基于历史维修记录大数据的维修预测装置以及方法制造方法及图纸

一种基于历史维修记录大数据的维修预测装置，包括：记录存储部；通信部；同类报修信息检索部；概率统计计算部，统计计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现概率；频率统计计算部，统计计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现频率；时间检索计算部，计算得到报修故障时间差；分析判定部，在当前报修信息中的报修故障所对应的实际故障的出现频率和出现概率以及报修故障时间差的基础上根据判断规则，进行分析判定得到当前报修信息中的报修设备的可能故障；显示输入部；记录更新部。根据历史维修记录中的某个报修故障所对应的实际故障的出现概率、出现频率进行比对判断，从而自动得到当前的报修故障所对应的可能故障。本发明专利技术还提供对应的方法。

Maintenance prediction device and method based on historical maintenance record big data

A maintenance prediction device based on large data of historical maintenance records includes: Record Storage Department; Communication Department; Similar Repair Information Retrieval Department; Probabilistic and Statistical Computing Department, which calculates and calculates the probability of each actual fault under the reported repair fault; Frequency Statistical Computing Department, which calculates and calculates the probability of each actual fault under the reported repair fault. Frequency and probability of actual faults corresponding to the reported faults in the current repair information and the time difference between the reported faults are analyzed and judged according to the judgment rules. Failure of repair equipment in information repair; display input unit; record update department. According to the historical maintenance records of a reported fault corresponding to the actual failure probability, frequency of comparison judgment, thus automatically get the current repair fault corresponding to the possible fault. The invention also provides a corresponding method.

【技术实现步骤摘要】
基于历史维修记录大数据的维修预测装置以及方法
本专利技术涉及一种维修预测装置，属于计算机应用领域。
技术介绍
在大型办公楼内或是大型的公司总部内，特别是具有多台办公设备（PC机、打印机、复印机、传真机）设备的跨国公司总部办公楼，一些设备经常会出现故障，需要后勤保障部门去维修。典型的报修、维修过程是这样的：当某台设备出现故障时，使用者就通过电话或是网络平台等手段将故障设备的名称、位置告知后勤部门，同时将表面的故障情况：例如电脑开机蓝屏、电脑开机无反应、电脑在使用过程中突然黑屏等也告知维修部门，然后留下维修的时间以及联系方式和联系人。后勤部门根据报修的设备的报修情况，随机或者根据自己以往的经验安排修理人员上门进行修理。虽然，维修人员在接到维修任务后，根据具体的故障名称以及自己的经验能够大致的预料到该表面故障可能的故障情况，并在现场查看调试后能够准确判断故障，并进行相应的修理。但实际中，也会发现故障比较麻烦而需要再次去仓库备料，需要多跑一趟，浪费时间，特别是对于大型的单位，设备比较多的时候，往往随机派出的维修人员根本就不能修理实际的报修故障。
技术实现思路
本专利技术是为了解决上述的报修时根据报修的用户提供的只有简单的故障现象的报修故障而无法准确实际故障的问题，为此本专利技术基于大数据进行预测分析，提供了下列的基于历史维修记录大数据的维修预测装置以及方法。本专利技术提供了一种基于历史维修记录大数据的维修预测装置，用于对报修联系人通过报修终端发送来的报修信息中的报修设备的可能故障进行预测，包括：记录存储部,用于存储设备的所有维修记录和设备属性信息，设备属性信息包括与设备唯一对应的设备识别码，维修记录包括设备的故障出现时间、该设备的报修故障以及该设备的实际故障；通信部，用于和报修终端通信来获取报修信息，该报修信息包括报修设备的设备识别码、报修设备的报修故障以及该设备的故障出现时间；同类报修信息检索部，从当前的报修信息中获取当前报修设备的设备识别码和报修故障，并对应从记录存储部中检索出与该设备识别码相对应的所有的同类设备的且其报修故障与当前报修故障相同的同类报修历史记录，该同类报修历史记录包括对应的故障出现时间、报修故障以及实际故障；概率统计计算部，将同类报修历史记录中的实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现概率；频率统计计算部，将同类报修历史记录中的实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现频率；时间检索计算部，从记录存储部中检索出与该设备识别码相对应的同类别设备的所有的故障出现时间，并将所有的故障出现时间中的最近一次的时间和当前的报修信息中的故障出现时间进行计算得到报修故障时间差；分析判定部，在当前报修信息中的报修故障所对应的实际故障的出现频率和出现概率以及报修故障时间差的基础上根据判断规则，进行分析判定得到当前报修信息中的报修设备的可能故障；画面存储部，至少存储有显示输入画面；显示输入部，用于显示显示输入画面来让人输入当前报修信息中的报修设备进行实地检修后所发现的实际故障以及维修所花费的成本；以及记录更新部，用于将显示输入部输入的实际故障以及维修所花费的成本对应更新存储到记录存储部中。本专利技术提供的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，还可以具有这样的特征，其特征在于:其中，设备识别码包含设备类别编码和设备序号，同类报修信息检索部是识别提取设备识别码中的设备类别编码来进行检索得到与该设备识别码相对应的所有的同类设备的设备识别码，然后再根据这些设备识别码检索出对应的故障出现时间、报修故障以及实际故障的同类报修历史记录。本专利技术提供的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，还可以具有这样的特征，其特征在于:其中，判断规则包括以下步骤：第一步，将各个实际故障以及该实际故障的出现概率数据根据概率大小顺序进行排序；第二步，判断排序第一的出现概率数值是否大于或等于a%，如果是就直接预测该排序第一的实际故障为本次报修的可能故障并结束，如果不是则进入第三步；第三步，进一步判断排序第一的出现概率数值是否大于或等于b%，如果是就进入第四步，如果不是就进入第五步；第四步，进一步判断报修故障时间差与排序第一的实际故障的出现频率，当报修故障时间差在出现频率范围内时，就直接预测该排序第一的实际故障为本次报修的可能故障，如果不是则进入第五步；第五步，计算报修故障时间差与该类报修故障对应的所有实际故障的出现频率的差值；第六步，直接将差值最小的实际故障认定为本次报修的可能故障，a>b>10。本专利技术提供的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，还可以具有这样的特征，其特征在于:其中，报修终端为移动终端或固定终端，报修设备包括办公室用的办公设备。本专利技术提供的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，还可以具有这样的特征，其特征在于:其中，记录存储部还存储有与实际故障相对应的处理措施，对应的，显示输入部还显示显示输入画面让然输入报修后实地检修后的处理措施。本专利技术提供的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，还可以具有这样的特征，其特征在于，还包括:维修费用统计部、更换判定部，其中，记录存储部还对应存储有设备的价值，维修费用统计部统计某个设备识别码所对应的设备的实际故障发生的次数，并根据预定价格计算已经发生的实际故障的维修花费，当设备的维修花费大于或等于该设备的价值时，更换判定部就判定该设备为待更换状态。本专利技术提供的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，还可以具有这样的特征，其特征在于还包括:更换提醒部，用于根据更换判定部的判定结果生成提醒信息，让管理人员进行处理。本专利技术还提供一种基于历史维修记录大数据的故障预测并进行维修的方法，其特征在于，具有以下的步骤:步骤S1，获取外部的报修信息，该报修信息包括报修设备的设备识别码、报修设备的报修故障以及该设备的故障出现时间；步骤S2，从当前报修信息中获取报修设备的设备识别码和报修故障，并对应从记录存储部中检索出与该设备识别码相对应的所有的同类设备的且其报修故障与当前报修故障相同的同类报修历史记录，该同类报修历史记录包括对应的故障出现时间、报修故障以及实际故障；步骤S3，将同类报修历史记录中的实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现概率；步骤S4，将同类报修历史记录中的实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个实际故障的出现频率；步骤S5，检索出与该设备识别码相对应的同类别设备的所有的故障出现时间，并将所有的故障出现时间中的最近一次的时间和当前的报修信息中的故障出现时间进行计算得到报修故障时间差；步骤S6，将各个实际故障以及该实际故障的出现概率数据根据概率大小顺序进行排序；步骤S7，判断排序第一的出现概率数值是否大于或等于50%，如果是就直接预测该排序第一的实际故障为本次报修的可能故障并进入步骤S12，如果不是则进入步骤S8；步骤S8，进一步判断排序第一的出现概率数值是否大于或等于20%，如果是就进入步骤S9，如果不是就进入步骤S10；步骤S9，进一步判断报修故障时间差与排序第一的实际故障的出现频率，当报修故障时间差在出现频率范围内时，就直接预测该排序第一的实际故障为本次报修的可能故障，如果不是则进入步骤S10；步骤S10本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于历史维修记录大数据的维修预测装置，用于对报修联系人通过报修终端发送来的报修信息中的报修设备的可能故障进行预测，包括：记录存储部,用于存储设备的所有维修记录和设备属性信息，设备属性信息包括与设备唯一对应的设备识别码，维修记录包括设备的故障出现时间、该设备的报修故障以及该设备的实际故障；通信部，用于和所述报修终端通信来获取所述报修信息，该报修信息包括所述报修设备的所述设备识别码、所述报修设备的所述报修故障以及该设备的所述故障出现时间；同类报修信息检索部，从当前的所述报修信息中获取当前所述报修设备的所述设备识别码和所述报修故障，并对应从所述记录存储部中检索出与该设备识别码相对应的所有的同类设备的且其报修故障与当前所述报修故障相同的同类报修历史记录，该同类报修历史记录包括对应的所述故障出现时间、所述报修故障以及所述实际故障；概率统计计算部，将所述同类报修历史记录中的所述实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个所述实际故障的出现概率；频率统计计算部，将所述同类报修历史记录中的所述实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个所述实际故障的出现频率；时间检索计算部，从所述记录存储部中检索出与该设备识别码相对应的同类别设备的所有的所述故障出现时间，并将所有的所述故障出现时间中的最近一次的时间和当前的所述报修信息中的故障出现时间进行计算得到报修故障时间差；分析判定部，在当前报修信息中的所述报修故障所对应的所述实际故障的出现频率和出现概率以及报修故障时间差的基础上根据判断规则，进行分析判定得到当前报修信息中的所述报修设备的可能故障；画面存储部，至少存储有显示输入画面；显示输入部，用于显示所述显示输入画面来让人输入当前报修信息中的所述报修设备进行实地检修后所发现的实际故障以及维修所花费的成本；以及记录更新部，用于将所述显示输入部输入的所述实际故障以及所述维修所花费的成本对应更新存储到所述记录存储部中。...

【技术特征摘要】
1.一种基于历史维修记录大数据的维修预测装置，用于对报修联系人通过报修终端发送来的报修信息中的报修设备的可能故障进行预测，包括：记录存储部,用于存储设备的所有维修记录和设备属性信息，设备属性信息包括与设备唯一对应的设备识别码，维修记录包括设备的故障出现时间、该设备的报修故障以及该设备的实际故障；通信部，用于和所述报修终端通信来获取所述报修信息，该报修信息包括所述报修设备的所述设备识别码、所述报修设备的所述报修故障以及该设备的所述故障出现时间；同类报修信息检索部，从当前的所述报修信息中获取当前所述报修设备的所述设备识别码和所述报修故障，并对应从所述记录存储部中检索出与该设备识别码相对应的所有的同类设备的且其报修故障与当前所述报修故障相同的同类报修历史记录，该同类报修历史记录包括对应的所述故障出现时间、所述报修故障以及所述实际故障；概率统计计算部，将所述同类报修历史记录中的所述实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个所述实际故障的出现概率；频率统计计算部，将所述同类报修历史记录中的所述实际故障进行分类统计，并计算得到该报修故障下的各个所述实际故障的出现频率；时间检索计算部，从所述记录存储部中检索出与该设备识别码相对应的同类别设备的所有的所述故障出现时间，并将所有的所述故障出现时间中的最近一次的时间和当前的所述报修信息中的故障出现时间进行计算得到报修故障时间差；分析判定部，在当前报修信息中的所述报修故障所对应的所述实际故障的出现频率和出现概率以及报修故障时间差的基础上根据判断规则，进行分析判定得到当前报修信息中的所述报修设备的可能故障；画面存储部，至少存储有显示输入画面；显示输入部，用于显示所述显示输入画面来让人输入当前报修信息中的所述报修设备进行实地检修后所发现的实际故障以及维修所花费的成本；以及记录更新部，用于将所述显示输入部输入的所述实际故障以及所述维修所花费的成本对应更新存储到所述记录存储部中。2.根据权利要求1所述的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，其特征在于：其中，所述设备识别码包含设备类别编码和设备序号，所述同类报修信息检索部是识别提取所述设备识别码中的所述设备类别编码来进行检索得到与该设备识别码相对应的所有的同类设备的所述设备识别码，然后再根据这些设备识别码检索出对应的所述故障出现时间、所述报修故障以及所述实际故障的同类报修历史记录。3.根据权利要求1所述的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，其特征在于：其中，所述判断规则包括以下步骤：第一步，将各个所述实际故障以及该实际故障的出现概率数据根据概率大小顺序进行排序；第二步，判断排序第一的所述出现概率数值是否大于或等于a%，如果是就直接预测该排序第一的实际故障为本次报修的可能故障并结束，如果不是则进入第三步；第三步，进一步判断排序第一的所述出现概率数值是否大于或等于b%，如果是就进入第四步，如果不是就进入第五步；第四步，进一步判断所述报修故障时间差与排序第一的所述实际故障的出现频率，当所述报修故障时间差在所述出现频率范围内时，就直接预测该排序第一的实际故障为本次报修的可能故障，如果不是则进入第五步；第五步，计算所述报修故障时间差与该类报修故障对应的所有实际故障的所述出现频率的差值；第六步，直接将差值最小的所述实际故障认定为本次报修的可能故障，a>b>10。4.根据权利要求1所述的基于历史维修记录大数据的维修预测装置，其特征在于：其中，所述报修终端为移动终端或固定终端，所述报修设备包括办公室用的办公设备。5.根据权利要求1所述的基于历史维修记录...

【专利技术属性】
技术研发人员：景祝强，
申请(专利权)人：景祝强，
类型：发明
国别省市：江苏,32