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人工智能、数字孪生与增强现实技术，将故障排查时间缩短 30%–50%，提升一次修复成功率，显著提高装备出勤率与可靠性。

预测性维护减少 40% 的非必要备件使用，降低成本、浪费与全生命周期碳排放。

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以 3D 增强现实引导工作流替代纸质手册，提升技术人员在复杂环境下的操作准确性、培训效率与生产力。

智能维护推动团队从被动式成本中心，转变为数据驱动的价值创造中心，并实现可量化的可持续发展收益。

如果你的维护部门被视为成本中心而非价值驱动单元，是时候重新审视你的业务价值了。维护优化早已被证实能够推动运营提升，同时其在可持续发展方面的优势同样极具说服力。让维护流程更加智能与精准，不仅能提升资产可靠性、出勤率与性能，还能带来可衡量的环境效益。

在装备复杂度高、运行可靠性至关重要的场景中，对智能、可持续维护的需求十分迫切。“国防保障项目就是绝佳范例 —— 这些系统涉及复杂平台、分布式作业，且在保持战备状态的同时，必须持续降低停机时间。” Edlore 公司创始人兼总裁贾维德・瓦希德表示，“同样的原则也适用于众多工业领域。”

瓦希德在 2026 年美国西部医疗设计与制造展（MD&M West）上展示了美国海军陆战队车辆保障案例，介绍了 Edlore 公司与西门子政府部门合作，如何优化海军陆战队 ** 联合轻型战术车（JLTV）** 车队维护流程的运行效率与可持续性。

该联合轻型战术车保障项目由美国国家制造科学委员会（NCMS）为美国海军研究办公室（ONR）资助，通过数字孪生、增强现实（AR）与预测智能技术，成功实现了停机时间、资源浪费与全生命周期碳排放的降低。

保障联合轻型战术车车队的作战就绪状态至关重要，但传统维护流程仍有较大优化空间。提升维护效率、降低环境影响的需求日益迫切。

现有被动式、劳动密集型维修流程导致维护效果差异大、停机时间长，进而增加排放与资产全生命周期成本，并产生非必要备件更换、相关备件生产与运输等浪费。

联合轻型战术车的维修并非总在维修厂进行，大量维护作业在野外开展，部分区域甚至无法接入云服务。多次派遣维修团队外出排查故障，会产生不必要的燃油与差旅成本。

此外，技术人员依赖各类纸质手册、图纸与其他静态技术文档开展工作。按需提供这些资料的后勤环节消耗大量纸张与能源。静态文档同样影响技术人员培训，加大了应对日益复杂装备与缓解熟练人员短缺的难度。

本次选用的智能维护解决方案，由三项前沿技术融合构建技术架构，可在联网与离线状态下安全运行，包括：交互式 3D 模型与增强现实引导工作流，简化装备故障排查与维修流程。

• 数字孪生：交互式 3D 数字孪生以数字化、场景化数据替代静态文档，实现装备真实状态的数字化建模。将现有技术文档转化为集成数字孪生环境所需的严谨数据整理与验证，助力建立使用信任。

• 增强现实：支持增强现实的精准工作流引导技术人员完成维修任务，提升诊断一致性与一次修复成功率，同时提高生产力与作业安全性。

• 预测智能：搭载传感器分析的预测性人工智能，实现实时状态监测、早期故障检测与科学优化的预测性维护规划，助力减少装备故障与过度维护、提升效率、最小化浪费。

该可持续维护作业协同平台的研发目标，是大幅缩短技术人员查阅文档与故障排查的时间、降低诊断不确定性与浪费、实现更智能、更及时的干预。

车辆保障项目带来的数字化转型，充分展现了数字孪生、人工智能辅助诊断与增强现实引导流程协同应用的多重价值。例如，联合轻型战术车车队维护作业更精准高效，一次修复更快、资产出勤率与利用率更高、资产全生命周期管理更完善、返工减少。可持续发展优势体现在：差旅与维修次数减少、全生命周期成本与碳排放降低、纸张及相关后勤消耗下降、能源与非必要备件消耗减少。

可量化收益凸显了联合轻型战术车维护优化与可持续升级的价值：

• 故障排查时间缩短30%–50%

• 非必要备件更换减少40%

• 平均修复时间（MTTR）提升15%–25%

对于使用新平台的技术人员而言，最大的改变是清晰与自信。“借助交互式 3D 与增强现实引导工作流，技术人员可直观查看装备场景、定位部件，并在设备上直接遵循分步操作指引。” 瓦希德说。“从管理视角看，工作重心迅速转向运营结果。当数字孪生、人工智能辅助故障排查与增强现实引导相结合，企业会将维护视为数据驱动的运营流程，而非被动应对的工作。”