作者 | 涂承燁
審校 | 重樓
在許多行業(yè)中，如煤炭、電力、化工等，安全生產是至關重要的。這就需要通過巡檢，對設備運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在的安全隱患，從而降低事故發(fā)生的概率。但是傳統(tǒng)的巡檢方式通常依賴于人工進行，如紙質記錄、手工錄入等。這種方式存在著諸多問題，如數(shù)據(jù)不準確、效率低下、無法跟蹤記錄、難以管理等等。在復雜的環(huán)境下，如煤礦井下、電力設施、隧道等，傳統(tǒng)巡檢方式的局限性更加突出。
那么有解決方案嗎？有的！
隨著科技的進步，智能化技術得到了廣泛的應用。這為智能巡檢的產生提供了技術基礎。通過智能化技術，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動采集、處理、分析、預警等功能，極大地提高了巡檢的效率和準確性。
一、智能巡檢的概念
智能巡檢是一種利用智能化技術，對設備、設施等進行自動監(jiān)測和檢測，以實現(xiàn)對其安全性、正常運行等方面的掌控和評估，以及對異常情況的應對和處理的過程。其核心在于依靠機器智能代替人工巡檢，使設備維護人員能夠快速檢測故障或潛在問題，減少盲目維護和人為因素所帶來的錯誤影響。
智能巡檢的應用場景非常廣泛，如火電廠、高速公路、油田等工業(yè)設備的智能巡檢，應用于智慧城市的路燈、水利設施、道路狀況等設備的監(jiān)測，也可以應用于醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的床位衛(wèi)生、藥品監(jiān)管、手術器械清洗等上下游環(huán)節(jié)的檢測。智能巡檢能夠打破傳統(tǒng)人工檢測的瓶頸，大大提高檢測效率，同時也提高了設備的穩(wěn)定性和安全性。
智能巡檢的實現(xiàn)主要依靠物聯(lián)感知技術，通過物聯(lián)網采集獲取信息，自動記錄巡檢信息，及時發(fā)現(xiàn)問題，實現(xiàn)巡檢科學化。隨著物聯(lián)網技術的不斷更新迭代，智能巡檢也在不斷適應社會發(fā)展的需求，為各行各業(yè)提供更高效、準確的設備檢測和維護服務。
二、智能巡檢的重要性
智能巡檢在許多領域中都起著重要的作用：
- 提高工作效率：通過自動化的檢測和數(shù)據(jù)收集，智能巡檢能夠大大提高工作效率，減少人工巡檢的時間和精力。在傳統(tǒng)的巡檢方式中，人工巡檢是主要的方式，但存在巡檢難度大、數(shù)量不足等問題。而采用智能巡檢系統(tǒng)，則能夠實現(xiàn)自動化巡檢，在相同的時間內，可以檢測到更多的異常情況，從而提高工作效率。
- 提升安全性：在一些具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中，如高溫、高壓、有毒等危險情況，智能巡檢可以減少人員暴露在這些危險環(huán)境中的時間，從而降低事故風險和人員傷害。同時，通過實時監(jiān)控設備的運行狀態(tài)，能夠及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，降低了設備故障的風險。
- 數(shù)據(jù)分析和預測：智能巡檢系統(tǒng)收集的大量數(shù)據(jù)可以用于分析和預測設備的性能和壽命。通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以更好地了解設備的運行狀況，預測未來的維護需求，并制定更有效的維護計劃。
- 提升管理效率：智能巡檢系統(tǒng)能夠自動記錄設備的運行數(shù)據(jù)，減少了人為錯誤的可能性，提高了數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。這使得管理團隊可以更準確地了解設備的性能和狀態(tài)，從而做出更好的決策。
- 降低成本：智能巡檢能夠減少不必要的維護成本，因為通過預測設備可能出現(xiàn)的問題，可以提前進行維護，避免設備損壞導致的維修成本增加。同時，通過優(yōu)化維護計劃，企業(yè)可以更有效地利用資源，降低運營成本。
總的來說，智能巡檢可以提高工作效率、提升安全性、優(yōu)化資源配置、提高管理效率和降低成本。
在未來，隨著信息化技術的不斷發(fā)展，智能巡檢的應用將會更加廣泛。
三、智能巡檢的信息化技術
智能巡檢信息化技術是傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)現(xiàn)代化的重要標志，它通過集成多種高科技手段，實現(xiàn)對各種設備的全面、實時、精準監(jiān)控和管理。這一技術的應用，不僅提高了業(yè)務系統(tǒng)的運行效率，更為其安全穩(wěn)定運行提供了強有力的保障。
首先，智能巡檢信息化技術利用物聯(lián)網技術，實現(xiàn)了對智能設備的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集。每一個傳感器、每一個監(jiān)測設備都是這個網絡中的一部分，它們如同無數(shù)只敏銳的眼睛，時刻關注著設備的運行狀態(tài)。無論是溫度、濕度、壓力、還是振動，每一個細微的變化都難逃其“法眼”。
而大數(shù)據(jù)技術的引入，則進一步挖掘了這些數(shù)據(jù)的巨大價值。通過對這些海量數(shù)據(jù)進行高效、精準的分析處理，業(yè)務系統(tǒng)的管理者可以全面了解設備的運行狀態(tài)，預測可能出現(xiàn)的問題，提前進行維護和修復。這不僅大大提高了設備的可靠性，更有效避免了潛在的故障對整個系統(tǒng)的影響。
然而，智能巡檢信息化技術的魅力遠不止于此。它還融入了人工智能和云計算等前沿技術，使整個系統(tǒng)更加智能化、自動化。人工智能技術通過機器學習和深度學習，使系統(tǒng)能夠自我學習和進化，不斷提高故障診斷的準確性和效率。而云計算平臺則提供了強大的數(shù)據(jù)處理和存儲能力，保證了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
另外，5G技術的加持，更為智能巡檢信息化技術注入了新的活力。相較于傳統(tǒng)的通訊技術，5G技術提供了更快的網絡連接速度和更低的延遲，確保了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和穩(wěn)定性。這使得遠程巡檢和監(jiān)控成為可能，極大地擴展了智能設備的監(jiān)控范圍和管理效率。
那么，融入了人工智能和云計算等前沿技術的智能巡檢是什么樣的呢？
四、基于AI（人工智能）的巡檢
基于人工智能的智能巡檢是一種先進的技術應用，它結合了自然語言處理和計算機視覺技術、大模型等，以實現(xiàn)高效的設備檢測和故障預警。
首先，大模型在智能巡檢中發(fā)揮著重要作用。大模型，也稱為深度學習模型，具有強大的數(shù)據(jù)擬合能力，能夠從大量的歷史數(shù)據(jù)中學習到各種模式。通過訓練，大模型能夠識別出設備正常工作狀態(tài)下的各種參數(shù)和特征，并能實時監(jiān)測當前設備的工作狀態(tài)。一旦發(fā)現(xiàn)異常，大模型會立即發(fā)出警報，通知管理人員及時處理。
其次，機器視覺技術在智能巡檢中也起著關鍵作用。機器視覺技術通過圖像識別和計算機視覺算法，能夠實時監(jiān)測設備的外觀、運行狀態(tài)和周圍環(huán)境。通過與預設的標準圖像進行比對，機器視覺技術可以快速檢測出設備是否存在異常、缺陷或故障，大大提高了巡檢的準確性和效率。
此外，基于大模型和機器視覺的智能巡檢系統(tǒng)還具有高度的可配置性和可擴展性。通過調整訓練參數(shù)和算法模型，可以針對不同的設備和場景進行定制化開發(fā)，以滿足各種實際需求。同時，隨著技術的不斷進步和數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，智能巡檢系統(tǒng)的性能和準確性也將不斷提高。
總之，基于大模型和機器視覺的智能巡檢是一種先進的技術應用，具有高效、準確、可配置和可擴展等優(yōu)點。通過將自然語言處理和計算機視覺技術相結合，智能巡檢系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對設備狀況的實時監(jiān)測和故障預警，為工業(yè)生產和設備維護提供有力支持。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，智能巡檢系統(tǒng)的應用前景將更加廣闊。
那么從技術角度來看，AI巡檢的技術架構有何不同呢？
五、AI巡檢的技術架構
AI巡檢技術架構主要由以下幾個部分組成：
- 基礎支撐層：這一層的主要任務是通過各種傳感器和設備，實時監(jiān)測設備的運行狀態(tài)和環(huán)境數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要包括設備的各種指標，比如電力設備的溫度、濕度、壓力、電流、電壓等，以及環(huán)境中的溫度、濕度、煙霧、氣體濃度等信息。同時，支持在各種硬件架構上部署。數(shù)據(jù)通過無線或有線的方式傳輸?shù)骄W絡中，以便進一步的處理和分析。同時，還需要保證數(shù)據(jù)的安全性和完整性，避免數(shù)據(jù)在傳輸過程中被篡改或丟失。
- 資源管理層：這一層主要負責將基礎支撐層收集的數(shù)據(jù)進行抽取、轉換、存儲。數(shù)據(jù)通過通用處理后，有針對性的清洗成不同主題的數(shù)據(jù)集。
- 計算層：這一層主要負責對傳輸過來的數(shù)據(jù)進行處理和分析。數(shù)據(jù)經過處理后，通過相應的算法和模型，對設備的運行狀態(tài)進行評估和預測。同時，還可以對異常數(shù)據(jù)進行預警和報警，及時發(fā)現(xiàn)設備故障或潛在的安全隱患。
- 應用場景層：這一層主要將處理層的結果以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，并提供相應的管理和控制功能。應用層可以根據(jù)用戶的角色和權限，提供不同的功能和界面。例如，電力公司的工作人員可以通過應用層查看電力設備的運行狀態(tài)和環(huán)境數(shù)據(jù)，對異常情況進行預警和報警，并采取相應的措施解決問題。
技術架構
算法模型
優(yōu)化后的算法模型
總體來說，AI巡檢技術架構是一個多層次、多技術的綜合應用系統(tǒng)，涉及到傳感器技術、通信技術、數(shù)據(jù)處理技術、人工智能技術等多個領域。通過這種技術架構的應用，可以提高設備的運行效率和安全性，減少維護成本和故障時間，提升業(yè)務系統(tǒng)的整體性能和可靠性。
加入了深度學習的算法模型，巡檢就變得更智能，就可以應用于更多的行業(yè)場景了。
六、AI巡檢的應用場景
AI巡檢的應用場景主要涉及冶金礦產行業(yè)、石化行業(yè)、電力行業(yè)等。在這些場景中，AI巡檢系統(tǒng)可以運用人工智能技術對監(jiān)控視頻進行實時分析，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，如入侵者、煙霧、火焰等，并發(fā)出警報。AI巡檢的應用，大大提高了安全管理的效率和準確性，減輕了人工巡檢的工作負擔，降低了安全風險。
場景多樣化解決方案
化工行業(yè)應用場景
電力行業(yè)應用場景
具體應用場景，另外文章再具體闡述。
七、AI巡檢的前景
AI巡檢領域的發(fā)展前景非常廣闊，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，AI巡檢將會在更多的行業(yè)中得到應用。
我相信，未來的AI巡檢將會更加智能化、自主化，能夠實現(xiàn)更加高效、精準的巡檢任務。同時，隨著AI技術的不斷發(fā)展，AI巡檢將會具備更加豐富、準確的數(shù)據(jù)分析能力，為企業(yè)的決策提供更加科學、可靠的依據(jù)。
作者介紹
涂承燁，51CTO社區(qū)編輯，省政府采購專家、省綜合性評標專家、公 E 采招標采購專家，獲得信息系統(tǒng)項目管理師、信息系統(tǒng)監(jiān)理師、PMP，CSPM-2等認證，擁有15年以上的開發(fā)、項目管理、咨詢設計等經驗。對項目管理、前后端開發(fā)、微服務、架構設計、物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、咨詢設計等較為關注。
