【技术实现步骤摘要】
一种应用于ETO型生产设备的预测性维护系统
[0001]本专利技术属于智能制造领域,具体涉及一种应用于
ETO
型生产设备的预测性维护系统
。
技术介绍
[0002]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 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
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;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;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
。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
...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴旭,吴国新,曹翔宇,
申请(专利权)人:旭纳苏州智能科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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