物流电气维修中的人工智能应用研究

物流电气维修中的人工智能应用研究

栾银生

江苏中烟有限责任公司淮阴卷烟厂 江苏 淮安 223001

摘要：本文讨论了人工智能在物流电气维修领域的应用，重点是提高运营效率和安全性。文章探讨了人工智能的各种战略实施方法，例如集成物联网传感器以进行全面的数据收集，以及使用先进的数据分析平台进行有见地的决策。此外，文章还重点介绍了利用先进的机器学习技术和混合模型优化人工智能算法的方法，这些方法可显著提高处理速度。此外，文章还探讨了优化维修流程的实用措施，例如用于快速解决问题的自动诊断和用于高效资源分配的动态调度。总之，在物流电气维修中采用人工智能不仅能简化操作，还能支持向预测性维修的转变，最终提高生产率，延长设备的使用寿命，同时降低总体成本。

关键词：物流电气；电气维修；人工智能

在物流电气维修领域，人工智能的出现标志着一种关键性的演变，以此解决维修成本高昂等复杂挑战的需求。人工智能与这些领域的结合利用了机器学习、物联网和大数据分析等先进技术，实现了从被动到主动维修战略的转变，这种转变不仅能提高诊断的精确度，提高维修流程的效率，还能提高维修的安全性，延长关键基础设施的使用寿命。人工智能能够实时分析海量数据，预测故障并优化资源配置，从根本上改变了物流维修操作的方式。

一、物流电气维修中的人工智能应用的概述

通过提高效率、准确性和预测能力，人工智能正改变着物流电气维修领域的各项工作。在物流电气领域，人工智能通过先进的算法预测需求并计算出最佳交付路线，从而优化了路线安排，大大降低了运营成本，同时还可以人工智能利用传感器等技术实时监控设备健康状况，从而可以完成预测性维修[1]。人工智能系统可以分析这些数据，在故障发生前对其进行预测，从而及时采取干预措施，最大限度地减少停机时间，延长设备使用寿命。人工智能还能服务决策过程，从庞大的数据集中提供人工分析师无法迅速处理的信息，从而提高运营可靠性。总之，人工智能在物流电气维修领域的应用对于简化操作、降低成本和提高服务交付至关重要。

二、物流电气维修中的人工智能应用的基本原则

（一）安全性优先考虑原则

在物流电气维修领域，应用人工智能需要坚持安全第一的原则，积极预防事故，确保保护工人安全，维修机器的正常运转。人工智能系统旨在实时识别并降低潜在风险，提供先进的预警系统，提醒操作人员即将发生的故障。此外，人工智能还能自动执行危险任务，减少人类暴露在高风险环境中的机会，从而提高安全性。例如，人工智能驱动的机器人可以执行对人类来说非常危险工作，例如高压电维修工作。人工智能系统还能不断地学习，随着时间的推移改进其干预措施，从而进一步提高工作场所的安全性。通过坚持安全第一的原则，人工智能应用不仅能提高运营效率，还能坚持严格的安全标准，确保为所有相关人员提供更安全的工作环境。

（二）用户体验原则

在物流电气维修领域，应用人工智能需要以提升用户体验为指导原则。用户体验原则的重点是确保人工智能工具的直观易用，确保它们对普通人员起到补充作用，而不是取而代之。人工智能系统可提供清晰、可操作的见解，给出自动化解决方案，从而简化复杂的决策过程，以此提高维修任务的效果，从而加快解决问题的速度，减少停机时间[2]。此外，人工智能界面的设计也需要易于访问和浏览，减少了新用户的学习曲线，提高了不同技能水平用户的采用率。通过优先考虑用户体验，人工智能应用有助于促进人类操作员与技术系统之间的良性互动，最终提高物流电气维修操作的生产率。

三、物流电气维修中的人工智能应用的对策建议

（一）强化数据收集

为了在物流电气维修中应用人工智能，企业可以大量部署物联网传感器，这些传感器实时收集大量数据，例如温度、压力、电压水平以及设备磨损情况。随后，这些数据可以被传输到集中式人工智能系统，该系统通过分析信息来检测异常情况、预测潜在故障并提出预防性维修计划。通过确保全面覆盖物联网传感器，企业可以更详细、更准确地了解其运营情况，从而增强人工智能工具的预测能力，提高整体系统的可靠性。与此同时，企业可以整合先进的数据分析平台，以处理来自不同来源的数据，这些平台使用复杂的算法来清理、处理和分析数据，将原始数据转化为可操作的见解。通过采用机器学习模型，这些平台可以整合历史数据，以此提高预测的准确性，这种持续的学习过程可以适应物流电气系统中不断变化的条件。此外，这些平台还能通过仪表盘提升数据的可视化，使决策者更容易快速理解复杂信息，并根据实时数据输入做出明智决策。

（二）提升算法效率

为了提高算法效率，企业可以采用先进的机器学习技术如深度学习，这些技术允许人工智能系统以更有效的方式分析数据。例如，深度学习可以处理物流运营中典型的复杂模式，分析大型数据集，从而做出更准确的预测。企业还可以采用强化学习，根据奖励机制调整和优化决策，因此非常适合像电力维修这样条件不断变化的动态环境。通过在新数据上不断训练这些模型，算法会变得更加完善高效，从而大幅缩短处理时间，提高人工智能应用的响应速度。与此同时，提高算法效率还可以使用混合模型，将各种机器学习方法结合起来，发挥它们的独特优势，例如企业可以将维修决策树与神经网络相结合，这有助于有效处理结构化和非结构化数据。此外，采用数据剪枝技术去除训练集中的冗余数据，以此大大加快学习过程，这使维修的算法更快、更准确，因为它们专注于最有影响力的数据。通过优化数据输入和模型结构，人工智能系统可以发挥更高的效率，为物流电气维修任务提供更快、更可靠的结果。

（三）优化维修流程

为了优化维修工作流程，企业可以实施人工智能驱动的自动诊断系统，这些系统利用先进的算法分析传感器数据和日志条目，以快速发现问题并确定其根本原因。通过自动诊断过程，人工智能减少了技术人员排除故障的时间，使他们能够将更多精力放在实际维修上，这不仅加快了维修流程，还提高了准确性，因为人工智能可以检测到可能被人工检测人员忽略的细微异常。此外，人工智能驱动的诊断可以整合历史数据，识别反复出现的问题，并提出更全面的解决方案，从而进一步简化维修操作。与此同时，企业可以利用人工智能完成资源的动态调度分配。人工智能系统可以分析当前维修数据，优化维修任务的调度，例如根据紧急程度、零部件的可用性来确定维修的优先次序。人工智能还能预测未来可能出现的故障，并据此安排预防性维修，从而避免昂贵的紧急维修。通过智能分配资源，人工智能不仅能确保维修的及时性，还能提高成本效益，减少对物流操作的干扰，这种积极主动的维修方法可以大大提高设备的使用寿命。

四、结语

总之，人工智能与物流电气维修的融合预示着向更高效、更准确、更主动的运营转变。通过自动诊断、动态调度和提高算法效率来利用人工智能的力量，企业不仅可以简化维修流程，还能显著减少停机时间，降低运营成本。人工智能的进步确保其可以了解复杂系统，并培养了一种预测性维修文化，在故障发生之前就能先发制人。随着技术的不断发展，人工智能进一步革新这些领域的潜力是巨大的，未来物流维修将由智能自动化所驱动，从而确保更高的生产率。

参考文献：

[1] 杨铮.人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用[J].中国科技期刊数据库 工业A, 2022(3):151-153.

[2] 赵紫敬,卢静雅,刘雪.人工智能技术在供应链物流领域的应用研究[J].中国物流与采购, 2022(12):2.