CN106326990A - 一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统及其方法 - Google Patents

一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统及其方法，包括冰箱系统、后台诊断系统、后台数据库、客服CRM系统、PC查询端及移动接收端；冰箱系统获取冰箱设置及运行的数据参数并发送给后台诊断系统进行判断，将判断为冰箱运行故障信息与数据库对应原因及相应解决措施进行配对，并将得到的配对信息分别发送给移动接收端、PC查询端和客服CRM系统。本发明能提高客服维修水平与效率，提升产品竞争力和用户满意度。

Description

一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统及其方法
技术领域
本发明涉及一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统及其方法。
背景技术
传统的报修模式由于用户对产品结构性能不是非常了解无法详细描述故障现象及原因，维修人员需上户进行检查才能大体确定故障原因，效率较低；且一次故障容易导致维修人员多次上门，增加维修费用，也会是用户对维修质量不满意。
随着科技的高速发展，特别是网络技术和云计算技术的飞速发展，使得远程大数据运算在非常多的领域有了长足的发展，并且传统的电控冰箱从功能化朝着智能化与网络化的方向发展，使得远程故障判断及服务系统在冰箱产品上应用成为可能。
发明内容
本发明为克服现有技术存在的不足之处，提供一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统及其方法，以期能通过后台数据库的故障信息，第一时间将故障类别及可能原因发送至维修人员，从而大幅提高客服维修效率和水平、降低维修成本，提升产品竞争力和用户满意度。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统的特点包括：冰箱系统、后台诊断系统、后台数据库、客服CRM系统、PC查询端及移动接收端；
所述冰箱系统包括：设定冰箱运行状态的显示板、控制冰箱运行的主控板、第一无线发送模块、具有自检反馈功能的各个功能模块；
所述后台诊断系统包括：第一无线接收模块、数学模型运算模块、第二无线发射模块；
所述后台数据库中存储有冰箱绑定信息、故障解决方案及故障产生原因；
所述客服CRM系统包括：与后台诊断系统对接的接口、自动派单系统；
所述主控板通过各个功能模块和显示板获取冰箱设置及运行的数据参数并利用所述第一无线发送模块发送至后台诊断系统；
所述第一无线接收模块接收所述数据参数并通过所述数学模型运算模块进行计算，得到故障状况后，从所述后台数据库中提取配对信息，包括：对应冰箱绑定信息、产生最可能原因及相应解决措施；并通过所述第二发射模块分别发送至客服CRM系统进行派单、发送至PC查询端用于查询、发送至移动接收端进行提醒；
所述客服CRM系统通过对接的接口接受来自后台诊断系统的配对信息，并根据配对信息获得故障信息，包括故障类型、故障产生最可能原因和故障冰箱用户信息；所述自动派单系统根据用户信息进行自动派单；并在完成派单维修后进行反馈，反馈的信息包括实际故障类型及产生原因，并通过对接接口发送至后台诊断系统和后台数据库用于升级和更新；
所述PC查询端用于记录和显示所有在后台诊断系统运算出的故障记录、各类故障产生原因、表现状况及维修建议；
所述移动接收端用于远程操作冰箱产品、可接受后台服务器推送信息。
本发明所述的智能冰箱远程故障诊断及服务系统的特点也在于，所述数学模型运算模块中存储有故障运行模型，故障运行模型是根据维修反馈数据和具体冰箱特征进行编写而形成的相关判断规则，并由后台服务器将判断规则转换而成相对应的数学模型。
所述后台数据库的配对过程是为：
后台数据库在收到后台诊断系统查询的故障代码后，对收到故障的冰箱进行箱体代码和故障代码进行配对，根据箱体代码配对相关用户信息，相关信息包括：用户联系方式、移动端注册号和用户地址；并根据故障代码配对故障原因分析及解决方案，故障原因分析包括产生故障的原因比例，并通过收集维修反馈数据进行原因分析和比例调整，从而得到故障产生最可能原因。
本发明一种智能冰箱远程故障诊断及服务方法的特点是应用于由冰箱系统、后台诊断系统、后台数据库、客服CRM系统、PC查询端及移动接收端组成的系统中，并按如下步骤进行：
步骤a、所述冰箱系统收集冰箱设置及运行的数据参数，并通过无线网实时发送所述至后台诊断系统；
步骤b、所述后台诊断系统对所述数据参数通过数学模型进行计算，得到故障状况；并根据故障状况从后台数据库中提取对应冰箱绑定信息、产生原因及相应解决措施，并分别发送至所述客服CRM系统用于派单并进行维修，发送至所述PC查询端用于进行查询，发送至所述移动接收端用于对提醒客户；
步骤c、客服CRM系统在维修完成后收集维修反馈数据，并发送后台诊断系统和后台数据库；
步骤d、所述后台数据库根据维修反馈数据对故障原因分析内容进行升级；
步骤e、后台诊断系统根据所收集的故障数据进一步对故障数学模型进行升级和优化。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明通过后台对冰箱运行数据的实时判断，可第一时间判断冰箱是否出现故障或不正常运行，相较于传统报修模式大大缩短发现故障时间，特别是化霜故障、不制冷故障和风门/阀门故障等用户需较长时间才能发现的性能故障，提高了智能冰箱的用户体验感；
2、传统的报修模式由于用户对产品结构性能不是非常了解无法详细描述故障现象及原因，维修人员需上户进行检查才能大体确定故障原因，效率较低，而本发明可通过后台数据库的故障信息，第一时间将故障类别及可能原因发送至维修人员，大幅提高了维修效率；
3、本发明更强的诊断功能，可通过数据分析增加了更多的诊断功能；
4、本发明系统可升级优化，利用服务器大存储空间的优势可随时对判定模型进行升级优化；
5、本发明可降低智能冰箱的成本，将数据判断放到服务器则可以降低因数据判断而增加的冰箱硬件成本；
6、本发明平台化优势，建立统一的平台可用于各种型号的产品，一套统一的系统便于企业的管理维护。
附图说明
图1为本发明系统示意图。
具体实施方式
本实施例中，如图1所示，一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统包括：冰箱系统、后台诊断系统、后台数据库、客服CRM系统、PC查询端及移动接收端；
冰箱系统包括：设定冰箱运行状态的显示板、控制冰箱运行的主控板、第一无线发送模块、具有自检反馈功能的各个功能模块；
后台诊断系统包括：第一无线接收模块、数学模型运算模块、第二无线发射模块；
后台数据库中存储有冰箱绑定信息、故障解决方案及故障产生原因；它是根据客服维修经验及技术人员设计经验制定，并根据维修人员实际故障维修反馈进行数据升级；
客服CRM系统包括：与后台诊断系统对接的接口、自动派单系统；
主控板通过各个功能模块和显示板获取冰箱设置及运行的数据参数并利用第一无线发送模块发送至后台诊断系统；
第一无线接收模块接收数据参数并通过数学模型运算模块进行计算，判断是否有出现故障，若上传数据在数学模型中未运行出故障状态，则不做处理；若运行出故障状况后，从后台数据库中提取配对信息，包括：对应冰箱绑定信息、产生最可能原因及相应解决措施；相关数据通过第二发射模块分别进行发送，包括：将故障信息、配对的故障原因及绑定用户信息发送至客服CRM系统进行派单、将故障信息发送至相应网站的PC查询端便于相关人员查询、将故障信息发送至用户绑定的移动接收端对客户进行故障提醒；
其中，数学模型运算模块中存储有故障运行模型，故障运行模型是根据维修反馈数据和具体冰箱特征进行编写而形成的相关判断规则，并由后台服务器将判断规则转换而成相对应的数学模型。
如不制冷故障模型：显示板发出压缩机运行命令，持续时间t>6h，启动故障检测；
1)检测当前化霜传感器温度T1：化霜传感器温度T1＞-15℃，给出冰箱不制冷故障判断结果，同时停止检测。
2)检测当前化霜传感器温度T1：化霜传感器温度T1＜-15℃，停止本次故障检测。结合不制冷模型和冰箱主控板反馈的实际压机运行状态，则可以进一步判断出冰箱制冷管路是否存在堵漏状况：
1)运算出不制冷故障，主板反馈压缩机实际运行状态为运行正常，判断为冰箱制冷系统漏堵故障，建议维修人员将冰箱托运回维修部进行漏堵点再检测，更换相应故障部位，
2)运算出不制冷故障，主板反馈压缩机实际运行状态为运行异常，为冰箱压缩机故障，建议维修人员将冰箱托运回维修部，更换压缩机；
后台数据库的配对信息的过程为：后台数据库在收到后台诊断系统查询的故障代码后，对收到故障的冰箱进行箱体代码和故障代码进行配对，根据箱体代码配对相关用户信息，相关信息包括：用户联系方式、移动端注册号和用户地址；并根据故障代码配对故障原因分析及解决方案，故障原因分析包括产生故障的原因比例，并通过收集客服维修反馈数据进行原因分析和比例调整，为维修人员提供故障对应最可能即最大比例的产生原因；
客服CRM系统通过对接的接口接受来自后台诊断系统的配对信息，并根据配对信息获得故障信息，包括故障类型、故障产生最可能原因和故障冰箱用户信息；自动派单系统根据用户信息选取就近维修人员进行自动派单；维修人员维修完毕即完成派单维修后进行反馈，反馈的信息包括实际故障类型及产生原因，并通过对接接口发送至后台诊断系统和后台数据库用于升级和更新；
PC查询端，主要为PC端服务平台，用于记录和显示所有在后台诊断系统运算出的故障记录、各类故障产生原因、表现状况及维修建议；便于相关人员进行咨询；
移动接收端，装有与冰箱产品对接的移动通信设备，用于远程操作冰箱产品、可接受后台服务器推送信息。
本实施例中，一种智能冰箱远程故障诊断及服务方法，是应用于由冰箱系统、后台诊断系统、后台数据库、客服CRM系统、PC查询端及移动接收端组成的系统中，并按如下步骤进行：
步骤a、冰箱系统收集冰箱设置及运行的数据参数，并通过无线网实时发送至后台诊断系统；这些状态和参数包括：显示板上的设置冰箱运行状态和各个间室的设定温度；主控板上接收到的各个功能模块反馈的冰箱实际运行状态和参数，如：温度传感器反馈的实际温度值、压缩机反馈的压缩机实际运行状况、风门和风机的实际运行状态、电动切换阀的实际位置；
步骤b、后台诊断系统对数据参数通过数学模型进行计算，判断是否有出现故障，若上传数据在数学模型中未运行出故障状态，则不做处理；若运行出故障状况；并根据故障状况从后台数据库中提取对应冰箱绑定信息、产生原因及相应解决措施，并分别发送至客服CRM系统用于派单并进行维修，发送至PC查询端便于相关人员进行查询，发送至移动接收端用于对提醒客户；
步骤c、维修人员接受到CRM系统的派单，进行上门维修，并根据接受到的故障信息进行故障排查和修理，修理结束根据实际故障状况进行维修反馈；
步骤d、维修人员将维修反馈数据通过客服CRM系统和后台诊断系统输入至后台数据库；
步骤e、后台数据库根据维修反馈数据对故障原因分析内容进行升级；
步骤f、后台诊断系统根据所收集的故障数据和相关技术进一步对故障数学模型进行升级和优化。
综上所述，本系统和方法在冰箱出现故障时，通过后台对冰箱运行数据的实时判断，可第一时间判断冰箱是否出现故障，相较于传统报修模式大大缩短了发现故障时间，特别是化霜故障、不制冷故障和风门/阀门故障等用户需较长时间才能发现的性能故障，提高了智能冰箱的用户体验感。除此之外由于诊断功能放在后台服务器克服了现有冰箱产品端程序无法升级的缺陷，仅通过后台数据模型的升级优化即可提高产品的智能化功能，从而保证了系统的有效性和通用性。

Claims (4)

1.一种智能冰箱远程故障诊断及服务系统，其特征包括：冰箱系统、后台诊断系统、后台数据库、客服CRM系统、PC查询端及移动接收端；
所述冰箱系统包括：设定冰箱运行状态的显示板、控制冰箱运行的主控板、第一无线发送模块、具有自检反馈功能的各个功能模块；
所述后台诊断系统包括：第一无线接收模块、数学模型运算模块、第二无线发射模块；
所述后台数据库中存储有冰箱绑定信息、故障解决方案及故障产生原因；
所述客服CRM系统包括：与后台诊断系统对接的接口、自动派单系统；
所述主控板通过各个功能模块和显示板获取冰箱设置及运行的数据参数并利用所述第一无线发送模块发送至后台诊断系统；
所述第一无线接收模块接收所述数据参数并通过所述数学模型运算模块进行计算，得到故障状况后，从所述后台数据库中提取配对信息，包括：对应冰箱绑定信息、产生最可能原因及相应解决措施；并通过所述第二发射模块分别发送至客服CRM系统进行派单、发送至PC查询端用于查询、发送至移动接收端进行提醒；
所述客服CRM系统通过对接的接口接受来自后台诊断系统的配对信息，并根据配对信息获得故障信息，包括故障类型、故障产生最可能原因和故障冰箱用户信息；所述自动派单系统根据用户信息进行自动派单；并在完成派单维修后进行反馈，反馈的信息包括实际故障类型及产生原因，并通过对接接口发送至后台诊断系统和后台数据库用于升级和更新；
所述PC查询端用于记录和显示所有在后台诊断系统运算出的故障记录、各类故障产生原因、表现状况及维修建议；
所述移动接收端用于远程操作冰箱产品、可接受后台服务器推送信息。
2.根据权利要求1所述的智能冰箱远程故障诊断及服务系统，其特征是，所述数学模型运算模块中存储有故障运行模型，故障运行模型是根据维修反馈数据和具体冰箱特征进行编写而形成的相关判断规则，并由后台服务器将判断规则转换而成相对应的数学模型。
3.根据权利要求1所述的智能冰箱远程故障诊断及服务系统，其特征是，所述后台数据库的配对过程是为：
后台数据库在收到后台诊断系统查询的故障代码后，对收到故障的冰箱进行箱体代码和故障代码进行配对，根据箱体代码配对相关用户信息，相关信息包括：用户联系方式、移动端注册号和用户地址；并根据故障代码配对故障原因分析及解决方案，故障原因分析包括产生故障的原因比例，并通过收集维修反馈数据进行原因分析和比例调整，从而得到故障产生最可能原因。
4.一种智能冰箱远程故障诊断及服务方法，其特征是应用于由冰箱系统、后台诊断系统、后台数据库、客服CRM系统、PC查询端及移动接收端组成的系统中，并按如下步骤进行：
步骤a、所述冰箱系统收集冰箱设置及运行的数据参数，并通过无线网实时发送所述至后台诊断系统；
步骤b、所述后台诊断系统对所述数据参数通过数学模型进行计算，得到故障状况；并根据故障状况从后台数据库中提取对应冰箱绑定信息、产生原因及相应解决措施，并分别发送至所述客服CRM系统用于派单并进行维修，发送至所述PC查询端用于进行查询，发送至所述移动接收端用于对提醒客户；
步骤c、客服CRM系统在维修完成后收集维修反馈数据，并发送后台诊断系统和后台数据库；
步骤d、所述后台数据库根据维修反馈数据对故障原因分析内容进行升级；
步骤e、后台诊断系统根据所收集的故障数据进一步对故障数学模型进行升级和优化。
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