案例 | 基于医疗设备运维的大数据分析与决策应用
来源: | 作者:逸迅科技 | 发布时间: 2018-05-30 | 670 次浏览 | 分享到:

项目概述

该医院是国内唯一的一家以质子等离子加速器为癌症治疗手段的医院,而质子重离子加速器是一个有连续工作要求并高度持续化的高科技设备,其电力系统和冷却水的保障是整个设备的重中之重。本项目旨在通过基于互联网+模式下大数据驱动的重大医疗设施智能化运维平台,包括智能监控系统远程管理系统,保障了PT医疗设备的安全、稳定、持久运行,提高后勤设备设施管理的效率和效果。


项目需求

核心需求:

针对PT医疗设备及其医疗设施在运行过程中产生了大量数据,如何高效的处理这些数据是医院方希望解决的重要问题。

项目难点:

整个项目面临数据采集点比较多,统计和分析算法非常复杂,故障错误的展示要求比较高,比如PT设备工艺冷却水状态评估CPK计算需要用到8个步骤的计算,有用到离散方差,根号和算术计算;故障诊断的业务逻辑异常复杂。


项目方案

本项目利用大数据平台建设方案对项目中的应用数据进行导入、适当处理和存储,通过新一代大数据集中处理平台,集中收集、存储、处理工艺冷却水和变配电设备的传感器数据产生的行为数据,进行应用分析和实时动态监测数据,针对医院PT设备变配电设备,工艺冷却水处理的统计、CPK计算,实现故障诊断的支撑。

系统架构设计图



            主要功能:

1、系统需要接受1000多个工艺冷却水和2000多变配电设备的传感器数据,整理后存放在Hbase NoSQL数据库供业务查询。

PT设备开机率,工艺冷却水,电表状况统计界面

2、应用对设备信息进行高效的数字化建模,提供基于虚拟现实技术的设备状态查询。

历史数据查询界面

开机率查询界面

3、通过数据迭代计算实时侦测设备故障并通过图形化提供故障诊断原因。

PT设备故障类型分析界面


工艺冷却水诊断界


         项目难点突破方案:

逸迅科技基于多年累积的技术实力和大数据平台实施和上层应用开发经验,通过在应用层创造性的使用gooflow插件实现了设备故障诊断,可以直观的显示故障点和故障原因。

冷却水故障诊断业务流程


项目效益

    1.   达成客户核心需求,突破项目难点,实现了预期效果。用户使用大数据平台存储了以往无法达成的存储并可使用更大的物理空间,为以后的数据的增加打下了良好的基础。

    2.   实时监控设备状态,维持设备稳定运行。整个应用可以方便的让运维客户实时了解PT设备的开机率,冷却水和供电设备的正常工作率,打破了国外厂商的垄断。

    3.   通过可视化实现故障诊断,减少了运维人员的工作量,解决了以往手工计算故障点和故障原因的难题,避免了手工输入不精准导致的错误判断。