卷煙物流設備健康管理系統設計與實現

鐘亮 彭毅

摘 ?要：為減少卷煙物流設備停機風險，提高備件管理能力，設計并實現了基于微信小程序的卷煙物流設備健康管理系統，應用結果表明：該系統能有效利用RNN算法進行關鍵設備故障預測，備件管理更加方便、高效。

關鍵詞：RNN;微信小程序;設備健康管理

中圖分類號：F253.9 ? ?文獻標識碼：A

Abstract： In order to reduce the risk of cigarette logistics equipment downtime and improve the ability of spare parts management， a cigarette logistics equipment health management system based on Wechat applet is designed and implemented. The application results show that the system can effectively use RNN algorithm to predict the failure of key equipment， and spare parts management is more convenient and efficient.

Key words： RNN; Wechat applet; health management

1 ?概 ?述

備件是保障設備正常運行的基礎。伴隨著國內卷煙物流配送中心倉儲、分揀設備向自動化、智能化升級改造，取得更高的分揀速度的同時設備結構越加復雜。隨之而來的是相關備品備件種類、數量成倍增加;另一方面，自動化作業相比手工作業柔性能力降低，一旦某環節出現故障，將面臨停機風險。某市卷煙物流配送中心投入運行7年有余，目前，設備已進入老化期，故障頻率和備件消耗量劇增，呈現出故障統計工作量大、應急維修頻率高、備件查找難度大等特點。而與之對應的管理模式停留在手工或者Excel表格記錄，難以實現備件高效管理和設備健康管理需求。

基于此，本文擬開發一種能實現良好備件管理和故障預判的系統。微信小程序作為輕量級應用，較傳統APP有諸多無可比擬的優勢，比如無需安裝、即用即走，其本質是滿足特定功能的網頁。將微信小程序應用到故障維保、記錄和備件管理，有利于提高備件管理效率和設備健康管理。下面從系統的功能需求、設計開發、系統實現三個方面具體說明。

2 ?卷煙物流設備健康管理系統的功能需求

根據對故障處理流程的分析，本健康管理系統應包括故障預測和備件管理兩個部分。

2.1 ?故障預測

傳統的設備維修主要以事后維修和定期維修為主。近年來，隨著設備復雜程度的提升，停機維修成本不斷攀升，從而促進了預知維修、視情維修的發展，這種預判故障發生的方法一般是通過對具體設備進行物理模型搭建從而進行，其特點是：預測準確度高、模型搭建復雜、需要另外布置傳感設備。與此同時，一種基于設備故障數據建立的數學模型，以歷史故障數據為輸入，對下一次故障時間進行預測也迅速發展，其優勢在于數據采集簡單，模型搭建容易，成本較低。因此，系統考慮以歷史數據建立數學模型，利用循環神經網絡（RNN）算法預測下一次故障時間。基于此，故障記錄作為歷史數據的主要來源是本系統一個核心功能需求。

知識共享旨在對發生過的故障進行原因分析、處理流程記錄、經驗總結，通過知識的累積為后續排故提供指導，從而降低排故時間，提升效率。尤其是對于新手，可以有效起到手把手教學的作用。

2.2 ?備件管理

設備維修離不開備件供應，因此，備件管理作為本系統另一個重要支撐將執行備件的全生命周期管理，從申請、入庫、存儲、出庫、使用到報廢全過程如圖1所示。

（1）角色分配

基于不同角色設定不同權限，一方面基于保密或安全考慮，另一方面可以提高系統響應速度。本系統主要包括三類角色，設備部主任、設備管理員、系統管理員。其中，系統管理員具有全部權限，設備部主任主要是查看和審核權限，設備管理員具有記錄、查看等權限。

（2）入庫管理

入庫管理從提出備件采購需求開始，但是系統不進入具體采購環節，僅提出采購需求清單，備件到貨后組織驗收，驗收合格后分配具體儲放貨格，如果驗收不通過，則將具體清單提交到設備部主任，外協處理。對于本系統來說，最重要的功能是實現貨位分配問題。

（3）出庫管理

出庫管理類似于入庫管理，其驅動因素轉為具體的故障點或者計劃維修。設備管理員提出備件出庫申請，設備部主任審核，審核通過后，取出備件，系統做出備件出庫成功提示并扣減庫存。

（4）備件查詢與統計

備件查詢與統計是備件管理的核心功能。基于備件種類、數量的增加，很難快速查找所需備件，故而本系統的備件查詢類似于書目查詢，主要查詢其具體所在位置;統計功能是另一個重要功能，它的核心作用是用于庫存預警，具體方法是通過系統設定閾值，當低于此閾值系統就發出通知，提醒采購。

3 ?系統設計

根據功能需求，設計了系統框架圖，如圖2所示。健康管理系統小程序主要包括故障預測和備件管理兩個主模塊，故障預測下設計故障記錄、故障預測和知識共享3個模塊，其中故障記錄為故障預測算法提供數據支撐，知識共享記錄了常見故障的處理辦法;備件管理下設備件出入庫管理模塊和庫存管理，主要實現備件的全生命周期管理。

本系統采用云開發的方式進行，小程序基于MINA架構開發，前后端相互分離，如圖3所示。前端視圖層負責數據采集與展示，通過本地組件庫可以快速實現頁面布局，其中，WXML負責內容編輯，WXSS負責格式排版;后端邏輯層負責系統邏輯實現，包括數據處理、API調用等，常將視圖層中的事件處理代碼放到該層的**.js文件中;視圖層和邏輯層分別由兩個線程管理，視圖層使用WebView線程渲染，邏輯層使用JSCore線程運行js腳本。這兩個線程的通信會經由系統層（微信客戶端，小程序的宿主環境）中轉，從而實現響應的數據綁定。

小程序云開發技術是利用騰訊云與微信聯合開發的一種Serverless云服務，它弱化了后端及運維的概念，開發者無需購買、搭建服務器，使用微信平臺提供的API即可完成核心的業務開發。小程序云開發提供了3大基礎能力，云存儲、云函數、云數據庫。圖4為云開發中云端與小程序之間的調用模式。

基于此，開發人員分工明確，約定好對應的數據接口，就可以實現視圖層、邏輯層的同時開發，提高開發效率。同時，云開發具有很好的擴展性，在負載較大時，通過采購騰訊云服務，可以實現服務端的快速擴展。系統記錄故障數據的云函數核心代碼片段如下：

/***********/

/*****表單云函數調用******/

/***********/

formSubmit：（e）=>{

wx.cloud.callFunction（{

name：’record’， ? //云函數名

data：{ ? ? ? ? ? ? //參數集

recorder：e.detail.value.recorder

position：this.data.multiArray[e.detail.value.position]

faultName：this.data.faultName[e.detail.value.fault]

dis：e.detail.value.discribe

}

}）.then（res=>{ ? ? ? ? ?//反饋調用結果

Console.log（res）

}）

}

/***********/

/*****云函數添加到數據庫******/

/***********/

Const db=cloud.database（）; ? ? ? ? ? ? ? ?//初始化

Exports.main=async （event， context）=>{ ? //云函數入口

Var recoder=event.recorder

Var position=event.position

Var faultName=event.faultName

Var dis=event.dis

Return await db.collection（‘faultrecord’）.add（{ ?//添加到云數據庫

Data：{

recoder ： recorder

position ： position

faultName ： faultName

dis ： dis

}}）}

4 ?系統實現

圖5給出了本系統移動端的部分截圖。下面從故障預測和備件管理兩個方面進行說明。圖5（a）為系統移動端首頁，授權登錄后進入此頁，主要功能是展示近3月故障統計圖和備件位置快速查找;圖5（b）故障記錄頁，為故障預測提供數據支撐，通過RNN算法預測下次故障位置和時間;圖5（c）知識共享頁，提供常見故障的快速處理辦法，圖（b）（c）同屬故障記錄一級目錄;圖5（d）備件入庫功能，為即將入庫備件添加必要信息;圖5（e）庫存管理頁，目前提供庫存預警設置和庫存詳情查看功能;圖5（f）庫存詳情查看功能，羅列所有在庫備件，圖（d）-（f）同屬于備件管理一級目錄。

5 ?結束語

隨著煙草行業十四五規劃的發布，智慧物流、綠色物流、精益物流成為煙草行業高質量發展新的重要抓手。本文立足于此三方面，針對物流設備健康管理需求，開發了基于微信小程序的故障預測及備件管理系統，實現了關鍵設備的自動故障預測、備件管理流程的無紙化、信息化、智能化。隨著物聯網技術的快速發展，下一步工作將結合ESP8266和自然語音識別技術實現與備件庫的智能化互動和定位可視化，充分將現有成熟物流技術應用于煙草物流行業，推動其技術進步。

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收稿日期：2021-06-24

作者簡介：鐘 ?亮（1988-），男，四川富順人，湖南省煙草公司衡陽市公司物流配送中心，高級工程師，碩士，研究方向：智能控制系統集成;彭 ?毅（1972-），男，湖北武漢人，湖南省煙草公司衡陽市公司物流配送中心，高級物流師，研究方向：大數據開發與應用。