一种管理生产设备的方法、装置及系统与流程

文档序号:28169969发布日期:2021-12-24 23:26阅读:123来源:国知局
一种管理生产设备的方法、装置及系统与流程

1.本发明涉及工业互联网技术领域,尤其是涉及一种管理生产设备的方法、装置及系统。


背景技术:

2.在现代工业化生产过程中,生产设备会随着生产运行而逐渐劣化、产生污损、磨损和耗损,使设备的性能下降或产生设备故障,导致产品质量下降、减产以及生产废品。因此,企业的设备管理必须从掌握生产设备的状态开始。
3.当前大部分企业对设备的管理,一般都由指定的维修管理人员对设备进行定期的巡检、保养,发生故障时进行排查处理。但是,此种方式无法实时监测生产设备的运行状况,无法对设备的故障提前预防和及时处理。因此,有必要研发出一种智能化的生产设备管理方法,方便设备维修人员管理生产设备。


技术实现要素:

4.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的是提供一种管理生产设备的方法、装置及系统,以实现无人化、智能化地管理生产设备。
5.本发明所采用的技术方案是:
6.第一方面,本发明提供一种管理生产设备的方法,该方法包括:步骤s11,服务器获取生产设备的文本信息;步骤s12,采用自然语言nlp算法对该文本信息进行处理,得到该生产设备的结构化数据,该结构化数据包括实体、关系以及事件,该实体包括标准运行参数。步骤s13,采集该生产设备的当前运行参数;步骤s14,将该当前运行参数与该标准运行参数进行比对,如果该当前运行参数达到该标准运行参数的临界点,则向维修人员的终端设备发送报警提示指令。
7.其中,该步骤s12和该步骤s13之间还包括:获取该生产设备的日常维修、保养记录,将该记录和该结构化数据进行数据融合,生成该生产设备的知识库;该步骤s14之后,还包括:如果基于该当前运行参数判定该生产设备为故障停机状态,则将该当前运行参数输入到该知识库中进行检索,生成该生产设备的故障代码和故障解决方案,并向该终端设备发送该故障解决方案。
8.其中,该方法还包括:以鱼骨图的方式结合大数据技术,列出所述生产设备的购置时间、实际保养、维修配件更换记录以及设备运行时长,以辅助维修人员事后分析故障发生原因。
9.其中,该方法还包括:以可视化的方式展示该生产设备的该结构化数据和该知识库。
10.其中,该方法还包括:将该生产设备的该结构化数据和/或该知识库的访问地址以二维码形式存储,该二维码印制在该生产设备的二维码标签上。
11.第二方面,本发明提供一种管理生产设备的装置,安装于与该生产设备连接的服务器上,该装置包括:文本信息获取模块,用于获取生产设备的文本信息;结构化数据生成模块,用于采用自然语言nlp算法对该文本信息进行处理,得到该生产设备的结构化数据,该结构化数据包括实体、关系以及事件,该实体包括标准运行参数;运行参数采集模块,用于采集该生产设备的当前运行参数;报警指令发送模块,用于将该当前运行参数与该标准运行参数进行比对,如果该当前运行参数达到该标准运行参数的临界点,则向维修人员的终端设备发送报警提示指令。
12.其中,该装置还包括:知识库生成模块,用于获取该生产设备的日常维修、保养记录,将该记录和该结构化数据进行数据融合,生成该生产设备的知识库;故障解决方案生成模块,如果基于该当前运行参数判定该生产设备为故障停机状态,则将该当前运行参数输入到该知识库中进行检索,生成该生产设备的故障代码和故障解决方案,并向该终端设备发送该故障解决方案。
13.第三方面,本发明提供一种管理生产设备的系统,该系统包括:至少一台生产设备、服务器以及终端设备;该生产设备上设置有网关设备和多个传感器,该多个传感器用于实时监测该生产设备的当前运行参数,该网关设备用于将该当前运行参数传输至该服务器;该服务器用于执行上述的方法;该终端设备用于接收该服务器发送的数据信息。
14.进一步地,该点检终端用于对该生产设备进行自动巡检,并将巡检结果上传至该服务器,该点检终端具有用于拍摄巡检证据的摄像装置。
15.进一步地,该终端设备还用于向该服务器发送控制指令,该控制指令用于获取该服务器的后台数据信息,该后台数据信息包括该生产设备的该结构化数据。
16.本发明的有益效果是:
17.本发明采用nlp算法从生产设备的文本信息中提取结构化数据,以获取生产设备的标准运行参数,然后实时获取生产设备的当前运行参数,将该当前运行参数与标准运行参数进行比较,如果当前运行参数超过标准运行参数的临界点,就向维修人员的终端设备自动发出报警提示指令。本发明对生产设备的运行情况及时预警和快速响应,全程自动化实施,无需人员手动进行操作,实现了无人化管理生产设备。
18.另外,本发明还通过将生产设备的历史维修记录数据融合到知识库中,从而在生产设备出现停机故障时,自动给出故障解决方案,方便维修人员及时维修。
19.本发明可广泛应用于大规模生产设备的管理。
附图说明
20.图1是本发明一种管理生产设备的方法的一实施例的流程示意图;
21.图2是本发明一种管理生产设备的方法的另一实施例的流程示意图;
22.图3是本发明一种管理生产设备的装置的一实施例的结构示意图;
23.图4是本发明一种管理生产设备的装置的另一实施例的结构示意图;
24.图5是本发明一种管理生产设备的系统的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
25.需要说明的是,在不冲突的情况下,本技术中的实施例及实施例中的特征可以相
互组合。
26.实施例一
27.请参阅图1,图1是本发明一种管理生产设备的方法的一实施例的流程示意图。该管理方法由与该生产设备连接的服务器执行,如图1所示,包括如下步骤:
28.s11:获取生产设备的文本信息;
29.该文本信息包括:生产设备使用说明书和设备维修操作作业指导书中有关设备性能、维修等方面的文本信息。
30.具体地,通过下载、扫描等方式获取生产设备使用说明书和设备维修操作作业指导书的 pdf形式、word形式、或者其他形式的电子文件,然后提取该电子文件中的文件内容,再从文件内容中提取有关设备性能、维修等方面的文本信息。
31.s12:采用自然语言nlp算法对该文本信息进行处理,得到所述生产设备的结构化数据,该结构化数据包括实体、关系以及事件,该实体包括标准运行参数;
32.在步骤s12中,通过nlp算法对该文本信息进行结构化数据提取。该结构化数据包括:实体、关系以及事件。
33.实体包括:保养、维修、故障、开机、停机、温度、湿度、保养项目、周期、点检内容、点检标准、及标准运行参数等。
34.关系为实体之间形成的关系。例如:停止

保养

温度、标准运行参数

温度形成的关系。
35.事件包括:维修事件或保养事件。
36.这里要说明的是,自动生成该结构化数据之后,可采用人工干预的方式调整该结构化数据的关系,以修正nlp算法中可能产生的错误。
37.s13:采集该生产设备的当前运行参数;
38.在步骤s13中,生产设备上设置有多个传感器,以实时监测生产设备的当前运行参数。然后再通过智能网关将该当前运行参数传输到服务器上。该当前运行参数包括:生产设备运行的环境参数和生产设备的实际运行参数。
39.生产设备运行的环境参数,包括:温度、湿度。
40.生产设备的实际运行参数,包括:开关机状态、运行转速、重量、功率等。
41.s14:将该当前运行参数与该标准运行参数进行比对,如果该当前运行参数超出该标准运行参数的范围,则向维修人员的终端设备发送报警提示指令。
42.在步骤s14中,标准运行参数指的是以额定运行参数为中心,具有上边界参数和下边界参数的区间参数。例如,生产设备的额定运行转速为80rps(转/秒),将额定运行转速上浮或者下浮5rps作为标准运行转速的上下边界值,即生产设备的标准运行转速为75rps

85rps。如果生产设备的当前运行转速低于75rps,或者高于85rps,则判定该生产设备为非标准运行状态,则向维修人员的终端设备发送报警提示指令。该报警提示指令可以是声音、短消息、短信等不同方式。
43.这里说明的是,维修人员的终端设备为平板电脑或者手机等终端设备,方便维修人员接收报警提示指令,及时处理故障。
44.在本实施例中,采用nlp算法从生产设备的文本信息中提取结构化数据,以获取生产设备的标准运行参数,然后实时获取生产设备的当前运行参数,将该当前运行参数与标
准运行参数进行比较,如果当前运行参数超过标准运行参数的临界点,向维修人员的终端设备自动发出报警提示指令。本实施例的预警方法全程自动化实施,无需人员手动进行操作,可以对生产设备的运行情况实时监测和及时反馈。
45.实施例二
46.请参阅图2,图2是本发明一种管理生产设备的方法的另一实施例的流程示意图。如图 2所示,该方法包括如下步骤:
47.s21:获取生产设备的文本信息;
48.其中,步骤s21与实施例一的步骤s11相同。
49.s22:采用自然语言nlp算法对该文本信息进行处理,得到该生产设备的结构化数据,该结构化数据包括实体、关系以及事件,该实体包括标准运行参数;
50.其中,步骤s22与实施例一的步骤s12相同。
51.s23:获取该生产设备的日常维修、保养记录,将该记录和该结构化数据进行数据融合,生成该生产设备的知识库;
52.其中,该生产设备的日常维修、保养记录可以通过维修人员手动输入到服务器中,也可以采用维修人员先将该日常维修、保养记录输入到终端设备中,再通过终端设备发送到服务器中。若该生产设备的日常维修、保养记录发生更新,则实施本步骤。
53.获取该生产设备的维修、保养记录之后,自动提取分析每一次维修、保养记录中的故障项目、发生原因、处理对策等信息,然后将该信息与该结构化数据进行数据融合,生成该生产设备的知识库。
54.这里说明的是,该知识库包括如下两个关系:该生产设备的运行参数和该生产设备的故障代码之间对应的参数

故障代码关系、该生产设备的故障代码和该生产设备的故障解决方案之间对应的故障代码

故障解决方案关系。
55.s24:采集该生产设备的当前运行参数;
56.其中,步骤s24与实施例一的步骤s13相同。
57.s25:将该当前运行参数与该标准运行参数进行比对,如果该当前运行参数达到该标准运行参数的临界点,则向维修人员的终端设备发送该生产设备的报警提示指令;
58.其中,步骤s25与实施例一的步骤s14相同。
59.s26:如果基于该当前运行参数判定该设备为故障停机状态,则将该当前运行参数输入到该知识库中进行检索,生成该生产设备的故障代码和故障解决方案,并向该终端设备发送该故障解决方案。
60.其中,如果基于该当前运行参数判定该设备为故障停机状态,而非正常停机状态,则基于该当前运行参数,将该当前运行参数输入到步骤s23生成的知识库中进行检索,即可获得该生产设备的故障代码,再通过该故障代码,即可获得故障解决方案。
61.在本步骤中,将故障解决方案发送到终端设备上,使维修人员快速获取故障解决方案,方便对故障机器立即维修。
62.本实施例与实施例一的区别在于:还包括步骤s23和步骤s26,将生产设备的历史维修记录数据融合到知识库中,从而在生产设备出现停机故障时,自动给出故障解决方案,方便维修人员及时维修。
63.进一步地,以鱼骨图的方式结合大数据技术,列出所述生产设备的购置时间、实际
保养、维修配件更换记录以及设备运行时长,以辅助维修人员事后分析故障发生原因。
64.进一步地,为方便查看和分析数据,在服务器上以可视化的方式展示该生产设备的该结构化数据和该知识库。
65.进一步地,将该生产设备的该结构化数据和/或该知识库的访问地址以二维码形式存储,该二维码印制在该生产设备的二维码标签上。维修人员通过扫描该二维码,即可获取该生产设备的数据信息,使维修人员能快速掌握设备的标准参数值、查看其工作原理、以及通过对知识库以故障关键字进行检索查看,获取历史维修记录中的维修经验,辅助维修人员快速处理问题。
66.实施例三
67.请参阅图3,图3是本发明一种管理生产设备的装置的一实施例的结构示意图。如图3 所示,该装置包括:文本信息获取模块31、结构化数据生成模块32、运行参数采集模块33 以及报警提示指令发送模块34。
68.文本信息获取模块31用于获取生产设备的文本信息。
69.结构化数据生成模块32,用于采用自然语言nlp算法对该文本信息进行处理,得到该生产设备的结构化数据,该结构化数据包括实体、关系以及事件,该实体包括标准运行参数。
70.设备运行参数采集模块33,用于采集该生产设备的当前运行参数。
71.报警指令发送模块34,用于将该当前运行参数与该标准运行参数进行比对,如果该当前运行参数达到该标准运行参数的临界点,则向维修人员的终端设备发送报警提示指令。
72.具体地,图3的各模块的工作方法在实施例一中已详细阐述,在此不作赘述。
73.实施例四
74.请参阅图4,图4是本发明一种管理生产设备的装置的另一实施例的结构示意图。图4 与图3的区别在于,还包括知识库生成模块43和故障解决方案生成模块46。
75.知识库生成模块43,用于获取该生产设备的日常维修、保养记录,将该记录和该结构化数据进行数据融合,生成该生产设备的知识库;
76.故障解决方案生成模块46,如果基于该当前运行参数判定该生产设备为故障停机状态,则将该当前运行参数输入到该知识库中进行检索,生成该生产设备的故障代码和故障解决方案,并向该终端设备发送该故障解决方案。
77.具体地,图4的各模块的工作方法在实施例二中已详细阐述,在此不作赘述。
78.实施例五
79.请参阅图5,图5是本发明一种管理生产设备的系统的一实施例的结构示意图。如图5 所示,该系统包括:多个生产设备51、服务器52、终端设备53以及点检终端54。
80.该生产设备51上设置有网关设备(图未示)和多个传感器(图未示),该多个传感器用于实时监测该生产设备51的当前运行参数,该网关设备用于将该当前运行参数传输至该服务器52。可选地,生产设备51上设置有扫描二维码,该扫描二维码用于显示该生产设备的该结构化数据和该知识库。
81.服务器52,用于执行如实施例一所述的方法。
82.终端设备53,用于接收该服务器52发送的数据信息,如报警提示指令、故障解决方
案。该终端设备53还用于向该服务器52发送控制指令,通过该控制指令获取该服务器52的后台数据信息,该后台数据信息包括该生产设备51的知识库。
83.点检终端54,用于自动对该生产设备51进行巡检,并将巡检结果上传至服务器52,该点检终端54具有摄像装置,该摄像装置用于拍摄巡检证据,如巡检现场的照片。
84.综上所述,本发明主要借助了nlp处理技术,将设备管理相关的技术指导书、作业指导书,抽取整合为关系型数据结构存储,在生产设备的故障预警、辅助决策方面提供了快捷有效的技术手段。通过本发明,生产设备的管理很大程度上摆脱了纸质化记录方式,以及对设备的所有相关记录通过大数据技术不断扩展、整合为设备的管理不断输出有效解决方案,逐渐形成了一套专用知识库,极大程度上减少了人力物力,提高了设备利用率,促进生产能力的提升。
85.以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明创造并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。
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