CN115858502B - 基于大数据分析的设备管理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种基于大数据分析的设备管理方法及装置，属于设备管理技术领域，该方法包括：获取任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息和第一历史使用数据；以所述第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与所述第一设备标识信息相匹配的与所述第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；基于所述第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；基于所述第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，根据所述第一历史使用数据中的使用时长，预测所述第一设备的预测故障概率；根据所述预测故障概率，确定所述第一设备的设备管理建议。本申请解决现有技术中连锁企业的IT设备无法统一管理的技术问题。

Description

基于大数据分析的设备管理方法及装置

技术领域

本申请涉及设备管理技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据分析的设备管理方法及装置。

背景技术

目前中大型连锁企业，由于门店数量多，开店、闭店的频次高，所在地区分散，以及各门店人员水平参差等原因，导致各门店涉及的IT（Information Technology，信息技术）设备无法统一化、标准化管理，无法给出科学的管理建议。

在没有科学的设备管理建议情况下，很多IT设备高风险运行，不能及时报废更换，给连锁企业带来比较大的IT设备成本支出。

针对上述现有技术中连锁企业的IT设备无法统一管理的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于大数据分析的设备管理方法及装置，以至少解决现有技术中连锁企业的IT设备无法统一管理的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于大数据分析的设备管理方法，该方法包括：

获取任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息和第一历史使用数据；

以所述第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与所述第一设备标识信息相匹配的与所述第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；

基于所述第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；

基于所述第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，根据所述第一历史使用数据中的使用时长，预测所述第一设备的预测故障概率；

根据所述预测故障概率，确定所述第一设备的设备管理建议。

在上述任一实施例的基础上，所述方法还包括：

预先采集多个门店的多个第三设备的第三设备标识和第三历史使用数据，其中，所述第三设备中至少包括所述第二设备，第三设备标识和第三历史使用数据中至少包括所述第二设备的第二设备标识信息和所述第二历史使用数据；

基于所述第三设备的第三设备标识和第三历史使用数据建立所述历史使用数据库；

在确定所述第一设备的设备管理建议之后，所述方法还包括：

以所述第一设备标识信息为索引将所述第一历史使用数据存储到所述历史使用数据库中。

在上述任一实施例的基础上，所述采集多个门店的第三设备的第三历史使用数据，包括：

针对所述多个门店中的任一门店，确定所述任一门店的采集阶段；

基于所述采集阶段确定采集的数据种类；

根据所述数据种类采集相对应的第三历史使用数据。

在上述任一实施例的基础上，所述采集阶段依次包括：设备安装阶段，设备维修阶段和设备拆除阶段；

基于所述采集阶段确定采集的数据种类，包括：

当所述采集阶段为设备安装阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备安装信息；

或者，

当所述采集阶段为设备维修阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备使用信息、设备维修信息；

或者，

当所述采集阶段为设备拆除阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备拆除信息。

在上述任一实施例的基础上，所述设备管理建议中包括对所述第一设备的下一个采集阶段的时间节点；

所述方法还包括：

根据所述第一设备的设备管理建议，对所述第一设备执行相应的处理，并根据所述下一个采集阶段的时间节点对所述第一设备进行下一个采集阶段的第一历史使用数据的采集。

在上述任一实施例的基础上，基于所述第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图，包括：

根据所述第二历史使用数据，计算得到所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系；

基于所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，生成所述第二设备的生命周期路线图。

在上述任一实施例的基础上，预测所述第一设备的故障概率，包括：

基于所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，确定所述第一历史使用数据中的使用时长对应的第一故障概率；

根据所述指定预测策略调整所述第一故障概率得到所述预测故障概率。

在上述任一实施例的基础上，确定所述第一设备的设备管理建议，包括：

根据指定阈值范围确定所述预测故障概率对应的设备维修建议。

根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种基于大数据分析的设备管理装置，该装置包括：

获取模块，用于获取任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息和第一历史使用数据；

查找模块，用于以所述第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与所述第一设备标识信息相匹配的与所述第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；

生成模块，用于基于所述第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；

预测模块，用于基于所述第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，根据所述第一历史使用数据中的使用时长，预测所述第一设备的预测故障概率；

管理模块，用于根据所述预测故障概率，确定所述第一设备的设备管理建议。

在本申请实施例中，可以基于已建立的历史使用数据库，通过以任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与第一设备标识信息相匹配的与第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；并基于第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；再基于第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，以及第一历史使用数据中的使用时长，预测第一设备的预测故障概率；根据预测故障概率，确定第一设备的设备管理建议。因此解决了现有技术中基于大数据分析的设备管理数据无法融合的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的一种计算机终端的结构框图；

图2是根据本申请实施例的一种基于大数据分析的设备管理方法的流程图；

图3是根据本申请实施例的历史使用数据采集流程图；

图4是根据本申请实施例的维修概率正态分布图；

图5是根据本申请实施例的报废概率正态分布图；

图6是根据本申请实施例的一种基于大数据分析的设备管理装置的结构框图。

实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本申请实施例，还提供了一种基于大数据分析的设备管理方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

根据本申请实施例，还提供了一种基于大数据分析的设备管理方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种基于大数据分析的设备管理方法的计算机终端（或移动设备）的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10（或移动设备）可以包括一个或多个（图中采用102a、102b，……，102n来示出）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口（I/O接口）、通用串行总线（USB）端口（可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括）、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10（或移动设备）中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制（例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择）。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的基于大数据分析的设备管理确定方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的基于大数据分析的设备管理方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器（Network Interface Controller，NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频（Radio Frequency，RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器（LCD），该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10（或移动设备）的用户界面进行交互。

此处，需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备（或移动设备）可以包括硬件元件（包括电路）、软件元件（包括存储在计算机可读介质上的计算机代码）、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备（或移动设备）中的部件的类型。

本申请在上述运行环境下运行如图2所示的一种基于大数据分析的设备管理方法。图2是根据本申请实施例的基于大数据分析的设备管理方法的流程图，该方法可应用于图1所示的计算机终端。

参见图2所示，基于大数据分析的设备管理方法可以包括：

步骤S201、获取任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息和第一历史使用数据；

步骤S202、以所述第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与所述第一设备标识信息相匹配的与所述第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；

步骤S203、基于所述第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；

步骤S204、基于所述第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，根据所述第一历史使用数据中的使用时长，预测所述第一设备的预测故障概率；

步骤S205、根据所述预测故障概率，确定所述第一设备的设备管理建议。

在一些实施例中，在对上述第一设备进行第一历史使用数据采集之前，还可以预先采集多个门店的多个第三设备的第三设备标识和第三历史使用数据，其中，第三设备中至少包括所述第二设备，第三设备标识和第三历史使用数据中至少包括所述第二设备的第二设备标识信息和所述第二历史使用数据；然后可以基于所述第三设备的第三设备标识和第三历史使用数据建立历史使用数据库。在建立历史使用数据库时，由于备标识信息是区分不同设备的唯一标识，因此可以以第二设备的设备标识信息作为索引来保存该第二设备的历史使用数据。

在确定所述第一设备的设备管理建议之后，还可以以所述第一设备标识信息为索引，将所述第一历史使用数据存储到所述历史使用数据库中，从而增加历史使用数据库中的数据。

在一些实施例中，上述的第一设备和第二设备可以是同一类设备，上述的第二设备和第三设备可以是同一类设备或者不同类设备，例如当第三设备与第二设备为同类设备时，二者可以是型号或类型相同的设备。例如，第三设备、第二设备可以是指同一台打卡机，或者第三设备与第二设备分别为同类型的两台打卡机。可选地，该第一设备、第二设备、第三设备可以是IT设备、通讯设备、电子设备等硬件设备。可选地，上述第一设备、第二设备、第三设备可以属于同一企业相同门店或者不同门店，也可以属于不同企业的门店。

由于本申请可以集中采集不同企业、不同门店的各种设备的历史使用数据，基于这些历史使用数据针对各种设备建立相应的历史使用数据库，从而可以对每种设备的使用情况进行详细分析，给出合理准确的设备管理建议。并且，随着采集数据获取的越多，相比于只采集单一企业的设备进行设备管理的方式，本申请可以通过采集不同企业的多家连锁门店来获取设备的历史使用数据，从而进行大数据分析得到更佳准确的设备生命周期路线图，基于该生命周期路线图不仅可以为用户提供设备管理建议，还可以为用户购买设备提供参考依据，例如用户可以横向比较同品牌的同类型设备的生命周期路线图，从而寻找设备使用寿命长、维修率低的设备，从而可以降低企业运维成本。

在一些实施例中，在采集多个门店的多个第三设备的第三设备标识信息和第三历史使用数据时，针对所述多个门店中的任一门店，具体可以先确定该任一门店的采集阶段，再基于采集阶段确定采集的数据种类，然后根据要采集的数据种类在该门店采集第三设备中相对应的第三历史使用数据。

在一些实施例中，如图3所示，上述采集阶段依次可以包括：设备安装阶段，设备维修阶段和设备拆除阶段。门店一般从开店到闭店过程中，设备主要经历设备安装阶段，设备维修阶段和设备拆除阶段这三个阶段，因此可以按照这三个阶段对设备的历史使用数据进行采集。

在一些实施例中，基于所述采集阶段确定采集的数据种类，具体包括：当所述采集阶段为设备安装阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备安装信息；或者，当所述采集阶段为设备维修阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备使用信息、设备维修信息；或者，当所述采集阶段为设备拆除阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息，设备拆除信息。每个阶段都会采集设备标识信息，从而可以基于设备标识信息将后续采集阶段采集的历史使用数据更新到历史使用数据库中该设备对应的位置，便于对同一设备的全生命周期的统一管理。

在一些实施例中，设备标识信息可以包括设备厂家、型号、批次；设备安装信息可以包括：安装时间、安装人员、安装质量、安装验收信息；设备使用信息可以包括：使用时长、频次；设备维修信息可以包括：维修记录、维修人员、维修质量、维修事项、维修验收等信息；设备拆除信息可以包括：拆除时间、拆除人员、拆除质量、设备检测结果。

在一些实施例中，每个阶段采集历史使用数据可以保存到历史使用数据库中，该历史使用数据库可以按采集阶段分别存储同一设备的不同阶段的历史使用数据。如图3所示，在设备安装阶段，可以采集历史使用数据（如设备标识信息、设备安装信息），然后存储于历史使用数据库中的设备安装信息数据库；在设备维修阶段，可以采集历史使用数据（如设备标识信息、设备使用信息、设备维修信息），然后存储于历史使用数据库中的设备维修信息数据库；在设备拆除阶段，可以采集历史使用数据（如设备标识信息、设备拆除信息），然后存储于历史使用数据库中的设备拆除信息数据库。

在一些实施例中，所述设备管理建议中包括对第一设备的下一个采集阶段的时间节点。例如，根据在设备安装阶段时采集的第一历史使用数据生成的设备管理建议中可以包括第一设备的设备维修阶段的维修时间节点，时间节点可以是具体日期，或者一个日期范围。例如，在第100天或者在第100至150天之间，进入设备维修阶段。

在一些实施例中，在确定第一设备的设备管理建议之后，还可以根据所述第一设备的设备管理建议，对所述第一设备执行相应的处理，并根据所述下一个采集阶段的时间节点对所述第一设备进行下一个采集阶段的第一历史使用数据的采集，然后将采集到的第一设备的新的第一历史使用数据更新至上述历史使用数据库中。参见图3所示，当设备管理建议为“建议维修”时，则可以对第一设备进行维修，维修完成后，可以进入设备维修阶段，采集该第一设备的相关历史使用数据（如设备标识信息、设备使用信息、设备维修信息）；当设备管理建议为“建议更换/拆除”时，则可以对第一设备进行更换/拆除，更换/拆除完成后，可以进入设备拆除阶段，采集该第一设备的第一历史使用数据（如设备标识信息、设备拆除信息）。因此，该设备管理建议不仅可以提出对设备的具体管理措施，如维修、更换或拆除，还可以提示用户进入下一个历史使用数据的采集阶段，从而可以及时跟进设备动态。

在一些实施例中，步骤S203基于所述第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图，可以具体根据上述第二历史使用数据，计算得到第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，然后基于所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，生成所述第二设备的生命周期路线图。

在一些实施例中，计算第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，具体可以是基于多个同类的第二设备的第二历史使用数据生成故障概率正态分布图，其中，以所述第二设备的使用时长为X轴，故障概率为Y轴，其中，以所述第二设备的维修时间减去安装时间得到所述使用时长。故障概率可以包括维修概率和报废概率等。

以维修概率为例，假设第二设备的第二历史使用数据如表1所示，根据上述方法生成该维修概率正态分布图如图4所示，其中第二设备的使用时长为X轴，维修概率为Y轴，其中的使用时长可以以周为单位，或者根据实际情况调整使用时长的单位。可选地，可以通过计算当前已使用时长的维修次数除以所述总维修次数，得到当前已使用时长的维修概率。

表1

以报废概率为例，第二设备的第二历史使用数据中的设备报废信息如表2所示，根据上述方法生成该报废概率正态分布图如图5所示，其中第二设备的使用时长为X轴，报废概率为Y轴，其中的使用时长可以以周为单位，或者根据实际情况调整使用时长的单位。可选地，可以通过计算当前已使用时长的报废次数除以所述总报废次数，得到当前已使用时长的报废概率。

表2

在一些实施例中，可以将上述维修概率正态分布图和报废概率正态分布图作为所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，即，可以作为所述第二设备的生命周期路线图。

在一些实施例中，预测所述第一设备的故障概率，可以包括：基于上述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，确定所述第一历史使用数据中的使用时长对应的第一故障概率；然后根据所述指定预测策略调整所述第一故障概率得到所述预测故障概率。例如，可以根据所述第一设备的第一历史使用数据中的已使用时长，在上述维修概率正态分布图或者上述报废概率正态分布图中查找已使用时长对应的第一故障概率，然后根据指定预测策略调整所述第一故障概率得到所述预测故障概率。

在一些实施例中，可以由本领域专家设置指定预测策略，指定预测策略可以用于修改第一故障概率的值，例如专家根据某类产品的特点或者根据经验设置的指定预测策略是将第一故障概率上调或者下降或者保持不变，调整幅度也可以由专家确定，不同产品可以具有不同的指定预测策略。假设得到的第一故障概率是50%，若指定预测策略是将该第一故障概率（50%）上调5%，得到预测故障概率，即，55%。通过指定预测策略可以根据专家经验对基于历史使用数据分析出来的第一故障概率进行微调，从而使产品管理更佳有针对性，更加准确。

在一些实施例中，在确定所述第一设备的设备管理建议时，可以根据指定阈值范围确定所述预测故障概率对应的设备维修建议。

在一些实施例中，所述根据第一阈值范围与所述当前维修概率确定所述第一设备的设备维修建议，可以包括：若当前维修概率小于第一阈值范围，则设备维修建议为“正常使用”；若当前维修概率在第一阈值范围之内且所述第一设备未维修过，则设备维修建议为“建议首次检修”；若当前维修概率大于第一阈值范围且所述第一设备未维修过，则设备管理建议为“建议立即检修”。

所述根据第二阈值范围与所述当前更换概率确定所述第一设备的设备更换建议，可以包括：若当前更换概率小于第二阈值范围，则设备更换建议为“正常使用”；若当前更换概率在第二阈值范围之内，则设备更换建议为“建议更换”；若当前维修概率大于第二阈值范围，则设备更换建议为“建议立即更换”。

在一些实施例中，以某一企业的多个门禁设备的管理为例，进行详细说明。

首先，在设备安装阶段可以到店逐一采集设备的设备标识信息和设备安装信息，采集的设备标识信息和设备安装信息如表3示，其中设备编号、设备类型、厂家、型号、批次为设备标识信息，安装时间、安装人员、安装质量、安装验收为设备安装信息。这些设备安装信息可以作为该设备的历史使用数据。

表3

采集到上述门禁设备的设备标识信息和历史使用数据后，可以将这些历史使用数据存储到历史使用数据库中。

之后基于该门禁设备的设备标识信息在历史使用数据库中查找该设备标识对应的与该门禁设备同类的门禁设备的历史使用数据，基于查找到的历史使用数据（如表1、表2所示）生成该类型的门禁设备维修概率正态分布图（如图4所示）和报废概率正态分布图（如图5所示），作为该门禁设备的生命周期路线图。

然后基于表3中的每个门禁设备的已使用时长，在上述维修概率分布图中确定该门禁设备在当前使用时长的第一维修概率。然后基于指定预测策略调整所述第一维修概率得到所述预测维修概率。如果预测维修概率小于50%，则生成的建议为“正常使用”；如果大于50%且该设备未维修过，则生成的建议为“建议首次检修”；如果大于80%且该设备未维修过，则生成的建议为“建议立即检修”。

再基于每个门禁设备的已使用时长，在上述报废概率分布图中确定该门禁设备在当前使用时长的第一报废概率。然后基于指定预测策略调整所述第一报废概率得到所述预测报废概率。如果预测报废概率小于60%，则生成更换建议为“正常使用”；如果大于60%，则生成更换建议为“建议更换”；如果大于90%，则生成的更换建议为“建议立即更换”。

从而基于生命周期路线图确定表3中的每个门禁设备的设备管理建议，并基于设备管理建议对每个门禁设备执行相应的管理操作。例如，对编号为D000001的门禁设备进行更换操作，对编号为D000002的门禁设备进行首次检修操作等。

在一些实施例中，可以同时采集多个种类的设备，也可以同时对多种设备进行管理，上述第一设备可以视为多种设备中的任一设备，每个设备都可以按照上述对于该第一设备的处理流程进行管理，从而可以同时管理不同企业的不同种类的设备，提高设备管理效率。

在本申请实施例中，可以基于已建立的历史使用数据库，通过以任一门店中的任一第一设备的设备标识信息为索引，在历史使用数据库中查找与该设备标识信息相匹配的与第一设备同类的多个第二设备的历史使用数据，基于所述多个同类的第二设备的历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图，再根据所述第一设备的历史使用数据和生命周期路线图，确定第一设备的设备管理建议。

与现有技术相比，本实施例增加了针对不同连锁企业的不同门店的所有设备历史使用数据库，通过与历史使用数据库中的同类设备的历史使用数据的对比分析，可以计算出该类设备的维修概率、更换概率等，从而可以提供更准确的维修建议、更换建议，最大化设备使用价值，降低连锁企业的门店的设备维护成本。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的基于大数据分析的设备管理方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例的方法。

实施例2

根据本申请实施例，还提供了一种基于大数据分析的设备管理装置实施例，该装置的结构框图如图6所示，其中在附图的结构框图示出的结构仅为示例性展示。

如图6所示，该基于大数据分析的设备管理装置20，包括：

获取模块21，用于获取任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息和第一历史使用数据；

查找模块22，用于以所述第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与所述第一设备标识信息相匹配的与所述第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；

生成模块23，用于基于所述第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；

预测模块24，用于基于所述第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，根据所述第一历史使用数据中的使用时长，预测所述第一设备的预测故障概率；

管理模块25，用于根据所述预测故障概率，确定所述第一设备的设备管理建议。

本申请的基于大数据分析的设备管理装置被配置为执行上述的基于大数据分析的设备管理方法。

本实施例，可以基于已建立的历史使用数据库，通过以任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与第一设备标识信息相匹配的与第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；并基于第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；再基于第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，以及第一历史使用数据中的使用时长，预测第一设备的预测故障概率；根据预测故障概率，确定第一设备的设备管理建议。因此解决了现有技术中基于大数据分析的设备管理数据无法融合的技术问题。

在一些实施例中，上述装置可以通过不同方式实现，以执行上述方法。例如，上述方法可以通过软件实施。也就是说，上述方法可以通过计算机程序代码/指令实施，该计算机程序代码/指令可以存储在至少一个计算机可读介质/存储器中，该计算机可读介质/存储器可以是任何合适的载体，例如：ROM，RAM，CD-ROM，磁带，软盘，光数据存储器等。当计算机程序代码/指令被上述装置中的至少一个处理器执行时，使得上述装置执行上述方法。可选地，上述方法可以通过硬件实现，例如：通过至少一个硬件实体实现，其中的每个硬件实体可以是合适的已知硬件实体，例如：特定应用集成电路（Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC），数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP），数字信号处理设备（Digital Signal Processing Device，DSPD），可编程逻辑器件（ProgrammableLogic Device，PLD），现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）等。可选地，在硬件实现方面，硬件可以包括至少一个子实体，其中的每个子实体可以是模块、手段（means）、单元、块（block）等，并且适于执行上述方法中的至少一个操作。可选地，上述方法可以通过软件、硬件的结合的方式实现。也就是说，上述方法的部分操作通过上述的软件实现，而上述方法的其它部分操作通过上述的硬件实现。

实施例3

本申请的实施例可以提供一种计算设备，该计算设备可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算设备也可以替换为移动终端等终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机设备可以实现上述基于大数据分析的设备管理方法。

可选地，在本实施例中，上述计算设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

可选地，在本实施例中，上述计算设备包括一个或多个处理器、存储器、以及传输装置。其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本申请实施例中的基于大数据分析的设备管理方法和装置对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的基于大数据分析的设备管理方法。

可选地，存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

在本实施例中，上述计算设备中的处理器运行存储的程序代码时可以执行以下方法步骤：通过以任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与第一设备标识信息相匹配的与第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；并基于第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；再基于第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，以及第一历史使用数据中的使用时长，预测第一设备的预测故障概率；根据预测故障概率，确定第一设备的设备管理建议。

进一步地，在本实施例中，上述计算设备中的处理器运行存储的程序代码时可以执行实施例1中所列举的任一方法步骤，囿于篇幅不再赘述。

实施例4

本申请的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于保存上述基于大数据分析的设备管理方法所执行的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：通过以任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与第一设备标识信息相匹配的与第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；并基于第二历史使用数据生成第二设备的生命周期路线图；再基于第二设备的生命周期路线图和指定预测策略，以及第一历史使用数据中的使用时长，预测第一设备的预测故障概率；根据预测故障概率，确定第一设备的设备管理建议。

进一步地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行实施例1中所列举的任一方法步骤的程序代码，囿于篇幅不再赘述。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于大数据分析的设备管理方法，其特征在于，该方法包括：

获取任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息和第一历史使用数据；

以所述第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与所述第一设备标识信息相匹配的与所述第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；

基于所述第二历史使用数据生成该类设备的生命周期路线图；

基于所述该类设备的生命周期路线图和指定预测策略，根据所述第一历史使用数据中的使用时长，预测所述第一设备的预测故障概率；

根据所述预测故障概率，确定所述第一设备的设备管理建议；

所述方法还包括：

预先采集多个门店的多个第三设备的第三设备标识信息和第三历史使用数据，其中，所述第三设备中至少包括所述第二设备，第三设备标识信息和第三历史使用数据中至少包括所述第二设备的第二设备标识信息和所述第二历史使用数据；

基于所述第三设备的第三设备标识信息和第三历史使用数据建立所述历史使用数据库；

在确定所述第一设备的设备管理建议之后，所述方法还包括：

以所述第一设备标识信息为索引将所述第一历史使用数据存储到所述历史使用数据库中；

第一设备和第二设备是同一类设备，第二设备和第三设备是同一类设备或者不同类设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集多个门店的第三设备的第三历史使用数据，包括：

针对所述多个门店中的任一门店，确定所述任一门店的采集阶段；

基于所述采集阶段确定采集的数据种类；

根据所述数据种类采集相对应的第三历史使用数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述采集阶段依次包括：设备安装阶段，设备维修阶段和设备拆除阶段；

基于所述采集阶段确定采集的数据种类，包括：

当所述采集阶段为设备安装阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备安装信息；

或者，

当所述采集阶段为设备维修阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备使用信息、设备维修信息；

或者，

当所述采集阶段为设备拆除阶段时，确定采集的数据种类包括：设备标识信息、设备拆除信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述设备管理建议中包括对所述第一设备的下一个采集阶段的时间节点；

所述方法还包括：

根据所述第一设备的设备管理建议，对所述第一设备执行相应的处理，并根据所述下一采集阶段的时间节点对所述第一设备进行下一个采集阶段的第一历史使用数据的采集。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，基于所述第二历史使用数据生成该类设备的生命周期路线图，包括：

根据所述第二历史使用数据，计算得到所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系；

基于所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，生成所述该类设备的生命周期路线图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，预测所述第一设备的故障概率，包括：

基于所述第二设备的已使用时长与故障概率的对应关系，确定所述第一历史使用数据中的使用时长对应的第一故障概率；

根据所述指定预测策略调整所述第一故障概率得到所述预测故障概率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述第一设备的设备管理建议，包括：

根据指定阈值范围确定所述预测故障概率对应的设备维修建议。

8.一种基于大数据分析的设备管理装置，其特征在于，该装置包括：

获取模块，用于获取任一门店中的任一第一设备的第一设备标识信息和第一历史使用数据，预先采集多个门店的多个第三设备的第三设备标识信息和第三历史使用数据，其中，所述第三设备中至少包括所述第二设备，第三设备标识信息和第三历史使用数据中至少包括所述第二设备的第二设备标识信息和所述第二历史使用数据，基于所述第三设备的第三设备标识信息和第三历史使用数据建立所述历史使用数据库；

查找模块，用于以所述第一设备标识信息为索引，在已建立的历史使用数据库中查找与所述第一设备标识信息相匹配的与所述第一设备同类的第二设备的第二历史使用数据；

生成模块，用于基于所述第二历史使用数据生成该类设备的生命周期路线图；

预测模块，用于基于所述该类设备的生命周期路线图和指定预测策略，根据所述第一历史使用数据中的使用时长，预测所述第一设备的预测故障概率；

管理模块，用于根据所述预测故障概率，确定所述第一设备的设备管理建议，基于所述第三设备的第三设备标识信息和第三历史使用数据建立所述历史使用数据库；

其中，第一设备和第二设备是同一类设备，第二设备和第三设备是同一类设备或者不同类设备。

9.一种计算设备，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

Images