物联网轨道物流小车实时监控与故障预警系统的研究

一、引言

随着医疗行业的快速发展，医院规模不断扩大，患者数量日益增多，医院内部的物流运输需求也愈发庞大。传统的人工运输方式在运送标本和病例等医疗物资时，存在效率低、易出错、安全性差等问题。轨道物流系统作为一种先进的医院内部物流运输解决方案，通过轨道运行的物流小车，能够实现物资的自动化、精准化运输，有效提高运输效率和准确性。然而，在轨道物流小车运行过程中，可能会出现机械故障、通信异常、轨道堵塞等问题，若不能及时发现和处理，将严重影响医院物流运输的正常运转，甚至危及患者的生命安全。因此，研究物联网轨道物流小车实时监控与故障预警系统具有重要的现实意义。

二、监控和报警的重要性和意义

2.1 保障医疗物资运输安全

标本和病历是疾病诊断与治疗的关键依据，其运输不容有失。实时监控系统如同“电子眼”，对轨道物流小车的运行轨迹、速度、方向等进行24 小时不间断监测。在某三甲医院，曾有一辆载着紧急手术病理标本的小车，因轨道部件松动出现轻微偏离，监控系统立即捕捉到速度异常与轨迹偏移，触发报警。工作人员迅速响应，及时排除故障，避免了标本损坏与手术延误，保障了患者生命安全，凸显监控报警在守护医疗物资安全上的关键作用。

2.2 提高医院物流运输效率

实时监控与故障预警系统是医院物流高效运转的“指挥棒”。以往，医院常因小车突发故障或轨道堵塞，导致运输停滞、任务积压[1]。如今，借助该系统，工作人员可通过可视化界面实时掌握每辆小车状态，动态调度运输任务。例如，当系统检测到某条运输线路小车集中、出现拥堵趋势时，能及时调整后续小车路径；小车故障时，系统精准定位故障点与故障类型，维修人员快速到场维修，大幅减少停机时间，使医院物流运输效率提升 30% 以上。

2.3 降低医疗事故风险

在医疗流程中，标本和病历的及时送达是精准诊疗的前提。若运输延误，可能造成误诊、漏诊，甚至引发严重医疗事故。某医院曾因轨道物流小车故障，导致重症患者的检验标本未能按时送检，延误了病情判断，险些酿成大祸。而完善的监控和报警系统可全程追踪运输动态，一旦出现异常立即报警。如小车超时未抵达指定站点，系统自动提醒，促使工作人员介入处理，确保医疗物资按时交付，为患者诊疗争取宝贵时间，有力降低医疗事故发生概率。

2.4 实现智能化管理

物联网轨道物流小车实时监控与故障预警系统是医院迈向智能化管理的重要一步[2]。它不仅能实时采集小车运行数据，如行驶里程、故障频率、运输耗时等，还能通过数据分析挖掘潜在问题。医院管理人员基于系统生成的报表与分析结果，科学制定管理策略，实现从经验驱动到数据驱动的管理模式转变，全面提升医院物流管理的精细化与智能化水平。

三、监控或报警不健全产生的问题

3.1 医疗物资运输延误

若监控系统无法实时精准掌握轨道物流小车运行状态，小车遭遇轨道堵塞、机械故障、通信中断等状况时，工作人员难以及时察觉与处置，极易造成医疗物资运输延误。在急诊抢救场景中，患者急需输血，承载血液标本的物流小车却因轨道突发异物堵塞停滞，而无监控系统预警，医护人员无从知晓延误原因，只能焦急等待，这不仅延误患者救治时机，还可能引发严重医疗事故，危及患者生命安全。

3.2 医疗物资损坏或丢失

缺乏有效监控和报警机制，小车运行中发生转轨器故障、小车卡住停止前进、与障碍物碰撞等异常情况时，无法迅速采取措施干预，极易导致医疗物资损坏或丢失。如一些生物活性标本，需在特定温度、防震条件下运输，一旦小车因无预警的异常颠簸、倾斜，标本容器破损，不仅前期采集工作白费，重新采样会延误患者诊断，还可能因错误的检测结果导致错误治疗方案，严重影响患者健康。

3.3 维修不及时，增加维修成本

轨道物流小车出现故障时，若无完善的故障预警系统，维修人员难以及时获取故障信息，故障发现与处理时间大幅延长[3]。小车长时间带故障运行，原本小的机械磨损问题会逐渐恶化，可能引发更严重的零部件损坏，维修难度和成本显著增加。频繁故障停机还会打乱医院物流运输节奏，影响其他物资运输，降低整体医疗服务效率，给医院运营带来负面影响。

3.4 管理效率低下

监控和报警不健全，医院管理人员难以实时掌握轨道物流系统运行全貌，无法依据实际情况合理安排和调度运输任务。例如，无法知晓某条轨道上小车的闲置或繁忙状态，可能导致运输任务分配不均，部分轨道拥堵，部分轨道闲置，降低运输效率[4]。同时，缺乏运行数据支撑，无法深入分析系统潜在问题，难以针对性地优化物流系统布局、调整运输策略，阻碍医院物流管理水平的提升。

四、物联网轨道物流小车实时监控与故障预警系统的设计与实现

4.1 系统架构设计

物联网轨道物流小车实时监控与故障预警系统采用分层架构，由感知层、网络层、平台层和应用层构成。感知层通过位置、速度、温度等多种传感器，实时采集小车运行状态与环境信息，并转化为电信号或数字信号；网络层运用 Wi-Fi、ZigBee 等无线通信技术，将感知层数据稳定、可靠且实时地传输至平台层；平台层作为核心，利用数据挖掘与机器学习算法，对数据进行存储、分析，判断小车运行状态并预测故障；应用层则为医院工作人员提供可视化界面，方便查看小车状态、接收报警及调度运输任务。

4.2 实时监控功能构建

实时监控功能从运行状态监测与环境监测两方面着手。在运行状态监测上，借助小车上的传感器，对位置、速度、前后车辆等信息实时采集并传输至监控平台，平台以直观的地图、图表展示小车运行情况，便于工作人员实时掌握动态。环境监测方面，在轨道沿线及小车上部署温湿度、烟雾等传感器，实时监测运输环境参数，一旦参数超出设定范围，系统立即发出报警，保障医疗物资运输环境安全。

4.3 故障预警机制搭建

故障预警机制包含故障诊断与故障预测。故障诊断时，平台层依据预设模型和算法，对比小车正常运行数据与当前数据，判断故障存在与否，并精准定位故障类型与位置，如通过速度骤降和电机电流异常判断机械或电机故障。故障预测则运用神经网络、支持向量机等机器学习算法，学习小车历史运行数据，构建故障预测模型，实时分析当前数据，提前预知潜在故障，以便工作人员开展预防性维护[5]。

结论

物联网轨道物流小车实时监控与故障预警系统对于医院轨道物流系统的高效、安全运行具有重要意义。通过该系统的研究与设计，能够有效解决监控或报警不健全所产生的问题，保障医疗物资运输安全，提高医院物流运输效率，降低医疗事故风险，实现医院物流系统的智能化管理。在未来的研究中，可以进一步优化系统的算法和功能，提高系统的准确性和可靠性，同时加强与医院其他信息系统的集成，实现医院内部物流与信息流的高度融合，为医院的信息化建设和发展提供更有力的支持。

参考文献：

[1]康志邦.医用轨道物流传输系统设计与研发[D].电子科技大学,2024.

[2]常小小.大型医院智慧物流传输系统空间布局研究[D].华南理工大学,2023.