一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法及系统，该方法包括：获取多个维修门店的维修门店数据，其中，所述维修门店数据包括：门店距离客户的距离

【技术实现步骤摘要】
一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法及系统


[0001]本专利技术属于维修门店智能推荐
，更具体地，涉及一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法及系统
。

技术介绍

[0002]现有技术中的识别维保门店忙闲状态的方法主要是靠人工定时巡检门店所有工位估算忙闲程度，直接根据估算的忙闲程度推荐工位给待维修车辆
。
[0003]现有技术中，维修门店管理通常涉及以下方面：
(1)
人员管理：维修门店需要管理员工
、
技师和其他相关人员
。
这包括招聘
、
培训
、
排班
、
绩效评估和员工激励等；
(2)
零部件和库存管理：门店需要管理维修所需的零部件和库存
。
这包括采购
、
库存控制
、
供应商管理以及确保所需零部件的及时供应；
(3)
维修流程和质量管理：门店需要确保维修流程的顺畅运行，并提供高质量的服务
。
这包括制定标准化的维修流程
、
监督维修工作的质量
、
解决客户投诉等；
(4)
客户关系管理：门店需要与客户建立良好的关系，提供及时的沟通和支持
。
这包括接待客户
、
解答疑问
、
提供报价和维修建议，以及跟踪客户满意度等；
(5)
数据分析和报告：门店管理需要收集和分析各种数据，以了解业务绩效
、
库存状况
、
客户反馈等
。
这有助于做出战略决策和改进维修门店运营的措施
。
[0004]现有技术当中，容易导致工位资源浪费，从而存在着数据处理的效率低的问题，并没有一种技术方案能够同时结合用户喜好和门店具体情况，为用户推荐维修门店
。

技术实现思路

[0005]为解决以上技术问题，本专利技术提出一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法，包括：
[0006]获取多个维修门店的维修门店数据，其中，所述维修门店数据包括：门店距离客户的距离
、
门店距离评分
、
门店维修工人能力值
、
门店维修工人综合评分
、
门店备件数量
、
门店备件种类评分
、
门店维修等待时间和门店维修等待时间评分；
[0007]设置维修门店智能推荐模型，根据所述维修门店数据，计算每个门店的推荐门店综合评分，设置门店相似度函数，找到推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分最接近的门店；
[0008]将最接近的门店推荐给用户，并将通过门店相似度函数计算得到的推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值对用户进行展现
。
[0009]进一步的，所述维修门店智能推荐模型为：
[0010][0011]其中，
g
为推荐门店综合评分，
α
为门店距离权重，
β
为门店维修工人权重，
γ
为门店备件权重，
δ
为门店维修等待时间权重，
D
为门店距离客户的距离，
d
为门店距离评分，
C
为门店维修工人能力值，
c
′
为门店维修工人综合评分，
B
为门店备件数量，
b
为门店备件种类评
分，
T
为门店维修等待时间，
t
为门店维修等待时间评分
。
[0012]进一步的，所述维修门店智能推荐模型为：
[0013][0014]其中，
g
为推荐门店综合评分，
α
为门店距离权重，
β
为门店维修工人权重，
γ
为门店备件权重，
δ
为门店维修等待时间权重，
D
为门店距离客户的距离，
d
为门店距离评分，
C
为门店维修工人能力值，
c
′
为门店维修工人综合评分，
B
为门店备件数量，
b
为门店备件种类评分，
T
为门店维修等待时间，
t
为门店维修等待时间评分
。
[0015]进一步的，所述门店相似度函数为：
[0016][0017]其中，
L
为推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值，
g
′
为用户根据自身喜好对门店的综合评分，
μ
和
σ
为调节因子
。
[0018]进一步的，所述将最接近的门店推荐给用户包括：
[0019]当推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值为0时，将用户根据自身喜好对门店的综合评分最高的门店推荐给用户；
[0020]当推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值不为0时，将除用户根据自身喜好对门店的综合评分最高的门店之外的最接近的门店推荐给用户
。
[0021]本专利技术还提出一种汽车制造设备的维修门店智能推荐系统，包括：
[0022]获取数据模块，用于获取多个维修门店的维修门店数据，其中，所述维修门店数据包括：门店距离客户的距离
、
门店距离评分
、
门店维修工人能力值
、
门店维修工人综合评分
、
门店备件数量
、
门店备件种类评分
、
门店维修等待时间和门店维修等待时间评分；
[0023]设置模型模块，用于设置维修门店智能推荐模型，根据所述维修门店数据，计算每个门店的推荐门店综合评分，设置门店相似度函数，找到推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分最接近的门店；
[0024]推荐模块，用于将最接近的门店推荐给用户，并将通过门店相似度函数计算得到的推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值对用户进行展现
。
[0025]进一步的，所述维修门店智能推荐模型为：
[0026][0027]其中，
g
为推荐门店综合评分，
α
为门店距离权重，
β
为门店维修工人权重，
γ
为门店备件权重，
δ
为门店维修等待时间权重，
D
为门店距离客户的距离，
d
为门店距离评分，
C
为门店维修工人能力值，
c
′
为门店维修工人综合评分，
B
为门店备件数量，
b
为门店备件种类评分，
T...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法，其特征在于，包括：获取多个维修门店的维修门店数据，其中，所述维修门店数据包括：门店距离客户的距离
、
门店距离评分
、
门店维修工人能力值
、
门店维修工人综合评分
、
门店备件数量
、
门店备件种类评分
、
门店维修等待时间和门店维修等待时间评分；设置维修门店智能推荐模型，根据所述维修门店数据，计算每个门店的推荐门店综合评分，设置门店相似度函数，找到推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分最接近的门店；将最接近的门店推荐给用户，并将通过门店相似度函数计算得到的推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值对用户进行展现
。2.
如权利要求1所述的一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法，其特征在于，所述维修门店智能推荐模型为：其中，
g
为推荐门店综合评分，
α
为门店距离权重，
β
为门店维修工人权重，
γ
为门店备件权重，
δ
为门店维修等待时间权重，
D
为门店距离客户的距离，
d
为门店距离评分，
C
为门店维修工人能力值，
c
′
为门店维修工人综合评分，
B
为门店备件数量，
b
为门店备件种类评分，
T
为门店维修等待时间，
t
为门店维修等待时间评分
。3.
如权利要求1所述的一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法，其特征在于，所述维修门店智能推荐模型为：其中，
g
为推荐门店综合评分，
α
为门店距离权重，
β
为门店维修工人权重，
γ
为门店备件权重，
δ
为门店维修等待时间权重，
D
为门店距离客户的距离，
d
为门店距离评分，
C
为门店维修工人能力值，
c
′
为门店维修工人综合评分，
B
为门店备件数量，
b
为门店备件种类评分，
T
为门店维修等待时间，
t
为门店维修等待时间评分
。4.
如权利要求2或3所述的一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法，其特征在于，所述门店相似度函数为：其中，
L
为推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值，
g
′
为用户根据自身喜好对门店的综合评分，
μ
和
σ
为调节因子
。5.
如权利要求1所述的一种汽车制造设备的维修门店智能推荐方法，其特征在于，所述将最接近的门店推荐给用户包括：当推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值为0时，将用户根据自身喜好对门店的综合评分最高的门店推荐给用户；当推荐门店综合评分与用户根据自身喜好对门店的综合评分的差异值不为0时，将除用户根据自身喜好对门店的综合评分最高的门店之外的最接近的门店推荐给用户
。6.
一种汽车制造设备的维修...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓青，吴红建，肖小卫，王益明，
申请(专利权)人：东风设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：