智能维修的应用现状及发展趋势

一、智能维修的应用现状
　　
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。

二、智能维修的发展趋势
　　
随着人工智能技术的发展和应用，在维修中的应用领域将会逐渐扩展，不再仅仅局限于以上领域。概括起来，在维修过程中直接运用人工智能的领域主要有：

a、智能诊断，借助人工智能方法，在监测的基础上对复杂系统的故障进行分析和判断，确定出故障位置、原因等，并给出解决方法；
b、机器人学，采用机器人的视觉和模式识别本身需要人工智能的方法才能解决。例如让机器人完成特殊环境下的维修任务；
c、智能设计，在维修性设计中引入人工智能。
d、智能控制，主要有专家控制系统与专家控制器，仿人智能控制器，基于神经网络的控制系统等。
　　
计算机技术和信息技术以及网络技术的发展，促使智能维修将向着综合化、网络化的方向发展。其综合化包括功能的综合化和技术的综合化，是指未来所开发的智能维修系统将不仅针对某项维修职能或任务，而是集成化、综合化的智能维修功能，可能包括故障诊断、维修决策、维修规划、维修训练等多项功能，开发的智能维修系统所采用的技术是综合化的，可能包括专家系统、神经网络，还可能融合了网络、仿真、虚拟等各项技术；

其网络化则是通过网络，实现智能的远程监控，及时获得设备的状况，发出故障警告，相关的维修信息实现网络共享。随着互联网和无线联网技术进一步发展，未来各大型制造企业的制造实施将从传统的工厂集中体系向电子工厂和电子供应链体系转变，网络化的电子维护将为公司提供智能性的预测工具通过互联网无线连接系统来监控公司资产，防止出现不可预料的故障。一个“看门狗”装置可以作为“黑匣子”使用。

一旦出现失败，操作员可以从“黑匣子”中得到最后几分钟的导致机床损坏的信息。这样就可以迅速确定故障的位置，进行迅速的修复。同时，相关知识信息也可以和其他用户在联网或无范围约束环境下实现资源共享，运用网站通过资源优化来得到近乎零停工的性能。

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