“叮，您有新的运维设备维修订单，请及时处理。”在信息化运维分公司涌鑫智维中心，运维工路泽坤的手机突然响起一声清脆的提示音。
他轻点屏幕，一份包含故障设备定位、AI诊断建议和处理方法的工单即刻弹出，随即转身便拎起工具包驱车驶向故障点进行维修。这一幕如同外卖骑手接单送货般便捷的运维场景，正悄然重塑着煤炭行业的传统运维模式。
智能工单开启“外卖式”运维
在过去，运维人员需要登录200多个安全、生产、经营相关的智能化系统平台，手动检查运维设备状态，不仅效率低下，而且无法快速发现问题和排除故障。现如今，信息化运维分公司研发设计的煤炭行业首个通过融合IT与OT设备数据，进行实时监测及故障预判的“运维中心系统”彻底改变了这一局面。
该系统以榆北煤业数据中心为云端底座，实时采集矿井IT与OT设备的运行数据，通过大数据分析和AI预判技术，自动监测服务器负载、网络延时、设备故障等异常。一旦发现隐患，该系统会一键生成故障处理工单，并由AI在内置的“知识库”内进行检索，结合故障设备历史监测数据变化，生成故障诊断建议及处理方法，与工单一并精准推送到运维人员的手机端，从故障报警到工单派发，全程无需人工干预，缩短了约40%的故障响应和处理时间，形成了“无人监测，精准溯源”的智慧运维新方案。
系统优化按下效能“快进键”
该公司在创新研发新智能系统的同时，定期对系统开展“回头看”，以紧贴使用人员需求和功能更新为主旨，组织各智维中心工程师成立优化小组，收集运维人员的使用需求和建议，不断提升“运维中心系统”性能。
今年以来，先后升级了“AI预判功能”等模块，使故障诊断准确率从85%提高至92%；引入分布式计算技术，对数据处理模块进行升级，将数据整合效率提升约40%；优化了12项操作流程和工单界面设置，迭代后的“运维中心系统”使运维故障响应和处理时间在原有基础上平均缩短约20%，设备可靠性显著提升。
AI预判练就“治未病”本领
该公司将近年来的运维经验、设备技术文档及2000余条典型运维故障处理案例等资料上传至该系统的“知识库”模块中，并持续由该公司生产运营部、各智维中心更新完善。自“知识库”上线以来，运维人员平均培训周期缩短约20%，跨团队协作效率提升32%，形成了适用于所运维服务矿井的运维知识体系，使得员工可随时查阅学习，提升自身专业技能。
在涌鑫安山煤矿的实践中，这套系统一个月内精准定位并处理设备故障200余次，纳管IT和OT设备4000余台，实现了从“人工大海捞针”到“系统精准锁定”的跨越。特别是系统内置的“AI分析预判”功能，可对以往设备故障原因进行学习分析，能够对类似故障的发生进行预判，实现了运维故障处理从“被动救火”到“主动防火”的转变。（陈浩）
