基于物联网的仪器仪表管理系统研究

郝韩兵 李冀 杜鹏 汪太平 刘鑫

(国网安徽省电力有限公司检修分公司，安徽合肥 230000)

0 引言

目前，电网企业设备管理中仪器仪表的种类和规模不断扩大，成为日常管理中不可忽视的一个方面。以下属某公司为例，前期在册仪器仪表主要可分为金属化学试验、电气试验两大类，并已对仪器仪表实行了账、卡、物三合一管理，进行出入库登记制度，但在管理上仍以人工方式为主，日常使用采用人工登记的方式，没有形成信息化统一管理，导致在仪器仪表的定额、采购过程中难以形成基于数据的策略支持，可能造成仪器仪表的采购计划、采购结果等和实际生产情况脱节，不能将仪器仪表的价值最大化。具体问题表现如下：

(1)无法了解企业仪器仪表的整体情况，如仪器仪表的构成情况、数量分布、类型分布、价值分布等。

(2)使用人员在领用、归还、送检、维修等环节中，没有有效的技术手段，对仪器仪表的过程行为行成记录和汇总，最终导致在对仪器仪表的各类分析中，无法提供日常的业务数据作为分析依据，对仪器仪表如出现损坏、丢失等情况时，无法明确到具体责任人。

(3)领用人员在领用仪器仪表的过程中，无法了解到仪器仪表的在库情况，往往通过电话询问或者库房现场查看的方式，来获取仪器仪表的在库情况，这种方式会导致工作量和人工成本的增加。

(4)对仪器仪表的使用率、返修率等情况，无法做到知根知底，仅能通过人工主观经验作为分析依据，缺乏系统、准确的判断。上级单位在批复仪器仪表采购和维修计划的过程中，没有数据依据作为支撑，可能导致出现需要的种类没有采购，不需要采购或通过外委即可满足需求的种类过度采购。

(5)对各类仪器仪表品牌的使用情况不能形成对比分析，可能导致采购的仪器仪表不是性价比最高的或最适合一线使用的品牌。

(6)仪器仪表在日常使用中，工作人员形成的使用经验、维修方法或心得体会等，无法通过统一的沟通交流平台进行及时、有效记录、分享[1]。

1 设计思路

结合资产全寿命周期管理理念，针对仪器仪表管理现状，搭建一套既科学合理、又满足工作要求的信息系统和效益分析模型，达到如下目的：

(1)借助先进技术手段，对仪器仪表的日常行为数据进行自动采集，同时和相关业务系统通过接口等方式进行数据交互，在尽量不改变日常使用习惯的前提下，采集仪器仪表的行为数据。

(2)构建仪器仪表分析模型，结合指标构建和定性分析，从多维度对仪器仪表的产出效益进行科学、合理的分析。

(3)基于采集到的行为数据，从多维度对仪器仪表的使用情况进行分析，最终为后期仪器仪表的定额分配、采购计划审批、采购品牌选择等各个方面提供决策依据。

(4)实时反映库存、在用情况，帮助一线使用人员快捷了解仪器仪表的在用情况，避免员工时间和成本的浪费。

(5)形成仪器仪表知识库，为使用者、管理者提供一个沟通、交流、学习和分享的平台。

2 实现方式

2.1 应用技术

(1)人脸识别技术。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对于输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步辨别每个人脸的位置、大小和主要面部器官的位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份[2]。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统[2]。在本次系统设计中，人脸识别技术主要应用于生产管理中，通过数据采集和人脸识别的方式，对领用、送检、维修、归还操作人员进行识别和记录。

(2)无线射频技术(RFID)。无线射频识别即射频识别技术(RFID)，是自动识别技术的一种，通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的，其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一[3]。

无线射频识别技术通过无线电波不接触快速信息交换和存储技术，通过无线通信结合数据访问技术，然后连接数据库系统，加以实现非接触式的双向通信，从而达到了识别的目的，用于数据交换，串联起一个极其复杂的系统。在识别系统中，通过电磁波实现电子标签的读写与通信，根据通信距离，可分为近场和远场，为此读/写设备和电子标签之间的数据交换方式也对应地被分为负载调制和反向散射调制[3]。

在本次项目中，RFID技术主要应用于记录仪器仪表出库和入库的信息。结合人脸识别技术，用以明确仪器仪表由谁在什么时间领用出库和归还入库的。

(3)物联网。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信[4]。

在本次项目中，此技术主要应用方式为在库房安装模拟传感器，通过传感器的感应选择，明确仪器仪表的出入库属性，进而结合人脸识别技术、RFID技术，综合确定仪器仪表是由谁在什么时间进行了出库或入库、存放位置以及业务管理所需的行为方式记录。

2.2 设计应用场景

(1)仪器仪表领用。使用人员通过系统或移动端“仪器仪表库存情况查询”模块，查询仪器仪表的在库情况，如明确仪器仪表在库，则可到库房进行领用；如发现仪器仪表当前不在库，则可进一步通过“仪器仪表出库台账表”查询仪器仪表的出库情况。

使用人员到库房后，会自动被库房的人脸识别设备识别，记录该人员进入库房的时间。

使用人员领用仪器仪表后，离开库房前，在库房门口电子设备或移动端手工选择仪器仪表本次的出库类型，如领用、送检、维修、报废。

使用人员离开库房，会自动被库房的RFID设备读取到仪器仪表的出库信息。并结合面部识别和手工选择的出库类型数据，自动形成仪器仪表的出库登记信息。

(2)仪器仪表送检。方式同上述“仪器仪表领用”。

(3)仪器仪表维修。方式同上述“仪器仪表领用”。

(4)仪器仪表归还。使用人员携带仪器仪表到达库房后，会自动被库房的人脸识别设备识别，记录该人员进入库房时间。

使用的仪器仪表，会自动被库房的RFID设备读取到设备的入库信息，自动形成仪器仪表的入库登记信息。

2.3 系统功能设计

(1)基础档案模块。记录仪器仪表的基本信息，包括仪器仪表编号、名称、类型、所属班组、存放库房、采购时间、采购金额、预计使用寿命、单次使用产生收入(估算)、RFID识别码等信息。基本信息主要从企业生产管理系统同步，目前个别信息需要由管理人员在同步的基础上手工增加。

(2)库存管理模块。

出入库登记：根据面部识别数据、RFID数据、物联网数据汇总，结合系统算法，自动生成仪器仪表的出入库信息。

出入库台账：结合出入库信息，汇总生成仪器仪表的出入库台账信息。

库存情况查询：以名称、编号、所属班组、存放库房等信息作为查询条件，查询仪器仪表是否在库。

(3)效益分析模块。

分析指标库：构建效益分析模型，设置指标名称、指标类型、取值范围、计算方式等。

分析量表：选择分析对象，确定分析期间，设置分析对象的分析量表，包括从指标库中引用的分析指标、指标权重等信息。

效益分析(定量指标)：对分析量表中的定量指标实现自动取数，根据指标计算方式，结合库存管理模块的出入库信息，自动计算指标得分。

效益分析(定性指标)：对分析量表中的定性指标进行人工评分。

(4)统计分析模块。

使用率分析：借助图形、报表，分析仪器仪表在某一个期间内的使用率。

返修率分析：借助图形、报表，分析仪器仪表在某一个期间内的返修率。

效益分析结果汇总：结合效益分析模块多个维度的评分情况，统计仪器仪表在某一期间内的整体评分情况，并根据评分结果自动评级。

品牌对比分析：对比不同品牌在使用率、返修率、综合效益等多个维度的综合对比。

(5)知识分享模块。

使用心得：员工可以通过此功能模块上传仪器仪表的使用心得、实践经验等，并可设置查看权限。

操作手册：由维护人员定期上传各类仪器仪表的操作手册、使用说明等，并可设置允许查看的范围。

学习互动：通过交流论坛方式，所有用户可以针对仪器仪表的使用、维护、检修等进行在线的互动和讨论，并能上传相关附件、图片、视频等信息。

3 改进方向

目前，系统应用所依托的技术和设备相对较为完善，但跨系统数据的集成和历史信息的缺乏，导致数据系统性不足，给应用分析工作造成一定影响，特别是效益分析模型的建立，目前还较为简单，需要历史数据的不断积累进而完善，最终实现对仪器仪表全寿命管理、全过程记录、精准化分析。基于此，主要从以下方面推动相关改进工作。

(1)扩展数据分析和应用的深度。借鉴先进单位管理经验，完善信息系统数据接入、采集方式，拓展仪器仪表种类的应用范围，减少人力资源投入，提高工作效率。

(2)优化效益分析模型，构建从采购到应用支出、收益的精细化统计，通过对历史数据的不断积累和不同设备管理经验的相互借鉴，实现对决策管理的精准化支撑。

(3)通过系统的设计、建设，最终实现跨系统数据集成和现场使用信息全自动采集，取消部分人工参与数据录入的过程，提高分析数据的真实性和准确性。

4 结语

基于资产全寿命周期管理理念，设计、建立电网企业仪器仪表管理系统，运用新技术和大数据分析，能够实现科学、高效的管理设备，提高资产使用效率，同时通过建立仪器仪表效益分析模型，可为仪器仪表的定额分配、采购品牌选择等方面提供决策依据。随着历史数据的不断积累，数据资产的价值将愈加显著，对设备的精益化管理水平也将不断提高。