[发明专利]基于机器学习的复杂装备备品备件管理方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010712475.9 申请日: 2020-07-22
公开(公告)号: CN111798069A 公开(公告)日: 2020-10-20
发明(设计)人: 江水;李军;徐启胜;都竞;梁天;胡静;周靳 申请(专利权)人: 安徽三禾一信息科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q10/06
代理公司: 北京保识知识产权代理事务所(普通合伙) 11874 代理人: 郭楚媛
地址: 230000 安徽省合肥市经济技术开发区清*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开了基于机器学习的复杂装备备品备件管理方法及系统,属于装备备品备件管理方法领域,装备状态的好坏和装备状态随产量的增加而逐步恶化的过程都能通过TQI数据及装备恶化率准确地反映出来,所以制定综合维修计划的主要依据应是TQI值,同时还须从维修效率、维修历史和装备病害等情况综合分析,制定合理的维修计划;利用TQI值制定维修计划应注意以下几方面的要点:首先,科学制定维修计划;围绕TQI值预测轨道未来变化趋势,为装备综合养护维修时间提供科学依据。
搜索关键词: 基于 机器 学习 复杂 装备 备品备件 管理 方法 系统
【主权项】:
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