CN117350713B - 车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117350713B CN117350713B CN202311651097.8A CN202311651097A CN117350713B CN 117350713 B CN117350713 B CN 117350713B CN 202311651097 A CN202311651097 A CN 202311651097A CN 117350713 B CN117350713 B CN 117350713B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- maintenance
- loss
- target
- target vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 474
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 230000008531 maintenance mechanism Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 13
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 7
- 238000011002 quantification Methods 0.000 claims description 7
- 239000010705 motor oil Substances 0.000 description 10
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 10
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 5
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 230000002528 anti-freeze Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Vehicle Cleaning, Maintenance, Repair, Refitting, And Outriggers (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质,该方法包括基于历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;根据车辆损耗量化值和车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;根据当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,生成车辆保养订单。本发明通过对每个损耗项目进行单独考虑,利用车辆损耗量化值实现高细粒度的车辆保养需求分析,同时,通过将整个保养需求拆分为多个损耗项目进行单独考虑,在一定程度上降低了每个车辆进行保养所耗费的时间,从而,提升车辆保养机构的车辆保养服务能力。
Description
技术领域
本发明涉及车辆保养订单匹配技术领域,尤其涉及到一种车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
汽车的日常保养对于车辆的寿命和性能有着非常重要的影响,能够提升汽车安全性,降低交通事故的发生概率。目前,进行车辆保养通常是以行驶里程(例如一万公里)或行驶时间(例如一年)来作为依据进行判断的,车辆用户粗略估计行驶里程或行驶时间达到需要保养的标准时,即可驱车前往车辆保养机构执行车辆保养。
然而,普通车辆保养通常包括针对若干个保养项目的检修与更换,包括:机油、机油滤芯、空气滤清器、变速箱油、刹车油、防冻液以及火花塞等寿命受车辆使用影响较大的损耗件或损耗位置。但实际上这些损耗件或损耗位置所受到损耗影响包括环境因素和车辆因素中若干个不相同的因素,例如,机油的寿命受到空气污染程度的影响更大,刹车油受到车辆行驶环境的湿度影响更大,而火花塞又主要受到发动机运行温度的影响。因此,通常受车辆使用影响较大的损耗项目是基于不同因素影响,若仅仅根据行驶里程和行驶时间来进行保养判断显然是不够准确的,在极端情况下,例如行驶里程和行驶时间都没有达到需要保养的标准,但由于车辆长期行驶在重度空气污染区、湿度占比较大的区域或长期发动机高负荷运行,将会导致对应损耗项目的参数提前达到临界值,影响车辆行驶安全。
同时,针对车辆保养需求大大超过车辆保养服务能力时(例如,大型节假日期间或车辆保养机构数量不足的偏远县市区),会出现车辆保养订单拥挤、排队等现象,影响车辆用户的保养服务体验。造成该现象的一部分原因是:每辆车辆在前往车辆保养机构时,都是按照通常损耗进行全面检修与更换的,即需要把上述提及的受车辆使用影响较大的损耗件或损耗位置全部进行一轮保养动作,但实际上车辆由于使用情况不同,不同车辆的损耗项目也并不相同,目前选择对全部损耗项目进行保养,一方面出于安全冗余考虑,另一方面也是无法对每一个损耗项目单独评估的无奈之举,但显然这样的方式,导致了每辆车执行保养的时间是超出了实际需求的,在若干辆车的积累下,导致了车辆保养订单的处理能力无法满足需求的问题。
因此,如何实现细粒度更高的车辆保养需求获知能力以及如何解决车辆保养服务能力在一些场景下满足不了车辆保养需求导致出现车辆保养订单拥挤、排队现象,是一个亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质,旨在解决目前获知车辆保养需求的细粒度不高以及车辆保养服务能力在一些场景下满足不了车辆保养需求导致出现车辆保养订单拥挤、排队现象的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供一种车辆保养订单匹配方法,所述方法包括以下步骤:
在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息;
基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;其中,所述车辆损耗数据包括若干项车辆损耗量化值;
获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;其中,所述当前状况信息包括若干项车辆当前状况量化值;
根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;
获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单。
可选的,在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息步骤之前,所述方法还包括:
在接收到目标车辆的注册请求时,提取所述注册请求中的标识信息;其中,所述标识信息包括车辆标识信息和车辆数据库标识信息;
识别所述车辆数据库标识信息,获得指向目标车辆数据库的访问链接,解析所述访问链接,获取所述目标车辆数据库的数据获取接口;
建立所述目标车辆标识信息与所述数据获取接口的映射关系,并将所述映射关系写入映射关系列表进行存储。
可选的,在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息步骤,包括:
在接收到车辆保养请求时,提取所述车辆保养请求中的车辆标识信息;
基于车辆标识信息,在所述映射关系列表中匹配目标车辆对应目标车辆数据库的数据获取接口;
基于车辆标识信息,在历史保养数据库中查询目标车辆的前一保养时间;
利用所述数据获取接口,访问目标车辆数据库,获取目标车辆在前一保养时间到当前请求时间的历史行驶信息。
可选的,基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据步骤,具体包括:
根据所述历史行驶信息,提取目标车辆在当前保养周期内的历史行驶轨迹信息和车辆损耗因素中的车辆参数集;其中,所述历史行驶轨迹信息包括若干个历史行驶轨迹点和每个历史行驶轨迹点的时间戳,所述车辆损耗因素中的车辆参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数;
调用车辆损耗因素中的若干个环境参数库,基于历史行驶轨迹点和每个所述历史行驶轨迹点的时间戳,确定车辆损耗因素中的环境参数集;其中,所述车辆损耗因素中的环境参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的环境参数;
基于每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数和环境参数,在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值与车辆参数的若干个参数区间和环境参数的若干个参数区间的对照表中,匹配每个车辆损耗项目在每个参数区间的车辆损耗量化值;
将每个参数区间的车辆损耗量化值进行时间权重累加求和,获得当前保养周期内目标车辆在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值。
可选的,获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息步骤,具体包括:
获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,利用每项车辆状况量化值减去对应车辆损耗项目的车辆损耗量化值,获得目标车辆在当前的每项车辆状况量化值;
基于目标车辆在当前的每项车辆状况量化值,生成记录有目标车辆的每项车辆状况量化值的当前状况信息。
可选的,根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求步骤,具体包括:
根据目标车辆的车辆标识信息,在目标车辆的硬件配置数据库中查找每个车辆损耗项目对应的硬件配置信息;
根据硬件配置信息中的若干个硬件配置,获得每个硬件配置对应的标准状况指标;其中,所述标准状况指标为车辆损耗项目对应的车辆状况量化值的若干个状态范围;
判断目标车辆的每项车辆状况量化值在对应车辆损耗项目的标准状况指标中的哪个状态范围,根据该状态范围对应的保养策略,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求。
可选的,获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单步骤,具体包括:
获取每个保养终端提供的保养队列数据;其中,所述保养队列数据包括每个车辆损耗项目对应的保养订单等候信息;
基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,分别计算目标车辆在每个保养终端对应的保养机构单独执行当前保养周期的保养项目需求时的未拼接保养时间,以及计算目标车辆在不同保养终端对应的保养机构共同执行当前保养周期的保养项目需求时的拼接保养时间;
将计算的所有未拼接保养时间和所有拼接保养时间作为每种保养匹配的结果发送至用户端,根据用户端的反馈信息,选择对应保养匹配中的目标保养终端与目标车辆建立保养匹配关联关系,并生成车辆保养订单;
其中,所述未拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求加入一个保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间;
其中,所述拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求分别加入不同保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间。
此外,为了实现上述目的,本发明还提供了一种车辆保养订单匹配装置,包括:
获取模块,用于在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息;
第一确定模块,用于基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;其中,所述车辆损耗数据包括若干项车辆损耗量化值;
第二确定模块,用于获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;其中,所述当前状况信息包括若干项车辆当前状况量化值;
第一生成模块,用于根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;
第二生成模块,用于获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单。
此外,为了实现上述目的,本发明还提供了一种车辆保养订单匹配设备,所述车辆保养订单匹配设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆保养订单匹配程序,所述车辆保养订单匹配程序被所述处理器执行时实现如上所述的车辆保养订单匹配方法。
此外,为了实现上述目的,本发明还提供了一种存储介质,所述存储介质上存储有车辆保养订单匹配程序,所述车辆保养订单匹配程序被处理器执行时实现上述的车辆保养订单匹配方法。
本发明的有益效果在于:提出了一种车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质,通过将受车辆使用影响较大的损耗项目进行单独的保养需求分析,利用每种损耗项目对应的影响因素进行车辆损耗量化值的计算,进而根据前次保养后的车辆状况量化值与车辆损耗量化值,对该损耗项目是否需要保养进行精确判断,以此实现高细粒度的车辆保养需求分析,同时,通过将整个保养需求拆分为多个损耗项目进行单独考虑,在一定程度上降低了每个车辆进行保养所耗费的时间,从而,提升车辆保养机构的车辆保养服务能力。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图;
图2为本发明车辆保养订单匹配方法实施例的流程示意图;
图3为本发明实施例中一种车辆保养订单匹配装置的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。
如图1所示,该装置可以包括:处理器1001,例如CPU,通信总线1002,用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的装置的结构并不构成对装置的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车辆保养订单匹配程序。
在图1所示的终端中,网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;用户接口1003主要用于连接客户端(用户端),与客户端进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的车辆保养订单匹配程序,并执行以下操作:
在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息;
基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;其中,所述车辆损耗数据包括若干项车辆损耗量化值;
获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;其中,所述当前状况信息包括若干项车辆当前状况量化值;
根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;
获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单。
本发明应用于装置的具体实施例与下述应用车辆保养订单匹配方法的各实施例基本相同,在此不作赘述。
本发明实施例提供了一种车辆保养订单匹配方法,参照图2,图2为本发明车辆保养订单匹配方法实施例的流程示意图。
本实施例中,所述车辆保养订单匹配方法,包括以下步骤:
S100:在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息;
S200:基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;其中,所述车辆损耗数据包括若干项车辆损耗量化值;
S300:获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;其中,所述当前状况信息包括若干项车辆当前状况量化值;
S400:根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;
S500:获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单。
需要说明的是,目前,普通车辆保养通常包括针对若干个保养项目的检修与更换,包括:机油、机油滤芯、空气滤清器、变速箱油、刹车油、防冻液以及火花塞等寿命受车辆使用影响较大的损耗件或损耗位置。但实际上这些损耗件或损耗位置所受到损耗影响包括环境因素和车辆因素中若干个不相同的因素,例如,机油的寿命受到空气污染程度的影响更大,刹车油受到车辆行驶环境的湿度影响更大,而火花塞又主要受到发动机运行温度的影响。因此,通常受车辆使用影响较大的损耗项目是基于不同因素影响,若仅仅根据行驶里程和行驶时间来进行保养判断显然是不够准确的,在极端情况下,例如行驶里程和行驶时间都没有达到需要保养的标准,但由于车辆长期行驶在重度空气污染区、湿度占比较大的区域或长期发动机高负荷运行,将会导致对应损耗项目的参数提前达到临界值,影响车辆行驶安全。在现有车辆保养过程中,通常是车辆用户粗略估计行驶里程或行驶时间达到需要保养的标准时,即可驱车前往车辆保养机构执行车辆保养,但该车辆保养方式细粒度不高,无法准确估测与分析车辆保养的实际需求,影响车辆部件使用寿命,进而影响车辆行驶安全。
为了解决上述问题,本实施例中,提供一种可精确分析车辆保养项目需求的方法,该方法通过从车辆保养请求中获取车辆行驶信息,利用车辆行驶信息确定当前保养周期的车辆损耗数据,以此确定需要保养的项目;需要说明的是,该车辆保养请求可以是车辆用户通过用户端主动提交到平台的请求,也可以是用户端每隔预设时间自动提交到平台的请求。具体而言,能够通过将受车辆使用影响较大的损耗项目进行单独的保养需求分析,利用每种损耗项目对应的影响因素进行车辆损耗量化值的计算,进而根据前次保养后的车辆状况量化值与车辆损耗量化值,对该损耗项目是否需要保养进行精确判断,以此实现高细粒度的车辆保养需求分析。
在优选的实施例中,在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息步骤之前,所述方法还包括:在接收到目标车辆的注册请求时,提取所述注册请求中的标识信息;其中,所述标识信息包括车辆标识信息和车辆数据库标识信息;识别所述车辆数据库标识信息,获得指向目标车辆数据库的访问链接,解析所述访问链接,获取所述目标车辆数据库的数据获取接口;建立所述目标车辆标识信息与所述数据获取接口的映射关系,并将所述映射关系写入映射关系列表进行存储。
在此基础上,在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息步骤,包括:在接收到车辆保养请求时,提取所述车辆保养请求中的车辆标识信息;基于车辆标识信息,在所述映射关系列表中匹配目标车辆对应目标车辆数据库的数据获取接口;基于车辆标识信息,在历史保养数据库中查询目标车辆的前一保养时间;利用所述数据获取接口,访问目标车辆数据库,获取目标车辆在前一保养时间到当前请求时间的历史行驶信息。
本实施例中,车辆用户在使用平台之前,需要先发送车辆标识信息和车辆数据库标识信息完成注册,平台利用车辆数据库标识信息,获得目标车辆数据库的数据获取接口,再通过建立数据获取接口与对应目标车辆标识信息的映射关系进行存储。由此,在后续接收到车辆保养请求时,可通过车辆保养请求中的车辆标识信息匹配对应的目标车辆数据库,通过访问目标车辆数据库,获取到目标在前一保养时间到当前请求时间的历史行驶信息,以此,为车辆保养项目的单独分析提供数据支撑。
在优选的实施例中,基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据步骤,具体包括:根据所述历史行驶信息,提取目标车辆在当前保养周期内的历史行驶轨迹信息和车辆损耗因素中的车辆参数集;其中,所述历史行驶轨迹信息包括若干个历史行驶轨迹点和每个历史行驶轨迹点的时间戳,所述车辆损耗因素中的车辆参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数;调用车辆损耗因素中的若干个环境参数库,基于历史行驶轨迹点和每个所述历史行驶轨迹点的时间戳,确定车辆损耗因素中的环境参数集;其中,所述车辆损耗因素中的环境参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的环境参数;基于每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数和环境参数,在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值与车辆参数的若干个参数区间和环境参数的若干个参数区间的对照表中,匹配每个车辆损耗项目在每个参数区间的车辆损耗量化值;将每个参数区间的车辆损耗量化值进行时间权重累加求和,获得当前保养周期内目标车辆在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值。
本实施例中,在确定当前保养周期的车辆损耗数据时,通过获取每个历史行驶轨迹点在车辆损耗因素中的车辆参数和环境参数,通过对车辆参数和环境参数的区间所对应的车辆损耗量化值,对每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值进行单独的计算。具体而言,通过获取每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值与车辆参数的若干个参数区间和环境参数的若干个参数区间的对照表(该对照表可预先根据标准车辆在不同车辆参数的参数区间和不同环境参数的参数区间下进行长期行驶实验获得的车辆损耗量化值对照表),根据目标车辆在每个参数区间对应的行驶时间,以此将每个参数区间的车辆损耗量化值进行时间权重累加求和,例如,在某一个参数区间的行驶时间超过一个预设时间单位时,才考虑该参数区间的车辆损耗量化值,在某一个参数区间的行驶时间超过K个预设时间单位时,考虑该参数区间为K倍车辆损耗量化值。由此,通过将每个车辆损耗项目进行基于环境参数和车辆参数的车辆损耗量化值的高细粒度计算,能够具体分析出目标车辆在当前保养周期中每个车辆损耗项目是否需要进行保养。
在优选的实施例中,获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息步骤,具体包括:获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,利用每项车辆状况量化值减去对应车辆损耗项目的车辆损耗量化值,获得目标车辆在当前的每项车辆状况量化值;基于目标车辆在当前的每项车辆状况量化值,生成记录有目标车辆的每项车辆状况量化值的当前状况信息。
在此基础上,根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求步骤,具体包括:根据目标车辆的车辆标识信息,在目标车辆的硬件配置数据库中查找每个车辆损耗项目对应的硬件配置信息;根据硬件配置信息中的若干个硬件配置,获得每个硬件配置对应的标准状况指标;其中,所述标准状况指标为车辆损耗项目对应的车辆状况量化值的若干个状态范围;判断目标车辆的每项车辆状况量化值在对应车辆损耗项目的标准状况指标中的哪个状态范围,根据该状态范围对应的保养策略,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求。
本实施例中,在获得目标车辆在当前保养周期的车辆损耗量化值后,即可通过获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值减去对应项目的车辆损耗量化值,来获得当前目标车辆的每项车辆状况量化值。在此之后,通过获取目标车辆在每个车辆损耗项目对应的标准状况指标,利用标准状况指标与计算获得的车辆状况量化值,来判断目标车辆中哪一个损耗项目需要进行保养。具体而言,标准状况指标为车辆损耗项目对应的车辆状况量化值的若干个状态范围,例如状态范围包括标准状态、正常状态、损耗状态和严重损耗状态等,当车辆状况量化值在损耗状态及以下时或根据用户预先设置的保养策略,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求,例如在“机油、机油滤芯、空气滤清器、变速箱油、刹车油、防冻液以及火花塞”等损耗项目中,仅有机油、刹车油和火花塞项目为保养项目,而非全部损耗项目。
在优选的实施例中,获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单步骤,具体包括:获取每个保养终端提供的保养队列数据;其中,所述保养队列数据包括每个车辆损耗项目对应的保养订单等候信息;基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,分别计算目标车辆在每个保养终端对应的保养机构单独执行当前保养周期的保养项目需求时的未拼接保养时间,以及计算目标车辆在不同保养终端对应的保养机构共同执行当前保养周期的保养项目需求时的拼接保养时间;将计算的所有未拼接保养时间和所有拼接保养时间作为每种保养匹配的结果发送至用户端,根据用户端的反馈信息,选择对应保养匹配中的目标保养终端与目标车辆建立保养匹配关联关系,并生成车辆保养订单;其中,所述未拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求加入一个保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间;其中,拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求分别加入不同保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间。
需要说明的是,针对车辆保养需求大大超过车辆保养服务能力时(例如,大型节假日期间或车辆保养机构数量不足的偏远县市区),会出现车辆保养订单拥挤、排队等现象,影响车辆用户的保养服务体验。造成该现象的一部分原因是:每辆车辆在前往车辆保养机构时,都是按照通常损耗进行全面检修与更换的,即需要把上述提及的受车辆使用影响较大的损耗件或损耗位置全部进行一轮保养动作,但实际上车辆由于使用情况不同,不同车辆的损耗项目也并不相同,目前选择对全部损耗项目进行保养,一方面出于安全冗余考虑,另一方面也是无法对每一个损耗项目单独评估的无奈之举,但显然这样的方式,导致了每辆车执行保养的时间是超出了实际需求的,在若干辆车的积累下,导致了车辆保养订单的处理能力无法满足需求的问题。
为了解决上述问题,本实施例通过将整个保养需求拆分为多个损耗项目进行单独考虑,在获得目标车辆的保养项目需求时,获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,利用保养队列数据分析出每个单独的车辆损耗项目队列的保养订单等候信息,进而通过获得区域范围内多个保养终端拆分为车辆损耗项目的保养订单,对目标车辆的保养项目需求进行服务匹配。需要说明的是,该服务匹配包括两种方式,其一为:目标车辆在同一保养终端对应的保养机构执行所有需要保养项目的保养动作,即将需要保养的项目(例如机油、刹车油和火花塞)分别在对应的车辆损耗项目队列中进行保养订单的排队,并计算目标车辆在每个保养终端对应的保养机构单独执行当前保养周期的保养项目需求时的未拼接保养时间;其二为:目标车辆在不同保养终端对应的保养机构执行单独保养项目的保养动作,即将需要保养的项目分别在不同保养终端的车辆损耗项目队列中进行保养订单的排队,进而能够避免第一种方式出现的某种车辆损耗项目队列过于拥堵,使目标车辆完成整个保养动作所耗费的时间显著变长的问题,并计算目标车辆在不同保养终端对应的保养机构共同执行当前保养周期的保养项目需求时的拼接保养时间。最后将未拼接保养时间对应的保养队列排队情况和拼接保养时间对应的保养队列排队情况发送至用户端,由用户根据保养时间和驱使车辆前往不同地方进行保养动作对不同保养方式进行选择,以最大化便利用户。
在本实施例中,提供了一种车辆保养订单匹配方法,通过将受车辆使用影响较大的损耗项目进行单独的保养需求分析,利用每种损耗项目对应的影响因素进行车辆损耗量化值的计算,进而根据前次保养后的车辆状况量化值与车辆损耗量化值,对该损耗项目是否需要保养进行精确判断,以此实现高细粒度的车辆保养需求分析,同时,通过将整个保养需求拆分为多个损耗项目进行单独考虑,在一定程度上降低了每个车辆进行保养所耗费的时间,从而,提升车辆保养机构的车辆保养服务能力。
参照图3,图3为本发明车辆保养订单匹配装置实施例的结构框图。
如图3所示,本发明实施例提出的车辆保养订单匹配装置包括:
获取模块10,用于在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息;
第一确定模块20,用于基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;其中,所述车辆损耗数据包括若干项车辆损耗量化值;
第二确定模块30,用于获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;其中,所述当前状况信息包括若干项车辆当前状况量化值;
第一生成模块40,用于根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;
第二生成模块50,用于获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单。
本发明车辆保养订单匹配装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例,此处不再赘述。
此外,本发明还提出一种车辆保养订单匹配设备,所述车辆保养订单匹配设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆保养订单匹配程序,所述车辆保养订单匹配程序被所述处理器执行时实现如上所述的车辆保养订单匹配方法。
本申请车辆保养订单匹配设备的具体实施方式与上述车辆保养订单匹配方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
此外,本发明还提出一种可读存储介质,所述可读存储介质包括计算机可读存储介质,其上存储有车辆保养订单匹配程序。所述可读存储介质可以是图1的终端中的存储器1005,也可以是如ROM(Read-Only Memory,只读存储器)/RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)、磁碟、光盘中的至少一种,所述可读存储介质包括若干指令用以使得一台具有处理器的车辆保养订单匹配设备执行本发明各个实施例所述的车辆保养订单匹配方法。
本申请可读存储介质中车辆保养订单匹配程序的具体实施方式与上述车辆保养订单匹配方法各实施例基本相同,在此不再赘述。
可以理解的是,在本说明书的描述中,参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例~第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
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上述实施例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,本发明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如上所述的一个存储介质(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,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种车辆保养订单匹配方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息;
基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;其中,所述车辆损耗数据包括若干项车辆损耗量化值;其中,基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据,具体包括:根据所述历史行驶信息,提取目标车辆在当前保养周期内的历史行驶轨迹信息和车辆损耗因素中的车辆参数集;其中,所述历史行驶轨迹信息包括若干个历史行驶轨迹点和每个历史行驶轨迹点的时间戳,所述车辆损耗因素中的车辆参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数;调用车辆损耗因素中的若干个环境参数库,基于历史行驶轨迹点和每个所述历史行驶轨迹点的时间戳,确定车辆损耗因素中的环境参数集;其中,所述车辆损耗因素中的环境参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的环境参数;基于每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数和环境参数,在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值与车辆参数的若干个参数区间和环境参数的若干个参数区间的对照表中,匹配每个车辆损耗项目在每个参数区间的车辆损耗量化值;将每个参数区间的车辆损耗量化值进行时间权重累加求和,获得当前保养周期内目标车辆在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值;
获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;其中,所述当前状况信息包括若干项车辆当前状况量化值;
根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;
获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单;其中,获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单,具体包括:获取每个保养终端提供的保养队列数据;其中,所述保养队列数据包括每个车辆损耗项目对应的保养订单等候信息;基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,分别计算目标车辆在每个保养终端对应的保养机构单独执行当前保养周期的保养项目需求时的未拼接保养时间,以及计算目标车辆在不同保养终端对应的保养机构共同执行当前保养周期的保养项目需求时的拼接保养时间;将计算的所有未拼接保养时间和所有拼接保养时间作为每种保养匹配的结果发送至用户端,根据用户端的反馈信息,选择对应保养匹配中的目标保养终端与目标车辆建立保养匹配关联关系,并生成车辆保养订单;其中,所述未拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求加入一个保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间;其中,所述拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求分别加入不同保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间。
2.如权利要求1所述的车辆保养订单匹配方法,其特征在于,在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息步骤之前,所述方法还包括:
在接收到目标车辆的注册请求时,提取所述注册请求中的标识信息;其中,所述标识信息包括车辆标识信息和车辆数据库标识信息;
识别所述车辆数据库标识信息,获得指向目标车辆数据库的访问链接,解析所述访问链接,获取所述目标车辆数据库的数据获取接口;
建立所述目标车辆标识信息与所述数据获取接口的映射关系,并将所述映射关系写入映射关系列表进行存储。
3.如权利要求2所述的车辆保养订单匹配方法,其特征在于,在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息步骤,包括:
在接收到车辆保养请求时,提取所述车辆保养请求中的车辆标识信息;
基于车辆标识信息,在所述映射关系列表中匹配目标车辆对应目标车辆数据库的数据获取接口;
基于车辆标识信息,在历史保养数据库中查询目标车辆的前一保养时间;
利用所述数据获取接口,访问目标车辆数据库,获取目标车辆在前一保养时间到当前请求时间的历史行驶信息。
4.如权利要求3所述的车辆保养订单匹配方法,其特征在于,获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息步骤,具体包括:
获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,利用每项车辆状况量化值减去对应车辆损耗项目的车辆损耗量化值,获得目标车辆在当前的每项车辆状况量化值;
基于目标车辆在当前的每项车辆状况量化值,生成记录有目标车辆的每项车辆状况量化值的当前状况信息。
5.如权利要求4所述的车辆保养订单匹配方法,其特征在于,根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求步骤,具体包括:
根据目标车辆的车辆标识信息,在目标车辆的硬件配置数据库中查找每个车辆损耗项目对应的硬件配置信息;
根据硬件配置信息中的若干个硬件配置,获得每个硬件配置对应的标准状况指标;其中,所述标准状况指标为车辆损耗项目对应的车辆状况量化值的若干个状态范围;
判断目标车辆的每项车辆状况量化值在对应车辆损耗项目的标准状况指标中的哪个状态范围,根据该状态范围对应的保养策略,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求。
6.一种车辆保养订单匹配装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于在接收到车辆保养请求时,获取目标车辆的历史行驶信息;
第一确定模块,用于基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据;其中,所述车辆损耗数据包括若干项车辆损耗量化值;其中,基于所述历史行驶信息,确定当前保养周期的车辆损耗数据,具体包括:根据所述历史行驶信息,提取目标车辆在当前保养周期内的历史行驶轨迹信息和车辆损耗因素中的车辆参数集;其中,所述历史行驶轨迹信息包括若干个历史行驶轨迹点和每个历史行驶轨迹点的时间戳,所述车辆损耗因素中的车辆参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数;调用车辆损耗因素中的若干个环境参数库,基于历史行驶轨迹点和每个所述历史行驶轨迹点的时间戳,确定车辆损耗因素中的环境参数集;其中,所述车辆损耗因素中的环境参数集包括目标车辆在每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的环境参数;基于每个历史行驶轨迹点对应的若干个影响车辆损耗的车辆参数和环境参数,在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值与车辆参数的若干个参数区间和环境参数的若干个参数区间的对照表中,匹配每个车辆损耗项目在每个参数区间的车辆损耗量化值;将每个参数区间的车辆损耗量化值进行时间权重累加求和,获得当前保养周期内目标车辆在每个车辆损耗项目的车辆损耗量化值;
第二确定模块,用于获取目标车辆在前一保养周期后的若干项车辆状况量化值,根据所述车辆损耗量化值和所述车辆状况量化值,确定目标车辆的当前状况信息;其中,所述当前状况信息包括若干项车辆当前状况量化值;
第一生成模块,用于根据目标车辆的标准状况指标和所述当前状况信息,生成目标车辆在当前保养周期的保养项目需求;
第二生成模块,用于获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单其中,获取目标区域范围内每个保养终端提供的保养队列数据,基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,确定目标车辆与目标保养终端的保养匹配关联关系,并根据所述保养匹配关联关系,生成车辆保养订单,具体包括:获取每个保养终端提供的保养队列数据;其中,所述保养队列数据包括每个车辆损耗项目对应的保养订单等候信息;基于所述保养队列数据和所述保养项目需求,分别计算目标车辆在每个保养终端对应的保养机构单独执行当前保养周期的保养项目需求时的未拼接保养时间,以及计算目标车辆在不同保养终端对应的保养机构共同执行当前保养周期的保养项目需求时的拼接保养时间;将计算的所有未拼接保养时间和所有拼接保养时间作为每种保养匹配的结果发送至用户端,根据用户端的反馈信息,选择对应保养匹配中的目标保养终端与目标车辆建立保养匹配关联关系,并生成车辆保养订单;其中,所述未拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求加入一个保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间;其中,所述拼接保养时间为将目标车辆的保养项目需求分别加入不同保养终端对应的保养队列时最后一个车辆损耗项目的保养动作完成的时间。
7.一种车辆保养订单匹配设备,其特征在于,所述车辆保养订单匹配设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆保养订单匹配程序,所述车辆保养订单匹配程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的车辆保养订单匹配方法。
8.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有车辆保养订单匹配程序,所述车辆保养订单匹配程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的车辆保养订单匹配方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311651097.8A CN117350713B (zh) | 2023-12-05 | 2023-12-05 | 车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311651097.8A CN117350713B (zh) | 2023-12-05 | 2023-12-05 | 车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117350713A CN117350713A (zh) | 2024-01-05 |
CN117350713B true CN117350713B (zh) | 2024-02-06 |
Family
ID=89365317
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311651097.8A Active CN117350713B (zh) | 2023-12-05 | 2023-12-05 | 车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117350713B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105774695A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-07-20 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 一种基于环境信息采集的车况保养系统及方法 |
CN106708352A (zh) * | 2015-11-13 | 2017-05-24 | 北京奇虎科技有限公司 | 车辆保养提醒方法及移动终端 |
CN108171344A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 深圳摩喀网络科技有限公司 | 一种用于汽车保养和维修的智能服务方法及系统 |
CN110660214A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆及其能耗数据的获取方法、装置 |
CN112102518A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-18 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆保养提醒信息的同步方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112418456A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-26 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种车辆保养自动匹配方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN112686400A (zh) * | 2020-12-27 | 2021-04-20 | 江苏苏宁银行股份有限公司 | 车辆保养线上自动匹配方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113409126A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-09-17 | 杭州闪援车管家汽车服务有限公司 | 一种基于ai人工智能的保养拼单系统 |
CN114169547A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-11 | 北京车讯互联网股份有限公司 | 车辆服务的控制方法和系统 |
CN115238912A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-10-25 | 东风柳州汽车有限公司 | 一种车辆保养提醒方法、装置、设备及存储介质 |
CN116011995A (zh) * | 2023-01-30 | 2023-04-25 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 车辆保养信息推送方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116228182A (zh) * | 2021-12-02 | 2023-06-06 | 丰玉强 | 一种车载记录设备及车辆维修保养方法、系统 |
CN116542144A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-08-04 | 中国第一汽车股份有限公司 | 电池能量预测方法、装置以及存储介质和车辆 |
CN117114654A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-24 | 东风商用车有限公司 | 一种配置化的车辆保养实现方法、存储介质及装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10134013B2 (en) * | 2015-11-05 | 2018-11-20 | Snap-On Incorporated | Methods and systems for clustering of repair orders based on inferences gathered from repair orders |
-
2023
- 2023-12-05 CN CN202311651097.8A patent/CN117350713B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106708352A (zh) * | 2015-11-13 | 2017-05-24 | 北京奇虎科技有限公司 | 车辆保养提醒方法及移动终端 |
CN105774695A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-07-20 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 一种基于环境信息采集的车况保养系统及方法 |
CN108171344A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 深圳摩喀网络科技有限公司 | 一种用于汽车保养和维修的智能服务方法及系统 |
CN110660214A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆及其能耗数据的获取方法、装置 |
CN112102518A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-18 | 中国第一汽车股份有限公司 | 车辆保养提醒信息的同步方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112418456A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-26 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种车辆保养自动匹配方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN112686400A (zh) * | 2020-12-27 | 2021-04-20 | 江苏苏宁银行股份有限公司 | 车辆保养线上自动匹配方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113409126A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-09-17 | 杭州闪援车管家汽车服务有限公司 | 一种基于ai人工智能的保养拼单系统 |
CN114169547A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-11 | 北京车讯互联网股份有限公司 | 车辆服务的控制方法和系统 |
CN116228182A (zh) * | 2021-12-02 | 2023-06-06 | 丰玉强 | 一种车载记录设备及车辆维修保养方法、系统 |
CN115238912A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-10-25 | 东风柳州汽车有限公司 | 一种车辆保养提醒方法、装置、设备及存储介质 |
CN116011995A (zh) * | 2023-01-30 | 2023-04-25 | 重庆长安新能源汽车科技有限公司 | 车辆保养信息推送方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116542144A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-08-04 | 中国第一汽车股份有限公司 | 电池能量预测方法、装置以及存储介质和车辆 |
CN117114654A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-11-24 | 东风商用车有限公司 | 一种配置化的车辆保养实现方法、存储介质及装置 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
"Multi-agent reinforcement learning to unify order-matching and vehicle-repositioning in ride-hailing services";Xu Mingyue 等;《 International Journal of Geographical Information Science》;第37卷(第2期);第380-402页 * |
"基于作业成本法的J公司成本控制优化研究";王蔚铭;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》;第I135-1页 * |
"整车物流OTD订单匹配系统的设计与实现";邢鹏;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》;第I138-1581页 * |
车辆维修计划辅助决策系统的设计与实现;严骏;柴世良;凌海风;江勋林;彭卓;;四川兵工学报(第01期);第137-140页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117350713A (zh) | 2024-01-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6058370A (en) | Method of forecasting ambulance service demand | |
CN114694389B (zh) | 换电站的排队车辆识别方法、系统、设备及介质 | |
CN112819263A (zh) | 一种调度客服的方法和装置 | |
CN115374381A (zh) | 一种服务器标识的动态显示方法、电子设备及存储介质 | |
CN117350713B (zh) | 车辆保养订单匹配方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117863886B (zh) | 增程车辆的续航预测方法、装置、电子设备及介质 | |
CN116258318A (zh) | 一种应急事件响应及物资统筹调配方法及系统 | |
CN117291428A (zh) | 一种基于企业管理app的数据后台管理系统 | |
CN113776610B (zh) | 一种车辆油耗的确定方法及装置 | |
CN116795069B (zh) | 一种基于边缘计算的智能制造方法 | |
CN111626589A (zh) | 淤积区域确定方法及装置、交通工具调度方法及装置 | |
CN112765726A (zh) | 一种寿命预测方法及装置 | |
CN115861939B (zh) | 同行车辆查询方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115879848B (zh) | 一种运输车安全监测方法及装置 | |
CN111798151A (zh) | 企业欺诈风险评估方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN111130933A (zh) | 页面流量的预估方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN113554198B (zh) | 基于区块链的接送机数据处理系统 | |
CN114203304B (zh) | 基于智慧医疗大数据的信息推送方法及智慧医疗云服务器 | |
CN101964993B (zh) | 一种实现用户预警的方法及系统 | |
CN114771502A (zh) | 能耗优化方法、装置、设备、存储介质以及系统 | |
CN114048978A (zh) | 一种基于机器学习模型的供需调度策略融合应用 | |
CN113269339A (zh) | 一种网约车任务自动创建和分发的方法及系统 | |
CN117172516B (zh) | 充电桩动态调度决策方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112434877A (zh) | 一种基于云计算的智慧城市数据处理方法及装置 | |
CN117793650B (zh) | 车辆区域通信方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |