CN108460541A - 码头智能维保***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种码头智能维保***及方法，该***包括：业务层，包括紧急维修模块、维护保养模块、备件库、关键绩效指标模块、基础信息模块、临时任务模块；数据源层，包括起重机的传感器数据、运行数据、设备数据和第三方***数据；数据采集层，对数据源层中不同的数据源采用对应的通讯协议或者工具进行采集；数据存储层，对业务层、数据源层和数据采集层的数据用关系型数据库进行树形结构存储，并且和数据分析层对接；数据分析层，对维护保养模块采用自动排成算法；展示层，通过浏览器或移动端访问，呈现数据分析层的结果。本发明能够提高维修效率和科学性，减少设备不必要的停机次数和时间，减少繁杂的日常维保计划排程时间，增加排程准确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能***及其方法，更具体地说，涉及一种码头智能维保***及方法。
背景技术
在码头作业过程中，除了设备精确高效地运作，对机械设备的维护保养、设备运行数据的分析、维保人员的管理也占据着十分重要的地位。随着港口自动化程度的不断提高，智能维保***的应用是自动化码头发展的趋势，也是自动化水平提升的重要标志。原有的线下维保管理***逐渐满足不了用户的需求，为了满足自动化码头发展的需求，更好的为客户提供服务，迫切需要一种能针对码头设备的智能维保***，能够使整个码头的业务流程数字化、标准化、自动化。
当前大多数码头企业还在采用计划维修保养的方式，定期的对起重机设备及部件进行定期的检查和保养，没有考虑到设备的实际使用情况及其真实的健康状态，也造成了时间和人力物力的浪费。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的是提供一种码头智能维保***及方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种码头智能维保***，包括：业务层，包括紧急维修模块、维护保养模块、备件库、关键绩效指标模块、基础信息模块、临时任务模块；数据源层，包括起重机的传感器数据、运行数据、设备数据和第三方***数据；数据采集层，对数据源层中不同的数据源采用对应的通讯协议或者工具进行采集；数据存储层，对业务层、数据源层和数据采集层的数据用关系型数据库进行树形结构存储，并且和数据分析层对接；数据分析层，对维护保养模块采用自动排成算法；展示层，通过浏览器或移动端访问，呈现数据分析层的结果。
进一步地，数据采集层采用OPC UA来支持驱动及通讯协议，OPC UA用以采集底层数据且支持Kafka将数据及文件通过消息机制发送给数据存储层。
进一步地，紧急维修模块包括故障报修单元、派工管理单元、完工管理单元、完工验收单元和综合查询单元；自动排程单元根据实际情况提供自动排程算法，包括日计划、周计划、月计划、年计划，并自动生成维保工单；基础信息单元对维保项次、周期、内容、工单提醒日期进行增删改查，确定自动排程算法的基础信息；派工管理单元接收到自动排程维保工单，对工单进行回退或派工处理，派工时预设维修时间，可通过人员排班表自动选取适当维修人员；完工管理单元接收到工单进行确认，完成维修后，自动生成完工工单，用以记录维修所耗人时、能源信息；完工验收单元通过完工工单与实际情况比对，对工单进行回退或验收处理；综合查询单元提供查看不同工单状态，包括维保进度、能耗信息。
进一步地，关键绩效指标模块包括能耗KPI单元、人员KPI单元、机器KPI单元、综合KPI单元；能耗KPI单元提供各机械设备能耗总量对比，单台设备能耗统计，设备能耗的金额统计，以及各设备能耗对应的用途工单；人员KPI单元统计智能维保***各环节参与人员的工时，不同设备、不同作业类型所耗人时，以及人时消耗对应的工单；机器KPI单元针对不同设备统计其某段时间内作业量，故障停机量，作业具体信息；综合KPI单元综合统计能耗、人员绩效、机器效率，分析展示出所有耗时、耗材、人工效率、机械设备效率之间的关系。
进一步地，基础信息模块包括机器设备信息管理单元、人员管理单元、权限管理单元；机器设备信息管理单元提供所有机器设备信息的管理；人员管理单元提供人员信息查询；权限管理单元提供包括菜单管理、菜单按钮管理、角色管理、角色权限管理、部门管理、用户管理、用户角色管理。
为实现上述目的，本发明还采用如下技术方案：
一种码头智能维保方法，包括：构建业务层，业务层紧急维修模块、维护保养模块、备件库、关键绩效指标模块、基础信息模块、临时任务模块；构建数据源层，数据源层包括起重机的传感器数据、运行数据、设备数据和第三方***数据；构建数据采集层，数据采集层对数据源层中不同的数据源采用对应的通讯协议或者工具进行采集；构建数据存储层，数据存储层对业务层、数据源层和数据采集层的数据用关系型数据库进行树形结构存储，并且和数据分析层对接；构建数据分析层，数据分析层对维护保养模块采用自动排成算法；构建展示层，展示层通过浏览器或移动端访问，呈现数据分析层的结果。
进一步地，在数据采集层中，采用OPC UA来支持驱动及通讯协议，OPC UA用以采集底层数据且支持Kafka将数据及文件通过消息机制发送给数据存储层。
进一步地，在紧急维修模块中构建故障报修单元、派工管理单元、完工管理单元、完工验收单元和综合查询单元；自动排程单元根据实际情况提供自动排程算法，包括日计划、周计划、月计划、年计划，并自动生成维保工单；基础信息单元对维保项次、周期、内容、工单提醒日期进行增删改查，确定自动排程算法的基础信息；派工管理单元接收到自动排程维保工单，对工单进行回退或派工处理，派工时预设维修时间，可通过人员排班表自动选取适当维修人员；完工管理单元接收到工单进行确认，完成维修后，自动生成完工工单，用以记录维修所耗人时、能源信息；完工验收单元通过完工工单与实际情况比对，对工单进行回退或验收处理；综合查询单元提供查看不同工单状态，包括维保进度、能耗信息。
进一步地，在关键绩效指标模块中构建能耗KPI单元、人员KPI单元、机器KPI单元、综合KPI单元；能耗KPI单元提供各机械设备能耗总量对比，单台设备能耗统计，设备能耗的金额统计，以及各设备能耗对应的用途工单；人员KPI单元统计智能维保***各环节参与人员的工时，不同设备、不同作业类型所耗人时，以及人时消耗对应的工单；机器KPI单元针对不同设备统计其某段时间内作业量，故障停机量，作业具体信息；综合KPI单元综合统计能耗、人员绩效、机器效率，分析展示出所有耗时、耗材、人工效率、机械设备效率之间的关系。
进一步地，在基础信息模块中构建机器设备信息管理单元、人员管理单元、权限管理单元；机器设备信息管理单元提供所有机器设备信息的管理；人员管理单元提供人员信息查询；权限管理单元提供包括菜单管理、菜单按钮管理、角色管理、角色权限管理、部门管理、用户管理、用户角色管理。
在上述技术方案中，本发明的码头智能维保***及方法能够提高维修效率和科学性，减少设备不必要的停机次数和时间，减少繁杂的日常维保计划排程时间，增加排程准确性。本发明采用B/S架构将原本线下作业流程应用于网页和移动客户端，实现码头自动化程度的提升、提升用户体验、提高效率，满足在操作***(iOS、Android)的设备和任意分辨率下的应用。
附图说明
图1是本发明码头智能维保***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。
参照图1，本发明首先公开一种码头智能维保***，其主要功能模块包括展示层、业务层、数据分析层、数据存储层、数据采集层、数据源层。
具体来说，如图1所示，业务层包括紧急维修模块、维护保养模块、备件库、关键绩效指标模块、基础信息模块、临时任务模块。
紧急维修模块包括故障报修单元、派工管理单元、完工管理单元、完工验收单元和综合查询单元。其中，自动排程单元根据实际情况提供自动排程算法，包括日计划、周计划、月计划、年计划，并自动生成维保工单。基础信息单元对维保项次、周期、内容、工单提醒日期进行增删改查，确定自动排程算法的基础信息。派工管理单元接收到自动排程维保工单，对工单进行回退或派工处理，派工时预设维修时间，可通过人员排班表自动选取适当维修人员。完工管理单元接收到工单进行确认，完成维修后，自动生成完工工单，用以记录维修所耗人时、能源信息。完工验收单元通过完工工单与实际情况比对，对工单进行回退或验收处理。综合查询单元提供查看不同工单状态，包括维保进度、能耗信息。
关键绩效指标模块包括能耗KPI单元、人员KPI单元、机器KPI单元、综合KPI单元。能耗KPI单元提供各机械设备能耗总量对比，单台设备能耗统计，设备能耗的金额统计，以及各设备能耗对应的用途工单。人员KPI单元统计智能维保***各环节参与人员的工时，不同设备、不同作业类型所耗人时，以及人时消耗对应的工单。机器KPI单元针对不同设备统计其某段时间内作业量，故障停机量，作业具体信息。综合KPI单元综合统计能耗、人员绩效、机器效率，分析展示出所有耗时、耗材、人工效率、机械设备效率之间的关系。
基础信息模块包括机器设备信息管理单元、人员管理单元、权限管理单元。机器设备信息管理单元提供所有机器设备信息的管理。人员管理单元提供人员信息查询。权限管理单元提供包括菜单管理、菜单按钮管理、角色管理、角色权限管理、部门管理、用户管理、用户角色管理。
继续参照图1，数据源层包括起重机的传感器数据、运行数据、设备数据和第三方***数据。
数据采集层对数据源层中不同的数据源采用对应的通讯协议或者工具进行采集。数据采集层采用OPC UA来支持驱动及通讯协议，OPC UA用以采集底层数据且支持Kafka将数据及文件通过消息机制发送给数据存储层。
数据存储层对业务层、数据源层和数据采集层的数据用关系型数据库进行树形结构存储，并且和数据分析层对接。数据存储层对整个***涉及的机械设备信息、备件品信息、人员信息、维护保养信息采用关系型数据库进行树形结构存储，和上次数据分析层对接，提供高性能的数据存取服务。
数据分析层对维护保养模块采用自动排成算法。对于维护保养模块，采用自动排程算法，科学排程，减少人工排程工作量及错误排程。对于Alarm故障点，采用科学关联，自动关联维修工单。
展示层通过浏览器或移动端访问，呈现数据分析层的结果，最终用户通过浏览器或移动端访问智能维保***，在线填报、查看维修维保进度，并将各类数据分析结果以图表、报表等形式呈现。
另一方面，对应于上述码头智能维保***，本发明还公开一种码头智能维保方法，其主要包括以下的步骤：
构建业务层，业务层紧急维修模块、维护保养模块、备件库、关键绩效指标模块、基础信息模块、临时任务模块；
构建数据源层，数据源层包括起重机的传感器数据、运行数据、设备数据和第三方***数据；
构建数据采集层，数据采集层对数据源层中不同的数据源采用对应的通讯协议或者工具进行采集；
构建数据存储层，数据存储层对业务层、数据源层和数据采集层的数据用关系型数据库进行树形结构存储，并且和数据分析层对接；
构建数据分析层，数据分析层对维护保养模块采用自动排成算法；
构建展示层，展示层通过浏览器或移动端访问，呈现数据分析层的结果。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。
Claims (10)
1.一种码头智能维保***，其特征在于，包括：
业务层，包括紧急维修模块、维护保养模块、备件库、关键绩效指标模块、基础信息模块、临时任务模块；
数据源层，包括起重机的传感器数据、运行数据、设备数据和第三方***数据；
数据采集层，对数据源层中不同的数据源采用对应的通讯协议或者工具进行采集；
数据存储层，对业务层、数据源层和数据采集层的数据用关系型数据库进行树形结构存储，并且和数据分析层对接；
数据分析层，对维护保养模块采用自动排成算法；
展示层，通过浏览器或移动端访问，呈现数据分析层的结果。
2.如权利要求1所述的码头智能维保***，其特征在于：
所述数据采集层采用OPC UA来支持驱动及通讯协议，所述OPC UA用以采集底层数据且支持Kafka将数据及文件通过消息机制发送给数据存储层。
3.如权利要求1所述的码头智能维保***，其特征在于：
所述紧急维修模块包括故障报修单元、派工管理单元、完工管理单元、完工验收单元和综合查询单元；
所述自动排程单元根据实际情况提供自动排程算法，包括日计划、周计划、月计划、年计划，并自动生成维保工单；
所述基础信息单元对维保项次、周期、内容、工单提醒日期进行增删改查，确定自动排程算法的基础信息；
所述派工管理单元接收到自动排程维保工单，对工单进行回退或派工处理，派工时预设维修时间，可通过人员排班表自动选取适当维修人员；
所述完工管理单元接收到工单进行确认，完成维修后，自动生成完工工单，用以记录维修所耗人时、能源信息；
所述完工验收单元通过完工工单与实际情况比对，对工单进行回退或验收处理；
所述综合查询单元提供查看不同工单状态，包括维保进度、能耗信息。
4.如权利要求1所述的码头智能维保***，其特征在于：
所述关键绩效指标模块包括能耗KPI单元、人员KPI单元、机器KPI单元、综合KPI单元；
所述能耗KPI单元提供各机械设备能耗总量对比，单台设备能耗统计，设备能耗的金额统计，以及各设备能耗对应的用途工单；
所述人员KPI单元统计智能维保***各环节参与人员的工时，不同设备、不同作业类型所耗人时，以及人时消耗对应的工单；
所述机器KPI单元针对不同设备统计其某段时间内作业量，故障停机量，作业具体信息；
所述综合KPI单元综合统计能耗、人员绩效、机器效率，分析展示出所有耗时、耗材、人工效率、机械设备效率之间的关系。
5.如权利要求1所述的码头智能维保***，其特征在于：
所述基础信息模块包括机器设备信息管理单元、人员管理单元、权限管理单元；
所述机器设备信息管理单元提供所有机器设备信息的管理；
所述人员管理单元提供人员信息查询；
所述权限管理单元提供包括菜单管理、菜单按钮管理、角色管理、角色权限管理、部门管理、用户管理、用户角色管理。
6.一种码头智能维保方法，其特征在于，包括：
构建业务层，所述业务层紧急维修模块、维护保养模块、备件库、关键绩效指标模块、基础信息模块、临时任务模块；
构建数据源层，所述数据源层包括起重机的传感器数据、运行数据、设备数据和第三方***数据；
构建数据采集层，所述数据采集层对数据源层中不同的数据源采用对应的通讯协议或者工具进行采集；
构建数据存储层，所述数据存储层对业务层、数据源层和数据采集层的数据用关系型数据库进行树形结构存储，并且和数据分析层对接；
构建数据分析层，所述数据分析层对维护保养模块采用自动排成算法；
构建展示层，所述展示层通过浏览器或移动端访问，呈现数据分析层的结果。
7.如权利要求6所述的码头智能维保方法，其特征在于：
在数据采集层中，采用OPC UA来支持驱动及通讯协议，所述OPC UA用以采集底层数据且支持Kafka将数据及文件通过消息机制发送给数据存储层。
8.如权利要求6所述的码头智能维保方法，其特征在于：
在紧急维修模块中构建故障报修单元、派工管理单元、完工管理单元、完工验收单元和综合查询单元；
所述自动排程单元根据实际情况提供自动排程算法，包括日计划、周计划、月计划、年计划，并自动生成维保工单；
所述基础信息单元对维保项次、周期、内容、工单提醒日期进行增删改查，确定自动排程算法的基础信息；
所述派工管理单元接收到自动排程维保工单，对工单进行回退或派工处理，派工时预设维修时间，可通过人员排班表自动选取适当维修人员；
所述完工管理单元接收到工单进行确认，完成维修后，自动生成完工工单，用以记录维修所耗人时、能源信息；
所述完工验收单元通过完工工单与实际情况比对，对工单进行回退或验收处理；
所述综合查询单元提供查看不同工单状态，包括维保进度、能耗信息。
9.如权利要求6所述的码头智能维保方法，其特征在于：
在关键绩效指标模块中构建能耗KPI单元、人员KPI单元、机器KPI单元、综合KPI单元；
所述能耗KPI单元提供各机械设备能耗总量对比，单台设备能耗统计，设备能耗的金额统计，以及各设备能耗对应的用途工单；
所述人员KPI单元统计智能维保***各环节参与人员的工时，不同设备、不同作业类型所耗人时，以及人时消耗对应的工单；
所述机器KPI单元针对不同设备统计其某段时间内作业量，故障停机量，作业具体信息；
所述综合KPI单元综合统计能耗、人员绩效、机器效率，分析展示出所有耗时、耗材、人工效率、机械设备效率之间的关系。
10.如权利要求6所述的码头智能维保方法，其特征在于：
在基础信息模块中构建机器设备信息管理单元、人员管理单元、权限管理单元；
所述机器设备信息管理单元提供所有机器设备信息的管理；
所述人员管理单元提供人员信息查询；
所述权限管理单元提供包括菜单管理、菜单按钮管理、角色管理、角色权限管理、部门管理、用户管理、用户角色管理。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20180828 |
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |