基于數(shù)據(jù)挖掘的智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)研究與應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP311.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2025）13-0033-05

Abstract：With theincreasing complexityanddiversityof companyequipment，thetraditionalrepair mode hasexposed many limitationsindealingwithfaulthandlinganddecisionsupport.Inordertoimprovetheinteligentlevelofrepairmanagement， thispaperproposesanintellgentrepairdecisionsupportsystembasedondatamining.Thesystemuses Internettechnologyand dataprocessingtocollctandanalyzealargenumberofhistoricalrepairdataandreal-timeequipmentoperationdataanduses dataminigtechnologiessuchasclassfication，clusteringandassociationrulestoautomatefaultprediction，taskschedulingand optimal allocation of maintenance resources.

Keywords：data mining;automation;artificial intelligence;intelligent repair decisionsupport system;repair data

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為組織優(yōu)化決策、提升效率的重要資源。在許多行業(yè)中，設(shè)備報(bào)修管理是企業(yè)運(yùn)營(yíng)中不可或缺的一部分，尤其是在制造業(yè)、能源行業(yè)及公共服務(wù)領(lǐng)域，設(shè)備的正常運(yùn)行對(duì)于生產(chǎn)效率和服務(wù)質(zhì)量至關(guān)重要。傳統(tǒng)的報(bào)修管理系統(tǒng)通常依賴人工操作，存在效率低、決策滯后、數(shù)據(jù)利用率低等問題，難以有效支持快速變化的業(yè)務(wù)需求。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來(lái)越多的設(shè)備可以實(shí)時(shí)產(chǎn)生大量運(yùn)行和故障數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為提升報(bào)修管理的智能化提供了契機(jī)

本文實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)，從歷史報(bào)修數(shù)據(jù)中提取有效信息，預(yù)測(cè)設(shè)備的故障趨勢(shì)，優(yōu)化報(bào)修流程，實(shí)現(xiàn)報(bào)修任務(wù)的智能化調(diào)度與管理，幫助企業(yè)降低維修成本，從而顯著提升設(shè)備維護(hù)的效率與質(zhì)量。

1研究背景

1.1傳統(tǒng)報(bào)修模式的局限性

1.1.1依賴人工操作，效率低下傳統(tǒng)報(bào)修模式通常依賴人工進(jìn)行任務(wù)的記錄、分配和跟蹤，這種手動(dòng)操作存在諸多問題，影響了整體的效率和準(zhǔn)確性。首先，人工處理的報(bào)修任務(wù)響應(yīng)速度較慢，尤其在設(shè)備故障頻繁發(fā)生的情況下，容易導(dǎo)致大量任務(wù)積壓，嚴(yán)重延誤維修進(jìn)度。此外，報(bào)修信息和任務(wù)進(jìn)展的傳遞往往依靠電話、紙質(zhì)文件或簡(jiǎn)單的電子表格，這種方式不僅傳遞效率低下，還存在信息滯后和出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)更新和動(dòng)態(tài)監(jiān)控。

1.1.2 數(shù)據(jù)利用率低，無(wú)法有效決策

傳統(tǒng)的報(bào)修管理模式中，報(bào)修信息和維修數(shù)據(jù)通常是孤立保存的，未能有效整合并加以深入分析。這種模式導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分散，缺乏統(tǒng)一的管理系統(tǒng)來(lái)集中處理和共享信息。盡管許多企業(yè)積累了大量的歷史維修數(shù)據(jù)，但由于缺乏適當(dāng)?shù)姆治龉ぞ吆褪侄?，難以從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的見解，例如故障原因分析或故障模式識(shí)別。此外，傳統(tǒng)的報(bào)修模式通常依賴于設(shè)備出現(xiàn)故障后再進(jìn)行維修，未能充分利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行故障的預(yù)測(cè)與預(yù)防性維護(hù)。這種被動(dòng)的維修方式使得設(shè)備故障頻繁發(fā)生，無(wú)法有效減少停機(jī)時(shí)間和降低維護(hù)成本。

1.1.3 缺乏智能化支持，決策滯后

在傳統(tǒng)報(bào)修系統(tǒng)中，決策過程主要依賴人工判斷，缺乏智能化支持，導(dǎo)致了諸多效率問題。首先，面對(duì)大量的報(bào)修請(qǐng)求，調(diào)度人員難以快速且準(zhǔn)確地判斷哪些任務(wù)應(yīng)優(yōu)先處理，這可能導(dǎo)致關(guān)鍵設(shè)備的維修延誤，從而影響業(yè)務(wù)的連續(xù)性。其次，傳統(tǒng)模式缺乏自動(dòng)化手段，無(wú)法基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)生成優(yōu)化的維修計(jì)劃，調(diào)度工作往往僅依賴經(jīng)驗(yàn)，缺乏科學(xué)依據(jù)。此外，由于無(wú)法有效預(yù)測(cè)故障發(fā)生趨勢(shì)，維修工作常處于“事后處理”階段，未能通過提前干預(yù)來(lái)降低維修頻率。這些因素共同導(dǎo)致了傳統(tǒng)報(bào)修系統(tǒng)在效率和響應(yīng)能力方面的不足，亟須引入更智能化的解決方案以提升管理水平。

傳統(tǒng)報(bào)修模式存在的這些問題使得報(bào)修管理在應(yīng)對(duì)設(shè)備故障時(shí)效率低下，且難以從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度優(yōu)化資源和降低維護(hù)成本。隨著設(shè)備數(shù)量的增加和故障頻率的提升，傳統(tǒng)模式的局限性愈發(fā)明顯，于是引入了智能化和自動(dòng)化的解決方案來(lái)提升管理效率和服務(wù)質(zhì)量。

1.2基于數(shù)據(jù)挖掘的智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)

隨著數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，設(shè)備維護(hù)與管理正迎來(lái)新的解決方案。例如，包俊輝等探討了如何利用歷史維修數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的提前預(yù)測(cè)，從而優(yōu)化維修計(jì)劃。此外，劉錦介紹了智能決策支持系統(tǒng)如何通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與模型預(yù)測(cè)，輔助管理者進(jìn)行故障判斷和資源調(diào)配，從而提升設(shè)備的運(yùn)行效率和維護(hù)質(zhì)量。同時(shí)，周婷等針對(duì)醫(yī)院傳統(tǒng)報(bào)修維修服務(wù)存在的問題，圍繞一站式報(bào)修平臺(tái)，概述了其整體實(shí)踐方案，包括優(yōu)化組織架構(gòu)，成立一站式服務(wù)平臺(tái)。

結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)，企業(yè)能夠有效收集和分析大量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，識(shí)別潛在的故障模式，并基于預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度與資源優(yōu)化。這些技術(shù)的結(jié)合不僅提升了報(bào)修管理的自動(dòng)化水平，也為設(shè)備的自愈能力提供了可能，開辟了智能維護(hù)的新方向。因此，基于數(shù)據(jù)挖掘的智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，正逐漸成為現(xiàn)代企業(yè)設(shè)備管理的核心趨勢(shì)。

2 研究方法

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程，涵蓋統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域。其核心原理包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、特征選擇、模型構(gòu)建、評(píng)估與優(yōu)化。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理階段涉及從各種來(lái)源提取相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。潘策以近年來(lái)科研項(xiàng)目數(shù)量為研究對(duì)象構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，然后根據(jù)預(yù)測(cè)模型求得預(yù)測(cè)的期望值，最后對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，從而總結(jié)出相關(guān)影響因素，為科研管理提供決策。紀(jì)佳樂聚焦于基于大數(shù)據(jù)分析的消費(fèi)者行為模式，通過收集和整理海量消費(fèi)者數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，深入探索消費(fèi)者的購(gòu)買決策過程、偏好及購(gòu)物習(xí)慣等關(guān)鍵行為模式。本文主要采用分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和異常檢測(cè)等數(shù)據(jù)挖掘方法，以提升設(shè)備管理和報(bào)修決策的智能化水平。在研究中，首先收集企業(yè)歷史維修數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，以確保其準(zhǔn)確性和完整性。接著，進(jìn)行特征選擇與提取，隨后應(yīng)用決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、K均值聚類等算法進(jìn)行分析，以識(shí)別故障模式和預(yù)測(cè)維修需求。最后，通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型性能并進(jìn)行優(yōu)化，以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。研究結(jié)果將為設(shè)備管理者提供科學(xué)的決策依據(jù)，推動(dòng)報(bào)修管理的智能化轉(zhuǎn)型。

2.2 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視圖形或圖像的過程，旨在幫助用戶直觀理解和分析數(shù)據(jù)中的信息與模式。其核心原理包括數(shù)據(jù)抽取與準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、可視化設(shè)計(jì)、交互性及展示與傳播。在數(shù)據(jù)抽取與準(zhǔn)備階段，相關(guān)數(shù)據(jù)從各種源頭提取并進(jìn)行清洗，以確保準(zhǔn)確性和完整性。接著，通過數(shù)據(jù)建模，選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法和算法，以提取關(guān)鍵指標(biāo)并反映數(shù)據(jù)特征?？梢暬O(shè)計(jì)階段則涉及選擇合適的圖表類型，如柱狀圖、折線圖和熱圖，并運(yùn)用顏色、形狀等視覺元素突出數(shù)據(jù)的重要特征。此外，現(xiàn)代數(shù)據(jù)可視化強(qiáng)調(diào)交互性，用戶可以通過縮放、過濾和選擇特定數(shù)據(jù)點(diǎn)深入探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的趨勢(shì)和關(guān)系。最終，通過將可視化結(jié)果集成到儀表板或報(bào)告中，管理者能夠高效地與團(tuán)隊(duì)成員和利益相關(guān)者共享數(shù)據(jù)洞察，推動(dòng)決策的科學(xué)化與透明化。在設(shè)備管理和報(bào)修決策中，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)有效地幫助管理者識(shí)別故障模式、優(yōu)化維修計(jì)劃并實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，為決策提供有力支持。朱夢(mèng)園使用可視化技術(shù)通過智能化系統(tǒng)的運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)了寄包柜的申請(qǐng)、分配、領(lǐng)取和退柜等功能，大大提高了資源使用效率和用戶滿意度。張萌等運(yùn)用可視化軟件CiteSpace繪制關(guān)鍵詞聚類圖譜，統(tǒng)計(jì)高頻關(guān)鍵詞和聚類標(biāo)簽詞，分析國(guó)內(nèi)外醫(yī)療數(shù)據(jù)共享領(lǐng)域研究成果的宏觀態(tài)勢(shì)。

3 實(shí)現(xiàn)過程

3.1 總體建設(shè)方案

智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)通過深入挖掘和分析大量的報(bào)修數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)報(bào)修過程的智能化和自動(dòng)化。對(duì)維修資源進(jìn)行智能調(diào)度和優(yōu)化，確保維修任務(wù)的高效完成。通過對(duì)維修數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的維修問題，并提前預(yù)警，從而有效避免了設(shè)備故障的發(fā)生，延長(zhǎng)了設(shè)備的使用壽命。不僅能夠快速識(shí)別設(shè)備故障的類型和原因，還能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和維修經(jīng)驗(yàn)，為維修人員提供精準(zhǔn)的維修建議和解決方案，提高維修效率、降低成本、提升競(jìng)爭(zhēng)力。

3.2智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)

智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)采用開放架構(gòu)設(shè)計(jì)理念，通過集成人工智能、大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了報(bào)修流程的智能化和自動(dòng)化。系統(tǒng)能夠自動(dòng)接收、分析和處理報(bào)修請(qǐng)求，根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和算法，快速生成維修方案和建議。系統(tǒng)注重?cái)?shù)據(jù)的收集、整合和分析，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析報(bào)修數(shù)據(jù)，為決策者提供全面、準(zhǔn)確的信息支持。系統(tǒng)考慮靈活性和可擴(kuò)展性，能夠根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展。

智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)由用戶交互層、數(shù)據(jù)分析層、系統(tǒng)管理層和存儲(chǔ)層4部分組成。

智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)管理模塊邏輯功能架構(gòu)如圖1所示。

系統(tǒng)在邏輯上劃分為4個(gè)層次：用戶交互層、數(shù)據(jù)分析層、系統(tǒng)管理層和存儲(chǔ)層。用戶交互層負(fù)責(zé)用戶和管理員的訪問；數(shù)據(jù)分析層將數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)源（設(shè)備信息、維修記錄、用戶報(bào)修信息等）和外部數(shù)據(jù)源（供應(yīng)商信息、行業(yè)維修標(biāo)準(zhǔn)等），并且進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性等工作。系統(tǒng)管理層涵蓋設(shè)備管理、資源管理、運(yùn)維管理、接口功能、統(tǒng)一認(rèn)證、系統(tǒng)管理，以及全局安全管理和異常故障管理體系。存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)資源池系統(tǒng)中各類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理，主要包括數(shù)據(jù)庫(kù)和文件系統(tǒng)，確保資源數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與維護(hù)。

3.3 系統(tǒng)功能說明

智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)包含部門維修可視化、地點(diǎn)維修可視化、維修分類可視化和維修決策分析預(yù)測(cè)等功能，使用數(shù)據(jù)分析功能能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)報(bào)修趨勢(shì)，預(yù)測(cè)維修需求，幫助管理者優(yōu)化資源配置，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量報(bào)修數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和模式，為決策提供支持，如圖2所示。

3.3.1 部門維修可視化

針對(duì)部門維修可視化，本文將部門維修次數(shù)、部門維修金額進(jìn)行可視化處理，將數(shù)據(jù)預(yù)處理的完成圖展示到用戶交互頁(yè)面中進(jìn)行查看，從而反映出歷史數(shù)據(jù)的情況。根據(jù)部門的維修次數(shù)檢查哪些部門的損耗率較高、金額較多，從而針對(duì)性地進(jìn)行維修和反饋。如圖3所示。

3.3.2地點(diǎn)維修可視化

針對(duì)地點(diǎn)維修可視化，本文將地點(diǎn)維修次數(shù)、地點(diǎn)維修金額進(jìn)行可視化處理，將數(shù)據(jù)預(yù)處理的完成圖展示到用戶交互頁(yè)面中進(jìn)行查看，從而反映出歷吏數(shù)據(jù)的情況。根據(jù)不同地點(diǎn)的維修情況進(jìn)行進(jìn)一步處理，從而能夠了解到哪個(gè)地點(diǎn)經(jīng)常需要維修，哪些地點(diǎn)的維修金額更高。如圖4所示。

3.3.3 維修分類可視化

在維修的所有案例中，我們進(jìn)行了維修分類的處理，將不同的維修類型進(jìn)行歸類和分析。本文將各種類別的維修次數(shù)占比及維修金額進(jìn)行匯總可視化，將數(shù)據(jù)預(yù)處理的完成圖展示到用戶交互頁(yè)面中進(jìn)行查看，從而反映出歷史維修分類的情況。如圖5所示。

3.3.4維修決策分析預(yù)測(cè)

在數(shù)據(jù)挖掘中，常見的決策算法包括ID3算法、C4.5算法、CART算法等。這些算法在構(gòu)建決策樹時(shí)采用了不同的屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)和剪枝策略等，因此具有不同的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。例如，ID3算法使用信息增益作為屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)，適用于處理離散型數(shù)據(jù)；而C4.5算法則使用信息增益比作為屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)，并能夠處理連續(xù)型數(shù)據(jù)和缺失值等問題；CART算法則使用基尼指數(shù)作為屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)，并采用了二分遞歸分割等技術(shù)來(lái)構(gòu)建決策樹。本文使用CART（ClassificationandRegressionTrees）算法，即分類回歸樹算法，是一種用于分類和回歸任務(wù)的決策樹學(xué)習(xí)技術(shù)。根據(jù)選定的最優(yōu)特征和劃分點(diǎn)/值，將數(shù)據(jù)集劃分為2個(gè)子集。這2個(gè)子集將作為新生成的子節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。公式（1）為決策樹算法公式，其中 表示數(shù)據(jù)集中第 k 類樣本的占比， G i n i （ D ） 反映了從數(shù)據(jù)集 D 中隨機(jī)抽取2個(gè)樣本，其類別標(biāo)記不一致的概率。

通過數(shù)據(jù)分析后，針對(duì)每月維修金額和次數(shù)進(jìn)行

統(tǒng)計(jì)，按照分類回歸樹算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而對(duì)下一次的維修次數(shù)、維修金額進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而進(jìn)一步智

能化地做出決策。如圖6所示。

4結(jié)束語(yǔ)

續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支撐。

基于數(shù)據(jù)挖掘的智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)，作為一種創(chuàng)新型的設(shè)備管理解決方案，正在成為現(xiàn)代企業(yè)設(shè)備維護(hù)的重要工具。該系統(tǒng)通過融合先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和智能算法，能夠顯著提高故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和維修資源的調(diào)度效率，從而推動(dòng)企業(yè)向智能化和高效化的轉(zhuǎn)型。未來(lái)的研究應(yīng)聚焦于提升數(shù)據(jù)挖掘算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，同時(shí)探索其在復(fù)雜多變的設(shè)備環(huán)境中的適用性。

本文構(gòu)建的智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)，充分運(yùn)用了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和人工智能分析算法，旨在深度分析設(shè)備故障、預(yù)測(cè)維修需求，并提供全面的實(shí)時(shí)監(jiān)控。該系統(tǒng)為設(shè)備管理人員和決策者提供了科學(xué)依據(jù)，助力其在運(yùn)維管理中做出更加精準(zhǔn)和高效的決策。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)處理能力的提升，基于數(shù)據(jù)挖掘的智能報(bào)修決策支持系統(tǒng)將進(jìn)一步增強(qiáng)其功能，推動(dòng)設(shè)備管理向更加智能化的方向發(fā)展。這不僅有助于提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和設(shè)備的可靠性，也為企業(yè)的可持

參考文獻(xiàn)：

[1]包俊輝，黎海祥.淺談基于智能化的校園網(wǎng)上報(bào)修管理平臺(tái)研究[J].家電維修，2024（4）：31-33.

[2]劉錦.智慧校園故障報(bào)修信息管理系統(tǒng)開發(fā)研究[J].互聯(lián)網(wǎng)周刊，2024（18）：51-53.

[3]周婷，曹敏，葉歡.淺析某大型綜合性醫(yī)院一站式報(bào)修平臺(tái)的實(shí)踐[J].中國(guó)設(shè)備工程，2024（14）：52-54.

[4]潘策.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研項(xiàng)目管理中的應(yīng)用研究[J].襄陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2024，23（5）：90-95.

[5]紀(jì)佳樂.基于大數(shù)據(jù)分析的消費(fèi)者行為模式研究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2024（29）：111-114.

[6]朱夢(mèng)園.高校圖書館寄包柜平臺(tái)的數(shù)據(jù)集成與可視化管理——以廈門理工學(xué)院圖書館為例[J].信息系統(tǒng)工程，2024（10）：4-7.

[7]張萌，牟冬梅，王萍，等.國(guó)內(nèi)外醫(yī)療數(shù)據(jù)共享研究的可視化分析[J].科技情報(bào)研究，2024，6（4）：81-95.