吉广在线人工智能，近年来人工智能的高速发展可以归功于“深度学习”的兴起。AI+智能维护主要应用在，应用于人机交互、状态监测、故障预测、故障预测、维修决策、服务管理等方面。

　　简略地说，智能维护应当包括先进的维护战略、管理方法、维护人员、维护资源和信息化支持支撑平台。信息化模块是智能维护的重要组成部分，但由于信息技术发展日新月异，信息化支撑环境与维护人员的交互技术一直是“不友好”的，包括早期的键盘、鼠标和电子显示屏，到当前常用的PDA的触屏交互等。而正在好友好的交互应该是“自然的”，如人与人之间的交互是自然的，包括语音、手势、视觉、听觉等。我国人工智能当前最为活跃和最为市场化的领域也是人机交互。因此，把智能化的人机交互技术应用于维护领域，使人与信息化平台能够实现“自然”交互。

　　要实现设备的全面数字化和可视化，其状态的可监测性仍然是困难之一。受技术和工艺的限制，很多技术状态、工艺状态、质量状态无法采用合适的技术直接获取。人工智能技术的发展为状态监测开辟了新的思路。

　　故障可预测是维护技术管理重要方向。实现可预测，就需要建立重要零件、关键部位的预测模型。一般可以采用基于物理模型的故障预测、基于统计模型故障预测和基于数据的故障预测。而精确的物理模型由于大是的先验知识、成本高、预测范围有限的特点，在高可靠的场合，如航空航天领域。

　　基于状态呈现、故障预测的结果，必然会影响现行的以经验为主的维护策略。合理的维护时机的选择是人工智能可以应用的重要方面。

　　智能维护与传统设备维护的重要变化还表现在维护的目标上。传统维护的目标侧重于保证设备自身的技术状态处理良好，而智能维护站在客户的使用价值层面，实现设备的有效价值的输出呈现，即通过维护实现设备良好技术状态，并实现加工质量、加工效率、节能降耗更加优化，支撑制造系统中良好运转。

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