【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于服務器設備，具體涉及一種備品備件數量的動態調整方法、系統、設備及存儲介質。
技術介紹
1、設備備品備件作為確保生產連續性的核心物資，其庫存管理對企業的運營成本及生產效率具有直接影響。然而，傳統的備品備件管理模式大多依賴于經驗判斷或單一的定量存儲策略，這往往導致庫存出現不必要的積壓或緊急短缺的情況。
2、某些備品備件的管理手段，雖然嘗試通過統計歷史消耗數據來預測庫存需求，但這種基于消耗數量規律的指導方法仍顯得過于機械，未能充分考慮到設備的實際運行需求。因此，這種管理方式同樣容易引發庫存積壓或短缺的問題。
技術實現思路
1、針對現有技術的上述不足，本專利技術提供一種備品備件數量的動態調整方法、系統、設備及存儲介質，以解決上述技術問題。
2、第一方面，本專利技術提供一種備品備件數量的動態調整方法，包括：
3、預先在設備上規劃與各部件對應的檢測點，利用部署于所述檢測點的傳感器持續采集運行數據，得到各部件的運行數據序列；
4、將各部件的運行數據序列輸入預先訓練好的長短期記憶網絡模型，得到各部件的運行時序特征；
5、獲取設備的基本信息，所述基本信息包括廠家信息、型號信息、使用時間，并將所述基本信息量化為特征向量；
6、將各部件的運行時序特征和所述特征向量輸入預先訓練好的支持向量機，得到故障預測結果，所述故障預測結果包括異常部件；
7、統計異常部件的種類和相應的數量，基于統計結果對相應的備品備件的庫
8、在一個可選的實施方式中，預先在設備上規劃與各部件對應的檢測點，利用部署于所述檢測點的傳感器持續采集運行數據，得到各部件的運行數據序列，包括：
9、預先為設備的部件生成部件編號，利用所述部件編號為相應的運行數據存儲文件命名；
10、預先設置各類部件的有效監控時間，基于所述有效監控時間利用時間窗口技術從相應的運行數據存儲文件中截取運行數據序列；
11、對各部件的運行數據序列分別進行歸一化處理；
12、利用動態時間規整算法將各部件的運行數據序列轉換為相同長度的運行數據序列。
13、在一個可選的實施方式中，所述支持向量機的訓練方法包括：
14、在k類樣本中構造所有可能的兩類分類器每個兩類分類器只用k類中的?2類訓練樣本進行訓練共構造出k(k-1)/2個兩類分類器；
15、在構造k個分類器中的第m個分類器時(m∈yi)將第m類的訓練樣本作為一類類別標號為yi＝1將除去ｍ類之外的其余所有類別的訓練樣本作為一類類別標號為yim＝－1,優化后可建立第m個分類器的分類輸出函數為：
16、；
17、首先將測試數據樣本x輸入分類器若判別式則判定為類別1測試結束。
18、在一個可選的實施方式中，統計異常部件的種類和相應的數量，基于統計結果對相應的備品備件的庫存數量進行動態調整，包括：
19、將備品備件的庫存數量記為實際數量，將相應種類的異常部件的數量記為需求數量；
20、若所述實際數量超過所述需求數量，則計算所述實際數量與所述需求數量的差值，并將所述差值及備品備件種類上傳至數據共享平臺，其它廠區終端通過所述數據共享平臺借調所述備品備件；
21、若所述實際數量未超過所述需求數量，則生成相應的備品備件補充任務，基于所述備品備件補充任務從共享平臺借調相應的備品備件或生成備品備件采購訂單。
22、在一個可選的實施方式中，所述方法還包括：
23、從備品備件補充任務提取目標備品備件的補充量，所述補充量為需求數量與實際數量的差值；
24、從數據共享平臺查詢與目標備品備件的補充量匹配的供給數據，并從供給數據中提取供給廠家位置信息和交易成本；
25、基于廠家位置信息和本地位置計算物流成本和物流時間，并將物流成本和交易成本的和作為借調成本；
26、判斷所述物流時間是否超過設定的時間閾值：
27、若是，則生成備品備件采購訂單；
28、若否，則判斷借調成本是否超過采購成本，若借調成本超過采購成本則生成備品備件采購訂單，若借調成本不超過采購成本則通過數據共享平臺執行借調交易。
29、第二方面，本專利技術提供一種備品備件數量的動態調整系統，包括：
30、運行監測模塊，用于預先在設備上規劃與各部件對應的檢測點，利用部署于所述檢測點的傳感器持續采集運行數據，得到各部件的運行數據序列；
31、特征提取模塊，用于將各部件的運行數據序列輸入預先訓練好的長短期記憶網絡模型，得到各部件的運行時序特征；
32、信息處理模塊，用于獲取設備的基本信息，所述基本信息包括廠家信息、型號信息、使用時間，并將所述基本信息量化為特征向量；
33、故障預測模塊，用于將各部件的運行時序特征和所述特征向量輸入預先訓練好的支持向量機，得到故障預測結果，所述故障預測結果包括異常部件；
34、數量調整模塊，用于統計異常部件的種類和相應的數量，基于統計結果對相應的備品備件的庫存數量進行動態調整。
35、在一個可選的實施方式中，所述運行監控模塊包括：
36、數據命名單元，用于預先為設備的部件生成部件編號，利用所述部件編號為相應的運行數據存儲文件命名；
37、序列截取單元，用于預先設置各類部件的有效監控時間，基于所述有效監控時間利用時間窗口技術從相應的運行數據存儲文件中截取運行數據序列；
38、歸一化處理單元，用于對各部件的運行數據序列分別進行歸一化處理；
39、長度處理單元，用于利用動態時間規整算法將各部件的運行數據序列轉換為相同長度的運行數據序列。
40、在一個可選的實施方式中，所述支持向量機的訓練方法包括：
41、在k類樣本中構造所有可能的兩類分類器每個兩類分類器只用k類中的?2類訓練樣本進行訓練共構造出k(k-1)/2個兩類分類器；
42、在構造k個分類器中的第m個分類器時(m∈yi)將第m類的訓練樣本作為一類類別標號為yi＝1將除去ｍ類之外的其余所有類別的訓練樣本作為一類類別標號為yim＝－1,優化后可建立第m個分類器的分類輸出函數為：
43、；
44、首先將測試數據樣本x輸入分類器若判別式則判定為類別1測試結束。
45、第三方面，提供一種設備，包括：
46、存儲器，用于存儲備品備件數量的動態調整程序；
47、處理器，用于執行所述備品備件數量的動態調整程序時實現如第一方面提供的備品備件數量的動態調整方法的步驟。
48、第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲介質上存儲有備品備件數量的動態調整程序，備品備件數量的動態調整程序被處理器執行時實現如第一方面提供的備品備件數量的動態調整方法的步驟。
49、本專利技術的有益效果本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種備品備件數量的動態調整方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，預先在設備上規劃與各部件對應的檢測點，利用部署于所述檢測點的傳感器持續采集運行數據，得到各部件的運行數據序列，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述支持向量機的訓練方法包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，統計異常部件的種類和相應的數量，基于統計結果對相應的備品備件的庫存數量進行動態調整，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.一種備品備件數量的動態調整系統，其特征在于，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述運行監控模塊包括：
8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述支持向量機的訓練方法包括：
9.一種設備，其特征在于，包括：
10.一種存儲有計算機程序的計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有備品備件數量的動態調整程序，所述備品備件數量的動態調整程序被處理器執行時實現如權利要求1
...【技術特征摘要】
1.一種備品備件數量的動態調整方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，預先在設備上規劃與各部件對應的檢測點，利用部署于所述檢測點的傳感器持續采集運行數據，得到各部件的運行數據序列，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述支持向量機的訓練方法包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，統計異常部件的種類和相應的數量，基于統計結果對相應的備品備件的庫存數量進行動態調整，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫海耀，齊光鵬，商廣勇，馮向陽，倪志榮，
申請(專利權)人：浪潮云洲工業互聯網有限公司，
類型：發明
國別省市：
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