日立建机（Hitachi）在荷兰的子公司与代尔夫特理工大学（TU Delft）启动了一项合作研究项目，旨在改进大型采矿设备的预测性维护。
一张由人工智能生成的图像，展示了日立ADT（铰接式自卸车）及其视觉图形。图片由日立公司提供。这项为期两年的研究于今年1月启动，旨在识别和预测自卸卡车及其他超大型矿山机械关键部件的剩余寿命。其目标是帮助工程师在故障发生前安排维护，从而提高设备可靠性、减少停机时间并降低生命周期成本。
日立的数字化解决方案团队正在提供来自偏远恶劣环境下运行的机器的详细状态监测数据。安装在关键部件上的传感器记录温度和压力等参数，使代尔夫特理工大学的研究人员能够对包括泵、气缸和制动器在内的系统进行退化趋势建模。
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该项目由代尔夫特理工大学地球科学与工程系博士候选人兼控制与自动化工程师马利赫·戈利领导，并由该大学的智能可持续预测小组共同指导。
日立矿业项目及可持续采矿经理达安·范·贝尔克尔表示：“我们的采矿机械在关键部件上安装了传感器，使我们能够收集温度和压力等指标的详细信息。这样一来，我们就能更精确地规划卡车何时需要进厂维修，并提前订购所需的零部件。在潜在问题发生之前就加以解决，可以降低发生重大故障导致机器停运数周的风险。”
戈利表示，日立的参与对该项目至关重要。
她指出：“获取大规模的真实世界数据集（包括详细的故障记录、维护日志和传感器测量数据）使得开发准确的、数据驱动的组件退化模型成为可能。”
除了提供传感器数据外，日立还向大学团队贡献了专业知识，帮助指导模型开发和解读。这项研究有望为更广泛的采矿行业的预测性维护策略提供参考。
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