TW202024863A - 設備檢修裝置、方法及電腦可讀取存儲介質 - Google Patents

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Abstract

一種設備檢修方法，包括：採集設備相關聯之資料；根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析；根據資料分析結果輸出所述設備之故障報告內容；及獲取所述設備之故障處理資訊並根據所述故障處理資訊更新所述預設故障類別清單。本發明還提供一種設備檢修裝置及電腦可讀取存儲介質。

Description

設備檢修裝置、方法及電腦可讀取存儲介質
本發明涉及工業互聯網技術領域，尤其涉及一種設備檢修裝置、方法及電腦可讀取存儲介質。
於無人化工廠，物聯網，工業互聯網時代，機器越來越多，機器之種類亦越來越多，隨之而來之設備故障之複雜程度，設備故障之類型亦是多種多樣，這大大增加了設備維修之工作量。
有鑑於此，有必要提供一種設備檢修裝置、方法及電腦可讀取存儲介質，其能實現降低設備維修之工作量，節省設備維修時間。
本發明一實施方式提供一種設備檢修方法，所述方法包括：採集設備相關聯之資料；根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析；根據資料分析結果輸出所述設備之故障報告內容；及獲取所述設備之故障處理資訊並根據所述故障處理資訊更新所述預設故障類別清單。
優選地，所述設備相關聯之資料包括以下之一種或多種：設備台賬資料、設備零部件台賬資料、設備維修記錄資料、設備運行資料、感測器資料、圖像資料、產品測試資料。
優選地，所述根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析之步驟還包括： 從所述設備相關聯之資料中提取符合預設規律之資料； 確定與所述符合預設規律之資料對應之設備零部件；及 結合所述設備零部件之特性對所述符合預設規律之資料進行資料分析。
優選地，所述故障報告內容包括以下一種或多種：故障等級、故障嚴重程度、故障類型、故障發生幾率、故障即將發生之時間段、與故障相關之零部件、故障之維修方法建議、故障維修所需之工具。
優選地，所述故障等級根據以下公式計算得到：F=X*Y*Z，其中，F為故障等級，X為故障發生對生產專案造成之影響率，Y為故障發生對產品品質造成之影響率，Z為故障發生幾率。
優選地，所述故障發生幾率藉由以下步驟計算得到： 建立故障發生幾率與故障即將發生時間段之映射表，所述映射表中之每一故障即將發生時間段對應一故障幾率； 獲取設備零部件之參數資訊，並根據所述參數資訊預測得到所述設備之故障即將發生時間段；及 根據所述預測得到之故障即將發生時間段從所述映射表中查找得到所述故障發生幾率。
優選地，所述設備零部件之參數資訊包括：設備零部件之使用時間、設備零部件之壽命、設備零部件之老化程度資訊、設備零部件於工作過程中之磨損與衝擊之累加資訊、設備零部件之外觀變形趨勢資訊、設備零部件控制故障預測資訊。
優選地，所述根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析之步驟包括： 從所述設備相關聯之資料中抽取與所述預設故障類別清單相關聯之資料；及 對所述抽取得到之資料進行資料監控與資料分析。
本發明一實施方式提供一種設備檢修裝置，所述設備檢修裝置包括處理器及記憶體，所述記憶體上存儲有複數電腦程式，所述處理器用於執行記憶體中存儲之電腦程式時實現上述所述之設備檢修方法之步驟
本發明一實施方式還提供一種電腦可讀取存儲介質，所述電腦可讀取存儲介質存儲有多條指令，多條所述指令可被一個或者多個處理器執行，以實現上述所述之設備檢修方法之步驟。
與習知技術相比，上述設備檢修裝置、方法及電腦可讀取存儲介質，藉由對設備相關聯之資料進行分析可得到故障等級、故障嚴重程度、故障類型、與故障相關之零部件、故障之維修方法、維修故障所需要之工具等資訊，減輕了設備維修人員之工作難度，節約了設備維修時間，同時還可實現對故障進行事前預警，降低故障發生對生產造成之損失，設備管理人員還可根據採集得到之設備相關聯資料瞭解設備每一個零部件之詳細使用資訊，實現設備之合理調度與配置管理，提升設備之使用效能。
請參閱圖1，為本發明設備檢修裝置較佳實施例之示意圖。
所述設備檢修裝置100可與一個或多個待檢修設備200建立通信連接，包括但不限於有線通信方式或無線通訊方式。所述設備檢修裝置100包括記憶體10、處理器20以及存儲於所述記憶體10中並可於所述處理器20上運行之電腦程式30，例如設備檢修程式。所述處理器20執行所述電腦程式30時實現設備檢修方法實施例中之步驟，例如圖3所示之步驟S300~S306。或者，所述處理器20執行所述電腦程式30時實現設備檢修系統實施例中各模組之功能，例如圖2中之模組101~104。
所述電腦程式30可被分割成一個或多個模組/單元，所述一個或者多個模組/單元被存儲於所述記憶體10中，並由所述處理器20執行，以完成本發明。所述一個或多個模組/單元可是能夠完成特定功能之一系列電腦程式指令段，所述指令段用於描述所述電腦程式30於所述設備檢修裝置100中之執行過程。例如，所述電腦程式30可被分割成圖2中之採集模組101、分析模組102、輸出模組103及更新模組104。各模組具體功能參見設備檢修系統實施例中各模組之功能。
所述設備檢修裝置100可是桌上型電腦、筆記本、掌上型電腦及雲端伺服器等計算設備。本領域技術人員可理解，所述示意圖僅僅是設備檢修裝置100之示例，並不構成對設備檢修裝置100之限定，可包括比圖示更多或更少之部件，或者組合某些部件，或者不同之部件，例如所述設備檢修裝置100還可包括輸入輸出設備、網路接入設備、匯流排等。待檢修設備200可是用於車間生產之各種設備，比如機床等。
所稱處理器20可是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，還可是其他通用處理器、數位訊號處理器 (Digital Signal Processor，DSP)、專用積體電路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、現成可程式設計閘陣列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可程式設計邏輯器件、分立門或者電晶體邏輯器件、分立硬體元件等。通用處理器可是微處理器或者所述處理器20亦可是任何常規之處理器等，所述處理器20是所述設備檢修裝置100之控制中心，利用各種介面與線路連接整個設備檢修裝置100之各個部分。
所述記憶體10可用於存儲所述電腦程式30與/或模組/單元，所述處理器20藉由運行或執行存儲於所述記憶體10內之電腦程式與/或模組/單元，以及調用存儲於記憶體10內之資料，實現所述設備檢修裝置100之各種功能。所述記憶體10可主要包括存儲程式區與存儲資料區，其中，存儲程式區可存儲作業系統、至少一個功能所需之應用程式（比如聲音播放功能、圖像播放功能等）等；存儲資料區可存儲根據設備檢修裝置100之使用所創建之資料（比如音訊資料、電話本等）等。此外，記憶體10可包括高速隨機存取記憶體，還可包括非易失性記憶體，例如硬碟機、記憶體、插接式硬碟機，智慧存儲卡（Smart Media Card, SMC），安全數位（Secure Digital, SD）卡，快閃記憶體卡（Flash Card）、至少一個磁碟記憶體件、快閃記憶體器件、或其他易失性固態記憶體件。
圖2為本發明設備檢修系統較佳實施例之功能模組圖。
參閱圖2所示，所述設備檢修系統40可包括採集模組101、分析模組102、輸出模組103及更新模組104。
所述採集模組101用於採集設備相關聯之資料。
於一實施方式中，所述設備相關聯之資料可包括以下之一種或多種：設備台賬資料、設備零部件台賬資料、設備維修記錄資料、設備運行資料、感測器資料、圖像資料、產品測試資料。其中，所述設備台賬資料可是待檢修設備200之型號規格、購入日期、使用年限、設備名稱、編號、使用部門、故障原因、故障處理方法、更換之備件名稱等。所述設備零部件台賬資料可是待檢修設備200所包含之所有零部件與每個零部件之詳細資訊，包含但不限於：零件型號、零件生產廠家、零件尺寸、零件形狀、零件材料、零件功能、零件生產日期、零件按裝此設備日期、零件於整台設備上之具體安裝位置、零件於整台設備上所起之功能作用、零件控制介面、零件控制命令等。
所述設備維修記錄資料可是待檢修設備200之故障原因、故障處理方法、更換之備件名稱、更換備件型號、更換備件廠商、備件更換時間、備件更換人等資訊。所述設備運行資料可是待檢修設備200於何時何地做了什麼樣之操作，每種操作之運行速度、加速度，運行高度，運行位置、角度、方向等參數。所述感測器資料可是待檢修設備200之感測器於工作過程中偵測到之各個零部件之溫度、濕度、工作電流、工作電壓、壓力、振動、位置、能耗、速度、加速度等資料。所述感測器可包括力敏感測器、液面感測器、能耗感測器、位置感測器、加速感測器、雷達感測器、加速度感測器、射線輻射感測器、熱敏感測器、振動感測器，濕敏感測器、磁敏感測器、氣敏感測器，真空度感測器，生物感測器等。所述圖像資料可是採集得到之待檢修設備200之關鍵核心零部件於具體工作時圖像，例如刀具於切割時之圖像資料，主軸於轉動時之圖像資料等，所述圖像資料可用以分析關鍵零部件是否發生磨損，工作異常等缺陷。所述產品測試資料可是對待檢修設備200所加工生產出之產品或者半成品進行各種參數測試得到之資料。
於一實施方式中，所述採集模組101還用於將採集得到之設備相關聯之資料存儲至指定之存儲區域，以方便後續進行資料分析。
所述分析模組102用於根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析。
於一實施方式中，可是根據設備歷史使用經驗得出待檢修設備200經常發生之故障類型，並根據該些經常發生之故障類型來建立所述預設故障類別清單。舉例而言，若待檢修設備200以前於使用時容易出現刀具磨損，刀具斷裂，主軸斷裂，窗戶脫落，工作手臂變形等故障，則預設故障類別清單包括刀具磨損，刀具斷裂，主軸斷裂，窗戶脫落，工作手臂變形等故障類型。
於一實施方式中，所述分析模組102根據預設故障類別清單進行資料分析時，從所述設備相關聯之資料中抽取與所述預設故障類別清單相關聯之資料，再對所述抽取得到之資料進行資料監控與資料分析，得到資料分析結果。所述分析模組102可實現按照該清單之每一個故障類型對所述設備相關聯之資料進行針對性之分析，可節省資料分析時間，提高資料分析效率。
於一實施方式中，所述分析模組102還可採用以下方式對所述設備相關聯之資料進行資料分析：所述分析模組102從所述設備相關聯之資料中提取符合預設規律之資料，確定與所述符合預設規律之資料對應之設備零部件，再結合所述設備零部件之特性對所述符合預設規律之資料進行資料分析。所述預設規律之資料可是具有規律變化/穩定之異常資料，再根據該異常資料確定產生該異常資料之設備零部件並獲取該設備零部件當前參數資訊，進而可結合設備零部件之當前參數資訊對該異常資料進行針對性分析。
所述輸出模組103用於根據資料分析結果輸出所述設備之故障報告內容。
於一實施方式中，所述故障報告內容可包括以下一種或多種：故障等級、故障嚴重程度、故障類型、故障發生幾率、故障即將發生之時間段、與故障相關之零部件、故障之維修方法建議、故障維修所需之工具。所述故障報告可以文字、圖片、視頻等方式進行呈現。
於一實施方式中，所述輸出模組103還可藉由郵件、微信、短信等方式將所述故障報告內容發送給指定之人員。
於一實施方式中，所述故障等級可根據以下公式計算得到：F=X*Y*Z，其中，F為故障等級，X為故障發生對生產專案造成之影響率，Y為故障發生對產品品質造成之影響率，Z為故障發生幾率。其中，X值可根據實際故障對生產專案造成之影響進行評估得到，可預先設置一評估規則來得到X值，X值之大小可是1%~100%之間。Y值同樣可根據實際故障對產品品質造成之影響進行評估得到，同樣可預先設置一評估規則來得到Y值，Y值之大小可是1%~100%之間。
Z值可藉由以下方式計算得到：首先建立故障發生幾率與故障即將發生時間段之映射表，於所述映射表中之每一故障即將發生時間段對應一故障幾率，於獲取設備零部件之參數資訊，並根據所述設備零部件之參數資訊預測得到所述設備之故障即將發生時間段，最後根據所述預測得到之故障即將發生時間段從所述映射表中查找得到所述故障發生幾率。
於一實施方式中，故障發生幾率與故障即將發生時間段之映射表如下所示： 故障發生幾率與故障即將發生時間段之映射表
故障即將發生之時間段 故障發生之機率
0-3（小時） 100%
3-8（小時） 99%
8-24（小時） 98%
24-72（小時） 95%
3-5天 90%
10-5天 85%
20-10天 80%
30-20天 70%
… …
於一實施方式中，可基於設備零部件之參數資訊建立一故障預測模型來預測得到所述設備之故障即將發生時間段。比如，藉由深度學習演算法、神經網路模型等對設備零部件之參數資訊進行訓練建立所述故障預測模型。
所述設備零部件之參數資訊可包括：設備零部件之使用時間、設備零部件之壽命、設備零部件之老化程度資訊、設備零部件於工作過程中之磨損與衝擊之累加資訊、設備零部件之外觀變形趨勢資訊、設備零部件控制故障預測資訊。於本發明之其他實施方式中，所述設備零部件之參數資訊還可包括其他可影響故障發生之資訊，比如設備零部件之使用環境資訊。
於一實施方式中，所述設備檢修裝置100或者所述待檢修設備200上還設置有故障指示器、故障預警指示器。所述故障指示器用於指示待檢修設備200之實際狀態，比如有紅色，紅色閃爍，黃色，與綠色四種狀態。其中，紅色表示設備停機，紅色閃爍表示設置發生故障報警，黃色表示設備等待工作，綠色表示設備正常工作。
所述故障預警指示器用於指示設備還未發生之故障，然預測故障將於未來時間內出現，比如有紅色，橙色，黃色，藍色四種顏色。紅色指故障發生之幾率（90%~100%）很高，故障造成之損失可能亦很大；橙色指故障發生幾率（80%~90%）比較高，故障造成之損失可能亦比較大；黃色指故障發生之機率（55%~80%）不是很高，故障造成之損失可能亦不是很大；藍色指故障發生幾率較低（55%以下），故障造成之損失可能較輕微。
所述更新模組104用於獲取所述設備之故障處理資訊並根據所述故障處理資訊更新所述預設故障類別清單。
於一實施方式中，當故障處理完畢後可記錄故障處理資訊，所述更新模組104藉由獲取所述設備之故障處理資訊並根據所述故障處理資訊更新所述預設故障類別清單，可實現進一步提升故障分析速度。
圖3為本發明一實施方式中設備檢修方法之流程圖。根據不同之需求，所述流程圖中步驟之順序可改變，某些步驟可省略。
步驟S300，採集設備相關聯之資料。
步驟S302，根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析。
步驟S304，根據資料分析結果輸出所述設備之故障報告內容。
步驟S306，獲取所述設備之故障處理資訊並根據所述故障處理資訊更新所述預設故障類別清單。
上述設備檢修裝置、方法及電腦可讀取存儲介質，藉由對設備相關聯之資料進行分析可得到故障等級、故障嚴重程度、故障類型、與故障相關之零部件、故障之維修方法、維修故障所需要之工具等資訊，減輕了設備維修人員之工作難度，節約了設備維修時間，同時還可實現對故障進行事前預警，降低故障發生對生產造成之損失，設備管理人員還可根據採集得到之設備相關聯資料瞭解設備每一個零部件之詳細使用資訊，實現設備之合理調度與配置管理，提升設備之使用效能。
綜上所述，本發明符合發明專利要件，爰依法提出專利申請。惟，以上所述者僅為本發明之較佳實施方式，本發明之範圍並不以上述實施方式為限，舉凡熟悉本案技藝之人士爰依本發明之精神所作之等效修飾或變化，皆應涵蓋於以下申請專利範圍內。
10:記憶體 20:處理器 30:電腦程式 40:設備檢修系統 101:採集模組 102:分析模組 103:輸出模組 104:更新模組 100:設備檢修裝置 200:待檢修設備
圖1是本發明一實施方式之設備檢修裝置之運用場景架構示意圖。
圖2是本發明一實施方式之設備檢修系統之功能模組圖。
圖3是本發明一實施方式之設備檢修方法之流程圖。

Claims (10)

  1. 一種設備檢修方法，包括以下步驟： 採集設備相關聯之資料； 根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析； 根據資料分析結果輸出所述設備之故障報告內容；及 獲取所述設備之故障處理資訊並根據所述故障處理資訊更新所述預設故障類別清單。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之設備檢修方法，其中所述設備相關聯之資料包括以下之一種或多種：設備台賬資料、設備零部件台賬資料、設備維修記錄資料、設備運行資料、感測器資料、圖像資料、產品測試資料。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之設備檢修方法，其中所述根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析之步驟還包括： 從所述設備相關聯之資料中提取符合預設規律之資料； 確定與所述符合預設規律之資料對應之設備零部件；及 結合所述設備零部件之特性對所述符合預設規律之資料進行資料分析。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之設備檢修方法，其中所述故障報告內容包括以下一種或多種：故障等級、故障嚴重程度、故障類型、故障發生幾率、故障即將發生之時間段、與故障相關之零部件、故障之維修方法建議、故障維修所需之工具。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之設備檢修方法，其中所述故障等級根據以下公式計算得到：F=X*Y*Z，其中，F為故障等級，X為故障發生對生產專案造成之影響率，Y為故障發生對產品品質造成之影響率，Z為故障發生幾率。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之設備檢修方法，其中所述故障發生幾率藉由以下步驟計算得到： 建立故障發生幾率與故障即將發生時間段之映射表，所述映射表中之每一故障即將發生時間段對應一故障幾率； 獲取設備零部件之參數資訊，並根據所述參數資訊預測得到所述設備之故障即將發生時間段；及 根據所述預測得到之故障即將發生時間段從所述映射表中查找得到所述故障發生幾率。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之設備檢修方法，其中所述設備零部件之參數資訊包括：設備零部件之使用時間、設備零部件之壽命、設備零部件之老化程度資訊、設備零部件於工作過程中之磨損與衝擊之累加資訊、設備零部件之外觀變形趨勢資訊、設備零部件控制故障預測資訊。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之設備檢修方法，其中所述根據預設故障類別清單對所述設備相關聯之資料進行資料分析之步驟包括： 從所述設備相關聯之資料中抽取與所述預設故障類別清單相關聯之資料；及 對所述抽取得到之資料進行資料監控與資料分析。
  9. 一種設備檢修裝置，所述設備檢修裝置包括處理器及記憶體，所述記憶體上存儲有複數電腦程式，所述處理器用於執行記憶體中存儲之電腦程式時實現如請求項1-8任一項所述之設備檢修方法之步驟。
  10. 一種電腦可讀取存儲介質，所述電腦可讀取存儲介質存儲有多條指令，多條所述指令可被一個或者多個處理器執行，以實現如請求項1-8任一項所述之設備檢修方法之步驟。
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