[发明专利]基于故障大数据的维修派单管理方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于故障大数据的维修派单管理方法，其特征在于：包括以下步骤；

S1，对设备数据进行实时监控，并获取设备维修记录以及设备运行数据，设备维修记录包括：设备发生故障的历史时间；

S2，获取网络设备运行故障数据，根据网络设备运行故障数据对设备运行数据进行判断，预估存在故障的运行数据，根据设备发生故障的历史时间，对设备下一次故障发生时间进行预测，获取预测时间，并根据该预测时间与存在故障的运行数据生成维修单；

S3，根据维修单安排维修人员，当监测到设备出现故障，立即通知维修人员进行维修。

2.如权利要求1所述的基于故障大数据的维修派单管理方法，其特征在于：步骤S2中，获取网络设备运行故障数据，根据网络设备运行故障数据对设备运行数据进行判断，预估存在故障的运行数据，还包括以下步骤，获取网络设备运行故障数据，根据网络设备运行故障数据设定数据故障判断范围，通过数据故障判断范围对设备运行数据进行判断，当设备运行数据在数据故障判断范围之内时，判断该设备运行数据存在故障；当设备运行数据不在数据故障判断范围之内时，判断该设备运行数据不存在故障。

3.如权利要求2所述的基于故障大数据的维修派单管理方法，其特征在于：步骤S2中，根据设备发生故障的历史时间，对设备下一次故障发生时间进行预测，获取预测时间，还包括以下步骤，从设备维修记录从获取设备发生故障的历史时间，将设备发生故障的历史时间两两计算，获取设备的故障出现时间的时间间隔，计算该时间间隔的平均时间间隔，并根据该平均时间间隔对设备下一次故障发生时间进行预测，获取预测时间。

4.如权利要求3所述的基于故障大数据的维修派单管理方法，其特征在于：步骤S2中，并根据该预测时间与存在故障的运行数据生成维修单，还包括以下步骤，获取存在故障的运行数据对应的时间，将存在故障的运行数据对应的时间与预测时间进行比较，当存在故障的运行数据对应的时间不满足预测时间时，重新获取下一个存在故障的运行数据对应的时间，并将该存在故障的运行数据对应的时间与预测时间进行比较；当存在故障的运行数据对应的时间满足预测时间时，将该预测时间与存在故障的运行数据同时进行标记并生成维修单。

5.如权利要求1所述的基于故障大数据的维修派单管理方法，其特征在于：步骤S1中，对设备数据进行实时监控，并获取设备维修记录以及设备运行数据，设备维修记录还包括：设备信息数据、设备报修故障数据以及设备实际故障数据。

6.如权利要求5所述的基于故障大数据的维修派单管理方法，其特征在于：步骤S3中，根据维修单安排维修人员，当监测到设备出现故障，立即通知维修人员进行维修之后，还包括以下步骤，设定维修人员到达时间阈值，根据维修单安排维修人员，当监测到设备出现故障，通知维修人员对设备进行维修，同时实时获取维修人员的位置信息，当维修人员达到设备位置时，获取维修人员的花费的时间，将该时间与时间阈值进行比较，当该时间大于时间阈值时，对维修人员进行超时警告；当该时间小于时间阈值时，获取维修完成的设备信息数据。

7.如权利要求6所述的基于故障大数据的维修派单管理方法，其特征在于：当该时间小于时间阈值时，获取维修完成的设备数据之后，还包括以下步骤，根据维修完成的设备信息数据，获取设备维修记录中相同设备的设备信息数据、设备报修故障数据以及设备实际故障数据，将维修完成的设备信息数据与设备维修记录中的设备信息数据进行比较，当维修完成的设备信息数据与设备维修记录中的设备信息数据不相同时，获取维修完成的设备信息数据、设备报修故障数据以及设备实际故障数据，并存入设备维修记录中。