本报记者 苏亚红
AI（人工智能）辅助设备管理，即利用人工智能技术优化设备的全生命周期管理。近日，《中国冶金报》记者专访了顶世智汇（上海）管理咨询有限公司（下称dss+）专家赵建拓，请他对AI辅助下的设备管理图景进行了详细阐述。
“由AI辅助的新型设备管理模式不仅改变了管理者的数据认知能力和决策机制，还对人机协作关系进行了一次本质重构。”赵建拓阐述道，在AI的帮助下，管理系统能更智能地监控设备状态，从而持续掌握并评估设备的运行状态。系统能根据设备的健康状况，预测未来30天内可能出现的故障，并自动推荐最优维护方案，使方案成本最低、效率最高。同时，维修人员可以通过语音指令、手势操作或直接扫描图纸来快速获取维修指导，让操作更直观高效，新手技师也能快速掌握专家级的故障诊断和处理能力，真正实现知识共享。
“设备管理领域的智能化转型绝非简单的技术替代，而是管理范式在数字空间的延伸重构。”赵建拓指出，“前沿的AI技术应用，必须有体系化的管理精髓做支撑。dss+基于深度服务的17个行业和500多个企业的转型实践，提炼出了AI辅助设备管理必须突破的四大核心关卡。”
第一关，管控标的的全面性及准确性。“我们对关键设备进行了全方位管控，但突发事故层出不穷，仍然让人心惊胆战。”赵建拓在某家企业调研时，曾收到这样的疑问。他表示，在调研企业中，42%的企业存在关键设备识别不全的问题，而许多故障就源于这些没有被纳入重点管控的“次要设备”。钢铁企业在推出新的管控模式前，必须使全体员工对设备种类形成统一认识，防止关键设备被忽视，让管控真正做到全面、准确。
第二关，管控流程的完整性。赵建拓在分析案例时发现，有些企业在常态的维修上投入了过多精力，把强化巡检、维修过程做成了唯一解。“实际上，一套完整的管控流程中，确认哪些设备需要有严格的质量保证，并认真审核设备供应商才是第一步。一些领先企业从技术、服务、成本3个维度，建立起供应商审核的‘三维审核机制’，全方位考察供应商。”他说。
第三关，获取数据的真实性。赵建拓提到：“一家企业安装了3000个传感器，但除电费上涨外，什么都没改变；还有企业在检、维修工单系统上花了500万元，出来的结果检、维修人员自己都不信。这是由于收集的数据没能具备应有的精度、广度和实时性。”他强调，钢铁企业要重点检查数据采集的正确性、全面性和真实性，记录及时、正确的内容。
第四关，人员组织和各级责任的合理性。有些企业面临员工能力发挥不畅的问题，老师傅不熟悉电子设备，经验不能发挥；新员工只掌握理论，不敢实际使用；某企业多数工单仍由班组长“拍脑袋”决定优先级，判断准确度仅为15%。
针对这种情况，赵建拓建议钢铁企业注重人员培养，制订实操性强的检维修规程，策划有效的培训。例如，某企业通过“数字师徒”计划，将老师傅的经验转化为云端案例，结合AI（人工智能）、AR（现实增强）、VR（虚拟现实）多重技术，覆盖85%的常见维修场景，使新人上岗周期缩短了60%。在工作中，还要明晰各级员工的权责，让员工直观看到自己的任务和指标，并及时进行反馈，不断提升决策的精准度。
最后，赵建拓指出，随着AI技术在设备管理领域的深度应用，行业正经历一场从“经验驱动”到“数据驱动”、从“被动响应”到“主动预测”的根本性变革。对钢铁等传统制造业而言，智能化转型既不能冒进追求“颠覆式革命”，也不能困于“渐进式改良”。企业需要以核心关卡为突破点，夯实管理根基，如此方能实现安全、高效、可持续的智能化跃迁，在数字化转型浪潮中赢得先机。
《中国冶金报》（2025年09月25日 02版二版）
