现代设备的维护工作正变得日益复杂。不断增加的功能、繁多的传感器、先进的控制系统以及复杂的软件，都显著推高了维护任务的成本与难度。在工业环境中，来自不同年代、不同制造商、不同技术类型的设备并存的情况，往往进一步加剧了这种复杂性。
随着对维护工作要求的不断提升，维护部门还面临着其他严峻挑战。其一是劳动力结构的变化：经验丰富的老员工相继退休，可能导致关键知识的流失。其二是技能缺口：先进且高度依赖软件的设备，以及例如基于状态的维护等现代技术，都要求维护团队必须掌握数字技术和数据分析等新兴技能。
原文：Rewiring maintenance with gen AI- McKinsey
变革势在必行
面对日益累积的难题，具有前瞻视野的维护部门正积极寻求创新方法，以应对成本、生产力及技能等方面的挑战。在此背景下，生成式人工智能（Gen AI）正迅速成为一种能够带来变革性影响的解决方案。
Gen AI 工具运用先进的机器学习模型，能够加速数据分析、预测潜在故障、自动执行日常任务，并有效保留关键知识。与前几代 AI 技术不同，Gen AI 系统能提供切实可行的洞察和解决方案，从而显著提升维护活动的效率与效果。最终，这将助力企业提高设备可靠性、减少停机时间、增强运营的可持续性，并优化其机器与“实物资产”的全生命周期成本。
Gen AI 工具有望帮助维护部门应对在技能提升和组织内部知识传承方面的挑战，具体包括：
- 通过自动化执行日常任务，或利用虚拟助手协助进行维护规划、调度、故障排除及维修，从而提升经验不足员工的工作表现与效率。
- 通过高级搜索与摘要服务（例如自动生成故障诊断步骤），提升维护文档的查阅便利性和信息获取效率。
- 通过自动化的入职、培训和协作系统，加速新员工融入团队及技能提升的过程。
一些领先企业已开始运用 Gen AI 来解决其维护流程中长期存在的难题。这些工具不仅影响深远，并且许多部署速度极快，其部署周期往往以周为单位计算。以下是两个具体的实例。
自动化故障模式与影响分析 (FMEA)
一家石油天然气行业的公司，正利用 Gen AI 技术对其厂区内数以千计的“资产”进行自动化的故障模式与影响分析 (FMEA)。FMEA 是一种系统化的方法，用于识别产品或流程中的潜在故障，评估其可能造成的影响，并优先确定纠正措施以降低风险。FMEA 的实施颇具挑战性，因为它需要深厚的专业知识、跨部门协作以及耗时的分析工作。
同许多拥有复杂生产系统的组织一样，该公司过去长期面临着为多个生产基地的“资产”维护准确且一致的 FMEA 的难题。为应对此挑战，该公司构建了一个定制化的 Gen AI 系统，用于从现有的 FMEA 数据中提取、编码和清理海量信息。该新系统为公司拥有的每一项“资产”生成了全面的故障模式清单，并关联了最适宜的维护措施。
借助这款 Gen AI 工具，一线维护团队得以持续优化其维护策略，并采纳企业内的最佳实践。该系统会根据其他地点维护干预措施的实际成效，不断更新其推荐策略库，从而助力整个组织协同提升整体维护绩效。
自从部署该 Gen AI FMEA 工具以来，该公司的设备停机时间已显著减少。同时，由于手动创建 FMEA 及相关工单的时间缩短，员工的工作效率也得到了提升。
赋能一线生产人员的故障排除助手
另一家消费品领域的公司，构建了一款 Gen AI 助手，旨在帮助生产操作员解决生产设备的非计划停机问题。该助手用于支持员工执行日常故障排除任务，而无需专业维护团队介入，从而显著提升机器性能和生产线整体生产力。
该公司利用包括 FMEA 数据、故障日志以及诸如鱼骨图和“五个为什么”分析法等传统故障排除工具在内的多个数据源来训练其 Gen AI 系统。针对特定的故障情况，该系统能生成分步故障排除指南，帮助操作员系统地排查潜在的根本原因。诊断步骤以清晰的图形化方式呈现，并结合了设备操作手册和工厂标准操作程序 (SOP) 中的图片与图表。操作员依照指南便能快速定位并解决问题。一旦确定根本原因，系统还会提供一系列最终建议，旨在通过预防性维护措施防止问题复发。
这款 Gen AI 助手显著提升了由操作员主导的维护工作的成效。过去，操作员主要依靠反复试错来解决非计划停机问题；而新方法能帮助他们迅速查明根本原因，从而将非计划停机时间减少高达 90%。维护人工成本因此降低了三分之一。同时，由于技术人员无需再频繁解答操作员的基础问题或介入处理日常故障，他们的有效工作时间增加了 40%。
Gen AI 应用入门
尽管一些维护组织已从 Gen AI 中获益匪浅，但能够将这些技术全面应用于所有当前可行的场景中的组织仍为数不多。许多组织甚至尚未开始其 Gen AI 在维护领域的探索与实践。
在维护领域充分发挥 Gen AI 的潜力面临诸多挑战，原因如下：这些技术尚属新兴，要求维护组织深入理解并规避潜在的未知风险。Gen AI 技术发展日新月异，因此需要采用敏捷的方法来选择应用场景、开发相应工具并进行持续的优化和发展。
借鉴以往数字化转型的经验以及 Gen AI 在其他部门和职能的应用实践，维护组织若能在初期就确立以下四个关键驱动因素，将能显著提高 Gen AI 转型的成功率：
- 深入理解相关的 Gen AI 应用案例及其技术和数据需求，洞悉可能阻碍成功部署的常见障碍。
- 对维护组织自身的能力与局限有清晰的认知，包括明确关键痛点和可量化的改进机会。
- 建立一支具备开发、实施及监控 Gen AI 应用案例影响所需技能与能力的专业团队。
- 构建强大的变更管理体系，以支持相关运营部门的培训与技能提升，并营造乐于接纳数字化与AI的企业文化。
基于 Gen AI 的维护转型，应着重于快速部署有前景的应用案例以尽早实现价值，同时致力于构建支持 Gen AI 工具持续开发、部署与改进所需的技术能力、基础设施及组织文化。
战略远见、能力建设和变革管理是确保转型成功的三大关键要素。快速推广应用有前景的案例，并从项目伊始就强调全员参与，将为长期的可持续发展奠定坚实基础。
Gen AI 有潜力通过提升运营的可靠性、可持续性、效率及成本效益，为维护行业带来彻底变革。这些技术能为操作员提供定制化支持，优化预防性维护策略，高效解决故障排除难题，并为人员的再培训提供最佳实践指导。
