CN112101588A - 一种基于工业互联网的设备维护管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于工业互联网的设备维护管理方法,S1:基于标识节点规则对各个设备建立设备编码,并将数据自动上传;S2:采集设备的实时数据;S3:步骤S1和S2中的设备编码数据和实时数据上传至边缘服务器,边缘服务器对数据进行标识;S4:边缘服务器将数据上传至云平台,云平台进行标识解析和数据分析;S5:云平台通过分析结果反馈至移动端,由操作人员对设备进行预防性保护。本发明具有智能化程度高、应用范围广的优点。
Description
技术领域
本发明涉及智能设备管理技术领域,特别是涉及一种基于工业互联网的设备维护管理方法。
背景技术
随着信息化的持续推进以及工业互联网应用的逐步深入,对工业互联网在海量实时数据处理、快速信息同步等方面对数据采集提出了更高要求。
在工业设备方便,其数据缺乏统一编码、数据来源分散、普遍存在手工记账现象,且人工干预严重,导致数据采集不全、来源不统一、数据计算耗时和数据分析困难,以及数据传输安全性不高等问题,造成工业信息有效利用率极低,以及导致工业的智能化程度较低,在设备的及时维护性上难以得到及时有效的开展,导致设备得不到维护,或错过维护时间,导致损坏。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本专利申请所要解决的技术问题是如何提供一种智能化程度高、应用范围广的基于工业互联网的设备维护管理方法。
为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种基于工业互联网的设备维护管理方法,S1:基于标识节点规则对各个设备建立设备编码,并将数据自动上传;
S2:采集设备的实时数据;
S3:步骤S1和S2中的设备编码数据和实时数据上传至边缘服务器,边缘服务器对数据进行标识;
S4:边缘服务器将数据上传至云平台,云平台进行标识解析和数据分析;
S5:云平台通过分析结果反馈至移动端,由操作人员对设备进行预防性保护。
优化的,步骤S1中,建立设备编码时,基于标识解析方法对设备及其状态进行编码,生成29位16进制设备编码。
优化的,步骤S1中将设备编码的前19位自动生成二维码,后10位为设备点检时手动修改的预留位。
优化的,步骤S2中的实时数据包括设备维护状态数据和设备实时运行数据,其中,设备维护状态数据有移动端是被生成的二维码进行手动输入,设备实时运行数据为自动采集的设备电流电压以及震动数据。
优化的,步骤S3中边缘服务器对数据进行标识基于标识编码规则,并将标识的设备数据按照单设备维护时间间隔、设备故障的业务逻辑进行分类和数据预处理。
优化的,步骤S4中,边缘服务器将数据上传至云平台时,对预处理的设备数据进行反向标识节点编码存储。
优化的,步骤S4中,云平台进行标识解析和数据分析包括以下内容:
A1:建立数据仓库,即针对同一个设备的不同部件的数据进行融合,建立单设备全数据库,所有单设备全数据库形成数据仓库;
A2:利用云平台对设备数据进行解析、分析和设备运行监控;
A3:根据设备历史数据,通过云平台进行数据挖掘,建立设备不同运行状态下的数据模型,用于预测设备的运行状态,以实现对设备预防性维护。
优化的,步骤S5中,对设备进行预防性保护时,建立一套实时智能预警***,包括以下步骤;
B1:编制设备使用场景的3D图;
B2:将设备数据从云平台导入至车间上述3D图中,并判定设备的实时状态;
B3:利用移动端可视化的接受指令,并根据指令进行预测性维护。
优化的,步骤B2中,建立可视化预警指令发布***,形成分级指令下发,并通过消息提醒的方式传输至移动端。
有益效果:本方案能够实现了设备数据自动采集,不再依靠手工记账方式来记录数据,减少了人工干预,达到了对设备状态数据进行高效的采集、数据分析和可视化的智能预警,避免造成工厂的生产损失。
附图说明
图1为本发明所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法的流程图。
图2为建立设备编码的指示图。
图3为图2中所述基于工业互联网的设备维护管理方法的结构框架图。
图4为维护指令下达的逻辑图。
图5为进行预测性维护的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。在本发明的描述中,需要理解的是,方位词如“上、下”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,在未作相反说明的情况下,这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明保护范围的限制;方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。
如图1-5所示,一种基于工业互联网的设备维护管理方法,包括以下步骤:
S1:基于标识节点规则对各个设备建立设备编码,并将数据自动上传;
S2:采集设备的实时数据;
S3:步骤S1和S2中的设备编码数据和实时数据上传至边缘服务器,边缘服务器对数据进行标识;
S4:边缘服务器将数据上传至云平台,云平台进行标识解析和数据分析;
S5:云平台通过分析结果反馈至移动端,由操作人员对设备进行预防性保护。
进一步的,步骤S1中,建立设备编码时,基于标识解析方法对设备及其状态进行编码,生成29位16进制设备编码。
具体的,如图2所示,建立的设备编码包括地域信息、公司信息、生产场景信息设备类型、位置、用途、状态以及维护时间信息。
进一步的,步骤S1中将设备编码的前19位自动生成二维码,后10位为设备点检时手动修改的预留位。
具体的,前19位信息为固定信息,后10位为实时数据信息,其中第26-27位上次维护时间信息。
进一步的,步骤S2中的实时数据包括设备维护状态数据和设备实时运行数据,其中,设备维护状态数据有移动端是被生成的二维码进行手动输入,设备实时运行数据为自动采集的设备电流电压以及震动数据。
进一步的,步骤S3中边缘服务器对数据进行标识基于标识编码规则,并将标识的设备数据按照单设备维护时间间隔、设备故障的业务逻辑进行分类和数据预处理。
进一步的,步骤S4中,边缘服务器将数据上传至云平台时,对预处理的设备数据进行反向标识节点编码存储。
进一步的,步骤S4中,云平台进行标识解析和数据分析包括以下内容:
A1:建立数据仓库,即针对同一个设备的不同部件的数据进行融合,建立单设备全数据库,所有单设备全数据库形成数据仓库;
A2:利用云平台对设备数据进行解析、分析和设备运行监控;
A3:根据设备历史数据,通过云平台进行数据挖掘,建立设备不同运行状态下的数据模型,用于预测设备的运行状态,以实现对设备预防性维护。
具体的,在云平台进数据挖掘时基于神迹网络、决策树和关联规则。
进一步的,步骤S5中,对设备进行预防性保护时,建立一套实时智能预警***,包括以下步骤;
B1:编制设备使用场景的3D图;
B2:将设备数据从云平台导入至车间上述3D图中,并判定设备的实时状态;
B3:利用移动端可视化的接受指令,并根据指令进行预测性维护。
进一步的,步骤B2中,建立可视化预警指令发布***,形成分级指令下发,并通过消息提醒的方式传输至移动端。
有益效果:本方案能够实现了设备数据自动采集,不再依靠手工记账方式来记录数据,减少了人工干预,达到了对设备状态数据进行高效的采集、数据分析和可视化的智能预警,避免造成工厂的生产损失。
最后应说明的是:本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等统计数的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型。
Claims (9)
1.一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:基于标识节点规则对各个设备建立设备编码,并将数据自动上传;
S2:采集设备的实时数据;
S3:步骤S1和S2中的设备编码数据和实时数据上传至边缘服务器,边缘服务器对数据进行标识;
S4:边缘服务器将数据上传至云平台,云平台进行标识解析和数据分析;
S5:云平台通过分析结果反馈至移动端,由操作人员对设备进行预防性保护。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤S1中,建立设备编码时,基于标识解析方法对设备及其状态进行编码,生成29位16进制设备编码。
3.根据权利要求2所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤S1中将设备编码的前19位自动生成二维码,后10位为设备点检时手动修改的预留位。
4.根据权利要求3所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤S2中的实时数据包括设备维护状态数据和设备实时运行数据,其中,设备维护状态数据有移动端是被生成的二维码进行手动输入,设备实时运行数据为自动采集的设备电流电压以及震动数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤S3中边缘服务器对数据进行标识基于标识编码规则,并将标识的设备数据按照单设备维护时间间隔、设备故障的业务逻辑进行分类和数据预处理。
6.根据权利要求5所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤S4中,边缘服务器将数据上传至云平台时,对预处理的设备数据进行反向标识节点编码存储。
7.根据权利要求6所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤S4中,云平台进行标识解析和数据分析包括以下内容:
A1:建立数据仓库,即针对同一个设备的不同部件的数据进行融合,建立单设备全数据库,所有单设备全数据库形成数据仓库;
A2:利用云平台对设备数据进行解析、分析和设备运行监控;
A3:根据设备历史数据,通过云平台进行数据挖掘,建立设备不同运行状态下的数据模型,用于预测设备的运行状态,以实现对设备预防性维护。
8.根据权利要求7所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤S5中,对设备进行预防性保护时,建立一套实时智能预警***,包括以下步骤;
B1:编制设备使用场景的3D图;
B2:将设备数据从云平台导入至车间上述3D图中,并判定设备的实时状态;
B3:利用移动端可视化的接受指令,并根据指令进行预测性维护。
9.根据权利要求8所述的一种基于工业互联网的设备维护管理方法,其特征在于,步骤B2中,建立可视化预警指令发布***,形成分级指令下发,并通过消息提醒的方式传输至移动端。
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