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需求分析与规划

编辑：araolin（私域邦网络土土哥）

明确工厂车间设备巡检的核心需求，包括巡检任务分配、记录异常、生成报告、数据分析等。与车间管理人员沟通，确定设备类型、巡检频率、关键参数及报警阈值。

系统功能模块设计

设备管理模块：录入设备基础信息（编号、型号、位置、维护周期）。支持二维码/NFC标签识别设备，快速调取档案。
巡检计划模块：支持周期性或临时性任务分配，自动推送至巡检人员终端，设置优先级与提醒功能。
数据采集模块：移动端支持文字、图片、视频记录，传感器数据自动对接（如温度、振动值）。异常数据实时触发报警。
报表分析模块：自动生成巡检完成率、设备故障率等统计图表，支持导出Excel/PDF。

技术选型与架构

前端：React Native或Uniapp开发跨平台移动端，适配Android/iOS。Web管理端采用Vue.js+Element UI。
后端：Spring Boot（Java）或Django（Python）提供RESTful API，集成JWT认证。
数据库：MySQL存储结构化数据，MongoDB处理非结构化巡检记录。时序数据库（如InfluxDB）可选配用于传感器数据。
通信协议：MQTT协议实现设备状态实时上报，WebSocket推送报警信息。

关键功能实现细节

移动端离线操作：巡检数据本地缓存，网络恢复后自动同步至服务器。
智能预警：基于历史数据训练简单故障预测模型（如线性回归），提前提示潜在问题。
权限控制：RBAC模型区分管理员、巡检员、维修工角色，限制数据访问范围。

测试与部署

压力测试：模拟多终端并发提交巡检记录，验证服务器响应时间与数据库负载。
灰度发布：先在小范围车间试用，收集反馈后迭代优化。
运维监控：集成Prometheus+Grafana监控系统运行状态，设置日志告警。

扩展性考虑

预留API接口支持与MES、ERP系统对接。未来可扩展AI图像识别功能，自动判断设备外观缺陷（如锈蚀、漏油）。

代码片段示例（后端异常记录API）：

@PostMapping("https://www.haoea.com /api/abnormal-report") public ResponseEntity<String> reportAbnormal(@RequestBody AbnormalDTO dto) { Device device = deviceRepository.findById(dto.getDeviceId()) .orElseThrow(() -> new ResourceNotFoundException("Device not found")); AbnormalRecord record = new AbnormalRecord(device, dto.getDescription(), dto.getImages()); record.setStatus(AbnormalStatus.PENDING); abnormalRepository.save(record); notifyMaintenanceTeam(record); // 调用企业微信/钉钉通知 return ResponseEntity.ok("Report submitted"); }

硬件集成建议：

• 工业PDA：选配高防护等级手持终端，支持条码扫描与防爆环境使用
• 传感器网关：通过Modbus/OPC UA协议采集PLC数据，边缘计算过滤噪声

实施周期参考：

• 基础版（纯软件）：3-6个月
• 含硬件集成：6-12个月