公开(公告)号：CN112347069A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202010826494.4

申请日：2020-08-17

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 鲁仁全 ,  赖周浩 ,  任鸿儒 ,  李鸿一 ,  孟伟

IPC: G06F16/182 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/27 ,  G06Q10/00

Abstract: 本发明公开了一种基于制造大数据的制造企业预测型维修服务方法，企业内部服务器收集用户上传的数据或机器控制系统实时上传的运行代码和参数变化，然后将收集的数据进行清洗，再通过Hadoop中的HDFS文件系统进行存储以及使用MapReduce进行运算分析，将数据采用逻辑回归模型进行建模，以及将逻辑回归模型得到的概率值带入似然函数并计算结果，达到预测故障类型的目的；预测的故障类型发送给就近的维修站点，而频繁的故障反馈给生产部门。本发明根据大数据分析，对于频繁发生故障的技术点，及时反馈给生产部门，以便改进以提高产品质量。这使得售后维修服务开展有所依据，加快了维修服务的效率，也提升了产品公司的服务竞争力。

公开(公告)号：CN112347069B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202010826494.4

申请日：2020-08-17

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 鲁仁全 ,  赖周浩 ,  任鸿儒 ,  李鸿一 ,  孟伟

IPC: G06F16/182 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/27 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明公开了一种基于制造大数据的制造企业预测型维修服务方法，企业内部服务器收集用户上传的数据或机器控制系统实时上传的运行代码和参数变化，然后将收集的数据进行清洗，再通过Hadoop中的HDFS文件系统进行存储以及使用MapReduce进行运算分析，将数据采用逻辑回归模型进行建模，以及将逻辑回归模型得到的概率值带入似然函数并计算结果，达到预测故障类型的目的；预测的故障类型发送给就近的维修站点，而频繁的故障反馈给生产部门。本发明根据大数据分析，对于频繁发生故障的技术点，及时反馈给生产部门，以便改进以提高产品质量。这使得售后维修服务开展有所依据，加快了维修服务的效率，也提升了产品公司的服务竞争力。

公开(公告)号：CN113127733A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110309059.9

申请日：2021-03-23

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 任鸿儒 ,  王志宏 ,  鲁仁全 ,  赖周浩 ,  李伊丽 ,  郑燕生

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06F17/18 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2457 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明公开了一种学习方案的推荐方法及装置，所述方法包括：获取学习特征数据；计算所述学习特征数据对应的若干个发展方向参数，其中，每个所述发展方向参数对应一个发展方向；将所述若干个发展方向参数进行概率转换并进行线性组合，得到发展因变量值，其中，所述发展因变量值包含若干个发展概率值；对所述发展因变量值进行发展分类，生成发展分类结果，并根据所述发展分类结果向用户推荐学习方案。本发明不但可以为用户提供多方面多元化的考虑，为用户提供多不同的发展选择，同时也可以与用户的实际情况结合，让学习方案满足用户的发展需求，增加用户的学习兴趣，提高用户的学习效率。