[发明专利]一种生产线预测性维护系统

说明书

本发明公开一种生产线预测性维护系统，包括设备数据模块安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据，采集软件模块，将所述设备数据模块进行采集、分析、存储和上传，数据传输模块，对采集到的数据进行网络传输，云服务器模块，将所述数据传输模块传输的数据进行大数据分析、故障预测和存储，数据展示模块，将对云服务器模块分析处理后的结构进行WEB展示，能够对机器人的故障分析、预测、处理方面提供有效的解决方案，能够将工业机器人、PLC等重要设备作为重点关注对象，通过独立的硬件采集器及配置软件对产线中的其他设备进行整合、监控分析及故障预测，同时提供网页端可视化的监控界面，保证产线中重要设备的有效运行。

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，具体为一种生产线预测性维护系统。

背景技术

工业4.0下的产线生产设备具有高度的工艺耦合性，单一设备的故障停机将会使产线陷入整线停机状态，对生产商带来巨大的经济损失，针对类似问题一般做法进行预防性维护Preventive Maintenance(PM)，消除设备失效和非计划性生产中断的原因而策划的定期活动（基于时间周期的检验和检修），随着技术的不断发展现在可以通过对设备状况实时周期性或持续监视来评价在役设备状况，以便预测应当进行维护的具体时间，但是这种技术主要以PLC、现场传感器为监测对象，无法对以工业机器人为主的自动化生产线起到有效深入的的监控及预测性维护，为此，我们提出一种生产线预测性维护系统。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种生产线预测性维护系统，利用人工智能技术，能够对机器人的故障分析、预测、处理方面提供有效的解决方案，能够将工业机器人、PLC等重要设备作为重点关注对象，通过独立的硬件采集器及配置软件对产线中的其他设备进行整合、监控分析及故障预测，同时提供了网页端可视化的监控界面，保证了产线中重要设备的有效运行，这种预测系统以多机器人产线为依托，以降低停机时间和提高生产效率为目标，对产线上的设备关键信息进行连续的测量和分析，预测诸如机器零件剩余使用寿命等关键指标，判断机器的运行状态、优化机器的维护时机，通过实施预测性维护，制造商可以提高安全性，增加生产时间并延长设备寿命。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

一种生产线预测性维护系统，包括：

设备数据模块，安装在生产线各个部位并进行驱动和控制工作产生的运行数据；

采集软件模块，将所述设备数据模块进行采集、分析、存储和上传，所述采集软件模块在采集时进行S步骤，具体包括：

本地数据存储，对采集到设备数据模块的运行数据进行本地存储；

本地数据分析，对存储的数据进行数据分析；

本地数据展示，将初步处理的所述本地数据分析进行初步展示，判断数据的准确性；

数据上传，将所述本地数据分析处理后的数据进行上传，将数据输送出去，便于后期深层次分析处理。

数据传输模块，对采集到的数据进行网络传输，所述数据传输模块在传输时进行S步骤，具体包括：

网络连接模块，基于无线网络进行数据输送，方便进行远距离数据输送；

交换机，对电信号进行转发的网络设备，可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路，提升宽带利用效率，通过交换机，可以将接入的信息重新进行生成，再通过内部处理转发到制定的端口，达到自动寻址和交换的作用，从而避免出现端口冲突的问题，防止传输冲突、提升网络吞吐；

云服务器模块，将所述数据传输模块传输的数据进行处理，所述云服务器模块在对数据处理时进行S步骤，具体包括；

传输数据存储，对所述数据传输模块传输的数据进行存储，防止丢失；

大数据分析，将所述传输的数据进行深层次分析处理，进一步深化；

大数据故障预测，对深化处理后的数据进行故障预测，判断产线是否会出现故障，降低突然出现故障造成成本损失；