不是取代他们。我们从客户的经验中看到，仅仅三个月后，使用 Senseye PdM 就彻底改变了他们的工作方式。他们可以做出更强大、更主动的决策。通过查看机器数据及其变化情况，他们可以更好地决定是否更换特定资产。

人工智能的日益普及无疑是具有破坏性的，以正确的方式管理它是一个显着的好处。预测性维护解决方案的工作是提供有针对性的见解——仍然由维护团队做出重要决定。人工智能是一种强大的工具，它通过提高效率和有效性，使维护工程师对他们的雇主更有价值。这听起来对我来说几乎不是生存威胁。

要详细了解 Senseye PdM 如何改善您的维护团队的日常运营，请与我们联系。