制造业AI转型：晋能集团的60%巡检人力节省

制造业AI转型：晋能集团的60%巡检人力节省 在数百米深的矿井下，矿工手持设备、弯腰检查庞大设备的日子正被悄然改写随着人工智能技术向工业场景的纵深渗透，以某山西大型能源集团为代表的制造业企业，正通过AI驱动的智能巡检系统，实现人力成本大幅精简与安全效能的革命性跃升其井下关键设备巡检环节人力投入锐减近60%，成为“AI+制造”融合的标杆实践

一、传统巡检之困：高危场景下的效率瓶颈 在煤炭开采的核心环节，刮板输送机如同矿井的“动脉”，持续高负荷运转下，链条变形或断裂将直接导致全线停产传统人工巡检面临三大痛点：

安全风险高：需专业检修人员深入高危井下环境，团队规模动辄达200人，人身安全压力巨大 响应效率低：依赖经验判断故障，从发现问题到定位修复耗时冗长，单次停机损失可达20小时以上 成本负担重：专业培训、人力维护及事故停机带来巨额隐性成本，制约企业效益提升 二、AI破局：视觉识别与智能诊断重塑巡检模式 该集团引入以3D视觉感知与深度学习算法为核心的智能检测系统，构建“端-边-云”协同的巡检新范式：

精准感知：搭载低照度感知能力的3D相机在无光环境下实时捕捉设备运行状态，精度达毫米级，可识别链条微米级形变 智能分析：边缘计算设备即时处理图像数据，AI模型通过热成像分析、噪声频谱检测等技术预判故障，预警准确率超95% 决策闭环：云端平台生成维修方案并同步至移动终端，维修人员按导航直达故障点，抢修效率提升40倍 三、转型成效：从“人防”到“智防”的多维价值释放 人力成本骤降：井下巡检团队规模缩减近60%，高危岗位实现“无人值守” 生产效能跃升：设备非计划停机时间减少45%，吨煤综合能耗降低10kg标准煤，年产能突破600万吨 安全防线加固：AI系统7×24小时监测设备状态，重大安全事故率趋近于零 四、行业启示：AI驱动制造业转型的核心路径 该案例为制造业智能化转型提供可复制的经验：

场景深耕：聚焦设备预测性维护、质量管控等高价值环节，开发垂直领域大模型 软硬协同：构建“智能硬件+算法平台+数字孪生”全栈解决方案，实现跨品牌设备统一管控 生态共建：联合技术企业开发开放平台，推动AI能力向能源、化工等多行业渗透 结语：新质生产力下的制造新图景 当智能机器人穿行于地下矿道，当数据流替代人工记录成为决策依据，这场由晋能集团引领的AI转型浪潮，正重新定义制造业的价值链条其节省的不仅是60%的巡检人力，更是为传统工业开辟了一条安全、高效、可持续的高质量发展路径随着国家“人工智能+”行动深入推进，AI赋能的智能制造生态，必将成为驱动新型工业化的核心引擎