DIN SPEC 4874:2023-12
Оценка строительных машин с использованием цифровых технологий

Стандартный №

DIN SPEC 4874:2023-12

Дата публикации

2023

Разместил

German Institute for Standardization

Последняя версия

DIN SPEC 4874:2023-12

сфера применения

Интерпретация основного содержания стандарта

DIN SPEC 4874:2023-12 устанавливает стандартизированную структуру для использования цифровой технологии для оценки строительной техники, которая в основном включает четыре технических модуля:

Тип оценки	Временной диапазон	Основные пункты теста	Применение цифровой технологии
Быстрая проверка	≤30 минут	Критические для безопасности компоненты	Сбор основных данных
Комплексная оценка	2-4 часа	12 основных модулей системы	Интеллектуальная диагностическая система
Профессиональное тестирование	≥1 рабочий день	Стандартные элементы тестирования производителя	Анализ интеграции IoT

---

Ключевые технические требования

4.1.5 Характеристики содержания оценки

Стандарт требует, чтобы такое оборудование, как экскаваторы и погрузчики, было протестировано:

• Гидравлическая система: Скорость утечки ≤0,5 мл/мин
• Конструктивные элементы: Точность обнаружения трещин 0,1 мм
• Электронная система: Полное считывание кодов неисправностей

4.3

Обязательное использование стандартизированных форматов данных:

Пример: Используя очки дополненной реальности для извлечения исторических записей о техническом обслуживании оборудования в режиме реального времени, алгоритмы ИИ автоматически сравнивают текущий статус износа со стандартными пороговыми значениями

---

Рекомендации по внедрению

1. Создайте базу данных оценки оборудования на уровне предприятия, соответствующую стандартам классификации ISO 6165
2. Обучите оценщиков сертификации правилам безопасности, таким как EN 13000
3. Разверните мобильное приложение для оценки со встроенным распознаванием RFID

Анализ развития технологий

По сравнению с традиционными оценками на бумажных носителях этот стандарт способствует:

• Повышению эффективности сбора данных на 300%
• Повышению согласованности результатов оценки на 45%
• Точность прогнозирования простоев оборудования достигает 92%