在中国航油泉州航空加油站维修车间，维修人员正在根据系统提示更换离心泵垫片。“过去都是等到设备出现问题了再处理，现在我们进行了提前预防。”维修人员说道，这个变化源于泉州公司利用AI技术辅助设备管理升级，用数字化手段破解维修响应滞后、运维效率低下、备件库存积压等难点，突破现有设备管理瓶颈。

加油设备安装“预警雷达”

利用AI技术建立各设备的易损件维修数据库，以轮胎损耗为例，维修人员通过建立各车型、各位置的轮胎使用、更换数据，利用AI大模型准确预测出轮胎寿命波动规律，提前进行预防性部署，将更换周期从3个月延长至5个月，每年节约成本5万元以上。

备件仓库配备“智慧管家”

面对设备配件采购量大于消耗量的问题，AI算法结合维修工单、采购周期等数据，提出了具体的采购建议，既满足了应急维修需求，也避免了超期浪费的情况。泉州公司航空加油站现在基本实现了备件齐套，维修自给自足。

维修案例变身“数字师傅”

员工可利用维修手册查询同类故障的解决方案，维修效率大幅提升，常见故障修复时间缩短40%，降低了员工的工作强度，提升了劳产率。

目前，中国航油泉州公司正在推进两项深度探索，一是与周边单位建立备件共享云平台，破解特殊配件“备而不用”难题，二是建立设备故障维修数字图册，进一步提升维修效率。这种务实的技术革新思路，正在为传统设备管理开辟新路径，为传统设备管理提供了可复制的数字化升级方案，其“小切口、深耕作”的技术应用思路，彰显了AI技术与产业场景深度融合的价值。