一种智能工厂的监控方法及其监控系统、电子设备与流程

本发明涉及安全信息可视化领域，特别涉及一种智能工厂的监控方法及其监控系统、电子设备。

背景技术：

1、物联网(internet of things，iot)、云计算、大数据等新兴信息技术的出现，标志着智能制造时代的到来。而智能和互联的主旨都在于通过充分利用信息通讯技术，把资源、机器、产品和人有机结合在一起，推动制造业向基于大数据分析与应用智能化的方向转型。钢铁工业是自动化程度较高的流程式行业之一，也是发展我国先进制造业、打造先进制造业集群不可或缺的一部分。设备报警功能对于工业产线的正常运转、生产安全，甚至劳动者的生命，企业的财产保障都有着极高的重要性。报警功能的重点就是报警模块的稳定性，报警通知的实时性。

2、流程工业企业生产过程操作复杂，工艺条件苛刻，近年来事故频发，损失惨重，如何更高效合理地展开企业的安全监控，事故响应及应急救援已经成为研究热点。目前国内生产企业对于安全问题都有一定程度的管控，但大部分还停留在线下人工统计的层面，容易出现信息无法快速共享、线下文档整理杂乱易丢失、数据管理效率低下、异常信息处置不及时、应急处置缓慢等安全风险问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种智能工厂的监控方法及其监控系统，用以解决现有技术中智能工厂环境下的安全监控响应不及时，需要人工干预或决策的环节较多的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明的实施例公开了如下技术方案：

3、本发明提供一种智能工厂的监控方法，具体包括数据库建立步骤，数据采集步骤，数据统计步骤，报警步骤，风险判断步骤以及实时监控步骤。

4、所述数据库建立步骤用以建立数据库，存储智能工厂的地图及至少一种实时数据的报警阈值，每一组报警阈值形成两个以上的报警阈值范围，每一报警阈值范围对应一个报警级别；所述数据采集步骤用以采集智能工厂的至少一种实时数据，包括工作数据及环境数据，所述数据统计步骤是将所述实时数据录入至数据库，根据预设的统计规则生成并发布统计数据；所述报警步骤是将所述实时数据录入至对比器，将每一实时数据与该实时数据对应的报警阈值对比，判断该实时数据是否在一报警阈值范围内，若是，判断该实时数据对应的报警等级，生成并发布报警信息，所述报警信息包括报警等级及该实时数据对应的报警位置；所述风险判断步骤是将所述智能工厂划分为两个以上区域，统计每一区域的报警信息，根据多组报警信息计算每一区域的风险值及判断每一区域的风险趋势；所述实时监控步骤用以判断每一区域的风险值是否大于一预设的风险阈值，若是，判断该区域为重点区域，对所述重点区域进行实时监控。

5、进一步地，所述数据采集步骤包括传感器设置步骤以及仪表设置步骤。所述传感器设置步骤，在重大危险源及危险区域安装传感器，用以采集环境数据；所述仪表设置步骤，在工厂的部分设备中安装仪表，用以采集设备的工作数据。

6、进一步地，在所述数据库建立步骤中，预设并存储两种以上的报警原因至所述数据库，每一报警级别对应至少一种报警原因；在所述报警步骤之后，还包括报警原因输出步骤，根据所述报警信息在数据库中搜索与该报警信息匹配的报警原因；当匹配成功时，输出该报警原因。

7、进一步地，在所述数据库建立步骤中，预设并存储两种以上的应急预案至所述数据库，每一应急预案对应一种报警等级或报警原因；在所述报警步骤之后，还包括应急预案输出步骤，根据所述报警信息在数据库中搜索与该报警信息匹配的应急预案；当匹配成功时，输出该应急预案。

8、进一步地，所述报警步骤具体包括阈值对比步骤，报警位置判断步骤以及信息发布步骤。

9、所述阈值对比步骤是将一数据与该数据对应的一组报警阈值进行对比，根据该数据对应的报警阈值范围判定报警等级；所述报警位置判断步骤是根据采集该数据的传感器或仪表的位置，判断该数据对应的报警位置；所述信息发布步骤是将所述报警等级及所述报警位置发送至报警设备和/或报警中心，进行不同等级的报警。

10、进一步地，所述风险判断步骤具体包括模型建立步骤，风险值计算步骤以及风险趋势预估步骤。

11、所述模型建立步骤是以多个区域的报警信息及风险值为样本，采用基于蝴蝶模型的保护层风险分析法建立风险值预测模型；所述风险值计算步骤是将同一区域的两个以上报警信息录入至所述风险值预测模型，计算该区域的风险值；所述风险趋势预估步骤是根据同一区域一段时间内风险值制作曲线图，根据该曲线图生成风险趋势变化函数，预估风险变化趋势。

12、进一步地，在所述数据库建立步骤中，预设并存储风险等级阈值，按照从小到大的顺序分别定义为第一风险阈值及第二风险阈值；在所述风险值计算步骤之后还包括风险等级判断步骤，具体包括如下步骤：当所述风险值小于第一风险阈值时，判定风险等级为安全等级；当所述风险值小于第二风险阈值，且大于第一风险阈值时，判定风险等级为一般等级；当所述风险值大于第二风险阈值时，判定风险等级为重大风险。

13、本发明还包括一种电子设备，包括存储器以及处理器。所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器读取所述可执行程序代码，以运行与所述可执行程序代码对应的计算机程序，以执行所述的智能工厂的监控方法中的至少一步骤。

14、本发明还包括一种智能工厂的监控系统，包括所述电子设备以及中心服务器。所述中心服务器连接至所述电子设备，用以获取实时数据、统计数据、报警信息、每一区域的风险值及每一区域的风险趋势；其中，所述中心服务器包括显示设备，所述显示设备的显示界面包括实时数据界面、统计数据界面、报警界面、异常信息推送界面。

15、进一步地，所述智能工厂的监控系统还包括客户端，连接至所述中心服务器，并与所述中心服务器实现双向通信。

16、按照工业物联网的要求，在设备发生故障，设备数据不在安全阈值范围内时，物联网平台、报警设备及相关负责人都要收到通知，并且能够及时查看报警数据，了解设备状态并对其进行相关处理，以免造成严重后果。

17、本发明的优点在于，提供一种智能工厂的监控方法及其监控系统、电子设备，实时采集危险区域的环境数据和重要仪表的工业数据，将实时数据和统计数据都实时显示在中心服务器的显示器上，根据异常数据及时发出报警信号，根据报警级别找出有效的应急预案，第一时间发布给有关人员，以便每个有关人员都能明确自己的工作和权责，实现高效快速的报警响应。

18、本发明能够判断智能工厂中每一区域的风险值及风险变化趋势，从而确保对高危的重点区域进行实时监控。

19、本发明结合安全应急预案和采集的信息，对事故演化态势在智能工厂的地图上进行实时可视化呈现，并采用信息可视化与交互方式，实现应急预案与现场事故的快速匹配，最终对应急抢险工作流进行可视化呈现，从而实现工厂安全信息多场景可视化以及应急预案可视化，提升工厂安全抢险决策可视化水平和效率。

技术特征：

1.一种智能工厂的监控方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的智能工厂的监控方法，其特征在于，

3.如权利要求1所述的智能工厂的监控方法，其特征在于，

4.如权利要求1所述的智能工厂的监控方法，其特征在于，

5.如权利要求1所述的智能工厂的监控方法，其特征在于，

6.如权利要求1所述的智能工厂的监控方法，其特征在于，

7.如权利要求1所述的智能工厂的监控方法，其特征在于，

8.一种电子设备，其特征在于，包括

9.一种智能工厂的监控系统，其特征在于，包括

10.如权利要求9所述的智能工厂的监控系统，其特征在于，还包括

技术总结
本发明公开了一种智能工厂的监控方法及其监控系统、电子设备，所述智能工厂的监控方法包括数据库建立步骤、数据采集步骤、数据统计步骤、报警步骤、风险判断步骤以及实时监控步骤，本发明能够实时采集危险区域的环境数据和重要仪表的工业数据，将实时数据和统计数据都实时显示在中心服务器的显示器上，根据异常数据及时发出报警信号，根据报警级别找出有效的应急预案，第一时间发布给有关人员，以便每个有关人员都能明确自己的工作和权责，实现高效快速的报警响应。

技术研发人员：乐婷婷,马宁,阮文杰,徐立军,贾子葳,袁登科,张立红
受保护的技术使用者：江苏金恒信息科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15