当“望闻问切”遇上人工智能 ——电气设备维修“小助手”柳钢冷轧厂故障处理智能系统“上岗”

“一期退火炉台设备故障怎样处理？”4月23日，在柳钢冷轧厂，电工班班长陈俊龙点击手机里一款软件的“故障处理AI（人工智能）问答”按钮，通过语音输入他遇到的退火炉台电气问题。

不一会儿，手机屏幕出现一期退火炉台设备故障指导手册等内容，设备原理、故障案例、维修方法等一一生成。这就是柳钢冷轧厂近期“上岗”的电气设备维修“小助手”——故障处理智能系统。

负责电气设备维护、检修、故障处理的陈俊龙，被视为“设备医生”，在日常巡检工作中通过“望闻问切”，及时发现并消除设备隐患，确保设备稳定顺行。

“我当电气工10多年了，以前遇到设备故障难题，要翻查厚厚的故障手册或者向技术人员求助，比较耗时。”陈俊龙说，“手机里有了故障处理智能系统，随时随地都能向它求助，查看典型故障案例和维修经验，可较快解决问题。”

这个故障处理智能系统是如何帮助“设备医生”实现“望闻问切”的呢？

冷轧厂技术人员韦红江介绍，一线电气工人在理论知识、经验积累等方面存在局限，在遇到设备故障时，通常要查询故障处理手册，以此找到解决对应故障的方法。该厂每个月根据故障处理情况，会整理60多份案例，相当于故障处理手册一年会增加700多个案例，要实现精准掌握，较为困难。

为此，去年底，冷轧厂技术团队从AI问答上得到启发，希望通过建立该厂专属的故障案例知识库模型，让一线电气工人在手机上进行问答，精准掌握电气故障处理方法。

“我们从近三年的2000多个故障案例中，筛选了100多个较为典型的案例导入故障处理AI问答系统，并通过不断训练，让其不断优化和更新电气故障排查方案。”韦红江说，目前，该系统已助力一线电气工人解决5号重卷检查机组电气故障、二期重卷搭接焊机电流过低等问题，处理时间由原来的1个多小时缩短至30分钟以内。

目前，AI在冷轧厂已有多个应用场景，如在冷轧退火炉区、设备测温测振等。冷轧厂机动室主任工程师朱旋表示，下一步，他们将不断丰富案例，将故障处理智能系统应用到全厂的设备处理中，并延伸至员工培训、生产线自动控制关联等场景，不断提升智能制造水平。全媒体记者 朱柳融