[发明专利]基于自贩机的检修时间预测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201811545218.X | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109635962A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 董云龙;段南;刘叶 | 申请（专利权）人： | 广州甘来信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/00 | 分类号： | G06Q10/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 黄华莲;郝传鑫 |
| 地址： | 510000 广东省广州市越*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于自贩机的检修时间预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取当前自贩机中各部件的预设检修时间间隔；获取当前自贩机中各部件的工作时长与历史故障时间；根据各部件的预设检修时间间隔与历史故障时间，计算各部件的故障频率；根据各部件的故障频率以及工作时长，通过预设部件检修时间模型，获取各部件的检修周期；根据预先获取的各部件的上一检修时间以及各部件对应的检修周期，计算各部件的下一检修时间。由于通过对自贩机各部件的预设检修时间间隔、工作时长与历史故障时间进行大数据挖掘与分析，通过每次数据分析迭代，建能够准确预测自贩机中各部件的下一检修时间，提高维修效率，降低运维成本。 | ||
| 搜索关键词： | 检修 工作时长 历史故障 预设 存储介质 故障频率 时间预测 时间模型 数据分析 维修效率 预设部件 预先获取 大数据 迭代 运维 挖掘 预测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于自贩机的检修时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前自贩机中各部件的预设检修时间间隔；获取当前自贩机中各部件的工作时长与历史故障时间；根据各部件的预设检修时间间隔与历史故障时间，计算各部件的故障频率；根据各部件的故障频率以及工作时长，通过预设部件检修时间模型，获取各部件的检修周期；根据预先获取的各部件的上一检修时间以及各部件对应的检修周期，计算各部件的下一检修时间。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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