在工业转型升级浪潮推动下，越来越多的工厂投身产线改革，开始引入工业机器人等高度自动化和智能化的设备，自动化生产代替人工劳动，生产效率因此大幅提高。
与此同时，问题也接踵而至。机器用久了难免发生老化、故障，一台设备发生故障可能让一整条生产线停工，造成巨大损失。生产线自动化程度越高，设备数量越多，故障导致的停工风险和影响就越大。
日立中国研究院敏锐洞察了制造业客户对于设备故障预诊断的需求，开发了高灵活、高精度、高效率的设备故障预诊断技术。该技术可以实时监测设备运行情况，精准预测故障，为客户应对设备维保打好提前量，进而维护生产的持续和稳定。
开发过程中，日立中国研究院深入调研，充分考虑了客户的实际情况，深入分析传统技术痛点，逐一攻克。课题1
工厂设备型号新旧掺杂，数据获取和系统部署难度大
解决：利用电机传感打破设备间壁垒，实现数据自由和灵活部署
工厂中设备繁多，新老掺杂，要从不同设备上获取清晰统一的数据，必须克服不同品牌和年代设备的兼容问题。研究人员巧妙利用了设备都需要用电的共性，在电线上部署了电机传感器采集电流数据，再基于电流数据分析设备运行状况，在不影响设备本身的情况下，可以自由设定数据量，还兼顾了经济性。
在此基础上，研究人员开发了线上+线下相结合的部署方式，利用高便携的采集分析系统，根据客户需求灵活调整方案，让系统覆盖工厂各个车间。传感器的安装
通过电流波形发现异常情况
课题2
传统技术无法识别设备运行动作，对伺服电机的预测精度低
解决：开发动作识别技术，实现预测精度大幅提高
传统的故障预测技术只能根据数据的趋势或相关性进行判断，无法对动作进行判断，因此当面对伺服电机（机器人）这类需要完成一系列动作的设备时，传统技术的预测效果非常不理想。日立中国研究院自主研发了动作识别技术，将传感器收集的数据转化成高精度运行动作，并用可视化方式展示，细微的异常数据也能直观显示在图像中。经验证，该技术对于重复性动作的识别度接近100%。当发现动作发生偏差或异常，能精准发出预警。动作识别技术敏锐捕捉异常情况（瀑布图）
课题3
传统技术高度依赖人工，无法精准确定故障类型，效率低成本高
解决：通过故障模拟技术轻松识别故障类型，实现维保工作降本增效
传统工厂维护是通过定期检查和事后维修的方式进行，效率较低且容易发生人为误判。日立通过故障模拟研究，建立了不同故障类型和电流间的关系，可以通过电流表现判断故障类型，实现提前预警故障、同时判断故障类型，让工厂可以及时、有针对性地采取措施。应用案例
日立中国研究院开发的故障预诊断技术已经应用在了日立工业设备故障预诊断解决方案（Hi-PHMS）中，为客户工厂设备故障诊断做出了诸多支持。
日立工业设备故障预诊断解决方案
●某知名汽车行业客户的工厂要对成百上千的机器人进行维护和检修，维保成本高负担大。客户导入日立的故障预诊断系统后，维保工作的精度和效率显著提升，6个月内系统准确预警了2次设备异常，客户提前部署维保，保证了生产的连续和平稳。
●另一家知名玻璃制造业的客户，初期在少量设备上导入了该系统，导入3个月内系统便成功检测出设备故障预兆，避免了因设备突发停机导致的生产中断，客户对系统预测精度和效果表示了肯定，并在工厂中进一步扩大该系统的导入和应用。
发现设备数据异常的示意图
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