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在智能制造背景下，工业系统向更为复杂化、智能化方向发展。对于维修管理而言，维护维修的工作量、维修响应能力、系统可靠性和稳定性要求、维护人员综合技能要求、工业备件的供给效率和质量等都面临重大的挑战。

鉴于内部维修与外部工业服务现状，多数制造公司处于救火式的事后维修，设备隐患突出，这制约了工业转型的进程。工业互联网条件下，探索新的维修模式和服务形态，将成为当务之急。智能化条件下的维修知识重用与技能培养高技能维修人才短缺是工业领域较为突出的矛盾，在工业互联网背景下，人才争夺成为趋势，这意味着工业公司招聘人才的成本陡然上升。为此，通过智能化手段，提升现有维修工人技能是非常迫切的需求，这包括：

1、基于故障记录的维修诊断辅助。重复性故障在维修作业中的占比普遍较高，但这些经验往往由个别业务专长较高的业务能手掌握，抑或由于人才流失，致使这些经验无法重用，造成维修资源的浪费和知识共享的缺乏。借助于人工智能技术的应用，根据故障描述与历史维修经验的查询匹配，大幅降低故障判断与处理方法引用，有效提升故障处理效率，实现维修知识共享和精准技能培训。对于维修培训来说，面授培训和网络培训无法解决员“学时不能用，用时不能学"和“遗忘曲线"的困境。无论是面授培训还是网络学习，都无法将理论和实践重迭，只要有时间上拖延和空间上阻隔就会导致知识的流失，这是人固有的遗忘曲线导致。