在生产设备运行过程中，通过数据分析和人工智能技术提升效率，主要可以从以下几个方面进行：

1. 故障预测与维护：利用传感器收集的设备运行数据（如温度、振动等），结合历史维护记录，通过机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）建立故障预测模型。这些模型能够提前预测设备可能发生的故障，从而实现预防性维护，减少非计划停机时间。例如，某半导体制造企业的设备，通过故障预测模型，能够在故障发生前3天准确预测，从而安排维护，避免了生产线停机造成的损失。

2. 工艺参数优化：通过收集生产过程中的各种工艺参数（如温度、压力、时间等），利用数据分析发现各参数间的相关性及对最终产品质量的影响，进而使用优化算法（如遗传算法、模拟退火算法等）调整工艺参数，以提高产品合格率和生产效率。例如，某汽车制造商通过数据分析优化了车身焊接线的参数，使得焊接合格率提高了5%，生产效率提升了8%。

3. 质量控制：利用机器视觉等技术对生产过程中的产品进行实时检测，通过图像处理和深度学习算法对产品质量进行评估，及时发现缺陷产品，从而减少废品率，提高产品质量。例如，某电子元件制造商通过部署机器视觉系统，实现了对元件的自动检测，将检测速度提高了40%，同时将漏检率降低到了0.2%。

4. 能源管理：通过分析生产设备运行时的能耗数据，结合生产计划，利用人工智能算法优化能源使用，减少能耗，降低成本。比如，某化工厂采用优化算法对能源供应系统进行调整，实现了根据实时生产需求动态调整能源供给，每年节省了15%的能源成本。

5. 生产调度：利用人工智能技术（如强化学习、进化算法）对生产计划进行优化，实现资源的最佳分配，减少等待时间，提高生产线利用率。例如，某印刷电路板制造企业，通过引入强化学习算法优化生产调度，使得生产线的整体利用率提高了12%，生产线之间的协调性显著增强。

综上所述，数据分析和人工智能技术在提高生产设备运行效率方面发挥着重要作用，不仅能减少停机时间，提高生产效率，还能优化资源利用，降低成本。