金川镍钴物流公司在技术创新领域迈出了重要一步，他们组建了一支由青年技术骨干构成的“AI+检修”攻关小组，专注于探索DeepSeek人工智能技术在内燃机车检修中的实际应用。此举旨在通过AI技术优化传统检修流程，推动内燃机车检修向智能化、精准化的全新方向发展。
在过去，内燃机车的检修工作主要依赖于维修人员的长期经验和直觉。面对复杂多变的故障情况，这一过程不仅耗时较长，而且难以避免人为误差。随着运输需求的不断增加，对检修效率和准确性的要求也随之提高，传统检修模式已难以满足当前需求。为此，金川镍钴物流公司引入了前沿的人工智能技术，以DeepSeek技术为基础，开发了一套内燃机车AI维修助手系统。
该AI维修助手系统集成了丰富的故障案例库、详细的工作原理说明以及作业指导书等内容。通过深度学习算法，系统能够实现对故障信息的精准分析。当作业人员输入机车故障的相关描述时，系统能够迅速从庞大的数据库中检索出相似的故障案例进行比对，并结合多模态大模型技术，为作业人员提供准确的故障判断和详细的维修建议。无论是电气系统故障还是机械部件损坏，AI维修助手系统都能提供全方位的技术支持。
经过初步试验，金川镍钴物流公司对AI维修助手系统的可行性和实用性给予了高度评价。据反馈，原本需要数小时才能排查出的复杂故障，现在借助AI维修助手，只需几分钟就能确定判断思路和解决方案，极大地提高了检修效率。AI维修助手系统还内置了设备数据库和故障案例库，能够实时解析复杂故障，并提供拆解操作流程提示或自动匹配最优解决方案。这一系统如同24小时在线的智能百科全书，打破了技术传承的时间和空间限制，缩短了学习周期，帮助青年职工快速掌握维修核心逻辑，提升了他们的故障判断能力。
不仅如此，AI维修助手系统的引进还是金川镍钴物流公司对智能检修的一次成功尝试。他们计划以多模态大模型技术为核心，结合内燃机车管理系统，整合内燃机车运行数据、日常维修记录、故障案例库及3D结构模型，构建动态知识图谱。这将形成一个“数据-诊断-决策”一体化闭环管理系统，能够实时解析多源异构信息，实现故障根因秒级定位、维修方案智能生成以及备件资源动态匹配等功能。这将进一步压缩维修时长、降低备件库存，并通过预测性维护模式推动维修保障向“全生命周期健康管理”转型。
金川镍钴物流公司的这一举措不仅提升了内燃机车检修的智能化水平，还为铁路运输的高质量发展提供了有力支持。未来，随着技术的不断完善和应用的深入推广，相信这一智能检修模式将在更多领域发挥重要作用。
