CN116777433B - 一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统 - Google Patents
一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116777433B CN116777433B CN202310776429.9A CN202310776429A CN116777433B CN 116777433 B CN116777433 B CN 116777433B CN 202310776429 A CN202310776429 A CN 202310776429A CN 116777433 B CN116777433 B CN 116777433B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- maintenance
- equipment
- production line
- data
- abnormal
- 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.)
- Active
Links
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 211
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 89
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 69
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 60
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 45
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 28
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 7
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明属于设备管理领域,涉及数据分析技术,用于解决现有的工业产线设备运维管理系统无法根据设备维护数据与设备运行环境数据对导致设备故障的原因进行排查,导致设备运行故障事故的追责难度大的问题,具体是一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,包括运维管理平台,所述运维管理平台通信连接有维护管理模块、运行监控模块、环境监测模块、异常分析模块以及存储模块;所述维护管理模块用于对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台;本发明可以对工业产线上的设备进行定期维护巡查,通过维护数据对设备的养护状态进行反馈,并通过维护数据形成设备的养护生命线,为异常分析过程提供数据支撑。
Description
技术领域
本发明属于设备管理领域,涉及数据分析技术,具体是一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统。
背景技术
自动生产线是指由自动化机器体系实现产品工艺过程的一种生产组织形式,在工业产线中,加工对象自动地由一台机床传送到另一台机床,并由机床自动地进行加工、装卸、检验等;工人的任务仅是调整、监督和管理自动线,不参加直接操作;所有的机器设备都按统一的节拍运转,生产过程是高度连续的。
现有的工业产线设备运维管理系统仅能够定期对工业产线上的设备进行巡检,在设备出现异常时即时进行报备与维护以降低设备出现故障的概率,但是在出现设备出现故障之后,无法根据设备维护数据与设备运行环境数据对导致设备故障的原因进行排查,导致设备运行故障事故的追责难度大,且无法根据设备维护数据对其维修必要性以及维修决策进行分析,产线的整体效率无法得到保障。
针对上述技术问题,本申请提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,用于解决现有的工业产线设备运维管理系统无法根据设备维护数据与设备运行环境数据对导致设备故障的原因进行排查,导致设备运行故障事故的追责难度大的问题;
本发明需要解决的技术问题为:如何提供一种可以根据设备维护数据与设备运行环境数据对导致设备故障的原因进行排查的基于数据分析的工业产线设备运维管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,包括运维管理平台,所述运维管理平台通信连接有维护管理模块、运行监控模块、环境监测模块、异常分析模块以及存储模块;
所述维护管理模块用于对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维护数据后将维护数据发送至异常分析模块;
所述运行监控模块用于对工业产线上的设备进行运行状态监控分析;
所述环境监测模块用于对工业产线上的设备进行运行环境监测分析;
所述异常分析模块用于对工业产线进行异常处理分析:对位于同一产线上的设备进行维修必要性分析:获取产线的正常数据ZC、异常数据YC以及更换数据GH;通过对正常数据ZC、异常数据YC以及更换数据GH进行数值计算得到产线的必要系数BY;通过存储模块获取到必要阈值BYmax,将产线的必要系数BY与必要阈值BYmax进行比较并通过比较结果对产线的维护特征进行标记。
作为本发明的一种优选实施方式,正常数据ZC为产线上不存在异常的设备数量,异常数据YC为产线上存在异常但不需要更换零部件的设备数量,更换数据GH为产线上存在异常且需要更换零部件的设备数量。
作为本发明的一种优选实施方式,将产线的必要系数BY与必要阈值BYmax进行比较的具体过程包括:若必要系数BY小于必要阈值BYmax,则将产线的维护特征标记为独立维护,对存在异常的设备进行检修;若必要系数BY大于等于必要阈值BYmax,则将产线的维护特征标记为整体维护;将产线的维护特征发送至运维管理平台,运维管理平台接收到产线的维护特征后将产线的维护特征发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式,异常分析模块接收到运行预警信号时,将运行异常设备标记为异常设备,获取异常设备的维护数据以及环境数据,若异常设备的维护数据与环境数据均正常,则生成维护追责信号并将维护追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维护追责信号后将维护追责信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据与环境数据均异常,则生成全面追责信号并将全面追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到全面追责信号后将全面追责信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据正常且环境数据异常,则生成环境调节信号并将环境调节信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到环境调节信号后将环境调节信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据异常且环境数据正常,则生成维修追责信号并将维修追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维修追责信号后将维修追责信号发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式,维护数据包括设备的编号、是否存在异常以及存在异常时是否需要更换零部件。
作为本发明的一种优选实施方式,该基于数据分析的工业产线设备运维管理系统的工作方法,包括以下步骤:
步骤一:对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台;
步骤二:对工业产线上的设备进行运行状态监控分析:通过对工业产线上的设备的运行参数进行采集与计算得到运行系数,通过运行系数对产线上的设备的运行状态是否正常进行判定,在设备运行状态异常时生成运行预警信号并发送至运维管理平台;
步骤三:对工业产线上的设备进行运行环境监测分析:通过对工业产线上的设备的环境参数进行采集与计算得到环境系数,通过环境系数对设备的运行环境是否正常进行判定,在运行环境异常时生成环境预警信号并发送至运维管理平台;
步骤四:对工业产线进行异常处理分析:对位于同一产线上的设备进行维修必要性分析并得到必要系数,通过必要系数的数值对产线的维护特征进行标记。
本发明具备下述有益效果:
1、通过维护管理模块可以对工业产线上的设备进行定期维护巡查,通过维护数据对设备的养护状态进行反馈,并通过维护数据形成设备的养护生命线,为异常分析过程提供数据支撑;
2、通过环境监测模块可以对工业产线上的设备运行环境进行监测分析,通过设备运行的各项参数进行综合分析与计算得到环境系数,通过环境系数的数值对设备的运行环境正常程度进行反馈,在环境出现异常时即时进行预警;
3、通过运行监控模块可以对工业产线上的设备进行运行状态监控分析,通过对设备运行的各项参数进行综合计算与分析得到运行系数,从而通过运行系数对设备是否出现故障进行判定,并在设备的运行状态异常时进行预警;
4、通过异常分析模块可以对工业产线进行异常处理分析,通过对同一产线上的设备进行维修必要性分析并通过分析结果对产线的维护特征进行标记,同时在设备运行出现异常时生成对应的处理信号,便于设备运维管理以及故障后的追责。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例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,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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为本发明实施例一的系统框图;
图2为本发明实施例二的方法流程图。
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。
实施例二
如图1所示,一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,包括运维管理平台,运维管理平台通信连接有维护管理模块、运行监控模块、环境监测模块、异常分析模块以及存储模块。
维护管理模块用于对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维护数据后将维护数据发送至异常分析模块,维护数据包括设备的编号、是否存在异常以及存在异常时是否需要更换零部件;对工业产线上的设备进行定期维护巡查,通过维护数据对设备的养护状态进行反馈,并通过维护数据形成设备的养护生命线,为异常分析过程提供数据支撑。
运行监控模块用于对工业产线上的设备进行运行状态监控分析:通过对工业产线上的设备的运行参数进行采集与计算得到运行系数,通过存储模块获取到对应设备的运行阈值,在运行系数大于运行阈值时生成运行预警信号并将运行预警信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到运行预警信号后将运行预警信号发送至异常分析模块;对工业产线上的设备进行运行状态监控分析,通过对设备运行的各项参数进行综合计算与分析得到运行系数,从而通过运行系数对设备是否出现故障进行判定,并在设备的运行状态异常时进行预警;设备的运行参数包括设备的振动数据、温度数据、噪声数据等,振动数据可通过振动传感器对设备底板的振动频率值进行采集,温度数据可通过温度传感器对设备内壁的温度值进行采集,噪声数据可通过声音传感器对设备运行时产生的噪声分贝值进行采集,运行系数可通过为振动数据、温度数据、噪声数据分配不同权重后进行求和计算得到;示例性的,将振动数据、温度数据、噪声数据分别标记为ZD、WD以及ZS,为振动数据、温度数据、噪声数据分配对应的权重系数t1、t2以及t3,通过公式YX=t1*ZD+t2*WD+t3*ZS进行计算得到运行系数的数值YX;需要说明的是,与运行系数进行比较的运行阈值是一个衡量设备运行异常状态的数值,运行阈值的具体数值以及权重系数t1、t2、t3的数值均由管理人员根据自身经验以及历史数据进行设置。
环境监测模块用于对工业产线上的设备进行运行环境监测分析:通过对工业产线上的设备的环境参数进行采集与计算得到环境系数,通过存储模块获取到对应设备运行环境的环境阈值,在环境系数大于环境阈值时生成环境预警信号并将环境预警信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到环境预警信号后将环境预警信号发送至异常分析模块;对工业产线上的设备运行环境进行监测分析,通过设备运行的各项参数进行综合分析与计算得到环境系数,通过环境系数的数值对设备的运行环境正常程度进行反馈,在环境出现异常时即时进行预警;设备的环境参数包括设备运行空间的空温数据、空湿数据以及灰尘数据等,空温数据可通过温度传感器对设备运行空间的空气温度值进行采集,空湿数据可通过湿敏传感器对设备运行空间的湿度值进行采集,灰尘数据可通过灰尘浓度检测仪对设备运行空间的灰尘浓度值进行采集,环境系数可通过为空温数据、空湿数据以及灰尘数据分配不同权重后进行求和计算得到;示例性的,将空温数据、空湿数据以及灰尘数据分别标记为KW、KS以及HC,为空温数据、空湿数据以及灰尘数据分配对应的权重系数m1、m2以及m3,通过公式HJ=m1*KW+m2*KS+m3*HC进行计算得到环境系数的数值HJ;需要说明的是,与环境系数进行比较的环境阈值是一个衡量设备运行环境异常状态的数值,环境阈值的具体数值以及权重系数m1、m2、m3的数值均由管理人员根据自身经验以及历史数据进行设置,环境系数是一个反映设备运行环境异常程度的数值,环境系数的数值越大,则表示设备运行环境的异常程度越高,对应的设备运行状态受到环境影响的程度越高,为故障责任追溯分析提供数据支撑。
异常分析模块用于对工业产线进行异常处理分析:对位于同一产线上的设备进行维修必要性分析:获取产线的正常数据ZC、异常数据YC以及更换数据GH,正常数据ZC为产线上不存在异常的设备数量,异常数据YC为产线上存在异常但不需要更换零部件的设备数量,更换数据GH为产线上存在异常且需要更换零部件的设备数量;通过公式BY=(α1*GH+α2*YC)/(α3*ZC)得到产线的必要系数BY,其中α1、α2以及α3均为比例系数,且α1>α2>α3>1;通过存储模块获取到必要阈值BYmax,将产线的必要系数BY与必要阈值BYmax进行比较:若必要系数BY小于必要阈值BYmax,则将产线的维护特征标记为独立维护,对存在异常的设备进行检修;若必要系数BY大于等于必要阈值BYmax,则将产线的维护特征标记为整体维护;将产线的维护特征发送至运维管理平台,运维管理平台接收到产线的维护特征后将产线的维护特征发送至管理人员的手机终端;异常分析模块接收到运行预警信号时,将运行异常设备标记为异常设备,获取异常设备的维护数据以及环境数据,若异常设备的维护数据与环境数据均正常,则生成维护追责信号并将维护追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维护追责信号后将维护追责信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据与环境数据均异常,则生成全面追责信号并将全面追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到全面追责信号后将全面追责信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据正常且环境数据异常,则生成环境调节信号并将环境调节信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到环境调节信号后将环境调节信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据异常且环境数据正常,则生成维修追责信号并将维修追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维修追责信号后将维修追责信号发送至管理人员的手机终端;对工业产线进行异常处理分析,通过对同一产线上的设备进行维修必要性分析并通过分析结果对产线的维护特征进行标记,同时在设备运行出现异常时生成对应的处理信号,便于设备运维管理以及故障后的追责。
实施例二
如图2所示,一种基于数据分析的工业产线设备运维管理方法,包括以下步骤:
步骤一:对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台,通过维护数据形成设备的养护生命线,为异常分析过程提供数据支撑;
步骤二:对工业产线上的设备进行运行状态监控分析:通过对工业产线上的设备的运行参数进行采集与计算得到运行系数,通过运行系数对产线上的设备的运行状态是否正常进行判定,在设备运行状态异常时生成运行预警信号并发送至运维管理平台;
步骤三:对工业产线上的设备进行运行环境监测分析:通过对工业产线上的设备的环境参数进行采集与计算得到环境系数,通过环境系数对设备的运行环境是否正常进行判定,在运行环境异常时生成环境预警信号并发送至运维管理平台;
步骤四:对工业产线进行异常处理分析:对位于同一产线上的设备进行维修必要性分析并得到必要系数,通过必要系数的数值对产线的维护特征进行标记,在设备运行出现异常时生成对应的处理信号,便于设备运维管理以及故障后的追责。
一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,工作时,对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台,通过维护数据形成设备的养护生命线,为异常分析过程提供数据支撑;通过对工业产线上的设备的运行参数进行采集与计算得到运行系数,通过运行系数对产线上的设备的运行状态是否正常进行判定,在设备运行状态异常时生成运行预警信号并发送至运维管理平台;通过对工业产线上的设备的环境参数进行采集与计算得到环境系数,通过环境系数对设备的运行环境是否正常进行判定,在运行环境异常时生成环境预警信号并发送至运维管理平台;对位于同一产线上的设备进行维修必要性分析并得到必要系数,通过必要系数的数值对产线的维护特征进行标记,在设备运行出现异常时生成对应的处理信号,便于设备运维管理以及故障后的追责。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式,公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置;如:公式BY=(α1*GH+α2*YC)/(α3*ZC);由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的必要系数;将设定的必要系数和采集的样本数据代入公式,任意三个公式构成三元一次方程组,将计算得到的系数进行筛选并取均值,得到α1、α2以及α3的取值分别为3.68、2.93和2.45;
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,便于后续比较,关于系数的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的必要系数;只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可,如必要系数与异常数据的数值成正比。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
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 (4)
1.一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,其特征在于,包括运维管理平台,所述运维管理平台通信连接有维护管理模块、运行监控模块、环境监测模块、异常分析模块以及存储模块;
所述维护管理模块用于对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维护数据后将维护数据发送至异常分析模块;
所述运行监控模块用于对工业产线上的设备进行运行状态监控分析;
所述环境监测模块用于对工业产线上的设备进行运行环境监测分析;
所述异常分析模块用于对工业产线进行异常处理分析:对位于同一产线上的设备进行维修必要性分析:获取产线的正常数据ZC、异常数据YC以及更换数据GH;通过对正常数据ZC、异常数据YC以及更换数据GH进行数值计算得到产线的必要系数BY;通过存储模块获取到必要阈值BYmax,将产线的必要系数BY与必要阈值BYmax进行比较并通过比较结果对产线的维护特征进行标记;
正常数据ZC为产线上不存在异常的设备数量,异常数据YC为产线上存在异常但不需要更换零部件的设备数量,更换数据GH为产线上存在异常且需要更换零部件的设备数量;
将产线的必要系数BY与必要阈值BYmax进行比较的具体过程包括:若必要系数BY小于必要阈值BYmax,则将产线的维护特征标记为独立维护,对存在异常的设备进行检修;若必要系数BY大于等于必要阈值BYmax,则将产线的维护特征标记为整体维护;将产线的维护特征发送至运维管理平台,运维管理平台接收到产线的维护特征后将产线的维护特征发送至管理人员的手机终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,其特征在于,异常分析模块接收到运行预警信号时,将运行异常设备标记为异常设备,获取异常设备的维护数据以及环境数据,若异常设备的维护数据与环境数据均正常,则生成维护追责信号并将维护追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维护追责信号后将维护追责信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据与环境数据均异常,则生成全面追责信号并将全面追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到全面追责信号后将全面追责信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据正常且环境数据异常,则生成环境调节信号并将环境调节信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到环境调节信号后将环境调节信号发送至管理人员的手机终端;若异常设备的维护数据异常且环境数据正常,则生成维修追责信号并将维修追责信号发送至运维管理平台,运维管理平台接收到维修追责信号后将维修追责信号发送至管理人员的手机终端。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,其特征在于,维护数据包括设备的编号、是否存在异常以及存在异常时是否需要更换零部件。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统,其特征在于,该基于数据分析的工业产线设备运维管理系统的工作方法,包括以下步骤:
步骤一:对工业产线上的设备进行定期维护巡查,并将设备的维护数据发送至运维管理平台;
步骤二:对工业产线上的设备进行运行状态监控分析:通过对工业产线上的设备的运行参数进行采集与计算得到运行系数,通过运行系数对产线上的设备的运行状态是否正常进行判定,在设备运行状态异常时生成运行预警信号并发送至运维管理平台;
步骤三:对工业产线上的设备进行运行环境监测分析:通过对工业产线上的设备的环境参数进行采集与计算得到环境系数,通过环境系数对设备的运行环境是否正常进行判定,在运行环境异常时生成环境预警信号并发送至运维管理平台;
步骤四:对工业产线进行异常处理分析:对位于同一产线上的设备进行维修必要性分析并得到必要系数,通过必要系数的数值对产线的维护特征进行标记。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310776429.9A CN116777433B (zh) | 2023-06-28 | 2023-06-28 | 一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310776429.9A CN116777433B (zh) | 2023-06-28 | 2023-06-28 | 一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116777433A CN116777433A (zh) | 2023-09-19 |
CN116777433B true CN116777433B (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=88011315
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310776429.9A Active CN116777433B (zh) | 2023-06-28 | 2023-06-28 | 一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116777433B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117233519B (zh) * | 2023-11-16 | 2024-02-13 | 江苏普达迪泰科技有限公司 | 一种基于数据分析的检测测试系统 |
CN117278425B (zh) * | 2023-11-20 | 2024-02-02 | 广东省信息工程有限公司 | 一种信息技术运维管理方法及系统 |
CN117875567B (zh) * | 2024-03-07 | 2024-05-28 | 湖南鸿盛邦科技有限公司 | 一种用于产线的管理系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20010067604A (ko) * | 2001-02-21 | 2001-07-13 | 이동헌 | 설비 관리 장치 및 방법 |
WO2014102918A1 (ja) * | 2012-12-26 | 2014-07-03 | 株式会社 日立製作所 | 機械異常診断装置 |
CN114859845A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-08-05 | 中用科技有限公司 | 基于物联网控制器的智能工业数据管理系统 |
CN115167258A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-11 | 电子科技大学 | 一种发动机智能运维管控系统及方法 |
CN115718468A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-02-28 | 安徽省茂鑫家居工艺品有限公司 | 一种基于数据分析的化妆镜生产线监管反馈系统 |
CN115907736A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-04-04 | 中天建设集团有限公司 | 一种基于人工智能的智能建造大型设备运维管理系统 |
CN115933508A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-04-07 | 珠海康晋电气股份有限公司 | 一种配电网智能电力运维系统 |
-
2023
- 2023-06-28 CN CN202310776429.9A patent/CN116777433B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20010067604A (ko) * | 2001-02-21 | 2001-07-13 | 이동헌 | 설비 관리 장치 및 방법 |
WO2014102918A1 (ja) * | 2012-12-26 | 2014-07-03 | 株式会社 日立製作所 | 機械異常診断装置 |
CN114859845A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-08-05 | 中用科技有限公司 | 基于物联网控制器的智能工业数据管理系统 |
CN115167258A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-10-11 | 电子科技大学 | 一种发动机智能运维管控系统及方法 |
CN115933508A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-04-07 | 珠海康晋电气股份有限公司 | 一种配电网智能电力运维系统 |
CN115718468A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-02-28 | 安徽省茂鑫家居工艺品有限公司 | 一种基于数据分析的化妆镜生产线监管反馈系统 |
CN115907736A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-04-04 | 中天建设集团有限公司 | 一种基于人工智能的智能建造大型设备运维管理系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
企业产线设备点检的发展;张孝桐;;河北冶金(第01期);4-9 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116777433A (zh) | 2023-09-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116777433B (zh) | 一种基于数据分析的工业产线设备运维管理系统 | |
CN114859845A (zh) | 基于物联网控制器的智能工业数据管理系统 | |
CN115204426B (zh) | 一种基于物联网的纺织流水线运行监管系统 | |
CN115781697B (zh) | 工业机器人控制系统 | |
CN117311316A (zh) | 一种面向工业互联网的机器故障诊断方法及系统 | |
CN115469176A (zh) | 一种基于数据模型的数字孪生电网用风险评估系统 | |
CN114019927A (zh) | 基于智能精密模具制造的监管反馈控制系统 | |
CN116008701B (zh) | 用于智能高压开关柜的电动机构运行诊断系统及方法 | |
CN116184950B (zh) | 一种汽车生产线用多源数据提取分析系统 | |
CN116976557A (zh) | 一种节能减碳的园区能源控制方法及系统 | |
CN115265635B (zh) | 一种基于数据分析的工业机器视觉检测管理系统 | |
CN117267861A (zh) | 一种基于物联网的空调室外风机故障预测系统 | |
CN118195284B (zh) | 一种基于大数据的智能运维可视化监控方法及系统 | |
CN116316613A (zh) | 电力设备运行监测方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN115376296A (zh) | 一种基于工业互联网的生产故障预警系统 | |
CN115933508A (zh) | 一种配电网智能电力运维系统 | |
CN116517862A (zh) | 一种基于stft-cnn的矿井通风机异常诊断系统 | |
CN115580972A (zh) | 一种智能舞台灯光秀的自动化控制系统及其控制方法 | |
CN117592753B (zh) | 一种基于知识图谱的生产监管控制系统 | |
CN116700092B (zh) | 一种适用于工控机的运行控制智能预警系统 | |
CN114789468A (zh) | 一种自动故障检测及修复系统、方法、设备及终端 | |
CN116339266A (zh) | 一种管材生产复合监测方法及系统 | |
CN118111740B (zh) | 一种适用于工业高压清洗机的运行性能监测系统 | |
CN117518954A (zh) | 一种基于物联网的控制柜管理系统及方法 | |
CN117849556B (zh) | 一种驱动电机位置传感器的局放智能预警系统 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |