本發(fā)明涉及一種設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法。

背景技術(shù)：

市場上現(xiàn)有的技術(shù)沒有把設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析(RAM)和維修策略制定方法(RCM)兩者系統(tǒng)的有機結(jié)合起來，沒有形成以數(shù)據(jù)為輸入，進行模擬、優(yōu)化的系統(tǒng)化方法，沒有實現(xiàn)自我迭代優(yōu)化與閉環(huán)管理。

主要有以下幾點缺陷：

未能以數(shù)據(jù)作為設(shè)備可靠性分析的驅(qū)動力，主要表現(xiàn)在企業(yè)數(shù)據(jù)的不完整，不正確，格式不統(tǒng)一，儲存分散等問題；沒有規(guī)范的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為可靠性分析服務(wù)；沒有利用實時數(shù)據(jù)來不斷更新系統(tǒng)信息從而獲取設(shè)備實時的狀態(tài)變化；維修策略沒能以數(shù)據(jù)為指導(dǎo)從而不能準確有針對性的解決故障問題；沒有對維修策略的周期進行優(yōu)化分析。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種簡單的設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法，將設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析和維修策略制定方法兩者系統(tǒng)集成一起，形成一套能以數(shù)據(jù)為輸入，進行模擬、優(yōu)化的自我迭代更新的閉環(huán)方法。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析步驟如下：a.收集數(shù)據(jù)；b.通過步驟a所獲得的數(shù)據(jù)獲取設(shè)備及其零部件的故障發(fā)生規(guī)律；c.建立RBD模型；d.利用步驟c中的RBD模型進行模擬、優(yōu)化；e.根據(jù)步驟d的結(jié)果進行分析，獲取KPI，發(fā)出相關(guān)警報；f.將步驟e發(fā)出的相關(guān)警報與步驟a中收集的數(shù)據(jù)共同作為以設(shè)備為最高單元的底層系統(tǒng)的故障信息；g.通過對步驟b中所述的設(shè)備及其零部件的功能和功能故障進行準確定義，實現(xiàn)對系統(tǒng)故障的有效判斷和識別。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述維修策略制定方法如下：h.根據(jù)步驟f所得故障信息，進行故障模式與故障后果分析；i.制定維修策略；j.由步驟e發(fā)出的相關(guān)警報觸發(fā)步驟i中相應(yīng)的維修策略；k.維修策略制定方法以可靠性分析的結(jié)果為導(dǎo)向，形成針對不同故障選擇不同的維修策略，并制定科學維修工作間隔，同時確定維護方案的周期和維護方案應(yīng)用的備件數(shù)量。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述步驟a中，所述收集的數(shù)據(jù)包括但不限于設(shè)備規(guī)格參數(shù)、可靠性數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)；以上所述數(shù)據(jù)來源包括但不限于EAM系統(tǒng)、設(shè)備維護工單、設(shè)備臺賬、操作規(guī)程、設(shè)備維修管理紙質(zhì)文檔、企業(yè)事故/設(shè)備故障分析日志、企業(yè)運行運營目標、檢修/運行規(guī)程、設(shè)備廠商數(shù)據(jù)及資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述步驟b中，數(shù)據(jù)處理步驟如下：使用特定算法對步驟a得到的數(shù)據(jù)按故障模式、故障原因進行分析，得出各故障模式、故障原因、設(shè)備整體、以及設(shè)備所在分組整體的故障發(fā)生規(guī)律、維修耗時規(guī)律、離線檢測耗時規(guī)律參數(shù)；所述故障發(fā)生規(guī)律、維修耗時規(guī)律、離線檢測耗時規(guī)律、維修資源消耗規(guī)律參數(shù)的描述類型包括且不限于韋伯分布。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述步驟d中仿真模擬的步驟如下：在步驟c建立的RBD模型的每個方框中加入設(shè)備故障發(fā)生的概率模型、對應(yīng)的不同類型維修維護所需的資源、設(shè)備或組件的負荷等數(shù)據(jù)，利用特定算法對系統(tǒng)的RBD進行仿真模擬，獲得RBD模擬仿真結(jié)果；所述結(jié)果包括如下數(shù)據(jù)：系統(tǒng)的可用性、系統(tǒng)運行時間、系統(tǒng)停機時間、系統(tǒng)進行修正性維修的次數(shù)、預(yù)防性維修的次數(shù)、實時監(jiān)測引起的維修次數(shù)、檢測引起的維修次數(shù)、系統(tǒng)首次故障的期望、系統(tǒng)故障周期的期望、系統(tǒng)維護周期的期望、系統(tǒng)啟動次數(shù)、停機次數(shù)、啟動總耗費時間、停機總耗費時間、備件消耗數(shù)量；系統(tǒng)在不同時間點的可靠性；造成系統(tǒng)停機時間最長的設(shè)備故障模式排名；系統(tǒng)在不同負荷下運行時間的百分比、系統(tǒng)負荷的平均利用率；系統(tǒng)用于不同類型維護的成本、各類型維護所用人力資源的成本、所用備件的成本、年化固定資產(chǎn)投資成本、備件的倉儲成本、開機成本、停機成本、停機損失、運行成本、總成本、銷售額、銷售利潤數(shù)據(jù)；針對各設(shè)備的類似分析結(jié)果。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述步驟e中的KPI包括可靠性、可用性、可維護性、故障率、產(chǎn)能、全生命周期成本。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述步驟h的分析如下：明確與每一個功能故障相關(guān)的故障位置，故障模式、故障原因、故障后果及故障等級，并根據(jù)失效模式與故障后果分析結(jié)果確定采取哪些措施來防止故障，減輕故障后果，或者幫助去監(jiān)測故障。

作為本發(fā)明設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法的進一步改進；所述步驟i的制定維修策略如下：根據(jù)安全性、環(huán)境性、功能性和經(jīng)濟性影響等因素的決策樹分析，形成針對不同故障選擇不同的維修策略，并制定科學維修工作間隔。

本發(fā)明以數(shù)據(jù)為驅(qū)動進行設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和維修策略優(yōu)化的方法，解決了當前設(shè)備管理者未能把設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析(RAM)和維修策略制定方法(RCM)兩者系統(tǒng)集成一起，沒有形成一套能以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，進行模擬、優(yōu)化的自我迭代更新的閉環(huán)方法的問題。

本發(fā)明解決的技術(shù)問題：

方法以數(shù)據(jù)為中心，通過對收集到的數(shù)據(jù)進行匯集、整理，提取出設(shè)備名稱、臺號、設(shè)備類型、分組以及運行方案信息，并提取出指定時間范圍內(nèi)的所有的設(shè)備維修記錄，包括維修開始時間、維修結(jié)束時間、維修類型、故障類型、設(shè)備停機時間、維修耗時、故障所屬的故障模式以及故障所屬的故障原因信息。

將以上全部信息匯總到一個數(shù)據(jù)表或數(shù)據(jù)庫內(nèi)，通過分析得出所有設(shè)備的各故障模式、故障原因、設(shè)備整體以及設(shè)備所在分組整體的概率分布模型描述的故障發(fā)生規(guī)律、維修耗時規(guī)律以及離線檢測耗時規(guī)律參數(shù)。

設(shè)備的故障發(fā)生規(guī)律和可靠性方塊圖模型，即RBD模型的結(jié)合通過模擬仿真獲取多項KPI(可靠性、可用性、可維護性、故障率、產(chǎn)能、全生命周期成本)，實時數(shù)據(jù)不斷輸入到系統(tǒng)中，自我迭代更新進行建模模擬，每次的數(shù)據(jù)更新都將體現(xiàn)變化趨勢，根據(jù)該趨勢了解對應(yīng)設(shè)備的運行情況；同時對系統(tǒng)運行設(shè)置KPI，對KPI不達標的系統(tǒng)設(shè)備發(fā)出警報。

所得到的故障信息會以數(shù)據(jù)為指導(dǎo)經(jīng)過分析確定采取維修策略(形成針對不同故障選擇不同的維修策略，并制定科學維修工作間隔)。

在維修策略方面，對于預(yù)防性維修和點檢，優(yōu)化其預(yù)防性維修周期和點檢周期，通過模擬比較使用不同維護策略所帶來的不同結(jié)果，并以此選擇最佳的維護策略；而維修策略包括針對特定設(shè)備如何選擇不同的維護方式，針對預(yù)防性維護和點檢又該如何制定預(yù)防性維護周期和點檢周期，針對不同維護，使用不同人力資源的選擇、預(yù)防性維護和點檢是否將若干設(shè)備分組。

附圖說明

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細說明。

圖1是本發(fā)明的設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析(RAM)和維修策略制定方法(RCM)兩者系統(tǒng)集成一起，形成一套能以數(shù)據(jù)為輸入，進行模擬、優(yōu)化的自我迭代更新的閉環(huán)方法示意圖；

圖2是設(shè)備狀態(tài)的預(yù)判規(guī)律，并以多項KPI(可靠性、可用性、可維護性、故障率、產(chǎn)能、全生命周期成本)的表現(xiàn)方式為用戶提供相關(guān)警報的以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的可靠性分析(RAM)示意圖；

圖3是以可靠性分析的結(jié)果為導(dǎo)向，形成針對不同故障選擇不同的維修策略，并制定科學維修工作間隔，同時也能確定維護方案的周期和維護方案應(yīng)用的備件數(shù)量的維修策略制定方法(RCM)示意圖；

圖4是以數(shù)據(jù)為輸入，進行模擬、優(yōu)化的自我迭代更新的閉環(huán)方法細節(jié)示意圖。

具體實施方式

實施例1、本發(fā)明提供的技術(shù)方案是對設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)或維修策略優(yōu)化的方法，其為一種將設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析(RAM)和維修策略制定方法(RCM)兩者系統(tǒng)集成一起，形成一套能以數(shù)據(jù)為輸入，進行模擬、優(yōu)化的自我迭代更新的閉環(huán)方法。

具體的實施方法和步驟如下：

一、設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析(RAM)：

a.收集數(shù)據(jù)：

所述數(shù)據(jù)包括設(shè)備規(guī)格參數(shù)、可靠性數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)。

以上所述數(shù)據(jù)來源包括，但不限于EAM系統(tǒng)(MAXIMO、SAP或其他自主研發(fā)的EAM系統(tǒng))、設(shè)備維護工單、設(shè)備臺賬、操作規(guī)程、設(shè)備維修管理紙質(zhì)文檔、企業(yè)事故/設(shè)備故障分析日志、企業(yè)運行運營目標、檢修/運行規(guī)程、設(shè)備廠商數(shù)據(jù)及資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)(含數(shù)據(jù)庫建設(shè))、監(jiān)控數(shù)據(jù)。

將收集到的數(shù)據(jù)匯集、整理，提取出設(shè)備名稱、臺號、設(shè)備類型、分組、運行方案等信息，并提取出指定時間范圍內(nèi)的所有的設(shè)備維修記錄，包括維修開始時間、維修結(jié)束時間、維修類型、故障類型、設(shè)備停機時間、維修時間、故障所屬的故障模式(Failure Mode)、故障所屬的故障原因(Failure Cause)等信息并匯總到一個表格或數(shù)據(jù)庫內(nèi)。

b.使用特定算法對步驟a得到的數(shù)據(jù)按故障模式、故障原因等分類進行分析，從而得出所有設(shè)備的各故障模式(Failure Mode)、故障原因(Failure Cause)、設(shè)備整體、以及設(shè)備所在分組整體的韋伯分布描述的故障發(fā)生規(guī)律、維修耗時規(guī)律、離線檢測耗時規(guī)律等參數(shù)(韋伯分布是一種覆蓋范圍較廣的概率分布模型，常用來描述工業(yè)上的多種故障分布規(guī)律，并可以模擬指數(shù)分布等其它概率分布模型)。該所述的特定算法包括基于MLE(Maximum Likelihood Estimation)的數(shù)據(jù)擬合算法、基于RR(Rank Regression)的數(shù)據(jù)擬合算法、自動選擇兩者中較優(yōu)的算法、以及基于非線性動態(tài)規(guī)劃(Non-linear Programming)結(jié)合MLE的數(shù)據(jù)擬合算法。

c.根據(jù)步驟b得到的設(shè)備、以及設(shè)備所在分組整體的故障發(fā)生規(guī)律，以及各組件的依賴關(guān)系，建立RBD方框圖，來描述系統(tǒng)中各組件之間的依賴關(guān)系及各組件的可靠性與整個系統(tǒng)可靠性的關(guān)系。例如，某系統(tǒng)有A，B，C三臺設(shè)備，同時運行。A、B設(shè)備中任意一臺故障，系統(tǒng)都繼續(xù)運行，但是降負荷50％，如果A、B設(shè)備同時故障，則系統(tǒng)停機；如果C設(shè)備故障則系統(tǒng)直接停機。

d.在步驟c建立的RBD模型的每個方框中加入了設(shè)備故障發(fā)生的概率模型、對應(yīng)的不同類型維修維護所需的資源(人員、備件、時間、成本等)、設(shè)備或組件的負荷等數(shù)據(jù)，利用特定算法(通過蒙特卡洛模擬算法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大數(shù)據(jù)算法，及深度學習等特定算法)對系統(tǒng)的RBD進行仿真模擬。獲得RBD模擬仿真結(jié)果，所述的結(jié)果包括系統(tǒng)的可用性、系統(tǒng)運行時間、系統(tǒng)停機時間(及由于各不同原因造成的停機時間)、系統(tǒng)進行修正性維修的次數(shù)、預(yù)防性維修的次數(shù)、實時監(jiān)測引起的維修次數(shù)、檢測引起的維修次數(shù)、系統(tǒng)首次故障的期望(MTTFF)、系統(tǒng)故障周期的期望(MTBF)、系統(tǒng)維護周期的期望(MTBM)、系統(tǒng)啟動次數(shù)、停機次數(shù)、啟動總耗費時間、停機總耗費時間、備件消耗數(shù)量；系統(tǒng)在不同時間點的可靠性；造成系統(tǒng)停機時間最長的設(shè)備故障模式排名；系統(tǒng)在不同負荷下運行時間的百分比、系統(tǒng)負荷的平均利用率；系統(tǒng)用于不同類型維護的成本、各類型維護所用人力資源的成本、所用備件的成本、年化固定資產(chǎn)投資成本、備件的倉儲成本、開機成本、停機成本、停機損失、運行成本、總成本、銷售額、銷售利潤等數(shù)據(jù)；以及針對各設(shè)備的類似分析結(jié)果。例如，在步驟c的案例中，按照60000小時的時間范圍，進行100次模擬計算，得到A,B,C的MTBF分別為4000小時，5000小時和8000小時，故障均滿足指數(shù)分布；維修時長分別為固定8小時，8小時和16小時。模擬可得，系統(tǒng)的可用性約為0.998。

e.根據(jù)步驟d的結(jié)果得到項目所需的KPI數(shù)值，所述KPI數(shù)值如，包括可靠性、可用性、可維護性、故障率、產(chǎn)能、全生命周期成本中的一項或者幾項(具體項目可與客戶討論決定新增或者刪除KPI)，并根據(jù)項目要求來確定對標的標準，設(shè)置閾值，對達不到項目標準的KPI項發(fā)出相關(guān)警報，提示KPI的偏差；例如，在步驟d的案例中，工廠希望通過優(yōu)化A、B、C的維護方案來保證系統(tǒng)可用性不低于98％的前提下盡量降低總成本。那么這里可用性98％即為KPI對標標準，而降低總成本即為優(yōu)化目標。將98％設(shè)置為閾值，本案例中模擬得到的系統(tǒng)可用性為99.8％，大于閾值，因此不會觸發(fā)報警。

f.將步驟e發(fā)出的相關(guān)警報與步驟a中收集的數(shù)據(jù)共同作為以設(shè)備為最高單元的底層系統(tǒng)的故障信息。

g.根據(jù)國際標準通過對步驟b中所述的設(shè)備及其零部件的功能和功能故障進行準確定義，包括但不僅限于崩潰、高輸出、低輸出、內(nèi)部泄露、外部泄露、振動、噪音、過熱、堵塞等，實現(xiàn)對系統(tǒng)故障的有效判斷和識別。

以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的可靠性分析(RAM)提供了設(shè)備狀態(tài)的預(yù)判規(guī)律，并以多項KPI(可靠性、可用性、可維護性、故障率、產(chǎn)能、全生命周期成本)的表現(xiàn)方式為用戶提供相關(guān)警報。

二、維修策略制定方法(RCM)：

h.根據(jù)步驟f所得故障信息，進行故障模式與故障后果分析(明確與每一個功能故障相關(guān)的故障位置，故障模式、故障原因、故障后果及故障等級，并根據(jù)失效模式與故障后果分析結(jié)果確定采取哪些措施來防止故障，減輕故障后果，或者幫助如何去監(jiān)測故障)；

i.制定維修策略(根據(jù)安全性、環(huán)境性、功能性和經(jīng)濟性影響等因素的決策樹分析，形成針對不同故障選擇不同的維修策略，并制定科學維修工作間隔)；

j.由步驟e發(fā)出的相關(guān)警報觸發(fā)步驟i中相應(yīng)的維修策略；

k.維修策略制定方法以可靠性分析的結(jié)果為導(dǎo)向，形成針對不同故障選擇不同的維修策略，并制定科學維修工作間隔，同時也能確定維護方案的周期和維護方案應(yīng)用的備件數(shù)量。

因此，把這兩個方法系統(tǒng)的集成在一起，形成一套能以數(shù)據(jù)為輸入，進行模擬、優(yōu)化的自我迭代更新的閉環(huán)方法。這樣企業(yè)在設(shè)備狀態(tài)變化趨勢預(yù)判、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)或維修策略優(yōu)化的問題上能達到自身不斷循環(huán)優(yōu)化的一個閉環(huán)，從而達到自我持續(xù)發(fā)展的設(shè)備管理方法。

本發(fā)明把設(shè)備/系統(tǒng)可靠性分析(RAM)和維修策略制定方法(RCM)兩者系統(tǒng)集成一起，形成一套能以數(shù)據(jù)為輸入，進行模擬、優(yōu)化的自我迭代更新的閉環(huán)方法，解決沒有以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，不能準確預(yù)判設(shè)備狀態(tài)的傳統(tǒng)可靠性分析帶來的問題；設(shè)備維護方案利用數(shù)據(jù)的支持可以準確對癥下藥；優(yōu)化后的設(shè)備維護方案有定量的數(shù)據(jù)支持和模擬仿真的驗證，更大的提高管理人員對分析結(jié)果的信心；全面性的分析結(jié)果對關(guān)鍵性的決定帶來幫助；方法自形成一個閉環(huán)過程，這樣可靠性分析能不斷的進行優(yōu)化和完善；對企業(yè)未來的可靠性分析建立框架，達到自我完善的一個過程。

最后，還需要注意的是，以上列舉的僅是本發(fā)明的一個具體實施例。顯然，本發(fā)明不限于以上實施例，還可以有許多變形。本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員能從本發(fā)明公開的內(nèi)容直接導(dǎo)出或聯(lián)想到的所有變形，均應(yīng)認為是本發(fā)明的保護范圍。