[发明专利]一种基于大数据分析的装备健康运维管理方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于大数据分析的装备健康运维管理方法及系统，涉及装备运维技术领域，该方法包括：实时监测并采集装备的工作时间和运行数据并发送到服务端，统计装备内各部件的累计工作时间和装备的运行状态，设定装备内各部件的安全寿命阈值，将装备内累计工作时间超过安全寿命阈值的部件标记为危险部件，判断装备的运行状态，将运行数据显示异常的装备标记为危险装备，然后通过服务端实时监测到危险部件或危险装备时发出预警信号，以提醒工作人员检查并更换危险部件或危险装备；本发明通过实时监测装备的累计工作时间和运行数据，有效的提高了工业制造装备的运行状态检测能力和装备利用率，确保了装备的运维安全，同时降低了装备的维护成本。

技术领域

本发明涉及装备运维技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据分析的装备健康运维管理方法及系统。

背景技术

随着电子制造业的不断发展，在制造过程中所使用的工业制造装备越来越多，其中有相当程度的工业制造装备的运行状况会直接影响整个制造生产线的执行效率，因此对这些装备的运行维护需求也与日俱增。现有工业制造装备一般分布在工厂的各个生产线上，其运行维护主要由现场操作人员与设备运维人员共同负责。其中，操作人员通过人工观察比对与辅助工具检验的方式人工获取设备运行状态，并采用流转卡的方式接收生产制造任务；运维人员对设备的运行维护，多采用定期巡检与发生故障后的维修的方式。

而随着电子检测技术与计算机技术的快速发展，生产制造装备的智能化与软件化程度越来越高。其中先进的生产制造装备，自身的测试性大幅度提升，很多采用机内自测试(BIT)技术实现了自测试功能，能够对设备自身的整机、软硬件模块单元乃至关键接口进行量化指标的通过/不通过/异常错误测试。并且通常自测试需要切换到自测试模块，需要中断仪器设备的当前运行状态，切换至自测试模式才进行执行。

现有生产制造条件下，生产制造装备的运维存在两方面问题：一方面，装备运行状态的获取由操作人员进行人工记录，而运维管理人员并不能第一时间掌握装备的运行状态，因此无法根据装备的实时运行状态进行预测性维护与生产计划的调整，难以避免故障的发生，且易造成装备的利用不均衡；另一方面，装备的维护维修多采用定期巡检与发生故障后的维修，定期巡检受时间间隔影响较大，检修的时间间隔如果太短，会造成检修工作的大幅增加，而如果时间间隔较长，则很难及时发现技术指标下降、功能不完善等问题，而发生故障后的维修，会大幅提高运行维护成本，且极易影响生产进度。现有生产制造条件下，存在工业制造装备的运行状态不透明、装备利用率低等问题，无法实现装备的管理与高效的运行维护保障。

基于此，提出一种基于大数据分析的装备健康运维管理方法及系统来解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的装备健康运维管理方法及系统，其能够实现工业制造装备的实时状态监测与高效的运行维护。

本发明的技术方案为：

第一方面，本申请提供一种基于大数据分析的装备健康运维管理方法，其包括以下步骤：

实时监测并采集生产制造装备的工作时间和运行数据；

将采集到的工作时间和运行数据发送到服务端；

根据服务端接受的工作时间和运行数据统计装备内各部件的累计工作时间和装备的运行状态；

设定装备内各部件的安全寿命阈值，判断各部件的累计工作时间是否超过安全寿命阈值，将装备内累计工作时间超过安全寿命阈值的部件标记为危险部件；

判断装备的运行状态，将运行数据显示异常的装备标记为危险装备；

通过服务端实时监测是否有危险部件或危险装备，并在监测到危险部件或危险装备时发出预警信号，以提醒工作人员检查并更换危险部件或危险装备。