[发明专利]一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统及方法

权利要求书

1.一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统，其特征在于，包括节点设置模块、数据传输模块、初始分析模块、运作关联模块、关联维护模块以及维护方案模块，其中：

节点设置模块，用于获取并根据目标区域内的数据传输设备信息和工业设备数量信息设定数据传输节点；

数据传输模块，用于通过数据传输节点按照预设的采集周期获取并上传目标区域内的工业设备信息和环境信息；

初始分析模块，用于将目标区域内的工业设备信息和环境信息导入至预置的设备维护决策分析模型中，生成初始设备维护信息；

运作关联模块，用于根据初始设备维护信息中的待维修设备信息获取对应设备的运作关联信息；

关联维护模块，用于将运作关联信息导入至预置的设备维护决策分析模型中，生成关联维护信息；

维护方案模块，用于根据初始设备维护信息和关联维护信息生成并发送设备维护方案。

2.根据权利要求1所述的一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统，其特征在于，所述初始分析模块包括信息导入子模块、设备对比子模块、环境对比子模块以及维护生成子模块，其中：

信息导入子模块，用于将目标区域内的工业设备信息和环境信息导入至预置的设备维护决策分析模型中；

设备对比子模块，用于通过设备维护决策分析模型将目标区域内的工业设备信息与预录入的对应设备的基础运行参数进行对比，生成设备对比信息；

环境对比子模块，用于通过设备维护决策分析模型将目标区域内的环境信息与预录入的正常运行环境信息进行对比，生成环境对比信息；

维护生成子模块，用于根据设备对比信息和环境对比信息采用设备维护决策分析模型生成对应的初始设备维护信息。

3.根据权利要求1所述的一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统，其特征在于，还包括方案调整模块，用于实时获取并根据维护人员的维护作业情况信息对设备维护方案进行调整，生成维护调整信息。

4.根据权利要求1所述的一种应用大数据决策分析模型的设备维护系统，其特征在于，还包括人为巡检模块，用于获取并导入巡检人员的巡检数据至预置的设备维护决策分析模型中，通过设备维护决策分析模型根据巡检数据、目标区域内的工业设备信息和环境信息生成初始设备维护信息。

5.一种应用大数据决策分析模型的设备维护方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取并根据目标区域内的数据传输设备信息和工业设备数量信息设定数据传输节点；

通过数据传输节点按照预设的采集周期获取并上传目标区域内的工业设备信息和环境信息；

将目标区域内的工业设备信息和环境信息导入至预置的设备维护决策分析模型中，生成初始设备维护信息；

根据初始设备维护信息中的待维修设备信息获取对应设备的运作关联信息；

将运作关联信息导入至预置的设备维护决策分析模型中，生成关联维护信息；

根据初始设备维护信息和关联维护信息生成并发送设备维护方案。

6.根据权利要求5所述的一种应用大数据决策分析模型的设备维护方法，其特征在于，所述将目标区域内的工业设备信息和环境信息导入至预置的设备维护决策分析模型中，生成初始设备维护信息的方法包括以下步骤：

将目标区域内的工业设备信息和环境信息导入至预置的设备维护决策分析模型中；

通过设备维护决策分析模型将目标区域内的工业设备信息与预录入的对应设备的基础运行参数进行对比，生成设备对比信息；

通过设备维护决策分析模型将目标区域内的环境信息与预录入的正常运行环境信息进行对比，生成环境对比信息；

根据设备对比信息和环境对比信息采用设备维护决策分析模型生成对应的初始设备维护信息。

7.根据权利要求5所述的一种应用大数据决策分析模型的设备维护方法，其特征在于，还包括以下步骤：

实时获取并根据维护人员的维护作业情况信息对设备维护方案进行调整，生成维护调整信息。