智能感知成品修复决策支持系统

专利主权项内容

1.智能感知成品修复决策支持系统，其特征在于：所述系统包括需求预测与分析模块、资源智能调配模块、自动化决策支持模块、优先级智能分析模块、故障预测与防范模块、修复策略优化模块、应急响应策略模块、维修任务执行与反馈模块；所述需求预测与分析模块基于历史修复数据和成品性能记录，采用自回归综合移动平均模型，对时间序列数据进行分析，确定未来的修复需求趋势，通过季节性分解的时间序列预测方法，分析季节性模式和周期性变化，对多类型的修复需求进行分类和预测，生成未来修复需求预测结果；所述资源智能调配模块基于未来修复需求预测结果，采用线性规划算法确定资源配置的最优解，通过蒙特卡洛模拟方法，对资源配置方案进行多次随机抽样测试，评估多种配置下的成本效益，生成资源优化方案；所述自动化决策支持模块基于资源优化方案，采用决策树算法对修复任务和资源配置进行分析，通过知识库推理整合行业知识和先前案例，对决策树的输出进行优化和调整，匹配实时变化的修复场景，生成修复决策规则；所述优先级智能分析模块基于修复决策规则，采用多准则决策分析方法，参照修复任务的紧急程度、影响范围和资源可用性，为每个任务分配一个初始优先级分数，利用优先级队列方法对任务进行排序，生成任务优先级列表；所述故障预测与防范模块基于任务优先级列表，采用隐马尔可夫模型分析成品运行数据，识别潜在的故障模式和发展趋势，通过故障树分析方法确定故障的根本原因和影响，评估故障风险并提出预防措施，生成故障预警信息；所述修复策略优化模块基于故障预警信息，采用遗传算法对现有的修复策略进行编码，并通过选择、交叉、变异操作搜索修复策略的最优解，通过模拟退火算法对解空间进行分析，调整策略参数，生成最优修复策略；所述应急响应策略模块基于最优修复策略，采用运营动态分析模型，分析紧急修复任务对生产和运营的即时影响，识别关键操作点和潜在瓶颈，通过快速响应算法选定应急措施，调整资源配置和修复优先级应对紧急情况，生成应急响应计划；所述维修任务执行与反馈模块基于应急响应计划，采用实时监控工具监控维修任务的执行状态，收集关键性能指标和进度更新，利用数据分析和机器学习模型对收集到的数据进行分析，评估维修效果和资源使用效率，识别改进机会，并自动调整后续的修复策略和资源分配，生成维修效果反馈集。