设备工程中的人工智能应用与优化策略探讨

引言

设备工程是工业生产、能源供应、基础设施建设等领域的核心组成部分，涵盖设备的设计、制造、安装、运行、维护及报废等全生命周期管理。传统的设备工程管理模式多依赖人工经验，存在设备状态判断滞后、故障诊断准确率低、运维成本高等问题，难以满足现代工业对设备高效、稳定运行的需求。人工智能技术以其强大的数据处理能力、自主学习能力和精准决策能力，为设备工程管理提供了全新的解决方案。通过将人工智能技术与设备工程深度融合，能够实现设备状态的实时感知、故障的精准预测、运维的智能调度，显著提升设备管理的科学性和高效性。

一、设备工程中人工智能的应用场景

1.1 设备状态监测与预警

设备状态监测是保障设备安全运行的基础，传统监测方式多采用定期巡检或人工记录，难以实时掌握设备的运行状态。人工智能技术的引入实现了设备状态的实时监测与智能预警。在设备的核心部件处布设振动、温度、压力等类型的传感器，以此实时捕捉设备运行时的振动幅度、温度数值、压力大小及电流强度等数据。借助人工智能算法对这些数据展开即时分析与处理，一旦发现设备运行数据偏离正常范围，该模型便能迅速察觉到异常状况，并第一时间发出预警信息，提示运维人员及时采取应对举措。在旋转机械的状态监测中，通过分析振动信号的频谱特征，人工智能模型可精准识别设备的不平衡、不对中、轴承磨损等早期故障征兆，实现故障的早发现、早处理。

1.2 设备故障诊断与定位

设备故障诊断是设备工程工作的核心环节，传统故障诊断主要靠技术人员经验判断，具有诊断周期长、准确率欠佳会带来不少问题。AI 在设备故障诊断领域，为实现更高效、更精准的诊断提供了相应的方法与技术支持。像CNN 卷积神经网络、RNN 循环神经网络这类深度学习诊断模型，能够从海量的设备运行数据里自动提炼出故障特征信息，准确判定故障类别，准确找出故障部件所在部位。数控机床故障诊断的人工智能模型能结合设备的运行参数、历史故障记录等数据快速诊断出设备伺服系统故障、主轴系统等故障部件，诊断出故障原因，缩短设备排除故障的时间。

1.3 设备寿命预测与健康管理

设备寿命预测属于设备全生命周期管理的重要环节，可以为设备的维修、设备替换等提供指导。运用人工智能技术，整合设备的运行记录、维修资料以及环境参数等信息，构建起设备使用寿命的预测模型，实现对设备剩余寿命的精准预测。采用基于时间序列的机器学习算法（例如 LSTM 长短期记忆网络），对设备性能衰退数据加以建模，进而实现对设备未来性能变化趋势及剩余使用寿命的预测。结合风速、温度、振动等数据的风力发电机组，人工智能模型可以预测如叶片、齿轮箱等关键部件的剩余寿命，使得运维人员可根据设备剩余寿命来制订合理的设备替换计划，从而避免因设备突发故障造成风电机组的停机损失。

1.4 设备智能运维与调度

智能运维和调运是进行设备管理的重要措施。人工智能基于设备运行信息、维护资源、人员信息构建智能运维调度系统，实现智能运维和调运，自动派单、配置维护和人员调度实现智能化的运维与调运。在城市轨道交通行业，基于人工智能智能运维系统可以实时掌握列车运行数据，通过设备健康数据与列车运行计划，进行列车检修时间及运行线路安排，降低对正常运营业务的影响。

二、设备工程中人工智能应用存在的问题

2.1 数据质量与数量不足

数据是人工智能模型训练的前提，但设备工程数据质量与数量不足的状况比较普遍。部分老旧设备缺少完备的传感器监测体系，无法获得完整的、准确的运行数据，设备的运行数据存在噪声、缺失、冗余等现象，不利于模型的训练效果；不同设备之间、不同厂家设备之间数据格式不统一，数据共享困难，造成难以形成规模化的数据集，不利于人工智能模型的泛化能力。

2.2 模型泛化能力与可解释性差

在当前的人工智能模型应用中，大部分是针对某一设备或者特定场景的人工智能模型应用，模型的泛化能力较差；当出现设备型号变更、设备运行环境变更或故障类型变化时，会出现模型的诊断和预测结果较差的现象，需要重新建立模型，增加了人工智能模型的运用成本和难度。深度学习等较复杂的人工智能模型属于“黑箱”模型，其决策过程难解释，运维人员难以把握模型的推理机制，不易对模型进行信任和接受，阻碍了人工智能技术的推广应用。

2.3 技术与业务融合不深

一是人工技术与设备工程业务融合不深入，这是设备工程业务与人工智能技术应用效果不佳的主要原因之一，部分设备制造企业引入人工智能技术时缺乏对设备工程业务流程的认知，只是将人工智能技术简单应用于业务表面，未能深度融合到设备的设计、制造、运维等业务中。二是安全与隐私问题。设备运行数据分析包括丰富的企业生产数据、技术机密，人工智能技术在设备运行数据采集、传输、存储、分析过程可能面临数据安全、隐私泄露的问题。如数据传输环节可能遭到攻击，造成数据泄露；模型训练过程中如使用企业非授权数据，则可能触犯企业技术产权。人工智能模型自身也可能存在安全隐患，如被恶意篡改或攻击等，对设备正常运行和设备决策准确性造成影响。

三、设备工程中人工智能应用的优化策略

3.1 提升数据质量与构建数据平台

提高设备数据采集能力，对原有设备实施智能化升级，安装必要的传感器及数据采集系统，并能采集覆盖完整的、正确的运行数据。进行数据预处理方面的研究，对收集到的数据实施清洗、降噪、补全与标准化操作，以提高数据品质。同时搭建统一的数据管理平台，整合不同设备、不同源端的数据，实现数据标准化存储和共享。

3.2 优化人工智能模型与增强可解释性

根据不同设备类型及应用场景的选择适当的人工智能算法及对其模型优化改进。借助迁移学习技术，可将针对某一类设备训练所得的模型，迁移应用到另一类相似设备上，从而减少模型训练所需的数据量，提高模型的泛化能力。加强对可解释模型的研究，利用模型可视化、特征重要性分析的方法，解释模型的决策过程，提升运维人员对模型的辨识度。

3.3 推动技术与业务深度融合

加强人工智能技术人员与设备工程人员的交流与合作，联合组成研发团队开展模型研发与应用，充分研究分析设备工程业务需求及流程，将人工智能技术渗透到设备全生命周期管理中，如设备研发阶段利用人工智能的性能设计，在设备制造过程中智能实现质量检测，在维护阶段智能实施决策。

3.4 加强安全与隐私保护

建立规范的数据安全管理规程，对数据进行加密，实现数据采集、传输、存储和分析过程的安全性。做好对人工智能模型的安全管理，定期开展安全漏洞扫描、风险评估等工作，保障模型无法被攻击或被修改。建立数据使用权限和使用范围，规范数据使用流程，保护企业的商秘和知识产权。

结论

人工智能技术在设备工程中的应用为设备管理带来了巨大的变革，在设备状态监测、故障诊断、寿命预测及智能运维等方面展现出显著的优势。然而，当前应用中仍存在数据质量不足、模型泛化能力差、技术与业务融合不深、安全及隐私方面的问题构成了不小的挑战。而通过提高数据质量、搭建数据平台，优化人工智能模型、增强其可解释性，促进技术与业务的深度结合，以及强化安全与隐私防护等优化手段，可有效应对这些难题，提升人工智能在设备工程中的应用效果。

参考文献

[1] 杨卓娟 . 人工智能应用对企业 ESG 表现的影响研究 [D]. 山东财经大学 ,2025.

[2] 李智信. 人工智能应用的人性影响研究[D]. 山东大学,2024.