金川鎳鈷物流公司在技術創新領域邁出了重要一步，他們組建了一支由青年技術骨干構成的“AI+檢修”攻關小組，專注于探索DeepSeek人工智能技術在內燃機車檢修中的實際應用。此舉旨在通過AI技術優化傳統檢修流程，推動內燃機車檢修向智能化、精準化的全新方向發展。
在過去，內燃機車的檢修工作主要依賴于維修人員的長期經驗和直覺。面對復雜多變的故障情況，這一過程不僅耗時較長，而且難以避免人為誤差。隨著運輸需求的不斷增加，對檢修效率和準確性的要求也隨之提高，傳統檢修模式已難以滿足當前需求。為此，金川鎳鈷物流公司引入了前沿的人工智能技術，以DeepSeek技術為基礎，開發了一套內燃機車AI維修助手系統。
該AI維修助手系統集成了豐富的故障案例庫、詳細的工作原理說明以及作業指導書等內容。通過深度學習算法，系統能夠實現對故障信息的精準分析。當作業人員輸入機車故障的相關描述時，系統能夠迅速從龐大的數據庫中檢索出相似的故障案例進行比對，并結合多模態大模型技術，為作業人員提供準確的故障判斷和詳細的維修建議。無論是電氣系統故障還是機械部件損壞，AI維修助手系統都能提供全方位的技術支持。
經過初步試驗，金川鎳鈷物流公司對AI維修助手系統的可行性和實用性給予了高度評價。據反饋，原本需要數小時才能排查出的復雜故障，現在借助AI維修助手，只需幾分鐘就能確定判斷思路和解決方案，極大地提高了檢修效率。AI維修助手系統還內置了設備數據庫和故障案例庫，能夠實時解析復雜故障，并提供拆解操作流程提示或自動匹配最優解決方案。這一系統如同24小時在線的智能百科全書，打破了技術傳承的時間和空間限制，縮短了學習周期，幫助青年職工快速掌握維修核心邏輯，提升了他們的故障判斷能力。
不僅如此，AI維修助手系統的引進還是金川鎳鈷物流公司對智能檢修的一次成功嘗試。他們計劃以多模態大模型技術為核心，結合內燃機車管理系統，整合內燃機車運行數據、日常維修記錄、故障案例庫及3D結構模型，構建動態知識圖譜。這將形成一個“數據-診斷-決策”一體化閉環管理系統，能夠實時解析多源異構信息，實現故障根因秒級定位、維修方案智能生成以及備件資源動態匹配等功能。這將進一步壓縮維修時長、降低備件庫存，并通過預測性維護模式推動維修保障向“全生命周期健康管理”轉型。
金川鎳鈷物流公司的這一舉措不僅提升了內燃機車檢修的智能化水平，還為鐵路運輸的高質量發展提供了有力支持。未來，隨著技術的不斷完善和應用的深入推廣，相信這一智能檢修模式將在更多領域發揮重要作用。
