CN118071039B - 基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统 - Google Patents
基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118071039B CN118071039B CN202410480337.0A CN202410480337A CN118071039B CN 118071039 B CN118071039 B CN 118071039B CN 202410480337 A CN202410480337 A CN 202410480337A CN 118071039 B CN118071039 B CN 118071039B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- maintenance
- record
- information
- history
- feature
- 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 453
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 claims description 87
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 47
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 37
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 27
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 18
- 238000009960 carding Methods 0.000 claims description 14
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 9
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 9
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 7
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 claims description 6
- 238000004080 punching Methods 0.000 claims description 3
- 238000013523 data management Methods 0.000 abstract description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- 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
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)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本发明涉及空调维保数据管理技术领域，具体为基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统，本发明通过对在两条发生高度相似的故障问题，同时在解决故障问题过程中采用的故障修复措施也高度相似的历史维保记录中，存在故障排查时长偏差过大的情况展开数据分析，实现对能影响运维人员在相似维保场景下做出偏差较大的故障排查流程的维保信息的智能识别判断，辅助运维人员在对不同型号、配置的空调设备开展维保过程中产生的维保信息的智能科学化管理，为运维人员在制定故障排查流程时提供必要的数据支撑，提高运维人员对空调设备的维保效率。
Description
技术领域
本发明涉及空调维保数据管理技术领域，具体为基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统。
背景技术
随着现代化建筑的高度化、智能化以及气候变化的影响，空调设备已经成为了现代生活中不可或缺的一部分，然而由于空调设备的复杂性以及使用环境的多样性，对空调设备的监控，以及及时开展空调故障维保工作变得越来越重要。
而空调的历史售后故障数据具有重要价值，往往能帮助运维人员在下一次对设备进行故障排查时，尽快地找到故障原因，节省一些不必要的故障排查流程，合理的利用空调的历史售后故障数据，在很大程度上能实现空调设备进行自动化故障诊断的时间。
发明内容
本发明的目的在于提供基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于人工智能的空调维保信息监管方法，方法包括：
步骤S1：按照时间先后顺序，分别对各空调设备因故障维修而产生的历史维保记录进行提取，生成对应各空调设备的历史维保记录序列；分别将相同机型和配置的空调设备的历史维保记录序列进行汇集，得到若干个维保记录序列集合；
步骤S2：分别在各维保记录序列集合内，结合从各历史维保记录中提取得到的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况，分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别；
步骤S3：分别对从各维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组进行汇集，采集在任意特征偏差记录组内各历史维保记录中所记载包含的所有维保信息，对所有维保信息进行特征提取，得到对应各历史维保记录的特征信息集合；
维保信息包括运维人员在对相应空调设备进行故障排查过程中所记载的信息、运维人员在对相应空调设备进行故障检修过程中所记载的信息以及运维人员在执行完故障检修后，对相应空调设备进行运行测试过程中所记载的信息；
步骤S4：梳理在任意特征偏差记录组所包含历史维保记录之间所呈现的特征信息偏差分布情况，对影响运维人员制定故障排查流程计划的特征信息进行判断识别，并对特征信息完成特征标记；
步骤S5：梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
步骤S6：构建对应各机型和配置的空调设备的维保信息库，实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，为运维人员在对相同空调设备再次开展维保的过程中提供信息提示。
优选的，步骤S2包括：
设从任意维保记录序列集合U中捕捉得到历史维保记录Pi和历史维保记录Pj，且从历史维保记录Pi中提取得到的故障表征信息，与从历史维保记录Pj中提取得到的故障表征信息，满足相似度大于相似度阈值，同时，从历史维保记录Pi中提取得到的故障修复措施信息，与从历史维保记录Pj中提取得到的故障修复措施信息，满足相似度大于相似度阈值；
分别从历史维保记录Pi和历史维保记录Pj中，提取运维人员在到达相应空调设备处后上传的维修执行打卡记录的生成时间Tr，捕捉运维人员对相应空调设备开始执行相应的故障修复措施的时间戳Te，分别得到在历史维保记录Pi和历史维保记录Pj中，运维人员所花费的故障排查时长L=Te-Tr；设历史维保记录Pi对应的故障排查时长为L(Pi)，历史维保记录Pj对应的故障排查时长为L(Pj)；
当｜L(Pi)-L(Pj)｜>β，意味着在两条发生高度相似的故障问题，同时在解决故障问题过程中采用的故障修复措施也高度相似的历史维保记录中，存在故障排查时长偏差过大的情况，即意味着在这两条历史维保记录中，运维人员所实际开展的故障排查过程存在较大的差别，根据实际应用场景分析，在这两条历史维保记录之前记载的相关维保信息中，存在能影响运维人员做出偏差较大的故障排查流程的维保信息的可能性较大，其中，β为时长差阈值，若历史维保记录Pi和历史维保记录Pj同属于任意维保记录序列集合U内的某历史维保记录序列，在某历史维保记录序列中，分别提取位于历史维保记录Pi之前的历史维保记录Pi-1，以及位于历史维保记录Pj之前的历史维保记录Pj-1，若某历史维保记录Pi和某历史维保记录Pj分属于任意维保记录序列集合U内的不同历史维保记录序列，分别从不同历史维保记录序列中提取位于历史维保记录Pi之前的历史维保记录Pi-1'，以及位于历史维保记录Pj之前的历史维保记录Pj-1'；
构建生成特征偏差记录组（Pi-1，Pj-1）或者（Pi-1'，Pj-1'），当L(Pi)>L(Pj)时，判断Pj-1或者Pj-1'为在相应特征偏差记录组中的基准记录，当L(Pi)<L(Pj)时，判断Pi-1或者Pi-1'为在相应特征偏差记录组中的基准记录；
当L(Pi)<L(Pj)，默认在与L(Pi)相邻的前一条历史维保记录，即基准记录中存在能让运维人员做出缩短故障排查流程的维保信息的可能性较大，即基准记录为存在能让运维人员做出缩短故障排查流程的维保信息的记录；在实际场景中，运维人员根据历史记载的维保信息以及当下的故障情况，能实现对一部分的故障原因进行排查。
优选的，步骤S4包括：
设在某维保记录序列集合中存在由历史维保记录X和历史维保记录Y构成的特征偏差记录组A，其中，历史维保记录X为基准记录，设对在历史维保记录X中记载的所有维保信息，提取得到的特征信息集为P(X)，对在历史维保记录Y中记载的所有维保信息，提取得到的特征信息集为P(Y)；
分别对特征信息集P(X)和特征信息集P(Y)内所包含的特征信息进行遍历，当在特征信息集P(Y)内不存在有与特征信息集P(X)内某特征信息之间满足相似度大于相似度阈值的特征信息，对特征信息集P(X)内的某特征信息进行特征标记，初步判断某特征信息为在特征信息集P(X)中存在的影响运维人员制定故障排查流程计划的维保信息。
优选的，步骤S5包括：
分别获取从任意维保记录序列集合中提取得到的含有特征标记的特征信息，从任意维保记录序列集合中提取得到特征偏差记录组的总数为M，分别提取M个特征偏差记录组中相应基准记录所对应的特征信息集；
若某个含有特征标记的特征信息为R，累计在M个基准记录的特征信息集中包含R的总数为N，累计被标有特征标记的特征信息R的总数为K；评估计算特征信息R的特征影响指数α=K/(N/M)；
当特征信息R的特征影响指数大于指数阈值，判断特征信息R为在对任意维保记录序列集合所对应的机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息。
优选的，步骤S6包括：
分别获取在对各机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息，得到对应各机型和配置的空调设备的维保信息集合；设某机型和配置的空调设备对应的维保信息集合为F；
从某机型和配置的空调设备所对应的维保记录序列集合中，采集并汇集在经过特征提取后能得到维保信息集合F内任意维保信息的所有记载内容，构建生成对应某机型和配置的空调设备的维保信息库；
实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，每当捕捉到运维人员记载了属于任意机型和配置的某空调设备的维保信息库内的内容，自动对内容进行标记，当在下一次对某空调设备进行维保过程中，将标记的内容对运维人员进行自动显示提示。
为更好的实现上述方法，还提出了一种空调维保信息监管系统，系统包括：维保记录采集模块、维保记录管理模块、维保信息特征提取模块、维保特征信息标记管理模块、维保特征信息筛选管理模块、维保辅助提示管理模块；
维保记录采集模块，用于按照时间先后顺序，分别对各空调设备因故障维修而产生的历史维保记录进行提取，生成对应各空调设备的历史维保记录序列；分别将相同机型和配置的空调设备的历史维保记录序列进行汇集，得到若干个维保记录序列集合；
维保记录管理模块，用于分别在各维保记录序列集合内，结合从各历史维保记录中提取得到的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况，分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别；
维保信息特征提取模块，用于分别对从各维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组进行汇集，采集在任意特征偏差记录组内各历史维保记录中所记载包含的所有维保信息，对所有维保信息进行特征提取，得到对应各历史维保记录的特征信息集合；
维保特征信息标记管理模块，用于梳理在任意特征偏差记录组所包含历史维保记录之间所呈现的特征信息偏差分布情况，对影响运维人员制定故障排查流程计划的特征信息进行判断识别，并对特征信息完成特征标记；
维保特征信息筛选管理模块，用于梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
维保辅助提示管理模块，用于构建对应各机型和配置的空调设备的维保信息库，实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，为运维人员在对相同空调设备再次开展维保的过程中提供信息提示。
优选的，维保记录管理模块包括信息梳理单元、特征偏差记录组提取管理单元；
信息梳理单元，用于在各维保记录序列集合内，梳理在各历史维保记录中的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况；
特征偏差记录组提取管理单元，用于分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别。
优选的，维保特征信息筛选管理模块包括特征影响指数评估单元、维保特征信息提取单元；
特征影响指数评估单元，用于梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数；
维保特征信息提取单元，用于接收特征影响指数评估单元的数据，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过对在两条发生高度相似的故障问题，同时在解决故障问题过程中采用的故障修复措施也高度相似的历史维保记录中，存在故障排查时长偏差过大的情况展开数据分析，实现对能影响运维人员在相似维保场景下做出偏差较大的故障排查流程的维保信息的智能识别判断，辅助运维人员在对不同型号、配置的空调设备开展维保过程中产生的维保信息的智能科学化管理，为运维人员在制定故障排查流程时提供必要的数据支撑，提高运维人员对空调设备的维保效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明基于人工智能的空调维保信息监管方法的流程示意图；
图2是本发明基于人工智能的空调维保信息监管系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：基于人工智能的空调维保信息监管方法，方法包括：
步骤S1：按照时间先后顺序，分别对各空调设备因故障维修而产生的历史维保记录进行提取，生成对应各空调设备的历史维保记录序列；分别将相同机型和配置的空调设备的历史维保记录序列进行汇集，得到若干个维保记录序列集合；
步骤S2：分别在各维保记录序列集合内，结合从各历史维保记录中提取得到的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况，分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别；
其中，步骤S2包括：
设从任意维保记录序列集合U中捕捉得到历史维保记录Pi和历史维保记录Pj，且从历史维保记录Pi中提取得到的故障表征信息，与从历史维保记录Pj中提取得到的故障表征信息，满足相似度大于相似度阈值，同时，从历史维保记录Pi中提取得到的故障修复措施信息，与从历史维保记录Pj中提取得到的故障修复措施信息，满足相似度大于相似度阈值；
分别从历史维保记录Pi和历史维保记录Pj中，提取运维人员在到达相应空调设备处后上传的维修执行打卡记录的生成时间Tr，捕捉运维人员对相应空调设备开始执行相应的故障修复措施的时间戳Te，分别得到在历史维保记录Pi和历史维保记录Pj中，运维人员所花费的故障排查时长L=Te-Tr；设历史维保记录Pi对应的故障排查时长为L(Pi)，历史维保记录Pj对应的故障排查时长为L(Pj)；
当｜L(Pi)-L(Pj)｜>β，其中，β为时长差阈值，若历史维保记录Pi和历史维保记录Pj同属于任意维保记录序列集合U内的某历史维保记录序列，在某历史维保记录序列中，分别提取位于历史维保记录Pi之前的历史维保记录Pi-1，以及位于历史维保记录Pj之前的历史维保记录Pj-1，若某历史维保记录Pi和某历史维保记录Pj分属于任意维保记录序列集合U内的不同历史维保记录序列，分别从不同历史维保记录序列中提取位于历史维保记录Pi之前的历史维保记录Pi-1'，以及位于历史维保记录Pj之前的历史维保记录Pj-1'；
构建生成特征偏差记录组（Pi-1，Pj-1）或者（Pi-1'，Pj-1'），当L(Pi)>L(Pj)时，判断Pj-1或者Pj-1'为在相应特征偏差记录组中的基准记录，当L(Pi)<L(Pj)时，判断Pi-1或者Pi-1'为在相应特征偏差记录组中的基准记录；
步骤S3：分别对从各维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组进行汇集，采集在任意特征偏差记录组内各历史维保记录中所记载包含的所有维保信息，对所有维保信息进行特征提取，得到对应各历史维保记录的特征信息集合；
步骤S4：梳理在任意特征偏差记录组所包含历史维保记录之间所呈现的特征信息偏差分布情况，对影响运维人员制定故障排查流程计划的特征信息进行判断识别，并对特征信息完成特征标记；
其中，步骤S4包括：
设在某维保记录序列集合中存在由历史维保记录X和历史维保记录Y构成的特征偏差记录组A，其中，历史维保记录X为基准记录，设对在历史维保记录X中记载的所有维保信息，提取得到的特征信息集为P(X)，对在历史维保记录Y中记载的所有维保信息，提取得到的特征信息集为P(Y)；
分别对特征信息集P(X)和特征信息集P(Y)内所包含的特征信息进行遍历，当在特征信息集P(Y)内不存在有与特征信息集P(X)内某特征信息之间满足相似度大于相似度阈值的特征信息，对特征信息集P(X)内的某特征信息进行特征标记，初步判断某特征信息为在特征信息集P(X)中存在的影响运维人员制定故障排查流程计划的维保信息；
步骤S5：梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
其中，步骤S5包括：
分别获取从任意维保记录序列集合中提取得到的含有特征标记的特征信息，从任意维保记录序列集合中提取得到特征偏差记录组的总数为M，分别提取M个特征偏差记录组中相应基准记录所对应的特征信息集；
若某个含有特征标记的特征信息为R，累计在M个基准记录的特征信息集中包含R的总数为N，累计被标有特征标记的特征信息R的总数为K；评估计算特征信息R的特征影响指数α=K/(N/M)；
例如说，从维保记录序列集合Q中提取得到的特征偏差记录组的总数为M=15，分别对15个特征偏差记录组中相应基准记录所对应的特征信息集进行提取；
例如说，在15个特征信息集中，存在含有特征标记的特征信息R，其中，总共有12个特征信息集包含特征信息R，且在这12个包含特征信息R的特征信息集中，被标有特征标记的特征信息R的总数为8，因此，综上可知，特征信息R的特征影响指数α=8/(12/15)=10；
当特征信息R的特征影响指数大于指数阈值，判断特征信息R为在对任意维保记录序列集合所对应的机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
步骤S6：构建对应各机型和配置的空调设备的维保信息库，实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，为运维人员在对相同空调设备再次开展维保的过程中提供信息提示；
其中，步骤S6包括：
分别获取在对各机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息，得到对应各机型和配置的空调设备的维保信息集合；设某机型和配置的空调设备对应的维保信息集合为F；
从某机型和配置的空调设备所对应的维保记录序列集合中，采集并汇集在经过特征提取后能得到维保信息集合F内任意维保信息的所有记载内容，构建生成对应某机型和配置的空调设备的维保信息库；
实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，每当捕捉到运维人员记载了属于任意机型和配置的某空调设备的维保信息库内的内容，自动对内容进行标记，当在下一次对某空调设备进行维保过程中，将标记的内容对运维人员进行自动显示提示。
为更好的实现上述方法，还提出了一种空调维保信息监管系统，系统包括：维保记录采集模块、维保记录管理模块、维保信息特征提取模块、维保特征信息标记管理模块、维保特征信息筛选管理模块、维保辅助提示管理模块；
维保记录采集模块，用于按照时间先后顺序，分别对各空调设备因故障维修而产生的历史维保记录进行提取，生成对应各空调设备的历史维保记录序列；分别将相同机型和配置的空调设备的历史维保记录序列进行汇集，得到若干个维保记录序列集合；
维保记录管理模块，用于分别在各维保记录序列集合内，结合从各历史维保记录中提取得到的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况，分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别；
其中，维保记录管理模块包括信息梳理单元、特征偏差记录组提取管理单元；
信息梳理单元，用于在各维保记录序列集合内，梳理在各历史维保记录中的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况；
特征偏差记录组提取管理单元，用于分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别；
维保信息特征提取模块，用于分别对从各维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组进行汇集，采集在任意特征偏差记录组内各历史维保记录中所记载包含的所有维保信息，对所有维保信息进行特征提取，得到对应各历史维保记录的特征信息集合；
维保特征信息标记管理模块，用于梳理在任意特征偏差记录组所包含历史维保记录之间所呈现的特征信息偏差分布情况，对影响运维人员制定故障排查流程计划的特征信息进行判断识别，并对特征信息完成特征标记；
维保特征信息筛选管理模块，用于梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
其中，维保特征信息筛选管理模块包括特征影响指数评估单元、维保特征信息提取单元；
特征影响指数评估单元，用于梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数；
维保特征信息提取单元，用于接收特征影响指数评估单元的数据，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
维保辅助提示管理模块，用于构建对应各机型和配置的空调设备的维保信息库，实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，为运维人员在对相同空调设备再次开展维保的过程中提供信息提示。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.基于人工智能的空调维保信息监管方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1：按照时间先后顺序，分别对各空调设备因故障维修而产生的历史维保记录进行提取，生成对应各空调设备的历史维保记录序列；分别将相同机型和配置的空调设备的历史维保记录序列进行汇集，得到若干个维保记录序列集合；
步骤S2：分别在各维保记录序列集合内，结合从各历史维保记录中提取得到的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况，分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别；
步骤S3：分别对从各维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组进行汇集，采集在任意特征偏差记录组内各历史维保记录中所记载包含的所有维保信息，对所述所有维保信息进行特征提取，得到对应所述各历史维保记录的特征信息集合；
步骤S4：梳理在任意特征偏差记录组所包含历史维保记录之间所呈现的特征信息偏差分布情况，对影响运维人员制定故障排查流程计划的特征信息进行判断识别，并对所述特征信息完成特征标记；
步骤S5：梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
步骤S6：构建对应各机型和配置的空调设备的维保信息库，实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，为运维人员在对相同空调设备再次开展维保的过程中提供信息提示；
所述步骤S2包括：
设从任意维保记录序列集合U中捕捉得到历史维保记录Pi和历史维保记录Pj，且从历史维保记录Pi中提取得到的故障表征信息，与从历史维保记录Pj中提取得到的故障表征信息，满足相似度大于相似度阈值，同时，从历史维保记录Pi中提取得到的故障修复措施信息，与从历史维保记录Pj中提取得到的故障修复措施信息，满足相似度大于相似度阈值；
分别从历史维保记录Pi和历史维保记录Pj中，提取运维人员在到达相应空调设备处后上传的维修执行打卡记录的生成时间Tr，捕捉运维人员对相应空调设备开始执行相应的故障修复措施的时间戳Te，分别得到在历史维保记录Pi和历史维保记录Pj中，运维人员所花费的故障排查时长L=Te-Tr；设历史维保记录Pi对应的故障排查时长为L(Pi)，历史维保记录Pj对应的故障排查时长为L(Pj)；
当｜L(Pi)-L(Pj)｜>β，其中，β为时长差阈值，若历史维保记录Pi和历史维保记录Pj同属于所述任意维保记录序列集合U内的某历史维保记录序列，在所述某历史维保记录序列中，分别提取位于历史维保记录Pi之前的历史维保记录Pi-1，以及位于历史维保记录Pj之前的历史维保记录Pj-1，若某历史维保记录Pi和某历史维保记录Pj分属于所述任意维保记录序列集合U内的不同历史维保记录序列，分别从所述不同历史维保记录序列中提取位于历史维保记录Pi之前的历史维保记录Pi-1'，以及位于历史维保记录Pj之前的历史维保记录Pj-1'；
构建生成特征偏差记录组（Pi-1，Pj-1）或者（Pi-1'，Pj-1'），当L(Pi)>L(Pj)时，判断Pj-1或者Pj-1'为在相应特征偏差记录组中的基准记录，当L(Pi)<L(Pj)时，判断Pi-1或者Pi-1'为在相应特征偏差记录组中的基准记录；
所述步骤S4包括：
设在某维保记录序列集合中存在由历史维保记录X和历史维保记录Y构成的特征偏差记录组A，其中，历史维保记录X为基准记录，设对在历史维保记录X中记载的所有维保信息，提取得到的特征信息集为P(X)，对在历史维保记录Y中记载的所有维保信息，提取得到的特征信息集为P(Y)；
分别对特征信息集P(X)和特征信息集P(Y)内所包含的特征信息进行遍历，当在特征信息集P(Y)内不存在有与所述特征信息集P(X)内某特征信息之间满足相似度大于相似度阈值的特征信息，对特征信息集P(X)内的所述某特征信息进行特征标记，初步判断所述某特征信息为在特征信息集P(X)中存在的影响运维人员制定故障排查流程计划的维保信息；
所述步骤S5包括：
分别获取从任意维保记录序列集合中提取得到的含有特征标记的特征信息，从所述任意维保记录序列集合中提取得到特征偏差记录组的总数为M，分别提取M个特征偏差记录组中相应基准记录所对应的特征信息集；
若某个含有特征标记的特征信息为R，累计在M个基准记录的特征信息集中包含R的总数为N，累计被标有特征标记的特征信息R的总数为K；评估计算特征信息R的特征影响指数α=K/(N/M)；
当特征信息R的特征影响指数大于指数阈值，判断所述特征信息R为在对所述任意维保记录序列集合所对应的机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
所述步骤S6包括：
分别获取在对各机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息，得到对应各机型和配置的空调设备的维保信息集合；设某机型和配置的空调设备对应的维保信息集合为F；
从所述某机型和配置的空调设备所对应的维保记录序列集合中，采集并汇集在经过特征提取后能得到维保信息集合F内任意维保信息的所有记载内容，构建生成对应所述某机型和配置的空调设备的维保信息库；
实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，每当捕捉到运维人员记载了属于所述任意机型和配置的某空调设备的维保信息库内的内容，自动对所述内容进行标记，当在下一次对所述某空调设备进行维保过程中，将标记的内容对运维人员进行自动显示提示。
2.用于执行权利要求1中所述的基于人工智能的空调维保信息监管方法的空调维保信息监管系统，其特征在于，所述系统包括：维保记录采集模块、维保记录管理模块、维保信息特征提取模块、维保特征信息标记管理模块、维保特征信息筛选管理模块、维保辅助提示管理模块；
所述维保记录采集模块，用于按照时间先后顺序，分别对各空调设备因故障维修而产生的历史维保记录进行提取，生成对应各空调设备的历史维保记录序列；分别将相同机型和配置的空调设备的历史维保记录序列进行汇集，得到若干个维保记录序列集合；
所述维保记录管理模块，用于分别在各维保记录序列集合内，结合从各历史维保记录中提取得到的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况，分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别；
所述维保信息特征提取模块，用于分别对从各维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组进行汇集，采集在任意特征偏差记录组内各历史维保记录中所记载包含的所有维保信息，对所述所有维保信息进行特征提取，得到对应所述各历史维保记录的特征信息集合；
所述维保特征信息标记管理模块，用于梳理在任意特征偏差记录组所包含历史维保记录之间所呈现的特征信息偏差分布情况，对影响运维人员制定故障排查流程计划的特征信息进行判断识别，并对所述特征信息完成特征标记；
所述维保特征信息筛选管理模块，用于梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息；
所述维保辅助提示管理模块，用于构建对应各机型和配置的空调设备的维保信息库，实时对运维人员在对任意机型和配置的某空调设备进行维保过程中记载的维保信息进行监测，为运维人员在对相同空调设备再次开展维保的过程中提供信息提示。
3.根据权利要求2所述的空调维保信息监管系统，其特征在于，所述维保记录管理模块包括信息梳理单元、特征偏差记录组提取管理单元；
所述信息梳理单元，用于在各维保记录序列集合内，梳理在各历史维保记录中的故障排查时长，以及在所有历史维保记录中所呈现的故障表征信息和故障修复措施信息的偏差分布情况；
所述特征偏差记录组提取管理单元，用于分别对各维保记录序列集合，提取并构建得到若干特征偏差记录组，并对各特征偏差记录组中的基准记录进行判断识别。
4.根据权利要求2所述的空调维保信息监管系统，其特征在于，所述维保特征信息筛选管理模块包括特征影响指数评估单元、维保特征信息提取单元；
所述特征影响指数评估单元，用于梳理含有特征标记的各特征信息在从相应维保记录序列集合中提取得到的所有特征偏差记录组中所呈现的特征分布情况，评估并计算含有特征标记的各特征信息的特征影响指数；
所述维保特征信息提取单元，用于接收所述特征影响指数评估单元的数据，从维保记录序列集合中提取出在对相应机型和配置的空调设备进行维保的过程中，需要重点标记的维保信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410480337.0A CN118071039B (zh) | 2024-04-22 | 2024-04-22 | 基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410480337.0A CN118071039B (zh) | 2024-04-22 | 2024-04-22 | 基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118071039A CN118071039A (zh) | 2024-05-24 |
| CN118071039B true CN118071039B (zh) | 2024-06-21 |
Family
ID=91108085
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410480337.0A Active CN118071039B (zh) | 2024-04-22 | 2024-04-22 | 基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118071039B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116345696A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-06-27 | 南京上古网络科技有限公司 | 一种基于全域监测的异常信息分析管理系统及方法 |
| CN116468427A (zh) * | 2023-06-19 | 2023-07-21 | 南京祥泰系统科技有限公司 | 一种基于大数据的设备运维智能监管系统及方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB201020091D0 (en) * | 2010-11-26 | 2011-01-12 | Emb Consultancy Llp | A method and apparatus for analysing data representing attributes of phsical entities |
| US20220005077A1 (en) * | 2020-07-02 | 2022-01-06 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Methods, systems, and devices for self-certification of bias absence |
| EP4016225A1 (en) * | 2020-12-16 | 2022-06-22 | Mobile Industrial Robots A/S | Managing a fleet of robots |
| CN117493932A (zh) * | 2023-11-06 | 2024-02-02 | 深圳市天虹激光技术有限公司 | 一种基于led运行信息的管理系统 |
| CN117217740B (zh) * | 2023-11-09 | 2024-02-06 | 江苏德琛常工新能源科技创新有限公司 | 一种基于人工智能的氢能设备故障数据传输系统及方法 |
-
2024
- 2024-04-22 CN CN202410480337.0A patent/CN118071039B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116345696A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-06-27 | 南京上古网络科技有限公司 | 一种基于全域监测的异常信息分析管理系统及方法 |
| CN116468427A (zh) * | 2023-06-19 | 2023-07-21 | 南京祥泰系统科技有限公司 | 一种基于大数据的设备运维智能监管系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN118071039A (zh) | 2024-05-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109765883B (zh) | 配电自动化终端运行状态评价与故障诊断方法 | |
| CN110687473B (zh) | 一种智能变电站继电保护测试故障定位方法及系统 | |
| CN115879915B (zh) | 一种用于发电厂的跨平台标准化检修方法 | |
| CN115757363B (zh) | 一种三维地籍数据库的多层级管理方法及系统 | |
| CN111666978B (zh) | 一种it系统运维大数据的智能故障预警系统 | |
| CN110503322A (zh) | 一种军机维修性评估方法 | |
| CN109284886B (zh) | 基于人工智能的用电安全管理方法及装置 | |
| CN111931334A (zh) | 一种用于评估电缆设备运行可靠性的方法及系统 | |
| CN117057644A (zh) | 一种基于特性匹配的设备生产质量检测方法及系统 | |
| CN117150418B (zh) | 基于状态特征故障树的变压器运检周期制定方法和系统 | |
| CN111339661A (zh) | 一种高压电缆巡检周期自动规划方法 | |
| CN118071039B (zh) | 基于人工智能的空调维保数据监管方法及系统 | |
| CN112182233A (zh) | 用于存储设备故障记录的知识库、及利用其辅助定位设备故障的方法及系统 | |
| CN118013284A (zh) | 一种基于工业云平台的设备故障管理系统及方法 | |
| CN117439822A (zh) | 一种基于物联网的网络安全数据管理系统及方法 | |
| CN117474527A (zh) | 一种建筑施工安全标准评估方法 | |
| CN114666774B (zh) | 一种蓝牙设备的标识匹配系统及方法 | |
| CN110674193A (zh) | 一种智能变电站继电保护故障信息建模方法 | |
| CN116112404A (zh) | 无线公网通道质量及规约测试的诊断系统 | |
| CN115880803A (zh) | 一种智能巡检系统及方法 | |
| CN113487092B (zh) | 一种MiniLED高动态印制电路板的生产管理系统 | |
| CN115453227A (zh) | 道岔转辙机故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN113361849B (zh) | 超越概率模型的确定方法及装置、风险评估方法及装置 | |
| CN114021743A (zh) | 一种风电机组的故障预警建模方法及系统 | |
| CN113407520A (zh) | 一种基于机器学习的电力网络安全数据清洗系统及方法 |
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 |