摘要
本发明公开了一种基于大数据技术的智能化工制造可视化调度系统,包括数据采集层,涉及化工制造技术领域,采用层次分析法结合熵权法,以设备功能重要性、故障后果严重性、维修成本与难度、稀有性与可替代性为准则,将化工生产设备划分关键设备和一般设备。针对不同级别设备制定差异化设备故障预测模型的故障发生概率阈值,当关键设备或一般设备的故障发生概率大于等于相应阈值时,触发排程调整机制,通过计算得到预估停工时长,将预估停工时长带入到生产排程模型,重新生成各工单在各化工生产设备的开工时间、加工顺序和资源分配方案,确保在满足工艺要求的前提下,最大程度减少设备故障对生产进度的影响,维持生产线的高效运转。
技术关键词
可视化调度系统
设备故障预测
大数据技术
长短期记忆网络
历史维修数据
大数据存储平台
化工
深度神经网络算法
维修工具
模糊综合评价法
分布式计算框架
层次分析法
资源分配
开关量信息
模拟退火算法
可视化调度方法
设备运行状态
数据采集层
无线通信方式
系统为您推荐了相关专利信息
设备健康状态
时间段
发电机组
卷积神经网络模型
功率
工业云平台
应急响应措施
预警方法
指数
数据采集模块
变电设备
数字孪生模型
动态特征模型
深度强化学习算法
卡尔曼滤波算法
地源热泵空调系统
碳排放核算方法
数据
温差
排放量
银行系统
实体
知识图谱构建
对象
计算机执行指令