CN117149844A - 打印机大数据采集和分析的方法及打印机的库存管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及打印机大数据采集和分析的方法及打印机的库存管理方法，采集和分析方法包括步骤：A.采集并在云端保存每个打印机用户的基础信息和每个打印机基础信息；B.通过监听软件实时监听打印机数据并在云端保存，监听数据包括打印机的各个颜色印量的计数器的计数、各个粉瓶的粉量、各种故障码、以及打印机的零件和耗材更换信息；C.根据监听到的故障码，将故障信息推送给对应的打印机用户；在云端按时间周期对监听数据进行分析，包括根据打印机用户的属性计算单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计相应的故障率和单张成本的行业平均值。本发明能够使打印机用户清楚打印成本和行业平均成本，并根据大数据精确的管理库存。
Description
技术领域
本发明涉及大数据的采集和处理的方法，具体是打印机大数据采集和分析的方法及打印机的库存管理方法。
背景技术
当前中国市场中大多图文店的人数规模较小，而且大多也没有详细的财务记录数据，使得无法有效统计各种使用数据。同时，对设备故障的维修无论是自己维修或是通过服务商提供，对于非全保模式的图文店也无法准确统计到每一个打印机准确的单张成本。并且，由于图文行业的整体信息化水平很差，也没有专业的管理软件，图文店基本都是以手工记录或者表格台账记录，导致无法准确统计打印机的故障次数和每次故障之间的印量数据，导致无法精确计算打印机的平均故障率。目前中国市场的图文店以二手打印机为主，设备更换的年限3～6年，加上店面规模小，导致图文店没有动力和精力去记录并精确统计故障率和单张成本。
在一个地区中，各个图文店是散布在这个地区的各个地方，打印机的故障率和单张成本是每个图文店经营的核心数据之一，但各图文店之间没有很好的沟通渠道，导致图文店对于行业的平均水平无法了解，不知道行业水平，导致不知道自己的数据处于什么水平，也就不能去优化自己的业务。
打印机的稳定性和单张成本是图文店经营的核心指标。图文店按照单张打印价格向客户收取费用，例如打印一张黑白A4纸，收取客户0.2元/张，在一个周期内该打印机更换的所有碳粉、零件、维修人工费的总和除以这个周期内的印量(张)，其单张成本为0.1元/张，此指标决定了图文店的毛利率。打印机的故障率决定了单张成本的高低，在相同工作环境和指标下，打印机的碳粉、零件的成本基本固定不变，故障率的高低直接决定了维修人工费，以及停机维修期间无法承接业务的影响。因此打印机的故障率也是其经营的核心指标之一。故障率是出现一台打印机两次故障之间计数器之间的差值(即印量)。两次故障间的印量越大则机器越稳定，维修费用越低。
图文店使用的激光打印机和喷墨打印机，碳粉和墨水都在一定的覆盖率标准下只能打印一定量的纸张，该数量是一个区间范围。同时打印机除了电子部件外，还有很多机械部件，该机械零件也只能在一定的印张数量后必须更换，因此对于单个图文店而言，可以根据该打印机的印量数据测算出该打印机在该印量(或者时间段)内所需的碳粉/墨水、零件数量区间。
因为图文店使用的打印机大多昂贵价值，导致目前市面上绝大部分图文店使用的打印机都是国外进口的二手打印机(经过厂家的再制造)，并且品类超过千种，比国内正常的新机型号还要多几倍(因为不同国家的供电电压不同，导致内部电路板、程序语言、纸张尺寸标准不同等而产生更多的机器型号，也就是说本来国内只流通该厂家的一个型号，因为二手机的存在，可能该制造商面向全球发布的该型号针对不同地区的不同型号机型都会汇总到中国地区的图文店中)。并且由于打印机的打印生产进行，寿命到期面临不停的退市，而部分图文店因为经费问题延迟引进新机型等多种原因，导致具体保有量不停变化，以及每月的具体印量因为业务变化、机器状态的不同而不停变化。因此行业内无论打印机的制造商，还是碳粉/墨水、零件的制造商都无法具体知道行业内该机型的保有数量，以及该机型每个月的具体印量，因此导致制造商无法准确预测碳粉、零件等的具体需求量。这也使得大量的维修服务提供商无法为所负责区域的采购部门提供准确的备货指导，导致各个采购部门需要更大仓库，单位时间内需要备更多的货，从而导致大量资金的占用。并且由于打印机在图文店中属于生产设备，更新换代速度快，一旦同一机型因为寿命大面积更换，而采购方不知道这情况仍然大量采购，将最终导致大量呆滞碳粉、零件的库存积压。并且这些库存只能作为废品处理，这些废品的回收处理消耗大量资金，对于社会的资源是种极大浪费，同时也增加环保压力。
在生产端，碳粉墨水、零件的制造商要么生产很多，导致大量库存积压产生和维修服务商一样的问题，要么生产少了，导致行业内大量图文店因为碳粉、零件的缺失而使打印机处于停工状态，影响图文店业务的正常开展，此类问题在行业内时有发生。因此针对图文行业的种种问题，需要一种有效的解决方式。
发明内容
本发明提供了一种打印机大数据采集和分析的方法及打印机的库存管理方法，可以使打印机用户清楚打印成本和行业平均成本，并根据大数据精确的管理库存。
本发明打印机大数据采集和分析的方法，包括步骤：
A.通过数据采集软件采集并在云端保存每个打印机用户的基础信息和每个打印机用户的打印机基础信息，并在云端对打印机用户和对应的打印机进行关联；
B.通过监听软件实时监听打印机，并将监听数据上传到云端保存，所述监听数据包括打印机的各个颜色印量的计数器的计数、各个粉瓶的粉量、各种故障码、以及打印机的零件和耗材更换信息；
C.根据监听到的故障码，将故障信息推送给对应的打印机用户；在云端按时间周期对所有监听数据进行分析，包括根据打印机用户的属性计算单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计相应的故障率和单张成本的行业平均值。
本发明是通过收集每个打印机用户的每台打印机数据，保存在云端后形成大数据，再根据监听数据计算单打印机的故障率以及单张成本，与大数据中的行业平均值进行对比，根据对比结果向打印机用户推送相应的维护建议等信息，为打印机用户提供数据和技术支持。
所述监听软件本领域技术人员均可根据现有技术中相同或相似的原理实现，该部分不是本发明的创新所在。
具体的，步骤C所述按时间周期对所有监听数据进行分析包括：
单一打印机故障率＝本次故障发生时的计数器计数－上次故障发生时的计数器计数；
其中，xi为单一打印机故障率，n为相同故障打印机总数，N为所有打印机总数；
单一打印机印量＝截止日期的计数器计数－开始日期的计数器计数，所述计数器计数按计数器的颜色分别计算；
单一打印机打印总成本＝统计周期内更换碳粉/墨水的总成本+统计周期内更换零件的总成本+统计周期内的维修总成本；
统计周期内更换碳粉/墨水的总成本＝统计周期内单次更换碳粉/墨水成本之和；
单次更换碳粉/墨水成本＝单次采购单价×(碳粉/墨水采购数量)；
统计周期内更换零件的总成本＝统计周期内单次更换零件成本之和；
单次更换零件成本＝单次零件采购单价×零件采购数量；
周期内的维修总成本＝统计周期内单次维修成本之和；
单次维修成本＝单次人工费+单次通勤费；
单张成本＝单一打印机打印总成本/统计周期内单一打印机印量；
如果是零件全包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价，单位为：元/张，所述抄表费计价为打印机用户与服务公司在服务合同中约定的抄表费计价；
如果是零件半包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价+(统计周期内更换碳粉/墨水的总成本)/统计周期内单一打印机印量，所述抄表费计价的单位为：元/张；
如果是人工半包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价+(统计周期内更换碳粉/墨水的总成本)/统计周期内单一打印机印量+统计周期内更换零件的总成本/统计周期内单一打印机印量，所述抄表费计价的单位为：元/张；
如果是租赁服务，单一打印机单张使用成本＝单张成本+打印机租赁单张分摊成本；
打印机租赁单张分摊成本＝打印机月租赁费/打印机月印量。
用于与单打印机对比的数据为行业平均数据。云端刚开始运营时，是由以前的经验数据和统计数据形成的各个打印机品牌各个机型的标准数据，将所述标准数据作为行业平均数据。云端运营一段时间后，清洗掉保存的无效和错误数据再进行统计，例如把原有数据经过均方差比对再次清洗数据，使用清洗和计算后的行业均值数据经过加权来修正之前的标准数据，并将不断迭代更新的标准数据作为实时的行业平均数据。
进一步的，步骤C中，在计算出单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计出相应的故障率和单张成本的行业平均值后，如果发现单张成本高于行业平均值的，则继续比较单张成本的具体构成数据中具体是哪些项高于行业平均值。
进一步的，步骤C中，在计算出单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计出相应的故障率和单张成本的行业平均值后，如果发现单打印机的故障率高于行业平均值的，则对比该打印机更换的碳粉、零件的来源，以及对比零件的更换周期是否符合零件寿命周期标准，并根据故障出现次数多的故障码或组件，将超出行业平均值的数据发送给打印机用户，以及向打印机用户推送降低故障次数的建议方式。
本发明还提供了一种打印机的库存管理方法，包括：通过上述方法对打印机大数据进行采集，得到周期内单打印机的印量，在云端的数据库中预设有该打印机的消耗件的印量寿命，由公式：消耗量＝印量/印量寿命，得到该打印机在所述周期内各消耗件的消耗量，该打印机对应的打印机用户根据所述各消耗件的消耗量对各消耗件进行仓库采购和/或消耗件更换，所述消耗件包括打印机的零件和碳粉/墨水，所述印量寿命为单个消耗件在整个生命周期内打印的纸张数量。
获取大数据采集范围内各打印机的历史使用情况，包括需要定期更换的零件、碳粉/墨水或者可能损坏的部件，核算该区域范围内打印机零件、碳粉/墨水的消耗量，各打印机用户可以根据核算结果来对自己的库存进行管理，使采购数量更有针对性，减少无效囤积造成的积压或库存不够影响打印机运行的情况。
进一步的，所述周期内单打印机的印量，包括设置一个周期的起始时间和结束时间，计算单打印机在所述起始时间和结束时间的打印计数器的计数差值，得到该打印机在该周期内的印量，将所述印量发送到云端保存。
通过打印机或与打印机连接的电脑上的监听软件，可精准获取该打印机的具体品牌和型号(包括其他国家地区生产的)，以及每日实时监听打印机的计数器数据。通过早上和晚上计数器之间的差值，可以得到该打印机当日的印量数据，同理，可以得到该打印机的周印量、月印量等。将该打印机的品牌、型号、日印量、周印量、月印量等数据均保存在云端中。
进一步的，在云端根据各消耗件的更换记录统计各消耗件的印量寿命，并根据统计的数据对各消耗件的印量寿命进行更新。这样能够使印量寿命的标准数据逐渐趋同于真实标准，而不是理论测试值。从而使云端的相应预测更精准。
进一步的，当打印机用户通过云端采购消耗件时，云端根据统计的周期内该消耗件的消耗量的最优值，向对应的供应商发送采购订单。所述最优值指的是周期内该消耗件的消耗最少值，通常消耗量与消耗件的质量、耐用性成反比。
进一步的，消耗件的供应商通过云端查询所在地区所有不同机型的打印机的保有量，以及各种消耗件周期内的消耗量、保有量和消耗量的变化特征。
进一步的，对单打印机的消耗件的更换记录，由打印机用户或维修人员更换消耗件时在该打印机上进行设置，或通过软件将更换信息发送到云端保存。
本发明的有益效果包括：
1、能够实现精准的打印机大数据自动化统计；
2、提供丰富的行业基础数据，以及基于所述基础数据的本行业的专家维护系统；
3、行业平均数据根据大数据持续迭代更新，使大数据更准确；
4、提供了统计和分析数据的反馈机制，并且根据反馈数据的精细化和精准化分析，指导图文店进行迭代改善；
5、可以向所有打印机用户提供精准的正在使用的打印机型号数量、每天/每月的零件耗材的消耗量数据，用于指导库存和制造管理，并且时间效率非常高效，在云端统计截止时间几秒后就可以获得全国全行业的实时数据；
6、针对普通进销存系统，本发明利用物联网技术可自动完成采购的动作(包括通过支付和发票接口进行支付和发票操作)，节约了大量人力，而现有通过人力管理几百种机型、几千种商品，上百家供应商的采购是一件非常困难的事情。并且打印机用户可以按照单位工作日进行采购，还能够根据市场上印量的变化进行动态调整。
附图说明
图1为本发明打印机大数据采集和分析的方法的流程图。
图2为本发明打印机的库存管理方法的流程图。
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，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
实施例1：
本实施例以图文店为例。如图1所示，本发明打印机大数据采集和分析的方法，包括步骤：
A.通过数据采集软件采集并在云端保存每个打印机用户的基础信息和每个打印机用户的打印机基础信息，并在云端对打印机用户和对应的打印机进行关联。
采集每个打印机用户的基础信息，可以通过打印机用户手机上的软件，如：微信公众号、微信小程序、网页、APP等进行自行登记上传，打印机用户的基础信息包括商户名称、区域、地址、经纬度坐标、所有店员信息等，这些基础信息上传云端后，云端为每一个打印机用户分配一个全局唯一的用户编号。打印机基础信息包括打印机品牌、打印机型号、工作电压等参数，打印机基础信息上传至云端后，云端为该打印机编制一个全局唯一机器编号，将该机器编号与对应的用户编号关联。
B.通过监听软件实时监听打印机，并将监听数据上传到云端保存，所述监听数据包括打印机的各个颜色印量的计数器的计数(整数类型)、各个粉瓶的粉量(整数类型)、各种故障码(字符串类型)、以及打印机的零件和耗材更换信息。例如理光品牌打印机的卡纸代码为J001，故障代码为SC488-01。监听接口既有国际标准，也有厂商私有标准，监听到的数据不能直接使用，需要按照相应的规则进行拆分，并保存到云端的结构表格中。
C.根据监听到的故障码，将故障信息推送给对应的打印机用户，如打印机用户的手机客户端等；在云端按日、周、月、季度、年等时间周期对所有监听数据进行分析，包括根据打印机用户属于连锁店或单店的属性，计算单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计相应的故障率和单张成本的行业平均值。
本发明是通过收集每个打印机用户的每台打印机数据，保存在云端后形成大数据，再根据监听数据计算单打印机的故障率以及单张成本，与大数据中的行业平均值进行对比，根据对比结果向打印机用户推送相应的维护建议等信息，为打印机用户提供数据和技术支持。
所述监听软件本领域技术人员均可根据现有技术中相同或相似的原理实现，该部分不是本发明的创新所在。
实施例2：
在实施例1的基础上，步骤C所述按时间周期对所有监听数据进行分析包括：
单一打印机故障率＝本次故障发生时的计数器计数－上次故障发生时的计数器计数；
其中，xi为单一打印机故障率，n为相同故障打印机总数，N为所有打印机总数；
单一打印机印量＝截止日期的计数器计数－开始日期的计数器计数，所述计数器计数按计数器的颜色分别计算；
单一打印机打印总成本＝统计周期内更换碳粉/墨水的总成本+统计周期内更换零件的总成本+统计周期内的维修总成本；
统计周期内更换碳粉/墨水的总成本＝统计周期内单次更换碳粉/墨水成本之和；
单次更换碳粉/墨水成本＝单次采购单价×(碳粉/墨水采购数量)；
统计周期内更换零件的总成本＝统计周期内单次更换零件成本之和；
单次更换零件成本＝单次零件采购单价×零件采购数量；
周期内的维修总成本＝统计周期内单次维修成本之和；
单次维修成本＝单次人工费+单次通勤费；
单张成本＝单一打印机打印总成本/统计周期内单一打印机印量；
如果是零件全包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价，单位为：元/张，所述抄表费计价为打印机用户与服务公司在服务合同中约定的抄表费计价；
如果是零件半包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价+(统计周期内更换碳粉/墨水的总成本)/统计周期内单一打印机印量，所述抄表费计价的单位为：元/张；
如果是人工半包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价+(统计周期内更换碳粉/墨水的总成本)/统计周期内单一打印机印量+统计周期内更换零件的总成本/统计周期内单一打印机印量，所述抄表费计价的单位为：元/张；
如果是租赁服务，单一打印机单张使用成本＝单张成本+打印机租赁单张分摊成本；
打印机租赁单张分摊成本＝打印机月租赁费/打印机月印量。
例如某打印机用户与打印机维护方签订了零件全包合同，合同约定了理光黑白打印机7503，A4单张的抄表费为0.03元/张，则打印机的单张成本为0.03元/张。
如果合同是零件半包，约定A4单张的抄表费为0.024元/张，而一个月内该打印机用户打印了20万张A4，用了8支碳粉，每支碳粉120元。则打印机的单张成本＝0.024+120×8/200000＝0.0288元/张。
如果是人工半包，约定A4单张的抄表费为0.01元/张，一个月内该打印机用户同样打印了20万张A4，用了8支碳粉，每支碳粉120元，同时换了15个零件，这些零件总价值2800元，则打印机的单张成本＝0.01+(8×120+2800)/200000＝0.0288元/张。
如果是租赁合同，约定了A4纸的单张成本为0.035元/张，一台理光7503打印机的市场价值36000元，预计使用寿命为3年，则不计算资金占用成本的情况下(需要的可以按照利率增加市场价值的值)，每个月理光7503打印机的租赁费＝36000/3/12＝1000元，该打印机用户一个月打印了20万张A4纸，则租赁单张成本＝1000/200000＝0.005元，则该打印机的单张使用成本＝0.035+0.005＝0.04元/张。
云端刚开始运营时，是由以前的经验数据和统计数据形成的各个打印机品牌各个机型的标准数据，将所述标准数据作为行业平均数据。云端运营一段时间后，清洗掉保存的无效和错误数据再进行统计，例如把原有数据经过均方差比对再次清洗数据，使用清洗和计算后的行业均值数据经过加权来修正之前的标准数据，并将不断迭代更新的标准数据作为实时的行业平均数据。
实施例3：
在上述实施例的基础上，步骤C中，在计算出单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计出相应的故障率和单张成本的行业平均值后，如果发现单张成本高于行业平均值的，则继续比较单张成本的具体构成数据中具体是哪些项高于行业平均值。例如是碳粉成本和零件成本高于行业平均值，则对比碳粉采购的品类、零件更换寿命是否超标等数据，如果能通过更换碳粉或零件的方式解决的，则将行业更低成本的对应品类发送到图文店等打印机用户的手机端，如果不能则推送消息，告知需要约平台的维护工程师上门改善该打印机的工作参数，使得该打印机的单张成本逐渐降低。如果发现是维修人工成本高于行业，那么将继续分析打印机的使用寿命和工作环境，是否符合行业标准，如果不符合则将分析数据和对应的改善措施通过手机端软件(APP，公众号等)发送给图文店等打印机用户。
如果是故障次数高于行业平均值的情况(即：故障率印量低于行业平均值)，则进一步比对更换的碳粉、零件的来源(例如是原装还是通用零件)，以及对比零件的更换周期是否符合零件寿命周期标准，以及故障出现次数多的代码或者组件，将超出标准的数据整理发给打印机用户，建议打印机用户按照行业标准进行打印机维护保养，或者在平台约维护工程师上门帮忙进行处理，以逐渐降低故障次数。
实施例4：
本发明还提供了一种打印机的库存管理方法，如图2所示，包括：通过上述实施例的方法对打印机大数据进行采集，得到周期内单打印机的印量，在云端的数据库中预设有该打印机的消耗件的印量寿命，由公式：消耗量＝印量/印量寿命，得到该打印机在所述周期内各消耗件的消耗量，该打印机对应的打印机用户根据所述各消耗件的消耗量对各消耗件进行仓库采购和/或消耗件更换，所述消耗件包括打印机的零件和碳粉/墨水，所述印量寿命为单个消耗件在整个生命周期内打印的纸张数量。
获取大数据采集范围内各打印机的历史使用情况，包括需要定期更换的零件、碳粉/墨水或者可能损坏的部件，核算该区域范围内打印机零件、碳粉/墨水的消耗量，各打印机用户可以根据核算结果来对自己的库存进行管理，使采购数量更有针对性，减少无效囤积造成的积压或库存不够影响打印机运行的情况。例如根据核算的行业平均零/部件的更换周期、使用量，来指导打印机用户对相应零/部件更有针对性的更换和采购。同时，各零/部件的生产厂商也可以根据所述核算出的行业平局数据来指导生产。
通过打印机或与打印机连接的电脑上的监听软件，可精准获取该打印机的具体品牌和型号(包括其他国家地区生产的)，以及每日实时监听打印机的计数器数据。通过早上和晚上计数器之间的差值，可以得到该打印机当日的印量数据，同理，可以得到该打印机的周印量、月印量等。将该打印机的品牌、型号、日印量、周印量、月印量等数据均保存在云端中，根据需求可以调取不同维度的历史数据。
所述周期内单打印机的印量，包括设置一个周期的起始时间和结束时间，计算单打印机在所述起始时间和结束时间的打印计数器的计数差值，得到该打印机在该周期内的印量，将所述印量发送到云端保存。
例如，在云端的数据库中，保存有各个品牌和型号打印机的零件、碳粉/墨水在规定维度内(例如单面A4)的印量指标(实验室测试值)。例如理光8100黑白生产型打印机，1只碳粉的单面A4印量在75000张左右。如果该打印机一个月打印了750000张A4，那么单月的消耗量为10支碳粉。其他常用零件同理。
对于不是经常更换的零件，可以在云端调取较长时间范围内的零件更换记录数据，统计该打印机的总印量和零件更换次数，来评估该零件的平均印量寿命，采用碳粉相同的计算公式，也可计算出在一定周期内该零件的消耗量。零件更换记录来自于打印机用户或维护工程师更换零件时在打印机上做的设置，或通过软件将更换信息发送到云端保存。
实施例5：
在实施例4的基础上，在云端根据各消耗件的更换记录统计各消耗件的印量寿命，并根据统计的数据对各消耗件的印量寿命进行更新。云端刚开始运营时，是由以前的经验数据和统计数据形成的各个打印机品牌各个机型的标准数据，将所述标准数据作为行业平均数据。云端运营一段时间后，根据行业平均数据清洗掉保存的无效和错误数据再进行统计，例如把原有数据经过均方差比对再次清洗数据，使用清洗和计算后的行业均值数据经过加权来修正之前的标准数据，并将不断迭代更新的标准数据作为实时的行业平均数据。这样能够使印量寿命的标准数据不断修正，通过大量的数据，该印量寿命的标准数据将趋同于真实标准，而不是实验室测试值，从而使云端的相应预测更精准。
实施例6：
在上述实施例的基础上，当打印机用户通过云端采购消耗件时，云端根据统计的周期内该消耗件的消耗量的最优值，向对应的供应商发送采购订单。所述最优值指的是周期内该消耗件的消耗最少值，通常消耗量与消耗件的质量、耐用性成反比。
相应的，消耗件的供应商也可以通过云端查询所在地区所有不同机型的打印机的保有量，以及各种消耗件周期内的消耗量、保有量和消耗量的变化特征。
以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做相关的变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。
Claims (10)
1.打印机大数据采集和分析的方法，其特征包括步骤：
A.通过数据采集软件采集并在云端保存每个打印机用户的基础信息和每个打印机用户的打印机基础信息，并在云端对打印机用户和对应的打印机进行关联；
B.通过监听软件实时监听打印机，并将监听数据上传到云端保存，所述监听数据包括打印机的各个颜色印量的计数器的计数、各个粉瓶的粉量、各种故障码、以及打印机的零件和耗材更换信息；
C.根据监听到的故障码，将故障信息推送给对应的打印机用户；在云端按时间周期对所有监听数据进行分析，包括根据打印机用户的属性计算单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计相应的故障率和单张成本的行业平均值。
2.如权利要求1所述打印机大数据采集和分析的方法，其特征为：步骤C所述按时间周期对所有监听数据进行分析包括：
单一打印机故障率＝本次故障发生时的计数器计数－上次故障发生时的计数器计数；
其中，xi为单一打印机故障率，n为所有相同故障打印机的总数；
单一打印机印量＝截止日期的计数器计数－开始日期的计数器计数，所述计数器计数按计数器的颜色分别计算；
单一打印机打印总成本＝统计周期内更换碳粉/墨水的总成本+统计周期内更换零件的总成本+统计周期内的维修总成本；
统计周期内更换碳粉/墨水的总成本＝统计周期内单次更换碳粉/墨水成本之和；
单次更换碳粉/墨水成本＝单次采购单价×(碳粉/墨水采购数量)；
统计周期内更换零件的总成本＝统计周期内单次更换零件成本之和；
单次更换零件成本＝单次零件采购单价×零件采购数量；
周期内的维修总成本＝统计周期内单次维修成本之和；
单次维修成本＝单次人工费+单次通勤费；
单张成本＝单一打印机打印总成本/统计周期内单一打印机印量；
如果是零件全包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价，单位为：元/张，所述抄表费计价为打印机用户与服务公司在服务合同中约定的抄表费计价；
如果是零件半包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价+(统计周期内更换碳粉/墨水的总成本)/统计周期内单一打印机印量，所述抄表费计价的单位为：元/张；
如果是人工半包服务，单一打印机单张成本＝抄表费计价+(统计周期内更换碳粉/墨水的总成本)/统计周期内单一打印机印量+统计周期内更换零件的总成本/统计周期内单一打印机印量，所述抄表费计价的单位为：元/张；
如果是租赁服务，单一打印机单张使用成本＝单张成本+打印机租赁单张分摊成本；
打印机租赁单张分摊成本＝打印机月租赁费/打印机月印量。
3.如权利要求1所述打印机大数据采集和分析的方法，其特征为：步骤C中，在计算出单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计出相应的故障率和单张成本的行业平均值后，如果发现单张成本高于行业平均值的，则继续比较单张成本的具体构成数据中具体是哪些项高于行业平均值。
4.如权利要求1所述打印机大数据采集和分析的方法，其特征为：步骤C中，在计算出单打印机的故障率和单张成本，以及按照打印机品牌和机型，统计出相应的故障率和单张成本的行业平均值后，如果发现单打印机的故障率高于行业平均值的，则对比该打印机更换的碳粉、零件的来源，以及对比零件的更换周期是否符合零件寿命周期标准，并根据故障出现次数多的故障码或组件，将超出行业平均值的数据发送给打印机用户，以及向打印机用户推送降低故障次数的建议方式。
5.打印机的库存管理方法，其特征包括：通过权利要求1至4之一的方法对打印机大数据进行采集，得到周期内单打印机的印量，在云端的数据库中预设有该打印机的消耗件的印量寿命，由公式：消耗量＝印量/印量寿命，得到该打印机在所述周期内各消耗件的消耗量，该打印机对应的打印机用户根据所述各消耗件的消耗量对各消耗件进行仓库采购和/或消耗件更换，所述消耗件包括打印机的零件和碳粉/墨水，所述印量寿命为单个消耗件在整个生命周期内打印的纸张数量。
6.如权利要求5所述打印机的库存管理方法，其特征为：所述周期内单打印机的印量，包括设置一个周期的起始时间和结束时间，计算单打印机在所述起始时间和结束时间的打印计数器的计数差值，得到该打印机在该周期内的印量，将所述印量发送到云端保存。
7.如权利要求5所述打印机的库存管理方法，其特征为：在云端根据各消耗件的更换记录统计各消耗件的印量寿命，并根据统计的数据对各消耗件的印量寿命进行更新。
8.如权利要求7所述打印机的库存管理方法，其特征为：当打印机用户通过云端采购消耗件时，云端根据统计的周期内该消耗件的消耗量的最优值，向对应的供应商发送采购订单。
9.如权利要求7所述打印机的库存管理方法，其特征为：消耗件的供应商通过云端查询所在地区所有不同机型的打印机的保有量，以及各种消耗件周期内的消耗量、保有量和消耗量的变化特征。
10.如权利要求5所述打印机的库存管理方法，其特征为：对单打印机的消耗件的更换记录，由打印机用户或维修人员更换消耗件时在该打印机上进行设置，或通过软件将更换信息发送到云端保存。
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| CN202310938527.8A CN117149844A (zh) | 2023-07-27 | 2023-07-27 | 打印机大数据采集和分析的方法及打印机的库存管理方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117871135A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-04-12 | 印工社(青岛)数字科技有限公司 | 一种获取印刷机达产率的方法 |
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2023
- 2023-07-27 CN CN202310938527.8A patent/CN117149844A/zh active Pending
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