CN115174639B - 一种基于物联网的工业设备管理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的工业设备管理方法和系统，涉及物联网工业设备技术领域，包括监测单元、自检单元、应对单元、策略单元；其中，监测单元，对工作状态下的工业设备进行监测，形成监测信息；自检单元，接收监测信息，针对监测信息，周期性的进行自检，形成自检信息；应对单元，接收自检信息，进行检索并评估，形成评估信息；策略单元，接收评估信息，核验之后，输出相应的处理策略。工业设备可以根据判断出的自身状态来确定自检的周期，针对性更强，而且区别于定期的自检，能够做到针对性更强，在保证工业设备的使用寿命的条件下保持生产效率，故障运行状态较低或者产生重大故障时，也方便进行回溯或者追责。

Description

一种基于物联网的工业设备管理方法和系统

技术领域

本发明涉及物联网工业设备技术领域，具体为一种基于物联网的工业设备管理方法和系统。

背景技术

工业设备物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。

现有的工业物联网管理系统随着技术的进步，逐渐成为工业生产的主流，发挥着越来越重要的作用，在工业生产中可以实现节省时间和物力成本的目的。

在将现有工业物联网管理系统应用在单个设备时，为了保障工业设备的工作状态，减少故障停机，通常会定期地对进行自检，以尽早地发现故障，尽早地进行处理，但是在自检周期内时，可能虽然工业设备的负荷较大，状态欠佳，但是并不一定会发生故障或者即将产生故障，这就导致自检过程并未产生应有的价值，还额外增加了工业设备的负载和能耗。

发明内容

解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网的工业设备管理方法和系统，包括监测单元、自检单元、应对单元、策略单元；其中策略单元，接收评估信息，核验之后，输出相应的处理策略。根据判断出的自身状态来确定自检的周期，针对性更强，在保证工业设备的使用寿命的条件下保持生产效率，以解决背景技术中的问题。

技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于物联网的工业设备管理系统，包括监测单元、自检单元、应对单元、策略单元；其中，监测单元，对工作状态下的工业设备进行监测，形成监测信息；自检单元，接收监测信息，针对监测信息，周期性的进行自检，形成自检信息；应对单元，接收自检信息，进行检索并评估，形成评估信息；策略单元，接收评估信息，核验之后，输出相应的处理策略，对工业设备的运行状态进行调整。

进一步的，所述监测单元包括操作监测模块、任务监测模块、运行监测模块；

操作监测模块，对相应的工业设备在周期时间内所有的操作进行记录，并且录入操作人员信息，从而形成操作信息；依据周期时间内的操作次数，形成操作次数信息；

任务监测模块，对相应的工业设备在周期时间内的所有工作任务及下一周期内的任务进行监测，形成任务信息，依据工作的任务的工作量的大小，形成任务量信息；

运行监测模块，对相应的工业设备在周期时间内的工作效率进行监测，形成效率信息。

进一步的，应对单元包括阈值模块，综合获取到的次数信息、任务量信息、效率信息，生成设备运行状态信息，将设备运行状态信息与阈值模块内预设第一阈值进行对比，判断相应的当前时刻的工业设备的状态是否符合要求；

设备运行状态信息的量化值小于第一阈值，形成第一判断信息；

所述自检单元，接收第一判断信息，基于此形成第一控制指令，启动对工业设备的自检程序。

进一步的，所述自检单元包括故障扫描模块、故障特征库、分析模块、记录模块；其中，故障扫描模块，接收到第一判断信息，对工业设备进行全方位的故障扫描，寻找工业设备的现有故障，形成故障信息，及相应的位置信息；

所述应对单元包括位置标记模块，接收到故障扫描模块获取的故障信息及位置信息，基于工业设备的形态，构建空间三维模型，将固定位置及相应故障进行一一标注。

进一步的，所述应对单元包括评估模块；

分析模块，接收到故障扫描模块的故障信息，对故障特征进行提取和判断，并对其进行量化和表征，获取到故障特征信息；

故障特征库，接收到分析模块的故障特征信息，在内部进行检索和匹配，确定其具体为何种故障，是否为现有故障。

进一步的，如果为现有故障，所述评估模块并且依据其疑难程度进行难度分析，输出难度评估信息；如果是未知故障，也即该故障暂未出现过，记录模块则对该故障信息进行记录和标记，形成未知故障信息。

进一步的，所述策略单元包括核验模块、预警模块、控制模块；

所述核验模块，接收未知故障信息，进行核验，如果确定该故障确实未出现过，则形成确认信息；

所述预警模块，接收确认信息，向用户发出预警，提醒用户第一时间处理，制定解决策略。

进一步的，应对单元包括解决方法库，如果为现有故障，所述解决方法库则在内部进行检索，确定解决该现有故障的策略，并将其进行输出，由用户进行接收；

如果为未知故障，所述记录模块接收制定的解决策略，并将其存入解决方法库，使与其故障特征信息、故障信息、位置信息一一对应，其由未知故障转化为已知故障。

进一步的，所述应对单元还包括统计模块；

统计模块，对单位时间内，工业设备上发生的故障进行统计，包括位置信息、难度评估信息，故障次数信息，形成统计信息；

评估模块，接收统计信息，对工业设备当前状态进行评估，形成评估信息；

阈值模块，接收评估信息，与内部的第二阈值进行对比，形成第二判断信息；

控制模块，接收第二判断信息，在评估信息低于第二阈值时，也就是，判断得出工业设备上产生故障较多较密集，形成第二控制指令；

预警模块，接收第二控制指令，向用户发出警报信息，提醒用户进行处理；未在第一预设时间内接收到正反馈时，在第二预设时间后，对工业设备进行关停。

本发明还提供一种基于物联网的工业设备管理方法，包含如下步骤：

步骤S10、监测单元综合获取到的次数信息、任务量信息、效率信息，生成设备运行状态信息，将设备运行状态信息与阈值模块内预设第一阈值进行对比，判断相应的当前时刻的工业设备的状态是否符合要求，并进行调整，形成第一判断信息；

步骤S20、自检单元接收第一判断信息，基于此形成第一控制指令，启动对工业设备的自检程序；使用时，通过自检程序来对工业设备进行全方位的自检，从而寻找和判断工业设备当前存在或者可能存在的故障，输出第一检测信息；

步骤S30、故障扫描模块接收到第一判断信息，对工业设备进行全方位的故障扫描，寻找工业设备的现有故障，形成故障信息，及相应的位置信息；接收到故障扫描模块获取的故障信息及位置信息，构建空间三维模型，将固定位置及相应故障进行一一标注；

步骤S40、分析模块接收到故障扫描模块的故障信息，对故障特征进行提取和判断，在进行检索和匹配，对于已知故障，评估模块并且依据其疑难程度进行难度分析，输出难度评估信息；

步骤S50、如果为未知故障，记录模块对该故障信息进行记录和标记；由核验模块进行核验，向用户发出预警，提醒用户处理，制定解决策略，并将解决策略存入解决方法库，由未知故障转化为已知故障；如果为现有故障，解决方法库则在内部进行检索，确定解决该现有故障的策略，并将其进行输出；

步骤S60、统计模块对单位时间内工业设备上发生的故障进行统计，形成统计信息，对工业设备当前状态进行评估，判断得出工业设备上产生故障较多较密集，向用户发出警报信息，提醒用户进行处理；未接收到正反馈时，对工业设备进行关停。

有益效果

本发明提供了一种基于物联网的工业设备管理方法和系统。具备以下有益效果：

工业设备可以根据判断出的自身状态来确定自检的周期，针对性更强，而且区别于定期的自检，能够做到针对性更强，相应的，也减少了盲目自检带来的能耗问题，不会存在周期性停机检查的问题，在保证工业设备的使用寿命的条件下，大体上保持生产效率。而且通过操作人员信息，如故障运行状态较低或者产生重大故障时，也方便进行回溯或者追责，有助于设备故障的解决。

用户可以基于三维模型，更直观地发现工业设备是在哪些位置发生了哪些故障，从而能够更方便地进行处理，也更容易制定相应的处理对策；能够快速地对该故障的特征进行解析和判断，从而对故障的难度形成判断，基于判断出的难度信息，用户能够大致知道故障解决难度，从而选择相应的处理策略。

在扫描得到工业设备发生了新的未知错误之后，能够提醒用户在第一时间进行处理，制定解决策略，能够使用户对为未知故障更加重视，也避免工业设备因为一些新的问题遭到损坏和破坏，也避免因为处理不及时而影响生产活动。

在产生未知故障后并进行有效的处理后，记录其相应的解决策略，能够扩大解决方法库的内容，尽量减少未知故障的数量，为后续的维修问题，留下有效的解决策略，使设备在产生已经发生过的故障时，降低维修难度，减少疑难杂症。

附图说明

图1为本发明工业设备的管理方法流程示意图。

图中：

10、监测单元；11、操作监测模块；12、任务监测模块；13、运行监测模块；

20、自检单元；21、故障扫描模块；22、故障特征库；23、分析模块；24、记录模块；

30、应对单元；31、阈值模块；32、解决方法库；33、位置标记模块；34、评估模块；35、统计模块；

40、策略单元；41、核验模块；42、预警模块；43、控制模块。

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。

实施例1

请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的工业设备管理系统，包括监测单元10、自检单元20、应对单元30、策略单元40；其中，

所述监测单元10，对工作状态下的工业设备进行监测，形成监测信息；

所述自检单元20，接收监测信息，针对监测信息，周期性的进行自检，形成自检信息；

所述应对单元30，接收自检信息，进行检索并评估，形成评估信息；

所述策略单元40，接收评估信息，核验之后，输出相应的处理策略，对工业设备的运行状态进行调整。

实施例2

请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的工业设备管理系统，本实施例是对实施例1做出的进一步的公开，所述监测单元10包括操作监测模块11、任务监测模块12、运行监测模块13；应对单元30包括阈值模块31，其中，

所述操作监测模块11，对相应的工业设备在周期时间内所有的操作进行记录，并且录入操作人员信息，从而形成操作信息；依据周期时间内的操作次数，形成操作次数信息Cs；

所述任务监测模块12，对相应的工业设备在周期时间内的所有工作任务及下一周期内的任务进行监测，形成任务信息，依据工作的任务的工作量的大小，形成任务量信息Rw；

所述运行监测模块13，对相应的工业设备在周期时间内的工作效率进行监测，形成效率信息Xl；

综合获取到的次数信息Cs、任务量信息Rw、效率信息Xl，生成设备运行状态信息Zt，将设备运行状态信息Zt与阈值模块31内预设第一阈值进行对比，判断相应的当前时刻的工业设备的状态是否符合要求；

如果说，设备运行状态信息Zt的量化值小于第一阈值，也就意味着此时工业设备运行状态欠佳，难以满足当前的需求，需要进行调整，此时形成第一判断信息。

当然，也考虑到设备不同的时期，所要求的工作状态其实不同，因此说，第一阈值的大小，可以由用户自由设置，按照自身的需求进行更改。

其中，所述设备运行状态信息Zt的判断逻辑如下：

也就是说，依据以上述的公式的逻辑，来判断得出Zt的数值。

其中，α及β为可变更常数参数，用户可以按照实际情况进行调整，也就是说，用户完全能够实际需求，来调整常数参数，按照自身的实际需求，控制评价的标准，因此不做强制限定，且其仅仅作为一个判断逻辑，用作判断标准。

其中，所述自检单元20，接收第一判断信息，基于此形成第一控制指令，启动对工业设备的自检程序；使用时，通过自检程序来对工业设备进行全方位的自检，从而寻找和判断工业设备当前存在或者可能存在的故障，输出第一检测信息。

在本实施例内，工业设备可以根据判断出的自身状态来确定自检的周期，针对性更强，而且区别于定期的自检，能够做到针对性更强，相应的，也节省了盲目自检带来的能耗问题，不会存在周期性停机检查的问题，在保证工业设备的使用寿命的条件下，大体上保持生产效率。而且通过操作人员信息，如故障运行状态较低或者产生重大故障时，也方便进行回溯或者追责，有助于设备故障的解决。

实施例3

请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的工业设备管理系统，本实施例是对实施例2做出的进一步的公开，所述自检单元20包括故障扫描模块21、故障特征库22、分析模块23、记录模块24；其中，

所述故障扫描模块21，接收到第一判断信息，对工业设备进行全方位的故障扫描，寻找工业设备的现有故障，形成故障信息Gz，及相应的位置信息Wz；

其中，所述应对单元30包括位置标记模块33，接收到故障扫描模块21获取的故障信息Gz及位置信息Wz，基于工业设备的形态，构建空间三维模型，将固定位置及相应故障进行一一标注。

在本实施例中，用户可以基于三维模型，更直观地发现工业设备是在哪些位置发生了哪些故障，从而能够更方便地进行处理，也更容易制定相应的处理对策。

实施例4

请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的工业设备管理系统，本实施例是对实施例3做出的进一步的改进，所述应对单元30包括评估模块34；

所述分析模块23，接收到故障扫描模块21的故障信息Gz，对故障特征进行提取和判断，并对其进行量化和表征，获取到故障特征信息Tz；

所述故障特征库22，接收到分析模块23的故障特征信息Tz，在内部进行检索和匹配，确定其具体为何种故障，是否为现有故障；

如果为现有故障，所述评估模块34并且依据其疑难程度进行难度分析，输出难度评估信息Fx。

使用时，在检测到故障之后，能够快速地对该故障的特征进行解析和判断，从而对故障的难度形成判断，基于判断出的难度信息，用户能够大致知道故障解决难度，从而选择相应的处理策略。

如果是未知故障，也即该故障暂未出现过，记录模块24则对该故障信息进行记录和标记，形成未知故障信息Wz。

作为进一步的改进，所述策略单元40包括核验模块41、预警模块42、控制模块43；

所述核验模块41，接收未知故障信息Wz，进行核验，如果确定该故障确实未出现过，则形成确认信息Qr；

所述预警模块42，接收确认信息Qr，向用户发出预警，提醒用户第一时间处理，制定解决策略Jc。

使用时，在扫描得到工业设备发生了新的未知错误之后，能够提醒用户在第一时间进行处理，制定解决策略，能够使用户对为未知故障更加重视，也避免工业设备因为一些新的问题遭到损坏和破坏，也避免因为处理不及时而影响生产活动。

实施例5

请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的工业设备管理系统，本实施例是对实施例4做出的进一步的改进，

如果为现有故障，所述解决方法库32则在内部进行检索，确定解决该现有故障的策略，并将其进行输出，由用户进行接收；

如果为未知故障，所述记录模块24接收制定的解决策略Jc，并将其存入解决方法库32，使与其故障特征信息Tz、故障信息Gz、位置信息Wz一一对应，其由未知故障转化为已知故障。

使用时，在产生未知故障后并进行有效的处理后，记录其相应的解决策略，能够扩大解决方法库32的内容，尽量减少未知故障的数量，为后续的维修问题，留下有效的解决策略，使设备在产生已经发生过的故障时，降低维修难度，减少疑难杂症。

实施例6

请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的工业设备管理系统，本实施例是对实施例4做出的进一步的改进，所述应对单元30还包括统计模块35；

所述统计模块35，对单位时间内，工业设备上发生的故障进行统计，包括位置信息Wz、难度评估信息Fx，故障次数信息Cx，形成统计信息；

所述评估模块34，接收统计信息，对工业设备当前状态进行评估，形成评估信息Px；

所述阈值模块31，接收评估信息Px，与内部的第二阈值进行对比，形成第二判断信息；

所述控制模块43，接收第二判断信息，在评估信息Px低于第二阈值时，也就是，判断得出工业设备上产生故障较多较密集，形成第二控制指令；

所述预警模块42，接收第二控制指令，向用户发出警报信息，提醒用户进行处理；未在第一预设时间内接收到正反馈时，在第二预设时间后，对工业设备进行关停。

其中，工业设备状态评估逻辑如下：

以工业设备上物联网接口处为坐标标准点；故障发生的位置为故障点，计算任意两个故障点间的距离，由于故障位置通常有多处至少为3处时，计算其中任意两点的距离，并进行累加，求得故障距离平均值Gp，因此，该平均值越小，也意味故障点较为密集；

将故障距离平均值Gp与难度评估信息Fx，故障次数信息Cx进行整合，形成评估信息Px，是Px的获取逻辑如下：

其中，所述γ及ρ均为常数参数，可以依照实际的需求进行设置，也可以根据实际生产情况进行调试。

实施例7

请参阅图1，本发明提供一种基于物联网的工业设备管理方法，包含以下步骤：

步骤S10、所述监测单元10综合获取到的次数信息、任务量信息、效率信息，生成设备运行状态信息，将设备运行状态信息与阈值模块31内预设第一阈值进行对比，判断相应的当前时刻的工业设备的状态是否符合要求，并进行调整，形成第一判断信息。

步骤S20、所述自检单元20接收第一判断信息，基于此形成第一控制指令，启动对工业设备的自检程序；使用时，通过自检程序来对工业设备进行全方位的自检，从而寻找和判断工业设备当前存在或者可能存在的故障，输出第一检测信息。

步骤S30、所述故障扫描模块21接收到第一判断信息，对工业设备进行全方位的故障扫描，寻找工业设备的现有故障，形成故障信息，及相应的位置信息；接收到故障扫描模块21获取的故障信息及位置信息，构建空间三维模型，将固定位置及相应故障进行一一标注。

步骤S40、所述分析模块23接收到故障扫描模块21的故障信息，对故障特征进行提取和判断，在进行检索和匹配，对于已知故障，所述评估模块34并且依据其疑难程度进行难度分析，输出难度评估信息。

步骤S50、如果为未知故障，记录模块24对该故障信息进行记录和标记；由核验模块41进行核验，向用户发出预警，提醒用户处理，制定解决策略，并将解决策略存入解决方法库32，由未知故障转化为已知故障；如果为现有故障，所述解决方法库32则在内部进行检索，确定解决该现有故障的策略，并将其进行输出。

步骤S60、所述统计模块35对单位时间内工业设备上发生的故障进行统计，形成统计信息，对工业设备当前状态进行评估，判断得出工业设备上产生故障较多较密集，向用户发出警报信息，提醒用户进行处理；未接收到正反馈时，对工业设备进行关停。

在本实施例中，通过对工业设备发生故障的时间密度及面积密度进行检测，评估工业设备的工作状态，在工业设备运行状态较差时，能够向用户发出预警，提醒预警信息未得到正反馈时，在预设的时间内，逐步减少设备的工作量，直至工业设备被关停，通过这种操作，能够避免设备在长时间的工作后，主动地进行养护，提高工业设备的使用寿命。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种基于物联网的工业设备管理系统，其特征在于：包括监测单元（10）、自检单元（20）、应对单元（30）、策略单元（40）；其中，监测单元（10），对工作状态下的工业设备进行监测，形成监测信息；自检单元（20），接收监测信息，针对监测信息周期性地进行自检，形成自检信息；应对单元（30），接收自检信息，进行检索并评估，形成评估信息；策略单元（40），接收评估信息，核验之后，输出相应的处理策略，对工业设备的运行状态进行调整；

所述监测单元（10）包括操作监测模块（11）、任务监测模块（12）、运行监测模块（13）；操作监测模块（11），对相应的工业设备在周期时间内所有的操作进行记录，并且录入操作人员信息，从而形成操作信息；依据周期时间内的操作次数，形成操作次数信息；任务监测模块（12），对相应的工业设备在周期时间内的所有工作任务及下一周期内的任务进行监测，形成任务信息，依据工作的任务的工作量的大小，形成任务量信息；运行监测模块（13），对相应的工业设备在周期时间内的工作效率进行监测，形成效率信息；

所述应对单元（30）包括阈值模块（31），综合获取到的次数信息、任务量信息、效率信息，生成设备运行状态信息，将设备运行状态信息与阈值模块（31）内预设第一阈值进行对比，判断相应的当前时刻的工业设备的状态是否符合要求；设备运行状态信息的量化值小于第一阈值，形成第一判断信息；自检单元（20），接收第一判断信息，基于此形成第一控制指令，启动对工业设备的自检程序；

所述自检单元（20）包括故障扫描模块（21）、故障特征库（22）、分析模块（23）、记录模块（24）；其中，故障扫描模块（21），接收到第一判断信息，对工业设备进行全方位的故障扫描，寻找工业设备的现有故障，形成故障信息，及相应的位置信息；

应对单元（30）包括位置标记模块（33），接收到故障扫描模块（21）获取的故障信息及位置信息，基于工业设备的形态，构建空间三维模型，将固定位置及相应故障进行一一标注。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的工业设备管理系统，其特征在于：所述应对单元（30）包括评估模块（34）；

分析模块（23），接收到故障扫描模块（21）的故障信息，对故障特征进行提取和判断，并对其进行量化和表征，获取到故障特征信息；

故障特征库（22），接收到分析模块（23）的故障特征信息，在内部进行检索和匹配，确定其具体为何种故障，是否为现有故障。

3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的工业设备管理系统，其特征在于：如果为现有故障，所述评估模块（34）并且依据其疑难程度进行难度分析，输出难度评估信息；

如果是未知故障，也即该故障暂未出现过，记录模块（24）则对该故障信息进行记录和标记，形成未知故障信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的工业设备管理系统，其特征在于：所述策略单元（40）包括核验模块（41）、预警模块（42）、控制模块（43）；

核验模块（41），接收未知故障信息，进行核验，如果确定该故障确实未出现过，则形成确认信息；

预警模块（42），接收确认信息，向用户发出预警，提醒用户第一时间处理，制定解决策略。

5.根据权利要求2所述的一种基于物联网的工业设备管理系统，其特征在于：应对单元（30）包括解决方法库（32），如果为现有故障，所述解决方法库（32）则在内部进行检索，确定解决该现有故障的策略，并将其进行输出，由用户进行接收；

如果为未知故障，所述记录模块（24）接收制定的解决策略，并将其存入解决方法库（32），使与其故障特征信息、故障信息、位置信息一一对应，其由未知故障转化为已知故障。

6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的工业设备管理系统，其特征在于：所述应对单元（30）还包括统计模块（35）；

统计模块（35），对单位时间内，工业设备上发生的故障进行统计，包括位置信息、难度评估信息，故障次数信息，形成统计信息；

评估模块（34），接收统计信息，对工业设备当前状态进行评估，形成评估信息；

阈值模块（31），接收评估信息，与内部的第二阈值进行对比，形成第二判断信息；

控制模块（43），接收第二判断信息，在评估信息低于第二阈值时，也就是，判断得出工业设备上产生故障较多较密集，形成第二控制指令；

预警模块（42），接收第二控制指令，向用户发出警报信息，提醒用户进行处理；未在第一预设时间内接收到正反馈时，在第二预设时间后，对工业设备进行关停。

7.一种应用于权利要求1-6中任一所述基于物联网的工业设备管理系统的方法，其特征在于：包含如下步骤：

步骤S10、监测单元（10）综合获取到的次数信息、任务量信息、效率信息，生成设备运行状态信息，将设备运行状态信息与阈值模块（31）内预设第一阈值进行对比，判断相应的当前时刻的工业设备的状态是否符合要求，并进行调整，形成第一判断信息；

步骤S20、自检单元（20）接收第一判断信息，基于此形成第一控制指令，启动对工业设备的自检程序；通过自检程序来对工业设备进行全方位的自检，寻找和判断工业设备当前存在或者可能存在的故障，输出第一检测信息；

步骤S30、故障扫描模块（21）接收到第一判断信息，对工业设备进行全方位的故障扫描，寻找工业设备的现有故障，形成故障信息，及相应的位置信息；接收到故障扫描模块（21）获取的故障信息及位置信息，构建空间三维模型，将固定位置及相应故障进行一一标注；

步骤S40、分析模块（23）接收到故障扫描模块（21）的故障信息，对故障特征进行提取和判断，在进行检索和匹配，对于已知故障，评估模块（34）并且依据其疑难程度进行难度分析，输出难度评估信息；

步骤S50、如果为未知故障，记录模块（24）对该故障信息进行记录和标记；由核验模块（41）进行核验，向用户发出预警，提醒用户处理，制定解决策略，并将解决策略存入解决方法库（32），由未知故障转化为已知故障；如果为现有故障，解决方法库（32）则在内部进行检索，确定解决该现有故障的策略，并将其进行输出；

步骤S60、统计模块（35）对单位时间内工业设备上发生的故障进行统计，形成统计信息，对工业设备当前状态进行评估，判断得出工业设备上产生故障较多较密集，向用户发出警报信息，提醒用户进行处理；未接收到正反馈时，对工业设备进行关停。

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