车间报警趋势分析方法、系统、设备以及存储介质技术方案

车间报警趋势分析方法、系统、设备以及存储介质，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：统计车间连续的时间单位的累计报警时长，生成报警时长统计趋势结果；步骤S2：统计车间连续的时间单位的报警次数，生成报警频次统计趋势结果；步骤S3：根据累计报警时长和/或报警次数，生成车间报警趋势。本发明专利技术根据车间内各层级在连续的时间单位内的累计故障时间和故障报警次数，生成车间内各层级的故障报警趋势结果，一方面，通过故障报警趋势结果可以知道层级报警的趋势，确定层级的工作状态情况。另一方面，将故障率持续走高的层级信息推送给用户，用户可以对该层级在生产前进行全面性的检查及维修以降低生产期间的故障频率。修以降低生产期间的故障频率。修以降低生产期间的故障频率。

【技术实现步骤摘要】
车间报警趋势分析方法、系统、设备以及存储介质


[0001]本专利技术属于柔性制造
，具体涉及车间报警趋势分析方法、系统、 设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车装备生产线的柔性化的推进，其设备本身的稳定性成为影响汽 车制造企业产能的主要指标之一。如何减少生产设备突发故障所造成的设备 故障处理不及时，维修成本高及影响生产造成的高额损失已经成为各汽车厂 管理人员及维护人员面临的大难题。需要对生产设备进行监控分析，便于及 时找到可能出现故障的设备提前进行相应的检查或维修，以达到降低故障发 生的频率，从而降低生产线运维成本的目的。
[0003]但是，现有的报警趋势分析方法一般是通过监测设备的物理状态信息， 然后根据设备的物理性能的变化来预测故障，缺少根据其故障发生的频率、 生成故障发生趋势，对故障进行预测的应用。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种车间报警趋势分析方法、系 统、设备以及存储介质，以解决现有技术无法通过设备故障发生的频率对故 障进行预测分析的问题。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车间报警趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：统计车间连续的时间单位的累计报警时长，生成报警时长统计趋势结果；步骤S2：统计车间连续的时间单位的报警次数，生成报警频次统计趋势结果；步骤S3：根据累计报警时长和/或报警次数，生成车间报警趋势。2.如权利要求1所述的车间报警趋势分析方法，其特征在于，所述的车间报警趋势分析方法用于统计车间内各层级的报警趋势；所述车间的各层级包括线体、工位、设备、设备类型中的一种或多种。3.如权利要求2所述的车间报警趋势分析方法，其特征在于，所述步骤S1还包括统计车间各线体连续的时间单位的累计报警时长；所述步骤S2还包括统计车间内各线体连续的时间单位的报警次数；和/或，根据各线体连续的时间单位的累计报警时长和报警次数，生成车间内各线体的报警趋势。4.如权利要求3所述的车间报警趋势分析方法，其特征在于，根据车间内各线体的报警趋势得出异常线体，具体包括：根据车间内各线体的故障时长统计得出异常线体；和/或，根据车间内各线体的故障次数统计得出异常线体；和/或，将异常线体推送至用户。5.如权利要求4所述的车间报警趋势分析方法，其特征在于，根据车间内各线体的故障时长统计得出异常线体包括：统计车间内各线体的累计故障总时长；若某一线体在连续时间内的累计故障总时长在车间的累计故障总时长占比为最大，则将所述某一线体视为异常线体。6.如权利要求4所述的车间报警趋势分析方法，其特征在于，根据车间内各线体的故障次数统计得出异常线体包括：统计车间内各线体的故障次数在时间轴上的分布情况；当某一线体的故障次数在时间轴上呈逐步增长的趋势，则将所述某一线体视为异常线体。7.如权利要求2所述的车间报警趋势分析方法，其特征在于，还包括：按工位对故障信息进行分类统计分析；按设备对故障信息进行分类统计分析；按设备类型对故障信息进行分类统计分析。8.如权利要求7所述的车间报警趋势分析方法，其特征在于，按工位对故障信息进行分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯子远，江伟乐，陈旻琪，莫沅文，贺毅，左志军，姚维兵，许正仁，
申请(专利权)人：广州明珞装备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：