【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资产管理，具体来说，涉及实物资产自定义健康度评价方法。
技术介绍
1、实物资产管理是指对企业实际拥有的各种实物资产进行管理的过程，通过对实物资产进行健康度评价，能够对资产进行定量和定性评估，可以更全面和准确地了解其当前的技术状况、使用状况等实际情况，健康度直接影响资产的残值和使用年限，通过健康度评价能够更好地判断资产当前和未来的价值，将健康状况作为重要属性记录在资产管理系统中，全面反映资产信息。
2、目前多数企业仅对资产单纯的做实体管理，而随着资产的流转和使用，资产的健康度、价值并没有得到较好的反馈，实物资产自定义健康度评价方法解决了什么资产需要健康度评级、以及不同的资产健康度测算公式等棘手问题。
3、传统的健康度评价体系基于资产类型的固有业务，在代码中以硬编码的方式计算资产的健康度，这种方案的劣势在于，不同类型资产的健康度计算方式不同的话，需要分别定制开发，且一旦健康度计算方式有所改动，则需要改动代码，同时难以随时随地改变健康度的计算公式，从而不仅降低了灵活度，并且降低了计算效率。
4、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出实物资产自定义健康度评价方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2、为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
3、实物资产自定义健康度评价方法，该实物资产自定义健康度评价方法包括以下步骤：
4、s1、
5、s2、基于资产的类目属性及属性自定义搭建健康度评价公式；
6、s3、利用健康度评价公式自动计算资产健康度。
7、进一步的，基于资产的类目属性及属性自定义搭建健康度评价公式包括以下步骤：
8、s21、选取参与健康度评价的类目属性，为每个类目属性分配分值权重，并基于分值权重计算各类目属性的健康度；
9、s22、基于类目属性的健康度计算结果，生成健康度评价公式；
10、s23、构建线性回归模型，并利用线性回归模型对健康度评价公式进行评估；
11、s24、评估线性回归模型的拟合优度，并基于类目属性对健康度的影响程度，为每个类目属性分配权重系数。
12、进一步的，类目属性至少包括维修次数、巡检次数、使用时间、折旧程度及运行温度；
13、维修次数，用于记录资产的维修次数；
14、巡检次数，用于记录资产巡检的频率；
15、使用时间，用于记录资产的实际使用时间长度；
16、折旧程度，用于描述资产的折旧情况；
17、运行温度，用于记录资产的工作温度范围及平均温度。
18、进一步的，构建线性回归模型，并利用线性回归模型对健康度评价公式进行评估包括以下步骤：
19、s231、根据类目属性数据计算对应系数，并将对应系数作为衡量变量关系的指标；
20、s232、对于连续变量，则利用皮尔逊相关系数衡量线性关系的强度和方向；
21、s233、对于非连续变量，则利用斯皮尔曼等级相关系数衡量变量之间的关系；
22、s234、将类目属性作为自变量，并将健康度作为因变量，建立线性回归模型；
23、s235、利用数据集对线性回归模型进行训练，并利用训练后的线性回归模型评估健康度评价公式。
24、进一步的，评估线性回归模型的拟合优度，并基于类目属性对健康度的影响程度，为每个类目属性分配权重系数包括以下步骤：
25、s241、计算线性回归模型的拟合优度，并基于拟合优度评估线性回归模型拟合数据的程度；
26、s242、检测线性回归模型中各自变量系数，并根据自变量系数的绝对值为每个类目属性分配权重。
27、进一步的，计算线性回归模型的拟合优度，并基于拟合优度评估线性回归模型拟合数据的程度包括以下步骤：
28、s2411、计算线性回归模型的拟合优度值；
29、s2412、若拟合优度值超出预设阈值，则表示线性回归模型拟合数据的程度高；
30、s2413、若拟合优度值未超出预设阈值，则表示线性回归模型拟合数据的程度低。
31、进一步的，检测线性回归模型中各自变量系数，并根据自变量系数的绝对值为每个类目属性分配权重包括以下步骤：
32、s2421、检测线性回归模型中各自变量系数，并确定各自变量系数对因变量的影响程度；
33、s2422、将属性系数的绝对值作为权重的参考依据，并根据各自变量系数的大小比例进行权重分配。
34、进一步的，利用健康度评价公式自动计算资产健康度包括以下步骤：
35、s31、对资产运行过程进行监测，判断参与健康度评价的类目属性的属性值是否发生变化；
36、s32、若检测到属性值发生变化时，则利用健康度评价公式实时计算该资产最新的健康度。
37、进一步的，健康度评价公式为：
38、
39、n表示n个参与健康度评价的类目属性；
40、sigmoid表示sigmoid函数；
41、h表示健康评价值；
42、xi表示第i个类目属性的分值权重。
43、进一步的，皮尔逊相关系数的计算公式为：
44、
45、式中，n表示n个参与健康度评价的类目属性；
46、r表示皮尔逊相关系数；
47、a和b分别表示两个不同变量的观测值。
48、本专利技术的有益效果为：
49、1、本专利技术提供的实物资产自定义健康度评价方法结合资产类目、类目属性以及自定义评价公式等维度，灵活管理了实物资产从出生到消亡整个过程中的健康度评价，并且本专利技术通过综合考量资产的各项属性，包括但不限于物理状况、使用年限、维护记录等信息，并根据特定业务需求和行业标准定义的自定义评价公式，对资产的健康状况进行量化评估。
50、2、本专利技术提供的实物资产自定义健康度评价方法能够帮助机构和企业更好地管理资产，优化资产配置和维护策略，从而提高资产的使用寿命和降低维护成本，进一步提升企业的运营效率和竞争力，并且使得用户可以更准确地评估资产的风险和价值，及时发现潜在的问题并采取相应措施，从而保障资产的可持续发展和稳健运营。
51、3、本专利技术通过将健康度的计算方式关联资产的类目和类目属性上而不是资产本身，以配置计算公式的途径可随时随地改变健康度的计算公式，而无需改动代码，不仅增加了灵活度，并且提高了效率。
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1.实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，该实物资产自定义健康度评价方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述基于资产的类目属性及属性自定义搭建健康度评价公式包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述类目属性至少包括维修次数、巡检次数、使用时间、折旧程度及运行温度；
4.根据权利要求3所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述构建线性回归模型，并利用线性回归模型对健康度评价公式进行评估包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述评估线性回归模型的拟合优度，并基于类目属性对健康度的影响程度，为每个类目属性分配权重系数包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述计算线性回归模型的拟合优度，并基于拟合优度评估线性回归模型拟合数据的程度包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述检测线性回
8.根据权利要求7所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述利用健康度评价公式自动计算资产健康度包括以下步骤：
9.根据权利要求2所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述健康度评价公式为：
10.根据权利要求4所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述皮尔逊相关系数的计算公式为：
...【技术特征摘要】
1.实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，该实物资产自定义健康度评价方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述基于资产的类目属性及属性自定义搭建健康度评价公式包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述类目属性至少包括维修次数、巡检次数、使用时间、折旧程度及运行温度；
4.根据权利要求3所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述构建线性回归模型，并利用线性回归模型对健康度评价公式进行评估包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的实物资产自定义健康度评价方法，其特征在于，所述评估线性回归模型的拟合优度，并基于类目属性对健康度的影响程度，为每个类目属性分配权重系...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，何俊廷，李宜函，
申请(专利权)人：南京卓欧信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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