ChatGPT助力预测性维护低成本部署：AI驱动的资产管理

HOT 矿业 HOT浩特智能科技 2023-09-06 发表于印度尼西亚

谁是浩特?请参考下图

因企业力求优化其资产管理策略，人工智能（AI）在预测性维护中的角色近年来备受关注。在各种可用的AI驱动工具和技术中，最先进的自然语言模型ChatGPT-4已经崭露头角，成为增强预测性维护工作的强大解决方案。重要的是，工业大规模部署预测性维护的成本降低到接近于零。通过充分利用ChatGPT-4的能力，企业不仅可以提高其维护流程的效率，还可以显著降低与设备故障相关的成本和停机时间。

HOT矿业大脑，是一个开放的、混合的、受管理的工业数据智能服务平台，重点服务于流程工业，比如：矿物加工(选矿、选煤)。

“智慧大脑”

HOT矿业大脑已经在多种矿业应用中运行，包括：智能密度控制系统，智能加介系统，智能加药系统(浮选、浓缩)，基于X射线和激光诱导等技术的在线元素分析，磨机功率优化系统，各种智能预抛尾(预分拣)技术等。我们的平台在矿业尤其是选矿全流程方面积累了丰富的数据和模型，能更好的助力选厂现场的实际生产的智能化升级。

浩特PHM系统架构

与被动或预防性维护不同，预测性维护侧重于在设备问题升级为昂贵的故障之前识别潜在问题。这种主动的方法允许组织根据数据驱动的见解安排维护活动，而不是依赖固定的时间间隔或等待设备故障。预测性维护的好处多种多样，包括增加设备寿命、降低维护成本和减少停机时间。

ChatGPT-4作为一款尖端的AI语言模型，具有颠覆性的潜力，可以提供有关设备健康和性能的宝贵见解，通过分析来自各种来源的大量数据，如传感器、维护日志和历史记录，ChatGPT-4可以识别可能表明设备故障即将发生的模式和趋势。然后可以使用这些信息来做出关于何时以及如何执行维护任务的明智决策，最终实现更高效和成本效益的资产管理。

HOT智能浓缩系统

ChatGPT可以利用机器学习来分析来自设备传感器、历史维护记录和操作数据的大量信息。通过识别模式和异常，它可以预测潜在的故障，从而将维护策略从被动式转变为主动式。这种方法可以最小化计划外停机时间，延长机械设备的使用寿命，并降低维护成本。在设备昂贵或对运营至关重要的行业，如制造业或航空业，这种方法尤其有用。

在预测性维护中使用ChatGPT-4的一个关键优势是其处理和分析非结构化数据的能力。传统的数据分析技术常常难以处理非结构化数据，例如维护日志或技术人员的笔记中的文本。然而，ChatGPT-4的自然语言处理能力使其能够从这些来源提取有价值的见解，提供更全面的设备健康和性能理解。

此外，ChatGPT-4可以帮助维护团队更有效地进行沟通，将复杂的技术信息转化为易于理解的语言。这对于拥有大规模地理分布的维护团队的组织尤其有用，因为它确保所有团队成员都可以访问相同的信息，并能够有效地协作进行维护任务。

ChatGPT-4在预测性维护中的另一个重要优势是其随时间学习和适应的能力。随着AI模型处理更多数据并对设备性能有更深入的理解，它可以改进其预测和建议，从而实现更准确和高效的维护策略。这种持续改进可以为拥抱AI驱动的预测性维护的组织带来大幅度的成本节省和性能提升。

除了在预测性维护中的直接应用之外，ChatGPT-4还可以支持相关活动，如库存管理和人力规划。通过提供设备故障的准确预测，AI模型可以帮助组织确保在需要时有必要的备件和熟练的技术人员可用。这可以进一步减少停机时间和维护成本，同时提高整体运营效率。