本報記者 蘇亞紅
AI（人工智能）輔助設備管理，即利用人工智能技術優化設備的全生命周期管理。近日，《中國冶金報》記者專訪了頂世智匯（上海）管理咨詢有限公司（下稱dss+）專家趙建拓，請他對AI輔助下的設備管理圖景進行了詳細闡述。
“由AI輔助的新型設備管理模式不僅改變了管理者的數據認知能力和決策機制，還對人機協作關系進行了一次本質重構。”趙建拓闡述道，在AI的幫助下，管理系統能更智能地監控設備狀態，從而持續掌握并評估設備的運行狀態。系統能根據設備的健康狀況，預測未來30天內可能出現的故障，并自動推薦最優維護方案，使方案成本最低、效率最高。同時，維修人員可以通過語音指令、手勢操作或直接掃描圖紙來快速獲取維修指導，讓操作更直觀高效，新手技師也能快速掌握專家級的故障診斷和處理能力，真正實現知識共享。
“設備管理領域的智能化轉型絕非簡單的技術替代，而是管理范式在數字空間的延伸重構。”趙建拓指出，“前沿的AI技術應用，必須有體系化的管理精髓做支撐。dss+基于深度服務的17個行業和500多個企業的轉型實踐，提煉出了AI輔助設備管理必須突破的四大核心關卡。”
第一關，管控標的的全面性及準確性。“我們對關鍵設備進行了全方位管控，但突發事故層出不窮，仍然讓人心驚膽戰。”趙建拓在某家企業調研時，曾收到這樣的疑問。他表示，在調研企業中，42%的企業存在關鍵設備識別不全的問題，而許多故障就源于這些沒有被納入重點管控的“次要設備”。鋼鐵企業在推出新的管控模式前，必須使全體員工對設備種類形成統一認識，防止關鍵設備被忽視，讓管控真正做到全面、準確。
第二關，管控流程的完整性。趙建拓在分析案例時發現，有些企業在常態的維修上投入了過多精力，把強化巡檢、維修過程做成了唯一解。“實際上，一套完整的管控流程中，確認哪些設備需要有嚴格的質量保證，并認真審核設備供應商才是第一步。一些領先企業從技術、服務、成本3個維度，建立起供應商審核的‘三維審核機制’，全方位考察供應商。”他說。
第三關，獲取數據的真實性。趙建拓提到：“一家企業安裝了3000個傳感器，但除電費上漲外，什么都沒改變；還有企業在檢、維修工單系統上花了500萬元，出來的結果檢、維修人員自己都不信。這是由于收集的數據沒能具備應有的精度、廣度和實時性。”他強調，鋼鐵企業要重點檢查數據采集的正確性、全面性和真實性，記錄及時、正確的內容。
第四關，人員組織和各級責任的合理性。有些企業面臨員工能力發揮不暢的問題，老師傅不熟悉電子設備，經驗不能發揮；新員工只掌握理論，不敢實際使用；某企業多數工單仍由班組長“拍腦袋”決定優先級，判斷準確度僅為15%。
針對這種情況，趙建拓建議鋼鐵企業注重人員培養，制訂實操性強的檢維修規程，策劃有效的培訓。例如，某企業通過“數字師徒”計劃，將老師傅的經驗轉化為云端案例，結合AI（人工智能）、AR（現實增強）、VR（虛擬現實）多重技術，覆蓋85%的常見維修場景，使新人上崗周期縮短了60%。在工作中，還要明晰各級員工的權責，讓員工直觀看到自己的任務和指標，并及時進行反饋，不斷提升決策的精準度。
最后，趙建拓指出，隨著AI技術在設備管理領域的深度應用，行業正經歷一場從“經驗驅動”到“數據驅動”、從“被動響應”到“主動預測”的根本性變革。對鋼鐵等傳統制造業而言，智能化轉型既不能冒進追求“顛覆式革命”，也不能困于“漸進式改良”。企業需要以核心關卡為突破點，夯實管理根基，如此方能實現安全、高效、可持續的智能化躍遷，在數字化轉型浪潮中贏得先機。
