Simens：生成式人工智能在预测性维护中的变革性作用

内部概述

人工智能（特别是生成式和对话式人工智能）通过提供更深刻的洞察和先进的解决方案，正在彻底变革预测性维护。像“维护助手Senseye”这类生成式人工智能对话工具，能够为各级维护人员提供即时支持，将深刻改变运营模式，并对市场产生影响。
人工智能融合了广泛的专业领域知识，实现了数据分析的自动化，并推动了维护解决方案在不同行业的应用。
人工智能能够提供可行的建议和有据可依的指导，从而帮助优化决策，减少设备停机时间。
最新的技术进展使得用户可以通过自然语言进行查询，轻松获取有价值的维护见解。
通过安全的云环境部署和数据匿名化等技术策略，确保了敏感信息的安全。
食品饮料、制造业和重工业等行业已从人工智能驱动的预测性维护中获益，显著提升了运营效率和可持续性水平。
人工智能分析能力、基于实际使用情况的维护策略以及能源监控技术的进步，有望将预测性维护推向新的高度。
我们强调，在应用人工智能技术时，必须重视透明度、问责制和人工监督，以确保其合乎道德规范且有效应用。
“维护助手Senseye”是一款基于生成式人工智能的虚拟助手。它能够提供即时且易于获取的解答，实现知识的永久保存，并确保关键资产信息的随时可用。这些功能简化了维护决策流程，有助于实现高效、明智的资产管理。
“维护助手Senseye”专为非技术背景人员设计，旨在简化维护工作流程，提升团队整体效率。

引言

本白皮书旨在探讨人工智能及生成式人工智能在预测性维护领域所发挥的变革性作用，重点阐述这项先进技术如何应对传统维护挑战，并为各行业带来创新解决方案。通过运用人工智能处理数字和文本数据的强大能力，企业能够获得更深刻的洞察，从而更有效地维护其各类资产。

同时，本白皮书将深入探讨生成式人工智能的实际应用场景及其优势，揭示其对指示性维护和知识获取的深远影响。我们将分析人工智能如何提供可行的建议与有据可依的指导，以支持维护团队做出明智决策，提升运营效率。此外，白皮书还将介绍人工智能工具的最新进展，如对话式交互功能，该功能使用户能便捷地进行即时查询，获取宝贵的专业见解。研究结果同时强调，在将生成式人工智能融入预测性维护系统时，数据安全与隐私保护至关重要。文中将概述保障数据安全的策略，例如在安全的云环境中运行人工智能模型及采用数据匿名化技术。随着企业和组织对这些技术的逐步采用，传统的维护模式将持续演进，开启工业运营精准化、高可靠性的新时代。

生成式人工智能助力预测性维护迈向新纪元

生成式人工智能正深刻改变着预测性维护领域。这项技术不仅有效应对了传统方法面临的挑战，更为行业带来了创新的解决方案。本文将深入探讨生成式人工智能如何革新预测性维护，并介绍其应用、优势和未来前景。

人工智能与预测性维护的融合

生成式人工智能，特别是以 ChatGPT 为代表的语言模型，在理解和处理文本数据方面展现出卓越能力。传统的机器学习和统计技术往往侧重于处理来自传感器的时序数据等数值信息，而对于文本数据的处理则力有不逮。语言模型的出现，将人工智能的应用范围拓展到了文本信息领域，这些文本信息中往往蕴含着维护实践的宝贵洞见。考虑到维护记录通常较为简短且细节不足，这种从少量文本输入中提取有价值信息的能力显得尤为重要。

以少量数据实现效益最大化

许多企业担心由于数据量不足，无法从人工智能驱动的预测性维护中获益。然而，实践证明，即便是少量数据或简短的维护记录，也能为我们提供关键的洞察。实际上，很多企业已有的控制器和系统中就存储着丰富的数据，这些数据都可以被有效利用。关键在于如何充分利用这些数据——哪怕数量不多——来逐步理解设备状况和故障模式。

生成式人工智能在从有限文本中推断详细信息方面的能力令人印象深刻。这意味着企业无需对其维护流程进行大规模调整，也无需为每一份维护工单都撰写详尽的报告。简明扼要的描述足以让人工智能挖掘出有价值的知识，并提供具有可行性的洞察。

实际应用与核心优势

生成式人工智能在预测性维护领域的实际应用十分广泛。其核心优势之一在于能够显著增强规范性维护和知识获取能力。当发生维护事件时，人工智能可以依据历史数据模式和过往案例，提供有力的证据支持和规范性的指导意见。

这些指导包括分析潜在的根本原因、提出建议的解决措施，并提供相关的历史案例链接供进一步参考。这种方法确保了维护人员能够便捷地获取所需信息，而无需在海量记录中手动搜寻。

规范性维护

人工智能能够基于数据分析提供可操作的建议。例如，当传感器检测到异常时，人工智能可以将这些数据与历史案例进行关联，识别潜在的故障原因，并推荐具体的维护措施。这一过程有助于减少设备停机时间，防止小问题演变成大故障。

知识捕获与传承

人工智能能够协助企业捕获和梳理组织内部的知识。尤其在经验丰富的技术人员即将退休时，这项功能更显重要。通过分析历史维护记录，人工智能可以识别常见问题及其有效解决方案，从而构建一个知识库，供经验相对不足的员工学习和查阅。

虚拟维护助手

由生成式人工智能驱动的虚拟维护助手，能够帮助团队深入洞察所有资产的数据，提供即时解答，并永久保存所有知识，从而支持团队做出更明智的维护决策。

例如，像“维护助手Senseye”这样的虚拟维护助手，还具备多语言翻译功能，并能整合所有维护人员的知识。它能够将学习成果融入团队的日常工作流程，如同团队中一位经验丰富的专家，成为统一的“知识源”。它能从所有数据源中学习和参考信息，在需要时及时提供，并能无缝地将同事引入到相关的讨论中。

对话式交互的兴起

生成式人工智能在预测性维护（PdM）领域的一大新进展，是对话功能与PdM平台的深度融合。用户能通过自然语言进行即时查询，轻松获取维护活动总结或特定资产信息。AI助手（或AI副驾驶）将自动搜集并整合这些信息，用户无需再浏览繁杂的屏幕和记录，即可快速获得所需的洞察。

从长远来看，业界正积极探索将语言模型的核心技术应用于时间序列数据分析。这种方法有望显著提升异常检测的准确性和预测能力，从而构建更为精准、可靠的预测性维护系统。

增强的异常检测能力

将语言模型技术应用于时间序列数据，能够显著增强AI的异常检测水平。AI不仅能识别出数据何时偏离常规模式，更能深入洞察此类偏差发生的背景及潜在原因。这将有助于对潜在问题进行更快速、更准确的诊断。

更强的预测分析

AI还能强化预测能力。它能依据历史数据和资产当前的运行状况，预测设备何时可能需要维护。这种前瞻性的维护方式有助于优化计划、合理分配资源，最终提升整体运营效率。

保障数据安全与隐私

在预测性维护中引入生成式AI，数据安全与隐私保护是重中之重。

企业普遍关注其数据被意外泄露或不当使用的风险。为消除这些顾虑，可以将AI系统部署在安全的云环境中，并关闭其学习功能，以防止数据在企业控制范围之外被共享或使用。

另一项关键安全措施是在AI处理数据前进行匿名化处理。这意味着删除或模糊化处理个人身份信息及其他敏感数据，从而有效降低数据泄露的风险。

生成式AI无疑将为预测性维护的实践方式带来革命性的变革。借助AI强大的数字与文本数据处理和理解能力，企业能够获得更深刻的洞察，从而更高效地维护其资产。

对创造价值、保障安全和维持资产可用性的持续关注，将推动AI成功融入预测性维护体系，最终实现更高效、更可靠的工业运营。

预测性维护的未来，在于实现生成式AI的无缝集成。这不仅能强化现有的维护实践，更将为创新与效率提升开辟全新路径。随着企业对这些新技术的不断探索与应用，整个维护领域必将迎来深刻变革，引领工业运营迈向一个精准、可靠的新纪元。

预测性维护：数据、人工智能与可持续发展

预测性维护标志着维护策略的根本性转变——从传统的“亡羊补牢”式被动维修，转向更为积极主动的“未雨绸缪”式预防。它通过运用先进的数据分析与人工智能技术，精准预测设备潜在故障，从而优化维护计划，最大限度减少意外停机时间。

预测性维护的核心优势：

主动预防：不同于故障发生后才进行维修的传统模式，预测性维护利用实时数据预判问题，实现防患于未然，在故障发生前主动介入。
数据洞察：通过深度分析历史运行数据和实时状态指标（如温度、振动、压力等），企业能够敏锐洞察设备的健康状况，预见潜在故障风险，并在问题恶化前采取措施。
减少停机：精准预测设备故障，能有效避免计划外停机及其带来的生产延误与经济损失。

数据驱动的高效决策

预测性维护的威力源于对海量数据的有效利用。这些数据是制定精准维护决策的关键基石，主要包括：

时间序列数据：持续监测设备运行过程中的各项性能指标，有助于及时发现异常波动，预测未来可能发生的故障。
状态指标：温度、振动、压力等参数如同设备的“体检报告”，能够直观反映设备当前的健康状态，辅助识别潜在隐患。
历史数据：设备过往的运行记录、维护保养记录以及故障历史，为识别特定故障模式、预测未来问题提供了宝贵的经验和数据支持。

先进的预测性维护解决方案能够集中处理和智能分析这些多源数据，显著简化维护决策流程，并替代过去那种耗时费力的人工数据收集、报表制作与电子表格分析。

生成式AI在预测性维护中的革新作用

生成式人工智能（Generative AI），特别是大型语言模型（LLM），正在为预测性维护领域带来革命性的变化。这些模型致力于深度融合行业专家知识，并能基于海量数据集提供富有洞察力的分析。其主要影响体现在：

专家知识的融入与应用：生成式AI系统能够整合并应用可靠性工程、设备状态监测等领域的深厚专业知识，提供精细化的故障诊断与趋势分析。这类AI模型通过处理分析大量的时间序列数据和历史维护记录，自动识别复杂的故障模式并预测潜在问题，从而显著减少人工干预，提升诊断的准确性与效率。
规模化解决方案的实现：通过自动化数据分析与智能诊断，生成式AI使得预测性维护方案能够便捷地应用于多种类型的设备/资产及更广泛的行业，实现规模化部署与价值创造。

AI驱动的预测性维护行业成功案例

预测性维护在众多行业的成功实践，已充分展现其在提升企业运营效率、保障生产连续性和促进可持续发展方面的巨大潜力。以下是一些典型应用场景：

食品饮料行业：在易腐产品（如乳制品、生鲜食品）的生产线中，任何非计划停机都可能导致严重的产品变质和浪费。预测性维护通过提前预警设备（如包装机、灌装机）的潜在故障，帮助企业及时安排维护，有效防止因设备故障导致的产品损坏，从而最大限度减少浪费，节约宝贵资源，并降低对环境的负面影响。
制造业的能耗优化：在金属冶炼、化工等能源密集型的连续生产行业，保障设备持续稳定高效运行至关重要。预测性维护不仅能保障生产连续性，还有助于识别设备运行中的低效环节，从而优化能源消耗。例如，通过分析众多设备的运行数据，可以快速定位那些能耗异常偏高的设备并进行针对性调优或维护，有效避免不必要的能源浪费，积极响应国家的节能减排号召，助力实现可持续发展目标。
金属及重工业：钢铁、有色金属冶炼等大规模、长流程的生产过程往往伴随着巨大的能源消耗。预测性维护策略有助于避免代价高昂的非计划停产，并能有效管理生产流程启停阶段（该阶段往往能耗较高）的能源使用。在这些高能耗行业中，高效的维护实践不仅保障生产，更能显著减少碳排放，降低整体生产活动对环境造成的影响，推动行业绿色转型。

人工智能在预测性维护领域的未来展望

随着技术的日新月异，人工智能在预测性维护领域的应用前景广阔，充满机遇。其主要的新兴趋势与发展潜力包括：

高级分析能力： 未来的人工智能模型将能更深入地解读复杂的时间序列数据，从而实现更精准的预测和更详尽的故障诊断。
基于使用工况的维护策略： 人工智能将辅助企业根据设备的实际使用模式来制定维护策略，进而优化维护计划，提升资源管理效率。
能源监测与效率优化： 人工智能提供的分析与见解，将助力企业进行更精细的能耗分析，优化能源使用，并将其融入整体的可持续发展战略。

预测性维护中生成式人工智能的监管考量

人工智能技术日益普及，为确保其得到负责任的应用，建立相应的监管框架至关重要。关键的监管考量包括：

透明度与问责制： 应确保生成式人工智能所提供的分析与见解清晰易懂，同时明确其数据来源以及人工智能建议的局限性。
人工监督机制： 人工智能系统应辅助而非取代人类决策。需要制定明确的指导方针，规范人类如何解读人工智能生成的分析与见解并据此行动。
数据使用的道德规范： 法规必须保障数据在合乎道德、负责任的前提下使用，同时保护用户隐私，防止人工智能系统被滥用于不当或有害的目的。

预测性维护对可持续发展的深远影响

预测性维护对可持续性的贡献不仅体现在直接的运营效益上，更延伸至环境保护和资源管理等宏观目标：

贯穿供应链的积极影响： 预测性维护有助于最大限度地减少从生产到产品处置等整个供应链环节的浪费。
提升资源利用效率： 通过优化维护计划、减少设备故障，预测性维护能够有效节约资源，并降低生产制造过程对环境产生的影响。
强化远程监控能力： 数字化和云技术解决方案使设备远程监控成为可能，从而减少了现场检查的必要性，进而降低了维护活动相关的碳排放。

在先进数据分析和人工智能技术的驱动下，预测性维护正推动运营效率和可持续发展实现重大进步。通过运用时间序列数据、状态监测指标以及生成式人工智能，企业能够做出更准确的预测，减少设备停机时间，从而有力支持环境的可持续发展。

各行业的成功实践充分证明了预测性维护的实际效益，例如在食品生产中最大限度减少浪费，以及在重工业中有效降低能耗。展望未来，人工智能在预测性维护领域的潜力将持续释放，尤其在高级分析、基于使用工况的维护策略以及能源效率提升等方面将引领新的发展趋势。

技术不断发展，相应的监管框架对于指导人工智能的道德规范和有效应用将起到关键作用，以确保这些技术创新为实现商业目标和环境可持续性做出积极贡献。预测性维护的意义远不止于设备保养，它更代表着我们正在迈向一个技术与可持续发展携手并进的未来，致力于构建更高效、更负责、更具韧性的工业运营体系。

人工智能与生成式人工智能如何赋能工厂维护优化

人工智能（AI）正通过提升效率和优化流程，在各行各业引发变革。在工厂维护领域，AI的应用潜力尤为突出。例如，通过预测性维护，AI系统能够预见并预防设备故障，有效减少停机时间与运营成本。不仅如此，生成式AI的最新发展，也为工厂简化运营、克服日常挑战、实现卓越效率提供了前所未有的便利。

维护团队面临的挑战

维护团队在提升工作效率方面面临多重挑战。首先，许多成员并非数据科学家，解读复杂数据对他们而言颇具难度，尤其是在时间紧迫或缺乏专业指导时。其次，语言沟通的障碍以及经验丰富工程师的退休，导致了关键知识的流失，加剧了团队困境。再者，年轻一代员工技能的不足和频繁的人员流动，也使得知识的传承与共享日益艰难。最后，数据往往难以获取或有效利用，限制了跨地域团队间的协作。

生成式人工智能如何优化工厂维护

生成式人工智能（GenAI）通过优化工作流程和强化决策过程，有效应对上述挑战。首先，GenAI能提供清晰、可执行的洞察，团队成员无需具备数据科学家的专业背景。其次，其友好的用户界面支持员工直接提问，从而快速制定明智的维护决策。此外，GenAI还能将分析洞察翻译成多种语言，消除语言隔阂，确保信息传递的清晰与准确。通过在日常工作中无缝捕获并整合团队的集体智慧，GenAI如同经验丰富的专家，不仅提供统一、可靠的信息来源，还能在关键时刻给予指导。这一切有力地促进了团队高效协作，实现了宝贵知识的沉淀与传承，并增强了基于数据进行决策的信心。

利用历史数据进行预测性维护

AI驱动的预测性维护核心在于通过分析历史数据，精准识别设备运行模式。例如，当某升降设备出现与历史故障相似的堵塞迹象时，AI便能推荐针对性的维护措施。这种数据驱动的策略，确保了维护工作更具针对性和高效性。

实时学习和用户反馈

AI在维护领域的一大显著优势，是其能够结合实时数据与历史操作记录进行学习和动态调整。系统通过持续收集数据，并依据用户反馈来不断优化其维护建议。这不仅保证了建议的及时性与相关性，更有助于提升运营效率，有效预防故障，确保设备稳定运行。

交互式自适应维护解决方案

AI通过构建协作式环境来提升维护效能。用户可以针对AI提出的建议给予反馈，助力系统持续进化以满足具体业务需求。这种互动式的维护方法，确保了流程的高效性，并能根据用户需求进行个性化调整。

无缝集成和数据安全

AI驱动的维护系统能够与企业现有软件（如Microsoft Teams和工业数据中心）实现无缝集成，从而简化AI工具的部署与应用，提升用户接受度。数据安全是我们的重中之重，为此我们采取了严密措施对客户数据进行加密和隔离，以充分保护用户隐私，严防未经授权的访问。

降低复杂性，提高效率

AI通过聚焦关键任务，并运用易于理解和交互的算法，有效简化了维护工作的复杂性。它能够学习用户反馈，敏锐洞察数据中的趋势与异常，进而提供切实可行的指导。这种方式不仅为维护人员节省了宝贵的时间和精力，减少了对大量人工输入的依赖，还显著提升了整体流程的效率。

决策支持与专家协作

AI作为强大的决策支持系统，能够与维护工程师及领域专家紧密协作。它提供全局性的运营视角，协助用户精准识别并优先处理关键问题，从而聚焦核心任务。通过基于已识别模式推荐具体行动方案，AI有效降低了设备故障风险，并助力实现性能最优化。

建立信任，确保可靠性

用户对AI系统的信任，源于其透明化的运作和可预期的成果。凭借用户友好的界面设计与清晰流畅的交互体验，AI正成为维护团队日常工作中值得信赖的伙伴。通过持续的反馈与互动，AI系统能够不断学习和迭代优化，逐渐融入团队并成为其不可或缺的组成部分，最终有效减少意外停机时间，保障生产的连续性。

生成式人工智能在工厂维护领域的未来展望

生成式人工智能在工厂维护领域的应用前景广阔。随着技术的持续进步，这些智能系统正变得日益强大、高效，并为传统维护工作带来革命性的变革。

维护助手Senseye

Senseye 是一款革命性的生成式人工智能虚拟维护助手，旨在简化维护团队的决策流程。它具备以下核心特点：

即时响应：针对您的各类问题，以通俗易懂的语言迅速给出解答。
知识沉淀与传承：永久保存并有效积累维护知识，便于团队共享与应用。
操作简便：专为非技术人员设计，界面友好，易于上手。

Senseye 能够全面洞察您工厂内各项实物资产的实时状况与历史数据。它确保关键信息随时可查、清晰易懂，从而显著提升维护管理的效率和决策的透明度。

Senseye 的核心价值：

1. 洞悉资产，简化决策	2. 沉淀知识，赋能团队	3. 跨域共享，高效协同
这款由生成式人工智能驱动的虚拟维护助手，能够深入理解您的所有资产信息，并帮助您：智能解读数据：由生成式人工智能自动分析和解读复杂的维护数据，为您减轻工作负担。轻松提问获取答案：操作便捷，像与人对话一样简单提问，即可获得所需信息。辅助明智决策：基于数据分析，帮助团队做出更明智、更及时的维护决策。多语言支持：支持多种语言的交互与信息呈现。	永久保留所有知识，并将其转化为团队的宝贵财富：汇聚专家经验：有效整合并沉淀团队内所有维护人员的宝贵知识与实践经验。融入日常工作：将学习成果和最佳实践无缝融入日常维护工作流程中。成为智能参谋：如同团队中的专家顾问，为维护工作提供持续的智能支持。	轻松在企业内所有地点和团队间共享知识：构建统一信息源：建立单一、可信的数据与信息来源，消除信息孤岛，确保信息一致性。广泛学习与参考：能够从企业内所有相关数据源中学习并整合信息，提供更全面的视角。信息按需呈现：在恰当的时间和场景，根据您的需求精准推送关键信息。提供关键行动建议：基于数据分析，提供针对性的关键行动建议，指导高效的维护作业。