一种基于互联网的工业设备租赁计费管理系统的制作方法

本发明涉及租赁计费管理，具体为一种基于互联网的工业设备租赁计费管理系统。

背景技术：

1、随着科技的快速发展，越来越多的企业开始向智能化转型，企业需要大量的智能制造设备，组建新的生产车间，但一些设备十分昂贵，且短期内回报较小，因此大多数企业选择租赁设备。

2、目前，大多数普遍采用传统的包年或包月租赁方式，需要检测人员去用户车间进行实地检测，然而，由于一些用户距离较远，检测人员在前往用户车间对设备进行检测时浪费大量时间，设备检测效率较低，而且，现有技术无法实时监控租赁设备的运行状态，无法分辨设备出现故障的原因，进而造成归还设备时，收取的综合租赁费用不准确，计费准确性较差，因此，设计效率高和准确性高的一种基于互联网的工业设备租赁计费管理系统是很有必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于互联网的工业设备租赁计费管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于互联网的工业设备租赁计费管理系统，包括数据采集模块、租赁管理模块和数据管理模块，其特征在于：所述数据采集模块用于记录设备故障数据和维修数据，实时收集设备的运行状态和技术工人对设备的操作，所述租赁管理模块用于分析用户对设备的需求综合信息，进而评估各个设备出租的风险等级，选取风险等级较低的设备进行出租，分析设备的故障频率、故障因子及生产强度，根据分析结果评估设备的折损程度，并计算租赁费用，所述数据管理模块用于管理传输数据的安全和对租赁设备的租赁费用进行核算，所述数据采集模块、租赁管理模块和数据管理模块相互通信连接；

3、所述风险管理模块包括用户需求分析子模块和风险评估子模块，所述用户需求分析子模块用于分析用户对租赁设备的需求，所述风险评估子模块用于根据需求分析结果对各个租赁设备进行风险评估；

4、所述计费管理模块包括故障分析子模块、生产分析子模块和费用计算子模块，所述故障分析子模块用于分析租赁设备的故障频率和故障的影响因子，所述生产分析子模块用于分析租赁设备的运行强度，所述费用计算模块用于根据分析结果评估设备的折损程度，并计算设备的综合租赁费用。

5、根据上述技术方案，所述数据采集模块包括数据收集模块和传感器模块，所述数据收集模块用于记录设备的故障数据和维修数据，收集用户的订单需求数据，所述传感器模块用于收集设备的综合运行数据。

6、根据上述技术方案，所述租赁管理模块包括风险管理模块，所述风险管理模块用于分析用户对设备工作强度、运行时间的需求，根据分析结果评估各个设备的出租风险等级。

7、根据上述技术方案，所述租赁管理模块还包括计费管理模块，所述计费管理模块用于分析设备的故障频率、设备的故障影响因子及设备的生产强度，根据分析结果评估设备的综合租赁费用。

8、根据上述技术方案，所述数据管理模块包括传输管理模块和计费核算模块，所述传输管理模块用于管理传输数据的安全，所述计费核算模块用于核算租赁费用是否准确。

9、根据上述技术方案，所述租赁计费管理系统的运行方法主要包括以下步骤：

10、步骤s1：通过数据收集模块，收集设备的故障数据和维修数据并记录在系统中，通过传感器模块，实时收集设备的综合运行数据；

11、步骤s2：在数据收集完成后，系统启动风险管理模块，开始分析用户对租赁设备的需求，根据分析结果评估各个租赁设备的风险等级，根据风险等级选择设备进行出租；

12、步骤s3：在设备租赁过程中，系统启动计费管理模块，开始分析设备的故障频率、设备故障的影响因子和设备的运行强度，根据分析结果评估设备的折损程度，并计算设备的综合租赁费用；

13、步骤s4：在租赁过程中，系统实时监控设备运行数据及其传输过程，对数据进行验证并进行加密传输，在租赁结束时对设备的综合租赁费用进行核算。

14、根据上述技术方案，所述步骤s21进一步包括以下步骤：

15、步骤s21：获取用户的需求综合信息，识别用户生产车间的订单量和定日生产量，根据用户生产车间的订单量和定日生产量，分别调取数据库中对应的对设备出租风险的影响系数α和β，获取用户车间生产产品的市场行情数据，识别市场的需求特征，根据市场需求特征调取数据中对应的日生产量对设备出租风险的影响系数的权重θ，通过分析市场对企业订单量和日生产量的影响，能够准确预测设备的生产负荷，大大提高系统的准确性；

16、步骤s22：获取用户生产车间设备的运行环境数据，识别用户生产车间的环境特征，对比租赁设备的适用环境特征，若环境特征相似度大于系统设定阈值，则系统继续检测，反之则计算环境特征相似度与系统设定阈值的差值，根据差值调取数据库中对应的对设备出租风险的影响系数η；

17、步骤s23：获取设备的检测数据，识别设备的历史故障频次，根据设备的历史故障频次调取数据库中对应的的初始风险分数g，通过公式计算租赁设备的风险评分p＝α·η·g(θ×β)，式中，p表示租赁设备的风险评分，对比数据库，若租赁设备的风险评分大于系统设定的最大阈值，则将该租赁设备标记为可租赁设备，反之则标记为不可租赁设备。

18、根据上述技术方案，所述步骤s3进一步包括以下步骤：

19、步骤s31：获取租赁设备的故障数据，识别租赁设备的故障频次m，识别设备在被租赁后的故障特征和对应的维修数据，根据故障特征及对应的维修特征，调取数据库中对应的对租赁设备计费的影响系数μ；

20、步骤s32：获取故障特征对应的维修数据和租赁设备的操作记录，识别租赁设备的操作特征，对比数据库中的租赁设备操作特征库，若库中存在该操作特征，则将该设备故障标记为设备自身故障，调取数据库中对应的对租赁设备计费的影响系数的权重θi，反之则标记为人为故障，调取数据库中对应的对租赁设备计费的影响系数的权重θj；

21、步骤s33：获取租赁设备的运行数据，分析租赁设备的运行负载及对应的负载时长对租赁设备折损的影响，进而分析对租赁设备计费的影响。

22、根据上述技术方案，所述步骤s33进一步包括以下步骤：

23、步骤s331：识别租赁设备各时间点的运行负载，通过公式计算设备运行负载的平均值，计算租赁设备各时间点运行负载与平均值的差值，若差值大于阈值，则标记该运行负载对应的时间点，反之则系统继续检测，识别各时间点的标记，将带有标记且相邻的时间点进行连接，根据连接的时间端长度调取数据库中对应的对租赁设备计费的影响系数κ；

24、步骤s332：获取租赁设备的基础租赁费用，通过公式计算租赁设备的综合租赁费用式中，i＝1,2,3......n，j＝1,2,3......m，n+m＝m，q表示租赁设备的综合租赁费用，将计算的设备的综合租赁费用作为最终的收费标准。

25、根据上述技术方案，所述步骤s4中获取设备的实时传感器数据，将数据进行压缩并进行加密，将加密后的数据通过数据传输链传输至上位机进行处理，获取租赁设备的最终计费公式，识别公式中的参数，对比数据库，若数据库中存在无法对应的参数，则标记该租赁设备的收费记录，并对该租赁设备的费用进行再次计算，反之则系统继续检测。

26、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过分析用户的需求和用户生产车间环境对设备的影响，能够准确分析设备的风险，避免设备在被租赁后受到影响，导致设备的报废年限缩减，设备故障频率变高，进而降低出租设备的风险，通过在线分析设备的故障，能够避免用户距离较远时，浪费大量时间前往用户车间检测设备，进而大大提高检测效率，通过分析设备故障的影响因子，能够将设备故障的责任进行划分，进而能够更加准确的计算设备的综合租赁费用，进一步提高系统的准确性，通过分析租赁设备的负载及对应的负载时长对租赁设备的影响，进而能够准确分析对设备综合租赁费用的影响，进一步提高了系统的准确性，通过将数据进行加密，对收费进行核算，能够避免数据被篡改，避免收费计算出错，进而大大提高系统的准确性。