CN111626448A - 一种基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法。所述的方法包括下述步骤：S1、按周期更新设备使用数据；S2、根据预先建模好的设备健康度评估模型，以及每个设备在S1步骤中更新的数据，得出其健康度的评估数值h；S3、把步骤S2得到的健康度h，和事先由专家为每个设备评定的重要度v，输入预先建模好的设备风险值计算模型a＝f(h,v)，计算出每个设备的故障风险值a；f是变量h的减函数、变量v的增函数；S4、依据计算出的每个设备的故障风险值a按照预定程序挑选本计划周期进行预防性维护的设备。从而用尽量低的维护成本去最大程度上减少设备故障的风险。

Description

一种基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法

技术领域

本发明涉及一种对设备进行预防性维护计划的智能编排方法，可用于企业、机构、组织用尽量少的人工对多个设备进行预防性维护，从整体上实现设备故障风险的最小化。

背景技术

在生产管理中，设备管理是一个重要的组成部分。设备管理的水平影响到企业的生产效率、生产安全、生产质量和持续经营能力。设备的故障，不仅带来设备的维修费用，而且造成停工停产，损失往往远大于预防性维护的支出。因此，预防性维护是设备管理的核心内容之一。

由于设备维护通常需要停机，因此需要对预防性维护编制维护计划。现有的公开资料中，研究单一设备维护技术的多，研究设备群体维护策略的少。尤其是当企业需要维护的设备数量较多时，如何用尽量低的维护成本，去最大化降低设备故障的风险，值得研究。

发明内容

为克服上述缺陷，本发明的目的在于提供一种一种基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法，从而用尽量低的维护成本去最大程度上减少设备故障的风险。

为实现以上目的，本发明一种基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法，所述的方法包括下述步骤：

S1、按周期更新设备使用数据；

S2、根据预先建模好的设备健康度评估模型，以及每个设备在S1步骤中更新的数据，得出其健康度的评估数值h；

S3、把步骤S2得到的健康度h，和事先由专家为每个设备评定的重要度v，输入预先建模好的设备风险值计算模型a＝f(h,v)，计算出每个设备的故障风险值a；f是变量h的减函数、变量v的增函数；

S4、依据计算出的每个设备的故障风险值a按照预定程序挑选本计划周期进行预防性维护的设备。

优选的，所述的步骤S4中的预定程序为：所选取的设备风险值a之和最大，且这些设备的额定维护时长之和不超过维护人员的正常工作时长。

优选的，所述的步骤S1中更新的数据至少包括:

(1)累计工作时长；

工作时间的计量单位，根据实际情况采用“天”、“小时”，或者更小的单位(比如“分钟”)。数值上可以取整或者保留小数。更新算法为：本周期零点时刻的设备累计工作时长＝上个周期零点时刻的设备累计工作时长+上个周期内设备总共工作时长；

(2)设备上次维护结束至今的总时长；

优选的，所述的步骤S1中更新的数据还包括下述任一数据:

(1)反映设备使用过程中负荷强度的数据；比如电压、电流、压力、转速、物料量、等等；

(2)过去时间窗口内，反映设备使用过程中负荷强度的数据的平均值；时间窗口是指根据实际需要设置的一段时间，例如10天、15天、30天、60天或者其它长度的一段时间；

(3)过去时间窗口内，采集或记录的影响设备性能的环境参数值；比如温度、湿度、空气中固体颗粒物的含量。

本发明提供了一种设备预防性维护计划动态编排方法，具备以下有益效果：

1、本方法考虑了设备维护中不同设备的运行故障风险。把全体设备作为整体，在维护计划编制时去最大程度地防范设备故障风险。

2、本方法根据设备的历史使用数据和维护数据，以及实际使用过程中对设备健康有影响的数据，对设备健康度进行评价。同时，结合设备在生产过程中的重要性，来计算设备的风险值。这种方法具有普遍的实用性和适用性。

3、维护人员每天的实际工作时间是有限的，本方法考虑了这一要素，在应用中具有实用性。

附图说明

图1是本发明的设备预防性维护计划动态编排流程的示意图

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。

本发明采用一种基于风险最小的计划动态编排方法，来对设备进行预防性维护。维护计划按周期进行编排，周期是M天，M为任意正整数。不失一般性，这里以周期M＝1的情况为例进行计划编排方法的描述。具体步骤参阅图1。

S1、对于所有需要进行预防性维护的设备，在今天的零点时刻进行设备数据的更新。对每一个设备，更新的数据至少包括:

(1)累计工作时长。根据实际情况，对设备按天来统计(可保留小数)，更新算法为：

也可以按小时(可保留小数)来统计，更新算法为：

T_{累计工作小时}(今天)＝T_{累计工作小时}(昨天)+设备昨天工作小时数；

此外，还可以根据实际需要采用其它时间单位来进行统计，比如“分钟”、“秒”，并类推得到相应的更新算法。

(2)设备上次维护结束至今的总天数；

此外，更新的数据还可以包括：

(3)反映设备使用过程中负荷强度的数据，比如电压、电流、压力、转速、物料量等等；

(4)过去时间窗口内，反映设备使用过程中负荷强度的数据的平均值。时间窗口是指根据实际需要设置的一段时间，例如10天、15天、30天、60天或者其它长度的一段时间；

(5)过去时间窗口内，采集或记录的影响设备性能的环境参数值，比如温度、湿度、空气中固体颗粒物的含量。

S2、根据预先建模好的设备健康度评估模型，对于每个设备根据步骤S1的

数据，得出其健康度的评估数值h。

S3、把步骤S2得到的健康度h，和事先由专家为每个设备评定的重要度v，输入预先建模好的设备风险值计算模型a＝f(h,v)，计算出每个设备的故障风险值a。f是变量h的减函数、变量v的增函数。

S4、挑选本次进行预防性维护的设备。选择的原则是：所选取的设备风险值之和尽量大，且这些设备的额定维护时长之和不超过维护人员每天的正常工作时长。选择的过程中，用到的数据和变量有:

当天维护人员的工作时长(用D表示)、设备的总数(用N表示)、每个设备的风险值、额定维护时长。为了便于描述，对设备从1到N进行编号，第i个设备(i＝1，2，…N)的风险值、额定维护时长分别为a_i和t_i。用N维向量X＝[x₁ x₂ … x_N]表示设备的维护编排，其元素x_i＝1表示对设备i进行维护，x_i＝0表示不对设备i维护。目标是在

的条件下，使得

最大。

用A_i,t表示在用时长t执行维护编排X内前i件设备所消除的风险。当i从1到N，t从D到0，根据

递推得到A_i,t的最大值。根据向量X中所有数值为1的元素的编号，得到本次进行预防性维护的设备序号，完成了本次设备维护计划的编排。

需要说明的是，S1～S4的步骤同样适用于以M天(M≥2)为周期进行计划编排，同样属于本专利的主张。

Claims (4)

1.一种基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法，其特征在于，所述的方法包括下述步骤：

S1、按周期更新设备使用数据；

S2、根据预先建模好的设备健康度评估模型，以及每个设备在S1步骤中更新的数据，得出其健康度的评估数值h；

S3、把步骤S2得到的健康度h，和事先由专家为每个设备评定的重要度v，输入预先建模好的设备风险值计算模型a＝f(h,v)，计算出每个设备的故障风险值a；f是变量h的减函数、变量v的增函数；

S4、依据计算出的每个设备的故障风险值a按照预定程序挑选本计划周期进行预防性维护的设备。

2.如权利要求1所述的基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法，特征在于，所述的步骤S4中的预定程序为：所选取的设备风险值a之和最大，且这些设备的额定维护时长之和不超过维护人员的正常工作时长。

3.如权利要求1所述的基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法，特征在于，所述的步骤S1中更新的数据至少包括:

(1)累计工作时长；

(2)设备上次维护结束至今的总时长。

4.如权利要求1所述的基于风险最小的预防性维护计划动态编排方法，特征在于，所述的步骤S1中更新的数据还包括下述任一数据:

(3)反映设备使用过程中负荷强度的数据；

(4)过去时间窗口内，反映设备使用过程中负荷强度的数据的平均值；

(5)过去时间窗口内，采集或记录的影响设备性能的环境参数值。

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