2）向智能化的轉(zhuǎn)變正在發(fā)生，但這是一個演變過程。許多工業(yè)運營單位仍然可以在資產(chǎn)數(shù)字化，評估潛在故障模式的關(guān)鍵性，以及微調(diào)其維護策略來平衡成本和風險中找到價值。雖然有關(guān)人工智能的新聞報道看起來像科幻小說，但人工智能在今天的運營層面上已經(jīng)開始展現(xiàn)價值。專業(yè)人士已經(jīng)在用其來解決一個古老的平衡問題：在避免超支且不會使生產(chǎn)面臨風險的同時，實現(xiàn)理想的預測性維護（PdM）水平。通過使用基于數(shù)據(jù)支持下的人工智能結(jié)果，團隊可以更好了解運營和維護（O＆M）成本，并更快更大規(guī)模地做出更好的PdM決策。

事實證明，人工智能可以促使人們把自己的工作做得更好。這其中包括確保關(guān)鍵生產(chǎn)資產(chǎn)準備就緒，并能夠在需要時交付，降低風險并優(yōu)化維護成本策略，從而提高可靠性并減少意外停機時間。

敲重點：平衡

安爾法所做的是合理的建議，在有效的時間內(nèi)，根據(jù)潛在的故障，來合理安排有效的預測性維護計劃，不耽誤生產(chǎn)，并且保持長久良好生產(chǎn)。我們也為選廠做了預測性維護ROI測算，畢竟投入需要跟產(chǎn)出匹配！測一測伐？

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3）僅將數(shù)據(jù)輸出為結(jié)果是不夠的，這是正確的起點，但該結(jié)果不是依靠自身就可行的，也不是真空中有效的。為了使結(jié)果真正具有可操作性和有效性，必須將其直接集成到工作流程中。

可簡單總結(jié)為一句話：無集成，不可行。將人工智能模型的輸出結(jié)果與工作流程系統(tǒng)連接是至關(guān)重要的，如預測性維護系統(tǒng)和資產(chǎn)管理系統(tǒng)，這是使人工智能結(jié)果既可為員工操作又對日常業(yè)務運營有效的關(guān)鍵步驟。

更進一步說，這些系統(tǒng)之間還應具備一個反饋回路，即一個根據(jù)現(xiàn)實工作中的實際效果不斷對人工智能輸出結(jié)果優(yōu)化學習的過程，且該行為不是一次性的，而是不斷進化、永不終止的。這為什么如此重要呢？ 必須采用一種方法來確保已完成的操作與人工智能模型相關(guān)聯(lián)，以便模型可以從輸出的結(jié)果中學習。

敲重點：反饋

安爾法一直強調(diào)的是，人與系統(tǒng)之間的交互。系統(tǒng)的機器需要學習，不只是動態(tài)的對于設備運行的學習，或者說它并不能真的是人類，訓練也是需要用結(jié)果反饋來不斷優(yōu)化學習。所以安爾法預測性維護，針對設備運行現(xiàn)場的每次故障預測，都有維護負責人員確認故障是否準確，故障類型，維護的方式等等，系統(tǒng)做各種場景下的訓練，直至趨于完美。不然Siri和小愛同學，怎么能擱現(xiàn)在這樣抖機靈呢!

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