一种全国维修维护技术支撑方法及系统与流程

1.本发明属于数据运行维护管理技术领域，特别涉及全国维修维护技术支撑方法及系统。


背景技术：

2.在经济迅猛发展的前提下,办公设备对于经济化进程起到了至关重要的作用。这些办公设备或装置中,它的某一个零部件使用寿命终结时,有可能导致该办公设备或装置不能继续工作。一方面,维修人员需要对该办公设备或装置断电后维修、更换等等,进而导致整个生产线均被暂停,极大的降低了产品的生产率、增加了产品加工、生产时间;另一方面,当某一办公设备或装置的某一个零部件使用寿命终结时,该办公设备或装置很可能因该零部件而出现办公设备卡死、停机、受损等情况,该办公设备或装置因而受到较大损伤, 办公设备或装置的使用寿命可能因此而减短。因此, 办公设备的日常维护维修,是保证设备正常运行的基础。
3.维修维护基地的管理越来越趋向于信息化管理，客户信息管理也由传统报表式管理过渡到信息化管理。客户管理系统是一套先进的管理模式，其实施要取得成功，必须有强大的技术和工具支持，是实施客户关系管理必不可少的一套技术和工具集成支持平台。客户管理系统基于网络、通讯、计算机等信息技术，能实现不同职能部门的无缝连接，能够协助管理者更好地完成客户关系管理。
4.但是现有技术的维修维护技术支撑系统仍存在很多弊端，例如专利文献cn113379224a中，提出了一种智能设备落地安装维护售后的智能派工技术服务平台，具体涉及智能设备售后安装维护领域，包括用户终端、保修模块、客服终端、技术工人终端、维护模块和云数据库；用户终端，与云数据库连接，用于对用户的身份信息进行登记和验证，并将登记的用户的身份信息发送到云数据库中存储。通过保修模块方便用户进行安装和维修进行报备，客服人员根据分级模块对报备的安装和维修申请表进行分级，并根据对应的等级派发给对应等级的技术人员，技术人员通过登录技术工人终端可接收派工信息，从而能够根据安装和维修难度派发相对应等级的技术工人。但是该技术方案中，对于数据的处理方面存在很大空白，其技术方案的实现完全取决于硬件系统，导致系统负荷过重。
5.再例如专利文献cn110704443a，提出了一种车载维修设备的智能定位系统及方法。该系统包括健康管理组合装置、便携式定位终端和一个或多个备件柜。健康管理组合装置包括故障部位维修定位模块和维修设备记录管理模块；故障件维修定位模块，用于获取更换备件和工具信息，并将信息发送至便携式定位终端。便携式定位终端用于生成需要的测试设备和工具信息以及需要补充的维修设备和工具信息，接收故障件维修定位模块获取的更换备件和工具信息，转换更换备件和工具信息分为维修设备信息和运行状态信息；备件柜根据维修设备信息定位维修设备存放位置，用户根据运行状态信息在维修设备存放位置执行维修设备取回操作。但是该技术方案系统较为单一，仅仅针对了维修器材台账管理及推送，完全不涉及故障信息共享与根据故障信息分门别类地提供不同等级技术的维修维
护支撑。


技术实现要素：

6.为了解决上述技术问题，本发明提出了全国维修维护技术支撑方法及系统，为全国维修维护技术提供支撑系统，实现了维修维护技术和资源的分享与共享,为全国用户单位和各级维护基地提供各类资源支持和技术指导,形成全国联动的设备维修维护服务技术支撑体系。
7.一种全国维修维护技术支撑方法，包括如下步骤：s1、跨多个区域网络在各个时间点检测异常数据；s2、用二进制值表示所述异常数据是否低于阈值，所述二进制值为1时，表示所述异常数据低于阈值，所述二进制值为0时，表示所述异常数据高于阈值；s3、输出所述异常数据及其二进制值，以特征值形式存储在特征表中；s4、通过将高于阈值的异常数据与类别子集的异常特征的历史行为相互映射，从而识别每个异常数据的异常模式，并聚合到对应的类别子集中；s5、将低于阈值的异常数据链接至一个或多个与其关联的其他类型的异常事件中。
8.进一步地，所述异常数据与类别子集的类别异常特征的历史行为相互映射，采用判断该异常数据是否属于所述类别异常特征的历史行为的置信区间来实现映射。
9.进一步地，描述所述类别异常特征的历史行为分布的先验信息，利用先验信息与类别异常特征的历史行为样本的异构次数，构造融合先验分布，根据融合先验分布计算所述异常数据的置信度，则；；其中，e为融合先验分布函数，表示待验证的置信度参数，n表示历史行为样本的异构次数，x表示历史行为分布的先验信息，为密度函数；根据置信度是否位于置信区间内而进行映射，所述置信区间的上界为类别异常特征的历史行为分布直方图的左截止，所述置信区间的下界为类别异常特征的历史行为分布直方图的右截止。
10.进一步地，所述步骤s5中，检测在所述异常数据发生异常后的指定时间内是否发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件，若确定在所述异常数据发生异常后的指定时间内发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件，则确定一个或多个相关联的其他类型异常事件发生频率是否高于频率阈值，若高于频率阈值，则将低于阈值的异常数据链接至一个或多个与其关联的其他类型的异常事件中。
11.进一步地，在类别子集的内部，对所述异常数据进行转化，用一个整数的时间戳代替原来复杂的时间表示数据，为每个类别子集分配一个类号，进行分类存储。
12.进一步地，所述分类存储后的数据结构为布尔式数据结构，类别子集的类号表示为:tid={t1,
……
,ti}，类别子集的内容表示为d={a,
……
，k},其中类别子集的内容的用0和1进行标注。
13.进一步地，确定所述布尔式数据结构中的每一个类别子集的内容d={a,
……
，k}中
每一个内容的权重，进而计算tid={t1,
……
,ti}中每一个的类别子集的综合权重，并按照综合权重从高到低的顺序赋予所述每一个类别子集的优先级；不同类号的类别子集按照类别子集的优先级进行排序，并按照优先级从高到低的顺序依次将各类别子集的内容发送至不同级别的维修维护基地。
14.一种用于实现前述全国维修维护技术支撑方法的支撑系统，包括：多个区域网络、处理器、连接所述处理器和区域网络的通信单元以及多个维修维护基地；所述多个区域网络用于传输区域网络的终端上传的异常数据；所述通信单元用于跨多个区域网络在各个时间点检测异常数据；所述处理器用于对所述异常数据进行处理，将高于阈值的异常数据聚合到对应的类别子集中，按照类别子集的优先级进行排序，依次发送至不同级别的维修维护基地；所述多个维修维护基地具有不同级别，所述不同级别的维修维护基地根据接收到的类别子集中的异常数据信息，进行服务质量监控及维修维护技术支持。
15.进一步地，所述处理器将所述低于阈值的异常数据链接至一个或多个与其关联的其他类型的异常事件中，并发送至对应的维修维护基地。
16.进一步地，所述维修维护基地包括管理异常管理终端、部件管理终端、仓库系统、中央处理器和修理服务站点；所述异常管理终端用于记录并存储接收到的异常数据信息；所述异常管理终端向所述修理服务站点发送维修维护委托书，请求技术人员到发生异常数据的终端店铺的向客户提供维修维护服务；所述修理服务站点根据维修维护委托书的内容委派提供支援的技术人员；所述部件管理终端提取维修维护过程中需要修理或更换的部件信息，并存储至管理数据库；所述中央处理器根据最新的和历史的修理或更换的部件信息，确定每一个部件在维修维护该异常数据时的更换率或损耗率，按照优先级形成更换部件列表，并发送给所述仓库系统；所述仓库系统根据更换部件列表的优先级顺序进行备件，以备所述技术人员进行提取。
附图说明
17.图1为本发明的全国维修维护技术支撑系统的结构示意图；图2为本发明的维修维护基地的结构示意图；图3为本发明的布尔式数据结构示意图；图4为本发明的类别异常特征的历史行为分布直方图；图5为本发明的全国维修维护技术支撑方法的流程图。
具体实施方式
18.下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
19.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
20.如图1所示，为本发明的全国维修维护技术支撑系统的结构示意图，包括：多个区域网络100、处理器200、连接所述处理器200和区域网络的通信单元300以及多个维修维护基地400。
21.所述区域网络100用于传输布置在各个区域网络的终端在不同时间点上传的异常数据；客户利用安装在店铺的终端中的维护菜单，经由区域网络100向通信单元300发送异常数据，所述通信单元300用于跨多个区域网络100在各个时间点检测异常数据。
22.所述处理器200用于对所述通信单元300检测到的各个时间点的异常数据进行处理，用二进制值表示所述异常数据是否低于阈值，所述二进制值为1时，表示所述异常数据低于阈值，所述二进制值为0时，表示所述异常数据高于阈值；将所述异常数据及其二进制值以特征值形式存储在特征表中，将高于阈值的异常数据，即二进制值为0的异常数据，聚合到对应的类别子集中；将低于阈值的异常数据，即二进制值为1的异常数据，链接至一个或多个与其关联的其他类型的异常事件中。
23.在类别子集的内部，对所述异常数据进行转化，用一个整数的时间戳代替原来复杂的时间表示数据，并为每个类别子集分配一个类号，将各个类别子集进行分类存储。如图3所示，所述分类存储后的所有类别子集的数据结构用布尔式数据结构进行体现。
24.其中，类别子集的类号表示为:tid={t1,
……
,ti}，每个类别子集的内容表示为d={a,
……
，k},其中类别子集的内容的用0和1进行标注。所述类别子集的内容d={a,
……
，k}可以包括：a、事件代码，用于唯一地识别异常而在异常发生时附加的代码；b、客户代码，用于识别用户的代码；c、报警代码，用于表示发生的异常内容的代码；d、时间代码，用于表示发生的异常内容的发生时间等。
25.确定所述分类存储后的布尔式数据结构中的每一个类别子集的内容d={a,
……
，k}中每一个内容的权重，进而计算tid={t1,
……
,ti}中每一个的类别子集的综合权重，并按照综合权重从高到低的顺序赋予所述每一个类别子集的优先级。
26.不同类号的类别子集按照类别子集的优先级进行排序，按照优先级从高到低的顺序依次将各类别子集的内容发送至不同级别的维修维护基地，例如优先级高的类别子集的内容会被发送至级别高的维修维护基地，优先级低的类别子集的内容会被发送至级别低的维修维护基地。级别高的维修维护基地的技术支持能力较强，级别低的维修维护基地的技术支持能力较低。
27.被链接到其他类型的异常事件的低于阈值的异常数据会被发送至于该其他类型的异常事件对应的维修维护基地，并按照其他类型的异常事件对应级别的维修维护基地。
28.在优选的实施例中，所述异常数据与类别子集的类别异常特征的历史行为相互映射，采用判断该异常数据是否属于所述类别异常特征的历史行为的置信区间来实现映射。具体地，描述所述类别异常特征的历史行为分布的先验信息，利用先验信息与类别异常特征的历史行为样本的异构次数，构造融合先验分布，根据融合先验分布计算所述异常数据的置信度，则；
；其中，e为融合先验分布函数，表示待验证的置信度参数，n表示历史行为样本的异构次数，x表示历史行为分布的先验信息，为密度函数；根据置信度是否位于置信区间内而进行映射，所述置信区间的上界为所述类别异常特征的历史行为分布直方图的左截止，所述置信区间的下界为所述类别异常特征的历史行为分布直方图的右截止，如图4所示，x轴表示类别异常特征的历史行为特征的量化值，并且y轴类别异常特征的历史行为特征的量化值的出现频率。
29.在优选的实施例中，检测在所述异常数据发生异常后的指定时间内是否发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件，若确定在所述异常数据发生异常后的指定时间内发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件，则确定一个或多个相关联的其他类型异常事件发生频率是否高于频率阈值，若高于频率阈值，则将所述一个或多个相关联的其他类型异常事件在特征表中与所述异常数据相关联。
30.例如，一个异常数据的记录是“部件a，时间a，更换”，另一个异常数据的记录是“部件b，时间b，更换”。在历史修复数据中，部件a的异常在时间a发生，部件b的异常的时间为在时间a之后的时间b发生，则确定部件b的异常可能在时间a之后的δt内即将发生，δt=时间b-时间a。可手动设定δt的具体数值，以检测在部件a发生异常后的指定时间内是否发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件。如果确定在部件a发生异常后的指定时间内没有发生一个或多个相关联的其他类型异常事件，则预测结束；如果确定在部件a发生异常后的指定时间内发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件，则可以确定一个或多个相关联的其他类型异常事件的异常发生频率是否高于频率阈值，若高于频率阈值，则将该一个或多个相关联的其他类型异常事件在特征表中与所述异常数据相关联。
31.多个维修维护基地的支持工程师根据接收到的异常数据信息，进行服务质量监控及维修维护技术支持。
32.如图2所示的维修维护基地的结构示意图，维修维护基地400包括管理异常管理终端401、部件管理终端402、仓库系统403、中央处理器405和修理服务站点404。
33.异常管理终端401用于记录接收到的异常数据，并且将异常数据存储在异常管理终端401的技术数据库中。
34.异常管理终端401向修理服务站点404发送维修维护委托书，请求技术人员到发生异常数据的终端店铺的向客户提供维修维护服务，修理服务站点404根据维修维护委托书的内容委派提供支援的技术人员，维修维护委托书的内容包括上述异常数据。
35.部件管理终端402根据异常管理终端401的发送的修维护委托书，提取维修维护过程中需要修理或更换的部件信息，并存储在部件管理终端402的管理数据库中，该管理数据库不但存储有最新的需要修理或更换的部件信息，还存储有历史修维护委托书对应的需要修理或更换的部件信息。
36.中央处理器405根据部件管理终端402的管理数据库存储的最新的和历史的修理或更换的部件信息，确定每一个相关部件的在维修维护该异常数据时的更换率或者说在由于该相关部件的功能问题而引起该异常内容的部件损耗率；按照更换率或损耗率从高到低的顺序对所制作的相关部件的列表赋予优先级，并发送给仓库系统403。
37.仓库系统403根据接收到的按照优先级排序的需要更换部件的列表以及维护备件列表进行备件，以备修理服务地点404委派的提供支援的技术人员进行提取。
38.如图4所示，为本发明的全国维修维护技术支撑系统所实现方法的流程图，包括如下步骤：步骤1，跨多个区域网络在各个时间点检测异常数据。
39.步骤2，用二进制值表示所述异常数据是否低于阈值，所述二进制值为1时，表示所述异常数据低于阈值，所述二进制值为0时，表示所述异常数据高于阈值。
40.步骤3，输出所述异常数据及其二进制值，以特征值形式存储在特征表中。
41.步骤4，通过将所述二进制值为0的异常数据与类别异常特征的历史行为相互映射，从而识别每个异常数据的异常模式，并聚合到对应的类别子集中。
42.在优选的实施例中，所述异常数据与类别子集的类别异常特征的历史行为相互映射，采用判断该异常数据是否属于所述类别异常特征的历史行为的置信区间来实现映射。具体地，描述所述类别异常特征的历史行为分布的先验信息，利用先验信息与历史行为样本的异构次数，构造融合先验分布，根据融合先验分布计算所述异常数据的置信度。根据置信度是否位于置信区间内而进行映射，所述置信区间的上界为所述类别异常特征的历史行为分布直方图的左截止，所述置信区间的下界为所述类别异常特征的历史行为分布直方图的右截止。
43.步骤5，将低于阈值的异常数据链接至一个或多个与其关联的其他类型的异常事件中。具体地，检测在所述异常数据发生异常后的指定时间内是否发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件，若确定在所述异常数据发生异常后的指定时间内发生了一个或多个相关联的其他类型异常事件，则确定一个或多个相关联的其他类型异常事件发生频率是否高于频率阈值，若高于频率阈值，则将低于阈值的异常数据链接至一个或多个与其关联的其他类型的异常事件中。
44.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本技术旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
45.应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。