CN116303742B - 基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及车间片区监测技术领域，用于解决难以做到对车间片区中的设备运转状态进行全面分析，更难以做到车间片区的可视化分析，降低了车间生产的安全性的问题，尤其公开了基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法，包括车间片区监测平台，车间片区监测平台内部设置有服务器，服务器通信连接有数据采集单元、设备使用情况监测单元、设备在线状态监测单元、设备数字评估单元、生产线数字评估单元、分显示屏和总显示屏；本发明，通过实时监测车间片区中设备的使用情况以及在线状态，还原生产车间并利用数据分析的方式构造数字化车间，随时掌握生产车间片区的生产情况，实现了车间的全周期监测，保证了车间片区的稳定运行。

Description

基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法

技术领域

本发明涉及车间片区监测技术领域，具体为基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法。

背景技术

车间片区的安全生产监测是企业的最根本要求，对运转中的设备整体的技术状态进行全周期监测，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆。而全周期数字化监测的目的在于掌握设备发生故障之前的异常征兆与劣化信息，以便事前采取针对性措施控制和防止故障地发生，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备有效利用率。因此，实现车间片区的全周期数字化监测，则显得至关重要。

但在现有的车间片区的全周期数字化监测的方式中，处于起步阶段，监测还不够完善，监测具有片面性，难以做到对车间片区中的设备运转状态进行全面监测分析和可视化分析，降低了车间生产的安全性，阻碍了车间片区的高效发展。

为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

发明内容

本发明的目的就在于解决现有的车间片区的全周期数字化监测的方式中，监测具有片面性，难以做到对车间片区中的设备运转状态进行全面监测分析和可视化分析，降低了车间生产的安全性的问题，通过实时监测车间片区中设备的使用情况以及在线状态，还原生产车间并利用数据分析的方式构造数字化车间，随时掌握生产车间片区的生产情况，实现了车间的全周期监测，保证了车间片区的稳定运行，而提出基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法，包括车间片区监测平台，车间片区监测平台内部设置有服务器，服务器通信连接有数据采集单元、设备使用情况监测单元、设备在线状态监测单元、设备数字评估单元、生产线数字评估单元、分显示屏和总显示屏；

所述数据采集单元用于采集车间片区中各生产线中的各设备的使用情况参数和在线状态参数，并将其通过服务器分别发送至设备使用情况监测单元、设备在线状态监测单元；

所述设备使用情况监测单元用于接收车间片区中各生产线中的各设备的使用情况参数，并进行设备使用情况监测分析处理，据此得到对应生产线中的各设备的使用情况反馈信息，且设备的使用情况反馈信息包括次级反馈等级、中级反馈等级和优级反馈等级，并将设备的使用情况反馈信息发送至设备数字评估单元；

所述设备在线状态监测单元用于接收车间片区中各生产线中的各设备的在线状态参数，并进行设备工况状态监测分析处理，据此得到对应生产线中的各设备的在线状态反馈信息，且设备的在线状态反馈信息包括异常反馈状态、注意反馈状态、正常反馈状态，并将设备的在线状态反馈信息发送至设备数字评估单元；

所述设备数字评估单元用于获取同一生产线中的各设备的使用情况反馈信息和在线状态反馈信息，并进行设备数据汇总分析处理，据此生成一类数字运行设备、二类数字运行设备、三类数字运行设备和四类数字运行设备，并将其进行直级输出投射处理，并通过不同数字信号的表达方式投射至对应生产线的分显示屏上进行突出显示；

所述生产线数字评估单元用于对车间片区内的各条生产线的运行状态进行产线数据化监测分析处理，据此得到一级运行产线、二级运行产线、三级运行产线和四级运行产线，并将其进行越级输出投射处理，并通过文字描述的方式投射至车间片区的总显示屏上进行显示说明。

进一步的，设备使用情况监测分析处理的具体操作步骤如下：

实时获取各生产线的各设备的使用情况参数中的完好率、利用率、故障率和新度值，并将其分别标定为gr_ij、ur_ij、fr_ij和nv_ij，并将其进行公式分析，依据设定的公式得到单位时间内设备的使用情况系数，其中，e1、e2、e3和e4分别为完好率、利用率、故障率和新度值的权重因子系数，且e1、e2和e3均为大于0的自然数；

设置设备的使用情况系数的第一参照区间Va1、第二参照区间Va2和第三参照区间Va3，并将设备的使用情况系数与预设的第一参照区间Va1、第二参照区间Va2和第三参照区间Va3进行代入匹配分析；

当设备的使用情况系数处于预设的第一参照区间Va1之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为次级反馈等级，当设备的使用情况系数处于预设的第二参照区间Va2之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为中级反馈等级，当设备的使用情况系数处于预设的第三参照区间Va3之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为优级反馈等级。

进一步的，设备工况状态监测分析处理的具体操作步骤如下：

实时获取各生产线的各设备的在线状态参数中的运行时长，并将设备的运行时长与额定时长ST进行比较分析，当设备的运行时长达到设定的额定时长ST时，则触验证指令；

依据验证指令，实时获取对应生产线的对应设备的在线状态参数中的运行温度和振动烈度，并将运行温度和振动烈度分别与预设的温度阈值WT、振动阈值ZT进行比较分析；

当运行温度大于等于预设的温度阈值WT时，则生成设备温度过热信号，并依据设备温度过热信号，并据此将对应生产线的对应设备的温度项在线系数赋值为x1，当运行温度小于预设的温度阈值时，则生成设备温度正常信号，并据此将对应生产线的对应设备的温度项在线系数赋值为x2；

当振动烈度大于等于预设的振动阈值ZT时，则生成设备振动异常信号，并据此将对应生产线的对应设备的振动项在线系数赋值x1，当振动烈度小于预设的振动阈值ZT时，则生成设备振动正常信号，并据此将对应生产线的对应设备的振动项在线系数赋值x2；

将生产设备的温度项在线系数的赋值与振动项在线系数的赋值进行累加，并得到生产设备的综合在线系数；

当综合在线系数为2x1时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为异常反馈状态，当综合在线系数为x1+x2时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为注意反馈状态，当综合在线系数为2x2时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为正常反馈状态。

进一步的，设备数据汇总分析处理的具体操作步骤如下：

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为优级反馈等级和正常反馈状态时，则生成四级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为一类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为中级反馈等级和正常反馈状态或优级反馈等级和注意反馈状态时，则均生成三级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为二类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为次级反馈等级和正常反馈状态或中级反馈等级和注意反馈状态或优级反馈等级和异常反馈状态时，则均生成二级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为三类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为次级反馈等级和异常反馈状态或次级反馈等级和注意反馈状态或中级反馈等级和异常反馈状态时，则均生成一级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为四类数字运行设备。

进一步的，直级输出投射处理的具体操作步骤如下：

当监测到一类数字运行设备时，并将一类数字运行设备通过绿色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到二类数字运行设备时，并将二类数字运行设备通过黄色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到三类数字运行设备时，并将三类数字运行设备通过橙色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到四类数字运行设备时，并将四类数字运行设备通过红色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明。

进一步的，产线数据化监测分析处理的具体操作步骤如下：

分别统计各生产线中被标定为一类数字运行设备、二类数字运行设备、三类数字运行设备和四类数字运行设备的数量和，并将其依次标定为S1、S2、S3和S4；

将统计得到的各类数字运行设备的数量和按照降序序列的方式进行排序，并得到序列Pn，并据此分析序列Pn中各元素数据的排序位置；

当元素数据S1、S2居于序列Pn的排序位置中的前两位时，则对应的该生产线标记为一级运行产线；

当元素数据S1居于序列Pn的排序位置中首位时，且S3或S4居于序列Pn的排序位置中次位时，则对应的该生产线标记为二级运行产线；

当元素数据S3、S4居于序列Pn的排序位置中的前两位时，则对应的该生产线标记为四级运行产线；

而序列Pn的其他排列情况，则均将对应的生产线标记为三级运行产线。

进一步的，越级输出投射处理的具体操作步骤如下：

当监测到一级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行较优”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当监测到二级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行一般，有待提高”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当监测到三级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行存在明显问题，亟需加强监测”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当监测到四级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行较差，需要停工整顿”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明，通过符号化的标定、公式化的计算以及参照数值的代入分析的方式，实现了对车间片区内各生产线的各个生产设备的使用情况的判定分析，采用实时的数字化监测分析的方式，实现对所有生产设备的使用情况的全周期监测的效果；

又利用分类分析、数据赋值以及数据求和的方式，实现了对车间片区内各生产线的各个生产设备的在线状态的判定分析，并采用数据结合分析的方式，明确了各生产设备的综合运行状态，更进一步实现了对车间片区的周期性监测；

通过数据求和、序列位置定性分析的方式，又进一步明确了车间的各条生产线的运转状态，并采用文本信号的方式进行汇总反馈，进而在实现车间的可视化效果，明确车间片区运行过程的精确把控，使得设备的工作状态信息透明；

通过实时监测车间片区中设备的使用情况以及在线状态，还原生产车间并利用数据分析的方式构造数字化车间，随时掌握生产车间片区的生产情况，实现了车间的全周期监测，保证了车间片区的稳定运行。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1为本发明的系统总框图；

图2为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和图2所示，基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法，包括车间片区监测平台，车间片区监测平台内部设置有服务器，服务器通信连接有数据采集单元、设备使用情况监测单元、设备在线状态监测单元、设备数字评估单元、生产线数字评估单元、分显示屏和总显示屏；

数据采集单元用于采集车间片区中各生产线中的各设备的使用情况参数和在线状态参数，并将其通过服务器分别发送至设备使用情况监测单元、设备在线状态监测单元；

当设备使用情况监测单元接收到车间片区中各生产线中的各设备的使用情况参数时，并据此进行设备使用情况监测分析处理，具体的操作过程如下：

实时获取各生产线的各设备的使用情况参数中的完好率、利用率、故障率和新度值，并将其分别标定为gr_ij、ur_ij、fr_ij和nv_ij，并将其进行公式分析，依据设定的公式其中，i＝1，2，3……n，j＝1，2，3……m，i表示各生产线，j表示一条生产线中含有的生产设备，得到单位时间内设备的使用情况系数，其中，e1、e2、e3和e4分别为完好率、利用率、故障率和新度值的权重因子系数，且e1、e2和e3均为大于0的自然数，需要指出的是，权重因子系数用于均衡各项数据在公式计算中的占比权重，从而促进计算结果的准确性，且e1、e2、e3和e4的具体数值的设定由本领域技术人员在具体案例中进行具体设置；

需要指出的是，完好率指的是生产线中完好的生产设备在全部生产设备中的比重，当完好率的表现数值越大时，则越能反映车间片区的设备基础状况越好；利用率指的是在单位时间内设备的生产时间的占比，当利用率的表现数值越大时，则越说明对应的生产设备的利用率越高；故障率指的是单位时间内生产设备出现故障的次数占比值，当故障率的表现数值越大时，则越说明生产设备发生事故的频繁程度越大；新度值指的是生产设备的净值与生产设备的原值之间的比值，当新度值的表现数值越大时，则越说明这把的折旧度越小；

设置设备的使用情况系数的第一参照区间Va1、第二参照区间Va2和第三参照区间Va3，并将设备的使用情况系数与预设的第一参照区间Va1、第二参照区间Va2和第三参照区间Va3进行代入匹配分析，其中，第一参照区间Va1、第二参照区间Va2和第三参照区间Va3的区间数值是呈梯度增加的，若第一参照区间Va1为[v1，v2]，且相邻的参照区间之间呈k数量级梯度增大，则第二参照区间Va2为[v1+k，v2+k]，第三参照区间Va3为[v1+2k，v2+2k]；

当设备的使用情况系数处于预设的第一参照区间Va1之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为次级反馈等级，当设备的使用情况系数处于预设的第二参照区间Va2之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为中级反馈等级，当设备的使用情况系数处于预设的第三参照区间Va3之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为优级反馈等级；

并将得到的各设备的次级反馈等级、中级反馈等级和优级反馈等级通过服务器发送至设备数字评估单元；

当设备在线状态监测单元接收到车间片区中各生产线中的各设备的在线状态参数，并据此进行设备工况状态监测分析处理，具体的操作过程如下：

实时获取各生产线的各设备的在线状态参数中的运行时长，并将设备的运行时长与额定时长ST进行比较分析，当设备的运行时长达到设定的额定时长ST时，则触验证指令；

依据验证指令，实时获取对应生产线的对应设备的在线状态参数中的运行温度和振动烈度，并将运行温度和振动烈度分别与预设的温度阈值WT、振动阈值ZT进行比较分析；

当运行温度大于等于预设的温度阈值WT时，则生成设备温度过热信号，并依据设备温度过热信号，并据此将对应生产线的对应设备的温度项在线系数赋值为x1，当运行温度小于预设的温度阈值时，则生成设备温度正常信号，并据此将对应生产线的对应设备的温度项在线系数赋值为x2；

当振动烈度大于等于预设的振动阈值ZT时，则生成设备振动异常信号，并据此将对应生产线的对应设备的振动项在线系数赋值x1，当振动烈度小于预设的振动阈值ZT时，则生成设备振动正常信号，并据此将对应生产线的对应设备的振动项在线系数赋值x2，需要指出的是，振动烈度指的是设备在运行时振动的强烈程度；

将生产设备的温度项在线系数的赋值与振动项在线系数的赋值进行累加，并得到生产设备的综合在线系数；

当综合在线系数为2x1时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为异常反馈状态，当综合在线系数为x1+x2时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为注意反馈状态，当综合在线系数为2x2时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为正常反馈状态；

并将得到对应生产线中的各设备的异常反馈状态、注意反馈状态、正常反馈状态通过服务器发送至设备数字评估单元；

需要说明的是，异常反馈状态用于表明设备存在明显异常，已经影响设备的性能指标，易使设备发展成严重状态，但设备仍能继续运行，注意反馈状态用于表明设备存在异常行为，但不影响设备运行，正常反馈状态用于表明设备运行数据稳定，所有状态量符合标准；

当设备数字评估单元获取到同一生产线中的各设备的使用情况反馈信息和在线状态反馈信息时，并对其进行设备数据汇总分析处理，具体的操作过程如下：

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为优级反馈等级和正常反馈状态时，则生成四级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为一类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为中级反馈等级和正常反馈状态或优级反馈等级和注意反馈状态时，则均生成三级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为二类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为次级反馈等级和正常反馈状态或中级反馈等级和注意反馈状态或优级反馈等级和异常反馈状态时，则均生成二级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为三类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为次级反馈等级和异常反馈状态或次级反馈等级和注意反馈状态或中级反馈等级和异常反馈状态时，则均生成一级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为四类数字运行设备；

并将生成的一类数字运行设备、二类数字运行设备、三类数字运行设备和四类数字运行设备进行直级输出投射处理，具体的：

当监测到一类数字运行设备时，并将一类数字运行设备通过绿色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到二类数字运行设备时，并将二类数字运行设备通过黄色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到三类数字运行设备时，并将三类数字运行设备通过橙色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到四类数字运行设备时，并将四类数字运行设备通过红色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

生产线数字评估单元用于对车间片区内的各条生产线的运行状态进行产线数据化监测分析处理，具体的操作过程如下：

分别统计各生产线中被标定为一类数字运行设备、二类数字运行设备、三类数字运行设备和四类数字运行设备的数量和，并将其依次标定为S1、S2、S3和S4；

将统计得到的各类数字运行设备的数量和按照降序序列的方式进行排序，并得到序列Pn，并据此分析序列Pn中各元素数据的排序位置；

当元素数据S1、S2居于序列Pn的排序位置中的前两位时，则对应的该生产线标记为一级运行产线，即包含如下排列时，序列Pn＝{S1，S2，S3，S4}或{S1，S2，S4，S3}或{S2，S1，S3，S4}或{S2，S1，S4，S3}，依据监测到一级运行产线，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行较优”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当元素数据S1居于序列Pn的排序位置中首位时，且S3或S4居于序列Pn的排序位置中次位时，则对应的该生产线标记为二级运行产线，即包含如下排列时，序列Pn＝{S1，S3，S2，S4}或{S1，S3，S4，S2}或{S1，S4，S3，S2}或{S1，S2，S2，S3}，依据监测到二级运行产线，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行一般，有待提高”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当元素数据S3、S4居于序列Pn的排序位置中的前两位时，则对应的该生产线标记为四级运行产线，即包含如下排列时，序列Pn＝{S3，S4，S1，S2}或{S3，S4，S2，S1}或{S4，S3，S1，S2}或{S4，S3，S2，S1}，依据监测到四级运行产线，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行较差，需要停工整顿”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

而序列Pn的其他排列情况，则均将对应的生产线标记为三级运行产线，即包含如下排列时，序列Pn＝{S2，S3，S1，S4}或{S2，S3，S4，S1}或{S2，S4，S3，S1}或{S2，S4，S1，S3}或{S3，S1，S4，S2}或{S3，S1，S2，S4}或{S3，S2，S1，S4}或{S3，S2，S4，S1}或{S4，S2，S1，S3}或{S4，S2，S3，S1}或{S4，S1，S2，S3}或{S4，S1，S3，S2}，依据当监测到三级运行产线，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行存在明显问题，亟需加强监测”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明。

本发明在使用时，通过捕捉车间片区中各生产线中的各设备的使用情况参数并进行设备使用情况监测分析处理，利用符号化的标定、公式化的计算以及参照数值的代入分析的方式，实现了对车间片区内各生产线的各个生产设备的使用情况的判定分析，采用实时的数字化监测分析的方式，实现对所有生产设备的使用情况的全周期监测的效果，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备有效利用率；

通过获取车间片区中各生产线中的各设备的在线状态参数并进行设备工况状态监测分析处理，利用分类分析、数据赋值以及数据求和的方式，实现了对车间片区内各生产线的各个生产设备的在线状态的判定分析，并采用数据结合分析的方式，明确了各生产设备的综合运行状态，更进一步实现了对车间片区的周期性监测；

通过数据求和、序列位置定性分析的方式，又进一步明确了车间的各条生产线的运转状态，并采用文本信号的方式进行汇总反馈，进而在实现车间的可视化效果，明确车间片区运行过程的精确把控，设备运转信息透明，使得设备的工作状态有迹可循；

通过实时监测车间片区中设备的使用情况以及在线状态，还原生产车间并利用数据分析的方式构造数字化车间，随时掌握生产车间片区的生产情况，实现了车间的全周期监测，保证了车间片区的稳定运行。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (3)

1.基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：采集合作片区内车间中各生产线中的各设备的使用情况参数和在线状态参数；

步骤二：对接收到的车间中各生产线中的各设备的使用情况参数进行设备使用情况监测分析处理，据此得到对应生产线中的各设备的使用情况反馈信息；

步骤三：对接收到车间中各生产线中的各设备的在线状态参数进行设备工况状态监测分析处理，据此得到对应生产线中的各设备的在线状态反馈信息；

步骤四：获取同一生产线中的各设备的使用情况反馈信息和在线状态反馈信息，并进行设备数据汇总分析处理，具体操作步骤如下：

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为优级反馈等级和正常反馈状态时，则生成四级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为一类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为中级反馈等级和正常反馈状态或优级反馈等级和注意反馈状态时，则均生成三级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为二类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为次级反馈等级和正常反馈状态或中级反馈等级和注意反馈状态或优级反馈等级和异常反馈状态时，则均生成二级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为三类数字运行设备；

当同时捕捉到生产设备的反馈信息分别为次级反馈等级和异常反馈状态或次级反馈等级和注意反馈状态或中级反馈等级和异常反馈状态时，则均生成一级预警监测信号，并据此将对应的生产设备标定为四类数字运行设备；

据此生成一类数字运行设备、二类数字运行设备、三类数字运行设备和四类数字运行设备，并将其进行直级输出投射处理，具体操作步骤如下：

当监测到一类数字运行设备时，并将一类数字运行设备通过绿色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到二类数字运行设备时，并将二类数字运行设备通过黄色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到三类数字运行设备时，并将三类数字运行设备通过橙色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

当监测到四类数字运行设备时，并将四类数字运行设备通过红色圆点标识的方式反馈至对应生产线的分显示屏上进行显示说明；

步骤五：对车间内的各条生产线的运行状态进行产线数据化监测分析处理，具体操作步骤如下：

分别统计各生产线中被标定为一类数字运行设备、二类数字运行设备、三类数字运行设备和四类数字运行设备的数量和，并将其依次标定为S1、S2、S3和S4；

将统计得到的各类数字运行设备的数量和按照降序序列的方式进行排序，并得到序列Pn，并据此分析序列Pn中各元素数据的排序位置；

当元素数据S1、S2居于序列Pn的排序位置中的前两位时，则对应的该生产线标记为一级运行产线；

当元素数据S1居于序列Pn的排序位置中首位时，且S3或S4居于序列Pn的排序位置中次位时，则对应的该生产线标记为二级运行产线；

当元素数据S3、S4居于序列Pn的排序位置中的前两位时，则对应的该生产线标记为四级运行产线；

而序列Pn的其他排列情况，则均将对应的生产线标记为三级运行产线；

据此得到一级运行产线、二级运行产线、三级运行产线和四级运行产线，并将其进行越级输出投射处理，具体操作步骤如下：

当监测到一级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行较优”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当监测到二级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行一般，有待提高”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当监测到三级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行存在明显问题，亟需加强监测”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明；

当监测到四级运行产线时，获取对应生产线的编码N，并以“N生产线的整体运行较差，需要停工整顿”文本字样描述的方式投射到总显示屏上进行显示说明。

2.根据权利要求1所述的基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法，其特征在于，设备使用情况监测分析处理的具体操作步骤如下：

实时获取各生产线的各设备的使用情况参数中的完好率、利用率、故障率和新度值，并将其进行公式分析，得到单位时间内设备的使用情况系数；

设置设备的使用情况系数的第一参照区间Va1、第二参照区间Va2和第三参照区间Va3，并将设备的使用情况系数与预设的第一参照区间Va1、第二参照区间Va2和第三参照区间Va3进行代入匹配分析；

当设备的使用情况系数处于预设的第一参照区间Va1之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为次级反馈等级，当设备的使用情况系数处于预设的第二参照区间Va2之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为中级反馈等级，当设备的使用情况系数处于预设的第三参照区间Va3之内时，则将对应生产线的对应生产设备定性为优级反馈等级。

3.根据权利要求1所述的基于大数据和物联网的片区全周期数字化监测方法，其特征在于，设备工况状态监测分析处理的具体操作步骤如下：

实时获取各生产线的各设备的在线状态参数中的运行时长，并将设备的运行时长与额定时长ST进行比较分析，当设备的运行时长达到设定的额定时长ST时，则触验证指令；

依据验证指令，实时获取对应生产线的对应设备的在线状态参数中的运行温度和振动烈度，并将运行温度和振动烈度分别与预设的温度阈值WT、振动阈值ZT进行比较分析；

当运行温度大于等于预设的温度阈值WT时，则生成设备温度过热信号，并依据设备温度过热信号，并据此将对应生产线的对应设备的温度项在线系数赋值为x1，当运行温度小于预设的温度阈值时，则生成设备温度正常信号，并据此将对应生产线的对应设备的温度项在线系数赋值为x2；

当振动烈度大于等于预设的振动阈值ZT时，则生成设备振动异常信号，并据此将对应生产线的对应设备的振动项在线系数赋值x1，当振动烈度小于预设的振动阈值ZT时，则生成设备振动正常信号，并据此将对应生产线的对应设备的振动项在线系数赋值x2；

将生产设备的温度项在线系数的赋值与振动项在线系数的赋值进行累加，并得到生产设备的综合在线系数；

当综合在线系数为2x1时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为异常反馈状态，当综合在线系数为x1+x2时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为注意反馈状态，当综合在线系数为2x2时，则将对应生产线的对应生产设备的在线状态标定为正常反馈状态。