CN116071040A - 一种管理设备故障及设备维修的方法 - Google Patents
一种管理设备故障及设备维修的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116071040A CN116071040A CN202211681909.9A CN202211681909A CN116071040A CN 116071040 A CN116071040 A CN 116071040A CN 202211681909 A CN202211681909 A CN 202211681909A CN 116071040 A CN116071040 A CN 116071040A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fault
- library
- equipment
- user
- phenomenon
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)
Abstract
本发明提供一种管理设备故障及设备维修的方法,包括:S1:建立故障知识中台;工程师通过JAVA搭建故障知识中台;S2:管理端完善故障知识中台;S3:用户端修改故障知识中台;S4:用户完善自有的用户端的故障现象库和故障库;用户在登记故障问题时,可以自行描述故障问题现象或选择故障数据库中已存在的问题现象;S5:故障问题汇总;系统自动将故障消除的信息汇集到管理端的故障现象库和故障库中;S6:故障判定。本发明根据故障管理和定期检修管理与故障库和故障现象库之间的连接,将故障管理和定期检修管理中人工采集到的设备故障信息录入到故障库和故障现象库中,对设备故障实时数据的总结与分析,可以达到设备精准停机维修,降低因停机造成的损失。
Description
技术领域
本发明涉及设备管理领域,具体涉及一种管理设备故障及设备维修的方法。
背景技术
目前,我国具备一定行业、区域影响力的工业互联网平台数量超过100个,连接设备数量超过7600万台套,工业机理模型数量达58.8万个,服务企业超160万家。工业互联网产业规模和参与主体快速壮大,工业数字化装备、工业互联自动化、安全与工业软件等核心产业规模年均增速超20%。
在实际生产中,设备运行情况,设备故障情况统计困难,设备问题难以发现,包括场所规模大巡检困难、设备数量多记录困难、检查人员交叉容易遗漏;设备需要停机维修,设备停机损失大,备品备件管理困难;数据监测难,纸质数据或简单的Excel表格数据,对于数据的分析、挖掘困难。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种管理设备故障及设备维修的方法,可以提供设备健康管理与故障管理、定期检修管理功能,减少设备异常停机、设备备品备件准备不充分造成的直接间接损失,达到设备的使用最大化。同时不断的更新故障库,优化故障算法模型,提高算法的深度学习能力。
为实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:一种管理设备故障及设备维修的方法,所述方法包括:
S1:建立故障知识中台;
工程师通过JAVA搭建故障知识中台;
所述故障知识中台为收集所有故障问题以及解决故障问题的信息平台;
所述故障知识中台包括设备体系模块和故障体系模块;
所述故障体系模块设有故障现象库和故障库;
所述故障现象库包括故障现象和绑定的设备;
S2:管理端完善故障知识中台;
在步骤S1中的故障体系模块中对故障库进行完善,将故障现象库中的数据导入故障库,管理员在后台可自行在管理端的故障现象库和故障库中添加或删除数据;
S3:用户端修改故障知识中台;
将步骤S2中,管理员将在后台导入的故障现象库和故障库的数据从故障知识中台导入至用户端的用户管理平台上,成为用户自有的用户端的故障现象库和故障库,自行进行添加或删除数据;
S4:用户完善自有的用户端的故障现象库和故障库;
用户在登记故障问题时,可以自行描述故障问题现象或选择故障数据库中已存在的问题现象;
用户在消除故障问题时,用户可以根据系统提供的故障描述消除的方法,也可以自行填写消除方法;
S5:故障问题汇总;
系统自动将故障消除的信息汇集到管理端的故障现象库和故障库中;
S6:故障判定;
故障知识中台根据故障描述数据判定汇集的数据是否使用故障知识中台故障库中的数据描述。
较佳的,故障库与故障现象库最开始是由管理员人工采集信息进行搭建,待用户开始使用系统时,系统会根据用户输入的信息自动筛选、汇集信息,更新故障库和故障现象库。
较佳的,设备体系和故障体系为故障知识中台两模块,用于分类系统设备相关部分和故障相关部分的功能;
设备体系:在整体上管理用户所使用的设备,进行设备绑定、整体配置,分为设备管理、设备设置、设备绑定三部分。
故障体系:在整体上管理所有用户产生的故障,进行故障的汇集、管理,分为:故障库配置、故障案例库、故障现象库和故障库四个部分。
较佳的,故障知识中台根据故障案例库中的故障描述数据是否使用了故障现象库的ID以及哪个ID,判定该故障数据与故障知识中台的哪条故障库相同并自动绑定。
较佳的,使用算法根据故障的描述、原因、方法和体系故障库数据进行比对,接近的自动研判并绑定到体系故障库。不可自动研判的将汇集到处理页面由人工绑定,算法根据人工处理的埋点数据自学习绑定规则,逐步完善判定算法,提升算法效率。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:本发明根据故障管理和定期检修管理与故障库和故障现象库之间的连接,将故障管理和定期检修管理中人工采集到的设备故障信息录入到故障库和故障现象库中,对设备故障实时数据的总结与分析,可以达到设备精准停机维修,提前准备备品备件,降低因停机造成的损失;对设备故障历史数据的总结,可以得知设备常见的故障类型,分析得出设备故障原因以及处理方法,可以有效地预防设备故障问题,减少非设备问题造成的设备故障。
附图说明
图1为本发明的一种管理设备故障及设备维修系统的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的故障管理流程示意;
图3为本申请实施例提供的定期检修管理流程示意图;
图4为本申请实施例提供的平台示例图。
具体实施方式
为使对本发明的目的、构造、特征、及其功能有进一步的了解,兹配合实施例详细说明如下。
请结合参照图1,本发明提供了一种管理设备故障及设备维修的方法,所述方法包括:
S1:建立故障知识中台;
工程师通过JAVA搭建故障知识中台;
所述故障知识中台为收集所有故障问题以及解决故障问题的信息平台;
所述故障知识中台包括设备体系模块和故障体系模块;
所述故障体系模块设有故障现象库和故障库;
所述故障现象库包括故障现象和绑定的设备;
S2:管理端完善故障知识中台;
在步骤S1中的故障体系模块中对故障库进行完善,将故障现象库中的数据导入故障库,管理员在后台可自行在管理端的故障现象库和故障库中添加或删除数据;
S3:用户端修改故障知识中台;
将步骤S2中,管理员将在后台导入的故障现象库和故障库的数据从故障知识中台导入至用户端的用户管理平台上,成为用户自有的用户端的故障现象库和故障库,自行进行添加或删除数据;
S4:用户完善自有的用户端的故障现象库和故障库;
用户在登记故障问题时,可以自行描述故障问题现象或选择故障数据库中已存在的问题现象;
用户在消除故障问题时,用户可以根据系统提供的故障描述消除的方法,也可以自行填写消除方法;
S5:故障问题汇总;
系统自动将故障消除的信息汇集到管理端的故障现象库和故障库中;
S6:故障判定;
故障知识中台根据故障描述数据判定汇集的数据是否使用故障知识中台故障库中的数据描述。
较佳的,故障库与故障现象库最开始是由管理员人工采集信息进行搭建,待用户开始使用系统时,系统会根据用户输入的信息自动筛选、汇集信息,更新故障库和故障现象库。
较佳的,设备体系和故障体系为故障知识中台两模块,用于分类系统设备相关部分和故障相关部分的功能;
设备体系:在整体上管理用户所使用的设备,进行设备绑定、整体配置,分为设备管理、设备设置、设备绑定三部分。
故障体系:在整体上管理所有用户产生的故障,进行故障的汇集、管理,分为:故障库配置、故障案例库、故障现象库和故障库四个部分。
较佳的,故障知识中台根据故障案例库中的故障描述数据是否使用了故障现象库的ID以及哪个ID,判定该故障数据与故障知识中台的哪条故障库相同并自动绑定。
较佳的,使用算法根据故障的描述、原因、方法和体系故障库数据进行比对,接近的自动研判并绑定到体系故障库。不可自动研判的将汇集到处理页面由人工绑定,算法根据人工处理的埋点数据自学习绑定规则,逐步完善判定算法,提升算法效率。
综上所述,本发明运用算法根据该故障的故障描述、产生原因、处理方法方法与中台故障库进行对比,接近的自动研判并绑定到中台故障库。不可自动研判的将汇集到处理页面由人工绑定,算法根据人工处理的埋点数据自学习绑定规则,逐步完善判定算法,提升算法效率。
本发明提供一种设备故障管理和定期检修管理,根据故障管理和定期检修管理与故障库和故障现象库之间的连接,将从故障管理和定期检修管理中人工采集到的设备故障信息录入到故障库和故障现象库中,通过对故障库与故障现象库中的数据进行总结与分析,可以得知设备常见的故障类型、设备故障原因以及处理方法,可以采取有效预防故障以及维护设备措施,减少非设备问题造成的设备故障,增长设备使用寿命。
本发明已由上述相关实施例加以描述,然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是,已揭露的实施例并未限制本发明的范围。相反地,在不脱离本发明的精神和范围内所作的更动与润饰,均属本发明的专利保护范围。
Claims (5)
1.一种管理设备故障及设备维修的方法,其特征在于:
S1:建立故障知识中台;
工程师通过JAVA搭建故障知识中台;
所述故障知识中台为收集所有故障问题以及解决故障问题的信息平台;
所述故障知识中台包括设备体系模块和故障体系模块;
所述故障体系模块设有故障现象库和故障库;
所述故障现象库包括故障现象和绑定的设备;
S2:管理端完善故障知识中台;
在步骤S1中的故障体系模块中对故障库进行完善,将故障现象库中的数据导入故障库,管理员在后台可自行在管理端的故障现象库和故障库中添加或删除数据;
S3:用户端修改故障知识中台;
将步骤S2中,管理员将在后台导入的故障现象库和故障库的数据从故障知识中台导入至用户端的用户管理平台上,成为用户自有的用户端的故障现象库和故障库,自行进行添加或删除数据;
S4:用户完善自有的用户端的故障现象库和故障库;
用户在登记故障问题时,可以自行描述故障问题现象或选择故障数据库中已存在的问题现象;
用户在消除故障问题时,用户可以根据系统提供的故障描述消除的方法,也可以自行填写消除方法;
S5:故障问题汇总;
系统自动将故障消除的信息汇集到管理端的故障现象库和故障库中;
S6:故障判定;
故障知识中台根据故障描述数据判定汇集的数据是否使用故障知识中台故障库中的数据描述。
2.如权利要求1所述的一种管理设备故障及设备维修的方法及系统,其特征在于:故障库与故障现象库最开始是由管理员人工采集信息进行搭建,待用户开始使用系统时,系统会根据用户输入的信息自动筛选、汇集信息,更新故障库和故障现象库。
3.如权利要求1所述的一种管理设备故障及设备维修的方法及系统,其特征在于:设备体系和故障体系为故障知识中台两模块,用于分类系统设备相关部分和故障相关部分的功能;
设备体系:在整体上管理用户所使用的设备,进行设备绑定、整体配置,分为设备管理、设备设置、设备绑定三部分;故障体系:在整体上管理所有用户产生的故障,进行故障的汇集、管理,分为:故障库配置、故障案例库、故障现象库和故障库四个部分。
4.如权利要求1所述的一种管理设备故障及设备维修的方法及系统,其特征在于:故障知识中台根据故障案例库中的故障描述数据是否使用了故障现象库的ID以及哪个ID,判定该故障数据与故障知识中台的哪条故障库相同并自动绑定。
5.如权利要求1所述的一种管理设备故障及设备维修的方法及系统,其特征在于:使用算法根据故障的描述、原因、方法和体系故障库数据进行比对,接近的自动研判并绑定到体系故障库;不可自动研判的将汇集到处理页面由人工绑定,算法根据人工处理的埋点数据自学习绑定规则,逐步完善判定算法,提升算法效率。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211681909.9A CN116071040A (zh) | 2022-12-27 | 2022-12-27 | 一种管理设备故障及设备维修的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211681909.9A CN116071040A (zh) | 2022-12-27 | 2022-12-27 | 一种管理设备故障及设备维修的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116071040A true CN116071040A (zh) | 2023-05-05 |
Family
ID=86183093
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211681909.9A Pending CN116071040A (zh) | 2022-12-27 | 2022-12-27 | 一种管理设备故障及设备维修的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116071040A (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050283498A1 (en) * | 2004-06-22 | 2005-12-22 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | System and method to build, retrieve and track information in a knowledge database for trouble shooting purposes |
CN105590146A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-05-18 | 上海带来科技有限公司 | 一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统 |
CN106502238A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-03-15 | 北京航空航天大学 | 一种固液动力飞行器故障诊断系统 |
CN107341550A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-11-10 | 北京海顿中科技术有限公司 | 故障/隐患知识库系统和建立方法 |
CN112906891A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-06-04 | 北京龙谷科技发展有限公司 | 基于机器学习的专家系统知识库构建方法及装置 |
-
2022
- 2022-12-27 CN CN202211681909.9A patent/CN116071040A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050283498A1 (en) * | 2004-06-22 | 2005-12-22 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | System and method to build, retrieve and track information in a knowledge database for trouble shooting purposes |
CN105590146A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-05-18 | 上海带来科技有限公司 | 一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统 |
CN106502238A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-03-15 | 北京航空航天大学 | 一种固液动力飞行器故障诊断系统 |
CN107341550A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-11-10 | 北京海顿中科技术有限公司 | 故障/隐患知识库系统和建立方法 |
CN112906891A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-06-04 | 北京龙谷科技发展有限公司 | 基于机器学习的专家系统知识库构建方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
紫光云: "文档-物联网-工业物联网平台", pages 1 - 19, Retrieved from the Internet <URL:https://www.unicloud.com/document/document-3942.html> * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106557991B (zh) | 电压监测数据平台 | |
CN110674189B (zh) | 一种智能变电站二次状态监测与故障定位的方法 | |
CN111176879A (zh) | 设备的故障修复方法及装置 | |
CN111162949A (zh) | 一种基于Java字节码嵌入技术的接口监测方法 | |
CN103218695A (zh) | 二次设备智能状态评估诊断系统及其方法 | |
CN107680194A (zh) | 一种电力企业信息系统自动化巡检系统 | |
CN101266494B (zh) | 质量改善系统 | |
CN115730864A (zh) | 基于物联网的智能能源管理平台 | |
CN117035513A (zh) | 一种智慧工业园区能源运行智能监测管理系统及方法 | |
CN112383630A (zh) | 一种基于生产线切面的分布式可插拔工序数据上报系统 | |
CN108564344A (zh) | 一种直流换流站故障数据自动采集方法及装置 | |
CN110555583A (zh) | 一种智能电网调度控制系统广域运行数据统一处理方法 | |
CN106649034B (zh) | 一种可视化智能运维方法及平台 | |
CN116071040A (zh) | 一种管理设备故障及设备维修的方法 | |
CN110738427A (zh) | 一种电力部门工作质量评分系统 | |
CN114760332A (zh) | 一种高效的设备监测分析方法 | |
CN112181773A (zh) | 一种自动化收集模块日志的方法 | |
CN111697569A (zh) | 一种配电线路故障自愈能力综合分析系统及方法 | |
CN110378592A (zh) | 一种动态评估设备风险的方法 | |
CN108491303A (zh) | 一种基于中标麒麟操作系统软件运维自动化的方法 | |
CN114183299B (zh) | 一种双回路型式的风力发电站scada系统的运行方法 | |
CN117521632A (zh) | 一种电力技术文档数据识别审核系统 | |
CN109167354B (zh) | 一种基于文件交换的电网预想故障并行分析计算方法 | |
CN116132259A (zh) | 基于调度自动化系统缺陷信息和故障特征的ai诊断方法 | |
CN116664102A (zh) | 一种运维流程的监控警示方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 224051 innovation center, 42 environmental protection Avenue, environmental protection science and Technology City, Tinghu District, Yancheng City, Jiangsu Province Applicant after: Jiangsu Kunlun Internet Technology Co.,Ltd. Address before: 224051 innovation center, 42 environmental protection Avenue, environmental protection science and Technology City, Tinghu District, Yancheng City, Jiangsu Province Applicant before: Kunyue Internet Environmental Technology (Jiangsu) Co.,Ltd. |