一种应用于ETO型生产设备的预测性维护系统的制作方法

本发明属于智能制造领域，具体涉及一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统。

背景技术：

1、随着智能制造的快速发展，设备安全成为企业生产的重要保障。eto型生产模式下，由于设备种类繁多且生产线需要频繁调整，设备维护变得更加复杂，传统的维护方案已经不能满足设备的维护需求。工业人工智能是指通过人工智能技术对工业的生产方式和决策模式进行改善，这是当前发展的一个重要趋势。智能制造作为工业人工智能的应用场景，可以结合人工智能技术与制造技术，不断提升企业的产品质量与服务水平。机器设备在工业生产中占据重要地位，在长期的运行中，设备的性能和健康状态会出现下降，随着设备的组件增加与运行环境的复杂变化，设备的维护工作变得更加困难。面对eto型生产的企业时，要根据客户的特定需求调整生产线上的设备。与固定的生产模式相比，eto型生产模式的设备组合更加复杂，加工产品的种类也更加丰富。为满足多项目驱动的生产模式，会使用像铣床、冲床、折弯机、切割机等机器设备，这增加了设备维护的难度。为了解决复杂的维护问题、提高产业效率、保证安全生产，可以采用预测性维护方案来解决eto型生产设备的维修问题

2、对于以数据驱动为基础的预测性维护，物联网技术是进行数据收集、传输的重要手段，但是物联网本身存在去中心化性能差、隐私泄漏等问题。

技术实现思路

1、本发明提出了一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，结合了区块链技术，搭建了去中心化的信息交互平台，可以增强预测系统整体的安全性，同时依靠分布式账本来确保数据的完整与安全。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，包括

4、物理层被配置为对目标eto型生产设备的预设各类型数据进行采集监测并传输至区块链网络层；还配置有构建的故障预测模型并传输至区块链网络层，基于从区块链网络层查找的预设各类型数据预测目标eto型生产设备的故障模式，进而基于预测的故障模式执行相对应的维修计划传输至区块链网络层；

5、数据层被配置为在物理层与区块链网络层之间进行数据的传输；

6、区块链网络层被配置为区块链网络，并对物理层上传的数据进行分布式存储。

7、作为本发明的一种优选技术方案，所述物理层包括目标eto型生产设备，预设各物理传感器用于采集目标eto型生产设备的预设各类型数据；数据收集传输的管理部门用于对目标eto型生产设备的预设各类型数据进行监测并传输至区块链网络层；负责预测性维护系统的管理部门用于构建故障预测模型并传输至区块链网络层，基于从区块链网络层查找的预设各类型数据预测目标eto型生产设备的故障模式；实施维修的维护部门用于基于预测的故障模式执行相对应的维修计划传输至区块链网络层。

8、作为本发明的一种优选技术方案，述数据层传输的数据包括：数据收集传输的管理部门监测数据、故障预测模型、维修计划、维护日志。

9、作为本发明的一种优选技术方案，所述区块链网络层包括：车间部门，管理部门以及维护部门；每个部门指定一个节点与其它两个部门进行通信，并且配置有两个通道：通道a与通道b；三个部门通过通道a共同维护账本a，账本a包含通过车间部门节点上传的目标eto型生产设备的预设各类型数据、以及通过管理部门节点上传的故障预测模型；管理部门与维修部门通过通道b共同维护账本b，账本b包含管理部门基于预测的故障模式发布的维护计划、以及维护部门的维护日志。

10、作为本发明的一种优选技术方案，所述区块链网络层还配置有预设各智能合约，包括预设的用于上传数据的智能合约、预设的用于查询数据的智能合约、以及预设的用于调用故障预测模型的智能合约。

11、作为本发明的一种优选技术方案，所述区块链网络层采用fabric区块链架构。

12、作为本发明的一种优选技术方案，包括以下步骤，针对目标eto型生产设备进行预测性维护：

13、步骤1：针对物理层中预设各物理传感器采集目标eto型生产设备的预设各类型数据，经数据收集传输的管理部门、数据层传输至块链网络层；

14、步骤2：针对物理层上传的目标eto型生产设备的预设各类型数据，基于预设的用于上传数据的智能合约，通过区块链网络层中的车间部门节点记录在账本a中；

15、步骤3：基于预设的用于查询数据的智能合约，物理层中负责预测性维护系统的管理部门读取账本a中目标eto型生产设备的预设各类型数据集,结合预设设备故障模式为标签，构建故障预测模型；

16、步骤4：基于预设的用于上传数据的智能合约，针对物理层中构建的故障预测模型，经数据层、通过区块链网络层中的管理部门节点，将故障预测模型上传至账本a;

17、步骤5：基于预设的用于调用故障预测模型的智能合约、以及预设的用于查询数据的智能合约，物理层中负责预测性维护系统的管理部门调用账本a中的故障预测模型，并读取账本a中目标eto型生产设备的预设各类型数据，进而预测目标eto型生产设备的故障模式；

18、步骤6：基于预设的用于上传数据的智能合约，针对故障预测模型的预测结果，区块链网络层物理层中管理部门发布维护计划，并通过区块链网络层中管理部门节点上传至账本b中；

19、步骤7：区块链网络层中维修部门查看账本b中是否有新发布的维修计划，若发现新发布的维修计划，则执行维修计划，并将执行维修计划工作记录在维修日志上，基于预设的用于上传数据的智能合约，通过维修部门节点将维修日志上传至账本b中；若无新发布的维修计划，则无需进行维修工作。

20、本发明的有益效果是：本发明提供了一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，结合了工业物联网、机器学习技术和区块链技术，可以实时监测设备状态并构建预测模型，通过故障预测模型预测出设备存在的故障，并及时安排维修工作。本方案相对于传统的预测性维护策略，结合了区块链技术，搭建了去中心化的信息交互平台，可以实现分布式的数据存储，提高数据的安全性。预测性维护系统能够有效地利用设备的状态数据检测出机械故障，并通过区块链网络平台实时安排维修计划，提高设备维护的效率。

技术特征：

1.一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，其特征在于：包括

2.根据权利要求1所述一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，其特征在于：所述物理层包括目标eto型生产设备，预设各物理传感器用于采集目标eto型生产设备的预设各类型数据；数据收集传输的管理部门用于对目标eto型生产设备的预设各类型数据进行监测并传输至区块链网络层；负责预测性维护系统的管理部门用于构建故障预测模型并传输至区块链网络层，基于从区块链网络层查找的预设各类型数据预测目标eto型生产设备的故障模式；实施维修的维护部门用于基于预测的故障模式执行相对应的维修计划传输至区块链网络层。

3.根据权利要求2所述一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，其特征在于：所述数据层传输的数据包括：数据收集传输的管理部门监测数据、故障预测模型、维修计划、维护日志。

4.根据权利要求3所述一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，其特征在于：所述区块链网络层包括：车间部门，管理部门以及维护部门；每个部门指定一个节点与其它两个部门进行通信，并且配置有两个通道：通道a与通道b；三个部门通过通道a共同维护账本a，账本a包含通过车间部门节点上传的目标eto型生产设备的预设各类型数据、以及通过管理部门节点上传的故障预测模型；管理部门与维修部门通过通道b共同维护账本b，账本b包含管理部门基于预测的故障模式发布的维护计划、以及维护部门的维护日志。

5.根据权利要求4所述一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，其特征在于：所述区块链网络层还配置有预设各智能合约，包括预设的用于上传数据的智能合约、预设的用于查询数据的智能合约、以及预设的用于调用故障预测模型的智能合约。

6.根据权利要求1所述一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，其特征在于：所述区块链网络层采用fabric区块链架构。

7.根据权利要求5所述一种应用于eto型生产设备的预测性维护系统，其特征在于：包括以下步骤，针对目标eto型生产设备进行预测性维护：

技术总结
本发明提供了一种应用于ETO型生产设备的预测性维护系统，包括物理层、数据层、区块链网络层，结合了工业物联网、机器学习技术和区块链技术，可以实时监测设备状态并构建预测模型，通过故障预测模型预测出设备存在的故障，并及时安排维修工作。本方案相对于传统的预测性维护策略，结合了区块链技术，搭建了去中心化的信息交互平台，可以实现分布式的数据存储，提高数据的安全性。预测性维护系统能够有效地利用设备的状态数据检测出机械故障，并通过区块链网络平台实时安排维修计划，提高设备维护的效率。

技术研发人员：吴旭,吴国新,曹翔宇
受保护的技术使用者：旭纳（苏州）智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16