CN112352287A - 用于医学成像系统的现场维修的零件共同更换推荐系统 - Google Patents

Abstract

在维修设备(102)处，经由至少一个用户输入设备(103)来提供用户接口(106)，用户经由所述用户接口来提交订单请求(117)以订购请求的零件(X)。使用共同更换数据库(114)来识别针对所请求的零件(X)的共同更换信息(116)并将其显示在显示器上。例如，可以识别通常与请求的零件(X)共同更换的第二零件(Y)并推荐其以用于与零件(X)一起更换；或者，如果订购了两个零件(X)和(Y)，则共同更换信息可以是推荐仅订购这些零件中的一个零件。在主管数据库(114)的服务器处，从维修设备接收订单请求并使用共同更换数据库(114)来生成针对请求的零件的共同更换信息(116)，并且将共同更换信息发送到维修设备。

Description

用于医学成像系统的现场维修的零件共同更换推荐系统

技术领域

下文总体上涉及医学成像设备维修领域、零件更换订购系统以及相关领域。

背景技术

有时，医学成像系统会发生故障而需要维修。在现有的医学仪器现场维修中，远程维修工程师(RSE)通过评价系统的日志文件和客户抱怨来评估系统问题，或者现场维修工程师(FSE)首次访问出现问题的客户现场。在许多情况下，RSE或FSE会决定应当更换一个或多个部件。在涉及RSE的情况下，FSE会在首次访问期间将由RSE推荐的任何零件带到现场以试图快速解决问题。在缺少RSE或没有推荐零件的情况下，在首次访问期间，FSE会采用在笔记本电脑上运行的零件订购应用程序来订购一个或多个更换零件并以客户所在地为交货地址。在第二次访问中，FSE将安装已运送的更换零件中的一个或多个更换零件并评价问题是否已得到解决。如果问题没有得到解决，则可能会安装不同的更换零件，并且可能无需卸下第一更换零件。如果在首次访问期间就订购了第一更换零件和第二(不同的)更换零件，则能够在单次(第二次)访问中完成对这两个零件的完整安装。另一方面，如果只订购了一个更换零件，则必须在第二次访问期间订购第二(不同的)更换零件，从而需要第三次访问才能安装第二更换零件。

在一些情况下，在第一次访问期间会同时订购了第一更换零件和第二更换零件，但是不需要第二更换零件，因为安装第一更换零件就可以解决问题。在其他情况下，在第一次访问期间订购了第一更换零件和第二更换零件，并且第一零件的安装不能解决问题，但是第二更换零件的安装确实可以解决问题。各种各样的情况呈现出各种潜在的效率低下和/或额外成本(例如，第三次访问的成本相对于未使用的第二零件的运送和返回的成本相对于不必要地安装第一零件的成本等)之间的统计学权衡。

当前，所有维修工作订单信息都被存储在大型数据库中。专家能够浏览特定的维修工作订单信息或者在数据库中搜索按型号、特定机器、国家或时间段筛选的记录。以这种方式，很难完全了解不同机器类型中发生的类似情况。因此，这取决于专家以及他/她在其他情况下的认识。维修工程师需要承受很高的压力才能恢复系统并使其正常运行，因此他们倾向于在不确定实际故障是什么的情况下订购多个零件并将其带到现场或同时更换多个零件。如果他们已经更换了第一零件并且发现不能解决问题，它们接下来就会尝试更换第二零件，经常会是这种情况。如果他们发现这可以解决问题，他们就可能不会撤消对第一零件的更换。

以下内容公开了某些改进。

发明内容

在本文公开的一些实施例中，一种维修设备包括显示器、至少一个用户输入设备以及与所述显示器和所述用户输入设备操作性连接的电子处理器。所述设备还包括非瞬态存储介质，所述非瞬态存储介质存储指令，所述指令能由所述电子处理器读取并运行以执行零件订购方法。所述零件订购方法包括：经由所述至少一个用户输入设备来提供用户接口，用户经由所述用户接口来提交订单请求以订购请求的零件；从访问共同更换数据库的服务器接收针对所请求的零件的共同更换信息；在所述显示器上显示所述共同更换信息。

在本文公开的一些实施例中，一种非瞬态存储介质存储指令，所述指令能由电子处理器读取并运行以执行零件订购方法。所述零件订购方法包括：经由至少一个用户输入设备来提供用户接口，用户经由所述用户接口来提交订单请求以订购请求的零件；使用共同更换数据库来识别针对所请求的零件的共同更换信息；在显示器上显示所述共同更换信息。

在本文公开的一些实施例中，一种零件订购系统包括服务器、共同更换数据库以及与所述服务器和所述共同更换数据库操作性连接的电子处理器。所述零件订购设备还包括非瞬态存储介质，所述非瞬态存储介质存储指令，所述指令能由所述电子处理器读取并运行以执行上述零件订购方法。

一个优点在于，通过改进诊断功能来节省成本，从而减少了未使用的零件的量并减少了维修工程师(SE)的维修行程次数。

另一优点在于，在第一次维修呼叫期间自动向SE提供建议以评价并测试特定的额外零件。

另一优点在于，能够识别哪些零件的更换频率很高。

另一优点在于，能够为努力解决问题而更换多个零件提供订单建议，从而尽快地解决问题。

另一优点在于，缩短了修理时间并减少了系统的停机时间。

另一优点在于，提供了改进的零件订购设备，该设备向SE提供指导。

另一优点在于，为零件订购设备提供了改进的用户接口，该用户接口通过预料可能一起订购的零件并加快(可能)共同订购零件的订购输入而减少了用户的工作量。

给定的实施例可以提供前述优点中的零个、一个、两个、更多个或所有优点，并且/或者可以提供其他优点，本领域普通技术人员在阅读和理解了本公开内容后，这将变得显而易见。

附图说明

本发明可以采取各种部件和各种部件布置以及各个步骤和各个步骤的安排的形式。附图仅出于图示优选实施例的目的，且不应被解释为对本发明的限制。

图1示意性地图示了根据本公开内容的零件订购系统和相关联的共同更换数据库后端。

图2示意性地图示了图1的图示性共同更换数据库管理器的用于提供订购第二零件的推荐的操作。

图3示意性地图示了图1的图示性共同更换数据库管理器的用于在一起订购两个零件时提供建议的操作。

具体实施方式

医学设备(例如，成像系统)相对复杂，并且使用时间越长越可能出现故障。在发现系统故障后，仪器所在的医院会向维修提供商发出维修工作订单(也被称为维修呼叫)。在一些情况下，维修提供商是与原始仪器制造商有关的实体，并且已经与终端用户医院建立了合同维修关系。

在发出维修呼叫后，可能会首先尝试进行远程诊断和解决。然而，在许多情况下，这是不成功的，因此现场维修工程师(FSE)会前往故障仪器的现场(通常是仪器所在的医院)。(术语“现场维修工程师”或FSE仅为说明性术语，并且这些术语应被理解为广义地涵盖任何现场检查成像设备并酌情进行现场维修的维修人员，而不管用于指代这样的人的特缩放题或术语如何)。此时，FSE将调查发生故障的医学成像设备并确定问题的根本原因。然后，FSE将确定是否应当更换一个或多个零件以解决问题，如果是这样，则确定应当更换哪个或哪些零件。

参考图1，维修工程师(SE)通常携带或访问维修设备102。在一些实施例中，维修设备102是个人设备，例如，移动计算机系统(例如，笔记本电脑或智能设备)。在其他实施例中，维修设备102可以是与正在接受维修的成像设备集成在一起或操作性连接的成像系统控制器或计算机。作为另一示例，维修设备102可以是位于执行对零件的初始诊断和订购的呼叫中心或RSE的其他位置的计算机。维修设备102被编程为运行零件订购应用程序104，除了其他功能以外，该应用程序104还提供零件订购输入表106。(术语“维修工程师”或SE仅是说明性术语，并且这些术语应被理解为广义地涵盖任何维护人员，例如，FSE或RSE)。在其他实施例中，维修设备可以是移动设备(例如，蜂窝电话(手机)或平板计算机)，并且零件订购应用程序104可以被体现为“应用程序”(应用程序)。还可以预想到零件订购应用程序104将成为更全面的应用程序的部件，其例如包括用于与维修日志接口连接的其他部件(例如，说明性维修呼叫报告应用程序108)等。零件订购应用程序104呈现了用户接口，该用户接口被显示在与维修设备102相关联的显示器105上。SE可以经由至少一个用户输入设备103(例如，鼠标、键盘或触摸屏)与该应用程序交互。维修设备还包括电子处理器101和非瞬态存储介质107(其内部部件在图1中得到示意图指示)。非瞬态存储介质107存储指令，该指令能由电子处理器101读取并运行以实施零件订购应用程序104。维修设备还可以包括通信接口109，使得维修工程师可以与后端服务器111通信。这样的通信接口109包括例如用于连接到互联网和/或内联网的WiFi或4G接口等。零件订购应用程序104的一些方面也可以通过云处理或其他远程处理来实施。

在确定了要更换的一个或多个零件之后，SE在零件订购应用程序104中将与请求订购的零件相关联的识别号或代码(例如，零件编号)输入到零件订购输入表106中。SE经由维修设备102的用户输入设备103将零件编号输入到输入表106中。

说明性零件订购应用程序104包括维修呼叫报告应用程序108或与之接口连接(或者，替代地，维修呼叫报告应用程序108可以被实施为在维修设备102上运行的单独的程序，例如，在单独的窗口中或者具有基于切换的应用程序开关等的程序)。当SE为了请求的维修呼叫而访问现场时，SE通常会被提醒要传达针对每次访问的报告信息。维修呼叫报告应用程序108收集与维修呼叫有关的数据(有时也被称为维修工作订单数据)。报告信息可以包括识别出的故障仪器的信息，例如，与建筑物信息有关的仪器型号和序列号。在一些实施例中，维修工作订单数据还包括由仪器产生的错误代码和仪器使用日志。维修呼叫报告应用程序还会收集与仪器的诊断和修理信息有关的信息，包括是否在仪器上更换了零件以及更换这些零件是否解决了问题。SE可能经常会为了每个维修呼叫而多次访问仪器现场。维修呼叫报告应用程序可以跟踪与该特定的维修呼叫有关的维修工作历史。一旦问题得到解决，与该问题有关的维修呼叫就被视为关闭。如果出现新的问题，则可以发起新的维修呼叫。如果新的问题/故障与先前的维修呼叫有关，则可以相应地重新打开并更新先前的维修呼叫。

从维修呼叫报告应用程序收集的信息通常被存储在与正在维修的医学成像设备相关联的维修日志中，并且还可以被上传到由医学成像设备供应商或其他维修提供商维护的档案服务器。另外，在说明性的图1中，使用维修呼叫报告应用程序108收集的维修信息被馈送到共同更换数据库后端110。后端处理是在配备有电子处理器113(示意性指示的内部部件)的服务器111上执行的。服务器111配备有非瞬态存储介质127(在图1中示意性指示的内部部件)。虽然示出单个服务器计算机，但是应当理解，后端110可以更一般地被实施在单个服务器计算机或服务器集群或包括点对点互连服务器计算机的云计算资源等上。共同更换数据库管理器112从维修呼叫报告应用程序108接收数据。然后，共同更换数据库管理器112可以自动填充并更新共同更换数据库114。还可以通过由FSE、RSE或访问后端110的维修提供商的工程师手动输入与维修呼叫有关的信息115来填充或校正共同更换数据库114。

共同更换数据库114存储从所有维修呼叫获取的信息。特别地，共同更换数据库114存储在所有维修呼叫中更换的所有零件的信息。还可以利用与通过更换零件而成功(或没有成功)解决问题有关的信息来更新数据库。例如，如果更换了零件“X”和“Y”并且后来又发现零件“Y”仍然起作用，则零件“Y”可能无法对成功解决故障问题做出贡献。在这种情况下，虽然通常将零件“X”和零件“Y”视为共同更换零件，但是在识别要被呈现给SE的共同更换零件方面，可以将零件“Y”与零件“X”断开关联。因此，反馈机制可以被内置到共同更换优化器中。

当从机器中取出用过的零件并更换新的零件时，可以将用过的零件发送到OEM或维修提供商以进行分析。OEM或维修提供商可以对用过的零件进行测试，以确定用过的零件的故障是否是仪器故障的根本原因。如果发现用过的零件的功能完备且与根本原因无关，则可以更新共同更换优化器和共同更换数据库以针对该特定的维修工作呼叫将用过的零件与共同更换零件断开关联。

在一些实施例中，SE可以向共同更换优化器和共同更换数据库提供反馈。如果零件的共同更换解决了问题，则SE能够指示零件与共同更换零件之间存在正相关关系。如果共同更换不能成功解决故障仪器的问题，则SE可以指示零件与共同更换零件之间存在负相关关系。这样的解决情况信息通常被输入到维修日志中作为维修呼叫的常规文档，因此在一些实施例中可以从维修日志中提取这样的解决情况信息。如果维修呼叫报告应用程序108采用具有用于输入解决情况信息的约束字段的结构化的数据输入格式，则提取该信息可能非常直观明了。如果使用形式更加自由的维修呼叫日志，则可以应用关键字搜索、自然语言处理(NLP)等来提取关于哪个或哪些零件解决了问题的反馈。例如，可以将文本解析成句子和段落，并且可以识别包含零件编号和指示成功或失败的术语的句子或段落以提取该信息。这些仅是说明性示例。

应当理解，在数据库114中包含的针对所有可维修机器的每个维修呼叫的每次访问的总维修工作订单数据会变得非常庞大。正因如此，一个人或一组工程师手动筛选数据将会非常耗时且效率低下。此外，维修设备102通常是经由互联网来连接的，并且可能没有足够的通信带宽来下载用于执行这样的手动搜索所需的数据。

SE经由将零件编号输入到零件订购表106中来将零件请求117发送(119)到共同更换零件建议器118。在不失一般性的前提下，所请求的零件在图1中被指定为零件编号“X”。共同更换零件建议器118将所请求的零件编号“X”发送到数据库后端110的共同更换优化器116。共同更换优化器116扫描数据库114以识别在至少一个维修呼叫中已经与所请求的零件“X”共同更换的一个或多个其他零件。然而，知晓经常更换零件并不能说明很多，尤其是在每次共同更换时都更换不同的零件和/或在很多次共同更换时都没有共同更换额外的零件的情况。因此，共同更换优化器116可以检索关于过去(或者在一些实施例中在指定的过去时间范围内，例如在去年)所请求的零件“X”与每个其他共同更换零件一起更换的频率的额外信息。这样的时间限制可以有助于避免检索关于由于新的成像设备配置等原因而现在已经过时的共同更换的信息。在这方面，可以计算共同更换百分比，该共同更换百分比与有多少以下种类的过去维修呼叫有关：在这种过去维修呼叫中，在一个维修工作订单中将所请求的零件“X”与某个其他零件“Y”共同更换。在一些实施例中，共同更换优化器116识别在超过T％(换一种方式说，超过分数T)的其中更换所请求的零件“X”的维修呼叫中与零件“X”共同更换的相关联的更换零件。在这些实施例中，阈值T可以由SE来设置，也可以由操作服务器111的维修提供商硬编码到共同更换优化器116中。例如，优化器116可以生成三个零件A、B和C的列表，这三个零件A、B和C与零件“X”的共同更换百分比分别为40％、30％和10％。在阈值T为20％的情况下，共同更换优化器116将向共同更换零件建议器118输出A和B，作为经常与零件“X”共同更换的零件。以这种方式，将仅呈现对于解决问题最相关且最可能的更换物。在一些情况下，可能没有识别出在至少T％的维修呼叫中与零件“X”共同更换的零件——在这种情况下，零件更换建议器118不会建议任何与零件“X”一起订购的零件。

通常，将维修设备102与服务器110连接以发出对零件“X”的订单，因此，将共同更换后端110置于服务器处是一种实际的实施方式。然而，在一些实施例中，如果非瞬态存储介质107具有足够的容量，则数据库114和共同更换优化器116可以与零件订购应用程序104一起被集成在维修设备102处。以这种方式，维修设备102然后可以脱机运行(即，无需连接到服务器111)，但同时仍可提供更换推荐。

可以检索到的且与所请求的零件相关联的其他信息包括定价、运送成本以及每个共同更换零件的库存/可用性。然后，共同更换优化器116将检索到的共同更换信息发送回零件订购应用程序104的共同更换零件建议器118。此时，在笔记本电脑105上向SE显示共同更换信息。在推荐要与说明性零件“X”一起订购的零件时，共同更换优化器116也可以考虑该信息。例如，可以基于可能的共同更换零件的成本来缩放阈值T。举个更具体的示例，考虑到这样一种情况：其中共同更换数据库114存储数据，该数据指示在统计学上零件“A”与零件“X”在15％的次数中被共同更换，而零件“B””与零件“X”在30％的次数中被共同更换。仅基于这些频率，优化器116可能推荐一起订购零件“B”与零件“X”，而不是一起订购零件“A”与零件“X”。然而，如果零件“B”是运送成本很高的笨重的和/或庞大的零件；而零件“A”是运送成本很低的较小较轻的零件，则优化器116会推荐一起订购零件“A”与零件“X”，而不是一起订购零件“B”与零件“X”，因为与运送零件“B”的高昂成本相比，运送零件“A”的成本较低。能够类似地考虑在数据库114中可用的其他信息，例如，零件成本、库存中是否有零件等。运送成本优化还能够考虑其他因素，例如可能需要返回的零件的可能的返回运送成本(可能通过零件的返回率进一步进行缩放)。成本分析还能够考虑除了运送成本以外的其他方面以缩放阈值T和/或优先级，例如：与仪器的位置相比FSE的位置(例如，到达那里需要5个小时的车程)；FSE的排程表(包括可用时间和排程位置)；(与仅更换所请求的零件的时间相比)更换所请求的零件和共同更换零件所需的额外时间；合同考虑因素(例如(客户或供应商)承担额外成本的风险等。在一些成本分析实施例中，在给定的总成本分析的情况下，阈值和/或优先级可以改变。

在一些实施例中，共同更换优化器116或共同更换零件建议器118可以对当前与所请求的零件共同更换的潜在候选者进行排名。这意味着在40％的次数中与所请求的零件共同更换的零件将比仅在15％的次数中与所请求的零件共同更换的零件排名更高并且可能在列表上更靠前(在该示例中，排名仅基于共同更换频率)。在一些实施例中，零件列表的排名顺序与共同更换百分比有关。

在其他实施例中，零件列表的排名顺序与成本效益有关，因此考虑了运送和/或零件定价。例如，小的且容易运送的廉价零件可以比在大的且笨重的昂贵零件在排名和列表上更靠前。以这种方式，共同更换优化器116和零件建议器118会建议最便宜的可能解决问题的方案。

向SE呈现潜在的当前共同更换列表可以建议SE检查故障机器的额外部件。例如，SE可以请求零件“X”，并且共同更换优化器116可以识别在30％的次数中与所请求的零件共同更换的零件“Y”。这向SE提供了一个建议，即，聚焦于零件“Y”的额外诊断测试可能会提供对系统故障的洞察。实际上，可以确定问题的根本原因是零件“Y”而不是零件“X”，或者可能需要同时更换零件“X”和“Y”。

在一些实施例中，共同更换零件优化器116和零件建议器118会涉及预防性维护。这里，共同更换优化器116会建议更换日常维护项零件“Y”并更换所请求的零件“X”。通常，日常维护零件会需要定期更换。然而，更换零件“X”时可以方便地访问零件“Y”，因此同时更换零件“X”和“Y”会具有成本效益，因为这样可以减少行程次数或SE后续执行日常维护所花费的时间。有利地，在经验数据库114的统计数据中会自动反映出基于对预防性维护的考虑的这种零件共同更换。为了预防性维护的目的，零件共同更换的优化优选还考虑了当前安装的零件“Y”的可能的剩余使用寿命并因此考虑了其价值，以便避免不必要地过早更换仍具有较长使用寿命的零件。优化还可以考虑其他因素，例如在上述示例中被加到更换零件“X”所需的停机时间的更换零件“Y”的额外停机时间。例如，如果用于更换零件“X”的停机时间已经对客户产生了严重的不利影响，则可以不批准进一步更换日常维护项“Y”的额外停机时间。这能够例如通过对更长的总停机时间(例如指数级)升级罚分来量化。

在一些实施例中，并且参考图2，可以计算更换顺序并将其发送到共同更换建议器118。这里，将针对零件“X”117的订单请求发送到共同更换零件优化器116。共同更换优化器116扫描共同更换数据库114以确定并生成列表，该列表列出了高于维修呼叫的阈值T％的频率的与所请求的零件“X”共同订购的所有零件。在任选步骤216中，如果两个零件(例如，“X”和“Y”)的共同更换频率超过T％的次数，则将在216处优化针对零件“X”和“Y”的更换顺序以确定更换顺序。优化的更换顺序是应当更换多个零件的顺序，该顺序在统计学上最有可能有效解决问题(按时间、总成本或其他合适的效益度量衡量)。在上述示例中，可能的顺序是：(1)如果问题仍然存在，则先更换“X”，然后更换“Y”；(2)如果问题仍然存在，则先更换“Y”，然后更换“X”；或者(3)在评价是否已经解决问题之前一起更换“X”和“Y”。(在一些实施例或情况中，可能不会选择顺序(3))。最优顺序的选择能够基于尽可能快地解决问题，或者能够由成本论点来驱动，或者能够基于这些考虑因素的加权组合。因此，在更换更为昂贵的零件之前，可以先更换相对便宜的零件。

在下文中，描述了一些用于选择更换顺序的定量方法。对于常常同时更换的一对零件p(零件“X”)和p′(零件“Y”)，知晓概率P(p)、P(p′)和P(p+p′)，它们表示为解决问题只需更换p的概率、为解决问题只需更换p′的概率或为解决问题需要更换p和p′的概率。知晓了概率后，就能够确定为努力解决问题而必须更换零件的顺序。这里，T(p)、T(p′)、T(p→p′)和T(p′→p)分别表示仅更换p所涉及的次数、仅更换p′所涉及的次数、先更换p再更换p′所涉及的次数以及先更换p′再更换p所涉及的次数。然后，这些参数能够用于确定最佳更换顺序。

每当对应的期望总更换次数最小时，就能够使用该规则来选择零件p作为要首先更换的零件。公式1给出了对应的期望总更换次数(即，期望结果)。

E_p首先(T)＝P(p)·T(p)+P(p′)·T(p→p′)+P(p+p′)·T(p→p′) 公式1

能够将公式1重写为公式2。

E_p首先(T)＝P(p)·T(p)+(1-P(p))·T(p→p′) 公式2

类似地，公式3给出了首先更换p^′时的期望总更换次数。

E_p′首先(T)＝P(p′)·T(p′)+(1-P(p′))·T(p′→p) 公式3

在图2的示例中，响应于SE订购单个零件“X”，采用共同更换零件建议器，以便基于共同更换频率、总次数和/或成本或其他效益度量来确定是否应当推荐额外订购某个其他零件“Y”。在其他预想到的应用中，可以在SE对两个零件(再次不失一般性地将这两个零件指定为零件“X”和“Y”)发出订单的情况下采用共同更换零件建议器，以便推荐不要订购这两个零件中的一个零件。在变型实施例中，推荐可以是执行某种区分测试以决定单独订购零件“X”和“Y”中的哪个零件，而不是花费时间和成本来一起订购这两个零件“X”和“Y”。

因此，在一些实施例中，并且参考图3，共同更换优化器116可以评价SE对更换多个零件的决定。这里，将针对被输入到订单表106中的多个零件“X”和“Y”的订单请求117发送到共同更换零件优化器116。共同更换优化器116扫描共同更换数据库114以确定并生成针对仅订购零件“X”、仅订购零件“Y”或同时订购“X”和“Y”的最优选择。例如，可以扫描数据库114以识别仅订购零件“X”、仅订购零件“Y”或同时订购零件“X”和“Y”的所有实例(例如，维修呼叫)，从而确定哪个零件最常解决问题(即，解决了维修呼叫的问题)。例如，如果在90％的次数中安装零件“X”解决了问题，而仅在7％的次数中安装零件“Y”解决了问题，则此时可以考虑推荐仅订购零件“X”。再次地，可以考虑除了解决频率以外的其他因素，例如，相应零件“X”和“Y”的运送成本等。额外地或替代地，优化器116可以在316处确定SE是否可以使用区分测试来提供对解决故障问题实际需要的零件的额外洞察。这些测试通常需要手动注释到共同更换数据库114中，但是替代地也可以预想到将NLP、关键字搜索等应用于维修日志以自动学习针对给定背景(例如，给定问题和对零件“X”和/或“Y”的订购)的常用区分测试。经由共同更换零件建议器118向SE呈现根据最优的零件选择以及可用测试的通知进行的排名。共同更换零件建议器118也可以在适当时将建议过程升级为人类专家。例如，如果所讨论的订单很大(例如按零件成本、零件数量等衡量)或者正在与第二(或第三或其他选定的阈值)维修呼叫后端结合进行，则可以将该订单处理升级到专家以进行咨询，从而帮助确定是否应当运送由共同更换零件建议器118推荐的和/或由SE输入的共同更换物，或者是否应当修改共同更换物。在这种情况下，所生成和发送的共同更换信息包括对指示大订单的升级条件的识别，并且结果得到的显示的共同更换信息可以包括例如与专家的用户接口对话框的显示。

返回图1，可以以各种方式实施利用来自建议器118的共同更换推荐的实际订购120。在一些实施例中，SE审查由共同更换零件建议器118提供的(一个或多个)推荐，并且如果SE同意该推荐，则经由用户输入设备103指示这种同意并且在操作120处自动发出针对最初请求的零件“X”和任何额外推荐的共同更换零件的订单。这种方法提高了用户接口连接的效率，因为针对额外推荐的零件的订单是自动化的，从而减少了需要SE输入的数据量(例如，不需要输入针对推荐的共同更换零件“Y”的零件编号)。在其他实施例中，共同更换零件建议器118建议共同更换零件“Y”，但实际订单是由SE在操作120处手动发出的。在另外一些实施例中，可以使用某种中间方法，例如在SE同意订购共同更换零件“Y”的推荐后，可以向订购输入表106的第二实例呈现信息(例如，针对被自动填充到表中的零件“Y”的零件编号)。这种中间方法仍然可以在很大程度上提高用户接口连接的效率，同时确保SE保留对订购过程的完全控制。

在一些实施例中，在SE已经输入了对故障机器中的与建议的共同更换零件相对应的零件的检查确认之后才会发出订单。可以通过满足由用户接口呈现的条件(例如在零件订购应用程序的对话框中单击确定)来输入确认。以这种方式，在SE通过测试确定建议的共同更换零件正常运行的情况下，可以不订购建议的共同更换零件。

在一些实施例中，共同更换优化器116可以识别经常共同更换的零件组。这能够是3个、4个或更多个零件的组。这些共同更换的零件组可能与特定产品的常见问题有关联。

在一些实施例中，数据库可以包括链式更换数据。也就是说，具有不同识别号的多个零件可以被视为一个更换零件。链式更换指定了一系列零件，即，P₁、P₂、…、P_n，它们能够被视为同一功能零件的连续版本。假定比P_n更旧的零件已经无货，则更换P₁、P₂、…、P_n中的任一个将引起订购P_n。为了确定更换统计数据，P₁、…、P_n能够被视为同一零件，使得P₁和“Y”的更换与P₂和“Y”的另一更换实际上是同一共同更换的两个实例。

非瞬态存储介质包括用于以机器(例如，计算机)可读形式存储或传输信息的任何介质。例如，机器可读介质包括：只读存储器(“ROM”)、固态驱动器(SSD)、闪速存储器或其他电子存储介质；硬盘驱动器、RAID阵列或其他磁盘存储介质；光盘或其他光学存储介质等。

贯穿说明书说明的方法可以被实施为在非瞬态存储介质上存储的并由计算机或其他电子处理器读取并运行的指令。

已经参考优选实施例描述了本发明。在阅读和理解了前面的详细描述后，其他人可能会想到修改和变化。旨在将示例性实施例解释为包括所有这样的修改和变化，只要它们落入权利要求或其等同物的范围内即可。

Claims (28)

1.一种维修设备(102)，包括：

显示器(105)；

至少一个用户输入设备(103)；

电子处理器(101)，其与所述显示器(105)和所述至少一个用户输入设备(103)操作性连接；以及

非瞬态存储介质(107)，其存储指令，所述指令能由所述电子处理器(101)读取并运行以执行零件订购方法，所述零件订购方法包括：

经由所述至少一个用户输入设备(103)来提供用户接口(106)，用户经由所述用户接口来提交订单请求(117)以订购请求的零件(X)；

从访问共同更换数据库(114)的服务器(111)接收针对所请求的零件(X)的共同更换信息(119)；

在所述显示器(105)上显示所述共同更换信息。

2.根据权利要求1所述的维修设备，其中：

接收针对所请求的零件(X)的共同更换信息包括接收对与所请求的零件(X)相关联的第二零件(Y)的识别，并且

所述显示包括推荐(118)共同订购所述第二零件(Y)与所请求的零件(X)。

3.根据权利要求2所述的维修设备，其中，所述零件订购方法还包括：

经由所述用户接口来更新所述订单请求(117)以包括所请求的零件(X)和所述第二零件(Y)；以及

发出经更新的订单请求包括经由通信接口(109)将所述经更新的订单请求传送到订购系统。

4.根据权利要求1所述的维修设备，其中，所述所请求的零件(X)包括第一请求的零件(X)和第二请求的零件(Y)，并且接收共同更换信息(116)包括接收对所述第一请求的零件(X)或所述第二请求的零件(Y)中的一个的识别，并且所述显示包括推荐仅订购所述第一请求的零件或所述第二请求的零件中的所识别的一个。

5.根据权利要求4所述的维修设备，其中，所述零件订购方法还包括：

经由所述用户接口来更新所述订单请求(117)以仅包括所述第一请求的零件(X)或所述第二请求的零件(Y)中的所识别的一个；以及

发出所述经更新的订单请求包括经由通信接口(109)将所述经更新的订单请求(120)传送到订购系统。

6.根据权利要求1-5中的任一项所述的维修设备，其中，所述共同更换数据库(114)被填充有维修工作订单数据，并且所述零件订购方法还包括：

将维修工作订单信息输入到所述用户接口中；以及

将所输入的维修工作订单信息发送到远程服务器(111)的数据库管理器(112)，其中，所述数据库管理器利用所输入的维修工作订单信息来自动填充并更新所述共同更换数据库(114)。

7.根据权利要求1-6中的任一项所述的维修设备，其中，所接收的共同更换信息包括对与所请求的零件相关联的共同更换零件的识别，并且所述维修设备还被配置为执行诊断建议方法，所述诊断建议方法包括：

经由所述显示器来提供通知以检查所识别的共同更换零件的状况。

8.根据权利要求7所述的维修设备，其中，所述诊断建议方法包括向所述显示器(105)呈现可用测试(316)。

9.根据权利要求1-8中的任一项所述的维修设备，其中，所接收的共同更换信息包括对与所述所请求的零件相关联的至少一个额外零件的识别以及针对所请求的零件和所述至少一个额外零件的建议的更换顺序(216)，并且所述显示包括显示所述建议的更换顺序。

10.根据权利要求1-9中的任一项所述的维修设备，其中，所述维修设备(102)包括移动计算机、蜂窝电话、呼叫中心计算机或者与成像设备集成在一起或操作性连接的成像系统控制器或计算机。

11.一种非瞬态存储介质(127)，其存储：

维修工作订单数据，其至少包括在至少一个维修呼叫期间已经得到更换的零件的数据库(114)；以及，

指令，其能由电子处理器(113)读取并运行以执行共同更换优化方法，所述共同更换优化方法包括：

从维修设备(102)接收包括更换零件(X)的请求的订单请求(117)；

使用所述共同更换数据库(114)为所请求的零件生成共同更换信息(116)；

将针对所请求的零件的所述共同更换信息(119)发送到所述维修设备(102)。

12.根据权利要求11所述的非瞬态存储介质，其中：

为所请求的零件(X)生成共同更换信息(116)包括识别与所请求的零件(X)相关联的第二零件(Y)，并且

发送所述共同更换信息(119)包括推荐共同订购所述第二零件(Y)与所请求的零件(X)。

13.根据权利要求12所述的非瞬态存储介质，其中，识别与所请求的零件(X)相关联的所述第二零件(Y)至少基于在所述共同更换数据库(114)中将所述额外零件(Y)与所请求的零件(X)一起更换的次数的分数超过阈值(T)。

14.根据权利要求13所述的非瞬态存储介质，其中，在识别所述第二零件(Y)中使用的所述阈值(T)是基于至少包括所述第二零件(Y)的运送成本的额外因素来缩放的。

15.根据权利要求11所述的非瞬态存储介质，其中，所述所请求的零件包括第一请求的零件和第二请求的零件，并且生成所述共同更换信息包括识别所述第一请求的零件或所述第二请求的零件中的一个，并且发送所述共同更换信息包括发送推荐以仅订购所述第一请求的零件或所述第二请求的零件中的所识别的一个。

16.根据权利要求15所述的非瞬态存储介质，其中，识别所述第一请求的零件或所述第二请求的零件中的一个基于所述共同更换数据库(114)中的关于以下内容的数据：请求的零件最常解决相关联的维修呼叫。

17.根据权利要求11-16中的任一项所述的非瞬态存储介质，其中，所述共同更换优化方法还包括：

在发送所述共同更换信息(119)之后，从所述维修设备接收维修工作订单数据并利用关于根据所接收的维修工作订单数据已经更换的零件的信息来更新所述数据库(114)。

18.根据权利要求11-17中的任一项所述的非瞬态存储介质，其中，所述共同更换优化方法还包括建议更换顺序(216)，其中，所述更换顺序是应当更换零件“X”和零件“Y”的顺序，所述顺序在统计学上最有可能有效解决问题，其中，所述更换顺序是通过计算针对效益度量的期望值(E_X首先)和(E_Y首先)来确定的，所述效益度量包括总更换次数，所述总更换次数基于仅零件“X”需要更换的概率P(X)和仅零件“Y”需要更换的概率P(Y)并且还基于更换次数，所述更换次数包括用于仅更换零件“X”的次数T(X)、用于仅更换零件“Y”的次数T(Y)、用于更换零件“X”并然后更换零件“Y”的次数T(X→Y)以及用于更换零件“Y”并然后更换零件“X”的次数T(Y→X)。

19.根据权利要求11-18中的任一项所述的非瞬态存储介质，其中：

生成针对所请求的零件(X)的共同更换信息(116)包括识别预防性维护零件，所述预防性维护零件被定期更换并且在所请求的零件(X)的更换期间更易于访问，并且

发送所述共同更换信息(119)包括推荐共同订购所述预防性维护零件与所请求的零件(X)。

20.一种零件订购系统，包括：

根据权利要求11-19所述的非瞬态存储介质；以及

服务器(111)，其包括电子处理器(113)，所述电子处理器与所述非瞬态存储介质操作性连接以执行所述共同更换优化方法。

21.根据权利要求20所述的零件订购系统，其中，所述共同更换数据库(114)被填充有从至少一个维修设备(102)接收的维修工作订单数据，到所述共同更换数据库(114)的所述填充是由数据库管理器(112)和手动维修工程师输入(115)中的一个来执行的。

22.一种共同更换优化方法，包括：

维护用于涉及医学成像系统的维修呼叫的共同更换数据库(114)，至少包括识别在维修呼叫期间已经得到更换的零件；

在服务器(111)处接收针对请求的零件(X)的订单请求(117)；

使用所述共同更换数据库(114)为所请求的零件生成共同更换信息(116)；以及

通过发送所述共同更换信息(119)来回复所述订单请求。

23.根据权利要求22所述的共同更换优化方法，还包括：

在维修设备(102)处生成所述订单请求(117)并将所述订单请求(117)传送到所述服务器(111)；

在所述维修设备处接收由所述服务器发送的所述共同更换信息(119)；以及

在所述维修设备处显示所述共同更换信息(119)。

24.根据权利要求23所述的共同更换优化方法，其中：

生成针对所请求的零件(X)的共同更换信息(116)包括识别由指示所述订单请求(117)为大订单请求的度量所定义的升级条件，并且

在所述维修设备处显示所述共同更换信息包括显示与专家的用户接口对话框。

25.根据权利要求22-24中的任一项所述的共同更换优化方法，其中，所述共同更换信息(116)包括：

至少基于以下内容的对被推荐要与所请求的零件(X)共同更换的额外零件(Y)的识别：在所述共同更换数据库(114)中将所述额外零件(Y)与所请求的零件(X)一起更换的次数的分数。

26.根据权利要求25所述的共同更换优化方法，其中，识别被推荐要与所请求的零件(X)共同更换的所述额外零件(Y)至少基于在所述共同更换数据库(114)中将所述额外零件(Y)与所请求的零件(X)一起更换的次数的分数超过阈值(T)。

27.根据权利要求26所述的共同更换优化方法，其中，在识别所述额外零件(Y)中使用的所述阈值(T)是基于以下各项中的一项或多项来缩放的：所述额外零件(Y)、所述额外零件(Y)的运送成本，以及所述额外零件(Y)的返回率。

28.根据权利要求22-27中的任一项所述的共同更换优化方法，其中，所述共同更换信息(116)包括：

对从至少两个请求的零件(X、Y)中订购一个请求的零件的推荐，其中，所述推荐至少基于在所述共同更换数据库中指示的、每个相应的请求的零件解决对应的维修呼叫的次数的分数。

Images