CN112686395A

CN112686395A - 一种生产线预测性维护系统

Info

Publication number: CN112686395A
Application number: CN202010845759.5A
Authority: CN
Inventors: 刘增龙; 王勋
Original assignee: Hangzhou Zhinanche Robot Technology Co ltd
Current assignee: Hangzhou Zhinanche Robot Technology Co ltd
Priority date: 2020-08-20
Filing date: 2020-08-20
Publication date: 2021-04-20

Abstract

本发明公开一种生产线预测性维护系统，包括设备数据模块安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据，采集软件模块，将所述设备数据模块进行采集、分析、存储和上传，数据传输模块，对采集到的数据进行网络传输，云服务器模块，将所述数据传输模块传输的数据进行大数据分析、故障预测和存储，数据展示模块，将对云服务器模块分析处理后的结构进行WEB展示，能够对机器人的故障分析、预测、处理方面提供有效的解决方案，能够将工业机器人、PLC等重要设备作为重点关注对象，通过独立的硬件采集器及配置软件对产线中的其他设备进行整合、监控分析及故障预测，同时提供网页端可视化的监控界面，保证产线中重要设备的有效运行。

Description

一种生产线预测性维护系统

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，具体为一种生产线预测性维护系统。

背景技术

工业4.0下的产线生产设备具有高度的工艺耦合性，单一设备的故障停机将会使产线陷入整线停机状态，对生产商带来巨大的经济损失，针对类似问题一般做法进行预防性维护Preventive Maintenance(PM)，消除设备失效和非计划性生产中断的原因而策划的定期活动（基于时间周期的检验和检修），随着技术的不断发展现在可以通过对设备状况实时周期性或持续监视来评价在役设备状况，以便预测应当进行维护的具体时间，但是这种技术主要以PLC、现场传感器为监测对象，无法对以工业机器人为主的自动化生产线起到有效深入的的监控及预测性维护，为此，我们提出一种生产线预测性维护系统。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种生产线预测性维护系统，利用人工智能技术，能够对机器人的故障分析、预测、处理方面提供有效的解决方案，能够将工业机器人、PLC等重要设备作为重点关注对象，通过独立的硬件采集器及配置软件对产线中的其他设备进行整合、监控分析及故障预测，同时提供了网页端可视化的监控界面，保证了产线中重要设备的有效运行，这种预测系统以多机器人产线为依托，以降低停机时间和提高生产效率为目标，对产线上的设备关键信息进行连续的测量和分析，预测诸如机器零件剩余使用寿命等关键指标，判断机器的运行状态、优化机器的维护时机，通过实施预测性维护，制造商可以提高安全性，增加生产时间并延长设备寿命。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

一种生产线预测性维护系统，包括：

设备数据模块，安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据；

采集软件模块，将所述设备数据模块进行采集、分析、存储和上传，所述采集软件模块在采集时进行S步骤，具体包括：

本地数据存储，对采集到设备数据模块的运行数据进行本地存储；

本地数据分析，对存储的数据进行数据分析；

本地数据展示，将初步处理的所述本地数据分析进行初步展示，判断数据的准确性；

数据上传，将所述本地数据分析处理后的数据进行上传，将数据输送出去，便于后期深层次分析处理。

数据传输模块，对采集到的数据进行网络传输，所述数据传输模块在传输时进行S步骤，具体包括：

网络连接模块，基于无线网络进行数据输送，方便进行远距离数据输送；

交换机，对电信号进行转发的网络设备，可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路，提升宽带利用效率，通过交换机，可以将接入的信息重新进行生成，再通过内部处理转发到制定的端口，达到自动寻址和交换的作用，从而避免出现端口冲突的问题，防止传输冲突、提升网络吞吐；

云服务器模块，将所述数据传输模块传输的数据进行处理，所述云服务器模块在对数据处理时进行S步骤，具体包括；

传输数据存储，对所述数据传输模块传输的数据进行存储，防止丢失；

大数据分析，将所述传输的数据进行深层次分析处理，进一步深化；

大数据故障预测，对深化处理后的数据进行故障预测，判断产线是否会出现故障，降低突然出现故障造成成本损失；

数据展示模块，将对云服务器模块分析处理后的结构进行WEB展示，在展示过程中进行S步骤，具体包括：

数据筛选，对处理后的数据进行筛选，筛选出有效展示数据；

预报警提示，如果判断出整个产线可能会出现故障时提前发出警报提示，便于工作人员做出应对；

客户WEB展示，对警报提示进行实时显示，方便工作人员直观感受；

其中，所述采集软件模块与所述数据传输模块无线网络连接，且所述数据传输模块与所述云服务器模块之间无线网络连接，所述云服务器模块与数据展示模块之间无线网络连接。

作为本发明所述的一种生产线预测性维护系统的一种优选方案，其中，所述设备数据模块具体包括在生产线上进行工作并产生运行数据的PLC、机器人、变频器、伺服电机、气缸和传感器。

作为本发明所述的一种生产线预测性维护系统的一种优选方案，其中，所述采集软件模块中设备通讯模块与所述网络连接模块电性连接。

作为本发明所述的一种生产线预测性维护系统的一种优选方案，其中，所述网络连接模块与所述交换机之间双向连接。

作为本发明所述的一种生产线预测性维护系统的一种优选方案，其中，所述云服务器模块通过远程数据通讯接收数据，进行数据处理，并且所述云服务器模块通过外部数据接口将处理后的数据传输出去。

作为本发明所述的一种生产线预测性维护系统的一种优选方案，其中，所述数据展示模块对经过云服务器模块处理后的数据进行网页展示，便于实时在多方位查看预检测结果。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：利用人工智能技术，能够对机器人的故障分析、预测、处理方面提供有效的解决方案，能够将工业机器人、PLC等重要设备作为重点关注对象，通过独立的硬件采集器及配置软件对产线中的其他设备进行整合、监控分析及故障预测，同时提供了网页端可视化的监控界面，保证了产线中重要设备的有效运行，在具体使用时，安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据，被采集软件模块进行采集、分析和存储并通过数据传输模块进行网络传输，数据传输后云服务器模块将所述数据传输模块传输的数据进行大数据分析、故障预测和存储，数据处理完毕后，数据展示模块将对云服务器模块分析处理后的结构进行WEB展示，方便使用者直观感受预测结果，这种预测系统以多机器人产线为依托，以降低停机时间和提高生产效率为目标，对产线上的设备关键信息进行连续的测量和分析，预测诸如机器零件剩余使用寿命等关键指标，判断机器的运行状态、优化机器的维护时机，通过实施预测性维护，制造商可以提高安全性，增加生产时间并延长设备寿命，随着人工智能和机器学习算法的不断进步、自动化设备的普及应用，预测性维护带来的经济价值将是巨大的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将将结合附图和详细实施方式对本发明进行详细说明，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明一种生产线预测性维护系统的流程框图；

图2为本发明一种生产线预测性维护系统所检测的产线设备配置图。

图中：100、设备数据模块；200、采集软件模块；210、本地数据存储；220、本地数据分析；230、本地数据展示；240、数据上传；300、数据传输模块；310、网络连接模块；320、交换机；400、云服务器模块；410、传输数据存储；420、大数据分析；430、大数据故障预测；500、数据展示模块；510、数据筛选；520、预报警提示；530、客户WEB展示。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。

其次，本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施方式时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明提供一种生产线预测性维护系统，利用人工智能技术，能够对机器人的故障分析、预测、处理方面提供有效的解决方案，能够将工业机器人、PLC等重要设备作为重点关注对象，通过独立的硬件采集器及配置软件对产线中的其他设备进行整合、监控分析及故障预测，同时提供了网页端可视化的监控界面，保证了产线中重要设备的有效运行，这种预测系统以多机器人产线为依托，以降低停机时间和提高生产效率为目标，对产线上的设备关键信息进行连续的测量和分析，预测诸如机器零件剩余使用寿命等关键指标，判断机器的运行状态、优化机器的维护时机，通过实施预测性维护，制造商可以提高安全性，增加生产时间并延长设备寿命。

图1-2示出的是本发明一种生产线预测性维护系统一实施方式的整体结构示意图，请参阅图1-2，本实施方式的一种生产线预测性维护系统的主体部分包括设备数据模块100、采集软件模块200、数据传输模块300、云服务器模块400和数据展示模块500。

设备数据模块100是产线上机器人等设备运行产生的数据，具体的，设备数据模块100安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据。

采集软件模块200用于运行数据采集，具体的，本地数据存储210对采集到设备数据模块100的运行数据进行本地存储，本地数据分析220，对存储的数据进行数据分析，本地数据展示230，将初步处理的本地数据分析220进行初步展示，判断数据的准确性，数据上传240，将本地数据分析220处理后的数据进行上传，将数据输送出去，便于后期深层次分析处理。

数据传输模块300用于数据传输，具体的，数据传输模块300对采集到的数据进行网络传输。

云服务器模块400用于数据处理，具体的，传输数据存储410对数据传输模块300传输的数据进行存储，防止丢失，大数据分析420，将传输的数据进行深层次分析处理，进一步深化，大数据故障预测430，对深化处理后的数据进行故障预测，判断产线是否会出现故障，降低突然出现故障造成成本损失。

数据展示模块500用于直接展示，方便使用者观测到预测结果，具体的，数据筛选510，对处理后的数据进行筛选，筛选出有效展示数据，预报警提示520，如果判断出整个产线可能会出现故障时提前发出警报提示，便于工作人员做出应对，客户WEB展示530，对警报提示进行实时显示，方便工作人员直观感受。

结合图1-图2，本实施方式的一种生产线预测性维护系统，使用时，安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据，被采集软件模块200进行采集、分析和存储并通过数据传输模块300进行网络传输，数据传输后云服务器模块400将数据传输模块300传输的数据进行数据分析、故障预测和存储，数据处理完毕后，数据传输模块300中，交换机320，对电信号进行转发的网络设备，可以为接入交换机320的任意两个网络节点提供独享的电信号通路，提升宽带利用效率，通过交换机320，可以将接入的信息重新进行生成，再通过内部处理转发到制定的端口，达到自动寻址和交换的作用，从而避免出现端口冲突的问题，防止传输冲突、提升网络吞吐，数据展示模块500将对云服务器模块400分析处理后的结构进行WEB展示，方便使用者直观感受预测结果。

虽然在上文中已经参考实施方式对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施方式中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施方式，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

Claims

1.一种生产线预测性维护系统，其特征在于，包括：

设备数据模块（100），安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据；

采集软件模块（200），将所述设备数据模块（100）进行采集、分析、存储和上传，所述采集软件模块（200）在采集时进行S1步骤，具体包括：

本地数据存储（210），对采集到设备数据模块（100）的运行数据进行本地存储；

本地数据分析（220），对存储的数据进行数据分析；

本地数据展示（230），将初步处理的所述本地数据分析（220）进行初步展示，判断数据的准确性；

数据上传（240），将所述本地数据分析（220）处理后的数据进行上传，将数据输送出去，便于后期深层次分析处理；

数据传输模块（300），对采集到的数据进行网络传输，所述数据传输模块（300）在传输时进行S2步骤，具体包括：

网络连接模块（310），基于无线网络进行数据输送，方便进行远距离数据输送；

交换机（320），对电信号进行转发的网络设备，可以为接入交换机（320）的任意两个网络节点提供独享的电信号通路，提升宽带利用效率，通过交换机（320），可以将接入的信息重新进行生成，再通过内部处理转发到制定的端口，达到自动寻址和交换的作用，从而避免出现端口冲突的问题，防止传输冲突、提升网络吞吐；

云服务器模块（400），将所述数据传输模块（300）传输的数据进行处理，所述云服务器模块（400）在对数据处理时进行S3步骤，具体包括；

传输数据存储（410），对所述数据传输模块（300）传输的数据进行存储，防止丢失；

大数据分析（420），将所述传输的数据进行深层次分析处理，进一步深化；

大数据故障预测（430），对深化处理后的数据进行故障预测，判断产线是否会出现故障，降低突然出现故障造成成本损失；

数据展示模块（500），将对云服务器模块（400）分析处理后的结构进行WEB展示，在展示过程中进行S4步骤，具体包括：

数据筛选（510），对处理后的数据进行筛选，筛选出有效展示数据；

预报警提示（520），如果判断出整个产线可能会出现故障时提前发出警报提示，便于工作人员做出应对；

客户WEB展示（530），对警报提示进行实时显示，方便工作人员直观感受；

其中，所述采集软件模块（200）与所述数据传输模块（300）无线网络连接，且所述数据传输模块（300）与所述云服务器模块（400）之间无线网络连接，所述云服务器模块（400）与数据展示模块（500）之间无线网络连接。

2.根据权利要求1所述的一种生产线预测性维护系统，其特征在于，所述设备数据模块（100）具体包括在生产线上进行工作并产生运行数据的PLC、机器人、变频器、伺服电机、气缸和传感器。

3.根据权利要求1所述的一种生产线预测性维护系统，其特征在于，所述采集软件模块（200）中设备通讯模块与所述网络连接模块（310）电性连接。

4.根据权利要求1所述的一种生产线预测性维护系统，其特征在于，所述网络连接模块（310）与所述交换机（320）之间双向连接。

5.根据权利要求1所述的一种生产线预测性维护系统，其特征在于，所述云服务器模块（400）通过远程数据通讯接收数据，进行数据处理，并且所述云服务器模块（400）通过外部数据接口将处理后的数据传输出去。

6.根据权利要求1所述的一种生产线预测性维护系统，其特征在于，所述数据展示模块（500）对经过云服务器模块（400）处理后的数据进行网页展示，便于实时在多方位查看预检测结果。