【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及售后系统，尤其涉及一种配件管理系统的控制方法、设备以及可读存储介质。
技术介绍
1、为确保设备售后服务响应的及时性，需要对设备的配件进行合理的储备。但是，由于配件种类繁多，不同地区、不同设备、不同型号的配件需求存在差异，因此依靠传统的人工经验来预测，难以准确把握各种配件的储备量。如若储备不足，则影响了售后服务响应的及时性；若储备过剩，又占用了资金并增加了储备成本。
2、相关预测技术考虑了历史消耗和故障预测两个因素，然而却忽略了影响备件需求的其他重要因素，如，各个地区当前使用中的设备总数，设备在不同使用阶段的配件消耗率，不同型号的设备的在用设备数量，各型号设备的使用年限情况、存储及维修中存在的配件损耗等因素。由于仅依靠历史数据外推，没有产品与配件、配件与配件等关联关系的联动，因此，相关的设备配件的储备预测方法存在预测的精确性和动态性不足的缺陷。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种配件管理系统的控制方法，旨在解决相关的设备配件的储备预测方法存在预测的精确性和动态性不足的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的一种配件管理系统的控制方法，所述配件管理系统的控制方法包括以下步骤：
3、接收配件数据接口传输的与设备售后相关的多源异构数据，并根据所述多源异构数据生成设备配件数据库；
4、根据所述设备配件数据库中各个关键配
5、在进入配件预测进程后，将接收到的地区标识和设备标识，输入至所述配件需求联动预测模型，通过所述配件需求联动预测模型生成所述地区标识和设备标识对应的短期配件预测结果。
6、可选地，所述通过所述配件需求联动预测模型生成所述地区标识和设备标识对应的短期配件预测结果的步骤之后，还包括：
7、将所述短期配件预测结果输入至所述配件需求联动预测模型；
8、在所述配件需求联动预测模型接收到所述短期配件预测结果之后，基于所述短期配件预测结果，输出中长期配件预测结果。
9、可选地，所述接收配件数据接口传输的与设备售后相关的多源异构数据，并根据所述多源异构数据生成设备配件数据库的步骤之前，还包括：
10、与配件云仓平台、企业资源系统以及客户管理系统建立配件数据接口的连接；
11、当所述配件云仓平台、企业资源系统以及所述客户管理系统中与设备售后相关的数据更新时，基于所述配件数据接口接收所述与设备售后相关的数据。
12、可选地，所述接收配件数据接口传输的与设备售后相关的多源异构数据，并根据所述多源异构数据生成设备配件数据库的步骤包括：
13、在接收到所述多源异构数据之后，根据所述多源异构数据的来源，对所述多源异构数据附上数据标识，生成配件数据，所述数据标识包括产品属性标识、配件关系标识以及维修时间标识；
14、基于各个所述配件数据的数据标识，生成所述设备配件数据库。
15、可选地，所述根据所述设备配件数据库中各个关键配件的关联关系，生成配件需求联动预测模型的步骤之前，还包括：
16、调用预设关联规则算法，对所述设备配件数据库中的配件数据执行关联关系分析操作；
17、根据所述关联关系分析操作，确定各个所述配件数据对应的关联关系，所述关联关系包括，产品与配件的关联关系、配件与配件的关联关系；
18、根据不同的配件数据，调用所述配件数据对应的预设置信度阈值，于各个所述配件数据对应的关联关系中，确定所述关键配件的关联关系。
19、可选地，所述根据不同的配件数据，调用所述配件数据对应的预设置信度阈值，于各个所述配件数据对应的关联关系中，确定所述关键配件的关联关系的步骤之后，还包括：
20、当所述设备配件数据库更新时，执行关键配件的关联关系的更新动作。
21、可选地，所述将接收到的地区标识和设备标识，输入至所述配件需求联动预测模型，通过所述配件需求联动预测模型生成所述地区标识和设备标识对应的短期配件预测结果的步骤包括：
22、所述配件需求联动预测模型接收到所述地区标识和设备标识之后，基于所述地区标识和设备标识，于所述设备配件数据库中，读取目标设备在目标地区的历史销售数据、质保维修数据和配件消耗数据；
23、根据所述历史销售数据、质保维修数据和配件消耗数据，对所述目标设备的配件进行需求预测，获得所述目标设备的各个配件的需求量；
24、将所述目标设备的各个配件的需求量作为所述短期配件预测结果输出。
25、可选地，所述根据所述设备配件数据库中各个关键配件的关联关系，生成配件需求联动预测模型的步骤之后，还包括：
26、每间隔预设时间段，基于模型校验接口输出所述预设时间段内的历史预测数据；
27、根据所述模型校验接口接收到的模型调整参数，调整所述配件需求联动预测模型的模型参数。
28、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种配件管理系统的控制设备，所述配件管理系统的控制设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的配件管理系统的控制程序，所述配件管理系统的控制程序被所述处理器执行时实现如上所述的配件管理系统的控制方法的步骤。
29、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有配件管理系统的控制程序，所述配件管理系统的控制程序被处理器执行时实现如上所述的配件管理系统的控制方法的步骤。
30、本专利技术实施例提供一种配件管理系统的控制方法、设备以及可读存储介质，通过接收配件数据接口传输的多源异构数据，可以获取到各个不同来源的与设备售后相关的数据。这样可以全面收集和综合不同渠道的配件信息；通过将多源异构数据整合，并生成具有各个关键配件的关联关系的设备配件数据库，为实现配件需求预测的精确化提供了数据基础。通过根据设备配件数据库中各个关键配件的关联关系，生成配件需求联动预测模型，可以更加准确地预测配件之间、设备与配件之间的相互影响和需求关联，从而实现配件需求预测的动态化。通过将地区标识和设备标识输入至配件需求联动预测模型，预测模型可以根据最新的数据和关联关系，进行及时的配件需求预测，生成地区和设备对应的短期配件预测结果，从而提高配件储备的准确性和供应的及时性。因此，这种配件管理系统的控制方法通过多源异构数据的利用、关键配件的关联关系建模和短期配件预测结果的生成，实现了配件需求预测的精确化和动态化，进而提高了配件储备的准确性和配件供应的及时性。
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1.一种配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述配件管理系统的控制方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述通过所述配件需求联动预测模型生成所述地区标识和设备标识对应的短期配件预测结果的步骤之后，还包括：
3.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述接收配件数据接口传输的与设备售后相关的多源异构数据，并根据所述多源异构数据生成设备配件数据库的步骤之前，还包括：
4.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述接收配件数据接口传输的与设备售后相关的多源异构数据，并根据所述多源异构数据生成设备配件数据库的步骤包括：
5.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述根据所述设备配件数据库中各个关键配件的关联关系，生成配件需求联动预测模型的步骤之前，还包括：
6.如权利要求5所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述根据不同的配件数据，调用所述配件数据对应的预设置信度阈值，于各个所述配件数据对应的关联关系中，确定所述关键配件的关联关系的步骤
7.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述将接收到的地区标识和设备标识，输入至所述配件需求联动预测模型，通过所述配件需求联动预测模型生成所述地区标识和设备标识对应的短期配件预测结果的步骤包括：
8.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述根据所述设备配件数据库中各个关键配件的关联关系，生成配件需求联动预测模型的步骤之后，还包括：
9.一种配件管理系统的控制设备，其特征在于，所述配件管理系统的控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的配件管理系统的控制程序，所述配件管理系统的控制程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的配件管理系统的控制方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有配件管理系统的控制程序，所述配件管理系统的控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的配件管理系统的控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述配件管理系统的控制方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述通过所述配件需求联动预测模型生成所述地区标识和设备标识对应的短期配件预测结果的步骤之后，还包括：
3.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述接收配件数据接口传输的与设备售后相关的多源异构数据，并根据所述多源异构数据生成设备配件数据库的步骤之前，还包括：
4.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述接收配件数据接口传输的与设备售后相关的多源异构数据，并根据所述多源异构数据生成设备配件数据库的步骤包括：
5.如权利要求1所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述根据所述设备配件数据库中各个关键配件的关联关系，生成配件需求联动预测模型的步骤之前，还包括：
6.如权利要求5所述的配件管理系统的控制方法，其特征在于，所述根据不同的配件数据，调用所述配件数据对应的预设置信度阈值，于各个所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭寿联，许小敏，劳建平，陈泽升，陈文钦，刘阳林，张福民，张芷缘，梁颖仪，罗嘉淇，
申请(专利权)人：广州平云小匠科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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