CN115879038A - 一种环卫设备维修评估方法、系统、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种环卫设备维修评估方法、系统、设备及可读存储介质,其方法包括获取历史设备数据和待预测数据,历史设备数据包括设备基础成本和设备维修成本;根据预设的分类规则,对历史设备数据进行分类;对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重;根据预设的分数计算规则、参数分析权重和待预测数据,确定目标设备得分;根据预设的策略判断规则和目标设备得分,确定评估结果。本发明具有提高维修状况判断准确率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及设备维修的技术领域,尤其是涉及一种环卫设备维修评估方法、系统、设备及可读存储介质。
背景技术
目前,城市的环卫工作大都有机械化环卫设备来完成,环卫领域机械化作业已经是普遍的作业模式,通过机械化的作业方式不仅能够提高环卫作业的效率,同时也能一定程度上保证作业的质量和经济效益。当机械作业设备出现故障需要进行维修时,需要维修人员根据经验判断需要进行维修或者换新。只要持续对故障的部分进行维修,就可以保证机械作业设备持续使用。但是,在某些情况下,维修的成本是大于换新的成本的。人工对维修情况进行判断会存在判断错误的情况,进而提高了设备的维修成本。
上述中的现有技术方案存在以下缺陷:人工进行维修状况的判断存在准确率低的问题。
发明内容
为了改善人工判断维修状况准确率低的问题,本申请提供了一种环卫设备维修评估方法、系统、设备及可读存储介质。
在本申请的第一方面,提供了一种环卫设备维修评估方法。该方法包括:
获取历史设备数据和待预测数据,所述历史设备数据包括设备基础成本和设备维修成本;
根据预设的分类规则,对所述历史设备数据进行分类;
对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重;
根据预设的分数计算规则、所述参数分析权重和所述待预测数据,确定目标设备得分;
根据预设的策略判断规则和所述目标设备得分,确定评估结果。
由以上技术方案可知,通过获取历史设备数据,并将历史设备数据进行分类,对每一类历史设备数据进行进一步分析,确定参数分析权重,得到每一类设备对应的参数分析权重之后,再根据预测设备数据和参数分析权重做进一步计算,得到待预测数据对应设备的目标设备得分,然后根据目标设备得分和策略判断规则,得到评估结果。改善了人工判断维修状况准确率低的问题,提高了维修状况判断的准确率。
在一种可能的实现方式中,所述预设的分类规则,对所述历史设备数据进行分类,包括:
所述历史设备数据包括多条数据,所述数据还包括设备类型和设备年限;
根据所述设备类型和所述设备年限,对所述历史设备数据进行分类。
在一种可能的实现方式中,所述对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重,包括:
所述设备维修成本包括多个维修成本数据;
所述参数分析权重包括多个维修权重,所述维修权重与所述维修成本数据一一对应;
根据预设的时间周期,计算维修成本数据占总成本的成本比值;
所述总成本=设备基础成本+设备维修成本;
获取每一类设备维修成本数据对应的所述成本比值中的维修最大值;
根据权重计算规则和所述维修最大值,确定所述多个维修权重。
在一种可能的实现方式中,所述根据预设的分数计算规则、所述参数分析权重和所述待预测数据,确定目标设备得分,包括:
所述待预测数据包括预测设备类型、预测设备年限、预测基础成本和预测维修成本;
根据预测设备类型和预测设备年限,调取对应的所述维修权重中的权重最大值;
根据所述权重最大值调取与所述权重最大值对应的维修类型;
根据权重计算规则,计算所述维修类型对应的预测维修成本占预测总成本的目标比值;
所述预测总成本=所述预测基础成本+所述预测维修成本;
根据分值对应表和所述目标比值,确定目标设备得分。
在一种可能的实现方式中,所述根据预设的策略判断规则和所述目标设备得分,确定评估结果,包括:
所述评估结果包括设备配件换新、设备维修和设备报废;
当所述目标设备得分在预设阈值范围内时,所述评估结果为设备配件换新。
在一种可能的实现方式中,当所述目标设备得分大于所述预设阈值范围的最大值时,所述评估结果为设备报废;
当所述目标设备得分小于所述预设阈值范围的最小值时,所述评估结果为设备维修。
在一种可能的实现方式中,所述统计学分析规则为泊松回归分析法。
在本申请的第二方面,提供了一种环卫设备维修评估系统。该系统包括:
数据获取模块,用于获取历史设备数据和待预测数据,所述历史设备数据包括设备基础成本和设备维修成本;
数据分类模块,用于根据预设的分类规则,对所述历史设备数据进行分类;
参数分析模块,用于对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重;
得分确定模块,用于根据预设的分数计算规则、所述参数分析权重和所述待预测数据,确定目标设备得分;
结果确定模块,用于根据预设的策略判断规则和所述目标设备得分,确定评估结果。
在本申请的第三方面,提供了一种电子设备。该电子设备包括:存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
在本申请的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如根据本申请的第一方面的方法。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
通过获取历史设备数据,并将历史设备数据进行分类,对每一类历史设备数据确定参数分析权重,再根据预测设备数据和参数分析权重做进一步计算,得到待预测数据对应设备的目标设备得分,继而根据目标设备得分和策略判断规则,得到评估结果,改善了人工判断维修状况准确率低的问题,提高了维修状况判断的准确率。
附图说明
图1是本申请提供的环卫设备维修评估方法的流程示意图。
图2是本申请提供的环卫设备维修评估系统的结构示意图。
图3是本申请提供的电子设备的结构示意图。
图中,200、环卫设备维修评估系统;201、数据获取模块;202、数据分类模块;203、参数分析模块;204、得分确定模块;205、结果确定模块;301、CPU;302、ROM;303、RAM;304、I/O接口;305、输入部分;306、输出部分;307、存储部分;308、通信部分;309、驱动器;310、可拆卸介质。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本申请一部分实施例,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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
另外,本文中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,如无特殊说明,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
本申请实施例提供一种环卫设备维修评估方法,上述方法的主要流程描述如下。
如图1所示:
步骤S101:获取历史设备数据和待预测数据,历史设备数据包括设备基础成本和设备维修成本。
具体的,历史设备数据包括多条数据,每条数据对应一个环卫设备,每条数据包括设备类型、设备年限、设备基础成本和设备维修成本。上述设备类型表示环卫设备的车辆类型,上述设备年限表示环卫设备的使用年限,上述设备基础成本表示环卫设备的固定成本,包括购买成本、保险成本和年检成本,上述购买成本表示购买某一环卫设备的成本,上述保险成本表示某一环卫设备缴纳的保险费用,上述年检成本表示某一环卫设备进行年检时产生的费用。上述设备维修成本表示环卫设备需要维修产生的成本,根据维修的故障不同,包括启动维修成本、运行维修成本、功能维修成本和误工成本。上述启动维修成本表示当环卫设备由于不能启动而进行维修产生的费用,上述运行维修成本表示环卫设备不能进行正常行驶或者影响环卫设备正常行驶进行维修而产生的费用,上述功能维修成本表示影响环卫设备实施道路清洁功能的故障而进行维修产生的费用,例如对于洒水车而言,影响洒水车实现洒水功能的故障而产生的维修费用即为功能维修成本,对于吸尘车而言,影响吸尘车实现吸尘功能的故障而产生的维修费用即为功能维修成本。上述误工成本表示由于某一环卫设备在维修期间不能进行正常工作而使用其他设备或使用人工完成相应的清洁任务而产生的的费用。
步骤S102:根据预设的分类规则,对历史设备数据进行分类。
具体的,根据设备类型和设备年限,对上述历史设备数据进行分类,即将设备类型和设备年限相同的环卫设备对应的历史设备数据作为一类进行分析。
通过对历史设备数据进行分类,尽可能减少由于设备类型和设备年限对维修成本产生的影响,进而可以提高最终获得的评估结果的准确度。
步骤S103:对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重。
具体的,上述设备维修成本包括多个维修成本数据,上述维修成本数据包括启动维修成本、运行维修成本、功能维修成本和误工成本,上述参数分析权重包括多个维修权重,上述维修成本数据和上述维修权重一一对应,上述启动维修成本对应的维修权重记为启动维修权重,上述运行维修成本对应的维修权重记为运行维修权重,上述功能维修成本对应的维修权重记为功能维修权重,上述误工成本对应的维修权重记为误工维修权重。根据预设的时间周期,计算维修成本数据占总成本的成本比值,上述总成本=设备基础成本+设备维修成本;上述设备维修成本为上述启动维修成本、运行维修成本、功能维修成本和误工成本之和。获取每一类设备维修成本数据对应的上述成本比值中的维修最大值,上述维修最大值包括启动维修最大值、运行维修最大值、功能维修最大值和误工维修最大值;根据权重计算规则和上述维修最大值,确定上述启动维修权重、上述运行维修权重、功能维修权重和误工维修权重。
在本实施例中,上述统计学分析规则为泊松回归分析法,上述预设时间周期为七天即一周,对于某一个环卫设备,计算该环卫设备的启动维修权重,从该环卫设备投入使用开始,计算第一周启动维修成本占总成本的成本比值,计算第一周和第二周产生的启动维修成本占总成本的成本比值,依次计算并绘制成波形图,计算完成后,获取该环卫设备所有的成本比值中的最大值记为启动维修最大值,即上述波形图中的峰值,获取这一类的环卫设备所有的启动维修最大值,计算上述启动维修最大值的方差,并判断上述方差是否小于方差预设值,当上述方差小于方差预设值时,计算上述启动维修最大值的平均数,上述平均数即为这一类环卫设备的启动维修最大值。当上述方差大于方差预设值时,删除上述启动维修最大值中的最大值和最小值,并计算去除最大值和最小值之后的启动维修最大值的平均数,上述平均数即为这一类环卫设备的启动维修最大值。上述运行维修最大值、功能维修最大值、误工维修最大值和上述启动维修最大值的确定方式相同,在此不做赘述。启动维修权重=启动维修最大值/(运行维修最大值+功能维修最大值+误工维修最大值+启动维修最大值),上述运行维修权重、功能维修权重、误工维修权重与启动维修权重计算方法相同,在此不做赘述。上述方差预设值为人为设定。
根据泊松回归分析法,可以得知不同类型的维修成本出现的最大概率,然后根据不同类型的维修成本的出现的最大概率来确定对总的维修成本的影响程度,为后续经济成本影响的判断提供数据基础。
步骤S104:根据预设的分数计算规则、参数分析权重和待预测数据,确定目标设备得分。
具体的,待预测数据包括预测设备类型、预测设备年限、预测基础成本和预测维修成本;根据上述预测设备类型和预测设备年限,调取与预测设备类型和预测设备年限对应的维修权重中的权重最大值,根据权重最大值调取与权重最大值对应的维修类型;根据权重计算规则,计算维修类型对应的预测维修成本占预测总成本的目标比值;预测总成本=预测基础成本+预测维修成本;根据分值对应表和目标比值,确定目标设备得分。上述维修类型包括启动、运行、功能和误工。
在本实施例中,预测维修成本同样包括预测启动成本、预测运行成本、预测功能成本和预测误工成本。根据上述参数分析权重、预测设备类型和预测设备年限,调取与预测设备类型和预测设备年限对应的参数分析权重中的权重最大值,例如对于预测设备类型为洒水车、预测设备年限为三年的参数分析权重中的权重最大值为功能维修权重,而功能维修权重对应的维修类型为功能,然后根据权重计算规则计算预测功能成本与预测总成本的目标比值,即目标比值=预测功能成本/(预测基础成本+预测启动成本+预测运行成本+预测功能成本+预测误工成本)。上述分值对应表包括设备类型、设备年限、比值范围和上述比值范围对应的分数,根据分值对应表和目标比值,可以获取到对应的目标设备得分。
步骤S105:根据预设的策略判断规则和目标设备得分,确定评估结果。
具体的,评估结果包括设备配件换新、设备维修和设备报废;当上述目标设备得分在预设阈值范围内时,评估结果为设备配件换新,表示上述待预测数据对应的设备建议进行设备配件换新。当上述目标设备得分大于预设阈值范围的最大值时,评估结果为设备报废,表示上述待预测数据对应的设备建议进行设备报废;当上述目标设备得分小于预设阈值范围的最小值时,评估结果为设备维修,表示上述待预测数据对应的设备建议进行设备维修。上述预设阈值范围为人为设定,在本实施例中,上述预设阈值范围为60到90,当目标设备得分在60到90之间时,评估结果为设备配件换新、当目标设备得分小于60时,评估结果为设备维修、当目标设备得分大于90时,评估结果为设备报废。
本申请实施例提供一种环卫设备维修评估系统200,参照图2,环卫设备维修评估系统200包括:
数据获取模块201,用于获取历史设备数据和待预测数据,所述历史设备数据包括设备基础成本和设备维修成本;
数据分类模块202,用于根据预设的分类规则,对所述历史设备数据进行分类;
参数分析模块203,用于对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重;
得分确定模块204,用于根据预设的分数计算规则、所述参数分析权重和所述待预测数据,确定目标设备得分;
结果确定模块205,用于根据预设的策略判断规则和所述目标设备得分,确定评估结果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,所描述的模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本申请实施例公开一种电子设备。参照图3,电子设备包括,包括中央处理单元(CPU)301,其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分307加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口304也连接至总线。
以下部件连接至I/O接口304:包括键盘、鼠标等的输入部分305;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分306;包括硬盘等的存储部分307;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分308。通信部分308经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器309也根据需要连接至I/O接口304。可拆卸介质310,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器309上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分307。
特别地,根据本申请的实施例,上文参考流程图图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在机器可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分308从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质310被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时,执行本申请的装置中限定的上述功能。
需要说明的是,本申请所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的申请范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种环卫设备维修评估方法,其特征在于,包括:
获取历史设备数据和待预测数据,所述历史设备数据包括设备基础成本和设备维修成本;
根据预设的分类规则,对所述历史设备数据进行分类;
对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重;
根据预设的分数计算规则、所述参数分析权重和所述待预测数据,确定目标设备得分;
根据预设的策略判断规则和所述目标设备得分,确定评估结果。
2.根据权利要求1所述的环卫设备维修评估方法,其特征在于,所述预设的分类规则,对所述历史设备数据进行分类,包括:
所述历史设备数据包括多条数据,所述数据还包括设备类型和设备年限;
根据所述设备类型和所述设备年限,对所述历史设备数据进行分类。
3.根据权利要求1所述的环卫设备维修评估方法,其特征在于,所述对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重,包括:
所述设备维修成本包括多个维修成本数据;
所述参数分析权重包括多个维修权重,所述维修权重与所述维修成本数据一一对应;
根据预设的时间周期,计算维修成本数据占总成本的成本比值;
所述总成本=设备基础成本+设备维修成本;
获取每一类设备维修成本数据对应的所述成本比值中的维修最大值;
根据权重计算规则和所述维修最大值,确定所述多个维修权重。
4.根据权利要求3所述的环卫设备维修评估方法,其特征在于,所述根据预设的分数计算规则、所述参数分析权重和所述待预测数据,确定目标设备得分,包括:
所述待预测数据包括预测设备类型、预测设备年限、预测基础成本和预测维修成本;
根据预测设备类型和预测设备年限,调取对应的所述维修权重中的权重最大值;
根据所述权重最大值调取与所述权重最大值对应的维修类型;
根据权重计算规则,计算所述维修类型对应的预测维修成本占预测总成本的目标比值;
所述预测总成本=所述预测基础成本+所述预测维修成本;
根据分值对应表和所述目标比值,确定目标设备得分。
5.根据权利要求1所述的环卫设备维修评估方法,其特征在于,所述根据预设的策略判断规则和所述目标设备得分,确定评估结果,包括:
所述评估结果包括设备配件换新、设备维修和设备报废;
当所述目标设备得分在预设阈值范围内时,所述评估结果为设备配件换新。
6.根据权利要求5所述的环卫设备维修评估方法,其特征在于,
当所述目标设备得分大于所述预设阈值范围的最大值时,所述评估结果为设备报废;
当所述目标设备得分小于所述预设阈值范围的最小值时,所述评估结果为设备维修。
7.根据权利要求1所述的环卫设备维修评估方法,其特征在于,所述统计学分析规则为泊松回归分析法。
8.一种环卫设备维修评估系统,其特征在于,包括:
数据获取模块(201),用于获取历史设备数据和待预测数据,所述历史设备数据包括设备基础成本和设备维修成本;
数据分类模块(202),用于根据预设的分类规则,对所述历史设备数据进行分类;
参数分析模块(203),用于对于每一类的历史设备数据,根据预设的统计学分析规则,确定参数分析权重;
得分确定模块(204),用于根据预设的分数计算规则、所述参数分析权重和所述待预测数据,确定目标设备得分;
结果确定模块(205),用于根据预设的策略判断规则和所述目标设备得分,确定评估结果。
9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
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---|---|
CN (1) | CN115879038B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8788301B1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-07-22 | Allstate Insurance Company | Parts valuation and use |
CN109376881A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-02-22 | 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 | 基于维修成本优化的复杂系统维修决策方法 |
CN109740930A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 华润电力技术研究院有限公司 | 维修策略制定及可靠度评估方法、终端和计算机存储介质 |
CN112785131A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-11 | 中国航空综合技术研究所 | 一种飞机预防性维修任务的优化方法 |
CN112950030A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-11 | 爱驰汽车有限公司 | 电动汽车的残差评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113887885A (zh) * | 2021-09-13 | 2022-01-04 | 苏州热工研究院有限公司 | 一种设备维修策略的效益评估方法和计算机终端 |
CN114997744A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-09-02 | 平安国际融资租赁有限公司 | 一种设备健康评估方法、装置、计算机设备及介质 |
CN115327496A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-11 | 中国人民解放军32181部队 | 一种雷达装备状态实时评估方法及系统 |
CN115423367A (zh) * | 2022-10-08 | 2022-12-02 | 霖久智慧(广东)科技有限公司 | 一种基于aiot平台的智慧环卫管理系统及方法 |
-
2023
- 2023-03-08 CN CN202310214239.8A patent/CN115879038B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8788301B1 (en) * | 2013-03-13 | 2014-07-22 | Allstate Insurance Company | Parts valuation and use |
CN109376881A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-02-22 | 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 | 基于维修成本优化的复杂系统维修决策方法 |
CN109740930A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 华润电力技术研究院有限公司 | 维修策略制定及可靠度评估方法、终端和计算机存储介质 |
CN112785131A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-11 | 中国航空综合技术研究所 | 一种飞机预防性维修任务的优化方法 |
CN112950030A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-11 | 爱驰汽车有限公司 | 电动汽车的残差评估方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113887885A (zh) * | 2021-09-13 | 2022-01-04 | 苏州热工研究院有限公司 | 一种设备维修策略的效益评估方法和计算机终端 |
CN114997744A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-09-02 | 平安国际融资租赁有限公司 | 一种设备健康评估方法、装置、计算机设备及介质 |
CN115327496A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-11-11 | 中国人民解放军32181部队 | 一种雷达装备状态实时评估方法及系统 |
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