Gen AI：应对现代维护挑战的理想工具
现代设备的维护变得愈发困难。功能日益复杂，传感器种类繁多，控制系统高度集成，软件系统精密复杂，这些因素都显著提高了维护工作的难度与成本。在工业场景中，不同时代、不同厂商及不同技术类型的设备共存，使得整个维护体系更具挑战性。
与此同时，维护团队还面临其他难题。其中之一是人员结构变化：经验丰富的老员工逐渐离岗，宝贵的知识随之流失。再者，技能错配也日益突出。当前的维护工作越来越依赖数字化技术和基于状态的维护方法，对维护人员的数字技能和数据分析能力提出了更高要求。
原文：Rewiring maintenance with gen AI | McKinsey
是时候开启“重构”之路
面对多重挑战，具备前瞻眼光的企业正在探索新路径，以控制成本、提升效率并解决人才技能短缺问题。生成式AI（Gen AI）正在成为一项变革性的解决方案。
Gen AI 借助先进的机器学习模型，能快速分析数据、预测潜在故障、自动化处理日常任务，并保留关键知识。与传统AI不同，Gen AI 不仅提供洞见，还能给出可行的解决方案，从而显著提升维护效率与效果。这将帮助企业实现设备更高的可靠性、减少停机时间、提升可持续性，并优化设备全生命周期的总拥有成本。
此外，Gen AI 在提升技能水平与保留组织知识方面也具备巨大潜力，例如：
- 自动执行日常工作，或通过虚拟助手协助进行维护计划、排程、故障排查与维修，从而提升经验不足员工的绩效与效率；
- 利用高级搜索和智能摘要功能（如自动生成故障诊断步骤），提高维护文档的可查阅性；
- 通过自动化的入职流程、培训平台与协作系统，加快新员工融入并提升技能水平。
一些领先企业已率先使用 Gen AI 工具，解决长期存在的维护难题。这些工具的部署速度快，几周内便可投入使用，且成效显著。以下是两个典型案例。
自动化FMEA：提升分析效率与一致性
某石油天然气公司使用 Gen AI 对其数千台设备进行自动化“故障模式与影响分析”（FMEA）。FMEA 是识别潜在故障、评估影响并确定风险应对优先级的系统性方法。传统FMEA依赖专家知识、跨部门合作和大量时间，难以高效推进。
该公司面临的挑战是难以在多个生产基地之间保持FMEA数据的准确性与一致性。为此，他们开发了一套定制的Gen AI系统，从历史FMEA数据中提取、编码并清洗海量信息，进而为每台设备生成全面的故障模式清单，并关联相应的维护措施。
借助这一工具，一线维护团队得以采纳全组织范围内的最佳实践，不断完善维护策略。系统还根据各地实际维护干预的成效，动态优化其推荐措施库，提升组织整体的维护水平。
自从部署该系统以来，公司设备的意外停机显著下降，员工的工作效率也得到提升，因为创建FMEA和相关工单的时间大幅减少。
“副驾驶”助力一线员工故障排查
另一家消费品公司开发了一套Gen AI“副驾驶”系统，专门帮助生产人员解决生产设备的突发故障问题。这一工具使一线员工能够独立完成日常的故障排除，减少对专业维护人员的依赖，从而显著提升设备运行效率和产线整体生产力。
该系统整合了多类数据源，包括FMEA记录、故障日志及传统分析工具（如鱼骨图、“五个为什么”等），在故障发生时生成逐步排查指南，帮助操作人员系统性定位故障根因。指南配有清晰的图示，引用设备手册与标准操作规程（SOP）中的图片和图表，确保指导直观易懂。故障定位后，系统还会提供预防性维护建议，降低类似问题再次发生的风险。
借助这一工具，一线员工解决问题的效率显著提高。过去他们往往依赖经验和反复尝试，如今则可以快速锁定故障根源，将突发故障导致的停机时间减少了90%。同时，维护成本降低了三分之一，技术人员也能集中精力处理更高价值的任务。
如何开启 Gen AI 维护之旅？
尽管部分组织已从Gen AI中获得了可观效益，但整体部署程度仍有限，许多企业尚未真正迈出第一步。
这主要因为Gen AI技术尚属新兴领域，维护组织在应用过程中需要避免认知误区，同时跟上技术快速演进的步伐，采取敏捷策略推进用例选择、工具开发与持续优化。
参考此前数字化转型的经验及其他部门的成功案例，企业可通过设定四大关键要素，为Gen AI维护转型奠定成功基础：
- 深入理解各类Gen AI应用场景，掌握相关技术与数据需求，并识别常见部署难点；
- 明确维护组织的当前能力与局限，识别关键痛点并量化改进潜力；
- 组建具备开发、部署与评估Gen AI用例能力的专业团队；
- 建立强有力的变革管理机制，支持员工培训、技能提升，并推动企业文化向数字化和AI接受度提升方向演进。
推进Gen AI维护转型的策略应聚焦于快速试点、尽早实现价值，同时逐步建立起长期支撑Gen AI持续开发与迭代的技术体系、基础设施与组织能力。
战略愿景、能力建设与变革管理，是转型成功的三大关键支柱。通过快速试点启动，为未来可持续发展奠定基础，从一开始就注重员工参与和文化适配。
Gen AI 有潜力彻底改变维护行业，让运维更可靠、高效、可持续、具备成本效益。它不仅能为一线员工提供智能辅助，还可优化预防维护策略，提升故障排查效率，并助力员工技能再培训。
对现代企业而言，问题早已不是“是否要开始”，而是“何时开始”。借助科学的路径规划与合适的工具，企业在数周内就能切实感受到Gen AI带来的价值。
