设备状态分析预测以及资源分配方法与系统的制作方法

专利名称：设备状态分析预测以及资源分配方法与系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种对于设备管理的方法与系统，尤其涉及一种对于设备状态分析预
测以及资源分配方法与系统。
背景技术：
面对全球化竞争的时代，无论是产品制造商或服务提供者必须有效利用自身资 源，保持其竞争优势。资源泛指企业在营运过程中所能利用的人力、设备、资金、资财等，如 何有效协调各资源间的运作，使公司营运更具竞争力，是现阶段信息化社会竞争的一大课 题。 —般而言，企业的营运系统包括直接设备以及间接支持设备。直接设备系统泛指 与生产或服务目标物有直接接触的设备资源，间接支持系统则是不与生产或服务目标物直 接接触者。在机械设备运转过程中，无论直接或间接设备皆有可能因疏于保养维护，或人为 疏忽的因素导致零件损毁，造成生产或服务活动意外停摆，使企业受到莫大的损失，尤其是 攸关操作及使用人员的性命安全相关设备，如都市化社会中使用益趋普及的机械化停车设 备。 由于停车设备属于复杂的结构设计的设备，因此如果没有适当的管理与监控，一 旦发生故障，可能造成生命或财产的危险。除此之外，其它在工厂或者是电子机械设备的监 控管理与维修随着系统的庞大与安全效率的考虑，也逐渐依赖有效的监控与维修排程以对 设备进行有效的管理。 在现有技术中，例如美国专利US. Pat. No. 5， 210， 704所提供的 一 种设备故障
预知与诊断以及损耗监控和生命周期预测的系统。其是由所撷取的数据间的相互关联 性利用专家系统与数据库整合的方式进行故障预知与效能评估。而美国专利US.Pat. No. 5， 402， 475以及5， 432， 508则提供一种停车车位的管理技术，不过在该技术中，并未对 如何对设备故障预知与诊断以及损耗监控和生命周期预测的技术内容提出具体的技术方 式。另外，美国专利US. Pat. No. 5， 445， 347也提供一种监控与预知的系统，其是直接对车辆 的操作状态产生感测信号，并经过判断后决定操作状态以及预测对应该操作状态可能发生 的问题，并且安排维修排程对该装置进行维修。再者，如美国专利US. Pat. No. 6， 748， 341也 提供一种监控与预测方法，其是对于设备的进行感测产生一系列的感测信号，并由PMA输 出预测设备可能发生的故障。

发明内容
本发明提供一种设备状态分析预测以及资源分配方法与系统，其是从实时检测技 术所撷取的信息，进而进行诊断与预测，并可进一步进行预防性维修的安排，有效整合生产 制造系统以及制造支持系统，以提升生产制造系统的效能。 本发明提供一种设备状态分析预测以及资源分配方法与系统，其应用于机械停车 设备管理，为机械停车产业的后勤支持补给体系自动化注入重要的发展动力，并预期可带动适时、适地的后勤支持系统，不但可提高停车场系统业者的正常服务效率，并可大幅提升 后勤支持系统业者的服务准确率，减少人力与材料浪费，提高人员使用机械设备的安全性。
本发明提供一种设备状态分析预测以及资源分配方法与系统，其由导入的多代理 人系统，即是专门应用于分布式环境，代替人进行沟通协调，于给定的权限下，合作达到预 期的目标(目标包含数据传输，诊断，预测，以及维修排程安排等)。 在一实施例中，本发明提供一种设备状态分析预测方法，包括有下列步骤检测到
关于一远程设备所产生的一感测信号而经由网络传至一中央管理单元；中央管理单元接收
该感测信号并进行诊断以产生一诊断信息；中央管理单元根据该诊断信息预测关于该设备
的生命周期；以及中央管理单元根据该预测生命周期的结果判断是否要对该设备进行维
修，如果要进行维修，则以一维修决策程序寻找合适的维修单位对该设备进行维修。如权利
要求1所述的设备状态分析预测方法，其中该设备为一机械式停车设备。 在另一实施例中，本发明提供一种停车设备状态分析预测以及资源分配方法，包
括有下列步骤检测到设置于远程的一停车设备所产生的一感测信号，并将该感测信号经
由网络传送至一中央管理单元；中央管理单元接收该感测信号并进行诊断以产生一诊断信
息；中央管理单元根据该诊断信息预测关于该设备的生命周期；中央管理单元根据该预测
生命周期的结果判断是否要对该设备进行维修，如果要进行维修，则以一维修决策程序寻
找合适的维修单位对该设备进行维修；以及于该维修进行的过程中，进行停车车位资源分
配管理。 在另一实施例中，本发明提供一种设备状态分析预测以及资源分配系统，包括一
数据库；一监控模块，其与一设备相偶接，该监控模块监控与检测该设备的状态以产生一感
测信号；一中央管理单元，其与该监控模块以及该数据库电讯连接，该中央管理单元接收该
感测信号并将该感测信号记录于该数据库中，该中央管理单元内还具有一诊断模块，其根
据该感测信号进行诊断以产生一诊断信息以及根据该诊断信息预测关于该设备的生命周
期；以及一维修排程模块，其根据该预测生命周期的结果判断是否要对该设备进行维修，如
果要进行维修，则以一维修决策程序寻找合适的维修单位对该设备进行维修。 以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。


图1为本发明设备状态分析预测以及资源分配方法实施例流程示意图； 图2为本发明的维修单位进行维修的流程示意图； 图3为本发明设备状态分析预测以及资源分配方法实施例示意图； 图4为本发明整合维修排程的停车位资源分配流程示意图； 图5A为本发明的设备状态分析预测以及资源分配系统示意图； 图5B为本发明的机械停车设备内的机械停车位示意图； 图6为中央管理单元内部模块实施例示意图。 其中，附图标记 2-设备状态分析预测方法 20 23-步骤 3-设备状态分析预测以及资源分配方法
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300 319-步骤 40 42-数据库 43-监控模块 5-设备状态分析预测以及资源分配系统 50-数据库 51-监控模块 52-中央管理单元 520-运算判断模块 521-诊断模块 522-生命周期预测模块 523-维修排程模块 53-设备 531-停车指派模块 532-车位 533、534-传感器 54-供货商
具体实施例方式
为对本发明的特征、目的及功能有更进一步的认知与了解，下文特将本发明的装 置的相关细部结构以及设计的理念原由进行说明，详细说明陈述如下 请参阅图1所示，该图为本发明设备状态分析预测以及资源分配方法实施例流程 示意图。在本实施例中，该方法2主要有下列步骤首先进行步骤20，检测到关于至少一个 远程设备所产生的一感测信号而经由网络传至一中央管理单元。该远程设备可以为任何一 种机械或者是电子电机设备，其数量并无特定限制，只要至少一个以上即可。该中央管理单 元可为计算机、服务器或者是工作站等具有运算能力的装置。另外，该感测信号可以为该远 程设备上重要部件，例如关于马达、链条、皮带或者是液压组件的相关电压、电流、温度、压 力、湿度或张力等类的感测信号等，可以有多种，并不一定只有一种。 该远程设备的设置位置可以分散在不同的区域，然后由网络(有线网络或者是无 线网络)与该中央管理单元相连接。该中央管理单元连接有一数据库，可将该感测信号予 以记录以成为一历史信息。在本实施例中，该远程设备可为机械式停车设备，而对应该机械 式停车设备的感测信号则可为机械式停车设备中的升降机上下移动速度信号、水平移载速
度信号、车辆尺寸与重量信号、停供电状态信号、人员行经感测信号、温度感测信号、液压系
统压力信号、缆绳张力感测信号、运转噪音频率与振幅信号或者是振动信号。
接着进行步骤21，中央管理单元接收该感测信号并进行诊断以产生一诊断信息。
在本实施例中，中央管理单元内具有诊断的模块，其可以根据随时读取数据库内关于该感
测信号的历史信息，然后将该历史信息与新的感测信号进行演算而得到一诊断信息。其中
产生该诊断信息的方法还包括有下列步骤记录每一次的感测信号以形成一历史信息；根
据历史信息归纳出该远程设备之一的警示值；以及当接收到新的感测数据时，即与该警示
值进行比较以得到该诊断信息。例如，以马达运转为例，马达正常使用时，根据以往的历史数据，归纳出该马达的回转振动信号频率在60Hz为警示值。如果在某一个时间点却变成 59Hz，这代表马达有可能老化，因此该中央管理单元可以根据这样的诊断结果发出警讯。
接下来，该中央管理单元还可以步骤22根据该诊断信息预测关于该设备的生命 周期。其中预测生命周期的方法还包括有下列步骤记录每一次的感测信号以形成一历史 信息；以及当接收到新的感测数据时，即与该历史信息进行演算以得到该预测生命周期。在 本实施例中，该演算的方式选择为条列法、决策树法、基因算法或者是类神经网络法。例如 马达系统堪用的回转振动信号最低界限为55Hz，假设历史数据中所检测到的值约在60Hz 上下，当有一时间点时所检测到的马达运转频率为59Hz，而在下一时间点为58Hz，如当目 前检测到的运转频率为57Hz时，则可以利用步骤22推测第五天时可能只剩下55Hz，亦即在 步骤22中可以推测马达残余寿命仅剩下2天。如果本方法的关于生命周期的警示时间为 两天的话，那么当检测频率为57Hz时中央管理单元即可发出警讯。最后，中央管理单元进 行步骤23，根据该预测生命周期的结果判断是否要对该设备进行维修，如果要进行维修，则 以一维修决策程序寻找合适的维修单位对该设备进行维修。 该维修决策程序的方式主要是通过数据库所建立的相关的维修单位所具有的能 力来进行建议。在数据库中可以建立不同维修单位的所能提供维修服务的时间、地点、路 线、设备、人员以及零件库存量。此时，该中央管理单元根据数据库所建立关于维修单位的 数据根据筛选法则搓和合适的维修单位。该筛选法则可以根据优先顺位及权重，例如先到 先服务、最短处理时间、最长处理时间、最早到期日、最小剩余时间、最小作业数、最小浮时、 最小浮时/所剩余完成时间、关键比率、客户关系、或者是随机选择等法则，前述的法则是 属于现有技术所常用的法则，在此不作赘述。 如图2所示，该图为本发明的维修单位进行维修的流程示意图。在本实施例中，当 图1的步骤23经由该维修决策程序决定出维修的单位之后，会将维修需求(包括有待维修 装置种类、所需人力与时间等相关信息)传送给维修单位。在步骤24中当维修单位接收到 维修需求之后，会根据维修需求准备维修所需的材料以及安排维修行程。然后再以步骤25 备料与安排维修排程。维修单位可以有不同物料与零组件的供货商，当维修单位在步骤24 中接收到维修需求的通知后，根据维修需求所需的物料与零组件，确认物料与零组件是否 足够，如果不够的话，维修单位由步骤25中向各个供货商取得所须的物料与零组件，以完
成维修前准备。另外，维修单位也会根据维修需求安排所需要的维修人力，以完成人力的准 备。最后，再进行步骤26进行维修作业。 请参阅图3所示，该图为本发明设备状态分析预测以及资源分配方法实施例示意 图。在本实施例中， 一方面对于设备的情况予以诊断以及预测生命周期之外，还可以于对设 备进行维修时，对该设备状态的使用信息进行重新规划与调节，使得设备维修以及使用得 以同时进行。该方法3首先以步骤300实时监控一机械停车设备的状态。接着进行步骤 301，检测到设置于远程的一停车设备所产生的一感测信号。该感测信号可为机械式停车设 备中的升降机上下移动速度信号、水平移载速度信号、车辆尺寸与重量信号、停供电状态信 号、人员行经感测信号、温度感测信号、液压系统压力信号、缆绳张力感测信号、运转噪音频 率与振幅信号或者是振动信号。接着以步骤302将该感测信号经由网络传送至一中央管理 单元接收。接着进行步骤303，中央管理单元接收该感测信号并将该感测信号传至一诊断模 块以进行诊断以产生一诊断信息。步骤3Q3的实施方式如同前述的步骤21的程序，在此不作赘述。在步骤304中，该诊断模块将该诊断信息传回该中央管理单元以进行后续判断。
接着进行步骤305，该中央管理单元，根据该诊断信息判断是否要进行预测关于该 感测信号的设备或组件的生命周期。如果要进行预测生命周期的话，则以步骤306发出预 测生命周期的需求。然后在步骤307中，一生命周期预测模块接收到该需求，即以步骤308 预测生命周期。预测生命周期的方式如同前述步骤22的程序，在此不作赘述。该生命周期 预测模块预测完生命周期之后以步骤309回报预测结果给该中央管理单元接收。
该中央管理单元接收到该预测结果之后，会以步骤310根据该预测生命周期的结 果判断是否要对该设备进行维修。如果要进行维修，则以步骤311发出维修需求给一维修 排程模块。该维修排程模块在步骤312中接收维修的需求后，则以步骤313 —维修决策程 序寻找合适的维修单位对该设备进行维修。该维修决策程序主要是根据数据库所建立的数 据寻找出合适的维修厂，其步骤如同前述的步骤23所述，在此不作赘述。随后，维修排程模 块将维修需求经中央管理单元传给设置于维修厂的处理器。该处理器为计算机、服务器或 者是工作站等具有运算处理能力的设备，但不以此为限。 该处理器在步骤314中收到维修需求之后，会以步骤315进行备料与安排维修排 程。在本步骤中，处理器会先判断维修需求所需要的物料与零组件的数量，以及维修人员的 人数。然后，以步骤316根据数据库内的物料与零组件库存状态以及维修人员的行程进行 安排进行确认。如果发现物料或零组件不足的情况下，则以步骤317向对应的物料或零组 件供货商发出补货通知。经过确认与补货的流程之后，完成了维修准备的程序。接着进行 步骤318，于安排的时日维修人员携带物料与零组件至该机械停车设备厂内进行维修。在维 修的过程中，机械停车设备厂的中央管理服务器，还可以步骤319进行停车车位资源分配 管理，以将要维修的车位以及可以利用的车位信息区隔，让机械停车设备可以在维修的状 态下仍然保持正常运作。此外，该维修单位的处理器还可接收远程终端机的联机，查询或者 是更改排程安排。 请参阅图4所示，该图为本发明整合维修排程的停车位资源分配流程示意图。在 本流程中，主要可以根据时段分派车位。在本实施例中，尖峰时段或者是离峰时段的辨识方 式，主要可以根据数据库40所储存的车位使用历史数据来进行区分。另外，由于一般维修 排程比较不会被安排在尖峰使用车位的时段，因此在尖峰时间中停车场内的中央控制计算 机会根据车位分派法则进行派车。 一旦车位被指定或使用，则会中央控制计算机更改数据 库41中对应该车位的属性，进而储存于数据库41中。然后终端计算机设备可以连接到数 据库以实时取得停车设备中各车位的在库状态而更改车位使用的显示状态(空位以及使 用车位的情形)。 如果是在离峰阶段，当中央控制计算机分配车位时，会进一步确认有无维修作业 进行，如果有维修作业，则会根据数据库42内所记录的维修排程计划避开在维修的车位， 然后指派车位给入库的车辆。同样地，一旦车位被指定或使用，则会中央控制计算机更改数 据库41中对应该车位的属性，进而储存于数据库中。然后终端计算机设备可以连接到数据 库以实时取得停车设备中各车位的在库状态。另一方面，设置在车场内的监控模块43可以 利用逻辑控制器(PLC)等组件收集停车场内各个机构或部件的监控信号，而汇集到数据库 41中。进而由中央控制计算机，将信息传到远程的中央管理单元。中央管理单元在收到感 测信号之后所做的后续处置及如同图1与图3的流程所示。
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请参阅图5A所示，该图为本发明的设备状态分析预测以及资源分配系统示意图。 该系统可执行前述的图1与图3的流程。在本实施例中，该系统包括有一数据库50、多个 监控模块51以及一中央管理单元52。每一个监控模块51与一设备53相偶接，该监控模 块51监控与检测该设备53的状态以产生一感测信号。在本实施例中的设备53可为一机 械停车设备，但不以此为限。如图5B所示，该图为本发明的机械停车设备内的机械停车位 示意图。每一个机械停车位532中具有很多组件，例如马达、链条或者是升降组件等。每 一个组件都连接有传感器533与534，监控模块51可以撷取每一个传感器533与534所产 生的感测信号。由于监控模块51为长时间监控机械停车设备的状态，因此为了减少数据 流，本实施例的监控模块51可以将接收到的感测信号与前一次的感测信号相比，如果变化 在一个范围内的话则视为信号相同，因此就不往中央管理单元52传送。反之，如果信号有 变化时，则由因特网将信号传输给该中央管理单元52。 再回到图5A所示，该中央管理单元52，其与该多个监控模块51以及该数据库50 电讯连接，该中央管理单元52接收该感测信号并将该感测信号记录于该数据库50中。如 图6所示，该图为中央管理单元内部模块实施例示意图。在本实施例中，该中央管理单元52 内具有一运算判断模块520、一诊断模块521、一生命周期预测模块522以及一维修排程模 块523。该诊断模块521，其根据该感测信号进行诊断以产生一诊断信息给该运算判断模块 520。运算判断模块520根据该诊断信息判断是否要进行生命周期预测，如果要进行生命周 期预测，则发出一信号给该生命周期预测模块522。该生命周期预测模块522在接收到信号 时，会根据本次的感测信号与之前的历史数据进行判断以预测出对应该感测信号的装置或 者是组件的生命周期，并且回报给该运算判断模块520。 该运算判断模块520根据诊断信息以及预测结果判断是否有要进行维修，如果有 要进行维修则再将该生命周期资序传给该维修排程模块523。该维修排程模块523，其根据 该预测生命周期的结果以及诊断信息判断是否要对该设备进行维修，如果要进行维修，则 以一维修决策程序寻找合适的维修单位对该设备进行维修。再回到图5A所示，该中央控制 单元52还与多个维修单位54内的服务器或计算机相连接，以随时接收与管理该服务器回 报的维修能力信息。该维修能力信息还包括有维修单位的人力、与设备的距离、零件库存信 息或者是紧急联络信息。 而每一个维修单位54可以对应至少一个部品供货商55。每一个部品供货商55可 以提供不同的物料与零组件，以供该维修单位进行调度。由于每一个维修单位54的维修能 力等相关信息都会传递至该中央管理单元52所连接的数据库50，因此中央管理单元52内 的维修排程模块523可以计算排程所需要的时间与人力并且根据数据库50内的各个维修 单位54的能力决定出合适的维修单位54。当决定出合适的维修单位54之后，该维修排程 模块523会将所需的人力、时间以及维修单位的信息回报给运算判断模块520，然后该运算 判断模块520会将该信息传递至对应的维修单位54。 维修单位54在接收到维修指令之后，维修单位54内具有的服务器内具有一备料 库存管理模块，其可以根据服务器内数据库所储存的数据，判断库存的物料与零组件是否
足够因应维修需求。如果不足的话，则会列出所需的物料或零组件需求清单信息，并将该信 息界由网络传至对应的供货商，由供货商提供所需的料件。另外，维修单位54亦会根据人 力以及所需时间安排合适的维修人员。在机械停车设备53的中控计算机中也具有一停车指派模块531，可以进行前述图4的流程，以让机械停车场的运作，不会随着车位维修的排程进行而受到阻碍。 综合上述，本发明提供的设备状态分析预测以及资源分配方法与系统，由于具有整合分析与资源规划，使设备可能产生的问题得以先期发现而实时安排预防性的维修排程，进而提高设备的使用年限以及确保设备以及人员的安全。 当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
权利要求
一种设备状态分析预测方法，其特征在于，包括有下列步骤检测到关于一远程设备所产生的一感测信号而经由网络传至一中央管理单元；中央管理单元接收该感测信号并进行诊断以产生一诊断信息；中央管理单元根据该诊断信息预测关于该远程设备的生命周期；以及中央管理单元根据该预测生命周期的结果判断是否要对该远程设备进行维修，如果要进行维修，则以一维修决策程序寻找合适的维修单位对该远程设备进行维修。
2. 根据权利要求1所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，该远程设备为一机械 式停车设备。
3. 根据权利要求2所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，该感测信号为该机械式停车设备中的升降机上下移动速度信号、水平移载速度信号、车辆尺寸与重量信号、停供电状态信号、人员行经感测信号、温度感测信号、液压系统压力信号、缆绳张力感测信号、运 转噪音频率与振幅信号以及振动信号其中之一。
4. 根据权利要求1所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，该维修决策程序还可 以决定一维修排程建议。
5. 根据权利要求4所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，该维修排程建议根据 该多个维修单位所能提供的维修服务时间、地点、路线、设备、人员以及零件库存量的信息 来提供建议。
6. 根据权利要求1所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，还包括有下列步骤 维修单位接收到该维修需求； 准备维修所需的材料以及安排维修行程；以及执行维修作业。
7. 根据权利要求1所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，产生该诊断信息的方 法还包括有下列步骤记录每一次的感测信号以形成一历史信息； 根据历史信息归纳出该远程设备之一的警示值；以及 当接收到新的感测数据时，即与该警示值进行比较以得到该诊断信息。
8. 根据权利要求1所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，预测生命周期的方法 还包括有下列步骤记录每一次的感测信号以形成一历史信息；以及当接收到新的感测数据时，即与该历史信息进行演算以得到该预测生命周期。
9. 根据权利要求8所述的设备状态分析预测方法，其特征在于，该演算的方式选择为 条列法、决策树法、基因算法或者是类神经网络法。
10. —种停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于，包括有下列步骤检测到设置于远程的一停车设备所产生的一感测信号，并将该感测信号经由网络传送至一中央管理单元；中央管理单元接收该感测信号并进行诊断以产生一诊断信息；中央管理单元根据该诊断信息预测关于该设备的生命周期；中央管理单元根据该预测生命周期的结果判断是否要对该设备进行维修，如果要进行 维修，则以一维修决策程序寻找合适的维修单位对该设备进行维修；以及于该维修进行的过程中，进行停车车位资源分配管理。
11. 根据权利要求io所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于，该感测信号为该停车设备中的升降机上下移动速度信号、水平移载速度信号、车辆尺寸与 重量信号、停供电状态信号、人员行经感测信号、温度感测信号、液压系统压力信号、缆绳张 力感测信号、运转噪音频率与振幅信号以及振动信号其中之一。
12. 根据权利要求IO所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于， 该维修决策程序还可以决定一维修排程建议。
13. 根据权利要求12所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于， 该维修排程建议根据该多个维修单位所能提供的维修服务时间、地点、路线、设备、人员以 及零件库存量的信息来提供建议。
14. 根据权利要求IO所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于，还包括有下列步骤维修单位接收到该维修需求； 准备维修所需的材料以及安排维修排程；以及 执行维修作业。
15. 根据权利要求14所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于， 该停车车位资源分配管理还包括有下列步骤根据该维修排程决定出可用的车位；以及 根据该可用的车位进行派放分配。
16. 根据权利要求IO所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于，产生该诊断信息的方法还包括有下列步骤记录每一次的感测信号以形成一历史信息； 根据历史信息归纳出该远程设备之一的警示值；以及 当接收到新的感测数据时，即与该警示值进行比较以得到该诊断信息。
17. 根据权利要求IO所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于， 预测生命周期的方法还包括有下列步骤记录每一次的感测信号以形成一历史信息；以及当接收到新的感测数据时，即与该历史信息进行演算以得到该预测生命周期。
18. 根据权利要求17所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于， 该演算的方式选择为条列法、决策树法、基因算法或者是类神经网络法。
19. 根据权利要求17所述的停车设备状态分析预测以及资源分配方法，其特征在于，该停车车位资源分配管理可根据该停车设备的使用尖峰与离峰时间配合维修排程来进行 车位分配。
20. —种设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，包括一数据库；一监控模块，其与一设备相偶接，该监控模块监控与检测该设备的状态以产生一感测 信号；以及一中央管理单元，其与该监控模块以及该数据库电讯连接，该中央管理单元接收该感 测信号并将该感测信号记录于该数据库中，该中央管理单元内还具有一诊断模块，其根据该感测信号进行诊断以产生一诊断信息； 一生命周期预测模块，其根据该诊断信息预测关于该设备的生命周期；以及 一维修排程模块，其根据该预测生命周期的结果判断是否要对该设备进行维修，如果 要进行维修，则以一维修决策程序寻找合适的维修单位对该设备进行维修。
21. 根据权利要求20所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该监 控模块由网络将该感测信号传递至该中央管理单元。
22. 根据权利要求20所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该设 备为一停车设备。
23. 根据权利要求22所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，还具 有停车管理模块，决定停车设备内的停车位指派法则。
24. 根据权利要求20所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该中 央管理单元还与多个维修单位内的服务器相连接，以随时接收与管理该服务器回报的维修 能力信息。
25. 根据权利要求24所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，每一 服务器内具有一备料库存管理模块以进行物料与零组件的管理。
26. 根据权利要求20所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该维 修能力信息还包括有维修单位的人力、与设备的距离、零件库存信息或者是紧急联络信息。
27. 根据权利要求20所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该中 央管理单元内还具有一运算判断模块其接收该诊断模块、生命周期预测模块以及维修排程 模块所处理的结果，以进行判断。
28. 根据权利要求20所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该中 央管理单元可记录每一次的感测信号于该数据库内以形成一历史信息，以及根据历史信息 归纳出该设备之一的警示值。
29. 根据权利要求28所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该诊 断单元根据所接收到新的感测数据与该警示值进行比较以得到该诊断信息。
30. 根据权利要求20所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该中 央管理单元记录每一次的感测信号于该数据库中以形成一历史信息。
31. 根据权利要求30所述的设备状态分析预测以及资源分配系统，其特征在于，该生 命周期预测模块是根据接收到新的感测数据与该历史信息进行演算以预测关于该设备的 生命周期。
全文摘要
本发明提供一种设备状态分析预测以及资源分配方法与系统，其可以针对远程的设备状态进行实时监控，并根据监控的信息进行诊断以及预测生命周期，进而安排适当的维修排程规划。由本发明的整合分析与资源规划，使设备可能产生的问题得以先期发现而实时安排预防性的维修排程，进而提高设备的使用年限以及确保设备以及人员的安全。
文档编号G08G1/14GK101753364SQ20081018516
公开日2010年6月23日 申请日期2008年12月11日 优先权日2008年12月11日
发明者张瑞芬, 毛彦杰, 范逸之, 萧维承, 陈来胜 申请人:财团法人工业技术研究院