维护一直是各个行业的重要组成部分。维修行业可追溯到1990年代及更早时期。此外，维护支出通常是运营预算的最大部分，仅次于设备的原始能源成本。
2008年，航空业估计维护成本将增长超过540亿美元。准确的来说，任何在机械和设备上投入大量资金的组织也将其运营预算的很大一部分用于维护任务。这不仅适用于私营公司，而且适用于所有组织。例如，美国军方在2016年分配了近2000亿美元用于作战和维护，这几乎是美国国防预算总额的一半。
实际上，设备维护成本通常占产品整个生命周期总成本的60-70％。维护操作不仅成本高昂，而且优化效率也常常很差。
一项研究发现，由于可访问性和可靠性差而导致维护数据的利用率大大不足。在支持和维护领域进行了如此大的投资，对维护过程的任何改进不仅会降低运营成本，而且还会减少所需的技术人员维修时间，并缩短设备停机时间。
如今，大多数维护任务都是通过以下四种方式之一执行的，包括运送到维修厂，或雇用熟练的专家，新手技术人员或两者结合。这些方法的基本摘要分析见表1.1。对于较小的设备，通常将其运送到维修厂进行维修，然后运回工作区。这种方法虽然有效，但会花费大量的运输时间和成本，并且可能由于维修设施的时间表而大大延迟。此外，维修设施与工作地点之间几乎没有通信，从而为无效的维修留下了很大的空间。
第二种方法，聘请一个熟练的专家，无疑将比新手技术人员更快速，维护更快速并且专业。然而，可能并不是每一次专家都能在现场帮助解决问题，而这最终将导致更长的设备停机时间和更高的旅行费用。
此外，如果在专家到达之前并没有正确报告维修的问题，则可能需要额外的运输费用，以使专家能够诊断并接收适当的工具和更换零件。一项研究发现，正确识别关键部件和确定故障的根本原因是提高机械系统整体可靠性的两个主要组成部分。
用于维护的第三种方法是在操作手册或其他指导材料（如视频）的协助下来帮助新手技术人员解决现场问题。尽管技术人员可以广泛使用这些材料，但是支撑材料需要花费大量时间来生产，并且在对设备进行修改时会很快过时。
具体到航空工业，发现几乎45%的飞机维修技术员(AMTs)只是为完成他们当前的维修任务而 花时间在寻找和阅读教学材料。一项研究发现，飞机维修手册(AMMs)只关注有限数量的程序，没有明确定义许多术语，最终导致较高的错误率。此外一项研究数据表明，飞机维修操作中超过60％的错误是由于技术人员对手册存在误解。随后的评估表明，为了提高航空运输的安全性，必须大幅降低航空维修人员的错误率。
鉴于此，为新手技术人员配备大量容易出错的材料，并期望他们能够给出完美的结果是没有意义的。问题诊断还需要广泛的基础机械系统知识，而这些机械系统可能很难以图形或文字形式描绘，从而留下了进一步发生错误的可能性。
最后，维护操作的复杂性一直在逐步增加。随着当今机器的复杂性增加，说明维护操作更加具有挑战性，增加了培训有经验的维护专家所需的成本和时间，使他们的时间成为越来越宝贵的资源。
进行维护的第四个选项是允许一个非现场的熟练的专家通过一个音视频通讯来指导现场的新手技术员完成维护任务。虽然这是当今许多商业行业的标准支持模式，但实时音视频通讯本身也存在一些问题。由于对技术词汇的高度依赖，当专家和新技术人员都不熟悉相同的术语时，可能很难有效地交流任务。
此外，没有空间对齐信息是共享的，这使得小而复杂的系统更具挑战性。虽然这些方法都被用来促进维护任务的完成，但是它们都有很大的改进空间。因此，找到更有效的方法来培训和指导技术人员对于继续维护全球分布的设备至关重要。
增强现实（AR）是一项新兴技术，已显示出改善维护性能的巨大希望。增强现实本质上允许用户看到现实世界，只是这种视图被叠加在真实对象旁边的计算机生成图形所增强。通过诸如配备照相机的平板电脑或头戴式透明显示器之类的电子设备向用户显示该放大视图。
一项详尽的评估发现，增强现实技术可能是一项非常有益的技术，在改善制造和维护操作方面具有巨大潜力。一项研究发现，用户的认知知识可以通过在他们的视图中添加实时数字信息来改善，帮助他们更好地感知环境。最近的一项研究发现，通过使用AR，识别合适的维护步骤所需的时间减少了50%以上。
除了简单地减少维护所需的时间，AR还被证明可以减少装配任务期间的错误数量。2014年的一项研究发现，通过使用增强现实技术显示装配过程的分步指令，与只使用标准的纸质指令相比，错误数量减少了85%。由于维护的成本和有效性在很大程度上取决于效率和准确性，AR当然有潜力显著改善维护过程。
上面有提到维修复杂性日益升高。而伴随着随着维修和装配任务的日益复杂，技术人员的精神负担也随之增加。增强现实的一个主要好处是它能够最小化认知负荷，同时提高认知知识。Tang等人的一项研究发现，使用AR显示装配指令可以减少用户的脑力劳动。这项研究让用户使用传统的或基于ar的指令建造一个乐高组件，研究人员使用NASA任务负荷指数来测量精神负荷。结果发现，通过使用基于AR的指令，参与者的感知工作量明显减少，并被转移到AR系统中。
减轻认知负荷
维修工作日益复杂，这是阻碍维修部门进行任何重大改进的主要限制因素。随着维护操作难度的增加，还必须引入简化人工操作的新方法。事实证明，使用增强现实技术不仅可以减轻复杂任务所需的精神压力，而且可以加速对整个系统的理解。这两种特性对于让维修技术人员为更复杂的系统提供服务是必不可少的
任务持续时间
仅仅了解一个工程产品是不够的。要真正提高维修作业的效率，还必须减少维修设备所需的时间。为了达到这个目的，增强现实已经被证明可以减少跨多个行业的许多任务所需的时间。一项研究评估了50名参与者，他们被要求建造一个复合乐高组件。一半的参与者得到了标准的基于纸张的指令，另一半配备了AR系统，显示空间覆盖，显示装配过程的下一步。结果发现，使用AR指令的参与者完成组装的速度比使用标准指令的参与者平均快40%。
具体地说，AR也显示出显著减少执行维护操作的时间的优点。某个实验系统探索了增强现实技术如何改进向技术人员提供维修指令。该技术人员被分配到一辆装甲运兵车上执行18项任务，每项任务以三种方式之一显示，使用LCD面板、头戴式静态平视显示器(HUD)或头戴式AR覆盖。结果发现，使用AR显示完成的任务比使用标准LCD面板完成的任务平均快23%。更重要的是，使用AR显示，技术人员能够找到适当的维修任务，比LCD面板快47%，比HUD快56%。这不仅转化为明显更短的维护操作，而且还表明AR极大地改善了空间认知。
出错率
速度和效率无疑是执行任何维护任务的重要方面。然而，如果操作不当，则需要更多的时间和返工，可能会造成可怕的后果，如制造和维修方面的昂贵设备损坏，甚至要承担员工死亡的风险。因此，执行任何任务的准确性对于其有效的解决是至关重要的。增强现实在减少许多不同任务的错误方面已经显示出了显著的效果。
一个AR系统比较了用于上网本笔记本电脑维护的AR指令和标准的基于纸张的指令。研究人员发现，使用AR指令而不是纸质指令的参与者，维修错误减少了60%以上。此外，他们还发现那些缺乏笔记本电脑维修经验的参与者在使用增强现实技术后比那些有经验的人进步得更多。这表明，增强现实技术对新技术人员的好处要大于对熟练技术人员的好处。
2017年的一项最新研究评估了不同的AR显示屏在交付乐高组装指令时，与标准的纸质指令相比的表现。评估比较了微软的HoloLens、用于静态显示指令的爱普生Moverio BT-200、ar驱动的智能手机和纸质指令。研究人员发现，与标准的纸质说明书相比，HoloLens显示屏在定位合适的乐高积木时减少了80%以上的错误。
然而，在放置乐高积木时，HoloLens所犯的错误要比纸质指令高。这种差异可能是由HoloLens的跟踪轻微错位造成的，因为我们作为遮挡问题，使得AR覆盖完全屏蔽了任何真正的乐高网格板上的地标信息。而上文也有提到了一个乐高实验，如上文认知负荷部分所述，该研究发现错误率总体上降低了82%。
2014年的另一项研究重点是将AR指令与基于纸张的指令进行比较，以便对整个发动机总成进行维护。每个参与者都被允许使用一个大型工具工作台和一个发动机总成。在被给予一段时间熟悉设置后，参与者完成了四项维护任务，分别使用AR系统和书面说明完成。随后的分析显示，与纸质的维护说明相比，AR系统的错误减少了92.4%。通过降低维护操作的错误率，可以通过最小化设备停机时间和减少潜在的返工来实现显著的成本节约。
培训
毫无疑问，增强现实可以成为提高维修任务效率和准确性的有效工具。然而，如果AR所描述的技能和行动没有被保留，它所提供的好处可能会减少。为此，几位研究人员研究了增强现实技术对培训人员和知识保留的影响。
美国一项评估将传统的基于视频的培训方法与工业组装和维护领域的基于ar的培训进行了比较。40名专业技术人员被分配了组装和维修一个电子执行器的任务。技术人员被分为四组，在AR、VR或相应的基于视频的对照组的辅助下。一旦完成，每个参与者的表现再一次在最后的任务中被测量。研究人员发现，虽然增强现实组的训练时间比基于视频的对照组稍长，但他们犯的错误也更少。最终，他们发现使用AR平台来促进工业维护和装配任务的培训是非常有益的。
医学领域也出现了关于AR学习的重要研究。Yeo等人的一项研究分析了覆盖在脊柱小关节上的AR图像如何影响最终的[39]表现。40名参与者被分成两组，一组接受增强现实和激光引导的针刺训练，另一组接受专业人士的传统训练。每个参与者用他们各自的训练方法进行了六次训练。
在最后的测试中，每个参与者进行了两次独立的针头插入，以评估培训的效果。结果发现，AR组的成功率比传统训练组高20%。此外，接受AR训练的参与者的针头移动量减少了近一半，这意味着在真正的手术中组织损伤会更少。这表明，AR培训可以用来改善当前的培训实践。
在维修行业，这可能意味着增强现实可能被证明是一个可行的方法，以减少对维修手册的依赖，并仍然提高培训的整体效果。
通过前面所强调的工作，AR有可能在认知负荷、任务持续时间、错误率和培训等方面显著改善传统的维护实践。
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