本技術(shù)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(shù)：

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(shù)、打卡技術(shù)和物品條形碼技術(shù)的發(fā)展，利用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)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(zhì)量進行有效評估。此外，基于多源數(shù)據(jù)的分析結(jié)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(zhì)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(shè)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(zhì)量。

3、綜上，現(xiàn)有技術(shù)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(shù)方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)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(shù)中提出的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)公開了以下技術(shù)方案：

3、第一方面，本技術(shù)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(gòu)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(jié)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(gòu)建定點維修監(jiān)管模型提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；通過構(gòu)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(chǔ)，還實現(xiàn)輸出定點維修監(jiān)管結(jié)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(nèi)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(chǔ)，且為進行定點維修監(jiān)管提供了邏輯基礎(chǔ)。

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(nèi)容進行維修特征提取，并相似的所述維修內(nèi)容進行連續(xù)編號，得到對應的內(nèi)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(gòu)建定點維修監(jiān)管模型，具體包括：

19、構(gòu)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(nèi)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(nèi)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(shù)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(gòu)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(shè)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(guān)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(guān)系；

29、a3：獲取所述時長特征編號和所述內(nèi)容特征編號，將所述時長特征編號和所述內(nèi)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(gòu)建時長使用關(guān)系；

30、將所述零件使用關(guān)系、所述人工使用關(guān)系和所述時長使用關(guān)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(shè)備為實時多源維修數(shù)據(jù)提供了準確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并通過零件使用關(guān)系、人工使用關(guān)系和時長使用關(guān)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(chǔ)。

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(chǔ)。

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(guān)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(guān)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(guān)系，得到對應的所述實時內(nèi)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(chǔ)。

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(nèi)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(nèi)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(jié)果提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

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(jié)果，具體包括以下步驟：

44、計算內(nèi)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(shè)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(quán)重調(diào)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(nèi)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(chǔ)，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(shù)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(gòu)建模塊，所述模型構(gòu)建模塊配置為：利用所述多源歷史維修特征數(shù)據(jù)構(gòu)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(jié)果。

56、有益效果：本技術(shù)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(gòu)建定點維修監(jiān)管模型提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；通過構(gòu)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(chǔ)，還實現(xiàn)輸出定點維修監(jiān)管結(jié)果；還實現(xiàn)對維修過程的實時監(jiān)控和精準管理。