一种质量管理系统及质量管理方法技术方案

本发明专利技术公开一种质量管理系统及质量管理方法，包括，收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块；收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块依次连接；收集模块用于采集日志信息；存储模块用于对日志信息进行汇总并存储；分类模块用于对汇总后的日志信息进行分类，得到故障类别数据；处理模块用于对故障类别数据进行故障点识别，得到关键故障点；优化模块用于对关键故障点进行优化预测，并对预测结果进行整合，得到医疗设备的优化方案。本发明专利技术提高了故障分析的效率及设备故障率分析效率，并对关键故障点进行查找，为设备升级改造提供更可靠的有效信息。造提供更可靠的有效信息。造提供更可靠的有效信息。

【技术实现步骤摘要】
一种质量管理系统及质量管理方法


[0001]本专利技术涉及质量管理
，特别涉及一种质量管理系统及质量管理方法。

技术介绍

[0002]随着我国社会经济的发展和人民生活水平的提高，人们在追求丰富物质生活的同时，对健康和品质的关注也越来越高。因此营养与健康、食品安全、产品质量日益受到广大群众和政府相关部门的重视。
[0003]用于大病筛查的医疗设备随着上述条件的提升出现及不断的更新换代，其中的医疗影像诊断设备属于中高端医疗设备，主要为临床诊断、治疗提供重要保障，也为临床科学研究，健康数据筛查提供重要平台，常用的医疗影像诊断设备包括：数字X线成像、计算机断层扫描、医用磁共振成像和核医学等。低场医用磁共振成像系统属于磁共振成像中的一种，目前主要用于乡镇卫生院的初级筛查，由于使用环境复杂，数量大，对产品质量，稳定性就有更高的要求。
[0004]因此，当市场上的含有终端的医疗产品出现故障的情况下，特别是用于健康数据筛查的大型医疗影像诊断设备，难以分析故障本质原因，总结解决办法，更难以为下一代产品的升级改进提供有效的信息。

技术实现思路

[0005]为解决上述现有技术中所存在的难以分析故障本质原因导致进一步难以为下一代产品升级改进提供有效信息等问题，本专利技术提供了一种质量管理系统及质量管理方法，针对大批量使用的医疗设备质量方面的问题及时进行分析汇总，找到问题的关键点，精准分析设备存在的故障缺陷，为产品的更新升级提供有效信息。
[0006]为了实现上述技术目的，本专利技术提供了一种质量管理系统，包括：
[0007]收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块；
[0008]所述收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块依次连接；
[0009]所述收集模块用于采集若干个医疗设备终端日志信息；
[0010]所述存储模块用于对日志信息进行汇总并进行储存；
[0011]所述分类模块用于对汇总后的日志信息进行分类，得到故障类别数据，并对故障类别数据进行分区存储；
[0012]所述处理模块用于对故障类别数据通过神经网络进行故障点识别，得到关键故障点；
[0013]所述优化模块用于通过机器学习对关键故障点进行优化预测，并对预测结果进行整合，得到医疗设备的优化方案。
[0014]可选的，所述收集模块包括采集模块、日志信息处理模块；
[0015]所述采集模块用于采集若干个设备终端的设备日志信息；
[0016]所述日志信息处理模块用于对设备日志信息进行预处理，生成若干个设备终端的
日志信息。
[0017]可选的，所述存储模块包括汇总模块，分布式存储模块；
[0018]所述收集模块、所述汇总模块、所述分布式存储模块依次连接；
[0019]所述汇总模块用于对日志信息进行汇总，并将汇总后的日志信息传输给分布式存储模块；
[0020]所述分布式存储模块用于接收汇总后的日志信息，并将所述日志信息通过区块链进行分布式存储。
[0021]可选的，所述分类模块包括关键词分类模块，分类存储模块；
[0022]所述关键词分类模块与所述分类存储模块连接；
[0023]所述关键词分类模块用于对汇总后的日志信息进行关键词分类，生成不同的故障类别数据，其中日志信息中包含不同数据关键词；
[0024]所述分类存储模块用于对不同故障类别数据进行分区存储。
[0025]可选的，处理模块包括统计模块，识别模块；
[0026]所述统计模块与所述识别模块连接；
[0027]所述统计模块用于对不同故障类别数据进行故障率计算，得到故障率；
[0028]所述识别模块用于对故障率进行统计，并基于统计结果，通过神经网络对故障类别数据进行故障点识别，得到关键故障点。
[0029]可选的，优化模块包括预测模块，生成模块；
[0030]所述预测模块与所述生成模块连接；
[0031]所述预测模块用于对关键故障点的部件数据通过机器学习进行预测，生成关键故障点最优数据；
[0032]所述生成模块用于将所述最优数据进行整合，获取医疗设备终端的优化方案。
[0033]为了实现上述技术目的，本专利技术还提供了一种质量管理方法，包括：
[0034]采集若干个医疗设备终端的日志信息，并对所述日志信息进行汇总；
[0035]对汇总后的日志信息进行分类，得到故障类别数据；
[0036]对所述故障类别数据通过神经网络进行故障点识别，得到关键故障点；
[0037]对所述关键故障点通过机器学习进行预测，并对预测结果进行整合，得到医疗设备的优化方案。
[0038]可选的，对所述故障类别数据通过神经网络进行故障点识别过程之前还包括：
[0039]对故障类别数据进行故障率计算，获取故障率；
[0040]对所述故障率进行统计，并基于统计结果，通过神经网络对故障类别数据进行故障点识别，得到关键故障点。
[0041]本专利技术具有如下技术效果：
[0042]相对于现有技术，本专利技术取得的有益技术效果为：该质量管理系统及方法较快的收集设备的故障信息，科学合理提高了故障分析的效率及设备故障率分析效率，并对关键故障点进行查找，能有效缩短设备的维护时间，同时对关键故障点处的数据进行有效处理，提供合理的改进方向，为设备升级改造提供更可靠的有效信息。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1为本专利技术实施例提供的系统示意图；
[0045]图2为本专利技术实施例提供的方法流程示意图。
具体实施方式
[0046]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0047]为了解决在现有技术中存在难以分析故障本质原因导致进一步难以为下一代产品升级改进提供有效信息等问题，本专利技术提供了如下方案。
[0048]如图1所述，本专利技术提供了一种质量管理系统，包括：
[0049]为了提高大批量使用的医疗设备质量方面的问题分析汇总效率，找到问题的关键点，精准分析设备存在的故障缺陷，为产品的更新升级提供有效信息，本专利技术提供了一种质量管理系统，包括
[0050]收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块；所述收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块依次连接；
[0051]所述收集模块用于采集若干个医疗设备终端日志信息；所述收集模块包括采集模块、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种质量管理系统，其特征在于，包括：收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块；所述收集模块、存储模块、分类模块、处理模块、优化模块依次连接；所述收集模块用于采集若干个医疗设备终端的日志信息；所述存储模块用于对日志信息进行汇总并进行储存；所述分类模块用于对汇总后的日志信息进行分类，得到故障类别数据，并对故障类别数据进行分区存储；所述处理模块用于对故障类别数据通过神经网络进行故障点识别，得到关键故障点；所述优化模块用于通过机器学习对关键故障点进行优化预测，并对预测结果进行整合，得到医疗设备的优化方案。2.根据权利要求1所述质量管理系统，其特征在于：所述收集模块包括采集模块、日志信息处理模块；所述采集模块用于采集若干个设备终端的设备日志信息；所述日志信息处理模块用于对设备日志信息进行预处理，生成若干个设备终端的日志信息。3.根据权利要求1所述质量管理系统，其特征在于：所述存储模块包括汇总模块，分布式存储模块；所述收集模块、所述汇总模块、所述分布式存储模块依次连接；所述汇总模块用于对日志信息进行汇总，并将汇总后的日志信息传输给分布式存储模块；所述分布式存储模块用于接收汇总后的日志信息，并将所述日志信息通过区块链进行分布式存储。4.根据权利要求1所述质量管理系统，其特征在于：所述分类模块包括关键词分类模块，分类存储模块；所述关键词分类模块与所述分类存储模块连接；所述关键词分类模块用于对汇总后的日志信息进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯荣芹，陈元，
申请(专利权)人：侯荣芹，
类型：发明
国别省市：