“维修合伙人制”有效释放维修人的自由度，对于工业转型的意义本质上就如“1978年的小岗村，18位农民搞大包干，开启家庭联产承包责任制的先河，改变中国农村发展史”。

在小数据时代，变革依赖于文化驱动，我们往往采用第三方咨询机构来辅助推进（TPM、精益生产），而这种方式有两个明显的缺点：

其一，效果不持续，往往是一推、二倒、三重来，基本上很难维持一年半载，既费钱，又费精力；

其二，改善不彻底，这往往是内部受制于管理文化、核心人员流失、部门利益冲突的那个因素，外部受制于供应链制约，如低价中标、工业服务与工业品供给质量与供给效率等要素。变革的成本过高，尤其是阻碍了更多中小制造业的变革。

智能＋数字运维，助力“维修合伙人制”有效落地

移动智能终端＋二维码为载体的数字运维工具，借助人工智能技术，有助于“维修合伙人制”精益化落地，并轻松实现工业服务资源对接，包括：

A．辅助维修作业：通过二维码扫一扫，轻松完成维修呼叫、维修作业分配、维修签到、维修后确认、维修验证和校准的全闭环管理；实现事后维修、周期性预防性维修、点检与隐患排查的预测性维修通道全覆盖；

B．智能诊断与分析：对维修作业动态数据进行归纳和展示，利用AI语音播报技术，实现维修作业的动态监控和管理调度；以MTTR、MTBF、可用性等工业设备运行关键数据，结合故障分类、备件消耗等数据，实现维修人员技能优化、维修绩效评价和维修目标数据优化的能力；

C．工业服务资源对接：首先作为移动化的维修工具载体，对于工业服务资源有效进行嫁接，这好比微信九宫格，对于用户而言，首先是便捷性；另外，对于维修数据充分挖掘和量化，对于工业服务资源的匹配实现精准对接，对于服务商而言，强调的有效性。

智能＋数字运维与“维修合伙人制”的有机结合，为工业现代服务业突围提供了规模化复制能力、以及经济性和持续性的推广路径。

智能＋物联网，提高预测准确性，拓展智能服务模式

提高预测性诊断的准确性，是工业互联网拓展的主要方向，结合到不同的工业服务场景需求，主要应用在以下几个方向:

A．工业检测：主要利用离线或者在线的传感器，收集振动、温度、油液分析、红外成像等机器物理数据，辅助专业检测知识，对设备故障前期进行预知预判，以此开展工业检测业务，为预测性维修提供精准服务；

B．融资租赁：主要是面向场外设备，如叉车、AGV等便于移动，通用性较强的设施，物联网的应用主要在行迹跟踪，维护保养等相关场景；

C．运维外包：主要面向能源供给（水、电、气、热、冷），物联网接入有利于实现远程巡检（节人）、能源优化（节能），并拓展能源售卖、代运行和维护，以及合同能源管理的其他服务模式。

D．数字服务：主要面向于制造企业提供全面的数字服务，路径方面首先是梳理价值流程，并通过数据库的补充，搭建IT和IOT数据结合的数据分析平台。

智能＋AR，图像识别与运维知识交互，提高工业服务协作能力

AR技术的成熟，为工业服务产业化发展提供了更多可能，这包括：

A．远程维修协作：高技能人才是工业服务的稀缺资源，远程维修协作为专家技术人才提供了更便捷的服务方式，这将大大降低服务成本，拓展服务区域，这同样适用于设备制造厂的售后服务；

B．技能培训/作业辅助：借助AR技术应用，将培训内容与实际操作完全结合起来，不仅可以提高技能培训的交互体验，更是对知识的有效积累、沉淀和重用，是工业服务工匠精神体验的有力工具。同时，AR技术更可以用于标准工时测定、动作分析等精益生产和智能制造领域的智能分析过程，也可用于员工培训等方向。

C．物料识别与匹配：借助AR＋图像识别技术，扫描一下任意工业零部件，即时查询到周边及渠道中供应资源，将有效提升工业品匹配和供给效率。

来源：工业互联网服务平台应用研究