生成式 AI 正在推動資產生命周期管理的快速改進，在以往AI增強功能的基礎上，為提高運營效率開辟了新的可能性。

在過去的幾年里，人工智能(AI)一直在推動預測性維護取得令人難以置信的進步，實現更智能的實時監控并提高資產的正常運行時間和效率。隨著生成式 AI 的出現，資產生命周期管理(ALM)的更多領域正在取得飛躍，并解鎖了更多選項，以最大限度地降低維護成本、優化物理資產，并有助于實現可持續性和能源成本目標，即使對于直到最近還被認為是優化的系統也是如此。

AI在ALM流程中的發展

企業已經進入了AI的興奮期。許多企業幾乎收集了資產各個方面的數據：來自設施的運行數據;電力和其他公用事業的資源數據;用于跟蹤年齡、狀況和維護歷史的資產數據;以及工廠機器的更換部件。他們已將各種數據庫和指標整合到一個儀表板下，清理異常值或錯誤的數據，標記數據，甚至開始根據其特定需求調整或訓練 AI 模型。

收集這些數據并利用 AI 驅動的洞察非常重要，并且已經產生了真正的影響，為一些企業提供了優勢，幫助他們在競爭中脫穎而出。

例如，計算機視覺(機器學習有助于識別和理解人和物體)幫助福特汽車公司將裝配線上的缺陷從每月40個減少到零。零缺陷系統甚至有助于推動設計改進。

在另一個示例中，計算機視覺正在分析來自無人機和其他來源的照片，以幫助優化丹麥大貝爾特大橋的維護工作，預計該橋的使用壽命將延長100年。

在某些方面，生成式 AI延續了技術優化的趨勢，但在其他方面，它是又一次向前邁進。除了分析、提取、預測等功能外，生成式AI本質上還能進行創造，這使企業能夠更進一步，解決 ALM 的特定新用例。在上面的示例中，生成式AI將幫助客戶超越對象識別階段，并與整個企業中的人員進行更復雜的溝通。

利用來自生成式AI的數據縮小技能差距

生成式 AI的一個基本優勢是它可以幫助彌合許多企業在當今競爭環境中面臨的技能差距。例如，對話式聊天模型不需要現場技術人員為他們在任何時候可能面臨的各種問題做好準備，而是幫助在正確的時間快速顯示正確的信息。

遇到問題時，現場技術人員可以使用自然語言來了解有關特定類型的資產或最近的資產故障的更多信息。員工可以一次輸入一個數據，讓AI進行繁重的分析，這可能包括要求技術人員提供更多數據，以幫助通過快速分析找到問題的根本原因。

當正在運行ALM時，生成式 AI可處于“幕后”狀態。生成式AI驅動的許多見解都依賴于時間序列預測模型，這些模型可以分析有關資產如何隨時間變化的歷史數據，識別異常情況并預測給定資產的預期結果。這些AI生成的預測還可以幫助企業避免代價高昂且不必要的停工。

以類似的方式，生成式 AI 可以幫助加快完成故障模式影響分析(FMEA)。當資產故障發生時，尤其是在制造業等環境中，企業必須盡可能準備好必要的零件和專業知識。否則，意外故障可能會導致停機和金錢等巨大成本。因此，不僅要快速查明資產故障的原因，還要進行必要的更改以避免重復，這一點至關重要。完成分步FMEA可識別所有可能的失敗原因非常耗時。

生成式 AI 可以通過多種方式簡化流程。例如，虛擬助手可以比單個(或一組)員工更快地提供所有可能的故障原因，然后幫助縮小最可能的故障來源，并有助于更及時地找到解決方案。此用例已經通過軟件產品實施，這些產品為企業提供了充滿特定于資產的故障詳細信息和緩解活動的庫，以便他們能夠主動規劃以預測故障，并避免或快速修復故障。

研究還表明，在資產可靠性策略庫上訓練AI模型可以生成大量關鍵內容來構建 FMEA。未來，生成式AI將能夠編譯這些內容，并為組織提供有關何時以及如何維護其資產以避免這些故障的自定義建議。

生成式 AI 還可以幫助緩解數據挑戰。對于許多組織來說，推進AI的一個關鍵挑戰是他們擔心自己的數據質量，他們不想創造一種“垃圾進，垃圾出 ”的情況。

生成式 AI 可以通過多種方式提供幫助。例如，將生成式 AI 疊加在其他診斷AI工具之上，有助于提高ALM問題發生時分配的“故障代碼”的準確性。這些代碼通常缺失或不正確，但現在的工具可以通過對相關工單的長短描述進行模型訓練，自動生成故障代碼建議。

生成式AI應用的下一步是什么?

隨著技術的發展速度比以往任何時候都快，企業不能滿足于AI的已有進展。生成式 AI 正在增強員工技能，顛覆人才格局，縮短復雜診斷所需的時間，并幫助從更少的數據中提取更多見解。企業仍有機會 “搶占先機”。

無論企業是希望改善決策制定、資產績效、勞動力生產力還是以上所有方面，都有辦法利用生成式 AI。首先，找出當前流程中的差距。其次，確定需要哪些數據，聯系合適的同事和專家，并開始收集可用的數據。

想象一下生成式 AI 如何幫助填補剩余的空白。我們已經在第一波 AI 應用浪潮中看到了這種情況，現在是推進第二波浪潮的時候了。