人工智能在維修領域中主要應用于在故障診斷、維修訓練、維修管理、維修評估等方面其中維修管理包括維修決策、維修規劃、預防性維修間隔期的確定等。
1、故障檢測與診斷
故障檢測與診斷是產品或設備進行修復性維修的前提，準確的進行故障檢測、診斷和故障隔離是實施正確、及時維修的先決條件。采用專家系統進行故障檢測診斷是人工智能技術在維修領域最為廣泛的應用。
根據故障現象利用匯集維修領域專家知識和經驗建立專家系統包括建立故障特征信息庫、知識庫維修策略信息庫等，或采用基于案例推理的方式進行故障檢測與診斷以便為設備管理人員或維修人員提供故障檢測與診斷的智能決策。
2、維修管理
維修管理在設備維修中具有重要的作用缺乏科學維修管理的企業將面臨嚴重的后果如工廠關閉、公司破產有時甚至會導致喪命的后果。而良好的維修管理可以帶來更好的作業環境、更好的效益。
人工智能在維修管理方面也有許多應用利用專家系統的模擬和推理、知識發現等功能人工神經網絡的學習特性建立設備維修決策模型實施設備維修的智能決策和管理為企業提供維修決策、確定大型、復雜設備的維修間隔期進行維修方案選擇等。
維修決策：智能維修決策系統可以根據維修人員輸入的相關信息提供可選擇的維修方案。因為在具體的維修實踐中維修人員的經驗和水平是一個不可忽視的因素一個具有豐富維修經驗的人員所做出的維修決策和選擇的維修方案比一個缺乏經驗的維修人員所做出的維修決策和選擇的維修方案從時間、費用、效益等方面多要好得多因此可以充分利用領域專家知識和實踐經驗建立專家系統進行維修決策。采用專家系統進行維修決策可用于各類復雜設備的維修管理。
確定最佳修理間隔期為維修部門提供合理的維修規劃。對于預防性維修活動如定期潤滑檢測和維護等都是預先規劃并事先確定操作時間的。定期維護不考慮設備工作狀況其結果是造成大量的維修資源的浪費。
智能控制：開發智能控制維修管理系統以解決設備管理中控制、維修和管理相互獨立自動化和信息的角度被分割在不同的層次形成獨立信息孤島的問題。
3、維修訓練
對于大型化、復雜化的關鍵設備而言一旦發生故障造成的經濟損失往往是巨大的因此就要求維修人員能夠迅速、準確判斷故障性質和故障部位，及時處理故障恢復系統正常運行這就要求有合適的維修訓練環境能培養一批具有豐富經驗的維修人員。
智能維修訓練系統就能滿足維修訓練的需要為受訓者提供了一個模擬的工作環境使他們能在計算機上安全可靠地進行維修操作使“新手”很快能成為一名熟練的維修人員加快了維修人員的培養周期提高了維修保障水平同時節約了費用。
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