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CN111340250A - 设备检修装置、方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

设备检修装置、方法及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN111340250A
CN111340250A CN201811559887.2A CN201811559887A CN111340250A CN 111340250 A CN111340250 A CN 111340250A CN 201811559887 A CN201811559887 A CN 201811559887A CN 111340250 A CN111340250 A CN 111340250A
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fault
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failure
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张学琴
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Hon Hai Precision Industry Co Ltd
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Futaihua Industry Shenzhen Co Ltd
Hon Hai Precision Industry Co Ltd
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Abstract

一种设备检修方法，包括：采集设备相关联的数据；根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析；根据数据分析结果输出所述设备的故障报告内容；及获取所述设备的故障处理信息并根据所述故障处理信息更新所述预设故障类别清单。本发明还提供一种设备检修装置及计算机可读存储介质。上述设备检修装置、方法及计算机可读存储介质，其能实现降低设备维修的工作量，节省设备维修时间。

Description

设备检修装置、方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及工业互联网技术领域，尤其涉及一种设备检修装置、方法及计算机可读存储介质。
背景技术
在无人化工厂，物联网，工业互联网时代，机器越来越多，机器的种类也越来越多，随之而来的设备故障的复杂程度，设备故障的类型也是多种多样，这大大增加了设备维修的工作量。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种设备检修装置、方法及计算机可读存储介质，其能实现降低设备维修的工作量，节省设备维修时间。
本发明一实施方式提供一种设备检修方法，所述方法包括：采集设备相关联的数据；根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析；根据数据分析结果输出所述设备的故障报告内容；及获取所述设备的故障处理信息并根据所述故障处理信息更新所述预设故障类别清单。
优选地，所述设备相关联的数据包括以下的一种或多种：设备台账数据、设备零部件台账数据、设备维修记录数据、设备运行数据、传感器数据、图像数据、产品测试数据。
优选地，所述根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析的步骤还包括：
从所述设备相关联的数据中提取符合预设规律的数据；
确定与所述符合预设规律的数据对应的设备零部件；及
结合所述设备零部件的特性对所述符合预设规律的数据进行数据分析。
优选地，所述故障报告内容包括以下一种或多种：故障等级、故障严重程度、故障类型、故障发生几率、故障即将发生的时间段、与故障相关的零部件、故障的维修方法建议、故障维修所需的工具。
优选地，所述故障等级根据以下公式计算得到：F＝X*Y*Z，其中，F为故障等级，X为故障发生对生产项目造成的影响率，Y为故障发生对产品质量造成的影响率，Z为故障发生几率。
优选地，所述故障发生几率通过以下步骤计算得到：
建立故障发生几率与故障即将发生时间段的映射表，所述映射表中的每一故障即将发生时间段对应一故障几率；
获取设备零部件的参数信息，并根据所述参数信息预测得到所述设备的故障即将发生时间段；及
根据所述预测得到的故障即将发生时间段从所述映射表中查找得到所述故障发生几率。
优选地，所述设备零部件的参数信息包括：设备零部件的使用时间、设备零部件的寿命、设备零部件的老化程度信息、设备零部件在工作过程中的磨损与冲击的累加信息、设备零部件的外观变形趋势信息、设备零部件控制故障预测信息。
优选地，所述根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析的步骤包括：
从所述设备相关联的数据中抽取与所述预设故障类别清单相关联的数据；及
对所述抽取得到的数据进行数据监控与数据分析。
本发明一实施方式提供一种设备检修装置，所述设备检修装置包括处理器及存储器，所述存储器上存储有若干计算机程序，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述所述的设备检修方法的步骤
本发明一实施方式还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，多条所述指令可被一个或者多个处理器执行，以实现上述所述的设备检修方法的步骤。
与现有技术相比，上述设备检修装置、方法及计算机可读存储介质，通过对设备相关联的数据进行分析可得到故障等级、故障严重程度、故障类型、与故障相关的零部件、故障的维修方法、维修故障所需要的工具等信息，减轻了设备维修人员的工作难度，节约了设备维修时间，同时还可以实现对故障进行事前预警，降低故障发生对生产造成的损失，设备管理人员还可以根据采集得到的设备相关联数据了解设备每一个零部件的详细使用信息，实现设备的合理调度和配置管理，提升设备的使用效能。
附图说明
图1是本发明一实施方式的设备检修装置的运用场景架构示意图。
图2是本发明一实施方式的设备检修系统的功能模块图。
图3是本发明一实施方式的设备检修方法的流程图。
主要元件符号说明
Figure BDA0001912938500000031
Figure BDA0001912938500000041
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
进一步需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
请参阅图1，为本发明设备检修装置较佳实施例的示意图。
所述设备检修装置100可以与一个或多个待检修设备200建立通信连接，包括但不限于有线通信方式或无线通信方式。所述设备检修装置100包括存储器10、处理器20以及存储在所述存储器10中并可在所述处理器20上运行的计算机程序30，例如设备检修程序。所述处理器20执行所述计算机程序30时实现设备检修方法实施例中的步骤，例如图3所示的步骤S300～S306。或者，所述处理器20执行所述计算机程序30时实现设备检修系统实施例中各模块的功能，例如图2中的模块101～104。
所述计算机程序30可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器10中，并由所述处理器20执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，所述指令段用于描述所述计算机程序30在所述设备检修装置100中的执行过程。例如，所述计算机程序30可以被分割成图2中的采集模块101、分析模块102、输出模块103及更新模块104。各模块具体功能参见设备检修系统实施例中各模块的功能。
所述设备检修装置100可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是设备检修装置100的示例，并不构成对设备检修装置100的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述设备检修装置100还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。待检修设备200可以是用于车间生产的各种设备，比如机床等。
所称处理器20可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者所述处理器20也可以是任何常规的处理器等，所述处理器20是所述设备检修装置100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备检修装置100的各个部分。
所述存储器10可用于存储所述计算机程序30和/或模块/单元，所述处理器20通过运行或执行存储在所述存储器10内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器10内的数据，实现所述设备检修装置100的各种功能。所述存储器10可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据设备检修装置100的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器10可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
图2为本发明设备检修系统较佳实施例的功能模块图。
参阅图2所示，所述设备检修系统40可以包括采集模块101、分析模块102、输出模块103及更新模块104。
所述采集模块101用于采集设备相关联的数据。
在一实施方式中，所述设备相关联的数据可以包括以下的一种或多种：设备台账数据、设备零部件台账数据、设备维修记录数据、设备运行数据、传感器数据、图像数据、产品测试数据。其中，所述设备台账数据可以是待检修设备200的型号规格、购入日期、使用年限、设备名称、编号、使用部门、故障原因、故障处理方法、更换的备件名称等。所述设备零部件台账数据可以是待检修设备200所包含的所有零部件和每个零部件的详细信息，包含但不限于：零件型号、零件生产厂家、零件尺寸、零件形状、零件材料、零件功能、零件生产日期、零件按装此设备日期、零件在整台设备上的具体安装位置、零件在整台设备上所起的功能作用、零件控制接口、零件控制命令等。
所述设备维修记录数据可以是待检修设备200的故障原因、故障处理方法、更换的备件名称、更换备件型号、更换备件厂商、备件更换时间、备件更换人等信息。所述设备运行数据可以是待检修设备200在何时何地做了什么样的操作，每种操作的运行速度、加速度，运行高度，运行位置、角度、方向等参数。所述传感器数据可以是待检修设备200的传感器在工作过程中侦测到的各个零部件的温度、湿度、工作电流、工作电压、压力、振动、位置、能耗、速度、加速度等数据。所述传感器可以包括力敏传感器、液面传感器、能耗传感器、位置传感器、加速传感器、雷达传感器、加速度传感器、射线辐射传感器、热敏传感器、振动传感器，湿敏传感器、磁敏传感器、气敏传感器，真空度传感器，生物传感器等。所述图像数据可以是采集得到的待检修设备200的关键核心零部件在具体工作时图像，例如刀具在切割时的图像数据，主轴在转动时的图像数据等，所述图像数据可以用来分析关键零部件是否发生磨损，工作异常等缺陷。所述产品测试数据可以是对待检修设备200所加工生产出的产品或者半成品进行各种参数测试得到的数据。
在一实施方式中，所述采集模块101还用于将采集得到的设备相关联的数据存储至指定的存储区域，以方便后续进行数据分析。
所述分析模块102用于根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析。
在一实施方式中，可以是根据设备历史使用经验得出待检修设备200经常发生的故障类型，并根据该些经常发生的故障类型来建立所述预设故障类别清单。举例而言，若待检修设备200以前在使用时容易出现刀具磨损，刀具断裂，主轴断裂，窗户脱落，工作手臂变形等故障，则预设故障类别清单包括刀具磨损，刀具断裂，主轴断裂，窗户脱落，工作手臂变形等故障类型。
在一实施方式中，所述分析模块102根据预设故障类别清单进行数据分析时，从所述设备相关联的数据中抽取与所述预设故障类别清单相关联的数据，再对所述抽取得到的数据进行数据监控与数据分析，得到数据分析结果。所述分析模块102可实现按照该清单的每一个故障类型对所述设备相关联的数据进行针对性的分析，可以节省数据分析时间，提高数据分析效率。
在一实施方式中，所述分析模块102还可以采用以下方式对所述设备相关联的数据进行数据分析：所述分析模块102从所述设备相关联的数据中提取符合预设规律的数据，确定与所述符合预设规律的数据对应的设备零部件，再结合所述设备零部件的特性对所述符合预设规律的数据进行数据分析。所述预设规律的数据可以是具有规律变化/稳定的异常数据，再根据该异常数据确定产生该异常数据的设备零部件并获取该设备零部件当前参数信息，进而可以结合设备零部件的当前参数信息对该异常数据进行针对性分析。
所述输出模块103用于根据数据分析结果输出所述设备的故障报告内容。
在一实施方式中，所述故障报告内容可以包括以下一种或多种：故障等级、故障严重程度、故障类型、故障发生几率、故障即将发生的时间段、与故障相关的零部件、故障的维修方法建议、故障维修所需的工具。所述故障报告可以以文字、图片、视频等方式进行呈现。
在一实施方式中，所述输出模块103还可以通过邮件、微信、短信等方式将所述故障报告内容发送给指定的人员。
在一实施方式中，所述故障等级可以根据以下公式计算得到：F＝X*Y*Z，其中，F为故障等级，X为故障发生对生产项目造成的影响率，Y为故障发生对产品质量造成的影响率，Z为故障发生几率。其中，X值可以根据实际故障对生产项目造成的影响进行评估得到，可以预先设置一评估规则来得到X值，X值的大小可以是1％～100％之间。Y值同样可以根据实际故障对产品质量造成的影响进行评估得到，同样可以预先设置一评估规则来得到Y值，Y值的大小可以是1％～100％之间。
Z值可以通过以下方式计算得到：首先建立故障发生几率与故障即将发生时间段的映射表，在所述映射表中的每一故障即将发生时间段对应一故障几率，在获取设备零部件的参数信息，并根据所述设备零部件的参数信息预测得到所述设备的故障即将发生时间段，最后根据所述预测得到的故障即将发生时间段从所述映射表中查找得到所述故障发生几率。
在一实施方式中，故障发生几率与故障即将发生时间段的映射表如下所示：
故障发生几率与故障即将发生时间段的映射表
故障即将发生的时间段 故障发生的机率
0-3(小时) 100％
3-8(小时) 99％
8-24(小时) 98％
24-72(小时) 95％
3-5天 90％
10-5天 85％
20-10天 80％
30-20天 70％
… …
在一实施方式中，可以基于设备零部件的参数信息建立一故障预测模型来预测得到所述设备的故障即将发生时间段。比如，通过深度学习算法、神经网络模型等对设备零部件的参数信息进行训练建立所述故障预测模型。
所述设备零部件的参数信息可以包括：设备零部件的使用时间、设备零部件的寿命、设备零部件的老化程度信息、设备零部件在工作过程中的磨损与冲击的累加信息、设备零部件的外观变形趋势信息、设备零部件控制故障预测信息。在本发明的其他实施方式中，所述设备零部件的参数信息还可以包括其他可影响故障发生的信息，比如设备零部件的使用环境信息。
在一实施方式中，所述设备检修装置100或者所述待检修设备200上还设置有故障指示器、故障预警指示器。所述故障指示器用于指示待检修设备200的实际状态，比如有红色，红色闪烁，黃色，和绿色四种状态。其中，红色表示设备停机，红色闪烁表示设置发生故障报警，黃色表示设备等待工作，绿色表示设备正常工作。
所述故障预警指示器用于指示设备还未发生的故障，但是预测故障将在未来时间内出现，比如有红色，橙色，黃色，蓝色四种颜色。红色指故障发生的几率(90％～100％)很高，故障造成的损失可能也很大；橙色指故障发生几率(80％～90％)比较高，故障造成的损失可能也比较大；黃色指故障发生的机率(55％～80％)不是很高，故障造成的损失可能也不是很大；蓝色指故障发生几率较低(55％以下)，故障造成的损失可能较轻微。
所述更新模块104用于获取所述设备的故障处理信息并根据所述故障处理信息更新所述预设故障类别清单。
在一实施方式中，当故障处理完毕后可以记录故障处理信息，所述更新模块104通过获取所述设备的故障处理信息并根据所述故障处理信息更新所述预设故障类别清单，可以实现进一步提升故障分析速度。
图3为本发明一实施方式中设备检修方法的流程图。根据不同的需求，所述流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S300，采集设备相关联的数据。
步骤S302，根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析。
步骤S304，根据数据分析结果输出所述设备的故障报告内容。
步骤S306，获取所述设备的故障处理信息并根据所述故障处理信息更新所述预设故障类别清单。
上述设备检修装置、方法及计算机可读存储介质，通过对设备相关联的数据进行分析可得到故障等级、故障严重程度、故障类型、与故障相关的零部件、故障的维修方法、维修故障所需要的工具等信息，减轻了设备维修人员的工作难度，节约了设备维修时间，同时还可以实现对故障进行事前预警，降低故障发生对生产造成的损失，设备管理人员还可以根据采集得到的设备相关联数据了解设备每一个零部件的详细使用信息，实现设备的合理调度和配置管理，提升设备的使用效能。
对本领域的技术人员来说，可以根据本发明的发明方案和发明构思结合生产的实际需要做出其他相应的改变或调整，而这些改变和调整都应属于本发明所公开的范围。

Claims (10)

1.一种设备检修方法，其特征在于，所述方法包括：
采集设备相关联的数据；
根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析；
根据数据分析结果输出所述设备的故障报告内容；及
获取所述设备的故障处理信息并根据所述故障处理信息更新所述预设故障类别清单。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备相关联的数据包括以下的一种或多种：设备台账数据、设备零部件台账数据、设备维修记录数据、设备运行数据、传感器数据、图像数据、产品测试数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析的步骤还包括：
从所述设备相关联的数据中提取符合预设规律的数据；
确定与所述符合预设规律的数据对应的设备零部件；及
结合所述设备零部件的特性对所述符合预设规律的数据进行数据分析。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障报告内容包括以下一种或多种：故障等级、故障严重程度、故障类型、故障发生几率、故障即将发生的时间段、与故障相关的零部件、故障的维修方法建议、故障维修所需的工具。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述故障等级根据以下公式计算得到：F＝X*Y*Z，其中，F为故障等级，X为故障发生对生产项目造成的影响率，Y为故障发生对产品质量造成的影响率，Z为故障发生几率。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述故障发生几率通过以下步骤计算得到：
建立故障发生几率与故障即将发生时间段的映射表，所述映射表中的每一故障即将发生时间段对应一故障几率；
获取设备零部件的参数信息，并根据所述参数信息预测得到所述设备的故障即将发生时间段；及
根据所述预测得到的故障即将发生时间段从所述映射表中查找得到所述故障发生几率。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述设备零部件的参数信息包括：设备零部件的使用时间、设备零部件的寿命、设备零部件的老化程度信息、设备零部件在工作过程中的磨损与冲击的累加信息、设备零部件的外观变形趋势信息、设备零部件控制故障预测信息。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设故障类别清单对所述设备相关联的数据进行数据分析的步骤包括：
从所述设备相关联的数据中抽取与所述预设故障类别清单相关联的数据；及
对所述抽取得到的数据进行数据监控与数据分析。
9.一种设备检修装置，所述设备检修装置包括处理器及存储器，所述存储器上存储有若干计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-8任一项所述的设备检修方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，多条所述指令可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任一项所述的设备检修方法的步骤。
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