媒体看日立：日立工业设备故障预诊断解决方案赋能智能制造（上）

在数字化转型浪潮席卷全球制造业的今天，工业设备的复杂性与日俱增，其运行状态的稳定与否直接关系到企业的生产效率、成本控制以及市场竞争力。

为避免设备故障造成的大规模停产，企业对设备预测性维护的需求更加迫切。面对这一挑战，日立工业设备故障预诊断解决方案应运而生。让我们跟随媒体视角，一起了解日立在工业制造领域的精彩实践。

人民日报《国内工业机器人“密度”激增，“带热”故障诊断技术研发》

“一旦机器人出现故障，不仅可能导致生产线的暂时停产，影响产品的生产进度和交付时间，还可能因为紧急维修或更换部件而产生额外成本，甚至影响客户信任度。”广州双叶汽车部件有限公司有关负责人如是说。

该公司使用的工业设备故障预诊断技术来自日立解决方案（中国）有限公司。“我们是三四年前接到客户的需求，预感到这是一块应用前景广阔的市场，遂着手研发。可以说，这样一个技术创新，是主要基于中国当下和今后一段时间的工业应用场景，由国内团队在国内市场环境研发而生的。”该公司广州分公司华南解决方案营业部副总经理古凤群表示。

这一故障预诊断解决方案中，除了高效的电流传感器及电流数据诊断方式外，创新点还包括大数据和核心算法——从电线中采集到的电机电流数据，实时传送到工控机中，通过这个“最强大脑”，分析采集到的数据，在日立解决方案的故障预测系统平台中形成可视化的展示，辅助快速识别、自动识别故障。

中国网《深耕数字管理 赋能智能制造——日立工业设备故障预诊断技术为企业生产保驾护航》

据日立解决方案广州分公司华南解决方案营业部高级销售经理李玲玲介绍，目前工业设备诊断预测面临着不少难题，比如一家工厂内通常是多型号多品牌多品类的机器人混合使用，没有统一的数据标准和依据，且机器人设备厂家提供的预警服务仅限于本品牌，不能统合管理。

而日立的工业设备故障预诊断技术则能很好地应对这些课题，它通过外加传感器采集设备的电流数据，再用日立解决方案独立开发的算法对其成分进行分析，根据变化趋势和变化幅度进行学习对比，从而判断劣化，预先感知故障发生的可能性。

李玲玲说，和通常手段相比，日立设备故障预测技术具有更高的感知性，能识别包括驱动器、电机、减速机等多种故障类型，并可提前三个月至半年发现潜在故障。其高通用性可以应用于各类由电机驱动的设备，覆盖从微型到大型各维度的自动化场景，无论国内外各品牌，无论型号新老，大到汽车部件冲压设备，小到手机通信模组的装配设备，都有很高的预测精度。

市场反馈显示，使用该系统的企业在第一年至第二年就能基本回收成本，并且通过系统提前检测出的故障，避免了潜在的巨额损失，这充分证明了日立这项解决方案的高效性与实用性。

第一财经《机器人故障预诊断市场蛋糕可观，日企抢食》

日立解决方案（中国）有限公司广州分公司项目经理杨哲向记者表示，这项技术通过外接传感器采集电流数据，分析电机运行状态，突破了不同品牌和年代设备的兼容性问题，实现了故障的早期预警。

传统的人工点检方式效率低下，且容易因人为因素导致误判，错失改善时机。日立的系统提供了辅助判断功能，通过数据分析提高点检的准确性和效率。此外，生产和故障记录的管理对于设备的维护和故障分析至关重要，日立的系统提供了更为精细和系统的记录功能。

日立解决方案（中国）有限公司广州分公司总经理吉江博章向记者表示，中国在机器人装机量和保有量方面处于全球领先地位。随着机器人使用量增长，故障预测市场的需求也将扩大。公司期望将在中国市场的故障预测产品销售额进一步扩大。

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责任编辑：LuYue