人工智能如何帮助制造业节省成本

【鹿光网】设备故障长期困扰制造业，其代价高得惊人。据西门子2024年报告，全球500强企业因计划外停机每年损失高达1.4万亿美元。机器故障不仅导致产品短缺、价格上涨和产品质量下降，还直接影响消费者。

为应对这一挑战，IBM和亚马逊等巨头长期依赖预测性维护技术，通过结合硬件和软件监控工业设备健康状况，提前发现过热部件或压力泄漏等问题。传感器收集设备性能数据，软件分析数据以精准定位问题。Fortune Business Insights预测，全球预测性维护市场将以每年26.5%的速度增长，到2032年达到707.3亿美元。

人工智能（AI）正成为这一领域的关键驱动力。生成式AI和AI驱动的机器人技术进步促使制造商将先进算法融入维护系统，以实现更智能、更快速的预测，从而优化运营和节约成本。然而，成长的阵痛可能成为阻碍。

AI与机器人提升预测性维护

传统预测系统常因误报过多困扰维护团队，导致不必要的零件更换和劳动力浪费。Aquant等初创公司正利用AI提高问题检测的速度和准确性。Aquant的AI算法分析历史维护数据，结合技术人员记录和行业基准，判断维护是否必要。其平台实时分析机器传感器数据（如振动、声音和温度变化）及客户关系管理系统记录，通过专有算法“找出关键问题”，诊断需解决的故障及其原因，并推荐具体行动，如停机以防故障。Aquant称，其AI平台帮助可口可乐、惠普和Hologic等客户减少停机时间和不必要维修，每年节约高达23%的服务成本。

AI还提升了检查安全性。Gecko Robotics开发了爬壁机器人、无人机和机器狗，配备超声波传感器、高分辨率摄像头和激光雷达技术，用于检查水坝、电站及油气设施等关键基础设施。Gecko的AI平台Cantilever分析数据，检测腐蚀、侵蚀和裂纹，防患于未然。该技术为西门子能源和美国空军等客户提供实时资产健康预测，助力提前规划维护。

生成式AI赋能维护

部分公司正将对话式AI融入维护工具。Waites Sensor Technologies自2006年以来为亚马逊、特斯拉和DHL等安装了超50万个振动和温度传感器。其首席执行官Rob Ratterman表示，公司近期将大语言模型（LLM）集成到预测系统中，允许技术人员直接查询系统。LLM基于机器手册、维修历史和传感器数据训练，技术人员可通过现场电脑询问“哪些设备最可能故障”或“如何重新润滑轴承”，快速获取答案，从而简化决策流程。

Info-Tech研究集团顾问负责人Kevin Tucker表示，预测性维护正演变为“处方性维护”，不仅识别问题，还提供解决方案。随着数据积累，系统预测精度提高，决策更加明智。

实施挑战：成本与技能

尽管AI驱动的预测性维护潜力巨大，但实施并非易事。安装智能传感器、整合AI平台和升级老旧设备需高昂前期投资。包装与加工技术协会市场发展副总裁Jorge Izquierdo称预测性系统是智能制造的“低垂果实”，但投资回报需1.5至2年，且数据孤岛和不同软件系统增加整合难度。

Gecko Robotics联合创始人Jake Loosararian指出，预算紧张的公司难以大规模实施新技术，“创新预算很快耗尽”。此外，劳动力技能差距也是一大障碍，预测性维护需数据分析和AI工具管理专长，而传统维护团队可能缺乏这些技能，甚至抗拒学习。

更令人担忧的是，AI系统可能取代维护和检查人员的工作。但Arix Technologies首席执行官Craig Malloy强调，AI工具旨在支持而非取代员工，解放时间以专注于决策和长期规划。Loosararian补充称，AI工具可缓解美国制造业日益严重的劳动力短缺。

业内人士认为，AI在维护系统转型中仍处早期阶段。制造商若能克服成本和技能挑战，投资AI驱动的预测性维护，或将在竞争中脱颖而出。正如Malloy所言：“AI彻底改变了游戏规则。”