人工智能在维修领域中主要应用于在故障诊断、维修训练、维修管理、维修评估等方面其中维修管理包括维修决策、维修规划、预防性维修间隔期的确定等。
1、故障检测与诊断
故障检测与诊断是产品或设备进行修复性维修的前提，准确的进行故障检测、诊断和故障隔离是实施正确、及时维修的先决条件。采用专家系统进行故障检测诊断是人工智能技术在维修领域最为广泛的应用。
根据故障现象利用汇集维修领域专家知识和经验建立专家系统包括建立故障特征信息库、知识库维修策略信息库等，或采用基于案例推理的方式进行故障检测与诊断以便为设备管理人员或维修人员提供故障检测与诊断的智能决策。
2、维修管理
维修管理在设备维修中具有重要的作用缺乏科学维修管理的企业将面临严重的后果如工厂关闭、公司破产有时甚至会导致丧命的后果。而良好的维修管理可以带来更好的作业环境、更好的效益。
人工智能在维修管理方面也有许多应用利用专家系统的模拟和推理、知识发现等功能人工神经网络的学习特性建立设备维修决策模型实施设备维修的智能决策和管理为企业提供维修决策、确定大型、复杂设备的维修间隔期进行维修方案选择等。
维修决策：智能维修决策系统可以根据维修人员输入的相关信息提供可选择的维修方案。因为在具体的维修实践中维修人员的经验和水平是一个不可忽视的因素一个具有丰富维修经验的人员所做出的维修决策和选择的维修方案比一个缺乏经验的维修人员所做出的维修决策和选择的维修方案从时间、费用、效益等方面多要好得多因此可以充分利用领域专家知识和实践经验建立专家系统进行维修决策。采用专家系统进行维修决策可用于各类复杂设备的维修管理。
确定最佳修理间隔期为维修部门提供合理的维修规划。对于预防性维修活动如定期润滑检测和维护等都是预先规划并事先确定操作时间的。定期维护不考虑设备工作状况其结果是造成大量的维修资源的浪费。
智能控制：开发智能控制维修管理系统以解决设备管理中控制、维修和管理相互独立自动化和信息的角度被分割在不同的层次形成独立信息孤岛的问题。
3、维修训练
对于大型化、复杂化的关键设备而言一旦发生故障造成的经济损失往往是巨大的因此就要求维修人员能够迅速、准确判断故障性质和故障部位，及时处理故障恢复系统正常运行这就要求有合适的维修训练环境能培养一批具有丰富经验的维修人员。
智能维修训练系统就能满足维修训练的需要为受训者提供了一个模拟的工作环境使他们能在计算机上安全可靠地进行维修操作使“新手”很快能成为一名熟练的维修人员加快了维修人员的培养周期提高了维修保障水平同时节约了费用。
上一篇：设备修理前的技术准备之预检
