本申请的实施例提供了一种基于大数据的汽车配件管理方法、系统及计算机可读介质。该基于大数据的配件管理方法包括：通过获取对各维修单位的维修数据和汽配数据，进行基于大数据的数据分析，分析得到维修单位对应的维修属性和汽配属性等信息，其中，所述维修属性包括业务类型，所述汽配属性包括汽配流转效率、高频汽配信息以及高需求汽配信息；基于上述分析结果更新所述维修单位的汽配需求，以对各维修单位的汽车配件进行统一的分配和调度，同时将汽配需求分析结果同步至上游的供应商，以提高配件的供应效率和流转效率，进而提高维修效率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
基于大数据的汽车配件管理方法、系统及计算机可读介质
[0001]本申请是申请日为2022年05月16日、中国申请号为202210525571.1、专利技术名称为“一种基于大数据的配件管理方法及系统”的专利技术申请的分案申请。
[0002]本申请涉及计算机及通信
，具体而言，涉及一种基于大数据的汽车配件管理方法、系统及计算机可读介质。
技术介绍
[0003]汽车维修是汽车维护和修理的泛称。就是对出现故障的汽车通过技术手段排查，找出故障原因，并采取一定措施使其排除故障并恢复达到一定的性能和安全标准。在现在维修过程中，很多维修厂商会由于配件的缺少、物流等管理问题而延误维修进程，因此，上述对配件管理存在的问题将导致汽车维修效率较低、汽配利用率低的问题。
技术实现思路
[0004]本申请的实施例提供了一种基于大数据的配件管理方法及系统，进而至少在一定程度上可以提高配件的供应效率和流转效率，进而提高维修效率。
[0005]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的配件管理方法，包括：获取维修单位的维修数据和汽配数据，其中，所述维修数据包括维修类型，所述汽配数据包括汽配型号及其对应的使用频率；对所述维修数据和所述汽配数据进行数据分析，得到分析结果，所述分析结果包括所述维修单位对应的维修属性和汽配属性，其中，所述维修属性包括业务类型，所述汽配属性包括汽配流转效率、高频汽配信息以及高需求汽配信息；基于所述分析结果更新所述维修单位的汽配需求；将所述汽配需求同步至汽配供应商。
[0007]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取维修单位的维修数据和汽配数据，包括：基于设定的时间周期，从维修单位的数据库中获取维修数据和汽配数据；识别所述维修数据和汽配数据的数据标识；将属于同一数据标识的数据存储于一个存储单位中；识别并删除所述存储单位中的重复数据；基于所述存储单位对应的数据标识，获取设定的数据范围；基于所述数据范围检测异常数据，删除所述异常数据。
[0008]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述数据范围检测异常数据，删除所述异常数据，包括：基于所述数据范围中的最小值和最大值，确定所述存储单位中的数据对应的检测参数；若所述检测参数大于或者等于设定的异常阈值，则判定所述数据为异常数据；删除所述异常数据。
[0009]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：获取用户触发的维修需求，所述维修需求包括维修对象信息和故障信息；基于所述维修对象信息和所述故障信息，确定本次维修所需的目标汽配；从数据库中获取所述目标汽配对应的目标维修单位；将
所述维修需求派发至所述目标维修单位。
[0010]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：获取用户触发的维修需求，所述维修需求包括维修对象信息和故障信息；基于所述维修对象信息和所述故障信息，确定本次维修所需的目标汽配以及维修工具；从数据库中获取所述目标汽配和所述维修工具综合对应的目标维修单位；将所述维修需求派发至所述目标维修单位。
[0011]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述分析结果包括表示库存大于设定阈值的存量配件信息；对所述维修数据和所述汽配数据进行数据分析，得到分析结果之后，还包括：查询与所述存量配件信息对应的配件需求信息；获取发布所述配件需求信息的目标维修单位；基于所述存量配件信息生成调货信息，并将所述调货信息发送至所述目标维修单位。
[0012]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述将所述汽配需求同步至汽配供应商对应的服务器之后，还包括：获取所述服务器反馈的汽配生产进度和供货信息；根据所述汽配生产进度和所述供货信息，生成维修进度安排。
[0013]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的配件管理系统，包括：
[0014]获取单元，用于获取维修单位的维修数据和汽配数据，其中，所述维修数据包括维修类型，所述汽配数据包括汽配型号及其对应的使用频率；
[0015]分析单元，用于对所述维修数据和所述汽配数据进行数据分析，得到分析结果，所述分析结果包括所述维修单位对应的维修属性和汽配属性，其中，所述维修属性包括业务类型，所述汽配属性包括汽配流转效率、高频汽配信息以及高需求汽配信息；
[0016]更新单元，用于基于所述分析结果更新所述维修单位的汽配需求；
[0017]同步单元，用于将所述汽配需求同步至汽配供应商。
[0018]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取维修单位的维修数据和汽配数据，包括：基于设定的时间周期，从维修单位的数据库中获取维修数据和汽配数据；识别所述维修数据和汽配数据的数据标识；将属于同一数据标识的数据存储于一个存储单位中；识别并删除所述存储单位中的重复数据；基于所述存储单位对应的数据标识，获取设定的数据范围；基于所述数据范围检测异常数据，删除所述异常数据。
[0019]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述数据范围检测异常数据，删除所述异常数据，包括：基于所述数据范围中的最小值和最大值，确定所述存储单位中的数据对应的检测参数；若所述检测参数大于或者等于设定的异常阈值，则判定所述数据为异常数据；删除所述异常数据。
[0020]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：获取用户触发的维修需求，所述维修需求包括维修对象信息和故障信息；基于所述维修对象信息和所述故障信息，确定本次维修所需的目标汽配；从数据库中获取所述目标汽配对应的目标维修单位；将所述维修需求派发至所述目标维修单位。
[0021]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述方法还包括：获取用户触发的维修需求，所述维修需求包括维修对象信息和故障信息；基于所述维修对象信息和所述故障信息，确定本次维修所需的目标汽配以及维修工具；从数据库中获取所述目标汽配和所述维修工具综合对应的目标维修单位；将所述维修需求派发至所述目标维修单位。
[0022]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述分析结果包括表示库存大于设定
阈值的存量配件信息；对所述维修数据和所述汽配数据进行数据分析，得到分析结果之后，还包括：查询与所述存量配件信息对应的配件需求信息；获取发布所述配件需求信息的目标维修单位；基于所述存量配件信息生成调货信息，并将所述调货信息发送至所述目标维修单位。
[0023]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述将所述汽配需求同步至汽配供应商对应的服务器之后，还包括：获取所述服务器反馈的汽配生产进度和供货信息；根据所述汽配生产进度和所述供货信息，生成维修进度安排。
[0024]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的基于大数据的配件管理方法。
[0025]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的配件管理方法，其特征在于，包括：获取维修单位的维修数据和汽配数据，其中，所述维修数据包括维修类型，所述汽配数据包括汽配型号及其对应的使用频率；对所述维修数据和所述汽配数据进行数据分析，得到分析结果，所述分析结果包括所述维修单位对应的维修属性和汽配属性，其中，所述维修属性包括业务类型，所述汽配属性包括汽配流转效率、高频汽配信息以及高需求汽配信息；基于所述分析结果更新所述维修单位的汽配需求；将所述汽配需求同步至汽配供应商。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取维修单位的维修数据和汽配数据，包括：基于设定的时间周期，从维修单位的数据库中获取维修数据和汽配数据；识别所述维修数据和汽配数据的数据标识；将属于同一数据标识的数据存储于一个存储单位中；识别并删除所述存储单位中的重复数据；基于所述存储单位对应的数据标识，获取设定的数据范围；基于所述数据范围检测异常数据，删除所述异常数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述数据范围检测异常数据，删除所述异常数据，包括：基于所述数据范围中的最小值和最大值，确定所述存储单位中的数据对应的检测参数；若所述检测参数大于或者等于设定的异常阈值，则判定所述数据为异常数据；删除所述异常数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用户触发的维修需求，所述维修需求包括维修对象信息和故障信息；基于所述维修对象信息和所述故障信息，确定本次维修所需的目标汽配；从数据库中获取所述目标汽配对应的目标维修单位；将所述维修需求派发至所述目标维修单位。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用户触发的维修需求，所述维修需求包括维修对象信息和故障信息；基于所述维修对象信息和所述故障信息，确定本次维修所...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾庄浚，杨上富，戎锁林，徐洪，宋越，谭智军，
申请(专利权)人：开思时代科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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