一、数据在挖掘机维修中的重要性
（一）故障诊断依据
运行数据辅助诊断
挖掘机在运行过程中产生大量的数据，包括发动机转速、液压系统压力和流量、工作装置的角度和位移、电气系统的电压和电流等。这些数据对于故障诊断至关重要。例如，当挖掘机出现动作异常时，通过分析液压系统的压力和流量数据，可以判断是液压泵故障、液压阀卡滞还是液压缸泄漏等问题。如果压力正常但流量不足，可能指向液压泵内泄漏或流量控制元件故障。
历史故障数据参考
历史故障数据记录了挖掘机过去出现的问题、维修措施和维修结果。维修人员可以参考这些数据来快速定位当前故障的可能原因。比如，如果挖掘机之前多次出现发动机水温过高问题，且每次都是散热器堵塞导致，那么当再次出现类似故障时，散热器就成为重点检查对象。同时，历史故障数据还能帮助发现一些潜在的、周期性发作的故障模式。
（二）维修计划优化
基于数据的保养周期调整
通过对挖掘机运行数据的分析，如工作小时数、负载情况、环境温度等，可以更精准地确定保养周期。对于在恶劣环境下高负荷运行的挖掘机，其零部件磨损速度可能更快，根据数据可以适当缩短保养周期，如提前更换机油、滤清器等。相反，对于运行工况较好的挖掘机，可以适当延长部分保养项目的周期，避免过度保养造成资源浪费。
预测性维修计划制定
利用数据挖掘和分析技术，对挖掘机的实时数据和历史数据进行综合分析，预测零部件的剩余寿命和可能出现的故障时间。例如，通过对液压泵的压力波动数据、油温数据以及工作小时数等多维度数据进行建模分析，可以预测液压泵的故障风险，从而提前安排维修计划，减少突发故障对施工的影响，提高设备的可用性。
（三）质量控制与改进
维修质量评估数据
记录每次维修过程中的详细数据，如更换的零部件信息、维修人员操作步骤、维修后的测试数据等，可以用于评估维修质量。如果维修后挖掘机仍然频繁出现相同故障，通过分析这些维修质量数据，可以找出可能的原因，如零部件质量问题、维修人员操作不当等，进而采取针对性的改进措施。
同类设备数据对比
收集和分析多台同型号挖掘机的维修数据，可以发现一些共性问题和个体差异。通过对比不同挖掘机在相同工况下的故障情况和维修记录，可以评估不同维修方法的效果，优化维修方案。例如，对比两台在相似矿山环境工作的挖掘机，一台经常出现履带故障，另一台则较少出现，通过分析维修数据可以找出导致差异的原因，如履带张紧度调整方法不同或行走部件润滑情况不同。
二、数据的收集与存储
（一）传感器数据收集
挖掘机自带传感器
现代挖掘机配备了大量的传感器用于监测设备的运行状态。这些传感器自动收集数据并传输给挖掘机的控制系统。维修人员可以通过挖掘机自带的诊断接口或监控系统获取这些数据。例如，发动机上的水温传感器、油压传感器，液压系统中的压力传感器和流量传感器等，它们持续不断地为维修提供丰富的数据资源。
附加传感器（如有需要）
在某些情况下，可能需要安装额外的传感器来获取更详细的数据。比如，对于一些老旧挖掘机没有配备某些关键部位的传感器，或者为了更精确地监测特定部件的性能，可以安装附加传感器。例如，在液压缸上安装位移传感器来更准确地测量其行程，在电气线路上安装电流传感器来监测电流的变化情况。
（二）维修记录数据收集
人工记录
维修人员在维修过程中需要手动记录维修相关的数据，包括故障现象、诊断结果、更换的零部件、维修时间、维修人员信息等。这些记录可以采用纸质表格或电子文档的形式。为了保证数据的准确性和完整性，需要对维修人员进行培训，要求他们详细、如实记录维修过程。
电子维修管理系统
使用专门的电子维修管理系统可以更高效地收集和管理维修记录数据。这种系统可以提供标准化的维修记录模板，方便维修人员填写。同时，它还可以实现数据的自动存储、查询和分析功能。例如，维修人员可以通过在平板电脑上操作维修管理系统，快速录入维修数据，系统能够自动将数据存储到数据库中，并可根据不同的条件（如设备编号、故障类型、维修时间等）进行查询和统计分析。
（三）数据存储方式
本地存储
部分数据可以存储在挖掘机本地的存储设备中，如控制单元的内存或硬盘（如果有）。这种存储方式方便在挖掘机现场快速查看一些近期的数据，但本地存储容量有限，可能只能保存较短时间内的数据。对于一些简单的维修情况，本地存储的数据可能足以满足需求。
远程服务器存储
为了长期保存和更好地利用大量的维修数据，将数据存储在远程服务器是一种更优的选择。通过网络通信技术，挖掘机的运行数据和维修记录数据可以实时或定期上传到远程服务器。远程服务器具有大容量存储和强大的数据处理能力，可以实现数据的长期存档、备份和复杂的数据分析功能。同时，多个维修站点或维修人员可以通过授权访问远程服务器上的数据，实现数据共享和协同工作。
三、数据的分析与利用
（一）数据分析方法
统计分析
对收集到的数据进行统计分析是最基本的方法之一。例如，统计挖掘机不同故障类型的发生频率、各个零部件的更换次数、维修时间的分布等。通过这些统计数据，可以了解挖掘机的常见故障模式、易损部件和维修工作的整体情况，为维修资源的分配和维修计划的制定提供依据。
趋势分析
通过分析数据随时间的变化趋势，可以预测设备的性能变化和故障发展。例如，观察液压油温在一段时间内的上升趋势，可以提前发现液压系统可能存在的散热问题。对于发动机的功率输出数据，如果呈现逐渐下降的趋势，可能提示发动机内部零部件的磨损加剧。
关联分析
研究不同数据之间的关联关系可以深入挖掘故障原因。例如，分析发动机转速与液压系统压力之间的关系，如果在发动机转速稳定的情况下，液压系统压力出现异常波动，可能暗示两者之间的传动部件（如液压泵与发动机的连接联轴器）存在问题。同样，分析工作装置的动作数据与电气控制系统的信号数据之间的关联，可以找出控制系统故障导致工作装置异常的原因。
（二）数据利用实践
故障智能诊断系统
利用数据分析结果构建故障智能诊断系统。该系统可以基于机器学习算法，如神经网络、决策树等，对挖掘机的运行数据进行实时分析。当数据出现异常时，系统能够自动判断故障类型和可能的故障位置，并给出维修建议。例如，当液压系统压力和流量数据出现特定模式的异常时，智能诊断系统可以准确地指出是液压泵的某个柱塞磨损问题，并提示更换柱塞的维修方案。
维修资源优化配置
根据数据分析得到的故障频率和维修需求情况，合理配置维修资源。例如，如果某一地区的挖掘机频繁出现某类故障，维修企业可以在该地区储备更多相关的零部件，同时安排更多擅长处理此类故障的维修人员。此外，通过分析维修时间的分布，可以合理安排维修人员的工作时间，提高维修效率。
产品改进与设计反馈
将维修数据反馈给挖掘机制造商，为产品改进和新设计提供依据。如果维修数据显示某一型号挖掘机的某个部件经常出现故障，制造商可以对该部件进行重新设计或改进制造工艺。同时，维修数据中的用户使用习惯和工况信息也可以为新产品的设计提供参考，使产品更加符合市场需求。
在挖掘机维修中，有效管理和充分利用数据能够提高维修的精准性、效率和质量，推动挖掘机维修行业向智能化、科学化方向发展。
