一種基于實時狀態(tài)的大數(shù)據(jù)建模的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于實時狀態(tài)的大數(shù)據(jù)建模的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，包括：S1、采集設(shè)備中n個部件對應(yīng)的n組磨損值；S2、將磨損值表示為設(shè)備中n個部件的狀態(tài)下降曲線；S3、依據(jù)狀態(tài)下降曲線獲取每個部件的可靠性參數(shù)和概率分布信息；S4、依據(jù)可靠性參數(shù)和概率分布信息獲取設(shè)備的最低成本率，并維護設(shè)備。如此，通過傳感器實時收集設(shè)備和供應(yīng)鏈中部件損壞的物理狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后通過大數(shù)據(jù)分析，對設(shè)備的運營、維護和服務(wù)型供應(yīng)鏈進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化值的計算，用大數(shù)據(jù)建模和精確進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化的方法，準(zhǔn)確分析需求量，合理管理維護頻次、時點和庫存，并依據(jù)實時采集的數(shù)據(jù)制定最優(yōu)化的方案維護設(shè)備，提高了運營和維護效率，減少了運營和維護費用。
【專利說明】一種基于實時狀態(tài)的大數(shù)據(jù)建模的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及設(shè)備運營和維護領(lǐng)域，尤其涉及一種基于實時狀態(tài)的大數(shù)據(jù)建模的設(shè) 備動態(tài)優(yōu)化維護方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 設(shè)備指的是長生命周期的高附加值設(shè)備。例如，風(fēng)力發(fā)電機組、太陽能發(fā)電設(shè)備、 飛機、半導(dǎo)體芯片生產(chǎn)設(shè)備、高鐵、電網(wǎng)、變電站、油氣管線、海洋石油鉆井平臺、艦船設(shè)備、 工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備、道路橋梁設(shè)施、核電站、航天設(shè)備和交通設(shè)施等。此類長生命周期的設(shè)備長 期面臨維護成本和供應(yīng)鏈問題的挑戰(zhàn)。比如，對于飛機而言，故障導(dǎo)致的無法飛行是非常昂 貴的，平均每小時損失可達(dá)數(shù)萬美金。此類由于低可靠性導(dǎo)致的無法運轉(zhuǎn)也被通俗的稱為 故障停工時間。對于設(shè)備而言，在漫長的生命周期里（比如，一架飛機的壽命為20-30年）， 不僅各種服務(wù)維護、庫存和物流的成本高，且故障停工時間非常昂貴，甚至往往數(shù)倍高于購 買設(shè)備的價格。如此龐大的維護和物流成本使得設(shè)備用戶對"如何制定設(shè)備運營、維護和供 應(yīng)鏈最優(yōu)化的方案以降低運營成本"產(chǎn)生了極大的關(guān)注，因而也成為了工業(yè)設(shè)計及優(yōu)化的 一個熱門研究領(lǐng)域："服務(wù)型供應(yīng)鏈優(yōu)化"。
[0003] 對于設(shè)備的運營者和制造者而言，目前的服務(wù)型供應(yīng)鏈中，服務(wù)維護部門和物流 供給部門基本是兩個獨立的部門，兩個部門間的信息系統(tǒng)和溝通渠道也相對獨立。服務(wù)維 護部門的主要工作是提供有效率的糾錯性維修和預(yù)防性維護，運用的是基于部件生命周期 的維護模型。物流供給部門主要工作是研究需求信息，然后制定有效率的采購方式，減少配 送費用，減少缺貨風(fēng)險。
[0004] 目前服務(wù)型供應(yīng)鏈的系統(tǒng)整合有三個主要模塊：
[0005] 對于需求量分析而言，現(xiàn)有技術(shù)是對需求量和周期數(shù)據(jù)進(jìn)行純統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)分析， 例如時間序列類模型（指數(shù)平滑，平穩(wěn)周期分析，ARMA等）和曲線最小二乘法類模型等，來 預(yù)測需求和周期。其結(jié)果是預(yù)測區(qū)間往往無法精確描述實際需求，所以對供應(yīng)鏈的整合優(yōu) 化無法提供準(zhǔn)確的信息。
[0006] 對于庫存管理而言，現(xiàn)有技術(shù)是用純數(shù)學(xué)方法定義需求分布，基于報童模型和基 準(zhǔn)庫存策略等類型的算法來優(yōu)化供應(yīng)鏈。其效果往往是因需求分布的誤差和牛尾效應(yīng)造成 過度庫存，從而導(dǎo)致資金的占用成本和維護支出的極大浪費。
[0007] 對于預(yù)防性維護的優(yōu)化而言，現(xiàn)有的技術(shù)是基于時間的維護模型：用部件的生命 周期的歷史數(shù)據(jù)（如，MTBF平均故障間隔，MTTF預(yù)期失效時間等），來推算其生命周期分布， 從而得出可靠性數(shù)據(jù)和剩余生命周期。通過此類方式得到的維護方案在動態(tài)的生產(chǎn)環(huán)境中 有非常多的局限。比如說，當(dāng)生命周期的標(biāo)準(zhǔn)差很高的時候，為了防止機器損壞，預(yù)防性維 護的頻率會變得非常高。如此的"過度維護"，不僅維護成本上升，且造成生產(chǎn)效率下降。
[0008] 以上三個缺點都是技術(shù)方法上的缺點。從系統(tǒng)的角度來看，現(xiàn)在設(shè)備的設(shè)備運營 者和設(shè)備制造者往往不注意整合服務(wù)型維護和物流配送。比如說，服務(wù)維護人員只注重保 持可靠性和故障維修，而物流配送部門只注重如何有效下單和減少缺貨風(fēng)險。所以導(dǎo)致需 要維護的時候，沒有相應(yīng)部件供給；而不需要維護的時候，倉庫里部件卻過多庫存。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對上述現(xiàn)有技術(shù)方法中對設(shè)備維護和供應(yīng)鏈的 需求量分析不準(zhǔn)確、庫存管理浪費、預(yù)防性維護的效率低的問題，提供了一種基于實時狀態(tài) 的大數(shù)據(jù)建模的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法。
[0010] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的方法是：
[0011] 一種基于實時狀態(tài)的大數(shù)據(jù)建模的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，包括以下步驟：
[0012] S1、于m個時間點內(nèi)分別采集設(shè)備中η個部件對應(yīng)的η組磨損值；
[0013] S2、依據(jù)所述磨損值表示所述設(shè)備中η個部件的狀態(tài)下降曲線；
[0014] S3、依據(jù)所述狀態(tài)下降曲線獲取每個部件的可靠性參數(shù)和概率分布信息（參數(shù)、 分布方程、概率函數(shù)）；
[0015] S4、依據(jù)所述每個部件的可靠性參數(shù)和概率分布信息獲取所述設(shè)備的最低成本 率，并依據(jù)所述最低成本率維護所述設(shè)備。
[0016] 在本發(fā)明所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法中，所述步驟Sl包括以下子步驟：
[0017] S11、設(shè)置多個傳感器以于m個時間點內(nèi)分別采集設(shè)備中η個部件對應(yīng)的η組磨損 值xk, P其中k為（0，m]之間的正整數(shù)，1為（0, η]之間的正整數(shù)；
[0018] S12、依據(jù)m個時間點的η組磨損值組成mXn階矩陣G :

【權(quán)利要求】
1. 一種基于實時狀態(tài)的大數(shù)據(jù)建模的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，包括以下 步驟： 51、 于m個時間點內(nèi)分別采集設(shè)備中η個部件對應(yīng)的η組磨損值； 52、 將所述磨損值表示為所述設(shè)備中η個部件的狀態(tài)下降曲線； 53、 依據(jù)所述狀態(tài)下降曲線獲取每個部件的可靠性參數(shù)和概率分布信息； 54、 依據(jù)所述每個部件的可靠性參數(shù)和概率分布信息獲取所述設(shè)備的最低成本率，并 依據(jù)所述最低成本率維護所述設(shè)備。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，所述步驟Sl包括以下 子步驟： 511、 設(shè)置多個傳感器以于m個時間點內(nèi)分別采集設(shè)備中η個部件對應(yīng)的η組磨損值xk, i，其中k為（0,m]之間的正整數(shù)，1為（0,η]之間的正整數(shù)； 512、 依據(jù)m個時間點的η組磨損值組成mXn階矩陣G:
其中，所述η個部件中的任意部件1的磨損值具有關(guān)系式： Y(tm) - Σ k=l:mXk, 1°
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，所述步驟S2包括以下 子步驟： 521、 按照關(guān)系方程組表示所述狀態(tài)下降曲線，所述關(guān)系方程組為：
其中，|G|為所組成的mXn階矩陣G的行列式的值，At為所述m個時間點內(nèi)任意兩個 相鄰時間點之間的時間間隔，Ψ為包括一完全伽馬函數(shù)及一不完全伽馬函數(shù)的函數(shù)； 522、 依據(jù)所述關(guān)系方程組獲得隨機過程參數(shù)#及f，并計算其值η及γ。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，所述步驟S3包括以下 子步驟： 531、 依據(jù)所述狀態(tài)下降曲線定義伽馬函數(shù)的參數(shù)：
532、 獲取在任意時間點f的可靠性概率分布·Ρ/Λ.(f):
其中，X。為Y(t= 0)的值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，所述步驟S4包括以下 子步驟： 541、 依據(jù)所述每個部件的可靠性參數(shù)和概率分布信息獲取所述設(shè)備的最低成本率 min「Z(C)l:
其中，
P1為預(yù)設(shè)的突發(fā)性維護點上做預(yù)防性維護的第一成本，P2為預(yù)設(shè)的周期性維護點上做 預(yù)防性維護的第二成本，P3為預(yù)設(shè)的糾錯性維護的第三成本，λ為預(yù)設(shè)的突發(fā)性維護點的 泊松過程發(fā)生率，τ是周期性維護點的預(yù)設(shè)周期為所述可靠性概率分布中X=C的概率，/^ (·)為所述可靠性概率分布i^(f)中X=D的概率； 542、 依據(jù)所述FreG)設(shè)置所述部件的預(yù)防性維護極限值C，依據(jù)所述(·)設(shè)置所述部 件的損壞極限值D; 543、 依據(jù)所述最低成本率、所述部件的損壞極限值D、以及所述部件的預(yù)防性維護極限 值C在所述周期性維護點和/或突發(fā)性維護點維護所述設(shè)備。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，該設(shè)備動態(tài) 優(yōu)化維護方法還包括： S5、在所述步驟S4之后，獲取所維護的設(shè)備參數(shù)，依據(jù)所述設(shè)備參數(shù)設(shè)置供應(yīng)鏈的物 流息。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，在所述步驟S5中，所述 設(shè)備參數(shù)包括：設(shè)備的庫存水平、設(shè)備的管道需求、設(shè)備的前導(dǎo)時間、設(shè)備的需求、設(shè)備的存 儲成本、設(shè)備的下單固定費用、設(shè)備的運輸費用、以及設(shè)備的缺貨損失成本。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，在所述步驟S5中，所述 物流信息包括：設(shè)備的下單頻率、設(shè)備的下單總量、設(shè)備的下單規(guī)則、以及設(shè)備的庫存分配 信息。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6-8任一項所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，該設(shè)備動態(tài) 優(yōu)化維護方法還包括： 56、 設(shè)置云服務(wù)器，將所述η組磨損值、所述狀態(tài)下降曲線、所述可靠性參數(shù)和概率分 布信息、所述最低成本率、所述設(shè)備參數(shù)、以及所述物流信息上傳至所述云服務(wù)器。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護方法，其特征在于，該設(shè)備動態(tài)優(yōu)化維護 方法還包括： 57、 設(shè)置通訊連接于所述云服務(wù)器的客戶端，于所述客戶端中查詢所述η組磨損值、所 述狀態(tài)下降曲線、所述可靠性參數(shù)和概率分布信息、所述最低成本率、所述設(shè)備參數(shù)、以及 所述物流信息。
【文檔編號】G06Q10/06GK104463421SQ201410620842
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年11月6日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月6日
【發(fā)明者】朱秋實 申請人:朱秋實