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申请/专利权人：浙江大学长三角智慧绿洲创新中心

摘要：本发明公开了一种设备在役状态动态评估方法及故障预警软件机器人，涉及制药工业领域，其技术方案要点是将设备划分为多个功能单元，确定所有缺陷类型。基于每个缺陷类型所导致缺陷后果的危害程度或损失大小给定每个缺陷类型的严重性评分值S，基于每个缺陷类型当前发生的可能性给定每个缺陷类型的当前缺陷率P现，通过S与P现相乘获得的故障隐患参数R可以及时且准确地反映单个缺陷类型当前的故障隐患大小。在此基础上，基于所有缺陷类型的故障隐患参数R，维护人员可以及时、准确、全面地掌握设备的工作状态，依据故障隐患参数R的大小有序进行设备各功能单元的预防性维护，以显著提高预防性维护工作的效率与效果。

主权项：1.一种设备在役状态动态评估方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、将设备划分为多个功能单元，确定设备的所有缺陷类型，每个缺陷类型仅对应一个功能单元；S2、为每个缺陷类型赋予初始缺陷率P初，P初=历史缺陷次数MTBD1；所述历史缺陷次数为此缺陷类型的历史发生次数，所述MTBD1为此缺陷类型的历史平均无缺陷工作时间，所述缺陷次数和所述MTBD1根据已投入使用的同型号设备的历史监控数据获得；若历史监控数据中无此缺陷类型的记录则缺陷次数记为1，所述MTBD1根据缺陷类型对应功能单元的性能说明或可靠性试验获得；S3、自设备投入使用起，定期或实时监控每个功能单元获得当前监控数据；若当前监控数据中某缺陷类型多次发生，则根据当前监控数据获得该缺陷类型的当前平均无缺陷工作时间MTBD2；若当前监控数据中某缺陷类型发生一次，则将当前监控数据中此缺陷类型发生前的监控时长作为MTBD2；计算该缺陷类型的当前缺陷率P现，P现=当前缺陷次数MTBD2；当前缺陷次数根据当前监控数据获得；若当前监控数据中某缺陷类型从未发生，则根据当前监控数据获得该缺陷类型对应功能单元的已工作时间Tr，计算该缺陷类型的当前缺陷率P现，P现=1MTBD1-Tr；S4、根据每个缺陷类型导致的缺陷后果，为每个缺陷类型赋予严重性评分值S；所述缺陷后果包括产品质量下降程度、人身安全危害程度、设备工作效率下降程度，缺陷后果越严重则S越大；S5、计算每个缺陷类型的故障隐患参数R，R=S×P现；依据R从大到小对所有缺陷类型进行排序编号，编号越靠前的缺陷类型维护优先级越高；缺陷类型对应的部件换新后P现表示为P现=1MTBD1-Tr，Tr自部件换新后起算；S6、重新进行S3-S5。

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权利要求：

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