[发明专利]一种工业设备维护服务规划方法

说明书

本发明公开了一种工业设备维护服务规划方法，包括以下步骤：基于系统动力学系统建立维护服务分析模型；基于证据推理规则建立计划外维护任务分析模型，所述计划外维护任务分析模型用于估计发生计划外维护任务的信念分布；在所述定量模型中，引入计划外维护任务的信念分布来表征维护服务过程中的不确定性，获得最终用于评估工业设备服务规划和控制策略的维护服务决策模型。本发明通过维护服务分析模型来描述和计算损失与资源分配，以及对决策的影响，整个维护过程中资源分配更加合理；通过计划外维护任务分析模型精确地估计特定重型维护检查的发生计划外维护任务的信念分布，为实现这些计划外维护任务所需资源的估算和分配提供可靠依据。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别涉及一种工业设备维护服务规划方法。

背景技术

工业设备在执行大量维护检查期间，延误和中断是经常出现的问题。该问题主要是由于管理资源的复杂性和计划外维护任务的发生，工业设备计划外维护任务的不确定性阻碍了资源的规划，控制和分配，增加了延期的可能性并导致成本超支。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种工业设备维护服务规划方法。

本发明采用以下技术方案：

一种工业设备维护服务规划方法，包括以下步骤：

S1、基于系统动力学系统建立维护服务分析模型，所述维护服务分析模型包括定性模型和定量模型，所述定性模型利用因果循环图描述执行工业设备维护服务期间各变量的相互关系，所述定量模型为定性模型基础上构建的动态模型，用于分析系统岁时间的演变和性能；

S2、基于证据推理规则建立计划外维护任务分析模型，所述计划外维护任务分析模型用于估计发生计划外维护任务的信念分布；

S3、在所述定量模型中，引入计划外维护任务的信念分布来表征维护服务过程中的不确定性，获得最终用于评估工业设备服务规划和控制策略的维护服务决策模型。

优选地，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、构建模型的样本数据和特征变量；

S22、对样本数据进行数据预处理；

S23、通过递归的融合不同特征变量的方式，基于证据推理规则建立初步分析模型；

S24、针对所述初步分析模型，修改模型特征的依赖性、可靠性及重要性，获得所述计划外维护任务分析模型。

采用上述技术方案后，本发明与背景技术相比，具有如下优点：

本发明通过维护服务分析模型来描述和计算损失与资源分配，以及对决策的影响，获得最佳资源分配策略以实现优化资源使用和减少维护检查持续时间，整个维护过程中资源分配更加合理；通过计划外维护任务分析模型精确地估计特定重型维护检查的发生计划外维护任务的信念分布，为实现这些计划外维护任务所需资源的估算和分配提供可靠依据。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例

参考图1所示，本发明公开了一种工业设备维护服务规划方法，包括以下步骤：

S1、基于系统动力学系统建立维护服务分析模型，所述维护服务分析模型包括定性模型和定量模型，所述定性模型利用因果循环图描述执行工业设备维护服务期间各变量的相互关系，所述定量模型为定性模型基础上构建的动态模型，用于分析系统岁时间的演变和性能；