基于运行指标体系的设备画像分析方法与流程

本发明涉及设备数据分析，是一种基于运行指标体系的设备画像分析方法。

背景技术：

1、设备是生产过程中不可或缺的重要组成部分，其运行状态直接影响生产效率和产品质量，因此设备的运行状态分析对于保障生产的连续性和稳定性至关重要。如图1所示，传统的设备运行状态分析主要基于技术经验判断，这种方法具有主观性、不稳定性等问题，难以做到准确预测设备故障和维护周期。现代化设备普遍配备了传感器等设备，在设备运行时可以实时地采集数据。通过这些数据，可以借助计算机技术进行全面的设备分析，并进一步实现设备的预测性维护。

2、近年来，随着运行精细化管理要求的日益提升，信息运行管理分析手段向大数据技术不断延伸，it运维趋势正向异构化环境下的复杂化路线不断演进。面对现在和未来的海量it运维数据，用户对数据分析应用的要求越来越高，靠人力已难以为继。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决面对现在和未来的海量it运维数据，用户对数据分析应用的要求越来越高，靠人力已难以为继的问题。

2、本发明的技术方案是通过以下措施来实现的：一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，包括以下步骤：

3、步骤一、确定设备的运行指标体系；

4、步骤二、采集设备的运行数据；

5、步骤三、运用数据挖掘、机器学习技术分析数据；

6、步骤四、生成设备画像。

7、下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：

8、确定设备的运行指标体系时结合具体的设备类型和设备运行特点，根据具体的生产环境和要求，选择不同的指标和权重。

9、上述步骤一具体包括以下步骤：定义运行指标体系，包括设备类型、关注指标、采集方式和计算方法；收集设备运行数据；将数据存储到数据库或数据仓库中以备后续分析使用。

10、上述步骤二具体包括以下步骤：采集设备运行数据；将采集的数据存储到数据库或数据仓库中；对数据进行清洗和预处理，去除无效数据和异常值。

11、上述步骤三具体包括以下步骤：运用数据挖掘技术，对设备运行数据进行分析；运用机器学习技术，建立模型对设备的运行状况进行预测和分类；运用统计分析方法，对设备的运行数据进行可视化展示。

12、上述步骤四具体包括以下步骤：基于分析结果，生成设备的运行画像，展示设备的运行状态、健康状况、故障类型、剩余寿命信息；实时运行画像，以便及时发现设备存在的问题并采取相应的维护措施。

13、本发明提出了一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，以全面、准确地分析设备的运行状况。该方法基于设备的运行指标体系，通过运用数据挖掘、机器学习、模式识别等技术，对设备的运行数据进行分析，并生成设备的运行画像，包括设备的运行状态、健康状况、故障类型、剩余寿命等信息。本发明为一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，其通过分析统计应用、主机、存储、网络等各类it资源的实时动态，围绕设备画像释放数据价值，为运维工作提供支撑与实际指导，进一步强化运营支撑能力。本发明结合国网公司信息运行现状，制定信息运维大数据分析场景规划路线图及大数据分析场景。应用大数据分析工具，重点面向安全运行、资源高效、优质服务、数据价值构建场景应用。围绕精益化管理需求，通过运行评价、风险评价、成本评价、能效评价四个维度构建设备画像，应用画像标签体系及ai智能算法匹配设备标签，多维度展示设备资产全貌，直观了解设备性能特征、运行特征及业务特征。本发明具有更高的准确性、更高的效率、更快速的响应能力以及广泛的应用场景等优点，将对设备画像分析领域产生深远的影响和价值。

技术特征：

1.一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于确定设备的运行指标体系时结合具体的设备类型和设备运行特点，根据具体的生产环境和要求，选择不同的指标和权重。

3.根据权利要求1或2所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤一具体包括以下步骤：定义运行指标体系，包括设备类型、关注指标、采集方式和计算方法；收集设备运行数据；将数据存储到数据库或数据仓库中以备后续分析使用。

4.根据权利要求1或2所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤二具体包括以下步骤：采集设备运行数据；将采集的数据存储到数据库或数据仓库中；对数据进行清洗和预处理，去除无效数据和异常值。

5.根据权利要求3所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤二具体包括以下步骤：采集设备运行数据；将采集的数据存储到数据库或数据仓库中；对数据进行清洗和预处理，去除无效数据和异常值。

6.根据权利要求1或2或5所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤三具体包括以下步骤：运用数据挖掘技术，对设备运行数据进行分析；运用机器学习技术，建立模型对设备的运行状况进行预测和分类；运用统计分析方法，对设备的运行数据进行可视化展示。

7.根据权利要求3所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤三具体包括以下步骤：运用数据挖掘技术，对设备运行数据进行分析；运用机器学习技术，建立模型对设备的运行状况进行预测和分类；运用统计分析方法，对设备的运行数据进行可视化展示。

8.根据权利要求4所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤三具体包括以下步骤：运用数据挖掘技术，对设备运行数据进行分析；运用机器学习技术，建立模型对设备的运行状况进行预测和分类；运用统计分析方法，对设备的运行数据进行可视化展示。

9.根据权利要求1或2或5或7或8所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤四具体包括以下步骤：基于分析结果，生成设备的运行画像，展示设备的运行状态、健康状况、故障类型、剩余寿命信息；实时运行画像，以便及时发现设备存在的问题并采取相应的维护措施。

10.根据权利要求3所述的基于运行指标体系的设备画像分析方法，其特征在于步骤四具体包括以下步骤：基于分析结果，生成设备的运行画像，展示设备的运行状态、健康状况、故障类型、剩余寿命信息；实时运行画像，以便及时发现设备存在的问题并采取相应的维护措施。

技术总结
本发明涉及设备数据分析技术领域，是一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，其包括以下步骤：确定设备的运行指标体系；采集设备的运行数据；运用数据挖掘、机器学习技术分析数据；生成设备画像。本发明基于设备的运行指标体系，通过运用数据挖掘、机器学习、模式识别等技术，对设备的运行数据进行分析，并生成设备的运行画像，包括设备的运行状态、健康状况、故障类型、剩余寿命等信息；本发明具有更高的准确性、更高的效率、更快速的响应能力以及广泛的应用场景等优点，将对设备画像分析领域产生深远的影响和价值。

技术研发人员：潘旭东,白亮,郭新营,李凯,杨大伟,叶德利·波拉提,古再努尔·艾再孜,刘智杰,万姣
受保护的技术使用者：国网新疆电力有限公司信息通信公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16