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龙图腾网获悉无锡风吹曼山网络科技有限公司申请的专利一种基于物联网技术的工厂设备信息化系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120563099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510651268.X，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于物联网技术的工厂设备信息化系统及方法是由贾燕;柳睿琪;张婷设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网技术的工厂设备信息化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备信息化技术领域，特别涉及一种基于物联网技术的工厂设备信息化系统及方法，包括：建立故障预测模型：所述故障预测模型由历史故障数据通过多项式拟合方法得到；建立故障相关模型：所述故障相关模型由历史故障数据以及相关权重计算而来；故障预测模型可以实时获取到需要查询的零部件的状态，根据其现时状态、工作环境，查询到故障预测模型中相应的拟合曲线，从而得到该零部件的预测故障时间；若在预测故障时间中，设备经过维护，那该零部件的状态进行了改变，重新被故障预测模型获取，得到新的预测故障时间。

本发明授权一种基于物联网技术的工厂设备信息化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网技术的工厂设备信息化方法，其特征在于，包括： 建立故障预测模型：所述故障预测模型由历史故障数据通过多项式拟合方法得到； 建立故障相关模型：所述故障相关模型由历史故障数据以及相关权重计算而来； 预测设备故障的方法包括如下步骤： S1：获取设备内第一零部件的状态，并将第一零部件的状态代入故障预测模型中，实时预测正常运行下其发生故障的时间； S2：若设备经过维护，根据维护的程度形成第一维护因子； S3：将第一维护因子代入故障预测模型中，更改第一零部件的状态，得到新的发生故障的时间； S4：将第二零部件的第一维护因子代入故障相关模型中，得到对于第一零部件的第二维护因子； S5：将所述第二维护因子代入故障预测模型中，更改第一零部件的运行条件，得到新的发生故障的时间； 所述建立故障预测模型的方法包括： 收集第一零部件历史故障数据中引发故障的因素，并按照不同类型进行分类，作为原始特征因素； 将原始特征因素按照具体程度进行分级，作为分级原始特征因素； 收集历史故障数据中引发故障的时间； 将分级原始特征因素作为定值，记录引发故障产生的时间，并制成表格，利用多项拟合式得到故障预测模型： ； 其中，A、B、C为常数，X为第一零部件的状态，Y是预测第一零部件的状态； 所述建立故障相关模型的步骤中，包括： 构建单因素模糊矩阵，专家根据设备中的第二零部件对第一零部件的影响程度进行打分，分高即第二零部件对第一零部件的运行影响越大，即第二零部件在状态变更后，第一零部件的运行环境也进行了变更，计算第二零部件对第一零部件的相关权重的计算方法为： 设专家合集为：，评分结果设为：；专家权重均为β，则有： ； 式中表明专家的评分结果为10分制，且表示专家对第二零部件对于第一零部件的影响程度，； 设单因素模糊矩阵，收集到模糊矩阵的综合评价为S，则有： ； W是权重向量。

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