CN109325601A - 物流设备故障监测运维管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种物流设备故障监测运维管理方法，基于监测数据和数据处理对设备进行不定期维修、维护和定期巡检。本发明的物流设备故障监测运维管理方法能够提高设备产能、降低维护成本、节约维修时间，同时实现了运维管理标准化，促进信息交流，可适应自动化设备运维的需求。
Description
技术领域
本发明属于设备故障检测技术领域，具体涉及一种物流设备故障监测运维管理方法。
背景技术
现有的仓库存储管理正向智能仓库的方向发展，智能仓库运用“云大物移智”等新技术，以解决传统仓库库位管理混乱、作业效率不高等难题。但设备运维方面，由于缺乏相应软硬件的支撑，仍采用传统的运维方式进行管理。
但传统的运维方式的诸多不足，使得其越来越难以适应自动化设备运维的需要，1、传统运维方式以“被动运维”为主，即设备不坏就不停机维护，为设备稳定、连续运行埋下隐患，且随着时间的推移，该隐患程度呈指数增长；2、相较于传统物流设备维护，自动化设备机械机构、软件系统等更加复杂，同时，自动化设备需要连续、全程的监控，这就对人员素质和管理均提出了更高的要求；3、运维的标准化有待进一步提高，一是运维涉及的厂家较多，各个供应商设备控制软件为自行开发产品，缺乏统一的接口管理，所用硬件标准也未标准化，迫切需要统一的平台管理所有供应商设备；二是运维的手段、流程、规范尚不健全，无法有效指导各层级业务人员进行有效的运维；三是缺乏经过训练的专业人员对设备进行综合管理；4、分散的运维资源未形成集约化，各单位的备品备件未集中管控，运维中产生的知识停留在运维人员的经验中，未能有效沉淀，无形中增加了整体运维成本。
因此，为推动仓库智能化水平，探索设备状态新型运行及管控模式，了解掌握设备运行最新动态信息并作出快速响应，有必要利用专业技术手段与信息化、网络化带来的集成优势，为高效生产增添驱动力。
发明内容
本发明的目的在于提供一种物流设备故障监测运维管理方法，以消除设备维护盲点，标准化运维流程，保障物流设备稳定、有效、健康运行。
为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：
一种物流设备故障监测运维管理方法，包括如下步骤：
1）在物流设备上安装数据标签及至少一个监测设备；
2）在本地服务器构建基于物流设备类型和数据标签分类的设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库、巡检任务库和历史监测数据库；分别用于存储设备故障模型、非设备故障的设备参数异常历史记录模型、巡检计划表和历史监测数据；
3）监测设备定时向本地服务器发送监测数据；所述监测数据包括设备开关状态、运行时长、运行参数以及故障代码；
4）本地服务器接收监测设备发送的监测数据，对监测数据进行数据处理，包括：
故障代码字符串为空，则触发第一报警单元，并跳转步骤5）；否则跳转步骤7）；
5）本地服务器基于物流设备的基础运行参数及监测设备的历史运行参数记录，设定运行参数阈值；如果一段时间内监测设备发送的运行参数超出设定的运行参数阈值范围，则判断参数异常，触发第二报警单元，并跳转步骤6），否则跳转步骤10）；
6）从设备参数异常历史记录模型库和设备故障模型库中检索参数异常历史记录，如果有相同或相似的参数异常历史记录，则调取对应的解决方案，基于监测数据和解决方案生成维护工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤9）；
如果没有相同或相似的参数异常历史记录，则基于监测数据生成维护工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤8）；
7）本地服务器从设备故障模型库中检索获取的故障代码字符串，如果所述故障代码字符串对应存在已上传的解决方案，则调取解决方案，基于监测数据和解决方案生成故障工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤9）；
如果故障代码字符串无对应解决方案，则基于监测数据生成故障工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤8）；
8）运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取故障工单或维护工单，并现场采集故障/异常参数和现场图片，由运维人员、专家、设备供应商进行线上会诊，远程制定解决方案，并将解决方案发送本地服务器，本地服务器再次生成故障/维护工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；
9）运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取故障工单或维护工单，并现场采集故障/异常参数和现场图片，完成故障维修/设备维护后，将工单的监测数据、现场采集故障/异常参数和现场图片上传；本地服务器基于上传数据更新设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库和巡检任务库；
10）本地服务器基于巡检计划表进行巡检计划判断，发出巡检提醒，运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取监测数据，并现场采集设备运行参数和现场图片，进行故障/异常排查，将监测数据、现场采集设备运行参数、图片和排查结果上传，如果存在参数异常/故障，则跳转步骤6）或7）；
11）重复步骤3）-10）。
进一步的，所述步骤2）中，巡检计划表的制定方式为：
根据物流设备特性制定初始定期巡检计划；所述物流设备特性包括设备寿命、工作强度和工作环境；
从设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库、历史监测数据库获取同类物流设备各数据标签的历史故障记录、参数异常记录、历史开关次数和运行时长；
统计同类物流设备各数据标签的历史故障频次、故障间隔时间、故障代码、历史维护频次、异常参数类型、异常间隔时间、历史开关总次数和总运行时长，基于统计数据构建设备历史故障/异常状态模型；
根据设备历史故障/异常状态模型更新定期巡检计划。
进一步的，所述步骤2）还包括，在本地服务器构建基于物流设备类型和数据标签分类的可视化设备模型库；
所述可视化设备模型库中包括按照待测设备几何参数构建的待测设备可视化模型，并在待测设备模型对应实物安装监测设备位点处设置可视化图形，根据故障代码、参数异常的判断状态改变可视化图形的显示状态，并进行可视化显示。
进一步的，所述步骤2）还包括，在本地服务器构建备品备件仓储数据库；
所述备品备件仓储数据库存储备品备件的仓储信息，在设备故障或设备维护时根据备品备件的仓储信息申请领用。
进一步的，所述步骤4）中，按照故障严重等级、管理区域及历史故障处理记录匹配相应的运维人员。
进一步的，所述监测设备包括震动传感器、动平衡传感器、超声波传感器、动态电机传感器、红外传感器、几何测量分析仪、转速传感器和温度传感器。本发明方法用于监测管理物流设备，如堆垛机、穿梭车、输送线、无人叉车等，根据设备结构的参数属性，在不同设备上安装特定的监测设备。包括震动传感器、动平衡传感器、超声波传感器、动态电机传感器、红外传感器、几何测量分析仪、转速传感器和温度传感器等。震动传感器可安装于设备轴承上，通过监测异常震动；动平衡传感器兼备现场震动数据测量、震动分析和单双面动平衡等诸多功能，进行设备预知保养维修；超声波传感器检测轴承可检测摩擦水平升高的时间；动态电机传感器可以识别可能会降低电机健康的电源电路问题，检查整体的电机的功率条件、监测载荷、观察电机性能和估算节能情况；红外传感器可将裂纹、凸起等异常情况成像，以提示维修；几何测量分析仪包括激光发射器与校准器，分别置放于两个皮带轮上，可以立即检查皮带轮是否对准；转速传感器用于检测电机是否存在过载情况；温度传感器用于检测电机是否存在温度异常升高的情况。具体可根据设备属性选取。
进一步的，所述步骤10）还包括：将多个本地服务器存储的设备故障的历史记录、解决方案及参数异常历史记录、解决方案发送至云端服务器。将各个本地服务器的历史数据和解决方案发送至云端服务器进行大数据分析，可以根据大量同类设备的历史运行状态数据及故障数据，修正参数异常阈值、辅助巡检计划制定，并可实现设备资源统筹、备品备件大范围调度、维保知识积累等功能，同时对设备供应商做出一些评价，辅助进行设备供应商的选择。
本发明的物流设备故障监测运维管理方法能够提高设备产能、降低维护成本、节约维修时间，同时实现了运维管理标准化，促进信息交流，可适应自动化设备运维的需求。
附图说明
图1为物流设备故障监测管理方法流程图；
图2为设备模型及监测设备可视化图形示意图。
具体实施方式
实施例1
如图1所示，本发明的一种物流设备故障监测运维管理方法流程如下：
1）在物流设备上安装数据标签及至少一个监测设备；设备数据标签识别模块用于识别设备数据标签，基于数据标签识别获取相应的异常、故障设备数据或监测数据；
监测设备根据特定物流设备的需求安装一个或多个，安装多个监测设备时，同时获取多个监测设备的监测数据，包括设备开关状态、运行时长、运行参数以及故障代码；
2）在本地服务器构建基于物流设备类型和数据标签分类的设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库、巡检任务库、历史监测数据库、可视化设备模型库和备品备件仓储数据库；分别用于存储设备故障模型、非设备故障的设备参数异常历史记录模型、巡检计划表、历史监测数据、待测设备可视化模型和备品备件的仓储信息；
其中，待测设备可视化模型按照待测设备几何参数构建，在待测设备模型对应实物安装监测设备位点处设置可视化图形，根据故障代码、参数异常的判断状态改变可视化图形的显示状态，并进行可视化显示。
如图2所示，以电机的监测为例，说明监测设备部署和模型显示的情况。为电机安装震动温度一体传感器、震动传感器、转速传感器，利用传感器采集在线震动数据，通过网络层上传至仓库中控室，即应用层，实施远程监控震动数据、频谱分析，结合工况信息对齿轮箱的状态进行综合把控，进行故障诊断和劣化趋势的预测，得到设备目前可能存在的故障风险，并利用可视化手段向运维人员展示。
巡检计划表的制定方式为：
根据物流设备特性制定初始定期巡检计划；所述物流设备特性包括设备寿命、工作强度和工作环境；从设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库、历史监测数据库获取同类物流设备各数据标签的历史故障记录、参数异常记录、历史开关次数和运行时长；统计同类物流设备各数据标签的历史故障频次、故障间隔时间、故障代码、历史维护频次、异常参数类型、异常间隔时间、历史开关总次数和总运行时长，基于统计数据构建设备历史故障/异常状态模型；之后根据设备历史故障/异常状态模型更新定期巡检计划。
其中，所述历史故障/异常状态模型中，根据故障代码、异常参数类型将异常/故障按照严重等级划分，不同严重等级的故障/异常赋予不同权重，以增加/减少巡检频率。
3）监测设备定时向本地服务器发送监测数据；
4）本地服务器接收监测设备发送的监测数据，对监测数据进行数据处理，包括：
故障代码字符串为空，则触发第一报警单元，并跳转步骤5）；否则跳转步骤7）；
5）本地服务器基于物流设备的基础运行参数及监测设备的历史运行参数记录，设定运行参数阈值；如果一段时间内监测设备发送的运行参数超出设定的运行参数阈值范围，则判断参数异常，触发第二报警单元，并跳转步骤6），否则跳转步骤10）；
6）从设备参数异常历史记录模型库和设备故障模型库中检索参数异常历史记录，如果有相同或相似的参数异常历史记录，则调取对应的解决方案；
例如：通过监测震动值、温度值一段时间内的趋势，对比预设预警阈值线，当超出阈值范围时，即参数异常，触发第二报警单元报警；n个监测设备获取的参数分别为A1、A2…An，每个参数A1一段时间内上下浮动，根据监测类型的不同设定阈值范围或平均阈值范围，一次异常参数或一段时间内平均参数不在阈值范围内则触发第二报警单元报警；根据各个参数的异常类型检索参数异常历史记录，例如A1和A2的参数均异常，根据其超出阈值范围的严重等级检索参数异常历史记录中A1和A2均异常、并且参数波动范围近似的历史记录，调取对应的解决方案；
基于监测数据和解决方案生成维护工单，从运维人员库中按照故障严重等级、管理区域及历史故障处理记录匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤9）；
如果没有相同或相似的参数异常历史记录，则基于监测数据生成维护工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤8）；
7）本地服务器从设备故障模型库中检索获取的故障代码字符串，如果所述故障代码字符串对应存在已上传的解决方案，则调取解决方案，基于监测数据和解决方案生成故障工单，从运维人员库中按照故障严重等级、管理区域及历史故障处理记录匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤9）；
如果故障代码字符串无对应解决方案，则基于监测数据生成故障工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤8）；
8）运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取故障工单或维护工单，并现场采集故障/异常参数和现场图片，由运维人员、专家、设备供应商进行线上会诊，远程制定解决方案，并将解决方案发送本地服务器，本地服务器再次生成故障/维护工单，从运维人员库中按照故障严重等级、管理区域及历史故障处理记录匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；
9）运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取故障工单或维护工单，并现场采集故障/异常参数和现场图片，完成故障维修/设备维护后，将工单的监测数据、现场采集故障/异常参数和现场图片上传；本地服务器基于上传数据更新设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库和巡检任务库；并将多个本地服务器存储的设备故障的历史记录、解决方案及参数异常历史记录、解决方案发送至云端服务器；
10）本地服务器基于巡检计划表进行巡检计划判断，发出巡检提醒，运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取监测数据，并现场采集设备运行参数和现场图片，进行故障/异常排查，将监测数据、现场采集设备运行参数、图片和排查结果上传，如果存在参数异常/故障，则跳转步骤6）或7）；
11）重复步骤3）-10）。
Claims (7)
1.一种物流设备故障监测运维管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
1）在物流设备上安装数据标签及至少一个监测设备；
2）在本地服务器构建基于物流设备类型和数据标签分类的设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库、巡检任务库和历史监测数据库；分别用于存储设备故障模型、非设备故障的设备参数异常历史记录模型、巡检计划表和历史监测数据；
3）监测设备定时向本地服务器发送监测数据；所述监测数据包括设备开关状态、运行时长、运行参数以及故障代码；
4）本地服务器接收监测设备发送的监测数据，对监测数据进行数据处理，包括：
故障代码字符串为空，则触发第一报警单元，并跳转步骤5）；否则跳转步骤7）；
5）本地服务器基于物流设备的基础运行参数及监测设备的历史运行参数记录，设定运行参数阈值；如果一段时间内监测设备发送的运行参数超出设定的运行参数阈值范围，则判断参数异常，触发第二报警单元，并跳转步骤6），否则跳转步骤10）；
6）从设备参数异常历史记录模型库和设备故障模型库中检索参数异常历史记录，如果有相同或相似的参数异常历史记录，则调取对应的解决方案，基于监测数据和解决方案生成维护工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤9）；
如果没有相同或相似的参数异常历史记录，则基于监测数据生成维护工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤8）；
7）本地服务器从设备故障模型库中检索获取的故障代码字符串，如果所述故障代码字符串对应存在已上传的解决方案，则调取解决方案，基于监测数据和解决方案生成故障工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤9）；
如果故障代码字符串无对应解决方案，则基于监测数据生成故障工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；跳转步骤8）；
8）运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取故障工单或维护工单，并现场采集故障/异常参数和现场图片，由运维人员、专家、设备供应商进行线上会诊，远程制定解决方案，并将解决方案发送本地服务器，本地服务器再次生成故障/维护工单，从运维人员库中匹配相应的运维人员，推送至其移动终端；
9）运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取故障工单或维护工单，并现场采集故障/异常参数和现场图片，完成故障维修/设备维护后，将工单的监测数据、现场采集故障/异常参数和现场图片上传；本地服务器基于上传数据更新设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库和巡检任务库；
10）本地服务器基于巡检计划表进行巡检计划判断，发出巡检提醒，运维人员通过移动终端的数据标签识别设备识别数据标签，获取监测数据，并现场采集设备运行参数和现场图片，进行故障/异常排查，将监测数据、现场采集设备运行参数、图片和排查结果上传，如果存在参数异常/故障，则跳转步骤6）或7）；
11）重复步骤3）-10）。
2.根据权利要求1所述的一种物流设备故障监测运维管理方法，其特征在于，所述步骤2）中，巡检计划表的制定方式为：
根据物流设备特性制定初始定期巡检计划；所述物流设备特性包括设备寿命、工作强度和工作环境；
从设备故障模型库、设备参数异常历史记录模型库、历史监测数据库获取同类物流设备各数据标签的历史故障记录、参数异常记录、历史开关次数和运行时长；
统计同类物流设备各数据标签的历史故障频次、故障间隔时间、故障代码、历史维护频次、异常参数类型、异常间隔时间、历史开关总次数和总运行时长，基于统计数据构建设备历史故障/异常状态模型；
根据设备历史故障/异常状态模型更新定期巡检计划。
3.根据权利要求1所述的一种物流设备故障监测运维管理方法，其特征在于，所述步骤2）还包括，在本地服务器构建基于物流设备类型和数据标签分类的可视化设备模型库；
所述可视化设备模型库中包括按照待测设备几何参数构建的待测设备可视化模型，并在待测设备模型对应实物安装监测设备位点处设置可视化图形，根据故障代码、参数异常的判断状态改变可视化图形的显示状态，并进行可视化显示。
4.根据权利要求1所述的一种物流设备故障监测运维管理方法，其特征在于，所述步骤2）还包括，在本地服务器构建备品备件仓储数据库；
所述备品备件仓储数据库存储备品备件的仓储信息，在设备故障或设备维护时根据备品备件的仓储信息申请领用。
5.根据权利要求1所述的一种物流设备故障监测运维管理方法，其特征在于，所述步骤4）中，按照故障严重等级、管理区域及历史故障处理记录匹配相应的运维人员。
6.根据权利要求1所述的一种物流设备故障监测运维管理方法，其特征在于，所述监测设备包括震动传感器、动平衡传感器、超声波传感器、动态电机传感器、红外传感器、几何测量分析仪、转速传感器和温度传感器。
7.根据权利要求1所述的一种物流设备故障监测运维管理方法，其特征在于，所述步骤10）还包括：将多个本地服务器存储的设备故障的历史记录、解决方案及参数异常历史记录、解决方案发送至云端服务器。
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