【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及無人零售，具體涉及一種延長無人零售終端生命周期的方法及系統。
技術介紹
1、無人零售技術的發展促進了無人零售終端在市場中的廣泛應用；這些無人零售終端設備可以自動完成商品售賣過程，無需人工干預，極大地提高了零售行業的效率和服務水平；然而，隨著無人零售終端數量的增長，也出現了一些挑戰和問題，特別是關于終端設備的管理和維護方面。
2、現有技術的不足
3、1.管理不善：
4、由于缺乏有效的監控和管理手段，許多無人零售終端未能得到及時的維護和優化，導致設備故障率較高，影響用戶體驗和設備的正常運行。
5、2.設備生命周期短：
6、由于上述問題的存在，無人零售終端的平均生命周期往往較短，需要頻繁地更換或修理，增加了運營成本，降低了投資回報率。
7、3.缺乏精細化管理：
8、現有的無人零售終端管理方案大多不夠精細，無法根據設備的實際運行狀況進行有針對性的維護和改進。
9、4.數據利用率低：
10、無人零售終端產生的大量數據沒有被充分利用起來，這些數據包括銷量、銷售額、盜損和維修記錄等，如果能夠有效利用這些數據，可以更好地理解設備的運營情況，并做出相應的管理決策。
11、5.缺乏智能化決策支持：
12、當前的管理方案缺乏智能化工具的支持，無法根據數據分析結果自動進行決策和調整，這限制了無人零售終端設備管理的效率和效果。
13、因此，現有技術存在不足，需要進一步改進。
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1、針對現有技術存在的問題，本專利技術提供一種延長無人零售終端生命周期的方法及系統。
2、為實現上述目的，本專利技術的具體方案如下：
3、本專利技術提供一種用于延長無人零售終端生命周期的系統，該系統包括：
4、數據采集層，用于收集無人零售終端的銷量、銷售額、盜損、維修、用戶行為、庫存數據；
5、數據處理層，用于對采集的數據進行預處理、清洗、整合，并訓練無人零售生命周期模型；
6、數據診斷分析層，用于評估無人零售終端設備的運行狀況、經營狀況，并輸出診斷分析報告；
7、分類處理設備終端層，用于根據診斷分析報告輸出對應的分類處理策略；
8、輸出與反饋層，用于輸出生命周期策略報告，并根據處理結果定期優化和學習升級模型。
9、進一步地，所述數據采集層進一步包括：
10、安裝于無人零售終端上的傳感器，用于實時采集設備運行狀態數據；
11、數據采集和傳輸模塊，用于將采集的數據上傳至云端服務器。
12、進一步地，所述數據處理層還包括：
13、特征提取模塊，用于從預處理后的數據中提取關鍵特征；
14、模型訓練模塊，用于利用關鍵特征訓練無人零售生命周期模型；
15、自適應學習模塊，用于自動調整數據處理和模型訓練的策略，以適應市場變化和無人零售終端設備的變化。
16、進一步地，所述數據診斷分析層進一步包括：
17、設備運行狀況評估模塊，用于評估設備的運行狀況；
18、銷售趨勢評估模塊，用于評估銷售趨勢；
19、用戶畫像構建模塊，用于構建用戶畫像；
20、庫存周轉率評估模塊，用于評估庫存周轉率；
21、基于物聯網的遠程診斷模塊，用于在無人零售終端出現異常時，自動發送預警信號并提供初步診斷建議。
22、進一步地，所述分類處理設備終端層還包括：
23、自動匹配模塊，用于根據診斷分析報告自動匹配分類處理策略；
24、策略輸出模塊，用于輸出分類處理策略報告；
25、人工智能聊天機器人模塊，用于自動與顧客互動，收集反饋，并根據顧客反饋調整無人零售終端設備的服務質量；
26、所述輸出與反饋層還包括：
27、模型優化模塊，用于定期收集處理數據并對模型進行在線更新和優化；
28、智能決策支持模塊，基于大數據分析和預測，為無人零售終端的運營者提供決策支持和建議。
29、本專利技術還提供一種延長無人零售終端生命周期的方法，基于上述系統，該方法包括以下步驟：
30、s1，進行數據采集，采集無人零售終端生命周期相關的數據，包括單銷量、銷售額、盜損和維修數據、運行狀態；
31、s2，對采集的數據進行處理，包括進行預處理，提取關鍵特征，并利用關鍵特征訓練無人零售生命周期模型，并輸出終端生命周期報告；
32、s3，進行數據診斷分析，評估無人零售終端設備的運行狀況、經營狀況，并輸出診斷分析報告；
33、s4，分類處理設備終端，根據診斷分析報告輸出對應的分類處理策略，包括：挪點、撤架和優化改進；
34、s5，進行輸出與反饋，輸出生命周期策略報告，并根據處理結果定期優化和學習升級模型。
35、進一步地，步驟s1中，采集數據具體包括：
36、收集無人零售終端設備的日/周/月/季度訂單銷量、銷售額、盜損和維修數據；
37、安裝于無人零售終端上的傳感器實時采集設備運行狀態數據；
38、數據采集和傳輸模塊將采集的數據上傳至云端服務器；
39、采集下單用戶行為和訂單銷售數據；
40、采集設備每次“盤補調”庫存出入數據；
41、采集設備所有報修數據；
42、步驟s2中，數據處理具體包括：
43、對采集的數據進行預處理、清洗、整合；
44、從預處理后的數據中提取關鍵特征；
45、利用關鍵特征訓練無人零售生命周期模型；
46、自動調整數據處理和模型訓練的策略，以適應市場變化和無人零售終端設備的變化。
47、進一步地，步驟s3中，數據診斷分析具體包括：
48、評估設備的運行狀況；
49、評估銷售趨勢；
50、構建用戶畫像；
51、評估庫存周轉率；
52、在無人零售終端出現異常時，自動發送預警信號并提供初步診斷建議。
53、進一步地，步驟s4中，分類處理設備終端具體包括：
54、根據診斷分析報告自動匹配分類處理策略；
55、輸出分類處理策略報告；
56、通過挪點方式將低回報、低盜損率、低維修率的設備終端投放到新場地；
57、針對低回報、高盜損率、高維修率的設備終端進行撤架處理并改進優化；
58、針對高回報、高盜損率、高維修率的設備終端定期發起巡檢排查保養任務；
59、使用增強現實技術向維護人員展示設備問題的具體位置，以及推薦解決方案；
60、挪點處理具體包括：
61、通過診斷分析低回報原因，如客流少等；
62、系統自動匹配相近地區的高價值新客戶場地；
63、將設備本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于延長無人零售終端生命周期的系統，其特征在于，該系統包括：
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據采集層進一步包括：
3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據處理層還包括：
4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據診斷分析層進一步包括：
5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述分類處理設備終端層還包括：
6.一種延長無人零售終端生命周期的方法，基于權利要求1-5任意一項所述的系統，其特征在于，該方法包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，步驟S1中，采集數據具體包括：
8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，步驟S3中，數據診斷分析具體包括：
9.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，步驟S4中，分類處理設備終端具體包括：
10.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在步驟S5中，輸出與反饋具體包括：
【技術特征摘要】
1.一種用于延長無人零售終端生命周期的系統，其特征在于，該系統包括：
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據采集層進一步包括：
3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據處理層還包括：
4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據診斷分析層進一步包括：
5.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述分類處理設備終端層還包括：
6.一種延長無人零售終端生命周...
【專利技術屬性】
技術研發人員：單新寧，李立權，
申請(專利權)人：深圳市豐宜科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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