维护负责人在“AI”工友的帮助下检修设备。（受访者供图）

　　开栏语

　　自现代化新重庆建设推进以来，人工智能大模型技术正加速走进各行各业、扎根实体经济。越来越多的“AI工友”走进重庆的工厂车间，用智能算法优化生产工序、革新生产模式。即日起，本报推出“我的AI工友”专栏，走进企业生产一线，近距离记录人机协同作业的鲜活日常，讲述重庆借力人工智能、推动制造业提质升级的生动故事。

　　“2号线贴片机温度异常，建议今日检查散热风扇。”今年3月的一天，重庆机电集团所属重庆盟讯电子科技有限公司SMT车间设备维护负责人张红刚进车间，手机就弹出这样一条消息。

　　他半信半疑地拆开机盖，竟发现两个藏在深处的风扇已停转。

　　“它比我先知道有问题。”张红说的“它”，是去年底“入职”的一位特殊工友——搭载在手机端的设备运维智能体。这位“AI工友”如同24小时值守的“隐形卫士”，让从事设备维护工作七八年的张红踏实了许多。

　　小零件暗藏大风险

　　去年国庆期间的一次惨痛教训，让张红对这位“AI工友”充满期待。

　　当时，车间一台设备自检异常，整条生产线被迫停机。张红赶赴现场排查后发现，故障根源藏在管线深处：一枚电磁阀损坏。该零件仅有拇指大小，单价仅二三十元，但其一旦失效，设备便无法正常运行，单条生产线停摆，前后工序全部停滞。

　　故障处置本身并不复杂，更换新零件仅需5分钟。困难在于仓库无备用配件——此前工作人员领用后未及时登记台账，库存早已耗尽。临时采购虽有货源，但受国庆假期影响，配送延误两天。最终，一枚小小电磁阀的故障，导致汽车仪表盘生产线停产两天。

　　这一痛点并非个例。在重庆机电集团下属多家企业，设备故障响应滞后、备件库存数据不准、维保记录依赖手工填报、数据分析依靠人工整理表格等问题长期存在，设备维修响应不及时、运维效率偏低，备件缺货引发的非计划停机时有发生。

　　立足一线运维痛点，重庆机电集团旗下重庆机电智能制造有限公司，依托自研络钉工业互联网平台，开发上线设备运维智能体、设备绩效分析智能体，以人工智能打通设备管理数字化的“最后一公里”。

　　一个App管住数千台设备

　　2025年下半年，这套智能体系统正式投用，陆续接入集团内外3000余台设备，为每台设备建立专属数字化档案。盟讯科技于去年底接入该系统，自此，张红的工作手机多了一位24小时在线的“AI工友”。

　　一线运维工作模式随之革新。此前车间故障报修，全靠工人口头描述、运维人员现场反复核查，缺件折返、重复跑现场是常态，单次维修响应时长普遍在一至两小时。

　　如今，车间工人可通过手机App扫码报修、上传故障实拍画面，系统自动匹配设备编号、调取历史运维记录。张红通过手机即可精准掌握故障点位、问题成因、适配配件，按需携带工具、备件上门处置，维修响应时间缩短至半小时以内。

　　系统实现全流程数据自动归集、智能分析。维修完成后一键归档工单，无需人工整理统计；系统自动核算设备综合效率、平均故障间隔时长、配件消耗速率等核心运维指标，月末自动生成统计报表，彻底告别以往月底人工翻阅海量表格、熬夜整理数据的繁琐工作。

　　针对电磁阀、散热风扇等高频易损小件的管理盲区，该AI智能体搭建智能库存预警体系。通过深度学习设备运行时长、历史维修数据、配件损耗规律，精准测算不同工况下易损件的使用寿命和消耗速度，动态监控库存余量，自动推送补货建议。

　　单台生产设备搭载三四十个电磁阀，受安装位置、使用频次影响，损耗周期各不相同。AI智能体可依托历史运维数据、设备运行时长，精准预判电磁阀更换周期。

　　“某型号电磁阀近三月消耗偏快，当前库存2个，建议补充至5个……”张红向记者展示手机预警记录，自去年国庆至今，“AI工友”已3次精准预警备件短缺风险，企业再未出现因小件缺货导致的全线停机事故。

　　满分10分，给“AI工友”打8分

　　如果说备件库存预警化解了显性运维风险，那么设备内部隐性故障预判，则补齐了传统运维的最大短板。传统设备仅具备超限报警功能，而AI智能体可通过实时比对设备动态运行数据，精准捕捉潜在隐患，推动设备运维从事后抢修，转向事前预判、主动处置。

　　贴片机散热风扇异常事件，正是AI智能体预判隐患的典型案例。当时设备整体运行正常、机身屏幕无报警提示，但张红依据AI预警逐一细致排查，最终发现两台内置散热风扇停转。“贴片机内置20余个散热风扇，大多隐藏在设备深处，人工日常巡检难以察觉。”张红说，若没有及时排查隐患，将导致线性马达损毁，该配件依赖进口，不仅维修成本高达两三万元，还将造成产线停产一周，整体损失超20万元。

　　“它比人工更早发现隐患。”张红感慨，AI智能体无需等待设备故障报警，而是依托海量传感器实时采集数据，结合设备长期运行规律建立基准模型。一旦实时数据持续偏离正常运行基线，即便未达到传统报警阈值，系统也可精准识别异常趋势，捕捉人工难以察觉的细微运行波动。

　　针对“AI替代人工”的担忧，张红有着清晰的认知。“AI不是替代人工，而是辅助工人补齐短板。”张红说，AI承接重复化、数据化、常态化的基础运维工作，让一线运维工人从繁琐的台账整理、被动抢修中解脱出来，聚焦高精尖设备运维，有效提升岗位价值与工作效能。

　　满分10分，张红给这位“AI工友”打出8分。他表示，期待智能体持续迭代升级，深化多维度数据分析、多因素隐患预判能力，进一步挖掘设备运维降本增效潜力。