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      一種基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管方法及系統(tǒng)與流程

      文檔序號:40389281發(fā)布日期:2024-12-20 12:12閱讀:8來源:國知局
      一種基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管方法及系統(tǒng)與流程

      本技術涉及定點維修,具體是一種基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管方法及系統(tǒng)。


      背景技術:

      1、隨著社會發(fā)展,各種投保標的物的定點維修需求日益增加,維修管理的重要性也愈發(fā)凸顯。傳統(tǒng)的維修監(jiān)管方式可能存在信息不全面、管理效率低等問題。因此對定點維修進行監(jiān)管是必要的。

      2、隨著監(jiān)控技術、打卡技術和物品條形碼技術的發(fā)展,利用先進的數(shù)據(jù)分析技術進行深度挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息,實現(xiàn)對維修過程的實時監(jiān)控和精準管理。它不僅能及時發(fā)現(xiàn)維修中的異常情況,如維修不及時、過度維修等,還可對維修質量進行有效評估。此外,基于多源數(shù)據(jù)的分析結果,能夠為維修決策提供科學依據(jù),優(yōu)化維修資源的配置,提高維修效率和質量,降低維修成本。同時,這也有助于建立完善的維修檔案,為設備的后續(xù)維護和管理提供有力支持,進一步提升整體的管理水平和服務質量。

      3、綜上,現(xiàn)有技術缺少一個基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管的技術方案。


      技術實現(xiàn)思路

      1、本技術的目的在于提供一種基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管方法及系統(tǒng),以解決上述背景技術中提出的技術問題。

      2、為實現(xiàn)上述目的,本技術公開了以下技術方案:

      3、第一方面,本技術公開了一種基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管方法,該方法包括:

      4、s1:獲取歷史多源維修數(shù)據(jù),對所述歷史多源維修數(shù)據(jù)進行維修特征提取,得到歷史多源維修特征數(shù)據(jù);

      5、s2:利用所述多源歷史維修特征數(shù)據(jù)構建定點維修監(jiān)管模型,所述定點維修監(jiān)管模型用于利用多源維修數(shù)據(jù)對維修過程進行監(jiān)管;

      6、s3:獲取實時多源維修數(shù)據(jù),對所述實時多源維修數(shù)據(jù)進行維修特征提取,得到實時多源維修特征數(shù)據(jù);

      7、s4:將所述實時多源維修數(shù)據(jù)輸入所述定點維修模型,得到基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管結果。

      8、通過獲取歷史多源維修數(shù)據(jù)并得到歷史多源維修特征數(shù)據(jù)為構建定點維修監(jiān)管模型提供數(shù)據(jù)基礎;通過構建定點維修監(jiān)管模型實現(xiàn)利用多源維修數(shù)據(jù)對維修過程進行監(jiān)管;通過獲取實時多源維修數(shù)據(jù)并得到實時多源維修特征數(shù)據(jù)為得到定點維修監(jiān)管提供數(shù)據(jù)基礎,還實現(xiàn)輸出定點維修監(jiān)管結果;還實現(xiàn)對維修過程的實時監(jiān)控和精準管理。

      9、作為優(yōu)選,所述歷史多源維修數(shù)據(jù)包括故障原因、維修內容、維修時長、維修人工和維修零件。

      10、借由上述,通過獲取歷史多源維修數(shù)據(jù)為進行維修特征提取提供了數(shù)據(jù)基礎,且為進行定點維修監(jiān)管提供了邏輯基礎。

      11、作為優(yōu)選,所述的對所述歷史多源維修數(shù)據(jù)進行維修特征提取,得到歷史多源維修特征數(shù)據(jù),具體包括:

      12、對所述故障原因進行維修特征提取,并相似的所述故障原因進行連續(xù)編號,得到對應的故障特征編號f;

      13、對所述維修內容進行維修特征提取,并相似的所述維修內容進行連續(xù)編號,得到對應的內容特征編號c;

      14、對所述維修時長進行維修特征提取,并相似的所述維修時長進行連續(xù)編號,得到對應的時長特征編號d;

      15、對所述維修人工進行維修特征提取,并相似的所述維修人工進行連續(xù)編號,得到對應的人工特征編號a;

      16、對所述維修零件進行維修特征提取,并相似的所述維修零件進行連續(xù)編號,得到對應的零件特征編號p。

      17、借由上述,通過進行維修特征提取并基于相似性進行連續(xù)編號,實現(xiàn)對當前定點維修的合理度進行判斷。

      18、作為優(yōu)選,所述的利用所述多源歷史維修特征數(shù)據(jù)構建定點維修監(jiān)管模型,具體包括:

      19、構造故障維修函數(shù),所述故障維修函數(shù)配置為當輸入所述故障特征編號時輸出對應的內容特征編號、時長特征編號、人工特征編號和零件特征編號;所述故障維修函數(shù)表示為:

      20、

      21、其中,表示所述故障維修函數(shù);

      22、將所述故障維修函數(shù)存入所述定點維修監(jiān)管模型。

      23、借由上述,通過故障維修函數(shù)實現(xiàn)了基于故障特征對內容特征、時長特征、人工特征和零件特征的預測,為進行定點維修監(jiān)管提供了技術支持。

      24、作為優(yōu)選,所述的利用所述多源歷史維修特征數(shù)據(jù)構建定點維修監(jiān)管模型,還包括:

      25、所述定點維修監(jiān)管模型包括零件條碼庫、打卡儀和監(jiān)控設備,并生成對應的零件數(shù)據(jù)、人工打卡數(shù)據(jù)和監(jiān)控數(shù)據(jù);

      26、獲取所述零件數(shù)據(jù)、所述人工打卡數(shù)據(jù)和所述監(jiān)控數(shù)據(jù),并執(zhí)行以下步驟:

      27、a1:獲取所述零件特征編碼,將所述零件特征編碼與所述零件數(shù)據(jù)中的零件條碼建立零件使用關系;

      28、a2:獲取所述人工特征編碼,將所述人工特征編碼與所述人工打卡數(shù)據(jù)中的人工打卡記錄建立人工使用關系;

      29、a3:獲取所述時長特征編號和所述內容特征編號,將所述時長特征編號和所述內容特征編號均與所述監(jiān)控數(shù)據(jù)中的監(jiān)控記錄基于時間序列構建時長使用關系;

      30、將所述零件使用關系、所述人工使用關系和所述時長使用關系存入所述定點維修監(jiān)管模型。

      31、借由上述,通過接入零件條碼庫、打卡儀和監(jiān)控設備為實時多源維修數(shù)據(jù)提供了準確的數(shù)據(jù)基礎,并通過零件使用關系、人工使用關系和時長使用關系為進行實時多源維修數(shù)據(jù)的維修特征提取提供了數(shù)據(jù)基礎。

      32、作為優(yōu)選,所述實時多源維修數(shù)據(jù)包括實時故障原因、實時零件數(shù)據(jù)、實時人工打卡數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控數(shù)據(jù)。

      33、借由上述,通過實時多源維修數(shù)據(jù)為進行定點維修提供了數(shù)據(jù)基礎。

      34、作為優(yōu)選,所述的對所述實時多源維修數(shù)據(jù)進行維修特征提取,得到實時多源維修特征數(shù)據(jù),具體包括:

      35、對所述實時故障原因進行維修特征提取,得到對應的實時故障特征編號fnow;

      36、對所述實時零件數(shù)據(jù)進行維修特征提取,并基于所述零件使用關系,得到對應的實時零件特征編號pnow;

      37、對所述實時人工打卡數(shù)據(jù)進行維修特征提取,并基于所述人工使用關系,得到對應的實時人工特征編號anow;

      38、對所述實時監(jiān)控數(shù)據(jù)進行維修特征提取,并基于所述時長使用關系,得到對應的所述實時內容特征編號cnow和所述實時時長特征編號dnow。

      39、借由上述,通過對所述實時多源維修數(shù)據(jù)進行維修特征提取為定點維修模型的提供了數(shù)據(jù)基礎。

      40、作為優(yōu)選,所述的將所述實時多源維修數(shù)據(jù)輸入所述定點維修模型,具體包括:

      41、將所述實時多源維修特征數(shù)據(jù)輸入所述定點維修模型,基于所述實時故障特征編號并運行所述故障維修函數(shù),得到對應的預測內容特征編號cpredict、預測時長特征編號dpredict、預測人工特征編號apredict和預測零件特征編號ppredict。

      42、借由上述,通過得到預測內容特征編號、預測時長特征編號、預測人工特征編號和預測零件特征編號為進行判斷定點維修監(jiān)管結果提供了數(shù)據(jù)基礎。

      43、作為優(yōu)選,所述的得到基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管結果,具體包括以下步驟:

      44、計算內容差值δc=|cpredict-cnow|、時長差值δd=|dpredict-dnow|、人工差值δa=|apredict-anow|和零件差值δp=|ppredict-pnow|;

      45、預設定點維修監(jiān)管指標閾值ifms_0;

      46、利用定點維修監(jiān)管指標公式計算得到實時定點維修監(jiān)管指標,所述定點維修監(jiān)管指標公式具體為:

      47、ifms=α1*δc+α2*δd+α3*δa+α4*δp

      48、其中,α1、α2、α3和α4為權重調整參數(shù),且α1+α2+α3+α4=1,ifms為所述實時定點維修監(jiān)管指標;

      49、判斷ifms≥ifms_0是否成立,是則輸出實時定點維修監(jiān)管為異常,否則輸出實時定點維修監(jiān)管為正常。

      50、借由上述,通過計算內容差值、時長差值、人工差值和零件差值為計算實時定點維修監(jiān)管指標提供了數(shù)據(jù)基礎,定點維修監(jiān)管指標為進行實時定點維修監(jiān)管提供了判斷依據(jù)。

      51、第二方面,本技術公開了一種基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管系統(tǒng),該系統(tǒng)適用如上任一項所述的基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管方法,該系統(tǒng)包括:

      52、第一數(shù)據(jù)模塊,所述歷史數(shù)據(jù)獲取模塊配置為:獲取歷史多源維修數(shù)據(jù),對所述歷史多源維修數(shù)據(jù)進行維修特征提取,得到歷史多源維修特征數(shù)據(jù);

      53、模型構建模塊,所述模型構建模塊配置為:利用所述多源歷史維修特征數(shù)據(jù)構建定點維修監(jiān)管模型,所述定點維修監(jiān)管模型用于利用多源維修數(shù)據(jù)對維修過程進行監(jiān)管;

      54、第二數(shù)據(jù)模塊,所述第二數(shù)據(jù)模塊配置為:獲取實時多源維修數(shù)據(jù),對所述實時多源維修數(shù)據(jù)進行維修特征提取,得到實時多源維修特征數(shù)據(jù);

      55、模型運行模塊,所述模型運行模塊配置為:將所述實時多源維修數(shù)據(jù)輸入所述定點維修模型,得到基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管結果。

      56、有益效果:本技術的基于多源數(shù)據(jù)處理的定點維修監(jiān)管方法及系統(tǒng),通過獲取歷史多源維修數(shù)據(jù)并得到歷史多源維修特征數(shù)據(jù)為構建定點維修監(jiān)管模型提供數(shù)據(jù)基礎;通過構建定點維修監(jiān)管模型實現(xiàn)利用多源維修數(shù)據(jù)對維修過程進行監(jiān)管;通過獲取實時多源維修數(shù)據(jù)并得到實時多源維修特征數(shù)據(jù)為得到定點維修監(jiān)管提供數(shù)據(jù)基礎,還實現(xiàn)輸出定點維修監(jiān)管結果;還實現(xiàn)對維修過程的實時監(jiān)控和精準管理。

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