AI 系统缘何在机电队“水土不服”？

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近日，山西科兴能源米山煤矿井下的一台主通风机突然停机，导致井下空气流通不畅，矿工安全受到威胁。机电队迅速赶到现场，队长老张第一时间指挥队员启动备用风机，确保井下空气流通，为故障排查争取时间。备用风机的及时启动缓解了井下的紧急情况，但主通风机的故障仍需尽快解决。

老张根据以往经验，初步判断是电机过热导致的保护性停机。他正准备带领队员拆卸电机检查时，AI系统却给出了不同的诊断结果——变频器模块损坏，建议更换变频器。

老张有些犹豫。毕竟AI系统是矿上花大价钱引进的，理论上应该更准确。但凭借多年的经验，他总觉得问题出在电机上。经过一番讨论，队员们决定听从AI的建议，先更换变频器。

然而，更换变频器后，通风机依然无法启动。时间一分一秒地过去，井下的情况虽然因备用风机的运行暂时稳定，但备用风机的风量不足以长期支撑整个矿井的通风需求，问题仍需尽快解决。老张终于下定决心，带领队员拆卸电机检查。果然，电机内部的轴承严重磨损，导致过热停机。更换轴承后，通风机终于恢复正常运转。

这次事件让机电队的队员们对AI系统产生了质疑，甚至有人开始抵触使用它。老张也觉得，AI系统虽然先进，但似乎并不完全适合他们的工作场景。

深入分析此次事件，暴露出AI系统在应用中的两大关键问题。一方面，数据不足与场景不匹配成为制约因素。AI系统的诊断高度依赖大量的历史数据，然而煤矿井下环境极为复杂，设备运行条件千变万化，尤其是老旧设备，其故障模式可能与系统训练数据中的情况大相径庭。在此次事件中，AI系统因缺乏类似电机轴承磨损的故障数据，从而导致了误判。另一方面，过度依赖AI，忽视人工经验也是一大弊端。自从AI系统上线后，机电队的队员们在日常工作中逐渐过度依赖系统的诊断结果，而像老张这样经验丰富的老工人的判断却被忽视。AI系统虽强大，但在复杂多变的井下场景中，人工经验依旧有着不可替代的价值。

如何才能解决这些问题，提升AI系统在实际生产工作中的应用效果呢？

不同行业的运行环境千差万别，煤矿井下环境更是复杂多变。企业应主动与AI技术团队携手，加大数据采集力度，同时建立完善的反馈机制，以推动AI系统及其诊断模型不断优化升级。

以煤矿行业为例，对于井下设备，尤其是老旧设备，每次故障发生时，要详细记录故障症状、处理流程、根本原因等数据，并及时输入AI系统。这些数据不仅是诊断模型学习和优化的基础，也为后续的反馈对比提供了重要信息。

在每次问题解决后，企业需组织相关人员认真填写反馈表，详细记录AI系统诊断结果、实际问题原因及处理过程。将AI系统诊断结果与实际情况进行细致对比，把发现的差异及时反馈给技术团队。一方面，技术团队可以根据反馈信息，对AI系统进行针对性优化，使其更好地适应复杂的工作环境；另一方面，这些反馈数据又能进一步丰富数据积累，为诊断模型提供更多实际案例，让AI系统的诊断模型能更好地适应煤矿复杂的设备运行情况，不断优化升级，提高诊断准确性。

此外，为保障数据采集、反馈以及AI系统应用的高效性，加强员工AI相关培训至关重要。培训内容不仅要涵盖AI系统的工作原理，还要让员工清楚了解其局限性。通过案例学习等方式，员工能清晰认识到AI系统可能出现失误的场景，掌握结合自身经验有效判断的方法。比如，组织员工分析过往AI诊断失误案例，模拟实际工作场景进行演练，让员工在实践中提升运用AI系统的能力。当员工具备更强的AI应用能力，就能在数据采集时更精准地筛选关键信息，在反馈环节提供更具价值的内容，进一步助力AI系统及其诊断模型的持续优化。

同时，AI系统应定位为辅助工具，不能完全替代人工判断。在实际工作中，员工拿到AI系统给出的诊断结果后，要结合现场实际状况和自身经验综合考量，为数据采集和反馈提供更准确、全面的信息，形成一个良性循环，持续提升AI系统在复杂环境下的应用效果。（乔吉奎）