“一期退火炉台设备故障怎么处置？”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“故障处置AI（人为智能）问答”按钮，，通过语音输入他遇到的退火炉台电气问题。
不一下子，，手机屏幕出现一期退火炉台设备故障领导手册等内容，，设备道理、故障案例、维修步骤等一毕天生。这就是柳钢冷轧厂近期“上岗”的电气设备维修“小助手”——故障处置智能系统。
掌管电气设备守护、检修、故障处置的陈俊龙，，被视为“设备医生”，，在日常巡检工作中通过“望闻问切”，，实时发现并解除设备隐患，，确保设备不变顺行。
“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，，比力耗时�！！背驴×�，，“手机里有了故障处置智能系统，，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�！！�
这个故障处置智能系统是若何援手“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、经验堆集等方面存在局限，，在遇到设备故障时，，通常要查问故障处置手册，，以此找到解决对应故障的步骤。该厂每个月凭据故障处置情况，，会整顿60多份案例，，相当于故障处置手册一年会增长700多个案例，，要实现精准把握，，较作难题。
为此，，去年底，，冷轧厂技术团队从AI问答上得到启发，，但愿通过成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，，精准把握电气故障处置步骤。
“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置AI问答系统，，并通过不休训练，，让其不休优化和更新电气故障排查规划�！！蔽ず旖�，，目前，，该系统已助力一线电气工人解决5号重卷查抄机组电气故障、二期重卷搭接焊机电流过低等问题，，处置功夫由原来的1个多小时缩短至30分钟以内。
目前，，AI在冷轧厂已有多个利用场景，，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暗示，，下一步，，他们将不休丰硕案例，，将故障处置智能系统利用到全厂的设备处置中，，并延长至员工培训、出产线自动节制关联等场景，，不休提升智能制作水平。全媒体记者 朱柳融
