近日，荷兰代尔夫特理工大学与日立建筑机械(欧洲)有限公司(HCME)达成合作，共同开展一项关于采矿设备维护的重要研究项目。

作为超大型挖掘机和自卸卡车制造商，HCME同意在为期两年的研究期间，与荷兰最大的公立技术大学——代尔夫特理工大学分享宝贵的数据和专业知识。

此次研究旨在识别和预测采矿机械关键部件的剩余寿命。HCME方面表示，通过该研究，工程师能够在零件需要更换之前提前规划维护工作，进而提高在极端恶劣环境下运行的自卸卡车的可用性、可靠性和安全性，同时显著减少设备停机时间和生命周期成本。

作为合作内容的一部分，HCME采矿作业数字解决方案团队正在分享从现场作业机器收集的复杂数据。这些机器的关键部件配备了传感器，可收集并分析温度、压力等指标的详细信息。

该研究项目由控制与自动化工程师、代尔夫特理工大学地球科学与工程系地球资源科博士生Malihe Goli领导，并由该科室和航空航天工程学院智能可持续预测小组共同指导。

Goli的目标是建立一个稳健的模型，用以捕捉泵、气缸和制动器等部件的退化趋势。HCME提供的状态监测数据将助力她改进模型，更精准地预测部件可能发生故障的时间，这些信息后续可用于指导预测性维护策略。

HCME矿业项目和可持续采矿经理Daan van Berkel表示：“借助此次研究，我们将能够更精确地规划卡车何时进入车间维修，并提前订购可能需要的零件。此外，在潜在问题发生前就进行处理，可降低发生重大故障的风险，避免其他部件受损，防止机器停运数周。”

Goli强调，HCME的支持对研究进展至关重要。她称：“获取大规模的真实数据集，包括详细的故障记录、维护日志和传感器测量数据，使我们能够开发出准确的、数据驱动的组件退化模型。”

除数据外，HCME数字解决方案团队还与Goli及其代尔夫特理工大学的同事们分享集体专业知识。Goli补充道：“我衷心感谢他们持续的合作，以及在组件行为方面分享的宝贵技术见解，这些见解对指导模型开发和解读至关重要。”