基于BOM跟踪的产品寿终预算方法与流程

本发明涉及一种基于bom跟踪的产品寿命终结预算方法，属于数据管理和预测技术领域。

背景技术：

产品在投入使用后，需要随时关注产品的即时性能，避免因产品性能不够，造成使用危险，危害生命和财产。但是，对于性能在使用过程是呈不规律变化的，无法直观判断到在下次使用中，性能变化到的程度，目前这种性能预测通常还是靠人的经验，但是经验是不可靠的，而且不好直观表达，当一个产品投入到新的环境中使用，没有在先的经验，就很难预测到产品是否能够投入到下一个使用轮回。比如，飞机上的部件寿命预测，在飞机起飞前，一定要严格预测在下一次起飞和降落后，其性能是否达标，其承载的责任不可小觑。再比如，现在的军用雷达的性能预测，高压容器、易爆化学品的容器，以及钢铁行业的各设备或者部件，在使用过程中，均需要严格的性能预测，可见，一种稳定、有效的产品性能预测方法成为市场急切的需求。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于bom跟踪的产品寿命终结预算方法，本预算方法能够预测产品在下一个检测时刻前的性能走向，给生产和使用，提供可靠有效的数据，避免产品寿终运行，杜绝危险隐患，其具体技术方案如下：

基于bom跟踪的产品寿终预算方法，包括以下步骤：

步骤1：确定产品寿终的指标和指标限值：确定产品寿终的指标，以及对应指标达到的限值，限值用字母a表示，即指标达到限值a时，判断为产品寿终；

步骤2：采集时刻表：从产品投入使用起，建立指标数据采集时刻表，时刻表随着时间推移，采集频率越来越高，每个采集时刻顺次表示为t1、t2、t3……tn；

步骤3：建立坐标系：以采集时刻为横坐标，以采集的指标为纵坐标，将指标限值绘制在坐标系内，即为一条水平的直线，称为限值线；

步骤4：采集指标数据：在时刻表上对应的时刻采集各个指标数据，指标数据顺次用χ1、χ2、χ3……χn，并与时刻表中对应的时刻匹配记录；

步骤5：绘制指标变化曲线：将每个采集时刻采集到的指标数据描点在坐标系中，当采集的指标数据为2个以上时，将点连线，并绘制出平滑的延长线；

步骤6：判断下一次采集时刻是否合理：当延长线与限值线的交点在下一次采集时刻之前，则需要重新设定采集时刻，将下一次的采集时刻提前到延长线与限值线的交点所在时刻以前；

步骤7：判断产品终结：当产品的一个使用周期的时间长度大于当前数据采集时刻和延长线与限值线的交点所在时刻的时间长度时，判断为产品寿终。

进一步的，所述步骤2和步骤3之间还有步骤2.1，

步骤2.1：建立时间表：计算采集时刻表中相邻两次的时刻间隔长度，时刻间隔长度顺次表示为t1、t2、t3……tn，其中，t1＝t2-t1，t2＝t3–t2，t3＝t4–t3，……tn-1＝tn–tn-1，建立时间间隔长度表，即时间表；

所述步骤4和步骤5之间还有步骤4.1、步骤4.2，

步骤4.1：计算数据差：计算相邻的采集时刻的指标数据的差值x1＝χ2–χ1，x2＝χ3–χ2，x3＝χ4–χ3，……,xn＝χn–χn-1，并将数据差值与时间表里对应的时间匹配记录；

步骤4.2：计算数据变化速度：用数据差xi(i＝1、2、3、4……n)除以对应的时间表里对应时刻的时刻间隔ti(i＝1、2、3、4……n)，得到数据变化速度，数据变化速度用di(i＝1、2、3、4……n)表示，将数据变化速度di与时间表的时间对应匹配；

步骤4.3：绘制数据变化速度和时刻的坐标系：以时刻ti为横坐标，以数据变化速度di为纵坐标，将对应时刻下的数据变化速度描点在坐标系中，用平滑的线顺次连接各点，并按照连线的走势，绘制到下一个采集时刻，读取下一个采集时刻的指标变化速度di+1，

步骤4.4：计算下一次采集时刻的指标数据：取所有指标变化速度中的最大值dmax，下一次的采集时刻的指标数据表示为χi+1＝χi+(χi·ti·dmax)；χi+1与指标限值有两种关系，一种是χi+1始终大于指标限值，随着时刻延长，χi+1逐渐接近指标限值，一旦到达指标限值，产品寿终，称为下降指标，另一种是χi+1始终小于指标限值，随着时刻延长，χi+1逐渐接近指标限值，一旦到达指标限值，称为上升指标；

步骤4.5：判断下一次采集时刻是否合理：当a为下降指标时，当步骤4.4计算所得的χi+1大于限值a时，表示产品该指标在下次采集时，仍然是安全的，当χi+1小于限值a时，表示产品该指标在下次采集时，性能达不到使用要求，更换ti直到χi+1大于限值a，判断更换后的ti对应的时刻是否在产品一个使用周期后，如在使用周期后，可以再次投入使用，并在下一个使用周期后，再次采集指标，循环步骤4.1-4.5，若更换后的ti对应的时刻是否在产品一个使用周期完成前，则判断产品寿终；

当a为上升指标时，当步骤4.4计算所得的χi+1小于限值a时，表示产品该指标在下次采集时，仍然是安全的，当χi+1大于限值a时，表示产品该指标在下次采集时，性能达不到使用要求，更换ti直到χi+1小于限值a，判断更换后的ti对应的时刻是否在产品一个使用周期后，如在使用周期后，可以再次投入使用，并在下一个使用周期后，再次采集指标，循环步骤4.1-4.5，若更换后的ti对应的时刻是否在产品一个使用周期完成前，则判断产品寿终。

进一步的，所述步骤4.3之后进行如下步骤：

步骤4.3.1：计算数据变化速度差：计算相邻时间的两个数据变化速度差，数据变化速度差用di(i＝1、2、3、4……n)表示，di具有正负之分，用后一个数据变化速度减去前一个数据变化速度，计算相邻的数据变化速度差值，di＝di+1–di，将数据变化速度差值di与时间表里对应的时间匹配记录；求{d1、d2、d3……dn}的最大值dmax

步骤4.3.2：绘制数据变化速度差值与时刻的坐标系：以时刻为横坐标，数据变化速度差值di为纵坐标，将步骤4.3.1中的数据变化速度差值di描点在坐标系中，并圆滑地连线，将连线圆滑地延长到下一个采集时刻，读取下一个采集时刻的指标变化速度差值di+1；

步骤4.3.3：计算下一次采集时刻的指标数据：取所有采集时刻的指标变化速度差值的最大值dmax。下一次的采集时刻的指标数据表示为χi+1＝χi+[xi·ti·dmax·(1+dmax)]；

步骤4.3.4：进入步骤4.5。

进一步的，步骤4.3.3之后进行如下操作：

步骤4-1：设定数据数列：设{an}为数列,a为实数，a表示指标的限值，某个时刻采集的指标数据表示为χi，xi对应于数列中的ai，i＝1、2、3、4……n；

步骤4-2：设定an与a的差值为ε，ε＝an-a，ε取正数，ε的作用在于衡量数列通项an与常数a的接近程度,ε越小，表示an与a越接近，即产品越接近寿终，建立ε取值表；

步骤4-3：设定正整数n，使得当n>n，|an-a|<ε，称数列{an}收敛于a，实数a称为数列{an}的极限，记作limn→∞an＝a或an→a(n→∞)，n随ε的变小而变大，n表示采集指标数据的特定时刻。

进一步的，所述ε取值表从大到小顺次赋值，首先，选取一个ε值，该选值的意义在于预测得的指标数据与指标极限的差值，由该ε值，结合a为定值，可以计算得到an＝ε+a，可以计算得到n，进而在计算得到的n的时刻进行指标数据采集。

进一步的，由公式χi+1＝χi+[χi·ti·dmax·(1+dmax)]，变形可得：

根据数据极限的微分公式可得，设函数

在点χi处的变量为δχ，求函数的改变量δt，

令χi+1＝a，n＝i+1，

在式(1)中带入δχ＝χi+1—χi得到如下公式：

在式(2)中带入ε＝xi+1-xi得到，

公式(3)中均为已知数，可以得到δt的数值，则可得到下一个采集指标数据的时刻ti+1，ti+1＝ti+δt。

本发明的有益效果是：

本发明提供了两种预测产品的指标是否达到寿终的方法，一种为顺序预测法，根据产品在前面的使用过程中呈现的指标数据变化情况，找出最接近的变化趋势，经过计算得到预定的下一个采集时刻可能出现的指标数据，将该指标数据与指标限值比较，进而判断得到下一个采集时刻是否有意义，若下一个采集时刻的指标数据已经不在指标限值内，则需要更高采集时刻，并计算更改后的采集时刻对应的指标数据，直到更改后时刻的指标数据在指标限值内，若更改后的采集时刻，不在产品的使用周期内，则产品判为寿终。

当出现下一个采集时刻的指标数据已经不在指标限值内，可以用指标限值计算到，指标数据为指标限值时的时刻，判断该时刻是否在产品的一个使用周期后，若不在，则判断产品寿终，若在，则循环上述过程进行对应时刻的指标数据采集。

本发明同时给出了一种结合数列极限的反推导过程，该方法主要应用于指标数据采集非常艰难，或者成本很高的产品，应用意义在于，通过极限的计算，设定一个相对安全的ε值，计算出对应的指标数据an，再计算指标数据变化为an的时刻，进而在实际生产中，在该时刻进行指标数据的采集，这样可以减少指标数据的采集次数，以及很好的预测产品的指标变化。

附图说明

图1是本发明的下降指标与时刻的坐标系，

图2是本发明的上升指标与时刻的坐标系，

图3是本发明的实施例2的流程图，

图4是本发明的实施例3的流程图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

本发明给出4种预测产品的指标是否已经得到寿终限值的方法，可以实际生产需要，以及对应产品的实现难易程度，选择使用。

实施例1：

如图1和2所示，本发明方法根据已测得的指标数据，连线各个指标数据在时刻轴-指标数据的坐标系中，根据连线的走势，判断到达下一时刻，对应的指标数据，进而判断是否达到寿终。本发明方法最为简单，考虑因素最少，最易操作，其缺点在于精度不高，在寿终不会带来较为明显伤害的产品中使用。

本方法的过程为：基于bom跟踪的产品寿终的预算方法，包括以下步骤：

步骤1：确定产品寿终的指标和指标限值：确定产品寿终的指标，以及对应指标达到的限值，限值用字母a表示，即指标达到限值a时，判断为产品寿终；

步骤2：采集时刻表：从产品投入使用起，建立指标数据采集时刻表，时刻表随着时间推移，采集频率越来越高，每个采集时刻顺次表示为t1、t2、t3……tn；

步骤3：建立坐标系：以采集时刻为横坐标，以采集的指标为纵坐标，将指标限值绘制在坐标系内，即为一条水平的直线，称为限值线；产品在性能指标只可能在限值线的上方或下方，随着时间延长无限靠近限值线，一旦接触，产品报废。

步骤4：采集指标数据：在时刻表上对应的时刻采集各个指标数据，指标数据顺次用χ1、χ2、χ3……χn，并与时刻表中对应的时刻匹配记录；

步骤5：绘制指标变化曲线：将每个采集时刻采集到的指标数据描点在坐标系中，当采集的指标数据为2个以上时，将点连线，并绘制出平滑的延长线；

步骤6：判断下一次采集时刻是否合理：当延长线与限值线的交点在下一次采集时刻之前，则需要重新设定采集时刻，将下一次的采集时刻提前到延长线与限值线的交点所在时刻以前；

步骤7：判断产品终结：当产品的一个使用周期的时间长度大于当前数据采集时刻和延长线与限值线的交点所在时刻的时间长度时，判断为产品寿终。

实施例2：

如图3所示，图3以图1所示的指标数据为例为例说明，当指标数据与限值线的关系与图2所示时，步骤4.5判断的χi+1与限值a大小关系刚好相反。该方法在实施例1的基础上计算最后一次测得指标数据的变化速度di，该数据变化速度表达式为：di＝xi/ti，其中，xi＝χi+1–χi，ti＝ti+1–ti，x1为相邻的采集时刻的指标数据的差值，χi为i时刻采集的指标数据，t1为相邻时刻间隔长度，ti为i的时刻采集。

预测下一次采集时刻的采集数据χi+1＝χi+χi·ti+1＝χi+χi·(ti+2–ti+1)。

本方法较实施例1，考虑了数据的变化速度，且用最后相邻的数据计算数据变化速度，是按照当前最新的变化速度来预测将来的下一个采集时刻可能的指标数据，给实际生产带来了很好的指导意义。

具体过程为，在实施例1的基础上增加如下步骤：

步骤2和步骤3之间还有步骤2.1，

步骤2.1：建立时间表：计算采集时刻表中相邻两次的时刻间隔长度，时刻间隔长度顺次表示为t1、t2、t3……tn，其中，t1＝t2-t1，t2＝t3–t2，t3＝t4–t3，……tn-1＝tn–tn-1，建立时间间隔长度表，即时间表；

所述步骤4和步骤5之间还有步骤4.1、步骤4.2，

步骤4.1：计算数据差：计算相邻的采集时刻的指标数据的差值x1＝χ2–χ1，x2＝χ3–χ2，x3＝χ4–χ3，……,xn＝χn–χn-1，并将数据差值与时间表里对应的时间匹配记录；

步骤4.2：计算数据变化速度：用数据差xi(i＝1、2、3、4……n)除以对应的时间表里对应时刻的时刻间隔ti(i＝1、2、3、4……n)，得到数据变化速度，数据变化速度用di(i＝1、2、3、4……n)表示，将数据变化速度di与时间表的时间对应匹配；

步骤4.3：绘制数据变化速度和时刻的坐标系：以时刻ti为横坐标，以数据变化速度di为纵坐标，将对应时刻下的数据变化速度描点在坐标系中，用平滑的线顺次连接各点，并按照连线的走势，绘制到下一个采集时刻，读取下一个采集时刻的指标变化速度di+1，

步骤4.4：计算下一次采集时刻的指标数据：取所有指标变化速度中的最大值dmax，下一次的采集时刻的指标数据表示为χi+1＝χi+(χi·ti·dmax)；

步骤4.5：判断下一次采集时刻是否合理：当步骤4.4计算所得的χi+1大于限值a时，表示产品该指标在下次采集时，仍然是安全的，当χi+1小于限值a时，表示产品该指标在下次采集时，性能达不到使用要求，更换ti直到χi+1大于限值a，判断更换后的ti对应的时刻是否在产品一个使用周期后，如在使用周期后，可以再次投入使用，并在下一个使用周期后，再次采集指标，循环步骤4.1-4.5，若更换后的ti对应的时刻是否在产品一个使用周期完成前，则判断产品寿终。

实施例3：

如图4所示，图4以图1所示的指标数据为例为例说明，当指标数据与限值线的关系与图2所示时，步骤4.5判断的χi+1与限值a大小关系刚好相反。在实施例2的基础上增加了计算数据变化速度的速率，进一步提高了计算的准确性，应用于要求更为严苛的环境中。

数据变化速度的速率用di表示，下一次的采集时刻的指标数据表示为χi+1＝χi+[χi·ti·di+1·(1+di+1)]。

具体过程为在试试2的基础上增加如下步骤：

步骤4.3.1：计算数据变化速度差：计算相邻时间的两个数据变化速度差，数据变化速度差用di(i＝1、2、3、4……n)表示，di具有正负之分，用后一个数据变化速度减去前一个数据变化速度，计算相邻的数据变化速度差值，di＝di+1–di，将数据变化速度差值di与时间表里对应的时间匹配记录；

步骤4.3.2：绘制数据变化速度差值与时刻的坐标系：以时刻为横坐标，数据变化速度差值di为纵坐标，将步骤4.3.1中的数据变化速度差值di描点在坐标系中，并圆滑地连线，将连线圆滑地延长到下一个采集时刻，读取下一个采集时刻的指标变化速度差值di+1；

步骤4.3.3：计算下一次采集时刻的指标数据：取所有采集时刻的指标变化速度差值的最大值dmax。下一次的采集时刻的指标数据表示为χi+1＝χi+[χi·ti·dmax·(1+dmax)]；

步骤4.3.4：进入步骤4.5。

实施例4：

在实施例3的基础上，本实施例用反向思维的方式来计算，首先预设指标数据，然后计算出产品达到预设的指标数据时，需要的时间，进而计算得到达到次指标数据的时刻，在实际应用中，每次采集一次指标数据，就会给函数提供更多的数据。

具体过程为在试试3的基础上增加如下步骤：

步骤4.3.3之后进行如下操作：

步骤4-1：设定数据数列：设{an}为数列,a为实数，a表示指标的限值，某个时刻采集的指标数据表示为χi，χi对应于数列中的ai，i＝1、2、3、4……n；

步骤4-2：设定an与a的差值为ε，ε＝an-a，ε取正数，ε的作用在于衡量数列通项an与常数a的接近程度,ε越小，表示an与a越接近，即产品越接近寿终，建立ε取值表；

步骤4-3：设定正整数n，使得当n>n，|an-a|<ε，称数列{an}收敛于a，实数a称为数列{an}的极限，记作limn→∞an＝a或an→a(n→∞)，n随ε的变小而变大，n表示采集指标数据的特定时刻。

ε取值表从大到小顺次赋值，首先，选取一个ε值，该选值的意义在于预测得的指标数据与指标极限的差值，由该ε值，结合a为定值，可以计算得到an＝ε+a，可以计算得到n，进而在计算得到的n的时刻进行指标数据采集。

由公式χi+1＝χi+[χi·ti·dmax·(1+dmax)]，变形可得：根据数据极限的微分公式可得，设函数在点χi处的变量为δχ，求函数的改变量δt，

令χi+1＝a，n＝i+1，

在式(1)中带入δχ＝χi+1—χi得到如下公式：

在式(2)中带入ε＝xi+1-xi得到，

公式(3)中均为已知数，可以得到δt的数值，则可得到下一个采集指标数据的时刻ti+1，ti+1＝ti+δt。

本方法的指导意义在于可以直观得到接近指标限值的时刻，避免不必要的长期坚持规律的定期采集指标数据，根据推算出来的时刻，在靠近该时刻区域内进行采集指标数据，避免了产品在安全使用指标范围内，多次无意义的采集指标数据，给实际生产或使用带来了极大的检测开支，以及停机检测的时间浪费，人员浪费，避免产品多次无意义的指标数据采集带了的极大的经济损失，具有非常高的应用价值。

本发明通过计算，能够找到比较合适的采集点，避免产品使用前期，频繁采集指标数据，减少采集指标数据的次数，在实际应用中，能够带来极大的经济效益。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本申请中所述的“和/或”的含义指的是各自单独存在或两者同时存在的情况均包括在内。

本申请中所述的“连接”的含义可以是部件之间的直接连接也可以是部件间通过其它部件的间接连接。

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。