CN109034422A - 设备检测管理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请所提供的设备检测管理方法，包括以下步骤：S1，配置设备检测管理区块链，设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的计划检测信息；计划检测信息包括被检测设备的计划检测时间；S2，比较被检测设备所在位置处的当前时间与该被检测设备的下一次计划检测时间，如果当前时间接近下一次计划检测时间到与其间隔预警时长N时，则发出预警提醒，并记录进入预警清单。设备的计划检测时间被写入区块链，无法被随意修改，而且可以清晰知道大批量被管理的设备中即将需要被检测的设备清单，实现了对设备进行有效动态监管。本申请还提供了一种执行上述设备检测管理方法的设备检测管理装置。

Description

设备检测管理方法和装置

技术领域

本申请涉及区块链技术领域，更具体地说，涉及一种设备检测管理方法。本申请还涉及一种执行上述设备检测管理方法的设备检测管理装置。

背景技术

随着社会的发展，各种设备在生产中的应用越来越多，另外设备的应用规模扩大，跨公司、跨区域使用也变得频繁。此外，设备还具有价格高、使用期限长等特性，因此，需要对设备进行定期检测，以保证设备的安全性，避免安全事故发生。现有技术中，对大规模设备的有效动态管理很困难，例如，经常会出现检测不及时、操作人员修改检测记录等难于监管的问题，从而最终致使动态监管失效。

因此，如何对设备进行有效动态监管，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种设备检测管理方法，以实现对设备进行有效动态监管。本申请还提供了一种执行上述设备检测管理方法的设备检测管理装置。

为了达到上述目的，本申请提供如下技术方案：一种设备检测管理方法，包括以下步骤：S1，配置设备检测管理区块链，设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的计划检测信息；其中，计划检测信息包括被检测设备的计划检测时间；S2，比较被检测设备所在位置处的当前时间与该被检测设备的下一次计划检测时间，如果当前时间接近下一次计划检测时间到与其间隔预警时长N时，则发出预警提醒，并记录进入预警清单。

可选地，步骤S1还包括：设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的历史检测信息；历史检测信息包括历史实际检测时间；步骤S2还包括，比较被检测设备的历史实际检测时间和该被检测设备的相应的历史设定检测时间，若历史实际检测时间晚于历史设定检测时间，则发出过迟警示提醒，并将该被检测设备记录进入过迟警示清单。

可选地，步骤S2还包括，在每个历史设定检测时间之前设置用于限定本次最早检测时间的临界时间，临界时间与历史设定检测时间之间的时间间隔小于上一次历史设定检测时间与本次历史设定检测时间的时间间隔，若本次历史实际检测时间早于本次临界时间，则发出过早检测提醒，并将该被检测设备记录进入过早警示清单。

可选地，历史检测信息还包括合格与否信息；步骤S2还包括，将历史检测信息中合格与否信息为“否”的信息记录进入不合格警示清单。

可选地，历史检测信息还包括被检测设备集合中每一设备的设备地理位置坐标和检测执行者集合中每个检测执行者的执行者地理位置坐标；所述方法还包括步骤：S3，当针对某设备发出预警提醒时，记录该设备的最近一次设备地理位置坐标进入预警清单，并检测以设备地理位置坐标为圆心的服务半径R内是否有至少一个检测执行者，若没有，则向距离设备地理位置坐标最近的非工作状态的至少一个检测执行者发出调配指令，令检测执行者在该设备的下一次计划检测时间之前进入服务半径R，以便按时或提前进行设备检测。

可选地，所述方法还包括步骤：S4，针对所有进入预警清单的设备地理位置坐标，绘制位置密度分布图，将位置密度分布图进行均匀网格划分，并将位置密度分布图上位置密度大于预设阈值P的网格进行标记，并针对上述被标记的网格的区域发出事故预测通知，并进一步将上述网格的区域记录进入事故预测清单。

可选地，网格划分中的网格为正六边形网格，每个网格的边长L相对应的真实地理距离在3米至5米之间，服务半径R小于或者等于L的200倍。

可选地，计划检测信息和历史检测信息还包括被检测设备的所属公司和设备类型信息；优选地，方法还包括步骤：S5，筛选同时满足以下三个条件的设备，并记录进入候选设备清单：A.历史检测信息中合格与否信息全部为“是”；B.历史实际检测时间全部早于或等于该被检测设备的历史设定检测时间；C.历史实际检测时间晚于本次临界时间。

可选地，S6，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入过迟警示清单的设备的数量的第一比值，并对所有公司以第一比值由高到低排序；或S7，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入不合格警示清单的设备的数量的第二比值，并对所有公司以第二比值由高到低排序；或S8，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入过早警示清单的设备的数量的第三比值，并对所有公司以第三比值由高到低排序。

本申请还提供一种设备检测管理装置，包括至少一个处理器和与其通信连接的存储器，存储器存储有指令，指令被至少一个处理器执行，以使其执行如上述的设备检测管理方法。

本申请所提供的设备检测管理方法，包括以下步骤：S1，配置设备检测管理区块链，设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的计划检测信息；其中，计划检测信息包括被检测设备的计划检测时间；S2，比较被检测设备所在位置处的当前时间与该被检测设备的下一次计划检测时间，如果当前时间接近下一次计划检测时间到与其间隔预警时长N时，则发出预警提醒，并记录进入预警清单。

基于上述S1、S2步骤，设备的计划检测信息，尤其指设备的计划检测时间被写入区块链，无法被随意修改。而进一步地，实时对当前时间和下一次计划检测时间比较，可以清晰知道大批量被管理的设备中即将需要被检测的设备清单。提前预警时长N发出预警提醒，为检测执行者留出准备时间，并通过预警清单分析所有被预警提醒的设备。采用这种方法，实现了对设备进行有效动态监管。

因为针对大量被管理的设备，其分布地域可能在不同国家，而检测执行者数量是有限的，对于某些检测执行者稀缺的区域，有必要提前调配检测执行者来待命。服务半径R也可以有广义的解释，某些地区交通发达，服务半径R可以大一些，而某些地区地形复杂，检测执行者要待命于更小的服务半径R内，总而言之，以不影响在当次计划检测时间之前进行检测为准。一般来说，调派离被检测设备最近的检测执行者是最经济高效的执行方式。

预设阈值P可以是通过统计以往历史数据得到的经验数值，在大数据分析的基础上，分析历史数据中当位置密度数值大于某一值时，事故进入多发状态，则该值可以设为预设阈值P，那么通过对大数据的统计，事故预测结果变得具有现实意义，可以用来作为管理层的参考数据，及时对设备进行检测与维护，减少安全隐患。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅描述了本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请所提供的设备检测管理方法的一个具体实施例的流程图；

图2为本申请所提供的设备检测管理装置的一个具体实施例的示意图；

图3为本申请中预警时长N与计划检测时间的关系的时间轴示意图；

图4为本申请中临界时间与上一次历史设定检测时间和本次历史设定检测时间关系的时间轴示意图。

上图中：T_n为计划检测时间，X_n为T_n的预警提醒时间；T_n+1为计划检测时间，X_n+1为T_n+1的预警提醒时间；T_n+2为计划检测时间，X_n+2为T_n+2的预警提醒时间；t_m-1为上一次历史设定检测时间，k为临界时间，t_m为本次历史设定检测时间。

具体实施方式

本申请提供了一种设备检测管理方法，实现了对设备进行有效动态监管。本申请还提供了一种执行上述设备检测管理方法的设备检测管理装置。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

参考图1，图1为本申请所提供的设备检测管理方法的一个具体实施例的流程图。本申请提供的设备检测管理方法，包括以下步骤：S1，配置设备检测管理区块链，设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的计划检测信息；其中，计划检测信息包括被检测设备的计划检测时间；S2，比较被检测设备所在位置处的当前时间与该被检测设备的下一次计划检测时间，如果当前时间接近下一次计划检测时间到与其间隔预警时长N时，则发出预警提醒，并记录进入预警清单。

上述中，“当前时间接近下一次计划检测时间”的具体说明如下：针对某一被检测设备，其计划检测时间是一系列未来的时间点，用于按照国家规定或者公司内部规定规划而成，该设备已确定未来将按照计划时间点进行检测，因此称其为“计划检测时间”，一系列计划检测时间的前一时间点和后一时间点之间的时间间隔可以是均匀的，例如均为一个月或者均为一季度，也可以符合其他规律或规定，例如，越到设备后期检测越频繁，时间间隔越小。“下一次计划检测时间”是指最接近当前时间的计划检测时间，随着时间的推进，当前时间越来越接近下一次计划检测时间，表明需要开始为下一次检测做准备了，当仅剩时长N即达到下一次计划检测时间，我们称其为“预警时长N”，这样可以留给管理人员统筹规划的准备时间，该预警时长N的具体值可以根据大数据计算、统计学或者管理者经验而定，也可以按照法律法规制定，要保证的原则是预警时长满足准备充分的要求。需要注意的是，发出预警提醒时，当前时间一定是在下一次计划检测时间之前并与其间隔预警时长N，而不能是在其之后与其间隔预警时长N。

基于上述S1、S2步骤，设备的计划检测信息，尤其指设备的计划检测时间被写入区块链，无法被随意修改，区块链采用分布式账本，有效避免一些管理人员人为修改设备的检测信息，令其合格，而为设备留下安全隐患。

而进一步地，实时对当前时间和下一次计划检测时间比较，可以清晰知道大批量被管理的设备中即将需要被检测的设备清单，提前预警时长N发出预警提醒，该预警时长N可以为1天、2天、一周或一个月，该预警提醒也可以设置为每间隔一段时间预警一次，总共进行多次，为检测执行者留出充足准备时间，并通过预警清单分析所有被预警提醒的设备。例如参考图3的时间轴，当前时间开始位于X_n左侧，当达到X_n时发出预警提醒，相应地，X_n+1为T_n+1的预警提醒时间，X_n+2为T_n+2的预警提醒时间。采用这种方法，实现了对设备进行有效动态监管，大大降低了对设备的漏检、晚检的概率，并且所有记录不能修改，清晰记载设备的检测状态。

需要说明的是，本申请提供的设备检测管理方法，尤其适用于特种设备，特种设备是指涉及生命安全、危险性较大的锅炉、压力容器(含气瓶，下同)、压力管道、电梯、起重机械、客运索道、大型游乐设施和场(厂)内专用机动车辆。其中锅炉、压力容器(含气瓶)、压力管道为承压类特种设备；电梯、起重机械、客运索道、大型游乐设施为机电类特种设备。2013年6月29日，十二届全国人大常委会通过《中华人民共和国特种设备安全法》。2014年11月，国家质检总局公布了新修订的《特种设备目录》。特种设备包含的具体设备品类请参见《特种设备目录》。正是因为特种设备具有的特殊性，并且其检测管理要依照《中华人民共和国特种设备安全法》，所以相对于普通设备，特种设备有更高的检测管理规范，应用本申请提供的设备检测管理方法，能够加强对特种设备的体系化管理，尤其在应用了区块链技术约束各种检测信息、管理信息的条件下，显著提高了对特种设备的管理，这是对落实和严格执行《中华人民共和国特种设备安全法》的一种技术创新与实践，该技术方案对石油开采、运输，煤矿安全作业等国计民生重点问题均有有效应用。

在本申请一具体实施例中，步骤S1还包括：设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的历史检测信息；历史检测信息包括历史实际检测时间，历史实际检测时间提供了设备所有的历史记录；步骤S2还包括，比较被检测设备的历史实际检测时间和该被检测设备的相应的历史设定检测时间，该设备的历史设定检测时间是已经列在检测计划中的规定时间，若历史实际检测时间晚于历史设定检测时间，就说明该次检测没有按照计划进行，而是晚于计划时间，这样的检测会造成安全隐患，则发出过迟警示提醒，该过迟警示提醒可以由程序自动执行，并将警示提醒以电子邮件、短信息或者指示灯的形式发出，最后记录进入过迟警示清单，已备检测执行者和相关管理人员分析利用。本实施例进一步加强了对历史检测记录的控制，由于该方法能对历史检测记录中的过迟检测进行提醒和清单记录，起到了任务后监管的作用，从而能够约束检测执行者的工作，督促其在合规的时间段执行检测。

在本申请一具体实施例中，步骤S2还包括，在每个历史设定检测时间之前设置用于限定本次最早检测时间的临界时间，临界时间与历史设定检测时间之间的时间间隔小于上一次历史设定检测时间与本次历史设定检测时间的时间间隔，若本次历史实际检测时间早于本次临界时间，则发出过早检测提醒，并将该被检测设备记录进入过早警示清单。例如参考如图4的时间轴，其中，t_m-1为上一次历史设定检测时间，k为临界时间，t_m为本次历史设定检测时间，本次历史实际检测时间在k和t_m之间的时间段(包含两端点)为合规，而早于临界时间则为不合规，要发出过早检测提醒。本实施例的技术方案进一步进行了优化，在一些情况中，部分检测执行者会依照自己的时间空闲情况，对某次检测过早地执行，例如，历史上某连续的三次检测，第一次和第二次检测时间间隔很近，而第二次和第三次检测时间间隔很远，则第一次和第二次属于检测过于频繁，自然不会造成安全隐患，但是如果没有本实施例的优化改进，不对过早检测进行限制，则第二次和第三次检测的时间间隔太远，但又完全不违规，这就造成了安全隐患，所以，本实施例进一步加强了对历史检测记录的控制，由于该方法能对历史检测记录中的过早检测进行提醒和清单记录，起到了任务后监管的作用，从而能够约束检测执行者的工作，督促其在合规的时间段执行检测。

在本申请一具体实施例中，历史检测信息还包括合格与否信息，该信息记录在区块链上，可以防止合格信息在第一次生成后被人为修改，最常见的形式是“否”被修改为“是”；步骤S2还包括，将历史检测信息中合格与否信息为“否”的信息记录进入不合格警示清单，该不合格警示清单能够动态地、实时地管理大批量的设备的状态，提醒管理人员警惕检测不合格的设备，进而采取补救措施。

在本申请一具体实施例中，历史检测信息还包括被检测设备集合中每一设备的设备地理位置坐标和检测执行者集合中每位检测执行者的执行者地理位置坐标；设备和检测执行者都可能是运动的，可以运用卫星定位系统实现该目的，进而包括步骤：S3，当针对某设备发出预警提醒时，说明该设备接近计划中的下一次检测时间，记录该设备的最近一次更新的设备地理位置坐标进入预警清单，以对经常有位置移动的设备精确定位，并检测以设备地理位置坐标为圆心的服务半径R内是否有至少一个检测执行者，该服务半径R是检测执行者能够相对随时地对设备进行检测的距离，若没有，则向距离设备地理位置坐标最近的非工作状态的至少一个检测执行者发出调配指令，令检测执行者在该设备的下一次计划检测时间之前进入服务半径R，以便按时或提前进行设备检测。当然，一种较特殊情况是，在一定识别精度下，距离设备地理位置坐标最近的非工作状态的检测执行者有多个，多个检测执行者是各方面完全相同的检测执行者，则可以根据任务需求随机选派需要的数目，各方面完全相同的检测执行者处于无差别状态。

上述“检测执行者”可以是人员，即由检测专员执行检测，也可以是检测专员远程操纵的位于现场的半自动检测设备，同样，也可以是完全自主的人工智能检测设备。

上述“相对随时”是指，这种“随时”可以精确到分钟、刻钟，但在不影响按时检测的情况下，在几小时内、一天内或者几天内能够进行检测也算是能够随时对设备进行检测，“随时”所参照的标准要相对于具体实践中的情况而定，并不是狭义的指立刻能够进行检测才算“随时”进行检测。

上述中，除了可以用卫星定位被检测设备的设备地理位置坐标之外，还可以设计备用技术方案，因为卫星定位有可能出现技术故障或其他第三方因素干扰，可以在每次检测时记录该时刻的设备地理位置坐标，并写入历史检测信息，当无法使用卫星定位时，该数据可以被使用，该备用方案的精准度虽然一般小于卫星定位，但根据实际应用的统计，精准度依然非常高，因为大部分设备、尤其是特种设备，固定位置居多，即使部分特种车辆移动概率高，也是围绕工作地点，这样令该备用技术方案实用性大大提高。

因为针对大量被管理的设备，其分布地域可能在不同国家，而检测执行者数量是有限的，对于某些检测执行者稀缺的区域，有必要提前调配检测执行者来待命。服务半径R也可以有广义的解释，某些地区交通发达，服务半径R可以大一些，而某些地区地形复杂，检测执行者要待命于更小的服务半径R内，总而言之，以不影响在当次计划检测时间之前进行检测为准。一般来说，调派离被检测设备最近的检测执行者是最经济高效的执行方式。

在本申请一具体实施例中，该方法还包括步骤：S4，针对所有进入预警清单的设备地理位置坐标，绘制位置密度分布图，该位置密度分布图具体是指，每存在一个进入预警清单的设备地理位置坐标，即证明存在一个相应的有隐患的设备，将每个有隐患的设备的坐标绘制于同一张地图上，则该地图上具有多个点，单位面积上点越多证明该处位置密度越高，单位面积上的点越少则证明该处位置密度越低，将位置密度分布图进行均匀网格划分，均匀网格划分是指每个网格面积相等，形状相同，并将位置密度分布图上位置密度大于预设阈值P的网格进行标记，并针对上述被标记的网格的区域发出事故预测通知，并进一步将上述网格的区域记录进入事故预测清单。预设阈值P可以是通过统计以往历史数据得到的经验数值，在大数据分析的基础上，分析历史数据中当密度数值大于某一值时，事故进入多发状态，则该值可以设为预设阈值P，那么通过对大数据的统计，事故预测结果变得具有现实意义，可以用来作为管理层的参考数据，及时对设备进行检测与维护，减少安全隐患。

在本申请一具体实施例中，网格划分中的网格为正六边形网格，每个网格的边长L相对应的真实地理距离在3米至5米之间，而不是指地图册或电子地图上的按比例缩小或扩大后的距离，服务半径R小于或者等于L的200倍。本实施例建立在大量数据测量、统计与研究的基础上，通过对2014年11月国家质检总局公布新修订的《特种设备目录》的研究，该目录内的特种设备在最近历史上20年内的所有常用规格，根据现实中各型号规格的使用频率统计，中小规格的应用数量多于大规格的应用数量，85％的数量能够被边长L在3米至5米之间的正六边形网格周向地完全包围，且不会留下过大的间隙，因为如果L值定义过大，例如超过5米，会导致网格划分过于粗糙，同一个网格同时围入多个特种设备的概率大大增加，这样单个网格的标记很难区分其内到底是单个设备还是多个设备，为最优化的检测执行者的派遣造成难题，而如果L值定义过小，例如小于3米，很多常用规格的特种设备不能被网格围入，造成同一设备跨越两个甚至三个网格的概率大大增加，在计算机识别过程中会出现识别为多个目标的情况，导致检测执行者派遣过多，浪费资源。六边形网格采用了蜜蜂蜂巢的构型理念，虽然借鉴了仿生学现有技术，但六边形网格应用于平面网格划分，起到优化特种设备的位置识别、以改进检测执行者的调派效率的作用，是现有技术无法拥有的。尤其进一步将区块链技术与大量的尺寸测量的大数据分析相结合，切实解决了大幅提高预测特种设备事故率，并同时优化检测执行者派遣的技术问题。

而进一步地，服务半径R小于或者等于L的200倍，也是根据目前大量检测执行者进行的大数据统计得到的标准，在此范围内，检测执行者迟误的数据统计结果为0，并且根据检测执行者的普遍反应时间和到达目标设备时间的统计计算，也支持该数值。

在本申请一具体实施例中，计划检测信息和历史检测信息还包括被检测设备的所属公司和设备类型信息。本申请提供的设备检测管理方法可以应用于管理大量跨公司、跨种类的设备，特别是可以管理特种设备。优选地，该方法还包括步骤：S5，筛选同时满足以下三个条件的设备，并记录进入候选设备清单：A.历史检测信息中合格与否信息全部为“是”；B.历史实际检测时间全部早于或等于该被检测设备的历史设定检测时间；C.历史实际检测时间晚于本次临界时间。经过这种方法，筛选出了候选设备清单，该清单对于有租赁设备需求的公司(承租人)和有对外租赁业务的租赁公司(出租人)均有积极的意义，租赁需求方因为能够查到所租用设备基于不可修改的区块链的所有历史检测数据，而对租用很有信心，有效防控风险，正因为租赁需求方解除了顾虑，促进了交易达成，租赁公司提高了业绩，该方法大大优化了承租人与出租人的合作关系。

在本申请一具体实施例中，该方法还包括步骤：S6，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入过迟警示清单的设备的数量的第一比值，并对所有公司以第一比值由高到低排序；或S7，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入不合格警示清单的设备的数量的第二比值，并对所有公司以第二比值由高到低排序；或S8，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入过早警示清单的设备的数量的第三比值，并对所有公司以第三比值由高到低排序。通过这种方法，第一比值高的公司能够证明其检测指标优秀的设备占比更大，未及时检测的设备占比小，第二比值高的公司能够证明其检测指标优秀的设备占比更大，检测不合格的设备占比小，第三比值高的公司也能够证明其检测指标优秀的设备占比更大，过早检测的设备占比小，能够有力证明该公司的设备质量，也使承租人选择合作方时有更有效的参考。

参考图2，图2为本申请所提供的设备检测管理装置的一个具体实施例的示意图。基于上述实施例中提供的设备检测管理方法，本申请还提供了一种设备检测管理装置，包括至少一个处理器和与其通信连接的存储器，存储器存储有指令，指令被至少一个处理器执行，以使其执行如上述任一实施例的设备检测管理方法。存储器和处理器均可以是多个或一个。

由于该设备检测管理装置采用了上述实施例的设备检测管理方法，所以该设备检测管理装置由该设备检测管理方法带来的有益效果请参考上述实施例。

应当理解，本公开内容的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本申请的范围在此方面不受限制。

在本文所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，应当理解，本公开内容的实施方式可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实施方式中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

虽然本文已经示出和描述了本申请的示例性实施方式，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施方式只是以示例的方式提供的。本领域技术人员现将会在不偏离本申请的情况下想到许多更改、改变和替代。应当理解，在实践本申请的过程中可以采用对本文所描述的本申请实施方式的各种替代方案。以下权利要求旨在限定本申请的范围，并因此覆盖这些权利要求范围内的方法和结构及其等同项。

Claims (10)

1.一种设备检测管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，配置设备检测管理区块链，所述设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的计划检测信息；

其中，所述计划检测信息包括被检测设备的计划检测时间；

S2，比较被检测设备所在位置处的当前时间与该被检测设备的下一次计划检测时间，当所述当前时间接近所述下一次计划检测时间到与其间隔预警时长N时，则发出预警提醒，并记录进入预警清单。

2.如权利要求1所述的设备检测管理方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：所述设备检测管理区块链上写入被检测设备集合中每一设备的历史检测信息；所述历史检测信息包括历史实际检测时间；

所述步骤S2还包括，比较被检测设备的所述历史实际检测时间和该被检测设备的相应的历史设定检测时间，若所述历史实际检测时间晚于所述历史设定检测时间，则发出过迟警示提醒，并将该被检测设备记录进入过迟警示清单。

3.如权利要求2所述的设备检测管理方法，其特征在于，所述步骤S2还包括，在每个所述历史设定检测时间之前设置用于限定本次最早检测时间的临界时间，所述临界时间与所述历史设定检测时间之间的时间间隔小于上一次所述历史设定检测时间与本次所述历史设定检测时间的时间间隔，若本次所述历史实际检测时间早于本次所述临界时间，则发出过早检测提醒，并将该被检测设备记录进入过早警示清单。

4.如权利要求3所述的设备检测管理方法，其特征在于，所述历史检测信息还包括合格与否信息；

所述步骤S2还包括，将所述历史检测信息中合格与否信息为“否”的信息记录进入不合格警示清单。

5.如权利要求2所述的设备检测管理方法，其特征在于，所述历史检测信息还包括被检测设备集合中每一设备的设备地理位置坐标和检测执行者集合中每个检测执行者的执行者地理位置坐标；

所述方法还包括步骤：

S3，当针对某设备发出所述预警提醒时，记录该设备的最近一次所述设备地理位置坐标进入所述预警清单，并检测以所述设备地理位置坐标为圆心的服务半径R内是否有至少一个检测执行者，若没有，则向距离所述设备地理位置坐标最近的非工作状态的至少一个检测执行者发出调配指令，令所述检测执行者在该设备的所述下一次计划检测时间之前进入所述服务半径R，以便按时或提前进行设备检测。

6.如权利要求5所述的设备检测管理方法，其特征在于，还包括步骤：

S4，针对所有进入所述预警清单的所述设备地理位置坐标，绘制位置密度分布图，将所述位置密度分布图进行均匀网格划分，并将所述位置密度分布图上位置密度大于预设阈值P的网格进行标记，并针对上述被标记的网格的区域发出事故预测通知，并进一步将上述网格的区域记录进入事故预测清单。

7.如权利要求6所述的设备检测管理方法，其特征在于，所述网格划分中的网格为正六边形网格，每个所述网格的边长L相对应的真实地理距离在3米至5米之间，所述服务半径R小于或者等于L的200倍。

8.如权利要求4所述的设备检测管理方法，其特征在于，所述计划检测信息和所述历史检测信息还包括被检测设备的所属公司和设备类型信息；

优选地，所述方法还包括步骤：

S5，筛选同时满足以下三个条件的设备，并记录进入候选设备清单：

A.所述历史检测信息中合格与否信息全部为“是”；

B.所述历史实际检测时间全部早于或等于该被检测设备的历史设定检测时间；

C.所述历史实际检测时间晚于本次所述临界时间。

9.如权利要求8所述的设备检测管理方法，其特征在于，还包括步骤：

S6，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入过迟警示清单的设备的数量的第一比值，并对所有公司以第一比值由高到低排序；或

S7，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入不合格警示清单的设备的数量的第二比值，并对所有公司以第二比值由高到低排序；或

S8，计算每一公司所拥有的设备中，进入候选设备清单的设备的数量与进入过早警示清单的设备的数量的第三比值，并对所有公司以第三比值由高到低排序。

10.一种设备检测管理装置，包括至少一个处理器和与其通信连接的存储器，所述存储器存储有指令，其特征在于，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使其执行如权利要求1-9任一项所述的设备检测管理方法。