CN116523258A - 基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法及装置 - Google Patents
基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116523258A CN116523258A CN202310577374.9A CN202310577374A CN116523258A CN 116523258 A CN116523258 A CN 116523258A CN 202310577374 A CN202310577374 A CN 202310577374A CN 116523258 A CN116523258 A CN 116523258A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- maintenance
- scheduling
- heating system
- plan
- function module
- 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
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 570
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 title claims abstract description 239
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 56
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 6
- 238000012797 qualification Methods 0.000 claims description 6
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000009960 carding Methods 0.000 claims description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 60
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000005536 corrosion prevention Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 1
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 1
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 1
- 230000002706 hydrostatic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- -1 machines Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 239000004071 soot Substances 0.000 description 1
- 238000013068 supply chain management Methods 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
- G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
-
- 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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06316—Sequencing of tasks or work
-
- 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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- 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
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
-
- 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Public Health (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法，包括：设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块；通过基础功能模块接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据；通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；通过仿真功能模块对运维排程计划进行仿真和优化，获得最优运维排程计划；通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得总体评价。
Description
技术领域
本发明属于供热系统运维技术领域，具体涉及一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法。
背景技术
供热系统的运维管控包括运行前、运行期间和停运后的维护管理，以及系统的防垢与防腐。例如，供热系统在每年运行期来临之前，需要检修所有的热力管道与散热设备，清洗内部污垢及表面污垢，并对系统进行试水，检查、修补漏点，保证系统能正常投入运行。供热系统的维护管理应根据各单位具体情况制定巡回检查制度，做好运行记录，目的是为了掌握系统的运行工况，防漏、防冻，发现问题，及时解决。停运后，对所有管道要进行仔细的检查，对腐蚀严重的管道，应进行更换；对多年运行且有过几次更换的管道，应做水压试验，进行检查。
因此，供热系统运行管理与维护工作是一件长远的，意义重大的，持续发展的工作，是更好的顺承和发展供热工作的前提，是每个供热企业持续发展的关键，也是供热行业降低成本，扭亏增效的关键。供热系统运维计划管控包括运维计划的编制和运维计划的执行，然而传统的供热系统运维计划管控主要依托于工作人员采用设备台账、检修工作单据等手工编制，存在由于编制人员考虑因素不全等问题，另外运维计划执行依靠现场工作负责人和监护人进行过程管理，存在设备应检未检或者运维不到位的情况，给供热设备稳定运行带来隐患。
基于上述技术问题，需要设计一种新的基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法，移植制造业应用的APS与MES系统，打造供热系统运维计划数字化管控系统，实现了对供热系统运维任务的自动获取、运维计划自动排程、运维作业流程可视化监控，提升供热系统运维计划管控效率，保障供热系统安全可靠运行。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
本发明提供了一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法，它包括：
设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括基础功能模块、排程调度功能模块、仿真功能模块、管控功能模块和运维质量评价功能模块；
通过基础功能模块接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，并推送至排程调度功能模块；
通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息；
通过仿真功能模块中设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划；
通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；
通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价。
进一步，所述设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括：
基于制造业的APS高级计划排产系统和管控执行系统的智能管控，分析供热系统运维计划和管控全过程，梳理制造业和供热系统运维业务流程之间的对应关系，设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括基础功能模块、排程调度功能模块、仿真功能模块、管控功能模块和运维质量评价功能模块。
进一步，所述供热系统运维计划周期包括：以日为时间单位对应的运维计划、以月度为时间单位对应的运维计划和以季度为时间单位对应的运维计划，以及供暖季运维计划周期和非供暖季运维计划周期的划分；
所述供热设备运维任务包括：对热源供热设备、各个热力站站内设备、一次管网和二次管网的设备运维任务；
所述历史运维数据包括：历史供热设备的检修数据、改造数据、保养数据和运维所耗费的工时、人力、成本数据；
所述可调配的资源数据包括：运维备件信息、供热系统运维设备信息、运维任务优先级、运维任务工时标准和运维计划完成时间，以及运维人员的数量、资质、运维技术能力、未来出勤计划。
进一步，所述通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划，包括：
所述排程调度功能模块根据接收的供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，设置运维排程策略；所述运维策略至少包括：将运维任务按照运维计划完成时间升序排列，筛选出超期任务和临期任务进行优先排程；在运维人员数量不足时，优先考虑超期任务和临期任务匹配最合适的运维人员，未能匹配运维人员的待排程运维任务再次被放在待排程事项中；
将供热系统运维排程问题描述为：有多个供热设备运维任务，需要在可调配的资源数据和运维计划周期条件下生成运维排程计划；
设置运维任务排程的优化目标，至少包括：运维耗费的工时最小、成本最低；
设置运维任务排程的约束规则，至少包括：运维时间约束、运维资源约束和环境约束；
设置运维任务的优化算法，至少包括：遗传优化算法、粒子群优化算法和蚁群优化算法；
通过运维任务的优化算法对运维任务排程的优化目标和约束规则进行求解，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息。
进一步，所述通过仿真功能模块中设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划，包括：
在仿真功能模块中采用数字孪生法建立实际供热系统对应的数字孪生模型，至少包括运维人员数字孪生模型、供热设备数字孪生模型、运维方法数字孪生模型和环境孪生模型；
将供热系统运维排程计划输入至数字孪生模型中进行仿真运维，并将仿真运维后获取的数字孪生运维数据与设定的运维数据指标进行比较，若满足预设条件，则输出供热系统最优运维排程计划；否则，调整供热系统运维排程计划继续仿真运维，直至满足预设条件输出供热系统最优运维排程计划。
进一步，所述通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度，包括：
所述管控功能模块接收到供热系统最优运维排程计划后，对其进行相应分解获得多个运维排程子任务，并下发给对应的运维人员；
运维人员在供热系统现场，逐项执行下发的运维排程子任务，并实时反馈给管控功能模块相应的执行进度和新发现的设备问题。
进一步，所述通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价，包括：
所述运维质量评价功能模块在运维排程计划执行完成后，根据反馈的执行情况进行自评，获得运维自评信息；
组织供热系统运维现场验收人员对运维工作完成情况核查，给出运维验收评价结果；
结合运维自评信息和运维验收评价结果，给出运维排程计划执行情况总体评价。
进一步，所述供热系统运维功能模块还包括：视图展示功能模块，通过设置甘特图进行运维排程计划的信息展示，包括运维任务工单号、运维的供热设备名称、对应的运维人员信息、各个供热设备运维计划开始时间和计划完成时间、运维成本、当前的运维状态；还通过设置排程目标视图进行运维排程计划的目标优化效果展示。
本发明还提供了一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控装置，所述供热系统运维计划管控装置包括：
基础功能模块，用于接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，并推送至排程调度功能模块；
排程调度功能模块，用于通过设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息；
仿真功能模块，用于通过设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划；
管控功能模块，用于对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；
运维质量评价功能模块，用于对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价。
进一步，所述供热系统运维计划周期包括：以日为时间单位对应的运维计划、以月度为时间单位对应的运维计划和以季度为时间单位对应的运维计划，以及供暖季运维计划周期和非供暖季运维计划周期的划分；
所述供热设备运维任务包括：对各个热力站站内设备、一次管网和二次管网的设备运维任务；
所述历史运维数据包括：历史供热设备的检修数据、改造数据、保养数据和运维所耗费的工时、人力、成本数据；
所述可调配的资源数据包括：运维备件信息、供热系统运维设备信息、运维任务优先级、运维任务工时标准和运维计划完成时间，以及运维人员的数量、资质、运维技术能力、未来出勤计划；
所述优化目标包括：运维耗费的工时最小、成本最低；
所述约束规则包括：运维时间约束、运维资源约束和环境约束；
所述优化算法包括：遗传优化算法、粒子群优化算法和蚁群优化算法。
本发明的有益效果是：
本发明通过设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块；通过基础功能模块接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，并推送至排程调度功能模块；通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息；通过仿真功能模块中设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划；通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价；通过提出供热系统运维计划数字化管控技术理念，移植制造业应用的APS与MES系统，打造供热系统运维计划数字化管控系统，实现了对供热系统运维任务的自动获取、运维计划自动排程、运维作业流程可视化监控，提升供热系统运维计划管控效率，保障供热系统安全可靠运行。
其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法流程图；
图2为本发明一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控原理示意图；
图3为本发明一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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
图1是本发明所涉及的一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法流程图。
图2是本发明所涉及的一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控原理示意图。
如图1-2所示，本实施例1提供了一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法，它包括：
设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括基础功能模块、排程调度功能模块、仿真功能模块、管控功能模块和运维质量评价功能模块；
通过基础功能模块接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，并推送至排程调度功能模块；
通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息；
通过仿真功能模块中设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划；
通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；
通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价。
在本实施例中，所述设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括：
基于制造业的APS高级计划排产系统和管控执行系统的智能管控，分析供热系统运维计划和管控全过程，梳理制造业和供热系统运维业务流程之间的对应关系，设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括基础功能模块、排程调度功能模块、仿真功能模块、管控功能模块和运维质量评价功能模块。
需要说明的是，APS（advanced planning and scheduling system）是一种高级排产计划，通常称为高级计划与排程。基于供应链管理和约束理论的排产计划，传统的ERP 模型越来越不能满足现代制造业的要求，在此趋势下，APS 应运而生，被各大制造业所应用。根据实时数据，对车间进行实时性规划，用于快速处理原材料的供给延误、 设备异常、紧急插单等情况。在计划与排产的过程中，APS 计划充分考虑企业内外的资源与能力约束（人员、材料、设备、供应商、订单），结合车间实际的生产能力， 从多种计划方案中选出最优且最适合企业生产的计划，通过数学模型、模拟技术，为日后企业进行订单评估、原材料采购、库存管理提供优化方案，也为今后业务的拓展提供基础。
随着企业生产种类逐渐繁杂，生产规模也随之增大，对于在生产中出现的问题，预警敏捷性却出现降低的情况。如果企业要达到交货准时、生产问题及时反馈的目的， 不仅需要建立精确的生产作业计划，还需要实施与生产过程相对应的监控措施，即APS高级计划排产+管控执行系统 模式。MES制造执行系统（manufacturing execution system）可以每时每刻追踪到生产中的各个环节，包括生产作业计划、作业计划的执行、质量检验报告、库存清单管理等，通过多协调，统筹管理，形成适应各方的生产作业计划，与此同时 MES 系统对各个车间同时下达指令，减少信息在传递过程的失真，降低成本。APS+MES 精益制造管理系统是集成管理软件和实操类平台的智能化综合系统。系统通过对同一组数据进行共享，根据在生产现场的数据采集设备，对从原材料进场，到成品出场检测的整个过程进行实时的采集数据、监管和反馈。系统通过对控制人、材、机、产品品质、工艺、流程指令等厂区内的资源来提高生产效率， 实现按时交付的目的。
通过对比制造业产品制造过程与供热系统运维业务流程，明确供热系统运维计划管控流程与制造业产品制造管控流程的相同点与不同点，缩短开发周期与成本。相同点：1）对象逻辑关系一致：制造业逻辑对象包括产品订单、生产计划、生产过程管控和产品交付四个基本模型，对应供热系统运维任务、运维计划、运维过程管控、完成运维；2）软件功能框架基本一致：由于业务流程基本一致，因此软件基本框架结构基本不变，只改变个别功能名称，不影响软件整体架构；3）数据获取方式不变：制造业通过表格导入、手动录入、自动获取、上传等是进行数据传递，与供热系统运维计划管控流程数据获取方式一致。不同点：1）基础数据不一致：制造业以生产设备为主，出口产品为实物，而供热系统运维以运维工作为主，出口供热设备服务；2）系统排程算法不一致：制造业与运维业务流程都需要考虑人员、设备、工时等内容，但是供热系统运维业务变化性、不确定性较大，因此制造业排程算法不适用供热运维业务；3)系统接口数据不同：制造业不同系统之间没有统一要求，可根据不同系统要求打通相应接口，随着供热系统业务的逐步部署，接口需要统一要求设置。
因此，基于制造业成熟的APS与MES系统，打造供热系统运维计划管控系统，实现运维计划数字化管理，是推进供热系统运维业务数字化管控的重要举措。在充分研究制造业基于APS和MPS系统的智能管控基础上，分析供热系统运维计划管控全过程，建立业务流程的映射模型，对APS系统与MES系统进行改造，建立供热系统运维计划数字化管控系统，明确系统各功能模块和业务流程实现过程，能够提升供热系统运维计划管控效率，保障供热系统安全可靠运行。
在本实施例中，所述供热系统运维计划周期包括：以日为时间单位对应的运维计划、以月度为时间单位对应的运维计划和以季度为时间单位对应的运维计划，以及供暖季运维计划周期和非供暖季运维计划周期的划分；
所述供热设备运维任务包括：对热源供热设备、各个热力站站内设备、一次管网和二次管网、热用户的设备运维任务；
所述历史运维数据包括：历史供热设备的检修数据、改造数据、保养数据和运维所耗费的工时、人力、成本数据；
所述可调配的资源数据包括：运维备件信息、供热系统运维设备信息、运维任务优先级、运维任务工时标准和运维计划完成时间，以及运维人员的数量、资质、运维技术能力、未来出勤计划。
需要说明的是，运维备件信息为在运行维护应配备的配件性备件、设备性用品和材料性备品，例如焊接设备、排水设备、降温设备、照明器材和安全防护器材。例如，针对热源运维人员，应掌握锅炉和辅助设备的故障特征、原因、预防措施和处理方法，对停运1年以上或连续运行6年以上的锅炉，运行前应进行 试验，新装和改装的锅炉运行前应该进行烘、煮炉；以及对锅炉的内外部、风机、水泵、输煤和锅炉安全附件、仪表及自控设备检查；另外锅炉运行过程中应定期清灰、排污；在出现故障时，应判断故障的部位、性质及原因；在热源厂停热后应对锅炉及辅助设备进行全面的维护和检修，例如在锅炉停止运行后进行吹灰、清垢，以及在停热期间锅炉及辅助设备应每周检查1次，并应及时维护、保养，不得受腐蚀。针对热用户在运行前应对系统中的阀门、过滤器、管道、各种连接件、散热器等进行全面检查，进行检修、清堵、清洗、试压、冷态调试和故障处理、维护与检修等。
在本实施例中，所述通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划，包括：
所述排程调度功能模块根据接收的供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，设置运维排程策略；所述运维策略至少包括：将运维任务按照运维计划完成时间升序排列，筛选出超期任务和临期任务进行优先排程；在运维人员数量不足时，优先考虑超期任务和临期任务匹配最合适的运维人员，未能匹配运维人员的待排程运维任务再次被放在待排程事项中；
将供热系统运维排程问题描述为：有多个供热设备运维任务，需要在可调配的资源数据和运维计划周期条件下生成运维排程计划；
设置运维任务排程的优化目标，至少包括：运维耗费的工时最小、成本最低；
设置运维任务排程的约束规则，至少包括：运维时间约束、运维资源约束和环境约束；
设置运维任务的优化算法，至少包括：遗传优化算法、粒子群优化算法和蚁群优化算法；
通过运维任务的优化算法对运维任务排程的优化目标和约束规则进行求解，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息。
在本实施例中，所述通过仿真功能模块中设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划，包括：
在仿真功能模块中采用数字孪生法建立实际供热系统对应的数字孪生模型，至少包括运维人员数字孪生模型、供热设备数字孪生模型、运维方法数字孪生模型和环境孪生模型；
将供热系统运维排程计划输入至数字孪生模型中进行仿真运维，并将仿真运维后获取的数字孪生运维数据与设定的运维数据指标进行比较，若满足预设条件，则输出供热系统最优运维排程计划；否则，调整供热系统运维排程计划继续仿真运维，直至满足预设条件输出供热系统最优运维排程计划。
在本实施例中，所述通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度，包括：
所述管控功能模块接收到供热系统最优运维排程计划后，对其进行相应分解获得多个运维排程子任务，并下发给对应的运维人员；
运维人员在供热系统现场，逐项执行下发的运维排程子任务，并实时反馈给管控功能模块相应的执行进度和新发现的设备问题。
在本实施例中，所述通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价，包括：
所述运维质量评价功能模块在运维排程计划执行完成后，根据反馈的执行情况进行自评，获得运维自评信息；
组织供热系统运维现场验收人员对运维工作完成情况核查，给出运维验收评价结果；
结合运维自评信息和运维验收评价结果，给出运维排程计划执行情况总体评价。
在本实施例中，所述供热系统运维功能模块还包括：视图展示功能模块，通过设置甘特图进行运维排程计划的信息展示，包括运维任务工单号、运维的供热设备名称、对应的运维人员信息、各个供热设备运维计划开始时间和计划完成时间、运维成本、当前的运维状态；还通过设置排程目标视图进行运维排程计划的目标优化效果展示。
实施例2
图3是本发明所涉及的一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控装置结构示意图。
如图3所示，本实施例2提供了一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控装置，所述供热系统运维计划管控装置包括：
基础功能模块，用于接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，并推送至排程调度功能模块；
排程调度功能模块，用于通过设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息；
仿真功能模块，用于通过设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划；
管控功能模块，用于对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；
运维质量评价功能模块，用于对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价。
在本实施例中，所述供热系统运维计划周期包括：以日为时间单位对应的运维计划、以月度为时间单位对应的运维计划和以季度为时间单位对应的运维计划，以及供暖季运维计划周期和非供暖季运维计划周期的划分；
所述供热设备运维任务包括：对各个热力站站内设备、一次管网和二次管网的设备运维任务；
所述历史运维数据包括：历史供热设备的检修数据、改造数据、保养数据和运维所耗费的工时、人力、成本数据；
所述可调配的资源数据包括：运维备件信息、供热系统运维设备信息、运维任务优先级、运维任务工时标准和运维计划完成时间，以及运维人员的数量、资质、运维技术能力、未来出勤计划；
所述优化目标包括：运维耗费的工时最小、成本最低；
所述约束规则包括：运维时间约束、运维资源约束和环境约束；
所述优化算法包括：遗传优化算法、粒子群优化算法和蚁群优化算法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (10)
1.一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，它包括：
设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括基础功能模块、排程调度功能模块、仿真功能模块、管控功能模块和运维质量评价功能模块；
通过基础功能模块接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，并推送至排程调度功能模块；
通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息；
通过仿真功能模块中设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划；
通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；
通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价。
2.根据权利要求1所述的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，所述设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括：
基于制造业的APS高级计划排产系统和管控执行系统的智能管控，分析供热系统运维计划和管控全过程，梳理制造业和供热系统运维业务流程之间的对应关系，设置基于APS高级计划排产和管控执行系统的供热系统运维功能模块，包括基础功能模块、排程调度功能模块、仿真功能模块、管控功能模块和运维质量评价功能模块。
3.根据权利要求1所述的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，所述供热系统运维计划周期包括：以日为时间单位对应的运维计划、以月度为时间单位对应的运维计划和以季度为时间单位对应的运维计划，以及供暖季运维计划周期和非供暖季运维计划周期的划分；
所述供热设备运维任务包括：对热源供热设备、各个热力站站内设备、一次管网和二次管网的设备运维任务；
所述历史运维数据包括：历史供热设备的检修数据、改造数据、保养数据和运维所耗费的工时、人力、成本数据；
所述可调配的资源数据包括：运维备件信息、供热系统运维设备信息、运维任务优先级、运维任务工时标准和运维计划完成时间，以及运维人员的数量、资质、运维技术能力、未来出勤计划。
4.根据权利要求1所述的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，所述通过排程调度功能模块中设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划，包括：
所述排程调度功能模块根据接收的供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，设置运维排程策略；所述运维策略至少包括：将运维任务按照运维计划完成时间升序排列，筛选出超期任务和临期任务进行优先排程；在运维人员数量不足时，优先考虑超期任务和临期任务匹配最合适的运维人员，未能匹配运维人员的待排程运维任务再次被放在待排程事项中；
将供热系统运维排程问题描述为：有多个供热设备运维任务，需要在可调配的资源数据和运维计划周期条件下生成运维排程计划；
设置运维任务排程的优化目标，至少包括：运维耗费的工时最小、成本最低；
设置运维任务排程的约束规则，至少包括：运维时间约束、运维资源约束和环境约束；
设置运维任务的优化算法，至少包括：遗传优化算法、粒子群优化算法和蚁群优化算法；
通过运维任务的优化算法对运维任务排程的优化目标和约束规则进行求解，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息。
5.根据权利要求1所述的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，所述通过仿真功能模块中设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划，包括：
在仿真功能模块中采用数字孪生法建立实际供热系统对应的数字孪生模型，至少包括运维人员数字孪生模型、供热设备数字孪生模型、运维方法数字孪生模型和环境孪生模型；
将供热系统运维排程计划输入至数字孪生模型中进行仿真运维，并将仿真运维后获取的数字孪生运维数据与设定的运维数据指标进行比较，若满足预设条件，则输出供热系统最优运维排程计划；否则，调整供热系统运维排程计划继续仿真运维，直至满足预设条件输出供热系统最优运维排程计划。
6.根据权利要求1所述的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，所述通过管控功能模块对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度，包括：
所述管控功能模块接收到供热系统最优运维排程计划后，对其进行相应分解获得多个运维排程子任务，并下发给对应的运维人员；
运维人员在供热系统现场，逐项执行下发的运维排程子任务，并实时反馈给管控功能模块相应的执行进度和新发现的设备问题。
7.根据权利要求1所述的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，所述通过运维质量评价功能模块对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价，包括：
所述运维质量评价功能模块在运维排程计划执行完成后，根据反馈的执行情况进行自评，获得运维自评信息；
组织供热系统运维现场验收人员对运维工作完成情况核查，给出运维验收评价结果；
结合运维自评信息和运维验收评价结果，给出运维排程计划执行情况总体评价。
8.根据权利要求1所述的供热系统运维计划管控方法，其特征在于，所述供热系统运维功能模块还包括：视图展示功能模块，通过设置甘特图进行运维排程计划的信息展示，包括运维任务工单号、运维的供热设备名称、对应的运维人员信息、各个供热设备运维计划开始时间和计划完成时间、运维成本、当前的运维状态；还通过设置排程目标视图进行运维排程计划的目标优化效果展示。
9.一种基于高级计划排产的供热系统运维计划管控装置，其特征在于，所述供热系统运维计划管控装置包括：
基础功能模块，用于接收供热系统运维计划周期、供热设备运维任务、历史运维数据和可调配的资源数据，并推送至排程调度功能模块；
排程调度功能模块，用于通过设置的优化算法、优化目标和约束规则进行供热系统运维智能排程，输出供热系统待发布的运维排程计划；所述运维排程计划包括运维总成本、各个供热设备运维时间表和对应的运维人员信息；
仿真功能模块，用于通过设置的供热系统数字孪生模型对供热系统运维排程计划进行仿真并对排程进行优化，获得供热系统最优运维排程计划；
管控功能模块，用于对下发给运维人员的各项运维排程计划子任务的执行过程进行管控，并反馈执行进度；
运维质量评价功能模块，用于对运维质量进行自评，结合自评信息及运维验收评价结果获得运维的总体评价。
10.根据权利要求9所述的供热系统运维计划管控装置，其特征在于，所述供热系统运维计划周期包括：以日为时间单位对应的运维计划、以月度为时间单位对应的运维计划和以季度为时间单位对应的运维计划，以及供暖季运维计划周期和非供暖季运维计划周期的划分；
所述供热设备运维任务包括：对各个热力站站内设备、一次管网和二次管网的设备运维任务；
所述历史运维数据包括：历史供热设备的检修数据、改造数据、保养数据和运维所耗费的工时、人力、成本数据；
所述可调配的资源数据包括：运维备件信息、供热系统运维设备信息、运维任务优先级、运维任务工时标准和运维计划完成时间，以及运维人员的数量、资质、运维技术能力、未来出勤计划；
所述优化目标包括：运维耗费的工时最小、成本最低；
所述约束规则包括：运维时间约束、运维资源约束和环境约束；
所述优化算法包括：遗传优化算法、粒子群优化算法和蚁群优化算法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310577374.9A CN116523258A (zh) | 2023-05-22 | 2023-05-22 | 基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310577374.9A CN116523258A (zh) | 2023-05-22 | 2023-05-22 | 基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116523258A true CN116523258A (zh) | 2023-08-01 |
Family
ID=87404646
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310577374.9A Pending CN116523258A (zh) | 2023-05-22 | 2023-05-22 | 基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116523258A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117252358A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-12-19 | 云智汇(武汉)科技服务有限公司 | 模具管理系统及方法 |
-
2023
- 2023-05-22 CN CN202310577374.9A patent/CN116523258A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117252358A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-12-19 | 云智汇(武汉)科技服务有限公司 | 模具管理系统及方法 |
| CN117252358B (zh) * | 2023-09-07 | 2024-05-17 | 云智汇(武汉)科技服务有限公司 | 模具管理系统及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101329395B1 (ko) | 발전설비 관리 시스템 및 그 제어방법 | |
| Qingfeng et al. | Development and application of equipment maintenance and safety integrity management system | |
| KR101010717B1 (ko) | 상태기반 발전소 운전 및 정비 관리 시스템 | |
| CN104638764A (zh) | 配网设备状态智能诊断和检修系统 | |
| Kłos et al. | The impact of ERP on maintenance management | |
| CN104871182A (zh) | 检查和维护工厂或其他设施的系统 | |
| CN107798479B (zh) | 一种基于全生命周期集成知识经验信息的知识管理系统 | |
| CN116523258A (zh) | 基于高级计划排产的供热系统运维计划管控方法及装置 | |
| CN110598878A (zh) | 一种基于炼化装置停工大修的检修计划tier4评估技术 | |
| Mahmood et al. | Maintenance management system for upstream operations in oil and gas industry: a case study | |
| CN112418548B (zh) | 一种基于人工智能技术的智能车间管理方法和系统 | |
| CN110874712A (zh) | 设备完整性管理体系的模式化方法 | |
| Buchynskyi et al. | Ensuring efficiency of technical operation of equipment for workover operation | |
| Nithin et al. | Reliability and cost estimation for maintenance planning of oil and gas assets | |
| Al Mashaqbeh et al. | Hybrid Framework of, EWGM-FMEA, Analytical Hierarchy Process and Risk Balance Score Card for Risks Assessment in Energy Sector | |
| Alamri et al. | Maintenance management practices in electricity industry in Arab world: case study in Jordan | |
| Velmurugan et al. | Asset Maintenance in Operations-Intensive Organizations | |
| Ostadi et al. | A practical self-assessment framework for evaluation of maintenance management system based on RAMS model and maintenance standards | |
| Zhao | A joint policy for condition-based maintenance and spare provisioning using simulation | |
| Martins | Maintenance management of a production line-a case study in a furniture industry | |
| Moeko et al. | Level of infrastructure maintenance management in utilities of the Southern African Power Pool | |
| Dolzhenkova et al. | Optimization of repair facilities based on the theory of reliability in a digital economy | |
| CN109409907B (zh) | 一种风电机组监控系统产品缺陷智能追溯系统及追溯方法 | |
| Imani et al. | Computerized Maintenance and Asset Management: Improving Quality Through Systems Integration. | |
| Wakiru et al. | Influence of maintenance and operations strategies on the availability of critical power plant equipment: A simulation approach. |
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 |