CN110689317A - 智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110689317A CN110689317A CN201910892735.2A CN201910892735A CN110689317A CN 110689317 A CN110689317 A CN 110689317A CN 201910892735 A CN201910892735 A CN 201910892735A CN 110689317 A CN110689317 A CN 110689317A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- equipment
- maintenance
- environment
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请涉及一种智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取终端发送的设备信息以及环境信息；将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。采用本方法能够通过接收所述终端发送的设备信息以及环境信息，采用预设的模块智能分析设备信息以及环境信息，生成维修保养方案，无需专业的检修人员到设备所在地进行检修，节省了人力成本，提高了检修效率。
Description
技术领域
本申请涉及智能检修技术领域，特别是涉及一种智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
现代设备的控制系统越来越复杂，对维修人员的要求很高，合格的维修人员的培训周期明显延长，但企业的维修人员的流动性大，新的维修人员经验欠缺。
目前的设备检修工作流程简单，一般由维修人员直接去现场排查故障，单纯靠人力和经验进行检修，当遇到疑难问题没有技术指导，难以完成检修任务，进而影响检修的工作效率。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够智能检修设备的智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种智能检修方法，所述方法包括：
获取终端发送的设备信息以及环境信息；
将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
在其中一个实施例中，还包括：建立第一神经网络，将包含设备信息和与设备信息相对应的维修信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得设备维护模型，所述设备维护模型的输入为所述设备信息，输出为对应设备信息的设备维修信息。
在其中一个实施例中，还包括：建立第二神经网络，将包含环境信息和与环境信息相对应的保养信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得环境保养模型，所述环境保养模型的输入为所述环境信息，输出为对应环境信息的设备保养信息。
在其中一个实施例中，所述设备信息包括：温度、压力、振动、湿度、电流、电压、温度开关、压力开关或干燥器数据中至少一种设备参数。
在其中一个实施例中，所述环境信息包括：温度、湿度、气压、海拔高度或环境酸碱度中至少一种环境参数。
在其中一个实施例中，还包括：将所述维修保养方案发送至终端。
在其中一个实施例中，还包括：发送扫描指令至所述终端，以使终端扫描设备以及环境获取对应的设备信息以及环境信息。
一种智能检修装置，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取终端发送的设备信息以及环境信息；
设备信息分析模块，用于将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
环境信息分析模块，用于将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
方案生成模块，用于根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取终端发送的设备信息以及环境信息；
将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取终端发送的设备信息以及环境信息；
将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
上述智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质，通过接收所述终端发送的设备信息以及环境信息，采用预设的模块智能分析设备信息以及环境信息，生成维修保养方案，无需专业的检修人员到设备所在地进行检修，节省了人力成本，提高了检修效率。
附图说明
图1为一个实施例中智能检修方法的应用环境图；
图2为一个实施例中智能检修方法的流程示意图；
图3为一个实施例中智能检修装置的结构框图；
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
机器学习(Machine Learning)是人工智能技术重要的应用领域之一。机器学习主要用于在经验学习中改善具体算法的性能；通过经验自动改进的计算机算法的研究；采用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”，而不仅仅是在训练样本上表现很好。学到的函数适用于新样本的能力，称为泛化(Generalization)能力。
本申请提供的智能检修方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。所述服务器104接收所述终端102发送的设备信息以及环境信息。所述服务器104通过预设的模块智能分析设备信息以及环境信息，生成维修保养方案，无需专业的检修人员到设备所在地进行检修，节省了人力成本，提高了检修效率。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种智能检修方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取终端发送的设备信息以及环境信息。
其中，所述设备信息包括：温度、压力、振动、湿度、电流、电压、温度开关、压力开关或干燥器数据中至少一种设备参数；所述环境信息包括：温度、湿度、气压、海拔高度或环境酸碱度中至少一种环境参数。
具体地，所述终端扫描供风装置的设备信息以及供风装置所处环境的环境信息。
所述获取终端发送的设备信息以及环境信息之前包括：发送扫描指令至所述终端，以使终端扫描设备以及环境获取对应的设备信息以及环境信息。
具体地，所述服务器发送扫描指令至所述终端，所述终端接收所述服务器发送的扫描指令，根据扫描指令扫描设备以及环境获取对应的设备信息以及环境信息。
步骤204，将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息。
具体地，服务器将设备信息输入预设的设备维护模型中，设备信息经过预设的设备维护模型分析，生成了对应设备信息的设备维修信息。
所述将所述设备信息输入预设的设备维护模型中之前包括：建立第一神经网络，将包含设备信息和与设备信息相对应的维修信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得设备维护模型，所述设备维护模型的输入为所述设备信息，输出为对应设备信息的设备维修信息。其中，设备维修信息包括维修携带零部件及工具清单、维修方案、故障解决方案、对应零部件维修需要的工具辅料清单、对应零部件维修的操作指导书中至少一项。
具体地，将包含设备信息和与设备信息相对应的维修信息作为训练集对神经网络模型进行训练，神经网络模型通过机器学习分析设备信息和维修信息，将设备信息中的故障与对应的维修信息进行匹配，生成设备维护模型。服务器将设备信息输入设备维护模型，设备维护模型根据设备信息获得对应的维修信息，生成设备维修信息。服务器采用设备维护模块分析设备信息，输出设备信息的设备维修信息，无需检修人员进行检测，提高了检修效率。
步骤206，将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息。
具体地，服务器将环境信息输入预设的环境保养模型中，环境信息经过预设的环境保养模型分析，生成了对应环境信息的设备保养信息。
所述将所述环境信息输入预设的环境保养模型中之前包括：建立第二神经网络，将包含环境信息和与环境信息相对应的保养信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得环境保养模型，所述环境保养模型的输入为所述环境信息，输出为对应环境信息的设备保养信息。其中，设备保养信息包括紧急故障问题、时时监控数据、寿命分析数据、保养计划、保养周期、保养零部件清单中至少一项。
具体地，将包含环境信息和与环境信息相对应的保养信息作为训练集对神经网络模型进行训练，神经网络模型通过机器学习分析环境信息和保养信息，将环境信息中与对应的保养信息进行匹配，生成环境保养模型。服务器将环境信息输入环境保养模型，环境保养模型根据环境信息获得对应的保养信息，生成设备保养信息。服务器采用环境保养模型分析环境信息，输出对应环境信息的设备保养信息，针对不同的环境信息对设备进行保养，延长设备的使用寿命。更具体的，所述服务器还记录设备在不同环境的工作状态，分析环境信息对设备运行的影响。
步骤208，根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
其中，所述维修保养方案包括紧急故障问题、时时监控数据、寿命分析数据、保养计划、维修携带零部件及工具清单、维修方案、故障解决方案、保养周期、保养零部件清单、对应零部件维修需要的工具辅料清单、对应零部件维修的操作指导书中至少一项。
具体地，服务器根据设备维修信息以及设备保养信息，生成维修保养方案。更具体地，服务器根据设备维修信息以及设备保养信息进行机器学习，从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并将这些规律记录保存，当再次检测相应的数据信息，直接将对应数据信息的结果输出。
所述根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案包括：将所述维修保养方案发送至终端。
具体地，服务器将维修保养方案发送至终端，终端根据维修保养方案，对设备进行维修和/或保养。更具体，终端分析维修保养方案，将维修保养方案中的维修保养过程进行优先级排序，根据优先级进行维修和/或保养设备。在一个实施例中，终端将维修保养方案分配至对应的检修人员，检修人员按维修保养方案对设备进行维修和/或保养。
上述智能检修方法中，通过接收所述终端发送的设备信息以及环境信息，采用预设的模块智能分析设备信息以及环境信息，生成维修保养方案，无需专业的检修人员到设备所在地进行检修，节省了人力成本，提高了检修效率。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种智能检修装置，包括：信息获取模块310、设备信息分析模块320、环境信息分析模块330和方案生成模块340，其中：
所述信息获取模块310用于获取终端发送的设备信息以及环境信息；
所述设备信息分析模块320，用于将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
所述环境信息分析模块330用于将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
所述方案生成模块340用于根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
所述信息获取模块310还用于发送扫描指令至所述终端，以使终端扫描设备以及环境获取对应的设备信息以及环境信息。
所述设备信息分析模块320还用于建立第一神经网络，将包含设备信息和与设备信息相对应的维修信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得设备维护模型，所述设备维护模型的输入为所述设备信息，输出为对应设备信息的设备维修信息。
所述环境信息分析模块330还用于建立第二神经网络，将包含环境信息和与环境信息相对应的保养信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得环境保养模型，所述环境保养模型的输入为所述环境信息，输出为对应环境信息的设备保养信息。
所述方案生成模块340还用于将所述维修保养方案发送至终端。
关于智能检修装置的具体限定可以参见上文中对于智能检修方法的限定，在此不再赘述。上述智能检修装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储智能检修数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种智能检修方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取终端发送的设备信息以及环境信息；
将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：所述将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息之前包括：
建立第一神经网络，将包含设备信息和与设备信息相对应的维修信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得设备维护模型，所述设备维护模型的输入为所述设备信息，输出为对应设备信息的设备维修信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：所述将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备维修信息之前包括：
建立第二神经网络，将包含环境信息和与环境信息相对应的保养信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得环境保养模型，所述环境保养模型的输入为所述环境信息，输出为对应环境信息的设备保养信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：所述设备信息包括：温度、压力、振动、湿度、电流、电压、温度开关、压力开关或干燥器数据中至少一种设备参数。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：所述环境信息包括：温度、湿度、气压、海拔高度或环境酸碱度中至少一种环境参数。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：所述根据所述设备维护信息以及所述环境维护信息，生成维修保养方案包括：
将所述维修保养方案发送至终端。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：所述获取终端发送的设备信息以及环境信息之前包括：
发送扫描指令至所述终端，以使终端扫描设备以及环境获取对应的设备信息以及环境信息。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取终端发送的设备信息以及环境信息；
将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：所述将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息之前包括：
建立第一神经网络，将包含设备信息和与设备信息相对应的维修信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得设备维护模型，所述设备维护模型的输入为所述设备信息，输出为对应设备信息的设备维修信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：所述将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备维修信息之前包括：
建立第二神经网络，将包含环境信息和与环境信息相对应的保养信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得环境保养模型，所述环境保养模型的输入为所述环境信息，输出为对应环境信息的设备保养信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：所述设备信息包括：温度、压力、振动、湿度、电流、电压、温度开关、压力开关或干燥器数据中至少一种设备参数。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：所述环境信息包括：温度、湿度、气压、海拔高度或环境酸碱度中至少一种环境参数。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：所述根据所述设备维护信息以及所述环境维护信息，生成维修保养方案包括：
将所述维修保养方案发送至终端。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：所述获取终端发送的设备信息以及环境信息之前包括：
发送扫描指令至所述终端，以使终端扫描设备以及环境获取对应的设备信息以及环境信息。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种智能检修方法，其特征在于，所述方法包括：
获取终端发送的设备信息以及环境信息；
将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息之前包括：
建立第一神经网络，将包含设备信息和与设备信息相对应的维修信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得设备维护模型，所述设备维护模型的输入为所述设备信息，输出为对应设备信息的设备维修信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备维修信息之前包括：
建立第二神经网络，将包含环境信息和与环境信息相对应的保养信息作为训练集对神经网络模型进行训练，获得环境保养模型，所述环境保养模型的输入为所述环境信息，输出为对应环境信息的设备保养信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备信息包括：温度、压力、振动、湿度、电流、电压、温度开关、压力开关或干燥器数据中至少一种设备参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境信息包括：温度、湿度、气压、海拔高度或环境酸碱度中至少一种环境参数。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述设备维护信息以及所述环境维护信息，生成维修保养方案包括：
将所述维修保养方案发送至终端。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取终端发送的设备信息以及环境信息之前包括：
发送扫描指令至所述终端，以使终端扫描设备以及环境获取对应的设备信息以及环境信息。
8.一种智能检修装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，用于获取终端发送的设备信息以及环境信息；
设备信息分析模块，用于将所述设备信息输入预设的设备维护模型中，获取对应设备信息的设备维修信息；
环境信息分析模块，用于将所述环境信息输入预设的环境保养模型中，获取对应设备信息的设备保养信息；
方案生成模块，用于根据所述设备维修信息以及所述设备保养信息，生成维修保养方案。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910892735.2A CN110689317A (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910892735.2A CN110689317A (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110689317A true CN110689317A (zh) | 2020-01-14 |
Family
ID=69109673
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910892735.2A Pending CN110689317A (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110689317A (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111275212A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-12 | 大亚湾核电运营管理有限责任公司 | 核电站备件保养方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111445044A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-07-24 | 北京航空航天大学杭州创新研究院 | 工业机器人智能维护处理方法和装置 |
| CN112101584A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-12-18 | 大亚湾核电运营管理有限责任公司 | 核电站备件系统化保养方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112381252A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-02-19 | 上海中通吉网络技术有限公司 | 一种自动获取设备维保的系统和方法 |
| CN112733369A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-30 | 青岛海尔科技有限公司 | 智能设备检修方法、终端及系统、电子设备 |
| CN113743623A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-03 | 太原向明智控科技有限公司 | 一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统及方法 |
| CN114095536A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-02-25 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种基于物联网的电力输变电安全提示系统及方法 |
| CN115577813A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-06 | 常州金坛金能电力有限公司 | 一种变电站管理系统及方法 |
| CN116070787A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-05-05 | 中环洁集团股份有限公司 | 一种设备保养周期预测方法、系统、设备及可读存储介质 |
| CN117035724A (zh) * | 2023-08-01 | 2023-11-10 | 苏州福斯特万电子科技有限公司 | 一种点胶设备的保养控制方法、监测终端和存储介质 |
| CN117035724B (zh) * | 2023-08-01 | 2024-11-19 | 苏州福斯特万电子科技有限公司 | 一种点胶设备的保养控制方法、监测终端和存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105974872A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-09-28 | 河北箱变电器有限公司 | 一种电力设备维修保养系统 |
| CN106875115A (zh) * | 2017-02-10 | 2017-06-20 | 中冶华天工程技术有限公司 | 一种基于大数据的设备调度预警方法及系统 |
| CN108009692A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-08 | 东软集团股份有限公司 | 设备维修信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN108319695A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-07-24 | 华自科技股份有限公司 | 水电站故障数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109548057A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-03-29 | 广州旭隆通信科技有限公司 | 一种基站监控和维护的方法及系统 |
| CN109625025A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-16 | 北京交大思诺科技股份有限公司 | Btm设备预警系统 |
-
2019
- 2019-09-20 CN CN201910892735.2A patent/CN110689317A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105974872A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-09-28 | 河北箱变电器有限公司 | 一种电力设备维修保养系统 |
| CN106875115A (zh) * | 2017-02-10 | 2017-06-20 | 中冶华天工程技术有限公司 | 一种基于大数据的设备调度预警方法及系统 |
| CN108009692A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-08 | 东软集团股份有限公司 | 设备维修信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN108319695A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-07-24 | 华自科技股份有限公司 | 水电站故障数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109625025A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-16 | 北京交大思诺科技股份有限公司 | Btm设备预警系统 |
| CN109548057A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-03-29 | 广州旭隆通信科技有限公司 | 一种基站监控和维护的方法及系统 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111275212A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-12 | 大亚湾核电运营管理有限责任公司 | 核电站备件保养方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111445044A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-07-24 | 北京航空航天大学杭州创新研究院 | 工业机器人智能维护处理方法和装置 |
| CN112101584A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-12-18 | 大亚湾核电运营管理有限责任公司 | 核电站备件系统化保养方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112381252A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-02-19 | 上海中通吉网络技术有限公司 | 一种自动获取设备维保的系统和方法 |
| CN112733369A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-30 | 青岛海尔科技有限公司 | 智能设备检修方法、终端及系统、电子设备 |
| CN113743623A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-03 | 太原向明智控科技有限公司 | 一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统及方法 |
| CN114095536A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-02-25 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种基于物联网的电力输变电安全提示系统及方法 |
| CN115577813A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-01-06 | 常州金坛金能电力有限公司 | 一种变电站管理系统及方法 |
| CN116070787A (zh) * | 2023-03-08 | 2023-05-05 | 中环洁集团股份有限公司 | 一种设备保养周期预测方法、系统、设备及可读存储介质 |
| CN117035724A (zh) * | 2023-08-01 | 2023-11-10 | 苏州福斯特万电子科技有限公司 | 一种点胶设备的保养控制方法、监测终端和存储介质 |
| CN117035724B (zh) * | 2023-08-01 | 2024-11-19 | 苏州福斯特万电子科技有限公司 | 一种点胶设备的保养控制方法、监测终端和存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110689317A (zh) | 智能检修方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN108874968B (zh) | 风险管理数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112231493A (zh) | 基于知识图谱的机房故障诊断方法、装置、设备及介质 | |
| CN109472213B (zh) | 掌纹识别方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN109472372B (zh) | 基于租赁设备的资源数据分配方法、装置和计算机设备 | |
| CN111210024A (zh) | 模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112364715A (zh) | 核电作业异常监控方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111191871A (zh) | 项目基线数据生成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112364722A (zh) | 核电作业人员监控处理方法、装置和计算机设备 | |
| CN109754095B (zh) | 调配信息生成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112001520B (zh) | 天气预报方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111782505A (zh) | 列车系统仿真测试方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112803585A (zh) | 低压联络柜的监控方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111459796A (zh) | 自动化测试方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111178212A (zh) | 图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113538370A (zh) | 电网巡检方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111124898B (zh) | 问答系统测试方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111177488B (zh) | 计量设备检修处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN112241951A (zh) | 基于树莓派和lora的农业监测方法、系统及计算机设备 | |
| CN116187700A (zh) | 用于建筑工地的任务分派方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN112596723B (zh) | 数据库脚本生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN110866705A (zh) | 电力作业人员考试方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN117155760B (zh) | 一种综合布线可视化管理方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN111835583B (zh) | 物联网产品的属性巡检方法、装置和计算机设备 | |
| CN113222370B (zh) | 电力系统风险预警方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200114 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |