[发明专利]用于经济驱动的预测性设备维修的系统和方法

说明书

一种用于经济驱动的预测性设备维修的系统和方法，其由接收多功能外围设备的工作维修票证开始。确定设备的位置并识别合理邻近多功能外围设备的具有预测性零件故障或维修需求的其他设备。对于每个识别出的设备，确定诸如零件、劳动力和差旅之类的维修成本是否低于该设备的单独维修呼叫的成本。成本可包括相对于预期剩余零件寿命的更换零件成本。对被确定为与多功能外围设备同时进行经济维修的设备进行标记，由技术人员调度并执行设备维护。

技术领域

本申请大体上涉及文档处理设备的具有成本效益的维修。本申请更具体地涉及根据基于零件成本、估计剩余寿命和设备维修成本的预测性需求对地理上邻近的设备进行同期维修。

背景技术

文档处理设备包括打印机、复印机、扫描仪和电子邮件网关。最近，在办公环境中发现了采用这些功能中的两个或多个的设备。这些设备被称为多功能外围设备(MFP)或多功能设备(MFD)。如本文所用，MFP是指上述任何一种。

MFP设备是容易出现故障的复杂设备。当设备出现故障时，终端用户将发起维修呼叫。对于设备用户来说，设备故障尤其令人沮丧。故障可能会导致MFP停止服务的期间，让用户无法使用强大的办公工具，并且当工作必须等待或使用诸如位置不方便或没有可在上述停止服务的MFP上利用的所需功能的替代MFP时，可能会导致用户沮丧。

出现故障的设备不仅会给终端用户带来负担，还会给MFP供应商带来巨大的财务成本。MFP的一种常见商业模式是分销商签订终端用户协议，其中分销商以很少预付成本或不收取预付成本向终端用户提供设备。用户费用基于每页成本。此成本反映了设备使用费用以及维护成本。大量的人力资源成本与接收维修呼叫、记录呼叫、安排维修时间、派遣维修技术人员以及诊断和修复设备相关联。此类维修成本会降低分销商的盈利能力，增加终端用户的每页成本，或两者兼而有之。

附图说明

根据以下描述、所附权利要求和附图，将更好地理解各种实施方式。

图1是经济驱动的预测性设备维修的系统100的示例实施方式。

图2是联网的文档呈现系统。

图3是数字数据处理设备的示例实施方式。

图4是设备错误预测系统的流程图。

图5是机器学习系统的示例实施方式的流程图。

图6是示例机器学习算法的图示。

图7示出了机器学习算法结果的示例视觉描述。

图8是设备症状的细分的示例实施方式。

图9是设备故障的解决方案的示例实施方式。

图10是用于经济驱动的预测性设备维修的系统的流程图。

图11是无向加权图的示例。

图12是便于确定设备维修是否具有成本效益的加权图的示例实施方式。

具体实施方式

本文公开的系统和方法通过示例并参考附图进行详细描述。应当理解，可以适当地对所公开和描述的示例、布置、配置、组件、元件、装置、设备方法、系统等进行修改并且对于特定应用可能是期望的。在本公开中，特定技术、布置等的任何标识或者与所呈现的特定示例相关或者仅仅是此类技术、布置等的一般描述。除非特别指定，特定细节或示例的标识不旨在并且不应被解释为强制性或限制性的。

根据本文的示例实施方式，推荐引擎用于在预测到客户维修呼叫时提醒服务经理，从而促进预防性维护并提高客户满意度。遗憾的是，经销商可能会因在使用寿命结束前更换零件而蒙受损失。过早更换的零件的剩余寿命越长，此费用就越大，因此需要预测精度。从经销商的角度来看，根据例如准确率低于80％的预测故障向维修技术人员发送维修呼叫可能不被视为具有成本效益。