一种医院后勤设备全生命周期管理云平台、方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种医院后勤设备全生命周期管理云平台、用户终端和系统，所述云平台包括：设备管理模块，管理设备信息、设于设备上和设备周边环境的传感器信息，全视角摄像头信息，以及各信息之间的关联；数据监测模块，接收设备和传感器发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据并存储至监测数据管理模块；根据接收的数据监测设备的运行状态，当监测到设备发生数据异常时，发送获取图像命令至所述设备相应的全视角摄像头，接收所述设备的当前图像数据，将异常的数据和所述图像数据存储至异常数据管理模块。本发明专利技术实现了对医院后勤设备运行状态进行全面监测，较小了后勤工作人员对于设备维护的负担，保障了仪器的安全运行。

【技术实现步骤摘要】
一种医院后勤设备全生命周期管理云平台、方法和系统
本专利技术属于设备全生命周期管理领域，尤其涉及一种医院后勤设备全生命周期管理云平台、方法和系统。
技术介绍
医院属于人员密集场所，建筑密集，设备集中，压力容器、化学试剂、被褥纸张等易燃易爆物品多人流量大，且弱势群体居多，一旦发生火灾等事故，人员伤亡和财产损失巨大。因此，对设备的安全管理显得尤为重要。但是，目前设备全生命周期管理多采用台账管理方式，能够记录设备的入出库时间信息、投运时间、设备维护状况、维修情况、设备转移、报废处置等状态数据，从而实现设备全生命周期状态的管理。但是，传统的设备维护仍以定期检查和事后维修为主，台账数据的更新都是人为对设备检查或维修后，主动录入系统。若采用台账的方式，容易发生事件的遗漏，未进行检查的时间内是否出现数据异常，设备周围是否存在可能会引发数据异常的隐患，均无法得知，只能在故障发生后再进行排查。尽管目前已存在将实时运行数据结合到设备全生命周期管理系统中的方案。但是，设备的台账信息和实时运行数据的存储未能实现统一的管理，数据之间没有建立关联；并且，尽管台账信息中会记录设备检修和维护的数据，但是这些的管理分散，导致大量的数据无法得到有效利用。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种医院后勤设备全生命周期管理云平台、用户终端和系统，在传统的台账方式管理设备信息的基础上，还接收设备实时运行数据和周边环境数据，在数据发生异常时生成工单，并将所述工单和工单处理情况进行存储，对医院后勤设备运行状态进行全面监测，较小了后勤工作人员对于设备维护的负担，保障了仪器的安全运行。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，包括：设备管理模块，管理设备信息、设于设备上和设备周边环境的传感器信息，全视角摄像头信息，以及各信息之间的关联；数据监测模块，接收设备和传感器发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据并存储至监测数据管理模块；根据接收的数据监测设备的运行状态，当监测到设备发生数据异常时，发送获取图像命令至所述设备相应的全视角摄像头，接收所述设备的当前图像数据，将异常的数据和所述图像数据存储至异常数据管理模块。进一步地，当监测到设备发生数据异常时，还生成告警信息，发送至用户终端，并存储至异常数据管理模块。进一步地，当监测到设备发生数据异常时，还根据所述设备信息和异常数据生成工单，发送至用户终端，并存储至工单管理模块；以及，接收用户终端反馈的数据异常原因并存储。进一步地，所述生成工单包括：获取历史工单数据，建立数据异常原因预知模型；将所述异常数据作为输入，基于所述数据异常原因预知模型得到可能的原因及相应的概率；将异常数据、所述异常数据发生的设备和/或传感器信息，以及所述可能的告警原因和概率，写入预设的工单模板生成工单。进一步地，还包括数据分析模块，基于全生命周期历史数据，进行设备故障预知、设备厂家评价和同类设备状态预知。进一步地，所述设备故障预知包括：获取历史工单信息，根据工单处理信息筛选与设备故障有关的工单；根据所述工单获取相应的监测数据；基于所述监测数据和设备故障信息，为每个设备建立设备故障预知模型；数据监测模块基于所述模型，对设备状态进行预知。进一步地，所述设备厂家评价包括：获取历史工单数据，根据数据异常原因筛选与设备故障有关的工单；根据所述工单获取相应的监测数据；基于所述监测数据和设备故障信息，分析所述设备故障是外界环境因素还是设备自身因素，获取设备自身因素造成故障的数据记录；提取相应的设备信息，包括厂商信息和设备投运时间；根据投运时间、故障发生次数和故障发生类型，对不同厂商的设备进行评价。进一步地，所述设备状态预知包括：获取生产厂商相同的同类设备的全生命周期数据；获取这些设备的周围环境温度和湿度，绘制温度、湿度随时间的变化趋势图；基于温度和湿度趋势图，对设备进行聚类，得到周围环境近似的多个设备簇团；对于每个簇团，从历史工单提取该簇团内设备的故障数据及故障时间，分析各故障类型与投运时间的关系；针对待监测设备，基于周围环境数据对所述设备进行聚类，得到其所属簇团，基于所述簇团对应的故障类型与投运时间关系对设备状态进行预知。一个或多个实施例提供了一种医院后勤设备全生命周期管理用户终端，与所述的云平台建立通信连接，包括：数据查询模块，用于从云平台获取指定设备的实时运行数据；告警管理模块，用于接收云平台发送的告警信息；工单管理模块，用于接收云平台发送的工单，以及接收用户输入的数据异常原因发送至所述云平台。一个或多个实施例提供了一种医院后勤设备全生命周期管理系统，包括所述的云平台和所述的用户终端。本专利技术的有益效果1、本公开的医院后勤设备全生命周期管理系统，在传统的台账方式管理设备信息的基础上，还接收设备实时运行数据和周边环境数据，在数据发生异常时生成工单，并将所述工单和工单处理情况进行存储，实现了设备台账数据、设备实时运行数据、告警数据、工单数据等多维数据的闭环管理，为后续的大数据分析提供了有效的数据支撑。2、本公开基于存储的设备运行数据和历史工单数据，通过分析设备故障与厂家、运行时间等因素之间的关系，使得设备的评估更为客观，为设备运行异常预警、设备健康状态评估提供数据基础，且为后续采购提供数据支撑。3、本公开充分利用了全生命周期数据，建立了设备故障预知、设备厂商评价和设备状态预知等多种管理辅助方法，提前预知故障，保证了后勤工作人员提前做好准备，提前联系相关厂家或第三方维保人员，避免了因后勤工作人员专业技术水平不高导致的处理延误，同时也降低了设备的维护成本，增长设备的使用寿命，保障了医院后勤设备安全、稳定的运行。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。图1为本公开医院后勤设备全生命周期管理系统功能框架图。具体实施方式应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。实施例一本实施例公开了一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，包括：设备信息管理模块，管理设备基本信息(设备编号、出厂信息、型号、启用时间、安装位置等)，以及与该设备关联的智能监测终端信息，包括：该设备上所安装的传感器标识信息，以及监测该设备周围环境的传感器和全视角摄像头的标识信息。数据监测模块，接收设备和传感器发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据并存储至监测数据管理模块；根据接收的数据监测设备的运行状态，当监测到设备发生数据异常时，发送获取图像命令至所述设备相应的全视角摄像头，接收所述设备的当前图像数据，将异常的数据和所述图像数据存储至异常数据管理模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，其特征在于，包括：设备管理模块，管理设备信息、设于设备上和设备周边环境的传感器信息，全视角摄像头信息，以及各信息之间的关联；数据监测模块，接收设备和传感器发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据并存储至监测数据管理模块；根据接收的数据监测设备的运行状态，当监测到设备发生数据异常时，发送获取图像命令至所述设备相应的全视角摄像头，接收所述设备的当前图像数据，将异常的数据和所述图像数据存储至异常数据管理模块。

【技术特征摘要】
1.一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，其特征在于，包括：设备管理模块，管理设备信息、设于设备上和设备周边环境的传感器信息，全视角摄像头信息，以及各信息之间的关联；数据监测模块，接收设备和传感器发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据并存储至监测数据管理模块；根据接收的数据监测设备的运行状态，当监测到设备发生数据异常时，发送获取图像命令至所述设备相应的全视角摄像头，接收所述设备的当前图像数据，将异常的数据和所述图像数据存储至异常数据管理模块。2.如权利要求1所述的一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，其特征在于，当监测到设备发生数据异常时，还生成告警信息，发送至用户终端，并存储至异常数据管理模块。3.如权利要求1所述的一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，其特征在于，当监测到设备发生数据异常时，还根据所述设备信息和异常数据生成工单，发送至用户终端，并存储至工单管理模块；以及，接收用户终端反馈的数据异常原因并存储。4.如权利要求3所述的一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，其特征在于，所述生成工单包括：获取历史工单数据，建立数据异常原因预知模型；将所述异常数据作为输入，基于所述数据异常原因预知模型得到可能的原因及相应的概率；将异常数据、所述异常数据发生的设备和/或传感器信息，以及所述可能的告警原因和概率，写入预设的工单模板生成工单。5.如权利要求3所述的一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，其特征在于，还包括数据分析模块，基于全生命周期历史数据，进行设备故障预知、设备厂家评价和同类设备状态预知。6.如权利要求5所述的一种医院后勤设备全生命周期管理云平台，其特征在于，所述设备故障预知包括：获取历史工单信息，根据工单处理信息筛选与设备故障有关...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘利达，
申请(专利权)人：刘利达，
类型：发明
国别省市：山东,37