现在，让我们来看看人工智能在润滑油行业哪些方面可以发挥作用，或者帮助补充必须完成哪些工作。

　　● 部件的涂脂和注油

　　我们还远未将人工智能应用于日常设备的润滑。当机器需要时，可以有一些利用状态监测来应用润滑剂的选择。然而，这些通常是为特定的应用保留的，在每个点上使用它们并不划算。

　　人工智能可以帮助确定适当的使用频率和使用合适的润滑剂。每种应用程序都是************的，因此，可能在润滑剂以及应用的频率需求上都略有不同。添加剂和粘度的细微变化可以在正确匹配的情况下显著提高可靠性。

　　● 检查

　　关于使用机器人和无人机等技术来执行机器检查的讨论很多，在某些情况下，这已经发生了。人工智能可能产生的******影响是解释检查结果或识别机器状态的微小变化，否则这些变化可能会被忽视。

　　然而，潮流并不一定会改变取代人类检查员，因为有太多的外围事物是人类可能会发现的，而机器则可能不会，在这个领域，人和机器的共存将是非常有益的。

　　● 更换

　　适当的配件选择是重要的，类似于润滑剂的对话，必须权衡许多变量，以确保选择合适的过滤器、通气装置等。将这些变量和其他信息（如定价和可用性）提供给AI，可以消除技术人员或管理人员的责任，使其更加自动化。当然，这取决于这些类型产品的制造商提供的信息量。

　　● 润滑油室职责

　　除了机器人真空吸尘器，市场上几乎没有自动清洁和组织设备。虽然润滑技术公司将主要负责日常清理工作，但润滑油的采购可能会交给人工智能公司。

　　如果它可以查看过去的使用情况、当前的数量和未来计划的维护活动，它可以与采购系统接口，以确保及时交付润滑油和消耗品，以最大限度地减少由于交货时间和可用性问题而导致的加速交付和产品更换。

　　● 润滑油采样

　　这一领域的最大价值来自于对采样结果的解释。许多实验室已经在以某种方式使用人工智能来查看更大的数据集，并对机器内部可能发生的问题提供更好的警报。

　　有了一组好的历史数据，人工智能可能比那些只看数据而不了解趋势的人更容易跟踪和感知早期的润滑失效。

　　结论

　　与人工智能相关的行业主要处于发展曲线的上升阶段，但在操作、维护和可靠性的众多方面肯定会有重大的改变。这一切将会是什么样子还有待观望。

　　像任何新工具或新技术一样，这需要许多方面的文化转变，这可能会导致摩擦和挫折。这项技术最成功的用户将找到一种方式，向其注入适当的数据，使其能够提出有意义的建议并对其工作做出贡献。

　　无论如何，未来这项技术将在许多方面产生影响，行业也希望它能够投入使用，推动其可靠性也将成为行业的普遍做法。