[发明专利]一种基于数据挖掘的大型装备MRO知识获取方法

说明书

技术领域

本发明涉及大型装备MRO知识领域，具体为一种基于数据挖掘的大型装备MRO知识获取方法。

背景技术

随着经济全球化、信息化和现代管理思想的发展，世界制造业的价值主要体现在产品的设计和产品的中后期管理上，实现设备的全生命周期管理是其关键。对于制造型企业而言，要实现从生产型的制造向服务型的制造转变，才能提高经济效益。MRO（MRO ：Maintenance，Repair and Overhaul/Operation，维修，维护和大修）是产品在使用和维护阶段所进行的各种维修、维护、大修和操作等制造服务活动的总称。MRO的核心理念就是面向设备全生命周期管理。设备的全生命周期可以分为初期、终期和后期三个阶段。初期主要进行设计和制造，中期主要是使用和维修，末期则主要进行回收和再利用。在MRO模式下，设备的维修服务主要由制造厂提供。对于制造型企业而言，维修创造的价值比创造过程更高。

对于大型装备，由于结构复杂，零部件多。从装备的系统设计、开发、实施、维护过程直至生命周期终结，时间周期长，构型变化多。相关的维修知识也很复杂，维修知识的获取是实现精益求精的MRO管理的重要基础。

历史维修记录的积累对于大型装备MRO决策支持具有重要意义。MRO决策是围绕MRO核心业务过程，确定维修需求、制定维修计划、分配维修资源和完成维修任务。大型装备结构复杂，构成部件繁多，涉及面广，生命周期长，其数据呈现数据结构复杂，数据规模庞大，数据具有多维性等特征。大型装备保障部门在日常的业务活动中积累了大量的、以不同形式存储的维修信息数据。维修数据实际上是与维修活动相关的信息集合，这些信息隐藏着对大型装备MRO决策提供支持的知识。从海量的维修数据中发现这些潜在的知识，具有重要意义。

数据挖掘是从大量的的数据中发现，并提取隐藏在其中的信息或者知识的过程，是自动获取知识的一种方式。对于设备生命周期中产生的大量数据，通过数据挖掘技术发现隐含的模式和趋势，可以发现有关设备维修和质量的重要信息，对于维修具有重要意义，还可以反馈到设计环节和设备保障等环节，为改进生产质量提供依据。由于历史的数据的不断更新，需要经常进行数据挖掘，从数据中获得知识。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于数据挖掘的大型装备MRO知识获取方法，以实现对大型装备的MRO决策过程提供支持。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于数据挖掘的大型装备MRO知识获取方法，其特征在于：包括以下步骤：

（1）构建感兴趣产生器模块：所述感兴趣产生器由领域专家和维修工程师建立，领域专家和维修工程师提出感兴趣的与MRO相关的数据挖掘任务并建立包含与MRO相关的数据挖掘任务的感兴趣产生器模块；

（2）构建数据准备模块：从MRO数据源中获取可供数据挖掘分析的数据集，所述数据准备模块具有数据采集功能、数据选择功能和预处理功能；

所述数据准备模块利用数据采集功能，从大型装备的历史维修记录、设计安装数据记录中获取数据以构建包含大型装备组成部件和部件更换记录的构型库、包含大型装备技术手册和维修经验的文档资料库、包含具体维修信息的维修数据库；

所述数据准备模块利用数据选择功能，依据感兴趣产生器模块提出的数据挖掘任务，从所述构型库、文档资料库和维修数据库中选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征，得到对应的目标数据集；

所述数据准备模块利用预处理功能，对目标数据集中的数据进行清理，消除噪声和不一致的数据，使目标数据集中的数据可供数据挖掘分析；

（3）构建数据挖掘处理模块：所述数据挖掘处理模块依据感兴趣产生器模块提供数据挖掘任务，并接收数据准备模块预处理后的目标数据集，利用数据挖掘方法对目标数据集进行数据挖掘分析，生成新模式； 

（4）构建结果评估模块：所述结果评估模块结合专家意见和用户感兴趣度，对数据挖掘处理模块得到的新模式进行评估，以剔除新模式中冗余或无关的模式，得到符合要求的模式即为MRO知识；

（5）构建规则知识库，所述规则知识库以产生式规则形式存储结果评估模块得到的MRO知识，规则知识库中存储的MRO知识还反馈至所述文档资料库，完善维修技术文档，补充和丰富维修经验；

（6）构建知识库维护模块：所述知识库维护模块对规则知识库中的MRO知识进行管理，对 MRO知识中包含的规则进行添加、删除和修改操作，并对规则知识库中冗余、矛盾和循环的MRO知识中包含的规则进行检查和改正；