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廠商性質：生產廠家
更新時間：2024-05-24
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民用工程核生化監測系統

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在智能制造背景下，工業系統向更為復雜化、智能化方向發展。對于維修管理而言，維護維修的工作量、維修響應能力、系統可靠性和穩定性要求、維護人員綜合技能要求、工業備件的供給效率和質量等都面臨重大的挑戰。

鑒于內部維修與外部工業服務現狀，多數制造企業處于救火式的事后維修，設備隱患突出，這制約了工業轉型的進程。工業互聯網條件下，探索新的維修模式和服務形態，將成為當務之急。智能化條件下的維修知識重用與技能培養高技能維修人才短缺是工業領域較為突出的矛盾，在工業互聯網背景下，人才爭奪成為趨勢，這意味著工業企業招聘人才的成本陡然上升。為此，通過智能化手段，提升現有維修工人技能是非常迫切的需求，這包括：

1、基于故障記錄的維修診斷輔助。重復性故障在維修作業中的占比普遍較高，但這些經驗往往由個別業務專長較高的業務能手掌握，抑或由于人才流失，致使這些經驗無法重用，造成維修資源的浪費和知識共享的缺乏。借助于人工智能技術的應用，根據故障描述與歷史維修經驗的查詢匹配，大幅降低故障判斷與處理方法引用，有效提升故障處理效率，實現維修知識共享和精準技能培訓。對于維修培訓來說，面授培訓和網絡培訓無法解決員“學時不能用，用時不能學"和“遺忘曲線"的困境。無論是面授培訓還是網絡學習，都無法將理論和實踐重疊，只要有時間上拖延和空間上阻隔就會導致知識的流失，這是人固有的遺忘曲線導致。

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