“十四五国家智能制造发展规划” 明确，装备故障诊断与预测性维修是智能制造关键核心技术，由于磨损等原因产生的机械故障往往首先体现在润滑油液质量的变化，所以开展油液质量的监测，可有效的识别设备磨损前后油液的质量变化，提前发现故障。 传统的诊断基于监测数值和历史经验，通过设定阈值开展当前油液状态的诊断，技术人员通过查看诊断结果，根据自身经验和现场实际设定处理方案，缺少监测大数据分析、自动提醒和预测油品未来状态等内容，所以开展油液在线监测和智能化诊断系统开发及应用非常必要。 汽车冲压生产是汽车制造的第一步，冲压大型压力机价值大，维修成本高，其运行状态直接影响汽车冲压件的生产，而负责压力机润滑等油液输送的泵站远离生产现场，油液状态监测不便，同时，油液更新是根据历史经验定期更换，油液更新缺少具体数据支撑，造成实际油液更新不及时或者更新过于频繁，易发生压力机故障或更新油液成本过高等，基于上述问题，针对压力机，迫切需要油液的在线监测与智能化诊断系统的开发和应用。 围绕油液在线监测和智能化诊断系统开发，以汽车冲压用压力机设备为研究对象，从系统软件架构、硬件架构方面，统一规划建立大数据驱动的油液在线监测和智能化诊断；系统从监测对象和监测参数设置、监测单元设计开发、油液循环单元设计安装、诊断模型完善、智能化分析诊断、趋势预测、可视化和系统集成等方面开展设计开发；为实现整个系统闭环运行和推广应用，开发油液监测和智能化诊断系统管理机制，实现油液状态实时监测的同时，近两年统计，油液更新周期延长1倍，由于油液劣化设备故障降低50%，单台压力机年度维修成本降低180万元，油液成本降低6万元/年，减少非正常停产48h，增加产能2000万元；设备故障频次减少后，设备质量提升，使用寿命延长；油品质量监测效率从60天提升至实时，同时节省0.5人巡检工作量。推广至汽车制造行业后，单个工厂压力机数量一般不低于10台，油泵数量不低于40台，推广后可实现单个工厂年度降本增加1800万元以上，应用效果显著。 大数据驱动的汽车制造设备油液在线监测和智能化诊断场景入选国际智能制造联盟《2024智能制造报告》，成为报告中2024年全球智能制造应用场景中唯一的代表整车厂的聚焦汽车制造的智能制造场景，为全球汽车整车制造企业的推广树立了典范，引领了汽车智造技术进步。